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딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대
[경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.
2026-07-10 16:28:12
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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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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다
[경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.
2026-06-19 18:03:42
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카카오·삼성 AI 인재 90명, 무박 2일간 민생 해커톤 첫 개최
[경제일보] 카카오와 삼성전자가 AI 시대 개발 인재 양성을 위해 손잡았다. 양사가 각각 운영해 온 기술 교육 프로그램을 연계해 공동 해커톤을 열고 교육생들이 실제 민생 문제를 AI 기술로 해결하는 실전형 개발 경험을 쌓도록 했다. 카카오는 지난 13일부터 14일까지 경기도 용인 카카오 AI캠퍼스에서 삼성전자와 공동으로 ‘SSAFY X Kakao Tech Bootcamp AI Hackathon’을 개최했다고 15일 밝혔다. 행사는 고용노동부 후원으로 진행됐다. 이번 해커톤은 카카오테크 부트캠프와 삼성 청년 SW·AI 아카데미(SSAFY)를 연계한 첫 공동 행사다. 두 프로그램은 고용노동부 K-디지털 트레이닝 사업을 통해 운영돼 온 대표적인 민관 협력형 디지털 인재 양성 과정이다. 양사는 인재 양성과 취업 지원을 넘어 개발자 생태계 구축으로 협력 범위를 넓히기 위해 이번 행사를 마련했다. 행사에는 양사 교육생 중 사전 예선을 거쳐 선발된 12개 팀, 90여명이 참여했다. 참가자들은 무박 2일 동안 정부가 선정한 ‘AI 민생 10대 프로젝트’를 주제로 서비스 기획과 개발을 진행했다. 주제는 소상공인 지원, 보이스피싱 대응, 아동·청소년 보호, 해양 위험 분석 등 국민 생활과 밀접한 과제로 구성됐다. 참가자들은 각 문제를 선택해 AI 기술을 활용한 해결 방안을 설계하고 실제 서비스 프로토타입으로 구현했다. 이번 행사는 단순 개발 경연에 그치지 않았다. 경찰청, 법무부, 성평등가족부 등 정부 과제 담당 부처 관계자들이 멘토로 참여해 현장의 문제와 정책 수요를 설명했다. 카카오 현업 개발자 특강과 실무 멘토링도 마련돼 참가자들이 기술 구현뿐 아니라 서비스 완성도와 현장 적용성을 함께 고민하도록 했다. 최종 심사를 거쳐 총 5개 팀이 수상했다. 고용노동부 장관상은 ‘골든타임’ 팀이 차지했다. 이 팀은 해상 조난 뒤 통신이 두절된 상황에서도 AI가 사고 현장의 여러 정보를 분석해 해양경찰 구조를 돕는 서비스 ‘DRIFT’를 개발했다. 카카오 대표이사상은 AI 기반 민원 접수·처리 서비스 ‘민담’을 구현한 ‘SSAIKA’ 팀이 받았다. 삼성전자 대표이사상은 ‘언록’, 대한상공회의소 회장상은 ‘땅콩’, 한국전파진흥협회장상은 ‘카벤져스’ 팀이 각각 수상했다. 총상금은 1500만원이다. 이번 협력은 AI 인재 양성의 방향이 강의 중심에서 실전 문제 해결형으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 생성형 AI 확산으로 개발자의 역할은 단순 코딩을 넘어 문제 정의, 데이터 활용, 서비스 설계, 협업 능력까지 요구받고 있다. 기업 교육 프로그램이 실제 정부 과제와 연결될수록 교육생들은 현장에서 통하는 개발 경험을 쌓을 수 있다. 카카오는 2022년 고용노동부 K-디지털 트레이닝 디지털 선도 아카데미 운영기관으로 선정된 이후 현재까지 660명의 기술 인재를 양성해왔다. 카카오테크 부트캠프와 SSAFY는 2025년 APEC 고용노동장관회의에서 대한민국 대표 기술 인재 양성 사례로 소개된 바 있다. 권대열 카카오 지속가능경영 총괄리더는 “이번 해커톤은 정부와 기업의 민관협력 우수 교육 사례를 넘어 민간기업 협력을 통해 교육 효과를 극대화한 사례”라며 “실전형 프로젝트와 협업 경험을 확대해 AI 시대에 필요한 인재 성장과 개발자 생태계 발전을 지원하겠다”고 말했다. 한편 AI 인재 경쟁은 기업 한 곳의 채용 문제를 넘어 국가 디지털 경쟁력의 기반이 되고 있다. 카카오와 삼성전자의 첫 공동 해커톤은 교육생에게는 실전 경험을, 기업에는 미래 개발자 생태계와의 접점을 제공했다. 이 협력이 일회성 행사에 그치지 않고 지속적인 공동 교육·프로젝트 모델로 이어질지가 앞으로의 과제다.
2026-06-15 14:00:53
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기아·토요타·KGM 리콜…도어·볼트·SW 결함
[경제일보] 자동차 안전 조치는 제때 확인하지 못해 시정 기회를 놓치는 경우가 많습니다. [김아령의 오토세이프]는 국내 리콜 및 무상점검 정보를 매주 정리해 소비자가 필요한 조치를 빠르게 확인할 수 있도록 돕겠습니다. <편집자 주> 기아 PV5, 토요타 프리우스, KG모빌리티 주요 차종에서 안전장치와 전자제어장치 결함이 확인됐다. 시트벨트 체결 불확실, 주행 중 도어 열림 가능성, 계기판 오류 등 핵심 기능 이상이 포함됐다. 25일 국토교통부 자동차리콜센터에 따르면 지난 20일부터 24일까지 공시된 리콜에는 기아, 한국토요타자동차, KG모빌리티 차량이 포함됐다. 기아는 PV5(SW) 일부 차량 231대를 대상으로 시트벨트 고정 볼트 관련 리콜을 실시한다. 대상 차량은 2025년 8월 1일부터 12월 3일까지 생산됐다. 시트벨트 고정 볼트 체결 토크 기록이 확인되지 않아 완전 체결 여부를 보증할 수 없는 상태로, 사고 발생 시 탑승자 안전에 영향을 줄 가능성이 있는 것으로 나타났다. 시정은 체결 상태 점검 후 재체결 방식으로 진행된다. 같은 차종에서는 후드 판넬 결함도 별도로 확인됐다. 2025년 9월 9일부터 2026년 1월 6일까지 생산된 3777대에서 부품 생산조건 변경 과정에서 특정 부위 소재와 강도 불균일 문제가 발생했다. 해당 결함은 보행자 보호와 관련된 안전기준(자동차 및 자동차부품 성능 기준 제102조의2)에 부적합한 사항으로 분류됐다. 시정은 점검 후 개선 부품으로 교체하는 방식이다. 한국토요타자동차는 프리우스 2WD·AWD·PHEV 등 3개 차종 2132대를 대상으로 리콜을 실시한다. 생산기간은 2023년 9월부터 2025년 11월까지다. 리어 도어 외부핸들 전기식 오픈 스위치 회로 설계 미흡으로, 수분 유입 시 회로 단락이 발생할 수 있는 구조로 확인됐다. 이 경우 도어가 잠겨 있지 않은 상태에서는 주행 중 의도치 않게 리어 도어가 열릴 가능성이 있다. 시정은 회로 보완을 위한 배선 및 릴레이 추가 장착 방식으로 진행된다. KG모빌리티는 전자제어장치 관련 리콜이 동시에 시행된다. 토레스EVX와 무쏘EV 등 2개 차종 1만8533대에서는 차체제어모듈(BCM) 소프트웨어 로직 오류로 후방추돌경고등 점멸 주기가 지연될 가능성이 확인됐다. 후방 충돌 위험 상황에서 경고 전달 시점이 늦어질 수 있는 구조로, 소프트웨어 업데이트를 통해 시정이 이뤄진다. 이와 별도로 토레스, 액티언, 무쏘EV 등 6개 차종 5만1535대에서는 계기판 관련 결함이 확인됐다. 특정 조건에서 메모리 부하 증가로 통신 오류가 발생하면서 계기판 디스플레이가 간헐적으로 정지하거나 꺼질 수 있는 것으로 나타났다. 계기판 이상 발생 시 차량 상태 정보 확인이 제한될 수 있다. 시정은 OTA(무선 소프트웨어 업데이트) 방식으로 진행되며, 정비소 입고 없이 조치가 가능하다. 소유주는 자동차 리콜센터에서 차량번호 또는 차대번호(VIN) 입력을 통해 리콜 대상 여부를 확인할 수 있다. 제작사 안내문 수령 전이라도 조회 및 예약이 가능하며 시정조치는 무상으로 진행된다.
2026-04-25 07:00:00
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배터리도 'AI·인재 전쟁'…LG엔솔, 최연소·외국인 연구위원 앞세워 기술 판 재편
[경제일보] 글로벌 배터리 기업 LG에너지솔루션이 역대 최대 규모의 연구·전문위원을 선임하며 '인재 중심 기술 경쟁'에 속도를 내고 있다. 단순 생산 능력 확대를 넘어 AI·소프트웨어 기반 연구 역량을 전면에 배치하는 방식으로 배터리 산업 경쟁의 축을 바꾸려는 전략으로 해석된다. 15일 업계에 따르면 LG에너지솔루션은 2026년 신규 연구·전문위원 17명을 선임했다. 이는 역대 최대 규모로 어려운 업황 속에서도 미래 경쟁력 확보를 위한 핵심 인재 투자를 확대하겠다는 의지가 반영된 결정이다. 이번 인사의 특징은 명확하다. 최연소 연구위원(1989년생), 분사 이후 첫 외국인 연구위원, AI 분야 첫 연구위원 선임 등 '젊음·다양성·AI' 세 축이 동시에 부각됐다. 평균 연령도 만 44세로 낮아지며 세대 교체 흐름이 뚜렷해졌다. 배경에는 배터리 산업의 경쟁 구조 변화가 자리한다. 과거 배터리 산업은 생산능력(캐파)과 원가 경쟁력이 핵심이었다. 대규모 설비 투자와 규모의 경제를 확보한 기업이 시장을 주도하는 구조였다. 그러나 최근 들어 경쟁의 초점이 빠르게 이동하고 있다. 배터리 성능을 좌우하는 요소가 소재·공정에서 데이터·알고리즘까지 확장되면서 '얼마나 많이 만드느냐'보다 '얼마나 정교하게 설계하고 예측하느냐'가 중요해지고 있는 것이다. 이 과정에서 AI의 역할이 급격히 커지고 있다. 배터리 개발은 수천 번의 실험과 검증을 거쳐야 하는 복잡한 과정이지만, AI를 활용하면 설계·성능 예측·수명 분석을 동시에 수행할 수 있다. 특히 충전 조건 최적화, 열화 예측, 불량 분석 등에서 AI는 개발 기간 단축과 비용 절감 효과를 동시에 제공한다. 이번에 선임된 AI 연구위원 역시 배터리 설계부터 검증까지 전 과정에 AI 모델을 적용하는 연구를 맡게 된다. 이는 배터리 산업이 ‘경험 기반 제조’에서 ‘데이터 기반 설계’로 전환되고 있음을 보여주는 사례다. 다양성 확대 역시 전략적 선택으로 읽힌다. 특히 외국인 연구위원 선임은 글로벌 인재 확보 경쟁이 본격화되고 있음을 보여준다. 배터리 산업은 소재, 전기화학, 공정, AI 등 다양한 기술이 융합되는 분야로 특정 국가 인력만으로는 경쟁력을 유지하기 어렵다. 특히 글로벌 고객사 대응과 기술 표준 경쟁까지 고려하면 연구 조직의 다국적화는 필수 요소로 자리 잡고 있다. 이 같은 변하는 '엘리트 연구자 중심 체계' 강화로 이어지고 있다. 연구·전문위원은 단순 고급 인력이 아니라 기술 방향을 결정하는 리더 역할을 맡는다. 미래 전략 수립, 핵심 기술 개발, 생산 혁신 프로젝트를 주도하며 조직 전체의 기술 수준을 끌어올리는 축이다. 이는 글로벌 빅테크 기업들이 운영하는 '테크니컬 펠로우(Technical Fellow)' 제도와 유사한 구조로 연구자가 관리직이 아닌 기술 전문가로 성장할 수 있는 별도의 트랙을 강화하는 흐름이다. 주목할 지점은 '토탈 솔루션 프로바이더' 전략이다. LG에너지솔루션은 단순 배터리 셀 제조를 넘어 AI, 소프트웨어, 시스템까지 결합한 통합 솔루션 기업으로의 전환을 추진하고 있다. 이번 인사는 그 방향성을 인재 구조에서 구현한 사례로 볼 수 있다. 셀 개발뿐 아니라 AI·SW 인력을 대폭 확대했다는 점은 배터리 기업이 제조업에서 기술 플랫폼 기업으로 진화하고 있음을 보여준다. 다만 핵심 인재 선발이 실제 사업 성과로 이어지기 위해서는 연구 성과를 양산 공정과 연결하는 실행력이 뒷받침돼야 한다. 또한 엘리트 중심 체계가 조직 전체 혁신으로 확산될 수 있는지도 중요한 변수다. AI 도입 역시 데이터 확보와 공정 적용, 조직 적응까지 복합적인 과제를 동반한다. 배터리 산업의 경쟁 기준은 더 이상 '설비'가 아니라 '사람과 데이터'로 이동하고 있다. LG에너지솔루션이 선택한 전략은 그 변화에 대한 선제적 대응이다.
2026-04-15 15:45:54
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