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산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 '사람'이 답이다 [경제일보] 정부가 '산단 조성 10년' 시대를 끝내겠다고 선언했다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업의 3대 축으로 육성하기 위해 기업이 원하는 부지를 신속하게 공급하고 공장과 연구시설이 집적된 첨단산업 거점을 조성하겠다는 구상이다. 그러나 산업계에서는 이번 프로젝트의 성패가 인허가 기간 단축보다 우수 인재의 정착과 지속 가능한 산업 생태계 구축 여부에 달려 있다는 분석이 나온다. 반도체와 AI 산업은 공장만 세운다고 경쟁력이 확보되는 산업이 아니다. 세계적인 연구개발(R&D) 인력과 협력기업, 대학, 병원, 교육·문화시설이 유기적으로 연결돼야 지속적인 투자와 기술 혁신이 가능하다. 첨단산업 경쟁의 무게중심이 생산시설 확충에서 인재와 산업 생태계를 갖춘 도시 조성으로 옮겨가고 있다는 분석이 나오는 이유다. 이재명 대통령은 지난달 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 제시하며 기업형 첨단도시 조성을 핵심 정책으로 내세웠다. 정부는 산단 기획부터 공장 가동까지 통상 10년 이상 걸리던 절차를 5년 이하로 단축하고 기업과 인재가 함께 모이는 새로운 산업도시를 조성하겠다는 목표를 제시했다. 산단에서 첨단도시로…정부가 바꾸려는 산업 지도 이번 구상의 핵심은 산업단지를 단순한 생산기지가 아닌 생활권과 결합한 첨단도시로 조성하겠다는 데 있다. 정부는 기업 맞춤형 입지 공급과 함께 주거·교육·문화·의료 시설을 확충하고 정주지까지 30분, 공항과 항만 등 물류 거점까지 1시간 이내 이동할 수 있는 교통망 구축을 추진하기로 했다. 지역 거점 국립대와 연계한 인재 양성 체계도 함께 마련한다는 계획이다. 정부가 이처럼 '도시'를 강조하는 이유는 첨단산업 경쟁력을 좌우하는 요소가 달라졌기 때문이다. 과거 제조업 시대에는 공장을 빠르게 건설하고 생산능력을 확대하는 것이 경쟁력의 핵심이었다. 그러나 AI 시대에는 반도체 공장과 데이터센터, 피지컬 AI 생산시설이 하나의 산업 생태계로 연결되고 이를 운영할 고급 인력이 지속적으로 유입돼야 경쟁력을 유지할 수 있다. 실제 반도체 기업들의 투자 판단 기준도 달라지고 있다. 단순한 부지 확보를 넘어 엔지니어가 장기간 근무할 수 있는 주거 환경과 교육 여건, 의료 서비스, 교통 접근성, 협력사와 연구기관이 밀집한 연구개발 기반 등이 종합적으로 고려된다. 최첨단 공장을 구축하더라도 우수 인력을 안정적으로 확보하지 못하면 생산성과 연구개발 역량을 유지하기 어렵기 때문이다. 결국 투자 경쟁력은 공장 자체보다 우수 인력이 장기간 머물 수 있는 정주 여건에서 갈린다는 것이 산업계의 공통된 시각이다. TSMC·인텔이 보여준 교훈…공장만으로는 생태계 못 만들어 이 같은 변화는 해외 주요 반도체 클러스터에서도 확인된다. 대표적인 사례가 미국 애리조나다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC는 미국 정부의 반도체 육성 정책에 맞춰 대규모 생산시설을 건설하고 있지만 초기에는 반도체 설비를 설치할 숙련 기술인력 부족으로 공장 가동 일정이 연기됐다. 현지 인력 확보에 어려움을 겪으면서 대만 엔지니어를 파견해 교육을 병행하는 등 인력 문제가 사업 추진의 핵심 변수로 떠올랐다. 대규모 투자만으로 첨단산업 생태계가 완성되지 않는다는 점을 보여준 대표 사례로 평가된다. 인텔 역시 미국 오하이오주에 대규모 반도체 생산단지를 조성하며 '실리콘 하트랜드(Silicon Heartland)' 구축에 나섰지만 시장 환경 변화와 투자 일정 조정, 기반시설 조성 등의 영향으로 당초 계획보다 공장 완공 시점이 늦춰졌다. 업계에서는 대규모 첨단산업 클러스터는 생산시설 건설만으로 완성되는 것이 아니라 인재 확보와 협력기업 유치, 도시 기반시설 확충이 함께 이뤄져야 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 보여준 사례로 보고 있다. 국내 상황도 크게 다르지 않다. 삼성전자 용인 반도체 클러스터와 평택캠퍼스는 세계 최대 규모의 생산거점으로 성장하고 있지만 상당수 연구개발 인력은 용인과 분당, 수지, 동탄 등 수도권 생활권을 기반으로 근무하고 있다. 연구개발 인력과 협력기업, 대학, 교통망이 이미 집적돼 있다는 점이 수도권 반도체 클러스터의 경쟁력을 뒷받침하는 요소로 꼽힌다. '빠른 산단'보다 '머물고 싶은 도시'가 경쟁력 반면 앞으로 조성될 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터, 피지컬 AI 거점은 생산시설과 함께 새로운 생활권을 구축해야 하는 과제를 안고 있다. 산업계에서는 우수 인력이 장기간 정착하려면 주거·교육·의료·문화 등 생활 인프라가 함께 구축돼야 한다고 보고 있다. 이런 점에서 정부가 이번 메가 프로젝트에서 기업형 첨단도시를 별도 축으로 제시한 것은 기존 산업단지 정책과 결이 다르다는 평가가 나온다. 과거 국가산업단지나 혁신도시 정책이 생산시설 공급이나 공공기관 이전에 초점을 맞췄다면 이번에는 산업과 주거, 연구개발, 교육, 교통을 하나의 생태계로 연결하는 데 방점을 찍고 있기 때문이다. 기업과 대학, 연구기관, 협력사가 유기적으로 연결되는 혁신 거점을 구축하겠다는 것이 정책의 핵심이다. 다만 정부 구상이 현실화되기 위해서는 정주 여건뿐 아니라 산업 기반시설 확보라는 과제도 해결해야 한다. 기업들이 요구하는 수준의 전력망과 용수 확보, 환경영향평가, 주민 수용성, 교통 인프라 구축 등이 계획대로 이뤄질지가 사업 추진 속도를 좌우할 것으로 보인다. 지역 거점 대학이 반도체와 AI 산업이 요구하는 고급 인력을 안정적으로 공급할 수 있을지도 기업형 첨단도시의 경쟁력을 결정하는 핵심 변수다. 산업계에서는 이번 정책이 단순히 산단 조성 기간을 절반으로 줄이는 데 그쳐서는 안 된다고 입을 모은다. 기업이 원하는 것은 빠른 인허가가 아니라 연구개발과 생산, 생활이 유기적으로 연결되는 지속 가능한 산업 생태계라는 것이다. 결국 정부가 제시한 '산단 10년에서 5년'이라는 목표의 진짜 의미는 공장을 더 빨리 짓는 데 있지 않다. AI 시대 국가 경쟁력은 생산시설의 규모보다 우수 인재와 기업이 지속적으로 모여 혁신을 이어갈 수 있는 기반을 얼마나 갖추느냐에 달려 있다. 기업형 첨단도시 역시 '빠른 산단'이 아니라 기업과 인재가 머물고 성장하는 혁신 거점으로 자리 잡을 때 비로소 800조원 규모 메가 프로젝트를 뒷받침하는 지속 가능한 성장 기반이 될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "반도체 산업은 결국 사람이 모여야 하는 산업인 만큼 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건이 전력과 용수 못지않게 중요한 투자 요소"라며 "협력사와 소부장 기업이 함께 집적되고 지역 대학과 연계한 인재 양성 체계가 구축돼야 지속 가능한 반도체 생태계를 만들 수 있다"고 말했다.
2026-07-10 17:17:57
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.
2026-07-06 17:10:58
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.
2026-07-05 07:00:00
삼성·SK 투자 뒤엔 한전과 수공이 있었다 [경제일보] 삼성전자와 SK하이닉스가 수백조원 규모의 반도체 투자에 나섰지만 정작 사업의 속도를 결정하는 곳은 따로 있다. 전기를 공급하는 한국전력과 물을 공급하는 한국수자원공사다. AI 데이터센터와 반도체 공장은 공장보다 먼저 전력망과 용수 인프라가 구축돼야 하기 때문이다. 3일 업계에 따르면 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'에서 반도체와 AI 데이터센터 투자 계획뿐 아니라 전력과 용수 공급 계획을 함께 제시했다. 용인 반도체 클러스터에는 대규모 송전망을 구축하고, 서남권에는 재생에너지와 원전을 활용한 전력 공급 체계를 마련하기로 했다. AI 데이터센터는 전력망 여유가 있는 지역으로 유도하기 위해 345kV 계통 정보를 공개하고 전용 요금제 도입도 추진한다는 전략이다. 결국 이번 메가프로젝트는 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 경쟁인 동시에 한전과 수공이 얼마나 빠르게 기반시설을 구축하느냐의 경쟁이라는 분석이 나온다. 공장보다 먼저 필요한 것은 전력망과 용수 용인 반도체 클러스터는 전력과 용수 공급 계획이 모두 구체화되고 있다. 한국전력은 삼성전자가 입주하는 국가산업단지에 대해 2038년까지 신규 LNG 발전기를 연계해 초기 전력을 공급하고 이후 추가 공급 방안을 검토하고 있다. SK하이닉스가 입주하는 일반산업단지도 산단 내 변전소를 신설하고 기존 계통과 연계하는 방식으로 전력을 공급할 예정이다. 용수 공급도 본격적인 착공을 앞두고 있다. 한국수자원공사는 용인 반도체 산업단지 통합용수공급사업 1단계 우선구간을 이달 착공할 예정이며, 계획대로 2031년부터 용수를 공급한다는 방침이다. 현재 사업 추진 과정에서 특별한 변수는 없으며 관계기관과 협의를 이어가고 있다고 했다. 반면 정부가 새롭게 제시한 서남권 반도체 클러스터는 아직 부지조차 확정되지 않았다. 부지가 결정돼야 송전선로와 변전소 위치를 설계하고 장기 송·변전설비계획과 전력수급기본계획 등에 반영하는 절차가 진행된다. 용수 역시 정부 기본구상 이후 한국수자원공사가 세부 계획 수립에 참여할 예정이다. AI 시대에는 '전기가 남는 곳'이 경쟁력 정부가 발표한 '345kV 계통 여유 변전소 정보 공개' 역시 같은 맥락이다. 이는 전력을 추가로 공급할 수 있는 변전소와 이미 용량이 포화된 변전소 현황을 기업들이 미리 확인하도록 하는 제도다. AI 데이터센터 사업자가 전력 공급이 가능한 지역을 선택하도록 유도해 수도권 전력 집중을 완화하려는 목적이 담겨 있다. 정부는 AI 데이터센터 전용 전기요금제도 함께 추진하기로 했지만 실제 제도는 아직 마련되지 않았다. 송전망은 주민협의가 최대 변수…용수는 예정대로 한국전력은 용인 반도체 클러스터의 전력 공급은 이미 단계별 계획에 따라 추진되고 있지만, 서남권 반도체 클러스터는 부지가 확정된 이후에야 구체적인 송전망 계획을 수립할 수 있다는 입장이다. 또 전력망 구축에서 가장 큰 어려움으로는 주민협의를 꼽았다. 송전선로 경과지 확정과 지자체 협의에 상당한 시간이 걸리기 때문에 공사 자체보다 주민 수용성이 사업 일정을 좌우하는 경우가 많다는 설명이다. 정부가 발표한 345kV 계통 여유 변전소 정보는 이미 한전 홈페이지를 통해 공개되고 있으며, 신규 발전사업자가 접속 가능 여부를 미리 확인할 수 있도록 운영되고 있다. 다만 AI 데이터센터 전용 전기요금제는 아직 마련돼 있지 않으며 현재는 일반용 요금 체계를 적용받고 있다고 했다. 한국수자원공사는 용인 반도체 산업단지 통합용수공급사업 1단계를 이달 착공해 계획대로 2031년부터 용수를 공급할 예정이라고 밝혔다. 서남권 반도체 산단에는 동복댐과 주암댐 등을 활용해 하루 65만t 규모의 용수를 공급하는 정부 계획에 맞춰 향후 세부 계획 수립에 참여할 예정이다. 초순수는 기업이 자체적으로 구축하는 영역이며, 수공은 기본적으로 원수 공급을 담당하고 기업 요청이 있을 경우 협력한다는 입장이다. 반도체 공장은 민간 기업이 짓는다. 그러나 공장을 돌리는 전기와 물은 공공 인프라가 공급한다. 송전선 하나가 늦어지고 관로 하나가 지연되면 수백조원 규모의 투자도 계획대로 진행되기 어렵다. 800조원 메가프로젝트의 진짜 승부는 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 규모보다 전력망과 용수 인프라를 얼마나 빠르게 구축하느냐에서 갈릴 가능성이 커지고 있다.
2026-07-04 13:00:00
피지컬 AI 승부는 공장부터…제조기업 로봇 전략 갈린다 [경제일보] 피지컬 AI 경쟁이 휴머노이드에서 제조 현장으로 빠르게 이동하고 있다. 정부가 제조업 중심의 AI 로봇 보급과 핵심 부품 육성에 나서면서 제조 현장이 피지컬 AI 확산의 출발점으로 떠오르고 있다. 같은 흐름 속에서도 기업들의 투자 전략은 엇갈린다. 현대자동차그룹과 LG전자는 로봇으로 공장을 혁신하는 데 집중하는 반면, HD현대로보틱스와 로보티즈는 로봇과 핵심 부품을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. ‘로봇을 팔 것인가, 로봇으로 공장을 바꿀 것인가’를 둘러싼 전략 차이가 제조기업들의 새로운 경쟁 구도를 바꾸고 있다. ◆ 제조업이 먼저 검증한다…피지컬 AI 경쟁력은 데이터 3일 산업통상자원부와 로봇업계 등에 따르면 정부는 피지컬 AI를 차세대 제조 경쟁력의 핵심 축으로 육성하기 위해 업종별 특화 AI 로봇을 매년 1000대 이상 산업 현장에 보급하고, 10대 업종별 데이터팩토리를 구축하는 방안을 추진하고 있다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 계획도 포함됐다. 정부가 제조업을 피지컬 AI 확산의 출발점으로 선택한 것은 제조 현장이 기술의 경제성과 활용성을 가장 빠르게 검증할 수 있는 공간이기 때문이다. 휴머노이드는 사람처럼 움직이고 판단하는 기술을 구현해야 하는 만큼 가격과 안전성, 작업 효율, 양산성까지 함께 확보해야 한다. 제조 현장은 용접과 조립, 검사, 물류, 이송 등 적용 분야가 명확하고 생산성 향상 효과를 수치로 확인할 수 있어 기술을 실증하기에 적합한 환경으로 평가된다. 기존 산업용 로봇이 반복 작업을 수행하는 자동화 설비였다면 피지컬 AI는 작업 환경을 인식하고 축적된 데이터를 학습해 작업 방식을 스스로 최적화하는 단계로 발전하고 있다. 생산설비와 작업자, 물류 시스템에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석해 공정 효율과 품질을 함께 높이는 것이 핵심이다. 피지컬 AI 경쟁력은 로봇 자체보다 제조 현장에서 축적되는 데이터의 양과 활용 역량에서 갈릴 가능성이 크다. 다양한 작업 환경에서 확보한 데이터가 많을수록 인공지능의 판단 정확도와 작업 완성도가 높아지고, 이는 다시 생산성 향상으로 이어진다. 정부가 데이터팩토리 구축을 핵심 과제로 제시한 것도 제조 데이터를 체계적으로 확보하고 산업 현장에서 활용하기 위함으로 분석된다. 다만 같은 제조업 기반을 두고도 기업들의 선택은 다르다. 일부는 로봇을 활용해 생산성과 품질을 높이는 데 집중하고, 일부는 로봇과 핵심 부품을 새로운 사업으로 육성하고 있다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 이러한 전략 차이는 더욱 뚜렷해질 것으로 보인다. ◆ 현대차·LG는 로봇 활용, HD현대로보틱스·로보티즈는 로봇 공급 현대자동차그룹은 피지컬 AI를 생산 현장에 먼저 적용하고 있다. 계열사인 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입할 계획이다. 초기에는 부품 분류 등 안전성 검증이 가능한 작업부터 적용하고, 2030년부터는 조립 등 고도화된 공정으로 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 핵심은 제조 데이터다. 현대차그룹은 HMGMA에 로봇 전용 학습 공간인 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터(RMAC)’를 구축해 로봇 학습 데이터를 수집할 계획이다. 생산라인에서 반복 작업을 수행하며 확보한 데이터를 다시 학습에 반영해 로봇 성능과 공정 효율을 높인다는 전략이다. 투자 계획도 같은 방향으로 이어지고 있다. 현대자동차그룹은 2030년까지 국내에 125조2000억원을 투자하고, 이 가운데 50조5000억원을 인공지능, 로보틱스, 소프트웨어중심차량(SDV), 전동화, 수소 등 미래 사업에 투입할 계획이다. LG전자는 제조와 생활공간을 연결하는 방식으로 피지컬 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 스마트팩토리에서 축적한 자동화 기술을 홈로봇과 AI홈, 서비스 로봇으로 확대 적용하고, 스마트 가전과 연계한 공간 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다. 단순히 로봇을 판매하는 데 그치지 않고 기존 가전과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 활용하는 것이 특징이다. AI홈을 중심으로 가전과 로봇이 이용자의 생활 패턴을 학습하고 공간을 관리하는 구조를 구축하고 있다. 제조 현장에서 검증한 자동화 기술을 소비자 생활공간과 기업간거래(B2B) 영역으로 확장해 제조와 서비스 경쟁력을 함께 높이려는 전략으로 풀이된다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇 공급 확대에 속도를 내고 있다. 최근 KDB산업은행과 KY PE로부터 1800억원 규모의 투자를 유치했으며, 확보한 자금은 피지컬 AI 기반 차세대 로봇 기술 개발과 해외 시장 확대 등에 투입할 계획이다. 제조업을 중심으로 피지컬 AI 도입이 확대될수록 산업용 로봇 수요도 함께 늘어날 것으로 보고, 조선과 자동차 등 주력 산업을 중심으로 공급 확대에 나서고 있다. 로보티즈는 사람 손 구조를 구현한 로봇핸드와 초소형 핑거 액추에이터를 앞세워 핵심 부품 시장을 공략하고 있다. 액추에이터는 산업용 로봇과 서비스 로봇, 휴머노이드의 움직임을 제어하는 핵심 부품이다. 휴머노이드와 산업용 로봇 보급이 늘어날수록 로봇 관절과 손을 구성하는 부품 수요도 함께 확대될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “피지컬 AI는 제조기업과 로봇기업 가운데 어느 한쪽만으로 성장하기 어려운 산업”이라며 “생산 현장에서 확보한 데이터와 로봇, 핵심 부품 기술이 함께 발전할 때 산업 경쟁력도 높아질 것”이라고 했다.
2026-07-03 17:14:23
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43
네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.
2026-07-02 13:54:15
정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다 [경제일보] 정유와 발전을 중심으로 성장해 온 GS가 인공지능(AI) 시대의 전력 인프라 사업자로 체질 전환에 나섰다. AI 데이터센터를 단순한 정보기술(IT) 시설이 아닌 전력 조달과 냉각, 부지, 전력망이 결합된 에너지 산업으로 보고 사업에 뛰어들면서다. AI 시대에는 반도체만큼이나 안정적인 전력 공급이 국가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다는 점에서 GS의 행보가 주목된다. 앞서 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 반도체, 피지컬 AI와 함께 핵심 축으로 제시하고 SK, GS, 네이버 등과 협력해 1단계로 총 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 계획을 발표했다. 이 가운데 GS는 강원 동해에서 2.4GW 규모 사업을 추진한다. 향후 확장 계획까지 포함하면 전체 사업 규모는 18GW를 넘어설 것으로 전망된다. 2일 업계에 따르면, GS가 추진하는 2.4GW급 AI 데이터센터는 단일 기준 아시아 최대 규모로 거론된다. 투자 규모도 수십조원에 이를 것으로 예상된다. AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버가 대규모로 들어서는 만큼 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 서버를 식히기 위한 냉각 설비 역시 막대한 전기를 사용한다. 결국 AI 데이터센터 경쟁력은 서버 숫자가 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 확보할 수 있느냐에서 갈린다. GS가 이번 사업의 주체로 거론되는 이유도 여기에 있다. 발전소를 운영하며 축적한 전력 공급 역량과 산업 인프라를 AI 데이터센터 사업으로 연결할 수 있기 때문이다. 발전사업 경험을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계를 구축하고, 이를 AI 산업 인프라로 확장할 수 있다는 점이 GS의 가장 큰 경쟁력으로 꼽힌다. 실제 GS는 발전 자산을 이미 확보하고 있다. 충남 당진에는 GS EPS의 LNG복합화력 발전소가, 강원 동해에는 GS동해전력의 발전 자산이 자리하고 있다. 발전소 인근에 데이터센터를 구축하면 장거리 송전에 따른 부담을 줄이고 안정적인 전력 공급이 가능하다. AI 시대에는 발전소가 단순히 전기를 생산하는 시설을 넘어 첨단산업을 끌어들이는 핵심 거점으로 바뀌고 있다는 의미다. 사업 대상지가 동해로 결정된 것도 같은 맥락이다. 동해는 GS동해전력의 발전 기반을 갖춘 지역으로 대규모 전력 공급이 가능하다. 항만과 산업단지 등 기존 산업 인프라도 갖추고 있어 초대형 데이터센터를 구축하기에 상대적으로 유리한 입지로 평가된다. AI 데이터센터 시대에는 전력을 어디서 생산하느냐보다 어디에서 안정적으로 공급할 수 있느냐가 입지 경쟁력을 좌우하는 셈이다. GS의 또 다른 강점은 냉각 기술이다. GS칼텍스는 데이터센터용 액침냉각유 사업에 진출했다. 액침냉각은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 액체에 담가 열을 식히는 방식으로, AI 서버처럼 발열이 큰 환경에서 기존 공랭식보다 높은 효율을 낼 수 있다. GS칼텍스는 이미 국내 데이터센터에서 실증을 진행하며 상용화를 준비하고 있다. GS는 AI 데이터센터 사업을 기존 사업의 연장선으로 보고 있다. GS 관계자는 "정부 메가프로젝트에서 GS는 동해 2.4GW 계획으로 발표됐다"며 "기존 역량을 활용해 진출할 수 있는 사업이라고 판단해 AI 데이터센터 사업을 추진하는 것"이라고 했다. 다만 사업 구조는 아직 초기 단계다. GS 관계자는 "그룹 내 계열사가 가진 역량들이 있지만 아직 구체적인 단계가 아니기 때문에 역할이 나눠진 것은 아니다"라며 "전력 조달 방식도 정해진 바 없고 정부와 논의 중인 것으로 알고 있다"고 설명했다. GS칼텍스의 액침냉각유 사업과의 연계 여부에 대해서도 "구체 사업 계획은 향후 단계적으로 정해질 예정"이라고 덧붙였다. 이는 GS가 단순히 데이터센터를 짓는 것이 아니라 그룹이 보유한 발전과 에너지 역량을 AI 산업으로 확장하는 과정이라는 점을 보여준다. 향후 정부와의 협의가 진행되면서 전력 공급 방식과 계열사별 역할도 구체화될 것으로 전망된다. 물론 넘어야 할 과제도 적지 않다. 발전소 인근에 데이터센터를 짓더라도 송전망과 변전설비, 계통 안정성 확보는 별개의 문제다. 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 전력망 확충이 필요하다. 인허가와 지역 수용성도 중요한 변수다. 데이터센터는 전력과 용수 사용량이 큰 반면 고용 효과는 제조업보다 제한적이라는 평가를 받는다. 지역사회와의 협의, 환경 영향 최소화, 지역 경제 기여 방안이 함께 마련돼야 한다. 탄소배출 부담도 해결 과제다. LNG복합발전은 석탄보다 친환경적이지만 무탄소 전원은 아니다. 글로벌 빅테크 기업들이 재생에너지 사용을 확대하고 있는 만큼 재생에너지 조달과 에너지저장장치(ESS), 전력구매계약(PPA) 등을 활용한 전력 공급 전략도 요구된다. AI 데이터센터의 수익성을 좌우할 글로벌 클라우드 기업과 AI 기업 확보 역시 향후 사업의 성패를 가를 변수다. 결국 GS의 AI 데이터센터 사업은 에너지 기업의 진화를 보여주는 사례다. 과거에는 정유와 발전이 핵심 사업이었다면 앞으로는 전력 생산을 넘어 전력과 냉각, 부지, 인프라를 통합 제공하는 AI 전력사업자로 역할이 확대될 가능성이 커지고 있다. AI 시대의 경쟁은 반도체 공장만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 얼마나 안정적으로 공급할 수 있는지가 새로운 산업 경쟁력이 되고 있다. GS가 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 것도 이러한 변화에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 정유와 발전으로 성장한 GS가 AI 시대에는 전력 인프라 기업으로 사업의 무게중심을 옮기고 있다는 평가가 나오는 이유다.
2026-07-02 09:51:18
서남권 800조 반도체 벨트…'제2의 용인'인가, 산업지도 바꿀 새 축인가 [경제일보] 정부가 서남권에 최대 896조원 규모의 반도체 투자를 추진하면서 대한민국 반도체 산업지도가 새로운 전환점을 맞고 있다. 그동안 경기 남부에 집중됐던 생산기반을 서남권으로 확장해 AI 시대에 대응할 새로운 생산축을 만들겠다는 구상이다. 단순히 공장 몇 곳을 짓는 사업이 아니라 메모리 생산과 첨단 패키징, AI 데이터센터, 소재·부품·장비(소부장), 인력양성까지 연결하는 전국 단위 반도체 생태계를 구축하겠다는 점에서 산업계의 관심이 쏠린다. 1일 업계에 따르면, 산업통상부는 전날 광주 김대중컨벤션센터에서 ‘서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’를 열고 삼성전자·SK하이닉스·앰코와 투자양해각서(MOU)를 체결했다. 정부 발표 기준 총 투자 규모는 896조원이다. 이번 구상의 의미는 투자 규모보다 산업지도의 변화에 있다. 그동안 한국 반도체 산업은 경기 남부를 중심으로 성장해왔지만, AI 시대 메모리 수요가 폭증하면서 수도권 단일 생산축만으로는 한계가 있다는 판단이 커지고 있다. 서남권 반도체 벨트는 용인 클러스터의 단순 복제가 아니라 수도권 생산기반을 지방으로 확장하고, 전력·용수·패키징·AI 데이터센터까지 결합한 새로운 반도체 축을 세우려는 시도다. 반도체 산업은 오랫동안 경기 남부를 중심으로 성장했다. 삼성전자의 기흥·화성·평택 캠퍼스와 SK하이닉스 이천·청주 공장을 축으로 세계 최대 메모리 생산벨트가 형성됐다. 여기에 용인 국가산단과 용인 반도체 클러스터까지 추진되면서 수도권은 세계적인 메모리 생산 거점으로 자리 잡았다. 하지만 AI 시대가 열리면서 기존 생산체계만으로는 수요를 감당하기 어렵다는 분석이 나온다. AI 서버와 데이터센터 확산으로 HBM 등 고성능 메모리 수요가 급증하는 반면, 수도권은 전력과 용수, 부지 확보에 한계를 드러내고 있기 때문이다. 정부가 서남권을 새로운 생산축으로 제시한 배경도 여기에 있다. 이번 구상의 핵심은 단순한 공장 이전이 아니다. 정부는 서남권에 메모리 팹 4기를 중심으로 새로운 생산거점을 조성하고, 충청권은 첨단 패키징, 동남권·대경권은 소부장과 미래 반도체 산업을 맡는 전국 분산형 클러스터를 구축한다는 계획이다. 수도권과 지방이 역할을 분담하는 새로운 산업 구조를 만들겠다는 의미다. SK하이닉스는 약 470조원을 투입해 메모리 팹 2기와 1GW 규모 AI 데이터센터를 구축하는 방안을 발표했고, 삼성전자는 약 425조원을 투자해 메모리 팹 2기와 국가 AI 컴퓨팅센터 등을 조성하는 구상을 공개했다. 앰코는 광주에 1조원을 투자해 첨단 패키징 공장을 증설하기로 했다. 기업들이 내세운 공통 조건은 '입지'가 아니라 '인프라'였다. 전영현 삼성전자 부회장은 전력과 용수, 인력, 정주 여건, 인센티브가 갖춰질 경우 대규모 투자가 가능하다고 밝혔다. 곽노정 SK하이닉스 사장 역시 용인 클러스터만으로는 미래 메모리 수요를 감당하기 어렵다며 대규모 부지와 안정적인 전력·용수 공급의 필요성을 강조했다. 때문에 이번 프로젝트를 '제2의 용인'으로 부르기도 하지만, 성격은 다소 다르다. 용인이 기존 수도권 반도체 벨트의 연장선이라면, 서남권은 수도권 밖에 새로운 생산축을 만드는 첫 시도에 가깝다. 수도권 집중을 완화하면서 국가 전체의 생산능력을 확대하려는 전략이라는 점에서 의미가 있다. 다만 성공 여부는 공장보다 인프라에 달려 있다는 지적이 나온다. 반도체 팹은 24시간 안정적인 전력과 막대한 공업용수가 필요한 대표적인 전력 다소비 시설이다. 정부는 서남권에 필요한 전력 6.3GW와 용수 65만톤을 공급하고, 송전망과 용수 인프라를 패스트트랙 방식으로 구축하겠다고 밝혔다. 용인에도 약 15GW의 전력과 150만톤의 용수를 공급한다는 계획이다. 후공정 경쟁력 확보도 중요한 과제다. 앰코의 광주 투자로 서남권은 메모리 생산뿐 아니라 첨단 패키징까지 연결하는 기반을 마련하게 됐다. AI 반도체 시대에는 HBM과 AI 가속기의 성능을 높이는 첨단 패키징이 핵심 기술로 떠오르고 있어 생산과 후공정이 함께 구축돼야 경쟁력을 확보할 수 있다는 분석이다. 정부가 충청권을 패키징 거점으로 육성하는 것도 같은 이유다. 입지는 아직 확정되지 않았다. 정부는 △광주 미래차 국가산단 △빛그린국가산단 △첨단3지구 △나주 에너지국가산단 △영암·해남 솔라시도 △광주 군공항 종전부지 △무안 국가산단 후보지 등 7곳을 검토 대상으로 제시했다. 기업이 선호하는 부지를 중심으로 전력과 용수, 도로 등 기반시설을 패키지로 지원한다는 방침이다. 업계 관계자는 "서남권 반도체 벨트의 성패는 투자 규모가 아니라 실행 속도에 달려 있다"며 "삼성과 SK, 앰코의 투자 계획이 현실화되려면 전력망 구축과 용수 공급, 인허가 단축, 기업 투자 집행이 계획대로 진행돼야 한다"고 했다. 이어 "'제2의 용인'이라는 이름을 넘어 대한민국 반도체 산업의 새로운 축으로 자리 잡을 수 있을지는 이제 발표가 아니라 실행이 증명해야 할 과제"라고 덧붙였다.
2026-07-01 16:54:35
삼성·SK, 생산은 서남권·HBM은 충청…지역 전략 바뀐다 [경제일보] 삼성전자와 SK하이닉스가 수도권 중심의 반도체 생산체계를 넘어 서남권과 충청권으로 투자 지도를 넓히고 있다. 인공지능(AI) 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 생산능력 확대와 함께 고대역폭메모리(HBM) 패키징, 공급망, 연구개발 역량을 동시에 확보해야 하는 환경으로 바뀌고 있어서다. 정부가 서남권 메모리 생산거점과 충청권 HBM 패키징 거점을 축으로 한 메가프로젝트를 추진하면서 기업들의 중장기 투자 전략도 새로운 전환점을 맞고 있다. 향후 반도체 경쟁은 생산능력 확대를 넘어 공급망과 후공정, 인재를 포함한 산업 생태계를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 경쟁력을 좌우할 것이라는 관측이 나온다. 800조 메모리·81조 패키징…권역별 투자지도 다시 짠다 1일 산업통상자원부와 반도체업계 등에 따르면, 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 서남권에 800조원을 투입해 메모리 반도체 팹 4기와 협력사 생태계를 구축하고, 충청권에는 81조원을 투자해 고대역폭메모리(HBM) 패키징 중심의 후공정 거점을 조성하는 계획을 발표했다. 용인 반도체 클러스터를 중심축으로 유지하면서 생산과 후공정을 권역별로 분산하는 것이 핵심이다. 이번 프로젝트는 생산시설 확대보다 권역별 기능 분담에 초점을 맞췄다. 서남권은 메모리 생산과 신규 팹 구축, 충청권은 HBM 패키징과 테스트, 동남·대경권은 소재·부품·장비 산업을 담당하는 구조다. 생산부터 후공정, 협력사까지 연결하는 전국 단위 반도체 공급망을 구축하겠다는 구상이다. 배경에는 AI 반도체 시장 확대가 있다. 생성형 AI 확산으로 HBM 수요가 빠르게 늘면서 생산능력 확대와 첨단 패키징 확보를 동시에 추진해야 하는 환경이 됐다. 기존 수도권 중심 생산체계만으로는 중장기 수요를 뒷받침하는 데 제약이 있다는 분석도 나온다. 삼성전자는 평택과 화성, SK하이닉스는 이천과 청주를 중심으로 생산 거점을 확대했고, 용인 반도체 클러스터도 조성 중이다. 다만 첨단 팹은 막대한 전력과 초순수, 산업용지, 교통 인프라를 안정적으로 확보해야 하는 만큼 생산시설 확대와 함께 신규 입지 확보도 과제로 떠올랐다. 서남권에 800조원이 배정된 것도 이러한 배경을 고려한 것으로 분석된다. 메모리 팹 4기뿐 아니라 협력사와 기반시설을 함께 조성해 장기적인 생산능력을 확보하는 데 목적을 두고 있다. 대규모 산업용지 확보가 비교적 용이하고, 전력 인프라 확충과 항만 물류망 활용이 가능하다는 점도 생산거점 후보로 거론되는 배경이다. 충청권에는 81조원이 투입된다. 삼성전자 온양사업장과 천안사업장, SK하이닉스 청주캠퍼스 등 기존 생산·후공정 기반을 활용해 HBM 패키징과 테스트 역량을 확대하는 데 초점을 맞췄다. AI 반도체 시장에서는 첨단 패키징 기술이 제품 성능과 수율을 좌우하는 요소로 부각되면서 후공정의 전략적 비중도 커지고 있다. 권역별 산업 생태계를 구축하는 전략은 해외에서도 확인된다. 미국은 애리조나와 텍사스를 중심으로 생산거점을 확대하며 공급망을 다변화하고 있고, 일본은 구마모토를 중심으로 생산시설과 협력사를 집적하고 있다. 대만 역시 신주과학단지를 중심으로 생산시설과 연구개발, 협력사가 연계된 클러스터를 구축했다. 생산시설과 공급망을 함께 육성하는 방식이 주요 반도체 국가들의 공통된 전략으로 자리 잡고 있다. 국내도 생산과 후공정을 권역별로 분산하는 구조를 추진하고 있다. 다만 정부가 제시한 청사진이 실제 투자로 이어질지는 기업들의 최종 결정에 달려있다. 삼성전자와 SK하이닉스가 생산과 연구개발, 협력사 거점을 어떻게 배치하느냐에 따라 국내 반도체 산업 재편의 속도와 방향도 구체화될 전망이다. 삼성은 생산축 확대, SK는 HBM 집중…투자 전략 갈린다 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 전략은 서로 다른 방향으로 전개될 것으로 예상된다. 삼성은 평택·용인 반도체 클러스터와 호남·충청권 투자를 병행하며 생산 기반을 넓히고, SK는 용인·청주·서남권을 잇는 생산 벨트 구축과 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력 강화에 무게를 두는 구도다. 삼성그룹은 이번 메가프로젝트에서 반도체를 포함한 미래 산업 분야에 총 2655조원 규모의 국내 투자 계획을 제시했다. 이 가운데 평택·용인 반도체 클러스터에 2030조원을 투입하고, 호남권에는 425조원, 충청권에는 140조원, 영남권에는 60조원을 투자하는 방안이 포함됐다. 호남권 투자는 광주 신규 메모리 반도체 팹과 디지털 트윈 기반 혁신 허브 구축, 충청권 투자는 HBM 패키징을 비롯한 첨단 반도체 기반 확충에 초점이 맞춰졌다. 이재용 삼성전자 회장은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 광주를 신규 반도체 단지 후보지로 계획하고 있다고 밝혔다. 이 회장은 전력과 용수, 인력 확보 등 인프라 지원이 기대되는 지역을 중심으로 신규 생산 기반을 검토하겠다는 방향도 제시했다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 시스템반도체를 함께 운영하는 종합 반도체 기업인 만큼 생산능력 확대와 연구개발, 공급망 안정성을 동시에 고려한 투자 전략이 이어질 것으로 예상된다. SK그룹은 총 2100조원 규모 투자 계획을 내놨다. 이 가운데 반도체 분야에 1100조원, AI 데이터센터에 1000조원을 투입한다. 반도체 투자는 용인 600조원, 청주 100조원, 서남권 400조원으로 나뉜다. 용인 D램 증설과 청주 낸드 투자, 서남권에는 신규 생산거점을 구축하는 방식이다. 최태원 SK그룹 회장은 같은 행사에서 용인 클러스터 완공 시점을 앞당기고, 용인과 청주 투자에 이어 서남권에 400조원을 투입해 새로운 반도체 클러스터를 조성하겠다는 구상을 밝혔다. SK하이닉스는 HBM 시장에서 확보한 경쟁력을 유지하는 데 투자의 중심을 둘 것으로 예상된다. 생산능력 확대와 첨단 패키징 기술 고도화, 수율 개선을 병행해 AI 메모리 시장 주도권을 이어가는 것이 주요 과제가 될 전망이다. 두 회사의 전략 차이는 협력 기업의 투자에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 반도체 장비와 소재, 부품 기업들은 주요 고객사의 생산 계획에 맞춰 연구개발과 생산시설을 확충하는 경우가 많다. 어느 기업이 어느 지역을 중심으로 생산 기반을 확대하느냐에 따라 협력 기업의 투자 방향과 지역 산업 성장 속도도 달라질 수 있다. 전문 인력 확보 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 첨단 공정과 HBM 분야는 공정기술과 패키징, 설계 분야 인력이 경쟁력과 직결된다. 기업들은 지역 대학과 공동 연구를 확대하고 계약학과 운영, 산학협력 프로그램을 강화하며 중장기 인력 확보에 나설 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "같은 메모리 기업이라도 삼성전자와 SK하이닉스는 사업 구조와 고객 구성이 달라 투자 우선순위도 같을 수 없다"며 "생산시설 규모보다 연구개발과 협력기업, 전문 인력이 함께 성장할 수 있는 산업 생태계를 얼마나 탄탄하게 구축하느냐가 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 했다.
2026-07-01 16:50:59
SK, 반도체 다음 승부수는 '전기 먹는 AI 공장' [경제일보] 고대역폭메모리(HBM)로 인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 SK그룹이 이번에는 AI 데이터센터에 승부를 걸었다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 SK가 추진하는 5GW 규모 AI 데이터센터 프로젝트도 단순한 설비 투자를 넘어 반도체와 전력, 통신을 아우르는 'AI 인프라 전략'으로 주목받고 있다. 이재명 대통령은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 성장축으로 제시했다. 정부는 서남권 반도체 클러스터 조성과 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 통해 AI 산업 생태계를 조성하고 국가 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 정부 전략과 가장 맞닿아 있는 기업은 SK다. SK는 울산에 1GW 규모 AI 데이터센터를 우선 구축한 뒤 중부권과 대경권·호남권·강원권 등으로 거점을 확대해 총 5GW 규모 AI 인프라를 구축하겠다는 계획을 내놨다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 공식화하면서 SK의 투자 계획 역시 기업 차원을 넘어 국가 AI 인프라 구축 전략의 한 축으로 의미가 커졌다는 평가다. SK의 승부수는 AI 산업의 경쟁 방식이 달라지고 있다는 점과 맞물린다. 그동안 AI 산업의 경쟁력은 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체의 확보와 공급 역량에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 생성형 AI 서비스가 급속도로 확산되면서 이제는 AI 모델을 안정적으로 학습하고 추론할 수 있는 초대형 데이터센터와 이를 뒷받침하는 전력 공급 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터와 성격이 다르다. 일반 데이터센터가 기업 서버를 보관·운영하는 공간이라면 AI 데이터센터는 수만 개의 GPU 서버를 연결해 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 연산 공장에 가깝다. GPU가 늘어날수록 전력 소비와 발열도 기하급수적으로 증가해 대규모 전력 공급과 냉각 설비, 초고속 통신망을 동시에 갖춰야 한다. AI 시대에 데이터센터가 '전기 먹는 공장'으로 불리는 이유다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI 경쟁력을 데이터센터 확보에 집중하고 있다. AI 모델 개발 경쟁이 치열해질수록 데이터센터와 전력 확보가 핵심 과제로 떠오르면서 AI 산업의 경쟁 축도 반도체에서 AI 인프라 전반으로 확대되는 추세다. 이와 같은 변화는 SK가 가진 사업 구조와 맞물린다. SK는 국내 기업 가운데 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 그룹 내부에 가장 폭넓게 갖춘 기업으로 평가받는다. SK하이닉스는 AI 반도체 핵심 부품인 HBM 시장을 선도하고 있고, SK텔레콤은 AI 서비스와 통신 인프라를 담당한다. SK브로드밴드는 인터넷데이터센터(IDC) 운영 경험을 축적했고, SK E&S는 LNG 발전과 전력 사업 역량을 보유하고 있다. AI 반도체부터 네트워크, 데이터센터, 에너지까지 하나의 밸류체인을 구축할 수 있는 사업 포트폴리오를 갖춘 셈이다. 이는 단순히 계열사 간 시너지를 확대하는 수준을 넘어선다. HBM을 공급하는 데 그치지 않고 AI 데이터센터 운영과 전력 공급, 통신망까지 직접 담당하면서 AI 산업 전반에서 새로운 수익원을 확보하겠다는 전략으로 읽힌다. SK는 현재 SK텔레콤을 중심으로 AWS와 함께 울산 AI 데이터센터를 건설 중이다. 이는 오는 2029년부터 전국 거점에 5GW 규모 AI 데이터센터를 순차적으로 오픈하겠다는 SK의 1단계 계획과 맞물린다. 울산은 대규모 산업단지와 항만 등 산업 인프라를 갖춘 지역으로 막대한 전력과 냉각 수요가 필요한 AI 데이터센터 입지로 주목받고 있다. 다만 SK는 향후 AI 수요와 전력 수급 상황 등을 고려해 설비를 단계적으로 늘리는 '램프업' 방식으로 전국 거점 확대에 나설 계획이다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 부지, 냉각 인프라를 필요로 하는 만큼 민간 투자만으로 속도를 내기 어렵다. 정부가 AI 데이터센터를 3대 메가 프로젝트의 한 축으로 제시한 것도 이와 같은 병목을 풀기 위한 차원으로 해석된다. 정부는 기업에 부담을 전가하기보다 전력망과 기반시설 확충, 규제 개선 등을 통해 민간 투자를 지원하겠다는 방침이다. 업계에서는 전력 인프라 확충과 부지 확보, 인허가 절차 개선이 AI 데이터센터 확산의 핵심 과제로 꼽힌다. 업계에서는 이번 메가 프로젝트가 단순한 데이터센터 건설 사업을 넘어 국가 AI 경쟁력을 결정하는 분기점이 될 것으로 보고 있다. AI 산업은 더 이상 반도체 하나만으로 경쟁력을 확보하기 어려운 단계에 접어들었고, 반도체와 데이터센터, 전력망, 통신 인프라를 얼마나 유기적으로 구축하느냐가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라는 설명이다. 결국 SK의 5GW 프로젝트는 데이터센터를 하나 더 짓는 투자 계획이 아니다. HBM으로 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 확보한 SK가 이제는 전력과 데이터센터, 통신망까지 연결하는 AI 인프라 생태계 구축에 나선 것이다. 정부의 3대 메가 프로젝트가 AI 시대 국가 경쟁력의 방향을 제시했다면 SK의 5GW 프로젝트는 그 전략을 현실로 구현하려는 민간의 첫 번째 대형 실험이라는 점에서 의미가 크다. SK텔레콤 관계자는 "현재 정부와는 AI 데이터센터 사업과 관련해 초기 단계의 협의를 진행하고 있는 상황"이라며 "구체적인 지원 방안이나 그룹 차원의 역할 분담 등에 대해서는 아직 논의를 시작하는 단계"라고 했다. 이어 "최태원 SK그룹 회장이 국민보고회에서 밝힌 것처럼 AI 데이터센터와 반도체 생산기지 등 AI 인프라는 다양한 산업이 함께 성장하는 기반이자 대한민국의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "SK는 AI를 통해 대한민국의 성장에 기여하고 글로벌 AI 생태계를 주도할 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.
2026-07-01 16:48:58
'전기 먹는 초격차'…반도체·AI 데이터센터, 전력망이 성패 가른다 정부가 지난 29일 발표한 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’는 반도체, AI 데이터센터, 피지컬 AI를 앞세운 초격차 산업 전략이다. 하지만 대규모 투자 발표의 성패는 기술력만으로 결정되지 않는다. 전력망과 용수, 입지와 인허가, 지역 인재와 정주 여건, 소부장 생태계가 맞물려야 비로소 ‘계획’은 ‘산업’이 된다. 이에 본지는 ‘800조 전쟁’ 기획 시리즈를 통해 주요 기업들의 투자 전략과 한전·수자원공사, 지자체, 소부장·로봇 부품기업까지 초격차 프로젝트의 실제 승부처를 짚어본다. 편집자주. [경제일보] AI 시대 국가 경쟁력은 더 이상 반도체 기술만으로 결정되지 않는다. AI 데이터센터와 첨단 반도체 공장이 빠르게 늘어나면서 '전기를 얼마나 빠르고 안정적으로 공급할 수 있느냐'가 국가 경쟁력을 좌우하는 새로운 변수로 떠올랐다. 정부가 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'에서 전력 인프라를 핵심 축으로 제시한 것도 이 때문이다. 30일 업계에 따르면 AI 데이터센터와 첨단 반도체 공장은 기존 제조업과 비교할 수 없을 정도로 막대한 전력을 소비한다. 대규모 AI 데이터센터는 수천 개의 GPU를 24시간 가동해야 하고, 반도체 공장은 극자외선(EUV) 노광장비와 공조설비, 초순수 생산시설 등을 상시 운영해야 한다. 순간적인 전압 강하나 정전도 생산 차질로 이어질 수 있어 '대용량'은 물론 '고품질' 전력 공급이 필수다. 이 때문에 반도체 업계에서는 전력과 용수를 생산설비 못지않은 핵심 인프라로 인식하고 있다. SK하이닉스 관계자는 "전력과 용수는 특정 기업만의 문제가 아니라 반도체 산업 전체에서 모두 중요한 요소"라며 "반도체 업계 전반에서 반드시 필요한 기반"이라고 했다. 이어 "전력 인프라는 개별 기업이 고민해서 해결할 수 있는 문제가 아니다"며 "정부가 인프라 지원을 확대하겠다고 밝힌 만큼 실제 정책이 어떻게 추진되는지 지켜볼 필요가 있다"고 덧붙였다. 또 정부가 발표한 345kV 계통 여유 정보 공개와 지역별 전기요금제 등에 대해서도 "기업의 투자 판단에 도움이 될 것으로 본다"고 평가했다. 이는 AI 시대 기업 경쟁력이 기술 개발뿐 아니라 안정적인 전력 확보 능력에도 좌우될 수 있음을 보여주는 대목이다. 전력 병목…정부 '전력 고속도로' 추진 정부도 이 같은 흐름에 맞춰 전날 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 AI 데이터센터와 반도체 산업을 뒷받침할 전력 인프라 확충 방안을 발표했다. 핵심은 첨단산업이 필요한 곳에 전기를 적기에 공급할 수 있는 기반을 만드는 것이다. 정부는 2030년까지 재생에너지 설비를 100GW 규모로 확대하고, 원전과 소형모듈원자로(SMR), 에너지저장장치(ESS)를 함께 활용해 AI 데이터센터와 반도체 산업에 필요한 전력을 공급하겠다는 계획이다. 특히 기업들이 전력 공급 여건을 미리 확인할 수 있도록 345kV 계통 여유 변전소 정보를 공개하고, 지역별 전기요금제와 AI 데이터센터 전용 요금제도 단계적으로 검토하기로 했다. 호남권을 AI 데이터센터 거점으로 육성하겠다는 구상도 같은 맥락이다. 풍부한 재생에너지와 상대적으로 여유 있는 전력 계통을 활용해 수도권에 집중된 데이터센터를 지방으로 분산시키겠다는 전략이다. 다만 정책이 발표됐다고 해서 곧바로 산업 경쟁력으로 이어지는 것은 아니다. AI 데이터센터와 반도체 공장이 실제 가동되려면 발전설비뿐 아니라 송전선로와 변전소 등 전력망이 함께 구축돼야 하기 때문이다. 한전 "계획은 나왔지만 현실은 아직"…승부는 송전망 속도 실제 전력망 구축을 담당하는 한국전력도 정책 방향에는 공감하면서도 현실은 조금 더 지켜봐야 한다는 입장이다. 한국전력 관계자는 "정부가 전력망특별법 등을 활용해 다양한 지원 방안을 추진하는 것은 맞지만 현재 송전망 확충 속도로 반도체 클러스터와 AI 데이터센터 투자를 충분히 뒷받침할 수 있는지는 현 단계에서 판단하기 어렵다"고 했다. 이어 "AI 데이터센터와 반도체 공장이 동시에 확대되면 가장 중요한 과제는 대용량 전력과 고품질 전력을 안정적으로 공급하는 것"이라며 "단순히 발전량을 늘리는 것만으로는 부족하고, 막대한 전력을 끊김 없이 전달할 수 있는 계통을 구축하는 것이 핵심"이라고 설명했다. 이 때문에 정부도 신규 발전설비뿐 아니라 재생에너지와 ESS를 함께 활용하는 전원 믹스를 추진하고 있다. 향후 제12차 전력수급기본계획을 통해 발전설비와 송변전망 확충 방안도 구체화할 계획이다. 다만 송전망 구축의 핵심 수단으로 제시된 전력망특별법 역시 아직은 효과를 검증하는 단계다. 한국전력 관계자는 "전력망특별법 제정 당시 평균 4년 정도 사업 기간이 단축될 것으로 기대했지만, 법 시행 이후 처음부터 끝까지 완료된 사업이 아직 없어 실제 효과를 확인할 수 있는 사례는 없다"는 입장이다. 결국 AI 시대 국가 경쟁력은 발전소를 얼마나 많이 짓느냐보다 필요한 시점에 필요한 지역으로 전기를 얼마나 빠르고 안정적으로 연결할 수 있는지가 중요해졌다. 정부는 이번 메가프로젝트를 통해 전력 인프라 확충이라는 청사진을 제시했고, 기업들도 전력의 중요성에는 공감하고 있다. 하지만 실제 전력망을 구축하는 한전은 아직 공급 속도를 장담하기 어렵다고 진단한다. 결국 이번 메가프로젝트의 성패는 발전설비 확대 자체보다 송전망을 얼마나 신속하게 구축하고 AI 데이터센터와 반도체 산업이 요구하는 대용량·고품질 전력을 적기에 공급할 수 있느냐에 달려 있다는 평가다.
2026-06-30 14:01:25

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