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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
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한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편
[경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.
2026-07-09 16:51:36
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삼성전자 '실적' vs SK하닉 '실탄'…AI 메모리 패권경쟁 2라운드
[경제일보] AI 반도체 전쟁의 열기가 다시 한국 증시를 흔드는 모습이다. 삼성전자는 역대급 실적으로 돌아왔고, SK하이닉스는 글로벌 자본시장에서 대규모 투자 재원 확보에 나서고 있다. 한쪽은 실적으로, 다른 한쪽은 자금조달로 AI 메모리 패권전 2라운드의 문을 열었다. 역대급 실적으로 돌아온 삼성의 '반격' 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89조4000억원의 잠정 실적을 발표했다. 전년 동기 영업이익 4조6800억원과 비교하면 약 19배 수준이다. 이는 AI 데이터센터 확산으로 D램과 낸드 가격이 뛰고, 고부가 메모리 수요가 폭발한 결과다. 몇 년 전 HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 평가를 받았던 삼성전자가 다시 메모리 슈퍼사이클의 중심으로 돌아왔다는 신호다. 하지만 시장의 반응은 냉정했다. 삼성전자가 실적을 발표한 지난 7일 코스피는 4.9% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 6.9%, 6.1% 하락했다. 강한 이익이 이미 주가에 반영됐고, AI 메모리 호황이 얼마나 이어질지에 대한 의문이 커진 영향이다. AI 데이터센터 투자가 과열됐는지, 빅테크의 설비투자가 계속 늘어날지, 메모리 가격 상승세가 언제까지 이어질지가 새로운 질문으로 떠오르고 있는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 HBM 점유율 싸움을 넘어섰다. 이제 승부처는 '누가 더 빨리 고성능 메모리 생산능력을 늘리느냐', '누가 엔비디아와 빅테크 고객의 장기계약을 더 단단히 묶느냐'. '메모리 사이클이 꺾일 때 누가 더 오래 버티느냐'로 옮겨갔다. 삼성전자의 무기는 종합 반도체 체력이다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 패키징을 모두 가진 세계에서 드문 기업이다. AI 반도체가 복잡해질수록 칩 하나의 성능보다 메모리, 로직, 패키징을 함께 묶는 능력이 중요해진다. 삼성전자는 HBM에서 SK하이닉스에 먼저 밀렸지만, 메모리 전반의 가격 상승과 낸드 회복, 범용 D램 수요 반등을 동시에 누릴 수 있는 구조를 갖고 있다. 반면 삼성전자는 HBM 초반 주도권을 놓쳤다. AI 가속기 시장에서 엔비디아 공급망의 신뢰를 먼저 얻은 쪽은 SK하이닉스였다. 삼성전자의 2분기 호실적에도 시장에서 '삼성이 AI 메모리의 가장 중요한 고객에게 가장 중요한 제품을 가장 안정적으로 공급할 수 있는가'라는 질문이 나오는 이유다. HBM 선점한 SK, 자본시장서 실탄 확보 SK하이닉스는 다른 길을 걷고 있다. SK하이닉스는 미국 주식 매각을 시작했고 280억7000만 달러(한화 약 43조원) 자금 조달을 추진하고 있다. 해당 자금은 국내 신규 반도체 공장 건설과 첨단 장비 확보에 쓰일 가능성이 크다. AI 메모리 수요가 폭증하는 시점에 글로벌 투자자 자금을 끌어와 생산능력 확대에 투입하겠다는 전략이다. HBM 선점으로 얻은 시장 신뢰를 자본시장으로 확장하려는 승부수다. SK하이닉스의 강점은 집중력이다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 모바일과 가전까지 거대한 포트폴리오를 가진 기업이라면, SK하이닉스는 메모리 한 분야에서 더 집중적으로 대응하고 있다. 특히 HBM에서는 엔비디아 공급망을 선점하며 'AI 시대 메모리 강자' 이미지를 굳혔다. HBM은 단순히 많이 만드는 제품이 아니다. 고객의 AI 가속기 설계 일정에 맞춰 성능, 발열, 전력 효율, 패키징을 함께 맞춰야 한다. SK하이닉스는 이 고객 맞춤형 대응에서 앞섰다는 평가를 받았다. 다만 SK하이닉스의 대규모 자금 조달은 기회이자 동시에 부담이다. AI 메모리 호황이 길게 이어지면 선제 투자는 격차 확대의 무기가 되지만, 반대로 빅테크의 AI 투자가 둔화하거나 메모리 공급이 한꺼번에 늘어나면 대규모 설비투자는 고정비 부담으로 돌아올 수 있다. 호황 이후 겨누는 장기전 두 기업 모두 사이클 방어가 숙제다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업들은 다운사이클 위험을 줄이기 위해 장기계약과 '테이크 오어 페이(Take or Pay)' 방식의 계약을 활용하고 있다. 이런 계약이 전체 매출을 모두 방어하는 것은 아닌 만큼 공급과잉이 현실화될 경우 충격을 완전히 막기는 어렵다. 때문에 삼성전자와 SK하이닉스의 전쟁은 '누가 더 많이 버느냐'만의 문제가 아니다. 삼성전자는 실적으로 자신이 여전히 '메모리 강자'임을 증명해야 하고, SK하이닉스는 HBM 선점이 일시적 우위가 아니라 장기 경쟁력임을 입증해야 한다. 투자 포인트도 다르다. 삼성전자는 반도체 전체 체력과 포트폴리오 회복력이 강점이다. 메모리 가격 상승이 D램과 낸드 전반으로 번지면 삼성의 이익 레버리지는 더 커진다. 파운드리와 시스템반도체 부진이 부담이지만, 반대로 이 부문이 회복하면 실적 개선의 추가 여지도 생긴다. SK하이닉스는 HBM과 고성능 D램에 더 집중된 기업이다. AI 서버 수요가 계속 강하면 이 집중력이 더 큰 프리미엄으로 돌아온다. 문제는 시장이 더 이상 '좋은 숫자'만으로 만족하지 않는다는 점이다. 삼성전자의 2분기 잠정 실적은 압도적이지만, 주가는 흔들렸다. 이는 투자자들이 이미 AI 호황을 주가에 상당 부분 반영했고, 이제는 다음 국면을 보기 시작했다는 뜻이다. AI 메모리 슈퍼사이클이 2027년 이후에도 지속될지, 가격 상승이 얼마나 이어질지, 고객의 장기계약이 실제 방어막이 될지가 중요해졌다. 한국 반도체 산업 전체로 보면 두 기업의 경쟁은 축복이자 부담이다. 삼성과 SK하이닉스가 동시에 대규모 투자를 집행하면 국내 장비·소재·부품 생태계는 커진다. 용인, 평택, 청주 등 반도체 거점의 산업적 무게도 커진다. 하지만 같은 방향으로 너무 많은 투자가 몰리면 사이클 하강기에 충격도 커진다. 반도체 산업은 국가 전략산업이지만, 동시에 가장 냉정한 사이클 산업이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스 모두 지금은 강하지만, 진짜 승부는 가격이 오를 때가 아니라 가격이 흔들릴 때 드러난다"며 "AI 메모리 2라운드는 생산능력, 고객계약, 자금조달, 사이클 방어력까지 모두 겨루는 장기전"이라고 했다. 이어 "AI는 더 많은 메모리를 요구하고, 시장은 더 많은 증거를 요구하는 상황에서 '이익을 얼마나 오래 지속할 수 있는가'라는 질문이 승패를 가르게 될 것"이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-09 09:00:00
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제15회 정보보호의 날 개최…AI가 커질수록 보안도 국가경쟁력
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 시대 정보보호 경쟁력 강화를 국가 과제로 내세웠다. AI가 행정과 금융, 산업 현장으로 빠르게 확산되는 만큼 보안 역량이 디지털 경제의 안전판이자 산업 경쟁력이라는 판단이다. 과학기술정보통신부는 국가정보원, 행정안전부 등 관계부처와 함께 8일 서울 신라호텔에서 ‘제15회 정보보호의 날’ 기념식을 개최했다. 올해 행사는 ‘안전한 AI 시대, 대한민국이 앞서갑니다’를 주제로 열렸다. AI 시대 정보보호의 중요성을 되새기고 안전한 AI 사회 구현을 위한 정책 방향을 공유하는 자리다. 이재명 대통령은 대독축사를 통해 “인공지능이 우리 사회 전반으로 빠르게 확산되면서 정보보호의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있다”고 밝혔다. 이어 “범부처 협력체계를 확대해 새로운 위협에 신속히 대응하고 AI 기반 보안 기술과 산업 생태계를 적극 육성하겠다”고 강조했다. 이번 메시지는 AI 확산에 따른 보안 위협의 성격이 달라지고 있다는 인식을 반영한다. 기업과 공공기관은 생성형 AI를 문서 작성, 상담, 코드 개발, 데이터 분석에 활용하고 있다. 동시에 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 모델 오용, 공급망 공격 등 기존 보안 체계로 대응하기 어려운 위험도 커지고 있다. 정부는 정보보호를 규제나 사고 대응 차원이 아니라 산업 육성의 축으로 보고 있다. AI 기반 보안 기술, 위협 탐지, 레드팀, 취약점 점검, 보안 인재 양성이 함께 커져야 안전한 AI 활용 환경이 만들어진다는 판단이다. 앞서 과기정통부와 한국인터넷진흥원은 AI 보안 위협 대응 매뉴얼과 AI 보안 레드티밍 가이드를 발간하며 현장 대응 기준도 제시했다. 이날 기념식에서는 정보보호 발전에 기여한 유공자 35명에 대한 정부 포상도 진행됐다. 이동범 지니언스 대표이사는 국산 보안 기술을 통해 국가 주요 시설 보안 강화와 산업 발전에 기여한 공로로 국민훈장 석류장을 받았다. 김용대 한국과학기술원 교수는 이동통신·사이버물리 보안 연구와 표준·정책 개선 공로로 국민포장을 수상했다. 하재철 호서대학교 교수는 암호용 하드웨어 연구개발과 핵심 원천기술 확보에 기여한 공로로 근정포장을 받았다. 이철호 엔플러스랩 대표이사, 임채식 세종특별자치시 사무관, 황정현 아이닉스 대표이사는 대통령 표창을 받았다. 국무총리 표창 5점도 정보보호 분야 유공자에게 수여됐다. 정부는 7월 한 달을 ‘정보보호의 달’로 지정하고 산·학·연이 참여하는 행사를 이어간다. 정보보호의 날 기념식을 시작으로 AI 보안 레드팀 및 보안취약점 신고·조치·공개 제도 심포지엄, 국제 사이버보안 협력 네트워크(CAMP) 연례회의, 2026 핵테온 세종, 주요정보통신기반시설 보호 워크숍, 정보보호 루키 밋업데이, 코드게이트 해킹방어대회 등이 순차적으로 열린다.
2026-07-08 14:20:57
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"코딩보다 AI 활용 능력"…크래프톤, 올리브영 손잡고 AI 네이티브 인재 확보 나선다
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들의 개발자 채용 방식이 빠르게 변화하고 있다. 단순 코딩 능력보다 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하는 역량이 새로운 경쟁력으로 떠오르는 가운데, 크래프톤과 CJ올리브영이 AI 기반 실무형 해커톤을 열고 'AI 네이티브' 인재 확보에 나서고 있다. 8일 크래프톤은 CJ올리브영과 공동으로 AI Native 해커톤 '코파톤: AI 네이티브 배틀그라운드'를 개최한다고 밝혔다. 참가자 모집은 오는 17일까지 진행되며, 해커톤은 오는 30일 서울 성수동 펍지 성수에서 열린다. 참가 대상은 AI를 활용한 프로젝트 개발 경험이 있는 인재와 개발 직군 취업 준비생, 주니어 개발자 등이다. 개발자가 아니더라도 AI 도구를 활용해 실제 문제를 구조화하고 해결한 경험이 있다면 지원할 수 있도록 문턱을 낮췄다. 크래프톤은 AI 활용 역량을 중심으로 다양한 인재를 발굴하겠다는 취지로 이번 해커톤을 진행한다고 설명했다. 이번 행사는 단순한 프로그래밍 대회가 아니라 실제 업무 환경에서 AI를 활용해 문제를 해결하는 능력을 검증하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 생성형 AI가 소프트웨어 개발 전반에 활용되면서 기업들이 개발자의 코딩 능력뿐 아니라 AI를 활용한 문제 해결 역량과 업무 수행 능력을 핵심 경쟁력으로 평가하기 시작한 흐름이 반영된 것이 특징이다. 실제로 최근 산업계에서는 AI가 코드 작성과 테스트, 문서 작성 등 개발 업무 전반을 지원하면서 개발자에게 요구되는 역량도 변화하고 있다. 단순 구현 능력보다 문제를 정의하고 적절한 AI 도구를 활용해 결과를 검증하고 개선하는 과정이 중요해지면서 기업들도 이에 맞춰 채용 방식과 평가 기준을 고도화하는 추세다. 김환 CJ올리브영 CTO는 "AI 시대의 인재는 실제 업무 환경과 유사한 도전 과제 속에서 AI를 활용해 자신의 역량을 증명할 수 있어야 한다"며 "올리브영은 글로벌 옴니채널 플랫폼으로의 확장을 가속화하며, AI 네이티브 인재 확보를 핵심 동력으로 삼아 구성원들과 함께 고객에게 최고의 AX 서비스를 선사할 것"이라고 강조했다. 이번 해커톤은 크래프톤이 개발한 AI 네이티브 채용·평가 솔루션 'Cofa-Probe'를 기반으로 진행된다. 참가자들은 크래프톤과 CJ올리브영이 각각 제시한 실무형 과제를 수행하게 된다. 크래프톤 과제는 가상의 현업 담당자와 상호작용하며 업무상 문제를 발굴하고 AI를 활용해 해결하는 방식으로 구성된다. CJ올리브영은 고객과 상품, 데이터를 기반으로 실제 유통 현장에서 발생할 수 있는 문제를 AI 기술로 해결하는 과제를 제시할 계획이다. 두 과제 모두 결과물 자체보다 AI를 활용해 문제를 해결하는 전 과정을 평가하는 것이 핵심이다. 또한 Cofa-Probe를 통해 AI 엔지니어의 실제 업무 환경을 가상으로 구현해 결과물뿐 아니라 문제 정의 방식과 AI 활용 과정, 반복적인 개선 과정, 결과 검증 방식 등을 종합적으로 분석할 예정이다. AI와 협업하는 역량까지 평가함으로써 AI 시대에 적합한 인재를 선발할 수 있도록 설계됐다. 채용 연계 혜택도 제공한다. 수상자에게는 총 1000만원 규모의 상금과 함께 크래프톤 FDE(현장 배치 엔지니어)와 CJ올리브영 AI 엔지니어 직군 채용 서류전형 통과 혜택이 주어진다. 우수 참가자들이 실제 채용으로 이어질 수 있도록 해커톤과 채용 절차를 연결했다. 행사 당일에는 현직자 강연과 네트워킹 프로그램도 마련된다. 크래프톤과 CJ올리브영의 개발자와 인사 담당자들이 참여해 AI 시대 기업이 요구하는 역량과 AI Native 인재상을 공유하고 참가자들과 소통할 예정이다. 크래프톤은 AI를 게임 개발과 서비스 운영 전반으로 확대하고 있으며, CJ올리브영 역시 유통 플랫폼 고도화와 고객 서비스 혁신을 위해 AI 기술 도입을 확대하고 있다. 양사는 이번 해커톤을 통해 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 인재를 조기에 확보하는 동시에 AI 기반 채용 모델도 지속 발전시켜 나간다는 방침이다. 박재민 크래프톤 AI 프론티어 본부장은 "AI 시대의 인재 평가는 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하며 결과를 검증하는 전 과정을 볼 수 있어야 한다"며 "이번 해커톤은 참가자에게는 AI와 일하는 방식으로 자신의 역량을 증명하는 무대가 되고, 기업에게는 AI 네이티브 인재를 평가하는 새로운 기준을 확인하는 계기가 될 것"이라고 말했다.
2026-07-08 12:10:09
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AI 시대 보안에 4조 투자 계획…KT, 전사 보안 체계 다시 짠다
[경제일보] 지난해 대규모 해킹 사고를 계기로 보안 체계 전면 개편에 나선 KT가 정보보호 투자와 전문인력 확대, 인공지능(AI) 기반 보안 기술 고도화를 앞세워 예방 중심 보안 체계 구축에 속도를 내고 있다. AI 서비스 확산으로 사이버 위협이 고도화되는 가운데 사고 대응을 넘어 상시 예방과 선제 대응 중심으로 보안 패러다임을 전환하며 고객 신뢰 회복과 AI 시대 보안 경쟁력 확보에 나서는 것으로 풀이된다. 8일 KT는 정보보호의 날을 맞아 정보보호 투자 확대와 내부 전문인력 육성, 보안 문화 정착 등을 중심으로 추진해온 정보보안 혁신 성과를 공개했다. 회사는 지난해 민관합동조사단의 재발방지 권고를 바탕으로 정보보안 마스터플랜을 수립한 이후 기술과 조직, 인력 전반에 걸친 보안 체계 고도화를 추진하고 있다. KT는 지난해 회계연도 기준 정보보호 부문에 1276억원을 투자했다. 4년 연속 연간 정보보호 투자액 1000억원을 넘긴 것으로, 단일 기업 기준 국내 3위이자 통신사 가운데 가장 큰 규모로 평가된다. KT는 보안 투자를 일회성 대응이 아닌 지속적인 경쟁력 확보 차원에서 이어가고 있다고 설명했다. 보안 전문인력 확보에도 힘을 쏟고 있다. 현재 KT의 정보보호 전담인력은 317명이며 이 가운데 164명이 내부 전문인력이다. 회사는 보안 전략 수립과 핵심 시스템 보호, 침해사고 대응 등 핵심 업무를 내부 전문가 중심으로 수행하는 체계를 운영하고 있다. 조직과 시스템에 대한 이해도가 높은 내부 인력을 기반으로 보안 역량을 축적하겠다는 전략이다. 중장기 보안 인재 육성도 병행한다. KT는 IT와 네트워크 개발자를 대상으로 맞춤형 보안 아카데미를 운영하고 있으며, 서울대학교와 정보보호 분야 계약학과 개설도 추진하고 있다. 이를 통해 AI 시대에 필요한 보안 전문인력을 지속적으로 확보하고 내부 기술 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 보안 체계 역시 사고 대응 중심에서 예방 중심으로 전환하고 있다. KT는 제로트러스트 기반 보안 체계를 확대하는 한편 AI를 활용한 보안 기술도 고도화하고 있다. KT는 이용자와 시스템을 기본적으로 신뢰하지 않고 지속적으로 검증하는 제로트러스트 원칙을 적용해 상시 예방과 선제 대응 체계를 구축하고, AI를 활용해 이상 징후 탐지와 위협 분석 역량을 높이고 있다고 강조했다. 개인정보 보호 체계도 강화하고 있다. KT는 최고개인정보보호책임자(CPO)를 별도로 선임하고 개인정보보호 자문위원회를 출범시키는 등 개인정보 보호 거버넌스를 확대했다. 정보보호 정책과 개인정보 보호 체계를 유기적으로 연계해 보안 수준을 높인다는 계획이다. 보안 문화 정착에도 나섰다. KT는 정보보호의 날을 계기로 이달 한 달 동안 사내 '정보보호 주간'을 운영하고 있다. 임직원들이 일상 업무 속에서 정보보호를 자연스럽게 실천할 수 있도록 참여형 캠페인과 보안 교육을 진행하며 보안을 조직 문화로 정착시키겠다는 취지다. 현장 중심의 보안 거버넌스 강화도 추진한다. 이상운 정보보안실장(CISO)은 최근 목동 데이터센터와 부산 동부코어운용센터, 구로 수도권제어센터, 대전 서부코어운용센터 등을 방문해 보안 정책 이행 현황과 핵심 시설의 보안 운영 체계를 점검했다. 주요 통신 인프라와 개인정보 처리 시설을 직접 점검하며 현장 실행력을 높이고 있다는 것으로 풀이된다. 이번 보안 혁신은 KT가 추진하는 대규모 인프라 투자 전략과도 맞닿아 있다. 회사는 최근 정보보호와 IT, 네트워크 분야에 향후 3년간 약 12조원을 투자하겠다는 계획을 발표했으며, 이 가운데 약 4조원을 정보보안과 IT 혁신에 투입할 예정이다. AI 서비스 확대와 디지털 전환이 가속화되는 환경에서 보안을 핵심 경쟁력으로 육성하겠다는 전략이다. 이상운 KT 정보보안실장(CISO) 전무는 "AI 시대의 정보보안은 사고 이후 대응보다 상시 예방과 선제 대응이 더욱 중요하다"며, "KT는 단순히 보안 기술을 강화하는 데 그치지 않고 조직과 인력, 프로세스가 함께 작동하는 견고한 정보보안 체계를 구축해 고객이 가장 신뢰할 수 있는 AX 플랫폼 기업으로 도약할 수 있도록 보안 경쟁력을 지속 강화해 나가겠다"고 말했다.
2026-07-08 10:03:45
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데이터센터·GPU 이어 물류센터까지…네이버, AI 인프라 기업으로 체질 전환
[경제일보] 네이버가 창사 이후 처음으로 자체 물류센터 구축과 직배송 체계 마련을 검토하며 커머스 경쟁력 강화에 나선다. 검색과 플랫폼 중심이던 사업 구조에서 벗어나 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 물류 인프라까지 직접 확보하며 인공지능(AI) 시대 핵심 인프라 기업으로 체질 전환에 속도를 내는 모습이다. 7일 업계에 따르면 네이버는 자체 물류센터를 구축하고 직배송 체계를 마련하는 방안을 검토하고 있다. 그동안 CJ대한통운 등 물류 파트너와 협력하는 방식으로 배송 경쟁력을 강화해 왔지만, 커머스 사업 규모가 빠르게 커지면서 물류 인프라를 직접 확보하는 방향으로 전략을 확대하는 것으로 풀이된다. 이번 검토는 단순히 물류 시설을 늘리는 차원을 넘어 AI와 커머스를 연결하는 핵심 인프라를 구축하려는 전략으로 분석된다. 검색과 쇼핑, AI 서비스에서 발생하는 데이터를 물류 운영과 연결해 주문부터 배송까지 통합 관리하는 체계를 마련하려는 것이다. 실제 네이버 커머스 사업은 빠르게 성장하고 있다. 네이버의 올해 1분기 연결 기준 매출은 3조2411억원으로 집계됐다. 이 가운데 커머스 부문 매출은 4349억원으로 전년 동기 대비 35.6% 증가하며 전체 매출의 13.4%를 차지했다. 커머스 비중이 확대될수록 배송 품질과 물류 운영 경쟁력이 사업 성장을 좌우하는 핵심 요소로 떠오르고 있는 것이다. 자체 물류센터를 확보하면 출고 마감 시간과 재고 배치, 배송 품질, 물류비 등을 직접 관리할 수 있다. 판매자 대상 풀필먼트 서비스를 고도화하는 것은 물론 주문 처리 속도와 배송 효율을 높여 이용자 만족도를 개선할 수 있는 기반도 마련된다. AI 기술과의 연계 효과도 기대된다. 네이버는 AI를 활용해 상품 추천과 검색, 수요 예측 기능을 고도화하고 있다. 여기에 물류센터가 구축되면 AI가 예측한 수요를 기반으로 재고를 최적화하고 출고와 배송까지 연결하는 통합 운영 체계를 구현할 수 있게 된다. 향후 물류센터 자동화와 로봇, AI 기반 재고 관리 기술 적용도 확대될 가능성이 제기된다. 이번 행보는 네이버가 추진해온 대규모 인프라 투자 전략의 연장선으로도 분석된다. 네이버는 AI 경쟁력 확보를 위해 데이터센터를 지속 확충하고 GPU 인프라에도 대규모 투자를 이어가고 있다. AI 모델 학습과 서비스 운영을 위한 컴퓨팅 인프라에 이어 물류까지 직접 확보하면서 AI 서비스와 커머스를 하나의 생태계로 연결하려는 전략이다. IT 업계에서는 네이버가 검색 플랫폼 기업을 넘어 AI 인프라 기업으로 사업 구조를 재편하고 있다는 것으로 분석한다. 데이터센터가 AI 연산을 담당하고 GPU가 모델 경쟁력을 뒷받침하며 물류센터가 커머스 실행력을 담당하는 구조를 구축해 플랫폼 전반의 경쟁력을 높이려는 전략이라는 것이다. 네이버는 향후 AI와 커머스, 물류를 유기적으로 연결하는 인프라 투자를 지속 확대할 전망이다. 자체 물류센터 구축이 현실화될 경우 검색과 쇼핑, AI, 배송을 하나의 데이터 기반 생태계로 연결하는 구조가 한층 강화될 것으로 분석된다. 최수연 네이버 대표는 지난 4월 열린 '스시테크 도쿄 2026'에서 "AI는 단순한 기술을 넘어 일상을 지탱하는 사회 인프라로 진화했다"며 "네이버는 기술의 확장성만큼이나 사회적 책임의 무게를 깊이 인식하고, AI를 통해 사회와 사람 그리고 기술을 더욱 가치 있게 연결하는 최적의 균형점을 찾아갈 것"이라고 말했다.
2026-07-07 17:54:59
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한화큐셀, 메타 태양광 사업 수주…AI 전력시장 공략 속도
[경제일보] 한화큐셀이 메타(Meta)에 재생에너지를 공급하는 미국 태양광 발전 프로젝트를 수주했다. 인공지능(AI) 데이터센터 확산으로 빅테크 기업들의 전력 수요가 급증하는 가운데, 한화큐셀이 모듈 제조부터 설계·조달·시공(EPC)까지 아우르는 북미 태양광 통합 솔루션 역량을 앞세워 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 6일 업계에 따르면 한화솔루션 큐셀부문은 미국 재생에너지 개발사 젤레스트라 에너지(Zelestra Energy)와 인디애나주 깁슨 카운티에 들어설 200MW 규모 태양광 발전소의 모듈 공급 및 EPC 계약을 체결했다. 이번 사업에서 한화큐셀은 약 32만장의 태양광 모듈을 공급하고 발전소 설계·조달·시공을 맡는다. 발전소는 2027년 말 완공될 예정이다. 완공 후 생산되는 전력은 젤레스트라와 메타가 체결한 전력구매계약(PPA)에 따라 메타가 사용한다. 200MW 규모 태양광 발전소는 미국 약 3만6000가구가 1년 동안 사용할 수 있는 전력을 생산할 수 있는 수준이다. 이번 프로젝트는 과거 석탄 채굴장이었던 부지를 재생에너지 생산 거점으로 바꾸는 사업이라는 점에서도 의미가 있다. 프로젝트 명칭은 ‘리클레메이션(Reclamation)’이다. 개발과 활용이 끝난 산업 부지를 복원해 친환경 에너지 생산 기지로 전환한다는 뜻을 담고 있다. 발전소 완공 이후에는 토양 안정화와 녹지 복원 등을 통해 지역 생태계 개선에도 기여할 것으로 기대된다. 이번 계약의 또 다른 의미는 미국 현지 생산 기반과 세제 혜택이다. 한화큐셀 관계자는 “이번 프로젝트의 EPC 범위는 설계·조달·시공까지 포함된다”며 “공급 모듈은 조지아산이 맞고, IRA 세제혜택이 적용되는 건도 맞다”고 했다. 다만 개발사와 전력 구매자가 공개하지 않은 제품명과 출력 등 세부 정보는 공개하기 어렵다고 밝혔다. 미국 인플레이션감축법(IRA)은 태양광 모듈과 셀, 웨이퍼 등 청정에너지 제조 부품에 대해 첨단제조생산세액공제(AMPC)를 제공하는 구조다. 미국 연방 관보에 따르면 세액공제 대상에는 태양광 모듈, 태양광 셀, 웨이퍼, 폴리실리콘 등 태양광 핵심 부품이 포함된다. 한화큐셀이 조지아 현지 생산 모듈을 공급하는 이번 프로젝트가 IRA 수혜 구조에 들어간다는 점은 가격 경쟁력과 공급 안정성을 동시에 높이는 요인으로 볼 수 있다. 업계에서는 이번 수주를 단순한 태양광 발전소 공사 계약이 아니라 AI 시대 전력 인프라 시장 진입 사례로 보고 있다. 메타를 포함한 글로벌 빅테크 기업들은 AI 서비스와 데이터센터 확대에 필요한 전력을 확보하기 위해 재생에너지와 원전 등 장기 전력계약을 늘리고 있다. 로이터는 메타가 최근 미국 원전 전력구매계약을 체결하고, 우주 기반 태양광 기업과도 최대 1GW 규모 전력 확보 계약을 맺었다고 보도한 바 있다. 기업 재생에너지 구매 시장에서도 빅테크의 영향력은 커지고 있다. 블룸버그NEF는 지난해 전 세계 기업 청정에너지 구매량이 감소했음에도 미주 지역은 예외적으로 증가했고, 메타·아마존·구글·마이크로소프트 등 빅테크 4개사가 전체 기업 구매 활동의 49%를 차지했다고 분석했다. 데이터센터 전력 수요 확대가 재생에너지 PPA 시장의 핵심 성장축으로 자리 잡고 있다는 뜻이다. 한화큐셀은 미국 조지아주에 북미 최대 규모 태양광 통합 제조기지인 ‘솔라 허브’를 구축하고 미국 시장 내 입지를 강화하고 있다. 회사는 현지 제조 역량을 바탕으로 모듈 공급뿐 아니라 금융, EPC까지 포함한 통합 솔루션 사업을 확대하고 있다. 이번 프로젝트 역시 미국산 모듈 공급 능력과 대형 EPC 수행 경험이 결합된 사례로 평가된다. 한화큐셀 크리스 호드릭(Chris Hodrick) EPC사업부문장은 “한화큐셀은 미국 내 제조 역량과 검증된 EPC 수행 능력을 바탕으로 안정적이고 경제적으로 전력을 공급받고자 하는 글로벌 빅테크 기업들의 청정에너지 목표 달성을 지원할 것”이라고 강조했다.
2026-07-06 13:50:44
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KT, 18조원 투자 'AX 플랫폼 컴퍼니' 선언…AI 인프라·토큰 신사업 승부수
[경제일보] "KT의 업의 본질은 연결을 하는 곳이며, 최근까지 사람과 사람, 사람과 데이터를 연결했다면 AI 시대에는 사람과 AI, AI와 AI를 연결하는 것이 새로운 연결의 역할" 6일 박윤영 KT 대표는 서울 광진구 풀만 앰배서더 서울 이스트폴 호텔에서 취임 후 첫 기자간담회를 열고 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전과 중장기 성장 전략을 발표하며 이같이 말했다. 박 대표는 통신 본업 경쟁력 강화와 AI 기반 신성장 사업을 양축으로 하는 사업 구조를 구축해 대한민국 AI 전환을 선도하겠다는 청사진을 제시했다. KT가 향후 3년간 정보보안·네트워크에 약 12조원을 투자하고, 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AI 전환(AX) 인프라 구축에 6조원을 투입한다. 통신업의 본질 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 인프라와 토큰 기반 신사업을 앞세워 'AX 플랫폼 컴퍼니'로 전환하겠다는 전략이다. 박 대표는 취임 이후 약 100일 동안 전국 사업 현장을 직접 점검하며 정보보안과 네트워크, 고객 접점, 연구개발(R&D), 해저케이블 등 핵심 사업을 살펴본 결과를 토대로 이번 전략을 마련했다고 설명했다. 그는 "가장 먼저 보안과 KT의 현재를 들여다봤다"며 "KT의 AX 플랫폼 컴퍼니로 가기 위한 준비가 어떠한지를 (확인하는) 과정이 있었다"고 말했다. 우선 KT는 정보보안과 IT, 네트워크 등 통신 본질 경쟁력 강화를 위해 향후 3년간 약 12조원을 투자한다. 이 가운데 약 4조원은 정보보안과 IT 혁신에, 약 8조원은 네트워크 경쟁력 강화에 투입한다. 정보보안 분야에서는 제로 트러스트 기반 보안 체계를 전면 도입한다. IT와 네트워크에 분산된 보안 운영 체계를 통합하고, 클라우드 네이티브 전환과 위기 대응 체계를 구축한다. 정보보호최고책임자(CISO)와 개인정보보호책임자(CPO)를 분리하고 보안 인력을 두 배로 확대하는 등 조직 개편도 추진한다. 박 대표는 "지금까지 네트워크와 IT가 각각 해왔던 것을 회사 전체의 가장 상위 차원의 보안이라는 관점에서 통합했다"며 "보안을 막는 것이 아닌 제로 트러스트 기반으로 패러다임 자체를 바꾸겠다"고 강조했다. 네트워크 분야에서는 6세대 이동통신(6G)과 위성통신, 데이터센터 상호연결(DCI) 등 미래 네트워크 기술 확보에 집중한다. 특히 국내에서 유일하게 운영 중인 정지궤도(GEO) 위성 관제 역량을 저궤도(LEO) 위성까지 확대해 재난과 안보 상황에서도 안정적인 통신망을 제공한다는 계획이다. AI 인프라 투자도 대폭 확대한다. KT는 약 5조원을 투자해 총 1GW 규모의 AI 데이터센터(AIDC)를 실수요 기반으로 구축한다. 중앙 AI 데이터센터와 산업 현장 인근 AI 에지를 연계해 피지컬 AI와 자율주행 시대에 필요한 초저지연 AI 추론 환경을 전국에 구축한다는 구상이다. 이와 함께 약 1조원을 투자해 글로벌 해저케이블 용량을 90Tbps 이상 추가 확보한다. 글로벌 AI 트래픽 증가에 대응하는 동시에 해외 빅테크의 국내 AI 데이터센터 투자를 유치해 한국을 '아시아 AX 연결 허브'로 육성한다는 전략이다. 박 대표는 "AI 데이터센터가 늘어나면 데이터 용량(해저케이블 트래픽 전망)이 8배 급증할 것으로 생각한다"며 "수요가 폭발하기 전에 해저케이블의 용량도 준비를 해야 한다고 생각한다"고 말했다. AI 서비스 사업도 확대한다. 기업 간 거래(B2B) 분야에서는 금융과 공공, 제조, 의료 산업을 중심으로 AI 전환 서비스를 확대한다. 금융 분야에서는 AI 콘택트센터(AICC)와 AI 세일즈 에이전트를 고도화하고, 공공 분야에서는 소버린 AI 기반 서비스를 확대할 예정이다. 제조와 의료 분야에서는 정부 실증사업을 기반으로 피지컬 AI 사업을 확대한다. 기업·소비자 간 거래(B2C)에서는 초개인화 서비스를 강화한다. 고객이 직접 요금제와 혜택을 설계하고 AI가 이용 패턴을 분석해 맞춤형 서비스를 추천하는 등 가입부터 고객서비스(CS)까지 전 과정을 AI 중심으로 재편한다는 계획이다. 박 대표는 "고객이 주도해서 요금을 설계할 수 있게끔 요금 설계의 주체가 통신사에서 고객으로 바뀌게 준비를 하고 있다"며 "모바일 펑션을 쓰실 때 불편했던 것을 해결하고 모든 과정을 디지털화하겠다"고 말했다. 신성장 사업도 구체화했다. KT는 AI 시대 핵심 자산으로 부상하는 토큰을 효율적으로 생성·관리·과금하는 '토큰 팩토리' 사업을 새로운 성장 축으로 육성한다. 전국 AI 데이터센터와 자체 토큰 최적화 엔진을 결합해 AI 서비스 운영 비용을 낮추고 다양한 AI 모델을 효율적으로 관리하는 플랫폼을 구축할 계획이다. 박 대표는 "AI 시대의 새로운 경제 단위는 토큰"이라며 "고객의 입장에서 효율적으로 토큰을 활용하고 가장 좋은 답을 얻어가도록 총체적으로 마련해서 진행하겠다"고 강조했다. 스테이블코인 사업 진출도 공식화했다. 케이뱅크와 BC카드, KT의 네트워크와 보안 역량을 결합해 발행과 보관, 결제, 정산까지 아우르는 디지털 금융 플랫폼을 구축하고 제도화에 맞춰 사업을 추진할 방침이다. 박 대표는 "KT그룹은 스테이블코인 발행, 정산, 실제 사용 생태계 등 모든 것에 걸쳐 필요한 역량 요소를 다 갖추고 있다"며 "법제화가 된다면 바로 사업에 참여할 수 있도록 준비했다"고 말했다. 이와 함께 마이크로소프트(MS)뿐 아니라 구글, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과 업스테이지, 리벨리온, 솔트룩스 등 국내 AI 기업과의 협력 범위를 확대해 AI 생태계를 강화할 계획이다. 또한 동남아시아를 비롯한 글로벌 사우스를 중심으로 AI 데이터센터와 토큰 팩토리, 피지컬 AI 등 AX 사업 모델의 해외 진출도 추진한다. 박 대표는 "KT 혼자 AX와 AIDC에 관련한 비즈니스 모델들을 할 수 없다"며 "글로벌 기업과 국내 AI 기업, 다양한 파트너와 함께 생태계를 구축해 고객과 KT, 나아가 대한민국 AI 경쟁력까지 함께 성장시키겠다"고 강조했다.
2026-07-06 11:29:28
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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
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'AI 다음은 퀀텀'…정부·기업, 양자 산업 선점 경쟁 막 올랐다
[경제일보] 인공지능(AI)에 이어 양자 기술이 차세대 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 분야로 떠오르면서 정부와 글로벌 빅테크, 국내 정보통신기술(ICT) 기업들이 잇달아 투자 확대에 나서고 있다. 연구개발(R&D) 중심이던 양자 기술이 상용화 단계에 가까워지면서 양자컴퓨터와 양자통신, 양자센서 등 산업 생태계 선점 경쟁이 본격화되는 모습이다. 3일 업계에 따르면 정부는 AI에 이어 양자 기술을 미래 성장동력으로 육성하기 위해 연구개발과 산업 기반 구축을 동시에 확대하고 있다. 과학기술정보통신부는 양자컴퓨팅과 양자통신, 양자센서 등 핵심 기술 개발뿐 아니라 기업 참여 확대와 실증 사업, 전문 인재 양성 등을 통해 양자 산업 생태계 조성에 속도를 내고 있다. 양자 기술은 기존 컴퓨터가 0과 1을 순차적으로 계산하는 방식과 달리 양자 중첩과 얽힘 현상을 활용해 복잡한 연산을 동시에 수행할 수 있는 것이 특징이다. 신약 개발과 신소재 탐색, 금융 시뮬레이션, 물류 최적화, AI 모델 학습 등 현재 슈퍼컴퓨터로도 오랜 시간이 걸리는 문제를 획기적으로 단축할 수 있을 것으로 전망된다. 양자 기술은 산업 혁신뿐 아니라 정보보안 체계에도 큰 변화를 가져올 것으로 전망된다. 초고성능 양자컴퓨터가 상용화되면 현재 금융과 통신, 국가 기반시설 등에서 사용하는 공개키 암호체계(RSA, ECC 등)가 짧은 시간 안에 해독될 가능성이 제기되기 때문이다. 이른바 '양자 시대'를 대비한 보안 체계 전환이 전 세계적인 과제로 떠오르면서 기업들은 양자컴퓨터 개발과 함께 양자 보안 기술 확보에도 속도를 내고 있다. 글로벌 빅테크들도 양자 기술을 차세대 플랫폼으로 보고 투자 경쟁을 벌이고 있다. IBM과 구글, 마이크로소프트(MS), AWS 등은 자체 양자컴퓨터 개발과 클라우드 기반 양자 서비스 구축을 추진하며 기술 경쟁을 이어가고 있다. 특히 AWS는 최근 양자 기술 전략을 공개하며 오는 2028년 양자컴퓨팅 서비스를 선보이겠다는 로드맵을 제시했다. 클라우드 환경에서 기업과 연구기관이 양자컴퓨팅을 활용할 수 있는 기반을 마련해 AI에 이어 양자컴퓨팅 시장에서도 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 국내 기업들도 양자 기술을 미래 사업으로 낙점하고 투자를 확대하고 있다. SK텔레콤은 양자암호통신과 양자보안 기술을 중심으로 사업을 확대하는 한편, 향후 AI와 양자를 결합한 차세대 ICT 서비스 발굴에도 속도를 내고 있다. 양자 기술이 AI 시대 데이터 보호와 초고속 연산을 동시에 해결할 핵심 기술이 될 것으로 판단하고 있기 때문이다. 통신업계는 특히 양자암호통신을 가장 빠른 상용화 분야로 보고 있다. AI 확산으로 데이터 보안 중요성이 높아지는 가운데 기존 암호체계를 무력화할 수 있는 양자컴퓨터 등장에 대비해 양자암호 기반 보안 기술 확보가 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 국내 통신업계도 양자 보안을 미래 핵심 사업으로 육성하고 있다. SK텔레콤과 KT, LG유플러스는 양자암호통신과 양자내성암호(PQC), 양자난수생성기(QRNG) 등 차세대 보안 기술을 개발하며 양자 시대에 대비하고 있다. 양자컴퓨터가 기존 암호체계를 무력화할 가능성에 대응해 국가기관과 금융권, 데이터센터, 기업망 등에 새로운 보안 체계를 적용하는 사업도 확대하는 추세다. 정부 역시 연구 성과를 산업으로 연결하는 데 초점을 맞추고 있다. 기존에는 원천 기술 확보가 중심이었다면 최근에는 기업이 실제 서비스를 개발하고 시장을 창출할 수 있도록 실증과 사업화를 지원하는 방향으로 정책 무게중심이 이동하고 있다. 양자 기술을 반도체와 AI에 이은 새로운 국가 전략 산업으로 육성하겠다는 구상이다. 시장 전망도 빠르게 확대되고 있다. 글로벌 시장조사업체들은 양자컴퓨팅 시장이 향후 10년 동안 높은 성장세를 이어갈 것으로 전망하고 있으며, AI와 결합한 산업 활용 사례도 지속적으로 증가할 것으로 내다보고 있다. 특히 AI가 방대한 데이터를 학습하고 분석하는 기술이라면, 양자는 AI가 해결하지 못하는 초고난도 연산을 담당하는 보완재 역할을 하며 새로운 산업 생태계를 형성할 것으로 기대된다. 통신 업계는 양자 기술이 오는 2030년 전후 본격적인 상용화 단계에 진입할 것으로 전망하고 있다. AI가 산업 전반의 생산성을 높이는 역할을 했다면, 양자는 AI가 해결하기 어려운 영역까지 확장하며 차세대 디지털 산업의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 기대가 커지고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부장관은 2일 퀀텀코리아 2026 환영사를 통해 "인공지능 다음은 퀀텀"이라며 "기업, 산학연, 정부가 다같이 힘을 합쳐서 대대적인 투자 계획, 육성 계획에 대해 더욱 고민하고 발전시켜야 한다고 생각한다"고 말했다.
2026-07-03 17:07:37
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