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통신망 투자 다시 불붙인다…정부·통신3사 'AI 고속도로' 차세대망 승부 [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 한동안 줄어들던 통신망 투자가 다시 시험대에 올랐다. 5G 전국망 구축이 마무리되면서 감소세를 이어온 통신 3사의 설비투자(CAPEX)를 AI 시대에 맞는 차세대 네트워크 투자로 돌리기 위해 정부가 직접 나섰다. 핵심은 AI-RAN과 6G, 5G 단독모드(SA) 등 차세대 기술에 대한 투자 유인을 만드는 것이다. 과학기술정보통신부는 27일 SK텔레콤·KT·LG유플러스와 ‘AI 시대 통신망 투자 촉진을 위한 민·관 협의체’ 발족 회의를 열었다고 밝혔다. 지난달 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관과 통신 3사 최고경영자(CEO) 간담회의 후속 조치다. 정부와 통신 3사는 연내 ‘차세대 통신망 투자 및 규제 개선 종합대책’을 마련할 예정이다. ◆ 5G 끝나자 줄어든 투자…AI가 새로운 명분 통신 3사의 CAPEX는 2019년 9조6000억원에서 2021년 8조2000억원, 2023년 7조6000억원, 2025년 6조200억원까지 감소했다. 5G 초기 투자와 전국망 구축이 상당 부분 마무리된 데다 통신시장이 포화하면서 기존 이동통신망에 대한 투자 유인이 약해진 영향이다. 문제는 AI 시대가 되면서 네트워크의 역할 자체가 달라지고 있다는 점이다. 기존 통신망이 사람과 사람, 사람과 서버를 연결하는 역할에 집중했다면 AI 시대에는 데이터센터·AI 단말·로봇·자율주행차 등 수많은 기기와 시스템이 실시간으로 데이터를 주고받아야 한다. 정부가 통신사를 단순 통신사업자가 아닌 ‘AI 인프라·플랫폼 기업’으로 규정하고 차세대망 투자를 요구하는 이유다. 특히 AI 데이터센터가 늘어날수록 데이터센터와 지역 거점, 기업·산업 현장을 연결하는 고속·저지연 네트워크의 중요성도 커진다. 통신 3사의 데이터센터 관련 매출이 올해 2분기 모두 두 자릿수 성장한 것도 통신업계가 네트워크 자체보다는 AI 데이터센터와 AI 인프라로 투자 중심축을 옮기고 있는 흐름을 보여준다. ◆ AI-RAN·6G로 ‘통신망 2.0’ 이번 협의체에서 논의된 AI-RAN은 통신망에 AI 연산과 자동화 기술을 결합하는 차세대 네트워크다. 네트워크 운영을 AI가 최적화하고 트래픽과 자원을 실시간으로 배분해 AI 서비스에 필요한 지연시간과 품질을 맞추는 방향이다. 6G 역시 단순히 5G보다 빠른 통신망을 만드는 데 그치지 않는다. 정부는 AI와 결합된 네트워크를 국가 AI 인프라의 핵심으로 보고 관련 연구개발 투자를 확대하고 있다. 과기정통부는 2026년 신규 사업으로 AI-RAN, 초고속·초저지연 네트워크, AI 데이터센터 간 연결망 등에 예산을 배정했다. 통신사 입장에서도 투자 확대의 실마리가 생겼다. 증권업계는 올해 통신 3사의 CAPEX를 6조6000억원에서 약 8조원 수준으로 전망하고 있다. 5G SA와 AI 데이터센터 관련 투자가 기존 통신망 투자 감소분을 일부 메울 것이라는 분석이다. 5G SA 전국 서비스는 올해 말 차세대 네트워크 투자의 첫 시험대가 될 전망이다. SA는 LTE 코어망을 함께 사용하는 기존 비단독모드(NSA)와 달리 5G 코어망을 독립적으로 사용하는 방식이다. SA의 의미는 속도보다 서비스의 다양성에 있다. 네트워크 슬라이싱을 이용하면 하나의 물리적 망에서 서비스별로 별도의 네트워크 자원을 배정할 수 있다. 정부와 통신 3사는 긴급구조 통신 우선 전송, 초저지연 현장 생중계, 기업용 특화 서비스 등을 발굴하고 실증할 계획이다. 통신 품질 평가 기준도 바뀐다. 지금까지 다운로드 속도가 핵심 지표였다면 앞으로는 업로드 속도와 전송 지연시간, 네트워크 슬라이싱 품질, 이용자 체감품질(QoE)까지 종합적으로 평가한다. 네트워크가 ‘얼마나 빠른가’에서 ‘서비스에 얼마나 적합한가’로 평가 기준이 이동하는 셈이다. 정부는 3G 등 레거시망의 단계적 전환과 규제 합리화, 예산·세제 지원도 함께 검토한다. 통신사들이 기존 네트워크를 효율화하면서 확보한 자원을 AI-RAN과 6G 같은 미래망으로 이동시킬 수 있도록 제도적 불확실성을 줄이겠다는 것이다. 한편 이번 민·관 협의체의 핵심은 통신 3사에 단순히 투자를 늘리라고 요구하는 데 있지 않다. 통신사가 투자할 만한 새로운 수요와 수익모델을 AI에서 만들어내고, 정부가 규제와 제도를 뒷받침하는 구조를 만드는 것이 더 중요하다. AI 데이터센터와 피지컬 AI, 자율주행, 로봇이 확대될수록 통신망은 단순한 연결 인프라가 아니라 AI를 실제 산업과 일상에 전달하는 기반시설이 된다. 5G 투자 이후 성장동력을 찾지 못했던 통신망 시장이 AI를 계기로 다시 투자 사이클에 들어설 수 있을지가 관건이다. 또한 연내 발표될 정부의 종합대책이 단순한 규제 완화책에 그치지 않고 통신사의 실제 CAPEX 확대와 차세대 서비스 매출로 연결되는지가 향후 통신산업의 가장 중요한 관전 포인트다.
2026-08-27 16:43:57
"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.
2026-08-19 14:30:55
카카오모빌리티, 강남 자율주행 3배 늘린다…실증 넘어 상용화 속도 [경제일보] 카카오모빌리티가 서울 강남에서 운행 중인 자율주행차를 기존 2대에서 6대로 늘린다. 심야 시간대 이동 수요에 대응하는 동시에 실제 도심에서 발생하는 다양한 돌발 상황 데이터를 확보해 자율주행 기술의 상용화 수준을 높이려는 전략이다. 별도 앱 없이 카카오T에서 이용할 수 있는 서비스 구조를 갖춘 만큼 자율주행을 단순 실증이 아닌 실제 이동 서비스로 정착시키겠다는 목표도 공개했다. 19일 카카오모빌리티는 자체 기술 기반 자율주행 서비스 '서울자율차'의 운행 차량이 기존 2대에서 6대로 오는 20일 확대한다고 밝혔다. 운행 구간도 교통약자 보호구역까지 넓어진다. 카카오모빌리티는 지난 3월 서울시 자율주행자동차 여객운송사업자로 선정돼 강남 일대에서 심야 시간대 자율주행 서비스를 운영해왔다. 이번 증차는 단순한 공급 확대보다 자율주행 기술 고도화를 위한 데이터 확보를 목적으로 진행된다. 자율주행차가 실제 도로를 주행하면서 마주하는 상황은 도로 환경과 시간대, 교통량에 따라 달라지는 만큼 차량 운행 규모가 커질수록 다양한 주행 데이터를 확보할 수 있기 때문이다. 특히 강남은 자율주행 기술을 검증하기 어려운 대표적인 도심 환경으로 꼽힌다. 차량과 보행자가 밀집한 데다 이륜차 운행, 불법 주정차, 무단횡단 등 예측하기 어려운 상황이 빈번하게 발생하기 때문이다. 자율주행 시스템이 정형화된 도로 환경을 벗어나 실제 도심에서 얼마나 안정적으로 대응할 수 있는지를 확인하기에 적합한 환경으로 알려졌다. 앞서 카카오모빌리티는 지난 5개월간 강남에서 축적한 주행 데이터를 바탕으로 도심 특화 'AI 플래너'를 고도화해왔다. AI 플래너는 자율주행차가 주변 환경을 인식한 뒤 주행 경로와 차량 움직임 등을 판단하는 핵심 기술이다. 특히 인지부터 판단, 제어까지 하나의 통합 AI 모델이 수행하는 E2E(엔드 투 엔드) 자율주행 기술을 실제 도심 환경에서 검증하고 있다. 차량 대수를 3배로 늘리면서 다양한 도로 상황에서 발생하는 이른바 '엣지케이스' 데이터를 더 빠르게 확보하고 이를 AI 학습에 반영한다는 계획이다. 엣지케이스는 일반적인 주행 상황과 달리 자율주행 시스템이 대응하기 어려운 예외적인 상황을 의미한다. 자율주행 기술이 일정 수준 이상 고도화되면서 단순히 정상적인 주행을 수행하는 능력보다 예외 상황에서 얼마나 안정적으로 대응하는지가 중요한 기술 경쟁력으로 떠오르고 있다. 카카오모빌리티는 차량 증차와 함께 교통약자 보호구역으로 운행 범위도 확대한다. 보호구역 진입 시 제한속도의 80% 이하로 감속하고 어린이 등 보행자의 돌발 행동에 대비해 급가속을 제한하는 별도 안전 제어 알고리즘을 적용했다. 센서 최적화와 알고리즘 경량화를 통해 인지 성능과 처리 속도도 개선했다. 보호구역 진입 전후에는 자율주행 매니저에게 시청각 알림을 제공해 운행 과정에서 안전 확인이 이뤄지도록 했다. 교통약자 보호구역 운행은 자율주행 서비스가 단순히 정해진 노선을 따라 이동하는 수준을 넘어 도로 환경에 따라 주행 전략을 바꿀 수 있는지를 검증하는 과정이다. 특히 어린이와 보행자가 갑작스럽게 도로에 진입하는 상황처럼 예측하기 어려운 환경에서 차량의 감속과 제어가 안정적으로 이뤄지는지 평가된다. 운행 시간 확대를 위한 준비도 진행하고 있다. 카카오모빌리티는 지난 6월부터 강남 일대에서 주간 시간대 데이터를 별도로 학습해왔다. 심야 시간대보다 차량과 보행자가 많은 주간 도심 환경에서 운전자들의 주행 패턴과 교통 상황을 분석하며 향후 주간 운행에 필요한 기술을 검증하고 있다. 현재 서울자율차는 밤 10시부터 다음날 오전 5시까지 심야 시간대에 운행된다. 강남은 심야 시간대에도 유동인구와 택시 수요가 높은 지역인 만큼 카카오모빌리티는 자율주행차를 활용해 이동 공백을 일부 해소한다는 계획이다. 서비스 접근성도 일반 택시와 유사한 형태로 구축했다. 이용자는 카카오T 앱에서 택시 메뉴를 선택한 뒤 운행 구역 내 출발지와 목적지를 입력하고 호출 과정에서 '서울자율차'를 선택하면 된다. 별도의 자율주행 전용 앱을 설치하거나 별도로 회원가입할 필요가 없다. 자율주행차를 호출하기 어려운 경우에는 일반 택시 등 다른 이동 수단으로 연결하는 방식도 적용했다. 자율주행 기술을 직접 체험하는 데 그치지 않고 기존 모빌리티 플랫폼의 호출·배차 시스템 안에 자율주행을 포함시키는 방식이다. 카카오모빌리티는 향후 강남에서 축적한 주행 데이터를 바탕으로 자율주행 알고리즘과 시스템 안정성을 지속적으로 개선하고 운행 범위를 확대한다는 방침이다. 자체 자율주행 기술과 카카오T 플랫폼을 결합해 자율주행을 실제 생활 속 이동 수단으로 정착시키겠다는 목표다. 류긍선 카카오모빌리티 대표는 "자체 자율주행 기술력과 안정적인 운영 성과를 바탕으로 운행 규모를 늘려 심야 시간대 시민들의 이동 편의를 높이고, 교통약자 보호구역까지 기술 영역을 확충하게 됐다"며 "실증 운행을 통한 데이터 확보로 기술 완성도를 계속 높여가는 한편, 플랫폼 기술을 기반으로 지자체·기술기업 등과 협력해 자율주행 생태계 활성화에 적극 기여하겠다"고 말했다.
2026-08-19 11:15:00
"AI 기기 이동해도 연결은 계속"…LG유플러스, AI-RAN 기술 상용화 '시동' [경제일보] 로봇과 드론 등 피지컬 AI가 실제 공간에서 움직이며 작업하는 시대가 다가오면서 이를 안정적으로 연결하는 통신망 기술의 중요성도 커지고 있다. 고정된 장소에서 서비스를 제공하는 기존 AI와 달리 피지컬 AI는 이동 과정에서 여러 네트워크를 오가야 하기 때문이다. 이에 LG유플러스는 AI-RAN 시험망과 상용 5G망을 연결해 네트워크가 전환되는 상황에서도 연결을 유지하는 기술을 검증하며 차세대 통신망 경쟁에 나선다. 19일 LG유플러스는 연세대학교와 함께 AI-RAN 환경에서 단말이 서로 다른 네트워크를 이동하더라도 연결을 안정적으로 유지할 수 있는 기술을 검증했다고 밝혔다. 이번 검증에는 산업용 모바일 기기 전문 기업 포인트모바일의 PM95 단말이 활용됐다. AI-RAN은 인공지능(AI)을 무선 접속망에 적용해 통신망 상태를 실시간으로 분석하고 네트워크 자원을 최적화하는 기술이다. AI가 통신 품질 저하 가능성을 사전에 파악하고 상황에 맞게 자원을 배분하는 방식으로 통신 품질과 네트워크 운영 효율을 높이는 기술로 각광받고 있다. AI-RAN은 피지컬 AI 확산과 함께 떠오르고 있다. 로봇과 드론, 자율주행차 등은 실제 공간을 이동하면서 주변 환경을 인식하고 데이터를 주고받아야 한다. 공장이나 물류센터처럼 넓은 공간을 이동하거나 서로 다른 네트워크가 구축된 구역을 오갈 경우 네트워크가 바뀌는 과정에서 연결이 불안정해질 가능성이 있는 것으로 알려졌다. 특히 피지컬 AI는 원격 제어를 받는 로봇이나 실시간으로 영상을 분석하는 드론의 경우 통신이 끊기면 AI의 판단과 작업 수행에도 영향을 줄 수 있어 네트워크 지연이나 연결 단절이 단순한 통신 품질 저하에 그치지 않을 수 있다. 이에 AI 모델의 성능뿐 아니라 AI 기기가 이동하는 동안 안정적인 연결을 유지하는 네트워크 기술도 중요한 요소로 떠오르고 있다. 이번 검증은 LG유플러스의 상용 5G망과 연세대학교가 자체 개발한 엔비디아 GPU 기반 AI-RAN 시험망을 연동하는 방식으로 진행됐다. 단말이 AI-RAN 시험망에서 LG유플러스 5G망으로 이동하거나 반대로 5G망에서 AI-RAN 시험망으로 이동하는 상황을 구현했다. LG유플러스는 검증 결과 단말이 무선 환경 변화에 따라 최적의 네트워크를 자동으로 선택하고 네트워크가 변경되는 과정에서도 연결을 유지할 수 있음을 확인했다고 설명했다. 특정 AI-RAN 환경에서만 통신하는 것이 아니라 기존 상용 이동통신망과 AI-RAN이 공존하는 상황을 전제로 기술을 검증했다는 점이 특징이다. 이번 검증은 향후 AI-RAN이 실제 통신망에 적용될 경우 기존 5G 인프라와 어떻게 연동할 것인지에 대한 기술적 가능성을 확인했다는 의미가 있다는 평가다. AI-RAN이 새로운 망으로 단번에 전환되는 것이 아니라 기존 이동통신망과 단계적으로 결합될 가능성이 높은 만큼 네트워크 간 안정적인 연결과 장비 호환성 확보가 상용화 과정에서 중요한 과제로 꼽힌다. AI-RAN은 장기적으로 6G 시대의 네트워크 구조 변화와도 연결된다. 5G까지의 이동통신망이 주로 더 빠른 속도와 낮은 지연시간, 대규모 연결 등을 구현하는 데 초점을 맞췄다면 차세대 네트워크에서는 AI가 망 운영 자체에 개입하는 구조가 확대될 것으로 전망된다. 통신망이 단순히 데이터를 전달하는 인프라를 넘어 주변 환경과 트래픽, 서비스 특성을 분석하고 필요한 자원을 스스로 조정하는 방향으로 발전하는 것이다. 피지컬 AI처럼 통신 품질에 민감한 서비스가 늘어날수록 이러한 지능형 네트워크의 필요성도 커질 수 있다. 김성륜 연세대학교 전기전자공학부 교수는 "6G 이동통신은 AI 기반으로 설계되고 AI 응용 서비스를 지원하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이번 검증은 피지컬 AI 서비스가 AI-RAN 기반 시험망을 벗어나 상용 이동통신망으로 이동하는 과정에서도 연결성을 유지할 수 있음을 확인한 의미 있는 산학 협력 사례"라고 말했다. 이번 실증은 국내 AI-RAN 생태계 확대를 위한 테스트베드 구축으로도 이어질 예정이다. LG유플러스와 연세대는 향후 국내 중소기업들이 AI-RAN 관련 기술을 직접 시험하고 검증할 수 있는 환경을 제공한다는 계획이다. 해외 시장 진출을 준비하는 기업들이 기술을 검증할 수 있는 테스트베드로 활용하는 방안도 추진한다. AI-RAN 시장이 확대되기 위해서는 통신사와 대학뿐 아니라 네트워크 장비, AI 반도체, 단말, 소프트웨어 등 다양한 기업의 참여가 필요하다. 특히 국내 기업들이 AI-RAN 기술을 개발하더라도 실제 통신망 환경에서 성능을 검증하기 어려운 만큼 상용망과 연계된 테스트 환경을 확보하는 것이 생태계 확대의 과제로 꼽힌다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 네트워크 경쟁의 범위도 넓어질 전망이다. 자율주행차와 물류로봇, 산업용 로봇, 드론 등이 하나의 공간에 머무르지 않고 이동하면서 작업하는 구조가 일반화되면 단순히 네트워크 속도를 높이는 것만으로는 충분하지 않기 때문이다. LG유플러스와 연세대는 앞으로 AI-RAN 기술 검증과 함께 차세대 AI 기반 서비스에 필요한 네트워크 기술 공동 연구를 이어갈 계획이다. 이상헌 LG유플러스 NW선행개발담당은 "피지컬 AI 기술이 발전할수록 네트워크도 스스로 환경을 분석하고 최적의 품질을 제공하는 방향으로 발전해야 한다"며 "LG유플러스는 AI를 활용해 무선망 기술을 지속적으로 고도화하고 미래 산업 서비스에 필요한 안정적인 연결성과 품질을 제공하겠다"고 말했다.
2026-08-19 09:04:25
자율주행 표준 선점한 韓, 기술·상용화 추격해야 [경제일보] 한국이 자율주행·소프트웨어 중심 자동차(SDV) 국제표준화에서 주도권을 확보했다. 한국전자통신연구원(ETRI)이 개발한 권고안이 국제전기통신연합(ITU-T) 최초의 SDV 국제표준으로 채택됐고, 자율주행차 표준화 작업반 의장직도 한국인이 처음 맡게 됐다. 하지만 도로 위 현실까지 보면 마냥 박수칠 일만은 아니다. 기준을 만드는 데는 앞섰지만 실제 자율주행 차량을 도로에 내놓고 데이터를 쌓는 경쟁에서는 미국과 중국에 크게 뒤처져 있다. 한국은 이미 2020년 세계 최초로 레벨3 부분자율주행차 안전기준을 마련하며 자율주행 제도 선점에 나섰다. 당시에는 세계 자동차 수출 강국인 한국이 안전기준을 먼저 마련했다는 점에서 의미가 컸다. 그러나 6년이 지난 지금 국내 도로에서 고도화된 자율주행 서비스를 접하기는 쉽지 않다. 기준을 먼저 만든 것이 실제 시장을 먼저 여는 것으로 이어지지는 않았다. 더 큰 문제는 데이터다. 국토교통부 자료에 따르면 한국 전체 기업의 자율주행 누적 주행거리는 1306만km에 그친다. 반면 미국 웨이모는 지난해 기준 완전 자율주행 누적 운행거리가 1억2700만마일에 달했고, 중국 바이두는 올해 5월 기준 누적 자율주행 거리가 3억3000만km에 이른다. 한국이 국제표준을 만드는 동안 미국과 중국은 실제 도로에서 대규모 주행 데이터를 축적하며 기술 고도화와 상용화를 앞서가고 있다. 자율주행은 시험실에서 완성되지 않는다. 다양한 도로와 날씨, 돌발 상황을 실제 환경에서 반복 검증하고 데이터를 축적해야 기술을 고도화할 수 있다. 자율주행은 완성차만의 경쟁도 아니다. 차량용 AI 반도체와 센서, 고성능 컴퓨팅, 통신, 소프트웨어 등 다양한 기술이 함께 뒷받침돼야 한다. 핵심 부품과 AI 기술에서 해외 의존도가 높은 상황에서는 국제표준화에서 확보한 주도권이 국내 산업 전체의 경쟁력으로 이어지기 어렵다. 표준을 만드는 것과 그 표준을 실제 제품과 서비스에 구현하는 것은 다른 문제다. 실증 환경도 경쟁국 수준으로 끌어올려야 한다. 정부가 레벨4 자율주행 상용화를 목표로 실증도시 확대와 규제 개선에 나서고 있지만 기술 개발과 실제 도로 검증 사이에는 여전히 간극이 있다. 안전을 이유로 규제를 강화하는 것은 필요하지만, 안전 기준을 명확히 하면서 기업이 더 많은 데이터를 축적할 수 있도록 실증 범위를 넓히는 방향으로 제도를 바꿔야 한다. 표준화 성과를 산업 경쟁력으로 증명해야 할 시점이다. 세계가 따르는 기준을 만드는 데서 멈추지 않고, 그 기준을 적용한 차량과 서비스가 실제 시장에서 경쟁력을 확보해야 한다. 한국이 국제표준을 주도한 만큼 기술과 상용화에서도 경쟁국을 따라잡는 성과가 필요하다. 국제표준을 선점한 성과가 산업 주도권으로 이어지는지는 이제 도로 위에서 증명해야 한다.
2026-08-13 16:17:28
알리바바 'Wan3.0' 베타 공개…AI 영상 생성, 짧은 클립 넘어 제작 도구로 [경제일보] 알리바바가 생성형 인공지능(AI) 영상 생성 모델의 한계를 길이와 입력 방식 측면에서 동시에 넓히고 있다. 최대 30초 영상 생성에 텍스트뿐 아니라 이미지·영상·오디오, 웹페이지와 문서까지 참조할 수 있도록 기능을 확장하면서 단순한 영상 제작 도구를 넘어 콘텐츠 제작 전반을 자동화하는 방향으로 기술 고도화에 나섰다. 11일 알리바바는 영상 생성 모델 'Wan3.0' 베타 버전을 공개하고 공개 베타 테스트를 시작했다고 밝혔다. 사용자는 알리바바 클라우드의 AI 개발 플랫폼 '모델스튜디오'와 AI 네이티브 클라우드 플랫폼 'Qwen 클라우드'를 통해 테스트를 신청할 수 있다. Wan3.0의 가장 큰 변화는 생성할 수 있는 영상의 길이다. 기존 AI 영상 생성 모델이 수초에서 최대 15초 안팎의 짧은 영상을 만드는 데 초점을 맞췄다면 Wan3.0은 클립 하나를 최대 30초까지 생성할 수 있도록 했다. 알리바바의 이전 모델인 Wan2.7-Video가 지원했던 최대 15초와 비교하면 생성 가능한 영상 길이가 두 배로 늘었다. 영상 길이가 길어지면서 AI 영상 제작의 활용 범위도 넓어질 것으로 전망된다. 짧은 장면 하나를 만드는 데 그치지 않고 인물의 움직임이나 카메라 이동이 이어지는 장면을 하나의 클립으로 구성할 수 있기 때문이다. 알리바바는 사용자가 입력한 프롬프트를 분석해 적절한 영상 길이를 추천하는 기능과 기존 영상의 시간적 흐름을 이어 영상을 확장하는 기능도 Wan3.0에 적용했다. 단순히 영상 생성 시간을 늘리는 것만으로는 실제 콘텐츠 제작에 활용하기 어렵다는 점에서 입력 방식도 확대했다. Wan3.0은 텍스트와 이미지뿐 아니라 영상과 오디오를 함께 참조할 수 있으며 웹페이지, PDF, 파워포인트 프레젠테이션 등 문서 자료도 영상 제작을 위한 입력 자료로 활용할 수 있다. 예를 들어 기업이 제품 소개 자료나 프레젠테이션을 보유하고 있다면 이를 기반으로 마케팅 영상을 만들 수 있고, 교육 기관은 문서 형태의 교육 자료를 영상 콘텐츠로 전환할 수 있다. 영상 제작자가 기존 촬영본이나 이미지, 음성 자료를 제공해 새로운 장면을 구성하는 방식도 가능하다. AI 영상 생성 시장의 경쟁이 단순히 '얼마나 그럴듯한 영상을 만드는가'에서 '사용자가 가진 자료를 얼마나 정확하게 영상으로 전환할 수 있는가'로 이동하고 있다는 점도 주목된다. 영상 제작 과정에서는 새로운 이미지를 만들어내는 것보다 기존 캐릭터나 제품, 브랜드의 특징을 유지하면서 여러 장면을 연결하는 것이 중요한 경우가 많기 때문이다. Wan3.0은 이 같은 문제를 해결하기 위해 시각적 일관성 확보에도 초점을 맞췄다. AI 영상에서 반복적으로 지적돼온 인물의 얼굴이나 의상, 소품 등이 장면마다 달라지는 현상을 줄이고 참조 자료에 포함된 캐릭터와 제품의 세부적인 특징을 유지하도록 설계했다. 화면 구성과 음성의 일관성도 주요 기능으로 제시됐다. 알리바바는 인물의 표정과 움직임을 자연스럽게 표현하고 다국어 음성을 생성하는 동시에 소프트웨어 사용자 인터페이스(UI)와 모션 그래픽 등 상대적으로 구현하기 까다로운 요소도 안정적으로 생성할 수 있다고 설명했다. 알리바바가 영상 생성 모델을 지속적으로 고도화하는 것은 생성형 AI 경쟁의 무게중심이 텍스트와 이미지에서 영상으로 이동하고 있기 때문이다. 영상은 텍스트나 이미지보다 생성에 필요한 연산량이 많고 시간적 일관성까지 유지해야 하는 만큼 AI 모델의 기술 수준을 가늠하는 분야로 꼽힌다. 특히 글로벌 빅테크와 AI 기업들이 영상 생성 모델의 품질과 길이, 입력 방식 등을 경쟁적으로 개선하면서 영상 생성 AI의 활용 범위도 점차 전문 콘텐츠 제작 영역으로 확대되고 있다. 짧은 영상을 단순히 만들어주는 수준을 넘어 기존 콘텐츠를 분석하고 새로운 영상으로 재구성하는 제작 도구로 발전하고 있는 것이다. 알리바바 역시 Wan 시리즈를 통해 이 시장을 공략하고 있다. Wan 시리즈는 2023년 7월 처음 공개된 이후 이미지와 영상 생성 기능을 지속적으로 고도화해왔다. Wan3.0에서는 영상 길이를 늘리는 동시에 멀티모달 참조 입력과 시각적 일관성 강화에 집중하면서 실제 제작 환경에서의 활용성을 높이는 데 초점을 맞췄다. AI 영상 생성 시장에서도 앞으로는 생성 품질뿐 아니라 기존 제작 과정에 얼마나 자연스럽게 편입될 수 있는지가 경쟁력을 좌우할 전망이다. 알리바바가 Wan3.0을 통해 영상 생성 시간을 늘리고 참조 입력 범위를 확대한 것도 이 같은 제작 환경의 변화를 겨냥한 것으로 풀이된다. 알리바바 관계자는 "'Wan3.0'은 영화 제작자의 제작 과정 효율화, 숏폼 드라마와 소셜 미디어 콘텐츠 제작, 기업의 텍스트·이미지 기반 마케팅 및 교육 영상 제작을 지원하는 등 다양한 산업 영역에서 활용될 수 있도록 설계됐다"며 "또한 자율주행차와 로보틱스 시스템 학습에 필요한 사실적인 시뮬레이션 영상을 생성할 수 있어 기술 개발자에게도 유용한 도구로 활용될 수 있다"고 말했다.
2026-08-11 11:25:24
KAIST, 데이터 변화 속도에 맞춰 반응하는 AI 반도체 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 입력 데이터의 변화 속도에 따라 반도체의 반응 특성을 조절할 수 있는 인공지능(AI) 반도체 소자를 개발했다. 심장 박동과 음성처럼 빠르게 변하는 데이터와 날씨, 설비 상태처럼 천천히 변하는 데이터를 하나의 소자에서 효율적으로 처리하는 기술이다. KAIST는 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 7월 게재됐다. 멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 연산을 수행하는 트랜지스터를 결합한 차세대 반도체 소자다. 입력 정보를 처리하면서 이전 상태를 기억할 수 있어 시간에 따라 변하는 데이터를 다루는 뉴로모픽 반도체의 핵심 소자로 꼽힌다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 상태 유지 시간이 고정돼 있었다. 이 때문에 빠른 데이터와 느린 데이터가 섞인 시계열 정보를 처리하려면 별도의 전처리나 소프트웨어 연산이 필요했다. 데이터 속도에 맞지 않는 반응 특성이 적용되면 연산 효율과 예측 정확도가 떨어질 수 있다. 연구팀은 하나의 트랜지스터 안에 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과 전자를 붙잡아 반도체의 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 함께 구현했다. 전하 저장층이 입력 데이터를 처리하면 전자 포획층이 소자의 상태가 원래대로 돌아오는 시간을 조절하는 구조다. 이에 따라 PDM은 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 바꿀 수 있다. 연구팀은 입력 신호에 반응한 뒤 소자가 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했다. 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 주파수 특성도 10배 이상 제어할 수 있음을 확인했다. 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존의 고정형 반도체보다 예측 오류가 최대 40배 줄었다. 연구팀은 PDM 여러 개를 집적한 어레이를 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서 에너지 소모는 줄일 수 있었다고 설명했다. PDM은 전원을 차단해도 설정된 반응 특성을 유지하는 비휘발성도 갖췄다. 상용 반도체 생산에 활용되는 CMOS 공정과 호환될 수 있다는 점도 특징이다. 다만 실제 제품에 적용하려면 대규모 어레이에서의 균일성, 장시간 구동 안정성, 공정 수율과 시스템 수준의 전력 효율을 추가로 검증해야 한다. 연구팀은 이 기술이 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 실시간 센서 데이터를 처리하는 엣지 AI 기기에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 센서 데이터를 매번 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리하면 응답 지연과 통신 전력도 줄일 수 있다. 최신현 교수는 “데이터 변화 속도에 맞춰 반도체가 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현했다”며 “AI 기기의 성능을 높이고 전력 소모를 줄이는 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 김대원 KAIST 박사과정이 제1저자로 참여했다. 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우도 공동저자로 이름을 올렸다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 산업통상자원부, 삼성전자 등의 지원을 받아 수행됐다.
2026-08-07 09:20:54
KAIST, 재학습 없이 AI 환각 줄이는 기술 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 인공지능(AI)이 여러 감각 정보를 뒤섞어 없는 사실을 지어내는 '환각'을 줄이는 기술을 내놨다. 모델을 처음부터 다시 학습시키지 않고도 오류를 낮췄다는 점이 핵심이다. KAIST는 노용만 전기및전자공학부 교수 연구팀이 멀티모달 대형언어모델(MLLM)의 감각 혼선을 줄이는 기술 두 가지를 개발했다고 7월 31일 밝혔다. '다양한 부정 속성(DNA)' 최적화 기법은 센서가 담은 물리적 의미를 AI가 제대로 읽게 만든다. 사람은 열화상 화면에서 밝은 부분이 뜨거운 곳이라는 것을 안다. 기존 AI는 이를 일반 사진처럼 다뤄 단순한 빛으로 착각했다. 연구팀은 열과 거리처럼 센서가 재는 물리량을 이해하도록 학습 방식을 바꿨다. AI가 자주 틀리는 사례를 반복 학습시켜 어둠이나 연기 속에서도 사물을 더 정확히 인식하게 했다. 열화상은 물체가 내는 열을 영상으로 보여주는 센서이고 깊이 영상은 물체까지의 거리를 재는 센서다. 감각 혼선을 막는 기술은 시각과 청각의 간섭을 겨냥한다. 폐쇄회로(CC)TV 영상에 자동차가 지나가는 장면이 담겼지만 소리는 녹음되지 않은 경우, 기존 멀티모달 AI는 차가 보인다는 이유만으로 엔진 소리가 들린다고 답하는 일이 있었다. 연구팀은 AI가 질문을 받았을 때 영상을 봐야 하는지 소리를 들어야 하는지를 먼저 스스로 가르고 더 중요한 감각에 집중하도록 설계했다. 두 기술 모두 대규모 재학습을 거치지 않는다. 멀티모달 모델을 다시 훈련하려면 막대한 연산 자원과 데이터가 들어간다. 기존 모델을 그대로 두고 편향과 환각만 낮출 수 있다면 도입 비용이 크게 줄어든다. 적용이 거론되는 곳은 감각 오류가 곧 사고로 이어지는 현장이다. 밤이나 안개 속에서 보행자와 차량을 가려야 하는 자율주행차, 연기로 앞이 막힌 화재 현장에서 생존자를 찾는 구조 로봇, 열화상 카메라를 쓰는 드론이다. 공항 보안검색의 엑스레이 영상 분석과 병원에서 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 엑스레이를 함께 판독하는 AI에도 쓸 수 있다는 것이 연구팀 설명이다. 노용만 교수는 "멀티모달 AI가 실제 환경에서 사용되려면 다양한 센서의 특성을 정확히 이해하고 여러 감각 정보를 혼동하지 않는 것이 중요하다"며 "대규모 재학습 없이도 AI의 감각 편향과 환각을 줄여 실제 생활과 산업 현장에서 믿고 사용할 수 있는 멀티모달 AI의 기반을 마련했다"고 말했다. 노 교수는 인간 중심 멀티모달 신호처리 분야 기여를 인정받아 2026년 국제전기전자공학회(IEEE) 석학회원으로 뽑혔다. 감각 혼선 방지 기술은 6월 3일부터 7일까지 미국 덴버에서 열린 컴퓨터비전·패턴인식 학술대회(CVPR)에서 발표됐다. 센서 이해 기술은 영상처리 분야 국제 학술지 'IEEE 트랜잭션스 온 이미지 프로세싱'에 실렸다.
2026-07-31 12:44:45
엄태영 의원·카카오모빌리티, "자율주행, 차보다 운영"…플랫폼 중심 상용화 제안 [경제일보] 자율주행 경쟁의 무게중심이 차량 한 대의 주행 성능에서 수백 대를 안전하게 운영하는 플랫폼 역량으로 옮겨가고 있다. 카카오모빌리티가 자체 기술과 카카오T의 이용자 접점을 결합해 자율주행을 일상적인 교통 서비스로 확대하겠다는 구상을 내놨다. 카카오모빌리티는 엄태영 국민의힘 의원과 지난 28일 국회 의원회관에서 ‘피지컬 AI 시대, 자율주행은 어떻게 일상이 되는가’ 토론회를 개최했다고 29일 밝혔다. 서울시가 후원한 행사에는 정부와 지방자치단체, 학계·산업계 관계자들이 참석했다. 참석자들은 자율주행 상용화가 센서와 주행 알고리즘만으로 완성되지 않는다는 데 의견을 모았다. 호출과 배차, 차량 관제, 원격 지원, 사고 대응, 이용자 안내 등 서비스 운영 체계가 함께 갖춰져야 시민이 안심하고 이용할 수 있다는 것이다. 김진규 카카오모빌리티 피지컬 AI 부문 부사장은 서울 강남에서 진행한 자율주행 실증과 카카오T 기반 서비스 운영 경험을 소개했다. 서울시는 구역형과 수요응답형(DRT), 노선형 등 여러 형태의 자율주행 서비스를 운영하고 있으며 이용자는 카카오T에서 출발지와 목적지를 입력해 이용 가능한 서울자율차를 호출할 수 있다. 2024년 9월 무료 운행을 시작한 강남 심야 자율주행택시는 약 17개월의 실증을 거쳐 올해 4월 유료 서비스로 전환됐다. 카카오모빌리티도 지난 3월부터 자체 자율주행 기술을 적용한 서울자율차를 강남에서 운영하고 있다. 김 부사장은 “자율주행차 한 대를 잘 달리게 하는 것은 기술의 영역이고, 서로 다른 수백 대의 차량을 시민이 믿고 이용하도록 하는 것은 플랫폼과 도시의 역할”이라고 말했다. 카카오모빌리티가 플랫폼을 강조하는 배경에는 자율주행 생태계의 분업 구조가 있다. 차량과 자율주행 시스템을 개발하는 기업이 달라도 공통된 호출·배차 체계와 통합관제 시스템에 연결돼야 서비스 규모를 키울 수 있다. 카카오T의 이용자 수요와 이동 데이터를 활용하면 운행 지역과 시간대, 차량 배치도 효율적으로 설계할 수 있다. 상용화를 위해 풀어야 할 과제도 남아 있다. 차량 제조사와 기술기업, 플랫폼, 지방자치단체 사이의 사고 책임 범위를 구체화하고 운행 데이터를 공유할 표준을 마련해야 한다. 원격 개입과 긴급 대응 기준, 보험제도, 개인정보 보호체계도 대규모 운행에 맞게 정비할 필요가 있다. 유료 전환 이후 승객 수요와 운임 수입으로 차량·관제 비용을 감당할 수 있는지도 확인해야 한다. 자율주행이 시범사업을 벗어나려면 기술 안정성뿐 아니라 지속 가능한 수익모델과 시민의 신뢰를 함께 확보해야 한다. 카카오모빌리티는 자체 주행 기술을 고도화하는 동시에 다양한 차량과 사업자가 참여할 수 있는 개방형 운영 인프라를 구축한다는 계획이다. 서울의 복잡한 도로에서 축적한 경험이 표준화된 서비스 모델로 이어질 경우 국내 다른 도시로 자율주행을 확산하는 기반이 될 전망이다.
2026-07-29 11:48:36
충전망은 농촌까지, 자동차는 자율주행으로…中 수출품도 달라졌다 [경제일보] 중국이 전기차 충전망을 중소도시와 농촌까지 빠르게 넓히고 있다. 올해 판매된 승용차 10대 가운데 7대에는 차선 유지와 자동 제동 등을 돕는 운전자 보조 기능이 들어갔다. 수출시장에서는 전기차와 배터리뿐 아니라 반도체와 로봇, 신약이 새로운 주력 상품으로 떠오르고 있다. 중국 국가에너지국은 지난 6월 말 현재 전국의 전기차 충전시설이 2305만7000개로 지난해 같은 기간보다 43.2% 증가했다고 28일 밝혔다. 여기서 말하는 충전시설은 충전소의 숫자가 아니라 차량에 연결하는 충전기와 충전 건의 수를 합친 것이다. 한 충전소에 여러 개의 충전기가 설치될 수 있어 중국 전역에 충전소가 2300만곳 있다는 의미는 아니다. 공용 충전시설은 500만9000개로 22.3% 늘었다. 아파트와 단독주택, 사업장 등에 설치된 개인용 충전시설은 1804만8000개로 50.4% 증가했다. 전체 충전시설의 대부분이 개인 차량 소유자가 사용하는 충전기다. 중국 정부는 충전기 숫자를 늘리는 데서 한발 더 나아가 충전 속도와 지역별 격차를 줄이는 데 힘을 쏟고 있다. 짧은 시간에 많은 전력을 공급하는 고출력 충전기는 18만개를 넘어섰다. 충전망은 대도시를 벗어나 지방으로도 퍼지고 있다. 한국의 군과 비슷한 중국 현급 지역 가운데 충전시설이 들어선 곳의 비율은 98.61%까지 높아졌다. 전기차를 사고 싶어도 충전할 곳이 마땅치 않았던 중소도시와 농촌의 불편을 줄이려는 것이다. 올해 노동절 연휴에는 중국 고속도로 전기차 충전량이 역대 최고치를 기록했다. 연휴마다 충전소 앞에 긴 줄이 늘어서던 문제가 완전히 사라진 것은 아니지만 장거리 운행의 부담은 이전보다 줄었다. 중국 자동차 산업의 관심은 충전 문제를 넘어 자율주행으로 옮겨가고 있다. 중국 공업정보화부에 따르면 올해 들어 판매된 승용차 가운데 레벨2 수준의 운전자 보조 기능을 갖춘 차량의 비율은 70.5%에 달했다. 레벨2는 자동차가 앞차와의 거리를 유지하고 차선을 따라 움직이며 필요할 때 속도를 조절하는 단계다. 운전자가 계속 도로를 살펴야 하고 사고 책임도 운전자에게 있다. 흔히 자율주행차라고 부르지만 사람이 운전에서 손을 떼도 되는 단계는 아니다. 내비게이션에 입력된 목적지를 따라 고속도로 진입과 진출, 차선 변경을 돕는 주행보조 기능인 NOA를 갖춘 승용차도 34.2%를 차지했다. 중국에서 팔린 승용차 3대 가운데 1대에 비교적 높은 수준의 주행보조 기능이 들어간 셈이다. 레벨3 차량도 제한적으로 도로에 나오기 시작했다. 레벨3는 정해진 도로와 속도 등 일정한 조건에서는 자동차가 운전을 맡고, 시스템이 요구할 때 운전자가 다시 운전대를 잡는 단계다. 현재 중국의 레벨3 차량은 허가받은 지역과 조건에서만 운행할 수 있다. 일반 운전자가 전국 어디서나 자율주행 기능을 사용할 수 있는 수준은 아니다. 중국 당국은 먼저 제한된 지역에서 안전성을 확인한 뒤 운행 범위를 넓힐 계획이다. 중국은 자동차 한 대의 센서와 카메라에만 의존하는 방식도 넘어가려 하고 있다. 도로에 설치된 카메라와 신호등, 주변 차량의 정보를 클라우드 서버가 모아 자동차에 전달하는 이른바 ‘차량·도로·클라우드 연결’ 사업을 추진하고 있다. 교차로 너머에서 사고가 났거나 앞쪽 도로가 막혔을 때 차량의 카메라로 보이지 않더라도 도로 시설과 다른 차량이 정보를 미리 알려주는 방식이다. 중국 20개 시범도시에는 관련 장비 6만여개가 설치됐고 10만대가 넘는 차량이 서비스를 이용하고 있다. 중국 정부는 오는 10월 21일부터 사흘간 베이징에서 세계스마트커넥티드카대회를 열고 자율주행 기술과 관련 규제를 논의할 예정이다. 중국 자동차 업계의 경쟁이 가격과 배터리 주행거리에서 운전보조 소프트웨어와 도로 통신망으로 옮겨가고 있다는 점을 보여준다. 중국의 수출품도 빠르게 달라지고 있다. 올해 상반기 중국의 상품 수출입 총액은 25조4700억위안으로 지난해보다 16.9% 증가했다. 상반기 무역 규모가 25조위안을 넘어선 것은 처음이다. 수출은 14조7300억위안으로 13.4%, 수입은 10조7400억위안으로 22.1% 늘었다. 중국 수출의 중심에는 여전히 기계와 전자제품이 있다. 상반기 기계·전자제품 수출은 9조3600억위안으로 20.1% 늘어 전체 수출의 60%를 넘었다. 첨단기술 제품 수출도 39% 증가했다. 특히 반도체 수출이 급증했다. 상반기 중국의 집적회로 수출액은 지난해보다 88.7% 늘었고 6월에는 중국의 수출 상품 가운데 금액이 가장 큰 품목으로 올라섰다. 휴대전화와 의류, 생활용품을 대량으로 내다 팔던 중국 수출의 중심에 반도체가 들어오기 시작한 것이다. 중국에서는 인공지능과 로봇, 신약을 ‘신신 3종’이라고 부른다. 전기차와 리튬이온 배터리, 태양광 제품을 가리키는 ‘신 3종’에 이어 다음 수출 산업을 키우겠다는 뜻을 담은 표현이다. 정식 통관 품목은 아니지만 중국이 차세대 산업으로 무엇을 밀고 있는지 보여주는 말이다. 상반기 중국의 산업용 로봇 수출액은 62억9000만위안으로 18.6% 늘었다. 중국산 로봇은 141개 국가와 지역으로 수출됐다. 수술용 로봇 수출액은 지난해보다 3.3배 증가했다. 신약 분야에서는 중국 제약·바이오 기업이 해외 기업에 신약 후보물질의 개발과 판매 권리를 넘기고 받기로 한 계약금액이 약 1100억달러에 달했다. 완제품을 컨테이너에 실어 보내는 전통적인 수출과 달리 기술과 특허 사용권을 파는 방식이다. 첨단제품 수출 증가는 연안 대도시에만 머물지 않았다. 중국 내륙도시 시안의 상반기 수출입액은 4502억위안으로 지난해보다 96.2% 증가했다. 시안의 집적회로 수출은 1546억위안으로 3배가 됐고 컴퓨터와 관련 장비 수출도 크게 늘었다. 시안의 상반기 무역 증가율은 중국의 15개 부성급 도시 가운데 가장 높았다. 산둥성 지난의 상반기 수출입액도 27% 늘었다. 전통적인 디젤 대형트럭에 이어 전기·수소 등 신에너지 대형트럭의 해외 판매가 증가하면서 자동차 산업이 지역 수출을 이끌었다. 중국 자동차 산업은 값싼 전기차를 많이 생산하는 단계에서 충전망과 운전보조 소프트웨어까지 함께 파는 쪽으로 움직이고 있다. 수출시장에서도 전기차와 배터리에 이어 반도체와 로봇, 신약 기술이 존재감을 키우고 있다. 중국이 노리는 것은 제품 몇 종의 수출 증가가 아니다. 자동차와 충전시설, 도로 통신망을 하나로 묶고 반도체와 인공지능을 제조업 전반에 심어 중국산 제품의 가격표를 한 단계 끌어올리려는 것이다.
2026-07-28 17:01:43
'포니 신화' 현대차 DNA, 피지컬AI 기업으로…'로봇 사관학교' 도약 [경제일보] 현대자동차그룹의 역사는 자동차 만드는 법을 익혀온 과정이었다. 1967년 현대자동차 설립 이후 포니의 독자 개발과 수출, 글로벌 생산기지 확대를 거치며 한국을 세계 주요 자동차 생산국으로 끌어올렸다. 정몽구 명예회장 시기에는 품질경영과 부품 수직계열화를 통해 값싼 자동차라는 이미지를 벗었다. 이와 같은 제조 DNA는 정의선 회장 체제에서 공장 밖으로 뻗고 있다. 현대차그룹은 전기차, 자율주행, 소프트웨어에 이어 휴머노이드 로봇, AI 데이터센터, 수소에너지까지 사업 영역을 넓히고 있다. 자동차를 잘 만드는 회사가 아니라 현실 공간에서 움직이는 지능형 기계와 이를 훈련하는 산업 시스템을 만드는 회사로 변신하려는 것이다. 현대차그룹이 미국 로봇기업 보스턴다이내믹스의 잔여 지분을 인수해 완전 자회사로 편입하기로 한 것도 이러한 전략의 연장선이다. 연구실에서 고난도 동작을 보여주던 로봇을 실제 공장에 투입하고, 대량생산과 유지관리까지 연결하겠다는 구상이다. 현대차 DNA의 본질은 자동차라는 제품보다 복잡한 기계를 대량으로 생산하고 세계 곳곳에서 동일한 품질로 운영하는 능력에 가깝다. 이 경험이 이제 피지컬 AI로 옮겨가고 있다. 자동차 공장이 ‘로봇 학교’로 현대차그룹이 로봇 경쟁에서 가진 가장 큰 강점은 실제 제조현장이다. 휴머노이드 로봇은 걷고 물건을 드는 시연만으로 상품이 되지 않는다. 작업자와 같은 공간에서 안전하게 움직이고, 반복 작업을 정해진 시간 안에 수행하며, 고장 없이 장기간 가동해야 한다. 현대차그룹은 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카에 로봇 메타플랜트 응용센터를 구축해 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스를 훈련하고 있다. 실제 공장과 유사한 환경에서 부품을 집고 옮기며 작업자의 동작을 학습한 뒤 생산라인에 투입하는 방식이다. 아틀라스는 2028년부터 조지아 공장에서 부품을 순서에 맞게 분류하는 작업에 투입될 예정이다. 2030년에는 부품 조립 등 더 복잡한 공정으로 역할을 넓힌다는 계획이다. 현대차그룹은 아틀라스뿐 아니라 물류로봇 스트레치와 4족 보행로봇 스팟도 제조와 물류, 시설관리 현장에 적용하고 있다. 핵심은 데이터의 선순환이다. 로봇은 훈련센터에서 작업을 학습하고 공장에 투입된다. 현장에서 축적한 성공과 실패 데이터는 다시 훈련센터로 보내져 로봇의 판단과 동작을 개선한다. 세계 각지의 현대차·기아 공장이 거대한 로봇 학습장으로 바뀌는 셈이다. 현대차그룹은 자동차 생산을 통해 공정 설계와 부품 조달, 품질관리, 작업자 안전, 설비 유지보수 능력을 축적했다. 보스턴다이내믹스가 로봇의 두뇌와 움직임을 제공한다면 현대차그룹은 로봇이 실제 산업현장에서 일할 수 있도록 만드는 양산·운영 체계를 제공한다. 현대모비스는 아틀라스의 액추에이터 등 핵심 부품 공급에 참여하고, 현대글로비스는 물류현장을 제공할 수 있다. 현대오토에버는 공장 소프트웨어와 데이터 운영을, 현대제철은 로봇용 소재를 맡을 수 있다. 로봇 한 대가 그룹 계열사의 기술과 공급망을 연결하는 새로운 완성품이 되는 구조다. 보스턴다이내믹스, 기술기업서 제조기업으로 현대차그룹은 2021년 보스턴다이내믹스의 경영권을 인수했다. 당시 보스턴다이내믹스는 뛰어난 로봇 기술로 유명했지만, 사업화와 수익성에서는 한계가 있다는 평가를 받았다. 고난도 동작을 구현하는 기술과 수만대를 안정적으로 생산하는 기술은 다른 영역이기 때문이다. 현대차그룹이 잔여 지분까지 확보하는 것은 장기 투자와 사업전략을 독자적으로 결정할 수 있는 구조를 만들겠다는 의미다. 기술 개발과 공장 적용, 부품 조달, 생산시설 투자, 기업공개 가능성까지 그룹이 일관되게 추진할 수 있다. 현대차그룹은 북미에 연간 수만 대 규모의 로봇 생산체제를 구축하고, 아틀라스를 그룹 공장에서 먼저 사용한 뒤 외부 제조·물류기업으로 판매처를 확대한다는 계획이다. 현대차·기아가 첫 고객이 돼 초기 수요를 보장하고 현장에서 성능을 검증하는 방식이다. 이는 과거 자동차 성장 방식과 닮았다. 현대차는 국내 시장과 계열사 공급망을 기반으로 생산경험을 쌓은 뒤 해외로 진출했다. 로봇 역시 그룹 공장에서 기술과 경제성을 검증하고 세계시장으로 확장한다는 구상이다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 휴머노이드 로봇은 가격이 비싸고 배터리 가동시간, 작업속도, 안전성 측면에서 인간 노동자를 완전히 대체하기 어렵다. 공장마다 작업환경이 달라 범용 로봇을 투입하더라도 추가 학습과 설비 변경이 필요하다. 보스턴다이내믹스의 적자와 연구개발비도 부담이다. 로봇이 실제 생산성을 높이고 인건비와 산업재해를 줄인다는 점을 수치로 증명하지 못하면 대규모 투자는 그룹 재무에 부담이 될 수 있다. 완전 자회사화 과정에서 기업가치와 인수비용을 둘러싼 시장의 평가가 엇갈리는 이유다. 공장 밖으로 이어지는 피지컬 AI 생태계 현대차그룹의 피지컬 AI 전략은 로봇 판매에 그치지 않는다. 자율주행차와 스마트팩토리, AI 데이터센터, 수소에너지를 하나의 산업체계로 연결하려 하고 있다. 현대차그룹은 엔비디아와 협력해 5만개의 최신 GPU를 기반으로 AI 팩토리를 구축하고 있다. 자동차와 로봇, 공장에서 수집한 데이터를 학습해 자율주행과 로봇 제어, 생산 최적화에 활용한다. 가상공간에서 공장과 로봇을 미리 시험하는 디지털트윈 기술도 적용한다. 새만금에는 약 9조원을 투자해 AI 데이터센터와 로봇 제조 클러스터, 수소 생산시설, 태양광 발전, AI 수소도시를 조성하는 계획을 추진하고 있다. AI 데이터센터에서 로봇의 두뇌를 학습시키고, 제조단지에서 로봇을 생산하며, 재생에너지와 수소로 전력을 공급하는 구조다. 자동차가 이동수단이라면 로봇은 사람의 노동능력을 확장하는 기계다. 현대차그룹은 자동차에서 축적한 센서와 배터리, 모터, 제어, 소프트웨어 기술이 로봇에도 적용될 수 있다고 보고 있다. 노동 문제는 가장 민감한 변수다. 로봇이 위험하고 반복적인 작업을 대신하면 산업재해와 노동강도를 줄일 수 있다. 반면 생산직 일자리를 줄이는 수단으로 활용될 수 있다는 우려도 크다. 현대차 노조가 로봇 도입과 고용 문제에 민감하게 반응하는 배경이다. 현대차그룹은 로봇이 사람을 대체하기보다 협업하고, 유지보수와 훈련 등 새로운 일자리를 만들 것이라고 강조한다. 다만 로봇 도입에 따른 생산성 향상과 고용 변화, 전환교육 계획을 투명하게 제시할 필요가 있다. 업계 관계자는 “현대차그룹의 DNA는 시대가 요구하는 제품을 대량생산 체제로 바꾸는 데 있다”며 “포니를 수출상품으로 만들었고, 품질경영을 통해 글로벌 완성차 기업으로 올라섰으며, 전기차 시대에는 배터리와 소프트웨어 중심으로 공장을 전환하고 있다”고 했다. 이어 “현대차그룹은 같은 방식을 로봇에 적용하려 하고 있고, 이는 기술기업이 만든 로봇을 자동차산업의 공급망과 공장, 품질관리 체계에 올려 실제 상품으로 만드는 것”이라며 “세계 최초의 로봇 기술을 보유한 기업을 넘어 로봇을 가장 많이 생산하고 가장 잘 사용하는 기업이 될 수 있을지가 다음 승부처”라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-28 08:46:44
반도체만 뜨거운 한국경제, 수출 신기록에 취할 때 아니다 [경제일보] 한국 수출이 다시 기록적인 증가세를 보이고 있다. 7월 1일~20일 수출은 지난해 같은 기간보다 52.3% 늘었다. 특히 반도체 수출은 인공지능(AI) 투자 확대와 메모리 수요 증가에 힘입어 180.6% 급증했다. 중국 수출은 94.1%, 미국 수출도 39.6% 증가했다. 수출 의존도가 높은 한국경제로서는 반가운 소식이다. 다만 같은 기간 자동차 수출은 10.6% 감소했다. 전체 수출의 화려한 숫자 뒤에 반도체 편중과 업종별 양극화가 동시에 드러난 것이다. 수출 호조가 곧바로 경제 전반의 회복을 뜻하는 것도 아니다. 오는 23일 발표될 2분기 국내총생산(GDP)을 앞두고 로이터가 경제전문가 24명을 조사한 결과, 한국경제는 2분기 전 분기보다 0.4% 성장했을 것으로 전망됐다. 1분기 성장률 1.8%에서 크게 낮아진 수치다. 반도체를 중심으로 수출과 투자가 경제를 끌었지만 소비와 내수는 여전히 부진했다는 분석이다. 물론 0.4%는 아직 전망치다. 7월 1일~20일 수출 역시 월 전체 실적이 아닌 잠정치다. 그러나 두 지표가 동시에 보여주는 방향은 분명하다. 반도체 공장과 수출항은 뜨거운데 골목상권과 자영업자의 매출, 청년의 취업시장, 가계의 소비심리는 그만큼 살아나지 못하고 있다. 수출액은 빠르게 늘지만 국민의 살림살이가 비례해 좋아지지 않는 ‘K자형 회복’이 한국경제의 새로운 위험으로 굳어지고 있는 것이다. 반도체 호황은 분명 한국경제의 소중한 기회다. 세계적인 AI 투자 경쟁 속에서 국내 반도체 기업들이 기술력과 생산능력을 인정받고 있다는 뜻이다. 수출 증가와 기업 실적 개선은 세수 회복과 설비투자 확대에도 도움이 된다. 정부와 기업은 이 호기를 놓쳐서는 안 된다. 그러나 반도체가 잘된다는 사실과 경제 전체가 건강하다는 판단은 구분해야 한다. 반도체는 경기 변동이 크고 글로벌 수요와 공급, 미국과 중국의 산업정책, 기술 변화에 민감한 업종이다. 지금은 AI용 메모리 수요가 폭발적으로 늘고 있지만 공급 확대나 투자 조정이 시작되면 업황은 예상보다 빠르게 꺾일 수 있다. 한국경제가 반도체 한 품목에 지나치게 의존할수록 업황 반전의 충격도 경제 전체로 커지게 된다. 자동차 수출이 감소했다는 점을 가볍게 봐서는 안 되는 이유다. 철강과 석유화학, 기계, 배터리 등 다른 주력 산업도 관세와 중국의 추격, 공급과잉, 고유가라는 복합적인 압박을 받고 있다. 반도체 수출 증가분이 다른 업종의 부진을 가린다고 해서 산업 경쟁력의 약화가 사라지는 것은 아니다. 오히려 전체 수출 실적이 좋을 때 구조적 취약성을 점검하고 다음 성장동력을 준비해야 한다. 정부의 역할은 반도체 수출 실적을 홍보하는 데서 끝나서는 안 된다. 수출 호황의 온기가 기업 투자와 고용, 임금과 소비로 퍼지도록 연결고리를 만들어야 한다. 반도체 대기업의 실적이 좋아져도 국내 설비투자와 협력업체 발주, 양질의 일자리가 함께 늘지 않는다면 수출 증가가 내수 회복으로 이어지는 효과는 제한적이다. 우선 반도체 기업들이 국내에 연구개발과 첨단 생산시설을 지속적으로 확충할 수 있도록 전력과 용수, 산업용지와 인재 공급 문제를 풀어야 한다. 반도체 클러스터를 발표하는 데 그치지 말고 송전망과 용수시설, 교통망을 제때 구축해 실제 투자가 이뤄지게 해야 한다. 대기업과 중소 협력업체가 공동으로 기술과 인력을 키우는 생태계도 강화해야 한다. 반도체 호황에 따른 세수 증가분의 사용처도 신중하게 정해야 한다. 일회성 현금 지원이나 단기적인 소비 부양에 투입하면 잠시 경기지표를 끌어올릴 수는 있어도 경제의 체질을 바꾸지는 못한다. 재정은 청년 고용과 직업훈련, 중소기업의 자동화·디지털 전환, 연구개발, 산업 전환 과정에서 밀려나는 노동자의 재교육에 우선 투입해야 한다. 소비 부진에 대한 접근도 달라져야 한다. 가계가 지갑을 닫는 것은 단순히 소비할 의지가 없어서가 아니다. 높은 주거비와 교육비, 금리 부담, 불안한 고용과 노후 걱정이 소비를 제약하고 있다. 상품권이나 소비쿠폰을 반복하는 것만으로는 내수가 지속적으로 회복되기 어렵다. 주거·돌봄·교육비 부담을 낮추고 안정적인 일자리를 늘리는 구조적 대책이 필요하다. 중소기업과 자영업자의 생산성을 높이는 것도 중요하다. 반도체 대기업의 수출이 아무리 늘어도 내수 서비스업과 영세 사업장의 경쟁력이 개선되지 않으면 경제의 양극화는 심해진다. 디지털 전환 지원과 공동 물류, 경영 컨설팅, 사업 전환을 돕되 경쟁력을 잃은 기업까지 무조건 연명시키는 방식은 피해야 한다. 정부 지원은 생존 자체보다 생산성 향상과 구조 전환에 초점을 맞춰야 한다. 반도체 수출 호황을 다른 산업으로 확산하는 전략도 서둘러야 한다. AI 반도체가 데이터센터와 로봇, 자율주행차, 조선, 바이오, 방위산업의 경쟁력으로 이어질 수 있도록 수요 산업과 연계해야 한다. 반도체를 많이 수출하는 나라를 넘어 반도체를 활용해 전 산업의 부가가치를 높이는 나라가 돼야 한다. <서경>에는 “편안할 때 위태로움을 생각하고, 잘 다스려질 때 어지러움을 생각하라”는 뜻의 ‘거안사위(居安思危)’가 나온다. 수출 실적이 좋을 때야말로 호황 뒤의 위험을 살펴야 한다. 반도체 수출 증가율에 취해 내수 부진과 산업 편중을 외면한다면 지금의 호황은 다음 불황에 대한 대비 시간을 허비하는 일이 될 수 있다. 수출액이 늘었다고 국민의 살림까지 저절로 나아지는 것은 아니다. 반도체 호황이 기업의 장부에만 머물지 않고 투자와 고용, 임금과 소비로 이어져야 비로소 경제 전체의 회복이라 부를 수 있다. 정부가 해야 할 일은 반도체의 열기를 자랑하는 것이 아니라 그 온기가 골목상권과 일자리, 다른 산업으로 번지도록 길을 놓는 것이다. 한국경제는 지금 반도체라는 강력한 엔진을 달았다. 그러나 자동차가 제대로 달리려면 다른 바퀴와 차체도 함께 움직여야 한다. 반도체만 뜨겁고 내수와 고용이 차갑다면 지속 가능한 성장이라고 할 수 없다. 수출 신기록은 축하할 일이지만 그 숫자에 취할 때는 아니다.
2026-07-22 11:50:01
한국타이어, 무인소방로봇에 '아이플렉스' 공급…펑크 없는 타이어 적용 [경제일보] 한국타이어앤테크놀로지(한국타이어)가 현대로템과 공동 개발한 무인소방로봇에 차세대 비공기입 타이어 ‘아이플렉스’를 공급한다. 공기압 관리가 필요 없고 펑크 위험이 적은 타이어를 적용해 고열과 장애물이 많은 화재 현장에서도 기동성을 확보했다. 21일 한국타이어에 따르면 아이플렉스는 현대로템의 다목적 무인차량 ‘HR-셰르파’를 기반으로 제작된 무인소방로봇에 신차용 타이어로 장착된다. 이 로봇은 고성능 방수포와 시야 개선 카메라, 자체 분무 장치, 원격 조작 기능 등을 갖춰 소방 인력이 직접 접근하기 어려운 현장에 투입된다. 한국타이어는 현대로템과 약 5년에 걸쳐 무인소방로봇 전용 비공기입 타이어를 개발했다. 차량의 높은 중량과 험로 주행 조건을 고려해 하중을 안정적으로 지지하고 충격을 분산하는 이중 아치 구조를 적용했다. 외측 아치는 비포장 노면과 장애물에서 발생하는 충격을 우선 흡수하고, 내측 아치는 구동부로 전달되는 진동을 줄이는 역할을 한다. 두 구조를 연결하는 힌지는 주행 과정에서 발생하는 변형을 분산해 접지력과 차체 안정성을 높인다. 타이어 표면에는 험로 주행을 고려한 트레드 설계를 적용했다. 내부에 공기를 주입하지 않는 구조여서 날카로운 잔해나 장애물에 노출돼도 공기 손실이나 펑크 없이 운행할 수 있다. 별도 공기압 점검이 필요하지 않아 긴급 출동과 현장 운용에도 유리하다. 아이플렉스를 장착한 무인소방로봇은 지난 1월 충북 음성군 공장 화재에 이어 최근 대전 대덕구 산업단지 화재에서도 활용됐다. 지하주차장과 물류창고처럼 내부 진입이 어렵거나 추가 붕괴와 폭발 위험이 있는 장소에서 소방대원을 대신해 방수와 현장 확인 임무를 수행한다. 현재 해당 로봇은 중앙119구조본부 산하 수도권119특수구조대와 영남119특수구조대, 경기 화성소방서, 충남소방본부에 각각 1대씩 배치돼 운영 중이다. 한국타이어 관계자는 “아이플렉스 적용 범위를 무인 특수차량과 자율주행차, 로보틱 모빌리티 분야로 넓힐 계획”이라며 “비공기입 타이어의 내구성과 관리 편의성을 앞세워 기존 승용차 중심의 타이어 사업을 미래 모빌리티 영역으로 확대할 것”이라고 했다.
2026-07-21 10:12:23
테슬라 AI5 양산 초읽기…삼성전자, 2나노 파운드리 반등 시동 [경제일보] 삼성전자가 테슬라의 차세대 인공지능(AI) 반도체 'AI5' 양산 준비에 본격 착수했다. 미국 텍사스주 테일러 공장에서 처음으로 2나노(㎚) 공정을 적용하는 대형 프로젝트인 만큼 적자가 이어지고 있는 파운드리 사업의 실적 반등 여부에도 관심이 쏠린다. 13일 업계에 따르면 삼성전자 파운드리사업부 관계자는 최근 사회관계망서비스(SNS) 링크드인을 통해 "테슬라 AI5 칩이 테이프아웃(Tape-Out)을 완료했다"며 "AI5는 미국 텍사스 테일러 공장에서 삼성전자 2나노 공정을 적용해 생산될 예정이며 향후 테슬라 차세대 제품에 탑재될 것"이라고 밝혔다. 삼성전자 파운드리가 테슬라 AI5 생산 일정을 구체적으로 공개한 것은 이번이 처음이다. 테이프아웃은 팹리스 기업이 반도체 설계를 마무리한 뒤 파운드리에 양산용 데이터를 넘기는 단계로 본격적인 대량 생산을 앞둔 마지막 절차다. 업계에서는 이번 테이프아웃 완료로 테일러 공장 가동 일정도 한층 구체화될 것으로 보고 있다. 테일러 공장은 올해 말 초기 가동을 시작한 뒤 내년부터 테슬라를 비롯한 주요 고객사의 첨단 AI 반도체 양산에 돌입할 것으로 예상된다. 앞서 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 지난 4월 자신의 엑스(X)를 통해 AI5 테이프아웃 사실을 공개하며 삼성전자와 TSMC에 감사를 전한 바 있다. 당시 언급된 물량은 TSMC 생산분으로 알려졌으며 삼성전자의 생산 일정이 외부에 알려진 것은 이번이 처음이다. 테슬라는 현재 AI4를 비롯해 AI4 업그레이드 버전과 AI5, AI6, AI6.5 등 자체 AI 반도체를 개발하고 있다. 해당 칩은 자율주행차와 휴머노이드 로봇, AI 데이터센터 등에 순차적으로 적용될 예정이며 생산은 삼성전자와 TSMC가 분담한다. 현재 AI4는 삼성전자 평택 파운드리 라인에서 7나노 공정으로 생산되고 있으며 AI4 업그레이드 제품도 평택에서 양산될 것으로 예상된다. AI5는 삼성전자와 TSMC가 생산을 나눠 맡고 AI6는 삼성전자가 전담할 것으로 알려졌다. AI6.5는 TSMC가 생산할 전망이다. 시장에서는 이번 프로젝트가 삼성전자 파운드리 사업 정상화의 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 삼성전자의 올해 2분기 잠정 영업이익은 89조4000억원으로 집계됐지만 메모리 사업이 대부분의 실적을 견인한 반면 파운드리를 포함한 비메모리 사업은 약 6000억원 규모의 적자를 기록한 것으로 추정된다. 업계에서는 하반기 적자 폭을 줄인 뒤 테슬라 AI5 물량이 본격 출하되는 내년부터 파운드리 사업의 수익성이 개선될 가능성이 크다고 보고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 약 22조7000억원 규모의 파운드리 공급 계약을 체결했으며 엔비디아 자율주행 칩과 그록(Groq)의 AI 반도체 생산에도 참여하고 있다. 업계에서는 향후 퀄컴과 AMD 등 글로벌 AI 반도체 고객사 확보도 이어질 가능성이 제기된다. 한편 이재용 삼성전자 회장은 최근 한진만 파운드리사업부장(사장)과 함께 미국 선밸리 콘퍼런스에 참석해 글로벌 빅테크 경영진과 AI 반도체 및 파운드리 협력 확대 방안을 논의한 것으로 알려졌다.
2026-07-13 12:01:22
현대차 장재훈 "영남권에 10년간 42조 투자…자율주행·미래항공 거점 육성" [경제일보] 현대자동차그룹이 영남권에 대규모 투자를 단행하며 인공지능(AI) 기반 미래 첨단산업 경쟁력 강화에 나선다. 올해부터 10년간 42조원을 투입해 자율주행차와 AI 제조, 미래 항공·우주, 미래차 핵심 부품, 에너지 인프라를 중심으로 첨단산업 생태계를 확대한다는 구상이다. 3일 현대차그룹에 따르면 장재훈 현대차그룹 부회장은 이날 경남 진주에서 열린 ‘영남권 첨단산업 발전비전 국민보고회’에서 “현대차그룹의 모태인 영남권에 AI 기반 첨단 자율주행 모빌리티와 핵심 부품 제조뿐 아니라 신사업 분야까지 투자를 확대해 미래 첨단산업의 핵심 거점으로 육성하겠다”고 밝혔다. 투자의 중심에는 울산이 있다. 현대차그룹은 올해 4분기 가동 예정인 울산 전기차(EV) 전용공장을 포함해 AI 기반 생산체계를 갖춘 제조 허브를 구축하고, 이를 미래 모빌리티 산업의 핵심 거점으로 육성할 방침이다. 그룹이 개발 중인 AI 기반 자율주행차는 차량이 주행 데이터를 스스로 학습하고 판단하는 차세대 모빌리티다. 현대차그룹은 로보택시 수준인 자율주행 레벨4 이상의 AI 기반 자율주행차 기술 확보를 목표로 개발을 고도화하고 있다. 수소 분야 투자도 확대한다. 울산 수소연료전지공장을 전략 생산기지로 조성해 차세대 수소연료전지와 고분자전해질막(PEM) 수전해기를 양산하고, 수소 모빌리티와 청정에너지 산업 기반을 강화할 계획이다. 미래차 핵심 부품 생산 기반도 영남권에 집적한다. 2030년까지 울산에는 현대모비스 배터리 시스템 조립라인, 대구에는 현대모비스 모터·제어기 생산라인, 경남 창원에는 현대위아 전기차 열관리시스템 생산라인을 구축해 전동화 밸류체인 경쟁력을 높인다는 전략이다. 제조 현장에는 AI를 접목한 생산 혁신도 본격화한다. 현대차그룹은 생산설비와 물류, 품질관리 전반을 AI가 실시간으로 분석하고 최적화하는 제조 특화 AI 체계를 구축한다. 영남권 제조 현장에서 축적한 데이터를 활용해 AI 모델을 고도화하고, 산업 현장에서 확보한 데이터를 다시 AI 성능 향상으로 연결하는 선순환 체계도 마련할 계획이다. 사업 영역은 미래 항공·우주 분야까지 확대한다. 미국 미래항공모빌리티 전문법인 슈퍼널과 함께 전동화 기반 차세대 항공기 개발을 추진하는 한편, 우주 발사체 엔진과 달 탐사 로버 등 우주 핵심 기술 개발에도 역량을 집중할 예정이다. 에너지 분야에서는 소형모듈원전(SMR), 해상풍력, 수전해 플랜트 등을 중심으로 안정적인 에너지 공급 기반을 구축하고 차세대 에너지 산업 경쟁력 확보에도 나선다. 현대차그룹 관계자는 “수십 년간 축적한 제조 역량을 미래 첨단산업으로 확장해 그룹의 성장동력을 강화하고 대체 불가능한 경쟁력을 확보하는 동시에 국내 산업 경쟁력 제고에도 지속적으로 기여하겠다”고 했다.
2026-07-03 17:56:58

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