김아령산업부
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[경제일보 리더스 인사이트] AI 대전환 시대 해법은 '확산'…류근관 교수"AI 강국, 생태계 역량이 결정"
인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 'AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색'을 주제로 '경제일보 리더스 인사이트' 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류 교수는 "진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가"라며 "인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다"고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 "인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다"며 "대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다"고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다"면서도 "인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력"이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 "대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계"라며 "연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다"고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 "로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다"며 "제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역"이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 "독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산"이라며 "대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다"고 했다. 또 "중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책"이라며 "인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것"이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 "인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다"며 "소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다"고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 "대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다"며 "기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다"고 밝혔다. 이어 "정부와 국회는 미래를 준비하는 제도와 정책을 마련해야 한다"며 "오늘 특강이 우리 산업과 금융의 미래 방향을 모색하는 데 소중한 길잡이가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 "우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다"며 "오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다"고 했다.
2026-06-24 11:19:31
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타이어 3사 2분기 실적 엇갈리나…한국·넥센 선전, 금호 주춤
타이어 업계가 미국 관세 정책 불확실성과 원재료 가격 상승이라는 부담 속에서도 비교적 견조한 2분기 실적을 기록할 것으로 전망된다. 다만 고인치 타이어 판매 비중과 생산 거점 경쟁력, 비용 부담 수준에 따라 업체별 실적 차이는 뚜렷하게 나타날 것으로 보인다. 한국타이어와 넥센타이어는 수익성 개선이 예상되는 반면, 금호타이어는 매출 성장에도 영업이익 감소가 전망된다. 23일 금융정보업체 에프앤가이드에 따르면 한국타이어의 올해 2분기 매출액은 5조6602억원으로 전년 동기 대비 5.4% 증가할 것으로 추정된다. 영업이익은 5242억원으로 48.2%, 당기순이익도 3115억원으로 74.3% 증가할 것으로 예상된다. 실적 호조 배경에는 북미와 유럽 시장을 중심으로 고부가가치 타이어 판매 비중이 확대된 영향이 있는 것으로 분석된다. 북미에서는 SUV와 픽업트럭 수요에 힘입어 다이나프로 판매가 늘었고, 유럽에서는 전기차 전용 타이어 아이온과 프리미엄 완성차용 벤투스 공급 확대가 수익성 개선에 기여한 것으로 풀이된다. 생산 거점 효과도 긍정적으로 작용했다. 미국 테네시 공장은 승용차와 경트럭용 타이어를 생산하며 북미 수요에 대응하고 있다. 한국타이어는 테네시 공장 증설을 통해 승용·경트럭용 타이어 생산 능력을 확대하고 있고, 헝가리 공장은 BMW와 메르세데스-벤츠 등 유럽 완성차 업체에 공급하는 고성능 타이어 생산 거점 역할을 하고 있다. 현지 생산 체계를 기반으로 물류비 부담과 통상 리스크를 줄인 점도 실적 개선에 힘을 보탠 것으로 평가된다. 넥센타이어 역시 성장 흐름을 이어갈 것으로 보인다. 2분기 매출액은 8660억원으로 전년 동기 대비 7.6%, 영업이익은 482억원으로 13.0% 증가할 전망이다. 당기순이익은 314억원으로 63.5% 늘어날 것으로 예상된다. 체코 자테츠 공장을 중심으로 구축한 유럽 생산 체계가 수익성 개선에 기여한 것으로 분석된다. 현지 생산 비중 확대에 따라 물류비 부담을 줄였고 글로벌 완성차 업체 공급 물량 증가도 외형 성장을 뒷받침했다. 유럽 지역 교체용(RE) 타이어 수요가 안정적으로 유지된 점도 긍정적인 요인으로 작용했다. 반면 금호타이어는 매출 증가에도 영업이익은 감소할 것으로 예상된다. 2분기 매출액은 1조2849억원으로 전년 동기 대비 5.2% 증가하지만 영업이익은 1458억원으로 16.8% 감소할 전망이다. 원재료 가격 상승이 수익성 부담 요인으로 꼽힌다. 국제 천연고무 가격의 기준으로 활용되는 싱가포르거래소(SGX) SICOM 시장의 TSR20 가격은 지난 5월 초 kg당 2.22달러까지 오르며 2017년 이후 최고 수준을 기록했다. 타이어 제조 원가에서 고무가 차지하는 비중이 30~40%에 달하는 만큼 원재료 가격 강세는 수익성 부담으로 작용한 것으로 풀이된다. 금호타이어는 국내 생산 비중이 상대적으로 높다는 점도 부담 요인으로 꼽힌다. 금호타이어는 광주·곡성·평택 등 국내 3개 공장과 중국 난징·톈진·창춘 공장, 베트남 공장, 미국 조지아 공장 등 총 8개 생산공장을 운영하고 있다. 생산능력 기준 국내 공장 비중은 40% 안팎 수준이다. 국내 생산 비중이 높은 만큼 원재료와 에너지 비용, 인건비 상승 영향이 상대적으로 크게 반영되는 구조다. 하반기에는 미국 관세 정책과 원재료 가격 흐름이 실적 방향을 좌우할 전망이다. 미국의 보호무역 기조가 강화될 경우 북미 판매 비중이 높은 업체들은 공급망 재편 부담을 피하기 어렵다. 반대로 중국 업체들의 미국 시장 진출이 제한될 경우 국내 타이어 업체에는 점유율 확대 기회가 생길 수 있다. 원재료 가격이 높은 수준을 유지하면 판가 인상 여부와 제품 믹스 개선 속도에 따라 업체별 실적 격차도 커질 것으로 보인다. 업계 관계자는 “미국 관세 정책과 원재료 가격 변동성이 확대되면서 타이어 업체들의 수익성 관리 역량이 더욱 중요해지고 있다”며 “하반기에는 비용 부담을 얼마나 효과적으로 통제하느냐에 따라 업체별 실적 차별화가 나타날 것”이라고 했다.
2026-06-23 16:46:40
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[경제일보] 피지컬 AI·냉각 사업…LG전자, 인프라 기업으로 보폭 확대
LG전자가 ‘조용하지만 분명한’ 체질 전환에 나서고 있다. 냉장고와 세탁기, TV로 대표되던 가전회사 이미지를 넘어 로봇, 냉난방공조, 데이터센터 냉각, 모빌리티 AI를 아우르는 인프라 기업으로 보폭을 넓히는 흐름이다. 22일 업계에 따르면 LG전자는 AI가 현실 세계에서 움직이기 위한 ‘몸’과 AI가 대규모 연산 과정에서 만들어내는 ‘열’을 동시에 겨냥하고 있다. 그동안 AI 산업의 경쟁은 반도체와 소프트웨어에 집중됐다. 더 빠른 GPU, 더 큰 모델, 더 정교한 알고리즘이 중심이었다. AI 산업의 초점이 그동안 연산 성능과 모델 경쟁에 있었다면, 점차 AI가 실제 공간에서 어떻게 움직이고 안정적으로 작동하느냐가 중요해지고 있는 상황이다. 이에 로봇과 냉각 인프라는 AI 확산 과정에서 반드시 따라붙는 기반 산업이 되고 있다. LG전자가 피지컬 AI와 냉각 사업을 동시에 전면에 내세우는 배경이다. 엔비디아와 손잡은 LG, 피지컬 AI로 간다 LG와 엔비디아의 협력은 이 변화를 보여주는 상징적 장면이다. 두 기업은 지난 8일 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 기반 산업 전반에서 협력을 확대하기로 했다. 회의에는 구광모 LG 대표와 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자 등이 참석했다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 기반으로 레퍼런스 로봇 공동 개발에 나서기로 했다. 휴머노이드와 물류 로봇 등 차세대 로봇 분야에서 데이터 구축, 시뮬레이션, 학습, 행동으로 이어지는 개발 전 과정의 협력을 넓힌다는 구상이다. 로봇업계 관계자는 “피지컬 AI 시대의 로봇은 데이터를 학습하고, 가상 공간에서 훈련한 뒤 실제 현장에서 판단하는 시스템으로 진화하고 있다”고 했다. LG전자가 가전에서 축적한 모터와 센서, 제어 기술은 로봇의 움직임과 판단을 구현하는 기반이 되고, 제조 현장에서 쌓아온 자동화 경험은 산업용 로봇과 스마트팩토리의 실험장이 될 수 있다. 업계 관계자는 “LG전자가 가진 강점은 로봇을 단순히 하드웨어로만 보지 않는 데 있다”며 “가전, 공장 자동화, 모빌리티, AI 플랫폼을 연결할 수 있다면 피지컬 AI 시장에서 차별화된 접근이 가능하다”고 했다. AI 데이터센터가 키운 냉각 시장 또 다른 승부처는 냉각이다. 생성형 AI와 대규모 AI 모델 경쟁이 심화되면서 데이터센터의 전력 사용과 발열 문제는 산업의 핵심 병목으로 떠올랐다. 고성능 GPU가 촘촘히 들어간 AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 더 많은 전력을 쓰고 더 많은 열을 낸다. GPU 중심 서버가 늘어날수록 냉각은 단순 부대설비가 아니라 데이터센터 성능과 안정성을 좌우하는 핵심 인프라가 된다. LG전자는 이 지점에서 냉난방공조 사업을 AI 인프라 사업으로 확장하고 있다. 지난 4월 미국 워싱턴DC에서 열린 ‘데이터센터월드 2026’에서는 AI 데이터센터용 HVAC 솔루션을 공개했다. 액체냉각, 액침냉각, 공기냉각, 냉각 관리 소프트웨어, 전력 인프라를 묶은 토탈 솔루션이다. 특히 냉각수 분배장치인 CDU는 AI 데이터센터 냉각의 핵심 제품으로 꼽힌다. LG전자는 CDU 냉각 용량을 기존 650㎾에서 1.4㎿로 2배 이상 늘리고, 가상센서와 고효율 인버터 기술을 적용했다고 밝혔다. 미국 GRC, SK엔무브와 협업해 개발 중인 액침냉각 솔루션도 공개했다. LG전자의 강점은 냉각 기술을 단품으로 보지 않는 데 있다. 컴프레서, 칠러, 컴퓨터룸 공기처리장치, 팬모터 등 공조 핵심 부품 역량에 데이터센터 냉각 관리 시스템을 더하고 있다. 장비를 파는 데서 그치지 않고 데이터센터의 열과 에너지 흐름을 관리하는 운영 솔루션으로 사업을 키우려는 것이다. 히트펌프에서 데이터센터까지 냉각 사업의 확장은 유럽 히트펌프 시장에서도 확인된다. LG전자는 최근 스페인과 세르비아 주거단지 약 1500세대에 고효율 대용량 히트펌프 솔루션을 공급한다고 밝혔다. 스페인 마드리드 인근 약 1000세대 주거단지와 세르비아 베오그라드 약 500세대 레지던스가 대상이다. 히트펌프는 공기 중 열을 활용해 난방과 급탕을 제공하는 기술이다. 유럽에서는 화석연료 의존도를 줄이고 전기화와 친환경 에너지 전환을 추진하는 정책 흐름에 맞춰 수요가 커지고 있다. 겉으로 보기에는 데이터센터 냉각과 주거용 히트펌프는 다른 시장이지만, LG전자 입장에서는 공통분모가 있다. 둘 다 열을 옮기고, 에너지를 절감하며, 공간의 온도를 정밀하게 관리하는 사업이다. 공조업계 관계자는 “히트펌프와 데이터센터 냉각은 적용 공간은 다르지만 본질적으로 열관리 기술이라는 점에서 맞닿아 있다”며 “컴프레서, 인버터, 제어 기술을 오래 축적한 기업은 HVAC와 데이터센터 냉각 양쪽에서 사업 확장이 가능하다”고 했다. LG전자의 변화는 단순한 사업 다각화라기보다 사업의 기준을 바꾸는 움직임에 가깝다. 과거 경쟁력은 제품 단위에서 평가됐다. 냉장고, 세탁기, TV가 얼마나 잘 작동하는지가 핵심이었지만, 이제 경쟁은 집, 공장, 차량, 데이터센터라는 공간 전체를 어떻게 운영하느냐로 옮겨가고 있다. 가전회사의 다음 무대는 ‘공간’ LG전자가 로봇과 냉각을 동시에 강화하는 것은 AI 시대의 공간 경쟁과 맞물려 있다. 집 안에서는 AI홈이 가전과 생활 데이터를 연결한다. 산업 현장에서는 피지컬 AI가 로봇과 설비를 움직인다. 차량 안에서는 인포테인먼트와 자율주행 보조시스템이 모빌리티 경험을 바꾼다. 데이터센터에서는 냉각과 전력 인프라가 AI 연산의 기반이 된다. 전자업계 관계자는 “AI 시대의 경쟁은 제품 하나를 잘 만드는 데서 끝나지 않고, 집, 공장, 차량, 데이터센터처럼 AI가 작동하는 공간 전체를 연결하고 운영하는 역량이 기업가치를 좌우할 수 있다”고 했다. 물론 과제도 적지 않다. 로봇 시장은 테슬라, 보스턴다이내믹스, 일본 자동화 기업, 중국 로봇 기업들이 경쟁하는 영역이다. 데이터센터 냉각 시장도 글로벌 공조 기업과 전력 인프라 기업들이 빠르게 움직이고 있다. 기술 발표를 실제 수주와 반복 매출로 연결하는 것이 관건이다. 로봇과 데이터센터 냉각은 모두 성장성이 큰 시장이지만 초기 투자와 고객 검증 과정이 까다롭다. 때문에 결국 실제 수주 규모와 레퍼런스 확보 속도가 LG전자의 체질 전환을 평가하는 기준이 될 것으로 보인다.
2026-06-23 08:50:38
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