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삼전 100조 실적에도 3분기 주저앉은 코스피…대만에 '수익률 1위' 내줘 [경제일보] 코스피가 3분기에만 19.33% 하락하면서 주요국 증시 가운데 올해 수익률 1위 자리를 대만 가권지수에 내줬다. 외국인 순매도가 이어지고 국민연금 등 매수 주체가 약해진 데다 반도체 종목 쏠림까지 겹치면서 실적보다 수급이 문제라는 지적이 나온다. 증권가는 이달 반도체 기업의 실적과 내년 이익 전망 상향 여부를 반등의 관건으로 보고 있다. 지난 8일 코스피는 전 거래일보다 177.97포인트(2.62%) 내린 6625.93에 거래를 마쳤다. 이날 삼성전자는 3분기 영업이익이 107조4000억원으로 잠정 집계됐다고 공시했다. 국내 기업의 분기 영업이익이 100조원을 넘은 것은 처음이다. 그러나 삼성전자 주가는 2.42% 하락했다. 호재 소멸 인식에 따른 차익실현 매물과 반도체 상장지수펀드(ETF) 리밸런싱 물량이 부담으로 작용한 것으로 풀이된다. 12일 코스피는 전장보다 241.69포인트(3.65%) 내린 6384.24로 마감하며 4거래일 연속 내림세를 이어갔다. 지난달 2일(-3.99%) 이후 약 한 달 만에 최대 하락률이다. 반면 지난 8일 대만 가권지수는 4만9313.44로 마감해 지난 6월 23일 전고점을 넘어섰다. 올해 들어 지난 8일까지 수익률은 대만이 70.26%로 코스피 57.23%를 앞질렀다. 상반기에는 코스피가 101.14% 올라 대만(59.25%)을 크게 앞섰다. 그러나 3분기 들어 코스피가 19.33% 하락하고 대만은 3.93% 오르면서 순위가 뒤바뀌었다. 블룸버그통신에 따르면 두 증시의 3분기 수익률 격차는 약 23%포인트로 지난 2000년 이후 가장 컸다. 같은 기간 △브라질 보베스파지수 8.32% △홍콩 항셍지수 7.57% △나스닥지수 2.47% △S&P500지수 2.03%가 상승한 반면 코스피는 하락해 주요국 증시 가운데 수익률이 가장 낮았다. 수급 측면에서는 외국인 순매도가 이어졌다. 외국인은 지난달 1일부터 지난 2일까지 코스피 시장에서 약 20조3050억원 순매도했다. 종목별로는 SK하이닉스가 12조90억원으로 가장 많았고 삼성전자는 5조1860억원이었다. 올해 누적 순매도액은 1310억 달러(약 176조원)로 아시아 주요 증시 가운데 가장 크다. 삼성전자의 외국인 지분율은 지난 6일 46.37%로 지난 2008년 1월 이후 가장 낮았다. 코스피를 받치던 매수 주체도 줄었다. 국민연금은 지난 6월 말까지 유예했던 리밸런싱 매도를 지난 7월부터 재개했다. 지난 7월 말 기준 국민연금의 국내주식 평가액은 한 달 전 543조2040억원에서 418조5580억원으로 감소했다. 또한 삼성전자와 SK하이닉스의 총 55조원 규모 자사주 매입은 종료를 앞두고 있다. JP모건체이스에 따르면 지난달 국내 증시 매수 주문 약 230억 달러 가운데 대부분은 두 회사의 자사주 매입에서 나왔다. 삼성전자와 SK하이닉스는 코스피 시가총액의 절반 이상을 차지한다. 반면 대만은 △반도체 설계·제조 △패키징 △네트워크 △서버 등 인공지능(AI) 공급망 전반에 기업이 분포해 있다. 올해 주가가 2배 이상 오른 종목 비중은 대만이 약 10%로 코스피(4%대)의 2배를 웃돈다. 싱가포르 M&G인베스트먼트는 대만 기업의 이익은 판매량 증가에서 나오고 한국 기업의 이익은 가격 상승에 의존한다고 진단했다. 대외 여건도 우호적이지 않다. 미국 10년물 국채금리는 장중 5.36%를 넘어 지난 2002년 이후 최고치를 나타냈고 중동 전쟁에 따른 고유가도 겹쳤다. 증권가는 코스피 반등 여부가 이달 실적 발표에 달렸다고 보고 있다. 반도체 기업이 시장 예상치를 웃도는 데 그치지 않고 내년 이후 이익 전망까지 높일 수 있을지가 관건이다. 키움증권은 주요 기업의 실적 가시성이 높아지면 외국인 순매수 복귀를 촉진할 수 있다고 전망했다. 반면 메리츠증권은 코스피의 올해 이익 전망치가 정체됐고 원화 강세로 수출기업 실적 하향 우려도 커졌다고 밝혔다. 하나증권은 코스피 이익 증가율이 올해를 정점으로 오는 2027년 하락할 것으로 예상했다.
2026-10-12 16:49:23
알리바바, 칩부터 에이전트까지 'AI 풀스택'…2032년 데이터센터 20GW [경제일보] 알리바바가 인공지능(AI) 모델을 넘어 반도체와 데이터센터, 클라우드, 에이전트까지 직접 아우르는 'AI 풀스택' 전략을 본격화한다. 자체 AI 칩과 데이터센터 인프라를 확대하는 동시에 차세대 Qwen 모델과 기업용 AI 에이전트 플랫폼을 내놓으며 AI 기술을 실제 서비스로 연결한다는 구상이다. 특히 글로벌 데이터센터 용량을 오는 2032년까지 20기가와트(GW) 이상으로 확대하겠다는 계획을 제시하며 AI 경쟁의 무게중심을 모델 성능에서 컴퓨팅 인프라와 에이전트 운영 환경으로 넓히고 있다. 22일 알리바바 그룹은 최근 진행된 연례 기술 행사 '압사라 컨퍼런스'에서 칩과 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 에이전트를 아우르는 AI 기술 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 알리바바는 반도체 설계 부문 T-Head를 통해 AI 프로세서와 중앙처리장치(CPU)를 개발하고, 데이터센터와 네트워크·스토리지 인프라를 고도화한 뒤 자체 클라우드와 Qwen 모델, AI 에이전트 서비스를 연결하는 구조를 구축하고 있다. AI 서비스에 필요한 연산부터 모델, 데이터, 애플리케이션까지 기술 스택 전반을 확보하겠다는 전략이다. 에디 우 알리바바 그룹 최고경영자(CEO)는 글로벌 데이터센터 용량을 2032년까지 20GW를 넘어서는 수준으로 확대하겠다는 목표를 제시했다. AI가 기업 업무와 산업 전반으로 확산하면서 늘어나는 연산 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라 투자를 지속한다는 계획이다. T-Head는 AI 학습과 추론을 지원하는 차세대 프로세서 'Zhenwu V900'도 공개했다. 전작 Zhenwu M890보다 3배 높은 성능을 제공하며 216GB GPU 메모리와 초당 1200GB의 칩 간 대역폭을 지원한다. FP8과 FP4 등 다양한 수치 정밀도를 지원하며, 양산 및 상용 출시는 내년 1분기로 예정됐다. T-Head는 Zhenwu AI 칩이 자동차, 금융, 대규모 언어 모델, 체화 AI, 에너지, 제조 등 다양한 분야에서 650곳이 넘는 고객사가 활용하고 있다고 밝혔다. 알리바바는 Zhenwu V900과 네트워크·스토리지 칩을 통합한 차세대 슈퍼노드 서버도 공개했으며 최대 50만장의 카드로 구성된 슈퍼노드 클러스터를 지원한다고 설명했다. 자체 CPU 로드맵도 공개했다. 알리바바는 내년 출시를 목표로 에이전틱 AI 작업에 최적화한 Yitian CPU를 개발하고 있으며, 2029년에는 독자 코어 기반의 Yitian 750을 선보이고 Yitian CPU와 Zhenwu AI 칩을 직접 연결할 계획이다. 모델 경쟁도 이어간다. 알리바바는 차세대 Qwen4를 현재 학습 중이며 Qwen4.5와 Qwen5로 이어지는 로드맵을 공개했다. 후속 모델은 5조~10조개 수준의 파라미터 규모로 확대될 것으로 예상했다. 특히 이번 행사에서는 AI 모델 자체보다 AI가 실제 기업 업무를 수행하도록 지원하는 '에이전틱 클라우드' 전략도 공개했다. 에이전틱 클라우드는 대규모 모델의 학습·추론을 담당하는 'AI 네이티브 클라우드', 기업용 에이전트의 배포·운영을 지원하는 '에이전트 네이티브 클라우드', 실시간 데이터와 장기 기억을 제공하는 '컨텍스트 엔진'으로 구성된다. 핵심 제품인 '에이전트 코어'는 AI 에이전트의 구축부터 실행·관리까지 지원하는 기업용 플랫폼이다. '에이전트 시큐리티 센터'를 통해 보안과 규정 준수를 관리하고, '에이전트 컨텍스트'는 기업의 문서와 업무 시스템, 채팅 기록, 멀티모달 데이터를 통합해 에이전트가 과거 작업과 조직 내 지식을 활용할 수 있도록 한다. 알리바바는 이를 통해 지식 기반 업무에서 토큰 사용량을 최대 67% 줄일 수 있다고 설명했다. AI를 활용해 AI를 개발하는 기술도 공개했다. Qwen3.8-Max가 한 달간 데이터 검증과 반복 실험, 오류 진단 등을 자동 수행하며 33차례의 개선 주기를 거쳤으며, 칩 설계 과정에서는 AI가 60시간 이상 자기 개선을 수행하고 전자설계자동화(EDA) 도구를 1만회 이상 호출했다고 밝혔다. 클라우드 인프라도 AI 활용에 맞춰 고도화한다. AI 모델 학습을 지원하는 클라우드 병렬 파일 스토리지(CPFS)는 초당 100TB의 처리량과 1억 IOPS를 제공하며, 자체 AI 네트워킹 아키텍처 HPN 8.0 Pro는 100페타비트(Pb) 대역폭과 800G급 네트워크 포트 13만개 이상을 지원한다. 알리바바는 이번 발표를 통해 AI 모델과 서비스를 개별적으로 개발하는 것을 넘어 컴퓨팅 인프라부터 클라우드, 데이터, 에이전트까지 하나의 생태계로 묶는 전략을 제시했다. 특히 20GW 이상의 데이터센터 확보와 자체 AI 칩·CPU 로드맵을 함께 제시하며 AI 수요 증가에 대응할 인프라 경쟁력 확보에도 무게를 싣고 있다. 조 차이 알리바바 그룹 회장은 "지난 몇 년간 AI는 기술이 무엇을 할 수 있는지에 대한 우리의 상상력을 끊임없이 넓혀 왔으며, AI는 발전 가능성이 무궁무진하고 실제 현장에 도입하고 활용 규모를 확대해 수천 개 산업 분야의 생산성을 높일 수 있다"며 "AI가 기술적 혁신을 넘어 실질적인 가치를 창출하도록 이끄는 것이 바로 '지능, 그 가능성을 넘어서'라는 주제의 진정한 의미"라고 말했다.
2026-09-22 14:58:44
반도체·핵심광물로 보폭 넓히는 LX…미래 성장축 재편 [경제일보] LX가 기존 사업에서 축적한 기술과 해외 사업 역량을 기반으로 반도체와 핵심광물 등 미래 산업으로 사업 포트폴리오를 넓히고 있다. LX세미콘은 디스플레이 구동칩 중심의 사업 구조에서 차량용 MCU와 방열기판으로 사업 영역을 확대하고, LX인터내셔널은 기존 자원개발 경험을 니켈·구리·보크사이트 등 핵심광물로 확장하고 있다. 전기차와 전력 인프라, 배터리 소재 시장을 겨냥한 신사업 투자를 통해 기존 사업에 이어 새로운 성장축을 구축하고 있다. ◆ LX세미콘, 3년 개발 끝 차량용 MCU 양산…현대차·기아 공급 LX세미콘의 차량용 반도체 사업은 지난 2022년부터 본격화됐다. 차량용 MCU는 자동차의 각종 전자장치를 제어하는 반도체로, 센서에서 정보를 받아 모터와 전장 부품의 작동을 제어한다. LX세미콘은 기존 시스템 반도체 설계 역량과 MCU 기술을 활용해 차량용 MCU 개발에 나섰다. 2023년 3월에는 현대차·기아의 모터 기능 특화 MCU 신규 공급사로 선정됐으며, 같은 해 4월 수주를 확보한 뒤 약 3년간 개발과 품질 검증을 진행했다. 올해 8월에는 차량용 모터 기능 특화 MCU인 'LX61101' 양산에 들어가 현대차·기아에 공급을 시작했다. LX61101은 차체 전장 부품에 적용돼 모터의 속도와 위치, 회전 방향, 토크 등을 제어한다. 파워윈도 안전 기능과 공력 제어 등에 사용되며 2026년 하반기 생산 차량에 적용된다. LX세미콘은 초기 적용 차량을 시작으로 공급 차종을 늘리고, 차량용 MCU 제품군도 통신·구동·센서·파워 반도체 등으로 확대할 계획이다. 글로벌 차량용 MCU 시장은 지난해 약 15조5000억원 규모로 추산된다. 방열기판 사업에도 투자가 이어졌다. LX세미콘은 경기도 시흥에 약 3000평 규모 생산공장을 구축하고 2022년 생산설비를 완공했다. 지난 5년간 방열기판 사업에 약 1000억원을 투자했으며, 2025년 4월 친환경 차량용 방열기판의 첫 양산을 시작했다. 방열기판은 전력 반도체에서 발생하는 열을 외부로 전달하는 부품이다. 전기차 인버터와 충전기, 에너지저장장치(ESS) 등에 적용된다. 연간 생산능력은 25만장 수준으로, 연말까지 50만장으로 늘릴 계획이다. 스타트업 투자도 병행하고 있다. LX세미콘은 지난해 9월 145억원을 출자해 '스타트업 코리아 LX-BSK 오픈 이노베이션 투자조합'에 참여했다. 펀드 존속기간은 8년이며 AI 시스템 반도체 설계와 방열 솔루션 등 관련 기술을 보유한 스타트업을 투자 대상으로 삼는다. ◆ LX인터내셔널, 1330억원 니켈 투자…2028년 생산량 350만톤 확대 LX인터내셔널은 기존 자원개발과 트레이딩 사업에서 축적한 역량을 핵심광물 분야로 확장하고 있다. 석탄 중심이던 자원개발 사업에 니켈 등 배터리 핵심광물을 추가하며 전기차와 배터리 소재 시장을 겨냥한 사업 영역을 넓혔다. LX인터내셔널은 2024년 1월 인도네시아 AKP 니켈 광산에 1330억원을 투자해 지분 60%를 확보했다. 인도네시아 술라웨시 지역에 위치한 AKP 광산은 약 2000ha 규모로, 총 자원량은 5140만톤, 확인 매장량은 3600만톤이다. LX인터내셔널은 석탄 광산 개발·운영 과정에서 축적한 경험을 니켈 사업에도 적용했다. AKP 광산의 니켈 생산량은 2025년 275만톤이며, 2026년 300만톤, 2027년 320만톤, 2028년 350만톤을 목표로 생산량을 확대한다. 니켈은 삼원계 배터리 양극재의 주요 원료다. LX인터내셔널은 AKP 광산 생산물에 대한 오프테이크 권리를 확보해 자원개발과 원료 조달을 연계했다. 핵심광물 포트폴리오도 넓힌다. 니켈에 이어 보크사이트와 구리 등 유망 광물 확보를 추진하며, 배터리·전기차 밸류체인과 연계되는 광물에 대한 투자 기회도 검토하고 있다. 올해 3월 정기주주총회에서는 니켈 사업 기반 확대와 유망 광물 자산 확보 방침을 제시했다. 니켈 광산 개발에 이어 신규 광물 자산 발굴까지 자원개발 사업의 범위를 넓힌다는 계획이다. [아주경제 2026년 09월 22일자 14면에 게재된 기사입니다.]
2026-09-22 08:02:20
KT, 셋톱박스 칩 공급망 묶고 중소기업 수출길 연다 [경제일보] KT가 글로벌 반도체 기업과 미디어 단말용 칩셋 공급망을 강화하는 동시에 국내 중소기업의 해외 판로 개척에 나섰다. 칩 수급 불확실성을 줄여 자사 미디어 서비스의 안정성을 높이고 협력사의 수출 성과까지 끌어내겠다는 전략이다. KT는 11일부터 14일까지 네덜란드 암스테르담 RAI에서 열리는 국제방송박람회 ‘IBC 2026’에서 앰로직(Amlogic)과 미디어 단말용 핵심 칩셋의 안정적인 공급체계 구축을 위한 업무협약을 체결했다고 13일 밝혔다. IBC는 방송사와 콘텐츠 사업자, 기술·솔루션 기업이 참가하는 세계 최대급 미디어 전시회다. 올해 행사에는 170여개국에서 1300여개 전시기업과 4만5000여명의 업계 관계자가 참여한다. 앰로직은 미국 캘리포니아주 마운틴뷰에 본사를 둔 팹리스(반도체 설계 전문기업)로 스마트TV와 셋톱박스 등에 들어가는 시스템온칩(SoC)을 공급한다. KT와는 세계 최초 8K 안드로이드TV 셋톱박스를 공동 개발하는 등 협력 관계를 이어왔다. 두 회사는 KT그룹 미디어 단말에 필요한 칩셋을 안정적으로 공급하고 재고·조달 등 공급망 운영 효율을 높일 방안을 공동으로 찾는다. 향후 셋톱박스의 인공지능(AI) 기능과 미디어 서비스 고도화를 위한 기술 협력도 추진한다. 특정 칩의 공급 차질이 셋톱박스 생산과 서비스 일정에 미치는 영향을 줄이는 것이 이번 협약의 핵심이다. KT는 행사장에서 국내 협력사 8곳과 ‘KT글로벌상생성장관’도 운영한다. 마르시스는 8K 안드로이드TV 셋톱박스를, 오성전자는 음성인식 리모컨을 선보인다. 에너자이의 온디바이스 AI 모델을 비롯해 캐스트이즈의 온라인동영상서비스(OTT)·광고 기반 무료 스트리밍TV(FAST) 플랫폼, 루나르트의 AI 영상 편집, 파일러의 미디어 분석·제어 솔루션도 전시한다. 스틸컷과 엑스엘에이트AI는 각각 딥페이크 탐지와 미디어 자막 생성·편집 기술을 소개한다. 이 프로그램은 협력사의 해외시장 진출을 지원하기 위해 2013년 시작됐다. 올해는 중소벤처기업부의 ‘대·중소기업 동반진출 지원사업’과 연계해 대·중소기업·농어업협력재단이 전시관 구축을 지원한다. 대한무역투자진흥공사(KOTRA) 암스테르담무역관은 현지 바이어 발굴과 상담 연결을 맡는다. KT는 21일부터 23일까지 스페인에서 열리는 유럽광통신학술대회·전시회 ‘ECOC 2026’에도 협력사 5곳과 참가한다. 엔더블유씨와 제씨콤, 우리로, 휘라포토닉스, 솔텍인포넷이 AI 데이터센터용 광통신 부품과 화재감시 시스템, 양자암호통신용 부품 등을 해외 바이어에게 선보인다. KT는 지난해 IBC와 모바일월드콩그레스(MWC), ECOC에 협력사 18곳과 참가해 1800억원 이상의 수출계약 성과를 냈다고 밝혔다. 이는 실제 수출액이 아닌 계약 체결액으로, 계약 이행과 매출 인식 규모는 별도로 확인할 필요가 있다. 권혜진 KT SCM실장 전무는 “글로벌 칩셋사와의 협약으로 미디어 단말 공급망 경쟁력을 확보하고 협력사의 안정적인 사업을 지원할 것”이라며 “우수 기술과 제품이 바이어 발굴과 수출 성과로 이어지도록 민관협력 모델을 발전시키겠다”고 말했다.
2026-09-13 13:22:21
삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야 [경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.
2026-09-10 09:21:17
AI 컴퓨팅의 다음 무대…Arm, '에이전틱·엣지·피지컬 AI' 정조준 [경제일보] 인공지능(AI) 컴퓨팅 시장의 무게중심이 데이터센터에서 엣지와 물리적 세계로 확장되면서 Arm이 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 새로운 성장축으로 제시했다. AI 에이전트가 PC와 스마트폰을 넘어 자동차·로봇 등 다양한 기기에서 주변 환경을 인식하고 직접 행동하는 시대가 다가오면서 이를 뒷받침하는 저전력·고성능 컴퓨팅 생태계 선점에 나선다는 전략으로 풀이된다. 7일 Arm은 온라인 기자간담회를 통해 클라우드 AI, 엣지 AI, 피지컬 AI 등에 대한 전략을 공개했다. 아미 바다니 Arm 최고마케팅책임자(CMO)는 이날 "에이전틱 워크로드가 데이터센터를 넘어서고 있다"며 "앞으로 더 많은 에이전트가 엣지에서 실행될 것"이라고 말했다. Arm은 AI 에이전트가 클라우드에서만 작동하는 것이 아니라 스마트폰과 PC, 자동차, 로봇 등 엣지 기기로 확산되면서 컴퓨팅 수요가 새로운 영역으로 이동할 것이라고 전망했다. 특히 에이전트가 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하는 형태로 발전한다는 것이다. Arm은 자체 생태계를 통해 자사의 전략을 확장하고 있다. Arm에 따르면 현재 Arm 아키텍처를 사용하는 개발자는 약 2200만명으로, Arm은 개발자 생태계를 기반으로 AI 컴퓨팅 수요가 엣지와 다양한 디바이스로 확산되는 과정에서 주도권을 확보한다는 계획이다. 아미 바다니 CMO는 "궁극적으로 에이전트가 물리 세상에서 주변을 인식하고 조치할 수 있게 될 것"이라며 "앞으로 컴퓨팅 워크로드가 어디로 가는가 생각했을 때 그 목적지들을 보면 Arm이 모두 지원할 수 있는 목적지"라고 강조했다. Arm은 모바일과 엣지 환경에서 그래픽 처리 방식도 AI 중심으로 변화하고 있다고 설명했다. AI가 그래픽 제작 과정에 직접 활용되면서 GPU의 역할도 기존 그래픽 연산 중심에서 AI 연산까지 포괄하는 방향으로 확대되고 있는 것이다. Arm은 신경망 가속기와 모션 엔진을 GPU 셰이더에 통합하는 방식으로 그래픽과 AI 연산의 결합을 강화하고 있다. 이를 통해 저해상도로 렌더링한 이미지를 AI를 활용해 고해상도로 끌어올리는 방식 등 모바일 기기에서도 고품질 그래픽을 구현할 수 있도록 지원한다. Arm은 새롭게 설계한 7세대 아키텍처를 통해 기존 데스크톱 환경에서만 가능했던 고급 그래픽 기능을 모바일에서도 구현할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 과거에는 모바일 게임 개발자가 고급 그래픽 기술을 적용하기 위해 성능과 전력 사이에서 상당한 제약을 감수해야 했지만, AI와 GPU 기능이 결합되면서 이런 제약이 줄어들고 있는 것으로 알려졌다. 특히 Arm은 모바일 환경에서도 최대 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능해졌다고 강조했다. Arm에 따르면 불과 한 세대 만에 동일한 전력에서 모든 기능의 성능이 4배 이상 향상됐고, AI를 사용하지 않는 전통적인 게임이나 기존 벤치마크에서도 성능 개선이 나타났다. 이를 통해 Arm은 단순히 그래픽 성능을 높이는 것을 넘어 개발자가 하드웨어 제약에 맞춰 콘텐츠를 축소하기보다 게임의 그래픽과 스토리 구현에 집중할 수 있는 환경을 만든다는 구상이다. 크리스 버기 Arm 엣지 AI 부문 총괄 부사장은 "예전에는 개발자들이 모바일 게임을 개발할 때 첨단 기술 적용이 어려웠다"며 "이제 모바일에서는 불가능했던 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능하다"고 설명했다. 이어 "이 모든 것들이 개발자 친화적인 시스템과 생태계 기반으로 개발됐다"며 "이제 그래픽 아티스트들은 게임을 온라인, 모바일, 전력, 예산에 맞추는 것에 시간을 보내는 것이 아니라 멋진 비주얼과 스토리에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. Arm이 엣지 AI를 넘어 주목하는 분야는 피지컬 AI다. 현재 피지컬 AI 관련 컴퓨팅 시장이 이미 상당한 규모를 형성하고 있으며, 향후 AI의 물리적 세계 전환이 가속화되면서 시장 규모가 더욱 커질 것으로 전망했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차 등 물리적 공간에서 AI가 주변 환경을 인식하고 판단하며 실제 움직임까지 수행하는 기술을 의미한다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지 등 디지털 콘텐츠를 중심으로 확산됐다면, 피지컬 AI는 AI의 판단 결과가 실제 공간에서 움직임으로 이어진다는 점에서 새로운 컴퓨팅 수요를 만들어낼 수 있을 것으로 평가된다. Arm은 이 시장을 겨냥해 단순히 CPU 아키텍처를 공급하는 데 그치지 않고 생태계 확장에도 나서고 있다. 대표적인 전략이 'Arm 토탈 디자인'이다. Arm 토탈 디자인은 반도체 설계 기업과 파트너들이 Arm 기반의 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 특정 목적에 최적화된 칩을 보다 빠르게 개발할 수 있도록 생태계를 구축하는 전략이다. AI가 데이터센터에서 엣지, 로봇과 자동차 등 피지컬 영역으로 확산될수록 다양한 형태의 맞춤형 컴퓨팅 수요가 발생할 수 있는 만큼 이를 Arm 생태계 안으로 끌어들이겠다는 것이다. 헨리 부사장은 "작년 피지컬 AI 분야의 컴퓨팅 전체 시장 규모가 250억 달러로 보고 있다"며 "전환이 가속됨에 따라 컴퓨팅 역사상 가장 거대한 시장 중 하나로 성장할 것"이라고 말했다.
2026-09-08 11:00:00
오픈AI, 과학 연구 현장 정조준…챗GPT-5.6 기반 무료 AI 지원 확대 [경제일보] 오픈AI가 과학·수학·공학 분야 학술 연구자를 대상으로 최신 인공지능(AI) 모델과 연구 도구를 무료 제공하는 프로그램을 시작하며 대학 연구 현장 공략에 나선다. 단순한 AI 활용 지원을 넘어 연구 과정 전반에 AI를 활용하는 생태계를 구축하고, 미래 AI 연구 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 30일 오픈AI는 최근 '학술 연구자를 위한 챗GPT' 프로그램을 출시하고 신청 접수를 시작했다고 밝혔다. 이번 프로그램은 선정된 학술기관 소속 연구자들에게 오픈AI의 최신 AI 모델과 연구 특화 도구를 1년간 무료로 제공하는 것이 특징이다. 오픈AI는 이번 프로그램을 통해 올여름 연구자 1만명을 대상으로 지원을 시작하고, 내년까지 지원 규모를 최대 10만명으로 확대한다는 계획이다. 아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐으며, 이 가운데 한국 소재 기관은 17곳으로 국가별 가장 많은 비중을 차지했다. 다만 대상 기관으로 선정됐다고 해서 대학 내 모든 구성원이 자동으로 이용할 수 있는 것은 아니다. 대상 기관 소속 연구자가 직접 신청해야 하며, 기관 인증과 함께 현재 수행 중인 연구 분야와 AI 활용 계획 등을 제출해야 한다. 이번 프로그램은 AI가 연구 현장에서 단순 보조 도구를 넘어 연구 과정 전반을 지원하는 단계로 진화하고 있는 것으로 분석된다. 기존에는 논문 검색이나 문서 작성 등 제한적인 활용에 머물렀다면, 최근에는 데이터 분석과 코드 작성, 실험 설계, 연구 결과 검증 등 고도의 연구 업무까지 AI 활용 범위가 확대되고 있다. 오픈AI는 참가자들에게 챗GPT와 챗GPT 워크, 코덱스 등 연구 활용 도구를 제공한다. GPT-5.6 모델군을 비롯해 고난도 과학·수학 문제 해결을 위한 GPT-5.6 Sol Pro도 이용할 수 있으며, 확대된 딥 리서치 기능과 높은 사용 한도, 대규모 컨텍스트 창도 지원한다. 특히 코덱스는 연구 과정에서 필요한 코드 작성과 디버깅, 데이터 세트 분석, 재현 가능한 연구 환경 구축 등을 지원한다. 챗GPT Work는 연구비 지원 기회 검색과 신청서 작성, 문헌 검토, 논문 초안 작성 등 장기 연구 프로젝트 관리에 활용할 수 있도록 설계됐다. 생명과학 분야 연구 지원 기능도 강화했다. 연구자들은 유전학과 유전체학, 시퀀싱, 단일 세포 분석, 단백질 모델링, 신약 개발 등과 관련한 75개 이상의 연구 스킬을 활용할 수 있다. 과학 문헌과 공개 유전체·임상 데이터베이스, 위성 이미지, 컴퓨팅 노트북, 데이터 플랫폼 등 다양한 연구 자원과 연결할 수 있는 기능도 제공된다. 오픈AI는 이번 학술 연구자 지원에 나선 배경에 AI가 과학 연구 경쟁력을 좌우하는 핵심 도구로 자리 잡고 있는 것에 있다고 설명했다. AI 모델이 논문 분석과 데이터 처리, 시뮬레이션 등 연구 생산성을 높이는 수단으로 활용되면서, 어떤 연구자가 어떤 방식으로 AI를 활용하는지가 연구 경쟁력과 연결되는 상황이다. 오픈AI 역시 연구자들이 자사 AI 모델과 도구를 활용해 연구 성과를 축적하도록 지원함으로써 장기적인 사용자 기반을 확보하려는 것으로 분석된다. 연구 현장에서 형성된 AI 활용 경험이 향후 산업 현장과 기업 서비스 확산으로 이어질 가능성이 높기 때문이다. 국내 대학들도 AI 활용 확대에 속도를 내고 있는 만큼 이번 프로그램 참여가 연구 경쟁력 강화로 이어질 수 있다는 기대가 나온다. 특히 AI 기반 신약 개발과 반도체 설계, 로봇·우주 기술 등 고도의 데이터 분석이 필요한 분야에서 AI 활용도가 높아질 것으로 전망된다. 이번 프로그램 전용 워크스페이스에 비즈니스 수준의 개인정보 보호 및 보안 기능을 적용했으며, 연구자가 입력한 데이터는 기본적으로 모델 학습에 활용하지 않는 것으로 알려졌다. 오픈AI 관계자는 "이번 프로그램은 선정된 학술기관에 소속된 연구자들이 첨단 AI를 활용해 복잡한 연구 과제를 해결하고 과학적 발견을 가속할 수 있도록 지원하기 위해 마련됐다"며 "아시아태평양 지역에서는 총 70개 대학·기관이 대상 목록에 포함됐고, 해당 기관 소속 연구자 가운데 자격 요건을 충족한 연구자는 소속 인증과 신청 절차를 거쳐 프로그램에 참여할 수 있다"고 말했다.
2026-07-30 17:07:36
'클로드' 앤트로픽, 삼성 파운드리 찾았다…AI칩 협력 논의 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 '클로드' 개발사 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 추진하면서 삼성전자와 생산 협의를 진행 중인 것으로 알려졌다. 협력이 성사될 경우 삼성전자는 테슬라와 엔비디아, 애플에 이어 또 하나의 글로벌 AI 기업을 파운드리 고객사로 확보하게 된다. 3일 업계에 따르면 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션은 복수의 소식통을 인용해 앤트로픽이 자체 AI 칩 개발을 위한 초기 작업에 착수했으며 잠재적인 생산 파트너로 삼성전자와 협의를 진행하고 있다고 보도했다. 앤트로픽은 삼성전자 파운드리 사업부의 2나노(㎚) 공정과 첨단 패키징 기술을 활용하는 방안을 검토 중인 것으로 전해졌다. 2나노 공정은 고집적 설계를 기반으로 전력 효율을 높일 수 있는 차세대 공정이며 첨단 패키징은 프로세서와 메모리를 최적화해 데이터 전송 병목을 줄이는 핵심 기술이다. 앞서 앤트로픽은 지난 5월 시리즈H 투자 유치 당시 삼성전자를 비롯한 글로벌 메모리 반도체 업체들을 '전략적 인프라 파트너'로 소개하며 메모리와 저장장치, 로직 칩 기술이 AI 인프라 구축의 핵심 역할을 한다고 밝힌 바 있다. 당시 업계에서는 '로직 칩'을 언급한 점에 주목했다. 글로벌 메모리 업체 가운데 로직 칩 생산이 가능한 파운드리 사업을 보유한 기업은 삼성전자가 유일해 향후 AI 칩 생산 협력 가능성이 제기됐다. 다만 협의는 아직 초기 단계다. 디인포메이션은 앤트로픽이 여러 반도체 설계 업체와 함께 AI 칩 개발 방안을 검토하고 있으며 아직 세부 설계나 시험 생산 단계에는 이르지 않았다고 전했다. 앤트로픽은 최근 오픈AI 맞춤형 AI 칩 개발팀 출신인 클라이브 찬을 영입해 AI 칩의 기능과 성능, 서버 통합 방안 등을 검토하고 있는 것으로 알려졌다. AI 기업들의 자체 칩 개발 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 구글은 자체 텐서처리장치(TPU)를 지속 고도화하고 있으며 오픈AI 역시 브로드컴과 협력해 자체 AI 추론 칩을 공개하는 등 AI 인프라 경쟁력을 높이기 위한 움직임을 이어가고 있다. 업계에서는 AI 서비스가 확대될수록 빅테크들이 엔비디아 GPU 의존도를 낮추고 비용 효율성과 인프라 통제력을 높이기 위해 자체 AI 칩 개발에 속도를 낼 것으로 전망하고 있다. 한편 앤트로픽은 향후 계획에 대한 구체적인 언급을 피하면서도 당분간 엔비디아 GPU와 구글 TPU, 아마존웹서비스(AWS)의 '트레이니엄' 칩을 주요 연산 자원으로 활용할 것이라고 밝혔다. 삼성전자는 이번 보도와 관련해 별도의 입장을 내놓지 않았다.
2026-07-03 11:01:52
중국, 소프트웨어 키우고 물류망 넓힌다 [경제일보] 중국이 소프트웨어 산업과 물류 인프라를 함께 키우고 있다. 한쪽에서는 클라우드와 빅데이터, 반도체 설계 분야가 성장하고, 다른 한쪽에서는 전기 화물차와 국제 항공화물 노선이 늘고 있다. 제조업의 생산 능력만으로는 수출 경쟁력을 유지하기 어렵다는 판단 아래, 디지털 기술과 운송 체계를 동시에 손보는 모습이다. 2일 중국 공업정보화부에 따르면 올해 1~5월 소프트웨어 및 정보기술 서비스업 매출은 6조2451억위안으로 지난해 같은 기간보다 10.3% 증가했다. 소프트웨어 수출은 276억5000만달러로 12.8% 늘었다. 클라우드 컴퓨팅과 빅데이터, 반도체 설계, 정보기술 서비스가 성장세를 이끌었다. 중국이 인공지능과 스마트 제조를 키우는 과정에서 서버·데이터 처리·산업용 소프트웨어 수요가 함께 늘어난 결과로 볼 수 있다. ◆ 소프트웨어는 동부 연안에 집중 소프트웨어 산업의 지역 편중도 뚜렷하다. 동부 지역이 전체 소프트웨어 산업 매출의 84.7%를 차지했다. 베이징과 광둥성, 상하이, 장쑤성, 산둥성이 주요 거점이다. 베이징은 인공지능과 플랫폼 기업, 연구기관이 모여 있고, 광둥성과 장쑤성은 전자·통신장비와 제조업 기반이 강하다. 상하이는 금융과 기업용 소프트웨어 수요가 크다. 소프트웨어 산업이 독립된 서비스업에 머물지 않고 제조업과 금융, 유통, 통신 산업에 붙어 성장하고 있다는 뜻이다. 중국 정부가 소프트웨어 산업을 강조하는 이유도 여기에 있다. 반도체와 장비를 확보해도 이를 움직일 운영체제와 설계 소프트웨어, 산업용 프로그램이 부족하면 제조업 경쟁력을 완성하기 어렵다. 중국은 인공지능과 스마트 공장, 자율주행, 전기차를 키우면서 소프트웨어의 비중도 높이고 있다. ◆ 전기 화물차로 바뀌는 물류단지 물류 분야에서는 탄소 감축과 비용 절감을 함께 겨냥한 실험이 이어지고 있다. 우한 경제기술개발구의 중철이퉁 탄소중립 종합물류단지는 태양광 발전과 에너지저장장치, 신에너지 대형 화물차, 배터리 교환 시설을 결합하는 방식으로 조성되고 있다. 물류단지에서 쓰는 전력을 일부 자체 생산하고, 화물차는 장시간 충전 대신 배터리를 교체해 운행 시간을 줄이는 구상이다. 대형 화물차는 승용차보다 배터리 용량이 크고 운행 거리도 길다. 충전에 시간이 오래 걸리면 차량이 멈춰 있는 시간이 늘어나고 운송비도 올라간다. 물류업체가 배터리 교환 방식에 관심을 두는 이유다. 차량이 배터리 교환소에 들어가면 충전을 기다리지 않고 배터리를 바꾼 뒤 곧바로 운행할 수 있다. 다만 이런 방식이 널리 퍼지려면 과제가 많다. 배터리 규격을 맞춰야 하고, 교환소 건설비와 배터리 재고 부담도 감당해야 한다. 화물차 운행 경로마다 교환 인프라가 충분히 갖춰지지 않으면 효율도 떨어진다. 친환경 물류가 선언에 그치지 않으려면 차량·배터리·전력망·운송 계약이 함께 움직여야 한다. ◆ 항공화물 노선은 유럽과 아시아로 국제 물류망도 넓어지고 있다. 중국 민항 화물 운송량은 지난해 처음 1000만t을 넘었다. 국제 화물 운송량은 440만t을 넘겼고, 전체 화물 운송에서 차지하는 비중도 40%를 웃돌았다. 중국물류구매연합회 항공물류분회 집계에 따르면 지난해 중국에서는 국제 화물노선 200개 이상이 새로 열렸다. 아시아와 유럽 노선이 대부분을 차지했다. 중국의 전자상거래 상품과 전자제품, 의류뿐 아니라 자동차 부품과 정밀기기, 신선식품 운송 수요가 늘어난 영향이다. 항공화물은 해운보다 비싸지만 빠르다. 주문량 변화가 큰 전자상거래 상품이나 신선식품, 고가 전자부품은 납기를 맞추는 일이 가격만큼 중요하다. 중국 기업들이 항공화물 노선을 늘리는 것도 공장 생산과 해외 소비자를 연결하는 시간을 줄이기 위해서다. 유럽과 아시아를 잇는 노선 확대는 중국 수출 구조의 변화와도 맞닿아 있다. 과거에는 완제품을 대량 선적하는 해상운송이 중심이었다면, 이제는 소량 다품종 상품과 긴급 부품, 온라인 주문 상품이 늘면서 항공물류의 비중도 커지고 있다. ◆ 공장 밖 경쟁력까지 넓히는 중국 중국 산업 경쟁력은 더 이상 공장 안의 생산 속도만으로 결정되지 않는다. 반도체 설계와 클라우드, 산업용 소프트웨어가 제조업의 효율을 높이고, 전기 화물차와 배터리 교환 시설은 운송 비용과 탄소 배출을 줄이려 한다. 국제 항공화물망은 중국 공장과 해외 소비자를 더 빠르게 연결한다. 이 세 가지는 서로 떨어진 이야기가 아니다. 소프트웨어는 생산과 물류를 관리하고, 친환경 물류는 제조업의 운송 비용을 낮추며, 항공화물망은 수출의 속도를 높인다. 중국이 디지털 산업과 물류 인프라에 동시에 투자하는 이유도 여기에 있다. 다만 공급망 경쟁력은 노선을 많이 열고 설비를 늘린다고 완성되는 것은 아니다. 미국과 유럽의 통상 규제, 항공 운임 변동, 해외 물류 거점 확보, 배터리 안전성과 충전 인프라 문제도 함께 풀어야 한다. 중국은 지금 생산 능력에 디지털 기술과 운송망을 덧붙이고 있다. 공장에서 만든 제품을 얼마나 싸게 생산하느냐 못지않게, 얼마나 빠르고 안정적으로 해외 시장까지 보내느냐가 경쟁력이 되는 시기다.
2026-07-02 17:51:14
김정관 산업장관, 서남권에 반도체 800조원 투자…충청은 첨단 패키징 거점으로 [경제일보] 정부가 반도체 초격차 경쟁력 확보를 위해 서남권에 800조원을 투입해 제2 반도체 생산기지를 구축하고, 충청권에는 81조원을 투자해 첨단 패키징 거점을 조성하는 대규모 프로젝트를 추진한다. 수도권 중심의 생산체계를 전국으로 확대해 대한민국을 글로벌 반도체 클러스터로 육성한다는 구상이다. 김정관 산업통상자원부 장관은 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 이 같은 내용을 담은 반도체 산업 육성 계획을 발표했다. 정부는 우선 서남권에 총 800조원 규모의 민간 투자를 기반으로 메모리 반도체 팹(Fab) 4기를 구축해 새로운 반도체 생산 거점을 조성하기로 했다. 김 장관은 "인허가와 건설 기간을 획기적으로 단축해 생산능력을 조기에 확보하겠다"며 "메모리 반도체 초격차 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원을 집중하겠다"고 말했다. 충청권은 첨단 패키징 중심 거점으로 육성한다. 정부는 총 81조원을 투입해 AI 반도체 확산으로 늘어나는 첨단 패키징 수요에 대응하고, 동남·대경권은 소재·부품·장비(소부장) 공급망과 차세대 반도체 산업 거점으로 육성할 계획이다. 이를 통해 수도권과 서남권, 충청권, 동남권을 연결하는 전국 단위 반도체 산업 생태계를 구축한다는 전략이다. 정부는 기존 수도권 생산시설 확충에도 속도를 낸다. 김 장관은 "기업과 정부가 협력해 수도권 반도체 생산능력을 5년 안에 두 배로 확대하겠다"며 "2040년대 중후반으로 계획됐던 일부 생산시설 구축 시기를 2030년대 중반으로 최대 12년 앞당길 계획"이라고 밝혔다. 차세대 반도체 경쟁력 확보를 위한 연구개발 투자도 확대한다. 정부는 향후 15년간 30조원을 투입해 연구개발(R&D)과 반도체 설계, 실증, 제조 등 전 주기를 지원하며 AI 시대에 대응하는 차세대 반도체 산업을 새로운 성장동력으로 육성한다는 방침이다. 김 장관은 "현재 61% 수준인 국내 D램 시장 점유율이 향후 50% 수준으로 하락할 가능성이 있다"며 "반도체 초격차를 유지하기 위해서는 속도전과 거점전, 선도전에서 반드시 경쟁력을 확보해야 한다"고 강조했다. 이어 "반도체 산업 경쟁력은 정부만의 과제가 아니라 기업과 대학, 지방자치단체 등 국가 역량이 함께 결집해야 가능한 일"이라며 민관 협력을 당부했다.
2026-06-29 15:30:59
메가존클라우드, 국산 AI 반도체 실증 인프라 맡는다…NPU 상용화 시험대 [경제일보] 메가존클라우드(대표 염동훈)가 국산 AI 반도체 기반 클라우드 인프라 실증 사업에 참여한다. 정부가 추진하는 AI 컴퓨팅 인프라 고도화 사업에서 NPU 기반 클라우드 환경의 통합 운영을 맡아 국산 AI 반도체의 실제 서비스 가능성을 검증한다. 메가존클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 주관하는 ‘AI 컴퓨팅 실증 인프라 고도화’ 사업에 인프라 통합 운영자 자격으로 참여한다고 25일 밝혔다. 이 사업은 국산 AI 반도체를 기반으로 대규모 AI 인프라를 구축하고 LLM 기반 서비스와 GPU·NPU 혼용 환경을 실증하는 국가 과제다. 메가존클라우드는 국산 NPU 기반 클라우드 인프라 운영 전반을 담당한다. NPU 자원할당과 통합 관리 모니터링 소프트웨어 개발, 멀티클라우드 기반 NPU 자원할당 및 모니터링 소프트웨어 연계, AI 컴퓨팅 인프라 통합 운영·관제와 사용자 환경 구축이 주요 역할이다. 이번 사업은 2025년부터 2027년까지 3년간 추진되는 ‘AI 반도체 조기 상용화 및 AI전환 실증지원’ 사업의 일환이다. 올해는 2차년도에 해당한다. 목표는 60페타플롭스 이상 AI 컴퓨팅 인프라 구축, AI 반도체 컴파일러 및 클라우드 소프트웨어 고도화, 의료·LLM 분야 AI 응용서비스 실증이다. 컨소시엄에는 메가존클라우드 외에도 퓨리오사AI, 리벨리온, NHN클라우드, 하이퍼엑셀, 네이버클라우드 등이 참여한다. AI 반도체 설계 기업과 클라우드 사업자가 함께 실증 인프라를 구성해 국산 NPU가 실제 클라우드 환경에서 안정적으로 작동하는지 검증하는 구조다. 이번 과제의 배경에는 AI 인프라 주권 문제가 있다. 생성형 AI 확산 이후 글로벌 AI 컴퓨팅 자원은 일부 해외 GPU와 클라우드 사업자에 집중됐다. 국내에서도 자체 AI 반도체와 클라우드 소프트웨어를 결합해 비용 부담과 공급망 의존도를 낮춰야 한다는 요구가 커졌다. NPU 상용화는 칩 성능만으로 결정되지 않는다. 여러 사용자가 클라우드에서 안정적으로 자원을 배분받고 모델을 실행할 수 있어야 한다. 컴파일러와 런타임, 모니터링, 장애 대응 체계도 함께 갖춰져야 한다. 메가존클라우드가 통합 운영을 맡는 이유다. 사업 성과는 클라우드 AI 인프라 고도화와 AI 모델 최적화, 산업별 AI 서비스 확장에 활용될 예정이다. 제조와 금융, 헬스케어, 교육, 공공 등 다양한 산업군에서 국산 AI 반도체 기반 서비스를 적용할 수 있는 기반을 마련하는 것이 목표다. 황인철 메가존클라우드 최고매출책임자는 “국산 AI 반도체의 상용화 경쟁력은 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 클라우드 플랫폼 역량이 뒷받침돼야 한다”며 “국내 인프라 구축과 해외 현장 실증 경험을 축적해 국산 AI 반도체 생태계 성숙에 기여하겠다”고 말했다.
2026-06-25 15:46:02
삼성자산운용, 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' ETF 신규 상장 外 [경제일보] 삼성자산운용, 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' ETF 신규 상장 삼성자산운용은 전고체배터리와 에너지저장장치(ESS)에 집중적으로 투자하는 'KODEX 전고체배터리ESS TOP2플러스' 상장지수펀드(ETF)를 새롭게 상장했다고 23일 밝혔다. 차세대 배터리 산업의 핵심 동력으로 꼽히는 두 분야의 성장성을 겨냥해 만들어진 상품이다. 최근 2차전지 시장은 전기차 수요 둔화로 조정을 겪고 있다. 하지만 인공지능(AI) 산업 확대로 배터리 활용처는 빠르게 늘어나는 추세다. 특히 AI 데이터센터 증가로 전력 수요가 뛰면서 전기를 효율적으로 관리하는 ESS가 필수 인프라로 자리 잡는 모습이다. 글로벌 전력망 투자 확대로 관련 시장의 실제 수주와 실적 성장도 본격화될 것으로 풀이된다. 이른바 '3세대 2차전지'로 불리는 전고체배터리 역시 주목받고 있다. 기존 액체 전해질을 고체로 바꿔 화재 위험은 줄이고 에너지 밀도는 높인 것이 특징이다. 이 배터리는 뛰어난 안전성을 바탕으로 △휴머노이드 로봇 △우주항공 △도심항공교통(UAM) △ESS 등 다양한 첨단 산업으로 적용 범위가 넓어질 것으로 보인다. 신규 상장하는 ETF는 가시적인 실적을 내는 ESS와 전고체배터리의 잠재력을 한곳에 모은 포트폴리오를 구성했다. 국내 대표 배터리 기업인 삼성SDI와 LG에너지솔루션에 전체 비중의 절반을 집중적으로 투자한다. 두 회사는 ESS용 배터리 경쟁력을 갖추고 전고체배터리 개발을 이끌고 있다. 이에 향후 실적 개선과 상용화에 대한 기대감을 동시에 반영할 수 있을 것으로 예상된다. 핵심 두 종목 외에 밸류체인 전반의 경쟁력 있는 기업들도 편입한다. 전고체배터리 부문에서는 핵심 소재 기업을 담는다. ESS 부문은 △전력변환장치 △대형 전력기기 △시스템 패키징 △배터리 제조장비 관련 기업에 분산 투자한다. 주요 편입 종목은 △이수스페셜티케미컬 △대주전자재료 △롯데에너지머티리얼즈 △엘앤에프 △LS ELECTRIC △효성중공업 △서진시스템 △씨아이에스 등이다. 신현진 삼성자산운용 매니저는 "전고체배터리 소재 기업과 ESS 핵심 밸류체인 기업에 투자함으로써 배터리 산업의 다음 성장 사이클에 집중할 수 있도록 해당 상품을 설계했다"며 "전기차를 넘어 AI 인프라, 로봇, 미래 모빌리티 등으로 확대되는 배터리 산업의 구조적 성장에 투자하고자 하는 투자자들에게 효과적인 투자 수단이 될 것"이라고 말했다. 미래에셋자산운용 'TIGER 200' ETF 코스피200 추종 상품 중 수익률 1위 달성 미래에셋자산운용의 코스피200 지수 추종 ETF인 TIGER 200 ETF가 올해 코스피200 기반 ETF 가운데 가장 높은 수익률을 기록했다고 23일 밝혔다. 한국거래소에 따르면 22일 해당 펀드의 연초 이후 수익률은 145.5%다. 이는 국내 주식시장에 상장된 코스피200 기반 ETF 15종 가운데 1위에 해당한다. 순자산 규모는 12조8660억원 수준으로 집계됐다. 최근 전 세계 주요 지수 가운데 코스피200의 오름세는 가장 두드러지는 양상을 보이고 있다. 이에 국내 증시 상승에 베팅하려는 투자자들의 자금이 대거 몰린 것으로 풀이된다. 개인투자자 매수세가 더해지며 이 펀드의 순자산은 지난달 10조원을 넘어섰다. 이후 약 한 달 만에 12조원 규모로 덩치를 불렸다. 해당 상품은 코스피 시장을 대표하는 우량 기업 200곳을 담고 있다. 특히 국내 증시 상승을 이끄는 반도체 대장주를 높은 비중으로 편입 중이다. 자산 내 비중이 큰 5개 종목은 △삼성전자(33.2%) △SK하이닉스(32.6%) △SK스퀘어(3.7%) △삼성전기(2.5%) △현대차(1.6%) 등이다. 박현주 미래에셋그룹 글로벌전략가(GSO) 회장은 그동안 개별 주식 투자가 지닌 불확실성을 상쇄할 대안으로 ETF를 활용한 분산 투자를 거듭 강조해 왔다. 시장 변동성을 방어하면서도 자본시장의 장기적 성장을 공유하려면 지수 상승에 올라타는 전략이 필수적이라는 입장이다. 해당 상품은 개별 주식의 변동성 위험을 줄이면서도 국가 경제 핵심 자산에 투자할 수 있는 효과적인 적립식 장기 투자 수단으로 자리 잡을 것으로 보인다. 정의현 미래에셋자산운용 ETF운용본부 본부장은 "한국 대표지수에 투자하는 가장 효율적인 방법은 TIGER 200 ETF"라며 "낮은 보수와 높은 유동성, 우수한 추종성과를 두루 갖춰 국내 증시에 투자하려는 투자자에게 최적의 선택지가 될 것"이라고 말했다. 한투운용, 'ACE 글로벌AI맞춤형반도체' ETF 순자산 500억원 돌파 한국투자신탁운용은 'ACE 글로벌AI맞춤형반도체' ETF 순자산액이 500억원을 넘어섰다고 23일 발표했다. 한국거래소에 따르면 22일 해당 ETF의 순자산액은 504억원이다. 올해 초와 비교해 406.52% 급증한 규모다. 지난 3개월 기준 수익률은 122.31%를 기록했다. 국내 증시에 상장한 해외형 반도체 ETF 23개 종목 가운데 레버리지를 제외하면 두 번째로 높다. 지난 6개월과 1년 수익률은 각각 132.20%와 174.65% 수준이다. 해당 펀드는 맞춤형 반도체(ASIC) 관련 대표 산업을 골라 소수 핵심 기업에 자금을 집중적으로 투입한다. 이번 성과는 반도체 설계 자산(IP)과 맞춤형 설계 시장을 이끄는 미국 증시 내 핵심 종목인 ARM 홀딩스(이하 ARM)와 마벨 테크놀로지 그룹(이하 마벨) 주가가 큰 폭으로 오른 영향으로 풀이된다. 편입 비중 29.88%로 1위인 ARM은 최근 3개월 동안 주가가 208.06% 뛰었다. AI 에이전트 확산으로 연산 수요가 학습에서 추론 단계로 넘어가면서 비용 절감이 가능한 중앙처리장치(CPU) 수요가 확대된 결과로 보인다. ARM은 전력 효율성 부문에서 압도적인 IP 경쟁력을 갖추고 있다. 최근 글로벌 대형 정보기술(IT) 기업에 자체 CPU 칩 공급 물량을 늘리면서 사업 구조를 기존 IP 라이선스 제공에서 칩 공급까지 넓혀 기업 가치가 재평가된 것으로 분석된다. 편입 비중 23.14%를 차지한 마벨도 같은 기간 주가가 249.92% 폭등해 펀드 수익률을 견인했다. 마벨은 세계 커스텀 ASIC 디자인 서비스 시장 점유율 20~25%를 확보한 상태다. 최근 아마존웹서비스(AWS) 대상 맞춤형 ASIC 판매가 늘어난 상황에서 광통신 사업 부문에 엔비디아가 20억달러 규모 투자를 단행한다는 소식이 주가를 밀어 올린 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자가 지난 2일 대만 컴퓨텍스 2026 현장에서 마벨을 차기 1조달러 기업으로 거론해 시장 이목을 끌기도 했다. AI 인프라 확보 경쟁이 그래픽처리장치(GPU)를 넘어 △네트워크 △광통신 △ASIC 등 데이터센터 전역으로 번지면서 마벨이 지닌 전략적 가치가 부각되고 있다는 해석이 지배적이다. 22일 ETF CHECK 집계에 따르면 해당 펀드의 ARM과 마벨 합산 편입 비중은 국내 상장 ETF 가운데 최고 수준이다. 국내 상장 글로벌 반도체 ETF 대부분이 엔비디아 비중을 높게 가져가는 것과 차이가 있다. 해당 상품은 △브로드컴 △케이던스 △시놉시스 등을 함께 담아 맞춤형 AI 반도체 업체 성장세에 대응하도록 자산을 배분했다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "ACE 글로벌AI맞춤형반도체 ETF는 CPU, ASIC 산업을 주도하는 종목을 높은 비중으로 편입하며 최근 높은 수익률 성과를 보였다"며 "기존 범용 반도체 시장을 이끄는 당사의 ACE 글로벌반도체TOP4 Plus ETF와 함께 투자할 때 AI 산업 성장 수혜를 골고루 누릴 수 있을 것"이라고 말했다. 한화자산운용, 'PLUS 200커버드콜액티브' ETF 신규 상장 간밤 미국 증시 흐름의 영향으로 23일 코스피가 상승 출발한 가운데 한화자산운용은 이날 코스피200 투자에 액티브 옵션 매도 전략과 배당회피 전략을 더한 'PLUS 200커버드콜액티브' ETF를 새로 상장한다고 밝혔다. 해당 상품은 코스피200 편입 종목에 투자하며 콜옵션 매도 전략을 통해 매월 현금 흐름 창출을 쫓는 월배당 커버드콜 펀드다. 분배금 지급 기준일은 매달 마지막 영업일이다. 가장 눈에 띄는 특징은 시장 상황에 맞춰 △옵션 매도 비중 △행사가 △만기 등을 동적으로 조절하는 액티브 커버드콜 전략이다. 기존 패시브 커버드콜은 콜옵션 매도 비중이나 타깃 프리미엄이 정해져 있어 시장 변동에 대처하기 어렵다. 반면 이 ETF는 상승장 예상 시 콜옵션 매도 비중을 줄여 코스피200 상승 참여율을 끌어올린다. 하락장 예상 시에는 매도 비중을 늘려 옵션 프리미엄 수취를 극대화해 충격을 덜어내는 구조다. 배당회피 전략을 활용해 월 분배 재원의 세후 효율성을 높인 점도 차별점으로 꼽힌다. 배당락 이전에 보유 주식을 팔아 배당금을 직접 받지 않고 배당락 이후 하락한 가격에 다시 사들여 매매차익을 얻는 방식이다. 이는 과세 부담이 따르는 주식 배당 비중을 낮추면서 옵션 프리미엄 매매차익 같은 비과세 성격의 분배 재원을 늘리기 위한 것으로 풀이된다. 아울러 액티브 전략을 바탕으로 향후 코스피200 데일리옵션 도입 시 즉각적인 활용이 가능할 것으로 보인다. 데일리옵션을 쓰면 짧은 만기 옵션으로 매도 빈도를 높여 한층 정교한 운용을 할 수 있다. 금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 "PLUS 200커버드콜액티브 ETF는 KOSPI200의 투자 매력을 기반으로 상승에 참여하되 배당회피 전략을 통해 세후 분배금 극대화를 함께 추구하도록 설계한 상품"이라며 "정해진 규칙에 따라 옵션을 매도하는 기존 커버드콜 방식에서 한 단계 더 나아가 시장 변화에 맞춰 전략을 능동적으로 조정할 수 있는 차세대 커버드콜 투자 솔루션으로 자리매김할 것"이라고 말했다.
2026-06-23 11:20:54
학력 장벽 허문 SK하이닉스…최태원식 'AI 인재 혁신' 가동 [경제일보] SK하이닉스가 신입사원 채용에서 학력 제한을 전면 폐지한다. 인공지능(AI) 반도체 호황의 중심에 선 SK하이닉스가 채용의 기준까지 바꾸며 새로운 인재상을 제시하고 있다. 학위보다 직무 역량과 잠재력, 성장 가능성을 보겠다는 선언이다. SK하이닉스는 17일 시작한 신입사원 수시채용부터 기존 채용 공고에 명시하던 '4년제 학사 학위 이상' 등 학력 요건을 삭제한다고 밝혔다. 이에 따라 지원자는 학력과 전공에 관계없이 경험과 직무 역량, 기업문화 적합성 등을 중심으로 평가받는다. 이번 방침은 신입 수시채용을 시작으로 향후 채용 전반으로 확대 적용될 예정이다. 이번 채용에서는 차세대 반도체 설계 등 핵심 직무를 중심으로 세 자릿수 규모의 신입 인재를 선발한다. 수시채용으로는 이례적인 규모다. AI 메모리와 고대역폭메모리(HBM)를 둘러싼 글로벌 경쟁이 치열해지는 상황에서 미래 기술을 이끌 인재를 조기에 확보하겠다는 전략으로 풀이된다. 학력 제한 폐지는 단순한 채용 방식의 변화가 아니다. 정형화된 스펙보다 문제를 새롭게 정의하고 빠르게 학습하며 협업하는 역량이 경쟁력을 좌우한다는 판단이 반영됐다. 반도체 산업 역시 더 이상 제조 효율만으로 승부하는 시대가 아니다. 회로 설계와 패키징, 공정 최적화, AI 인프라 이해, 고객 맞춤형 기술 대응이 결합된 복합 산업으로 진화하고 있다. 이 같은 변화는 최태원 SK그룹 회장이 강조해온 인재 철학과도 맞닿아 있다. 최 회장은 미래 인재의 핵심 역량으로 스스로 질문하고 본질을 파고드는 '생각 근육', 변화에 유연하게 대응하는 '적응 근육', 다양한 구성원과 협력하는 '공감 근육'을 제시해 왔다. SK하이닉스의 학력 요건 폐지는 이러한 철학을 채용 현장으로 옮긴 사례다. SK하이닉스 관계자는 "급변하는 기술 환경 속에서 미래 인재의 경쟁력은 특정 학위나 정형화된 스펙만으로 설명하기 어렵다"며 "복잡한 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 인재를 발굴하기 위해 채용 기준을 혁신했다"고 설명했다. ◆ 호황의 과실, 인재와 생태계로 돌려야 이번 채용 혁신의 배경에는 HBM을 중심으로 한 반도체 슈퍼사이클이 자리하고 있다. 글로벌 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 HBM은 AI 반도체 공급망의 핵심 부품으로 부상했고 SK하이닉스는 기술 리더십을 바탕으로 글로벌 빅테크의 주요 파트너로 자리매김했다. 그러나 호황이 지속될수록 경쟁의 본질은 더욱 분명해진다. 차세대 제품을 설계하고 수율을 높이며 고객 요구에 맞춰 기술을 고도화할 인재가 없다면 기술 우위도 오래 유지될 수 없다. 학력 장벽을 낮추고 설계 직무 중심의 대규모 채용에 나선 배경 역시 여기에 있다. 반도체 경쟁의 다음 단계는 결국 사람을 얼마나 넓게 찾고 깊게 키우느냐에 달려 있다. 인재 확보 경쟁이 치열해질수록 기업이 창출한 성과를 어떻게 배분할 것인지도 중요한 과제로 떠오른다. 성과급 논의는 단순한 임금 문제가 아니라 AI 시대 초과수익을 기업과 구성원, 협력 생태계가 어떻게 공유할 것인가의 문제로 확장되고 있다. 연구개발 투자와 설비 확충, 청년 채용, 구성원 보상, 협력사 경쟁력 강화로 이어질 때 반도체 호황은 일시적 실적 개선을 넘어 산업 전반의 성장 동력이 될 수 있다. 노사 관계 역시 같은 맥락에서 재해석할 필요가 있다. 반도체 산업의 경쟁력은 숙련의 축적에서 나온다. 성과를 둘러싼 논의가 갈등의 언어에 머문다면 인재 유출과 조직 피로를 키울 수 있다. 반대로 기술 리더십과 보상, 고용 확대를 함께 설계한다면 노사는 AI 반도체 시대의 새로운 상생 모델을 만들 수 있다. 물론 학력 제한 폐지가 곧 채용 혁신의 완성을 의미하는 것은 아니다. 학위 대신 잠재력을 보겠다면 이를 검증할 평가 기준도 정교해야 한다. 직무별 역량 검증과 입사 후 교육 체계, 현장 배치 이후 성장 경로까지 함께 마련돼야 한다. 문을 넓히는 것만큼 중요한 것은 들어온 인재가 실제 기술 경쟁력으로 성장할 수 있도록 돕는 일이다. 그럼에도 SK하이닉스의 이번 선택은 상징성이 크다. 호황기에 문을 더 좁히는 대신 더 넓히겠다고 선언했기 때문이다. AI 시대의 반도체 경쟁은 장비와 자본의 싸움이면서 동시에 사람의 싸움이다. 최태원식 인재 철학을 앞세운 SK하이닉스의 실험이 성공한다면 한국 반도체 산업은 기술 혁신을 넘어 인재 혁신의 새로운 단계로 나아갈 수 있을 것으로 전망된다. [아주경제 2026년 06월 18일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-18 10:27:49
수출은 웃는데 일자리는 운다…'고용 없는 성장'의 늪에서 벗어나야 [경제일보] 반도체를 비롯한 우리나라의 주력 산업은 연일 수출 신기록을 갈아치우고 있다. 인공지능(AI)과 첨단 반도체를 중심으로 한 기술 혁신은 국가 경쟁력의 새로운 원동력이 되고 있으며 기업들의 실적 또한 개선되고 있다. 겉으로만 보면 한국 경제는 순항하는 것처럼 보인다. 그러나 그 화려한 성적표 뒤에는 결코 외면해서는 안 될 불편한 진실이 숨어 있다. 제조업 취업자는 급감하고 전체 취업자 증가세마저 둔화하거나 감소로 돌아서면서 ‘고용 없는 성장’이 현실이 되고 있기 때문이다. 경제의 궁극적인 목적은 국민의 삶을 풍요롭게 만드는 데 있다. 수출이 늘고 기업의 이익이 증가해도 국민이 일자리를 잃고 미래를 불안해한다면 그 성장을 성공이라고 말하기 어렵다. 특히 AI와 자동화 기술이 빠르게 확산되면서 생산성은 높아졌지만 사람의 노동을 대체하는 속도 또한 빨라지고 있다. 과거에는 공장이 늘어나면 일자리도 함께 늘어났지만 이제는 첨단 반도체 공장 하나가 수십 년 전 수백 개 공장이 만들어내던 생산량을 훨씬 적은 인력으로 달성하는 시대가 됐다. 문제는 이런 구조적 변화가 일시적인 현상이 아니라는 점이다. AI와 디지털 전환은 이제 거스를 수 없는 시대적 흐름이며 앞으로도 금융·유통·물류·언론·교육·의료 등 거의 모든 산업으로 확산될 것이다. 기업 입장에서는 경쟁력 확보를 위해 자동화와 효율화를 선택할 수밖에 없지만 사회 전체적으로는 일자리 감소와 고용 불안이라는 새로운 과제를 떠안게 된다. 더욱 우려되는 것은 일자리 자체의 부족보다 ‘일자리 미스매치’가 심화되고 있다는 사실이다. 기업은 AI 전문가와 데이터 분석가, 반도체 설계 인력, 소프트웨어 개발자를 찾지 못해 어려움을 호소하지만 청년들은 원하는 일자리를 구하지 못한 채 취업난에 시달리고 있다. 필요한 인재와 구직자의 역량이 맞지 않는 구조적 괴리가 심화되고 있는 것이다. 이는 노동시장의 실패이자 교육 시스템의 한계를 그대로 드러낸다. 정부 정책도 이제 발상의 전환이 필요하다. 수출 증가율과 GDP 성장률만으로 경제를 평가하는 시대는 지났다. 성장의 과실이 국민에게 어떻게 돌아가는지 양질의 일자리가 얼마나 창출되는지가 더 중요한 지표가 되어야 한다. 단순히 기업 투자에 세제 혜택을 주는 것만으로는 부족하다. AI 시대에 맞춘 대대적인 인재 재교육(Reskilling)과 직무 전환 프로그램을 국가 차원에서 구축해야 한다. 대학과 직업교육기관, 기업이 함께 참여하는 평생학습 체계를 마련하고 기존 제조업 종사자들이 디지털 역량을 갖춰 새로운 산업으로 이동할 수 있도록 지원해야 한다. 청년층을 위한 맞춤형 대책도 시급하다. 단순한 취업 지원금을 넘어 AI와 반도체, 바이오, 로봇 등 미래 산업 현장에서 실제 필요한 기술을 익힐 수 있는 교육과 현장 실습을 확대해야 한다. 학벌이나 스펙보다 실무 능력을 인정하는 채용 문화도 정착시켜야 한다. 청년들이 변화하는 산업 구조 속에서 기회를 찾을 수 있도록 국가가 길을 열어주는 것이 무엇보다 중요하다. 기업 역시 사회적 책임에서 자유로울 수 없다. AI를 도입해 비용을 절감하고 생산성을 높였다면 그 혜택의 일부는 근로자의 역량 강화와 재교육에 투자해야 한다. 사람을 단순히 비용으로만 볼 것이 아니라 미래 경쟁력을 함께 만들어갈 자산으로 인식해야 지속 가능한 성장이 가능하다. 맹자는 “백성이 생업을 잃으면 항심도 잃는다”고 했다. 안정된 삶의 기반이 무너지면 사회 전체의 질서도 흔들릴 수 있다는 뜻이다. 기술 혁신이 아무리 눈부셔도 일하는 사람이 설 자리를 잃는다면 그 발전은 온전한 진보가 아니다. AI 시대의 진정한 경쟁력은 기술 자체가 아니라 기술과 사람이 함께 성장하는 사회를 만드는 데 있다. 수출 호조에 취해 현실을 외면해서는 안 된다. 지금 필요한 것은 숫자로 포장된 성장의 환상이 아니라 국민이 체감하는 성장이다. ‘고용 없는 성장’을 방치한다면 경제는 커질지 몰라도 사회는 더욱 불안해질 것이다. 정부와 기업, 교육기관이 함께 미래 인재를 키우고 일자리의 질과 양을 동시에 높이는 국가적 전략을 마련할 때 비로소 AI 전환기는 위기가 아닌 새로운 도약의 기회가 될 수 있을 것이다.
2026-06-15 09:23:12
HBM 넘어 AI 팩토리로…SK하이닉스·엔비디아, 장기 기술동맹 확대 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와 SK하이닉스가 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 기술 동맹을 강화한다. 양사는 차세대 AI 메모리를 공동 개발하는 것은 물론 반도체 설계·제조 공정에도 인공지능(AI)을 본격 적용하며 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보에 나선다. SK하이닉스는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리 공동 개발 및 반도체 기술 협력 확대에 합의했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 수년간 이어온 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계를 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 협력 범위를 확대했다는 점에서 의미가 크다. 업계에서는 AI 모델 고도화와 데이터센터 투자 확대가 이어지는 상황에서 메모리와 AI 플랫폼 기업 간 전략적 협력이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 첨단 메모리는 개발 기간이 길고 기술 난도가 높은 만큼 장기 협력을 통해 AI 인프라 확대 수요에 선제 대응한다는 전략이다. SK하이닉스는 이를 기반으로 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 로드맵에 맞춘 메모리 공급을 확대할 예정이다. 특히 엔비디아가 추진 중인 AI 인프라와 퍼스널 AI, 피지컬 AI 분야까지 협력 범위를 넓힌다. 양사는 △차세대 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈(Vera Rubin)' △중앙처리장치(CPU) '베라' △개인용 AI 컴퓨터 'RTX 스파크' △로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 등에 적용될 메모리도 공동 개발할 계획이다. 반도체 설계와 제조 과정에서 AI 활용도도 확대한다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 공정 특성 분석(TCAD)과 계산 리소그래피 등 시뮬레이션 작업 효율을 높이고 있다. 양사는 향후 협력 범위를 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션 전반으로 확대할 예정이다. 이를 통해 반도체 제조사와 AI 플랫폼 기업, EDA 소프트웨어 업체가 함께 참여하는 협력 체계를 구축해 반도체 개발 속도를 높인다는 구상이다. AI 기반 스마트 팹 구축도 협력 대상이다. SK하이닉스는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 OpenUSD 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다. 이를 통해 생산 공정을 시각화하고 제조 환경을 분석·최적화하고 있다는 설명이다. 또 GPU 가속 기반 최적화 엔진 'cuOpt'와 '메트로폴리스(Metropolis)' 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(AMR)과 주요 설비 운영 효율도 높이고 있다. 업계에서는 이번 협력이 단순 메모리 공급 관계를 넘어 AI 인프라 구축과 반도체 제조 혁신을 공동 추진하는 수준으로 진화했다는 평가가 나온다. 특히 엔비디아가 AI 생태계 확장에 속도를 내는 가운데 SK하이닉스 역시 차세대 HBM과 AI 메모리 시장 주도권 확보에 유리한 위치를 선점할 수 있을 것으로 전망된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며 첨단 메모리는 그 성능을 좌우하는 핵심 요소"라며 "SK하이닉스와 함께 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 글로벌 AI 인프라 확장을 가속화하겠다"고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 양사가 수년간 이어온 협력 관계의 깊이를 보여주는 사례"라며 "차세대 메모리 공동 개발과 AI 기반 반도체 설계·제조 혁신을 통해 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.
2026-06-08 10:03:15

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