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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-04 10:10:29
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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
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독자 AI '현장 투입' 나선 SKT…산업 AI 생태계 강화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로 확대되고 있다. 독자 AI 모델의 성능뿐 아니라 제조와 금융, 공공 등 다양한 산업에 얼마나 빠르게 적용해 성과를 만들어내느냐가 경쟁력으로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 산업 AI 전문기업을 컨소시엄에 추가하며 독자 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 14일 SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄 '정예팀'에 SK AX와 테크노매트릭스를 신규 참여사로 영입했다고 밝혔다. 산업 AI 전환(AX)과 AI 모델 운영 최적화 전문기업을 추가해 독자 AI 모델의 산업 확산 역량을 한층 강화한다는 전략이다. 이번에 합류한 SK AX는 제조와 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에서 AI 전환 사업을 수행해 온 기업으로 평가된다. 컨소시엄에서는 기업 간 거래(B2B) AI 전환 사례 발굴과 실증, 산업 확산 체계 구축 등을 담당하며, 독자 AI 모델을 실제 기업 업무와 생산 현장에 적용하고 활용 사례를 확대하는 역할을 맡게 된다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영(FM-Ops) 전문기업이다. AI 모델을 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선하는 기술력을 바탕으로 제조와 금융, IT 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 왔다. SK텔레콤은 테크노매트릭스의 운영 최적화 역량을 활용해 독자 AI 모델이 개발 이후에도 산업 현장에서 지속적으로 활용될 수 있는 운영 체계를 구축한다는 계획이다. 최근 AI 산업에서는 모델 개발 자체보다 이를 실제 서비스와 산업 현장에 안정적으로 적용하고 지속적으로 고도화하는 역량이 중요해지고 있다. 기업들은 AI 모델을 개발한 뒤에도 운영과 성능 개선, 비용 최적화 등을 반복해야 하는 만큼 산업별 특성을 반영한 AI 운영 체계 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 이번 참여사 확대를 통해 모델 개발부터 데이터 구축, AI 반도체 활용, 서비스 실증, 산업 적용까지 이어지는 협력 체계도 강화했다. 컨소시엄은 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 역할을 나눠 운영하며 참여 기관 간 협업을 추진하고 있다. 이를 통해 AI 모델 개발과 산업 적용, 서비스 확산이 유기적으로 이어지는 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 같은 협력을 기반으로 SK텔레콤 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'도 개발했다. A.X K2는 대규모 언어 모델(LLM)의 에이전틱 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞춘 모델로, 복잡한 업무를 스스로 이해하고 계획·수행하는 능력을 높이는 동시에 산업 현장 적용을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 설계됐다. 활용 분야도 지속 확대한다. SK텔레콤은 산업 AI 전환을 비롯해 공공·국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 분야에서 독자 AI 모델 활용을 추진하고 있다. 에이닷과 에이닷 비즈, T맵 등 자사 주요 서비스를 통해 국민이 일상에서 독자 AI를 경험할 수 있도록 하는 한편, 향후에는 정보 탐색과 일정 관리, 공공·민간 서비스 연계 등을 수행하는 생활 밀착형 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강 제조기업 KG스틸에서는 AI 에이전트를 활용한 제조 혁신을 추진하고 있으며, 코넥과는 주조·가공 공정의 품질 개선을 위한 제조 AI 적용을 진행 중이다. 이 밖에도 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하는 한편, 포티투닷과 협력해 모빌리티와 온디바이스 AI 분야로 활용 범위를 넓히고 있다. 라이너와는 검색 및 지식 서비스에 적용할 고품질 학습 데이터를 구축하고 사용자 피드백을 반영해 모델 완성도를 높이고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 다양한 산업 분야의 기업들과 협력을 확대해 독자 AI 모델의 활용 범위를 넓히고 산업 현장에서 실제 성과를 창출하는 AI 생태계를 구축한다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 10:22:57
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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습 [경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.2026-06-25 09:52:59
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AI가 끌어올린 코스피…국내 증시 시총 7000조 시대 열렸다 [경제일보] 이재명 정부 출범 이후 국내 증시 시가총액이 11개월 만에 4000조원 넘게 증가한 것으로 나타났다. 인공지능(AI) 투자 확대에 따른 반도체 슈퍼사이클 기대감이 커지면서 삼성전자와 SK하이닉스가 국내 증시 상승세를 사실상 견인한 모습이다. 13일 기업데이터연구소 CEO스코어에 따르면 코스피·코스닥·코넥스 상장사들의 전체 시가총액은 이재명 정부 출범 직전인 지난 2025년 6월 2일 2597조4904억원에서 올해 5월 11일 기준 7088조3044억원으로 증가했다. 약 11개월 만에 4490조8140억원(172.9%) 급증한 규모다. 이는 지난 2015년 말부터 이재명 정부 출범 이전까지 약 10년간 국내 증시 시총 증가액(1149조800억원)의 약 3.9배 수준이다. 시장 상승세는 AI 반도체 수혜주 중심으로 집중됐다. 삼성전자 시가총액은 같은 기간 1332조8771억원 증가했고 SK하이닉스는 1188조8200억원 늘었다. 두 기업의 시총 증가액 합산 규모는 2521조6971억원으로 전체 증가분의 56.2%를 차지했다. 이에 따라 두 기업이 국내 전체 증시 시총에서 차지하는 비중은 42.4%까지 확대됐다. 삼성전자의 시총 비중은 12.9%에서 23.5%로 뛰었고 SK하이닉스 역시 18.9% 수준까지 상승했다. 시장에서는 AI 투자 확대와 고대역폭메모리(HBM) 수요 급증, 글로벌 반도체 공급망 재편 기대감 등이 시총 급등을 이끈 핵심 배경으로 보고 있다. 특히 삼성·SK 그룹의 시총 영향력도 크게 확대됐다. 양 그룹이 국내 증시 전체에서 차지하는 비중은 이재명 정부 출범 직전 31%에서 올해 54.8%까지 상승했다. 삼성그룹은 삼성전자 우선주 포함 기준 시총이 1451조4388억원 늘며 그룹 전체 증가분의 86%를 차지했다. SK그룹 역시 SK하이닉스가 그룹 시총 증가분의 85.5%를 담당했다. 이에 따라 SK그룹은 현대자동차그룹과 LG그룹을 제치고 국내 재계 시총 기준 2위 그룹으로 올라섰다. SK그룹은 상장 계열사가 21개에서 19개로 줄었지만 전체 시총은 227조1724억원에서 1616조8602억원으로 611.7% 급증했다. 이 밖에 효성(389.2%), 미래에셋(381.9%), LS(352.9%), 두산(201.4%), 현대자동차(142.2%) 등도 AI·전력·에너지 인프라 기대감 속에서 시총이 큰 폭으로 확대됐다. 업계에서는 국내 증시가 전통 제조업 중심 구조에서 AI·반도체·전력 인프라 중심으로 재편되며 특정 기술 기업 중심의 '초집중 시장' 흐름이 더욱 강해지고 있다는 분석이 나온다.2026-05-13 10:30:12
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코스피 사상 최고치 경신…코스닥 동반 상승에 국내 증시 시총 6000조 돌파 [경제일보] 27일 코스피가 6500선에서 상승 출발해 장중 사상 최고치를 달성했다. 코스닥·코넥스도 함께 상승세를 타며 국내 증시 시가총액은 6000조원을 넘어섰다. 이날 코스피는 전장 대비 57.97p(0.90%) 상승한 6533.60으로 출발했다. 장 초반 지수는 6557.78을 넘어서며 장중 사상 최고치를 경신했다. 이어 오전 9시 38분 기준 지수는 6572.11에 거래되는 등 강세를 유지 중이다. 이날 코스닥은 전장보다 9.29p(0.77%) 상승한 1213.13으로 출발했다. 국내 증시가 상승세를 타면서 코스피·코스닥·코넥스 시가총액도 사상 처음으로 6000조원을 돌파했다. 현재 국내 증시 시가총액은 6031조9678억원이다. 시장별 시가총액은 △코스피 5354조3616억원 △코스닥 673조9679억원 △코넥스 3조6383억원으로 집계됐다. 이날 서울 외환시장에서 원·달러 환율은 6.9원 내린 1477.6원에 거래를 시작했다.2026-04-27 09:56:23
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코스닥, 질적 성장 이끌어냈다…지난해 순이익 51% '껑충' [경제일보] 코스닥 상장사들이 지난해 대내외 불확실성 속에서도 외형 성장과 수익성 개선이라는 ‘두 마리 토끼’를 잡는 데 성공했다. 특히 순이익이 전년 대비 50% 이상 급증하며 질적 성장을 이뤄냈다는 평가다. 다만 업종별 양극화와 부채비율 상승은 향후 풀어야 할 숙제로 남았다. ◆ IT·의료기기가 끌고 유통이 밀고…'성장 공식' 입증 2일 한국거래소에 따르면 코스닥시장 12월 결산법인 1268개사의 2025사업연도 연결 기준 매출액은 297조1658억원으로 전년 대비 8.03% 증가했다. 내실은 더 알찼다. 영업이익은 11조7124억원으로 17.18% 늘었고 당기순이익은 5조2952억원을 기록하며 51.41%라는 폭발적인 성장세를 보였다. 수익성 지표도 개선됐다. 매출액 영업이익률(3.94%)과 순이익률(1.78%)이 각각 0.1%포인트, 0.51%포인트 상승하며 기업들의 효율적인 경영 관리를 입증했다. 업종별로는 IT 서비스(19.81%)와 의료·정밀기기(11.70%)가 매출 성장을 주도했다. 순이익 측면에서는 유통 업종이 52.40% 급증하며 선전했고 오락·문화 및 IT 서비스 업종은 흑자 전환에 성공하며 실적 턴어라운드를 실현했다. 반면 부동산 경기 침체의 직격탄을 맞은 건설 업종은 매출이 7.11% 감소하며 부진을 면치 못했다. ◆ '150지수' 편입사가 실적 주도…양극화는 심화 주목할 점은 코스닥 시장 내에서도 우량 기업들의 집중도가 높아지고 있다는 것이다. 코스닥 150지수에 편입된 대형주들의 매출과 영업이익은 전년 대비 각각 14.22%, 23.83% 늘어나 시장 평균을 크게 웃돌았다. 특히 코스닥 150 편입 기업의 영업이익률은 7.83%로 미편입 기업(2.54%)보다 3배 이상 높았다. 이른바 ‘잘나가는 기업’이 돈도 더 잘 버는 수익성 양극화 현상이 뚜렷해진 셈이다. 거래소가 지정한 '코스닥 글로벌 세그먼트' 편입 기업들 역시 순이익이 116.22% 폭증하며 시장의 간판 역할을 톡톡히 했다. ◆ 10곳 중 4곳은 '적자'…부채비율 상승은 부담 장밋빛 지표 이면에는 그늘도 존재한다. 조사 대상 기업의 44.01%인 558개사가 적자를 기록했다. 이 중 168개사는 전년 흑자에서 적자로 돌아섰으며 390개사는 적자 늪에서 벗어나지 못했다. 전기·전자와 제약 업종은 업황 악화의 여파로 적자 전환하며 고전했다. 재무 건전성 지표인 부채비율도 다소 악화됐다. 지난해 말 연결 기준 부채비율은 113.10%로 1년 전보다 8.70%포인트 상승했다. 고금리 기조 속에서 자금 조달 비용 부담이 커진 결과로 풀이된다. 한편 코넥스 시장은 지난해 매출액이 4.0% 증가한 2조 545억원을 기록했다. 여전히 영업손실(391억원)과 순손실(908억원)을 기록하며 적자가 지속되고 있지만, 손실 폭을 줄이며 회복의 발판을 마련했다는 평가다. 특히 IT 업종이 흑자 전환에 성공하며 희망적인 신호를 보냈다. 금융투자업계 관계자는 "지난해 코스닥 시장은 주력 산업의 교체와 우량주 중심의 실적 개선이 돋보였다"며 "올해는 고물가·고금리 지속 여부에 따라 적자 기업들의 회생 여부와 부채 관리 능력이 종목별 차별화의 핵심 변수가 될 것"이라고 내다봤다.2026-04-02 16:34:22
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KT 컨소시엄, '차세대 119통합시스템' 설계 맡는다…국가 재난대응 플랫폼 추진 [경제일보] 전국 소방본부가 각각 운영해 온 119 신고·출동 시스템이 인공지능(AI)과 클라우드 기반의 국가 단위 통합 플랫폼으로 전환된다. 지역별로 분산된 시스템 구조를 통합해 대형 재난이나 신고 폭주 상황에서도 보다 신속하고 효율적인 대응 체계를 구축하기 위한 것으로, 차세대 재난 대응 인프라 구축 작업이 본격화되는 모습이다. 18일 KT는 소방청이 추진하는 '차세대 119 통합시스템 구축' 사업의 정보시스템 마스터플랜(ISMP) 수립 사업을 수주하고 재난 대응 체계 설계에 착수한다고 밝혔다. 이번 사업은 전국 소방 시스템을 AI와 클라우드 기반 통합 플랫폼으로 전환하기 위한 최상위 기획 단계다. KT는 코넥, 브이티더블유, 넥스트아이앤아이, 엠티데이타 등과 컨소시엄을 구성해 사업을 수행한다. KT 컨소시엄은 긴급통신 인프라 구축 경험과 공공안전망 구축 수행 역량, 고신뢰·고가용성 ICT 기술력 등을 기반으로 사업 수행 능력을 인정받았다고 설명했다. ISMP는 대규모 공공 정보화 사업을 추진하기에 앞서 전체 시스템 구조와 기술 방향, 사업 추진 전략 등을 설계하는 단계다. KT 컨소시엄은 계약 체결 이후 약 180일 동안 차세대 119 통합시스템 구축을 위한 세부 시스템 설계와 추진 전략을 마련할 예정이다. 차세대 119 통합시스템은 AI 음성인식 기반 신고 접수와 전국 단위 통합 지리정보시스템(GIS), 영상·IoT 기반 자동 신고 기능 등을 구성할 계획이다. 다양한 매체를 통해 접수되는 신고 정보를 통합 관리하고 재난 상황을 실시간으로 분석해 대응 체계를 고도화하는 것을 목표로 설계되고 있다. 또한 관할 구분 없이 전국 단위로 소방력을 동원할 수 있는 초광역 출동 체계도 구축된다. 이를 통해 대형 화재나 복합 재난이 발생했을 때 지역 간 협력 대응이 가능해지고, 신고가 집중되는 상황에서도 긴급도를 자동 분류해 보다 신속한 대응이 이뤄질 전망이다. 김승룡 소방청장은 "차세대 119통합시스템은 예측 불가능한 대형 재난 상황에서도 국민에게 중단 없는 최상의 소방 서비스를 제공하기 위한 핵심 인프라"라며 "이번 밑그림 설계 작업을 시작으로 시·도 경계를 허무는 국가 단위 광역 대응 체계를 완벽히 구축하여 국민의 생명과 안전을 더욱 굳건히 지켜나가겠다"고 강조했다. KT는 이번 ISMP 수립 과정에서 클라우드 네이티브 아키텍처 기반의 시스템 구조를 제안하고 무중단 운영 체계와 재해복구(DR) 센터 구축 방안도 마련할 계획이다. 데이터 통합과 표준화 전략을 통해 시스템 안정성과 확장성을 동시에 확보하는 것이다. 또한 차세대 시스템 구축 이후 안정적인 운영을 위해 필요한 법·제도 개선 사항과 조직 운영 체계 개편 방향도 함께 도출할 예정이다. 이를 통해 전국 단위 통합 재난 대응 플랫폼이 안정적으로 운영될 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 소방청은 ISMP 수립 결과를 토대로 향후 차세대 119통합시스템 구축 사업을 본격적으로 추진할 예정이다. 시스템 구축이 완료되면 전국 소방본부의 신고 접수와 출동 지휘, 상황 관리 체계가 하나의 플랫폼으로 통합되면서 재난 대응 효율성이 한층 높아질 것으로 전망된다. 유용규 KT 엔터프라이즈 부문 공공사업본부장 전무는 "차세대 119통합시스템 ISMP 수립 사업은 국민의 안전과 직결된 국가 핵심 안전 인프라의 미래를 설계하는 사업"이라며 "KT는 AI와 클라우드 기술을 기반으로 소방청과 함께 세계 최고 수준의 국가 재난대응 체계를 구현해 나가겠다"고 말했다.2026-03-18 16:00:00
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