2026.08.11 화요일
검색
'로봇 AI' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
착용 로봇부터 AI 물량 산출까지…건설현장 기술 경쟁 본격화 [경제일보] 건설현장의 디지털 전환이 사무·설계 영역을 넘어 실제 작업 공정으로 확산하고 있다. 근로자의 신체 부담을 줄이는 착용 로봇부터 현장을 스스로 청소하는 자율주행 로봇, 레미콘 물량을 자동 계산하는 AI 기술까지 적용 범위가 넓어지는 흐름이다. 1일 건설업계에 따르면 현대건설과 롯데건설, 호반건설 등 주요 건설사들은 최근 로봇과 AI 기반 기술을 현장에 잇달아 도입하고 있다. 과거 스마트건설 기술이 드론 촬영이나 안전 모니터링, BIM 설계 등에 머물렀다면 최근에는 목공, 청소, 물량 산출처럼 현장 근로자들이 직접 수행하던 작업으로 영역이 옮겨가고 있다. 먼저 현대건설은 서울 서초구 ‘디에이치 클래스트’ 현장 내장목공사에 산업용 착용 로봇 ‘엑스블 숄더’를 적용했다. 현대자동차·기아 로보틱스랩이 개발한 장비로 팔을 머리 위로 들어 올려 작업할 때 근로자의 상완 근력을 보조한다. 건설업계에서 해당 장비를 도입한 것은 현대건설이 처음이다. 내장목공사의 천장 작업은 근로자가 장시간 팔을 든 채 자재 설치와 고정 작업을 반복해야 한다. 어깨와 팔에 피로가 누적되기 쉽고, 작업 자세가 흐트러질 경우 안전과 품질에도 영향을 줄 수 있다. 현대건설은 착용 로봇을 통해 근골격계 부담을 줄이고 작업 집중도와 자세 안정성을 높일 수 있을 것으로 보고 있다. 향후 상부 설비, 천장 도장, 도배 등 윗보기 작업이 많은 공정으로 적용 범위도 넓힐 계획이다. 롯데건설은 ‘자율주행 바닥청소 로봇’을 건설현장에 들였다. 인천 효성지구 도시개발사업 공동주택 4블록 현장에서 로봇 전문기업 TXR로보틱스와 기술실증을 거쳐 실제 운용을 시작했다. 기존에는 근로자가 직접 쓰레기를 수거하고 분진을 제거하는 방식이어서 단순 반복 작업 부담이 컸다. 자율주행 청소로봇은 사전에 입력한 현장 지도를 기반으로 청소 구역을 학습한 뒤 지정된 범위를 스스로 이동하며 쓰레기와 먼지를 제거한다. 장애물과 근로자를 인식하고 작업 후에는 충전 장소로 돌아간다. 조명 장비를 갖춰 야간 무인 운영도 가능하다. 롯데건설은 준공 현장 청소 작업으로 적용 대상을 확대할 방침이다. 호반건설은 AI를 공정 관리와 원가 관리에 가까운 영역으로 끌어왔다. 회사는 레미콘 타설 업무 효율을 높이기 위해 AI 기반 ‘레미콘 자동 수량 산출 기술’을 개발해 호반써밋 현장 2곳에서 검증 중이다. 서버에 도면을 올리면 AI가 이를 분석하고 현장 기술자가 타설 구간을 표시하면 필요한 레미콘 물량이 실시간으로 산출되는 방식이다. 기존에는 현장 기술자가 도면을 직접 확인해 타설 구간별 수량을 손으로 계산해야 했다. 산출량이 실제 필요 물량보다 적으면 타설이 지연되고 많으면 잔여 레미콘 손실이 발생할 수 있었다. 호반건설은 이번 기술을 통해 업무시간을 줄이고 수량 산출 정확도와 공정 운영 효율을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다. 지난해 개발한 AI 기반 창호 자동 적산 기술도 기존 사흘 이상 걸리던 적산·발주 업무를 반나절 수준으로 줄인 바 있다. 건설사들이 로봇과 AI 도입에 속도를 내는 배경에는 현장 인력 부족과 안전관리 강화, 공사비 부담이 함께 놓여 있다. 숙련공 확보가 어려워지고 근로자 고령화가 진행되는 상황에서 반복·고위험 작업을 기술로 보완하려는 수요가 커졌기 때문이다. 여기에 원가와 공정 관리 정확도를 높여야 하는 압박도 커졌다. 다만 기술 도입이 현장 전반의 생산성 개선으로 이어지려면 실제 작업자들이 쉽게 쓸 수 있어야 한다. 장비 착용감과 이동성, 로봇의 현장 적응력, AI 산출값의 신뢰도가 뒷받침되지 않으면 시범 적용에 그칠 수 있다. 건설사들이 현장 검증과 사용자 의견 반영을 강조하는 이유다. 로봇과 AI는 이제 건설현장의 보조 기술을 넘어 작업 방식 자체를 바꾸는 수단으로 자리 잡고 있다. 근로자의 부담을 줄이고 단순 반복 업무를 자동화하며 물량 산출의 오차를 줄이는 방향이다. 안전과 생산성, 원가 관리가 동시에 중요해진 건설업계에서 현장형 기술 경쟁은 더 빨라질 전망이다2026-08-01 12:00:00
-
포스코DX, AI 네이티브 기업 전환 선언…철강 현장부터 사무 업무까지 AI화 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 생성형 AI 서비스 성능을 넘어 산업 현장을 얼마나 효율적으로 변화시키느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 제조업에서는 고령화와 숙련 인력 부족, 고위험 작업 환경 등이 새로운 과제로 떠오르면서 AI와 로봇을 결합한 '피지컬 AI'와 업무를 스스로 수행하는 '에이전틱 AI'가 핵심 해법으로 주목받고 있다. 포스코DX가 AI가 공장과 사무실을 동시에 움직이는 'AI 네이티브 컴퍼니' 전환을 선언하고 산업 현장 AX(인공지능 전환)에 속도를 낸다. 29일 포스코DX는 서울 중구 롯데호텔 서울에서 언론 간담회를 열고 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 양대 축으로 한 AI 사업 전략과 산업 현장 적용 사례를 공개했다. 포스코DX는 사람과 AI, 현장 설비·로봇이 협업하는 인텔리전트 팩토리 구현을 통해 제조 현장의 지능화를 추진하는 한편, 사무·경영 영역에서는 AI 에이전트를 조직 구성원처럼 관리하는 'AI 워크포스' 구축에 나선다는 계획이다. 엄기용 포스코DX 경영지원실장은 이날 환영사에서 "어렵고 힘들고 뜨거운 온도 속에서 작업이 이뤄지고 있다"며 "AI의 목적이 사무공간에서 편리함을 제공하는 것도 좋지만 결국은 산업 현장에서 AI를 접목하고, 피지컬 AI를 접목해서 보다 안전하고 사고 없이 효율적으로 작업이 이뤄지는 것을 목표로 포스코DX는 전진하고 있다"고 말했다. 포스코DX가 추진하는 피지컬 AI는 철강 생산 현장의 대형 설비와 로봇을 AI 기반으로 제어하는 것이 핵심이다. 철강재를 운반하는 대형 크레인과 원료 이송 설비인 리클레이머, 선박 원료 하역기 등 고위험 설비에 AI 기술을 적용해 작업자의 안전을 확보하고 생산성을 높이는 방식이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "많은 회사들이 당면한 과제가 비슷하지만 특히 제조업에 대해서는 고숙련자들이 대거 은퇴를 하고 있고 노동 시장이 변해 어렵고 힘든 고강도의 일을 할 젊은이들을 찾기가 상당히 쉽지 않다"며 "이런 문제점들을 해결하기 위한 AX의 핵심 기술로서 멘토링 AI와 인더스트리얼 로봇을 주요 기술로 보고 있다"고 설명했다. 포스코DX는 고숙련 작업자가 보유한 경험과 노하우를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 전환하고, 이를 기반으로 현장 운전자가 AI와 협업해 설비와 로봇을 운영하는 체계를 구축하고 있다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 "포스코 그룹은 인텔리전트 팩토리가 제조 전 프로세스에서 데이터 기반의 최적화를 수행하는데, 사람과 로봇과 AI가 협업을 하는 지능형 자율 제조라고 정의한다"고 말했다. 이어 "100% 무인화해서 팩토리에 사람을 없애야겠다는 개념보다는 사람이 잘하는 것은 사람이, 로봇이 잘하는 것은 로봇이, AI가 잘하는 것은 AI가 하는 것이 인텔리전트 팩토리"라고 강조했다. 이날 포스코DX는 산업 현장 적용 사례도 공개했다. 제철소 아연도금 공정 용융로에서 발생하는 불순물 제거 작업 로봇과 냉연 공정 밴드 커터 로봇, 65톤급 철강 제품을 자동 운송하는 AGV(무인운반차) 등이 대표 사례다. 이와 함께 친환경 소재와 차량 부품 생산 공장을 대상으로 한 원료 샘플링, 물류 자동화 로봇 적용 사례도 소개했다. 포스코DX는 물리 영역뿐 아니라 사무·경영 환경에서도 AI 전환을 추진한다. 자체 개발한 AI 에이전트 플랫폼 '에이전티(Agentee)'를 통해 AI 에이전트를 조직 구성원처럼 관리하고 업무별 AI 직원을 구축한다는 전략이다. 기존 AI 에이전트가 특정 업무 자동화에 초점을 맞췄다면, 포스코DX는 AI 에이전트의 생성부터 배치, 관리, 평가까지 전 생애주기를 관리하는 플랫폼을 구현한다는 방침이다. 김병석 포스코DX AI워크포스 태스크포스팀 팀장은 "우리에게 더 필요한 것은 더 많은 AI 에이전트가 아니라 우리 조직의 일원으로서 우리가 함께 일을 하는 AI 직원"이라며 "포스코DX의 에이전트는 AI를 조직의 일원으로 관리하는 방법에 더욱 집중하고 있다"고 강조했다. 실제 포스코DX는 재무와 인사, 노무, 사업관리 등 다양한 업무에 AI 에이전트를 적용하고 있다. 매월 반복되는 사전 결산 리스크 점검 업무에서는 AI 에이전트가 전 계정과목을 자동 분석하고 이상 계정과 누락 전표를 찾아 리포트를 작성하는 방식으로 업무 시간을 기존 3시간에서 1분 내외로 줄였다고 설명했다. 현재 포스코DX를 비롯한 포스코그룹 계열사에는 약 200개의 AI 에이전트가 개발·운영되고 있다. 포스코DX는 그룹 내 검증된 AI 에이전트 모델을 표준화해 확산하고 향후 외부 시장에도 공급한다는 계획이다. 최태환 포스코DX 경영기획실장은 "포스코DX는 AI 네이티브 기업으로 진화하고 있다"며 "포스코DX는 공장 물리 영역과 경영 사무 영역 두 세계를 모두 아는 국내에 거의 유일한 회사"라고 말했다. 포스코그룹 역시 '목표 지향적 AI 전환' 전략을 기반으로 사업(Process), 사무(Work), 가치(Value) 전 영역의 AI 전환을 추진하고 있다. 포스코DX는 철강 생산 현장에서 축적한 설비 자동화 경험과 방대한 데이터를 기반으로 제조업 전반의 피지컬 AI 사업화에도 나설 방침이다.2026-07-29 14:10:18
-
LH, 비어 있는 주택전시관을 문화공간으로…4개 지역서 여름방학 행사 [경제일보] 한국토지주택공사(LH)가 청약을 진행하지 않는 기간 비어 있는 주택전시관을 지역 주민을 위한 문화공간으로 개방한다. LH는 다음 달 6일부터 22일까지 인천·파주·남양주·세종 주택전시관에서 ‘우리동네 문화아지트’ 여름방학 특별행사를 순차적으로 연다고 29일 밝혔다. 행사는 전시관별로 음악·독서·환경·미래주거 등 서로 다른 주제로 진행된다. 공연과 체험 프로그램을 함께 마련해 어린이와 가족 단위 방문객이 참여할 수 있도록 했다. 인천 주택전시관에서는 다음 달 6일부터 9일까지 음악캠프가 열린다. 지역 생활예술인과 인디밴드 공연을 비롯해 랜덤 플레이댄스와 인공지능(AI) 음악 만들기 프로그램이 진행된다. 파주 주택전시관에서는 다음 달 8일부터 9일까지 독서캠프를 운영한다. 팝업북 만들기와 캘리그라피 등 원데이클래스와 함께 북카페도 마련한다. 남양주 주택전시관에서는 다음 달 21일부터 22일까지 그린캠프가 열린다. 업사이클링과 생물다양성을 주제로 한 워크숍과 체험 프로그램을 통해 가족 단위 방문객에게 환경 교육 기회를 제공한다. 세종 주택전시관에서는 다음 달 6일부터 9일까지 미래주거를 주제로 한 행사가 진행된다. 이달 조성된 미래주거전시존에서 LH의 미래주거 기술과 공공주택 정책을 살펴볼 수 있으며 순찰로봇과 AI 드로잉봇, 오목 게임, 포토부스 등도 체험할 수 있다. 세종 주택전시관은 지난 4월부터 상설 복합문화행사를 운영하고 있다. 일부 체험 프로그램은 사전 예약제로 진행된다. 참여 신청은 30일부터 주택전시관 복합문화행사 공식 홈페이지에서 할 수 있으며 세부 일정은 홈페이지와 공식 인스타그램에서 확인할 수 있다. 오주헌 LH 공공주택본부장은 “비어 있는 주택전시관을 활용해 지역 주민에게 다양한 문화 체험 기회와 휴식 공간을 제공하기 위해 행사를 마련했다”며 “앞으로도 지방자치단체와 공공기관, 사회적기업 등과 협력해 주택전시관을 지역의 문화·소통 공간으로 활용하겠다”고 말했다.2026-07-29 10:17:27
-
![[경제일보] 포니 신화 현대차 DNA, 피지컬AI 기업으로…로봇 사관학교 도약](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/28/20260728080329414744.png)
'포니 신화' 현대차 DNA, 피지컬AI 기업으로…'로봇 사관학교' 도약 [경제일보] 현대자동차그룹의 역사는 자동차 만드는 법을 익혀온 과정이었다. 1967년 현대자동차 설립 이후 포니의 독자 개발과 수출, 글로벌 생산기지 확대를 거치며 한국을 세계 주요 자동차 생산국으로 끌어올렸다. 정몽구 명예회장 시기에는 품질경영과 부품 수직계열화를 통해 값싼 자동차라는 이미지를 벗었다. 이와 같은 제조 DNA는 정의선 회장 체제에서 공장 밖으로 뻗고 있다. 현대차그룹은 전기차, 자율주행, 소프트웨어에 이어 휴머노이드 로봇, AI 데이터센터, 수소에너지까지 사업 영역을 넓히고 있다. 자동차를 잘 만드는 회사가 아니라 현실 공간에서 움직이는 지능형 기계와 이를 훈련하는 산업 시스템을 만드는 회사로 변신하려는 것이다. 현대차그룹이 미국 로봇기업 보스턴다이내믹스의 잔여 지분을 인수해 완전 자회사로 편입하기로 한 것도 이러한 전략의 연장선이다. 연구실에서 고난도 동작을 보여주던 로봇을 실제 공장에 투입하고, 대량생산과 유지관리까지 연결하겠다는 구상이다. 현대차 DNA의 본질은 자동차라는 제품보다 복잡한 기계를 대량으로 생산하고 세계 곳곳에서 동일한 품질로 운영하는 능력에 가깝다. 이 경험이 이제 피지컬 AI로 옮겨가고 있다. 자동차 공장이 ‘로봇 학교’로 현대차그룹이 로봇 경쟁에서 가진 가장 큰 강점은 실제 제조현장이다. 휴머노이드 로봇은 걷고 물건을 드는 시연만으로 상품이 되지 않는다. 작업자와 같은 공간에서 안전하게 움직이고, 반복 작업을 정해진 시간 안에 수행하며, 고장 없이 장기간 가동해야 한다. 현대차그룹은 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카에 로봇 메타플랜트 응용센터를 구축해 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스를 훈련하고 있다. 실제 공장과 유사한 환경에서 부품을 집고 옮기며 작업자의 동작을 학습한 뒤 생산라인에 투입하는 방식이다. 아틀라스는 2028년부터 조지아 공장에서 부품을 순서에 맞게 분류하는 작업에 투입될 예정이다. 2030년에는 부품 조립 등 더 복잡한 공정으로 역할을 넓힌다는 계획이다. 현대차그룹은 아틀라스뿐 아니라 물류로봇 스트레치와 4족 보행로봇 스팟도 제조와 물류, 시설관리 현장에 적용하고 있다. 핵심은 데이터의 선순환이다. 로봇은 훈련센터에서 작업을 학습하고 공장에 투입된다. 현장에서 축적한 성공과 실패 데이터는 다시 훈련센터로 보내져 로봇의 판단과 동작을 개선한다. 세계 각지의 현대차·기아 공장이 거대한 로봇 학습장으로 바뀌는 셈이다. 현대차그룹은 자동차 생산을 통해 공정 설계와 부품 조달, 품질관리, 작업자 안전, 설비 유지보수 능력을 축적했다. 보스턴다이내믹스가 로봇의 두뇌와 움직임을 제공한다면 현대차그룹은 로봇이 실제 산업현장에서 일할 수 있도록 만드는 양산·운영 체계를 제공한다. 현대모비스는 아틀라스의 액추에이터 등 핵심 부품 공급에 참여하고, 현대글로비스는 물류현장을 제공할 수 있다. 현대오토에버는 공장 소프트웨어와 데이터 운영을, 현대제철은 로봇용 소재를 맡을 수 있다. 로봇 한 대가 그룹 계열사의 기술과 공급망을 연결하는 새로운 완성품이 되는 구조다. 보스턴다이내믹스, 기술기업서 제조기업으로 현대차그룹은 2021년 보스턴다이내믹스의 경영권을 인수했다. 당시 보스턴다이내믹스는 뛰어난 로봇 기술로 유명했지만, 사업화와 수익성에서는 한계가 있다는 평가를 받았다. 고난도 동작을 구현하는 기술과 수만대를 안정적으로 생산하는 기술은 다른 영역이기 때문이다. 현대차그룹이 잔여 지분까지 확보하는 것은 장기 투자와 사업전략을 독자적으로 결정할 수 있는 구조를 만들겠다는 의미다. 기술 개발과 공장 적용, 부품 조달, 생산시설 투자, 기업공개 가능성까지 그룹이 일관되게 추진할 수 있다. 현대차그룹은 북미에 연간 수만 대 규모의 로봇 생산체제를 구축하고, 아틀라스를 그룹 공장에서 먼저 사용한 뒤 외부 제조·물류기업으로 판매처를 확대한다는 계획이다. 현대차·기아가 첫 고객이 돼 초기 수요를 보장하고 현장에서 성능을 검증하는 방식이다. 이는 과거 자동차 성장 방식과 닮았다. 현대차는 국내 시장과 계열사 공급망을 기반으로 생산경험을 쌓은 뒤 해외로 진출했다. 로봇 역시 그룹 공장에서 기술과 경제성을 검증하고 세계시장으로 확장한다는 구상이다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 휴머노이드 로봇은 가격이 비싸고 배터리 가동시간, 작업속도, 안전성 측면에서 인간 노동자를 완전히 대체하기 어렵다. 공장마다 작업환경이 달라 범용 로봇을 투입하더라도 추가 학습과 설비 변경이 필요하다. 보스턴다이내믹스의 적자와 연구개발비도 부담이다. 로봇이 실제 생산성을 높이고 인건비와 산업재해를 줄인다는 점을 수치로 증명하지 못하면 대규모 투자는 그룹 재무에 부담이 될 수 있다. 완전 자회사화 과정에서 기업가치와 인수비용을 둘러싼 시장의 평가가 엇갈리는 이유다. 공장 밖으로 이어지는 피지컬 AI 생태계 현대차그룹의 피지컬 AI 전략은 로봇 판매에 그치지 않는다. 자율주행차와 스마트팩토리, AI 데이터센터, 수소에너지를 하나의 산업체계로 연결하려 하고 있다. 현대차그룹은 엔비디아와 협력해 5만개의 최신 GPU를 기반으로 AI 팩토리를 구축하고 있다. 자동차와 로봇, 공장에서 수집한 데이터를 학습해 자율주행과 로봇 제어, 생산 최적화에 활용한다. 가상공간에서 공장과 로봇을 미리 시험하는 디지털트윈 기술도 적용한다. 새만금에는 약 9조원을 투자해 AI 데이터센터와 로봇 제조 클러스터, 수소 생산시설, 태양광 발전, AI 수소도시를 조성하는 계획을 추진하고 있다. AI 데이터센터에서 로봇의 두뇌를 학습시키고, 제조단지에서 로봇을 생산하며, 재생에너지와 수소로 전력을 공급하는 구조다. 자동차가 이동수단이라면 로봇은 사람의 노동능력을 확장하는 기계다. 현대차그룹은 자동차에서 축적한 센서와 배터리, 모터, 제어, 소프트웨어 기술이 로봇에도 적용될 수 있다고 보고 있다. 노동 문제는 가장 민감한 변수다. 로봇이 위험하고 반복적인 작업을 대신하면 산업재해와 노동강도를 줄일 수 있다. 반면 생산직 일자리를 줄이는 수단으로 활용될 수 있다는 우려도 크다. 현대차 노조가 로봇 도입과 고용 문제에 민감하게 반응하는 배경이다. 현대차그룹은 로봇이 사람을 대체하기보다 협업하고, 유지보수와 훈련 등 새로운 일자리를 만들 것이라고 강조한다. 다만 로봇 도입에 따른 생산성 향상과 고용 변화, 전환교육 계획을 투명하게 제시할 필요가 있다. 업계 관계자는 “현대차그룹의 DNA는 시대가 요구하는 제품을 대량생산 체제로 바꾸는 데 있다”며 “포니를 수출상품으로 만들었고, 품질경영을 통해 글로벌 완성차 기업으로 올라섰으며, 전기차 시대에는 배터리와 소프트웨어 중심으로 공장을 전환하고 있다”고 했다. 이어 “현대차그룹은 같은 방식을 로봇에 적용하려 하고 있고, 이는 기술기업이 만든 로봇을 자동차산업의 공급망과 공장, 품질관리 체계에 올려 실제 상품으로 만드는 것”이라며 “세계 최초의 로봇 기술을 보유한 기업을 넘어 로봇을 가장 많이 생산하고 가장 잘 사용하는 기업이 될 수 있을지가 다음 승부처”라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-28 08:46:44
-
OLED 넘어 AI까지…'K-디스플레이 2026'서 미래 일상 그린 LGD·삼성D [경제일보] "여기 로봇이 사람을 따라 눈을 움직여요." 22일 서울 강남구 코엑스 C홀. 국내 최대 디스플레이 산업 전문 전시회 'K-디스플레이 2026'이 개막한 전시장에는 개장 직후부터 관람객들의 발길이 이어졌다. 차량용 OLED가 탑재된 미래형 콕핏에는 직접 탑승해보려는 사람들이 줄을 섰고 휴머노이드 로봇 얼굴에 적용된 OLED와 화면이 위아래로 움직이는 슬라이더블 디스플레이 앞에서는 스마트폰을 꺼내 사진을 찍는 모습도 쉽게 볼 수 있었다. 올해로 25회째를 맞은 K-디스플레이 2026은 한국디스플레이산업협회가 주최하는 국내 최대 디스플레이 전문 전시회다. 올해 행사에는 LG디스플레이와 삼성디스플레이를 비롯한 국내 주요 기업들이 참가해 OLED를 중심으로 한 차세대 기술과 인공지능(AI) 시대를 겨냥한 디스플레이 기술을 공개했다. 특히 올해 전시는 단순히 화질 경쟁을 넘어 자동차와 로봇, AI 기기 등 디스플레이 적용 영역이 빠르게 확대되고 있다는 점을 보여주는 자리였다. LG디스플레이는 '일상을 연결하는 소통의 창, 디스플레이(Beyond Display, A Window to Connection)'를 주제로 휴머노이드, 홈, 워크, 모빌리티 등 다양한 공간에서 활용되는 OLED 기술을 선보였다. 전시장 입구에 마련된 비전(Visionary)존에서는 83인치 OLED TV 패널과 모니터, IT용 OLED를 활용한 대형 미디어월이 관람객을 맞았다. 이어 국내 최초로 공개한 휴머노이드용 P-OLED 디스플레이 솔루션도 전시했다. 얇고 가벼우면서도 영하 30도부터 영상 85도까지 안정적으로 구동 가능한 특성을 앞세워 향후 로봇 시장 공략에 나선다는 전략이다. 게임 체험존도 관람객들의 관심을 끌었다. LG디스플레이는 신제품인 24.5인치 540Hz 게이밍 OLED를 비롯해 27인치 DFR 720Hz 게이밍 OLED, 39인치 5K2K 게이밍 OLED 등을 전시하며 초고주사율 OLED 성능을 직접 체험할 수 있도록 구성했다. 사무환경을 겨냥한 제품도 공개했다. LG디스플레이는 27인치 5K OLED 패널을 처음 선보였으며 해당 제품은 AI 기반 고성능 콘텐츠 구현 기술력을 인정받아 산업통상자원부 장관상을 수상하기도 했다. 모빌리티존에서는 관람객이 직접 차량 내부에 탑승해 48인치 P2P(Pillar to Pillar) 디스플레이와 18인치 슬라이더블 OLED를 체험할 수 있도록 꾸몄다. 운전자는 내비게이션을 확인하는 동시에 조수석에서는 영상 콘텐츠를 즐길 수 있었으며 뒷좌석 천장에 탑재된 슬라이더블 OLED는 화상회의와 엔터테인먼트 기능을 구현했다. 삼성디스플레이는 'Beyond Screens, into Intelligent Display'를 주제로 AI 시대에 맞춰 확장되는 OLED 활용성을 강조했다. 부스 중앙에는 화면 한가운데 지름 80㎜ 크기의 원형 홀이 뚫린 '멀티홀 디스플레이'가 관람객들의 시선을 사로잡았다. 기어 변속 다이얼과 송풍구를 디스플레이 내부에 자연스럽게 배치한 차량용 OLED로 기존 차량 인테리어의 제약을 줄인 미래형 센터페시아 콘셉트다. 필요할 때만 화면이 위로 올라오는 세로형 슬라이더블 디스플레이도 함께 전시했다. AI 비서가 일정 관리와 경로 안내 등을 지원하는 자율주행 환경을 구현하며 미래 모빌리티 경험을 제시했다. AI 디바이스 전시도 눈길을 끌었다. 사람의 움직임을 따라 시선을 움직이는 휴머노이드용 OLED와 원형 OLED를 적용한 '컴패니언 AI 토이', 'AI 펫봇', 'AI 펜던트' 등은 디스플레이가 단순한 화면을 넘어 AI 기기의 얼굴이자 인터페이스로 진화하고 있음을 보여줬다. 스마트폰 OLED 기술을 체험할 수 있는 공간도 마련됐다. 실제 꽃과 OLED 화면을 나란히 배치한 '트루 컬러 가든'에서는 OLED의 색 재현력을 비교할 수 있었고 측면에서 화면이 보이지 않는 프라이버시 기술 '플렉스 매직 픽셀(FMP)' 체험존에는 관람객들의 발길이 이어졌다. 게이밍존에서는 세계 최초로 4K 해상도와 360Hz 주사율을 동시에 구현한 31.5인치 QD-OLED 모니터를 활용한 게임 체험이 진행됐다. 방문객들은 빠른 응답속도와 저계조 표현력 등을 직접 확인하며 OLED와 QD-OLED의 차별화된 화질을 경험했다. 이번 전시는 양사가 서로 다른 방향으로 미래 디스플레이 시장을 제시했다는 점에서도 의미가 있었다. LG디스플레이는 TV와 IT, 모빌리티, 휴머노이드 등 OLED 적용 영역 확대에 초점을 맞춘 반면, 삼성디스플레이는 차량용 폼팩터 혁신과 AI 기기 확장성을 앞세우며 차세대 디스플레이의 새로운 활용 가능성을 제시했다. AI 기술 확산과 함께 디스플레이가 스마트폰과 TV를 넘어 자동차, 로봇, 웨어러블 기기 등으로 빠르게 확장되는 가운데, 양사의 기술 경쟁도 새로운 시장 선점을 위한 경쟁으로 이어질 전망이다.2026-07-22 17:03:56
-
LG전자, 역대 최대 실적 발판으로 미래사업 속도…글로벌 경영회의 개최 [경제일보] LG전자가 국내외 경영진이 한자리에 모이는 전사 확대경영회의를 열고 상반기 경영 성과를 점검하는 한편 하반기 사업 전략과 미래 성장동력 확보 방안을 논의한다. 역대 최대 상반기 실적을 바탕으로 로봇과 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 냉각 솔루션 등 신사업 경쟁력 강화에 속도를 낸다는 구상이다. 16일 업계에 따르면 LG전자는 이날 국내 사업장에서 류재철 최고경영자(CEO) 사장 주재로 전사 확대경영회의를 개최한다. 회의에는 본사와 사업본부 경영진을 비롯해 해외 지역대표와 법인장 등 국내외 임원 300여 명이 온·오프라인으로 참석한다. LG전자는 매년 상·하반기 CEO 주관으로 확대경영회의를 열어 전사 경영 현안을 점검하고 중장기 전략을 공유하고 있다. 일반 경영회의가 국내 경영진 중심으로 진행되는 것과 달리 확대경영회의에는 해외 법인장까지 참석해 글로벌 사업 전략을 함께 논의하는 것이 특징이다. 이번 회의에서는 고환율·고금리·고물가 등 이른바 '3고' 환경과 중동 지역 지정학적 리스크 등 대외 불확실성 속에서도 역대 최대 상반기 실적을 달성한 성과를 점검하고, 하반기 사업 전략과 미래 성장동력 확보 방안을 집중 논의할 예정이다. 특히 류 CEO가 취임 이후 강조해온 경영 원칙인 '문제 드러내기'와 '이기는 실행하기'를 주제로 조직별 사례를 공유하는 시간이 마련된 것으로 알려졌다. 각 사업부는 현장에서 드러난 문제를 개선하거나 실행 속도를 높여 성과를 창출한 사례를 발표하며 실행 중심의 조직문화를 확산하는 데 초점을 맞출 것으로 전해졌다. 회의에서는 LG전자의 4대 미래 성장사업으로 꼽히는 로봇, AI 데이터센터 냉각 솔루션, 스마트팩토리, AI홈 사업의 중장기 전략과 경쟁력 강화 방안도 주요 의제로 다뤄질 전망이다. 앞서 류 CEO는 지난 3월 정기 주주총회에서 "AI 확산으로 창출되는 다양한 사업 기회 가운데 LG전자가 축적한 기술력과 시너지를 바탕으로 규모 있는 성장이 가능한 분야에 집중하고 있다"며 로봇과 AI 데이터센터 냉각 솔루션, 스마트팩토리, AI홈을 핵심 미래사업으로 제시한 바 있다.2026-07-16 10:01:58
-
KT, 조선소서 AI 네트워크 검증…피지컬 AI 상용화 속도 [경제일보] 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율설비가 산업 현장에서 실시간으로 움직이는 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서, AI를 안정적으로 구동할 수 있는 초저지연·고신뢰 네트워크 구축 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 이에 KT가 정부 실증사업을 통해 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하며 차세대 통신 인프라 경쟁에 속도를 낸다. 14일 KT는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반 조성 사업'의 우선협상대상자로 선정됐다고 밝혔다. KT는 삼성전자와 HD현대삼호를 비롯한 산학연 컨소시엄과 함께 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하고 산업 현장에서 피지컬 AI 서비스를 실증할 계획이다. 하이퍼 AI 네트워크는 AI가 통신망을 실시간으로 분석하고 제어해 초저지연·대용량 통신 환경을 제공하는 차세대 네트워크다. 단순히 데이터를 전달하는 기존 통신망을 넘어 네트워크 자체가 AI를 활용해 장애를 예측하고 자원을 최적화하는 것이 특징이다. 로봇과 자율주행 설비, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 서비스가 확대되면서 AI 네트워크는 차세대 이동통신 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 앞서 KT는 AI 네트워크를 6G 핵심 비전으로 제시한 데 이어, 5G 단독모드(SA) 상용망 구축 경험을 기반으로 이번 실증사업에 참여한다. 단순한 네트워크 고도화를 넘어 AI가 통신망을 스스로 운영하는 자율 네트워크 기술을 확보하고, 이를 실제 산업 현장에서 검증해 상용화 기반을 마련한다는 전략이다. 사업은 오는 2027년까지 약 160억원 규모로 추진된다. KT는 AI 기반 자율 운용 네트워크 구축을 비롯해 산업 현장 피지컬 AI 실증, 국내 통신장비 생태계 활성화 등을 핵심 과제로 수행한다. 특히 AI가 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하고 장애를 자동으로 탐지·조치하는 'AI 코어 오케스트레이터'를 개발해 네트워크 운영 자동화를 구현할 계획이다. 이를 위해 코어망의 통신 패턴과 성능 데이터를 분석하는 '네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)'과 AI를 연계한다. AI가 네트워크 상태를 지속적으로 학습하면서 트래픽 변화와 장애 발생 가능성을 예측하고 최적의 운영 방안을 제시하는 구조다. 향후 사람이 직접 수행하던 네트워크 관리 업무 상당 부분을 AI가 자동화할 전망이다. 피지컬 AI 실증도 본격 추진한다. KT는 HD현대삼호와 협력해 조선소 환경에 특화된 AI 기반 자율 시스템을 개발한다. 초저지연 네트워크를 기반으로 AI가 조선소 내 로봇과 설비 데이터를 실시간 분석·제어하는 환경을 구축하고, 실제 산업 현장에서 운영 효과를 검증할 예정이다. 실증 대상은 AI 용접 로봇과 AI 도장 로봇, 통신국사 자율 운용 로봇 등 3종이다. 고위험 작업 환경에서 로봇이 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 통신 환경을 검증하는 동시에 생산성과 안전성 향상 효과도 확인한다. 피지컬 AI 도입이 제조업 혁신의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 조선소를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 컨소시엄에는 삼성전자와 HD현대삼호 외에도 솔리드, 아리엘네트웍스, 우리넷, 연세대학교 등이 참여한다. 대기업과 중소기업, 학계가 함께 참여해 AI 네트워크 기술을 공동 개발하고 국내 통신장비 산업 경쟁력도 강화한다는 구상이다. KT는 우면동 연구개발센터에 멀티벤더 테스트베드도 구축한다. 삼성전자와 국내 중소기업의 네트워크 장비를 함께 검증하는 환경을 마련하고 기지국 전력 절감 기술과 저전력 5G 단말 기술 등을 공동 개발할 예정이다. 이를 통해 국내 장비 업체들의 기술 검증과 해외 시장 진출도 지원한다는 방침이다. 최근 글로벌 통신업계는 AI 데이터센터와 AI 네트워크, 피지컬 AI를 하나의 생태계로 연결하는 경쟁에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확산으로 데이터 처리량이 급증하는 데다 제조와 물류, 에너지 등 산업 전반에서 AI 기반 자동화 수요가 늘어나면서 네트워크 자체를 AI 중심으로 전환하려는 움직임도 활발해지고 있다. KT 역시 이번 실증사업을 계기로 AI 네트워크 기술을 제조와 물류, 에너지 등 다양한 산업으로 확대 적용하며 기업 고객의 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. KT는 이번 사업을 통해 확보한 AI 기반 자율 운용 네트워크 기술과 피지컬 AI 실증 경험을 바탕으로 차세대 AI 인프라 경쟁력을 강화하고, 향후 6G 시대 핵심 네트워크 기술 확보에도 속도를 낼 계획이다. 이종식 KT 미래네트워크Lab장 전무는 "국내 최고 수준의 망 운영 역량을 바탕으로 6G 시대를 향한 핵심 기술을 발굴하겠다"며 "하이퍼 AI 생태계 확산을 선도하여 국가 통신 장비 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 15:01:38
-
테슬라 AI5 양산 초읽기…삼성전자, 2나노 파운드리 반등 시동 [경제일보] 삼성전자가 테슬라의 차세대 인공지능(AI) 반도체 'AI5' 양산 준비에 본격 착수했다. 미국 텍사스주 테일러 공장에서 처음으로 2나노(㎚) 공정을 적용하는 대형 프로젝트인 만큼 적자가 이어지고 있는 파운드리 사업의 실적 반등 여부에도 관심이 쏠린다. 13일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리사업부 관계자는 최근 사회관계망서비스(SNS) 링크드인을 통해 "테슬라 AI5 칩이 테이프아웃(Tape-Out)을 완료했다"며 "AI5는 미국 텍사스 테일러 공장에서 삼성전자 2나노 공정을 적용해 생산될 예정이며 향후 테슬라 차세대 제품에 탑재될 것"이라고 밝혔다. 삼성전자 파운드리가 테슬라 AI5 생산 일정을 구체적으로 공개한 것은 이번이 처음이다. 테이프아웃은 팹리스 기업이 반도체 설계를 마무리한 뒤 파운드리에 양산용 데이터를 넘기는 단계로 본격적인 대량 생산을 앞둔 마지막 절차다. 업계에서는 이번 테이프아웃 완료로 테일러 공장 가동 일정도 한층 구체화될 것으로 보고 있다. 테일러 공장은 올해 말 초기 가동을 시작한 뒤 내년부터 테슬라를 비롯한 주요 고객사의 첨단 AI 반도체 양산에 돌입할 것으로 예상된다. 앞서 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난 4월 자신의 엑스(X)를 통해 AI5 테이프아웃 사실을 공개하며 삼성전자와 TSMC에 감사를 전한 바 있다. 당시 언급된 물량은 TSMC 생산분으로 알려졌으며 삼성전자의 생산 일정이 외부에 알려진 것은 이번이 처음이다. 테슬라는 현재 AI4를 비롯해 AI4 업그레이드 버전과 AI5, AI6, AI6.5 등 자체 AI 반도체를 개발하고 있다. 해당 칩은 자율주행차와 휴머노이드 로봇, AI 데이터센터 등에 순차적으로 적용될 예정이며 생산은 삼성전자와 TSMC가 분담한다. 현재 AI4는 삼성전자 평택 파운드리 라인에서 7나노 공정으로 생산되고 있으며 AI4 업그레이드 제품도 평택에서 양산될 것으로 예상된다. AI5는 삼성전자와 TSMC가 생산을 나눠 맡고 AI6는 삼성전자가 전담할 것으로 알려졌다. AI6.5는 TSMC가 생산할 전망이다. 시장에서는 이번 프로젝트가 삼성전자 파운드리 사업 정상화의 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 삼성전자의 올해 2분기 잠정 영업이익은 89조4000억원으로 집계됐지만 메모리 사업이 대부분의 실적을 견인한 반면 파운드리를 포함한 비메모리 사업은 약 6000억원 규모의 적자를 기록한 것으로 추정된다. 업계에서는 하반기 적자 폭을 줄인 뒤 테슬라 AI5 물량이 본격 출하되는 내년부터 파운드리 사업의 수익성이 개선될 가능성이 크다고 보고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 약 22조7000억원 규모의 파운드리 공급 계약을 체결했으며 엔비디아 자율주행 칩과 그록(Groq)의 AI 반도체 생산에도 참여하고 있다. 업계에서는 향후 퀄컴과 AMD 등 글로벌 AI 반도체 고객사 확보도 이어질 가능성이 제기된다. 한편 이재용 삼성전자 회장은 최근 한진만 파운드리사업부장(사장)과 함께 미국 선밸리 콘퍼런스에 참석해 글로벌 빅테크 경영진과 AI 반도체 및 파운드리 협력 확대 방안을 논의한 것으로 알려졌다.2026-07-13 12:01:22
-
![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
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
-
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
-
![[아시아권 뉴스] 중국 경제, 로봇은 공장으로 들어가고 서비스업은 디지털로 버틴다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701173147688190.jpg)
중국 경제, 로봇은 공장으로 들어가고 서비스업은 디지털로 버틴다 [경제일보] 중국이 인공지능(AI)과 로봇을 제조 현장에 투입하는 한편, 유라시아 지역과의 경제협력도 넓히고 있다. 서비스업은 통신·인터넷·소프트웨어와 금융 부문을 중심으로 기준선 위를 지켰다. 부동산과 건설업의 부진이 남아 있지만, 중국 경제가 버티는 방식은 예전과 달라지고 있다. 공장에서는 사람이 하던 일을 로봇이 맡고, 전시회장에서는 AI와 디지털 경제가 새로운 협력 의제로 올라왔다. 서비스업에서는 온라인·금융 서비스가 버팀목 역할을 한다. 중국이 제조업의 자동화와 디지털 서비스, 대외 개방을 함께 밀어붙이는 모습이다. ◆ 로봇 구매액 2.3배…공장으로 들어가는 체화지능 중국 국가세무총국에 따르면 올해 1~5월 체화지능 산업 관련 기업의 판매수입은 지난해 같은 기간보다 22.4% 증가했다. 체화지능은 AI가 로봇이나 기계 장비 같은 물리적 몸체를 통해 실제 환경을 인식하고 움직이는 기술을 말한다. 사람의 질문에 답하는 챗봇과 달리, 공장에서 물건을 옮기고 설비를 점검하며 작업을 수행하는 쪽에 가깝다. 세부적으로는 로봇 본체·완제품 제조가 30.1%, AI 알고리즘과 소프트웨어 통합이 24.5%, 시스템 통합과 산업 현장 적용이 27.9% 늘었다. 로봇을 만드는 기업만 성장한 것이 아니라, 이를 공장에 설치하고 기존 생산설비와 연결하는 기업도 함께 커졌다는 뜻이다. 수요는 산업 현장에서 먼저 나타나고 있다. 1~5월 산업기업의 체화지능 로봇 구매액은 전년 동기 대비 2.3배 증가했다. 시스템 통합과 배치, 운영·유지보수 등을 포함한 정보시스템 서비스 매출도 1.9배 늘었다. 이는 중국 제조업체들이 로봇을 단순 전시용 기술이 아니라 생산성 문제를 풀기 위한 장비로 받아들이기 시작했다는 의미다. 인건비 부담이 커지고, 숙련 노동력을 구하기 어려운 업종에서는 반복 작업과 위험 작업부터 자동화 수요가 커질 수밖에 없다. 로봇을 들여놓는 데 그치지 않고 생산 라인에 맞게 조정하고 계속 관리해야 하는 만큼, 장비 판매보다 시스템 통합과 운영 서비스 시장이 더 커질 가능성도 있다. 체화지능 기업은 광둥성과 베이징, 상하이, 저장성, 장쑤성에 집중돼 있다. 이들 지역에 전국 관련 기업의 약 90%가 몰려 있다. 광둥성은 로봇 부품과 전자제품 공급망, 제조업 기반을 앞세워 관련 산업 매출의 78.7%를 차지했다. 연구개발은 베이징과 상하이가, 부품과 제조는 광둥성과 장쑤·저장 지역이 맡는 분업도 나타나고 있다. ◆ 유라시아 엑스포, 전시회 넘어 협력 창구로 대외 경제협력도 계속 넓히고 있다. 제9회 중국-유라시아 엑스포에는 49개 국가·지역·국제기구와 3100여개 기관·기업이 참여했다. 누적 관람객은 32만9300명으로 집계됐다. 이번 엑스포는 단순한 상품 전시회보다 투자와 무역 상담, 산업 협력의 장으로 꾸려졌다. 투자 유치와 국가별 상담, 신제품 발표, 정밀 구매 등을 중심으로 80여개 무역촉진·동시 행사가 열렸다. 곡물산업 전시관과 문화관광 융합 전시관도 처음 마련됐다. 중국이 이 행사에 공을 들이는 이유는 신장위구르자치구가 중앙아시아와 유럽으로 이어지는 관문이기 때문이다. 중국 입장에서는 동부 연안의 수출기지에 더해, 서부 국경 지역을 통해 중앙아시아·중동·유럽과 연결되는 새로운 통로를 키울 필요가 있다. AI와 디지털 경제, 저고도 경제, 바이오 제조가 전시 의제로 포함된 것도 눈여겨볼 대목이다. 중국은 전통적인 원자재와 소비재 교역에 머물지 않고, 디지털 기술과 신에너지, 산업단지 운영 경험까지 수출하려 하고 있다. 로봇과 AI를 공장에 적용한 경험이 늘어날수록 이를 해외 산업단지와 제조기업에 제공하려는 움직임도 커질 수 있다. ◆ 서비스업은 50선 위, 건설·부동산은 여전히 부담 서비스업 경기는 완만하게 개선됐다. 중국 국가통계국과 중국물류구매연합회에 따르면 6월 비제조업 구매관리자지수(PMI)는 50.2를 기록했다. 전월보다 0.1포인트 올랐고, 두 달 연속 상승했다. PMI는 50을 넘으면 경기 확장, 밑돌면 위축으로 본다. 서비스업 PMI는 50.4로 전월보다 0.1포인트 높아졌다. 통신·방송·위성전송 서비스, 인터넷·소프트웨어·정보기술 서비스, 화폐금융과 보험업은 모두 55 이상 비교적 높은 수준을 기록했다. 중국 서비스업 가운데 디지털 서비스와 금융 부문이 상대적으로 견조했다는 뜻이다. 다만 회복세를 과장하기는 어렵다. 건설업 PMI는 49.0으로 기준선 아래에 머물렀다. 항공운송과 부동산 관련 서비스도 위축 구간을 벗어나지 못했다. 소비와 투자 심리가 모든 업종으로 고르게 번졌다고 보기 어려운 이유다. 중국 경제는 지금 한쪽에서는 첨단 제조와 로봇 투자로 생산성을 높이고, 다른 한쪽에서는 디지털 서비스와 금융을 통해 서비스업 활력을 유지하려 하고 있다. 여기에 유라시아 지역과의 무역·투자 협력을 늘려 새로운 판로도 찾고 있다. 문제는 이 흐름이 고용과 내수 소비로 얼마나 이어질 수 있느냐다. 로봇과 AI 투자는 생산성을 높일 수 있지만, 기업 실적과 가계 소득이 개선되지 않으면 소비 회복은 제한될 수 있다. 유라시아 시장 확대도 물류와 금융, 현지 규제 문제를 넘어야 실제 성과로 이어진다. 그럼에도 최근 지표는 중국 경제가 어디에 기대고 있는지를 보여준다. 공장에는 로봇과 AI가 들어가고, 서비스업은 인터넷·소프트웨어·금융이 버티며, 대외 협력은 중앙아시아를 거쳐 서쪽으로 넓어진다. 중국 경제가 부동산과 전통 제조업의 빈자리를 메우기 위해 선택한 길이다.2026-07-01 17:32:25
-
배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)와 피지컬AI를 국가 성장전략의 핵심 축으로 세운다. AI 연산 인프라를 대규모로 확충하고 제조·로봇·안전·돌봄 현장에 적용되는 피지컬AI를 전략 산업으로 키워 글로벌 경쟁 구도에 올라서겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이번 계획은 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력과 데이터센터, 반도체, 네트워크를 묶는 인프라 경쟁으로 바뀌고 있다는 판단에 따른 것이다. 글로벌 시장에서도 데이터센터 전력 수요는 빠르게 늘고 있다. AI 확산으로 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 크게 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 더 이상 서버 시설이 아니라 국가 전력망과 산업 입지를 함께 바꾸는 전략 자산이 됐다. 정부는 수도권 집중을 완화하고 지역별 AIDC 구축을 통해 지역 산업 기반도 키우겠다는 방침이다. 문제는 전력과 용수, 송전망, 냉각 설비다. 18.4GW는 단순 건물 투자만으로 달성할 수 있는 규모가 아니다. 전력 공급 계획과 재생에너지 조달, 계통 보강, 지방자치단체 인허가, 지역 주민 수용성이 함께 맞물려야 한다. 피지컬AI도 정부가 전면에 내세운 승부처다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 피지컬AI는 로봇이 정해진 명령만 수행하는 기존 자동화와 다르다. 센서와 데이터로 상황을 인식하고 다음 행동을 예측하며 실제 물리 환경에서 스스로 움직이는 AI 기술이다. 정부가 한국의 가능성을 보는 이유는 제조 기반이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 로봇 부품 생태계가 있는 국가는 많지 않다. AI 모델과 제조 현장 데이터를 결합하면 생산성 향상과 산업 안전, 고령화 대응까지 연결할 수 있다는 계산이다. 배 부총리는 피지컬AI로 주력 산업 생산성을 20% 높이고 가정 내 로봇과 안전돌봄, 지역경제 활성화, 산재사망 제로까지 추진하겠다고 밝혔다. 가장 큰 병목은 데이터다. 생성형 AI는 인터넷과 문서, 코드 등 방대한 디지털 데이터를 학습했지만 피지컬AI는 로봇이 현실에서 움직이고 실패하고 다시 시도한 데이터가 필요하다. 배 부총리는 생성형 AI가 10만년 규모의 데이터를 확보한 데 비해 피지컬AI 데이터는 1만시간 수준에 그친다고 지적했다. 실제 현장 데이터와 가상 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 함께 구축해야 한다는 의미다. 글로벌 빅테크도 같은 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 피지컬AI가 실제 세계에서 작동하려면 로봇 자체의 디지털트윈과 세계를 이해하는 월드모델이 필요하다고 설명하며 ‘코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델(WFM)’을 공개했다. 메타와 구글, 로봇 AI 스타트업들도 월드모델과 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 한국이 3년을 골든타임으로 보는 이유도 이 경쟁이 아직 완전히 고착되지 않았기 때문이다. 정부는 월드모델 기반 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축하고 이후 농업, 제조, 안전돌봄 등 분야별 특화 모델로 확장한다는 계획이다. 로봇, 범용 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 풀스택 국산화도 추진한다. 성공하면 피지컬AI 플랫폼 자체가 수출 산업이 될 수 있다. 한편 남은 과제는 선언보다 무겁다. AIDC는 전력망 없이 서지 못하고 피지컬AI는 현장 데이터 없이 움직일 수 없다. 정부가 숫자로 제시한 1000조원 투자와 3년 로드맵은 산업계의 방향을 보여주는 신호다. 이제 필요한 것은 부처별 계획을 넘어 전력, 반도체, 로봇, 제조 데이터를 한 체계로 묶는 실행력이다. AI의 다음 전장은 화면 안이 아니라 공장과 병원, 농장과 가정이다. 그 물리적 세계에서 성과를 증명할 때 한국의 AI 전략도 비로소 산업 전략이 된다.2026-06-29 16:06:27
-
![[데스크칼럼] 파업권 쥔 현대차 노조, 성과급 잔치가 먼저인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/26/20260626085648455594.jpg)
파업권 쥔 현대차 노조, 성과급 잔치가 먼저인가 [경제일보] 현대차 노조가 파업권을 쥐었다. 올해 임금협상에서 노조는 기본급 인상과 함께 전년도 순이익의 30%를 성과급으로 요구하고 있다. 조합원 투표는 파업 쪽으로 기울었고, 중앙노동위원회 조정도 멈췄다. 현대차 파업은 낯선 뉴스가 아니지만, 올해의 '공기'는 다르다. 기존 임단협이 '기본급 몇 원, 상여금 몇 퍼센트'의 문제였다면, 지금의 쟁점은 이익 배분 공식이다. '순이익의 30%'라는 숫자는 삼성전자와 SK하이닉스에서 불붙은 성과급 논쟁이 자동차 산업으로 넘어왔다는 신호다. 대기업 노조의 교섭 언어가 임금 인상률에서 이익 배분율로 바뀌고 있다. 노동의 몫을 말하는 일은 정당하다. 현대차의 실적은 현장의 땀 없이 만들어지지 않았다. 울산·아산·전주 공장의 생산라인, 품질을 붙든 숙련공, 납기를 맞춘 협력사, 해외 시장에서 브랜드를 지켜낸 임직원이 없었다면 오늘의 현대차도 없다. 불황기에는 고통 분담을 말하고, 호황기에는 미래 투자를 이유로 성과 공유를 미루는 기업은 신뢰를 얻기 어렵다. 노조가 성과급의 기준과 투명성을 요구하는 배경에는 그런 불신도 있다. 다만, 순이익의 30%를 성과급으로 요구하는 방식이 과연 지속 가능한지에 대해 생각해볼 필요가 있다. 현대차가 서 있는 자리는 '편안한 잔칫상'이 아니다. 전기차 수요는 예상보다 느리게 움직이고, 하이브리드 호황은 언제든 경쟁 심화에 흔들릴 수 있다. 미국 관세와 통상 불확실성은 손익계산서에 이미 부담을 남겼다. 중국 업체들은 가격으로 밀고 들어오고, 테슬라와 글로벌 완성차들은 소프트웨어 중심 차량, 자율주행, 로봇, 배터리 내재화 경쟁에 돈을 쏟고 있다. 현대차의 이익은 올해 성과급의 재원인 동시에 다음 10년 생존을 위한 실탄이다. 성과급 논쟁이 불편한 지점도 바로 이 부분이다. 순이익은 금고 속 현금 더미가 아니고, 이 순이익 안에는 미국 공장 투자, 전기차 플랫폼, 배터리 공급망, 소프트웨어 인력, 로봇과 AI, 협력사 지원, 주주환원, 미래차 연구개발이 포함돼 있다. 오늘 나눌 돈은 내일 싸울 돈이기도 하다. 교섭장에서 이 사실이 지워지면, 성과급은 보상이 아니라 미래 투자와의 경쟁이 된다. 올해 현대차 노조 요구에는 AI와 자동화에 대한 불안도 담겨 있다. 로봇은 더 똑똑해지고, 생산 데이터는 더 촘촘해지며, 소프트웨어가 자동차의 가치를 좌우하는 등 완성차 공장은 빠르게 바뀌고 있다. 이에 회사가 AI와 로봇을 도입해 변화를 꾀하는 과정에서 노동자들의 불안감은 고조될 수 밖에 없다. 하지만 이와 같은 불안감이 모든 요구의 정당성을 보장하지는 않는다. AI 전환이 불안하다면 필요한 것은 순이익 30%라는 숫자만이 아니라 직무 전환 계획, 재교육 시간의 유급 보장, 자동화 도입 전 고용영향 평가, 생산성 향상분의 합리적 공유, 협력사 노동자 보호, 고령 숙련공의 역할 재설계 등의 요구들이 나왔어야 한다. 미래차 시대의 노사 교섭은 돈의 크기보다 변화의 설계가 더 중요하다. 대기업 성과급 파업이 더 민감한 이유는 그 울림이 공장 담장을 넘기 때문이다. 현대차가 멈추면 1차 협력사만 흔들리는 것이 아니다. 2차·3차 협력사, 물류, 항만, 지역 상권까지 파장이 간다. 대기업 정규직의 성과급 요구가 커질수록 그 성과를 함께 만든 협력업체 노동자의 몫은 어디에 있는지도 묻게 된다. 성과급 잔치가 원청 정규직의 식탁에서 끝나면 산업 생태계의 신뢰는 약해진다. 이와 같은 맥락에서 현대차 노조도 더 큰 시야를 가져야 한다. 현대차 노조는 한국 노동운동의 상징 중 하나다. 그만큼 힘이 있고, 그만큼 책임도 크다. 순이익 30%를 요구할 수는 있다. 하지만 그 요구가 청년 구직자와 협력사 노동자, 주주와 소비자, 지역경제와 국가 산업전략 앞에서 어떻게 들릴지도 생각해야 한다. 권리는 고립돼 존재하지 않는다. 권리는 늘 다른 사람의 몫과 마주 선다. 회사 역시 책임에서 자유롭지 않다. 노조의 요구가 거칠다고만 말하기 전에, 성과 배분의 기준을 얼마나 투명하게 설명했는지 돌아봐야 한다. 경영진 보상과 주주환원은 어떻게 정해지고, 임직원 성과급은 어떤 원칙으로 결정되며, 미래 투자를 위해 얼마를 남겨야 하는지 숫자로 말해야 한다. “어렵다”는 말만으로는 부족하다. 현대차는 이미 세계적 기업이다. 세계적 기업이라면 보상 체계도 세계적 설득력을 가져야 한다. 지금 필요한 것은 서로를 이기는 협상이 아니다. 파업권은 압박 수단일 수 있지만, 그 자체가 성과는 아니다. 실제 파업이 벌어지면 노조는 힘을 보여줄 수 있고, 회사는 원칙을 말할 수 있다. 하지만 생산 차질과 브랜드 훼손, 협력사 부담과 고객 신뢰의 균열은 모두의 장부에 남는다. 파업 뒤에 남는 것은 승자의 깃발이 아니라 손실의 명세서일 가능성이 크다. 삼성전자 노사 합의 이후 대기업 노조들은 성과급의 새 기준을 찾고 있다. 이해할 수 있는 흐름이다. 반도체 호황의 과실을 본 노동자들이 보상을 요구하고, 자동차와 조선 노동자들이 자신들의 산업 호황을 근거로 같은 질문을 던지는 것은 자연스럽다. 다만 산업마다 체질이 다르고, 이익의 변동성도 다르며, 투자 사이클도 다르다. 삼성의 산식이 현대차의 산식이 될 수 없고, 반도체의 성과급 공식이 자동차와 조선의 표준이 될 수도 없다. 성과는 나눠야 한다. 그것이 시장경제의 신뢰다. 하지만 미래까지 나눠 먹어서는 안 된다. 그것이 산업의 상식이다. 이 두 문장 사이의 균형을 찾는 것이 올해 현대차 교섭의 본질이다. 현대차는 지금 단순한 임금협상장에 서 있지 않다. 전기차 캐즘, 중국차 공세, 미국 통상 압박, AI와 로봇 전환, 고령화와 정년 연장 요구가 한꺼번에 몰려오는 길목에 서 있다. 이런 때 성과급 논쟁이 모든 의제를 삼켜버리면 가장 중요한 질문이 사라진다. 현대차는 다음 10년에도 세계 시장에서 이길 수 있는가. 그 승리 안에 노동자의 자리는 어떻게 보장되는가. 노조는 파업권을 얻었다. 이제 더 어려운 선택이 남았다. 그 권리를 실제 파업으로 쓸 것인가, 아니면 더 나은 합의를 끌어내는 마지막 압박으로 남길 것인가. 회사도 선택해야 한다. 버티기로 시간을 살 것인가, 아니면 투명한 성과 배분과 미래 전환 계획을 내놓을 것인가. 현대차의 성과급 논쟁은 돈의 문제가 맞지만, 돈만의 문제는 아니다. 한국 제조업이 호황을 다루는 방식, 노동이 기술 전환을 받아들이는 방식, 기업이 성과와 미래를 동시에 설명하는 방식의 문제다. 성과급이 필요 없다는 말이 아니다. 성과급만으로 미래를 설명할 수 없다는 말이다. 파업권을 쥔 현대차 노조 앞에 놓인 것은 잔칫상이 아니라 갈림길이다. 성과를 나누되 투자의 숨통은 남기는 길, 자동화의 불안을 인정하되 변화 자체를 막지 않는 길, 대기업 정규직의 몫을 키우되 협력사와 미래세대의 몫을 지우지 않는 길이 필요하다. 그 길을 찾지 못하면 이번 파업권 확보는 노조의 힘을 보여준 장면으로는 남을 수 있다. 그러나 한국 자동차 산업의 품격을 높인 장면으로 기억되기는 어렵다. 현대차 노사 모두가 그 사실을 알고 있을 것이다. 그래서 아직 늦지 않았다. 파업권을 얻은 지금이야말로 파업을 피할 마지막 기회다.2026-06-26 08:57:41
-
![[아시아권 뉴스] 중국 AI, 모델 경쟁 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/24/20260624171947627702.jpg)
중국 AI, '모델 경쟁' 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다 [경제일보] 중국이 인공지능(AI)을 제조업과 소비시장, 공급망에 접목하는 데 힘을 쏟고 있다. 한때 중국 AI 업계는 수백 개 모델이 쏟아지는 ‘백모대전’으로 불렸다. 지금은 누가 더 큰 모델을 내놓느냐보다, 누가 공장과 행정, 유통 현장에 먼저 안착하느냐가 더 중요한 경쟁이 됐다. 중국계 대형언어모델의 사용량 증가는 이런 변화를 보여준다. 해외 개발자용 AI 모델 플랫폼인 오픈라우터(OpenRouter) 집계에 따르면 중국계 모델의 주간 토큰 호출량은 최근 18조8100억개를 기록하며 8주 연속 미국계 모델을 앞섰다. 토큰은 AI가 문장을 이해하고 만들어내는 단위다. 호출량이 늘었다는 것은 그만큼 많은 이용자가 중국 모델을 실제 서비스와 개발 업무에 사용했다는 뜻이다. 다만 이 수치를 세계 전체 AI 시장의 절대적 점유율로 받아들이기는 어렵다. 오픈라우터는 여러 AI 모델을 한곳에서 이용할 수 있게 한 플랫폼일 뿐, 모든 기업과 소비자의 AI 사용량을 담지는 못한다. 그럼에도 중국 모델의 사용량이 빠르게 늘어난 것은 분명하다. 가격이 상대적으로 낮고, 오픈소스 모델이 많으며, 중국 안팎의 기업들이 자사 서비스에 붙이기 쉽다는 점이 작용했다는 분석이 나온다. ◆ AI, 공장과 행정·유통 현장으로 중국 AI 업계가 주목하는 곳은 거대한 내수시장과 제조업 현장이다. 중국에는 행정 서비스부터 전자상거래, 배달, 금융, 공장 운영까지 AI를 적용할 수 있는 수요처가 넓게 깔려 있다. 소비자 서비스에 AI 챗봇을 붙이고, 공장에서는 설비 이상을 감지하며, 유통업체는 재고와 배송 경로를 조정하는 식이다. 중국 정부도 AI를 소비와 서비스업에 결합하는 정책을 내놓고 있다. 최근 중국 상무부는 AI를 상품과 서비스 소비에 접목하기 위한 17개 조치를 발표했다. 가전제품을 단순 전자기기에서 지능형 기기로 전환하고, 휴머노이드 로봇과 AI 기반 생활서비스 시장을 키우겠다는 내용이다. 이 과정에서 중국이 가진 제조업 기반은 강점으로 꼽힌다. AI 모델을 개발하는 데서 그치지 않고 센서, 통신장비, 로봇, 서버, 전력 설비를 한 공급망 안에서 조달할 수 있기 때문이다. AI 산업은 소프트웨어만으로 움직이지 않는다. 반도체와 데이터센터, 냉각장치, 전력망, 광통신, 로봇과 각종 전자부품이 함께 필요하다. ◆ 공급망박람회에 들어온 AI 중국국제공급망촉진박람회에서도 AI는 가장 눈에 띄는 분야였다. 올해 박람회는 기존 ‘디지털 기술 공급망’을 ‘디지털·지능 기술 공급망’으로 넓히고, 별도의 AI 전시구역도 만들었다. AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, AI 안경, AI 반도체 등이 한자리에 전시됐다. 박람회의 변화는 중국이 AI를 독립된 기술 산업이 아니라 공급망 전체를 바꾸는 도구로 본다는 점을 보여준다. AI 에이전트가 기업의 주문과 재고, 고객 응대를 맡고, 로봇이 물류센터와 공장에 들어가며, AI 안경 같은 기기는 소비재 시장으로 이어진다. 반도체와 클라우드, 데이터센터, 광통신 기업이 함께 움직여야 가능한 일이다. 글로벌 기업들이 중국 공급망을 쉽게 떼어낼 수 없는 이유도 여기에 있다. 중국은 세계 최대 제조업 국가이자 전기차와 배터리, 태양광, 풍력 설비 생산이 집중된 곳이다. AI 데이터센터와 전력 인프라, 첨단 제조업을 한꺼번에 늘리려면 중국의 생산 능력과 부품 조달망을 활용할 수밖에 없는 영역이 적지 않다. 물론 미국의 반도체 수출통제와 기술 규제는 중국 AI 산업의 부담이다. 고성능 AI 칩 확보에는 여전히 제약이 있다. 중국이 AI 모델의 이용량과 응용 서비스에서 성과를 내더라도, 최첨단 반도체와 핵심 장비에서는 미국 기업과의 격차를 줄여야 한다는 과제는 남아 있다. ◆ 맥도날드가 보는 중국 공급망 글로벌 소비기업의 움직임도 중국 시장의 성격이 바뀌고 있음을 보여준다. 맥도날드 중국 법인은 중국에서 쓰는 식재료의 90% 이상을 현지에서 조달하고 있다. 단순히 중국에 매장을 내는 수준을 넘어, 농축산물과 가공식품, 물류, 냉장유통을 현지 공급망 안에서 해결하는 방식이다. 맥도날드는 올해도 약 1000개 매장을 추가로 열 계획이다. 중국의 모든 성급 행정구역에 매장을 두게 되면서 앞으로는 베이징·상하이·광저우 같은 대도시보다 중소도시와 지방 시장의 비중이 더 커질 가능성이 있다. 매장 확장은 소비시장 공략이지만, 그 뒤에는 식재료 조달과 냉장물류, 배달, 모바일 주문 시스템이 함께 따라붙는다. 중국 시장에서 글로벌 기업이 보는 것은 소비자 수만이 아니다. 대규모 생산과 빠른 배송, 디지털 결제, 지역별 유통망을 한 번에 활용할 수 있다는 점도 중요하다. 중국의 소비 회복이 기대만큼 빠르지 않더라도, 기업들이 공급망 투자를 이어가는 이유다. 중국은 제조업 국가에서 AI 강국으로 단숨에 바뀌었다고 말하기는 어렵다. 첨단 반도체와 핵심 소프트웨어, 고급 인재 확보를 놓고는 여전히 미국과 경쟁해야 한다. 그렇지만 AI가 공장과 유통, 행정, 소비 서비스에 들어가는 속도만 놓고 보면 중국은 이미 큰 시험장을 갖고 있다. 중국이 노리는 것은 AI 모델 하나의 성능 경쟁이 아니다. 값싼 AI를 빠르게 보급하고, 제조업과 물류망에 연결해 산업 비용을 낮추며, 소비자 서비스까지 넓히는 일이다. 공급망과 내수시장을 함께 가진 나라만 할 수 있는 방식이다.2026-06-24 17:23:10
-
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
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[사설] 이재명 지지율 43.3%, 민심의 경고음을 들어야](https://image.ajunews.com/content/image/2026/08/11/20260811094725749473_518_323.png)