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해상풍력 덜고 반도체·AI 키운다…SK에코플랜트, 사업 재편 속도 [경제일보] SK에코플랜트가 해상풍력 하부구조물 사업을 하는 SK오션플랜트 지분을 4100억원에 매각한다. 이를 통해 해상풍력 사업 비중을 줄이는 대신 반도체와 인공지능(AI) 관련 인프라 사업에 역량을 집중하고 매각대금을 활용해 재무구조도 개선한다는 계획이다. SK에코플랜트는 디오션 컨소시엄과 SK오션플랜트 보유 지분 35.62%를 전량 매각하는 주식매매계약(SPA)을 체결했다고 1일 밝혔다. 매각 규모는 약 4100억원이다. SK오션플랜트는 해상풍력 하부구조물과 조선·해양 분야를 주요 사업으로 하는 기업이다. 회사는 지난 2021년 SK오션플랜트의 전신인 삼강엠앤티를 인수하면서 자회사로 편입한 뒤 해상풍력을 친환경 사업 포트폴리오의 한 축으로 육성해왔다. 이번 매각은 SK에코플랜트가 추진해온 사업 재편의 연장선이다. 회사는 SK그룹의 리밸런싱 기조에 맞춰 사업 구조를 조정하면서 최근 반도체와 AI 관련 인프라 분야의 비중을 높이고 있다. 성장성이 높은 사업에 자본과 역량을 집중하는 방식이다. SK에코플랜트는 앞으로 반도체·AI 첨단시설 구축과 반도체 소재, 산업용 가스 등을 아우르는 AI 인프라 솔루션 사업을 핵심 축으로 키울 방침이다. 지난 2년간 산업용 가스와 반도체 소재·모듈 관련 사업을 강화해왔으며 최근에는 초정밀 설비와 인프라 구축 역량을 결합하기 위해 SK에코엔지니어링을 합병했다. 재무구조 개선도 이번 지분 매각의 주요 목적이다. SK에코플랜트는 SK오션플랜트 지분 매각을 통해 확보한 자금을 차입금 상환 등에 활용할 예정이다. 사업 포트폴리오를 단순화하면서 차입 부담도 동시에 낮추겠다는 구상이다. SK에코플랜트는 기존 건설·환경·에너지 중심 사업 구조에서 반도체와 AI 관련 산업 인프라를 중심으로 무게중심을 옮기고 있다. SK오션플랜트 매각과 SK에코엔지니어링 합병이 잇따라 진행되면서 앞으로 추가적인 자산 조정과 사업 재편 여부에도 관심이 쏠린다. SK에코플랜트 관계자는 “반도체·AI 등 AI 인프라 중심 비즈니스 모델의 차별적 경쟁력을 지속 강화하고 재무건전성을 높여 나갈 것”이라고 말했다.2026-09-01 08:29:50
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![[사설] AI 시대 전력은 산업의 쌀이다…원전 확대 더 미룰 시간 없다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/28/20260828171552969101.jpg)
AI 시대 전력은 산업의 쌀이다…원전 확대 더 미룰 시간 없다 [경제일보] 반도체와 인공지능(AI)이 대한민국 경제의 미래를 이끌 핵심 성장동력으로 떠오르면서 전력 확보가 국가 경쟁력의 최우선 과제로 부상하고 있다. AI 데이터센터와 첨단 반도체 공장은 막대한 전력을 24시간 안정적으로 공급받아야 가동할 수 있다. 국가 차원의 대형 산업 프로젝트까지 본격화하면 2040년 최대 전력 수요가 대형 원전 19기 분량만큼 늘어날 것이라는 전망도 나온다. 이제 전력은 산업을 뒷받침하는 단순한 보조 인프라가 아니다. 반도체·AI 시대의 승패를 가르는 핵심 생산요소다. 그런데 우리의 에너지 정책은 아직도 과거의 이념적 대립에서 완전히 벗어나지 못하고 있다. 원전이냐 재생에너지냐를 놓고 양자택일식 논쟁을 반복하는 사이 세계는 이미 다음 단계로 나아가고 있다. 미국과 유럽, 중국 등 주요국은 AI와 첨단 제조업 경쟁에 대응해 원전과 재생에너지를 함께 확대하고 송전망과 에너지저장장치(ESS) 등 전력 인프라를 국가 전략 차원에서 재편하고 있다. 가장 먼저 인정해야 할 것은 전력 수요의 현실이다. AI는 막대한 전력을 필요로 하는 산업이다. 대규모 데이터센터의 전력 소비는 일반적인 제조업 시설과 비교하기 어려울 정도로 크다. 반도체 공장 역시 순간적인 전력 품질 저하나 정전이 생산 차질과 막대한 피해로 이어질 수 있는 대표적인 전력 다소비 산업이다. 전력은 값싸기만 해서 되는 것이 아니라 안정적이고 예측 가능해야 한다. 재생에너지가 필요 없다는 이야기가 아니다. 태양광과 풍력은 탄소중립을 위한 중요한 수단이며 앞으로도 확대할 필요가 있다. 문제는 재생에너지만으로 모든 전력 수요를 해결할 수 있다고 보는 것이다. 햇빛과 바람은 인간의 계획표에 따라 움직이지 않는다. 날씨와 계절에 따라 발전량이 달라지는 재생에너지는 대규모 저장 기술과 보완 전원, 안정적인 전력계통이 함께 갖춰져야 한다. 국토가 좁고 전력 소비가 수도권과 산업단지에 집중된 한국의 현실에서는 더욱 그렇다. 결국 필요한 것은 에너지원 간 소모적인 대결이 아니라 현실적인 조합이다. 재생에너지는 적극 확대하되 안정적인 전력 공급을 담당할 원전을 확보하고 가스발전과 ESS 등 보완 전원을 적절히 조합해야 한다. 탄소중립과 산업 경쟁력, 에너지 안보라는 목표를 동시에 달성하려면 원전은 중요한 전략 자산으로 활용할 필요가 있다. 더 시급한 것은 시간이다. 원전 한 기를 짓는 데는 부지 선정과 인허가, 주민 수용성 확보, 건설까지 오랜 시간이 걸린다. 송전망 확충 역시 마찬가지다. 오늘 전력 부족이 예상된다고 해서 내일 발전소를 세울 수는 없다. 2040년의 전력 수요를 지금부터 준비하지 않으면 2030년대 중반에 이르러서는 선택지가 크게 줄어들 수 있다. 발전소를 지어 놓고도 전기를 보내지 못하는 일도 반복돼서는 안 된다. 신규 원전과 재생에너지 확대만큼 중요한 것이 송전망이다. 전력 생산지와 소비지를 연결하는 초고압 송전망과 지역별 분산형 전력망, 대규모 ESS와 스마트그리드 구축을 함께 추진해야 한다. 전력망은 도로·항만·철도 못지않은 국가 기간 인프라다. 주민 반대와 인허가 지연으로 사업이 수년씩 표류한다면 세계 반도체·AI 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다. 정책의 일관성도 절대적이다. 정권이 바뀔 때마다 탈원전과 원전 확대를 반복하는 에너지 정책으로는 어느 기업도 장기 투자를 결정하기 어렵다. 발전소 하나를 짓는 데 수십 년을 내다봐야 하는 산업에서 5년짜리 정치 논리가 50년짜리 에너지 전략을 흔들어서는 안 된다. 여야와 정부, 산업계가 정권의 이해를 떠나 초당적인 국가 에너지 전략에 합의해야 하는 이유다. 전력 부족은 성장의 속도를 늦추는 정도로 끝나지 않는다. 투자할 공장과 데이터센터가 있어도 전력이 부족하면 기업은 해외로 눈을 돌릴 수밖에 없다. 반대로 안정적이고 경쟁력 있는 전력을 공급할 수 있다면 글로벌 기업과 첨단산업을 끌어들일 수 있다. 앞으로 기업의 투자 입지 결정에서 안정적인 전력 공급 여부는 세금과 규제 못지않은 핵심 조건이 될 것이다. 전기는 AI 시대의 ‘산업의 쌀’이다. 쌀이 부족한 나라가 산업화를 꿈꾸기 어렵듯 안정적인 전력 없이 반도체와 AI 강국을 논하는 것은 공허하다. 이제 원전과 재생에너지의 진영 논쟁을 끝내야 한다. 안전성을 전제로 원전을 확대하고 재생에너지와 ESS를 적극 활용하면서 송전망과 전력계통을 획기적으로 확충해야 한다. 2040년의 전력 위기는 2040년에 해결할 수 없다. 발전소와 송전망은 위기가 닥친 뒤 만드는 시설이 아니기 때문이다. 지금 결정을 미루면 미래에는 선택할 수 있는 길 자체가 사라질 수 있다. 정부와 정치권은 원전 한 기를 둘러싼 소모적 논쟁에 매달릴 것이 아니라 대한민국의 산업 지도를 지탱할 장기 전력 수급 계획부터 다시 세워야 한다. AI와 반도체 강국을 원한다면 그에 걸맞은 전력을 준비해야 한다. 산업 경쟁력은 구호가 아니라 전력에서 시작된다. 원전 확대와 재생에너지의 현실적 조화, 이를 뒷받침할 전력망 혁신이야말로 대한민국이 미래 산업 패권 경쟁에서 갖춰야 할 가장 기본적인 국가 인프라다.2026-08-28 17:16:40
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반도체·AI 인프라에 힘 싣는 SK에코플랜트…엔지니어링 자회사 합병 [경제일보] SK에코플랜트가 100% 자회사인 SK에코엔지니어링을 흡수합병하고 반도체 생산시설과 AI 데이터센터 등 인공지능(AI) 인프라 사업 역량을 한데 모은다. 설계부터 시공·사업관리까지 분산돼 있던 프로젝트 수행 기능을 통합해 대형 첨단산업 시설 수주 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. SK에코플랜트는 공시를 통해 SK에코엔지니어링을 흡수합병한다고 27일 밝혔다. 합병기일은 오는 12월 1일이다. 이번 합병은 AI 인프라를 중심으로 사업 구조를 재편하는 과정의 일환이다. 반도체 팹(FAB)과 AI 데이터센터 신규 투자 및 증설이 늘어나는 가운데 자회사에 있던 엔지니어링 역량을 본사로 가져와 프로젝트 수행 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. SK에코엔지니어링은 복합화력과 열병합발전, 터미널 등 국내외 에너지 인프라를 비롯해 배터리와 리튬이온배터리 분리막(LiBS), 바이오 등 첨단 산업플랜트 분야 사업을 수행해왔다. 합병 이후에는 SK에코엔지니어링의 설계·엔지니어링 역량과 SK에코플랜트의 시공·사업관리 기능을 하나의 체계로 묶는다. 특히 반도체 생산공장과 AI 데이터센터는 초기 설계부터 설비 구축, 시공까지 각 공정이 긴밀하게 연계되는 만큼 조직 통합을 통해 사업 초기 단계부터 원가와 공기를 함께 관리한다는 계획이다. SK에코플랜트는 이를 통해 프로젝트 수행 과정의 효율성을 높이는 동시에 대형 프로젝트 입찰에서 설계·조달·시공을 아우르는 대응력을 강화할 수 있을 것으로 보고 있다. 양사에 나뉘어 있던 인력과 수행 경험을 통합해 수주 이후 사업관리와 수익성까지 함께 높이는 것이 목표다. SK에코플랜트 관계자는 “이번 합병은 조직 통합을 넘어 SK그룹의 ‘AI 풀스택’ 전략에 발맞춰 AI 인프라 생태계의 핵심 파트너 입지를 공고히 하기 위한 전략적 선택”이라며 “통합 시너지 기반 ‘AI 인프라 솔루션’ 기업 전환을 가속화하고 AI 인프라 수주 경쟁력을 강화해 수익 중심 성장을 지속할 것”이라고 말했다.2026-08-27 17:42:08
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'시총 800억 달러' 美 첨단기업 코히런트, 베트남 투자 확대…동나이(Dong Nai)에 생산거점 추가 시가총액 약 800억 달러(약 107조원) 규모의 미국 첨단 소재·광학 기술 기업 코히런트(Coherent)가 베트남 투자를 확대하며 생산 거점을 추가로 확보했다. 25일 베트남 현지 매체 바오다우뜨(Báo Đầu tư)에 따르면 글로벌 부동산 컨설팅업체 사빌스 베트남(Savills Vietnam)은 최근 코히런트가 베트남 동나이성 뇨짝2 KTG 산업단지(KTG Industrial Nhơn Trạch 2)에 약 3만㎡ 규모의 공장을 임차하는 계약을 체결하는 과정에서 자문을 제공했다고 밝혔다. 이번에 임차한 공장은 부스테드&KTG 인더스트리얼 매니지먼트(BKIM)가 운영하는 기성 임대공장(Ready-Built Factory)으로, 코히런트의 동나이성 내 두 번째 생산 거점이 될 예정이다. 코히런트의 이번 투자는 베트남이 전자·첨단기술 제조 분야의 새로운 거점으로 부상하는 가운데 글로벌 기술기업의 현지 생산 확대가 이어지고 있다는 점에서 주목된다. 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 코히런트는 전 세계 20여 개국에서 반도체, 통신, 데이터센터, 산업용 첨단 소재와 광학 부품 등을 공급하는 기업이다. 최근에는 인공지능(AI) 인프라 투자가 확대되고 고속 광통신망 수요가 늘면서 성장세를 이어가고 있다. 여기에 엔비디아(Nvidia)가 20억 달러 규모의 투자를 단행하면서 기업 가치도 크게 높아졌다. 사빌스는 코히런트의 동나이성 투자가 베트남 남부 지역이 첨단 제조업 거점으로서 경쟁력을 높이고 있음을 보여주는 사례라고 평가했다. 동나이성은 호찌민시와 인접한 데다 깟라이항과의 접근성이 높고, 건설 중인 롱탄 국제공항과도 가까워 베트남 남부 핵심 경제권 가운데 하나로 꼽힌다. 존 캠벨(John Campbell) 사빌스 베트남 산업서비스 총괄은 “과거에는 베트남 북부가 전자제품 제조 중심지였지만 최근에는 글로벌 기술기업들의 남부 지역 투자 관심도 높아지고 있다”며 “코히런트의 이번 결정은 롱탄공항과 제3순환도로 등 대형 인프라 사업과 우수한 인력, 산업 생태계를 갖춘 동나이성에 대한 신뢰를 보여준다”고 말했다. 이번 투자에서 직접 공장을 새로 건설하는 대신 기성 임대공장을 선택한 점도 눈에 띈다. 반도체와 AI, 광학 등 기술 변화가 빠른 첨단 산업에서는 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 생산시설을 신속하게 가동해 시장 변화에 대응하는 것이 중요하기 때문이다. 업계에서는 글로벌 IT 기업들이 공급망 재편과 생산기지 다변화를 추진하는 가운데 코히런트의 투자 확대가 베트남의 투자 경쟁력을 보여주는 긍정적인 신호라고 평가하고 있다. 특히 이번 사례는 베트남이 단순 조립·가공 중심의 생산기지를 넘어 반도체와 AI, 광학 등 고부가가치 첨단기술 제조 분야로 산업 기반을 확대하고 있다는 점에서 의미가 있다는 분석이다.2026-08-25 17:42:05
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코스피, 美 반도체 약세 여파 2%대 하락 출발…장중 4%대 낙폭 [경제일보] 삼정전자와 SK하이닉스의 약세가 지속되며 코스피가 하락 출발했다. 간밤 뉴욕증시에서 반도체·인공지능(AI) 관련주가 약세를 보인 영향으로 풀이된다. 25일 한국거래소에 따르면 이날 코스피는 전장보다 161.03포인트(2.40%) 내린 6535.93으로 출발했다. 지수는 이후 낙폭이 더 커지며 오전 9시 20분 전장보다 260.44포인트(3.89%) 내린 6436.52를 기록했다. 장중 한때는 6408.82(-4.30%)까지 밀리며 6400선도 위협받았지만 이후 낙폭이 줄어 오전 9시 40분 코스피는 전장보다 168.07포인트(2.51%) 내린 6528.89로 집계됐다. 같은 시간 유가증권시장에서 개인은 7628억원, 기관은 1865억원 순매수했다. 반면 외국인은 1조1240억원 순매도했다. 외국인은 이날까지 3거래일 연속 순매도를 이어갔다. 국내 증시 대장주 삼성전자와 SK하이닉스는 동반 하락했다. 오전 9시 40분 삼성전자는 전장 대비 7500원(2.92%) 내린 24만9500원에 거래됐다. 장 초반 24만5000원(-4.67%)까지 밀렸다가 낙폭을 다소 줄인 모습이다. SK하이닉스는 9만500원(5.42%) 급락한 158만500원을 기록했다. 그 외 코스피 시가총액 상위 10개 종목 중에서는 △SK스퀘어(-5.30%) △삼성전기(-3.72%) △LG에너지솔루션(-3.04%) △삼성전자우(-1.53%) △삼성바이오로직스(-0.83%)가 동반 하락했다. 삼성물산은 보합(0.00%)을 나타냈다. 반면 현대차(0.12%)와 KB금융(1.23%)은 상승했다. 국내 증시 하락은 간밤 뉴욕증시 여파로 풀이된다. 24일(현지시간) 뉴욕증시 3대 지수는 혼조 마감했다. 다우존스30 산업평균지수는 0.26% 올랐지만 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수와 나스닥 종합지수는 각각 0.28%, 0.76% 내렸다. 특히 반도체와 AI 관련 기술주 약세가 크게 영향을 끼친 것으로 보인다. 실적 발표를 앞둔 엔비디아는 24일(현지시간) 2.91% 떨어지며 7거래일 연속 하락했다. 필라델피아 반도체지수도 2.70% 내렸다. 중국 메모리 업체 창신메모리(CXMT)에 이어 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)까지 기업공개(IPO)를 신청했다는 소식도 반도체 종목 하락에 영향을 미친 것으로 분석된다. AI 데이터센터를 둘러싼 미국 정치권의 규제 압박, 도널드 트럼프 행정부의 대이란 추가 경제 제재도 투자 심리를 위축시킨 요인으로 꼽힌다. 대내적 요인 중에서는 삼성전자와 SK하이닉스 주주환원책에 대한 실망감 또한 원인으로 분석된다. 한편 코스닥 지수도 하락 출발했다. 이날 코스닥은 전장보다 6.40포인트(0.79%) 내린 806.93으로 개장했다. 지수는 이후 낙폭이 커지며 9시 40분 전장보다 18.93포인트(2.33%) 내린 794.40을 기록해 800선이 무너졌다. 이날 같은 시간 코스닥 시장에서 개인은 1045억원 순매수했다. 반면 외국인과 기관은 각각 442억원, 516억원 순매도했다. 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 전 거래일 대비 2.1원 내린 1380.3원으로 주간 거래를 시작했다.2026-08-25 10:27:46
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KT, '모두의 AI' 풀스택 승부수…국산 NPU부터 국민 서비스까지 잇는다 [경제일보] KT가 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 국산 AI 반도체부터 AI 모델·플랫폼, 클라우드·네트워크까지 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략으로 도전장을 냈다. 단순히 여러 AI 기업을 모으는 데 그치지 않고 각사의 기술을 하나의 서비스 체계로 연결해 실제 국민이 사용하는 AI 서비스로 구현하겠다는 구상이다. AI 모델 경쟁이 인프라와 서비스 운영 능력을 포함한 종합 경쟁으로 확대되는 가운데 KT가 통신·클라우드 사업자로서 강점을 내세운 셈이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘전 국민 AI 서비스 보편적 활용 지원’ 사업은 국산 AI 모델을 기반으로 국민 누구나 AI 서비스를 쉽고 부담 없이 이용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 당초 8월 11일까지였던 공모는 수정 공고를 거쳐 18일 마감됐으며, SK텔레콤·KT·카카오 등 6개 컨소시엄이 제안서를 제출했다. 아직 사업자가 선정된 것은 아니며, 각 컨소시엄이 어떤 서비스와 기술을 제시했는지가 향후 경쟁의 핵심이 될 전망이다. ◆ 리벨리온부터 업스테이지까지…‘국산 AI 스택’ 결집 KT 컨소시엄의 인프라 영역에는 리벨리온, 래블업, 베슬AI코리아가 참여한다. 리벨리온은 국산 신경망처리장치(NPU), 래블업은 AI 컴퓨팅 자원 운영, 베슬AI코리아는 AI 개발·운영 플랫폼을 담당한다. 여기에 업스테이지, 모티프테크놀로지스, NC AI, 솔트룩스, 액션파워 등 AI 모델·플랫폼 기업들이 합류했다. KT는 전국 통신망과 클라우드·데이터센터, 대규모 서비스 운영 경험을 바탕으로 이 기술들을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하는 역할을 맡는다. KT가 이처럼 인프라부터 모델까지 한꺼번에 묶은 것은 ‘모두의 AI’ 사업의 성격 때문이다. 일반적인 기업용 AI 사업이라면 특정 모델이나 솔루션의 성능이 중요하지만, 전 국민을 대상으로 하는 서비스는 수많은 이용자가 동시에 접속해도 안정적으로 작동해야 한다. 모델 성능뿐 아니라 GPU·NPU 자원 배분, 추론 비용, 네트워크 품질, 보안과 개인정보 보호, 장애 대응까지 하나의 운영 체계에서 관리해야 한다. 특히 국산 NPU를 실제 대규모 서비스에 적용할 수 있는지도 중요한 시험대다. 그동안 국내 AI 반도체 기업들은 기술력을 확보했지만 대규모 상용 서비스에서 성능과 안정성을 검증할 기회가 제한적이었다. 국민 대상 AI 서비스가 구축되면 국산 NPU가 실제 사용 환경에서 경쟁력을 입증할 수 있는 기회가 될 수 있다. ◆ 승부처는 ‘AI 오케스트레이션’…KT가 노리는 역할 KT가 강조하는 ‘AI 오케스트레이션’은 이 컨소시엄의 차별화 포인트다. 서로 다른 AI 모델과 컴퓨팅 자원을 서비스 목적에 맞춰 조합하고 관리하는 방식이다. 하나의 AI 모델에 모든 기능을 맡기는 것이 아니라 질문의 성격과 작업 난이도, 비용 등에 따라 적합한 모델과 인프라를 선택하는 구조다. 이는 AI 시장이 단순한 ‘최고 성능 모델’ 경쟁에서 실제 업무를 수행하는 에이전트와 서비스 경쟁으로 넘어가는 흐름과도 맞닿아 있다. 정부 사업 역시 모델 하나를 개발하는 것보다 국민 생활과 연결되는 검색·쇼핑·주거·교육·금융 등 다양한 서비스를 실제 이용환경에서 구현하는 것이 중요하다. 앞서 KT가 공개한 컨소시엄에는 다음, 무신사, 직방, EBS, BC카드 등 생활 밀착형 서비스 기업도 참여하고 있다. KT 입장에서는 이번 사업이 단순한 정부 사업 수주 이상의 의미를 갖는다. 통신사의 AI 전환 전략에서 가장 어려운 과제 가운데 하나가 AI 기술을 실제 고객이 돈을 내고 사용하는 서비스로 연결하는 것이기 때문이다. KT는 이미 클라우드·데이터센터와 AX 사업을 확대하고 있는 만큼 ‘모두의 AI’를 통해 국산 AI 모델과 인프라를 실제 대규모 서비스에서 운영한 경험까지 확보할 경우 향후 공공·금융·기업 시장에서 새로운 사업 기회를 만들 수 있다. 결국 이번 경쟁에서 중요한 것은 참여 기업의 숫자가 아니다. 국산 AI 모델과 NPU를 실제 국민 서비스에서 얼마나 안정적으로 돌리고, 이를 지속 가능한 비용 구조로 운영할 수 있느냐가 관건이다. KT가 내세운 AI 풀스택과 오케스트레이션 전략이 실제 서비스 품질과 운영 효율로 이어질 경우 통신사를 넘어 ‘AI 인프라·서비스 운영자’로서의 입지를 강화할 수 있을 전망이다. 이진형 KT AX사업부문 AX사업본부장 상무는 “국내 AI 전문기업들의 기술력과 KT의 운영 경험을 결합해 국민 누구나 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 이용할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 말했다.2026-08-23 16:30:00
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![[사설] 중국 반도체·AI의 돈은 어디서 왔나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/14/20260814171438822566.jpg)
중국 반도체·AI의 돈은 어디서 왔나 [경제일보]주룽지 전 중국 총리가 지난 12일 97세로 세상을 떠났다. 1991년 부총리에 오른 뒤 경제정책을 이끌었고 1998년부터 2003년까지 총리를 지냈다. 국유기업을 대대적으로 정리하고 세제를 개편했으며 금융권의 부실을 털어냈다. 중국의 세계무역기구(WTO) 가입을 이끈 인물이기도 하다. 중국을 세계의 공장으로 밀어 올린 개혁가라는 평가가 있는가 하면 대규모 실업과 지방재정 악화의 책임에서 자유롭지 못하다는 비판도 따른다. 30여 년이 지난 지금 주룽지를 다시 들여다볼 이유는 중국 경제의 과거를 평가하기 위해서만은 아니다. 중국이 반도체와 인공지능(AI)에 막대한 돈을 장기간 쏟아부을 수 있는 국가의 자금 동원 능력이 어떻게 만들어졌는지를 거슬러 올라가면 그의 개혁과 만나게 된다. 원문이 중국 반도체 산업의 연원을 추적하면서 분세제와 국유기업·금융 개혁에 주목한 이유도 여기에 있다. 1994년 분세제(分税制) 개혁 전까지 중국 중앙정부의 재정 형편은 지금의 이미지와 크게 달랐다. 1993년 중앙정부가 가져가는 재정수입은 전체의 22%에 그쳤다. 지방이 세금의 대부분을 거둬 쓰면서 중앙정부는 전국 단위의 경제정책을 밀어붙일 돈이 부족했다. 주룽지는 중앙세와 지방세를 다시 나누고 부가가치세에 해당하는 증치세의 75%를 중앙 몫으로 돌렸다. 이듬해 중앙정부의 세입 비중은 55.7%로 뛰었다. 중앙정부의 곳간이 커지자 경제를 움직이는 힘도 달라졌다. 지역별 이해관계에 끌려다니지 않고 전국을 상대로 산업정책을 펼칠 재정 능력이 생겼다. 중앙의 재정력이 커진 만큼 지방정부가 짊어진 부담도 늘었다. 세입은 중앙으로 넘어갔는데 교육·의료를 비롯해 지방이 맡아야 할 지출은 그대로 남은 분야가 많았다. 세계은행도 1994년 개혁이 중앙정부의 세입 비중을 끌어올리는 데 성공한 반면 중앙과 지방 사이의 재정 불균형을 키웠다고 평가했다. 지방정부는 부족한 돈을 다른 곳에서 찾아야 했다. 토지와 부동산 개발에 기대고 각종 예산외 수입을 늘리는 방식이 뒤따랐다. 오늘날 중국을 짓누르는 지방부채와 부동산 문제를 1994년 개혁 하나의 탓으로 돌릴 수는 없지만, 지방정부의 재정 운용을 바꾼 중요한 계기였던 것은 부정하기 어렵다. 중앙정부가 강력한 산업정책을 펼칠 힘을 얻는 동안 지방에서는 다른 문제가 자라난 셈이다. 주룽지의 개혁은 재정에 머물지 않았다. 그는 ‘큰 것은 잡고 작은 것은 놓는다’는 ‘좡다팡샤오(抓大放小)’ 정책 아래 경쟁력이 떨어지는 국유기업을 정리하고 대형 국유기업에 국가 역량을 집중했다. 이 과정은 혹독했다. 국제통화기금(IMF)에 따르면 국유기업에서 1998년부터 2000년까지 약 1600만 명이 일자리를 잃었다. 비효율을 걷어낸 대가를 노동자와 그 가족들이 고스란히 떠안았다. 은행도 바꿨다. 지방정부의 영향 아래 있던 금융기관의 자금 배분 권한을 중앙으로 가져오고 부실채권을 정리했다. 세금을 중앙으로 모으고 금융의 돈줄도 중앙정부가 관리하는 체제가 자리 잡기 시작했다. 주룽지가 특정 반도체 기업이나 AI 산업을 염두에 두고 이런 개혁을 했다고 볼 근거는 없다. 그가 만든 것은 중앙정부가 필요하다고 판단한 분야에 장기간 돈을 투입할 수 있는 국가의 능력이었다. 그 힘이 20여 년 뒤 반도체에서 모습을 드러냈다. 중국은 2014년 국가집적회로산업투자기금, 이른바 ‘반도체 대기금’을 만들었다. 2019년 2기에 이어 2024년에는 등록자본 3440억 위안 규모의 3기 펀드가 출범했다. 중국 재정부가 최대 주주로 참여했고 공상은행·건설은행·농업은행·중국은행·교통은행 등 대형 국유은행도 자금을 댔다. 1기 1387억 위안, 2기 2040억 위안에 이어 국가 차원의 투자가 계속되고 있다. 반도체처럼 투자 규모가 크고 자금 회수에 오랜 시간이 걸리는 산업에서는 이런 힘이 무섭다. 한두 해 적자가 났다고 투자를 끊지 않고 국가가 필요하다고 판단하면 10년 이상 돈을 넣을 수 있다. 민간기업이 감당하기 어려운 위험을 정부와 국유금융기관이 떠받친다. 지방정부들도 토지와 보조금, 투자기금을 들고 뛰어들었다. 중국 반도체 산업을 중앙정부 하나의 작품으로 보기 어려운 이유다. 원문에서 CXMT와 YMTC, SMIC 등의 성장 과정에 지방정부의 역할을 함께 살핀 것도 같은 맥락이다. 문제도 뒤따랐다. 중앙정부가 특정 산업을 키우겠다고 하면 지방정부들이 비슷한 사업에 한꺼번에 뛰어들었다. 기술과 인력이 부족한 지역까지 공장 건설에 나섰고 부실과 중복투자가 생겼다. 반도체 투자 과정에서는 기술 사기와 파산 사례까지 나왔다. AI에서도 각 지역이 데이터센터와 지능형 컴퓨팅 시설 유치 경쟁에 나서면서 비슷한 우려가 제기되고 있다. 정부가 장기 투자를 밀어붙일 수 있다는 장점이 투자 방향을 잘못 잡으면 손실까지 키울 수 있다는 얘기다. 주룽지 시대와 지금의 중국은 사정도 많이 달라졌다. 당시 중국에는 값싼 노동력과 빠른 성장, 해외 자본 유입이라는 조건이 있었다. 지금은 부동산 침체와 지방정부 부채를 안고 있고 미국의 첨단기술 수출 규제에도 맞서야 한다. 돈을 모아 한 산업에 집중하는 방식만으로 해결하기 어려운 문제가 늘었다. 과거에 효과를 냈던 국가 주도의 투자 방식이 앞으로도 같은 결과를 낼 것이라고 장담하기 어려운 이유다. 중국의 경험은 한국에도 남의 일이 아니다. 우리 역시 반도체와 AI, 첨단 제조업을 국가전략산업으로 정하고 막대한 정책자금을 투입하고 있다. 지방자치단체들은 기업과 공장, 데이터센터를 유치하려고 경쟁한다. 규모와 체제는 다르지만 정부가 전략산업을 정하고 재정과 금융을 동원한다는 점에서는 중국이 겪었던 성공과 실패를 살펴볼 가치가 있다. 원문이 중국 산업정책의 흐름을 한국의 반도체·AI·제조업 전략과 연결한 것도 이 때문이다. 중국에서 가져올 것은 투자 규모를 키우는 방법이 아니다. 반도체와 AI처럼 오랫동안 돈이 들어가는 산업에 자금이 끊기지 않게 할 제도가 있는지부터 따져야 한다. 중앙정부와 지방정부가 서로 비슷한 사업에 돈을 붓는 일은 없는지, 기술도 없는 사업이 정책이라는 이름으로 살아남고 있지는 않은지도 살펴야 한다. 실패가 확인된 사업을 정리하지 못하면 지원금은 산업을 키우는 돈이 아니라 부실기업을 연명시키는 돈으로 바뀐다. 주룽지의 개혁은 중국 정부가 국가의 돈을 모으고 움직이는 방식을 바꿨다. 그 힘은 제조업 성장과 반도체 투자에 밑천이 됐지만 지방부채와 부동산 의존, 과잉투자라는 문제도 함께 남겼다. 국가가 산업을 키운 성공 사례만 보고 투자 규모부터 따라갈 일이 아니다. 반도체와 AI에 국가의 미래를 건 한국이라면 중국이 어디에 돈을 썼는지만 볼 것이 아니라 어디서 돈을 잃었는지도 봐야 한다. 산업정책의 실력은 예산을 크게 잡는 데서 드러나는 것이 아니라, 오래 투자할 곳과 그만둘 곳을 제대로 가려내는 데서 드러난다.2026-08-14 17:16:46
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/11/20260811112133615926.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ③정부편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대를 맞아 정부의 역할도 달라지고 있다. 과거 정부 역할이 산업 지원과 규제 정비에 집중됐다면, AI 시대에는 데이터, 전력망, 인재, 안전망, 소비자 보호, 공공서비스, 국가 안보까지 포괄하는 종합 설계 능력이 중요해졌다는 평가가 나온다. AI가 기업의 생산 방식과 소비자의 생활 방식을 동시에 바꾸면서 정부도 단순한 규제자나 투자자를 넘어 국가 운영체제의 설계자로서 역할을 맡아야 한다는 목소리가 커지고 있다. 산업 진흥, 규제 설계, 인프라 구축, 인재 양성, 소비자 보호를 따로 볼 것이 아니라 하나의 국가 전략으로 묶어야 한다는 것이다. 11일 정부와 관련 업계에 따르면 AI는 이미 산업정책의 핵심 축으로 올라섰다. 과학기술정보통신부는 지난달 16일 청와대 업무보고에서 AI 데이터센터(AIDC), 피지컬 AI, K-반도체를 3대 메가프로젝트로 제시하고, 해외 투자 유치를 포함해 총 550조원 규모의 민간투자로 기가와트급 초거대 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. 내년부터는 예약과 결제 등 실제 업무를 수행하는 AI 에이전트로 서비스를 고도화해 ‘1인 1 AI 에이전트’ 시대를 열겠다는 목표도 내놨다. AI 제도 정비도 본격화되고 있다. 한국은 올해 1월 22일 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)을 시행했다. 이 법은 AI 연구개발과 학습용 데이터 구축, AI 활용 확산, 창업 지원, 인재 양성, 데이터센터 구축 지원 등의 근거를 담고 있다. 동시에 고영향 AI에 대한 투명성, 안전성, 인간 감독 등 신뢰 확보 장치도 포함했다. 한 AI업계 관계자는 “AI 산업은 속도가 생명인 만큼 과도한 규제는 부담이 될 수 있다”면서도 “설명 책임과 안전장치가 없으면 소비자와 시장의 신뢰를 잃을 수 있어 산업 진흥과 신뢰 구축을 동시에 설계하는 정부 역할이 중요해졌다”고 말했다. ◆AI 산업정책, 지원금 경쟁으로 끝나선 안 돼 정부의 AI 산업정책은 대규모 투자 계획을 중심으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체는 AI 서버와 데이터센터의 핵심 인프라이고, 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 제조 자동화와 연결된다. AI 데이터센터는 모든 AI 서비스의 기반이 되는 컴퓨팅 인프라다. 정부가 이 세 분야를 묶어 국가 프로젝트로 제시한 것은 AI를 단순한 소프트웨어 산업이 아니라 제조업, 에너지, 지역경제, 안보가 결합된 복합 산업으로 보고 있다는 의미로 풀이된다. 다만 대형 프로젝트가 성과로 이어지려면 재정 투입과 세제 지원만으로는 한계가 있다는 평가가 많다. 데이터센터 입지, 전력망 확충, 용수 확보, 지역 주민 수용성, 전문 인력 공급이 함께 해결돼야 한다는 것이다. 로이터통신은 지난달 21일 정부가 수도권 밖 호남에 조성하려는 반도체 산업단지를 두고 대규모 전력·용수 수요와 지역 주민 반발이 주요 과제로 떠오르고 있다고 보도했다. 해당 산업단지 조성에는 800조원 이상이 투입될 것으로 추산되며, 계획대로면 4개 반도체 공장의 전력 수요만으로도 광주·전북·전남 지역의 현재 연간 전력 소비량의 70∼80%에 이를 것이라는 분석도 나왔다고 로이터는 전했다. 한 반도체 업계 관계자는 “데이터센터와 반도체 클러스터는 기업 투자만으로 완성되지 않는다”며 “전력망, 용수, 도로, 대학 인력, 지역 민원 조정까지 정부가 함께 풀어야 실제 착공과 운영이 가능하다”고 말했다. ◆데이터·전력·인재가 새 국가 인프라로 부상 AI 시대의 국가 인프라는 도로와 항만, 공항에만 머물지 않는다는 인식이 확산하고 있다. 데이터, 클라우드, GPU, 전력망, 고급 인재가 새로운 국가 인프라로 떠오르고 있다는 평가다. AI 모델을 개발하고 운영하려면 대규모 학습 데이터와 안정적인 컴퓨팅 자원, 막대한 전력이 필요하다. 이 때문에 AI 정책은 과학기술 정책인 동시에 에너지 정책, 교육 정책, 지역균형 정책의 성격을 함께 띠고 있다. 특히 데이터센터는 전력 수요와 직결된다. AI 연산은 기존 인터넷 서비스보다 훨씬 많은 전력을 필요로 한다. 정부가 권역별 데이터센터 구축을 추진하더라도 전력망 보강과 재생에너지, 원전, 송전선로 문제를 동시에 조정하지 못하면 투자 계획이 지연될 수 있다는 우려가 나온다. 인재 문제도 핵심 과제로 꼽힌다. AI 전문인력은 글로벌 빅테크와 국내 대기업, 스타트업이 동시에 확보 경쟁을 벌이는 분야다. 대학 교육만으로는 산업 현장의 수요를 따라가기 어렵다는 지적도 적지 않다. 과기정통부는 올해 12개 부처와 함께 514만명을 대상으로 AI 교육을 실시하고, AI디지털배움터를 전국 69개 거점으로 확대하겠다고 밝혔다. 한 서울 소재 대학 교수는 “AI 인재 정책은 박사급 연구자 양성만으로는 부족하다”며 “중소기업 직원, 공무원, 교사, 금융·제조 현장 인력까지 AI를 이해하고 활용할 수 있도록 재교육 체계를 넓혀야 한다”고 말했다. ◆규제 완화와 신뢰 구축 병행 요구 AI 기본법 시행으로 한국은 AI 산업 진흥과 신뢰 기반 조성을 함께 추진할 법적 틀을 갖췄다는 평가를 받는다. 법은 고영향 AI에 대해 투명성과 안전성 확보를 요구하고, 생성형 AI 결과물에 대한 표시 의무 등도 규정하고 있다. 의료, 금융, 교통, 채용, 교육처럼 국민의 생명과 기본권, 재산에 영향을 줄 수 있는 분야에서는 AI 활용에 더 높은 수준의 설명 책임과 인간의 감독이 요구된다. 기업 입장에서는 규제 부담이 커질 수 있다. 스타트업 업계에서는 AI 기본법과 시행령이 현장에 적용되는 과정에서 인증, 문서화, 영향평가 부담이 과도해질 수 있다는 우려가 나온다. 반면 소비자와 시민사회에서는 AI가 신용평가, 채용, 보험, 의료 판단에 활용될 경우 설명 가능성과 이의제기 절차가 반드시 보장돼야 한다는 의견이 우세하다. 한 스타트업 업계 관계자는 “AI 기본법의 취지는 공감하지만 초기 기업에 대기업 수준의 문서화와 검증 부담이 부과되면 서비스 출시 속도가 늦어질 수 있다”며 “위험도가 낮은 서비스와 고영향 AI를 구분해 규제를 차등 적용할 필요가 있다”고 말했다. 반면 소비자단체 관계자는 “AI가 금융 심사나 채용, 보험료 산정에 쓰일 경우 소비자는 왜 그런 결과가 나왔는지 알기 어렵다”며 “기술 발전을 이유로 설명 책임과 이의제기 절차가 약화돼서는 안 된다”고 강조했다. 정부의 과제는 이 균형을 어떻게 맞출지에 있다. AI 산업을 키우기 위해 규제를 무조건 늦추면 신뢰가 약해질 수 있고, 신뢰 확보를 이유로 규제를 과도하게 설계하면 혁신 속도가 떨어질 수 있다는 우려가 동시에 제기된다. 분야별 위험 수준에 따라 규제를 달리 적용하는 정교한 접근이 필요하다는 지적이 나오는 이유다. ◆공공부문 AI, 행정 혁신의 시험대 정부 자체도 AI 전환의 대상이다. 행정 민원, 복지 심사, 세금 신고, 재난 대응, 교통 관리, 보건의료, 교육 행정 등 공공서비스 전반에서 AI 활용 가능성이 커지고 있다. AI를 활용하면 반복 민원을 줄이고 행정 처리 속도를 높이며, 사각지대에 놓인 국민을 더 빨리 찾아낼 수 있다는 기대가 있다. 다만 공공부문 AI에는 민간보다 더 엄격한 기준이 적용돼야 한다는 목소리도 높다. 정부의 AI 판단은 국민의 권리와 직접 연결될 수 있어서다. 복지 수급 대상 선정, 세무 조사, 채용·평가, 치안·감시 분야에서 AI가 활용될 경우 오류나 편향이 발생하면 피해가 클 수 있다. 공공 AI는 효율성뿐 아니라 투명성, 책임성, 감사 가능성을 함께 확보해야 한다는 지적이 나온다. ◆부처별 정책 넘어 국가 조정 능력이 관건 AI 시대 정부의 역할은 갈수록 복잡해지고 있다는 게 대체적인 평가다. 산업을 키우면서도 소비자를 보호해야 하고, 투자를 촉진하면서도 전력과 지역 갈등을 조정해야 한다. 기업의 혁신을 막지 않으면서도 고영향 AI의 위험을 관리해야 하고, 청년에게는 새 일자리를 만들고 기존 노동자에게는 전환 교육과 안전망을 제공해야 한다는 요구도 커지고 있다. 전문가들은 AI 전환의 성패가 개별 부처의 정책 경쟁이 아니라 정부 전체의 조정 능력에 달려 있다고 본다. 과학기술, 산업, 금융, 교육, 노동, 복지, 에너지 정책이 따로 움직이면 AI 전환이 성장보다 갈등을 키울 수 있다는 우려도 나온다. 반대로 인프라, 인재, 규제, 안전망, 신뢰 체계를 하나의 전략으로 묶을 경우 AI가 한국경제의 새로운 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 있다. 한 청와대 관계자는 “AI 시대 정부는 돈을 나눠주는 투자자나 기업을 단속하는 규제자에 머물 수 없다”며 “국가 데이터 인프라와 전력망, 인재 양성, 소비자 보호, 일자리 전환을 함께 설계하는 운영체제 역할을 해야 한다”고 말했다.2026-08-11 11:22:24
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![[사설] 이재명 지지율 43.3%, 민심의 경고음을 들어야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/11/20260811094725749473.png)
이재명 지지율 43.3%, 민심의 경고음을 들어야 [경제일보] 이재명 대통령의 국정수행 지지율이 취임 후 최저치로 내려앉았다. 여론조사기관 리얼미터가 8월 3~7일 전국 18세 이상 2514명을 대상으로 벌인 조사에서 긍정평가는 43.3%, 부정평가는 53.0%로 나타났다. 전주보다 각각 2.6%포인트(p) 떨어지고 2.5%p 오른 수치다. 긍정평가는 4주째 하락세를 이어갔다. 표본오차는 95% 신뢰수준에서 ±2.0%p다. 여론조사 수치 하나에 일희일비할 필요는 없다. 대통령 지지율은 국내외 경제 상황과 정치적 사건, 정책 발표 등에 따라 움직인다. 특정 시점의 수치만으로 국정운영 전체를 평가하는 것도 적절하지 않다. 그러나 여러 주 연속 하락하고 부정평가가 긍정평가를 상당 폭 앞서기 시작했다면 그 흐름이 무엇을 말하는지는 냉정하게 들여다봐야 한다. 특히 이번 하락세는 단순한 정치적 악재 하나의 결과라기보다 여러 요인이 겹친 것으로 봐야 한다. 부동산과 세제 문제, 사법제도 개편 논란, 경제 불확실성이 동시에 국민에게 부담으로 작용하고 있다. 지역별로 서울과 대구·경북, 부산·울산·경남에서 하락폭이 컸고, 연령별로도 60대와 70대 이상, 20대에서 지지율이 내려갔다. 정부가 먼저 짚어야 할 것은 정책의 방향 못지않게 추진 방식이다. 개혁 과제는 속도가 중요하지만 속도 자체가 목표가 될 수는 없다. 사회적 이해관계가 첨예하게 충돌하는 사안을 충분한 설명과 조정 없이 밀어붙이면 정책 취지가 옳더라도 국민의 불안은 커질 수 있다. 부동산 정책이 대표적이다. 집값 안정과 투기 억제라는 목표에는 많은 국민이 공감할 수 있다. 그러나 세제와 대출, 공급 정책이 자주 바뀌면 국민은 정책 방향보다 다음 규제가 무엇일지를 걱정하게 된다. 실수요자와 장기보유자, 청년층이 정책 변화의 부담을 직접 느낀다면 정부가 아무리 선의를 강조해도 정책 신뢰는 약해질 수밖에 없다. 사법개혁 역시 마찬가지다. 검찰권 남용을 막고 수사·기소 구조를 개선하는 것은 중요한 과제다. 그러나 제도를 바꾸는 과정에서 수사 공백이나 사건 지연, 범죄 피해자 보호 문제가 발생할 가능성을 충분히 설명하고 대안을 제시해야 한다. 국민이 바라는 것은 기관의 간판을 바꾸는 일이 아니라 더 공정하고 효율적인 사법 시스템이다. 집권 2년 차에는 국정운영의 중심도 달라져야 한다. 출범 초기에는 개혁의 방향을 제시하고 새로운 정책을 빠르게 추진하는 일이 중요했다. 이제는 발표한 정책이 국민의 삶에서 어떤 성과를 내고 있는지 보여줘야 한다. 경제성장률이 오르고 수출이 증가해도 자영업자의 매출이 줄고 청년이 일자리를 구하기 어렵다면 국민이 느끼는 평가는 다를 수 있다. 반도체와 AI 산업이 호황을 맞더라도 내수와 고용, 주거와 물가 부담이 개선되지 않는다면 거시경제 지표와 체감경기의 간극은 커질 수밖에 없다. 정책의 성과를 만드는 것만큼 설명하는 것도 중요하다. 정부가 어떤 문제를 해결하려고 하는지, 왜 지금 이 정책이 필요한지, 국민이 어떤 부담을 져야 하고 어떤 효과를 기대할 수 있는지 분명하게 설명해야 한다. 정책이 실패하거나 예상치 못한 부작용이 나타났다면 이를 인정하고 수정하는 것도 정부의 책임이다. 국민과의 소통은 정책 홍보와 다르다. 반대 의견을 듣고 필요하면 정책을 고칠 수 있다는 신호를 주는 일이 진짜 소통이다. 정부가 이미 답을 정해놓고 국민에게 이해를 요구한다면 설명회가 아무리 많아도 신뢰는 쌓이지 않는다. 중도층과 무당층을 향한 메시지도 중요하다. 모든 정부에는 확고한 지지층이 있다. 그러나 대통령은 특정 정당이나 지지층만을 위한 자리가 아니다. 지지하지 않았던 국민까지 설득하고 끌어안아야 한다. 지지율이 떨어질 때 가장 경계해야 할 유혹은 핵심 지지층만을 더 강하게 결집시키는 것이다. 강성 지지층이 원하는 메시지를 반복하면 단기적으로 정치적 방어막을 만들 수 있다. 그러나 그 과정에서 중도층과 무당층이 멀어지면 국정운영의 공간은 오히려 좁아진다. 집권당의 역할도 달라져야 한다. 정부 정책을 무조건 옹호하는 것이 여당의 책임은 아니다. 민심이 정부에 전달되지 않는다면 여당이 먼저 경고하고 정책을 조정해야 한다. 반대로 당내 강경론이 국정의 현실성과 충돌할 때는 당 지도부가 지지층을 설득해야 한다. 대통령과 여당 모두 ‘우리 편이 얼마나 결집했는가’보다 ‘우리 편이 아니었던 국민을 얼마나 설득했는가’를 국정의 기준으로 삼아야 한다. 민주주의에서 선거는 지지층의 힘으로 이길 수 있지만 국정은 국민 다수의 신뢰 없이는 성공하기 어렵다. 지지율 43.3%라는 숫자를 지나치게 확대해석할 필요는 없다. 다음 조사에서 오를 수도 있고 또 내려갈 수도 있다. 중요한 것은 숫자 그 자체가 아니라 여러 주 연속 이어지는 흐름이 보내는 신호다. 국정운영의 속도가 너무 빠르지는 않았는지, 국민에게 충분히 설명했는지, 정책의 비용과 부작용을 과소평가하지 않았는지 돌아봐야 한다. 경제와 민생에서 국민이 체감할 수 있는 성과를 만들고 중도층까지 포용하는 정치가 필요하다. <논어>에는 “백성의 신뢰가 없으면 나라가 설 수 없다”는 ‘무신불립(無信不立)’이 있다. 대통령 지지율도 결국 정책에 대한 국민 신뢰의 한 단면이다. 신뢰는 강한 메시지나 정치적 동원으로 만들어지지 않는다. 공정한 원칙과 일관된 정책, 성과와 책임을 통해 쌓인다. 이재명 정부는 이제 집권 2년 차에 들어섰다. 남은 임기는 새로운 정책을 얼마나 많이 발표했는지가 아니라 국민의 삶을 얼마나 실제로 바꿨는지로 평가받게 될 것이다. 지지율 하락을 야당의 공세나 언론 환경 탓으로만 돌려서는 안 된다. 그렇다고 몇 번의 여론조사에 흔들려 국정 방향을 수시로 바꿔서도 안 된다. 정부가 해야 할 일은 민심의 경고를 듣되 원칙을 잃지 않는 것이다. 속도보다 중요한 것은 신뢰다. 지지층 결집보다 필요한 것은 국민 설득이다. 집권 2년 차의 성패는 대통령이 얼마나 강하게 밀어붙이느냐가 아니라 얼마나 많은 국민이 그 정책의 방향과 결과를 신뢰하느냐에 달려 있다.2026-08-11 09:48:51
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구광모·젠슨 황 두 달 만에 재회…AI 동맹 성과 가시화될까 [경제일보] 구광모 LG그룹 회장이 다음 주 미국 실리콘밸리에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 다시 만난다. 첫 회동에서 인공지능(AI) 협력 확대에 뜻을 모은 양측은 이번 만남에서 AI 데이터센터 인프라와 냉각 기술, 로보틱스·자율주행 등 협력 분야를 구체화하고 공동 투자와 기술개발 가능성까지 논의할 것으로 관측된다. 양사의 AI 동맹이 구체적인 사업 성과로 이어질 수 있을지 관심이 모인다. 7일 재계에 따르면 구 회장은 다음 주 미국 캘리포니아 실리콘밸리에 위치한 엔비디아 본사를 방문해 황 CEO와 회동할 예정이다. 두 사람이 만나는 것은 지난 6월 서울 여의도 LG트윈타워에서 약 1시간 동안 비공개 회담을 가진 이후 약 두 달 만이다. 당시 양측은 AI 데이터센터를 비롯해 로보틱스와 자율주행 등 다양한 미래 산업에서 협력을 확대하기로 뜻을 모았다. 재계에서는 이번 만남이 첫 회동과 성격이 다를 것으로 보고 있다. 첫 회동이 양사의 협력 가능성을 확인하고 전략적 공감대를 형성하는 데 의미가 있었다면, 이번에는 실제 사업으로 연결하기 위한 실행 방안 마련에 초점이 맞춰질 가능성이 크다는 분석이다. 특히 회동 장소가 LG가 아닌 엔비디아 본사라는 점도 AI 사업 협력과 기술 로드맵, 투자 방향 등을 보다 구체적으로 논의하는 계기가 될 것이라는 관측이 나온다. 가장 주목되는 분야는 AI 데이터센터다. AI 데이터센터 시장은 생성형 AI 확산으로 폭발적으로 성장하고 있지만 고성능 GPU뿐 아니라 전력 효율과 냉각 기술의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 엔비디아가 AI 반도체와 AI 플랫폼을 공급한다면 LG는 데이터센터 냉각 솔루션과 전력관리, 시스템 구축 역량 등을 바탕으로 협력 범위를 넓힐 가능성이 제기된다. LG전자가 미래 성장 사업으로 육성 중인 냉난방공조(HVAC) 사업도 협력 가능성이 거론된다. 최근 글로벌 빅테크들이 AI 데이터센터 투자 확대에 나서면서 고효율 냉각 기술 수요가 빠르게 늘고 있기 때문이다. 엔비디아가 추진하는 AI 인프라 확대 전략과 LG전자의 HVAC 사업이 맞물릴 경우 북미 데이터센터 시장 공략에도 시너지를 낼 수 있을 것으로 보고 있다. 로보틱스와 자율주행 분야도 후속 협력이 기대되는 영역이다. 엔비디아는 AI 반도체를 넘어 로봇과 자율주행을 위한 AI 플랫폼 사업을 확대하고 있다. LG전자 역시 산업용·서비스 로봇 사업을 강화하는 한편 차량용 전장 사업을 미래 성장축으로 키우고 있어 기술 협력 범위가 더욱 넓어질 가능성이 있다. 공동 투자와 기술개발도 이번 회동의 핵심 의제 중 하나로 거론된다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠르고 초기 투자 부담이 큰 만큼 글로벌 기업 간 전략적 협력이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다. AI 데이터센터 인프라 구축과 차세대 AI 솔루션 개발 과정에서는 공동 프로젝트 추진이나 북미 시장을 겨냥한 협력 모델 등이 논의될 가능성이 있다는 관측이 나온다. 다만 이번 회동에서 대규모 투자나 합작법인 설립과 같은 구체적인 결과가 발표되기보다는 우선 협력 분야와 사업 추진 방향을 구체화하는 수준의 논의가 이뤄질 가능성에 무게를 두고 있다. 양측이 협력의 큰 틀을 마련한 이후 계열사 간 개별 프로젝트를 순차적으로 추진할 것이라는 전망도 나온다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 한 번 기술이 채택되면 같은 플랫폼을 기반으로 후속 증설이 이어지는 경우가 많다"며 "엔비디아와 협력이 본격화되면 단일 프로젝트를 넘어 장기적인 수주 경쟁력으로 이어질 가능성이 있다"고 했다.2026-08-07 16:20:56
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KT, 리벨리온 이어 딥엑스와 손잡았다 [경제일보] KT가 국산 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스와 손잡고 폐쇄회로(CC)TV와 차량 카메라 영상을 현장에서 실시간 분석하는 장비 개발에 나선다. 데이터센터용 국산 신경망처리장치(NPU)에 이어 현장 단말까지 국산 칩으로 채우는 구도다. KT는 딥엑스, 교통·상용차 단말 기업 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 인공지능 사물인터넷(AIoT) 사업 협력을 위한 3자 업무협약'을 맺었다고 7월 31일 밝혔다. 협약식에는 성제현 KT 엔터프라이즈부문 수도권강북법인고객본부장(상무)과 김녹원 딥엑스 대표, 이태헌 세솔 대표가 참석했다. 세 회사는 저전력·저발열 NPU를 얹은 AI 엣지 박스를 함께 개발한다. AI 엣지 박스는 카메라가 찍은 영상을 데이터센터나 클라우드로 보내지 않고 그 자리에서 분석하는 장비다. 영상을 밖으로 내보내지 않으니 통신 비용과 지연이 줄고 개인정보 유출 위험도 낮아진다. 역할은 나눠 맡는다. 딥엑스가 자체 개발한 NPU 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구를 대고 세솔이 장비 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. KT는 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 붙여 상용화와 고객 확보를 추진한다. 적용 대상으로는 전기차 충전소와 이동식 CCTV, 버스와 상용차를 꼽았다. ◆ 그래픽처리장치 대신 NPU를 쓰는 이유 이번 장비의 설계 목표는 성능보다 전력이다. 전기차 충전소나 이동식 CCTV, 버스처럼 전원 공급과 설치 공간이 넉넉하지 않은 곳에서는 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비를 돌리기 어렵다. 전력을 많이 먹고 열이 나기 때문이다. 딥엑스가 지난해 말 양산에 들어간 DX-M1은 평균 소비전력이 2~3와트(W) 수준이다. 딥엑스는 엔비디아의 엣지용 제품인 젯슨 오린 나노와 비교해 전력 효율은 20배, 연산 성능은 두 배라고 설명한다. 다만 이는 회사가 내놓은 수치로 제3자 검증 자료는 공개하지 않았다. 딥엑스는 애플과 시스코를 거친 김녹원 대표가 2018년 세운 팹리스 기업이다. 지난해 매출은 33억원이었고 올해 목표는 600억원이다. 현재 30여건, 670만달러(약 100억원)어치 발주를 받아 뒀고 350여개 기업과 기술 검증(PoC)을 진행 중이라고 밝혔다. 시리즈D 투자 유치를 마무리한 뒤 기업공개(IPO)를 추진할 계획이다. ◆ 데이터센터는 리벨리온, 현장은 딥엑스 KT가 국산 AI 반도체와 손잡은 것은 처음이 아니다. KT는 KT클라우드, KT인베스트먼트와 함께 리벨리온에 누적 600억원 넘게 투자해 지분 13%가량을 갖고 있다. 리벨리온의 NPU '아톰'은 KT클라우드에서 상용 서비스로 돌아가고 있다. 리벨리온 아톰은 데이터센터에서 대규모 추론을 처리하는 서버용이고 딥엑스 DX-M1은 현장 단말에 박히는 엣지용이다. KT로서는 클라우드와 현장 양쪽에 국산 칩을 깔아 두는 셈이다. 통신망과 관제 플랫폼을 이미 갖고 있으니 칩과 단말만 붙이면 영상관제 사업 전체를 자사 인프라 위에 얹을 수 있다. 성제현 상무는 "이번 협약은 AI 반도체와 AI 엣지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 전략적 협력"이라고 말했다. KT는 앞으로 공공기관과 지방자치단체, 교통·산업 안전 분야를 중심으로 사업을 넓힌다는 방침이다. 한편 이번 발표에서 확정된 것은 협약뿐이다. 장비 개발 일정과 투자 규모, 공급 물량, 출시 시점은 모두 공개되지 않았다.2026-07-31 16:33:03
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SK텔레콤, 피지컬 AI 스타트업 8곳 모아 로보틱스 생태계 키운다 [경제일보] SK텔레콤이 피지컬 AI·로보틱스 스타트업 8개사와 공동 실증 방안을 논의했다고 7월 31일 밝혔다. 간담회는 7월 30일 서울 종로구 SK 서린사옥에서 열렸다. 피지컬 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 스스로 판단해 행동하도록 하는 기술이다. 챗봇처럼 화면 안에서 답을 내놓는 데 그치지 않고 물리적 작업을 수행한다는 점에서 구분된다. 참석 기업은 가우스랩스, 리얼월드, 마키나락스, 씨메스로보틱스, 위로보틱스, 유일로보틱스, 컨피그인텔리전스, 홀리데이로보틱스 8곳이다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇, 산업용 협동로봇, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등을 다룬다. 협동로봇은 사람과 같은 공간에서 상호작용하는 산업용 로봇이고, RFM은 로봇이 여러 작업을 인식하고 계획해 수행하도록 돕는 AI 모델이다. SK텔레콤과 SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 임원이 함께했다. 8곳 가운데 가우스랩스는 순수 외부 스타트업으로 보기 어렵다. SK하이닉스가 2020년 자본금 5500만 달러를 전액 출자해 미국 실리콘밸리에 세운 산업용 AI 회사다. 간담회의 배경에는 하반기 출시를 준비 중인 로봇 학습 플랫폼이 있다. SK텔레콤은 SK하이닉스와 구축한 제조 AI 디지털 트윈 플랫폼을 로봇 작업 데이터 생성으로 넓히고 있다. 7월 23일에는 회사가 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)에 제안한 '로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식'이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 발표했다. 로봇 학습 데이터를 만들고 주고받는 규격을 국제 표준으로 밀어 올리려는 시도다. 이번 자리에서 SK텔레콤이 스타트업들과 집중적으로 다룬 것도 디지털 트윈 공간에서 RFM 학습용 데이터를 만드는 방안이다. 로봇 AI를 훈련시키려면 대규모 동작 데이터가 필요한데 로봇 기종과 소프트웨어마다 수집 방식이 달라 호환이 어렵다. 플랫폼이 팔리려면 데이터를 넣을 로봇 기업이 먼저 붙어야 한다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 7월 들어 잇달아 내놓은 AI 사업 행보의 연장선에 있다. 회사는 7월 21일 AI 사업 파트너로 삼을 스타트업 발굴 계획을 밝혔고, 7월 23일에는 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 신설을 발표했다. 정재헌 대표 체제에서 통신 사업의 무게중심을 AI 인프라와 산업 AI로 옮기는 작업이 이어지고 있다. 참석자들은 제조와 물류, 서비스 현장의 공동 실증 방안을 논의했다. AI 반도체와 AI 데이터센터, 디지털 트윈, AI 모델 분야의 SK그룹 역량을 스타트업 기술과 결합하는 방안도 다뤘다. SK텔레콤은 앞으로 로봇 하드웨어와 데이터, 모델 전반으로 협력 대상을 넓혀 개방형 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "피지컬 AI 산업에서는 반도체부터 로봇 파운데이션 모델, 응용 서비스에 이르는 풀스택 AI 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다"며 "국내 피지컬 AI 스타트업과의 파트너십을 지속 확대하겠다"고 말했다.2026-07-31 10:24:19
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![[경제일보] 로봇 삼국지… 현대차 몸·공장 vs 삼성 두뇌·부품 vs LG 생활공간](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/30/20260730075839290694.png)
로봇 삼국지… 현대차 '몸·공장' vs 삼성 '두뇌·부품' vs LG '생활공간' [경제일보] 삼성전자, 현대자동차그룹, LG전자는 로봇을 차세대 성장축으로 올려놨다. 생성형 인공지능(AI)이 화면 안에서 답을 내놓는 기술이라면, 피지컬AI는 센서와 소프트웨어로 현실을 인식하고 로봇의 몸을 움직여 일을 수행한다. 승부는 시연 영상의 화려함보다 공장과 가정, 상업시설에서 얼마나 안전하고 싸게 반복 작업을 수행하느냐에서 갈릴 전망이다. 세 그룹의 출발점은 다르다. 현대차그룹은 보스턴다이내믹스의 로봇 본체와 자동차 양산 현장을 갖고 있다. 삼성전자는 반도체, 센서, AI 소프트웨어, 가전 생태계를 한데 묶을 수 있다. LG전자는 가정·상업·산업용 로봇을 스마트홈과 공조, 서비스망에 연결하는 전략을 택했다. 각각 ‘몸과 공장’, ‘두뇌와 부품’, ‘생활공간’을 선점한 셈이다. 공장부터 잡은 현대차 현대차그룹은 가장 먼저 실제 작업장을 로봇의 학습장으로 삼았다. 그룹은 지난 16일 소프트뱅크가 보유한 보스턴다이내믹스 잔여 지분 약 10%를 인수하는 절차를 추진한다고 밝혔다. 소프트뱅크의 풋옵션 행사에 따라 그룹 주주사들이 내부 의사결정과 승인 절차를 검토하는 단계다. 거래가 마무리되면 보스턴다이내믹스는 현대차그룹의 완전 자회사가 된다. 지분 인수가 완료될 경우 현대차그룹이 보스턴다이내믹스의 장기 투자와 사업전략, 향후 기업공개 가능성까지 더욱 유연하게 결정할 수 있을 것으로 예상되고 있다. 현대차그룹은 2021년 보스턴다이내믹스 지분 80%를 인수하며 로봇사업에 본격 진입했다. 핵심 자산은 휴머노이드 ‘아틀라스’다. 현대차그룹은 2028년 미국 조지아 메타플랜트에서 아틀라스를 부품 배열 작업에 투입하고, 2030년에는 부품 조립으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 현대모비스는 로봇의 관절 역할을 하는 액추에이터를 공급하고, 현대글로비스는 물류와 공급망 역량을 지원한다. 자동차를 수백만 대씩 생산해온 공정 설계와 품질관리 경험을 로봇 양산으로 옮길 수 있다는 것이 현대차그룹의 강점이다. 자동차 공장은 작업 동선과 공정이 비교적 표준화돼 있어 휴머노이드의 성능과 안전성, 경제성을 검증하기에도 유리하다. 그룹 내부에서 먼저 사용해 데이터를 쌓은 뒤 외부 제조업체로 판매처를 넓히는 전략도 가능하다. 하지만 보스턴다이내믹스의 기업가치와 투자 회수 가능성에 대한 시장의 의문이 남아 있다. 로봇이 생산성을 높이더라도 높은 도입비와 유지비를 상쇄하려면 긴 시간이 필요하다. 생산현장에서는 자동화가 고용을 줄일 수 있다는 노조의 우려도 커지고 있다. 현대차 노조는 AI와 로봇의 생산라인 도입이 고용 안정성을 떨어뜨릴 수 있다고 우려하고 있다. 현대차가 넘어야 할 벽은 기술보다 원가와 노사 신뢰일 수 있다. 생태계로 승부 거는 삼성 삼성전자는 지난 21일 대표이사 직속 ‘RX(Robotics eXperience)사업추진실’을 신설했다. 서울R&D캠퍼스를 거점으로 로봇 전략과 핵심기술 개발, 사업화를 한 조직에 모으고 미국·중국·일본에도 연구 거점을 두기로 했다. 현대차그룹에서 보스턴다이내믹스 운영 방향을 포함한 로봇 전략을 맡았던 이동건 삼성전자 부사장이 로보틱스전략팀장을 맡았다. 삼성전자는 제조현장용 휴머노이드에서 출발해 가정과 유통 공간으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 삼성의 강점은 로봇을 구성하는 생태계다. 삼성전자는 2024년 말 레인보우로보틱스 지분을 35%로 늘려 최대주주가 됐고, 회사를 연결 자회사로 편입했다. 레인보우로보틱스는 국내 최초 이족보행 로봇 ‘휴보’를 개발한 한국과학기술원 연구진이 설립한 회사다. 삼성전자는 여기에 AI 반도체와 카메라·센서, 배터리, 디스플레이, 통신기술, 스마트싱스 플랫폼을 보유하고 있다. 삼성전자 뉴스룸에 따르면 회사는 2030년까지 글로벌 제조사업장을 디지털 트윈과 AI 에이전트, 작업용·물류용·조립용 로봇이 결합된 ‘AI 자율공장’으로 전환할 계획이다. 반도체와 스마트폰, 가전 공장은 로봇을 시험하고 학습데이터를 축적할 수 있는 대규모 실증장이 된다. 반도체부터 완제품과 플랫폼까지 이어지는 수직계열화도 경쟁사들이 쉽게 복제하기 어려운 자산이다. 약점은 조합의 복잡성이다. 부품과 기술이 많다고 완성도 높은 휴머노이드가 저절로 만들어지는 것은 아니다. 레인보우로보틱스와 삼성전자 내부 연구조직의 역할을 정리하고, 제조용 로봇 이후 어느 시장에서 돈을 벌 것인지 선명한 제품 전략을 내놔야 한다. 삼성의 승부처는 ‘할 수 있는 기술’이 아니라 ‘팔 수 있는 로봇’이다. 일상화 노리는 LG LG전자는 지난 1일 CEO 직속 로보틱스사업센터를 출범시켰다. 사업개발과 영업, 공급망, 생산 운영을 한 조직에 넣고 로봇 학습용 데이터팩토리 전담 조직도 두기로 했다. 자회사 로보스타의 산업용 로봇, 베어로보틱스의 상업용 서비스 로봇, 자체 가정용 로봇을 세 축으로 삼는다. 로봇의 핵심 구동부품인 액추에이터도 60년 넘게 축적한 모터 기술을 바탕으로 국내 생산을 준비하고 있다. LG의 무기는 로봇이 일할 공간을 이미 확보하고 있다는 점이다. 가정에서는 가전과 씽큐 플랫폼, 상업시설에서는 서빙·배송 로봇, 산업현장에서는 스마트팩토리와 공조 솔루션을 연결할 수 있다. 삼성과 현대차가 범용 휴머노이드의 기술력과 제조현장 적용에 무게를 둔다면, LG는 정해진 공간에서 특정 업무를 안정적으로 수행하는 로봇부터 매출을 만들 가능성이 크다. 가정용 로봇을 가전 구독과 연결하거나 상업용 로봇을 유지보수 서비스와 묶는 방식도 LG가 선택할 수 있는 카드다. 반대로 세계적인 휴머노이드 브랜드와 대규모 양산 경험에서는 현대차보다 뒤처지고, AI 반도체와 센서의 수직계열화에서는 삼성에 미치지 못한다. 베어로보틱스와 로보스타, 가정용 로봇 조직을 하나의 소프트웨어와 데이터 체계로 묶는 일도 과제다. 서비스 로봇이 일회성 판매에 머무르지 않고 유지보수와 구독, 데이터 사업으로 이어져야 수익성이 생긴다. 가정용 로봇 역시 높은 가격을 지불할 만큼 분명한 효용을 제공하지 못하면 일부 고소득층을 위한 틈새제품에 그칠 수 있다. 업계 관계자는 “피지컬AI의 최종 승자는 가장 사람처럼 움직이는 로봇을 만든 기업이 아닐 수 있다”며 “실제 현장 데이터를 가장 많이 쌓고, 학습과 배치 시간을 줄이며, 고장과 사고의 비용을 낮춘 기업이 시장을 차지할 가능성이 크다”고 했다. 이어 “현대차는 공장과 로봇의 몸, 삼성은 반도체와 AI 두뇌, LG는 가정과 상업 공간이라는 서로 다른 출발선에 섰다”며 “이제 경쟁은 로봇의 동작을 보여주는 무대에서 실제 고객의 작업장과 손익계산서로 옮겨가고 있다”고 강조했다. [아주경제 2026년 07월 30일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-30 08:00:01
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AI 데이터센터 판 키운다…네이버 14조 AI팩토리·SKT 2GW 추진 [경제일보] 국내 인공지능(AI) 데이터센터 경쟁이 수십~수백메가와트(㎿) 단위를 넘어 기가와트(GW)급 초대형 투자 단계로 진입하고 있다. 네이버는 엔비디아와 글로벌 대체자산 운용사 브룩필드의 지원을 바탕으로 100억달러(약 14조6000억원) 규모의 글로벌 AI 팩토리 구축에 나선다. SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진하고 앤트로픽, 아마존웹서비스(AWS)와도 투자·사업 협력 범위를 넓힌다. 청와대가 밝힌 국내 기업과 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 협력 구상은 약 5GW의 전력 용량과 엔비디아 B200 기준 그래픽처리장치(GPU) 약 200만장 규모다. 계획대로 추진될 경우 국내 AI 컴퓨팅 인프라의 규모가 기존 데이터센터 증설 수준을 넘어 글로벌 AI 연산자원 공급기지로 확장되는 전환점이 될 전망이다. 이번 발표의 핵심은 국내 기업들이 글로벌 기업으로부터 GPU만 공급받는 구조에서 벗어나 자본과 전력, 데이터센터, AI 모델, 클라우드 운영을 하나의 사업으로 묶기 시작했다는 점이다. 메모리반도체 공급국을 넘어 AI 연산 인프라를 직접 구축·운영하는 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임이다. ◆ 네이버, 100억달러로 ‘글로벌 AI 팩토리’ 승부 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 행사에서 엔비디아와 브룩필드가 네이버의 AI 팩토리 사업에 100억달러 규모의 투자와 인프라 지원을 제공한다고 밝혔다. 이 의장은 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 말했다. 협력 구조는 엔비디아의 전략적 투자와 GPU·기술 지원, 브룩필드의 데이터센터·전력 인프라 지원을 결합하는 방식이다. 네이버는 엔비디아로부터 10억달러 규모의 전략적 투자를 유치하고 GPU 공급과 기술 협력을 확대한다. 브룩필드는 최대 90억달러 규모로 GW급 AI 팩토리 운영에 필요한 데이터센터와 전력, 냉각 설비, 공급망 구축을 지원할 계획이다. 100억달러 전체가 네이버 법인에 직접 투입되는 현금성 지분 투자라기보다 전략적 투자와 인프라 공급, 프로젝트 단위의 자금 지원이 결합된 사업 구조로 해석된다. 청와대도 네이버가 엔비디아와 전략적 투자 협약을, 브룩필드와 인프라 공급 계약을 각각 체결해 100억달러 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다고 설명했다. 구체적인 출자 방식과 사업별 집행 일정, 구축 지역은 향후 확인이 필요한 부분이다. 네이버는 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드 서비스를 직접 운영하면서 데이터센터 설계·구축 기술과 대규모 트래픽 운영 경험을 축적해 왔다. 강원 춘천의 ‘각 춘천’과 세종의 ‘각 세종’ 운영 경험을 GPU 중심의 AI 데이터센터로 확장하고 여기에 자체 AI 모델과 네이버클라우드 서비스를 결합한다는 구상이다. AI 팩토리는 서버 공간과 GPU를 임대하는 기존 데이터센터보다 사업 범위가 넓다. 대규모 GPU와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비 위에 AI 모델과 데이터, 클라우드 운영 기술을 결합해 기업이 AI를 학습하고 서비스할 수 있는 연산 환경을 제공한다. 이 의장은 “네이버가 안고 있던 어려움은 축적한 지식과 운영 노하우를 대규모로 확장하는 것이었다”며 “두 회사의 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크가 네이버의 노하우를 스케일업하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 그는 글로벌 빅테크에 AI 기술과 서비스가 집중되는 현상에도 경계의 목소리를 냈다. 이 의장은 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 집단에 의해 지배되고 조종되는 세상이 아니다”며 “세계의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 여러 AI가 나타나고 활동할 수 있어야 한다”고 말했다. ◆ SKT, 엔비디아와 최대 2GW…‘베라 루빈’ 우선 확보 SK텔레콤은 엔비디아와 최대 2GW 규모의 AI 데이터센터 구축·확장을 추진한다. 엔비디아는 데이터센터 구축과 확장을 지원하고 SK텔레콤에 차세대 GPU 시스템인 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 우선 할당하기로 했다. SK텔레콤은 앤트로픽과도 국내 GW급 AI 데이터센터 프로젝트에 대한 투자·사업 협력을 추진한다. 앤트로픽의 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있는 컴퓨팅 인프라를 확보하는 동시에 AI 데이터센터의 장기 고객 수요를 선점하려는 전략으로 풀이된다. AWS와 추진 중인 울산 AI 데이터센터 프로젝트도 국내 주요 거점으로 확대한다. 울산에서 확보한 설계·구축·운영 경험을 다른 지역에 적용해 장기적으로 GW급 AI 컴퓨팅 용량을 갖추겠다는 구상이다. 엔비디아와의 협력이 최신 GPU와 시스템 확보에 초점이 맞춰졌다면 앤트로픽은 AI 모델과 연산 수요, AWS는 글로벌 클라우드 운영과 고객 기반을 연결하는 역할을 맡는다. SK텔레콤이 통신 중심 사업자에서 AI 인프라를 구축·운영하는 ‘AI 데이터센터 사업자’로 이동하는 흐름도 한층 뚜렷해졌다. 2GW는 현재 확정된 단일 데이터센터의 건설 용량이 아니라 SK텔레콤이 국내 여러 거점에서 단계적으로 구축·확장하려는 최대 목표치다. 실제 사업 규모는 부지와 전력망, 투자자, GPU 공급 일정, 장기 고객 계약 확보 여부에 따라 달라질 수 있다. ◆ 삼성SDS는 ‘AI 활용 시장’ 확장…앤트로픽과 역할 분담 삼성SDS도 앤트로픽과 전략적 파트너십을 체결하고 국내 엔터프라이즈 AI 시장 확대에 나섰다. 삼성SDS의 협력은 데이터센터를 직접 건설하는 사업보다 해당 인프라 위에서 작동하는 기업용 AI 서비스와 고객 수요를 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 양사는 한국 시장에서 신규 사업 기회를 공동 발굴하고 공동 마케팅과 기술검증(PoC), 합작 사업을 추진한다. 클로드 도입 기획부터 구축·운영·기술 지원을 담당하는 ‘응용형 AI 엔지니어’도 양성한다. 삼성SDS는 현재 20개 삼성 관계사 임직원 약 7만명에게 클로드 엔터프라이즈를 제공하고 있다. 회사 측에 따르면 도입 초기 몇 주 동안 삼성SDS 임직원이 클로드와 주고받은 메시지는 100만건을 넘어섰고 사용자 가운데 절반가량이 소프트웨어 개발 도구인 ‘클로드 코드’를 활용했다. 삼성SDS는 이 같은 내부 검증 경험을 외부 고객의 AI 전환 사업으로 확산할 방침이다. 오픈AI와 구글 클라우드에 이어 앤트로픽까지 협력 대상을 넓히면서 챗GPT와 제미나이, 클로드를 고객의 업무·보안·클라우드 환경에 맞춰 제공하는 멀티모델 전략도 강화하고 있다. ◆ ‘5GW·GPU 200만장’은 목표…실행력 검증대 청와대는 이번 협력을 통해 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI로 구성된 ‘3대 메가 프로젝트’의 구체적인 투자 기반을 마련했다고 평가했다. 김용범 청와대 정책실장은 “정부와 민간은 앞으로도 전심전력을 다해 이번 메가 프로젝트의 가시적인 성과를 조기에 만들어 내겠다”고 말했다. 발표된 5GW와 GPU 200만장은 국내외 기업들이 추진하기로 한 전체 투자 협력 규모다. 실제 구매가 완료됐거나 데이터센터 건설에 들어간 물량을 의미하지는 않는다. 200만장 역시 데이터센터의 전체 연산 능력을 엔비디아 B200 기준으로 환산한 수치인 만큼 실제 구축 과정에서는 베라 루빈 등 차세대 시스템과 다른 종류의 AI 가속기가 함께 적용될 가능성이 있다. GW급 AI 데이터센터를 현실화하려면 안정적인 전력 확보와 송전망 확충, 냉각용수와 지역 수용성, 최신 GPU 조달, 대규모 자금 조달이 동시에 해결돼야 한다. 막대한 초기 투자비를 회수할 수 있는 글로벌 고객과 장기 사용계약을 확보하는 일도 필요하다. 국내 AI 인프라 경쟁의 판은 분명 커졌다. 이제 검증대에 오를 것은 발표된 숫자의 크기가 아니라 실제 착공과 전력 공급, GPU 배치, 고객 유치로 이어지는 속도다. 이번 협력이 실행 단계에 안착한다면 한국의 역할도 AI 반도체를 공급하는 제조기지에서 글로벌 AI 연산과 서비스를 생산하는 기반으로 확장될 수 있다.2026-07-25 16:11:46
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李 대통령, AI 외교 첫 시험대…글로벌 빅테크와 협력 강화 나선다 이재명 대통령이 24일 7박 11일간의 해외 순방을 위해 첫 방문지인 미국 샌프란시스코로 출국했다. 이번 순방은 인공지능(AI)을 중심으로 한 첨단산업 협력 확대와 글로벌 투자 유치가 핵심 의제로, 새 정부의 AI 전략과 경제외교 방향을 국제사회에 알리는 첫 무대가 될 것으로 기대를 모은다. 이 대통령은 서울공항을 통해 출국한 뒤 현지 도착 즉시 엔비디아, 오픈AI, 앤트로픽, 브로드컴 등 세계 AI 산업을 이끄는 글로벌 빅테크 최고경영자(CEO)들과 연쇄 면담을 갖는다. 생성형 AI와 반도체, AI 인프라 분야를 대표하는 기업 수장들과 직접 만나 기술 협력과 투자 확대 방안을 논의할 예정이다. 이어 열리는 '샌프란시스코 AI 서밋'에서는 글로벌 AI 생태계 구축과 산업 협력 방안이 주요 의제로 다뤄진다. 행사에서는 국내 기업과 글로벌 빅테크 간 양해각서(MOU) 체결도 예정돼 있다. 이 대통령은 대한민국의 AI 산업 육성 의지와 국제 협력 비전을 담은 '샌프란시스코 AI 선언'을 발표할 계획이다. 이번 선언은 AI를 국가 핵심 성장동력으로 육성하고 글로벌 공급망에서 한국의 역할을 확대하겠다는 정부의 구상을 국제사회에 공식적으로 제시하는 의미를 담고 있다. 행사에는 이 대통령과 면담하는 글로벌 기업 CEO들을 비롯해 이재용 삼성전자 회장, 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대자동차그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등 국내 주요 기업인들도 참석한다. 정부와 글로벌 기업, 국내 산업계가 한자리에 모이는 만큼 AI 반도체와 데이터센터, 자율주행, 클라우드 등 다양한 분야에서 협력 논의가 이뤄질 것으로 전망된다. 최근 AI 산업의 경쟁력이 국가 경쟁력을 좌우하는 시대에 접어든 만큼 이번 순방이 한국 기업들의 글로벌 시장 진출에도 새로운 기회가 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 이 대통령은 이날 저녁 한미 기업인들이 참석하는 만찬도 주재한다. 공식 회담과 별도로 진행되는 이번 만찬에서는 더욱 자유로운 분위기 속에서 기업 간 협력 방안과 투자 확대 방안이 논의될 것으로 예상된다. 이튿날에는 실리콘밸리 상위 벤처캐피털(VC) 6개사 대표들과 만나 한국 스타트업에 대한 투자 확대와 양국 벤처 생태계 협력 방안을 논의한다. 정부는 AI를 비롯한 첨단기술 분야 스타트업 육성을 미래 성장전략의 핵심으로 삼고 있는 만큼, 해외 투자자들의 관심을 끌어내는 데 역량을 집중할 계획이다. 김용범 정책실장은 "이 대통령은 대한민국의 적극적인 AI 투자와 글로벌 협력 의지를 강조하고, 글로벌 AI 공급망 핵심 기업들로부터 투자와 협력 등 실질적인 성과를 끌어낼 계획"이라고 밝혔다. 이번 미국 일정은 새 정부 출범 이후 AI를 중심으로 한 경제외교의 방향성을 가늠할 첫 시험대로 평가된다. 한편 이 대통령은 미국 일정을 마친 뒤 브라질과 칠레, 아르헨티나, 독일을 차례로 방문해 경제협력과 공급망, 에너지, 미래산업 분야 협력을 논의한 뒤 다음 달 3일 귀국할 예정이다.2026-07-24 14:02:47
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