SKT, 하드웨어 공장 자체 장악 포석DC, 칩·에너지 결합된 종합 솔루션LGU+, 통화 등 음성 데이터가 자산글로벌 AI 소프트웨어 수출로 승부양사 기술력 MWC26서 수상 성과 SK텔레콤과 LG유플러스가 인공지능(AI) 시대를 맞아 상반된 글로벌 생존 전략을 꺼내 들었다. SK텔레콤은 그룹사 역량을 결집해 거대한 ‘AI 데이터센터(DC) 공장주’가 되겠다는 포부를 밝혔다. LG유플러스는 통화 등 음성 데이터를 자산화해 ‘글로벌 AI 소프트웨어 수출’로 승부하겠다는 청사진을 내놓았다. 지난 4일(현지시간) 스페인 바르셀로나 MWC26 현장에서 간담회를 연 홍범식 LG유플러스 대표는 수익성 중심의 소프트웨어 전략을 강조했다. 홍 대표는 “지향점은 통신과 AX(AI 전환) 기술의 솔루션화를 주도하는 글로벌 AI 소프트웨어 기업이 되는 것”이라며 성장이 정체된 국내를 넘어 반복적인 매출이 발생하는 소프트웨어 확장이 필수적이라고 설명했다. 핵심 수익원은 통신사가 직접 서비스를 운영하며 검증을 끝낸 솔루션을 외부에 파는 ‘인소싱(In-sourcing)’ 모델이다. 이를 위해 LG유플러스는 B2C 영역의 AI 통화 비서 익시오와 B2B 분야의 엔터프라이즈 AI 풀스택 구축에 전사적 역량을 집중할 방침이다. 수출 방식도 유연하다. 홍 대표는 데이터 주권이 까다로운 유럽이나 동남아 시장을 언급하며 플랫폼 전체 공급뿐만 아니라 필요한 기술 스택(Stack)만 따로 떼어 파는 모델도 가능하다고 설명했다. 현장에서는 생성형 AI가 기존 소프트웨어 기업들의 존재 가치를 없애는 종말적 상황에 대한 우려도 제기됐다. 홍 대표는 “모든 인터페이스가 음성으로 전환될수록 가장 복잡한 음성 데이터와 상담 워크플로우를 보유한 통신사의 가치는 높아질 것”이라며 빅테크가 갖지 못한 현장의 음성 데이터로 새로운 문법을 쓰겠다고 역설했다. SK텔레콤은 지능이 돌아갈 거대한 하드웨어 공장 자체를 장악하는 길을 택했다. 전날 간담회를 연 정석근 SK텔레콤 최고기술책임자(CTO)는 인프라 수직계열화 전략을 전면에 내세웠다. 정 CTO는 “AI DC(데이터센터)를 단순 건물이 아닌 칩과 에너지가 결합된 종합 솔루션”으로 정의하며 구조적 변화에 대응하는 ‘공장 건축주’가 되겠다고 했다. 무기는 그룹 차원의 풀스택 역량이다. SK하이닉스의 칩과 SK에코플랜트의 건설 기술 등을 활용해 발전소, 서버, 칩, 소프트웨어를 종합적으로 최적화할 곳은 SK그룹이 유일하다는 설명이다. 정 CTO는 AI 인프라 구축에 수조원대 투자가 소요되는 현실을 짚으며 GPUaaS(서비스형 GPU)의 필연성을 역설했다. GPUaaS는 고가의 그래픽처리장치(GPU)를 직접 구매하는 대신 클라우드처럼 빌려 쓰는 구독형 서비스다. 그는 “10메가와트(MW) 규모 AI DC 구축 시 GPU 도입에만 8000억원이 투입되며 규모를 확장할 경우 투자비는 조 단위로 치솟는다”며 “이를 소유가 아닌 서비스형 모델로 전환해 리스크를 분산하고 인프라 자체를 상품화하겠다”는 구상을 밝혔다. 양사의 AI 기술력은 수상 성과로도 이어졌다.SK텔레콤은 이날 MWC26 현장에서 열린 ‘GSMA 글로벌 모바일 어워드(GLOMO)’에서 GPU 클러스터 ‘해인’으로 ‘최고의 클라우드 솔루션’ 상을 받으며 해당 부문에서 3년 연속 석권했다. LG유플러스 역시 보안 기술 ‘익시 가디언’을 앞세워 대상격인 ‘CTO 초이스’를 비롯해 ‘최고의 네트워크 보안 및 사기 방지’, ‘사회적 가치를 추구하는 마케팅’ 등 3개 부문을 휩쓸었다.

광주·서부·동부·남부 4대 권역 재편132㎢ 규모 첨단산업 신도시 조성450조 투자 유치·80만명 유입 목표도지사 단장으로 특별 전담반 가동첨단산업 유치에 ‘전력 확보’ 필수 변전소 건설 등 국가계획에 반영 통계청이 발표한 수도권 인구 이동 자료에 따르면 2004년부터 2024년까지 20년 동안 광주·전남 청년 22만명이 수도권으로 떠났다. 지역에 양질의 일자리가 부족하기 때문이다. 광주·전남 행정통합을 앞둔 전남도는 이에 대한 해법으로 인공지능(AI)과 에너지를 중심으로 한 첨단산업 전환과 광주·전남을 4개 권역으로 나눠 개발하는 ‘Y4-노믹스’ 비전을 제시했다. 도는 이를 통해 최대 450조원 규모의 투자를 유치하겠다는 목표도 밝혔다. 전남광주통합특별시 Y4-노믹스 비전은 광주·전남을 기존 광주권, 서부권, 동부권 3축 권역에 새로 남부권을 추가한 4대 권역으로 재편해 각 권역에 세계적인 특화 산업단지를 조성하는 것을 청사진으로 한다. 4대 권역에 132㎢ 규모의 첨단산업 신도시 조성과 핵심 기업 이전을 실현해 450조원 투자 유치와 더불어 인구 80만명 유입 등 ‘400만 통합특별시’를 이룬다는 구상이다. 특히 도는 4대 권역 산업 대부흥 실현을 위해 도지사를 단장으로 ‘400만 특별시 기업유치 특별 전담반’ 가동에 나선다. 김영록 전남지사는 “이번 광주·전남 행정통합의 핵심은 바로 경제”라며 “산업을 일으켜 기업이 투자하고 일자리가 늘어나고 청년이 돌아오고 인구가 증가하는 ‘400만 통합특별시’ 시대를 열겠다”고 강조했다. ●광주권 ‘AI·반도체·모빌리티·바이오’ 먼저 광주권에는 산업 용지 1653만㎡와 배후도시 1653만㎡ 등 총 3306만㎡부지에 AI·반도체·미래모빌리티·바이오 중심의 글로벌 메가 클러스터를 조성한다. 국내 최초 자율주행 실증도시이며 AI 집적단지가 있는 광주권에는 727만㎡의 미래차 산업벨트 구축과 국가 신경망처리장치(NPU) 전용 컴퓨팅센터, AX(AI 전환) 실증밸리, AI 모빌리티 기반 실증형 신도시를 선보인다. 광주 민간·군 공항 이전 부지에는 반도체 클러스터 헤드인 ‘첨단 융복합산업 콤플렉스’와 컨벤션·호텔 관광시설을 갖춘 첨단 신도시를 만든다. 광주·장성 첨단 산단에는 첨단 패키징 클러스터를 조성해 앵커 기업과 지역 소부장 기업을 연계하는 반도체 공급망을 구축, 설계와 후공정을 아우르는 기술 생태계를 완성할 예정이다. 광주와 화순을 연계한 호남권 첨단 바이오헬스 복합단지는 시제품 제작, 임상시험, 인허가, 사업화를 종합 지원하는 초광역 의료산업 거점을 구축한다. ●서부권 ‘에너지·해양·첨단 반도체’ 서부권에는 산업 용지 1322만㎡와 배후도시 2446만㎡ 등 총 3768만㎡ 부지에 에너지·해양엔지니어링·첨단 반도체 중심의 동북아 에너지·해양 허브를 구축한다. 햇빛과 바람이 풍부한 서부권은 해상풍력과 태양광 등 재생에너지를 기반으로 값싼 전기를 공급하는 RE100 산단을 조성할 계획이다. 992만㎡ 규모의 솔라시도에 국가AI컴퓨팅센터와 글로벌 AI데이터센터는 물론 전력 다소비 기업인 오픈AI, 구글, 아마존 등 세계적 빅테크 기업과 고부가 반도체 팹도 유치한다. 국내 최고 해상풍력 앵커 기업 유치와 기자재 클러스터를 조성해 해상풍력 전주기 공급망을 완성한다. 무안국제공항 일대에는 글로벌 항공 특화 유지보수·수리·운영(MRO) 산업을 키우고 반도체 항공 물류의 관문으로 육성한다. ●동부권 ‘이차전지·반도체·로봇·항공우주’ 동부권에는 산업 용지 1752만㎡와 배후도시 1785만㎡ 등 총 3537만㎡ 부지에 이차전지·반도체·로봇·항공우주 중심의 스마트 혁신제조 수도를 조성한다. 특히 로봇의 두뇌인 반도체 팹과 피지컬 AI, 로봇생산 공장을 유치해 동부권을 세계 최고의 첨단 소재·부품 공급망이자 스마트 제조의 전진기지로 구축하는 구상이다. RE100 미래 첨단 국가산단 후보지도 애초 397만㎡에서 661만㎡ 규모로 늘려 ‘미래첨단산업 복합콤플렉스’를 조성하고 이차전지와 반도체 핵심 거점으로 육성할 방침이다. 주력 산업인 석유화학산업은 반도체 특수원료(스페셜티 케미칼) 생산 등 고부가 산업으로, 철강산업은 수소환원제철로 전환해 저탄소 고부가가치 산업 구조로 탈바꿈할 계획이다. 고흥에는 최첨단 발사장을 갖춘 제2우주센터 유치와 우주발사체 사이언스 콤플렉스를 구축하고 우주산업과 연계한 K우주·방산 클러스터를 집중적으로 육성한다. ●남부권 ‘K푸드·그린바이오’ 남부권에는 산업 용지 992만㎡와 배후도시 1620만㎡ 등 총 2612만㎡ 부지에 K푸드·그린바이오 핵심 거점을 구축한다. 넓은 농경지와 청정해역이 있는 남부권은 농수산–가공–유통을 연결하는 융합 산업벨트를 구축하고 저온유통 체계와 스마트 물류, 수출 인프라를 확충해 글로벌 수출 허브를 조성한다. 대규모 태양광 등 재생에너지 기반 RE100 식품산업 모델을 조성해 친환경·저탄소 식품 생산 체계를 구축하고 농수산식품 수출 전문기업을 유치, 육성해 식품산업의 핵심 거점으로 만들 방침이다. 이와 함께 지역 대표 농수산물인 김, 전복, 말차 등의 가공·유통 인프라를 확충하고 지역 특산품을 바탕으로 고부가가치 식품산업과 전통 식품을 산업화하는 등 푸드테크 클러스터를 조성할 계획이다. ●전력 요금 경쟁력 강화 전남도는 또 4개 권역 개발을 위해 산업 유치 경쟁력의 관건인 전력 경쟁력 강화에도 나선다. 특히 재생에너지 공급능력이 첨단 기업 유치의 핵심 조건인 만큼 재생에너지 공급 시기와 입지, 물량, 방식 등의 계획을 구체적으로 수립하고 첨단 기업 입주에 필요한 변전소 등 전력 인프라를 국가계획에 반영할 예정이다. 또 ‘전남광주통합특별시 설치를 위한 특별법안’에 에너지 자립도시 조성과 분산에너지 활성화 전력망 구축 지원 특례, 재생에너지 계통포화 해소에 대한 국가 지원 특례 등을 반영할 예정이다.

단국대학교(총장 안순철)는 ‘AX-EL INNOVATION FORUM 2025’를 주제로 포럼을 열고 인공지능(AI) 전환 시대를 대비한 교육모델 구축 및 운영 성과를 공유했다고 2일 밝혔다. 교육혁신원이 주최한 이번 포럼에서는 단국대 미래형 AI 교육 모델 ‘AX-EL(AI Transformation for Engaging Learning)’의 운영 사례와 성과가 발표됐다. ‘AX-EL(악셀)’은 AI를 핵심 인프라로 활용해 학습자 몰입과 주도성을 강화하는 단국대의 미래형 AI 교육모델이다. AI 기반 개인화 학습을 통한 몰입(Engagement), 지역·산업 연계 문제 해결 실천(Execution), 학습 성찰과 역량 축적을 통한 성장(Evolution)을 3대 요소로 삼아 실행 중심의 교육을 추진하고 있다. 이날 포럼에서는 ‘AX-EL’을 적용해 △비교과에서 시작되는 AX-EL: STEP 프로그램을 통한 AI 융합교육 사례 △DKU Honors 프로그램 운영 사례 △AI로 만드는 모두의 교수 △AX 교육혁신의 확산 등의 사례가 소개됐다. 안 총장은 “이번 포럼은 단국대가 추진하고 있는 AX-EL 모델이 교육 현장에서 실제로 구현되고 있음을 확인하는 자리였다”며 “이러한 시도가 AI 시대 새로운 교육 실험을 맞이한 우리나라 고등교육 환경에서 새로운 교육의 형태로 확산하길 바란다”고 말했다.

“윙, 윙, 철컥.” 지난 21일 찾은 경남 창원 LG스마트파크1 공장에선 사람의 팔을 닮은 로봇이 육중한 냉장고 문을 번쩍 들어 올려 본체에 정확하게 끼워 맞췄다. 냉장고 생산라인 중 가장 까다롭다는 도어(문) 부착 공정이다. 작업자 여러 명이 달라붙어 무게 20㎏의 냉장고 문을 조립하던 일을 로봇이 대신했다. 각도 오차가 곧 불량으로 이어지는 정교한 작업으로, 현장 작업자들의 숙련된 경험과 기술이 로봇 개발 과정에서 반영됐다. 기계에 기술을 전수한 작업자들은 로봇을 관리·감독한다. 현장 관계자는 “단순노동은 기계에 맡기고 사람은 부가가치 높은 일을 한다”고 말했다. AX 선두주자 ‘LG스마트파크’로봇이 고강도·위험 작업 맡고그 사이사이 작업자들과 협업인공지능(AI)와 로봇의 급격한 발달로 조명도 없이 기계만으로 24시간 가동되는 ‘다크팩토리’에 대한 두려움이 높지만 실제 찾은 스마트팩토리는 반복 작업은 기계가, 관리는 사람이 맡는 협업 현장이었다. AX(AI 전환)시대를 대비하는 산업계에서 LG스마트파크는 지능형 공장의 선두 주자다. 1976년 준공한 창원 공장은 2017년부터 스마트팩토리 전환에 나섰고, 국내 가전업계 최초로 세계경제포럼(WEF)이 선정하는 ‘등대 공장’ 리스트에 올랐다. 등대 공장은 4차 산업혁명의 핵심 기술을 도입해 제조업 혁신을 이끄는 공장에 붙여준다. LG스마트파크에선 밝은 조명 아래 자율주행 물류 로봇(AGV)들과 천장에 달린 컨베이어 레일이 바쁘게 움직이는 동시에, 작업자들이 그 사이사이를 메웠다. 로봇과 AI가 ‘점’이라면, 사람은 그 점들을 잇는 ‘연결고리’ 역할을 하는 듯했다. 로봇은 인간 근로자가 꺼렸던 고강도 작업에 집중 투입됐다. 불꽃이 튀는 용접, 먼지가 발생해 마스크를 써야 하는 포장 공정 등이다. 현장 관계자는 “로봇팔 도입으로 부상 위험이 크게 줄어 공장 안에서는 ‘효자 로봇’으로 불린다”고 했다. 로봇이 다치기 쉽거나 반복적인 작업을 수행하는 동안 작업자는 생산라인이나 로봇 작동 상황 등을 관찰해 품질과 제품 완성도를 높이는 데 집중했다. 자동화 도입 후 시간당 제품 생산 대수는 20% 가까이 증가했지만, 인력 재배치로 공장 종사자 수에 미친 영향은 크지 않았다는 것이 LG전자 측의 설명이다. 스마트공정의 또 다른 핵심은 ‘디지털 트윈’(Digital Twin)이다. 타임머신을 탄 것처럼 10분 뒤 공정 상황을 예측하는 기술이다. 1층 통합생산동 로비에 펼쳐진 대형 화면에는 가동 중인 생산라인이 띄워져 있었는데, 설비 이상 가능성이 감지된 제품은 빨간색으로 표시됐다. 이와 함께 생산라인 곳곳에 배치된 디지털 스캐너가 이상 징후를 포착하면 현장 감독자에게 알림이 전달된다. 이후 필요시 작업자가 현장에 투입돼 추가 점검을 한다. “사람을 위한, 일하고 싶은 공장”생산성 20% 늘고 부상은 줄어일자리 늘어날 가능성도 높아이런 스마트팩토리의 확산은 제품 생산성 향상으로 이어져 사람의 일자리를 늘릴 가능성이 높다. 다만, 그만큼 근로자의 직무 전환이 활발해질 수밖에 없어, 추가 노력이 없으면 도태될 수 있다. WEF는 지난해 미래직업리포트에서 AI와 로봇의 확대로 2030년까지 일자리 변동·재편이 전체 일자리의 22%에 이를 것으로 봤다. 또 2030년까지 1억 7000만개의 신규 일자리가 생기고 9200만개가 대체·소멸해, 그 결과 7800만개가 순증할 것으로 관측했다. 로봇이 증가해도 스마트팩토리의 핵심 중 하나는 사람이 편하게 일하는 공간이다. LG전자 관계자는 “LED 조명을 사용하는 등 밝고 깨끗한 근무 환경을 조성했다”며 “일하고 싶은 공장, 사람을 위한 공장을 만들려는 노력의 일환”이라고 설명했다. 스마트파크의 냉장고 라인 옆에는 식기세척기, 오븐 등 주방가전 공정라인이 들어설 계획이다. 관계자는 “이 곳도 경험이 풍부한 작업자들로부터 아이디어를 취합해 설계 중”이라고 말했다.

유길상 총장 “인력양성 문제 해법” 제시“AI 기반 교육 혁신 등 MOU 체결 한국기술교육대학교(총장 유길상)가 미국에서 가장 혁신적 대학으로 꼽히는 애리조나주립대학(ASU)과 대학 교육혁신 및 직업능력개발훈련 혁신 생태계 조성 협력 등을 위해 손을 잡았다. 15일 한기대에 따르면 13일 미국 ASU에서 열린 ‘2026 대학교육혁신 총장단 회의’에 한국에서 14개 대학 총장단과 보직자, 이주호 전 부총리 겸 교육부 장관 등 30여명이 참석했다. 1885년에 설립된 ASU는 20여만명의 학생과 5000명의 교직원을 보유하고 있다. 이 대학은 U.S. News ＆ World Report에서 최근 11년 연속 ‘가장 혁신적 대학’ 1위로 선정되는 등 미국 최상위 대학으로 꼽힌다. 이번 회의는 한국의 주요 대학과 ASU 간에 AX(인공지능 전환) 시대에 대응한 대학교육 및 직업교육훈련 혁신과 평생직업능력개발 전략을 모색하기 위해 마련됐다. 유길상 한국기술교육대 총장은 이 자리에서 ‘반도체 인력양성을 위한 새로운 글로벌 모델 구축’ 발표를 통해 한기대 교육의 독창성과 차별화된 경쟁력을 소개하고, ASU와의 전략적 협력 방안을 제안해 참석자들의 호응을 얻었다. 유 총장은 “애리조나주는 글로벌 반도체 허브로 도약하려고 하지만, 현장에 즉시 투입 가능한 현장형 기술 인력과 엔지니어 부족으로 어려움을 겪고 있다”며 “한기대가 발전시켜 온 실천공학교육모델 및 평생직업능력개발 허브 대학으로서의 역량을 결합한다면 기술인력 양성 공급의 새로운 세계적 모델을 창조해 낼 수 있다”고 강조했다. 이어 “온라인 평생학습 플랫폼 STEP 운용 등 한기대가 쌓아온 평생직업능력개발 역량과 세계적 수준의 ASU 온라인 교육 역량이 결합한다면 STEP의 교육 콘텐츠가 세계적인 경쟁력을 확보하는 계기를 만들 수 있고, 애리조나 현지 반도체 기업에서 근무하는 직원들의 역량을 향상시킬 수 있는 온라인 교육훈련 모델을 만들어 낼 수 있을 것”이라고 설명했다. 한기대의 STEP은 현재 2247개의 온라인·가상훈련 콘텐츠를 전 국민에게 제공하고 있다. 누적 학습자 수는 2200만명을 넘어설 정도로 한국을 대표하는 온라인 직업훈련 플랫폼이다. 한국대학 총장단은 ASU와 14일 △반도체·첨단 제조·보건의료 및 기타 신산업·전문 분야 학위·비학위·단기 교육 △교과목 개발, 교수·학습 방법 공유, 교육과정 설계 사례 공유 등 교육과정 개발 협력 △기술·보건의료 등 온라인 및 디지털 교육·훈련 협력 △산업 수요에 대응하는 재직자 역량 강화, 전환 교육(reskilling) 등에 협력하는 협약(MOU)을 체결했다. ASU 측은 “혁신적 글로벌 기술직업교육 기관인 한기대를 포함한 한국 대학과의 공동 교육혁신 및 인력양성 사업을 적극적으로 추진해 가겠다”고 했다.

백석대학교(총장 송기신)는 7일 서강대학교(총장 심종혁)와 ‘AI 중심대학’ 사업 성공적 추진과 AI 교육·연구 혁신을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 인공지능 전환 시대에 대응해 양 대학이 교육·연구·산학협력 역량을 연계하고, AI 전환(AX) 분야 인재 양성과 교육 혁신 공동 추진 등을 위해 기획됐다. 양 대학은 협약에 따라 △AI 중심대학 교육과정 공동 개발 △전문 인재 양성 협력 △AI 전환 관련 공동 연구 △교육·연구 인프라와 자원 공유 등에 나설 계획이다. 백석대 송기신 총장은 “이번 협약은 양교가 교육·연구·산학협력 역량을 결집해 AI 중심대학 사업을 추진하기 위한 협력의 출발점”이라며 “AI 전환 시대에 요구되는 인재 양성과 교육·연구 혁신을 통해 AI 경쟁력 강화에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

새해를 맞은 전자·정보기술(IT) 업계가 2일 일제히 신년사를 내고 글로벌 선도 기업으로의 도약을 강조했다. 특히 지난해 수출을 견인한 반도체 업계는 자신감을 내비치면서도 경쟁이 심화하는 대외 환경에 대비할 것을 주문했다. 전영현 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문장(부회장)은 이날 임직원에게 신년사를 공지하고 “지난해 한 해는 고대역폭메모리(HBM) 사업 회복, 파운드리(반도체 위탁생산) 수주 활동 강화, 이미지센서 글로벌 고객 유치 등의 성과를 이뤄냈다“며 ”HBM4가 고객들에게 ‘삼성이 돌아왔다’는 평가까지 받으며 차별화된 성능 경쟁력을 보여줬다“고 말했다. 그러면서 ”우리는 로직부터 메모리, 파운드리, 선단 패키징을 모두 갖춘 ‘원스톱 설루션’이 가능한 세계 유일의 반도체 회사“라고 덧붙이며 임직원들을 독려했다. 이어 과거와 같은 월등한 경쟁 우위를 회복하기 위해서는 지속 성장할 수 있는 모멘텀을 확보해야 한다고 당부했다. 전 부회장은 ”지난해 성과는 기술 리더십 복원을 위한 초석에 불과하다“며 ”기술적으로 부족한 부분이 있지만 선단 공정 개발 완성도를 높이고 차별화 포인트를 발굴한다면 다가오는 기회를 우리 것으로 만들 수 있다“고 말했다. 전 부회장은 인공지능(AI) 시대에 맞춰 제품 중심에서 고객 지향 중심의 회사로 변화해야 한다는 점도 강조했다. 전 부회장은 “AI 시대에는 각 분야 기술의 결합이 가치를 좌우한다”며 ”로직, 메모리, 파운드리, 패키징을 아우르는 DS의 강점을 극대화하려면 조직 간 긴밀한 기술 협력 및 신속한 정보 공유가 필수“라고 강조했다. 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장도 이날 신년사를 통해 “2025년은 역대 최고의 성과를 달성하며 질적, 양적으로 분명한 성장을 이뤄낸 의미 있는 한 해였다”고 반추하며 “이제는 작년 성과를 발판으로 새로운 도전에 나서야 할 시점”이라고 말했다. 이어 “우리의 궁극적인 지향점은 단순히 1등이 되는 것을 넘어 고객의 만족을 최우선으로 하는 진정한 파트너 역할을 수행하고 사회의 지속 발전에 기여하는 초일류 기업으로 나아가는 것”이라며 “SKMS(SK 매니지먼트 시스템)를 바탕으로 한 기술 우위와 수익성 중심 경영 기조를 유지하면서도 미래를 준비하기 위해 충분한 투자와 노력을 기울여야 한다”고 말했다. 이를 위해 도전하는 ‘수펙스 정신’과 협동의 중요성을 강조했다. 곽 사장은 “업계를 선도한다는 동기부여는 극대화하되 패기 있게 도전하는 수펙스 정신과 끊임없이 점검하는 겸손한 태도, 협업의 문화 역시 지속돼야 한다”며 “치열한 기술적·전략적 논의를 통해 원 팀 정신을 완성하는 것 역시 중요하다”고 당부했다. 마지막으로 곽 사장은 “진정한 ‘풀 스택 AI 메모리 크리에이터’로 도약하기 위해 기존의 틀에 머무르지 않고 고객이 가장 필요로 하는 가치를 창의적인 방식으로 제시하고 구현해 나가는 노력도 필요하다”며 “고객에게 차별화된 제품을 제공하고 명확한 미래 비전을 제시하며 가장 신뢰받는 파트너로 자리매김하는 것은 물론, 초일류 기업으로 한 단계 도약하는 2026년을 함께 만들어가길 바란다”고 당부했다. 글로벌 수요가 둔화하고 있는 가전 업계에서는 제품과 기업 경쟁력을 높여야 한다는 위기 인식이 쏟아졌다. 노태문 삼성전자 디바이스경험(DX)부문장 사장은 신년사에서 “DX부문의 모든 디바이스와 서비스 생태계에 AI 기술을 유기적으로 통합해 고객에게 최고의 경험을 제공해야 한다”며 “AI를 활용해 일하는 방식과 사고까지 혁신해 업무 스피드와 생산성을 높여 나가자”고 강조했다. 노 사장은 “우리의 기술력과 선제적 리스크 관리 역량은 위기를 기회로 반전시키는 강력한 무기가 될 수 있다”며 “압도적인 제품력과 위기 대응력으로 시장 리더십을 확보하자”고 당부했다. 앞서 구광모 LG그룹 회장 역시 지난해 말 신년사 영상에서 “기술 패러다임과 경쟁의 룰이 바뀌는 상황에서 고객의 기대는 갈수록 높아지고 있다”며 “지금까지의 성공 방식을 넘어 새로운 혁신으로 도약해야 한다”고 말한 바 있다. 구 회장은 “한 번 선택하면 남들이 불가능하다고 여기는 수준까지 파고들어야 한다”고 강조했다. 지난해 개인정보 보안 문제로 타격이 컸던 통신업계에선 변화와 AI 전환을 강조했다. 정재헌 SK텔레콤 최고경영자(CEO)는 이날 신년사에서 “변화에 대한 두려움은 내려놓고 서로의 든든한 버팀목이 되자”고 말했다. 정 CEO는 “모든 위대한 변화는 처음에는 불가능해 보이고 인내를 요구하지만, 결국에는 찬란한 성장으로 기억된다”며 “누구나 AI로 자신만의 성과를 만들고, 회사의 성장이 구성원의 삶의 질을 함께 높이는 선순환을 만들자”고 강조했다. 이어 올해 SK텔레콤이 추진할 변화 과제로 ▲ 이동통신(MNO) 사업의 내실 강화 ▲ SK텔레콤만의 새로운 혁신 아이콘 창출 ▲ AI 전환(AX) 가속화를 제시했다. 김영섭 KT 대표는 “장기간의 조사 및 대책 마련에 직간접적으로 참여한 많은 임직원에게 각별히 감사의 마음을 전한다”며 “이제 전통적인 IT 영역·특정 부서만이 아니라 네트워크, 마케팅, CS 등 우리가 하는 일상의 모든 업무가 침해 공격의 대상이자 반드시 지켜야 하는 정보보안 대상”이라고 말했다. 이어 “전방위 보안 혁신 노력과 더불어 ‘열정’과 ‘속도’의 2026년 ‘붉은 말의 해’에도 AX 역량 강화와 이를 기반으로 한 혁신·과감한 도전을 이어 나간다면 고객과 시장이 인정하는 최고의 AX 혁신 파트너로 지속 성장해 갈 수 있을 것”이라며 지난해를 보내며 느낀 소회와 당부를 함께 전했다. 홍범식 LG유플러스 사장도 고객 신뢰를 바탕으로 한 성장을 강조했다. 홍 사장은 “지난해는 우리가 가져가야 할 차별적 경쟁력의 영역과 우선순위를 명확히 한 시기”라며 “2026년은 우리가 설계한 미래 경쟁력에 대해 성공 체험을 확대하고 실제 성공을 축적해 가는 해가 될 것”이라고 말했다. 그러면서 “‘T.R.U.S.T’(신뢰·다짐·용기·연대·변화)를 토대로 한 지속 가능한 성장을 달성하겠다”고 강조했다.

2026년 새해 재계의 화두는 단연 인공지능(AI)을 통한 체질 개선이다. 국내 주요 그룹의 수장들은 신년사에서 올해를 AI 주도권 확보를 위한 ‘대격변의 원년’으로 꼽으며 사업 구조의 대전환을 촉구했다. 최태원 SK그룹 회장은 1일 신년사에서 “그간 축적해온 자산과 가치를 바탕으로 새로움을 만드는 법고창신(法古創新)의 마음가짐으로 다가오는 파도를 헤쳐 나가는 승풍파랑(乘風破浪)의 도전에 나서자”고 밝혔다. 승풍파랑은 ‘바람을 타고 파도를 헤쳐 나간다’라는 의미로, AI라는 시대 흐름을 성장 동력으로 삼아 세계 시장의 불확실성을 돌파하겠다는 의지로 읽힌다. 또 최 회장은 법고창신(옛것을 본받아 새로운 것을 창조한다)을 언급하며 그간 SK가 축적한 본원적 경쟁력 위에 AI라는 혁신을 입혀 차별화된 가치를 만들자고 강조했다. 최 회장은 “그간 쌓아온 시간과 역량을 토대로 지난해 AI 반도체 분야에서 글로벌 시장의 높은 신뢰를 다시 한번 확인했다”며 “세계 유수의 빅테크 기업들과 어깨를 나란히 하며 AI 생태계의 핵심 파트너로 입지를 다져가고 있다”고 평가했다. 이어 “AI 시대는 이제 막이 오른 단계일 뿐”이라며 “더 큰 글로벌 무대로 나아가자”고 했다. 최 회장의 자신감에는 반도체와 서비스, 인프라를 아우르는 SK의 견고한 ‘AI 밸류체인’이 깔려 있다. SK하이닉스는 전 세계 고대역폭메모리(HBM) 시장의 선두에 섰고, SK텔레콤은 최근 500B급 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’을 선보이며 기술력을 증명했다. 최 회장은 에너지, 통신, 바이오 등 전 계열사의 역량을 AI와 결합하는 ‘AI 통합 솔루션’을 SK가 글로벌 리더로 도약할 원동력으로 꼽았다. 박정원 두산그룹 회장도 이날 신년사에서 ‘AX(AI 전환) 가속화’를 새해 핵심 전략으로 내세웠다. 박 회장은 “AI 경쟁력을 갖춘 기업과 그렇지 못한 기업은 머지않아 완전히 다른 선상에 서게 될 것”이라며, 두산의 제조 역량과 데이터를 바탕으로 ‘피지컬 AI’ 시대를 선점하겠다는 포부를 밝혔다. 특히 AI 시대를 맞아 급증하는 전력 수요에 맞춰 대형원전과 소형모듈원전(SMR) 등 에너지 분야에서 기회를 잡는 데 집중할 방침이다. 정부도 AI 분야에 예산 투입을 강화했다. 과학기술정보통신부는 이날 AI 3강 도약을 위해 올해 과학기술·정보통신기술 연구·개발(R＆D) 예산을 지난해보다 25.4% 늘린 8조 1000억원으로 확정했다. 주로 기업들이 강조한 ‘AX 엔진’과 ‘피지컬 AI’ 기술 개발에 투입된다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

매년 사업 전략을 세울 때 가장 효과적인 방법은 목표가 실현된 미래의 모습을 먼저 그려보고, 그 미래에서 현재로 거슬러오며 단계별로 실행 가능한 계획을 세우는 것이다. 이 방식은 목표를 더 체계적으로, 더 현실적으로 달성하게 한다. 건설산업도 마찬가지라고 생각한다. AX가 완전히 자리 잡은 미래의 건설 현장과 도시의 모습을 먼저 상상해 본다. 이번 마지막 편에서는 AX 시대의 건설산업이 어떤 모습으로 진화할지, 그리고 그 변화의 중심에 있는 건설기계, BIM, 건설사업관리 플랫폼이 어떻게 재편될지 구체적으로 그려본다. ①로봇과 AI 기반의 건설기계 변화-무인화와 실시간 최적화 AX 시대의 건설 현장은 더 이상 사람이 중심이 아니다. 로봇과 AI 장비가 작업을 수행하고, 사람은 감독자나 의사결정자로서 역할을 한다. 로봇은 스스로 작업 경로를 계산하고, 공정 상황에 따라 자동으로 작업량을 조절한다. AI는 장비 고장이나 정비 필요 여부를 예측해 유지보수 일정을 자동으로 조정한다. 결과적으로 안전사고는 급감하고, 공정 효율은 비약적으로 향상될 것이다. ②BIM 기반 건축물 전 생애주기 관리의 변화-설계·시공·유지관리의 완전한 통합 AX 시대의 핵심 인프라는 BIM과 디지털 트윈이다. 이 두 기술은 건축물의 설계 → 시공 → 유지관리를 하나의 데이터 흐름으로 연결한다. 1.설계 단계-AI가 설계안을 자동 생성하는 시대 BIM 모델을 기반으로 AI가 수십~수백 개의 설계안을 자동으로 생성하고, 구조적 간섭 여부, 자재 사용량, 에너지 효율 등을 비교해 최적안을 제시하는 제너레이티브(Generative) 디자인이 대세로 자리 잡을 것이다. 십여 년 전 매개변수를 입력하여 설계안을 생성하는 파라메트릭(Parametric) 디자인이 유행처럼 번졌다. 이 방식은 사람이 직접 원하는 결과물을 도출하기 위해 매개변수를 입력해가며 설계안을 발전시키는 데 반해 제너레이티브 디자인은 사람이 원하는 성능과 목표, 방향성만 제시하면 알고리즘이 방대한 데이터를 탐색하고 조합해 전혀 예상치 못한 유기적 형태의 디자인을 도출할 수도 있다. 파라메트릭이 DX라면, 제너레이티브는 AX라고 할 수 있다. 설계는 더 이상 사람이 “처음부터 끝까지 직접 만드는 작업”이 아니라, AI가 제시한 옵션 중 최적안을 선택하고 조정하는 방식으로 바뀔 것이다. 2.시공 단계-오류 없는 시공, 안전 리스크 제로화 BIM 모델은 시공 단계에서 공정 간섭 자동 검출, 장비 동선 최적화, AR 기반 시공성 시뮬레이션 검토, 로봇과 자율주행 장비의 작업 기준 데이터 제공 등의 역할을 할 것이다. 즉, 관리자는 시공 전 미리 작업 상황을 고려, 공정 순서대로 공사를 미리 시뮬레이션해보고 어디가 위험하고, 품질관리 포인트는 어디인지를 분명히 알고 공사를 진행할 수 있다. 이를 통해 안전사고 예방뿐 아니라 품질관리 기준 또한 높아질 것이다. 3.유지관리 단계-디지털 트윈 기반의 지능형 건축물 운영 디지털 트윈은 실제 건축물의 상태를 실시간으로 반영하는 가상 복제 공간이다. 이 기술은 시설 유형별로 관리상의 여러 변화를 만든다. 아파트와 같은 주택에서는 누수·균열·배관 이상을 센서가 감지하고, 디지털 트윈이 고장 가능성을 예측하여 미리 보수할 수 있도록 알림을 줄 것이다. 또한 거주자의 생활 패턴을 분석해 난방·환기·조명을 자동 조절할 수도 있고 에너지 사용량을 최적화해 관리비 또한 절감할 수 있을 것이다. 공장과 같은 산업시설에서는 설비의 진동·온도·압력 데이터를 실시간 분석해 고장 전 징후를 감지해 다운타임(가동 중단 시간)을 최소화하여 공장을 운영할 수 있고 생산 라인의 병목을 자동 분석하고 운영 계획을 조정할 수도 있다. 또한 위험 지역은 로봇이 점검하고, AI가 유지보수 일정을 자동 생성해 줄 것이다. GE, Siemens, Bosch 등 글로벌 제조사는 이미 공장 디지털 트윈을 운영 중이며, 설비 고장 예측 정확도가 30~50% 향상된 사례도 보고되고 있다. 오피스 및 상업시설에서도 공간별 사용량을 분석해 냉난방과 조명을 자동 제어하고 실내 공기질을 실시간 모니터링하고 자동 환기 시키는 등 실내 거주자의 쾌적성을 위해 알아서 설비를 제어하게 될 것이다. ③건설사업관리 플랫폼의 변화-수주부터 준공까지 하나의 데이터 흐름 AX 시대에는 건설사업관리 방식도 완전히 바뀐다. 수주 단계에는 AI가 입찰 문서·계약 리스크·원가 구조 등을 신속하게 분석하고 경쟁사 전략과 시장 데이터를 기반으로 최적 수주 전략을 제시하게 될 것이다. 삼성물산은 이미 AI 기반 계약 리스크 분석 시스템을 운영 중이다. 시공 단계에서는 앞서 설명한 바와 같이 공정 계획은 AI가 자동 생성하고, 현장 상황에 따라 실시간 작업을 조율한다. 자재 수급·장비 배치·인력 투입은 AI의 분석과 계획에 따라 최적화하고 안전관리는 AI CCTV가 실시간으로 감지한다. 준공 및 운영 단계에서 준공 데이터는 BIM 초기 생성 모델과 As-built 도면을 바탕으로 업데이트된 모델이 디지털 트윈으로 자동 전환된다. 유지관리 계획은 관리 주체가 입력한 성능 목표에 따라 AI가 자동 생성하고 운영 시 축적된 데이터는 다시 설계, 시공 단계로 피드백돼 다음 프로젝트의 품질을 높인다. 즉, 건설사업관리는 프로젝트 단위 관리에서 데이터 기반 플랫폼 운영으로 진화하게 된다. AX는 건설산업을 무인화·지능화·지속가능성 중심 산업으로 재편한다. 로봇과 AI 장비가 현장을 운영하고, BIM과 디지털 트윈이 건축물의 생애주기를 관리하며, 건설사업관리 플랫폼이 수주부터 준공까지 모든 의사결정을 돕는다. 이제 건설산업의 리더는 기술을 따라가는 사람이 아니라, 기술로 미래를 설계하는 사람이 되어야 한다. AI와 로봇이 함께 움직이는 현장, 데이터가 실시간으로 흐르는 운영, 안전과 효율이 동시에 확보되는 산업. 건설은 더 이상 과거의 3D(Dangerous, Difficult & Dirty)가 아닌 디지털(Digital) 기술을 기반으로, 역동적(Dynamic)이며, 청년들이 선망하는 품격 있는(Decent) 일자리라는 새로운 ‘미래형 3D’로 변화할 것이다. 그 미래는 이미 시작되었고, 우리가 준비해야 할 시간은 지금이다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

4편에서 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 연결고리를 살펴봤다. 이제는 그 연결고리를 실제로 어떻게 구축할 것인지, 중장기 전략을 통해 구체적으로 준비해야 할 시점이다. AX는 단순한 기술 도입이 아니라 산업 구조의 재편이며, 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 전략을 세우고 함께 움직여야 한다. ①건설사의 중장기 전략-기술과 조직의 변화 건설사는 DX를 넘어 AX로 가기 위해 조직과 기술, 사업 전략을 동시에 변화시켜야 한다. 단기적으로는 BIM, 드론, IoT 센서 등을 활용해 현장 데이터를 디지털로 수집하고, 이를 CDE(Common Data Environment, 공동작업환경)에 통합하는 작업이 필요하다. 중기에는 AI 기반 의사결정 시스템을 도입해 공정 지연 예측, 자재 수급 최적화, 안전 위험 감지 등의 기능을 현장에 적용해야 한다. 현대건설은 2022년부터 ‘현장 CCTV 영상 분석 시스템’을 개발하고, AI CCTV를 활용해 위험 행동을 실시간 감지하며, 품질 관리에 AR 기술을 접목해 시공 오류를 줄이고 있다. 장기적으로는 자율주행 굴착기, 드론 순찰, 로봇 품질검사 등 자율 장비를 현장에 도입하고, 이를 운영할 수 있는 조직 체계를 갖춰야 한다. 조직 변화 측면에서 디지털 전담팀을 신설하고, 기존 직무를 재설계하며, 직원 교육을 강화해야 한다. DX는 기술 도입이 아니라 일하는 방식의 변화이기 때문에, 현장 직원들이 기술을 이해하고 활용할 수 있도록 체계적인 교육이 필요하다. 올해 삼성물산 데이터팀은 AWS와 공동으로 3대 ‘AI 에이전트’를 개발했다. ‘AI-ITB Reviewer’는 방대한 분량의 입찰제안서를 자동 분석해 리스크를 빠르게 식별하고, ‘AI-Contract Manager’는 법무 및 계약 리스크를 최소화해 전문적인 대응을 지원한다. 또 ‘AI-Project Expert’는 현장 데이터를 통합 분석해 숨겨진 인사이트를 도출하는 시스템으로, 프로젝트 전반의 효율성을 높이는 역할을 한다. 사업 전략 측면에서는 신규 프로젝트 수주 시 ‘AI 기반 시공 전략’을 제안 요소로 활용할 수 있다. 예를 들어, 스마트건설 인증제도를 활용해 발주처에 기술력을 어필하고, 공정 예측, 안전 관리, 품질 자동화 등의 기능을 제안서에 포함시키는 방식이다. ②테크기업의 전략-기술 방향성과 협업 체계 테크기업은 건설 현장에 맞는 기술을 개발하고, 건설사와 협업해 실제 적용 가능한 솔루션을 제공해야 한다. 핵심 기술 방향으로는 공정 예측 AI, 안전 감지 AI, 자율 장비(UGV, 드론, 로봇), 디지털 트윈 플랫폼 등이 있다. 최근 DL이앤씨는 Generative Design을 활용해 설계 자동화를 구현하고 있으며, 포스코이앤씨는 AI 기반 레미콘 품질 예측 시스템을 도입한 바 있다. 기술 개발 우선순위는 초기에는 현장 적용성이 높은 기술에 집중하고, 중기에는 AI 판단의 정확도와 속도를 개선하며, 장기에는 자율화된 현장 운영 시스템을 구축하는 방향으로 설정해야 한다. 투자 전략은 정부의 스마트건설 R&D 과제와 연계해 자금을 확보하고, 오픈이노베이션을 통해 유망 스타트업과 협력하는 방식이 효과적이다. 예를 들어, 중소 건설사와 기술기업 간의 공동 개발 프로젝트는 정부의 실증 지원을 받을 수 있으며, 현장 PoC를 통한 기술 검증과 시장 진입에 유리하다. 협업 체계는 건설사와 공동 개발 및 테스트베드 운영, 정부와 규제 대응 및 인증 체계 협력, 학계와 알고리즘 검증 및 인재 양성 연계를 포함할 수 있다. 이처럼 다자간 협력이 이루어질 때 기술은 현장에 빠르게 확산될 것이다. ③정부 및 학계의 전략-제도 정비와 인재 육성 정부와 학계는 기술 도입에 따른 제도적 혼란을 정비하고, 산업 전반의 방향성을 제시해야 한다. 제도 측면에서는 자율 장비 도입 시 안전 기준과 책임 범위를 명확히 하고, AI 판단 오류에 대한 법적 책임 구조를 정비해야 한다. 중대재해처벌법 시행 이후 건설업의 안전관리에 대한 책임 중요성이 부각되면서, 자율 시스템의 안전성과 책임 귀속 문제는 AX 확산의 핵심 과제가 될 것이다. 디지털 기록과 로그 기반의 안전관리 증빙 체계를 마련하고, 스마트건설 인증제도와 기술 검증 프로세스를 도입해야 한다. 국토교통부는 스마트건설 기술 실증 지원 사업을 통해 기술 검증과 현장 적용을 촉진하고 있으며, 이는 제도적 기반 마련의 좋은 사례이다. 학계는 건설 AI 융합형 교육과정을 신설하고, BIM, 로보틱스, 데이터 분석 중심의 실무형 커리큘럼을 개발해야 한다. 산학 협동 R&D를 통해 기술 검증과 표준화를 주도하고 테크기업, 건설사와 공동 인턴십, 현장 실습 프로그램을 운영함으로써 실무형 인재를 양성할 수 있다. 특히 AI 기술이 빠르게 발전하는 만큼, 학계는 기술 트렌드에 발맞춰 커리큘럼을 유연하게 개편하고, 산업 현장의 요구를 반영한 교육을 제공해야 한다. 이는 산업과 교육이 함께 성장하는 기반이 된다. 건설사, 테크기업, 정부, 학계가 각자의 위치에서 준비하고 협력할 때, 한국 건설산업은 AX 시대의 선도자로 자리매김할 수 있다.

포항에 AI센터 투자 몰리는 이유철강 등 국가 주력 제조산업 밀집AI 기반 산업전환 선도 수요 갖춰세계적 연구 인프라·AI 인재 탄탄경북 전력 자립률 262% 안정 공급“동남권에 AI 인프라 투자 나서야”전국 분산 구축… 지역 불균형 해소대한민국 혁신 견인 엔진으로 도약글로벌 강대국들이 인공지능(AI)을 국가 핵심 경쟁력으로 키우면서 관련 기술력과 인프라, 핵심 소재를 확보하기 위한 ‘총성 없는 전쟁’이 갈수록 치열해지고 있다. 정부는 내년 AI 관련 예산을 9조 9000억원으로 확대해 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 본격 투자에 나선다. AI 강국으로 올라서기 위해서는 필수 인프라인 ‘AI 고속도로’ 구축이 필수다. 대규모 연산에 필요한 핵심 장비인 그래픽처리장치(GPU) 확보와 함께 이를 설치하고 운영할 AI 데이터센터를 조성해야만 가능하다. 지난 10월 ‘2025 아시아태평양경제협력체(APEC) 최고경영자(CEO) 서밋’ 참석을 계기로 젠슨 황 엔비디아 CEO는 한국에 26만장의 GPU를 공급하겠다는 협력 계획을 밝혔다. 정부는 내년 2분기까지 ‘데이터센터 구축 종합계획’을 수립하는 등 AI 데이터센터 구축에 팔을 걷어붙일 전망이다. 앞서 경북 포항시는 오픈AI와 네오AI 클라우드가 공동 추진하는 글로벌 AI데이터센터 건립지로 최종 확정된 바 있다. 안정적인 전력 공급과 연구 인프라, 철강·이차전지 등 산업 기반을 두루 갖춘 지역적 강점을 고려해 민간 기업이 투자를 결정한 것이다. 아직 초기 단계이기는 하지만 국가 차원의 투자는 서남권에 집중되고 있다. 이에 포항시는 국가균형발전과 전력·부지 확보, 연산 자원의 효과적인 분산 등을 고려한 동해안권 AI 인프라 국가 투자 유치에 더욱 공을 들이고 있다. ●AI 데이터센터 민간 투자 이뤄지는 포항 22일 포항시에 따르면 오픈AI와 네오AI 클라우드가 공동으로 추진하는 글로벌 AI데이터센터의 건립이 조만간 착공식을 시작으로 본격적으로 추진된다. AI데이터센터 건립은 단순한 인프라 유치에 머무르지 않고 포항과 대한민국 전반에 커다란 파급효과를 가져올 전망이다. 수조 원 규모의 투자와 함께 건설, 장비, 운영 등 연관 산업이 활성화되고, AI데이터센터 운영·보안·개발 분야 신규 고용도 기대된다. 지역 핵심 산업이라 할 수 있는 철강, 이차전지, 바이오를 AI와 결합해 스마트 제조, 신소재 개발, 신약 연구 등 신성장 동력 확보로도 이어진다. 지역 기업은 AI 연산자원에 대한 접근성이 강화되면서 글로벌 진출 기회도 넘볼 수 있다. 시는 정부, 오픈AI, 네오AI 클라우드와 긴밀히 협력해 AI데이터센터 건립이 차질 없이 진행되도록 행정·제도적 지원에 총력을 기울일 방침이다. 각종 인허가 절차를 신속하게 처리하기 위해 ‘인허가 패스트트랙 전담 태스크포스(TF)’를 구성하는 등 AI데이터센터 건립이 가장 빠르고 안정적으로 추진될 수 있도록 적극 지원할 방침이다. 시는 AI데이터센터를 구심점으로 산업·경제·사회를 아우르는 전주기 ‘AI 혁신 생태계’를 완성하고, 국가 혁신을 선도하는 ‘AI 고속도로 모델’을 구축할 계획이다. 지난 반세기 동안 철강산업으로 대한민국의 산업화를 이끌었던 만큼 이제는 AI 강국 도약을 견인하는 전략 거점이자, 세계가 주목하는 글로벌 AI 선도도시 포항으로 새롭게 도약한다는 구상이다. 이처럼 포항이 민간 차원의 AI데이터센터를 유치할 수 있었던 강점으로는 우선 철강·첨단소재·이차전지·기계·금속 등 국가 주력 제조산업의 밀집이 있다. 대한민국 제조산업 벨트의 중심지로서 AI 기반 산업전환(AX)을 선도할 수 있는 풍부한 산업수요를 갖춘 셈이다. 또한 인근 울산의 자동차·조선, 부산의 항만·물류, 대구의 기계·로봇 산업수요까지 연계되면 동해안권 전역의 산업 생태계를 AI 중심으로 확장할 수 있다. 다음으로는 AI 기술과 연구개발을 동시에 뒷받침할 수 있는 세계적 수준의 연구 인프라를 보유하고 있다는 점이다. 포항공과대(포스텍) 인공지능연구원, 4세대 방사광가속기, 한국로봇융합연구원, 나노융합기술원, 애플 R&D지원센터, 포스코 미래기술연구원 등 글로벌 수준의 연구시설이 집적돼 있다. 방대한 연구자료를 축적하고 있는 이들 기관은 국가급 AI 인프라와 연계될 경우 산업 혁신과 연구 성과를 가속하여 국제 경쟁력을 한층 높일 수 있다. 연구 인프라와 함께 풍부한 AI 인재 수급도 가능하다. 포항공대와 한동대를 중심으로 매년 수백 명의 석·박사급 AI 인재가 배출되고 있고, 이들은 AI 연구개발과 산업 현장에 즉시 투입할 수 있는 수준급 역량을 갖추고 있어 AI 생태계 전반의 지속 가능한 성장을 견인할 핵심 기반이 된다. 안정적인 전력공급 여건은 포항만의 확실한 강점이다. 울진과 경주 원자력발전소를 중심으로 한 대규모 전력망이 인접해 있다. 전력 수급에 제약이 큰 수도권과 달리 국가급 AI 인프라 운영에 안정적으로 대응할 수 있는 환경을 갖춘 것이다. ●가속화되는 패권 경쟁 시대 ‘생존법’ AI 인프라 확보를 둘러싼 기술 패권 경쟁이 가속화하면서 국가 투자도 전략적으로 이뤄져야 한다는 지적이 나온다. 미국은 700조 원 규모의 ‘스타게이트 프로젝트’를 추진하며 초대형 슈퍼컴퓨팅 인프라를 전국 단위로 분산 구축하고 있다. 중국 또한 베이징·상하이·광저우 등 8대 거점에 ‘국가 AI 컴퓨팅 망’을 구축해 권역별 초대형 GPU 인프라 확충에 속도를 내고 있다. 우리나라도 ‘AI 3대 강국 도약’을 목표로 대규모 AI 인프라 확충에 나서고 있지만 AI 인프라 입지는 수도권과 서남권에 편중되어 있다. 수도권에는 주요 데이터센터가 밀집해 있고, 광주는 6000억원 규모의 AX 실증 밸리 조성사업을 추진 중이다. 전남에는 국가AI컴퓨팅센터 사업이 단독 응모로 추진 중이다. 지역적 불균형을 해소하고, 전력·부지 확보, 연산자원 분산 등 전략적인 대응을 위해서는 동남권에 대한 투자도 이뤄져야 한다는 게 전문가들의 의견이다. 각 권역의 산업 특성을 기반으로 상호보완적인 역할을 수행할 수 있기 때문이다. 특히 포항은 동해안권 거점으로서 철강·이차전지 등 AI 제조혁신을 주도하고, 부산은 해양물류 AI, 광주는 모빌리티·로봇실증 중심, 전남은 국가AI컴퓨팅센터 중심의 연산 허브 거점으로 기능할 수 있다. 한국전력의 통계에 따르면 2025년 기준 경북도의 전력 자립률은 262%로 전국 1위를 기록하고 있다. 국가급 AI 인프라 구축과 운영에 가장 중요한 전력 인프라가 경북과 동해안권에 몰려있는 셈이다. 동해안권에 포항을 중심으로 한 전략적 투자가 이뤄진다면 대한민국 AI 고속도로의 오른쪽 축 완성을 기대할 수 있다. 이강덕 포항시장은 “철강으로 대한민국 산업화를 이끌었던 포항이 이제는 AI로 대한민국의 혁신을 견인하는 핵심 엔진으로 도약할 시기”라며 “전국을 잇는 AI 고속도로의 동해안권 거점으로 거듭나 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약할 수 있도록 모든 역량을 총동원하겠다”고 강조했다.

건설산업에서 디지털 전환(DX)은 단순히 컴퓨터를 잘 다루는 수준을 넘어 현장의 모든 정보를 데이터로 바꾸어 관리하는 시스템이다. 드론이 촬영한 현장 사진, IoT(사물인터넷) 센서가 기록한 온도와 습도, 설계 도면을 3차원(3D) 정보로 변환한 BIM(건축정보모델링) 객체까지 모두 데이터다. 하지만 중요한 점은 데이터를 모으는 것 자체가 목적이 아니라 잘 정리하고 활용해야 한다는 것이다. ●건설업의 데이터 활용사례 그렇다면 건설사에서는 프로젝트 수주, 설계, 시공 및 유지관리에 이르기까지의 방대한 데이터를 어떻게 다루고 있을까? 수주 단계에는 발주처의 요구사항, 입찰 조건 등의 자료와 함께 경쟁사 분석, 예상 손익, 리스크 등의 검토 자료들이 쌓인다. 삼성물산은 수천 페이지에 이르는 입찰 안내서를 효과적으로 분석하기 위해 LLM 기반의 AI 에이전트를 활용하여 리스크를 신속하게 분석하고 업무 효율을 높이고 있다. 설계 단계에는 BIM 모델, 설계 도면, 구조/환경 시뮬레이션 데이터를 활용하는데, 이런 데이터들을 활용해 설계 오류를 줄이고 공정과 공사비 예측 정확도를 높일 수 있다. 공사 중에는 현장에 심어놓은 각종 계측기를 통해 IoT 센서 데이터(온도, 습도, 변위값 등)를 수집하고 드론과 라이다 센서를 통해 측량한 데이터 등을 활용하여 품질 및 안전관리의 효율을 높인다. 준공 후 유지관리 단계에서는 시설물이나 건축물의 하자 이력, 유지보수 기록 등을 통해 설계 단계 혹은 공사 중 품질관리 방안, 대책을 수립하여 선 반영할 수 있으며 시설물을 디지털 트윈으로 구현하여 설계 단계부터 유지관리 단계까지 데이터를 연계해 관리하고 있다. ●데이터 관리의 허점과 실패 사례 하지만 데이터를 제대로 축적하고 정제하지 못하면 모으기만 하고 제대로 활용할 수 없다. 대표적인 사례가 표준화되지 않은 기록 관리다. 일부 회사에서는 똑같은 공사나 자재를 유사한 이름 여러 개로 관리하고 있어 어떤 공종과 이름으로 기록해야 할지 사용자가 고민하는 경우가 있다. 예를 들면, 방바닥 미장 공사를 방통 공사, 바닥 몰탈 공사, 바닥 미장 공사 등 여러 이름으로 등록해 두고 이 중에서 골라 입력하게 하여 업무에 혼선을 빚고 데이터를 제대로 모으기 어려운 경우가 있다. 다른 문제는 데이터 사일로 현상이다. 부서마다 별도로 데이터를 관리하여 서로 연결되지 못하고 중복되거나 위의 사례처럼 통일된 용어를 사용하지 않는 경우다. 또한 아날로그 데이터를 제대로 변환하지 못한 경우가 있다. 스캔 데이터를 제대로 디지털화하지 못해 활용이 불가능하기도 하다. 이러한 문제 때문에 건설사마다 “DX를 한다”면서도 실제로는 데이터가 흩어져 있고 제대로 정제되지 못해 활용률이 떨어지는 사례가 적지 않다. ●데이터 파이프라인과 표준화 데이터가 ‘생성→저장→정리→분석→활용’되는 흐름을 하나의 관처럼 연결해 놓은 것이 데이터 파이프라인이다. 예를 들어 현장에서 센서를 통해 읽어들인 온도가 자동으로 클라우드에 저장되고 불필요한 값은 걸러낸 후 분석 프로그램이 이를 분석해 공정 관리에 반영하는 과정이 바로 파이프라인이며 이 흐름이 끊기지 않고 매끄럽게 이어져야 DX가 제대로 작동된다. 또한 데이터는 자재, 공정, 품질 데이터 등 동일한 코드와 기준으로 기록해야 한다. 종이 문서, 스캔 데이터 등은 반드시 디지털로 변환해야 한다. 이 표준화와 디지털화가 갖춰져야 데이터가 ‘언어’로 인식되고 AI가 이해할 수 있다. 데이터는 많을수록 좋지만 정확하지 않으면 오히려 위험하다. 잘못된 데이터로 AI가 판단하면 엉뚱한 공정을 제시하거나 위험한 공법을 제안할 수도 있기 때문이다. 그리고 건설 데이터는 설계, 자재, 비용 등 민감한 정보가 많으므로 보안 관리가 필수다. 결국 데이터 관리는 단순히 많은 것이 최선이 아니라 정확하고 표준화된, 신뢰할 수 있는 데이터를 차곡차곡 모으는 것이 핵심이다. 잘 구축된 데이터는 AX(인공지능 전환) 시대에 건설 산업을 완전히 다른 차원으로 끌어올리는 원동력이 될 것이다.

- 양기관, AI기반 미래 농정과 R&D협력을 위한 논의의 장 마련 한국농촌경제연구원(원장 한두봉)은 농촌진흥청(청장 이승돈)과 12월 15일 농촌진흥청 국제회의장에서 ‘한국농촌경제연구원-농촌진흥청 정책협의회’를 개최했다. 양 기관은 농업의 경제·정책 분야와 농업과학기술 분야의 정보교류 및 상호 이해 증진을 위해 2003년부터 정책연구협의회를 개최하면서, 17년째 협력 관계를 이어가고 있다. 올해 협의회는 ‘AI 대전환, 국가농정과 R&D 전략’을 주제로 농업의 미래 방향을 집중 논의했다. 이날 협의회에서는 네이버클라우드 오정식 이사가 ‘생성형 AI가 바꾼 비즈니스 프로세스와 미래전망’을 주제로 기조강연을 진행하였다. 네이버의 AI 활용 사례와 AI 기반 기업의 AX(AI Transformation) 추진 현황을 소개하고, 정부가 추진 중인 AI 대전환 흐름 속에서 향후 AX의 방향성을 제시했다. 이어진 주제발표에서 농촌진흥청 정강호 기술융합전략과장은 ‘농촌진흥사업 AI 융합전략’을 발표하며, 연구-기술보급-행정 등 농촌진흥사업의 전 주기에 AI 기술을 적용하기 위한 디지털 기반의 혁신 전략을 제시했다. 한국농촌경제연구원 이석일 관측모형팀장은 ‘농업관측과 AI: 농업관측 적용 사례’를 발표하며, 농업관측의 정확도 향상을 위한 과학적인 관측체계를 구축하는 방안을 제시했다. 한국농촌경제연구원 한두봉 원장은 “농업·농촌의 지속가능한 미래를 위해 정책연구 강화와, AI 기반 관측체계 고도화 등 다양한 분야에서 농촌진흥청과 더욱 긴밀히 협력해 나가겠다”라고 밝혔다. 농촌진흥청 이승돈 청장은 “이번 협의회를 통해 AI 시대 농정체계와 농업 R&D 간 협력의 폭을 넓히고, 국가 식량안보 강화와 농업·농촌의 지속 가능한 발전을 위해 함께 힘을 모아 나가겠다”라고 말했다.

시범 운영 돌입… 2026년 CES 전시 예정 한국산업기술기획평가원(산기평)이 디자이너의 작업 효율을 극대화하는 자율형(Agentic) 인공지능 기반 디자인 플랫폼 ‘젠프레소(GenPresso)’의 시범 운영에 돌입했다고 15일 밝혔다. 젠프레소에 적용된 자율형 AI는 기존의 생성형 AI가 단순 결과물 생성에 그쳤던 한계를 넘어, 사람의 개입 없이 스스로 과업 목표를 설정하고 판단, 실행하는 능력을 갖췄다. 이 플랫폼은 제품, 공간, 그래픽, 영상 등 광범위한 디자인 프로세스 전반을 주도적으로 지원한다. 젠프레소는 산기평의 ‘디자인산업기술개발사업’ 성과물로, 한양대 연구팀과 리콘랩스가 공동 개발했으며, 이미 현직 디자이너 등 전문가 약 300명을 대상으로 실무 적용성 평가를 성공적으로 마쳤다. 산기평은 시범 운영을 통해 2028년까지 플랫폼 기능을 고도화하고, CAD 변환 및 제조 시뮬레이션 연동 기술 등을 구축할 계획이다. 한승엽 산기평 산업혁신부원장은 “디자인 산업의 인공지능 전환(AX) 시대에 특화된 지능형 기술 개발을 지속적으로 지원할 것”이라고 밝혔다. 현재 베타 버전으로 이용 가능한 ‘젠프레소(GenPresso)’는 2026년 라스베이거스 CES 2026에 전시될 예정이다.

‘인간 중심 대전환, 기술이 아닌 삶을 위한 사회 설계(Human-centered Transformation: Designing a Society Where Technology Serves Humanity)’를 주제로 한 2025 경기국제포럼이 10일 고양 킨덱스에서 개막했다. 포럼은 AI와 기후, 돌봄, 노동 분야의 대전환이 불러올 구조적 변화와 사회적 영향을 점검하고 앞으로 국제사회가 나아가야 할 길을 세계적 석학들과 함께 논의하는 자리다. 개회식에서 김동연 지사는 “전례 없이 빠른 기술의 발전으로 우리는 지금 기회의 부족, 기회의 불평등, 기회로의 접근 실패가 동시에 나타나는 ‘기울어진 기회’의 시대를 살고 있다”며 “인류의 삶을 바꾸는 거대한 전환 앞에서 우리의 과제는 분명하다. 기술혁신뿐만 아니라 ‘기회의 혁신’이 필요하고 그 혁신의 열쇠는 바로 ‘사람 중심 대전환’”이라고 말했다. 이어 “경기도는 기술이 빠르게 성장하는 만큼 그 기술을 활용한 기회 또한 발맞춰 성장하도록 사람 중심 대전환의 길을 차근차근 열어왔다”며 지방정부 최초 AI국 신설과 기후위성 발사, AI기반 돌봄서비스, 청년사다리, 기회소득, 기후도민총회, 에너지 기회소득 마을 등 경기도의 노력을 소개했다. 그러면서 “이번 포럼이 미래 기술, 사회적 연대와 통합을 만들어내는 새로운 경제구조, 불평등을 극복하기 위한 국제사회의 협력 방안을 논의하면서 사람 중심 대전환의 이정표가 되기를 기대한다”며 “함께 맞손 잡고 사람 사는 세상, 더불어 사는 공동체를 향해 흔들림 없이 나아가자. 퍼스트 무버, 경기도가 그 선도에 단단하게 서겠다”고 강조했다. 2025 경기국제포럼 기조연설은 ‘현대 인공지능의 아버지’로 불리는 위르겐 슈미트후버(Jürgen Schmidhuber) 사우디 KAUST 교수와 AI 시대 경제ㆍ노동정책 담론을 주도하는 스타작가 런던 킹스칼리지 다니엘 서스킨드(Daniel Susskind) 연구교수가 참여했다. 슈미트후버 교수는 누구나 강력하고 투명한 AI를 활용하는 ‘모두를 위한 AI(AI for All)’을 강조하며 “기술 발전이 취약계층을 포용하는 방향으로 이뤄져야 한다”고 말했다. 서스킨드 교수는 기존 경제성장 담론의 이익과 비용을 재조명하며, “노동이 사라지는 AI 시대에는 사회 통합, 연대를 가능하게 하는 새로운 경제구조를 만들어야 한다”라고 제안했다. 김동연 지사가 좌장을 맡은 개막 대담에서는 ‘대전환 시대, 새로운 포용적 사회 설계’라는 주제로 심도 있는 토론이 펼쳐졌다. 2025 경기국제포럼은 11일까지 ‘기회(Opportunity)·기후(Climate)·돌봄(Caregiving)·노동(Labor)’ 총 4개 개별 세션으로 이어진다. 각 세션은 ▲기회: ‘AI 기술의 발전과 사회 불평등’ ▲기후: ‘농업과 산업이 상생하는 기후경제모델, 농촌 RE100’ ▲돌봄: ‘AI 시대 돌봄·복지의 전환, 기술을 넘어 사람으로’ ▲노동: ‘3X(AX, DX, GX) 시대의 플랫폼 경제와 일자리’라는 주제로 대전환 시대의 합리적인 정책 해법을 논의한다. 다채로운 부대행사도 함께 펼쳐진다. 경기문화재단은 AI로 복원한 독립운동가 80인의 미디어 아트를 선보이며, 경기콘텐츠진흥원이 대한민국 AI 콘텐츠 어워즈 수상작과 AI 콘텐츠 창작 아카데미 지원사업 결과물을 관람할 수 있는 체험존을 운영한다. 또한 경기도 AI 실증지원사업과 AI 챌린지 프로그램에 참여한 우수기업들이 AI 딥러닝 기술이 적용된 제품과 솔루션을 전시한다. 이 외에도 경기관광공사, 경기도경제과학진흥원 등이 전시 부스를 열어 풍성한 볼거리를 제공한다.

부산항만공사(BPA)가 개발한 AI·블록체인 기반 환적모니터링시스템(포트아이·Port-i)이 내년 3월부터 전면 서비스에 들어간다. 부산항만공사는 3일 부산항 국제전시컨벤션센터에서 ‘부산항, 스마트항만 구현을 위한 AX·DX 워크숍’을 열고 포트아이(Port-i)를 공개했다고 4일 밝혔다. 이 워크숍은 세계 2위 환적 거점 항만인 부산항의 디지털 전환 노력과 성과를 공유하고, 첨단 기술 도입에 따른 부산항 미래 비전을 논의하기 위해 마련됐다. BPA는 부산항 이용 선사·터미널운영사·운송사 관계자 200여 명을 대상으로 포트아이를 소개하고 부산항 디지털 서비스 고도화와 운영 효율성 개선 가능성을 확인했다. 이번에 공개된 포트아이는 AI 기반으로 선박 일정·작업 상황의 지연 위험과 환적 연결 위험을 예측·탐지하고, 블록체인 기술을 적용해 데이터 위변조를 방지하는 등 신뢰성과 안전성을 확보하 것이 특징이다. 또 부산항 선박, 선석, 화물 관련 실시간 정보와 지도 기반의 AIS(선박자동식별장치) 정보를 제공하고, 선박 화물의 환적 상황 이상 탐지 및 알림 기능 탑재해 환적 효율을 크게 높일 수 있다. BPA는 포트아이를 오는 16일 부산항 이용 선사와 부산항 컨테이너 터미널운영사에 우선 배포한 뒤 내년 3월부터 부산항 전체 이용자를 대상으로 서비스를 확대할 계획이다. 송상근 BPA 사장은 “기술혁신이 곧 경쟁력인 시대에 첨단기술 적용은 더 이상 선택이 아닌 부산항의 미래 경쟁력”이라며 “AI·블록체인·로봇 등 다양한 기술을 항만에 도입해 세계 최고 수준의 스마트 항만을 실현하겠다”고 강조했다.

한국남부발전은 18일 급변하는 에너지 환경 변화에 선제적으로 대응하고 지속가능 경영체계를 강화하기 위해 ‘2035 중장기 경영전략’을 선포했다고 밝혔다. 이번 전략은 급격히 변하는 에너지 패러다임 속에서 기존의 포트폴리오만으로는 생존을 장담할 수 없다는 문제의식에서 출발했다. 남부발전은 올해 초부터 실무부서, 협력사, 국민 등 다양한 이해관계자의 의견을 폭넓게 수렴하고 외부 전문기관의 분석과 탄소중립 이행, 재생에너지 확대, ESG경영 등의 국정과제를 바탕으로 성장과 공공성 균형을 반영한 전략 체계를 재정립했다. 2035 경영전략은 ▲지속 성장 지향의 미래에너지 실현 ▲에너지전환 기반 탄소중립 선도 ▲공공성 중심의 EGS 경영 실현 ▲성과효율 중심의 경영혁신 강화 등 4대 전략 방향을 중심으로 구성되었다. 10대 경영목표 중 무탄소발전량, 신성장매출액, 온실가스 감축률을 고도화하였는데 이는 에너지전환을 속도감 있게 추진하는 정부정책 기조를 반영한 결과다. 경영목표 중 특히 눈에 띄는 부분은 ‘AX생태계 달성도’이다. 이는 AI의 혜택을 골고루 누리는 모두의 AI 기반을 조성하고자 하는 정부의 의지를 반영한 것으로, AI 기술과 그 성과를 조직 내부뿐 아니라 외부까지 확산하는 생태계 구축을 목표로 한 것이다. 이 외에도 남부발전은 ▲에너지 전환용량 3,000MW ▲중대재해사고 ZERO ▲동반성장평가 최우수 등급 ▲청렴도 1등급 ▲부채비율 180% 미만 ▲EBITDA 마진율 22% 등의 경영 목표를 통해 ESG경영과 경영혁신을 실천하는 데도 중점을 두었다. 김준동 한국남부발전 사장은 “기후 위기 대응과 에너지 전환이라는 시대적 과제 속에서 남부발전은 공기업으로서의 사명과 역할을 흔들림 없이 수행해 나갈 것”이라고 말했다.

충남 AI특위 출범 ‘AI 대전환’ 이끈다AI 생태계 만들고 제조산업 혁신“대한민국 AI 시대 선도” 충남도가 1만 5000명 이상 전문 인력 양성과 제조공정 인공지능(AI) 전환 등 공공분야부터 산업계 전반에 걸쳐 ‘AI 대전환’을 선포했다. 도는 11일 단국대 천안캠퍼스에서 ‘충남 AI 대전환’을 선언하고, 이를 뒷받침할 충남 AI특별위원회를 출범했다. 이날 선언은 대한민국 경제 심장인 충남에서 도내 산업 경제 한계를 뛰어넘어 미래 먹거리를 선제적으로 확보하겠다는 도의 의지를 담고 있다. 32명으로 구성된 AI 특위는 글로벌 빅테크 임원 등 기업인 14명과 국방과학연구소 등 연구원 6명, 연세대 등 대학 교수 12명이 참여한다. 이들은 AI 대전환 전략을 수립하고, 심의와 자문 등을 맡는다. 도는 비전으로 ‘한계를 뛰어넘는 비상, 충남 AI 대전환’으로 선정했다. 이를 위한 6대 전략은 △AI 기반 혁신 거점 산업 생태계 조성 △제조공정 인공지능전환(AX) △스마트 농축수산업 AX △융복합 바이오 AX △AI 지역 도시 서비스 구축 △AI 공공 혁신 등이다. 도는 혁신 산업 생태계 조성을 위해 벤처 펀드 3배 이상 확대와 AI 특화 인력 1만 5000명 이상 양성 등을 제시했다. 제조공정 AX는 제조 AI 활용률 40% 달성을 목표로 한다. AI 테스트베드 구축, 연구개발(R&D), 반도체·모빌리티 특화 인프라 구축 등 기업 맞춤형 지원도 추진한다. AI를 이용한 신약 개발과 디지털 헬스케어 등 융복합 바이오산업 육성도 강화한다. 도는 이와 함께 스마트공장부터 AI 전환까지 전 과정을 총괄하는 협력 체계 구축을 위해 80여 개 산학연관이 참여하는 ‘제조공정 AI 전환 얼라이언스’도 구성하기로 했다. 이 자리에서 김태흠 지사는 “충남은 전국 수출 2위로 반도체·디스플레이 등 미래 첨단 산업을 선도하는 ‘대한민국 경제의 심장’”이라며 “수십년간 산업화와 수출 경제를 이끌었던 것처럼, 이제는 AI로 대한민국의 성장을 주도해 나가겠다”고 말했다. 이어 “제조업과 바이오, 농축수산 등 산업 전반에 AI 대전환을 이루고, 수자원 확보와 전력 인프라 구축을 통해 AI 대전환을 뒷받침하며, 강력한 AI 대전환 실행 체계를 구축하겠다”고 강조했다.