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'미다스의 손' 곽재선, KGM 흑자 이어 케이카도 살릴까…유통 확장 시험대
[경제일보] 곽재선 KG그룹 회장이 쌍용자동차 인수 이후 3년 만에 흑자 구조를 안착시키며 경영 성과를 입증했다. 최근 케이카 인수를 추진하며 사업 영역을 넓히고 있는 가운데, 제조업에서 확인된 구조조정 성과가 유통 사업에서도 재현될 수 있을지 주목된다. 16일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 KG모빌리티(KGM·구 쌍용자동차)는 2025년 별도 기준 매출 4조2433억원, 영업이익 536억원을 기록했다. 매출은 전년 대비 12.2% 증가하며 창사 이래 최대를 기록했고, 영업이익은 335.8% 늘어나며 수익 구조가 개선됐다. KG그룹의 쌍용차 인수 이후 3년 연속 흑자를 유지하는 흐름이다. 쌍용차는 인수 이전 이미 재무 구조가 크게 훼손된 상태였다. 2020년 매출 2조9502억원, 영업손실 4235억원, 당기순손실 4785억원을 기록한 데 이어 2021년에도 매출 2조4293억원, 영업손실 2962억원, 당기순손실 2929억원으로 적자가 지속됐다. 2022년에도 매출 3조4233억원, 영업손실 1120억원, 당기순손실 601억원을 기록하며 수익 구조 정상화에는 이르지 못했다. 재무 건전성도 취약했다. 2020년 말 기준 자본총계는 마이너스 881억원으로 완전자본잠식 상태에 진입했고, 2022년 상반기에도 자본총계 마이너스 1111억원 수준이 이어지며 부채가 자산을 상회하는 구조가 지속됐다. 유동성 위기는 2021년 4월 법원 회생절차로 이어졌고, 채무 재조정을 통해서만 경영 정상화가 가능한 상황이었다. 이후 KG그룹 편입을 계기로 비용 구조 조정과 생산 정상화가 병행되며 손익 체질이 빠르게 개선됐다. 고정비 부담 축소와 생산 효율 개선이 맞물리며 적자 구조에서 벗어났고, 스포츠유틸리티차(SUV) 중심 제품 믹스를 기반으로 판매 회복이 이어지면서 실적 반등이 가능해졌다. 반면 케이카는 비용 구조를 손보는 방식만으로 실적 개선을 기대하기 어려운 사업 구조를 갖고 있다. 제조업과 달리 고정비 축소 여력이 제한적인 대신, 차량 가격과 재고 회전 속도에 따라 수익이 좌우되는 유통 중심 모델이기 때문이다. 쌍용차는 생산량과 고정비 구조를 조정하는 과정에서 손익 개선 여지가 존재했지만, 케이카는 이미 직영 체계와 온라인 판매 구조가 정착된 상태다. 추가적인 비용 절감보다는 차량 매입·판매 가격 관리와 재고 운영 효율이 실적에 직접적인 영향을 미치는 구조다. 또한 중고차 사업은 시장 가격 변동이 곧바로 손익에 반영되는 특성을 갖는다. 차량 가격이 하락할 경우 보유 재고의 평가손이 확대되고, 회전 속도가 늦어질수록 마진이 축소되는 구조다. 케이카는 지난해 매출 2조4388억원, 영업이익 760억원을 기록하며 연간 기준 최대 실적을 달성했다. 매출은 전년 대비 6.0%, 영업이익은 11.5% 증가했다. 다만 분기 흐름에서는 수익성 둔화가 나타나고 있다. 작년 4분기 영업이익은 전년 대비 18.9% 감소했고, 중고차 시장 거래 규모 역시 감소세를 보였다. 이는 금리 부담과 소비 위축이 맞물리며 수요가 둔화됐고, 차량 가격 하락 압력이 확대되면서 재고 회전과 마진 구조에 부담이 발생한 상황으로 보인다. 케이카 인수 거래 종결 예정일은 6월 30일이다. 거래 완료 이후 곽 회장의 경영 개입이 본격화될 경우 전략 방향이 성과를 좌우할 변수로 작용할 전망이다. 비용 구조를 추가로 압축하는 방식보다는 사업 간 결합을 통한 수익 구조 확장 여부가 핵심 과제로 부상할 가능성이 있다. KGM과 케이카를 결합할 경우 신차 판매 이후 중고차 유통까지 내재화하는 구조로 확장이 가능하다. 차량 판매 이후 회수·재판매까지 이어지는 구조가 형성될 경우 수익 창출 구간이 차량 생애주기 전반으로 확대된다. 완성차 제조사가 중고차 유통망을 확보할 경우 차량 가격 형성과 잔존가치 관리까지 직접 통제할 수 있다. 신차 판매 이후 발생하는 중고차 거래를 내부로 흡수하게 되면 차량 한 대당 수익 창출 구간이 확대되는 구조가 형성될 수 있다. 다만 중고차 시장 특유의 가격 변동성과 재고 리스크는 부담 요인이다. 차량 가격 하락 국면에서는 재고 평가손이 확대되고, 이는 실적 변동성을 키우는 요인으로 작용한다. 유통 사업은 재고와 가격 관리 실패 시 손익 구조가 빠르게 악화될 수 있는 특성을 갖는다. 곽 회장의 경영 방식이 제조업에서 유통업으로 확장될 수 있는지 주목된다. 쌍용차에서는 비용 구조 개선을 중심으로 흑자 전환을 이끌었다면, 케이카에서는 데이터 기반 가격 관리와 회전율 개선을 통한 수익 구조 설계가 요구되는 상황이다. 업계 관계자는 "완성차 업체가 중고차 유통까지 내재화할 경우 가격 통제력과 수익 구조는 크게 달라질 수 있지만, 실제로는 조직·시스템 통합 과정에서 예상보다 시간이 걸릴 가능성도 있다"고 말했다.
2026-04-16 16:52:24
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Arm, 직접 칩 생산 선언…르네 하스 Arm 대표 "세상을 바꿀 기회"
[경제일보] Arm이 인공지능(AI) 데이터센터 시장을 겨냥한 자체 중앙처리장치(CPU)를 공개하며 반도체 사업 전략의 대대적인 전환에 나섰다. 설계 자산(IP) 중심 사업 모델에서 벗어나 양산형 실리콘 제품을 직접 공급하는 방식으로 확장하면서 AI 인프라 시장에서 영향력을 확대하려는 움직임으로 풀이된다. 24일(현지시간) Arm은 AI 데이터센터용 CPU인 'Arm AGI CPU'를 발표하고 창사 이래 처음으로 자체 설계한 양산형 실리콘 제품을 제공한다고 밝혔다. 이번 제품은 AI 에이전트 기반 워크로드 확대에 대응하기 위해 개발된 것으로 차세대 AI 인프라 구축을 위한 핵심 컴퓨팅 플랫폼으로 제시됐다. 이를 통해 Arm은 기존 IP 라이선스뿐 아니라 컴퓨팅 서브시스템(CSS), 그리고 완성형 실리콘 제품까지 제공하며 고객 선택지를 확대한다는 구상이다. 그동안 Arm은 반도체 설계 자산을 제공하고 로열티를 받는 사업 모델을 유지해 왔다. 애플, 엔비디아, 퀄컴 등 글로벌 빅테크 기업들이 Arm 설계를 기반으로 자체 칩을 개발하는 방식이었다. 다만 AI 확산으로 데이터센터 인프라 경쟁이 격화되면서 Arm이 직접 실리콘 제품을 공급하는 방향으로 전략을 전환한 것으로 분석된다. 르네 하스 Arm 대표는 "AI 가속기가 CPU를 대체하는 것이 아니라 오히려 CPU는 더 필수적인 파트너가 됐다"며 "AI 데이터센터 시장은 현재 약 30억 달러 규모지만 향후 1000억 달러 시장으로 확대될 것으로 본다"고 설명했다. 특히 AI 기술이 학습 중심에서 추론 및 실행 중심의 '에이전틱 AI'로 발전하면서 CPU 역할이 다시 중요해지고 있다. AI 에이전트는 모델 학습뿐 아니라 추론, 계획, 실행까지 지속적으로 수행하며 시스템 간 데이터를 조율해야 하기 때문에 대규모 CPU 자원이 필요하다. 이에 따라 데이터센터 내 CPU 수요 역시 크게 증가할 것으로 예상된다. Arm은 에이전틱 AI 환경에서 데이터센터의 CPU 요구량이 기존 대비 4배 이상 증가할 것으로 전망했다. 또한 AI 모델 간 상호작용과 실시간 의사결정이 늘어나면서 가속기를 조율하고 데이터 이동을 관리하는 CPU 역할이 핵심 인프라로 부상하고 있는 것으로 분석했다. 르네 하스 대표는 "AI는 빠르게 진화하고 있으며 앞으로 훨씬 더 빠른 속도로 성장할 것이고, AI 시스템이 복잡해질수록 CPU의 역할은 더욱 중요해질 것"이라며 "AI는 사용자부터 애플리케이션, 인프라까지 전체 기술 스택을 재정의하고 있으며 세계는 기존 데이터센터에서 AI 중심 데이터센터로 빠르게 전환되고 있다"고 강조했다. Arm AGI CPU는 이러한 AI 인프라 변화에 맞춰 설계됐다. 해당 CPU는 최대 136개의 Arm Neoverse V3 코어를 탑재하고 코어당 6GB/s 메모리 대역폭과 100ns 미만 지연 시간을 지원한다. Arm은 이번 신제품이 300W 전력 범위에서 동작하며 지속적인 고부하 환경에서도 안정적인 성능을 제공한다고 설명했다. 확장성 측면에서도 대규모 데이터센터 환경을 고려해 설계됐다. 공랭식 서버 기준 랙당 최대 8160개 코어를 지원하며 수랭식 환경에서는 4만5000개 이상의 코어 구성이 가능하고 이를 통해 기존 x86 CPU 대비 랙당 2배 이상의 성능을 제공할 수 있는 것으로 알려졌다. 또한 Arm은 AI 데이터센터 구축 비용 절감 효과도 강조했다. 1GW 규모 AI 데이터센터 기준 최대 100억 달러 수준의 설비 투자 비용 절감이 가능하다는 분석도 제시했다. 이는 전력 효율성과 고밀도 설계를 통한 인프라 비용 절감 효과를 반영한 것이다. 초기 파트너로는 메타가 참여했다. 메타는 Arm AGI CPU 공동 개발 파트너로 참여했으며 자체 AI 가속기인 MTIA와 결합해 AI 인프라 효율을 높일 계획이다. Arm은 향후 여러 세대에 걸쳐 메타와 협력을 이어갈 방침이다. 또한 OpenAI, 클라우드플레어, SAP, SK텔레콤 등 주요 기업들도 초기 파트너로 참여했다. 해당 기업들은 가속기 관리, API 처리, AI 애플리케이션 호스팅 등 다양한 AI 워크로드에 Arm AGI CPU를 활용할 예정으로 알려졌다. 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자는 "SK텔레콤은 Arm AGI CPU와 리벨리온 AI 가속기 칩을 포함한 대규모 풀스택 AI 추론 데이터센터 인프라로 사업을 확장하고 있다"며 "자사의 소버린 AI 'A.X' 파운데이션 모델과 추론 최적화 AI 서버를 결합함으로써 이를 글로벌 시장에 제공하기 위한 준비를 완료함과 동시에 AI 데이터센터(AIDC) 경쟁력을 한층 강화하고 있다"고 평가했다. 하드웨어 제조 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 레노버, 슈퍼마이크로, 콴타 컴퓨터, 애즈락랙 등이 시스템 구축 파트너로 참여하고 있으며 상용 시스템은 올해 하반기부터 본격 확대될 예정이다. AWS, 구글, 마이크로소프트, 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등 50개 이상의 기업이 Arm 컴퓨팅 플랫폼 확장을 지원하는 것으로 알려졌다. 그동안 데이터센터 CPU 시장은 인텔과 AMD가 주도해 왔다. Arm 기반 아키텍처가 전력 효율성을 앞세워 클라우드 시장에서 점유율을 확대하고 있는 상황에서 Arm이 직접 CPU 공급에 나서면서 기존 경쟁 구도가 변화할 가능성이 높을 것으로 분석된다. 최근 엔비디아 역시 자체 CPU '베라'를 공개하며 CPU 시장 진입을 선언하는 등 AI 인프라 경쟁이 확대되고 있다. AI 인프라 시장이 빠르게 성장하면서 칩 설계 기업들이 직접 하드웨어 시장으로 진출하는 흐름이 본격화될 전망이다. Arm은 이번 Arm AGI CPU를 시작으로 데이터센터용 실리콘 제품군을 확대할 계획이다. 향후 제품들은 성능, 확장성, 전력 효율성을 중심으로 발전하며 AI 네이티브 데이터센터 아키텍처 구축을 목표로 구성될 예정이다. AI 인프라 경쟁이 본격화되는 가운데 Arm이 설계 기업에서 플랫폼 사업자로 변신을 시도하면서 글로벌 반도체 생태계에도 변화가 가속화될 전망이다.
2026-03-25 10:55:20
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