2026.09.04 금요일
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노사갈등 일단락됐는데…노란봉투법 지침에 재계 '새 쟁점' 경계 [경제일보] 삼성전자와 현대자동차 등 주요 제조기업의 올해 임금협상이 마무리된 가운데 정부가 노란봉투법 시행에 맞춰 노동쟁의 대상에 대한 판단 기준을 내놓으면서 향후 노사관계에 새로운 변수가 생겼다. 올해 임단협에서도 AI·로봇 도입과 고용안정, 생산물량 등을 둘러싼 논의가 이뤄졌지만, 앞으로는 기업의 투자와 생산방식 변화 과정에서 발생하는 인력 재배치와 직무·근무형태 변경까지 교섭과 쟁의의 대상이 될 수 있는지가 주요 쟁점으로 떠오를 전망이다. 경영진의 투자·기술 도입 결정과 그에 따른 근로조건 변화의 경계가 새로운 교섭 범위로 부상하면서 주요 제조기업의 대규모 투자와 산업전환에도 영향을 미칠 수 있다는 관측이 나온다. 4일 고용노동부가 발표한 ‘경영성과급 등 노동쟁의 대상 관련 시행지침’에 따르면 경영성과급 가운데 영업이익 등 특정 경영성과에 연동해 지급되는 이른바 ‘N% 성과급’이나 공장 신설·이전, 인수합병(M&A), AI·자동화 기술 도입 등 경영권에 속하는 결정 자체는 원칙적으로 노동쟁의 대상에 포함되지 않는다. 다만 해당 결정으로 인해 근로자의 배치전환이나 근무장소 변경, 직무 변경, 근무형태 변화 등 구체적인 근로조건의 변화가 객관적으로 예상되는 경우에는 그 부분이 교섭 대상이 될 수 있다고 봤다. 실제 제조업 현장에서는 투자 결정 이후 생산라인 구축과 장비 설치, 인력 배치, 직무 조정이 이어지고 있다. 반도체 공장 건설이나 자동차 생산공정의 AI·로봇 도입 과정에서도 경영상 결정과 근로조건 변화가 발생한다. 이에 따라 노사 간 교섭 범위를 투자 결정 단계와 사업 집행 단계에서 어떻게 나눌지가 쟁점으로 떠오를 수 있다. 올해 주요 제조기업의 임단협에서도 산업전환에 따른 고용·근로조건 문제가 주요 의제로 다뤄졌다. 현대차 노조는 AI 기술 도입에 따른 고용·노동조건 보장을 요구안에 포함했고, 올해 합의안에는 피지컬 AI·로보틱스 등 미래 기술 도입에 대한 노사 공동 대응과 오는 2027~2028년 기술직 500명 신규 채용이 담겼다. 현대차의 경우 향후 AI·로봇이 생산공정에 실제 적용되면서 기존 직무가 바뀌거나 인력이 다른 공정으로 이동할 경우 새로운 교섭 사안이 발생할 수 있다. 기술 도입 자체는 경영상 결정으로 분류되지만, 그에 따른 배치전환이나 직무·근무형태 변경은 별도로 근로조건에 해당하는지 판단해야 한다. 대규모 신규 설비투자가 이어지는 반도체업계에서는 인력 이동 문제가 보다 구체적인 쟁점으로 나타날 수 있다. 신규 생산거점을 구축하면서 기존 사업장의 숙련인력을 이동시키거나 생산라인에 맞춰 직무를 조정하는 과정이 발생할 수 있어서다. 삼성전자의 호남 반도체 프로젝트가 대표적인 사례로 거론된다. 삼성전자 노조는 지난 7월 조합원 조사에서 호남 반도체 프로젝트에 반대한다는 응답이 84%였다고 밝히고 관련 내용을 2027년 교섭 의제로 다루겠다는 입장을 제시했다. 공장 건설 자체는 노동쟁의 대상에서 제외되지만 향후 인력 이동이나 근무지 변경, 직무 조정 등이 구체화될 경우 해당 사안의 교섭·쟁의 가능성을 놓고 노사 간 이견이 발생할 수 있다. 재계에서는 신규 공장 건설에 필요한 인력 배치와 근로자에게 발생하는 구체적인 불이익을 구분할 필요가 있다는 요구가 나온다. 반도체업계에서는 신규 투자에 따른 배치전환은 경영판단의 영역으로 두고, 근무지 이동에 따른 주거비·교통비 지원 등 근로자에게 발생하는 불이익은 별도로 교섭하는 방식의 기준을 요구하고 있다. N% 성과급에 대해서는 영업이익 등 특정 경영성과에 연동되는 성과급을 의무적 교섭이나 노동쟁의 대상으로 보기 어렵다는 판단이 지침에 담겼다. 기본급이나 정액급여처럼 근로조건에 해당하는 임금 항목은 별도로 판단한다. 법적 구속력은 별도의 변수다. 이번 지침은 법률이나 시행령이 아니라 고용노동부가 노동쟁의 대상 여부를 판단할 때 활용하는 행정지침이다. 노동위원회나 법원을 직접 구속하는 규정은 아니어서 실제 분쟁에서는 투자 내용과 인력운영계획, 근무조건 변화의 구체성 등을 놓고 개별 판단이 이뤄질 수 있다. 업계 관계자는 “신규 투자에 따른 인력 배치와 구조조정에 따른 배치전환은 사업 목적과 근로자에게 미치는 영향이 다른 만큼 같은 기준으로 볼 수 없다”며 “기업들도 투자 결정과 인력 운영 계획, 근무지 변경이나 직무 전환에 따른 근로조건 변화를 사전에 구체적으로 정리하고 관련 근거를 남겨야 한다”고 했다.2026-09-04 16:39:56
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"짓고 운영까지"…롯데이노베이트, 데이터센터로 수익모델 바꾼다 [경제일보] 롯데이노베이트가 그룹 내부 정보기술(IT) 서비스 중심의 사업 구조에서 벗어나 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업의 외부 레퍼런스를 잇달아 확보하며 사업 체질 개선에 속도를 내고 있다. 특히 데이터센터를 직접 구축·운영해온 경험을 외부 고객 사업으로 확장하면서 설계·시공 이후 운영과 유지보수까지 이어지는 장기 매출 기반을 확보하는 데 주력하는 것으로 분석된다. 4일 IT 업계에 따르면 롯데이노베이트는 최근 이지스자산운용이 개발하는 안산 데이터센터의 위탁운영 사업을 수주했다. 지난 2월 이지스자산운용이 추진하는 약 10MW 규모 엣지 데이터센터의 DBO 사업자로 선정된 데 이어 약 6개월 만에 40MW급 대형 데이터센터 운영사업까지 협력 범위를 넓혔다. 안산 데이터센터는 지하 2층, 지상 9층 규모로 조성되며 수전 용량은 40MW급이다. 롯데이노베이트는 이번 수주를 통해 엣지 데이터센터의 설계·구축부터 대형 데이터센터의 위탁운영까지 데이터센터 사업 전반으로 외부 사업 경험을 확대하게 됐다. 지난해 12월에는 캄스퀘어의 데이터센터 위탁운영 사업도 수주했다. 롯데이노베이트가 데이터센터 사업을 외부 시장으로 확대하는 배경에는 약 20년간 축적한 운영 역량이 있는 것으로 풀이된다. 롯데이노베이트는 서울과 용인, 대전 등에 4개 데이터센터를 직접 구축·운영하고 있으며 고객사의 서버 등 IT 장비를 전력·냉각·보안 환경에서 수용하는 코로케이션 서비스도 제공하고 있다. 최근에는 자체 데이터센터를 AI 기술 연구와 실증 인프라로 활용하는 등 데이터센터 활용 범위도 넓히고 있다. DBO 사업은 기존 시스템통합(SI) 사업과 수익 구조에서 차이가 있는 것으로 알려졌다. SI는 프로젝트 수주와 구축이 완료되면 매출이 상당 부분 일단락되지만, 데이터센터 운영사업은 준공 이후에도 시설 운영과 유지보수, 고객사 장비 관리 등을 통해 장기간 매출을 발생시킬 수 있는 것으로 평가된다. 수익성 개선도 동시에 진행되고 있다. 한화투자증권은 롯데이노베이트의 올해 영업이익을 452억원으로 전년 대비 44% 증가할 것으로 전망했으며, 내년 영업이익은 521억원으로 예상했다. 저수익 프로젝트 수주를 줄이고 데이터센터와 AI 등 상대적으로 수익성이 높은 사업 중심으로 포트폴리오를 재편한 효과가 나타날 것으로 분석했다. 한화투자증권은 이달 4일 롯데이노베이트에 대한 투자의견 '매수'를 유지하면서 목표주가를 3만원으로 상향했다. 올해와 내년 영업이익 전망치도 기존 대비 각각 5%, 7% 높였다. 특히 오는 2027년 예상 실적 기준 주가수익비율(P/E)은 약 9배로 동종 SI 기업 평균 약 19배보다 낮아 여전히 밸류에이션 격차가 크다고 설명했다. 롯데이노베이트는 데이터센터 외에도 AI와 전기차 충전 등 신사업을 성장축으로 육성하고 있다. AI 분야에서는 그룹 산업 현장을 기반으로 생성형 AI와 피지컬 AI, 서비스형 로봇(RaaS) 등의 사업화를 추진하고 있으며, 자회사 EVSIS는 국내 충전 인프라 구축과 함께 해외 사업 확대를 진행하고 있다.2026-09-04 14:26:44
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![[사설] 821조 슈퍼예산, 호황의 돈을 미래의 힘으로 바꿔야 한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/04/20260904112921384243.jpg)
821조 슈퍼예산, 호황의 돈을 미래의 힘으로 바꿔야 한다 [경제일보] 나라 곳간이 오랜만에 두둑해졌다. 반도체 호황 덕분이다. 정부는 내년 총지출을 820조9000억원으로 편성했다. 올해보다 12.8% 늘어난 역대 최대 규모다. 반도체 추가 세수를 바탕으로 162조원 규모 미래대응기금도 만든다. AI와 반도체, 피지컬 AI, 데이터센터 등 미래 산업에 대한 투자도 대폭 늘렸다. 돈을 쓸 여력이 생긴 것은 반가운 일이다. 문제는 어떻게 쓰느냐다. 반도체 호황은 영원하지 않다. 메모리 가격은 오르고 내리며, 글로벌 수요와 공급에 따라 세수도 크게 흔들린다. 지금 늘어난 세입을 매년 반복되는 복지와 경상지출로 굳혀버리면 다음 불황 때 부담은 고스란히 빚으로 돌아온다. 호황기에 씀씀이를 키우기는 쉽지만 한 번 늘어난 지출을 줄이기는 어렵다. 정부가 미래대응기금을 만든 이유도 여기에 있다. 세수가 좋을 때 일부를 떼어 미래 산업과 위기 대응에 쓰겠다는 취지는 타당하다. AI와 반도체, 첨단 제조업에 대한 투자는 지금 놓치면 안 된다. 글로벌 기술 경쟁은 기다려주지 않는다. 전력망과 데이터센터, 연구개발, 인재 양성 같은 기반은 민간 기업만으로 감당하기 어렵다. 그러나 기금이라는 이름이 모든 문제를 해결해주지는 않는다. 162조원이라는 거대한 자금이 국회의 통제 밖에서 움직인다는 우려가 나오지 않도록 해야 한다. 무엇을 미래 투자로 볼 것인지 기준을 분명히 하고, 사업별 성과를 공개해야 한다. 기존 예산 사업을 기금으로 옮겨 담거나 정책 실패를 덮는 용도로 쓰여서는 안 된다. 미래라는 이름은 가장 쉽게 예산을 늘리는 명분이 될 수도 있다. 재정의 우선순위도 냉정하게 따져야 한다. AI 예산을 늘리는 것은 필요하다. 그러나 GPU를 사고 데이터센터를 짓는 것만으로 AI 강국이 되지는 않는다. 전력과 용수, 인재와 연구개발, 중소기업의 AI 전환까지 함께 이어져야 한다. 돈을 많이 쓰는 것과 잘 쓰는 것은 전혀 다른 문제다. 복지 지출도 마찬가지다. 저출생과 고령화, 청년 일자리와 지역 소멸에 대한 투자는 피할 수 없다. 다만 현금성 지원을 늘리는 것만으로 구조 문제가 해결되는지는 끊임없이 점검해야 한다. 세금을 더 걷을 수 있을 때는 누구나 복지를 늘릴 수 있다. 재정의 실력은 세수가 줄어들 때도 지속할 수 있는 제도를 만드는 데서 드러난다. 더 큰 문제는 국가채무다. 정부 계획대로라면 2030년 재정지출은 1000조원에 이르고 국가채무는 1700조원을 넘어선다. 지금은 반도체 호황으로 재정 지표가 좋아 보이지만, 인구 감소와 고령화에 따른 복지비 증가는 이미 예정돼 있다. 미래 세대를 위한 투자를 말하면서 미래 세대가 갚아야 할 빚까지 함께 늘린다면 앞뒤가 맞지 않는다. 정부는 적극재정과 건전재정을 반대말처럼 다뤄서는 안 된다. 경제가 어려울 때 재정이 역할을 해야 하고, 성장 잠재력을 높이는 곳에는 과감하게 투자해야 한다. 대신 호황기에 불필요한 지출을 정리하고 국가채무를 관리하는 것 역시 정부의 책임이다. 이번 예산안은 그래서 시험대다. 반도체가 벌어다 준 돈을 현재의 소비로 끝낼 것인지, 미래의 생산성으로 바꿀 것인지가 갈린다. 재정은 많이 쓰는 데서 힘이 생기는 것이 아니다. 쓴 돈이 다시 성장과 세수로 돌아올 때 힘이 생긴다. AI와 반도체 투자도, 복지와 지역 지원도 같은 기준으로 평가해야 한다. 821조원이라는 숫자는 크다. 그러나 국민이 기억할 것은 예산의 크기가 아니라 그 돈으로 무엇이 달라졌는지다. 반도체 호황은 우리에게 드문 시간을 벌어줬다. 이 돈을 다음 호황까지 버틸 산업과 인재, 전력망과 기술에 투자해야 한다. 호황의 세수를 호황기의 씀씀이로 끝내서는 안 된다. 지금 필요한 것은 더 큰 예산이 아니다. 좋은 시절에 번 돈을 미래의 힘으로 바꾸는 재정의 실력이다.2026-09-04 11:30:08
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삼성SDS, 삼성 제조현장에 피지컬 AI 심는다…'로봇 오케스트레이션' 시동 [경제일보] 삼성SDS가 글로벌 피지컬 AI 기업의 로봇을 삼성 관계사 제조현장에 적용하는 실증에 속도를 낸다. 개별 로봇 도입에 그치지 않고 서로 다른 로봇을 통합 제어하고 제조시스템과 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업으로 확장한다는 전략이다. 삼성SDS는 지난달 31일부터 이달 1일까지 미국 캘리포니아 마운틴뷰에서 ‘RX ART(Robotics Transformation Advancing Robotics Together) 2026’를 개최했다고 3일 밝혔다. 삼성 주요 관계사의 로봇 담당 임원과 글로벌 피지컬 AI 기업들이 참여해 실제 제조현장을 대상으로 진행한 기술검증 결과와 후속 적용 방안을 논의했다. 이번 행사의 특징은 로봇 시연보다 실제 작업에 초점을 맞췄다는 점이다. 삼성전기와 반도체 장비업체 세메스의 제조현장에서 필요한 부품 운반과 소모품 교체는 미국 월든 로보틱스의 범용 로봇으로 검증했다. 삼성중공업과 삼성E&A가 운영하는 조선·플랜트 현장에는 로보포스(RoboForce)의 피지컬 AI 기반 ‘로보-레이버(Robo-Labor)’ 기술을 적용해 비정형 야외 작업 가능성을 살폈다. 삼성디스플레이처럼 정밀한 조작이 필요한 공정에는 로봇 스타트업의 덱스터러스 매니퓰레이션(Dexterous Manipulation·정밀 조작) 기술을 적용했다. 해당 업체명은 공개하지 않았다. 삼성SDS가 피지컬 AI에 힘을 싣기 시작한 것은 최근이다. 지난 6월 삼성벤처투자를 통해 월든 로보틱스에 전략적 투자를 단행하면서 로봇 사업 방향을 공식화했다. 월든은 올해 1월 토요타리서치인스티튜트(TRI)에서 분사한 회사로, 2월부터 토요타 북미 생산현장에서 범용 로봇을 운영하고 있다. 지난 7월 3억달러를 투자받으며 기업가치 11억달러를 인정받았다. 삼성벤처스와 엔비디아, 보잉 등이 투자자로 참여했다. 삼성SDS가 노리는 영역은 로봇 자체 제작보다 그 위에 있다. 회사는 월든 투자를 발표하면서 다양한 제조사의 로봇을 하나의 시스템에서 통합·제어하고 제조실행시스템(MES)과 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’을 신사업으로 추진하겠다고 밝혔다. 글로벌 로봇 업체가 하드웨어와 로봇 AI를 공급하면 삼성SDS가 제조공정 데이터와 시스템통합(SI) 역량을 결합해 실제 공장에 맞게 배치하고 운영하는 구조다. 이번 RX ART는 이 사업모델을 삼성 관계사 현장에서 먼저 검증하는 과정으로 볼 수 있다. 삼성그룹의 피지컬 AI 투자와도 맞물린다. 삼성은 지난 7월 영남권에 약 60조원을 투자해 ‘글로벌 피지컬 AI 혁신 클러스터’를 조성하겠다고 발표했다. 삼성전자와 삼성SDS는 구미에 휴머노이드 양산 체계와 로봇 데이터 팩토리, AI 데이터센터 등을 구축할 계획이다. 삼성중공업 역시 거제 사업장에 로봇과 AI를 결합한 자율형 조선소를 추진한다. 다만 피지컬 AI는 화려한 시연과 실제 양산현장 사이의 간극이 아직 크다. 최근 글로벌 제조현장에서도 범용 로봇은 작업속도와 정밀도, 안정성, 비용 문제를 해결해야 하는 단계라는 평가가 나온다. 결국 중요한 것은 몇 종류의 로봇을 시험했느냐보다 사람이 반복하던 작업을 얼마나 안정적으로 대체하고 생산성을 높였느냐다. 안대중 삼성SDS 디지털팩토리담당 부사장은 “글로벌 피지컬 AI 로봇 기업과의 전략적 협력을 지속 확대하고 삼성 관계사의 제조 RX 추진을 적극 지원하겠다”고 말했다. 한편 삼성SDS는 이번에 검증한 기술을 관계사 현장 실증으로 전환한 뒤 적용 범위를 확대할 계획이다. 실제 공장에서 성과가 확인된다면 삼성 내부 레퍼런스를 기반으로 외부 제조기업까지 로봇 오케스트레이션 사업을 확대할 수 있다. 삼성 제조현장이 피지컬 AI의 시험장이 되고, 삼성SDS가 이를 외부 사업으로 연결할 수 있느냐가 RX 전략의 다음 단계다.2026-09-03 08:34:10
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![[데스크 칼럼] 100일의 국회, 국가의 시간 아껴야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/02/20260902125523197190.jpg)
100일의 국회, '국가의 시간' 아껴야 [경제일보] 국회의 시간과 산업의 시간은 다르게 흐른다. 국회에서 법안 한 건이 한 회기 미뤄지는 것은 단지 다음 회의에서 다시 논의하면 될 일처럼 치부되지만, 기업 입장에서는 변전소 하나, 산업용수 관로 하나, 공장 인허가 하나가 늦어지는 사이 경쟁국에서는 생산라인이 돌아가고 고객사의 공급망이 굳어진다. 정치에는 다음 회기가 있지만 산업에는 놓치면 돌아오지 않는 시간이 있다. 22대 국회 후반기 첫 정기국회가 지난 1일 막을 올렸다. 12월 9일까지 꼭 100일이다. 8·30 개각에 따른 장관 인사청문회, 부동산 정책과 사법개혁 법안, 세제 개편에 역대 최대 규모인 821조원짜리 2027년도 예산안까지 한꺼번에 국회 문턱을 넘는다. 여당은 국정과제 입법과 확장재정을 뒷받침하겠다고 하고, 야당은 ‘입법 독주’와 ‘포퓰리즘 예산’을 막겠다며 벼르고 있다. 충돌할 사안이 적지 않다. 다툴 것은 다퉈야 한다. 세금과 부동산, 형사사법 체계를 바꾸는 법에는 서로 다른 철학과 이해관계가 걸려 있다. 821조원의 나랏돈을 어디에 얼마나 쓸지도 야당이 매섭게 따져야 한다. 다수당이 숫자로 밀어붙이는 것도, 야당이 반대를 위한 반대로 시간을 끄는 것도 모두 경계할 일이다. 하지만 모든 법안을 같은 정치의 시계 위에 올려놓아야 하는지는 별개의 문제다. 조정식 국회의장은 개회사에서 ‘1년을 미룬 법이 10년의 격차를 만든다’며 반도체·AI·첨단바이오 같은 국가전략기술 관련 입법을 서둘러 달라고 했다. 통상과 대외경제 입법에서는 여야가 ‘원팀’으로 움직이자는 주문도 내놨다. 표현이 다소 과장돼 보일 수 있지만 문제의식은 정확하다. 세계의 기술경쟁은 국회의 의사일정을 기다리지 않는다. 더구나 정부는 내년 예산부터 산업의 속도를 크게 높이겠다고 돈을 걸었다. 2027년도 정부 예산안은 올해보다 12.8% 늘어난 821조원이다. 이 가운데 반도체·피지컬AI·AI 데이터센터 등 3대 메가프로젝트와 관련 인프라·기술개발에 21조3000억원을 투입할 계획이다. 정부 연구개발 예산안도 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 늘렸다. 돈만 놓고 보면 한국이 AI와 첨단산업 경쟁에서 뒤처지지 않겠다는 의지는 분명하다. 문제는 예산의 속도와 법의 속도가 다르면 돈도 기다린다는 것이다. 정부가 추진하는 3대 메가프로젝트만 해도 전력과 용수, 산업단지와 건축 문제를 풀기 위해 전기사업법·수도법·물관리기본법·산업입지 및 개발에 관한 법률·건축법 등의 손질이 주요 과제로 거론되고 있다. 반도체 공장에 수십조원을 투자하겠다는 기업이 있어도 전력과 물을 공급할 제도와 시설이 제때 따라오지 못하면 장부 위 투자는 공장이 되지 못한다. AI 데이터센터 역시 GPU를 사놓는다고 만들어지는 산업이 아니다. 전력망과 부지, 냉각설비와 인허가가 동시에 움직여야 한다. 여기에 한국 정치의 오래된 습관이 끼어든다. 여야가 크게 충돌하는 법안 하나가 상임위를 붙잡으면 그와 직접 관계없는 법안까지 함께 기다린다. 원내 협상이 틀어지면 본회의 일정 전체가 흔들리고, 서로 상대 당 법안에 조건을 붙이기 시작하면 민생·산업법안도 협상카드가 된다. 정치에는 모든 것을 한 묶음으로 흥정하려는 유혹이 있다. 그 비용은 국회가 아니라 국민과 기업이 낸다. 공장 착공이 늦어지고, 신규 채용이 밀리고, 기업의 투자금은 해외로 옮겨갈 수 있다. 스타트업은 규제가 정리될 때까지 사업모델을 바꾸고, 지역에서는 산업단지 지정만 기다리다 토지가 묶인다. 법안이 국회 서랍에서 보낸 시간은 통계에 잘 잡히지 않는다. 그래서 더 위험하다. ‘국가의 대기시간’도 비용이다. 이번 정기국회가 해야 할 일은 법안을 많이 통과시키는 것이 아니다. 어떤 법은 충분히 싸우고, 어떤 법은 싸움과 분리해 빨리 처리할지를 구분하는 것이다. 여야가 국가전략산업과 민생 인프라에 대해서는 별도의 ‘초당적 신속처리 트랙’을 만드는 방안을 검토할 필요가 있다. 국회법상 신속처리안건, 이른바 패스트트랙을 남발하자는 얘기가 아니다. 여야 원내지도부가 정기국회 초기에 합의 가능한 법안을 추려 상임위 심사와 공청회, 법사위 검토, 본회의 처리 시한을 미리 정하자는 것이다. 기준도 까다롭게 세우면 된다. 첫째, 특정 기업이나 계층에 특혜를 주기보다 국가 전체의 산업 기반과 직결되는 법이어야 한다. 둘째, 여야가 정책목표 자체에는 큰 이견이 없고 방법론만 조정하면 되는 법이어야 한다. 셋째, 처리 지연에 따른 경제적 비용과 해외 경쟁 상황을 객관적으로 설명할 수 있어야 한다. 넷째, 안전·환경·노동권을 속도라는 이름으로 우회하지 않아야 한다. 신속한 입법은 졸속 입법과 같은 말이 아니다. 전력망 건설을 서두른다고 주민의 재산권과 환경 검토를 생략해서는 안 된다. 반도체 경쟁력을 이유로 노동기준을 백지수표처럼 풀어주는 것도 곤란하다. 필요한 것은 심사를 없애는 것이 아니라 심사의 끝을 알 수 있게 하는 것이다. 기업과 국민에게 가장 큰 부담은 엄격한 규제 자체보다 결론이 언제 날지 모르는 불확실성일 때가 많다. 여당의 책임이 먼저 무겁다. 다수 의석을 갖고 있는 만큼 ‘속도’를 ‘독주’로 착각해서는 안 된다. 정부가 내놓은 법이라고 원안 그대로 밀어붙이는 것이 국가의 시간을 줄이는 방법은 아니다. 이재명 대통령도 1일 국무회의에서 ‘정부안이 언제나 옳거나 완벽할 수 없다’며 국회의 지적과 대안을 검토해 필요하면 입법과 예산에 반영하라고 주문했다. 여당이 새겨들을 말이다. 야당도 달라야 한다. 정부 정책을 검증하는 것과 정책을 멈춰 세우는 것은 다르다. 반도체 공장에 필요한 송전망이나 AI 데이터센터의 기반시설까지 정권의 성패와 연결해 지연시키면 정권이 아니라 한국 기업이 경쟁국에 뒤처진다. 잘못된 조항을 고치되 필요한 법은 통과시키고, 그 결과를 다음 선거에서 평가받는 것이 책임 있는 야당의 모습이다. 국회는 벌써 대비되는 두 장면을 보여주고 있다. 정기국회 첫날 행정안전위원회에서는 지방자치법·소방기본법 등 여러 법안이 여야 논의를 거쳐 처리된 반면, 중대범죄수사청 관련 법안에서는 여야가 충돌했다. 정치적 이해가 첨예한 법과 합의 가능한 법을 분리하는 것이 불가능하지 않다는 뜻이기도 하다. ‘한비자’ 심도편에는 ‘법여시전즉치 치여세의즉유공(法與時轉則治 治與世宜則有功)’이라는 구절이 있다. ‘법이 시대와 함께 변하면 다스려지고, 제도가 세상 형편에 맞으면 성과가 난다’는 뜻이다. 2000년도 더 된 문장이지만 기술이 몇 달 단위로 바뀌는 지금의 국회에 오히려 더 절실하다. 법은 산업보다 앞서기 어렵다. 적어도 산업의 발목을 붙잡을 만큼 뒤처져서는 안 된다. 이번 정기국회에는 821조원이라는 사상 최대 예산보다 더 귀한 자원이 하나 있다. 100일이라는 시간이다. 그 시간을 정쟁의 밀도를 높이는 데 쓸 것인지, 대한민국이 기다리는 시간을 줄이는 데 쓸 것인지가 국회의 성적표가 될 것이다. 여야가 모두 합의하는 법만 처리하라는 얘기가 아니다. 민주주의에는 갈등이 필요하고, 때로는 오래 토론해야 할 문제도 있다. 다만 반도체와 AI가 세계시장에서 하루를 다투고 있는데 국회가 정치적으로 결론 내지 못한 다른 문제 때문에 전력망과 산업용수 법안까지 세워두는 것은 민주적 숙의가 아니라 행정적 낭비에 가깝다. 법안 처리 건수 몇 백 건을 자랑하는 국회보다 대한민국이 기다리는 시간을 몇 달 줄인 국회가 더 유능하다. 12월 9일 정기국회가 문을 닫을 때 국민이 보고 싶은 것도 그것이다. 여야가 몇 번 이겼는지가 아니라 공장과 기업, 청년과 지역이 얼마나 덜 기다리게 됐는가. 정기국회 100일의 진짜 경쟁은 법안 숫자가 아니다. 국가의 시간을 누가 더 아껴줬느냐의 경쟁이어야 한다.2026-09-02 12:56:01
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배달하던 로봇이 순찰·물류까지…뉴빌리티, '공간지능'으로 피지컬 AI 키운다 [경제일보] 피지컬 인공지능(AI) 경쟁의 무대가 연구실에서 실제 도시와 산업 현장으로 옮겨가면서 로봇이 다양한 환경에서 확보한 데이터를 얼마나 새로운 현장에 재활용할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 뉴빌리티는 배달·순찰 등 상용 서비스에서 축적한 공간지능을 새로운 현장에 적용하는 한편 이를 휴머노이드 로봇으로 확장하며 피지컬 AI 사업 확대에 속도를 내고 있다. 1일 뉴빌리티는 덕수궁과 서울숲 순찰, 충남대학교병원의 건물 간 물류, 일본 도쿄 시부야의 배달 등 서로 다른 환경을 대상으로 자율주행 로봇 서비스를 확대한다고 밝혔다. 문화유산과 공원, 병원, 해외 도심 등 각기 다른 공간에 기존 현장에서 검증한 자율주행과 공간 인지 기술을 적용한다는 전략이다. 이번 뉴빌리티의 서비스 확대는 '공간 로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 기반으로 진행된다. 공간 RFM은 로봇이 공간 구조뿐 아니라 사람·차량·시설물의 움직임, 출입·운영 조건, 수행 임무 등을 하나의 맥락으로 해석해 이동과 서비스 수행 방식을 결정하는 공간지능 모델이다. 현장마다 별도의 개발과 검증을 반복해야 하는 부담을 줄이고 새로운 공간으로 서비스 확장 속도를 높이는 것을 목표로 개발되고 있다. 뉴빌리티는 공간지능의 기반으로 실제 상용 서비스에서 축적한 데이터가 핵심적인 역할을 할 것으로 전망하고 있다. 지난 2023년부터 자율주행 로봇 '뉴비'를 운영해 올해 상반기까지 국내외 150여개 현장에서 14만6721km 이상을 주행한 것으로 집계됐다. 지난해에는 4만4638회의 로봇 서비스를 수행했으며 연간 약 1억4500만건의 시각·공간 인지 데이터를 생성했다. 실제 현장 데이터가 중요한 이유는 도시 환경이 계속 변하기 때문으로 분석된다. 보행자와 차량의 움직임부터 날씨, 시간대, 임시 시설물까지 주행 조건이 달라지는 만큼 통제된 환경에서 개발한 기술만으로는 대응에 한계가 있는 것으로 꼽힌다. 여러 현장에서 축적한 데이터를 새로운 공간에 적용할 수 있다면 로봇 서비스 구축에 필요한 시간과 비용을 낮출 수 있다는 것이 뉴빌리티의 구상이다. 새롭게 적용하는 현장도 각각 다른 과제를 갖고 있다. 덕수궁에서는 주·야간 순찰과 화재·쓰러짐 등 이상 상황 감지를 지원하고, 서울숲에서는 높은 보행 밀도와 날씨·시간대 변화에 대응하는 순찰 서비스를 제공할 예정이다. 충남대학교병원에서는 본관과 약 400m 떨어진 의료재활센터 사이의 실내외 양방향 물류 이송에 로봇을 투입한다. 해외에서는 일본 도쿄 시부야구 사사즈카 지역에서 현지 배달 플랫폼 데마에칸과 자율주행 로봇 배달을 실증하고 있다. 국내에서 축적한 보행자 대응과 경로 판단, 배달 운영 경험을 일본의 교통체계와 서비스 환경에 맞게 적용하는 방식이다. 이 같은 확장은 단순히 로봇의 활용처를 늘리는 것을 넘어 배달·순찰·물류 등 다양한 현장에서 데이터를 확보하고 이를 다시 공간지능 모델에 반영하는 순환 구조를 구축하려는 전략으로 풀이된다. 피지컬 AI 시장에서도 하드웨어 성능뿐 아니라 데이터와 소프트웨어, 현장 운영 경험을 결합하는 역량이 경쟁 요소로 부상하고 있다는 분석이다. 뉴빌리티는 현재 개발 중인 공간지능을 하이브리드 휴머노이드 '빌리'로 확장한다는 계획이다. 빌리는 실내외 이동뿐 아니라 제조·운송·조작 등 산업 현장에서 요구되는 작업까지 하나의 임무로 연속 수행하는 것을 목표로 설계되고 있다. 뉴빌리티는 이번달 말 '빌리: 더 퍼스트룩' 행사를 통해 빌리의 실물과 주요 기술, 산업 현장 적용 전략을 공개할 예정이다. 강기혁 뉴빌리티 대표는 "도시는 기술의 마지막 시험장이 아니라 로봇 지능이 시작되는 곳"이라며 "뉴빌리티는 예측하기 어려운 도시에서 운영 경험을 축적하고, 기존 현장에서 해결한 문제를 다음 현장의 지능으로 전환해왔다"며 "곧 공개될 빌리를 통해 실내외 이동과 현장 작업을 하나의 임무로 연결하고, 공간 RFM의 적용 범위를 더 넓은 산업 현장으로 넓혀가겠다"고 말했다.2026-09-01 17:00:52
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![[2027년 예산안] 5년간 R&D 200조 투입…AI 3강·기술 자립 승부수 띄운 정부](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901141845806953.jpg)
5년간 R&D 200조 투입…'AI 3강·기술 자립' 승부수 띄운 정부 [경제일보] 정부가 향후 5년간 국가 연구개발(R&D)에 200조원 이상을 투입해 인공지능(AI)과 반도체를 중심으로 기술 주도 성장에 나선다. 단순히 연구비를 늘리는 데 그치지 않고 AI·로봇·양자·바이오·우주 등 국가 경쟁력을 좌우할 분야를 선별해 집중 투자하고, 연구성과를 산업과 시장으로 연결하는 데 방점을 찍었다. 과학기술정보통신부는 국가과학기술자문회의 심의를 거쳐 ‘제2차 국가연구개발 중장기 투자전략(2026~2030)’을 확정했다고 1일 밝혔다. 이 전략은 과학기술기본법에 따른 5년 단위 법정계획으로, 향후 정부 R&D의 투자 방향과 예산 배분·조정을 결정하는 상위 지침 역할을 한다. 가장 큰 목표는 AI다. 정부는 2030년까지 AI 경쟁력을 세계 5위권에서 3위로 끌어올리고 피지컬 AI 분야에서는 글로벌 1강을 달성한다는 목표를 세웠다. AI 모델 자체뿐 아니라 AI 데이터센터와 로봇을 하나의 생태계로 묶어 산업 전반의 AI 전환을 가속한다는 구상이다. 반도체도 기술 자립에 초점을 맞춘다. 차세대 HBM과 극미세·적층형 반도체, 국산 AI 모델에 특화된 반도체 개발을 추진하고 AI 반도체부터 서비스까지 이어지는 풀스택 생태계를 구축한다. 특히 반도체 소재·부품·장비 자립화율을 현재 30% 수준에서 2030년 50%까지 높인다. 로봇 핵심부품 국산화율도 41%에서 80%로 끌어올릴 계획이다. ◆ ‘AI 이후’를 겨냥한 7대 SEED AI만 바라보지 않는 것도 이번 전략의 특징이다. 정부는 차세대 성장동력이 될 7대 SEED 프로젝트를 통해 첨단바이오, 양자, 우주, 미래에너지 등 기술 선점에 나선다. 바이오 분야에서는 AI와 바이오파운드리를 결합해 2030년까지 글로벌 블록버스터 신약 3개 창출을 목표로 한다. 양자 분야에서는 국산 풀스택 양자컴퓨터 완제품 2종을 확보하고 100㎞급 양자 네트워크 실증을 추진한다. 우주 분야에서는 2030년 민간 주도의 달 착륙에 도전한다. 미래에너지에서는 SMR과 핵융합, 차세대 태양전지 등의 기술개발이 추진된다. 국방 분야에는 AI 기반 지휘·의사결정 체계를 구축해 이른바 ‘K-팔란티어’ 생태계를 키운다. 국방과학기술 경쟁력을 현재 8위에서 7위로 끌어올리는 것도 목표에 포함됐다. 연구 생태계 개편도 병행한다. 정부출연연구기관의 세계 100대 연구기관을 현재 2곳에서 5곳으로 늘리고, 기초연구 투자를 정부 R&D의 10% 수준으로 정착시킨다. 신진연구자의 기초연구 수혜율은 70%까지 높이고 지역 자율형 R&D 비중도 전체 R&D의 15%까지 확대한다. 공공기술을 사업화해 K-유니콘 50개를 육성하는 방안도 추진한다. 이번 전략의 성패는 결국 ‘얼마를 쓰느냐’보다 ‘무엇을 만들어내느냐’에 달렸다. AI 3강이나 반도체 자립화율 같은 목표는 명확하지만 기술개발은 실패 가능성과 시간이 함께 따르는 영역이다. 특히 정부 주도 R&D가 실제 기업 투자와 연결되지 않으면 막대한 연구비가 논문과 특허에 머물 가능성도 있다. 한편 과기정통부는 분야별 목표와 성과지표를 함께 제시하고 매년 투자 방향과 예산 배분에 반영할 계획이다. 박인규 과기정통부 과학기술혁신본부장은 “지난 1년이 흔들렸던 연구 생태계를 복원하는 시간이었다면 앞으로 4년은 그 위에서 ‘진짜 성장’의 결과를 만들어내야 하는 시간”이라고 밝혔다.2026-09-01 14:24:19
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![[2027년 예산안] 820.9조 슈퍼예산 국회로…성장 투자냐, 재정 재량 확대냐](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901140507719105.png)
820.9조 '슈퍼예산' 국회로…성장 투자냐, 재정 재량 확대냐 [경제일보] 정부가 820조9000억원 규모의 2027년도 예산안을 편성하면서 국회 심사의 막이 오른다. 올해 본예산보다 93조원, 12.8% 늘어난 사상 최대 규모다. 총지출이 800조원을 넘어선 것은 이번이 처음이다. 반도체 호황으로 총수입이 200조원 넘게 늘어나는 특수한 세수 여건을 바탕으로 인공지능(AI), 반도체, 미래산업, 청년, 지방, 민생 분야에 대규모 재정을 투입하겠다는 게 정부 구상이다. 관전 포인트는 분명하다. 정부는 이번 예산안을 잠재성장률 반등과 양극화 완화를 위한 ‘성장 투자 예산’으로 규정하고 있다. 반면 국회 심사 과정에서는 162조원 규모 미래대응기금의 운용 방식, 100조원대 지출 구조조정의 타당성, 지방교육재정교부금과 교부세 개편의 파장, 2030년 총지출 1000조원 시대의 재정 지속 가능성이 쟁점으로 떠오를 전망이다. 정부는 1일 청와대에서 이재명 대통령 주재로 국무회의를 열고 ‘2027년 예산안’과 ‘2026~2030년 국가재정운용계획’을 심의·의결했다. 내년도 총수입은 880조8000억원으로 올해보다 205조6000억원, 30.4% 증가할 것으로 전망했다. 국세수입은 584조4000억원으로 49.8% 늘어날 것으로 봤다. 법인세와 소득세 증가, 반도체 호황에 따른 세입 개선이 수입 확대의 핵심 배경이다. 수입 증가 폭이 지출 증가 폭을 웃돌면서 재정지표는 일시적으로 개선될 전망이다. 정부는 국내총생산(GDP) 대비 관리재정수지 적자 비율이 올해 본예산 기준 3.9%에서 내년 0.1%로 낮아지고, 국가채무비율도 51.6%에서 48.3%로 떨어질 것으로 내다봤다. 다만 확장 재정 기조가 이어지면서 2030년 총지출은 1005조2000억원까지 늘어날 것으로 전망됐다. ◆첫 쟁점은 162조 미래대응기금 가장 큰 쟁점은 미래대응기금이다. 정부는 최근 10년 내국세 증가 추세선을 웃도는 추가세수를 기금에 적립해 경기 변동과 세수 급감에 대비하는 ‘재정 댐’으로 활용하기로 했다. 내년 추가세수 162조3000억원을 기금에 적립하고, 이 가운데 45조4000억원은 청년, 성장동력, 지방, 교육·인재 등 4대 분야에 투입한다. 또 12조5000억원은 국채 신규 발행 물량을 줄이는 데 활용하고, 104조4000억원은 여유자금으로 비축한다. 정부는 세수가 급격히 줄거나 경기 대응이 필요할 때 추가경정예산 편성 없이 기금 변경으로 신속하게 대응할 수 있다고 설명한다. 하지만 국회 심사에서는 기금 운용의 투명성과 국회 통제 문제가 쟁점이 될 가능성이 크다. 기금은 일반 예산보다 행정부 재량이 크다. 정부가 미래대응기금의 주요 항목 지출 금액을 일정 범위 안에서 대통령령으로 변경할 수 있도록 국가재정법 개정을 추진하는 점도 논란거리다. 야당과 재정 전문가들 사이에서는 “세수 호황기에 여윳돈이 생기면 우선 국가채무를 줄여야 한다”는 주장도 나올 수 있다. ◆AI·반도체에 21조원…미래산업 투자 확대 정부는 잠재성장률 반등을 위해 3대 메가프로젝트와 AI 분야에 21조3000억원을 배정했다. 올해 10조8000억원보다 97.2% 늘어난 규모다. 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터 등 국가 전략 프로젝트를 집중 지원해 한국 경제의 차세대 성장축을 만들겠다는 구상이다. 반도체 분야에서는 2조6000억원 규모의 ‘반도체산업 경쟁력 강화 특별회계’를 신설한다. 용인·평택 반도체 생산기지 조기 가동을 위한 기반시설 투자에 1000억원을 배정하고, 서남권 반도체 클러스터의 신속한 착공을 위해 1조5000억원을 지원한다. 반도체 산업단지 전력 공급을 위한 지중 송전망과 고압 변전소 등 전력 인프라에도 881억원을 투입한다. 서남권·충청권 산업단지 용수 공급과 수자원시설 확충에는 1277억원이 배정됐다. AI 분야에는 4조7000억원을 투입한다. 정부는 그래픽처리장치(GPU) 1만 장과 데이터, 인재를 집중 지원해 독자 AI 모델 고도화에 나선다. 이를 기반으로 ‘모두의 AI’를 개발해 대국민 서비스에 활용한다는 방침이다. 미래 성장엔진 확충 예산은 올해 51조2000억원에서 내년 62조8000억원으로 늘어난다. 정부는 우주항공, 바이오, 모빌리티, 원자력, 방산 등 10대 전략기술 분야에 15조원을 투입하고, 소형모듈원자로(SMR), 핵융합, 양자, 우주항공, 첨단바이오 등 미래선도기술 분야 연구 기반도 강화한다. 재생에너지 보급 예산은 9000억원에서 1조8000억원으로 두 배 늘어난다. ◆청년·지방 예산 급증…양극화 대응 전면에 청년 지원 예산은 올해 28조2000억원에서 내년 43조3000억원으로 53.5% 확대된다. 교육, 일자리, 자산, 주거, 혼인·출산·양육, 생활·문화 등 성장단계별 종합 지원에 나서겠다는 방침이다. 정부는 첨단산업 인재양성 부트캠프를 두 배로 늘리고, 대학생 6만 명에게 졸업 전 현장 경험을 제공하는 인턴학기제를 추진한다. K-뉴딜아카데미 등 첨단 분야 직업훈련도 확대한다. 창업안심보험을 신설해 취업 초기 청년에게 보험료의 최대 80%를 지원하는 방안도 포함됐다. 자산 형성 지원도 강화된다. 출생부터 18세까지 연 최대 120만원을 지원하는 ‘우리아이자립펀드’를 신설하고, 청년미래적금은 소득요건을 없애 모든 청년이 가입할 수 있도록 개편한다. 주거 분야에서는 청년 공공임대주택 10만6000호를 공급하고, 비아파트 구매 시 월세 수준으로 내 집 마련이 가능한 청년미래보금자리론을 도입한다. 혼인지원금, 출산지원금, 아동기본수당을 묶은 저출생 대응 3종 패키지도 신설한다. 지역균형발전 예산도 대폭 늘어난다. 국토 대전환과 지방주도 성장 예산은 올해 16조1000억원에서 내년 33조원으로 확대된다. 정부는 5극3특 성장엔진특별보조금을 신설해 앵커기업이 지방에 대규모 투자를 할 경우 설비투자액의 최대 50%를 지원할 계획이다. 지방 의료공백 해소를 위한 지역 필수의료 지원 예산은 8000억원에서 1조3000억원으로 늘어난다. 2027년 신입생부터 지방 국립대에 전액 장학금을 지원하는 방안도 포함됐다. 소상공인과 취약계층 민생 안정 예산은 10조원에서 15조4000억원으로 늘고, 코로나 피해 소상공인의 장기연체 채무 특별조정에는 7000억원이 투입된다. ◆지출 구조조정 107조…교부금 개편 충돌 가능성 정부는 대규모 확장 재정과 함께 107조6000억원 규모의 지출 구조조정도 병행한다. 소규모·관행적 사업과 불요불급한 경상비, 저성과·유사·중복 사업을 줄여 38조6000억원을 절감하고, 의무지출 조정으로 69조원을 줄인다는 계획이다. 국회 심사에서 특히 논란이 예상되는 부분은 지방교육재정교부금과 교부세 개편이다. 정부는 지방교육재정교부금의 내국세 연동제 폐지로 32조5000억원을 줄이고, 교부세 산정 방식 개편으로 30조5000억원을 절감한다는 방침이다. 저출생으로 학령인구가 줄어드는 만큼 교육재정 구조를 조정해야 한다는 게 정부 논리다. 그러나 교육계와 지방자치단체에서는 반발이 나올 수 있다. 지방교육재정교부금은 지역 교육재정의 핵심 재원이고, 교부세는 지방정부의 재정 운영과 직결된다. 정부가 지방 투자 예산을 대폭 늘리면서도 기존 지방·교육 재정 배분 방식을 바꾸겠다고 한 만큼, 국회에서는 재원 배분의 형평성과 지역별 영향이 주요 쟁점이 될 전망이다. ◆국회 심사 본격화…12월 2일 법정 시한 정부는 내년도 예산안을 회계연도 개시 120일 전인 9월 3일까지 국회에 제출한다. 국회는 상임위원회 예비심사와 예산결산특별위원회 종합심사, 본회의 심의·의결을 거쳐 예산안을 확정한다. 국회가 예산안을 의결해야 하는 법정 시한은 회계연도 개시 30일 전인 12월 2일이다. 이번 예산안은 반도체 호황이라는 특수한 세수 여건을 바탕으로 성장과 분배, 미래 투자와 재정 안정성을 동시에 추진하겠다는 성격이 강하다. 정부는 적극 재정을 통해 잠재성장률을 끌어올리고 양극화를 완화하겠다는 입장이다. 박홍근 기획예산처 장관은 “내년도 적극적인 재정 투자를 통해 V자형 경제 회복을 보다 공고히 견인하고, 성장주도형 재정 선순환 체계를 구축하는 것이 목표”라고 설명했다. 반면 국회에서는 ‘슈퍼예산’의 방향과 재정 운용 방식에 대한 검증이 불가피하다. 820조9000억원이라는 지출 규모 자체보다 중요한 것은 돈이 어디에, 얼마나 효율적으로 쓰이느냐다. AI·반도체·청년·지방 투자처럼 미래 성장과 사회 구조 개선에 필요한 예산은 힘을 받을 수 있지만, 미래대응기금의 행정부 재량 확대와 지방교육재정·교부세 개편은 치열한 공방의 대상이 될 가능성이 크다. 결국 2027년도 예산안 심사는 정부가 내세운 ‘성장 투자’ 논리가 국회에서 얼마나 설득력을 얻느냐의 시험대가 될 전망이다. 반도체 호황이 만들어낸 일시적 세수 여력을 미래 성장의 마중물로 쓸 것인지, 재정 건전성과 국회 통제를 우선해야 하는지를 둘러싼 논쟁이 정기국회의 핵심 쟁점으로 떠오르고 있다.2026-09-01 14:07:16
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![[2027년 예산안] AI 3대 강국 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901140309962105.jpg)
'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다 [경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.2026-09-01 14:05:01
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![[2027년 예산안] 국토부 내년 예산 역대 최대 69조 편성…주택·미래 모빌리티에 집중](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/01/20260901134412716656.png)
국토부 내년 예산 '역대 최대' 69조 편성…주택·미래 모빌리티에 집중 [경제일보] 국토교통부가 내년 주택 공급 확대와 미래 모빌리티 육성에 역점을 두고 역대 최대인 69조원 규모의 예산을 편성했다. 공공분양·임대 등 공적주택 예산을 30조원으로 늘려 공급 물량을 확대하고 역세권·중형 평형을 중심으로 장기간 거주할 수 있는 ‘보편형 공공임대주택’에도 6조2000억원을 새로 투입한다. 1일 관계부처에 따르면 국토부는 2027년도 예산안을 올해 본예산 62조8000억원보다 6조2000억원(9.9%) 늘어난 69조원으로 편성했다. 사회복지 분야 예산은 41조7000억원에서 47조9000억원으로 14.9% 증가했고 SOC 예산은 21조1000억원으로 올해와 같은 수준을 유지했다. 예산 확대의 중심에는 주택 공급이 있다. 주택 공급 관련 예산은 올해 21조2000억원에서 내년 30조원으로 41.5% 늘어났다. 2030년까지 공적주택 110만가구 이상을 공급한다는 계획에 따라 올해보다 12%가량 늘어난 21만8000가구를 공급한다는 방침이다. 새로 도입하는 ‘보편형 임대주택’에는 6조2000억원을 투입한다. 역세권과 중형 평형 등 입주 수요가 높은 조건을 반영한 임대주택을 공급하고 전체 물량 3만3000가구 가운데 절반 이상은 청년에게 배정할 계획이다. 청년 월세 지원 예산도 올해 1300억원에서 2319억원으로 확대한다. 공급계획을 실제 착공으로 연결하기 위한 금융수단도 새로 도입한다. PF 대출을 받은 주거시설이 공사를 앞당길 경우 이자 부담을 덜어주는 이차보전 사업에 1696억원을 배정했다. 사업 초기 공공이 자금을 투입하는 주택사업장 전용 ‘PF 앵커리츠’에는 1000억원을 넣는다. 미래 모빌리티 분야에서는 자율주행 투자가 크게 늘어난다. 자율주행 관련 예산은 올해 731억원에서 8801억원으로 12배가량 늘어난다. 광주를 포함한 5~6개 실증도시에서 운행하는 자율주행 차량도 200대에서 3000대로 확대하고 무인형 수요응답형교통체계(DRT)는 전국 50곳에 지원한다. 2028년 상용화를 목표로 추진하는 도심항공교통(K-UAM)에는 419억원을 배정했다. 건설 현장에 AI 기술을 적용·검증하는 ‘피지컬 AI’ 사업에는 585억원이 처음 편성됐다. 국토위성 3·4호 개발에도 167억원을 투입한다. SOC 전체 규모를 늘리지 않는 대신 진행 중인 주요 철도·공항 사업에는 예산을 이어간다. GTX-B에는 3662억원, C노선에는 716억원이 배정됐다. 강릉~제진 철도에는 4450억원, 월곶~판교 복선전철에는 2150억원이 투입된다. 가덕도신공항에는 4311억원, 새만금신공항에는 1200억원을 편성했다. 안전 분야에서는 필로티 구조 공동주택 5000동의 화재안전 개선에 50억원을 새로 투입한다. 공장·창고 화재 안전실태 조사에는 314억원을 편성했다. 전기차 사용 후 배터리 성능평가 인프라 구축에도 158억원을 새로 배정했다. 이용금액의 일부를 환급하는 ‘모두의카드’ 예산은 올해 5580억원에서 내년 8652억원으로 늘린다. 국토부는 청소년 유형을 새로 도입하고 시차출퇴근 인센티브를 이어가면서 약 955만명의 가입자를 지원한다는 방침이다. 건설현장 불법행위 대응을 위해 신고포상금 예산은 올해 1000만원에서 내년 41억원으로 확대됐다. 해외건설 분야에서는 정부 재정 1조원을 바탕으로 총 3조원 규모의 신전략펀드를 조성해 단순 도급·시공에서 투자개발형 사업으로 수주 구조를 넓힌다는 계획이다.2026-09-01 13:45:00
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하정우, 국가AI전략위 '실행 사령탑' 취임…"AI 3대 강국 역량 총결집" [경제일보] 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장이 31일 취임하면서 정부의 인공지능(AI) 정책 컨트롤타워가 전략 수립을 넘어 실행력을 높이는 단계로 전환될 전망이다. 하 부위원장은 국가AI전략위의 역할을 부처와 민간을 연결해 실제 성과를 만드는 구심점으로 규정하고 AI 3대 강국 도약을 위한 국가 역량 총결집을 선언했다. 하 부위원장은 이날 취임사에서 “국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다”고 밝혔다. 이어 “필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다”고 강조했다. 이번 인사는 지난 5월부터 공석이었던 상근부위원장 자리를 약 석 달 만에 채웠다는 점에서도 의미가 있다. 국가AI전략위가 중장기 AI 전략을 담당하고 과학기술정보통신부가 주요 정책을 실행하는 가운데 청와대 AI미래기획수석이 범부처 조정을 맡는 역할 분담이 다시 갖춰지면서 정부의 AI 정책 추진력도 강화될 것으로 보인다. 하 부위원장이 가장 먼저 강조한 과제는 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 연결한 ‘3대 메가프로젝트’다. 그는 세 분야가 따로 움직이는 것이 아니라 AI 생태계 안에서 유기적으로 연결돼야 한다며 범정부 정책 조정과 민관 협력을 강화하겠다고 밝혔다. 특히 피지컬 AI는 제조업과 로봇, 자율주행 등 국내 산업 기반을 활용해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있는 분야로 꼽힌다. 여기에 AI 반도체와 데이터센터를 결합해 AI 모델 개발부터 실제 산업 적용까지 이어지는 생태계를 만드는 것이 정부 전략의 핵심이다. ‘모두의 AI’도 주요 과제로 제시했다. 산업과 연구 분야뿐 아니라 교육·의료·행정 등 국민 생활 전반으로 AI 전환을 확대하고, 세대·지역·계층에 따른 AI 격차도 줄이겠다는 구상이다. 하 부위원장은 “AI는 소수 기업이나 특정 계층만을 위한 기술이 아니라 모든 국민의 기회를 넓히고 삶의 질을 높이는 기술이 돼야 한다”고 말했다. 정책의 실효성을 높이기 위한 성과 관리도 강화한다. 하 부위원장은 ‘대한민국 인공지능 행동계획’과 3대 메가프로젝트가 실제 투자와 산업 성장으로 연결되는지 추진 상황을 직접 점검하겠다고 밝혔다. “좋은 전략은 시작에 불과하며 중요한 것은 실행과 성과”라는 게 그의 설명이다. 국제 협력 확대도 추진한다. 국내 AI 기술과 산업 경쟁력을 기반으로 글로벌 AI 협력 플랫폼을 구축하고 해외 시장과의 연계를 강화할 계획이다. 국내 기업이 기술을 개발하는 데 그치지 않고 글로벌 공급망과 시장에서 영향력을 확보하도록 정책 지원을 확대하겠다는 의미다. 한편 하 부위원장 체제에서 국가AI전략위의 가장 큰 시험대는 정부가 내놓은 AI 전략을 실제 투자·산업 성과로 얼마나 빠르게 전환하느냐가 될 전망이다. 대규모 예산이 투입되는 독자 AI 모델과 AI 컴퓨팅 인프라, 피지컬 AI 등 사업의 성과를 관리하는 동시에 부처 간 이해관계를 조정해야 한다. 하 부위원장은 “대한민국이 AI 3대 강국, 대체불가 글로벌 AI 핵심 공급망 국가로 도약할 수 있도록 국가적 역량을 총결집하겠다”며 “국민이 체감하는 AI 강국을 만드는 데 모든 역할을 다하겠다”고 밝혔다.2026-08-31 17:35:29
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류재철 LG전자 사장 "미래 바꾸는 건 인재"…피지컬 AI R&D 인력 확보전 [경제일보] LG전자가 로보틱스와 인공지능(AI), 모빌리티 등 피지컬 AI 기반 미래사업을 이끌 연구개발(R&D) 인재 확보에 속도를 낸다. 류재철 최고경영자(CEO·사장)가 직접 북미 인재들과 만나 성장사업의 방향을 공유하는 등 글로벌 기술 인력 확보에 나섰다. 31일 LG전자에 따르면 류재철 최고경영자(CEO·사장)는 지난 29일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘북미 테크 콘퍼런스’에서 R&D 인재들을 만나 LG전자의 미래사업 전략과 기술 경쟁력을 소개했다. 이번 북미 테크 콘퍼런스에는 스탠퍼드대, 하버드대, 매사추세츠공대(MIT), 버클리 캘리포니아대(UC Berkeley) 등 주요 대학과 연구기관의 박사·연구원, 현지 빅테크와 스타트업의 R&D 경력자 등 100여명이 참석했다. 류 CEO는 기계공학을 전공한 뒤 엔지니어로 입사해 사업부장과 사업본부장을 거쳐 CEO에 오른 자신의 경력을 소개하며 기술 전문성을 갖춘 인재가 회사의 핵심 리더로 성장할 수 있다는 점을 강조했다. LG전자가 인재 확보에 집중하는 배경에는 피지컬 AI를 중심으로 미래사업의 기술 경쟁력을 강화하려는 전략이 있다. 기존 생활가전과 올레드 TV, 텔레매틱스 등 주력 사업의 경쟁력을 유지하는 동시에 상업공간용 공조(HVAC), 로보틱스, 모빌리티 등으로 성장축을 넓히고 있다. 로보틱스 분야에서는 로봇 플랫폼과 로봇 지능, 데이터를 결합한 기술 역량을 강화한다. AI 데이터센터 냉각 솔루션과 AIDV·SDV 기반 차량용 지능 플랫폼 구축도 추진하고 있다. 각 사업에서 AI와 소프트웨어, 데이터 기술의 중요성이 커지면서 고급 R&D 인력 확보가 사업 경쟁력과 직결되는 구조다. 류 CEO는 “미래를 바꾸는 것은 인재”라며 “LG전자는 더 큰 도전을 두려워하지 않는 인재들과 함께 세상에 의미 있는 변화를 만들어 나갈 것”이라고 했다. LG전자는 북미 주요 대학을 직접 찾아가는 채용 활동을 확대한다. 다음 달 9일부터 MIT, 카네기멜런대, 미시간대, 퍼듀대, 일리노이대 어버너-샴페인캠퍼스, 위스콘신대 매디슨 등에서 채용설명회를 열고 우수 R&D 인재 확보에 나선다. 국내에서도 로봇, 생산기술, 전기·전자 분야를 중심으로 하반기 신입사원 채용을 진행하고 있다.2026-08-31 11:19:40
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NC AI, 사우디서 '피지컬 AI' 승부…K-AI 중동 공략 본격화 [경제일보] NC AI가 사우디아라비아를 발판으로 피지컬 AI의 중동 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 소개하는 수준을 넘어 국산 AI 반도체부터 클라우드·인프라, AI 모델과 애플리케이션까지 연결한 한국형 ‘풀스택 AI’를 현지 산업에 적용하는 데 초점을 맞춘다. NC AI는 31일부터 9월 3일까지 사우디아라비아 리야드에서 열리는 글로벌 기술 전시회 ‘LEAP 2026’에 참가해 한국 풀스택 AI 컨소시엄 공동관을 운영한다고 밝혔다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 주도로 마련된 공동관에는 메가존클라우드, 업스테이지, 퓨리오사AI, 유라클 등이 참여한다. NC AI는 이번 전시에서 산업특화 AI ‘배키(VAETKI)’를 중심으로 피지컬 AI 기술을 선보인다. 가상 공간을 구현하는 디지털트윈, 현실 세계를 이해하는 월드모델, 물리적 행동을 제어하는 로봇 파운데이션 모델을 하나의 체계로 연결하는 방식이다. 물류센터와 도시 환경을 구현한 디지털트윈을 통해 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줄 계획이다. 특히 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’와 ‘배키 트윈’을 활용한 시연도 진행한다. 물류센터 운영 상황과 도시 건축물을 3D 환경으로 구현하고, LEAP 전시장과 공동관까지 가상 공간으로 재현해 디지털트윈 구축 기술을 소개한다. NC AI는 텍스트와 이미지로 3D 자산을 생성할 수 있는 기술을 통해 디지털트윈 제작에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다고 설명한다. 이번 행사가 주목받는 이유는 사우디가 AI를 국가 산업전환의 핵심 분야로 육성하고 있기 때문이다. 사우디는 정부와 국부펀드(PIF), 아람코 등을 중심으로 AI 반도체와 데이터센터, AI 모델 및 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다. LEAP에도 구글클라우드·AWS·엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크와 중국 기업들이 대거 참여해 현지 AI 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 한국 기업들은 이미 현지 실증에도 들어갔다. 메가존클라우드는 지난 5월 퓨리오사AI·NC AI·업스테이지·유라클과 컨소시엄을 구성해 아람코 디지털을 대상으로 국산 AI 반도체 기반 서버형 AI 인프라 실증 사업을 추진한다고 밝혔다. NC AI는 이 사업에서 AI 기반 3D 렌더링과 디지털트윈 서비스를 맡는다. 따라서 이번 LEAP 참가가 단순 전시회 마케팅에 그치지 않고 기존 실증 사업을 실제 계약과 현지 레퍼런스로 확대하는 계기가 될지가 관건이다. 특히 사우디가 제조·에너지·도시개발·국방 등 산업 전반에서 AI 도입을 추진하고 있는 만큼 현실 세계의 설비와 공간을 이해하고 제어하는 피지컬 AI는 국내 기업이 차별화할 수 있는 분야로 꼽힌다. 다만 중동 시장을 선점하려면 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 데이터와 산업 환경에 맞춰 모델을 재학습하고, 보안·데이터 주권을 충족하면서 실제 프로젝트의 투자비와 운영비까지 낮출 수 있는지가 중요하다. 사우디 시장에서 글로벌 빅테크와 중국 기업까지 경쟁하는 만큼 한국 기업 간 기술 결합을 넘어 현지 기업과의 장기적인 파트너십을 확보해야 한다는 과제도 남는다. NC AI 이연수 대표는 “최고 수준의 한국형 풀스택 AI 역량을 글로벌 시장에 널리 알리고 현지 파트너들과 긴밀히 소통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하겠다”고 말했다.2026-08-31 09:01:07
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KT, 서울대·KAIST와 AI 연구 결실…사업화로 경쟁력 키운다 [경제일보] KT가 서울대학교와 한국과학기술원(KAIST)과 진행한 인공지능(AI) 공동연구를 마무리하고 연구 성과의 사업화에 속도를 낸다. 단순 기술 교류를 넘어 대학의 연구 역량과 KT의 데이터·AI 모델·서비스 역량을 결합해 실제 사업에 적용할 수 있는 기술을 확보하는 것이 목표다. KT는 30일 서울 서초구 KT우면연구센터에서 서울대·KAIST 연구진과 ‘산학 공동연구 최종 성과 워크숍’을 열었다고 밝혔다. 이날 워크숍에는 3개 기관 연구진 50여명이 참석해 지난 1년간 수행한 연구 결과를 공유하고 후속 연구 및 사업 활용 방안을 논의했다. 이번 협력은 지난해 9월 시작됐다. KT는 당시 산학 협력을 장기 연구에 그치지 않고 실제 AICT 사업과 연결하기 위해 서울대·KAIST와 공동 연구를 추진했다. 자율형 에이전트, Responsible AI, 피지컬 AI, 인간 피드백 기반 강화학습, 추론 효율화 등을 핵심 연구 분야로 설정했다. KT는 연구에 필요한 GPU와 AI 모델, 데이터를 제공하고 대학의 전문 연구역량을 접목하는 Open R&D 방식으로 협력을 진행했다. 서울대와는 자율형 에이전트가 상황과 맥락을 이해하고 판단할 수 있도록 하는 기술을 집중 연구했다. 추론형 AI의 평가 기준과 신뢰성 개선, 한국적 데이터셋 확보, 사용자 행동 예측 모델, 사용자 피드백을 활용한 강화학습 프레임워크 등이 주요 과제다. KAIST와는 대규모언어모델(LLM)의 프롬프트 압축 및 최적화 기술을 연구했다. AI가 처리해야 하는 입력을 효율적으로 줄여 모델의 추론 부담을 낮추고, 에이전트 서비스의 응답 효율을 높이는 기반 기술을 확보하는 데 초점을 맞췄다. KT가 특히 주목하는 부분은 연구 결과의 ‘내재화’다. 확보한 기술을 논문이나 연구 성과로 끝내지 않고 모델·플랫폼·서비스 경쟁력으로 연결한다는 구상이다. KT는 최근 공동연구 성과를 자사 파운데이션 모델 ‘믿:음 K’와 자율형 에이전트 관련 서비스 등에 활용하는 방향을 추진해왔다. 후속 연구 범위도 넓힌다. KT는 기술 수요를 반영한 신규 과제를 발굴해 에이전틱 AI와 피지컬 AI, 토큰 효율화 등을 중심으로 산학 연구를 확대할 계획이다. AI가 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 상황을 판단하고 행동하는 에이전틱 AI가 확산되면서 추론 효율과 신뢰성, 실제 환경에서의 행동 예측 기술이 중요해진 데 따른 행보다. 산학협력 방식 자체도 고도화할 전망이다. KT는 올해 들어 서울대와 KAIST뿐 아니라 고려대 등 주요 대학과 공동연구를 확대하고 있으며, 글로벌 연구기관과의 협력도 병행하고 있다. 연구 기획 단계에서부터 성과 검증과 사업 적용 가능성을 함께 고려해 ‘기술 확보→검증→서비스 적용’으로 이어지는 구조를 정착시키겠다는 전략이다. KT는 이번 연구 성과를 계기로 대학과의 협력을 일회성 프로젝트가 아닌 지속적인 AI 기술 확보 채널로 확대한다는 방침이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 “이번 성과를 기반으로 대학과 함께 성장하는 연구개발 협력 모델을 확대하고 연구 결과가 KT의 AI 경쟁력으로 이어지도록 지속 발전시키겠다”고 말했다. 한편 이번 KT가 산학협력에서 확보한 기술을 실제 서비스에 얼마나 빠르게 적용하느냐가 향후 경쟁력의 핵심 변수가 될 전망이다. 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 시장이 확대되는 가운데 모델 성능뿐 아니라 추론 비용과 토큰 사용량, 신뢰성까지 함께 개선할 수 있는 기술을 확보할 경우 AI 사업의 운영 효율과 서비스 경쟁력을 동시에 높일 수 있다는 평가다.2026-08-30 13:32:19
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SKT는 AI 인프라, 카카오는 AI 플랫폼…'AI 중심'으로 회사 다시 짠다 [경제일보] SK텔레콤과 카카오가 잇달아 인적분할을 결정하고 AI를 기존 사업과 분리된 핵심 성장축으로 세우는 등 인공지능(AI)이 국내 정보통신기술(ICT) 기업의 사업구조를 넘어 지배구조까지 바꾸고 있다. SK텔레콤은 AI 데이터센터(DC)와 해저케이블 등 인프라 사업을 별도 법인으로 떼어내 외부 자본을 유치하고, 카카오는 카카오톡과 AI를 중심으로 한 사업회사와 계열사 관리·미래 투자를 담당하는 회사로 나눈다. 27일 SK텔레콤은 100% 자회사인 SK브로드밴드를 존속회사와 신설회사 'SK호라이즌'으로 인적분할하는 방안을 추진한다고 밝혔다. 앞서 카카오는 지난 21일 이사회를 열고 신설 법인 '카카오AI'와 존속 법인 '카카오X'로의 인적분할을 결의했다고 밝혔다. 두 기업이 선택한 사업의 방향은 다르지만 공통점은 명확하다. AI를 기존 사업에 추가하는 방식에서 벗어나 AI에 맞는 자본조달과 의사결정 구조를 별도로 구축하겠다는 것이다. 막대한 투자가 필요한 AI 인프라와 빠른 서비스 전환이 필요한 AI 플랫폼을 기존 사업과 같은 기준으로 관리하기보다 별도의 성장 엔진으로 키우겠다는 전략이다. SK호라이즌은 기존에 운영 중인 데이터센터 8곳과 건설 중인 울산·구로 AI 데이터센터 등을 포함해 총 318MW 규모의 인프라 운영과 확장을 담당한다. SK텔레콤은 KKR과 IMM인베스트먼트·스톤브릿지 컨소시엄으로부터 신설회사에 약 3조800억원 규모의 외부 투자도 유치한다. SK텔레콤이 AI 데이터센터 사업을 별도 법인으로 떼어낸 것은 AI 인프라 사업의 성격이 기존 통신사업과 크게 달라지고 있기 때문이다. AI 데이터센터는 대규모 전력과 부지, GPU, 네트워크 등에 선제적으로 자본을 투입해야 한다. AI 모델의 성능 경쟁이 심화할수록 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 수요도 커지면서 데이터센터는 단순한 서버 공간을 넘어 AI 산업의 핵심 기반시설로 부상하고 있다. 특히 SK텔레콤은 SK호라이즌을 통해 외부 자본을 적극 활용할 계획이다. 통신사업에서 발생하는 현금흐름만으로 AI 데이터센터를 확장하는 대신 글로벌 재무적 투자자(FI)의 자금을 끌어들여 인프라 확대에 투입하는 구조다. SK텔레콤은 AI DC 사업을 총괄하고 SK호라이즌이 운영과 확장을 담당하는 동시에 SK하이퍼가 기가와트(GW)급 사업 개발을 맡는 방식으로 역할도 나눴다. 기존 SK브로드밴드는 유선·미디어·엔터프라이즈 사업의 AI 전환(AX)에 집중하게 된다. AI 인프라를 별도 성장축으로 떼어내면서 기존 사업의 경쟁력 강화와 AI 인프라 확장을 서로 다른 속도와 방식으로 추진할 수 있게 된 것이다. 카카오도 AI를 중심으로 회사의 구조를 다시 짠다. 카카오AI는 카카오톡과 AI, 광고, 커머스를 담당하고 카카오X는 카카오뱅크·카카오페이·카카오모빌리티·카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사와 미래 투자를 담당한다. 분할비율은 순자산 장부가액 기준 카카오AI 0.36, 카카오X 0.64다. 카카오AI의 핵심은 카카오톡의 AI 전환이다. 카카오는 카카오톡을 단순한 메신저에서 AI 서비스를 이용하는 핵심 인터페이스로 발전시키고 AI와 광고·커머스를 연결해 새로운 수익 모델을 만든다는 구상이다. 반면 카카오X는 기존 계열사 사업을 관리하면서 가상자산, 피지컬 AI, 엔터테인먼트 등 새로운 성장 동력에 투자하는 역할을 맡는다. 기존 통신이나 플랫폼 사업은 이미 구축된 가입자·이용자 기반을 바탕으로 서비스와 매출을 확대하는 방식이었다면 AI는 막대한 선행 투자와 빠른 의사결정이 동시에 요구된다. AI 모델과 서비스는 경쟁사의 기술 발전에 따라 투자 시점과 규모를 신속하게 조정해야 하고, AI 데이터센터는 고객 수요가 발생하기 전에 인프라를 먼저 구축해야 할 것으로 분석된다. 이번 두 기업의 인적 분할은 AI가 더 이상 기존 사업에 붙이는 하나의 신기술이 아니라는 것을 보여주는 것으로 풀이된다. AI가 기업의 투자 규모와 속도, 사업 포트폴리오, 자본조달 방식, 의사결정 체계까지 바꾸면서 기업들은 AI에 맞춰 회사의 골격 자체를 다시 짜기 시작했다. SK텔레콤이 AI 인프라를, 카카오가 AI 플랫폼을 별도 성장축으로 만든 것도 같은 흐름의 서로 다른 모습이다. 앞으로 국내 ICT 기업들의 AI 경쟁력은 누가 더 좋은 AI 모델을 확보하느냐뿐 아니라 AI에 얼마나 많은 자본을 효율적으로 배분하고, 이를 실제 매출과 이익으로 연결할 수 있는지에 따라 갈릴 것으로 보인다. 이번 분할의 성패 역시 'AI 회사'라는 이름이 아니라 분할 이후 실제로 얼마나 큰 AI 사업을 만들어내느냐가 결정하게 될 것으로 전망된다. 정신아 카카오AI 대표 내정자는 "모바일 시대의 카카오는 대화와 연결로 사람들의 일상을 편리하게 만들어왔다"며 "카카오AI는 이번 인적분할을 계기로 자회사 관리라는 비중 있는 역할을 분리하면서 핵심 사업에만 집중할 수 있는 명확한 사업 구조가 갖춰졌다"고 말했다.2026-08-28 17:39:34
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