2026.07.17 금요일
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![[데일리 건설 브리프] IPARK현대산업개발, 광명하안노인종합복지관서 사랑의 김치 나눔 봉사](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/15/20260715162053795593.jpg)
IPARK현대산업개발, 광명하안노인종합복지관서 사랑의 김치 나눔 봉사 [경제일보] IPARK현대산업개발이 초복을 맞이해 경기도 광명시에서 사랑의 김치 나눔 배식 봉사활동을 진행하며 지역사회 나눔 실천에 나섰다고 15일 밝혔다. 광명하안노인종합복지관에서 진행된 이번 봉사활동은 무더운 여름철을 맞아 지역 어르신들의 건강한 식생활을 지원하고 나눔 문화를 확산하기 위해 마련됐다. 광명하안노인종합복지관과 광명시사회복지협의회가 함께해 의미를 더했다. 봉사활동에는 김정은 광명하안노인종합복지관장, 이세열 광명시사회복지협의회 본부장, 신왕섭 IPARK현산업개발 실장을 비롯해 IPARK현산 임직원들이 참석했다. 또 IPARK현산 임직원 약 10명으로 구성된 봉사단은 초복 맞이 김치 나눔 전달식에 이어 복지관을 찾은 어르신들에게 식사를 배식하며 건강한 여름나기를 응원했다. IPARK현대산업개발 관계자는 “지역 어르신들께 따뜻한 식사를 전해드리며 함께 소통할 수 있어 뜻깊은 시간이었다”라며 “지역사회와 지속해서 소통하며 도움이 필요한 이웃을 위한 다양한 사회공헌 활동을 이어가겠다”라고 말했다. SK에코플랜트, ‘2026 테크 오픈 콜라보레이션’ 시상식 개최 SK에코플랜트는 서울 광진구 그랜드 워커힐 서울에서 ‘2026 테크 오픈 콜라보레이션’ 시상식을 개최했다고 15일 밝혔다. 이번 시상식은 AI·반도체 분야 유망 기술을 보유한 스타트업과 기관을 발굴하고 공동연구개발과 사업화 협력을 확대하기 위해 마련됐다. 시상식에는 김영식 SK에코플랜트 사장을 비롯해 공동주최 기관 관계자와 수상기업 대표 등이 참석했다. 이번에 선정된 기술은 총 6건으로 △명지대학교 ‘반도체 난분해성 폐수 처리 효율성 증대 기술’ △서울다이내믹스 ‘건설 현장 자율주행 로봇’ △피카부랩스 ‘사내 자료를 자연어로 검토하는 AI 에이전트’ △리모빌리티 ‘전기차 배터리 화재 진압 솔루션’ △킥스코퍼레이션 ‘지식산업센터 입주율 제고를 위한 이동 데이터 기반 로컬 라이프 플랫폼’ △딥핑소스 ‘AI 데이터 보안을 위한 SEAL 영상 익명화 솔루션’이다. 선정 기업에는 중소벤처기업부 장관 표창, 연구개발특구진흥재단 이사장 표창 등이 수여된다. 이와 함께 SK에코플랜트를 비롯한 참여 주최사들과 공동연구개발을 추진하고 기술 고도화 이후에는 사업화도 모색할 예정이다. 김영식 SK에코플랜트 사장은 “이번 공모전을 통해 발굴한 우수 기술이 실제 사업과 현장에서 가치를 창출할 수 있도록 적극 지원할 것”이라며 “AI∙반도체 분야 다양한 기업들과 오픈이노베이션을 확대해 미래 성장동력을 확보하고 산업 혁신 생태계 조성에 기여하겠다”고 말했다.2026-07-15 16:47:08
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가온전선, SK하이닉스 용인 클러스터 공급…반도체 인프라 확대 [경제일보] 가온전선이 SK하이닉스 용인 반도체 클러스터에 배전 케이블을 공급하며 반도체 전력 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 인공지능(AI) 반도체 확산으로 신규 팹 건설과 생산시설 증설이 이어지는 가운데 국내 공급 실적을 기반으로 글로벌 반도체 전력 인프라 시장까지 사업을 확대하겠다는 전략이다. 가온전선은 최근 SK하이닉스 용인 반도체 클러스터에 수백억원 규모의 배전 케이블을 공급했다고 15일 밝혔다. 이번 공급으로 가온전선은 기존 SK하이닉스 이천·청주 사업장에 이어 용인 반도체 클러스터까지 공급망을 확대하게 됐다. 회사는 이를 발판으로 국내 신규 반도체 생산시설과 기존 공장의 증설·교체 수요를 적극 공략할 계획이다. 하반기에도 추가 공급이 이어질 가능성이 높다. 회사는 수백억원 규모의 추가 공급 방안을 협의 중이며 미국 기업이 추진하는 반도체 생산시설 전력 인프라 프로젝트 참여도 추진하고 있다고 설명했다. 배전 케이블은 반도체 생산라인과 공정 설비에 안정적으로 전력을 공급하는 핵심 전력 기자재다. 반도체 공장은 24시간 대규모 전력을 사용하는 특성상 신규 공장 건설뿐 아니라 생산라인 증설과 노후 설비 교체 과정에서도 지속적인 수요가 발생한다. 업계에서는 AI 반도체 시장 확대와 함께 국내외 반도체 생산시설 투자가 늘어나면서 전력 인프라 시장도 빠르게 성장하고 있다고 보고 있다. 국내에서는 용인 반도체 클러스터를 비롯해 호남권 반도체 산업단지 조성이 추진되고 있으며, 미국에서도 반도체 생산시설 투자가 이어지면서 관련 전력기기 수요가 확대되는 추세다. 가온전선은 국내 배전 케이블 시장에서 축적한 기술력과 공급 경험을 바탕으로 시장 경쟁력을 강화하고 있다. LS전선과의 기술·사업 시너지를 활용해 국내는 물론 해외 반도체 전력 인프라 시장 공략도 본격화한다는 방침이다. 정현 가온전선 대표는 "반도체 생산시설은 하나의 거대한 전력 인프라 현장"이라며 "국내에서 축적한 공급 경험과 기술력을 바탕으로 미국을 비롯한 글로벌 반도체 전력 인프라 시장으로 사업을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-15 14:04:26
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"TSMC만으론 부족"…AI칩 공급망 다변화에 삼성 파운드리 기회 커진다 [경제일보] AI 반도체 공급망이 'TSMC 일극 체제'에서 다변화 국면으로 접어들면서 삼성전자 파운드리 사업에도 반등 기회가 열리고 있다. AI칩 수요 급증과 공급망 안정성 확보를 위해 글로벌 빅테크들이 생산처를 복수의 파운드리로 분산하려는 움직임이 나타나고 있기 때문이다. 14일 반도체 업계에 따르면 삼성전자는 최근 테슬라의 차세대 AI 반도체 ‘AI5’에 대한 테이프아웃을 마치고 시제품 생산과 공정 검증을 준비하고 있다. 테이프아웃은 반도체 설계를 완료한 뒤 최종 설계 데이터를 파운드리에 넘기는 단계로 실제 양산까지는 시험 생산과 수율 안정화, 고객사 승인 절차 등이 남아 있다. 테슬라는 AI5 개발 과정에서 삼성전자와 TSMC 양쪽과 협력하고 있다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)도 지난 4월 AI5 설계를 마쳤다고 밝히며 두 회사에 감사를 표했다. 업계에서는 TSMC와 삼성전자가 각기 다른 공정과 생산 거점에서 AI5를 공급하고, 후속 제품인 AI6는 삼성전자의 미국 텍사스주 테일러 공장이 주력 생산을 맡을 가능성이 큰 것으로 보고 있다. 삼성전자는 지난해 테슬라와 165억 달러, 당시 환율 기준 약 22조7000억원 규모의 반도체 위탁생산 계약을 체결했다. 계약 기간은 2033년 말까지다. 한진만 삼성전자 파운드리사업부장 겸 사장은 지난 3월 정기 주주총회에서 테일러 공장에서 테슬라 차세대 칩의 본격적인 양산을 2027년 하반기 시작할 예정이라고 밝혔다. 이번 협력은 테슬라 한 곳의 수주를 넘어 AI 반도체 고객사들의 생산 전략 변화를 보여주는 사례로 평가된다. 첨단 AI칩은 설계뿐 아니라 안정적인 생산 물량과 첨단 패키징 시설을 확보하는 것이 사업 경쟁력을 좌우한다. 특정 업체에 생산을 몰아줄 경우 공정 차질이나 공급 부족이 발생했을 때 제품 출시 일정 전체가 흔들릴 수 있다. TSMC에 대한 높은 의존도도 고객사들이 공급처 다변화를 검토하는 배경으로 꼽힌다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 1분기 세계 파운드리 시장에서 TSMC의 점유율은 70%를 웃돈 반면 삼성전자는 한 자릿수에 머물렀다. 특히 엔비디아를 비롯한 AI 반도체 기업의 주문이 TSMC의 미세공정과 CoWoS 첨단 패키징에 집중되면서 공급 병목 우려도 이어지고 있다. TSMC는 급증하는 AI 수요에 대응해 생산시설 확충에 나서고 있다. 최근 대만 자이과학단지에 첨단 패키징 공장 두 곳을 추가로 건설하기로 하는 등 CoWoS 생산능력 확대에 속도를 내고 있다. 그럼에도 AI 인프라 투자가 빠르게 늘면서 TSMC 경영진도 회사가 글로벌 공급망의 병목이 되지 않도록 생산능력을 확대하고 있다고 밝힌 바 있다. 이 같은 환경은 삼성전자에는 반격의 기회다. 삼성전자는 테일러 공장에서 2나노급 첨단 공정과 미국 현지 생산을 동시에 제공할 수 있다. 미국 내에서 생산된 첨단 반도체를 원하는 고객사에는 대만 생산을 보완할 수 있는 선택지가 되는 셈이다. 테슬라 물량을 안정적으로 양산하면 테일러 공장의 가동률을 높이는 동시에 2나노 공정의 대형 고객 레퍼런스도 확보할 수 있다. 파운드리 사업은 한 번 검증된 공정을 중심으로 후속 수주가 이어지는 특성이 강한 만큼 AI5와 AI6의 양산 성과가 향후 글로벌 고객 확보에도 영향을 미칠 전망이다. 다만 이를 곧바로 TSMC 독주 체제의 균열로 해석하기는 이르다는 지적도 나온다. TSMC는 미세공정 수율뿐 아니라 설계자산(IP)과 고객 지원, 첨단 패키징을 아우르는 생태계에서 여전히 압도적인 우위를 점하고 있다. 올해에도 3나노와 2나노, CoWoS 수요 증가에 힘입어 사상 최대 수준의 실적을 이어갈 것으로 예상된다. 삼성전자 역시 테슬라와의 계약을 실제 수익성 개선으로 연결하려면 2나노 수율과 양산 안정성을 입증해야 한다. 테이프아웃 이후 고객사가 요구하는 성능과 전력 효율을 충족하지 못하거나 양산 시점이 늦어질 경우 추가 수주 확보에도 제약이 생길 수 있다. 결국 삼성전자 파운드리의 반등 여부는 테슬라 수주 자체보다 이를 안정적인 양산 실적과 후속 고객 확보로 연결할 수 있느냐에 달렸다. AI칩 공급망 다변화라는 시장의 요구가 커진 가운데 테일러 공장의 2나노 양산 성과가 삼성전자의 파운드리 경쟁력을 가늠할 시험대가 될 전망이다.2026-07-14 18:06:04
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![[사설] 800조 수퍼 재정, 미래를 위한 투자인가 미래를 담보 잡는 도박인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/14/20260714122102289150.jpg)
800조 '수퍼 재정', 미래를 위한 투자인가 미래를 담보 잡는 도박인가 [경제일보] 국가 예산은 한 해의 살림살이를 넘어 국가의 철학과 미래를 담는 설계도다. 정부가 내년도 예산을 올해보다 10% 이상 늘어난 800조 원 안팎의 '수퍼 재정'으로 편성하는 방안을 추진하고 있다. 반도체 경기 회복에 따른 세수 증가를 바탕으로 미래대응기금을 신설하고 인공지능(AI), 바이오, 양자기술 등 첨단산업에 대규모 투자를 단행하겠다는 구상이다. 국가 경쟁력을 좌우할 미래 산업에 대한 선제적 투자는 선택이 아니라 필수다. 세계가 기술 패권 경쟁에 사활을 거는 시대에 정부가 마중물 역할을 하겠다는 방향 자체를 반대할 이유는 없다. 그러나 재정은 의지만으로 운용되는 것이 아니라 경제의 흐름과 재정 원칙 속에서 집행되어야 한다. 아무리 좋은 정책도 시기를 놓치면 독이 될 수 있다. 지금 우리 경제는 긴 고물가와 고금리의 터널을 겨우 벗어나 거시경제의 안정을 회복하는 중요한 갈림길에 서 있다. 물가는 아직 완전히 안정되지 않았고, 시중 유동성은 여전히 풍부하다. 수도권 부동산 시장 역시 언제든 다시 과열될 가능성을 안고 있다. 이런 시점에서 정부가 10%를 넘는 초확장 재정을 집행할 경우 물가와 자산 가격을 다시 자극할 가능성을 결코 가볍게 볼 수 없다. 정부의 재정 확대는 한국은행의 통화정책과도 충돌할 수 있다. 한쪽에서는 물가를 잡기 위해 긴축을 유지하는데 다른 한쪽에서는 대규모 재정을 풀면 정책 효과는 반감될 수밖에 없다. 재정과 통화정책은 경제라는 수레의 두 바퀴다. 서로 다른 방향으로 움직인다면 결국 국민 경제가 그 부담을 떠안을 수밖에 없다. 재정학의 가장 기본적인 원칙은 명확하다. 경기가 좋을 때는 재정을 비축하고 국가채무를 줄이며, 어려울 때 과감히 사용하는 것이다. 최근 세수 여건이 개선된 것은 반도체 산업의 호조에 힘입은 측면이 크다. 이를 구조적인 세수 증가로 착각해 지출을 대폭 늘리는 것은 매우 위험한 판단이다. 일시적인 호황을 영구적인 성장으로 오인하는 순간 재정 건전성은 흔들리기 시작한다. 늘어난 세수는 무엇보다 국가채무를 줄이는 데 우선 활용해야 한다. 국가 부채는 미래 세대가 반드시 갚아야 할 부담이다. 지금 곳간이 조금 채워졌다고 해서 소비부터 늘리는 것은 가계든 국가든 바람직한 재정 운용이 아니다. 미래의 경기 침체가 닥쳤을 때 사용할 재정 여력을 미리 소진하는 결과를 낳을 뿐이다. 더 큰 우려는 막대한 예산이 정치적 논리에 휘둘릴 가능성이다. 선거를 앞두고 지역 민원성 사업이나 현금성 지원이 확대된다면 재정은 성장의 마중물이 아니라 포퓰리즘의 연료가 된다. 과거에도 선심성 재정은 단기적인 인기만 남겼을 뿐 국가 경쟁력을 높이지 못했다. 특히 경직성 복지와 현금성 지원은 한 번 시작되면 줄이기 어려워 국가 재정을 장기간 압박하는 구조적 부담으로 남는다. 정부가 신설하려는 미래대응기금은 반드시 국가의 미래 경쟁력을 높이는 분야에 집중되어야 한다. AI와 반도체, 바이오, 양자컴퓨터, 차세대 에너지 등 미래 산업은 물론, 기술 인재 양성과 연구개발 생태계 구축에도 과감히 투자해야 한다. 동시에 사업 선정부터 집행, 성과 평가까지 전 과정을 국민에게 투명하게 공개하고 철저한 사후 검증 시스템을 마련해야 한다. 예산은 규모보다 효율이, 속도보다 성과가 더욱 중요하다. 아울러 저출생과 고령화, 노동시장 구조개혁, 지역 균형발전 등 대한민국의 구조적 문제를 해결하는 데 재정의 우선순위를 두어야 한다. 단순한 경기부양보다 국가 체질을 개선하는 데 쓰이는 예산만이 미래 세대의 부담을 줄이고 지속 가능한 성장을 가능하게 한다. 재정은 화수분이 아니다. 오늘의 인기와 정치적 성과를 위해 미래의 부담을 키우는 재정 운용은 결코 책임 있는 국가의 모습이 아니다. 정부는 800조 원이라는 숫자의 화려함보다 그 예산이 가져올 거시경제적 파급 효과를 더욱 냉정하게 따져야 한다. 재정 건전성을 지키면서 미래 산업에는 과감히 투자하는 균형 감각, 그것이 지금 정부가 보여야 할 진정한 국가 운영의 지혜다. 풍년일수록 흉년을 준비하라는 경제의 기본 원칙을 잊지 않을 때만이 대한민국의 재정은 미래 세대에게 희망이라는 유산으로 남을 것이다.2026-07-14 12:21:47
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![[경제일보] SK텔레콤, SK그룹 15GW AI 데이터센터 총괄…AI 인프라 설계자로 전면에](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/12/20260712143647352660.jpg)
SK텔레콤, SK그룹 15GW AI 데이터센터 총괄…'AI 인프라 설계자'로 전면에 SK텔레콤이 SK그룹의 15GW 규모 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 전략을 주도한다. SK하이닉스의 반도체와 그룹의 에너지·건설 역량을 하나의 AI 인프라로 연결하는 컨트롤타워 역할을 맡으면서 이동통신 중심의 사업 구조를 AI 데이터센터와 클라우드 중심으로 전환하는 데 속도를 내고 있다. SK그룹은 SK텔레콤을 중심으로 2029년까지 국내에 5GW 규모의 AI 데이터센터를 단계적으로 구축하고 수요와 투자 여건에 맞춰 2035년까지 최대 15GW 규모로 확대한다는 청사진을 제시했다. 영남권에 2GW 이상, 서남권에 1GW 규모 거점을 조성하는 방안도 포함됐다. 15GW는 단일 프로젝트가 아니라 중장기 확장 목표다. SK는 전략적 투자자 유치와 고객사의 장기 계약, 프로젝트파이낸싱(PF) 등을 통해 장기적으로 최대 1000조원 규모의 투자 유발 효과를 기대하고 있다. 실제 투자 규모는 고객 수요와 전력 확보, 부지 조성, 사업 추진 속도 등에 따라 달라질 전망이다. ■ AI 인프라 설계·운영 총괄…SKT가 앞에 선 이유 AI 데이터센터는 단순히 GPU 서버를 설치하는 시설이 아니다. 고성능 반도체와 안정적인 전력 공급, 냉각 설비, 초고속 네트워크를 하나의 시스템으로 통합 설계하고 운영하는 인프라 사업이다. SK텔레콤은 가산과 양주, 판교 데이터센터를 운영하며 축적한 경험과 네트워크 기술, 글로벌 고객 영업 역량을 바탕으로 그룹 AI 인프라 전략을 이끈다. 올해 1분기 AI 데이터센터 사업 매출도 가산센터 가동률 상승 등에 힘입어 1314억원을 기록했다. SK텔레콤은 부지 선정부터 전력 수급, 데이터센터 설계·구축·운영, 글로벌 고객 유치까지 사업 전반을 총괄한다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM)를 비롯한 AI 반도체 경쟁력을 제공하고 SK에코플랜트는 설계와 시공을 맡는다. 에너지 계열사는 발전원과 에너지저장장치(ESS), 냉각 솔루션 등 전력 인프라를 지원하는 구조다. 첫 시험대는 울산이다. SK텔레콤은 아마존웹서비스(AWS)와 약 7조원을 투입해 GPU 6만장 규모의 AI 데이터센터를 건설하고 있으며 2027년 하반기 가동을 목표로 하고 있다. 엔비디아와는 차세대 AI 데이터센터인 'AI 팩토리' 구축도 추진 중이다. SK텔레콤의 목표는 데이터센터 공간을 임대하는 코로케이션 사업에 머물지 않는다. 고객이 필요한 만큼 GPU를 사용할 수 있는 GPUaaS(GPU as a Service), AI 클라우드, 기업 맞춤형 AI 데이터센터 구축·운영까지 사업 영역을 넓히고 있다. 가산 데이터센터에서는 GPUaaS를 이미 상용화했다. 이는 정체된 이동통신 시장을 넘어 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략이기도 하다. 데이터센터 기획부터 운영까지 직접 맡게 되면 그룹 계열사의 반도체와 네트워크, 에너지 기술을 하나의 AI 서비스로 묶어 글로벌 빅테크와 기업 고객에게 제공할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터를 그룹 내부 지원시설이 아니라 독립적인 AI 플랫폼 사업으로 육성하겠다는 구상이다. 시장 전망도 우호적이다. 맥킨지는 글로벌 데이터센터 수요가 2030년까지 연평균 19~22% 증가하고 예정된 공급이 모두 이뤄져도 미국에서만 15GW 이상의 공급 부족이 발생할 것으로 전망했다. 국내에서도 AI 데이터센터 특별법을 통한 인허가 절차 간소화와 비수도권 전력계통영향평가 특례 등이 사업 추진 속도를 높일 수 있는 요인으로 꼽힌다. 다만 과제도 적지 않다. 15GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하려면 막대한 전력과 자본이 필요하다. 결국 사업의 성패는 2029년까지 추진하는 5GW 사업에서 안정적인 전력과 부지, 장기 계약 고객을 얼마나 확보하느냐에 달려 있다. AI 데이터센터는 새로운 수익원을 넘어 SK그룹의 미래 성장축으로 자리 잡을 가능성이 크다. 이동통신 기업에서 아시아 AI 인프라 운영사로의 전환이 현실화될 수 있을지 주목된다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-14 10:36:05
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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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칩 공급 넘어 AI 생태계로…SK하이닉스, '반도체+투자' 투트랙 전략 본격화 [경제일보] SK그룹이 반도체 생산능력 확대와 AI 투자 플랫폼 구축을 양축으로 AI 사업 영역 확장에 속도를 내고 있다. SK하이닉스가 미국 나스닥 상장을 통해 확보한 대규모 자금을 메모리 생산시설 확충에 투입하는 한편 그룹 차원에서는 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업 투자까지 검토하며 AI 밸류체인 전반으로 보폭을 넓히는 모습이다. 13일 업계에 따르면 최태원 SK그룹 회장은 지난 10일(현지시간) 미국 뉴욕에서 열린 SK하이닉스 미국 주식예탁증서(ADR) 나스닥 상장 기념행사 이후 가진 기자간담회에서 "AI 투자회사가 좋은 수단이 될 수 있다"며 "우리가 원하는 기술을 확보할 수 있도록 옵션에 대한 투자를 계속해야 한다"고 밝혔다. 이어 "미국 기반 연구개발(R&D)에 대한 투자도 늘릴 생각"이라며 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업, 합작투자(JV) 등 다양한 형태의 AI 투자 가능성을 시사했다. 이번 발언은 SK하이닉스의 메모리 생산 확대 전략과 별개로 그룹 차원의 AI 투자 전략을 구체화했다는 점에서 주목된다. 앞서 SK하이닉스는 ADR 상장을 통해 약 265억 달러(약 40조원)를 조달했다. 회사는 확보한 자금을 국내 반도체 생산시설과 첨단 패키징 공장, 장비 투자 등에 활용할 계획이다. 최 회장 역시 같은 자리에서 "고객사를 만날 때마다 칩을 얼마나 더 생산할 수 있느냐가 기본 질문"이라며 "공급을 빨리 늘리지 않으면 시장이 위축될 수 있다"고 말하며 메모리 생산능력 확대 필요성을 강조했다. 다만 최 회장은 생산시설 투자와 AI 투자를 별개의 축으로 설명했다. 이는 AI 반도체 수요 증가에 대응하기 위해 생산능력을 확대하는 동시에 미래 AI 시장에서 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 고성능 반도체뿐 아니라 데이터센터, AI 모델, 전력 인프라, 소프트웨어 등으로 빠르게 확장되면서 반도체 기업 역시 공급망 전반으로 사업 영역을 넓히는 움직임이 나타나고 있다고 보고 있다. 실제로 최근 글로벌 메모리 기업들은 생산시설 증설과 함께 AI 관련 투자 확대에 나서고 있다. 미국 마이크론은 미국 내 대규모 메모리 생산시설 투자 계획을 확대했고 엔비디아 역시 AI 인프라 기업과 데이터센터 생태계 구축에 적극적으로 투자하고 있다. 시장에서는 SK 역시 메모리 제조 경쟁력을 유지하는 동시에 AI 기술과 데이터센터 등 연관 분야에 대한 전략적 투자를 통해 중장기 성장 기반을 강화하려는 것으로 보고 있다. SK하이닉스 관계자는 "생산시설 투자는 급증하는 AI 메모리 수요에 대응하기 위한 것이며 그룹 차원의 AI 분야 투자는 AI 데이터센터(AIDC)와 피지컬 AI 등 미래 AI 비즈니스를 주도하기 위한 것"이라고 설명했다. AI 데이터센터와 피지컬 AI 등 AI 생태계가 확대될수록 초고용량 메모리 수요도 함께 늘어날 것으로 예상되는 만큼 그룹 차원의 AI 투자 확대가 향후 SK하이닉스의 AI 메모리 사업과의 연계성을 더욱 높일 것으로 전망된다.2026-07-13 18:04:10
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李대통령 "AI 반도체 호황 추가 세수, 미래 투자로…3대 메가 프로젝트 속도" [경제일보] 이재명 대통령이 인공지능(AI) 반도체 호황으로 발생할 대규모 추가 세수를 미래 성장동력 확보를 위한 전략적 투자 재원으로 활용하겠다는 방침을 밝혔다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 축으로 한 '3대 메가 프로젝트'를 국가 성장 전략의 핵심으로 삼고 관련 인프라 투자에도 속도를 내겠다는 구상이다. 이 대통령은 13일 청와대에서 열린 국가재정전략회의 모두발언에서 "AI 혁명이 촉발한 반도체 대호황에 힘입어 전례 없는 추가 세수가 발생할 것으로 예상된다"며 "이 재원을 미래 대응을 위한 전략적 투자에 활용하겠다"고 말했다. 이를 위해 정부는 '미래대응기금'을 신설해 미래 산업과 청년, 지방, 교육 등 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 분야에 집중 투자할 계획이다. 이 대통령은 "이번 추가 세수는 전 세계 AI 패권 경쟁이 결정되는 골든타임에 활용해야 할 소중한 재원"이라며 "경제 성장 잠재력을 높이고 성장의 과실을 국민과 함께 나누기 위해서는 과감하고 지속적인 투자를 뒷받침할 전략적 투자 플랫폼이 필요하다"고 강조했다. 이어 두 번째 재정 운용 원칙으로 정부가 추진 중인 '3대 메가 프로젝트'를 제시했다. 이 대통령은 "반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터에 대한 투자가 기업 일정에 맞춰 차질 없이 진행될 수 있도록 정부 역량을 총동원하겠다"며 "전력과 용수 공급은 물론 교통·물류 인프라와 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건까지 함께 구축해 새로운 국가 성장 거점을 조성하겠다"고 밝혔다. 정부는 앞서 반도체와 AI 산업을 중심으로 대규모 민간 투자를 지원하는 '3대 메가 프로젝트'를 발표하고 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터 구축 등을 추진하고 있다. 이 대통령은 마지막 원칙으로 '모두의 성장'을 제시하며 성장의 성과가 특정 계층에 집중되지 않도록 하겠다고 강조했다. 그는 "청년들에게는 일자리와 주거, 자산 형성을 아우르는 생애주기별 지원 체계를 마련하고 AI 시대 확대될 비정형 노동자들도 보호할 수 있도록 사회안전망을 강화하겠다"며 "국민 모두가 AI 기술 발전의 혜택을 누릴 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 그러면서 "오늘 논의하는 재정 방향이 앞으로 대한민국의 20~30년을 결정하게 될 것"이라며 "모든 부처가 대한민국의 최고재무책임자(CFO)라는 책임감을 갖고 미래를 준비해 달라"고 당부했다.2026-07-13 16:27:02
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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
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반도체 '전기 병목' 줄일 길 찾았다…KAIST, 전류 흐름 나노미터로 포착 [경제일보] 반도체가 작아질수록 전기가 흐르는 통로는 좁아지고 열과 전력 손실은 커진다. 국내 연구진이 이런 ‘전기 병목’을 줄일 수 있는 단일 소재 구조를 구현하고 전류가 경계를 통과하는 모습을 나노미터 수준에서 직접 관찰했다. KAIST는 신소재공학과 홍승범·강기범 교수 연구팀이 성균관대학교 조성범 교수팀과 공동으로 2차원 반도체 소재 안에 준금속과 반도체 영역을 연속적으로 연결하고 전하 이동 과정을 확인했다고 13일 밝혔다. 연구 결과는 재료과학 분야 국제학술지 ‘매터(Matter)’ 2026년 7월호에 게재됐다. 논문은 지난달 12일 온라인으로 먼저 공개됐다. ◆ 칩 작아질수록 커지는 ‘접촉 저항’ 반도체 소자는 금속 전극에서 반도체로 전류를 전달해 작동한다. 그러나 서로 다른 물질이 맞닿는 경계에는 전류의 흐름을 방해하는 장벽이 형성된다. 이때 발생하는 접촉 저항은 소자의 처리속도를 떨어뜨리고 전력 손실과 발열을 키운다. 소자 크기가 줄어들면 반도체 내부 저항보다 금속과 반도체 접점에서 발생하는 저항의 비중이 커진다. 실리콘 미세공정의 물리적 한계를 보완할 후보로 원자층 두께의 2차원 반도체가 주목받고 있지만 높은 접촉 저항은 상용화를 가로막는 주요 과제로 남아 있다. 연구팀은 외부 금속 전극을 반도체 위에 붙이는 기존 방식 대신 백금 다이셀레나이드(PtSe₂) 한 소재 안에 전기가 잘 흐르는 준금속 영역과 전류를 제어하는 반도체 영역을 만들었다. PtSe₂는 두께에 따라 전기적 성질이 달라지는 특성을 지닌다. 상대적으로 두꺼운 4개 층은 준금속, 얇은 2개 층은 반도체로 작동하도록 설계해 두 영역을 하나의 연속된 계면으로 연결했다. 연구팀은 원자힘현미경(AFM)을 이용해 PtSe₂ 내부의 전류 이동을 나노미터 해상도로 측정했다. 그 결과 준금속 영역에서 반도체 영역으로 넘어가는 전류가 경계에서 끊기거나 우회하지 않고 연속적으로 흐르는 것을 확인했다. 논문은 이를 계면에 ‘유의미한 전하 수송 장벽이 없다’는 증거로 제시했다. 접촉 저항이 완전히 사라졌다는 의미라기보다 서로 다른 금속과 반도체를 접합할 때 생기는 추가적인 계면 장벽을 크게 줄일 가능성을 실험적으로 확인한 것이다. 연구팀은 반도체 영역에 전기장을 가해 전류를 조절하는 전계효과도 검증했다. 단순히 전류가 잘 흐르는 소재를 만든 데서 그치지 않고 트랜지스터의 스위치처럼 전류를 켜고 끌 수 있는 기능적 접합 구조임을 확인했다. ◆ AI 반도체 적용 전 대면적 공정·내구성 검증 필요 이번 성과는 별도 금속 전극과의 접촉 문제를 동일 소재 내부의 두께·상 변화로 풀었다는 데 의미가 있다. 접촉 저항과 발열을 줄이면 대규모 연산을 수행하는 AI 반도체와 초저전력 로직 소자의 에너지 효율을 높이는 데 활용될 수 있다. 다만 이번 연구는 원천기술 단계다. 실제 반도체 공정에 적용하려면 웨이퍼 규모에서 준금속·반도체 영역을 균일하게 만들고 기존 제조공정과 결합해야 한다. 반복 작동에 따른 신뢰성과 온도 변화, 대량생산 수율, 실제 접촉 저항 수치도 추가로 검증할 필요가 있다. 홍승범 KAIST 교수는 “2차원 반도체 계면에서 전류가 흐르는 모습을 나노미터 수준에서 직접 확인했다”며 “단일체 계면이 전류 흐름을 방해하지 않는다는 점을 입증한 만큼 차세대 반도체의 접촉 저항 문제를 해결할 원천기술로 활용될 것”이라고 말했다.2026-07-13 09:17:13
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삼성전자, 용인 반도체 첫 팹 2029년 가동 추진…일정 최대 2년 앞당긴다 [경제일보] 삼성전자가 경기도 용인 반도체 국가산업단지에 조성할 첫 번째 반도체 공장(팹)의 가동 시점을 기존 계획보다 최대 2년 앞당기는 방안을 추진하고 있다. 정부의 국가산단 조기 조성 기조에 발맞춰 전체 사업 속도를 끌어올리려는 움직임으로 풀이된다. 12일 업계에 따르면 삼성전자는 용인 국가산단 내 총 6기의 반도체 생산시설 가운데 첫 번째 팹의 가동 목표를 2029년으로 설정하고 관련 사업을 검토 중이다. 이는 그동안 예상됐던 2030~2031년보다 1~2년 앞선 일정이다. 이 같은 일정 조정은 정부의 적극적인 지원 의지와 맞물려 있다. 최근 대통령 주재로 열린 ‘메가프로젝트 민관합동 점검회의’에서도 용인 산단 조기 조성과 관련된 일정 단축 방안이 논의된 것으로 알려졌다. 국가 전략사업으로 추진되는 만큼 행정 절차와 인프라 구축을 최대한 앞당기겠다는 것이 정부와 업계의 공통된 인식이다. 업계에서는 2029년 가동 목표를 현실화하기 위해서는 부지 조성 공사가 늦어도 올해 하반기에는 시작돼야 한다고 보고 있다. 이어 2027년 중에는 팹 건설이 착공돼야 일정이 맞춰질 수 있다. 통상 최첨단 반도체 공장 건설에 약 2년이 소요되는 점을 고려하면 토지 보상과 지장물 이전, 수용 재결, 시공사 선정 등 선행 절차가 지연 없이 진행되는 것이 핵심 변수로 꼽힌다. 특히 전력과 용수 공급 등 기반 시설 구축 속도가 사업 성패를 좌우할 것으로 전망된다. 정부가 추진 중인 3기가와트(GW) 규모 액화천연가스(LNG) 발전소의 조기 착공과 함께 전력 공급 단계의 일정 단축, 산업용 용수 공급 시기 앞당김 등이 계획대로 이행될 경우 조기 가동 가능성은 한층 높아질 것으로 보인다. 용인 반도체 국가산업단지는 삼성전자의 차세대 생산 거점으로 국내 반도체 산업 경쟁력 강화를 위한 핵심 프로젝트로 평가된다. 첫 번째 팹 가동 시점이 앞당겨질 경우 생산능력 확대는 물론 소재·부품·장비 기업이 집적되는 산업 생태계 조성 효과도 예상보다 빠르게 나타날 것으로 기대된다. 또한 인공지능(AI) 반도체 수요가 급증하는 상황에서 공급 대응 속도를 높일 수 있다는 점도 중요한 의미를 갖는다. 한편 삼성전자는 최근 메가프로젝트 계획을 통해 평택과 용인을 포함한 반도체 클러스터에 약 2030조원을 투자하고 호남권에도 400조원 규모의 투자를 진행하겠다는 청사진을 제시한 바 있다. 대규모 투자와 함께 생산 거점 확대가 병행될 경우 한국 반도체 산업의 장기 경쟁력 확보에도 중요한 전환점이 될 것으로 전망된다.2026-07-12 14:14:11
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딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 16:28:12
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.2026-07-09 16:51:36
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![[경제일보] 삼성전자 실적 vs SK하닉 실탄…AI 메모리 패권경쟁 2라운드](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708100135182070.png)
삼성전자 '실적' vs SK하닉 '실탄'…AI 메모리 패권경쟁 2라운드 [경제일보] AI 반도체 전쟁의 열기가 다시 한국 증시를 흔드는 모습이다. 삼성전자는 역대급 실적으로 돌아왔고, SK하이닉스는 글로벌 자본시장에서 대규모 투자 재원 확보에 나서고 있다. 한쪽은 실적으로, 다른 한쪽은 자금조달로 AI 메모리 패권전 2라운드의 문을 열었다. 역대급 실적으로 돌아온 삼성의 '반격' 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89조4000억원의 잠정 실적을 발표했다. 전년 동기 영업이익 4조6800억원과 비교하면 약 19배 수준이다. 이는 AI 데이터센터 확산으로 D램과 낸드 가격이 뛰고, 고부가 메모리 수요가 폭발한 결과다. 몇 년 전 HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 평가를 받았던 삼성전자가 다시 메모리 슈퍼사이클의 중심으로 돌아왔다는 신호다. 하지만 시장의 반응은 냉정했다. 삼성전자가 실적을 발표한 지난 7일 코스피는 4.9% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 6.9%, 6.1% 하락했다. 강한 이익이 이미 주가에 반영됐고, AI 메모리 호황이 얼마나 이어질지에 대한 의문이 커진 영향이다. AI 데이터센터 투자가 과열됐는지, 빅테크의 설비투자가 계속 늘어날지, 메모리 가격 상승세가 언제까지 이어질지가 새로운 질문으로 떠오르고 있는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 HBM 점유율 싸움을 넘어섰다. 이제 승부처는 '누가 더 빨리 고성능 메모리 생산능력을 늘리느냐', '누가 엔비디아와 빅테크 고객의 장기계약을 더 단단히 묶느냐'. '메모리 사이클이 꺾일 때 누가 더 오래 버티느냐'로 옮겨갔다. 삼성전자의 무기는 종합 반도체 체력이다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 패키징을 모두 가진 세계에서 드문 기업이다. AI 반도체가 복잡해질수록 칩 하나의 성능보다 메모리, 로직, 패키징을 함께 묶는 능력이 중요해진다. 삼성전자는 HBM에서 SK하이닉스에 먼저 밀렸지만, 메모리 전반의 가격 상승과 낸드 회복, 범용 D램 수요 반등을 동시에 누릴 수 있는 구조를 갖고 있다. 반면 삼성전자는 HBM 초반 주도권을 놓쳤다. AI 가속기 시장에서 엔비디아 공급망의 신뢰를 먼저 얻은 쪽은 SK하이닉스였다. 삼성전자의 2분기 호실적에도 시장에서 '삼성이 AI 메모리의 가장 중요한 고객에게 가장 중요한 제품을 가장 안정적으로 공급할 수 있는가'라는 질문이 나오는 이유다. HBM 선점한 SK, 자본시장서 실탄 확보 SK하이닉스는 다른 길을 걷고 있다. SK하이닉스는 미국 주식 매각을 시작했고 280억7000만 달러(한화 약 43조원) 자금 조달을 추진하고 있다. 해당 자금은 국내 신규 반도체 공장 건설과 첨단 장비 확보에 쓰일 가능성이 크다. AI 메모리 수요가 폭증하는 시점에 글로벌 투자자 자금을 끌어와 생산능력 확대에 투입하겠다는 전략이다. HBM 선점으로 얻은 시장 신뢰를 자본시장으로 확장하려는 승부수다. SK하이닉스의 강점은 집중력이다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 모바일과 가전까지 거대한 포트폴리오를 가진 기업이라면, SK하이닉스는 메모리 한 분야에서 더 집중적으로 대응하고 있다. 특히 HBM에서는 엔비디아 공급망을 선점하며 'AI 시대 메모리 강자' 이미지를 굳혔다. HBM은 단순히 많이 만드는 제품이 아니다. 고객의 AI 가속기 설계 일정에 맞춰 성능, 발열, 전력 효율, 패키징을 함께 맞춰야 한다. SK하이닉스는 이 고객 맞춤형 대응에서 앞섰다는 평가를 받았다. 다만 SK하이닉스의 대규모 자금 조달은 기회이자 동시에 부담이다. AI 메모리 호황이 길게 이어지면 선제 투자는 격차 확대의 무기가 되지만, 반대로 빅테크의 AI 투자가 둔화하거나 메모리 공급이 한꺼번에 늘어나면 대규모 설비투자는 고정비 부담으로 돌아올 수 있다. 호황 이후 겨누는 장기전 두 기업 모두 사이클 방어가 숙제다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업들은 다운사이클 위험을 줄이기 위해 장기계약과 '테이크 오어 페이(Take or Pay)' 방식의 계약을 활용하고 있다. 이런 계약이 전체 매출을 모두 방어하는 것은 아닌 만큼 공급과잉이 현실화될 경우 충격을 완전히 막기는 어렵다. 때문에 삼성전자와 SK하이닉스의 전쟁은 '누가 더 많이 버느냐'만의 문제가 아니다. 삼성전자는 실적으로 자신이 여전히 '메모리 강자'임을 증명해야 하고, SK하이닉스는 HBM 선점이 일시적 우위가 아니라 장기 경쟁력임을 입증해야 한다. 투자 포인트도 다르다. 삼성전자는 반도체 전체 체력과 포트폴리오 회복력이 강점이다. 메모리 가격 상승이 D램과 낸드 전반으로 번지면 삼성의 이익 레버리지는 더 커진다. 파운드리와 시스템반도체 부진이 부담이지만, 반대로 이 부문이 회복하면 실적 개선의 추가 여지도 생긴다. SK하이닉스는 HBM과 고성능 D램에 더 집중된 기업이다. AI 서버 수요가 계속 강하면 이 집중력이 더 큰 프리미엄으로 돌아온다. 문제는 시장이 더 이상 '좋은 숫자'만으로 만족하지 않는다는 점이다. 삼성전자의 2분기 잠정 실적은 압도적이지만, 주가는 흔들렸다. 이는 투자자들이 이미 AI 호황을 주가에 상당 부분 반영했고, 이제는 다음 국면을 보기 시작했다는 뜻이다. AI 메모리 슈퍼사이클이 2027년 이후에도 지속될지, 가격 상승이 얼마나 이어질지, 고객의 장기계약이 실제 방어막이 될지가 중요해졌다. 한국 반도체 산업 전체로 보면 두 기업의 경쟁은 축복이자 부담이다. 삼성과 SK하이닉스가 동시에 대규모 투자를 집행하면 국내 장비·소재·부품 생태계는 커진다. 용인, 평택, 청주 등 반도체 거점의 산업적 무게도 커진다. 하지만 같은 방향으로 너무 많은 투자가 몰리면 사이클 하강기에 충격도 커진다. 반도체 산업은 국가 전략산업이지만, 동시에 가장 냉정한 사이클 산업이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스 모두 지금은 강하지만, 진짜 승부는 가격이 오를 때가 아니라 가격이 흔들릴 때 드러난다"며 "AI 메모리 2라운드는 생산능력, 고객계약, 자금조달, 사이클 방어력까지 모두 겨루는 장기전"이라고 했다. 이어 "AI는 더 많은 메모리를 요구하고, 시장은 더 많은 증거를 요구하는 상황에서 '이익을 얼마나 오래 지속할 수 있는가'라는 질문이 승패를 가르게 될 것"이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-09 09:00:00
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'AI 반도체' 삼성 vs '고수익 사업' LG…같은 최대 실적, 다른 성장 공식 [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 올해 2분기 나란히 역대 최대 실적을 기록했지만 성장 공식은 뚜렷하게 달랐다. 삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 슈퍼사이클에 올라타며 메모리 사업을 중심으로 폭발적인 실적 성장을 이뤘다면 LG전자는 가전을 넘어 플랫폼과 서비스, 기업간거래(B2B) 중심으로 사업 체질을 바꾸며 수익성을 끌어올렸다. 8일 업계에 따르면 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 171조원, 영업이익 89조4000억원의 잠정실적을 기록했다. 영업이익은 지난해 같은 기간보다 1810.3% 증가하며 지난해 연간 영업이익(43조6000억원)의 두 배를 웃돌았다. LG전자도 같은 기간 매출 23조8297억원, 영업이익 1조5788억원으로 역대 2분기 기준 최대 실적을 달성했다. 두 회사 모두 최대 실적을 새로 썼지만 실적을 견인한 동력은 확연히 다르다. 삼성전자는 사실상 AI 반도체가 실적을 이끌었다. 글로벌 빅테크들의 AI 인프라 투자가 이어지면서 고대역폭메모리(HBM)는 물론 D램과 낸드플래시 등 범용 메모리까지 수요가 확대됐고 메모리 가격 상승세가 이어졌다. 여기에 세계 최대 메모리 생산능력(CAPA)을 갖춘 삼성전자가 공급 확대의 직접적인 수혜를 입으면서 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 전사 실적을 견인한 것으로 분석된다. 최근 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI와 AI 에이전트, AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화하면서 메모리 수요 역시 특정 제품을 넘어 전반으로 확산되는 점도 실적 개선의 배경으로 꼽힌다. 삼성전자가 세계 최초로 6세대 HBM(HBM4) 양산을 시작하는 등 고부가 제품 비중을 높이고 있는 점 역시 수익성 개선에 힘을 보탰다. 시장에서는 한때 메모리 업황 피크아웃 우려가 제기됐지만 최근에는 주요 고객사와 장기공급계약(LTA)을 확대하고 AI 투자도 이어지면서 호황이 내년까지 지속될 것이라는 전망에 무게가 실리고 있다. 반면 LG전자는 AI 반도체와 같은 특정 사업의 호황보다 사업 포트폴리오 고도화가 실적 개선을 이끌었다. 생활가전과 TV 등 기존 주력 사업에서 프리미엄 제품 판매가 확대된 가운데 웹OS(webOS), 구독, 온라인 사업 등 반복 매출 기반의 고수익 사업이 성장했고 전장(VS)과 냉난방공조(HVAC) 사업도 안정적인 성장세를 이어갔다. 하드웨어 판매 중심이던 사업 구조에서 플랫폼과 서비스, B2B 중심으로 수익원이 다변화되면서 실적 체질이 개선됐다는 의미다. 특히 웹OS 광고·콘텐츠 사업과 구독 서비스는 제품 판매 이후에도 지속적인 수익을 창출하는 대표 사업으로 자리 잡고 있다. 전장 사업 역시 차량용 인포테인먼트 중심의 수주 확대가 이어지며 안정적인 성장 기반을 확보했고 HVAC 사업은 AI 데이터센터와 상업용 냉방 수요 증가에 힘입어 새로운 성장축으로 부상하고 있다. 이번 실적에는 지난해 미국 수출 물량에 대한 관세 환급이 일부 반영됐지만 이를 제외하더라도 영업이익이 전년 대비 두 배 가까이 증가한 것으로 추정되면서 구조적인 수익성 개선이 나타나고 있다는 분석이 나온다. 업계에서는 이번 2분기 실적이 국내 대표 전자기업들의 성장 전략 변화도 보여준다고 평가한다. 과거에는 생산량 확대와 시장점유율 확보가 실적을 좌우했다면 이제는 AI 인프라 확대에 대응할 수 있는 반도체 경쟁력과 플랫폼·서비스 기반의 반복 매출 확보 여부가 기업 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있다는 것이다. 삼성전자 관계자는 "현재는 잠정실적 발표 단계인 만큼 사업부별 실적과 실적 개선 요인 등 세부 사항은 아직 공개하기 어렵다"며 "본실적 발표를 통해 보다 구체적인 내용을 설명할 예정"이라고 말했다. LG전자 관계자는 "webOS와 구독은 회사가 지속적으로 육성하고 있는 고수익 사업으로 이들 사업의 성장이 수익성 개선에 영향을 미쳤다"며 "기존 주력 사업의 안정적인 성과에 사업 포트폴리오 고도화가 더해지면서 이번 호실적으로 이어졌다"고 말했다. 이어 "전장과 HVAC 등 B2B 사업은 외부 환경의 영향을 상대적으로 덜 받는 만큼 앞으로도 중요한 성장축으로 육성해 나갈 것"이라고 덧붙였다.2026-07-08 17:04:20
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![[사설] 출국금지는 풀고, 책임은 남지 않았다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/17/20260717121609620090_518_323.jpg)