검색결과 총 208건
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AI 거품론에 흔들릴 때 아니다… 반도체, 다시 기본으로 승부해야
[경제일보] 세계 인공지능(AI) 산업을 둘러싼 거품론이 글로벌 금융시장을 거세게 흔들고 있다. 미국 빅테크 기업들의 천문학적인 AI 투자에 대한 회의론이 확산되면서 관련 기업들의 주가가 급락했고, 그 충격은 대한민국 증시에도 고스란히 전이되고 있다. 우리 경제의 버팀목인 반도체 기업들의 시가총액이 단기간에 크게 줄어들면서 가까스로 살아나던 경기 회복 기대마저 흔들리는 모습이다. 시장의 불안 심리가 실물경제로 확산 될 가능성을 우려하는 목소리도 커지고 있다. 그러나 우리는 시장의 단기적 조정과 산업의 장기적 가치를 혼동해서는 안 된다. 자본시장은 언제나 기대와 현실 사이를 오가며 출렁인다. 과열이 있으면 조정이 따르고, 조정은 다시 새로운 성장의 토대가 된다. AI 산업 역시 예외일 수 없다. 일부 기업의 투자 속도 조절이 곧 AI 시대의 종말을 의미하는 것은 아니다. 오히려 시장이 과도한 기대를 걷어내고 산업의 실질적 경쟁력을 다시 평가하는 정상화 과정으로 보는 것이 타당하다. 대한민국은 이미 수차례의 국가적 위기를 극복한 경험을 갖고 있다. 1997년 외환위기, 2008년 글로벌 금융위기, 코로나19 팬데믹이라는 초유의 경제 충격 속에서도 우리는 산업 경쟁력과 국민의 저력으로 다시 일어섰다. 위기의 성격은 달랐지만 극복의 원칙은 한결같았다. 현실을 냉정하게 직시하고 기본으로 돌아가는 국가만이 새로운 기회를 선점했다. 하지만 이번 위기는 과거와 분명히 다른 성격을 갖는다. 지금 세계는 경기순환의 문제가 아니라 기술 패권을 둘러싼 국가 간 총력전에 돌입했다. AI와 반도체는 이제 하나의 산업을 넘어 국가안보와 경제안보를 좌우하는 전략자산이 되었다. 미국은 반도체 지원법을 앞세워 자국 내 생산기지를 확대하고 있고, 일본은 국가 차원의 반도체 부활 프로젝트에 사활을 걸고 있다. 유럽연합(EU) 역시 반도체법을 통해 대규모 재정 지원에 나섰으며, 대만은 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 더욱 강화하고 있다. 공급망은 효율성보다 안보를 우선하는 방향으로 재편되고 있으며, 산업정책은 시장의 영역을 넘어 국가 생존전략으로 자리 잡고 있다. 이런 대전환기일수록 대한민국이 가장 경계해야 할 것은 단기 실적과 주가에 매몰되는 근시안적 대응이다. 반도체 산업은 사이클 산업이다. 호황과 불황은 반복되지만 기술 우위는 한 번 잃으면 되찾기가 어렵다. 세계 시장이 조정을 받을 때일수록 연구개발 투자는 더욱 확대되어야 한다. 차세대 고대역폭메모리(HBM), 시스템 반도체, AI 전용 반도체, 첨단 패키징, 온디바이스 AI 등 미래 시장을 선도할 핵심 기술에서 누구도 따라올 수 없는 초격차를 확보해야 한다. 불황기에 투자한 기업이 호황기에 시장을 지배한다는 것은 반도체 산업이 증명해 온 변하지 않는 법칙이다. 정부 역시 더욱 무거운 책임감을 가져야 한다. 기업의 기술 경쟁력은 정부의 산업 인프라와 정책이 뒷받침될 때 비로소 완성된다. 용인 반도체 메가클러스터를 비롯한 첨단 산업단지는 전력과 용수, 송배전망, 교통망이 적기에 공급되지 않으면 아무리 훌륭한 투자 계획도 공염불에 그칠 수밖에 없다. 국가 전략사업이 행정 절차와 지역 갈등에 발목 잡히는 일은 더 이상 반복되어서는 안 된다. 정부는 규제 혁신과 인허가 절차 간소화를 통해 기업이 기술 개발에만 집중할 수 있는 환경을 만들어야 한다. 정치권의 책임은 더욱 크다. 경제가 불확실성에 직면할수록 국회는 정쟁보다 국가 경쟁력을 우선해야 한다. 반도체 세제 지원 확대, 연구개발 투자 세액공제 연장, 전문인력 양성, 첨단산업 규제 혁신 등은 여야의 이해관계를 떠난 국가적 과제다. 산업 경쟁력을 뒷받침할 법안들이 정치적 셈법 속에 표류한다면 그 피해는 결국 기업과 국민 모두에게 돌아간다. 미래 산업을 위한 입법만큼은 초당적 합의가 반드시 이루어져야 한다. 맹자는 "하늘이 장차 큰일을 맡기려는 사람에게는 반드시 먼저 그 마음과 뜻을 단련시킨다"고 했다. 국가도 다르지 않다. 위기는 경쟁력을 시험하는 과정이며, 시련은 미래를 준비하는 시간이다. 지금 필요한 것은 근거 없는 낙관도, 과도한 비관도 아니다. 기업은 혁신을 멈추지 않고, 정부는 과감한 지원을 실천하며, 정치권은 협치를 통해 산업 경쟁력을 뒷받침해야 한다. 국민 또한 일시적인 시장의 변동에 흔들리지 않고 대한민국 산업의 저력을 믿을 필요가 있다. AI 시대는 이제 막 시작됐다. 반도체는 그 시대를 움직이는 심장이며, 대한민국은 여전히 세계 최고 수준의 제조 역량과 기술력을 갖춘 나라다. 위기는 언제나 기본을 잃을 때 찾아오고, 도약은 언제나 기본을 지킬 때 시작된다. 지금 우리가 붙들어야 할 것은 주가의 등락이 아니라 기술의 초격차이며, 시장의 공포가 아니라 미래를 향한 투자와 실행력이다. 그것이 대한민국이 글로벌 기술 패권 경쟁에서 끝내 살아남고 다시 한 번 세계를 선도하는 길이다.
2026-07-15 14:31:29
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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
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