4대 금융지주(KB·신한·하나·우리) 회장들이 신년사를 통해 올해 생산적 금융, 인공지능(AI) 전환, 원화 스테이블코인 관련 사업 등에 방점을 찍은 경영 전략을 펴겠다고 밝혔다. 2일 금융권에 따르면 진옥동 신한금융 회장은 새해 경영 슬로건으로 ‘그레이트 챌린지 2030, 미래 금융을 향한 대담한 실행’을 내놓고, 인공지능 전환(AX)·디지털 전환(DX)에 속도를 내자고 임직원들을 독려했다. 진 회장은 “디지털 자산, 웹3(Web3) 지갑, 에이전틱 AI의 확장이 현실화되고 있다”며 “예금, 대출, 송금 등에서 기존 금융회사들의 영향력이 감소할 수 있다는 전망도 나온다. 기술이 금융의 질서를 바꾸는 중대한 변곡점”이라고 현 상황을 진단했다. 함영주 하나금융 회장 역시 신년사를 통해 “AI 기술이 발전하고 은행에서 자본시장으로 머니무브(자산이동)가 가속하는 등 금융의 패러다임이 변하면서 은행이 위기를 맞고 있다”며 “디지털 금융의 패러다임이 재편되는 지금, 주어진 틀 안에서 움직이는 참여자에 머물러서는 안 된다”고 강조했다. 아울러 “(원화 스테이블)코인의 발행·유통·사용·환류로 이어지는 생태계를 주도적으로 설계하고, 선제적으로 구축해야 한다”고 덧붙였다. 양종희 KB금융 회장은 새해 경영계획 방향으로 ‘전환과 확장’을 제시하면서 “새로 형성되는 디지털 자산, AI 비즈니스 시장에서도 우리가 먼저 고객과 사업 기회를 확보해야 한다”고 주문했다. 연임에 사실상 성공한 임종룡 우리금융 회장도 “전사적 AX 추진으로 그룹의 AI 역량을 고도화하고 디지털 신산업 분야 미래 경쟁력도 더 강화하겠다”고 밝혔다. 아울러 임 회장은 “생산적 금융을 본격적으로 추진해 미래 성장동력을 확보하고 포용금융을 실천해 금융의 사회적 역할을 다하겠다”며 “생산적 금융은 기업금융 명가인 우리금융이 가장 자신 있게, 그리고 가장 잘 할 수 있는 분야”라고도 했다.

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.

최평규 SNT그룹 회장은 새해 ‘강건설계된 SNT 창조’를 강조했다. 최 회장은 2일 발표한 신년사에서 기존 신자유주의 체제 한계를 지적하며 인공지능(AI) 기반 기술 혁신과 미국 현지 시장 공략을 통해 ‘퍼스트 무버(선도자)’로 도약하겠다는 의지를 표명했다. 최 회장은 “글로벌 공급망 재편 대위기 속에서도 준비된 자에게는 기회가 온다”며 “선제적 위기관리 경영을 지속해 온 SNT에게는 글로벌 거래장벽을 넘을 수 있는 신시장 개척의 천재일우 기회가 될 것”이라고 강조했다. 이어 “SNT 연구개발 엔지니어들에게는 패스트 팔로어를 넘어 ‘퍼스트 무버’로 도약할 황금 같은 기회가 될 것”이라고 덧붙였다. 최 회장은 ‘인문학적 상상력’과 ‘혁신적 에너지’ 결합을 주문하기도 했다. 정밀기계·전자제어 기술력을 고도화하는 동시에 AI 기반 자율주행과 로보틱스 기술을 융복합해 신성장동력을 창조하는 기술 경영에 집중해야 한다는 의미다. 그러면서 구체적인 글로벌 전략으로 미국 공장의 본격 가동을 꼽았다. 그는 지난해 미국 루이지애나주에 확보한 10만평 규모 공장을 자동차부품, 에너지·발전 플랜트, 방위산업 등을 위한 현지 생산기지로 활용하며 글로벌 공급망 재편에 전략적으로 대응할 예정이라고 밝혔다. 최 회장은 “미국 전력수요 급증에 따른 SNT에너지의 LNG복합화력(HRSG) 관련 사업과 SNT모티브의 자동차부품사업 등을 관세장벽 없는 현지 공장에서 직접 공급해 나갈 것”이라며 “SNT다이내믹스도 SNT모티브와 함께 전 세계 미군 무기체계 핵심제품 양산과 MRO(유지·보수·정비) 비즈니스를 수행할 거점으로 이곳을 활용할 것”이라고 말했다. 이어 “시장과 고객에 대한 겸손과 배려의 마음가짐, 돌다리도 두드려가며 건너는 태산 같은 진중함으로 퍼펙트스톰 경영환경에서도 버텨낼 수 있는 강건설계된 SNT를 창조하자”고 당부했다.

2026년 신년사 발표 이재명 대통령은 2026년 병오년(丙午年) 새해 첫날인 1일 “올해를 대한민국 대도약의 원년으로 만들겠다”고 밝혔다. 이 대통령은 이날 발표한 신년사에서 “정치, 경제, 사회, 문화, 외교, 안보 등 모든 분야에서 대대적인 도약과 성장을 반드시 이뤄내겠다”며 이같이 말했다. 이 대통령은 “국민 여러분이 마음을 모아주신 덕분에 무너진 민생경제와 민주주의를 예상보다 훨씬 빠른 속도로 회복할 수 있었다”고 지난 한 해를 돌아본 뒤 “그러나 이제 겨우 출발선에 섰을 뿐이다. 남들보다 늦은 만큼 이제 더 빠르게 달려야 한다”고 강조했다. 이 대통령은 수도권이 아닌 ‘지방 주도 성장’, 과실을 고루 나누는 ‘모두의 성장’, 안전이 지켜지는 ‘지속 가능한 성장’, 문화가 이끄는 ‘매력적인 성장’, 평화가 뒷받침하는 ‘안정적 성장’ 등 대전환의 5대 목표를 제시했다. 이 대통령은 “지난 7개월보다 앞으로의 4년 5개월이 더 기대되는 정부가 되겠다”며 “‘국민 모두의 대통령’으로서 더욱 겸손한 자세로 국정에 임하겠다”고 약속했다. 다음은 이재명 대통령 2026년 신년사 전문. 사랑하고 존경하는 국민 여러분, 붉은 말의 해, 병오년 새해가 밝았습니다. 지난해 정부를 믿고, 함께 위기의 파도를 건너 주신 우리 국민 여러분께 감사의 말씀부터 전합니다. 허물을 벗고 다시 태어나는 ‘푸른 뱀’의 해, 을사년은 우리 모두에게 걱정과 불안을 이겨낸 회복과 정상화의 시간이었습니다. 내란으로 무너진 나라를 복구하는 일이 무엇보다 시급했습니다. 신속한 추경, 민생 회복 소비 쿠폰이 제 역할을 톡톡히 해내며 소비심리는 7년 7개월 만에 최고 수준을 회복했고, 경제성장률 또한 상승 추세입니다. 주식시장은 코스피 4000을 돌파했고 수출은 연간 7000억 달러의 새로운 기록을 세웠습니다. 우려 섞인 좌절이 기대 섞인 전망으로 전환되고 있습니다. 어렵게 확보한 그래픽처리장치(GPU) 26만장, 150조원에 달하는 국민성장펀드, 여야가 합의한 ‘인공지능(AI) 시대의 첫 예산안’은 첨단산업과 중소벤처기업 발전을 뒷받침할 중요한 발판이 될 것입니다. ‘민주 대한민국’의 국제사회 복귀와 ‘국익 중심 실용 외교’는 성장과 도약을 향한 우리의 지평을 크게 넓혔습니다. 특히 미국과의 관세 협상 타결로 우리 경제를 짓누르던 불확실성이 상당 부분 해소되었다는 점도 고무적입니다. 핵 추진 잠수함 건조부터 우라늄 농축, 사용후핵연료 재처리 권한 확대까지, 르네상스를 맞이한 우리 한미동맹이 경제 부흥의 든든한 뒷받침이 될 것입니다. 무엇보다 희망적인 변화는 ‘빛의 혁명’으로 입증된 주권자의 집단지성이 국정 운영의 중심에 자리 잡기 시작했다는 점입니다. 국민추천제, 국민사서함, 타운홀미팅부터 국무회의와 업무보고의 생중계까지, 국민과의 직접 소통을 일상으로 만들고, 국정의 투명성을 높이는 혁신을 앞으로도 결코 멈추지 않겠습니다. 자랑스러운 국민 여러분, 여러분께서 마음을 모아주신 덕분에 무너진 민생경제와 민주주의를 예상보다 훨씬 빠른 속도로 회복할 수 있었습니다. 그러나, 이제 겨우 출발선에 섰을 뿐입니다. 남들보다 늦은 만큼 이제 더 빠르게 달려야 합니다. 그렇기 때문에 2026년 새해, 국민주권 정부의 목표는 분명합니다. 올 한 해를 붉은 말처럼 힘차게 달리는 해로, ‘대한민국 대도약의 원년’으로 만들겠습니다. 정치, 경제, 사회, 문화, 외교, 안보 등 모든 분야에서 대대적인 도약과 성장을 반드시 이뤄내겠습니다. 대도약을 통한 성장의 과실은 특정 소수가 독식하는 것이 아니라 모두가 함께 나눌 수 있도록 하겠습니다. 이를 위해 사회 곳곳에 남아있는 편법과 불공정을 확실히 없애고 ‘반칙과 특권 없는 사회’를 만드는 일에도 매진하겠습니다. 국가만 부강하고 국민은 가난한 것이 아니라 국가가 성장하는 만큼 국민 모두가 함께 성장하는 나라, 대기업과 중소기업이 상생·성장하는 대도약을 이뤄내겠습니다. 대도약의 유일한 기준은 오직 ‘국민의 삶’입니다. 우리 국민의 인내와 노력이 담긴 ‘회복의 시간’을 넘어, 본격적인 ‘결실의 시간’을 열어젖히겠습니다. 국민들께서 ‘작년보다 나은 올해’를 삶 속에서 직접 느끼실 수 있도록 정부가 할 수 있는 모든 역량을 쏟아붓겠습니다. 어둠을 물리친 K민주주의의 찬란한 빛이 국민의 일상 속까지 따스하게 스며들 수 있도록 만들어 내겠습니다. 국민 한 분 한 분의 표정이 더 밝아지는 나라, 대한민국 위상에 걸맞은 삶의 질을 누리는 그런 나라를 향해, 더욱 속도를 높이겠습니다. 국민 여러분, 우리 대한민국은 그동안 초고속 산업화 시대의 ‘성공의 공식’을 따라 온 힘을 다해 압축 성장을 일궈냈습니다. 자원이 부족했던 대한민국은 특정 지역, 특정 기업, 특정 계층에 집중 투자하며 세계 10위 경제 대국의 빛나는 성취를 달성했습니다. 그러나 이제 이러한 성장전략의 한계가 명백하게 드러나고 있습니다. 고도성장을 이끈 ‘성공의 공식’이 우리의 발목을 잡는 ‘성공의 함정’이 되었습니다. 불평등과 격차가 성장을 가로막고 경쟁과 갈등이 격화되는 이 악순환 속에서 자원의 집중과 기회의 편중은 이제 성장의 디딤돌이 아니라 걸림돌이 되고 있습니다. 성장의 패러다임을 완전히 바꿔야 합니다. 익숙한 옛길이 아니라 새로운 길로 대전환하는 것이야말로 우리 대한민국을 대도약의 새로운 미래로 이끌 지름길입니다. 그래서, 다섯 가지 대전환의 길을 말씀드리고자 합니다. 첫째, ‘수도권 중심 성장’에서 ‘지방 주도 성장’으로 대전환하겠습니다. ‘수도권 1극 체제’에서 ‘5극 3특 체제’로의 대전환은 지방에 대한 시혜나 배려가 아니라, 대한민국의 재도약을 이끌 필수 전략입니다. 수도권에서 거리가 멀수록 더 두텁게, 더 과감하게 지원하겠습니다. 지난해 완료한 해수부 이전은 시작일 뿐입니다. 서울은 경제 수도로, 중부권은 행정수도로, 남부권은 해양 수도로 대한민국 국토를 다극 체제로 더욱 넓게 쓰겠습니다. 에너지가 풍부한 남부의 반도체 벨트부터 인공지능 실증도시와 재생에너지 집적단지까지, 첨단산업 발전이 지역의 발전으로 연결되는 구조를 설계할 것입니다. 인재와 기술 양성을 위한 교육투자, 삶의 질을 높여줄 광역교통과 문화시설 투자, 여기에 관광 정책까지 하나로 잇는 집중 투자를 통해 ‘지방 주도 성장’의 기반을 촘촘하게 실현해 내겠습니다. 둘째, ‘일부 대기업 중심 성장’에서 기회와 과실을 고루 나누는 ‘모두의 성장’으로 대전환하겠습니다. 온 국민이 힘을 모아 관세 협상을 성공적으로 타결했지만, 그로 인한 혜택이 일부 대기업 위주로 돌아가는 것은 부정할 수 없는 사실입니다. 연간 수십조 원 규모의 방산, 원전 수출도 마찬가지입니다. 이제 공동체의 역량과 국민 전체의 노력으로 이뤄낸 공동의 경제적 성과가 중소·벤처 기업까지 흐르고, 국민들의 호주머니까지 채워줄 수 있어야 합니다. 지난해 출범한 ‘국민성장펀드’는 국민 누구나 나라의 성장 발전에 투자하고, 성장의 열매를 고루 나눌 수 있는 전환의 마중물이 될 것입니다. 70년대 한국 경제의 성장은 도전하는 기업가 정신이 이끌었고 2000년대 정보기술(IT) 강국으로의 도약은 혁신하는 벤처 정신이 이끌었습니다. AI 시대부터 에너지 대전환까지, 기존의 질서가 흔들리는 지금이 ‘창조적 파괴’를 이끌 혁신가들에게는 무한한 기회가 될 것입니다. 정부는 ‘고용 중심 사회’에서 ‘창업 중심 사회’로의 전환에 발맞춰 청년 기업인과 창업가들이 자유롭게 담대하게 도전하며 마음껏 혁신의 길을 개척할 수 있도록 아낌없이 지원하겠습니다. 실패가 오히려 성공의 자산이 되어 언제든 다시 일어설 수 있는 나라, 어떤 아이디어도 창업으로 이어질 수 있는 스타트업·벤처기업 열풍 시대, 중소기업 전성시대를 열어가겠습니다. 셋째, 생명을 경시하고 위험을 당연시하는 성장에서 안전이 기본인 지속 가능한 성장으로 대전환하겠습니다. ‘산재 사망률 경제협력개발기구(OECD) 1위’라는 이 불명예스러운 기록 앞에서 세계 10위 경제 대국이라는 성취는 결코 자랑스러울 수 없습니다. 아침밥 먹여 보낸 가족이 저녁에 돌아오지 못하는 그런 나라에서 경제성장률이 아무리 높다 한들 다 무슨 소용이겠습니까. 생명 경시에 대한 비용과 대가를 지금보다 훨씬 비싸게 치를 수 있어야 합니다. 일하고 싶지 않은 위험한 일터로 가득한 나라에서는 기업의 지속적 성장도, 나라의 지속적 발전도 요원합니다. 근로감독관 2000명 증원, 일터 지킴이 신설을 통해서 안전한 작업환경과 생명 존중이 뿌리내릴 수 있도록 반드시 만들어 가겠습니다. 안전한 일터에서 이뤄낸 성장이야말로 국민 행복을 담보하는 지속 가능한 성장입니다. 네 번째로, 상품만 앞세우는 성장에서 문화가 이끄는 매력적인 성장으로 대전환하겠습니다. K콘텐츠 수출이 이차전지도 전기차도 넘어서는 시대, 문화에 대한 투자는 사회공헌이 아니라 이제 필수 성장전략입니다. 문화가 곧 경제이자 미래 먹거리이며 국가경쟁력의 핵심 축이 됐습니다. K팝 팬덤이 K뷰티 마니아로 성장합니다. K드라마 시청률이 K푸드 판매율을 끌어올립니다. 문화를 매개로 산업이 성장하는 선순환이 일어납니다. K컬처가 한때의 유행에 머무르지 않도록, 대중문화의 뿌리가 되는 기초예술을 비롯해 문화 생태계 전반을 풍성하게 만드는 일에 온 힘을 기울이겠습니다. 9조 6000억원까지 대폭 증액한 문화 예산을 토대로, K콘텐츠가 세계 속에 더 넓고 깊게 스며들도록 하겠습니다. 다섯째, 마지막으로 전쟁 위협을 안고 사는 이 불안한 성장에서 평화가 뒷받침하는 안정적인 성장으로 대전환하겠습니다. 굳건한 평화는 성장의 다른 말이고, 튼튼한 안보가 번영의 동력입니다. 적대로 인한 비용과 위험을, 평화가 뒷받침하는 성장으로 바꿔낸다면 지금의 ‘코리아 리스크’를 미래의 ‘코리아 프리미엄’으로 전환할 수 있습니다. 정부는 남북 간 군사적인 긴장 완화와 신뢰 회복 조치를 일관되게 추진하고, 미국·중국 등 국제사회와 한반도 평화·안정의 공감대를 형성하고 있습니다. 올해에도 ‘페이스메이커’로서 북미대화를 적극 지원하고 남북 관계 복원을 거듭 모색할 것입니다. ‘포괄적 전략동맹’으로 진화한 한미동맹, 강력한 자주국방을 토대로 한반도 평화 공존이 의미 있는 한 걸음을 내디딜 수 있도록 하겠습니다. ‘국익 중심 실용 외교’는 세계를 향해 더 넓게 뻗어나갈 것입니다. 글로벌 책임 강국으로서 대한민국의 리더십을 더욱 확고히 하고, 협력을 통한 공동번영의 모델을 세계의 모범으로 만들겠습니다. 국민 여러분, 앞에서 말씀드린 다섯 가지 대전환의 원칙은 낭만적 당위나 희망 사항이 아닙니다. 성장 발전 전략의 대전환을 이뤄내지 못한다면 대한민국이 저성장의 늪에서 헤어 나오지 못할 것이라는 절박한 호소의 말씀을 드리는 것입니다. 더 이상 선택의 여지가 없습니다. 더 이상 머뭇거릴 여유도 없습니다. 이제 실천과 행동의 시간입니다. 2026년이 ‘대전환을 통한 대도약의 원년’으로 기록될 수 있도록, 오직 국민만 믿고 뚜벅뚜벅 나아가겠습니다. 존경하고 사랑하는 국민 여러분, 지난해 외교무대를 누비며 ‘국력을 키워야겠다’라는 말씀을 자주 드렸습니다. 제가 말씀드리는 국력이 단지 경제력이나 군사력만을 뜻하진 않습니다. 굴곡진 우리 대한민국의 역사가 증명하듯 국력의 원천은 언제나 국민이었습니다. 5200만 국민 한 명 한 명이 행복해질수록, 저마다의 꿈과 희망, 도전이 넘쳐날수록 우리 대한민국의 국력은 더욱 커지는 것입니다. 올 한 해 국민주권정부는 ‘국가가 부강해지면 내 삶도 나아지느냐’는 우리 국민들의 절박한 질문에 더욱 성실하게 응답하겠습니다. 지나간 7개월보다 앞으로의 4년 5개월이 더 기대되는 정부가 되겠습니다. ‘천리 길도 한 걸음부터’라는 각오로 작은 변화의 성과들을 하나하나 눈덩이처럼 키워나가겠습니다. 당장의 성과가 보이지 않는 개혁의 과정도 피하지 않겠습니다. 미래를 위한 인내심과 진정성으로 머리를 맞대고 지혜를 모으겠습니다. 이 모든 지난하고 위대한 과업이 국민 통합과 굳건한 국민의 신뢰 위에서만 가능하다는 점을 잘 알고 있습니다. ‘국민 모두의 대통령’으로서 더욱 겸손한 자세로 국정에 임하겠습니다. 절망의 겨울을 희망의 봄으로 바꿔내신 우리 국민들의 그 저력을 믿습니다. 나라의 주인인 국민께서, 대한민국의 미래를 향한 여정에 함께해 주십시오. 지난해 힘을 모아 민주주의의 새로운 이정표를 세워낸 것처럼, 이제 전 세계가 따라 배울 ‘성장과 도약의 새로운 표준’을 함께 만들어 냅시다. 대한민국 대도약, 결국 국민이 합니다! 고맙습니다.

차랑용 ‘엑시노스 오토 V720’ 공급뉴 iX3부터 내연기관 모델에 적용미래 모빌리티 전장분야 확대 포석 삼성전자가 독일 완성차 업체인 BMW의 미래형 전기차 모델에 ‘슈퍼 두뇌’ 역할을 하는 차량용 반도체 칩을 공급한다. 이번 성과는 삼성전자가 미래 모빌리티인 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 분야에서 핵심 반도체 공급사로서 입지를 굳히는데 큰 역할을 할 것으로 보인다. 30일 업계에 따르면 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문은 차량용 인포테인먼트(IVI·정보+엔터테인먼트)용 프로세서인 ‘엑시노스 오토 V720’을 BMW의 신형 전기차인 ‘뉴 iX3’에 공급했다. 뉴 iX3은 지난 9월 독일 뮌헨 ‘IAA모터쇼’에서 처음 공개된 중형 전기 스포츠유틸리티차(SUV)로, BMW의 차세대 전동화 플랫폼인 ‘노이어 클라쎄’가 적용되는 첫 번째 모델이다. BMW는 노이어 클라쎄를 통해 차량 운영체제(OS)와 인포테인먼트 등을 하나의 디지털 시스템으로 통합하는 SDV 구현을 목표로 하고 있다. 삼성전자는 뉴 iX3를 시작으로 BMW의 전기차 및 내연기관차 모델에도 ‘엑시노스 오토 V920’을 공급할 것으로 전해졌다. 엑시노스 오토 시리즈의 가장 최신 모델인 V920은 영국 반도체 설계 전문기업 ARM의 전장용 중앙처리장치(CPU) 10개가 탑재돼 기존 제품 대비 CPU 성능은 약 1.7배, 그래픽처리장치(GPU) 성능은 최대 2배, 인공지능(AI) 연산 성능은 2.7배 강화된 것으로 전해졌다. 삼성전자와 BMW 간 엑시노스 오토 시리즈 협력은 진입 장벽이 높은 독일 완성차 업체를 상대로 미래 모빌리티 분야에서 성과를 확대했다는 의미가 있다. BMW는 자체 품질 기준으로 기능 안전성 인증제도(FUSA)를 운영 중이고, 삼성전자의 최신 엑시노트 오토 시리즈는 이를 통과했다. BMW 역시 지난 9월 뉴 iX3 공개 당시 기존 대비 20배 높은 처리능력을 갖춘 4개의 고성능 컴퓨터를 탑재했다고 강조한 바 있다. 이번 협력을 시작으로 삼성전자는 최근 힘을 쏟고 있는 미래 모빌리티 시장에서 전장(차량용 전자·전기장비) 분야 사업 영역을 확대할 것으로 보인다. 이재용 삼성전자 회장은 지난 11월 방한한 올라 칼레니우스 메르세데스벤츠 회장을 삼성그룹 영빈관인 승지원에서 만나는 등 협력을 모색하고 있다. 올리버 집세 BMW그룹 회장과도 올해 초 중국발전포럼에서 회동한 것으로 전해졌다.

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.

내년 3월 지역사회 통합돌봄 제도 전면 시행을 앞두고 보건복지부가 관련 정책을 전담할 국장급 조직을 신설하는 등 대대적인 직제 개편에 나섰다. 제도 시행을 석 달 앞두고 ‘통합돌봄 추진본부’ 형태의 임시조직이 ‘상시 행정 체계’로 옮겨갔다. 복지부는 30일 ‘보건복지부와 그 소속기관 직제 일부개정령안’을 공포·시행하고, 지역사회 통합돌봄 정책을 총괄하는 국장급 조직인 ‘통합돌봄지원관’과 산하에 통합돌봄정책과·통합돌봄사업과를 신설한다고 밝혔다. 여기에 제약바이오산업과와 재난의료정책과도 신설했다. 국장급 1개 관과 4개 과가 새로 만들어지는 것은 2020년 2차관 신설 이후 최대 규모의 조직 개편이다. 이번 개편의 핵심은 내년 3월 27일 시행되는 ‘돌봄통합지원법’에 맞춰 통합돌봄을 복지부의 정규 업무 체계 안에 안착시키는 데 있다. 노쇠·장애·질병 등으로 일상생활이 어려운 사람이 요양시설이나 병원이 아닌, 살던 곳에서 의료·요양·돌봄 서비스를 통합적으로 제공받도록 하는 것이 법의 취지다. 복지부는 그간 통합돌봄을 임시조직 형태로 운영해왔다. 2018년 시범사업을 시작한 이후 한시 조직을 통해 제도를 설계하고 지역 실험을 이어왔지만, 법 시행 이후 전국 단위 본사업으로 확대하기에는 행정적 기반이 충분하지 않다는 지적이 제기돼 왔다. 이번 직제 개편은 이러한 한계를 인정하고, 제도를 ‘상설 정책’으로 끌어올리겠다는 판단이 반영된 것으로 보인다. 복지부 관계자는 “통합돌봄은 단순한 복지사업이 아니라 의료·요양 등 돌봄 지원을 지역사회에서 통합 연계해 제공하는 돌봄 패러다임의 전환”이라며 “전담 조직 신설을 통해 대상자 확대와 서비스 연계를 보다 안정적으로 추진할 수 있을 것”이라고 설명했다. 이번 개편에서는 통합돌봄 외에도 제약·바이오 산업 육성을 위한 조직 개편과 재난의료 대응 체계 강화가 함께 이뤄졌다. 제약·의료기기·화장품 산업 육성 예산이 대폭 늘어나면서 기존 보건산업진흥과는 제약바이오산업과와 의료기기화장품산업과로 분리됐다. 국가 재난 발생 시 보건의료 분야 컨트롤타워 역할을 맡는 재난의료정책과도 임시기구에서 정규 직제로 전환됐다. 아울러 복지부는 차세대 사회서비스 정보시스템 구축, 자살 고위험군 관리 강화, 보건의료·복지 행정의 인공지능(AI) 정책 기획 등을 위해 총 39명을 증원했다. 정은경 복지부 장관은 “이번 조직 개편은 새 정부의 보건복지 국정과제를 차질 없이 추진하기 위한 기반을 다지는 과정”이라며 “통합돌봄을 비롯해 지역·필수·공공의료 강화 과제에 안정적으로 대응할 수 있도록 조직과 인력을 지속적으로 보완해 나가겠다”고 밝혔다.

영진전문대학교(총장 최재영) 글로벌시스템융합과가 개설 2년 만에 일본 인공지능(AI)·정보기술(IT) 분야에서 급부상하고 있는 ‘메가벤처(Mega Venture)’ 기업에 취업자를 배출해 눈길을 끌고 있다. 30일 영진전문대에 따르면 일본 메가벤처기업에 취업한 2학년 학생 2명은 졸업 1년을 앞두고 조기 취업했다. 글로벌시스템융합과는 AI·소프트웨어 전문 인재를 양성해 일본 취업까지 연계하는 것을 목표로 지난해 신설된 3년제 학과다. 취업자 중 김민정(여·26) 씨는 프로농구 선수 생활 중 부상으로 은퇴한 뒤 이 학교에서 학업에 열중하고 여름 방학 동안 일본 현지 기업에서 인턴십을 수행해 AI 소프트웨어 개발자로 메가벤처기업 취업에 성공했다. 김규민(23)씨도 일본 AI 기업 취업을 목표로 프로젝트 수업과 캡스톤디자인을 통해 실무 경험을 쌓았다. 그는 메가벤처기업 2곳에 동시 합격했다. 메가벤처는 벤처기업으로 시작해 대기업에 맞먹는 규모와 영향력을 갖춘 기업으로 일본 내 IT·AI 업계에서 주목받고 있다. 이들은 공개채용 대신 여름 인턴십을 사실상 채용 관문으로 활용하고 있다. 인턴십에서 기술력과 협업 능력을 검증한 뒤 채용을 결정하는 방식이다. 영진전문대는 이런 흐름을 빠르게 교육과정에 반영했다. 전공 교육과 일본어 교육, 인턴십 및 취업 면접 대비 프로그램을 학과 차원에서 통합 설계했다. 특히, 매 학기 전공과목 수를 3~4과목으로 제한하는 대신 수업 시수를 대폭 늘린 선택과 집중형 교육도 했다. 정영철 글로벌시스템융합과 학과장은 “모든 학년에 캡스톤디자인 교과목을 운영해 실무 역량을 강화하고 프로젝트 결과물을 기반으로 한 포트폴리오를 구축해 일본 기업 채용에 적극 활용한 결과”라며 “기술 역량과 채용 흐름을 동시에 읽을 수 있도록 교육과정을 운영하고 있다”고 말했다.

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.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

건설산업의 디지털 전환(DX)이 이제는 자율 전환(AX)이라는 새로운 국면으로 넘어가고 있다. 앞선 5편에서 중장기 전략을 살펴봤다면, 이번 편에서는 해외 선진 건설사들이 실제로 어떻게 AX를 도입하고 있는지, 기술은 어디까지 발전했는지, 그리고 한국 건설산업이 무엇을 벤치마킹해야 하는지 구체적으로 살펴본다. ①미국-자율 장비와 AI 프로젝트 관리의 선두주자 미국의 건설사들은 이미 자율화 기술을 현장에 적용하고 있다. Built Robotics는 굴삭기, 불도저 등 중장비에 자율주행 기술을 탑재해, 사람이 없이도 24시간 작업이 가능한 시스템을 구축했다. 이 장비는 GPS, 센서, AI 알고리즘을 통해 작업 경로를 스스로 계산하고, 장애물을 회피하며 굴착 작업을 수행한다. Turner Construction은 스타트업 건설기술 업체인 Versatile과 협업해 ‘CraneView System’이라는 AI 시스템을 도입해 크레인 성능과 안전을 분석하며, 고층 건물 시공 시 장비 효율성과 안전성을 동시에 확보하고 있다. 미국 샌디에이고에 위치한 맨체스터 퍼시픽 게이트웨이 프로젝트는 17층, 연면적 약 3만 5041㎡ 규모인데 크레인뷰 시스템을 도입한 결과 계획 대비 약 17일 빨리 작업을 완료하고 크레인을 조기에 해체할 수 있었다. Mastt는 프로젝트 관리 플랫폼에 AI를 접목해, 예산, 리스크, 진척 상황을 실시간으로 분석하고 예측하며 시각적인 데이터와 대시보드 형태의 리포트를 생성한다. 실제로 호주 뉴캐슬 공항의 2억 5000만 달러 규모 리노베이션 프로젝트에서 Mastt의 보고 플랫폼을 활용한 결과 공기 10% 단축, 리스크 대응 속도 향상 등의 성과를 냈다. Dusty Robotics는 현장 레이아웃 작업을 로봇이 자동으로 수행하도록 개발했다. 이 로봇은 도면을 읽고 바닥에 정확한 위치 표시를 하며, 시공 오차를 획기적으로 줄이고 있다. 이런 사례는 단순한 기술 시연이 아니라, 실제 프로젝트에서 ROI를 입증한 상용화 사례라는 점에서 의미가 크다. ②유럽-AI 예측과 로보틱스 시공의 정교함 유럽은 기술의 정교함과 안전 기준의 엄격함을 바탕으로 AX를 빠르게 확산시키고 있다. 오스트리아 건설회사인 STRABAG SE는 Azure OpenAI 기반 모델을 활용해 DARIA(Data-Driven Risk Analysis) AI 솔루션을 개발하여 공정 지연을 예측하고, 입찰 단계에서 리스크 분석을 자동화하고 있다. 이는 프로젝트 초기 단계부터 AI를 활용해 전략을 수립하는 방식이다. 프랑스의 Bouygues Construction은 AI를 활용해 지하철 건설 프로젝트에서 철근량을 140t 이상 절감했다. 이는 설계 최적화와 자재 배치 자동화를 통해 비용과 자원 낭비를 줄인 사례다. 이처럼 유럽은 설계 운영 전 단계에 걸쳐 AI와 로봇을 정교하게 통합하고 있으며, 안전성과 품질을 동시에 확보하는 데 집중하고 있다. ③일본-로봇과 자동화의 현장 밀착형 전략 일본은 고령화와 인력 부족 문제를 해결하기 위해 로봇과 자동화를 적극 도입하고 있다. Obayashi Corporation은 Automated Inspection System(자동 검측 시스템)을 개발해 철근 배근, 콘크리트 타설, 품질 검사 등 다양한 작업을 자동화하고 있으며, Generative Design을 통해 설계안을 자동 생성하는 기술도 개발 중이다. 특히 철근 배근 검측 시스템은 Visual SLAM(동시 위치 추적 및 지도 작성) 기술과 건설 현장 관리자가 착용한 장비에 설치된 여러 대의 카메라에서 얻은 이미지를 활용, BIM 정보와 중첩해 검측함으로써 정확도가 우수하다. Komatsu는 ‘Smart Construction’ 플랫폼을 통해 자율주행 굴착기, 드론 측량, 클라우드 기반 공정 관리 시스템을 통합하고 있다. 이 플랫폼은 현장 데이터를 실시간으로 수집·분석해, 작업 계획을 자동으로 조정한다. 일본은 특히 현장 밀착형 기술 개발에 강점을 보이며, 로봇과 AI를 실제 작업자와 함께 작동하도록 설계하는 데 집중하고 있다. 한국은 이미 BIM, 드론, IoT 기반 DX를 빠르게 확산시키고 있다. 하지만 AX로 가기 위해서는 다음과 같은 전략 포인트가 필요하다. 현장 PoC 단계를 넘어 실제 프로젝트에서 AI 로봇 등을 적용해 ROI를 입증할 수 있는 사례를 축적해야 한다. 또한 BIM을 기반으로 한 설계부터 시공, 유지관리 및 운영 전 단계에 걸친 기술 통합을 만들어야 한다. 정부는 기업과 학계 등과 협력해 AI 도입에 따른 안전 기준, 법적 책임 구조 등을 신속하게 정비해야 하며 산학 협력으로 실무형 인재 양성 및 기술 검증 체계를 구축할 필요가 있다. AX는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니다. 우리가 “과연 이게 될까?”란 의심 섞인 눈초리로 적극적인 실행을 주저하고 있는 동안 해외에서는 이미 실제 현장에서 활용하고 있고, 성과를 내고 있으며, 산업 구조를 바꾸고 있다.

경북 울진군이 수소도시 조성을 위한 청사진을 완성했다. 30일 울진군은 최근 ‘울진군 수소도시 조성사업 마스터플랜 수립 용역’을 마무리해 미래 에너지 자립 도시로 도약하기 위한 구체적인 추진 로드맵을 확정했다고 밝혔다. 수소도시 조성사업은 오는 2028년까지 4년간 총사업비 400억 원(국비 200억, 지방비 200억)을 투입해 죽변면과 울진읍 일원을 중심으로 수소 생산·이송·활용 인프라를 단계적으로 구축하는 실증적 에너지 전환 프로젝트다. 마스터플랜의 핵심은 울진 원자력수소 국가산업단지 조성에 맞춰 체감형 수소 생태계를 구축하는 것이다. 우선 1.5㎽급 수전해 설비와 수소 공급 인프라를 구축해 청정수소를 안정적으로 생산·공급한다. 또한 생활 밀착형 수소 체험관 조성, 수소버스 및 수소 드론 등 친환경 모빌리티 보급 확대를 통해 군민들이 일상 속에서 수소 에너지를 직접 체감할 수 있는 환경을 조성할 계획이다. 인공지능(AI) 기반 통합안전운영센터를 구축해 수소 생산부터 저장·이송·활용까지 전 과정을 24시간 실시간 모니터링함으로써 세계 최고 수준의 안전성을 확보할 계획이다. 원자력수소 국가산업단지와 연계해 사업 시너지도 극대화할 방침이다. 울진군 관계자는 “울진이 에너지 생산 거점을 넘어, 수소 기반의 혁신적인 주거·교통 체계를 갖춘 미래형 도시로 나아가는 중요한 전환점”이라며 “내년부터 본격적인 실시설계와 공사에 착수해 군민들이 안전하고 편리하게 수소 에너지를 누릴 수 있도록 사업 추진에 최선을 다하겠다”고 말했다.

팡고지와이, 인터넷 신문 솔루션 ‘팡고링고’ 통해 언론사 창업의 기술·비용 장벽 허물어 AI 기사 작성부터 72개국 번역·배포까지…‘트래픽이 곧 수익’인 미디어 생태계 최적화 월 7만 원대 파격 조건에 커스터마이징 및 자체 광고 수익화 모델까지 지원 AI 기반 디지털 광고 솔루션 기업 팡고지와이의 ‘팡고링고’가 예비 언론사 창업자들 사이에서 ‘창업 필수 선택지’로 떠오르고 있다. 팡고링고는 기사 작성부터 배포, 사이트 관리, 수익화까지 미디어 운영의 전 과정을 AI 기술로 혁신하며, 소규모 창업자도 대형 언론사 못지않은 경쟁력을 갖출 수 있도록 지원하는 인터넷 신문 솔루션이다. 검증된 기술력과 밀착 지원 팡고링고는 디지털 광고 시장에서 풍부한 노하우를 쌓아온 팡고지와이의 기술력을 기반으로 설계돼 탄탄한 시스템 안정성을 자랑한다. 실제 도입 매체들은 팡고링고의 신속한 피드백과 밀착 기술 지원(CS)을 가장 큰 신뢰 포인트로 꼽는다. 팡고링고는 단순한 솔루션 판매를 넘어 창업자의 성공을 돕는 ‘기술 파트너’로서의 역할을 수행한다. AI 기사 보조와 글로벌 번역 신규 언론사가 겪는 가장 큰 어려움은 기사 생산량 부족과 저조한 트래픽이다. 팡고링고는 생성형 AI를 활용한 기사 작성 어시스턴트 기능을 탑재해, 기자가 핵심 키워드만 입력하면 양질의 기사 초안을 작성해주고 문맥까지 다듬어준다. 이를 통해 1인 미디어도 풍부한 콘텐츠를 지속적으로 발행할 수 있다. 특히 국내 독자에게만 머물지 않고 글로벌 시장을 겨냥할 수 있다는 점이 강력한 무기다. 팡고링고는 72개 언어 자동 번역 및 현지 최적화(Localization) 기능을 제공해 클릭 한 번으로 전 세계 100여 개국 독자에게 뉴스를 송출할 수 있다. 여기에 전문가 수준의 검색 엔진 최적화(SEO) 로직이 기본 적용돼 구글 등 주요 검색 포털 상위 노출을 강력하게 지원한다. 독창적 브랜드 정체성 구축 기존의 구독형 언론사 CMS는 정해진 레이아웃 안에서만 운영해야 하는 한계가 있었다. 반면 팡고링고는 창업자가 원하는 기능을 최대한 반영하는 ‘맞춤형 플랫폼’을 지향한다. 천편일률적인 디자인에서 벗어나 각 언론사의 브랜드 정체성을 살린 독창적인 레이아웃 세팅과 기능 개발을 적극 지원해 차별화된 미디어 사이트 구축을 돕는다. 월 7만 원 합리적인 비용과 상생 모델 팡고링고는 초기 자본이 부족한 창업자를 위해 진입 장벽도 획기적으로 낮췄다. 월 7만 원이라는 합리적인 비용으로 ▲월 전송량 500GB ▲저장 공간(HDD) 100GB ▲72개국 AI 자동 번역 등 타사 대비 월등한 스펙을 제공한다. 프로모션으로 1개월 이용료 무료 및 팡고링고의 다양한 AI 유료 기능을 즉시 활용할 수 있는 5만 원 상당의 포인트를 지급해 실질적인 혜택을 더했다. 팡고링고는 단순한 솔루션 제공을 넘어 언론사의 지속 가능한 성장을 돕는 수익화 로드맵도 제시했다. 향후 팡고링고 자체 광고 시스템을 도입해 오픈 초기라 직접 광고 영업이 어려운 신생 언론사도 사이트 트래픽에 비례해 광고 수익을 얻을 수 있는 구조를 마련할 예정이다. 팡고지와이 관계자는 “팡고링고는 기술적인 장벽 때문에 언론사 창업을 주저했던 분들에게 가장 확실한 솔루션이 될 것”이라며 “누구나 팡고링고를 통해 로컬을 넘어 글로벌 미디어 오너가 될 수 있도록 기술 지원을 아끼지 않겠다”고 밝혔다. 서비스에 대한 자세한 내용과 도입 문의는 팡고링고 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

오경미 전 광주시교육청 교육국장은 29일 “정직과 인성이 실력이 되는 광주교육의 새 시대를 열겠다”며 교육감 선거 출마를 선언했다. 오 전 국장은 29일 광주시교육청에서 기자회견을 열고 “무너진 광주교육의 신뢰를 바로 세우고, 우리 아이들의 미래를 정직한 실력 위에 다시 올려놓겠다”며 교육감 선거 출마를 밝혔다. 그는 “연일 이어지는 인사 비리 의혹과 수사 소식, 측근 인사가 회자되는 현실은 교육 현장에 깊은 좌절을 안기고 있다”며 “이제는 분명한 변화가 필요하다”고 강조했다. 오 전 국장은 독립성을 강화한 청렴 옴부즈맨과 감사위원회를 구축해 인사·행정·예산 전 과정을 엄격히 감시받고 모든 교육행정을 공개·공유·공감 원칙으로 추진하겠다고 강조했다. 미래 교육 비전으로는 사람 중심의 AI 교육 전환을 내걸었다. 오 전 국장은 “AI 미래 교육의 핵심은 기기와 기술이 아니라 사람과 인성”이라며, 모든 학생이 악기 하나, 운동 하나쯤은 자연스럽게 즐길 수 있도록 독서·토론·예체능 교육 지원을 대폭 강화하겠다고 밝혔다. 고교 교육 체제 개편도 주요 공약으로 제시했다. AI·에너지·첨단과학을 축으로 한 고교 교육 구조를 재설계해 과학고, 특성화고, 국제계열 고등학교로 확장하고, 광주형 이공계 ‘슈퍼 인재’를 조기에 발굴해 집중 육성하겠다는 구상이다. 교사 정책과 관련해서는 “교사가 수업과 생활지도에 전념할 수 있도록 과도한 행정·수업 부담을 조정하겠다”며 교육의 질을 현장에서부터 끌어올리겠다고 강조했다. 아울러 “5·18로 대표되는 광주의 정신을 세계가 배우러 오는 교육 브랜드로 키우겠다”며 광주교육의 정체성과 국제화를 동시에 추진하겠다는 의지도 밝혔다. 오 전 국장은 대촌중·두암중 교장을 비롯해 광주시교육청 장학관, 창의융합교육원장, 교육국장 등을 역임한 교육행정 전문가다. 현재는 전남대 총동창회 상임부회장과 광주교육발전포럼 대표로 활동하고 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.

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.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환(DX)’에서 ‘AI 전환(AX)’으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

건설산업은 지금 ‘디지털 전환’(DX)에서 ‘AI 전환’(AX)으로 넘어가는 거대한 변화의 초입에 서 있다. DX가 ‘기술을 도입하는 단계’였다면, AX는 ‘기술이 스스로 판단하고 움직이는 단계’이다. 이 변화는 단순한 업그레이드가 아니라, 건설산업의 운영 방식 자체를 다시 설계하는 과정이다. 그렇다면 어떻게 DX에서 AX로 자연스럽게 넘어갈 수 있을까? 그리고 아직 DX가 충분히 자리 잡지 않은 기업은 무엇부터 준비해야 할까? ①DX 성과를 기반으로 AX로 확장하는 방법 DX는 AX의 ‘기초 체력’이다. DX가 제대로 구축되지 않은 상태에서 AX를 시도하면, 마치 부실한 기초 위에 건물을 올리는 것과 같다. DX가 잘 된 기업은 크게 세 가지 특징이 있다. 데이터를 한 곳에 모으고, 표준화하며, 의사결정에 활용한다. 다시 말하면 자료는 클라우드 저장소에 모아 CDE(Common Data Environment) 환경을 구축하고, BIM, 드론 등을 활용해 정보를 디지털로 수집한다. 또한 데이터를 모으고 관리하는 툴이나 시트를 표준화하여 누구나 동일한 포맷을 사용하게 만든다. 마지막으로 이렇게 모은 정량적, 정성적 데이터를 바탕으로 의사결정에 활용한다. 이러한 기반이 갖춰진 기업은 AX로 확장할 때 AI가 학습할 자료인 데이터가 풍부하고, 자율 시스템이 작동할 환경(표준화된 프로세스)이 이미 마련돼 전환 속도가 빠르다. 그렇다면 아직 DX가 부족한 기업은 무엇부터 해야 할까? 우선 종이로 된 문서나 수기 기록들을 디지털 데이터로 변환해야 한다. 그리고 각자 관리하던 데이터를 한 곳에 집중해서 모으는 노력을 해야 한다. 또한 자재, 공정, 안전 등 관련 데이터를 일련 코드나 통일된 포맷으로 표준화하는 작업이 필요하다. 그리고 무엇보다 중요한 것은 직원들이 이러한 변화를 공감할 수 있도록 교육해야 한다. DX는 단순히 ‘특정 기술 도입’이 아니라 ‘일하는 방식의 총체적 변화’다. 이 변화가 자리 잡아야 AX가 비로소 현실이 된다. ②‘데이터 → 알고리즘 → 자율화’의 단계적 로드맵 AX는 하루아침에 완성되지 않는다. 다음 제시하는 3단계를 순서대로 진행해야 한다. 첫 번째, 모든 데이터를 디지털로 흐르는 상태로 만든다. 즉 현장에서 드론이 촬영한 영상이나 사진을 3D 지형 데이터로 변환하고 IoT 센서를 통해 읽어 들인 온도, 습도, 진동, 수치 등을 입력 데이터화하며, BIM에서 작성된 설계, 자재, 공정 등의 정보를 한 곳에 모아 디지털화한다. 이 데이터가 정확하고 표준화돼야 다음 단계로 넘어갈 수 있다. 다음은 알고리즘 단계로 AI가 판단을 돕는 단계다. 데이터가 쌓이면 AI가 패턴을 읽고 예측을 시작한다. 축적된 디지털 데이터를 기반으로 공정 지연 가능성, 자재 수급 부족 시점, 위험 구역 자동 감지, 장비 고장 가능성 등 사전 리스크를 감지하고 사람의 판단을 돕는다. 마지막은 자율화 단계로 AI와 로봇이 스스로 움직이는 단계이며 여기부터 진정한 AX가 시작된다. 예를 들어 자율주행 굴착기가 스스로 입력된 공정 계획에 따라 그날의 작업 경로를 계산해 굴착한다. 또한 드론이 주기적으로 현장을 순찰하며 위험 요소를 감지하고 필요 시 AI가 현장 상황을 판단해 공정 계획을 자동으로 조정한다. 또한 건설 로봇이 공종별 진척에 따라 Hold Point 도래 시 품질 검사를 수행하고 결과를 자동으로 보고한다. 이 단계에서는 사람이 감독자가 되고, AI는 실행자가 된다. ③협업 생태계 구축 “건설사 혼자서는 AX로 갈 수 없다” AX는 한 기업의 힘만으로는 불가능하다. 건설사, 테크 기업, 정부, 학계가 함께 생태계를 만들어야 한다. 건설사는 현장에서 도입하고자 하는 AI의 범위와 요구 조건을 명확히 정의하고 다양한 기술의 테스트베드를 제공해야 한다. 테크 기업들은 건설 현장의 요구에 맞는 솔루션을 커스터마이징하고 BIM을 활용한 공정 간 간섭 조율과 디지털 트윈 환경 구축, 건설 로봇 개발, 드론 기술 등을 선제적으로 개발해야 한다. 정부는 이러한 기술 개발과 적용 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 제도적, 법적 허들을 완화 또는 제거할 수 있도록 관련 기업들과 적극적으로 소통하고 개선해 나가야 한다. 마지막으로 학계는 산학 연계 R&D 등을 통해 기술을 검증하고 관련 기술들에 대한 표준화, 전문 인력 양성 등의 노력을 기울여야 한다. 이 네 주체가 함께 움직일 때 비로소 AX는 산업 전체로 확산될 것이다. AX는 미래 기술이 아니라, 이미 시작된 변화다. 하지만 이 변화는 기술만으로 이루어지지 않는다. 데이터를 정제하고 조직 문화를 바꾸며, 협업 생태계를 구축하여 단계적으로 로드맵을 따라가야 자연스럽게 AX로 넘어갈 수 있다. DX가 기초 공사라면, AX는 그 위에 올라가는 건물이다.

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.