끊임없이 인간의 영역을 탐하는 저 인공지능(AI)을 어찌할 것인가. 가장 마지막까지 ‘인간적인 것’으로 남아있어야 할 문학 역시 깊은 고민에 빠져 있다. 인간과 로봇의 관계 속에서 ‘인간이란 무엇인지’ 질문하는 이야기가 요즘 쏟아지는 이유일 것이다. “감정은 기억에서 파생된다. AI도 기억이 있다면 감정을 느낄 수 있다. 리아는 여명의 그 말이 너무 신기해서 한참을 속으로 중얼거렸다. 그런 오후가 있었다.”(‘로봇과 이별하는 프롬프트’ 부분) 온라인 계정의 비밀번호를 되살리기 위해 본인 확인 질문으로 ‘출신 초등학교 이름’ 같은 것을 물어보는 시절이 있었다. ‘과거의 나’가 ‘현재의 나’와 같다는 믿음에서 ‘자아’는 탄생한다. 그러므로 ‘나’를 ‘나’라고 말할 수 있는 건 순전히 기억 덕분이다. 나혜원 작가의 청소년소설 ‘로봇과 이별하는 프롬프트’(문학과지성사)는 이 지점에서 출발한다. 갑자기 세상을 떠난 친구 여명을 그리워하던 리아와 이룸, 세빈은 여명과 똑같이 생긴 로봇 ‘닮1호’를 만드는 엉뚱한 프로젝트를 추진한다. 피부를 구현하기 위해 ‘리얼돌’을 분해해 보기도 하고, 눈동자를 만들기 위해 유리를 세공하기도 한다. 하지만 제일 중요한 건 기억. 여명이 그동안 어떻게 살아왔는지 찾아서 그 기억을 로봇에 입힌다. 여명의 얼굴과 기억을 가진 ‘닮1호’는 과연 여명이 될 수 있을까. “참, 인간의 제1 능력이 뭐냐고 물었죠? 타인의 마음을 자신의 마음처럼 들여다볼 줄 아는 겁니다. 들여다보는 것에서 그치지 않고 그 마음을 잘 돌보는 것도요.”(‘제나의 오토바이오그래피’ 부분) 인간에게 공감 능력과 배려라는 기술이 없었다면 공동체와 사회, 나아가 문명은 존재하지 않았을 것이다. 인간은 자신 뿐 아니라 타인의 마음도 헤아린다. 함께 슬퍼하고 함께 기뻐한다. 양수련 작가의 청소년소설 ‘제나의 오토바이오그래피’(북다)는 AI 나노봇 제나의 이야기다. 제나는 자동차와 인간 사이에서 자유자재로 모습을 바꿀 수 있다. 사람이 자동차가 된 제나에 탑승하면 제나는 손님의 무의식이 원하는 지점으로 시간을 건너뛸 수 있다. 과거도, 미래도 가능하다. 인간의 무의식을 탐험하며 제나는 ‘무엇이 인간을 인간답게 하는지’ 알아간다. 인간의 감정은 기억에서 비롯되는가.(나혜원) 공감은 인간의 전제조건인가.(양수련) 둘 다 그럴싸하지만, 정답이라고 할 수는 없겠다. 어쩔 수 없다. 누구도 답을 가지고 있지 않다. 모두 그것을 찾아가고 있을 뿐이다.

한국 기업, 美·中 이어 3번째 많아삼성·LG, AI 기반 혁신 가전 공개현대차, 휴머노이드 로봇 전면에中 기업, 메인 전시관서 ‘대공세’ 양자 기술, AI 적용 사례도 주목 세계 최대 가전·정보통신(IT) 전시회 ‘국제전자제품박람회(CES) 2026’이 6일(현지시간)부터 나흘간 미국 라스베이거스에서 열리는 가운데 모든 것에 적용된 인공지능(AI), 국내 주요 기업의 활약, 중심으로 떠오른 중국 기업, 양자(퀀텀) 기술의 가능성 등이 큰 흐름으로 부상하고 있다. CES 사무국은 4일 ‘혁신가들의 등장’을 주제로 열리는 이번 행사에 전 세계 160여개국에서 4300여개 기업이 참가한다고 밝혔다. 한국은 미중에 이어 3번째로 많은 853개 기업이 나선다. 이번 행사에서는 ‘피지컬 AI’를 통해 AI가 로봇, 가전, 웨어러블, 산업 장비 등과 결합해 일상생활에서 어떻게 직접 작동하는지를 볼 수 있다. 완성차 기업, 중장비, 로봇 기업들이 디지털 공간에 머물던 AI에 실제 세계에서 움직이고 일할 수단인 ‘몸체’를 줬다. 모빌리티도 피지컬 AI를 구현할 핵심 분야다. 현대차, BMW, 혼다 등 자동차 제조사는 물론 LG전자, LG이노텍, 삼성디스플레이 등 부품업체들도 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 중심의 신제품을 선보일 예정이다. 빅테크 기업 수장들도 연설에서 ‘모든 것에 적용되는 AI’를 언급할 전망이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 개막 하루 전날인 5일 특별 연설에서 ‘차세대 AI 비전’을 발표한다. AI 반도체를 넘어 로보틱스, 자율주행, 산업용 AI 전반으로 영향력을 확장하는 청사진을 공개할지에 관심이 쏠린다. 미국 반도체 기업 AMD의 리사 수 CEO도 같은 날 기조연설자로 나서 데이터센터, 클라우드, PC를 아우르는 통합 AI 반도체 전략을 제시할 전망이다. 6일 개막일에는 중국 레노버의 양위안칭 회장과 지멘스의 롤란드 부시 CEO가 연설에 나선다. 삼성전자와 LG전자 역시 AI를 기반으로 한 미래 가전 혁신 비전을 공개한다. 노태문 삼성전자 사장과 류재철 LG전자 사장의 글로벌 데뷔 무대다. 삼성전자는 ‘당신의 AI 일상 동반자’를 주제로 올해 메인 행사장인 라스베이거스 컨벤션 센터(LVCC) 대신 윈(Wynn) 호텔로 자리를 옮겨 단독 전시관을 꾸린다. 방문객들이 보다 유기적으로 첨단 기술을 체험하도록 하려는 것이다. 지난 8월 115형 마이크로 적녹청(RGB) TV를 출시한 삼성전자는 CES 2026에서 55·66·75·85·100형 등 총 5가지 크기의 신제품을 공개한다. 또 흡입력을 기존 대비 두 배 향상시킨 로봇청소기 비스포크 AI 스팀도 공개한다. LG전자는 ‘당신에게 맞춘 혁신’을 주제로 ‘LG 월드 프리미어’를 개최하면서 AI의 공감지능 비전을 공개할 계획이다. 특히 LG는 가사 노동을 줄이는 휴머노이드형 AI 홈 로봇 ‘LG 클로이드’를 공개한다. 현장에서는 클로이드가 식사 계획에 따라 냉장고에서 우유를 꺼내고, 오븐에 빵을 넣어 아침 식사를 준비하며, 거주자가 외출한 뒤에는 세탁이 끝난 수건을 개켜 정리하는 모습을 볼 수 있다. 현대차그룹은 차세대 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 공개하고 미래 산업 현장과 일상에서 인간과 호흡하는 모습을 보여주는 등 AI 로보틱스 핵심 전략을 제시할 예정이다. 현대차그룹은 4족 보행 로봇 ‘스팟’과 이동형 로봇 플랫폼 ‘모베드’를 활용한 기술 프레젠테이션도 진행한다. 중국 기업들의 공세도 두드러진다. 참여 기업만 942개로 미국에 이어 두 번째로 많다. 삼성전자가 메인 전시관이 아닌 윈 호텔에 단독 전시관을 꾸리면서 TCL, 하이센스 등 중국 가전사가 메인 전시관 입구 전면과 핵심 자리를 차지했다. TCL은 가전제품을 AI 기술로 연결하는 ‘AI 스마트라이프’를 공개하고,하이센스 역시 AI 가전을 바탕으로 한 스마트홈 솔루션으로 전시관을 꾸린다. 하이센스는 RGB 기반 TV 기술을 또다시 선보이며 삼성전자와 LG전자에 맞불을 놓을 것으로 보인다. 양자 기술은 이번 CES에서 주연은 아니지만 미국 소비자기술협회(CTA)는 AI와 양자 기술을 묶어 ‘CES 파운드리’라는 별도 공간을 신설했다. 이 무대에서 최적화 문제, 보안, 제조 물류, AI 결합 등에서 양자 컴퓨팅의 실제 적용 사례가 소개된다.

전기차와 드론 등에 사용될 차세대 무음극 리튬 금속 전지의 수명과 안정성 문제를 국내 연구진이 해결했다. 한국과학기술원(KAIST)은 4일 생명화학공학과 이진우·임성갑 교수 연구팀이 전극 표면에 두께 15나노미터(㎚)의 초극박 인공 고분자층을 도입해 무음극 금속 전지의 최대 약점인 계면 불안정성 문제를 해결했다고 밝혔다. 무음극 금속 전지는 음극에 흑연이나 리튬 금속 대신 구리 집전체를 사용하는 단순 구조다. 기존 리튬 이온 전지와 비교해 30∼50% 높은 에너지 밀도와 낮은 제조 비용, 공정을 단순화할 수 있다. 다만 초기 충전 과정에서 리튬이 구리 표면에 쌓여 전해질이 빠르게 소모되고 불안정한 보호막(SEI)이 형성돼 수명이 짧았다. 연구팀은 전해질 조성을 바꾸는 대신 전극 표면 자체를 설계하는 전략을 선택했다. 개시제 기반 화학증착(iCVD) 공정을 이용해 구리 집전체 위에 균일한 초박막 고분자층을 형성시켜 전해질과 상호작용을 조절해 리튬 이온 이동과 전해질 분해 경로의 제어가 가능해졌다. 안정적인 무기물 보호막이 형성돼 전해질 소모와 과도한 보호막 성장이 동시에 억제됐다. 연구진은 전해질 조성 변경 없이 전극 표면에 얇은 층을 추가하는 방식으로, 기존 공정과 호환성이 높고 비용 부담도 적다고 설명했다. 연구 결과는 에너지 분야 국제학술지인 ‘줄’(Joule)에 지난달 10일 게재됐다. 이진우 교수는 “새로운 소재 개발을 넘어 전극 표면 설계로 전해질 반응과 계면 안정성을 제어할 수 있는 설계 원리를 제시했다”며 “전기차와 에너지저장장치(ESS) 등 차세대 고에너지 배터리 시장에서 상용화를 앞당길 수 있는 기술”이라고 말했다.

수도권 공공기관 350여 곳을 지방으로 이전하는 ‘혁신도시 시즌2’가 초읽기에 들어가면서 전국 지방자치단체 간 유치 경쟁이 유례없이 치열해지고 있다. 이번 이전은 단순한 기관 분산을 넘어 지방 소멸 위기를 극복하고 국가 균형발전을 이룰 마지막 분수령이라는 점에서 지자체들은 사활을 건 ‘차별화 전략’을 쏟아내고 있다. 정부가 행정 대통합을 추진하는 시·도에 공공기관을 우선 배치하겠다는 방침을 공식화하자, 광주·전남을 비롯해 세종·부산·대구·강원 등 각 지자체가 총력전에 돌입했다. 한전·농어촌공사·aT 등 수도권 부속기관 이전과 농·수협중앙회 본점 이전까지 맞물리며, ‘시즌2’는 단순 이전을 넘어 국가 균형발전의 분수령으로 떠오르고 있다. 광주·전남은 행정 대통합 추진을 전면에 내세우며 ‘통합 시·도 우대’ 인센티브를 선점 전략으로 제시했다. 광주는 AI·문화·사회서비스, 전남은 에너지·AI·농수산으로 역할을 분담해 융합형 거점 모델을 강조한다. 한전·농어촌공사·aT 등 기존 이전 기관의 수도권 부속기관 추가 이전과 함께, 농협·수협중앙회 본점 이전까지 시야에 두고 있다. “단순 유치가 아닌 기능 재설계”를 핵심 논리로 삼는다. 광주전남공동(나주)혁신도시는 ‘시즌1’을 통해 한국전력공사, 한국농어촌공사, 한국농수산식품유통공사(aT) 등 16개 공공기관을 유치했지만, 여전히 핵심 기능과 인력이 수도권에 남아 있다는 점에서 ‘미완의 혁신도시’라는 지적을 받아왔다. 이에 따라 이번 시즌2에서는 한전·농어촌공사·aT 등의 수도권 부속기관 추가 이전 여부가 핵심 변수로 꼽힌다. 세종시는 행정중심복합도시의 위상을 앞세워 정책·행정 연계 공공기관 집중 배치를 요구하고 있다. 국무조정·정책기획 기능과 연계 가능한 기관 이전을 통해 행정 효율성을 높이겠다는 전략이다. 수도 이전 논의의 연장선이라는 점에서 정치적 상징성을 동시에 겨냥한다. 부산은 금융중심지 육성을 목표로 금융·해양 공공기관 추가 이전을 요구하고 있다. 한국거래소, 산업은행 이전 논의 경험을 바탕으로 금융 공공기관 집적 효과를 강조한다. 해양수산·물류 공공기관과의 연계를 통해 ‘해양금융 허브’ 구상을 재차 부각시키고 있다. 대구·경북은 기존 산업단지와 연계한 첨단 제조·R＆D 공공기관 유치가 핵심 전략이다. 로봇, 미래차, 소재·부품·장비 분야 연구기관을 중심으로 산업 경쟁력 강화 논리를 내세운다. “혁신도시를 연구·기술 실증 거점으로 완성해야 한다”는 논리다. 강원도는 환경·자원·에너지 분야 특성을 앞세운 기능 특화 전략을 구사하고 있다. 산림, 수자원, 신재생에너지 관련 공공기관을 중심으로 ‘청정·환경 수도’ 이미지를 강화한다. 지역 여건상 대규모 집적보다는 선별적 이전을 요구하는 것이 특징이다. 울산·경남은 조선·에너지·방산 산업과 연계한 산업 지원형 공공기관 유치를 추진 중이다. 연구·시험·인증 기능을 중심으로 실물 산업과의 결합을 강조하며, 제조업 재도약의 마중물로 활용하겠다는 전략이다. 이번 시즌2 추진의 최대 난제로는 여전히 수도권 반발과 정치 변수가 꼽힌다. 공공기관 노조를 중심으로 주거·교육·배우자 직장 문제와 기관 기능 약화를 이유로 이전 속도 조절론이 제기될 가능성이 크다. 총선을 거치며 지역 간 이해관계가 더욱 첨예해진 정치 환경 역시 정부에 부담 요인으로 작용하고 있다. 윤병태 나주시장은 “2차 공공기관 이전은 선택의 문제가 아니라 지방 소멸과 국가 경쟁력의 문제”라며 “시즌2는 기관을 나누는 문제가 아니라, 혁신도시를 어떻게 재설계할 것인지에 대한 국가적 결단의 문제”라고 말했다.

2026년 개장일인 2일 코스피가 사상 처음으로 4300선을 돌파한 가운데 올해 한국 경제는 반등 기대와 구조적 불안이 교차하는 출발선에 섰다. 구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관은 이날 “올해를 본격적인 성장을 견인하는 경제 대도약의 원년으로 만들겠다”고 밝혔다. 다만 고환율과 통상 환경 불확실 등 변수도 여전히 부담 요인으로 꼽힌다. 국내외 주요 기관들은 올해 한국 경제성장률을 1%대 후반에서 2%대 초반으로 내다봤다. 한국은행은 1.8%, 경제협력개발기구(OECD)는 2.1%로 전망했다. 국제통화기금(IMF)은 1.8%, 아시아개발은행(ADB)은 1.7%를 제시했다. 비상계엄과 탄핵 정국을 거친 뒤 출범한 새 정부의 인공지능(AI) 대전환 기조와 확장 재정 효과 기대가 반영된 결과다. 지난해 한국 경제는 정치적 불확실성 속에 1분기 -0.2%로 역성장을 기록한 뒤 2분기 0.7%, 3분기 1.3%로 점차 회복세를 보였다. 양준석 가톨릭대 경제학과 교수는 “지난해보다 올해 성장률이 나아질 건 분명하다”면서도 “구조개혁 없이 생산성을 억지로 끌어올리면 반짝 성장은 가능하지만, 임금 인플레이션이나 부채 증가 등 부작용이 더 커질 수 있다”고 말했다. 트럼프 리스크 등 통상 변수 여전“기후위기 대응 식량 정책 필요”지난해 한국 경제 성장률을 떠받친 것은 수출이었다. 한국 수출은 지난해 사상 처음 7000억 달러(약 1004조 7000억원)를 돌파했다. AI 열풍에 힘입어 반도체 수출이 1734억 달러로 역대 최대치를 경신하며 전체 수출 증가를 이끌었다. 그러나 올해 수출 전망을 두고는 시각이 엇갈린다. 한국개발연구원(KDI)은 미국 관세 인상 영향이 본격화하며 반도체 등을 제외한 수출 증가세가 크게 둔화할 것으로 봤다. 반면 한국무역협회는 AI 수요를 기반으로 반도체와 IT 제품이 수출을 견인하며 지난해보다 약간 높은 7110억달러를 기록할 것으로 전망했다. 김정관 산업통상부 장관은 전날 신년사에서 “한미 관세협상을 마무리했지만 15% 상호관세는 여전히 수출에 큰 부담이고 글로벌 공급망 분절도 경제 안보를 계속 위협하고 있다”며 “M.AX(제조 인공지능 대전환)를 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼아 국익을 확장해 나가겠다”고 강조했다. 가장 큰 변수는 고환율이다. 서울 외환시장에 따르면 새해 첫 거래일인 이날 원·달러 환율은 전 거래일인 지난달 30일 대비 0.5원 오른 1439.5원에 개장했다. 지난해 연간 평균 환율(매매기준율)은 1422.16원으로 역대 최고 수준이었다. 개인 투자자와 국민연금의 해외 투자 확대와 한미 관세 협상에 따른 기업들의 달러 보유, 금리 격차 확대 등이 복합적으로 작용한 결과다. 시장에서는 1400원대 환율이 ‘뉴노멀’로 굳어질 수 있다고 우려한다. 신세돈 숙명여대 경제학부 명예교수는 “고환율이 이어지면 국내외 투자자 이탈로 환율이 더 오를 수 있다”며 “환율을 1400원 아래로 낮추려면 기준금리를 최소 0.5%포인트 올릴 필요가 있다”고 말했다. 물가 불안도 완전히 해소되지 않았다. 지난해 소비자물가 상승률은 2.1%로 5년 만에 가장 낮았지만, 석유류와 신선식품을 중심으로 한 체감 물가 부담은 여전하다. 이정희 중앙대 경제학부 교수는 “이상기후 영향으로 농수산물 가격 변동성이 커질 수 있다”며 “어종·품종 변화에 대비한 중장기 대응이 필요하다”고 강조했다.

전 세계적으로 생성형 인공지능(AI)이 확산하고 데이터센터용 메모리 반도체 수요가 급증하면서 재고 부족으로 반도체 가격이 본격적으로 줄줄이 뛰고 있다. 특히 올해 삼성전자와 애플 등에서 신제품 출시가 예고돼 스마트폰 등 정보기술(IT) 기기 가격도 덩달아 오르는 ‘폰플레이션’(스마트폰+인플레이션)이 현실화할 것으로 보인다. 2일 IT업계에 따르면 반도체 전문 조사기관인 트렌드포스는 올해 스마트폰 원가가 지난해보다 최소 5% 이상 상승할것으로 예상했다. 메모리 반도체 가격이 상승하면서 스마트폰 제조 원가 중 메모리 반도체가 차지하는 비중이 기존 10~15%에서 최근 20%를 넘겼기 때문이다. 파이낸셜타임즈에 의하면 최근 AI 데이터센터용 고대역폭메모리(HBM) 수요 증가로 저가형 D램 생산이 후순위로 밀리면서 메모리 반도체 시장은 연쇄적인 공급 부족 및 가격 상승을 겪고 있다. 시장조사기관 ‘옴디아’에 따르면 모바일 D램인 ‘96Gb LPDDR5’의 가격은 지난해 4분기 들어 1분기보다 70% 이상 증가했다. 스마트폰용 낸드플래시 메모리 역시 2배가 인상되는 등 가파른 상승세를 보이고 있다. 여기에 주요 글로벌 기업들이 자사 스마트폰에 탑재하는 AI 수준을 높이며 차별화를 꾀하고 있어 메모리 용량을 줄이는 것도 현실적으로 불가능한 상황이다. 스마트폰에서 AI가 원활하게 작동할 수 있으려면 충분한 용량의 메모리가 필요하고, AI 수준이 고도화될수록 더 큰 용량을 요한다. 이에 업계에서는 스마트폰 등 전자제품의 가격이 최대 20%까지 상승할 수 있다고 전망하고 있다. 시장조사업체 IDC는 지속적인 글로벌 메모리 부족 현상으로 2026년 스마트폰의 공급량이 제한돼 평균 판매가가 465달러(약 67만원)까지 오를 것으로 전망했다. 또다른 시장조사업체인 카운터포인트리서치는 지난달 내놓은 전망에서 올해 2분기까지 스마트폰용 메모리 가격이 40% 추가 상승할 것으로 내다봤다. 스마트폰 제조 원가가 지금보다 약 8~10% 추가로 올라 완제품의 평균 판매가가 6.9% 증가할 것이란 전망이다. 특히 삼성전자와 애플이 신제품 출시를 앞두고 있어 이같은 전망은 올해부터 현실화할 것으로 보인다. 삼성전자는 2월 중 ‘갤럭시 S26 시리즈’ 출시를 앞두고 있으며 지난해 첫 선을 보인 ‘갤럭시 트라이폴드’의 인기에 힘입어 폴더블폰 모델의 확장 가능성도 거론되는 상태다. 또 현재까지 최신 제품인 ‘갤럭시 S25 시리즈’의 가격을 한차례 동결한 바 있어 올해엔 가격 인상 가능성이 점쳐진다. 애플은 올해 아이폰 18 시리즈, 아이폰 폴더 등 신제품을 공개할 예정이다. 맥루머스에 따르면 애플은 올해 아이폰 18 프로, 아이폰 18 프로 맥스 등 상대적으로 가격대가 높은 프리미엄 기기 출시를 우선 검토하고 있는 것으로 전해졌다. 중국에선 샤오미가 이미 지난해 10월 출시한 ‘레드미 K90’ 모델의 가격을 인상한 바 있다. 카운터포인트리서치는 “2026년은 메모리 공급 부족 등으로 전 세계 스마트폰 출하량이 2.1% 감소할것”이라며 “휴대폰 제조사들에게 힘든 한 해가 될것으로 예상된다”고 밝혔다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

지난해는 인공지능(AI) 데이터 센터 건설 붐과 함께 관련 주식은 물론 부품 가격이 크게 상승한 한 해였습니다. 특히 메모리 가격이 폭등하면서 1월과 대비해 12월에서는 5~6배 가격이 상승하는 역대급 폭등을 보였습니다. 국내에서는 ‘다나와’ 최저가 기준 DDR5 16GB 메모리가 6만원대였으나 12월 말에는 30만원에 근접한 가격으로 폭등했습니다. 이런 상황은 해외라도 다르지 않아서 연초에 40~50달러(약 5만 7700~7만 2100원) 하던 DDR5 16GB가 이제는 200달러(28만 8500원)를 훨씬 넘어가고 있습니다. 과거에는 볼 수 없던 메모리 가격 폭등은 배경으로 지목되는 것은 HBM 메모리 수요 폭등입니다. D램 다이를 여러 장 쌓아 올리는 HBM 메모리는 일반 D램보다 훨씬 많은 웨이퍼가 필요한데, 현재는 비싼 가격에도 없어서 못 파는 지경이기 때문입니다. 따라서 주요 메모리 제조사들이 HBM 생산에 물량을 우선 배정하고 있으며 이로 인해 소비자용 DDR5 메모리 공급이 줄어들 수밖에 없는 상황입니다. 여기에 더해 소비자 PC와 휴대기기에도 AI 때문에 메모리를 더 많이 탑재한 것이 부메랑으로 돌아오고 있습니다. 예를 들어 메모리 용량에 인색한 편인 애플조차 AI 지원을 위해 맥의 메모리 용량을 16GB 이상으로 올리고 아이폰과 아이패드 역시 8GB 이상 확장했습니다. 애플 인텔리전스 구동을 위해서는 적어도 휴대폰에서는 8GB, 컴퓨터에서는 16GB 이상 메모리가 필요하기 때문입니다. LPDDR 메모리와 함께 패키징 되는 인텔과 AMD의 노트북 CPU 역시 코파일럿 기능이나 다른 AI 기능 활용도를 높이기 위해 16GB 이상의 메모리를 탑재했습니다. 마이크로소프트 코파일럿 기능을 지원하기 위해서는 40TOPS의 NPU와 함께 충분한 메모리가 필수적입니다. 이렇게 해서 메모리 수요가 자연스럽게 늘어났는데, 공급은 줄어드니 가격은 폭등할 수밖에 없는 것입니다. 심지어 이제는 AI 서버에서도 LPDDR 메모리 채택이 늘어나면서 수요가 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 현재 상황은 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 ‘램포칼립스’(Ram+apocalypse)나 ‘메모리 아마겟돈’이라고 불릴 만큼 충격적인 상황입니다. 가격도 가격이지만, 물량 확보도 쉽지 않기 때문입니다. 이런 상황에서 PC 제조사들은 지난해 표준으로 자리 잡은 16GB 메모리를 포기하고 8GB로 용량을 줄인 퇴행적인 스펙을 지닌 제품을 출시하며 대응 전략을 마련하고 있습니다. 물론 기존 사양을 유지하고 가격을 크게 올리는 경우도 흔해지고 있습니다. 하지만 가격이 오르고 스펙은 낮아지면서 고객들이 구매를 뒤로 미루는 경우가 많아지고 있어 올해는 PC 제조사들과 휴대폰 제조사들에게 암울한 한 해가 될 것으로 예상됩니다. 다만 상대적으로 대형 고객사로 슈퍼 갑 위치에 있는 애플이나 메모리를 직접 제조하는 삼성의 경우 오히려 입지를 확대할 가능성도 예상되고 있습니다. 애플의 경우 1~2년 단위로 장기 계약을 맺는 데다, 구매 물량이 많은 우량 고객이다 보니 물량이 우선 배정되는 경우가 많습니다. 메모리 가격은 변동성이 심하고 언젠가는 폭락할 가능성도 있어 애플은 미래를 위해 유지해야 하는 중요 고객입니다. 다만 올해는 새로 계약을 맺는 물량이 있어 결국 아이폰 가격을 10% 정도 인상할 것이라는 이야기도 나오고 있습니다. 다만 아이폰은 본래부터 비싸게 팔기 때문에 메모리 가격이 생산 단가에서 차지하는 비중이 낮고 소비자들이 느끼는 가격 변동이 적어 오히려 모든 휴대폰 가격이 오르는 상황에서 유리할 것이라는 예측도 나오고 있습니다. 애플보다 더 유리한 건 물론 삼성전자입니다. 올해 출시되는 갤럭시 신제품의 가격은 어쩔 수 없이 오르겠지만, 기본적으로 자체 생산 물품이라 수급은 걱정할 필요가 없어 다른 제조사들이 메모리 용량을 줄일 때 유지하는 방식으로 시장 지배력을 강화할 수 있습니다. 또 휴대폰 가격이 올라가면서 모바일 부분에서 판매가 좀 줄더라도 메모리 부분에서 그 이상으로 수익을 낼 수 있으니 램포칼립스의 최대 수혜자가 될 것으로 보입니다. 반면 중소 휴대폰 제조사들은 입지가 축소될 것이라는 추정도 가능합니다. 한편 메모리 가격 폭등은 그래픽 카드와 게임기에 들어가는 고성능 그래픽 메모리인 ‘GDDR’ 역시 비켜가지 않고 있습니다. 그리고 데이터 센터용 AI GPU를 구매하기 힘든 기업과 개인 사용자들이 RTX 5090 같은 고성능 게임 그래픽 카드를 더 비싼 가격에도 구매하고 있어 올해는 가격이 더 폭등할 것으로 예상됩니다. 1999달러에 출시된 RTX 5090은 출시 직후 너무 비싼 가격에도 물량을 구하기 힘들다가 지난해 중반 이후로 400만~500만원 대에서 가격이 안정화되는 듯했으나 올해는 720만원으로 가격이 치솟을 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 물론 그보다 메모리 탑재량이 적은 16GB 메모리 그래픽 카드들도 가격이 크게 오를 수밖에 없는 상황입니다. 플레이스테이션이나 Xbox 게임 콘솔 역시 램포칼립스를 피해 갈 순 없을 것으로 보입니다. 따라서 올해는 소비자 컴퓨터, 휴대폰, 게임 시장에서는 재앙 같은 한 해가 될 것이라는 우려가 나오고 있습니다. AI가 빠르게 보급되면서 나타나는 과도기적 상황으로 결국 언젠가는 사태가 완화될 것으로 보이지만, 한동안은 일반 소비자 시장은 크게 위축될 수밖에 없습니다. 역설적이지만, AI 붐이 소비자 제품에서 AI 확산을 막는 장애물이 된 것입니다. 그렇다고 갑작스럽게 AI 버블이 터지면서 시장이 붕괴되는 상황은 경제에 더 좋지 않을 것입니다. AI 호황이 자연스럽게 연착륙하면서 메모리와 다른 부품 가격도 안정화되기를 기대합니다.

식품의약품안전처가 올해 세계에서 가장 빠른 바이오의약품 허가 시스템 구축에 나선다. 바이오신약·바이오시밀러 허가 기간을 295일로 줄인 데 이어 4분기에는 240일로 단축한다. 임상·제조·GMP 규제도 손질한다. 식약처는 2일 2026년 업무계획에 담긴 이런 내용을 구체화한다고 밝혔다. 식약처는 ‘바이오헬스 규제·인증 혁신으로 세계시장 진출 가속’이란 목표로 규제혁신에 나선다. 바이오시밀러(바이오의약품 복제약) 신속 허가를 위해 심사 인력을 확충하고 허가 프로세스를 개편한다. 올해부터 종전 406일에서 295일로 단축한 바이오신약·시밀러 허가 기간을 4분기에는 세계에서 가장 빠른 240일까지 줄일 계획이다. 백신안전기술지원센터에 품질검사를 위한 장비·인력 등 인프라를 확충해 국내 mRNA(리보핵산) 차세대 백신의 신속한 개발과 제품화를 지원한다. 현재 mRNA 백신 품질시험은 주로 해외 시험기관에 의뢰되고 있다. 항체-약물접합체(ADC)의 세계 시장 선점을 위해 제품 특성을 고려한 특화 시설 운영 기준도 마련한다. AI모델을 활용한 유전자치료제에 대해서도 단계별 중장기 규제 로드맵을 만들고 심사자료 상세 요건 등 가이드라인 마련을 추진한다. 바이오의약품 위탁새발생산(CDMO) 기업들이 성장할 수 있도록 제도 정비도 이어간다. 지난해 말 관련 특별법 제정에 따른 후속 조치다. 수출 특화 바비오의약품 제조소 기준과 CDMO 제조소에 대한 제도·품질관리(GMP) 적합 인증 기준 및 원료물질 인증 기준을 법적 근거를 토대로 제도화한다. 수출제조업 등록, GMP·원료물질 인증 등 신설 민원의 신청·접수를 위한 전산 시스템을 만든다.

2026년에는 실험단계였던 첨단기술이 일상 속에서 공존할 전망이다. 인공지능(AI)은 기존의 모델 경쟁을 넘어 인프라 전쟁으로 확대하고, 스마트폰 영역에선 글로벌 ‘접기 대전’이 예상된다. 연이은 개인정보유출 사태로 위기감이 커진 보안 분야에서는 ‘AI 창’ 대 ‘AI 방패’의 승부가 펼쳐질 전망이다. 이런 변화를 감지할 첫 무대는 오는 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열리는 CES다. AI 인프라 전쟁뭉쳐라!… 전력부터 칩까지 AI 한꺼번에글로벌 빅테크의 AI 경쟁은 더 이상 모델 성능 향상에만 머물지 않는다. 실제 서비스를 얼마나 안정적으로, 장기간 운영할 수 있냐가 경쟁의 새로운 축이다. 따라서 전력·데이터센터·반도체 등 기초 인프라 구축이 핵심으로 떠오르고 있다. 월스트리트저널(WSJ)은 “AI 투자 경쟁은 소프트웨어를 넘어 데이터센터와 반도체, 전력 인프라로 옮겨가고 있다”며 “추론 비용을 낮추지 못하는 기업은 장기 경쟁에서 밀릴 수밖에 없다”고 짚었다. 영상 생성, 로봇 제어 등 연산량과 전력 소모가 큰 서비스가 상용화 단계에 접어들면서 기존의 전력망과 범용 서버 등으로는 수요를 감당하기 어렵다는 것이다. 이에 구글은 최근 약 7조원을 투입해 에너지 인프라 기업 ‘인터섹트’를 인수했다. 데이터센터 전력을 외부망에만 의존하지 않고, 발전 설비와 데이터센터를 한 부지에 통합해 장기적으로 전력 수급 안정성을 꾀하려는 것이다. 오픈AI 진영이 공공 전력망과 분리된 초대형 데이터센터 프로젝트 ‘스타게이트’를 추진하고, 아마존웹서비스(AWS)가 원전 및 소형모듈원자(SMR) 협력으로 독자적인 전력 공급망 구축에 나선 것도 같은 맥락이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 AI 인프라 경쟁의 핵심 축으로 부상하고 있다. 양사는 올해 6세대 고대역폭 메모리(HBM4) 양산에 본격 돌입하며, AI 서버의 연산 병목을 해소할 핵심 공급사로 주목받고 있다. 업계에서는 HBM을 포함한 AI 특화 메모리 수요가 가파르게 늘어나면서 범용 D램 중심이던 메모리 시장의 수익 구조가 재편될 것으로 보고 있다. 피지컬 AI붙여라!… 자율주행 등 AI 제품 결합 가속지난해까지 AI가 모니터 속 학습·추론 경쟁에 몰두했다면 올해는 자동차·로봇·생활용품 등과 결합하는 ‘피지컬 AI’가 구체화할 전망이다. 삼정KPMG 경제연구원은 세계 최대 가전·정보기술(IT) 박람회 ‘CES 2026’의 첫 번째 키워드로 ‘피지컬 AI’를 꼽으며 “단순 자동화를 넘어 물리적 환경을 이해·판단·조작하는 AI 디바이스가 다수 공개되고, 제조·건설·물류·서비스 등 다양한 분야에서의 실질적 적용 가능성이 구체적으로 제시될 것”이라고 예상했다. 대표적으로 모빌리티에선 실험 단계였던 자율주행 시장이 올해 크게 확대될 전망이다. 지난해 미국에서 무인 로보택시를 운영한 구글의 자율주행 자회사 ‘웨이모’는 올해 차량 호출 앱 ‘웨이모 원’을 내놓으며 대중을 상대로 서비스를 확대할 예정이다. 중국에선 바이두의 자율주행 자회사 ‘아폴로 고’가 자율주행 레벨4(고도자동화) 수준의 로보택시를 상용화하며 웨이모를 바짝 추격하고 있다. 우리나라의 경우 현대차그룹의 자회사 ‘포티투닷’이 오는 8월 첫 자율주행 실험차 ‘SDV 페이스카’를 공개할 예정이다. 지난해 스마트홈 각축전을 벌였던 가전 분야와 단순 자동화 극복이 과제인 산업 분야에서 기업들은 올해 AI를 탑재한 휴머노이드를 앞다퉈 내놓을 예정이다. LG전자는 CES 2026에서 다섯 손가락을 갖춰 집안일에 최적화된 가전용 휴머노이드 ‘클로이드’를 공개한다. 보스턴다이내믹스도 휴머노이드 ‘아틀라스’를 처음 선보인다. AI가 접목된 웨어러블 기기도 경쟁이 치열할 전망이다. 메타가 지난해 선보인 스마트 안경 ‘레이밴 메타’로 시장을 선점하는 가운데 구글은 올해 중 자사 AI인 ‘제미나이’가 탑재된 스마트 안경을 출시한다. 스마트폰접어라!… 몇 번이든, 차세대 폴더블폰 전쟁스마트폰 시장에서는 대형 화면을 접는 ‘폴더블폰’이 주류 프리미엄 폼팩터(기기 형태)로 자리매김하며 글로벌 싸움이 치열해질 것으로 보인다. 지난해 삼성전자는 두 번 접히는 ‘갤럭시 트라이폴드’를 선보이며 중국 화웨이가 독점하던 트라이폴드 경쟁에 뛰어들었다. 갤럭시 트라이폴드는 360만원이라는 초고가에다 한정된 물량만 시중에 푸는 ‘플래그십’을 펼쳤지만 연일 완판 행진을 했다. 올해는 중국 샤오미와 미국 애플이 트라이폴드 시장에 진입할 것으로 보인다. 샤오미타임 등 외신에 따르면 샤오미는 지난해 세계이동통신사업자연합회(GSMA)에 신제품을 등록했는데, 태블릿 사이즈로 펼쳐지는 트라이폴드형일 가능성이 거론된다. 애플 역시 아이폰18 시리즈와 함께 자사 첫 폴더블폰인 ‘아이폰 폴드’ 모델을 준비 중이다. 양산 막바지인 세부 디자인 조정 단계에 진입한 것으로 전해지면서 출시가 임박한 것으로 예측된다. 아이폰 팬층의 탄탄한 수요를 고려하면 아이폰 폴드 출시와 함께 폴더블폰 시장이 요동칠 수 있다. 시장 조사 기관인 IDC는 아이폰 폴드의 출시로 세계 폴더블폰 시장이 올해 30% 성장할 것으로 예측했다. 해킹막아라!… 뚫리면 끝장, 보안 단속에 사활안랩은 지난해 말 발간한 ‘2025년 사이버 위협 동향 및 2026년 전망’ 보고서에서 첫 번째 보안 위협으로 ‘AI 기반 공격의 전방위 확산’을 꼽았다. 안랩은 “AI가 피해자의 환경을 분석하고 표적을 정확하게 타격할 수 있는 ‘적응형 공격’이 확대될 것”이라고 분석했다. 또 개인이 AI를 식별하기 어려울 정도로 기술이 발전하면서 딥페이크 등 AI를 악용한 정교한 피싱이 증가하고, AI를 활용한 해킹 신기술이 급속도로 발전하며 해킹의 진입 장벽을 낮출 것이라고 우려했다. 다만 AI에 따른 보안 위협에 대응하는 도구로도 AI가 부상할 전망이다. 보안업체 ‘시큐아이’는 ‘2026년 보안 트렌드’ 보고서에서 “공격과 방어 전반에 AI가 확산하며 사이버 보안이 본격적인 ‘AI 대 AI’의 경쟁 구도로 전환 될 것”이라고 분석했다. 김명주 AI안전연구소장은 “지난해보다 올해 생성형 AI로 만든 사진·영상을 식별하기가 훨씬 어려워졌고, 지방선거 등 큰 행사가 있는 만큼 AI 악용이 본격화될 것”이라며 “AI기본법이 시행되면 정부 차원에서도 AI 부작용에 대비하는 체계를 마련해야 한다”고 지적했다.

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.

지난해 미국발 관세 위기 속에서도 한국의 수출액이 사상 처음으로 7000억 달러를 돌파하는 쾌거를 올렸다. 하지만 국책 연구기관들이 새해 ‘수출 피크아웃(정점 후 하락)’을 예고하면서, 연초부터 수출 실적에 대한 부담이 더욱 커졌다. 이재명 대통령이 고생했다고 산업통상부에 쏜 피자를 먹으며 자축한 것이 마지막 파티로 남을 거란 부정적인 전망도 나온다. 산업부는 1일 발표한 ‘2025년 수출입 동향’에서 지난해 수출액이 전년 대비 3.8% 증가한 7097억 달러를 기록했다고 밝혔다. 반도체가 22.2% 증가한 1734억 달러를 기록하며 역대 최대 실적을 견인했다. 자동차는 1.7% 증가한 720억 달러로 반도체와 함께 최고 기록을 썼다. 조선업 호황을 바탕으로 선박 수출은 24.9% 급증한 320억 달러를 기록했다. 하지만 이런 수출 호조가 올해 계속 이어지진 않을 거란 전망이 우세하다. 한국개발연구원(KDI)은 “미국 관세 인상의 부정적인 영향이 본격적으로 파급되면서 올해 수출이 한국 경제 성장률의 하방 요인이 될 것”이라고 우려했다. 산업연구원은 세계 경기 부진과 교역 둔화, 기저 효과 등을 이유로 올해 수출이 6971억 달러로 다시 내려갈 것으로 전망했다. 실제 지난해 6월부터 미국이 관세 50%를 부과 중인 철강은 지난해 수출액이 9.0% 줄었다. 석유제품은 국제유가 하락으로 9.6%, 석유화학은 중국의 성장과 공급 과잉 문제로 11.4%씩 급감했다. 거기에 도널드 트럼프 미국 대통령의 관세 전쟁이 촉발한 보호무역주의가 전 세계로 확산하면서 한국은 올해 글로벌 교역에서 거대한 도전에 직면할 것으로 보인다. 정부는 ‘품목 다변화’와 ‘제조업 활성화’, ‘K소비재 수출 강화’ 등을 올해 수출 전략으로 추진할 계획이다. 총수출액의 24.4%를 차지한 반도체에 대한 수출 의존도를 낮추고, 한류를 탄 화장품·의약품·패션의류·가공식품(라면·김 등)을 중심으로 한 K소비재 수출을 확대하는 방안이다. 경제의 근간인 제조업의 부활도 핵심 과제다. 정부 관계자는 “인공지능(AI) 발달로 제조업의 경쟁력을 강화하고 그것이 다시 청년 고용으로 이어지는 선순환 구조가 만들어져야 한다”고 말했다.

전북은행장 ‘비정통 은행원’ 출신회계·컨설팅·저축銀 거친 박춘원우리銀 부행장엔 ‘삼성맨’ 정의철KB금융 핵심 보직 외부 발탁 많아 ‘순혈주의’가 강한 국내 금융권에서 외부 영입 인사가 주요 보직을 맡는 사례가 이어지고 있다. 내부 승진이 당연시되던 은행장·부행장 자리까지 외부 출신 인사가 잇따라 발탁되는 흐름이다. 디지털 전환과 수익 구조 다변화 압박 속에서, 금융지주들이 조직의 체질 개선을 위해 인사 원칙부터 바꾸고 있다는 평가가 나온다. 1일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 최근 선임된 박춘원 전북은행장은 회계·컨설팅·저축은행을 두루 거친 비정통 은행원 출신이다. 1990년 삼일회계법인에서 직장 생활을 시작해 베인앤드컴퍼니코리아 이사, 아주저축은행 대표를 거쳤고 2021년 JB우리캐피탈 대표로 취임했다. 재임 3년간 당기순이익을 처음으로 2000억원 이상으로 끌어올린 성과를 바탕으로 이번에 전북은행 수장에 올랐다. 4대 금융지주에서도 외부 영입 인사가 핵심 보직을 맡는 흐름이 뚜렷하다. KB금융지주는 외부 영입 임원 비중이 가장 높다. 대표적으로 최근까지 은행의 디지털 전략을 총괄하다 연말 인사에서 지주 전략 총괄 부사장으로 자리를 옮긴 조영서 부사장은 관료 출신으로 맥킨지·베인앤컴퍼니 등에서 금융사 디지털 컨설팅을 도맡았다. 2017년 신한금융을 거쳐 2021년 KB금융에 합류했다. 인공지능(AI)과 디자인 부문에도 외부 인사들이 입원급에 포진해 있다. 국민은행의 금융AI센터를 총괄하는 이경종 상무는 NC소프트에서 10년 넘게 AI 업무를 맡았고, 고객경험디자인센터는 삼성SDS 출신 이현정 센터장이 책임지고 있다. 우리금융 역시 외부 인재 영입에 적극적이다. 특히 1일자로 우리은행 디지털영업그룹 부행장에 선임된 정의철 부행장은 삼성전자와 마이크로소프트를 거친 제조·빅테크 기반 소프트웨어 전문가다. 금융권 경력이 없는 인물을 디지털 영업 수장으로 앉힌 것이다. 정 부행장은 WON뱅킹을 포함한 우리은행의 디지털 마케팅 전반을 책임진다. 또 지주 디지털 전략을 담당하는 옥일진 부사장은 EY컨설팅과 AT커니코리아 등 글로벌 컨설팅 회사를 거쳐 2022년 우리금융지주에 합류했다. 신한금융은 삼성전자와 SK C＆C를 거친 김준환 상무를 그룹 디지털파트(CDO)에 배치해 디지털·데이터 전략을 맡기고 있다. 하나금융은 2021년 이베이코리아·딜리버리히어로코리아 임원을 지낸 김소정 전 디지털그룹 부행장을 영입한 사례가 있다. 김대종 세종대 경영학부 교수는 “내부 승진만으로는 플랫폼 경쟁에서 한계가 있다는 위기의식이 커지면서 글로벌 금융사들처럼 외부 인재를 수혈하고 있다”고 말했다.

SKT, 매개변수 500B AI 모델 발표네이버클라우드, 옴니모달 AI 2종LG, 엑사원 통한 품질·추론력 강조글로벌 선두와 격차 속 기반 구축 국가 주도의 ‘소버린 AI’를 둘러싼 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 국가대표 인공지능(AI) 자리를 두고 각축전에 돌입한 5개 정예팀(네이버클라우드·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI)은 30일 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 발표회에서 초대규모 모델, 효율 중심 설계, 산업 현장 적용 등 서로 다른 전략을 앞세워 한국형 AI 모델을 제시했고 1000여명의 관람객은 연신 탄성을 내뱉었다. 시선이 가장 집중된 발표는 SK텔레콤이었다. 도입 영상에 ‘페이커’가 등장하자 객석은 환호했다. 이어 공개된 ‘A.X K1’이 매개변수 500B(5000억개) 규모라는 설명이 나오자 분위기는 한층 달아올랐다. 발표 말미에는 최태원 SK그룹 회장이 영상 메시지로 “우리말 모델이 없으면 주도권을 가질 수 없다”며 독자 AI의 필요성을 강조했다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI 모델 2종을 공개했다. 국내 최초로 텍스트·이미지·음성을 하나의 구조에서 함께 학습한 8B 규모의 네이티브 옴니모달 모델과 여기에 추론 및 도구 활용을 결합한 32B 모델이다. 네이버클라우드는 이들 모델을 토대로 추후 ‘초대규모 옴니모달 파운데이션 모델’을 선보인 뒤 산업·서비스별로 특화된 버티컬 AI로 확장한다는 계획이다. LG AI연구원은 규모보다 ‘질’을 내세웠다. 236B급 ‘K-엑사원’을 통해 고난도 추론과 판단 능력을 강조하며, 개발 목표로 잡았던 모델과 대비해 평균 성능이 웃돌았다는 수치를 제시했다. 단순한 크기 경쟁이 아니라 실제 운영 가능한 프런티어 AI를 지향한다는 메시지다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 효율과 책임을 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이건 투자 실험이 아니라 여러분들의 세금으로 하는 일”이라며 “목표는 분명하다. 글로벌 3강에 들어가는 것”이라고 밝혔다. 100B급 ‘솔라 오픈’을 출발점으로 단계적 확장을 예고했다. 산업 현장성을 전면에 내세운 NC AI는 이연수 대표가 직접 나서 제조·국방·게임 등 실제 현장 적용을 전제로 한 100B급 ‘VAETKI’와 단계적 고도화 로드맵을 제시하며 도메인 중심 전략을 분명히 했다. 이날 공개된 국내 모델들의 성과는 글로벌 AI 평가지표에서도 일부 확인됐다. 글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수에 따르면 네이버클라우드가 이날 공개한 고성능 추론 모델은 44점을 기록했다. LG AI연구원과 업스테이지의 기존 모델은 각각 43점, 38점이었고 이날 공개된 최신 모델은 더 높은 점수를 기록할 것으로 보인다. 최상위권에는 각각 73점을 기록한 구글의 ‘제미나이 3 프로’와 오픈AI의 ‘챗GPT 5’가 자리하고 있다. 이런 격차에도 이번 프로젝트는 단기 순위 경쟁이 아니라 데이터 주권과 산업 적용력을 포함한 소버린 AI의 기반을 쌓는 과정에 가깝다는 게 중론이다. 과기정통부는 1차 평가 결과를 내년 1월 중 발표할 예정이다. 5개 정예팀 가운데 한 곳이 1차 평가에서 탈락하며, 이후 최종 1~2개 팀이 남을 때까지 약 6개월 주기로 경쟁이 이어진다.

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.

미국에서 육체노동자의 급여가 사무직을 앞지르는 ‘블루칼라 억만장자’ 현상이 나타나고 있다. 인공지능(AI)이 사무직 일자리를 대체하는 가운데 기술이 필요한 현장 인력은 부족해지면서 임금이 급등하고 있으며, 일본도 수년 내에 같은 상황에 직면할 것으로 전망된다. 25일 일본 아사히TV는 미국에서 건설·에너지·운송·제조 분야 육체노동 분야 급여가 인력 부족으로 치솟는 현상을 집중 조명했다. 미국에서 엘리베이터와 에스컬레이터 기술자의 연봉 중간값은 약 1억 5200만원, 송전선 설치 및 수리 담당자는 약 1억 3200만원으로 전체 직종 평균의 약 2배에 달한다. 그러면서 이 매체는 미국 캘리포니아에 거주 중인 정 마이씨의 사례를 소개했다. 마이씨는 미국의 명문 UC버클리대를 졸업한 뒤 회사에서 회계직에 종사했다. 당시 상사와의 관계가 좋지 않던 중 친구로부터 “수학을 잘하니까 배관공은 어때?”라고 제안받았다. 훈련센터를 방문한 그는 아무것도 모르는 신입도 회계직보다 많이 번다는 사실에 놀랐다. 급여 변화는 극적이었다. 회계 담당 시절 시급 약 4000엔(약 3만 6700원)에서 배관공 전직 후 시급 약 1만 2000엔(약 11만 100원)으로 올랐다. 월급으로 환산하면 약 190만엔(약 1740만원)으로 이전의 3배가 됐다. 근무 시간도 줄었다. 회계 업무를 할 때는 오전 9시부터 오후 7시까지 일했지만, 배관공은 오전 6시 출근해 오후 2시 30분이면 하루 일과가 끝난다. 육체노동 급여 상승률, 사무직 역전육체노동으로 회귀하는 배경에는 AI가 있다. 급여 상승률을 보면 블루칼라가 화이트칼라를 역전했다. 데이터 분석, 정보 처리 등은 AI로 대체 가능해 사무직 인력이 남아돌지만, 건설과 수리 같은 물리적 작업은 AI가 대신하기 어려워 인력 부족이 계속되고 있다. 미국의 10월 인력 감축 중 AI 요인이 20%를 차지했다. 자동차 제조사 포드의 짐 팔리 최고경영자(CEO)는 AI가 미국 화이트칼라 노동자의 절반을 대체할 것으로 전망했다. 日도 인력 부족 심각…저임금 여전이 매체는 일본도 미국과 같은 블루칼라 고임금 현상이 나타날지에 대해서도 분석했다. 일본 후생노동성에 따르면 의료, 간병, 운송, 건설업 등 사회 인프라를 지탱하는 직종의 평균 연 소득은 약 436만엔(약 4000만원)이다. 다른 직종은 약 541만엔(약 4960만원)으로 1000만원 가까이 차이가 난다. 이 때문에 각 분야의 인력 부족 현황은 심각하다. 구직자 1명당 구인 건수를 나타내는 유효구인배율을 보면 전체 직종 평균은 1.18배인데 비해 경찰관과 소방관 등 보안직은 6.66배, 건설·채굴직은 5.18배에 달했다. 간병 서비스직은 3.93배로 집계됐다. 구직자 1명당 3.93건의 구인이 있다는 뜻이다. 경제산업성 추산에 따르면 인력 부족이 계속될 경우 2040년에는 생활에 필수적인 서비스의 노동력 부족으로 실질 국내총생산(GDP)이 최대 약 76조엔(697조 7700억원) 줄어들 가능성이 있다. 다이이치생명 경제연구소의 가시무라 유 수석연구원은 “수년 내에는 일본도 미국과 같은 상황이 올 것”이라며 “화이트칼라의 임금은 정체될 것”이라고 전망했다. 다만 “정규직 해고 규제가 엄격해 미국처럼 AI가 보급돼 일이 없어져도 해고 사유가 되지 않는다. 대신 사내에서 인사 배치전환 등이 일어날 것”이라고 덧붙였다. 특히 컴퓨터 앞에 앉아 자료나 문서를 만드는 직종이 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상했다. 그는 “AI의 지능지수(IQ)는 이미 140을 넘어 보통 사람보다 똑똑하다”며 “반대로 사람을 만나 협상하는 영업 같은 일은 AI가 할 수 없어 대체되지 않는다”고 설명했다. 日정부, 서비스 인력 처우 개선 착수정부도 대책에 나섰다. 일본 정부는 지난 6월 국무회의에서 결정된 기본 방침을 통해 필수 서비스 인력의 처우 개선을 명시했다. AI 기술을 활용할 줄 아는 현장 노동자를 육성해 생산성을 높이고 고임금을 실현하겠다는 계획이다. 또한 2026년부터 간병 직원과 장애인복지 시설 직원 급여를 월 최대 1만 9000엔(17만 4400원) 인상해 전체 산업 평균과의 격차를 줄이고 인력난을 해소하겠다는 방침이다.

서울리거가 글로벌 뷰티 브랜드 기업 ‘모먼츠컴퍼니’ 인수를 매듭지으며 명실상부한 ‘글로벌 뷰티 컴퍼니’로 새롭게 출범한다. 서울리거는 26일 주식회사 모먼츠컴퍼니 인수를 최종 완료했다고 밝혔다. 이로써 서울리거는 지난해 말 화장품 ODM 전문 기업 ‘코스리거’ 설립에 이어, 유력 인디브랜드 운영사까지 품에 안으며 화장품 사업 중심으로의 사업 재편을 성공적으로 마무리했다. 이번 인수는 최근 K-뷰티의 글로벌 위상이 높아지고 수출 주도권이 인디브랜드로 재편되는 시장 흐름에 발빠르게 대응하기 위한 전략적 선택이다. 2024년 한국 화장품 수출액이 프랑스, 미국에 이어 세계 3위를 기록하는 등 K-뷰티가 구조적 성장기에 진입함에 따라, 서울리거는 ‘제조(ODM)’와 ‘브랜드’라는 두 개의 강력한 성장 엔진을 확보하게 됐다. ■ 모먼츠컴퍼니, 미국 매출 2,280% 폭증… ‘글로벌 브랜드’ 입지 굳혀 서울리거의 품에 안긴 모먼츠컴퍼니(대표 정윤진)는 스킨케어 브랜드 ‘비플레인(beplain)’을 운영하는 글로벌 뷰티·패션 기업이다. 2025년 잠정 매출액은 전년 대비 62% 성장한 891억 원, 영업이익은 272% 증가한 57.3억 원을 기록하며 역대 최대 실적을 달성했다. 특히 해외 시장에서의 성과가 두드러진다. 모먼츠컴퍼니의 2025년 해외 매출은 456억 원으로 국내 매출(435억 원)을 추월했다. 미국 법인 매출은 전년 대비 무려 2,280% 성장하며 비약적인 성과를 거뒀고, 중국 시장에서도 주력 라인인 ‘녹두’ 제품군의 인기에 힘입어 81% 성장세를 보였다. 국내 시장에서는 대표 제품 ‘녹두폼’이 ‘올리브영 어워즈’ 상위권에 안착하며 ‘국민 세안제’로서의 입지를 확고히 했다. 회사는 2026년 매출 1,333억 원, 영업이익 147억 원을 목표로 멕시코, 인도네시아 등 신규 시장 진출과 틱톡샵 등 채널 다각화에 나설 계획이다. ■ 자회사 코스리거, 기초부터 색조까지 아우르는 ‘수도권 최대 ODM 공장’ 가동 서울리거의 또 다른 축인 ODM(제조자개발생산) 자회사 ‘코스리거’의 성과도 본격화되고 있다. 지난 8월 경기도 시화에 준공한 ‘Cosmetic Hub’는 연면적 6,000평 규모로, 기초 화장품부터 색조 화장품까지 개발 및 제조 전 영역을 아우르는 수도권 최대 ODM 생산 공장이다. 이곳에서 코스리거는 제품 기획부터 생산까지 원스톱 토탈 서비스를 제공하며 생산 효율성을 극대화하고 있다. 이러한 인프라를 바탕으로 코스리거는 설립 첫해인 올해 매출 170억 원 달성이 예상된다. 특히 까다롭기로 유명한 일본 시장 진입에 성공하며 기술력을 입증했다. 코스리거는 일본 3대 드럭스토어인 ‘마츠모토키요시(이하 마츠키요)’의 PB(자체 브랜드) 제품 7종(캡슐에센스 등) 수주에 성공해 12월부터 생산에 돌입했다. 자국 내 생산을 고집하던 일본 대형 유통사가 한국 ODM 기업의 제품을 채택한 것은 코스리거가 최초 사례로, 해당 제품은 2026년 2월부터 일본 전역 3,500개 마츠키요 매장에서 판매될 예정이다. ■ 2026년 매출 1,900억 원 전망… “K-뷰티 퀀텀 점프 원년” 서울리거는 제조 경쟁력을 갖춘 ‘코스리거’와 강력한 브랜드 팬덤을 보유한 ‘모먼츠컴퍼니’의 시너지를 통해 2026년 연결 기준 매출 1,900억 원(제조 600억 원, 브랜드 1,300억 원), 영업이익 150억 원 이상을 달성한다는 청사진을 제시했다. 서울리거 관계자는 “이번 인수는 단순한 외형 확장을 넘어 기획, 제조, 마케팅, 유통을 아우르는 뷰티 밸류체인을 완성했다는 데 의미가 있다”며 “수도권 최대 규모의 생산 능력을 갖춘 코스리거와 급성장하는 모먼츠컴퍼니의 시너지를 통해 2026년을 퀀텀 점프의 원년으로 삼겠다”고 밝혔다.

인텔은 소비자용 CPU와 새롭게 도전했던 GPU·AI 가속기, 서버 프로세서, 파운드리 사업에 이르기까지 전 사업 부문에서 위기에 몰려 있습니다. 최근 위기를 극복하기 위한 노력이 이어지며 실적도 다소 개선되는 흐름을 보이고 있지만 이를 두고 본격적인 반등이 시작됐다고 평가하기에는 아직 이른 것이 현실입니다. 그렇다고 인텔이 수년간 기술 개발을 게을리하며 시간을 허비한 것은 아닙니다. 오히려 수세에 몰린 상황에서 인텔은 기술 개발에 상당히 집중했고 그 결과 여러 가지 독자적인 신기술을 축적했습니다. 그중 하나가 여러 개의 작은 칩렛을 3차원적으로 결합해 복잡하고 거대한 칩을 만드는 타일(tile) 기반 3D 패키징 기술입니다. 인텔은 레고 블록처럼 베이스 타일 위에 서로 다른 공정에서 제조한 타일을 얹어 하나의 프로세서를 만드는 포베로스 3D 적층 기술을 꾸준히 발전시켜 왔습니다. 여기에 HBM 같은 차세대 메모리나 다른 프로세서를 고대역폭으로 연결할 수 있는 EMIB 기술도 지속적으로 개량해 왔습니다. 최근에는 최신 미세 공정인 18A의 양산을 준비하는 동시에, 차세대 공정인 14A 개발도 병행하고 있습니다. 최근 인텔 파운드리는 이 모든 기술을 하나로 묶은 초거대 프로세서 제조 기술을 공개했습니다. 아직 실물 칩이 존재하는 단계는 아니고 기술적 개요만 제시됐지만 계획대로 구현된다면 역사상 가장 크고 복잡한 프로세서가 될 가능성이 있습니다. 현재 인텔은 144코어의 시에라 포레스트 제온 프로세서를 출시할 예정이지만 이번에 공개된 개념은 이와는 비교가 되지 않을 정도로 거대한 구성을 염두에 둔 것으로 보입니다. 18A 공정의 베이스 타일 위에 14A 또는 14A-E 공정으로 제작한 컴퓨트 타일을 포베로스 다이렉트 3D 방식으로 적층하고 여기에 HBM4 또는 HBM5 메모리를 EMIB-T로 연결하는 구조입니다. 공개된 슬라이드와 이미지를 보면 두 개의 다이를 연결한 것으로 보이는 8개의 타일이 배치돼 있습니다. 18A 공정으로 제작된 후면 전력 공급 베이스 다이 위에 실제 연산을 담당하는 14A 계열 컴퓨트 타일을 올리는 구조입니다. 전력과 배선은 아래에 두고 연산부는 위로 올리는 방식으로, 포베로스 다이렉트 3D 기술을 통해 하나의 거대한 프로세서처럼 동작하도록 설계됐습니다. 주변에는 최대 24개의 HBM4 또는 HBM5 메모리가 TSV가 추가된 EMIB-T로 직접 연결됩니다. 이는 인텔이 보유한 최신 기술을 모두 집약한, 말 그대로 ‘괴물’에 가까운 설계입니다. 그러나 인텔의 제온 프로세서든, 외부 파운드리 고객의 제품이든 이 기술을 선뜻 채택할지는 미지수입니다. 가장 큰 이유는 최신 미세 공정과 포베로스, EMIB를 모두 결합할 경우 패키징 공정이 지나치게 복잡해지면서 제조 비용 상승과 수율 저하로 이어질 가능성이 크기 때문입니다. 실제 사례도 있습니다. 포베로스와 EMIB를 동시에 적용하고, 인텔과 TSMC에서 생산한 다이, 그리고 다수의 HBM 메모리를 결합한 폰테 베키오 GPU는 오로라 슈퍼컴퓨터에 탑재된 것을 제외하면 시장에서 거의 판매되지 못했고, 상업적으로는 실패에 가까운 결과를 남겼습니다. 후속작인 팔콘 쇼어스 역시 범용 제품이 아닌 내부 연구용 칩으로 전락했습니다. 이는 복잡한 패키징 기술의 성공이 곧 상업적 성공으로 이어지지는 않는다는 점을 다시 한번 보여준 사례입니다. 서버 CPU인 제온에서도 비슷한 일이 벌어졌습니다. 사파이어 래피즈는 4개의 CPU 타일과 HBM 메모리를 EMIB로 묶는 구조를 제시했지만 코어 수가 60개 이하로 제한되면서 같은 시기 AMD의 128코어 제품에 밀렸습니다. 이후 인텔이 서버 시장에서 점유율을 꾸준히 잃은 것은 어느 정도 예견된 결과였습니다. AMD는 서버 CPU인 에픽 프로세서를 출시하면서 CPU 코어와 L2·L3 캐시를 묶은 CCD 여러 개를 단일 I/O 다이와 연결하는 단순한 방식을 택했습니다. 당시 인텔 내부에서는 이를 ‘칩을 풀처럼 붙인 설계(Glue-together)’라며 평가 절하했지만 결과적으로 이 단순함이 비용 절감과 개발 속도 측면에서 결정적인 강점이 됐습니다. 코어 확장이 필요하면 CCD 숫자만 늘리면 되고 패키징도 상대적으로 단순해 비용 부담이 적었기 때문입니다. AMD가 이미 192코어 프로세서까지 출시할 수 있었던 배경입니다. 인텔 역시 뒤늦게 그래나이트 래피즈와 시에라 포레스트를 통해 단순한 타일 구조로 코어 수 경쟁에 다시 뛰어들었지만 그 과정에서 자신 있게 내세웠던 포베로스와 EMIB 기술이 시장에서 반드시 유용한 무기가 되지는 않는다는 점도 드러났습니다. 다만 코어 수가 계속 늘어나고 CPU에 GPU나 NPU 같은 이기종 연산 장치를 혼합하는 흐름이 강화될수록 첨단 패키징 기술의 효용성이 다시 커질 가능성은 있습니다. 이번 18A+14A+포베로스 다이렉트 3D+EMIB-T 조합 공개 역시 이런 맥락에서의 기술 홍보로 보입니다. 더불어 인텔은 단순히 칩을 위탁 생산하는 파운드리가 아니라 설계·패키징·소프트웨어까지 통합 제공하는 ‘시스템 파운드리(System Foundry)’ 개념을 강조하고 있습니다. 이번 발표 역시 미세 공정뿐 아니라 이후 단계의 패키징 기술까지 함께 묶어 제공할 수 있다는 메시지로 해석됩니다. 그러나 인텔이 이 기술들을 조합해 수백 개의 코어와 대용량 HBM을 탑재한 제온 프로세서를 합리적인 가격과 수율로 대량 생산할 수 있다는 점을 직접 입증하지 않는다면 이 이야기를 그대로 믿고 파운드리에 제품을 맡길 고객이 얼마나 될지는 여전히 의문입니다. 이번 발표는 TSMC의 CoWoS-L과 가장 유사한 기술보다 더 진보한 해법을 갖고 있다는 점을 강조하려는 시도로 보입니다. 그러나 인텔에 지금 필요한 것은 세계에서 가장 복잡한 ‘공학적 예술품’이 아닙니다. 고객이 기꺼이 비용을 지불하고 반복적으로 구매할 수 있는, 신뢰할 만한 제품을 만들어 실제로 보여주는 것입니다.

미중 경쟁을 설명할 때 흔히 ‘신냉전’이라는 말이 등장한다. 하지만 요즘의 싸움은 냉전과도 무역 전쟁과도 닮지 않았다. 총성이 울리지 않는 대신 데이터가 흐르고, 전차 대신 반도체와 알고리즘이 전장을 채운다. 미국의 최근 국가전략 문서를 읽다 보면 전장의 중심에 인공지능(AI)과 첨단 제조, 그 연장선에 로봇이 놓여 있음을 확인할 수 있다. 흥미로운 점은 미국이 이 싸움을 “지금 당장 이겨야 할 전쟁”으로 규정하지 않는다는 사실이다. 전략 문서 속 언어는 강경하지만, 정책의 실제 작동 방식은 놀랄 만큼 계산적이다. 최근 반도체 추가 관세는 유보됐고, 고성능 AI 반도체인 H200의 미국 수출도 허용됐다. 겉으로 보면 모순이다. 그러나 이 모순은 오히려 미국 전략의 핵심을 드러낸다. 싸우지 않기 위해 관리하고, 관리하는 동안 판을 다시 짜겠다는 계산이다. 미중 AI 전쟁은 단순히 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐의 싸움이 아니다. 진짜 경쟁은 AI를 산업과 군사, 국가 시스템 전체에 얼마나 깊숙이 녹여 낼 수 있는가에 있다. 중국은 이미 이 방향으로 움직이고 있다. 공장, 도시, 군부대에 AI를 빠르게 이식하며 규모의 힘으로 밀어붙인다. 미국은 다른 길을 택한다. 핵심 기술의 고지 즉 반도체 설계, 알고리즘, 클라우드 인프라를 틀어쥐고, 응용과 확산의 속도를 조절한다. H200 수출 허용은 바로 이 지점에서 이해해야 한다. 미국은 중국의 AI 개발을 완전히 차단할 수 없다는 것을 안다. 대신 ‘최신을 막고, 한 박자 늦은 접근만 허용’하는 방식으로 경쟁을 관리한다. 그사이 미국은 자국 내 AI 인프라를 폭발적으로 확장시킨다는 구상이다. 데이터센터, 전력망, 첨단 칩 생산라인이 동시에 움직인다. 대중 관리 체제를 띄우면서 결정적 격차를 쌓겠다는 전략이다. AI 전쟁이 머리의 싸움이라면, 로봇은 손과 발의 싸움이다. 트럼프 시대 미국 국가전략이 로봇을 주목하는 이유도 여기에 있다. AI가 아무리 발전해도 그것이 현실 세계를 바꾸려면 결국 물리적 실행 수단이 필요하다. 그 역할을 하는 것이 로봇이다. 실제로 트럼프 행정부는 로봇 산업을 차세대 전략 제조업으로 규정하고 내년 초에 행정명령을 통해 연방 차원의 지원 체계를 가동하는 방안을 준비하고 있다. 상무부와 백악관을 중심으로 산업계와의 협의가 이어지고 있다. 로봇·자동화 기술을 제조업 재건과 공급망 복원, 국방 산업까지 포괄하는 핵심 축으로 끌어올리겠다는 구상이다. 이는 연방 조달, 세제, 규제 완화, 안보 명분을 결합한 ‘국가 전략 산업’ 편입을 염두에 둔 움직임이다. 미국이 노리는 것은 사람이 거의 보이지 않는 공장, 즉 로봇과 AI가 결합된 완전 자동화 제조다. 반도체, 센서, 소프트웨어, 전력, 국방 기술이 하나의 생태계로 묶인다. 이 전략은 중국의 제조업 굴기를 정면으로 겨냥한다. 로봇과 AI가 결합된 초정밀 제조로 넘어갈수록 기술 축적과 시스템 통합 능력이 결정적 변수가 된다. 미중의 기싸움이 계산된 관리 국면으로 접어든 것과 달리 동북아는 충돌의 에너지가 축적되는 시기에 들어섰다. 최근 핵추진 잠수함을 둘러싼 한중일의 신경전은 이 변화를 가장 선명하게 보여 준다. 일본은 대만 유사시를 거론하며 핵잠 도입 가능성을 공개적으로 언급했고, 중국은 이를 자국의 핵심 이익에 대한 도전으로 간주해 외교·군사적 압박 수위를 높였다. 미국의 최근 국가전략은 중국을 ‘가장 중대한 장기적 도전자’로 규정하면서도 단기적 충돌은 관리해야 할 비용으로 분류한다. ‘전면전을 피하되 경쟁은 멈추지 않는다’는 이 전략은 대신 동맹국들의 억지력을 확대하고, 그 억지력이 만들어 내는 긴장을 미국이 관리하겠다는 의미도 있다. 미 국가전략 문서가 반복해서 강조하는 것은 동맹의 역할 확대와 분담이다. 이는 동북아의 긴장을 방치하겠다는 뜻이 아니라 직접 개입의 비용을 동맹 억지력으로 대체하겠다는 계산에 가깝다. 그사이 미국은 AI, 반도체, 첨단 제조 같은 진짜 경쟁 전선에 집중할 시간을 확보한다. 미중 관계에서는 관세 유보와 제한적 기술 허용이 등장하는 반면 동북아에서는 군사적 갈등과 대립이 격화되는 이유다. 오일만 논설위원