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기술을 예술로 번역하다…LG, 'AI 아트'로 문화 브랜드 실험
글로벌 전자기업 LG가 세계 주요 도시 전광판을 활용해 인공지능(AI) 기반 미디어아트를 선보이며 기술 기업을 넘어 '문화·예술 브랜드'로의 확장에 나섰다. 단순 마케팅을 넘어 기술과 예술을 결합한 브랜드 전략으로 글로벌 소비자 접점을 넓히려는 시도로 해석된다. 13일 업계에 따르면 LG는 뉴욕 타임스스퀘어, 런던 피카딜리 서커스, 서울 광화문광장 등 주요 랜드마크에서 'LG 구겐하임 어워드' 2026년 수상자인 트레버 페글렌의 작품을 상영하고 있다. 이번 영상은 AI의 시선에서 인식하는 풍경을 담은 미디어아트로 기술이 세상을 바라보는 방식을 시각적으로 구현한 것이 특징이다. 특히 전 세계 유동 인구가 밀집된 공간에서 장기간 상영된다는 점에서 단순 전시를 넘어 대중과의 접점을 극대화한 공공형 콘텐츠 전략으로 볼 수 있다. 이번 프로젝트는 세계적 현대미술 기관인 구겐하임 미술관과의 협업을 통해 진행되는 'LG 구겐하임 아트 & 테크 파트너십'의 일환이다. LG는 해당 파트너십을 통해 기술 기반 예술을 지속적으로 지원하며 브랜드 이미지를 혁신 기술 기업에서 창의적 혁신을 선도하는 기업으로 확장하고 있다. 이는 글로벌 기업들이 최근 강화하고 있는 '문화 마케팅' 전략과도 맞닿아 있다. 단순 제품 광고를 넘어 예술·전시·콘텐츠를 통해 브랜드 가치를 전달하는 방식이다. 특히 기술 경쟁이 심화되면서 제품 성능만으로는 차별화가 어려워지자 기업들은 소비자와의 정서적 접점을 확대하는 데 주력하고 있다. 이에 따라 미술관 협업, 공공 전시, 미디어아트 프로젝트 등을 통해 브랜드를 경험으로 전달하고 기술이 지향하는 가치와 철학까지 함께 보여주려는 시도가 늘고 있다. 이는 브랜드를 단순 소비 대상이 아닌 문화적 아이콘으로 끌어올리려는 전략으로 해석된다. 주목할 점은 LG가 선택한 예술의 방향성이다. 트레버 페글렌은 AI와 감시, 데이터 권력 구조를 주제로 작업해온 미디어 아티스트로 기술의 밝은 면뿐 아니라 그 이면까지 탐구하는 작품 세계를 구축해왔다. 이는 단순히 기술을 홍보하는 콘텐츠가 아니라 기술이 사회에 미치는 영향을 질문하는 메시지를 담고 있다는 점에서 차별화된다. 기업이 기술 비판적 시각을 담은 예술을 후원한다는 점은 브랜드 신뢰와 사회적 책임 이미지를 동시에 강화하는 효과를 낳을 수 있다. 과거에는 성능과 가격 경쟁력이 브랜드의 핵심이었다면 현재는 기술과 사회의 연결방식에 대한 서사가 중요해지고 있다. 특히 AI와 같은 첨단 기술은 윤리, 데이터, 감시 등 복합적인 이슈를 동반하는 만큼 해석 방식과 전달 방법이 기업 이미지에 큰 영향을 미친다. LG가 예술을 매개로 기술을 설명하는 것도 이러한 맥락으로 풀이된다. 또 다른 포인트는 공간 전략이다. 타임스스퀘어, 피카딜리 서커스, 광화문광장은 각각 미국·유럽·아시아를 대표하는 상징적 공간으로 글로벌 브랜드 메시지를 동시에 전달할 수 있는 플랫폼이다. 이는 단순한 전시가 아닌 도시 단위 미디어 전략으로 브랜드 노출과 메시지 전달을 극대화하는 효과를 노린 것으로 보인다. 다만 기업과 예술의 결합에는 한계도 존재한다. 브랜드 메시지와 예술적 자율성 사이의 균형, 상업성과 공공성의 경계 등은 지속적인 논쟁으로 떠오르는 지점이다. 특히 기업이 후원하는 프로젝트의 경우 작품이 기업 이미지와 전략에 부합하는 방향으로 기획되면서 예술적 표현의 독립성이 제약될 수 있다는 우려가 제기된다. 또한 공공 공간에서 진행되는 전시가 사실상 브랜드 홍보 수단으로 기능할 경우 문화 콘텐츠의 공공성이 훼손될 수 있다는 비판도 나온다. 기술 기업이 예술을 활용할 때에는 기술의 긍정적 측면만을 부각시키고 감시, 데이터 윤리 등 부정적 이슈는 상대적으로 희석될 가능성도 있다는 지적이다. 이 때문에 기업과 예술의 협업은 단순 후원을 넘어 창작의 자율성과 사회적 메시지 보장이 핵심 과제로 꼽힌다. 기술 경쟁이 심화될수록 브랜드는 기능을 넘어 의미를 전달해야 한다. LG가 AI 예술을 통해 보여주고 있는 것은 기술 자체가 아니라 기술을 바라보는 시선이다. 제품이 아닌 경험, 기능이 아닌 메시지. 글로벌 시장에서 브랜드를 차별화하는 방식도 빠르게 진화하고 있다.
2026-04-13 11:34:23
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[정보운의 강철부대] 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> 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
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