2026.09.01 화요일
검색
'앤트로픽' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
세일즈포스·앤트로픽, '클로드포스' 공개…기업 데이터 읽고 업무까지 실행 [경제일보] 세일즈포스와 앤트로픽이 기업용 인공지능(AI)의 역할을 단순 정보 검색과 문서 작성에서 실제 업무 실행 단계로 확대한다. 앤트로픽의 AI 모델 '클로드'가 세일즈포스의 고객 데이터와 영업 파이프라인, 업무 규칙 등에 접근해 분석하고 작업을 수행할 수 있도록 양사의 플랫폼을 결합한다는 구상이다. 28일 세일즈포스는 앤트로픽의 클로드에 세일즈포스의 기업용 AI 인프라인 '엔터프라이즈 하네스'를 결합한 '클로드포스'를 선보인다고 밝혔다. 양사는 이번 협력을 통해 기업의 데이터와 워크플로, 비즈니스 로직, 실행 환경, 거버넌스 등에 클로드가 접근할 수 있도록 하고 업무 전반에서 AI 에이전트 활용을 확대한다는 계획이다. 양사의 첫 결과물은 '세일즈포스 인 클로드'다. 영업 담당자가 별도의 세일즈포스 화면으로 이동하지 않고 클로드 안에서 세일즈포스 기능을 활용할 수 있도록 설계된 플러그인으로, 미팅 준비와 딜 상태 검토, 파이프라인 분석 등 37개의 사전 구축된 영업 스킬을 구현했다. 클로드는 세일즈포스와 슬랙에 저장된 기업 정보를 바탕으로 영업 상황을 분석하고 필요한 업무를 수행할 수 있다. 실시간 매출 맥락을 기반으로 파이프라인을 검토하거나 업데이트하는 방식이다. 일반적인 생성형 AI가 사용자의 질문에 답하거나 문서를 작성하는 데 그쳤다면, 기업 내부 시스템과 연결해 실제 업무 과정에 개입하는 형태로 확장된 것으로 평가된다. 다리오 아모데이 앤트로픽 공동창업자 겸 CEO는 "우리는 프론티어 지능이 안전하고 신뢰할 수 있으며 높은 역량을 갖춰야 한다고 믿는다"며 이번 파트너십을 통해 기업들은 수십 년간 세일즈포스에 구축해 온 고객 정보와 비즈니스 맥락에 클로드를 연결하고, 이를 사용해 실제 비즈니스를 운영하고 성장시킬 수 있다"고 말했다. 특히 이번 통합 모델은 AI가 기업 데이터를 가져와 사용하는 과정에서 기존의 권한과 업무 규칙을 그대로 적용하는 것이 특징이다. 관리자가 한 차례 연결하면 인증과 권한이 중앙에서 관리되며 별도의 사용자별 추가 설정 없이 사용할 수 있도록 설계됐다. 최근 기업들은 AI의 활용 범위가 넓어질수록 내부 데이터에 대한 접근 통제를 중요 과제로 꼽고 있다. 고객 정보나 영업 자료 등 민감한 기업 데이터를 AI가 직접 처리할 경우 누가 어떤 데이터에 접근하고 어떤 업무를 실행할 수 있는지를 통제하지 못하면 생산성 향상만큼 보안 위험도 커질 수 있기 때문이다. 세일즈포스는 기존 기업의 데이터와 업무 규칙을 AI의 실행 과정에 포함하는 방식으로 해당 문제를 해결한다는 전략이다. 클로드가 임의로 데이터를 수정하거나 업무를 수행하는 것이 아니라 세일즈포스에 구축된 권한 체계와 비즈니스 규칙을 기반으로 작업하도록 해 기업이 기존 통제 체계를 유지할 수 있도록 했다. 규제 산업을 겨냥한 보안 체계도 강조했다. 세일즈포스는 아마존웹서비스(AWS)의 아마존 베드록을 통해 클로드를 세일즈포스의 '신뢰 경계' 내에서 제공할 수 있도록 설정했다. 세일즈포스는 이를 통해 금융 등 규제 수준이 높은 산업에서도 기업의 데이터와 AI 작업을 보호하면서 도메인 특화 AI를 활용할 수 있다고 설명했다. 반대로 클로드가 세일즈포스 플랫폼 안으로 들어가는 통합도 진행된다. 클로드는 세일즈포스의 '에이전트포스'에서 사용할 수 있으며 아틀라스 추론 엔진의 추론 모델로 활용된다. 에이전트포스 바이브와 에이전트포스 코워커를 구동하고 에이전트 빌더에서도 사용할 수 있도록 지원한다. 슬랙 역시 양사 통합의 주요 축이다. 세일즈포스는 업무용 협업 플랫폼 슬랙에 클로드를 내장해 사람과 AI 에이전트가 같은 업무 공간에서 협업하도록 한다는 구상이다. 클로드는 슬랙봇의 기본 AI 모델로 활용되며 팀의 의사결정 지원과 코딩 등 업무 영역으로 활용 범위를 넓힌다. 이처럼 양사가 서로의 플랫폼에 AI와 업무 시스템을 깊게 연결하는 것은 기업용 AI 시장의 경쟁 구도가 달라지고 있기 때문으로 풀이된다. 과거에는 어떤 AI 모델이 더 높은 벤치마크 점수와 추론 성능을 갖췄는지가 중요했다면, 최근에는 해당 모델이 기업의 실제 데이터와 업무 시스템에 접근해 얼마나 많은 업무를 처리할 수 있는지가 중요한 경쟁 요소로 부상하고 있다. '세일즈포스 인 클로드'는 현재 일부 고객을 대상으로 파일럿 형태로 제공되고 있으며 내달 오픈 베타 출시가 예정됐다. 추가 사전 구축 스킬도 올해 하반기부터 순차적으로 확대할 계획이다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO는 "이번 파트너십은 글로벌 선도 AI와 선도 CRM의 강점을 하나로 결합한다"며 "클로드의 뛰어난 추론 능력과 신뢰할 수 있는 데이터, 업무 흐름, 관리 체계를 결합해 사고하고 추론하며 실행하는 동적인 업무 환경을 제공한다"고 말했다.2026-08-28 14:08:16
-
'K-보안 AI' 국가대표는 누구…SKT vs 네이버클라우드 정면승부 [경제일보] 국산 사이버보안 특화 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발을 놓고 SK텔레콤과 네이버클라우드가 정면으로 맞붙는다. 과학기술정보통신부가 추진하는 이번 사업에 두 회사가 각각 대규모 컨소시엄을 꾸려 제안서를 제출하면서 국내 AI와 보안 산업의 역량을 사실상 한 곳에 모으는 경쟁 구도가 형성됐다. 정부는 외부 전문가 평가 등을 거쳐 9월 초 최종 수행팀 한 곳을 선정할 예정이다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 26일 공모 결과 SK텔레콤 컨소시엄과 네이버클라우드 컨소시엄 등 2곳이 참여했다고 밝혔다. 최종 선정팀에는 엔비디아 B200 GPU 256장(32노드)이 10개월간 지원된다. 사업기간은 2026년 9월부터 2027년 7월까지다. 개발 결과물은 오픈소스로 공개해 국내 보안산업 전반의 활용을 지원한다. SK텔레콤은 업스테이지와 SK쉴더스, 시큐아이, 안랩, 이글루코퍼레이션, 라온시큐어, 지니언스, 파이오링크 등 13개 기관과 컨소시엄을 구성했다. 고려대·숭실대 산학협력단도 참여한다. 컨소시엄은 ‘전방위 사이버 보안 특화 AI 파운데이션 모델군 개발 및 국내 사이버 위협 환경 기반 에이전틱 보안 서비스 실증’을 목표로 내걸었다. 핵심은 하나의 거대 모델보다 보안 업무별 특화 모델과 이를 실제 현장에 적용하는 에이전틱 AI다. 위협을 탐지·분석하고 대응까지 이어지는 보안 업무를 AI가 지원하거나 일부 자동 수행하도록 만들어 국내 사이버 환경에 맞는 실증 모델을 확보하겠다는 전략이다. 네이버클라우드는 32개 기업·기관을 묶어 맞불을 놨다. LG CNS·LG AI연구원·LG유플러스를 비롯해 이스트시큐리티, 티오리한국, 하이퍼엑셀 등이 참여했고 한국항공우주산업(KAI), 한국수력원자력, 금융보안원, 한국과학기술정보연구원과 서울대·KAIST·포항공대 등도 이름을 올렸다. 컨소시엄 주제도 ‘국가 사이버 안보 역량 내재화를 위한 AI 파운데이션 모델 개발’로 국가 기반시설과 연구기관까지 폭넓게 끌어들였다. SKT가 실제 보안 서비스 적용에 초점을 맞췄다면 네이버클라우드는 AI·보안 기업뿐 아니라 금융·에너지·항공·연구기관을 참여시켜 국가 중요 인프라에 적용할 수 있는 보안 AI 생태계 구축에 무게를 둔 것으로 볼 수 있다. 다만 최종 선정은 컨소시엄 규모가 아니라 모델 개발 역량과 실증 계획, 산업 확산 가능성 등을 종합적으로 평가해 결정된다. 정부가 이 사업을 추진하는 배경에는 AI의 사이버 공격 능력이 빠르게 높아지고 있다는 현실이 있다. 앤트로픽은 지난 4월 ‘Claude Mythos Preview’ 테스트 결과를 공개하며 주요 운영체제와 웹브라우저에서 제로데이 취약점을 찾아내고 이를 악용할 수 있는 수준에 도달했다고 밝혔다. 앤트로픽은 테스트 과정에서 OpenBSD의 27년 된 취약점도 발견했다고 설명했다. 앤트로픽은 이후 Mythos 계열 모델을 활용해 중요한 소프트웨어의 취약점을 찾는 ‘Project Glasswing’을 추진하고 있으며, 6월에는 Mythos 5를 제한된 파트너에게 제공하고 있다고 밝혔다. 공격자 측 AI 역량이 빠르게 고도화되는 만큼 방어 AI 역시 탐지에 그치지 않고 취약점 분석과 대응, 보안 운영 자동화까지 발전해야 한다는 논리가 힘을 얻는 이유다. 한편 이번 사업은 결국 ‘한국형 사이버보안 AI’를 누가 만들어낼 것인가를 가르는 시험대다. 정부가 GPU를 제공하는 것보다 중요한 것은 개발된 모델이 실제 국내 기업·기관의 보안 현장에서 얼마나 잘 작동하느냐다. 특히 오픈소스로 공개되는 만큼 최종 모델이 국내 보안업체의 제품과 서비스에 얼마나 빠르게 결합되는지가 사업 성패를 가를 전망이다.2026-08-26 21:59:25
-
'클로드' 앞세운 앤트로픽, IPO 초읽기…SKT 지분가치 2조원 더 뛸까 [경제일보] 미국 인공지능(AI) 기업 앤트로픽의 기업공개(IPO)가 가시권에 들어오면서 국내 AI 기업과 투자업계의 시선이 앤트로픽으로 쏠리고 있다. 최대 2조달러에 달하는 기업가치와 1000억달러 이상의 자금 조달이 거론되면서 현실화할 경우 올해 상장한 스페이스X의 기록을 넘어서는 초대형 IPO가 될 수 있어서다. 특히 앤트로픽에 투자한 SK텔레콤은 지분가치 상승이라는 직접적인 수혜가 예상되고, 네이버와 LG CNS는 클로드를 활용한 AI 사업 확대 측면에서 주목받고 있다. 앤트로픽은 지난 6월 미국 증권거래위원회(SEC)에 IPO 관련 서류를 비공개 제출했다. 최근에는 100억달러를 웃도는 대규모 신용공여 한도까지 준비하면서 상장에 필요한 실탄 확보에도 나선 것으로 알려졌다. 다만 2조달러 기업가치와 1000억달러 조달 규모는 확정된 공모 조건이 아니라 주관사와 잠재 투자자 사이에서 논의되는 목표 수준이다. ◆ ‘클로드’가 끌어올린 기업가치…매출 증가 속도가 핵심 앤트로픽의 몸값이 급등한 배경에는 챗GPT의 대항마로 꼽히는 AI 모델 ‘클로드(Claude)’의 폭발적인 수요가 있다. 특히 개발자와 기업을 겨냥한 코딩·에이전트 기능이 성장의 핵심으로 자리 잡았다. 앤트로픽의 연간 매출 환산 규모는 지난해 말 약 90억달러에서 올해 5월 470억달러로 늘었고, 7월 말에는 650억달러를 넘어선 것으로 전해졌다. 불과 7개월 만에 7배 이상 증가한 셈이다. 회사가 제시한 2028년 매출 전망은 1900억~2000억달러에 달한다. 현재 실적보다 미래 성장성을 기준으로 기업가치를 평가하는 이유다. 제품 경쟁력도 빠르게 진화하고 있다. 앤트로픽은 지난 6월 에이전트 기능을 강화한 ‘클로드 소네트5’를 공개했다. 코딩은 물론 브라우저와 터미널을 직접 활용해 작업을 수행하는 등 사람이 지시한 업무를 여러 단계에 걸쳐 수행하는 능력을 강화했다. 고성능 모델인 ‘클로드 오퍼스4.8’ 역시 장시간의 코딩과 복잡한 업무 수행에 초점을 맞추고 있다. 앤트로픽에 대한 시장의 기대는 단순히 ‘AI 챗봇이 인기 있다’는 수준을 넘어선다. 생성형 AI가 질문에 답하는 도구에서 실제 기업 업무를 수행하는 ‘AI 에이전트’로 이동하면서 개발·금융·고객관리 등 기업용 AI 시장의 지출이 빠르게 늘고 있다는 점이 핵심이다. ◆ SKT·네이버·LG CNS ‘지분’보다 AI 사업 기회 국내 기업 가운데 가장 직접적인 수혜가 예상되는 곳은 SK텔레콤이다. SK텔레콤은 2023년 앤트로픽에 1억달러를 투자한 이후 전략적 협력 관계를 이어왔다. 당시 단순 투자에 그치지 않고 통신 분야에 특화된 AI 모델 공동 개발을 추진했으며, 현재는 고객센터 등 실제 서비스에도 클로드를 활용하고 있다. 앤트로픽에 따르면 SK텔레콤은 클로드를 고객센터 업무에 적용해 상담 지원과 통화 후처리 등을 자동화하고 있다. 추가 투자도 이어졌다. SK텔레콤은 올해 상반기 15만7189주를 약 1399억원에 추가 취득했고, 현재 보유 주식은 386만330주다. 장부가액은 3조5050억원으로 지난해 12월 1조3762억원에서 6개월 만에 2조1288억원 증가했다. 시장에서는 이미 이 같은 지분가치를 SK텔레콤 주가에 반영하기 시작했다. 지난 14일에는 앤트로픽의 2조달러 가치 가능성이 부각되면서 SK텔레콤 주가가 장중 8% 이상 급등하기도 했다. 증권가에서도 앤트로픽 지분가치를 반영해 SK텔레콤의 목표주가를 올리는 움직임이 나타났다. 다만 IPO 과정에서 신주 발행에 따른 희석과 실제 공모가, 보호예수 등을 감안해야 하는 만큼 앤트로픽의 기업가치와 SK텔레콤 지분가치가 그대로 일대일로 연결되는 것은 아니다. 네이버와 LG CNS는 SK텔레콤과는 수혜 구조가 다르다. 핵심은 투자차익보다 앤트로픽의 AI 기술이 국내 기업의 업무 현장으로 확산되는 데 따른 사업 기회다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 보유하고 있으면서도 외부 최고 수준의 AI 모델을 함께 활용하는 멀티모델 전략을 강화하고 있다. 특히 개발 조직에 클로드 코드 등을 활용하면서 앤트로픽의 기술력을 실제 개발 업무에 접목하고 있다. LG CNS 역시 앤트로픽과 기업용 AI 분야 협력을 확대하고 있다. 이는 AI 모델 자체보다 기업 고객의 업무에 AI를 적용하는 AX 사업과 연결될 가능성이 크다. 앤트로픽이 지난 6월 서울 오피스를 열고 국내 기업·스타트업·연구기관과 협력을 확대하기 시작한 것도 국내 AI 생태계에는 중요한 변화다. 앤트로픽 IPO가 주목받는 이유는 결국 숫자 하나에 있다. AI에 대한 기대가 실제 돈을 내는 기업 고객과 매출로 얼마나 빠르게 전환되고 있느냐다. 연 매출 환산 650억달러라는 숫자와 최신 AI 모델에 대한 수요가 IPO 시장에서 2조달러라는 평가를 정당화할 수 있을지가 최대 관전 포인트다. 동시에 국내 기업에는 앤트로픽의 성공이 단순한 투자자산 가치 상승을 넘어 AI 인프라·모델·AX 사업을 얼마나 확장할 수 있는지를 시험하는 계기가 될 전망이다.2026-08-23 13:24:20
-
"내 글에 낙인 찍나"…AI 워터마크, '투명성'인가 '감시'인가 [경제일보] “내가 직접 쓴 글인데 인공지능(AI)이 일부 손봤다는 이유만으로 AI 글로 분류되는 것 아닌가.” 생성형 AI를 업무와 학업에 활용하는 이용자들 사이에서 이런 우려가 커지고 있다. 글로벌 AI 기업 앤트로픽(Anthropic)이 자사의 AI 서비스 ‘클로드(Claude)’가 생성한 텍스트에 사람이 눈으로 확인하기 어려운 식별 패턴을 넣기 시작하면서다. 단순한 기능 업데이트로만 보기 어려운 이유는 이 기술이 앞으로 AI 콘텐츠의 ‘신분증’ 역할을 할 가능성이 있기 때문이다. 지금까지 AI 생성 여부는 별도의 탐지 프로그램을 통해 추정하는 방식이 중심이었다. 앞으로는 AI가 콘텐츠를 만들어내는 순간부터 식별 정보가 함께 따라붙는 구조로 바뀔 수 있다. 앤트로픽은 지난 2일부터 새로 출시되는 클로드 모델의 텍스트에 보이지 않는 워터마크를 적용하고 있다. 기존 모델에도 순차적으로 적용할 계획이며, 유럽연합(EU)뿐 아니라 전 세계 서비스에 적용한다. API(응용프로그램 인터페이스), 클로드 코드 등 개발자용 서비스에도 같은 원칙이 적용된다. ◆ 왜 갑자기 AI 글에 ‘도장’을 찍나 출발점은 유럽연합의 ‘AI법(EU AI Act·유럽연합 인공지능법)’이다. EU AI법 제50조는 AI로 생성된 콘텐츠가 사람이나 다른 콘텐츠인 것처럼 오인되지 않도록 AI 생성·변조 콘텐츠를 기계가 식별할 수 있는 방식으로 표시하도록 하는 투명성 의무를 담고 있다. 이 규정은 지난 2일부터 적용되기 시작했다. AI가 만든 콘텐츠가 허위정보나 사칭 등에 악용되는 것을 막고 정보의 출처를 보다 명확하게 하려는 취지다. 다만 EU가 특정한 하나의 ‘워터마크’ 기술을 의무화한 것은 아니다. 워터마크나 메타데이터, 콘텐츠 출처 인증 등 기술적으로 가능한 방법을 활용해 AI 생성 여부를 식별할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 앤트로픽은 이 가운데 텍스트 자체에 보이지 않는 통계적 패턴을 심는 방식을 선택했다. 앤트로픽이 이를 전 세계에 적용한 것은 유럽과 비유럽 지역의 서비스를 별도로 운영하기보다 하나의 모델과 시스템으로 대응하기 위한 것으로 풀이된다. ◆ 사람 눈에는 안 보이는데 어떻게 찾나 앤트로픽이 사용하는 방식은 글에 ‘AI 작성’이라는 문구를 붙이는 기존의 표시와 다르다. AI가 문장을 생성할 때 특정 단어나 토큰(인공지능이 문장을 생성할 때 사용하는 최소 단위)의 선택 확률을 미세하게 조정해 통계적인 패턴을 만들어내는 방식이다. 사람 눈에는 일반적인 문장과 차이가 없지만 별도의 탐지 기술을 이용하면 해당 패턴을 찾아낼 수 있다. 구글 딥마인드가 개발한 ‘SynthID Text(AI가 생성한 텍스트를 식별하는 기술)’와 같은 방식이 대표적이다. AI가 다음 단어를 선택하는 과정에 일정한 패턴을 남겨 생성 여부를 판별하는 방식이다. 다만 이 기술을 ‘완벽한 AI 탐지기’로 봐서는 안 된다. 워터마크가 발견됐다고 해서 글 전체를 AI가 작성했다는 뜻은 아니며, 반대로 워터마크가 발견되지 않았다고 해서 사람이 100% 작성했다는 의미도 아니다. 앤트로픽 역시 기술의 한계를 인정하고 있다. ◆ “내가 쓴 글인데 왜 AI 글인가” 이용자들의 반발은 바로 이 지점에서 나온다. AI에게 글 전체를 작성하도록 한 것이 아니라 직접 쓴 글의 오탈자를 수정하거나 문장을 다듬고, 번역하거나 일부 표현을 고치는 데 AI를 활용하는 경우가 대표적이다. 미국 커뮤니티 사이트 ‘레딧(Reddit)’ 등에서는 앤트로픽의 발표 이후 “AI를 사용했다는 사실과 AI가 글의 저자라는 것은 다른 문제”라는 의견이 이어졌다. 일부 유료 이용자는 구독 취소를 거론했고, 실제로 다른 AI 서비스로 옮기겠다는 이용자도 나타났다. 반면 AI 사용 사실을 투명하게 밝히는 것은 오히려 필요한 조치라는 반론도 나온다. 특히 논란이 되는 것은 학교와 직장이다. 대학이 과제물의 AI 사용을 금지하거나 기업이 업무 결과물의 AI 사용 여부를 관리할 경우 워터마크가 새로운 판단 기준으로 활용될 수 있기 때문이다. 앤트로픽은 이에 대해 워터마크가 ‘저자’를 증명하는 기술이 아니라고 설명한다. 사람이 작성한 글을 일부만 가볍게 수정하거나 AI가 작성한 글을 사람이 크게 다시 작성하는 경우에는 식별 성능이 떨어질 수 있다는 것이다. ◆ “AI 표시”와 “AI 낙인” 사이 문제는 AI 활용 방식이 이미 ‘AI가 쓴 글’과 ‘사람이 쓴 글’로 깔끔하게 나뉘지 않는다는 데 있다. 사람이 아이디어를 내고 AI에게 초안을 만들게 한 뒤 다시 사람이 고칠 수도 있고, 사람이 작성한 글을 AI가 교정할 수도 있다. 번역과 요약, 자료 정리처럼 인간의 작업을 보조하는 용도로 AI를 사용하는 경우도 많다. 그런데 워터마크 하나만으로 이 과정을 모두 ‘AI 콘텐츠’로 묶어버리면 실제 창작 과정과 다른 판단이 내려질 가능성이 있다. AI 사용 여부와 부정행위 여부, 저작권 침해 여부는 서로 다른 문제이기 때문이다. 워터마크의 실효성도 논쟁거리다. 가벼운 편집이나 복사·붙여넣기에도 일부 흔적이 남도록 설계됐지만, 대규모 재작성이나 번역 등을 거치면 식별 성능이 떨어질 수 있다. 이미 해외 개발자 커뮤니티에서는 워터마크를 우회하거나 탐지를 어렵게 만드는 방법에 대한 논의도 나타나고 있다. 연구자들 역시 텍스트 워터마크의 견고성과 탐지 정확도에 한계가 있을 수 있다고 지적한다. 결국 ‘워터마크를 심는 AI’와 ‘워터마크를 지우는 기술’의 경쟁으로 이어질 가능성도 배제할 수 없다. ◆ 클로드에서 끝나지 않을 가능성 앤트로픽의 결정은 특정 서비스의 기능 변경에 그치지 않을 가능성이 높다. EU AI법의 투명성 의무는 특정 기업이 아니라 해당 규정의 적용을 받는 AI 시스템 전반을 대상으로 하기 때문이다. EU 집행위원회도 AI 생성 콘텐츠의 표시와 식별을 위한 실천강령을 마련하고 있다. 따라서 앞으로 주요 AI 기업들이 비슷한 기술을 도입할 경우 AI가 만든 콘텐츠에는 생성 과정에서부터 디지털 흔적이 남는 것이 새로운 표준이 될 수 있다. 관건은 그 흔적을 어떻게 사용할 것인가다. 학교가 워터마크를 이유로 과제를 일괄적으로 부정행위로 판단하거나 기업이 채용 과정에서 AI 사용 여부만으로 지원자를 평가한다면 기술의 본래 취지와 다른 문제가 발생할 수 있다. AI 워터마크 논쟁의 본질은 결국 ‘AI를 표시할 것인가’가 아니다. AI가 어디까지 개입했을 때 그것을 AI 콘텐츠라고 부를 것인가에 있다. AI가 인간의 작업을 대체하는 단계를 넘어 인간과 함께 결과물을 만드는 도구로 자리 잡은 상황에서 ‘AI 사용’과 ‘AI 작성’을 같은 의미로 취급해서는 안 된다는 지적도 나온다. 한편 투명성을 높이겠다는 취지는 분명하다. 하지만 식별 기술이 사회적 기준보다 앞서가면 투명성을 위한 표시가 또 다른 낙인이 될 수도 있다. 앞으로 AI 워터마크가 신뢰를 높이는 ‘디지털 출처 표시’로 자리 잡을지, 아니면 AI를 사용하는 사람을 구분하는 새로운 꼬리표가 될지는 기술보다 이를 해석하고 활용하는 사회의 기준에 달려 있다.2026-08-17 13:54:56
-
삼성SDS, 2분기 매출 3.7조…클라우드·물류 동반 성장 [경제일보] 삼성SDS가 클라우드와 물류 사업의 동반 성장에 힘입어 올해 2분기 매출 3조7000억원대를 기록했다. 공공·금융 분야의 인공지능 전환(AX) 수요를 흡수하며 계열사 중심의 사업 구조를 대외 시장으로 확장하는 모습이다. 삼성SDS는 연결 기준 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원의 잠정실적을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기보다 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 2분기 영업이익률은 6.2%다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 낮아 전년 동기와 비교하면 수익성은 다소 낮아졌다. 상대적으로 이익률이 낮은 물류 사업의 매출 확대와 AI 인프라·서비스 관련 투자가 영향을 미친 것으로 풀이된다. 다만 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원이 반영됐던 1분기와 비교하면 영업이익은 약 3배로 회복됐다. IT서비스 사업 매출은 1조7625억원으로 전년 동기보다 5% 증가했다. 이 가운데 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 늘었다. 클라우드가 IT서비스 매출에서 차지하는 비중은 약 44%까지 높아졌다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 매출이 75% 증가하며 계열사 의존도를 낮추는 데 기여했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 하는 클라우드서비스제공사(CSP) 사업은 공공 분야와 GPUaaS 수요 확대로 24% 성장했다. 클라우드 관리서비스제공사(MSP) 사업은 금융권 AX 프로젝트와 조선업 전사적자원관리(ERP) 사업 확대에 힘입어 17% 증가했다. 향후 클라우드 사업의 성장성을 평가할 지표는 대외 고객 증가세가 장기 계약과 반복 매출로 이어지는지다. 물류 사업 매출은 1조9553억원으로 6.6% 늘었다. 항공 포워딩과 내륙 운송·창고를 중심으로 계약 물류가 증가했고, 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’의 외부 고객 사업도 성장했다. 삼성SDS는 AI 인프라와 AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션을 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략도 구체화하고 있다. 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업에 참여해 국가 AI 인프라를 구축하고 있으며 엔비디아 B300 기반 GPUaaS도 제공하고 있다. 7월에는 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’를 활용한 NPUaaS 상품을 출시했다. GPU뿐 아니라 국산 AI 반도체까지 인프라 선택지를 넓혀 고객의 비용과 워크로드 특성에 맞는 연산 환경을 제공한다는 구상이다. AX 사업에서는 우리은행 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 프로젝트와 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 확보했다. 생성형 AI 솔루션 ‘브리티웍스’를 확산하는 한편 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력해 고객이 여러 AI 모델을 선택할 수 있는 구조도 마련하고 있다. 신사업 투자도 병행한다. 삼성SDS는 삼성증권·삼성카드와 함께 두나무 지분 총 4%를 확보해 디지털자산 인프라 사업 진출 기반을 마련했다. 삼성벤처투자를 통해 미국 피지컬 AI 기업 월든 로보틱스에도 투자하고 제조실행시스템과 로봇을 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업을 준비하고 있다. AI 인프라 규모는 현재 110MW에서 2029년 230MW로 확대할 계획이다. 2031년에는 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 사업 규모를 키운다. 앞서 삼성SDS는 AI 인프라와 서비스, 인수합병 등에 2031년까지 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 발표했다. 향후 실적은 대규모 인프라의 가동률과 외부 고객 확보 속도에 좌우될 전망이다. AI 데이터센터는 초기 투자 부담이 큰 만큼 GPU·NPU 사용률을 높이고 금융·공공 분야에서 확보한 AX 사업을 장기 운영 매출로 전환해야 한다. 매출 성장과 함께 영업이익률을 다시 끌어올리는 것도 남은 과제다.2026-07-30 13:42:09
-
SKT, 6880억개 매개변수 'A.X K2' 공개…산업 AX 넘어 조 단위 AI 모델 간다 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 거대언어모델(LLM)의 성능을 넘어 산업 현장에 얼마나 효과적으로 적용할 수 있느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 빅테크들이 조(兆) 단위 매개변수 모델을 앞세워 AI 주도권 경쟁을 벌이는 가운데 SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 '에이닷엑스 케이투(A.X K2)'를 공개하고 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장의 AI 전환(AX)에 속도를 낸다. 향후 조 단위 모델로 확장하는 로드맵도 제시하며 글로벌 AI 경쟁력 확보에도 나설 계획이다. 29일 SK텔레콤은 글로벌 오픈소스 플랫폼 허깅페이스에 매개변수 6880억개(688B) 규모의 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 공개했다고 밝혔다. A.X K2는 지난해 공개한 5190억개(519B) 규모의 A.X K1의 후속 모델이다. 모델 규모를 확대하는 동시에 수학과 과학 추론 능력, 한국어 지식 이해 능력과 장문 추론 성능 등을 강화했다. SK텔레콤에 따르면 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2% 포인트 향상됐으며, 장문 이해와 AI 에이전트 관련 평가에서는 약 83.9% 포인트 개선된 것으로 나타났다. 이번 성능 향상의 핵심은 SK텔레콤이 자체 개발한 'SGA(희소 게이트 어텐션)' 구조다. 긴 문맥을 처리할 때 관련성이 높은 정보만 선별적으로 참조하는 방식으로, 산업 현장에서 요구되는 정확성과 운영 효율을 높이기 위해 개발됐다. SK텔레콤은 이를 통해 장문의 문서를 이해하고 복잡한 추론을 수행해야 하는 기업용 AI 서비스에 보다 최적화된 성능을 구현했다고 설명했다. A.X K2는 최근 6개월 이내 공개된 글로벌 주요 AI 모델들과도 경쟁력을 확보했다. SK텔레콤은 큐원(Qwen3.5-397B-A17B)과 딥시크(DeepSeek-V4-Flash), GLM-5.1, 키미 K2.6(Kimi-K2.6) 등 해외 주요 AI 모델과 동급 수준의 벤치마크 결과를 기록했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 A.X K2 공개를 계기로 산업 현장과 국민의 일상에 AI를 적용하는 '산업 AI' 전략에도 속도를 낸다. 이를 위해 총 4차례의 사후 학습을 거쳐 응답 품질과 안정성, 운영 효율 등을 종합적으로 점검했으며 제조와 국방, 바이오 등 다양한 분야에서 활용 사례를 확대하고 있다. 제조 분야에서는 KG스틸과 코넥에 제조 특화 AI 에이전트를 적용한다. 하반기에는 KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 적용해 현장 실증을 진행할 예정이다. 산업 현장의 노하우를 AI에 접목해 생산성과 품질 관리 효율을 높이는 것이 목표다. 국방 분야에서는 국방부와 협업해 A.X K1 기반의 양자화 모델 3종을 개발했다. 높은 수준의 보안과 데이터 주권이 요구되는 국방 분야의 특성을 고려해 메모리 사용량을 줄이고 처리 속도를 높이는 양자화 기술을 적용했다. 국방부와 SK텔레콤은 육·해·공군과 해병대 산하 부대에서 해당 모델을 활용할 계획이다. 바이오 분야로의 적용도 검토 중이다. 현재 SK텔레콤은 SK바이오팜과 난치성 암 표적 치료제 개발에 AI를 활용하고 있으며, 통상 1~2년이 소요되던 신약 개발 초기 연구 기간을 약 5개월 수준으로 단축하는 성과를 거둔 것으로 알려졌다. 사무 환경과 일상 영역으로의 적용도 확대되고 있다. SK텔레콤은 A.X K2를 기업용 AI 서비스 '에이닷 비즈(A.Biz)'에 적용해 뉴스레터 생성과 자료 수집·분석, 보고서 작성 기능 등을 제공하고 있다. SK하이닉스의 사내 업무용 AI 도구에도 A.X K2 경량 모델을 제공해 문서 작성과 정보 정리 등 다양한 업무에 활용 중이다. 일상생활에서는 에이닷 전화의 'AI 제안' 기능과 에이닷 '노트' 기능에 A.X K2 경량 모델을 적용했다. 통화 내용을 기반으로 일정과 할 일을 추출하거나 기록된 내용을 목적에 맞게 정리해 이용자의 후속 행동을 지원한다. 이와 함께 SK텔레콤은 자사 AI 모델을 API 형태로 제공하며 국내 AI 생태계 확대에도 나서고 있다. 과학기술정보통신부가 주최하는 '전국민 AI 경진대회' 참가자들과 중소벤처기업부의 '모두의 챌린지 AX-LLM'에 선정된 스타트업 등에 A.X K1을 제공하고 있으며, 정부가 추진하는 '모두의 AI' 사업에도 참여할 예정이다. SK텔레콤은 향후 A.X K2의 후속 모델을 조 단위 매개변수 규모로 확대해 글로벌 경쟁력을 확보한다는 계획이다. 최근 공개된 키미가 2조8000억개 규모의 매개변수를 기반으로 미국 최상위 AI 모델에 준하는 성능을 선보이는 등 글로벌 AI 시장에서는 조 단위 모델이 새로운 경쟁 기준으로 자리 잡고 있다. 오픈AI와 구글, 앤트로픽 등 글로벌 빅테크들은 모델 규모를 공개하지 않고 있지만, 최정상급 AI 모델은 조 단위 모델을 기반으로 구축한 뒤 이를 경량화하는 방식이 일반적인 흐름으로 평가된다. SK텔레콤 역시 글로벌 선도 사업자 수준의 AI 경쟁력을 확보하기 위해 독자 AI 모델의 규모와 성능을 지속적으로 고도화한다는 방침이다. 또한 SK텔레콤은 A.X K2를 중심으로 비전 인코더 기반의 비전 언어(VL) 모델과 오디오 인코더·디코더 기반의 음성 모델 등 파생 모델 라인업도 공개했다. 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 'A.X K2 VL Light-Preview'는 보고서와 매뉴얼, 법률 문서 분석 등에 활용할 수 있으며, 'A.X K2 ALM'은 고객센터 음성 통화 분석 등에 적용될 예정이다. 크래프톤이 개발한 'A.X K2 Raon-Speech'는 향후 게임 내 AI 음성 상호작용 기술 고도화에 활용된다. SK텔레콤은 제조와 국방, 바이오를 비롯한 산업 현장과 국민의 일상 전반에 AI를 적용하는 동시에 조 단위 독자 AI 모델 개발을 통해 글로벌 AI 경쟁력 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "개인의 일상생활부터 사무 환경, 제조 현장까지 폭넓게 활용될 수 있도록 다양한 기능을 고도화했다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야에 A.X K2를 적용·발전시켜 국가 경쟁력 강화에 기여해 나가겠다"고 말했다.2026-07-29 09:16:12
-
MS, AI 해킹에 'AI 방패' 세웠다…보안 특화 모델·플랫폼 공개 [경제일보] 인공지능(AI)을 활용한 사이버 공격이 빠르게 고도화하는 가운데 마이크로소프트(MS)가 AI로 AI 공격을 방어하는 에이전트 기반 보안 플랫폼을 내놨다. 보안 특화 자체 모델과 다수의 전문 에이전트를 결합해 취약점 탐지부터 위험 판단, 수정까지 이어지는 방어 체계를 구축한다는 구상이다. 연합뉴스에 따르면 MS는 27일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 보안 행사를 열고 에이전트형 보안 플랫폼 ‘프로젝트 퍼셉션’을 공개했다. 기존 보안 체계가 침해사고 발생 이후 경고와 분석에 집중했다면 퍼셉션은 조직의 디지털 환경을 지속적으로 살피며 공격 가능성을 사전에 찾아 대응하는 데 초점을 맞췄다. 퍼셉션은 레드팀과 블루팀, 그린팀 등 세 종류의 전문 에이전트가 협력하는 구조다. 레드팀 에이전트는 공격자가 악용할 수 있는 침투 경로를 탐색하고, 블루팀은 조직의 시스템과 자산·계정 정보를 종합해 실제 위험도를 판단한다. 그린팀은 취약점을 수정하거나 보호조치를 적용해 방어 수준을 높인다. 각 에이전트가 취약점을 개별적으로 탐지하는 데 그치지 않고 발견과 분석, 대응 결과를 다시 공유하는 순환형 구조를 갖춘 것이 특징이다. 다만 시스템이 모든 보안 결정을 독자적으로 내리는 것은 아니다. MS는 주요 대응과 위험성이 큰 조치는 보안 담당자가 통제하도록 설계했다고 설명했다. 퍼셉션은 MS가 앞서 공개한 다중 모델 기반 취약점 분석 시스템 ‘엠대시(MDASH)’와 연계된다. 엠대시는 100개 이상의 전문 에이전트를 활용해 소프트웨어 코드를 분석하고 취약점 발견과 검증, 중복 제거, 공격 가능성 입증, 패치 확인 등을 수행한다. MS는 이번에 자체 개발한 보안 특화 모델 ‘MAI-사이버-1 플래시’를 엠대시에 추가했다. 비교적 반복적이고 처리량이 많은 보안 작업은 자체 모델이 담당하고, 복잡한 추론이 필요한 일부 작업은 오픈AI의 GPT-5.4가 처리하는 다중 모델 구조다. 하나의 대형 모델에 모든 작업을 맡기지 않고 성능과 비용, 처리 속도에 따라 적합한 모델을 배치했다. 이 조합은 공개 보안 벤치마크인 ‘사이버짐’에서 95.95%의 성능을 기록했다. GPT-5.5 사이버의 85.6%, 앤트로픽 미토스5의 83.8%보다 10%포인트 이상 높은 수치다. 기존 엠대시 구성보다 운영비용도 약 50% 줄였다는 것이 MS의 설명이다. 다만 95.95%는 MAI-사이버-1 플래시 단일 모델의 점수가 아니라 GPT-5.4와 전문 에이전트를 결합한 엠대시 전체 시스템의 결과다. 벤치마크 성능이 실제 기업 환경의 모든 공격을 탐지하거나 차단한다는 의미도 아니다. 알려지지 않은 공격과 복잡한 조직별 환경에서 같은 성능을 유지하는지는 향후 검증이 필요하다. MS가 방어용 AI를 전면에 내세운 배경에는 자율형 AI 에이전트의 확산이 있다. AI가 취약점을 찾아 공격 코드를 만들고 여러 시스템을 이동하는 과정까지 자동화하면서 공격에 필요한 시간과 비용이 빠르게 낮아지고 있다. 사람 중심의 보안관제만으로 기계 속도의 공격을 따라가기 어려워진 만큼 방어 역시 상시 작동하는 AI 체계로 전환해야 한다는 판단이다. 프로젝트 퍼셉션은 오는 8월3일 공개 프리뷰로 제공된다. MS는 향후 소프트웨어 취약점 관리뿐 아니라 계정과 클라우드, 애플리케이션, 데이터, AI 에이전트 보호 등으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 실제 기업 환경에서 오탐을 얼마나 줄이고 인간 보안 담당자와 책임을 어떻게 나눌지가 상용화 성패를 결정할 전망이다.2026-07-28 07:55:43
-
![[경제일보] 메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727101720595581.jpg)
메모리 넘어 AI 연산 허브로…네이버·SK AI 패권전 뛰어들다 [경제일보] 한국 기업과 글로벌 빅테크가 인공지능(AI) 반도체부터 데이터센터, 모델·서비스를 잇는 초대형 협력에 나섰다. 네이버는 AI 컴퓨팅 자원을 제공하는 '소버린 AI 팩토리 운영자'를, SK그룹은 고대역폭메모리(HBM) 생산과 데이터센터 구축을 함께 맡는 'AI 인프라 공급자'를 지향한다. 정부는 지난 24일(현지시간) 미국 샌프란시스코 AI 서밋에서 국내 기업과 글로벌 빅테크가 총 9500억달러 규모의 반도체 공급·생산 협력과 약 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 삼성전자와 SK, 현대자동차그룹, 네이버를 비롯해 엔비디아, 브로드컴, 마이크로소프트(MS), 오픈AI, 앤트로픽 등이 참여했다. 한국을 메모리 반도체 수출국에서 AI 연산과 서비스를 생산하는 글로벌 거점으로 확장하겠다는 '샌프란시스코 AI 선언'의 실행 구상이다. ◆ 네이버, '각 세종' AI 연산 수출기지로 네이버는 엔비디아, 글로벌 대체자산운용사 브룩필드와 100억달러 규모의 AI 팩토리 확대를 추진한다. 세종시 하이퍼스케일 데이터센터 '각 세종'에 엔비디아 DSX 플랫폼을 적용하고 초기 구축 규모를 55MW에서 200MW로 확대한다. 네이버는 이를 엔비디아 GPU 약 10만개 규모라고 설명했다. 브룩필드가 독점 자본 파트너로 최대 90억달러를 조달하고 엔비디아가 10억달러를 투자하는 구조다. 실제 브룩필드 조달 규모가 계획에 미치지 못하면 네이버가 부족분을 부담한다. 시설에는 블랙웰과 차세대 베라 루빈 플랫폼이 적용될 예정이다. 네이버는 데이터센터뿐 아니라 하이퍼클로바X와 네이버클라우드, 검색·쇼핑·지도 서비스, 데이터센터 운영 경험을 함께 보유하고 있다. 도시 거리뷰와 공간 데이터를 활용한 '서울 월드 모델', 네모트론 기반 오픈모델, AI 에이전트 플랫폼 개발도 추진 중이다. 이를 기반으로 GPU 임대를 넘어 모델 개발과 학습, 기업용 AI 서비스 운영까지 제공하는 구조를 구축하고 국내 기업과 공공기관은 물론 자체 AI 역량 확보를 추진하는 해외 국가와 기업까지 고객으로 확보한다는 전략이다. 소버린 AI가 국산 기술만으로 구축된다는 의미는 아니다. 핵심 GPU와 컴퓨팅 플랫폼은 엔비디아 기술에 의존한다. 네이버가 강조하는 주권은 데이터와 AI 모델의 통제권, 국내 운영 환경을 확보하는 데 있다. 향후 국산 NPU와 소프트웨어를 얼마나 수용하고 국내 AI 스타트업과 기업에 컴퓨팅 자원을 개방하느냐가 생태계 경쟁력을 좌우할 전망이다. ◆ SK, HBM부터 데이터센터까지 수직계열화 SK그룹은 메모리와 AI 데이터센터를 동시에 묶는 전략을 내세웠다. 정부는 SK와 글로벌 빅테크의 협력 규모를 7500억달러로 집계했다. 이 가운데 SK가 공식 발표한 엔비디아 협력은 5000억달러 이상 규모의 LOI로 AI 메모리 공급과 최대 2GW AI 팩토리 구축을 포함한다. SK텔레콤은 엔비디아 DSX를 기반으로 2027년부터 AI 팩토리를 단계적으로 가동하고 SK하이닉스 HBM4가 탑재된 베라 루빈 시스템을 도입할 계획이다. 소버린 AI와 에이전틱 AI, 피지컬 AI, 기업용 서비스를 위한 컴퓨팅 자원을 공급한다는 구상이다. SK하이닉스는 엔비디아와 차세대 HBM 공동 최적화를 추진하고 MS 데이터센터에 서버용 AI 메모리를 장기 공급한다. SK텔레콤은 앤트로픽과 국내 GW급 데이터센터 협력 MOU를 체결했고 AWS와는 울산 AI 데이터센터를 기반으로 협력을 확대하고 있다. SK의 경쟁력은 수직계열화다. SK하이닉스가 HBM을 공급하고 SK텔레콤과 SK하이퍼가 부지와 전력 확보, 데이터센터 개발을 맡으며 SK브로드밴드가 네트워크와 기존 데이터센터 운영을 담당하는 구조다. 메모리 판매를 넘어 AI 연산 자원을 서비스하는 반복 수익 모델을 구축하려는 전략이다. 관건은 전력 인프라다. 정부 계획대로 2029년까지 5GW, 장기적으로 15GW까지 AI 데이터센터를 확대하려면 대형 발전소 여러 기에 맞먹는 전력이 상시 필요하다. 송전망과 변전소, 용수·냉각 설비, 인허가가 지연되면 GPU를 확보해도 시설을 제때 가동하기 어렵다. SK하이퍼의 자체 투자만으로는 한계가 있는 만큼 글로벌 고객의 장기 사용 계약과 프로젝트 파이낸싱(PF), 외부 투자 유치도 병행돼야 한다. 이번 협력은 AI 경쟁의 중심이 모델 성능에서 전력과 메모리, 냉각, 네트워크, 운영 소프트웨어로 이동하고 있음을 보여준다. 미국 빅테크는 안정적인 HBM 공급과 아시아 컴퓨팅 거점을 확보하고 한국 기업은 GPU와 글로벌 자본, 고객을 확보해야 하는 이해관계가 맞아떨어진 결과다. 이번 발표에는 확정 투자뿐 아니라 장기 공급계약과 양해각서(MOU), 투자의향서(LOI)도 포함돼 있어 실제 투자 규모와 일정은 계약 이행 과정에서 구체화될 전망이다. 이번 발표의 성패는 데이터센터 가동률과 고객 확보에 달려 있다. 네이버와 SK가 구축하는 AI 팩토리에 제조·금융·로봇·공공 분야의 수요와 해외 고객이 꾸준히 유입되고 전력망 확충과 국산 AI 반도체 참여, 중소기업의 컴퓨팅 접근성 확보까지 이어질 경우 한국은 메모리 반도체 강국을 넘어 아시아 AI 컴퓨팅 허브로 도약할 가능성이 커질 것으로 전망된다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-28 07:50:02
-
![[데스크 칼럼] 칩에서 지능산업으로…샌프란시스코 선언이 연 한국 AI의 미래](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727141812206237.jpg)
칩에서 지능산업으로…샌프란시스코 선언이 연 한국 AI의 미래 [경제일보] 10년 뒤 샌프란시스코 AI 서밋은 무엇으로 평가받을까. 젠슨 황과 샘 알트만, 다리오 아모데이, 혹 탄이 한국 기업인들과 한자리에 섰던 장면만으로는 부족하다. 그날 발표된 투자액도 시간이 지나면 낡은 숫자가 된다. 한국에서 태어난 AI 기업과 제품, 일자리와 수출이 남아야 비로소 역사적 전환점으로 기록될 것이다. 이번 행사의 의미는 참석자의 면면보다 산업 질서의 변화에서 찾아야 한다. 엔비디아와 오픈AI, 앤트로픽, 브로드컴은 서로 다른 시장에서 경쟁하지만 모두 같은 제약에 맞닥뜨렸다. AI의 성장 속도를 반도체와 데이터센터, 전력 공급이 따라가지 못하고 있다. 최태원 SK그룹 회장이 젠슨 황 엔비디아 CEO를 만날 때마다 더 많은 칩을 달라는 요구를 받는다고 전한 것은 이 변화를 상징한다. 과거에는 반도체 기업이 수요처를 찾아다녔다. 지금은 AI 기업이 생산되지도 않은 칩과 아직 지어지지 않은 데이터센터의 연산 자원까지 먼저 확보하려 한다. AI 산업은 소프트웨어의 얼굴로 출발했지만 규모가 커질수록 중공업의 속성을 띤다. 모델을 고도화하려면 GPU와 고대역폭메모리(HBM)가 필요하다. 서비스를 확장하려면 발전설비와 변전소, 냉각장치, 통신망이 따라붙는다. 최첨단 알고리즘도 전기와 반도체 없이는 움직이지 않는다. AI 기술 패권이 제조 역량과 자본조달 능력의 경쟁으로 넓어진 것이다. 이 변화는 한국에 드문 기회다. 한국은 HBM과 메모리, 첨단 반도체 생산능력을 갖고 있다. 자동차·조선·배터리·로봇·바이오 등 AI가 적용될 산업 현장도 폭넓다. 통신망과 클라우드, 대규모 데이터센터를 구축할 기업까지 보유했다. 반도체 생산과 산업 실증을 한 국가 안에서 연결할 수 있는 조건이다. 샌프란시스코 AI 선언은 이 자산을 하나의 국가 전략으로 묶겠다는 약속에 가깝다. 한국이 반도체를 납품하는 공급국에서 벗어나 컴퓨팅 인프라를 운영하고, 산업용 AI를 개발하며, 세계 시장에 서비스를 제공하는 풀스택 AI 국가로 진화하겠다는 것이다. 이 구상을 가장 구체적인 사업으로 옮긴 기업 중 하나가 네이버다. 엔비디아는 10억달러를 투자해 네이버 지분 약 4.5%를 확보하기로 했다. 네이버는 글로벌 투자사 브룩필드와도 최대 90억달러 규모의 GPU·데이터센터 인프라를 조달하기 위한 협상을 진행하고 있다. 100억달러가 모두 네이버 계좌로 들어오는 것은 아니다. 엔비디아의 10억달러는 지분 투자이고, 브룩필드의 최대 90억달러는 프로젝트금융 등을 활용한 인프라 조달 성격이 강하다. 그럼에도 세계 최대 AI 반도체 기업이 네이버의 주주가 되고, 글로벌 대체투자사가 데이터센터 금융에 참여한다는 사실은 의미가 작지 않다. 네이버는 2027년 상반기 55MW 규모 AI 팩토리를 가동하고 2028년 200MW, 장기적으로 1GW급까지 확대할 계획이다. 200MW 시설에는 블랙웰과 베라 루빈 등 약 10만개의 엔비디아 GPU가 투입될 전망이다. 데이터센터 ‘각 세종’, 네이버클라우드, 하이퍼클로바X, 검색과 지도·커머스 서비스를 연결해 아시아·태평양과 유럽, 중동의 소버린 AI 수요를 흡수한다는 구상이다. 네이버의 도전은 한국 AI 산업이 가야 할 방향을 압축해 보여준다. 반도체를 구매해 데이터센터에 설치하는 데서 끝나는 사업이 아니다. GPU 임대와 모델 학습, 추론, AI 에이전트 개발, 산업별 서비스까지 하나의 체계로 제공해야 한다. 포털 기업이 AI 시대의 컴퓨팅·서비스 사업자로 체질을 바꾸는 실험이다. 소버린 AI의 의미도 여기서 분명해진다. 모든 장비와 기술을 국산화하는 것이 주권은 아니다. 엔비디아 GPU와 글로벌 자본을 활용하더라도 데이터와 모델, 운영 권한을 국내 기업과 고객이 통제하고 그 위에서 독자적인 서비스를 만든다면 산업 주도권을 확보할 수 있다. 외국 기술을 쓰지 않는 나라보다 외국 기술을 자국의 가치로 전환하는 나라가 강하다. 네이버의 AI 팩토리가 성공하려면 시설 규모만큼 고객 구성이 중요하다. 해외 빅테크의 연산 수요만 채우는 데이터센터가 아니라 국내 스타트업과 제조기업, 대학과 공공기관이 활용할 수 있는 컴퓨팅 기반이 돼야 한다. 그곳에서 한국의 산업 데이터로 학습한 모델과 에이전트가 나오고, 다시 세계 시장으로 수출돼야 투자 의미가 완성된다. 이 지점에서 최태원 회장이 제시한 세 가지 방향과 네이버의 투자가 만난다. 최 회장은 국민 1인당 하나 이상의 AI 에이전트를 사용하는 ‘AI 네이티브 국가’, 메모리 생산과 데이터센터 확충을 통한 토큰 비용 절감, 일자리와 환경을 포괄하는 AI 거버넌스를 제안했다. SK가 HBM과 데이터센터로 공급 기반을 만들고 네이버가 클라우드와 모델, 서비스로 활용 경로를 넓힌다면 한국형 풀스택 AI의 윤곽도 선명해질 수 있다. 정부의 ‘모두의 AI’는 이 구상을 대규모 수요로 연결할 수 있는 정책이다. 5000만 국민이 일상과 업무에서 AI를 활용하면 한국은 세계적으로 보기 드문 AI 테스트베드가 된다. 국내 모델과 스타트업에는 초기 시장이 생기고 공공·교육·의료·제조 현장에서는 다양한 사용 사례가 축적될 수 있다. 정책의 목표는 무료 이용자 수가 아니다. 국민이 자신에게 필요한 에이전트와 서비스를 만들고, 기업이 생산공정과 업무 방식을 재설계하도록 해야 한다. 스타트업은 그 결과를 제품으로 만들어 해외에 팔아야 한다. 사용 경험이 창업과 수출로 이어질 때 모두의 AI는 보급 정책을 넘어 성장 정책이 된다. 이를 뒷받침할 자원이 데이터다. 한국은 제조와 의료, 금융, 교육, 행정 분야에 높은 품질의 데이터를 보유하고 있지만 상당 부분이 기관과 기업 내부에 흩어져 있다. 개인정보와 산업기밀을 보호하면서도 AI 학습과 검증에 활용할 수 있는 규칙과 기술 기반을 갖춰야 한다. 데이터 개방을 무조건 확대하자는 뜻은 아니다. 누가 어떤 목적으로 데이터를 사용했고 어떤 결과를 만들었는지 추적할 수 있어야 한다. 보안형 데이터 공간과 비식별 처리, 접근권한 관리, 사용 이력 기록을 결합하면 보호와 활용을 함께 추구할 수 있다. 데이터에 대한 신뢰가 쌓여야 산업 현장의 경험도 수출 가능한 AI 제품으로 전환된다. 샌프란시스코에서 확인된 것은 한국의 가능성이다. 세계 AI 기업들은 한국을 반도체 공급처로만 보지 않기 시작했다. 제조 역량과 인프라, 산업 수요를 갖춘 전략적 파트너로 평가하고 있다. 네이버의 AI 팩토리는 그 가능성을 실제 사업과 매출로 증명해야 하는 첫 시험대 가운데 하나다. AI 시대의 선진국은 칩을 많이 생산하는 나라만을 뜻하지 않는다. 그 칩 위에서 새로운 지능을 만들고 산업을 바꾸며, 완성된 제품과 서비스를 세계에 판매하는 나라다. 샌프란시스코 AI 선언은 한국이 그 길로 들어섰음을 알린 신호다. 다음 10년의 목표는 분명하다. 세계에 반도체를 공급해 온 나라에서 세계가 사용하는 지능과 서비스를 수출하는 나라로 나아가는 것이다.2026-07-27 14:19:27
-
![[데스크 칼럼] 9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 한국 몫이 중요하다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/27/20260727103622210000.jpg)
9500억달러 AI 동맹, 숫자보다 '한국 몫'이 중요하다 [경제일보] 숫자는 크고 박수는 요란했다. 삼성전자와 SK그룹이 미국 빅테크들과 발표한 인공지능 협력 규모는 모두 9500억 달러, 우리 돈으로 약 1400조원에 이른다. SK그룹이 엔비디아 등을 상대로 7500억 달러 규모의 협력을 추진하고, 삼성전자가 브로드컴과 2000억 달러 규모의 전략적 협력에 나선다는 내용이다. 한국 기업이 글로벌 AI 공급망의 변방이 아니라 중심부에 진입했음을 보여주는 상징적인 장면이다. 경사임은 분명하지만, 숫자에 취할 때는 아니다. 9500억 달러가 당장 한국 기업의 금고에 들어오는 현금도, 이미 법적 구속력을 갖춘 단일 수주계약도 아니기 때문이다. SK와 엔비디아의 5000억 달러 이상 협력은 의향서에 기초한 AI 팩토리와 장기 메모리 공급·공동개발 계획이다. 삼성전자와 브로드컴의 2000억 달러 협력도 2030년까지 메모리와 파운드리 분야에서 예상되는 규모를 담은 양해각서다. 엔비디아 역시 발표문에서 미래 전망은 실제 결과와 달라질 수 있으며 성과를 보장하지 않는다고 명시했다. 이 차이를 지적하는 것은 성과를 깎아내리기 위해서가 아니다. 오히려 귀한 기회를 진짜 성과로 만들기 위해서다. 발표 금액이 클수록 정부와 기업은 숫자의 구성부터 투명하게 설명해야 한다. 확정된 구매 물량은 얼마인지, 시장 수요를 근거로 산출한 추정치는 얼마인지, 국내 투자는 얼마이고 해외 공급계약은 얼마인지 분리해야 한다. 의향서와 양해각서, 장기 공급계약, 실제 시설투자를 한 덩어리로 묶어 ‘1400조원 성과’라고만 부르면 국민은 규모는 알되 실체는 알 수 없다. 이번 협력의 가치가 작다는 뜻은 더욱 아니다. 엔비디아와 SK의 계획에는 국내 최대 2기가와트급 AI 팩토리 건설과 차세대 HBM 공동개발이 포함됐다. 첫 AI 팩토리는 2027년 가동을 목표로 하고 있다. 삼성전자와 브로드컴의 협력 범위도 HBM 공급을 넘어 2나노미터 이하 파운드리와 첨단 패키징으로 이어진다. 단순히 메모리를 판매하는 데서 그치지 않고 AI 가속기의 설계와 생산 생태계로 올라설 가능성이 열린 것이다. 중요한 것은 가능성과 성과를 혼동하지 않는 일이다. 글로벌 빅테크가 한국 반도체를 필요로 한다는 사실은 확인됐다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 한국의 HBM이 없었다면 오늘날의 AI 슈퍼컴퓨터도 가능하지 않았을 것이라고 평가했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자와 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자도 한국이 반도체와 인프라, 인재를 아우르는 핵심 파트너라는 취지로 발언했다. 한국의 협상력이 어느 때보다 커진 순간이다. 협상력이 생겼다면 이제 그 힘을 국내 산업의 두께를 키우는 데 써야 한다. 반도체 물량을 많이 공급하는 것만으로는 충분하지 않다. AI 시대의 가장 큰 부가가치는 칩과 데이터센터, 클라우드 소프트웨어, AI 모델과 서비스가 연결되는 지점에서 생긴다. 한국이 HBM과 파운드리 생산만 맡고 플랫폼과 소프트웨어, 고객 데이터와 서비스 수익은 미국 기업이 가져가는 구조라면 계약액은 커도 한국에 남는 몫은 제한된다. 첫 번째 성적표는 국내 생산이다. 이번 협력을 계기로 국내 반도체 공장이 얼마나 증설되고, 장비·소재·부품 기업에 얼마의 주문이 돌아가는지 확인해야 한다. 글로벌 수요를 한국 공장에서 소화하지 못하고 해외 생산기지만 늘어난다면 국내 산업의 낙수효과는 약해진다. 전력과 용수, 송전망, 산업용지 문제를 풀어야 하는 이유도 여기에 있다. 정부는 투자 발표식에 참석하는 데서 역할을 끝낼 것이 아니라 국내에서 공장을 제때 지을 수 있는 기반을 마련해야 한다. 두 번째 성적표는 기술의 귀속이다. SK하이닉스와 엔비디아는 차세대 HBM을 공동개발하고, 삼성전자와 브로드컴은 메모리·파운드리·패키징을 연결하는 협력을 추진한다. 공동개발 과정에서 확보한 특허와 설계 경험, 생산 노하우가 한국 연구조직에 축적돼야 한다. 미국 기업의 제품 일정에 맞춰 생산만 대행하고 핵심 설계 역량은 밖에 남는다면 공급자는 될 수 있어도 기술의 주인은 되기 어렵다. 세 번째는 국내 AI 생태계다. 이번 정상외교를 전후해 네이버·브룩필드·엔비디아는 세종 데이터센터의 AI 팩토리를 200메가와트, 약 10만개의 GPU 규모로 확대하는 계획을 내놨다. 엔비디아는 KAIST와 공동 연구소를 운영하고 서울대와도 연구·교육 협력을 추진하기로 했다. 거대한 협력이 몇몇 대기업의 매출로 끝나지 않고 국내 대학과 스타트업, 제조기업이 활용할 수 있는 연산 인프라와 연구 기반으로 이어져야 한다. 네 번째는 고용과 인재다. 첨단산업 투자의 진짜 성과는 계약서가 아니라 사람에게 남는다. 국내에서 채용되는 설계자와 소프트웨어 개발자, 공정기술자와 데이터 과학자가 얼마나 늘어나는지 봐야 한다. 세계적 기업과의 협력이 한국 인재를 미국으로 데려가는 통로에 그쳐서는 곤란하다. 해외 인재가 한국 연구소로 들어오고, 국내 연구자가 세계 최고 수준의 프로젝트를 한국에서 수행하는 선순환을 만들어야 한다. 정부의 역할도 분명하다. 민간기업의 장기계약에 일일이 간섭할 필요는 없다. 시장을 가장 잘 아는 것은 기업이다. 다만 세제 지원과 정책금융, 전력망과 용수, 산업단지와 외교력이 투입된다면 그에 상응하는 국내 효과를 점검해야 한다. 투자액 발표 이후 실제 집행액, 국내 생산 비중, 협력업체 발주, 연구개발 투자, 신규 고용을 정기적으로 공개하는 ‘AI 협력 이행표’를 만들 필요가 있다. 성과를 재촉하다 기업의 영업비밀까지 공개하라는 식이어서는 안 된다. 필요한 것은 계약의 세부 가격이 아니라 국가가 제공한 지원과 국내에 돌아온 편익의 균형이다. 정부가 산업의 승자를 고르는 것도 경계해야 하지만, 거대한 숫자를 외교 성과로 홍보한 뒤 실행 여부를 묻지 않는 태도도 책임 있는 산업정책이라 할 수 없다. 논어 학이편에는 “군자는 근본에 힘쓰니, 근본이 서면 도가 생긴다(君子務本 本立而道生)”는 말이 나온다. 9500억 달러라는 숫자는 가지다. 국내 공장과 연구소, 기술과 인재, 중소 협력업체는 뿌리다. 가지가 아무리 화려해도 뿌리가 굵어지지 않으면 그 나무는 한국 산업의 것이 아니다. 이번 협력은 한국에 찾아온 드문 기회다. 미국 AI 기업들은 더 많은 반도체와 연산 능력을 필요로 하고, 한국은 이를 공급할 제조역량을 갖고 있다. 지금의 협상력을 잘 활용한다면 한국은 메모리 강국을 넘어 AI 생산과 실증, 서비스가 함께 움직이는 산업국가로 도약할 수 있다. 하지만 계약 규모만 반복해서는 그 미래가 저절로 오지 않는다. 몇 년 뒤 9500억 달러 중 얼마가 실제 매출로 실현됐는지, 국내에 몇 개의 공장과 연구소가 생겼는지, 몇 명의 기술자가 새 일자리를 얻었는지 물어야 한다. 한국 기업이 공급망에서 더 높은 자리를 차지했는지도 따져야 한다. 9500억 달러는 출발선이지 성적표가 아니다. 진짜 성과는 달러로 발표되지만 원화 매출과 국내 투자, 한국의 기술과 국민의 일자리로 확인된다. 이제 박수를 거두자는 것이 아니다. 박수를 친 만큼 꼼꼼히 지켜보자는 것이다. AI 동맹의 크기는 계약서에 적힌 숫자가 아니라, 그 협력 뒤에 한국에 남은 것으로 평가받아야 한다.2026-07-27 10:36:39
-
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
-
삼성SDS, 오픈AI·구글 이어 앤트로픽과 동맹…기업 AI 판 키운다 [경제일보] 삼성SDS가 글로벌 인공지능(AI) 기업과의 협력망을 앤트로픽까지 확대하며 국내 엔터프라이즈 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이에 이어 앤트로픽의 클로드까지 확보해 고객사의 업무와 데이터, 보안 환경에 맞는 생성형 AI를 공급하겠다는 전략이다. 삼성SDS는 글로벌 AI 안전 및 연구 기업 앤트로픽과 엔터프라이즈 AI 시장 확대를 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 25일 밝혔다. 양사는 이번 협약에 따라 △한국 시장 내 신규 사업 기회 공동 발굴 △공동 마케팅 및 기술검증(PoC) 지원 △합작 사업 추진 △클로드 구축·운영 전문인력 양성 △삼성 관계사의 AI 네이티브 전환 지원 등에서 협력한다. 이번 파트너십은 특정 생성형 AI 제품의 판매 계약을 넘어 공동 시장 개발과 전문인력 확보까지 협력 범위를 넓혔다는 데 의미가 있다. 삼성SDS는 제조·금융·공공·유통 등에서 쌓은 정보기술(IT) 시스템 구축 경험을 활용하고 앤트로픽은 클로드의 모델과 기술 역량을 제공한다. ◆ 20개 관계사·7만명이 먼저 쓴 ‘클로드’ 사업 확대의 기반은 삼성 내부의 대규모 적용 경험이다. 삼성SDS는 새로운 기술을 사내에 먼저 적용해 검증한 뒤 외부 고객에게 확산하는 ‘클라이언트 제로(Client Zero)’ 전략에 따라 클로드 엔터프라이즈를 도입했다. 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 넘어섰다. 사용자 가운데 절반가량은 소프트웨어 개발을 지원하는 ‘클로드 코드(Claude Code)’를 활용한 것으로 나타났다. 삼성SDS는 이 과정에서 확보한 계정·권한 관리와 보안정책 수립, 기업 데이터 연결, 업무별 활용사례 발굴, 사용자 교육, 운영체계 구축 경험을 외부 고객 사업에 적용할 계획이다. 단순히 클로드 이용권을 공급하는 데 그치지 않고 도입 기획부터 구축, 운영, 기술 지원까지 전 과정을 맡는 구조다. 클로드 구축과 운영을 담당할 ‘응용형 AI 엔지니어(Applied AI Engineer)’ 양성 프로그램도 운영한다. 응용형 AI 엔지니어는 AI 모델을 기업 현장에 맞춰 설계하고 기존 업무 시스템과 연결해 실제 서비스로 운영하는 실전형 전문가다. 삼성SDS는 프로그램을 통해 클로드 도입 컨설팅과 시스템 구축, 모델·데이터 연계, 운영 고도화를 담당할 인력을 체계적으로 확보할 방침이다. 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 모델 확보에서 기업 현장에 안정적으로 적용하는 구축·운영 역량으로 이동하고 있다는 판단이 반영됐다. ◆ 오픈AI는 공급, 구글은 클라우드…앤트로픽은 현장 적용 삼성SDS의 글로벌 AI 협력 구도는 각 기업의 기술과 사업 영역을 결합하는 방식으로 확장되고 있다. 삼성SDS는 지난해 12월 국내 기업 최초로 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈 공식 리셀러 파트너 계약을 체결했다. 챗GPT 엔터프라이즈 공급뿐 아니라 오픈AI 응용프로그램 인터페이스(API)를 활용한 컨설팅과 구축, 운영, 보안 서비스를 제공하는 구조다. 이후 공공·금융·제조·유통·서비스 등에서 10개 이상의 고객사를 확보하며 외부 사업을 확대했다. 올해 4월에는 구글 클라우드와 AI·클라우드·보안 분야 전략적 파트너십을 발표했다. 구글 분산형 클라우드(GDC)를 활용해 공공·금융 등 규제가 강한 시장을 공략하고 구글 클라우드 플랫폼(GCP), 제미나이 엔터프라이즈, 클라우드 보안 솔루션을 삼성SDS의 구축·운영 역량과 결합하는 내용이다. 앤트로픽과의 협력은 클로드 엔터프라이즈와 클로드 코드를 실제 기업 업무에 확산하고 이를 담당할 전문인력을 공동으로 키우는 데 초점이 맞춰졌다. 삼성SDS는 오픈AI와 구글, 앤트로픽의 모델을 자사 생성형 AI 플랫폼 ‘패브릭스(FabriX)’와 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), 기업 업무 시스템에 연결해 고객별로 최적화된 AI 환경을 제공한다는 구상이다. 특정 모델 하나를 주력으로 판매하기보다 고객의 업무 목적과 비용, 보안 수준, 데이터 위치, 기존 클라우드 환경에 따라 모델을 선택하고 조합하는 ‘멀티모델’ 전략이 한층 선명해진 셈이다. 기업 입장에서도 생성형 AI의 성능만큼 내부 데이터와의 연동, 정보 유출 방지, 사용 권한 통제, 비용 관리와 안정적인 운영이 중요한 선택 기준으로 떠오르고 있다. 크리스 시아우리 앤트로픽 인터내셔널 총괄은 “삼성SDS는 엔터프라이즈 AI 구현에 있어 깊은 전문성을 갖춘 매우 역량 있는 파트너”라며 “한국 기업들의 클로드 도입을 가속하는 데 핵심적인 역할을 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있어 전략적 파트너십을 체결했다”고 말했다. 이준희 삼성SDS 대표이사 사장은 “이번 전략적 협력은 앤트로픽의 AI 기술력과 삼성SDS의 산업별 디지털 혁신 경험을 결합해 국내 AI 시장의 성장을 함께 주도하기 위한 출발점”이라며 “양사의 강점을 바탕으로 고객의 AI 혁신을 지원하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출해 나가겠다”고 밝혔다.2026-07-25 15:44:36
-
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
-
![[데스크 칼럼] 미국 빅테크의 한국행, 공짜 투자는 없다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/24/20260724074221190182.png)
미국 빅테크의 한국행, 공짜 투자는 없다 [경제일보] 미국 빅테크의 투자를 한국으로 끌어오겠다는 정부의 구상이 시험대에 올랐다. 이재명 대통령은 24일 미국 샌프란시스코에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자, 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자, 혹 탄 브로드컴 최고경영자 등을 만난다. 삼성전자, SK, 현대자동차그룹 등 국내 기업 총수들도 함께한다. 청와대는 단순한 양해각서를 넘어 전략적 제휴, 장기계약, 실질적인 투자 성과를 이끌어내겠다는 뜻을 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 출국을 앞두고 이번 방문은 한국 기업의 미국 투자를 늘리는 자리가 아니라 미국 기업이 한국 투자를 강화하도록 만드는 자리라는 점을 강조했다. 브로드컴과 오픈AI, 앤트로픽, 엔비디아 등을 상대로 AI와 반도체, 데이터센터 분야의 협력을 확대하겠다고 했다. 한국이 미국 빅테크에 돈을 들고 찾아가는 외교에서 미국의 자본과 기술을 한국으로 불러들이는 외교로 무게중심을 옮기겠다는 의미다. 방향은 옳다. 한국은 세계 최고 수준의 메모리 반도체와 제조업 기반, 빠른 통신망, 높은 교육 수준을 갖고 있다. 올해 2분기 경제성장률도 반도체와 기계·장비 수출에 힘입어 전 분기 대비 0.6% 성장했다. 건설투자가 부진한 가운데 수출이 경제를 떠받쳤다는 것은 한국 산업의 힘과 약점을 동시에 보여준다. 반도체는 강하지만, 국내 투자와 내수의 온기는 여전히 충분하지 않다. 미국 빅테크의 데이터센터와 연구소, 클라우드 거점을 유치해야 하는 이유도 여기에 있다. 하지만 투자는 애국심으로 움직이지 않는다. 엔비디아와 오픈AI가 한국을 좋아해서 투자하는 것도 아니고, 정상과 기업인이 악수했다고 공장이 세워지는 것도 아니다. 기업은 전력 가격과 공급 안정성, 인허가 속도, 세금, 인재, 시장 접근성, 데이터 규제를 계산한다. 한국이 경쟁국보다 더 나은 수익과 더 적은 불확실성을 제공하지 못하면 빅테크의 돈은 미국이나 일본, 싱가포르, 중동으로 향한다. 그렇다면 한국은 무엇을 내줘야 할까. 먼저 내줄 것은 속도다. 공장을 짓고 데이터센터를 가동하기까지 몇 년씩 허가를 기다려야 하는 나라에 초대형 투자가 들어오기 어렵다. 환경과 안전 기준을 낮추라는 뜻이 아니다. 부처와 지방자치단체를 돌며 같은 서류를 반복해서 내는 행정, 담당자가 바뀔 때마다 해석이 달라지는 규제, 허가 일정을 누구도 장담하지 못하는 불확실성을 걷어내야 한다. 빅테크가 가장 싫어하는 것은 엄격한 규제보다 예측할 수 없는 규제다. 두 번째로 내줄 것은 전력과 기반시설이다. AI 데이터센터는 반도체만으로 돌아가지 않는다. 막대한 전기와 냉각용수, 통신망, 변전소가 필요하다. 한국 정부가 데이터센터와 반도체를 국가전략산업으로 외치면서도 송전망 건설과 전력 공급 결정을 미룬다면 투자 유치 구호는 공허해진다. 전력을 기업에 싸게 퍼주자는 얘기가 아니다. 기업이 부담할 비용과 정부가 구축할 기반시설, 재생에너지와 원전 등 전력조달 방식, 지역사회에 돌아갈 이익을 사전에 투명하게 제시해야 한다. 세 번째는 시장이다. 미국 빅테크가 한국에 데이터센터와 연구개발 거점을 두면 정부와 공공기관, 금융·의료·제조기업을 고객으로 확보할 수 있다는 확신을 줘야 한다. 공공부문의 AI 도입을 국내 기업 보호라는 명분 아래 무조건 막아도 안 되고, 반대로 해외 플랫폼에 통째로 넘겨서도 안 된다. 국내 기업과 글로벌 기업이 공동으로 제품을 만들고 해외 시장에 진출할 수 있는 개방형 생태계를 설계해야 한다. 세제 혜택도 필요하다. 경쟁국들이 법인세 감면과 부지, 전력, 정책금융을 한 묶음으로 제공하는 상황에서 한국만 시장원리를 외치며 빈손으로 기다릴 수는 없다. 다만 보조금은 투자 발표가 아니라 투자 이행에 지급해야 한다. 공장 착공과 고용, 국내 조달, 공동 연구개발 등 약속이 실제 집행되는 단계마다 혜택을 나누는 방식이 옳다. 일자리도 기술도 남기지 않는 서버 건물 하나를 유치하기 위해 세금과 전력을 무제한 제공하는 것은 투자 유치가 아니라 임대업에 가깝다. 내주지 말아야 할 것도 분명하다. 첫째는 데이터 주권이다. 의료와 금융, 공공행정, 산업기술 데이터가 해외 기업의 폐쇄된 플랫폼 안에 갇히면 한국은 AI를 사용하는 나라는 될 수 있어도 AI를 통제하는 나라는 되기 어렵다. 민감정보의 저장 위치와 처리 방식, 제3국 이전, 정부의 감독권은 협상 가능한 부수 조건이 아니다. 둘째는 규제 면책특권이다. 빅테크의 투자가 크다고 해서 개인정보 보호나 공정경쟁, 저작권, 소비자 보호 기준까지 면제해서는 안 된다. 국내 기업에는 엄격한 규칙을 적용하면서 해외 기업에는 투자 유치를 이유로 예외를 준다면 시장은 기울어진다. 규제는 단순해야 하지만 공평해야 한다. 셋째는 국내 산업의 성장 기회다. 미국 빅테크가 한국 시장과 전력, 데이터를 이용하면서 국내 클라우드·소프트웨어·AI 스타트업을 하청업체로만 남겨서는 안 된다. 투자 협약에는 국내 기업의 공급망 참여, 대학·연구기관과의 공동 연구, 국내 인재 채용과 교육, 한국 기업의 해외시장 진출 지원이 포함돼야 한다. 한국이 제공한 기반 위에서 만들어진 부가가치가 모두 본사로 빠져나가는 구조라면 투자액이 아무리 커도 국익은 작다. 노자는 ‘도덕경’ 36장에서 “장차 얻으려면 먼저 주어야 한다(將欲取之 必固與之)”고 했다. 투자를 얻으려면 한국도 무엇인가를 내놓아야 한다. 문제는 많이 주느냐 적게 주느냐가 아니다. 무엇을 주고 무엇을 지킬 것인가다. 한국이 줘야 할 것은 신속한 행정과 안정적인 전력, 예측 가능한 세제, 매력적인 시장이다. 내줘서는 안 될 것은 데이터에 대한 통제권과 공정한 경쟁질서, 국내 산업이 성장할 몫이다. 전자는 투자의 기반이고, 후자는 국가의 주권이다. 둘을 구분하지 못하면 빅테크 투자 유치는 막대한 보조금으로 외국 기업의 건물과 서버를 대신 지어주는 사업으로 전락한다. 정부는 이번 정상외교의 성과를 투자금액 한 줄로 발표해서는 안 된다. 어느 지역에 무엇을 짓는지, 전력과 물은 누가 얼마를 부담하는지, 국내 기업은 어떤 공급망에 참여하는지, 몇 명을 고용하고 어떤 기술을 공동 개발하는지까지 공개해야 한다. 투자 유치의 성적표는 협약서에 적힌 달러가 아니라 한국에 남은 기술과 일자리, 세수와 수출로 작성돼야 한다. 미국 빅테크의 한국 투자는 구걸할 대상도, 두려워할 대상도 아니다. 국가와 기업의 이해관계를 맞추는 거래다. 한국은 반도체와 제조업, 시장과 인재라는 귀한 카드를 갖고 있다. 그 카드를 헐값에 내주지 않으면서도 상대가 들어올 이유를 만들어야 한다. 빅테크를 불러오는 데 공짜 점심은 없다. 그렇다고 식당과 주방까지 넘길 필요도 없다. 문은 열되 집문서는 지키는 협상, 그것이 AI 정상외교가 갖춰야 할 국익의 원칙이다.2026-07-24 07:43:23
-
![[데스크 칼럼] AI 정상외교의 빛과 그림자…국내 산업 뿌리 남겨야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/23/20260723104723852190.png)
AI 정상외교의 빛과 그림자…국내 산업 뿌리 남겨야 [경제일보] 대통령이 세계 인공지능(AI) 산업의 중심으로 간다. 이재명 대통령은 24일 미국 샌프란시스코에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자, 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자, 다리오 아모데이 앤트로픽 최고경영자, 혹 탄 브로드컴 최고경영자를 차례로 만날 예정이다. 삼성전자 이재용 회장과 SK그룹 최태원 회장, 현대자동차그룹 정의선 회장 등 국내 기업인들도 합류한다. 정부가 주최하는 AI 서밋에서는 양국 기업 간 협약이 체결되고, 글로벌 AI 협력 방향을 담은 선언도 발표될 예정이다. 참석자의 면면만으로도 관심을 끌기에 충분하다. 반도체를 공급하는 엔비디아와 브로드컴, AI 모델을 만드는 오픈AI와 앤트로픽, 메모리와 제조 역량을 가진 삼성전자와 SK, 피지컬 AI의 거대한 실험장이 될 현대차가 한자리에 모인다. 한국이 세계 AI 생태계의 변방이 아니라 핵심 공급망의 한 축이라는 사실을 보여주는 장면이다. 정상외교가 기업 간 장벽을 낮추고 투자와 기술협력의 문을 여는 일은 마땅히 환영할 일이다. AI 산업은 한 나라가 모든 기술을 독자적으로 갖추기 어려운 거대한 결합체다. 그래픽처리장치와 메모리, 파운드리, 데이터센터, 클라우드, 거대언어모델, 전력과 냉각 설비가 맞물려야 한다. 한국이 미국 빅테크와 손잡지 않고 AI 경쟁의 속도를 따라잡겠다는 것은 현실적이지 않다. 기술동맹은 선택이 아니라 생존의 조건에 가까워지고 있다. 하지만 동맹은 악수로 완성되지 않는다. 협력이라는 이름 아래 무엇을 내주고 무엇을 가져오는지, 그 결과가 어느 나라의 공장과 연구소, 일자리와 세수로 남는지를 따져야 한다. 정상외교의 성과를 협약 건수나 투자 금액으로만 평가해서는 안 되는 이유다. 해외에서 박수를 받은 양해각서가 국내 산업의 뿌리를 약하게 만든다면 외교적 성과는 산업적 비용으로 돌아온다. 공교롭게도 대통령의 샌프란시스코 방문을 앞두고 산업통상부 장관도 워싱턴으로 향했다. 김정관 장관은 미국 상무·에너지 당국과 한국 기업의 대미 전략투자, 에너지·자원 협력 등을 논의한다. 정부는 한미전략투자특별법에 따라 대미 투자사업을 구체화하고 있고, 현재 논의되는 한국의 대미 투자 약속은 3500억달러 규모다. 같은 시기에 샌프란시스코에서는 AI 기술협력을 넓히고, 워싱턴에서는 한국 자본의 미국 투자를 협의하는 셈이다. 미국에 투자하지 말자는 것이 아니다. 세계 최대 시장에 공장을 짓고 현지 고객과 가까워지는 것은 기업의 합리적인 선택일 수 있다. 관세와 보조금, 조달 규정이 기업의 입지를 좌우하는 시대에는 현지 생산도 경쟁력의 일부다. 미국 시장을 지키기 위한 투자를 애국심만으로 막을 수도 없고, 막아서도 안 된다. 문제는 균형이다. 해외 공장을 하나 세울 때 국내 공장 하나가 사라지고, 해외 연구소를 키울 때 국내 인재 채용이 줄어드는 구조가 고착돼서는 안 된다. 대기업이 생산시설을 옮기면 협력업체와 장비업체, 물류와 지역 상권도 함께 움직인다. 산업 공동화는 어느 날 공장 문에 붙은 폐업 공고로 시작되지 않는다. 국내 증설이 미뤄지고, 신규 채용이 줄고, 핵심 연구조직이 해외로 이동하는 작은 변화가 쌓여 어느 순간 산업 생태계 전체의 빈자리로 나타난다. 특히 AI는 과거 제조업보다 기술 종속의 위험이 크다. 한국 기업이 반도체와 데이터, 전력, 자본을 제공하더라도 핵심 모델과 플랫폼, 소프트웨어 생태계를 해외 기업이 독점한다면 한국은 고부가가치 사슬의 중심이 아니라 값비싼 기반시설을 제공하는 하청기지에 머물 수 있다. 메모리 반도체를 잘 만드는 것과 AI 시대의 주도권을 갖는 것은 같은 말이 아니다. 따라서 정부는 AI 정상외교의 성과를 국내에 남기기 위한 원칙을 먼저 세워야 한다. 우선 정책금융과 공적 보증이 투입되는 해외 투자에는 국내 투자 연계 조건을 붙여야 한다. 국내 연구개발센터 유지, 핵심 공정 투자, 협력업체 발주, 인재 양성 계획을 함께 따져야 한다. 해외 투자의 수익성뿐 아니라 국내 산업에 남기는 파급효과도 국익 심사의 기준이 돼야 한다. 또한 글로벌 빅테크와 체결하는 기술협약에는 한국 기업의 역할과 지식재산권의 귀속을 명확히 해야 한다. 데이터는 한국이 제공하고, 설비투자는 한국 기업이 부담하면서 핵심 기술과 수익은 해외 플랫폼에 집중되는 계약이라면 기술동맹이라 부르기 어렵다. 공동 연구의 성과가 국내 연구자와 스타트업, 대학으로 확산될 수 있는 통로도 마련해야 한다. 아울러 해외 벤처자본과의 협력에는 상호성이 필요하다. 이 대통령은 샌프란시스코에서 세쿼이아캐피털과 앤드리슨호로위츠 등 글로벌 벤처투자회사 관계자들을 만나고, 국민연금과 이들 투자회사 간 장기 협력을 위한 양해각서 체결 행사에도 참석한다. 한국 자본이 실리콘밸리의 혁신기업에 투자하는 것만으로는 부족하다. 실리콘밸리의 자본과 네트워크도 한국의 AI 스타트업과 연구 생태계로 들어오게 해야 한다. 정상외교의 성과를 협약 건수가 아니라 국내 잔존 가치로 평가해야할 필요도 있다. 협약 이후 국내 투자액이 얼마나 늘었는지, 몇 명을 새로 고용했는지, 국내 중소기업이 공급망에 얼마나 진입했는지, 공동 연구에서 한국이 확보한 특허와 기술이 무엇인지 공개해야 한다. 양해각서는 출발선일 뿐이다. 이행되지 않는 협약은 외교행사의 장식품에 지나지 않는다. ‘대학’에는 “사물에는 근본과 말단이 있고, 일에는 시작과 끝이 있다(物有本末 事有終始)”는 구절이 나온다. AI 정상외교에서 글로벌 협약과 해외 투자는 뻗어 나가는 가지다. 국내 공장과 연구소, 인재와 협력업체는 뿌리다. 가지가 세계로 뻗는 것은 좋은 일이다. 하지만 가지를 키우겠다고 뿌리의 물과 양분을 모두 빼내면 나무는 오래 서 있지 못한다. 한국 기업이 세계로 나아가는 것을 두려워해서는 안 된다. 국내에만 머물라는 요구는 개방경제의 현실과도 맞지 않는다. 하지만 해외 진출을 세계화라는 말로 무조건 미화해서도 안 된다. 기업의 해외 투자는 기업의 판단이지만, 세제와 금융, 외교적 지원이 더해지는 순간부터는 국가 경제에 어떤 이익을 남기는지 물을 수밖에 없다. 정부는 대미 투자사업을 상업적 합리성과 국익을 기준으로 관리하겠다고 밝혔다. 원칙은 옳다. 이제 ‘국익’이 무엇인지 구체적으로 정의해야 한다. 해외에서 거둔 수익만 국익이 아니다. 국내 생산능력과 연구인력, 기술자립도, 협력업체의 생존, 청년들이 일할 양질의 일자리도 국익이다. AI 정상외교는 한국에 큰 기회다. 엔비디아와 오픈AI를 만나고 세계의 자본을 연결하는 것만으로도 의미가 있다. 다만 진정한 성과는 회담장의 사진이 아니라 몇 년 뒤 국내 산업 현장에서 확인될 것이다. 한국에 연구소가 늘고, 공장이 증설되고, 스타트업이 성장하며, 청년들이 새로운 일자리를 얻을 때 기술동맹은 비로소 국익이 된다. 빅테크와 손을 잡되 산업의 뿌리는 한국에 남겨야 한다. 해외 시장을 넓히되 국내 생산 기반을 비워서는 안 된다. 세계 AI 질서에 깊숙이 들어가되 기술과 플랫폼의 종속국이 돼서도 안 된다. AI 정상외교의 성패를 가를 기준은 단순하다. 협력의 열매가 국내 산업과 국민에게 돌아오는가. 그 질문에 답하지 못하는 기술동맹은 동맹이 아니라 공동화의 통로가 될 수 있다.2026-07-23 10:48:37
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크 칼럼] 경산 살인사건을 혐중의 불쏘시개로 삼아선 안 된다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/01/20260901083324243751_518_323.jpg)