2026.04.12 일요일
검색
'AI' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
삼성전자 노조, 40.5조원 성과급 요구…삼성전자 노사 갈등 고조 [경제일보] 삼성전자 노동조합이 영업이익의 15%를 성과급으로 요구한 것으로 알려지면서 노사 갈등이 고조되고 있다. 실적 개선 국면에서 성과 배분을 둘러싼 논쟁이 본격화되면서 향후 협상 결과가 노사 관계의 주요 변수로 떠오르고 있다. 12일 업계에 따르면 삼성전자가 최근 올해 1분기 잠정 실적을 발표한 이후 노동조합은 반도체 사업 연간 영업이익을 270조원 수준으로 가정하고 약 40조5000억원을 성과급 재원으로 마련해야 한다고 주장했다. 이는 연간 영업이익의 15% 규모다. 증권가에서는 올해 삼성전자 연간 영업이익이 최대 300조원에 달할 수 있다는 전망도 나오고 있다. 이를 반영하면 성과급 규모는 약 45조원 수준까지 확대된다. 1분기 잠정 매출이 57조2000억원으로 역대 최대 수준을 기록한 이후 실적 기대감이 커지면서 성과급 요구도 함께 증가한 것으로 분석된다. 특히 반도체 업황 회복 기대감과 인공지능(AI) 반도체 수요 확대 전망이 더해지면서 연간 실적에 대한 기대감이 높아지고 있는 상황이다. 노조 요구안이 현실화될 경우 주주 배당 규모와 비교해도 상당한 수준이다. 삼성전자는 지난해 특별 배당을 포함해 약 11조1000억원을 주주들에게 배당했다. 노조가 요구하는 성과급 규모는 이보다 약 4배 많은 수치다. 이는 성과급이 주주 환원 정책보다 더 큰 규모가 되는 것으로 향후 투자자 반발 가능성도 제기된다. 또한 해당 요구안은 연구개발 투자 규모를 넘어서는 수준이기도 하다. 삼성전자의 지난해 연구개발비는 약 37조7000억원 규모로 노조가 요구한 성과급 재원은 이를 상회하는 수치다. 이에 반도체 업황 회복 국면에서 시설 투자와 차세대 기술 확보를 위한 대규모 투자 필요성이 커지는 상황에서 재무적 부담이 확대될 수 있다는 우려도 나온다. 투자 재원 확보와 주주 환원 정책 사이에서 회사의 부담이 커질 수 있는 것이다. 노사 갈등은 향후 더욱 확대될 것으로 전망된다. 노조는 지난달 말 교섭 중단을 선언했으며 오는 23일 평택캠퍼스에서 결의대회를 열 계획이다. 이후 협상이 타결되지 않을 경우 내달 21일부터 오는 6월 7일까지 총파업을 진행한다는 방침이다. 총파업이 현실화될 경우 반도체 생산 차질 가능성도 배제할 수 없어 업계의 관심이 집중되고 있다. 최근 삼성전자 노사 관계는 성과급과 임금 체계를 둘러싸고 지속적으로 갈등을 빚어왔다. 특히 반도체 업황 변동에 따라 성과급 규모가 크게 달라지는 구조가 반복되면서 성과급 기준을 보다 명확히 해야 한다는 요구가 꾸준히 제기돼 왔다. 이번 요구 역시 실적 개선 기대감이 반영된 결과로 풀이된다. 실적 개선 기대감이 커지는 상황에서 성과급 요구 수준이 높아지면서 삼성전자의 노사 협상이 주요 변수로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 노동계에서는 삼성의 성과급 구조가 글로벌 기술 기업과 비교해도 개선 여지가 있고 삼성전자가 막대한 매출을 기록하는 상황에서 직원들의 성과 보상 체계 역시 경쟁력 있는 수준으로 정비해야 한다고 지적한다. 박용락 전국금속노동조합연맹 사무처장은 지난해 9월 기자회견에서 "삼성의 눈부신 성장은 노동자들의 끊임없는 혁신을 위한 노력이 있어 가능했다"며 "삼성의 성장과 이익은 노동자와 함께 만들어낸 결심이며 그 성과가 노동자에게 돌아가는 것은 너무나도 당연한 일"이라고 말했다.2026-04-12 17:52:16
-
美·中에 밀린 日 'AI 연합'으로 승부수…소뱅·소니·혼다 등 결집 [경제일보] 일본 주요 기업들이 연합 형태로 인공지능(AI) 개발사 설립에 나섰다. 미국과 중국 중심으로 형성된 AI 경쟁 구도 속에서 대형 모델 개발과 산업 적용을 동시에 추진하며 기술 자립 기반을 구축하려는 움직임으로 해석된다. 12일 요미우리신문에 따르면 소프트뱅크, NEC, 혼다, 소니 등 4개 기업은 공동으로 일본 AI 기반모델 개발사를 설립했다. 일본 주요 기업이 컨소시엄 형태로 AI 모델 개발에 나선 것은 이례적인 사례로 꼽힌다. 이 회사는 조 단위(트릴리언급) 파라미터 규모의 대형 AI 모델 개발을 추진한다. 단순 생성형 AI를 넘어 로봇을 제어할 수 있는 차세대 AI 개발을 목표로 한다. 제조와 로보틱스 분야에서 축적된 기술을 AI와 결합해 활용 범위를 확대하려는 전략이다. 역할 분담도 구체화됐다. 소프트뱅크와 NEC는 AI 기반 모델 개발을 맡고, 소니와 혼다는 이를 자동차, 로봇, 게임, 반도체 등 자사 사업 영역에 적용하는 구조다. 개발과 활용을 분리해 상용화 속도를 높이겠다는 접근으로 풀이된다. 지분 구조는 산업 전반이 참여하는 형태로 설계됐다. 일본제철, 미쓰비시UFJ은행, 미쓰이스미토모은행, 미즈호은행 등 주요 기업과 금융기관이 소액 주주로 참여해 투자 기반을 넓혔다. 해당 개발사는 일본 경제산업성이 추진하는 AI 지원 사업에 참여할 계획이다. 이 사업은 2026회계연도부터 5년간 총 1조엔(약 9조3000억원) 규모로 진행되며, 국산 AI 개발 기업 등을 대상으로 지원이 이뤄진다. 경영은 소프트뱅크에서 AI 개발을 담당하던 인사가 맡는다. 기존 대형 IT 기업에서 축적된 개발 경험을 바탕으로 단기간 내 모델 구축에 속도를 낼 것으로 예상된다. 이번 연합은 글로벌 AI 경쟁 구도 변화에 대응하기 위한 전략으로 해석된다. 현재 대형 AI 모델 개발은 미국과 중국 기업이 주도하고 있으며, 일본 기업은 상대적으로 후발 주자에 속한다. 특히 일본은 로봇과 제조 분야에서 강점을 보유하고 있어 AI 적용 영역에서 차별화를 시도하고 있다. 요미우리신문은 “AI 모델 개발에서는 미국과 중국이 앞서 있지만, 피지컬 AI 분야에서는 일본이 경쟁력을 보유한 것으로 평가된다”며 “대형 국산 AI와 활용 체계를 구축해 추격에 나설 것”이라고 전했다.2026-04-12 16:07:02
-
한은 "반도체 호황 최소 내년 상반기까지…AI 투자 둔화가 전환 변수" [경제일보] 글로벌 반도체 경기가 인공지능(AI) 투자 확대에 힘입어 확장 흐름을 이어가는 가운데 한국은행이 최소 내년 상반기까지 상승세가 이어질 수 있다는 전망을 내놨다. 다만 투자 수익성과 금융 여건 변화에 따라 사이클 전환 시점이 달라질 수 있다는 분석이다. 12일 한국은행에 따르면 이번 반도체 사이클은 과거 확장기와 비교해 수급 불균형이 더 크고, 지속 기간도 길어지는 특징을 보이고 있다. AI 인프라 투자 확대가 메모리 수요를 끌어올리면서 기존과 다른 확장 구조가 형성된 영향이다. 현재 시장은 데이터센터 구축과 고성능 컴퓨팅 수요 증가를 기반으로 움직이고 있다. 메모리 반도체를 중심으로 수요가 빠르게 늘어나며 공급 대비 수요 우위 흐름이 이어지는 상황이다. 다만 이 같은 확장 국면의 지속 기간은 고정적이지 않다. 한국은행은 AI 투자 확대가 이어지고 있는 현 상황을 전제로 하면서도 투자 효율성과 금융 환경 변화에 따라 사이클 전환 시점이 달라질 수 있다고 설명했다. 하락 전환 시점을 좌우할 변수로는 △AI 투자 수익성 △글로벌 빅테크의 자금 조달 여건 △AI 모델의 기술 효율성 △메모리 업체의 증설 속도 △중국 기업의 추격 등이 제시됐다. 수요 측면에서는 AI 인프라 투자 지속 여부가 핵심 변수로 꼽힌다. 시장 관심이 투자 확대에서 실제 수익 창출 가능성으로 이동하는 시점이 내년 이후가 될 가능성이 높다는 판단이다. 이 경우 현재와 같은 속도의 투자 확대는 이어지기 어렵다고 분석했다. 금융 환경도 부담 요인이다. 고수익을 추구하는 자금이 AI 인프라로 유입되는 흐름이 이어지고 있지만, 금융 여건이 급격히 악화될 경우 일부 투자에서 집행 지연이나 축소로 이어질 가능성이 있다. 최근 사모 신용 시장에서 환매 중단 사례가 발생한 점도 리스크로 언급됐다. 또한 동일한 성능을 더 적은 연산 자원으로 구현하는 효율성 개선이 이어질 경우, 데이터센터 투자 규모와 메모리 수요 증가 속도가 조정될 가능성이 제기된다. 공급 측면에서는 증설 속도가 변수로 작용한다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 메모리 업체들이 생산능력 확대에 나설 경우 공급 여력이 빠르게 늘어날 수 있다. 여기에 중국 기업의 기술 추격 속도도 중장기 변수로 꼽힌다. 지정학적 리스크의 영향은 현 단계에서 제한적이라는 평가다. 유가 상승과 금리 변동성 확대에도 불구하고 데이터센터 투자 계획이 지연되거나 메모리 공급이 축소되는 움직임은 아직 나타나지 않고 있다는 설명이다. 다만 전쟁 상황이 심화될 경우에는 영향이 확대될 수 있다. 글로벌 경기 둔화로 이어질 경우 반도체 수요 감소로 연결될 수 있고, 공급망 차질 가능성도 배제할 수 없다. 현재 반도체 시장은 AI 투자 확대라는 단일 동력에 크게 의존하는 구조다. 투자 중심의 확장 국면이 이어지는 만큼 사이클의 지속성과 변동성이 동시에 커진 상태로 평가된다. 한국은행은 내년 이후 수익성 검증 단계에서 투자 지속 여부가 반도체 경기 방향을 가를 핵심 변수로 작용할 것으로 봤다.2026-04-12 15:19:04
-
의료 AI 인허가 3년 새 2.5배…판독 넘어 '소견서 생성'으로 확장 [경제일보] 국내 의료 인공지능(AI) 시장이 인허가 확대와 기술 고도화를 동시에 거치며 빠르게 성장하고 있다. 영상 판독 보조 중심이던 기능이 텍스트 기반 소견서 생성 단계까지 확장되면서 적용 범위가 진단 전 과정으로 넓어지는 흐름이다. 기업 간 개발 경쟁과 제도 변화가 맞물리며 의료 AI의 임상 활용도가 본격적으로 시험대에 오를 가능성이 제기된다. 12일 식품의약품안전처에 따르면 AI 기반 소프트웨어 의료기기 허가·인증·신고 건수는 2023년 62건에서 2024년 108건으로 늘었고, 2025년에는 157건으로 확대됐다. 2026년 1분기에도 55건이 집계되며 증가 흐름이 이어지고 있다. 시장 확대는 기술 진화와 맞물려 나타난 흐름이다. 기존 의료 AI가 흉부 X선 등 영상에서 병변 위치나 질환 유무를 표시하는 보조 기능에 집중했다면, 최근에는 생성형 AI를 활용해 판독 결과를 문장 형태로 제시하는 단계로 발전하고 있다. 숨빗AI의 ‘AIRead-CXR’은 생성형 AI 기반 디지털의료기기로 식약처 허가를 받은 사례다. 이 제품은 흉부 X선 영상을 분석한 뒤 이상 소견을 텍스트 형태의 예비 판독문으로 제공한다. 시각적 정보 제공을 넘어 판독 문서 작성 과정까지 지원하는 구조로 기능이 확장된 것이다. 딥노이드의 ‘M4CXR’도 유사한 흐름을 보인다. 이 제품은 흉부 X선 영상 분석을 통해 다수 질환과 영상 소견을 도출하고 판독 소견서 초안을 생성하는 기능을 갖췄다. 생성형 AI 기반 의료기기 가운데 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 이후 현재 인허가 절차가 진행 중이다. 영상 진단 분야에서는 정밀도 고도화가 이어지고 있다. 루닛은 3차원 유방단층촬영술(DBT) AI 영상분석 솔루션을 허가받으며 기존 2차원 영상 대비 진단 정확도를 높이는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 해당 제품은 입체 영상을 기반으로 병변 탐지 효율을 개선하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이 같은 기술 확장은 실적에도 반영되고 있다. 루닛은 2025년 연결 기준 매출 831억원을 기록해 전년 대비 증가했다. 뷰노도 심전도 데이터를 활용해 콩팥 기능 저하를 선별하는 ‘뷰노메드 딥ECG 키드니’를 허가받으며 2025년 매출 348억원을 기록, 전년 대비 성장세를 유지했다. 시장 참여 기업도 빠르게 늘고 있다. 쓰리빌리언은 유전체 분석 기반 희귀질환 진단 영역을 공략하고 있으며, 노을은 혈액 및 암 진단 자동화 분야에서 사업을 확대하고 있다. 의료 AI 적용 영역이 영상 중심에서 다양한 진단 데이터로 확장되는 구조다. 다만 임상시험계획 승인 건수는 감소했다. 2023년 59건에서 2024년 56건으로 줄었고, 2025년에는 38건으로 감소했다. 2026년 1분기 승인 건수는 7건이다. 이는 데이터 기반 임상시험 일부가 제도 변화로 승인 대상에서 제외된 영향으로 해석된다. 실제 임상 활동 자체가 축소됐다고 단정하기는 어렵다는 설명이다. 의료 AI 시장은 인허가 확대와 함께 기술 적용 범위가 진단 전 과정으로 확장되는 국면에 들어섰다. 병변 탐지 중심의 보조 도구에서 판독 초안과 소견서 생성까지 기능이 확장되면서 의료진의 업무 효율 개선 가능성도 함께 거론된다. 동시에 생성형 AI 결과의 정확성, 책임 범위, 임상 적용 방식에 대한 검증 필요성도 병행되고 있다.2026-04-12 13:51:15
-
![[정보운의 강철부대] 데이터는 원유다…AI 산업, 무상 원료 끝나면 밸류체인 뒤집힌다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/10/20260410144457700686.jpg)
데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다 ※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.2026-04-12 08:00:00
-
![[視線] 평균으로 수렴하는 세계](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/11/20260411194554802735.jpg)
평균으로 수렴하는 세계 우리는 정보의 과잉 시대를 산다. 손안의 스마트폰만 열면 뉴스와 영상, 음악과 지식이 끝없이 쏟아진다. 유튜브와 틱톡은 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 실시간으로 추천하고, 생성형 인공지능은 질문 하나에 그럴듯한 답변을 즉시 내놓는다. 겉으로 보면 인류는 과거 어느 때보다 풍요로운 정보 환경을 손에 넣은 듯하다. 그러나 이 편리함의 이면에는 되짚어야 할 문제가 있다. 우리는 정말 더 넓은 세계를 만나고 있는가. 추천 알고리즘은 본래 사용자 편의를 높이기 위해 설계됐다. 이용자가 선호하는 콘텐츠를 빠르게 제시하고, 불필요한 탐색의 시간을 줄여주는 것이 목적이다. 하지만 실제 작동 방식은 다르다. 알고리즘은 사용자가 오래 본 영상, 멈춘 장면, 반복 시청한 주제를 바탕으로 취향을 추정하고, 그 취향을 다시 강화하는 방향으로 작동한다. 여기서 문제는 아직 접하지 못한 관심사, 아직 좋아해본 적 없는 분야, 아직 열어보지 않은 가능성이 점점 배제된다는 점이다. 낯선 것과의 우연한 조우는 줄어들고, 익숙한 것의 반복만 남는다. "우연한 발견과 낯선 충격은 비효율로 취급되고, 대신 익숙함과 반복이 화면을 채운다." 생성형 인공지능도 이 구조와 무관하지 않다. AI는 방대한 언어 데이터를 학습해 가장 개연성 높은 문장을 만들어낸다. 그 결과 답변은 대체로 매끄럽고 안정적이며 평균적이다. 물론 이것은 장점이기도 하다. 일정 수준 이상의 품질을 빠르게 확보할 수 있고, 누구나 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 동시에 평균 바깥의 문장, 비정형의 통찰, 낯설지만 강한 사유는 밀려난다. 원래 새로운 생각은 다수가 이미 동의한 자리에서 나오지 않는다. 시대를 흔드는 관점은 대개 평균의 바깥, 익숙함의 바깥에서 출현한다. 결국 오늘의 기술은 두 방향에서 같은 경향을 강화하고 있다. 플랫폼 알고리즘은 인간의 취향을 평균으로 묶고, 생성형 AI는 인간의 언어를 평균으로 다듬는다. 취향은 예측 가능한 패턴이 되고, 문장은 무난한 결론으로 수렴한다. 안전하고 효율적이라는 점에서 기업과 플랫폼에는 이상적일지 모른다. 그러나 인간의 성장과 창조성까지 그 논리로 설명할 수는 없다. 인간은 원래 효율만으로 성장하지 않는다. 우연히 집어 든 책 한 권, 무심코 넘기다 멈춘 기사 한 줄, 전혀 관심 없던 분야에서 느닷없이 마주한 충격이 한 사람의 세계를 바꾸기도 한다. 발견은 언제나 비효율의 영역에서 시작됐다. 그런데 오늘의 플랫폼은 그 비효율을 제거하는 데 능숙하다. 사용자가 헤매지 않도록 돕는 대신, 사용자가 스스로의 바깥으로 나갈 기회까지 줄여버린다. 문제는 단지 비슷한 콘텐츠만 보게 된다는 데 있지 않다. 더 본질적인 문제는 인간이 점점 과거의 데이터로 규정되는 존재가 되어간다는 점이다. 플랫폼은 “당신은 이런 것을 좋아할 사람”이라고 말하고, AI는 “사람들은 대체로 이렇게 말한다”고 답한다. 그 결과 우리는 더 빠르게 만족하지만, 덜 놀라고 덜 방황하며 덜 발견하게 된다. 세상을 좁게 보는 것만이 아니라, 자기 자신을 새롭게 갱신할 가능성마저 줄어드는 것이다. 기술은 인간을 확장할 때 진보가 된다. 그러나 편의를 높이는 과정에서 가능성까지 축소한다면, 그것은 진보라기보다 정교한 관리에 가깝다. 지금 우리에게 필요한 것은 더 정확한 추천만이 아니다. 평균 밖의 문장, 예측 밖의 만남, 그리고 나를 내가 아는 범위 밖으로 이끄는 우연의 복원이다. 인간은 원래 규정된 존재가 아니라, 아직 열려 있는 존재이기 때문이다.2026-04-11 19:54:46
-
생성형 AI 확산에 채용 시장 변화…AI 인재 수요 급증 [경제일보] AI 인재 확보 경쟁이 본격화되면서 채용 시장 전반에서 인공지능(AI) 관련 인재 수요가 빠르게 확대되고 있다. 생성형 AI 도입이 기업 전반으로 확산되면서 연구개발 조직뿐 아니라 서비스 기획, 데이터 분석, 운영 등 다양한 직무에서 AI 인재 확보 경쟁이 본격화되는 모습이다. 10일 잡코리아를 운영하는 웍스피어가 올해 1분기 AI 산업 채용 공고를 분석한 결과 'AI' 키워드가 포함된 채용 공고는 5년 전 대비 112% 증가한 것으로 나타났다. 기업들의 AI 도입이 확대되면서 인재 확보 경쟁이 채용 시장 전반으로 확산되고 있는 것으로 풀이된다. 특히 신입 채용 확대가 두드러졌다. 올해 1분기 AI 관련 신입 채용 공고는 5년 전 대비 162% 증가했다. 과거에는 AI 인재 채용이 경력 중심으로 이뤄졌다면 최근에는 기업들이 장기적인 인재 확보를 위해 신입 채용까지 확대하는 흐름이 나타나는 것으로 분석된다. AI 기술 내재화를 위해 자체 인력 육성 전략을 강화하는 기업이 늘어난 영향으로 풀이된다. 지역별로도 AI 채용 수요는 전국으로 확산되고 있는 것으로 나타났다. 비수도권 지역의 AI 채용 공고 증가율은 232%로 수도권 증가율 110%를 크게 웃돌았다. AI 기술 도입이 대기업뿐 아니라 지역 기반 기업과 제조업, 공공기관 등으로 확대되면서 채용 수요 역시 지역 전반으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 직무별로 보면 AI 서비스 개발자가 18.1%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 AI·머신러닝 엔지니어 17.9%, 데이터 사이언티스트 17.4%, AI 기획자 13.8%, 데이터 분석가 10.4%, 데이터 엔지니어 10.4% 등의 순으로 나타났다. 단순 개발 직무를 넘어 서비스 기획과 데이터 분석 등 다양한 직군에서 AI 인재 수요가 확대되고 있는 것이다. AI 채용 증가와 동시에 구직자들의 관심도 빠르게 높아지고 있는 것으로 나타났다. 잡코리아에 등록된 AI 분야 공고 지원 수는 올해 3월 기준 전월 대비 36% 증가한 것으로 집계됐다. 공채 시즌과 맞물려 AI 직무에 대한 관심이 확대되면서 구직 활동도 활발해지고 있는 것으로 분석된다. 이에 잡코리아는 AI 채용 시장 확대에 맞춰 관련 서비스 강화에도 나서고 있다. AI 분야 채용 공고를 모은 'AI 잡스' 서비스를 통해 AI 직무 공고와 산업 트렌드 정보를 제공하고 있다. 현재 현대차그룹, 뤼튼테크놀로지스, 에스원 등 1000여개 기업의 AI 채용 공고가 등록된 상태로 알려졌다. 또한 채용 전 과정을 통합 관리할 수 있는 '하이어링 센터'를 도입하고 AI 기반 추천 시스템 '추천 3.0'을 고도화하는 등 플랫폼 경쟁력 강화에도 나서고 있다. 상반기에는 AI 기반 '커리어 에이전트' 서비스도 출시해 개인 이력과 관심사, 커리어 흐름을 분석해 맞춤형 채용 공고를 추천하는 기능을 제공할 예정이다. AI 기술 도입이 산업 전반으로 확대되면서 AI 인재 확보 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 채용 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 김요섭 잡코리아 최고기술책임자는 "AI는 이제 특정 산업이 아닌 전 산업의 기본 역량으로 자리 잡고 채용 시장에도 그 변화가 데이터를 통해 명확하게 나타나고 있다"며 "잡코리아는 AI 기반 추천, 에이전트 등 통합 AI 생태계를 구축해 더 빠르고 정확한 일자리 연결을 만들기 위해 노력하고 AI 중심으로 채용 패러다임을 바꾸는 업계 내 선두주자 역할을 할 것"이라고 말했다.2026-04-10 17:26:46
-
李대통령 "기간제법, 사실상 2년 고용금지법"…현실적 대안 주문 [경제일보] 이재명 대통령이 기간제 근로자의 정규직 전환을 규정한 현행 기간제법에 대해 "현실과 괴리가 있다"며 제도 개선 필요성을 공식화했다. 이 대통령은 10일 청와대에서 열린 전국민주노동조합총연맹(민주노총) 지도부 초청 간담회에서 "상시 고용 전환을 유도하기 위해 만든 법이지만 실제로는 2년 이상 고용을 회피하는 구조로 작동하고 있다"며 "현실적인 대안을 마련할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "고용주는 2년 전환 의무를 피하기 위해 1년 11개월 단위로 계약을 종료하는 것이 관행처럼 굳어졌다"며 "노동자 보호를 위한 법이 오히려 방치를 강제하는 결과로 이어지고 있다"고 지적했다. 정규직과 비정규직 간 격차 문제도 함께 언급했다. 이 대통령은 "대기업 정규직은 조직력이 강해 권리 확보가 가능하지만 그 결과 기업이 정규직 채용을 기피하는 구조가 형성됐다"며 "결국 다음 세대는 안정적 일자리를 얻기 어려운 상황으로 이어질 수 있다"고 진단했다. 해법으로는 사회적 대화를 통한 제도 개선을 제시했다. 이 대통령은 "노동계와 경영계, 정부가 참여하는 공식적이고 일상적인 대화 구조가 필요하다"며 경제사회노동위원회 참여를 민주노총에 요청했다. 아울러 노동 유연성과 사회안전망 강화를 연계한 '사회적 대타협' 필요성도 강조했다. 그는 "노동시장의 유연성을 일부 확보하는 대신 기업 부담을 확대해 안전망을 강화하는 균형점이 필요하다"고 말했다. 이와 함께 노동 3권 보장 강화와 미조직 노동자 보호 확대, 소상공인에 대한 집단 교섭권 허용 등도 정책 과제로 제시했다. 양경수 민주노총 위원장은 정부의 노동정책 방향에 대해 "일부 진전은 있으나 현장 체감은 부족하다"고 평가하면서 △최저임금 인상 △인공지능(AI) 도입에 따른 노동영향평가 의무화 △공공부문 비정규직 처우 개선 등을 요구했다.2026-04-10 16:48:32
-
AI 보안 위협 커진다…카카오엔터프라이즈, 그룹 차원 보안 체계 구축 [경제일보] 카카오가 금융·콘텐츠·플랫폼 등 서비스 영역을 빠르게 확대하면서 그룹 차원의 보안 강화 필요성이 커지고 있다. 특히 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사가 다양한 이용자 데이터를 다루는 만큼 보안 체계 고도화가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 10일 카카오엔터프라이즈는 경기 성남시 판교 인근에서 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 카카오 계열사 보안 담당자를 대상으로 최신 보안 트렌드 및 최적화 방안에 대해 논의하는 클라우드 보안 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 AI 기술이 빠르게 확산되면서 사이버 공격 방식도 고도화되는 것을 대비해 진행됐다. 최신 보안 위협 대응 방안과 클라우드 환경에서의 보안 최적화 전략을 공유한 것으로 알려졌다. AI 기반 피싱 공격, 자동화된 해킹 시도, 데이터 탈취 공격 등이 증가하면서 기업 보안 환경이 빠르게 변화하고 있다. 특히 클라우드 환경에서는 서비스가 분산돼 운영되는 만큼 단일 보안 체계로는 대응이 어려워지고 있으며 다양한 보안 솔루션을 통합 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있다. 카카오엔터프라이즈는 세미나에서 카카오클라우드 기반 보안 서비스인 'SECaaS(서비스형 보안)' 전략을 소개했다. SECaaS는 클라우드 환경에서 보안 기능을 서비스 형태로 제공하는 방식으로, 각 계열사가 동일한 보안 기준을 유지하면서도 서비스 특성에 맞게 유연하게 적용할 수 있는 구조다. 카카오엔터프라이즈는 이를 통해 그룹 차원의 보안 거버넌스를 유지하면서도 계열사별 운영 환경에 맞춘 보안 체계를 구축할 수 있다고 설명했다. 이번 행사에는 글로벌 보안 기업들도 참여해 최신 보안 기술을 공유했다. 팔로알토네트웍스코리아는 모든 접근을 검증하는 제로 트러스트 보안 전략을 소개했으며 F5코리아는 AI 환경에서 애플리케이션 보안을 강화하는 플랫폼 전략을 발표했다. 이어 센티넬원은 대화형 AI 기반 위협 대응 기술을, 아카마이코리아는 네트워크 내부 확산을 차단하는 마이크로 세그멘테이션 전략을 공유했다. 카카오 계열사별 서비스 특성에 따른 보안 요구도 다양해지고 있다. 금융 서비스를 제공하는 카카오뱅크와 카카오페이는 금융 보안과 개인정보 보호가 핵심 과제로 꼽히며 콘텐츠 중심의 카카오엔터테인먼트는 대규모 이용자 데이터와 콘텐츠 보호가 중요한 요소로 부각되고 있다. 이처럼 서비스 특성이 다른 계열사들이 동일한 보안 체계를 유지하면서도 유연하게 대응할 수 있는 구조가 필요해지고 있다는 분석이다. 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드를 중심으로 그룹 차원의 보안 역량을 강화하며 클라우드 경쟁력 확대도 추진하고 있다. 클라우드 사업에서 보안 역량은 핵심 경쟁 요소로 꼽히는 만큼, 그룹 내부 보안 경험을 바탕으로 외부 고객 확보에도 나설 수 있다는 전망이 나온다. 특히 AI 서비스 확대와 함께 보안 요구가 높아지는 상황에서 클라우드 보안 서비스 강화는 사업 확장 전략과도 맞물려 있다. 클라우드 시장에서는 네이버클라우드, KT클라우드 등 국내 기업뿐 아니라 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저 등 글로벌 기업과의 경쟁이 이어지고 있다. 이 가운데 카카오엔터프라이즈가 그룹 차원의 보안 역량을 기반으로 클라우드 사업 경쟁력을 강화하고 있다. AI와 클라우드 중심의 디지털 전환이 가속화되면서 기업 보안 전략도 새로운 국면에 접어들고 있다. 카카오엔터프라이즈가 계열사 협력을 기반으로 통합 보안 체계를 구축하고 이를 클라우드 사업 경쟁력으로 확대할 경우 향후 시장 경쟁 구도에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 이용민 카카오엔터프라이즈 클라우드부문장은 "AI 기술이 비즈니스의 핵심 동력으로 자리 잡은 가운데, 클라우드 환경에서의 보안 강화와 거버넌스 확보는 기업 및 기관의 필수 과제가 됐다"며 "카카오엔터프라이즈는 주요 카카오 계열사가 유연하면서도 일관된 보안 거버넌스를 확보할 수 있는 보안 체계를 발판으로 안전하게 도약할 수 있도록 그룹 차원에서 보안 기술 및 전문성을 결집하는 구심점 역할을 수행할 것"이라고 말했다.2026-04-10 15:22:10
-
SKT, Arm·리벨리온과 손잡고 AI 추론 인프라 구축 [경제일보] 생성형 AI 확산으로 데이터센터 수요가 급증하면서 단순 연산 성능 경쟁을 넘어 전력 효율과 비용 경쟁력 확보가 핵심 변수로 떠오르고 있다. 이에 SK텔레콤은 Arm과 리벨리온의 협업을 통해 10일 SK텔레콤은 Arm, 리벨리온과 차세대 AI 인프라 혁신을 위한 전략적 파트너십(MOU)을 지난 9일 체결했다고 밝혔다. AI 산업 초기에는 대규모 모델을 학습시키기 위한 고성능 GPU 확보가 가장 중요한 과제로 꼽혔다. 다만 최근에는 실제 서비스 운영 단계에서 지속적으로 AI를 실행해야 하는 추론 작업이 늘어나면서 효율성 문제가 부각되고 있다. 추론은 24시간 반복적으로 실행되는 특성상 전력 소비가 높을수록 운영 비용이 급증하는 구조다. 이에 따라 GPU 중심 인프라에서 벗어나 추론에 특화된 AI 반도체 도입 필요성이 커지고 있다. 이에 SK텔레콤은 글로벌 반도체 설계 기업 Arm, 국내 AI 반도체 스타트업 리벨리온과 AI 데이터센터 사업 협력에 나섰다. 세 회사는 Arm의 데이터센터용 CPU와 리벨리온의 AI 추론용 NPU를 결합한 서버 설루션을 공동 개발하고 SK텔레콤 AI 데이터센터에 적용하는 방안을 추진한다. 이를 통해 AI 추론 성능과 전력 효율을 동시에 개선하는 인프라 구축에 나선다는 계획이다. 이번 협력은 CPU와 NPU를 결합한 이종 컴퓨팅 구조 구축을 목표로 진행된다. AI 서비스 운영 과정에서는 AI 연산뿐 아니라 데이터 입출력, 네트워크 통신, 메모리 관리 등 다양한 작업이 동시에 가능하다. CPU는 이 같은 범용 연산과 시스템 운영을 담당하고 NPU는 AI 추론 연산을 전담해 GPU 단일 구조 대비 전력 효율을 높이고 비용을 절감할 전망이다. 리벨리온은 국내 AI 반도체 스타트업 가운데 데이터센터용 AI 칩 개발을 진행하고 있는 기업으로 대규모 AI 서비스 운영에 필요한 저전력·고효율 설계를 앞세워 데이터센터 시장 진입을 추진하고 있다. 이번 협력을 통해 통신사 AI 데이터센터에 직접 적용될 경우 국산 AI 반도체 생태계 확대에도 영향을 미칠 전망이다. Arm 역시 데이터센터 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기존 모바일 중심 설계에서 벗어나 데이터센터용 CPU 시장 확대를 추진하며 AI 인프라 영역으로 사업 범위를 넓히고 있다. 전력 효율성이 중요한 AI 데이터센터 환경에서는 Arm 기반 CPU 도입이 늘어나는 추세로 이번 협력은 Arm의 데이터센터 전략 확대 움직임과도 맞물려 있는 것으로 분석된다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 사업을 미래 핵심 성장동력으로 삼고 관련 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 파운데이션 모델 개발과 함께 인프라 경쟁력 확보를 동시에 추진하며 AI 사업 구조를 강화하고 있다. 이번 협력을 통해 저전력·고효율 추론 인프라를 확보하고 AI 데이터센터 운영 효율성을 높인다는 계획이다. 전력 효율과 비용 경쟁력이 핵심 요소로 떠오르면서 통신사와 반도체 기업 간 협력도 확대되고 있다. AI 산업이 학습 중심에서 추론 중심으로 이동하면서 데이터센터 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들 전망이다. 이재신 SKT AI 사업개발 담당은 "추론에 최적화된 인프라와 독자 파운데이션 모델 A.X K1을 결합한 풀 패키지를 제공함으로써 AI 데이터센터 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 13:50:06
-
센서·디스플레이·연산을 소재로…한화토탈에너지스, '고분자'로 미래 연다 [경제일보] 국내 석유화학 기업 한화토탈에너지스가 고분자 기반 첨단 소재 연구를 지원하며 '전통 화학기업'에서 '첨단 소재 기업'으로의 전환에 속도를 내고 있다. 학술상 후원을 통한 기초과학 투자 확대가 반도체·디스플레이·헬스케어 등 차세대 산업과의 접점을 넓히는 전략적 행보로 읽힌다. 한화토탈에너지스는 '한화고분자학술상' 2026년 수상자로 박철민 연세대 신소재공학과 교수를 선정했다. 박 교수는 자기조립 고분자의 나노구조 제어 기술을 기반으로 초저전력 인공지능(AI) 디스플레이와 인공신경망 디스플레이 핵심 기술을 개발한 공로를 인정받았다. 해당 기술은 인체 정보를 감지하고 이를 표시·저장·학습까지 수행하는 '센싱-디스플레이-연산' 통합 구조를 구현했다는 점에서 기존 전자소자와 차별화된다. 특히 초저전력 기반이라는 점에서 웨어러블 헬스케어, 고령자 모니터링 등 응용 가능성이 높다는 평가다. 고분자 소재는 석유화학 산업의 기초 영역으로 분류되지만 최근에는 반도체·디스플레이·배터리 등 첨단 산업의 핵심 소재로 재평가되고 있다. 단순 범용 플라스틱에서 기능성·지능형 소재로 진화하면서 산업 내 위상이 달라지고 있는 것이다. 특히 AI와 결합한 고분자 소재는 '전자소자의 유연화·저전력화'를 가능하게 하며 차세대 디바이스의 핵심 기술로 부상하고 있다. 이번 수상 연구 역시 이러한 흐름을 반영한 사례로 해석된다. 이 같은 변화는 석유화학 산업이 직면한 구조적 위기와도 맞닿아 있다. 범용 제품 중심의 사업 구조는 글로벌 공급 과잉과 가격 경쟁 심화로 수익성이 둔화되고 있다. 중국을 중심으로 한 대규모 증설이 이어지면서 기존 화학 제품만으로는 차별화가 어려운 상황이다. 이 때문에 주요 화학기업들은 '스페셜티(고부가 소재)' 중심으로 포트폴리오 전환을 서두르고 있다. 기초과학 연구와 첨단 소재 개발이 기업 경쟁력의 핵심 축으로 부상하는 배경이다. 한화토탈에너지스가 지난 2005년부터 고분자학술상을 지속해온 것도 이 같은 전략의 연장선으로 볼 수 있다. 단기적인 사업 성과가 아닌 장기적인 기술 기반 확보를 위해 학계 연구를 지원하는 간접 투자 방식이다. 이는 연구 성과를 산업으로 연결하는 선순환 구조를 구축하려는 시도로 해석된다. 특히 이번 수상 연구가 보여준 '고분자+AI+디스플레이' 융합 기술은 향후 산업 지형 변화의 단서를 제공한다. 센서, 디스플레이, 연산 기능이 하나의 소재 기반 플랫폼으로 통합될 경우 기존 반도체 중심 구조와 다른 새로운 디바이스 생태계가 형성될 가능성도 제기된다. 이는 석유화학 기업이 단순 소재 공급자를 넘어 기술 플랫폼의 일부로 진입할 수 있음을 시사한다. 다만 기초 연구 성과가 실제 산업화로 이어지기까지는 상당한 시간과 추가 투자가 필요하다. 또한 소재 기술을 실제 제품으로 연결하기 위해서는 반도체·전자·바이오 기업과의 협업도 필수적이다. 학술 지원이 곧바로 사업 성과로 이어지기보다는 중장기 투자 성격이 강하다는 점에서 지속적인 전략 일관성이 요구된다.2026-04-10 11:05:17
-
LG유플러스, AWS 기반 AI 운영 플랫폼 구축…GPU 효율화·운영 자동화 [경제일보] 국내 이동통신사들이 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 확보를 위해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 함께 모델 운영 비용과 인프라 부담이 커지면서 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 통합하려는 움직임이 본격화되는 모습이다. 10일 LG유플러스는 최근 AWS가 주최한 '2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 진행됐다. LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 전환하고 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축을 진행했다고 설명했다. 이를 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 동시에 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 나타났다. 이번 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 간 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 AI 모델 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업과 시간이 소요된 것으로 알려졌다. 이에 LG유플러스는 하나의 흐름으로 통합해 AI 모델을 보다 빠르게 서비스에 적용할 수 있도록 구조를 설계했다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝나는 방식이 아닌, 언제든 서비스에 적용할 수 있는 '모델 준비 상태'를 유지하는 구조를 목표로 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 일관된 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 구성했다. 이를 위해 AWS의 관리형 쿠버네티스(컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해주는 플랫폼) 서비스인 '아마존 EKS' 기반의 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 온프레미스 GPU 인프라를 아마존 EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고 클러스터 전체 제어 기능인 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영하는 구조다. 인프라 운영 부담을 줄이고 서비스 안정성과 품질 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축한 것이다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. 기존에는 GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 방식이 일반적이었지만 LG유플러스는 필요에 따라 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용했다. GPU 미사용 시간을 줄여 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필요한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 AI 모델 운영과 인프라 관리 중요성도 커지고 있다. 특히 AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 과정에서 운영 안정성과 비용 효율성이 주요 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 운영 플랫폼 구축이 통신사 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. 통신사들은 기존 통신 서비스 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 서비스 확대를 추진하고 있다. 이에 AI 모델 개발뿐 아니라 서비스 운영과 인프라 관리까지 포함한 통합 플랫폼 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 이번 플랫폼 구축을 통해 AI 서비스를 보다 빠르게 제공하고, 운영 안정성과 품질 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 특히 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 자원 관리까지 아우르는 AI 기반 개발 환경을 통해 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 "LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반의 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다"며 "앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 09:34:12
-
'브레인 드레인' 대응 나선 포스코…해외유학 장학 재개로 '지식 경쟁' 승부수 [경제일보] 포스코청암재단이 해외 박사과정 장학사업을 재개하며 글로벌 인재 확보 경쟁에 다시 뛰어들었다. 단순한 장학 프로그램을 넘어 기술·지식 패권 경쟁이 격화되는 환경에서 '사람에 대한 투자'를 통해 국가 및 산업 경쟁력을 선점하겠다는 전략으로 해석된다. 재단은 4월 9일부터 '포스코해외유학장학' 장학생 모집을 시작했다. 선발 대상은 2026년 9월 해외 명문대 박사과정 입학 예정자로 인문·사회과학부터 자연과학·공학까지 전 분야를 아우른다. 선발 인원은 연간 2명 내외로 1인당 최대 5년간 연 3만 달러의 생활비와 별도 입학축하금이 지원된다. 표면적으로는 소수 정예 장학 프로그램이지만 이번 재개 결정에는 최근 글로벌 기술 경쟁 환경 변화가 반영됐다는 분석이 나온다. 국가 간 경쟁의 중심이 자본에서 기술로 이동하면서 핵심 인재 확보는 기업과 국가 모두의 전략 자산으로 부상하고 있다. 특히 반도체·배터리·AI 등 첨단 산업에서는 연구 인력 자체가 경쟁력의 핵심 변수로 작용한다. 연구개발(R&D) 성과가 산업 패권과 직결되는 구조에서 박사급 인재는 단순 노동력이 아닌 기술 생산의 원천으로 평가된다. 이 같은 흐름 속에서 글로벌 주요국은 자국 인재를 붙잡는 동시에 해외 인재 유치에도 공격적으로 나서고 있다. 미국과 유럽은 연구비와 비자 정책을 연계해 인재 유입을 확대하고 있고 중국 역시 대규모 지원을 통해 해외 유학생을 자국으로 끌어들이는 정책을 강화하고 있다. 이와 비교하면 국내 인재 유출 우려는 지속적으로 제기돼 왔다. 우수 인재들이 해외 대학으로 진출한 뒤 현지에 정착하는 '브레인 드레인(두뇌 유출)' 현상이 반복되면서 산업계에서는 인재 선순환 구조 구축 필요성이 커지고 있다. 포스코청암재단이 해외유학 장학을 재개한 것도 단순 지원이 아니라 글로벌 경험을 갖춘 연구 인력을 장기적으로 산업 생태계와 연결시키기 위한 전략적 투자로 읽힌다. 이번 장학사업의 특징은 '양적 확대'보다 '질적 선별'에 초점이 맞춰져 있다는 점이다. 연간 2명 내외라는 제한된 선발 규모는 상징적이지만 세계 최고 수준 대학 기준을 적용해 연구 역량 중심으로 선발하겠다는 점에서 '엘리트 트랙' 성격이 강하다. 이는 과거 대규모 인재 양성 방식보다 핵심 인재를 집중적으로 육성해 파급 효과를 극대화하려는 접근으로 해석된다. 기업 재단이 직접 인재 양성에 나서는 흐름도 주목된다. 전통적으로 인재 육성은 국가나 대학의 역할로 인식돼 왔지만 기술 경쟁이 심화되면서 기업 역시 인재 확보를 위한 전방 투자에 나서는 모습이다. 특히 철강·에너지·배터리 등 소재 산업은 기초과학과 공학 연구 역량이 필수적인 만큼 장기적 관점에서 인재 풀을 확보하는 것이 경쟁력과 직결된다. 다만 과제도 남아있다. 해외 유학 지원이 곧바로 국내 산업 기여로 이어지기 위해서는 연구 인력의 리턴 경로와 활용 체계가 뒷받침돼야 한다는 지적이다. 단순히 유학을 보내는 것을 넘어 이후 산업·연구 현장과의 연결 고리를 어떻게 설계하느냐가 정책 효과를 좌우할 수 있다.2026-04-10 09:21:04
-
![[기아 인베스터데이] 2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/09/20260409171715844458.jpg)
2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장 [경제일보] 기아가 자율주행 경쟁의 축이 기술 성능에서 데이터 확보와 활용 역량으로 이동하는 흐름에 맞춰 전략 전환에 나섰다. 2029년 도심 자율주행 적용과 로보틱스 생산 현장 투입을 통해 모빌리티와 제조를 연결하는 구조도 본격화한다. 9일 업계에 따르면 기아는 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 통해 자율주행과 SDV, 로보틱스를 중심으로 한 중장기 기술 전략을 공개했다. 기아는 센서 표준화를 기반으로 데이터 확보 전략을 추진한다. 엔비디아와 협력해 데이터 연합을 구축하고, 글로벌 판매 차량에서 수집되는 데이터를 학습과 성능 개선에 반복 활용하는 ‘데이터 플라이휠’ 구조를 구축한다는 계획이다. 자율주행 전략은 외부 협력과 자체 기술 고도화를 동시에 추진하는 방식으로 설계됐다. 글로벌 파트너와 협력해 센서와 시스템 표준화를 조기에 확보하고, 이를 기반으로 양산 차량 적용 시점을 앞당긴다. 시장 출시 속도를 높여 초기 고객 경험을 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 동시에 양산 차량에서 축적되는 주행 데이터를 활용해 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 고도화한다. 실제 주행 환경 데이터를 기반으로 안정성과 신뢰성을 높이고, 기술 내재화를 추진하는 구조다. 구체적인 적용 일정도 제시됐다. 기아는 오는 2027년 말까지 고속도로 환경에서 레벨2+ 자율주행 기술을 적용한 SDV 모델 개발을 완료하고, 2029년 초에는 도심 환경까지 확장된 레벨2++ 기술을 적용할 계획이다. 첫 번째 SDV 차량에는 현대차그룹의 차세대 전자·소프트웨어 구조가 적용된다. 도메인 기반 아키텍처 CODA(Computing & I/O Domain-based Architecture), 차세대 인포테인먼트 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’, 차량용 에이전틱 AI ‘글레오(Gleo) AI’가 통합된다. 자율주행 기술은 기능 구현을 넘어 실제 주행 환경에서의 신뢰 확보에 초점이 맞춰졌다. 기술 시연이 아닌 일상 주행에서의 안정성과 사용자 경험 개선이 핵심이다. 로보틱스 사업도 병행 확대된다. 현대차그룹은 보스턴다이나믹스를 중심으로 로봇 기술 내재화와 사업화를 동시에 추진하고 있다. 보스턴다이나믹스는 향후 10년 내 범용 로봇 대중화를 목표로 이동·인지·조작 기능을 통합한 기술 확보에 나선 상태다. 이를 기반으로 산업 현장과 물류, 서비스 영역으로 적용 범위를 확대한다는 전략이다. 이를 위해 그룹 생산시설을 활용한 수요 확보와 데이터 축적, AI 인프라 및 인재 투자, 글로벌 기업과의 협력을 병행한다. 구글 딥마인드와 엔비디아 등과 협력해 피지컬 AI와 VLA(Vision-Language-Action) 기술 역량을 확보하고, 현대모비스와 협업해 핵심 부품 경쟁력도 강화한다. 제품 개발은 단계적으로 진행된다. 아틀라스 등 주요 로봇을 기반으로 초기에는 검증된 작업에 투입하고, 이후 AI 학습을 통해 점차 고난도 작업으로 확장하는 방식이다. 사업화는 물류와 제조 두 축으로 추진된다. 물류 분야에서는 PBV와 로봇을 결합한 풀스택 솔루션을 통해 라스트 마일 배송 시장 진입을 추진한다. PBV 차량에 스트레치와 스팟을 결합해 물류 자동화 구조를 구축하는 방식이다. 제조 분야에서는 로봇을 생산 현장에 투입해 효율 개선에 나선다. 아틀라스는 2028년 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 도입된 이후 2029년 기아 조지아 공장으로 확대 적용되며, 이후 글로벌 생산 거점으로 확장될 예정이다. 적용 대상은 16개 핵심 공정으로, 생산성 향상과 안전 개선, 품질 안정화를 동시에 추진한다.2026-04-09 17:23:54
-
AI가 PC·스마트폰값 올린다…메모리 '서버 쏠림'에 소비자 IT 가격 줄인상 [경제일보] 인공지능(AI) 서버 수요 급증으로 메모리 공급 구조가 재편되면서 PC·스마트폰 등 소비자 IT 기기 가격이 동반 상승하고 있다. 범용 D램·낸드 가격 급등이 완제품 가격 인상으로 이어지며 IT 시장의 가격 결정 구조가 수요에서 제품이 아닌 'AI 인프라→부품→완제품'으로 이동하는 양상이다. 시장조사업체 트렌드포스와 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 메모리 가격은 급등세를 보였다. 범용 D램 계약가격은 전 분기 대비 최대 90% 이상 상승했고 낸드플래시 역시 최대 60% 안팎의 상승이 예상된다. 표면적으로는 부품 가격 상승이지만 그 배경에는 명확한 구조 변화가 있다. AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)와 고용량 제품 생산이 확대되면서 상대적으로 소비자용 메모리 공급이 줄어드는 '공급 재배분'이 발생하고 있는 것이다. 이는 단순한 경기 회복이 아니라 생산 배분 구조 변화에 따른 공급 측 요인이 가격 상승을 견인하는 전형적인 양상으로 해석된다. 이 변화는 IT 산업의 우선순위 자체가 바뀌고 있음을 보여준다. 과거에는 PC·스마트폰과 같은 소비자 시장이 메모리 수요의 중심이었지만 현재는 AI 서버가 핵심 수요처로 자리 잡았다. 특히 엔비디아를 중심으로 한 AI 인프라 확장 경쟁이 본격화되면서 메모리 제조사들은 수익성이 높은 서버용 제품에 생산능력을 집중하고 있다. 결국 동일한 생산능력 안에서 'AI용 메모리 확대 → 범용 메모리 축소 → 소비자 제품 가격 상승'이라는 연쇄 효과가 나타나는 구조다. 완제품 시장에서는 이미 가격 전가가 시작됐다. LG전자는 노트북 '그램' 일부 모델 가격을 최대 100만원 인상했고 삼성전자 역시 갤럭시북과 태블릿 가격을 잇달아 올렸다. 글로벌 시장에서도 에이수스, HP, 델 등 주요 제조사들이 가격 인상에 나서거나 이를 예고한 상태다. 이는 단순한 '한 차례 인상'이 아니라 부품 가격 상승이 완제품 가격에 구조적으로 전이되는 국면에 들어섰다는 신호로 해석된다. 특히 주목할 지점은 IT 기기 가격 결정 방식이 바뀌고 있다는 점이다. 기존에는 소비자 수요 둔화 시 가격 인하를 통해 판매를 촉진하는 구조가 일반적이었지만 현재는 공급 측 병목이 가격을 결정하는 '코스트 푸시(cost-push)' 국면이 뚜렷하다. 즉 수요가 약하더라도 원가가 오르면 가격 인상이 불가피한 구조로 소비자 입장에서는 체감 가격 부담이 커질 수밖에 없다. 이 흐름은 스마트폰까지 확산되고 있다. 삼성전자가 일부 플래그십 모델 가격을 인상한 것도 같은 맥락이다. 메모리뿐 아니라 디스플레이·AP 등 핵심 부품 가격이 동시에 영향을 받으면서 IT 기기 전반의 가격 상승 압력이 확대되는 모습이다. 향후 관건은 AI 수요의 지속성이다. 업계에서는 AI 서버 투자가 이어지는 한 메모리 가격 상승 압력이 쉽게 꺾이지 않을 것으로 보고 있다. 연말까지 PC 평균 가격이 추가로 20% 이상 상승할 수 있다는 전망도 나온다. 다만 중장기적으로는 변수도 존재한다. 메모리 업체들의 증설과 기술 전환이 본격화될 경우 공급이 다시 확대될 가능성도 있기 때문이다. 결국 가격 흐름은 'AI 투자 속도'와 '메모리 공급 확대 시점'의 균형에 의해 결정될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 메모리 공급 구조를 바꾸고 그 영향이 PC와 스마트폰 가격까지 끌어올리는 파급 구조가 형성됐다. 소비자 제품 가격이 데이터센터 수요에 의해 결정되는 시대, IT 시장의 새로운 가격 공식이 만들어지고 있다.2026-04-09 16:48:55
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[편집인 칼럼] 채무 60% 시대의 경고, 얄팍한 예산 만능주의를 경계한다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/04/12/20260412195240503098_518_323.png)