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[데스크 칼럼] 시도그룹 권혁 회장, 해운 강국의 다음 장을 고민할 시간
해운업은 한 나라의 산업 체력을 드러내는 분야다. 수출입 물동량을 실어 나르는 기능을 넘어, 위기 상황에서는 국가의 생존과 직결된다. 전쟁과 재난, 공급망이 흔들릴 때마다 해운의 역할이 다시 거론되는 이유다. 최근 해운업을 둘러싼 논의의 방향도 선박 보유량에서 안전과 친환경, 인재로 옮겨가고 있다. 시도그룹 권혁 회장이 몸담아 온 해운업 역시 이러한 전환의 한가운데에 놓여 있다. 과거 해운 경쟁력의 기준은 얼마나 많은 배를 확보했는지에 맞춰졌다. 그러나 국제 해운 시장에서 주목받는 기준은 달라졌다. 사고를 줄이는 안전 체계, 환경 규제에 대응하는 연료 전환, 이를 뒷받침할 인력과 기술이 새로운 판단 기준으로 자리 잡고 있다. 해운 안전은 개별 기업 차원의 문제가 아니다. 선원 교육과 장비, 통신 체계가 동시에 작동하지 않으면 사고를 막기 어렵다. 국제 해사기구를 중심으로 안전 규제가 강화되는 배경도 여기에 있다. 일부 해운 강국에서는 선원과 항만 인력을 대상으로 한 전문 교육 프로그램을 국가 경쟁력의 일부로 관리하고 있다. 해상 운송 경험에 인공지능 기반 항로 분석과 연료 관리 기술을 결합하는 시도도 늘고 있다. 이러한 흐름은 시도그룹이 성장해 온 전통적인 해운 방식과도 맞닿아 있다. 친환경 전환 역시 피할 수 없는 과제가 됐다. 국제 규범은 선박 연료를 기존 중유에서 암모니아나 메탄올 등 저탄소 연료로 전환하는 방향으로 움직이고 있다. 대형 선사들은 이미 선대 교체에 나섰지만, 중소 해운사는 비용 부담으로 전환 속도가 더디다. 일부 국가에서는 민간 자본이 참여하는 전환 펀드를 통해 개조 비용을 분담하고, 상환을 장기화하는 방식이 활용되고 있다. 해운업에 장기간 몸담아 온 경영자일수록 이러한 변화의 무게를 체감할 수밖에 없다. 연구 개발 역시 해운 경쟁력을 가르는 중요한 축으로 떠올랐다. 연비 개선, 배출 저감, 사고 예방 기술은 단기간에 성과가 나타나기 어렵다. 정부와 대학, 민간 자본이 함께 참여하는 공동 연구 방식이 늘어나는 이유다. 해양 기술 분야에서는 민간 자본이 마중물 역할을 하며 기술 상용화를 앞당긴 사례도 전해진다. 이는 단순한 지원을 넘어 산업의 다음 세대를 준비하는 방식으로 받아들여지고 있다. 이 같은 흐름은 일회성 기부와는 성격이 다르다. 산업의 다음 20년과 30년을 전제로 한 선택에 가깝다. 해외 해운업계에서 평가를 받아온 자산가들 역시 선박 확장에만 머물지 않았다. 안전과 인재, 기술에 자본을 연결하는 방향을 택했고, 그 과정이 시간이 지나며 신뢰로 이어졌다는 평가를 받았다. 권혁 회장을 둘러싼 논쟁도 이 지점에서 다시 읽힌다. 이미 과거의 사법 판단은 내려졌다. 이후의 관심은 해운업이라는 산업을 어떤 시선으로 바라보고 있는지로 옮겨가고 있다. 선대를 확장해 온 경험이 산업 전반의 경쟁력으로 이어질 수 있는지, 자본이 머무는 방향이 어디로 설정될지가 자연스럽게 거론되는 이유다. 해운업에서 남는 것은 배의 숫자만이 아니다. 사고를 줄였는지, 기술을 키웠는지, 다음 세대가 바다로 들어올 길을 열었는지가 시간이 지나며 기록으로 남는다. 국제 해운 시장에서 평가의 기준이 달라지고 있는 만큼, 선택의 무게도 함께 달라지고 있다. 배를 많이 가진 선주와 바다의 내일을 만든 선주는 같은 평가를 받지 않는다. 해운 강국의 토대는 결국 그 차이에서 만들어진다.
2026-01-13 08:27:38
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[CES 돋보기] 정의선 현대차그룹, AI·로봇·반도체로 '전동화 이후 판' 열다
올해 CES 2026에서 현대차그룹은 'AI 로보틱스'를 전면에 내세우며 로봇·AI·반도체·자율주행 기술을 결합한 피지컬 AI 전략을 공개했다. 그룹은 기존 전기차·배터리 중심의 전동화 전략을 유지하는 동시에 제조·물류·서비스·자율주행으로 이어지는 신사업 축을 대외적으로 제시했다. 이는 완성차 중심 기업에서 AI·로봇·반도체를 포함한 B2B·서비스 기업으로의 전환 계획이 구체화됐다는 평가다. 12일 업계에 따르면 현대차그룹이 6∼9일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 진행된 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2026에서 내세운 핵심 키워드는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 로봇·자율주행 시스템 등이 데이터를 수집하고 자율적으로 의사결정을 수행하는 기술 개념으로, 로보틱스·스마트팩토리·자율주행 등 제조·물류·모빌리티 영역과 직접 연결된다. 현대차그룹은 제조·물류·공정 등 그룹 내부 전 밸류체인에서 확보되는 데이터를 AI 학습에 활용하고, 이를 다시 로봇과 차량에 적용하는 순환 구조를 제시했다. 이 구조는 생산성과 안전성 제고는 물론 데이터 축적을 기반으로 한 서비스·플랫폼 비즈니스 확장을 겨냥한 것으로 해석된다. 휴머노이드 로봇 '아틀라스'는 피지컬 AI 전략에서 가장 상징적인 역할을 수행한다. 현대차그룹은 보스턴 다이내믹스와 함께 아틀라스 연구형 모델과 개발형 모델을 공개했다. 아틀라스는 56개 자유도와 최대 50kg 수준의 하역 능력, 영하 20도~영상 40도 작동 환경, 자율 배터리 교체 기능 등을 갖춘 산업용 휴머노이드다. 부품 서열 작업에서 시작해 점진적으로 고난도 조립 작업으로 적용 범위를 확대하는 계획이다. 현대차그룹은 아틀라스를 오는 2028년부터 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입하고, 2030년부터 조립 공정까지 활용 범위를 넓히겠다는 일정을 제시했다. 제조 현장에 단계적으로 투입해 산업용 휴머노이드 로봇의 대량 생산을 목표로 하고 있다. 그룹 전체 기준 연간 3만대 생산 체계 구축을 추진한다는 방침이다. 그룹 내 계열사별 역할 분담도 명확해졌다. 현대차·기아는 제조 인프라와 공정 데이터, 제어 시스템을 제공하고 현대모비스는 액추에이터 등 정밀 구동 부품 개발을 맡는다. 현대글로비스는 글로벌 물류·부품 공급망 관리를 담당해 로봇 부품 조달부터 완제품 출하까지 공급망 최적화를 지원한다. 이 구조를 통해 로봇 부품·물류·소프트웨어·검증·운영을 하나의 밸류체인으로 통합 관리하는 '엔드 투 엔드(E2E)' AI 로보틱스 체계를 세우겠다는 것이 그룹의 청사진이다. 글로벌 협업도 사업 확장에 중요한 역할을 하고 있다. 현대차 자회사 보스턴 다이내믹스는 CES 2026에서 구글 딥마인드와의 전략적 파트너십을 공식화하고, 제미나이 로보틱스 등 멀티모달 파운데이션 모델을 아틀라스와 스팟(Spot)에 적용하는 로봇 AI 연구를 진행하기로 했다. 현대차그룹은 엔비디아와도 피지컬 AI 구현을 위한 협업을 강화해 AI 인프라와 시뮬레이션 라이브러리, 개발 프레임워크를 활용해 로봇 및 자율주행 개발 효율을 높이는 방안을 추진 중이다. 서비스 모델 측면에서는 로봇을 직접 구매하지 않고 구독료 또는 사용료 방식으로 이용하는 'RaaS(Robots-as-a-Service)'를 전면에 내세웠다. 로봇 도입 기업은 초기 설비투자 대신 운영·서비스·관리에 대해 비용을 지불하고, 현대차그룹은 소프트웨어 무선 업데이트(OTA), 원격 모니터링, 유지보수·수리 등을 통합 제공하는 구조다. 제조·물류·에너지·시설관리 등 반복 작업과 안전 요구가 높은 B2B·공공(B2G) 시장에서 우선 적용해 수요를 검증한다는 구상이다. 모빌리티 서비스와의 연계도 이번 CES에서 부각됐다. 현대차그룹은 아이오닉 5 기반 로보택시와 전기차 자동 충전 로봇, 공장 내 자율주행 물류로봇, 협동로봇·착용형 로봇(웨어러블 로봇) 등이 결합된 물류 시연을 공개했다. 아이오닉 5 로보택시는 현대차와 앱티브의 합작사 모셔널이 개발한 SAE 레벨4 자율주행 택시로, 라스베이거스에서 연내 무인 상용 서비스 개시를 목표로 하고 있다. 투자 자본 배분에서도 방향이 나타난다. 현대차그룹은 오는 2030년까지 국내에 125조2000억원을 투자한다. AI·로봇·수소·전기차 등 미래 산업과 생산체계 고도화에 투입된다. 미국에서는 오는 2028년까지 260억달러 규모를 투자해 전기차·배터리·철강·로봇 생산 거점과 연구개발 인프라를 확충한다. 이 가운데 연간 3만대 생산 능력을 갖춘 로봇 공장은 북미 로봇 공급 허브 역할을 맡게 된다. 현대차그룹의 이번 전략은 전기차 가격 경쟁 심화와 배터리 공급망 투자 경쟁이 겹친 환경에서 전동화 이후 성장 동력을 로봇과 AI, 반도체 기반 B2B·서비스 영역에서 찾는 움직임으로 풀이된다. 전기차·배터리 중심에서 제조 데이터와 로봇, 자율주행을 결합한 피지컬 AI 사업으로 외연을 넓혀 장기적으로는 모빌리티·제조·물류·에너지·시설관리 등 여러 산업군에 걸친 플랫폼 사업자로 포지셔닝하겠다는 방향성이다. 다만 시장 진입 과정에서의 과제도 적지 않다. 산업·국가별로 로봇 도입 방식과 비용 구조, 안전·노동 규제가 상이한 만큼, 수익성 검증과 생태계 형성, 규제 정합성 확보가 동시에 요구된다. 고성능 AI 연산에 필요한 반도체 내재화·조달 전략, 로봇 유지보수·업데이트 비용, 서비스 운영 인력 확보 등도 사업성 변수로 꼽힌다.
2026-01-12 17:50:39
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