현대자동차그룹이 피지컬 인공지능(AI) 선도기업으로 도약하기 위해 구글의 AI 조직 딥마인드와 손잡고 차세대 로보틱스 생태계 구축에 나서기로 했다. 최대 50kg 무게의 짐을 들고, 손을 뻗으면 높이 2m 이상 높이까지 도달할 수 있는 AI 로봇 ‘아틀라스’가 2028년부터 현대차 공장에서 직원들과 함께 일하게 된다. 현대차그룹은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 컨벤션센터에서 ‘CES 2026 미디어데이’를 열고 로보틱스 계열사 보스턴다이내믹스와 구글 딥마인드가 ‘미래 휴머노이드 기술 개발 가속화를 위한 전략적 파트너십’을 맺었다고 밝혔다. 두 회사는 보스턴다이내믹스의 로보틱스 경쟁력과 구글 딥마인드의 로봇 AI 파운데이션 모델을 결합해 차별화된 기술 개발을 주도하겠다는 구상이다. 현대차그룹으로서는 지난해 세계 최대 반도체 기업 엔비디아와 피지컬 AI 역량 고도화를 위한 업무협약을 체결한 데 이어 글로벌 선도기업들과의 협력체제를 가속하는 모습이다. 이와 동시에 현대차그룹은 내부 계열사 역량을 총결집해 AI 로보틱스 생태계를 조성해나가겠다는 계획이다. 연구개발, 학습·검증, 양산, 서비스 운영에 이르는 통합 관리 체제를 마련하고 2028년까지 연간 3만대의 로봇 생산 시스템을 구축하겠다는 목표다. 현대차·기아는 제조 인프라, 공정 제어,생산 데이터 등을 제공하고 현대모비스는 정밀 액추에이터 개발,현대글로비스는 물류·공급망 흐름 최적화를 담당한다. 아울러 소프트웨어정의공장(SDF)에 로봇을 투입하기 전 선행 훈련을 위한 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터’(RMAC)를 올해 미국에 개소할 예정이다. 고객이 구독료나 사용료를 지급하는 ‘원스톱 RaaS’ 서비스를 도입한다. 현대차그룹은 이날 ‘차세대 전동식 아틀라스 개발형 모델’을 최초 공개했다. ‘아틀라스 개발형 모델’은 보스턴다이나믹스가 그동안 쌓아온 오랜 경험을 바탕으로 어느 작업 환경에서나 적용 가능하게 유연성을 탑재시킨 모델로, 실제 제조 현장에서의 효율성이 극대화됐다. 차세대 전동식 아틀라스는 실제 제조 현장에 투입되는 ‘개발형 모델’과 핵심 기능을 테스트하기 위한 ‘연구형 모델’로 나뉜다. 개발형 모델은 대부분의 관절이 완전히 회전하고 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서를 탑재했다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식한다. 또 최대 50㎏의 무게를 들 수 있고, 손을 뻗으면 2.3m 높이까지 도달할 수 있다. 섭씨 영하 20도에서 영상 40도의 환경에서도 완전한 성능을 발휘하는 내구성을 갖췄다. 대부분의 작업을 하루 이내에 학습할 수 있는 능력도 갖췄다. 배터리가 부족해지면 스스로 충전소로 이동해 배터리를 교체하고 즉시 작업을 재개할 수 있도록 설계됐다. 대부분의 관절이 완전히 회전할 수 있고, 사람과 유사한 크기의 손에 촉각 센서가 탑재돼 세밀한 조작이 가능하다. 360도 카메라를 통해 모든 방향을 인식할 수 있어 주변 감지도 쉽다. 현대차그룹은 ‘아틀라스 개발형 모델’을 대량 생산해 산업 현장에 대규모로 투입하는 양산형 휴머노이드 로봇 시장 선두 주자로 발돋움하겠다는 목표를 세웠다. 이에 따라 오는 2028년부터 ‘현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)’를 포함한 생산 거점에 ‘아틀라스 개발형 모델’을 투입하고 공정 단위별 검증을 통해 단계적으로 아틀라스 도입을 확대할 계획이다. HMGMA에서 부품 분류를 위한 서열 작업과 같이 안전성과 품질 효과가 명확히 검증된 공정에 우선 적용된다. 이후 2030년부터는 부품 조립까지 작업 범위를 넓힌다는 계획이다. 이외에도 단순 반복, 고중량, 고위험군의 작업 등을 수행하면서 안전과 품질이 입증된다면 단계적으로 아틀라스의 적용을 생산 현장 전반으로 확산한다는 계획이다. 현대차그룹 관계자는 “궁극적으로 로봇은 정신적, 신체적 피로도가 높은 정밀 작업을 신속하고 정확하게 수행해 인간이 하기 어려운 위험한 일을 대신하는 것”이라면서 “인간은 현장에서 로봇이 잘 작동할 수 있도록 로봇을 학습시키고 관리하는 역할 뿐 아니라 더 윤택한 환경에서 고부가가치의 일을 수행할 수 있게 될 것”이라고 설명했다.

노태문 삼성전자 대표이사 겸 DX부문장(사장)이 4일(현지시간) CES 2026의 사전 행사 격으로 미국 라스베이거스 윈 호텔에서 개최한 ‘더 퍼스트룩’ 행사에서 “삼성전자의 모든 제품군과 서비스에 인공지능(AI)을 적용해 고객들이 의미 있는 AI 경험을 누릴 수 있도록 하겠다”고 밝혔다. DX부문장으로서 첫 공식 무대에 오른 노 사장은 삼성전자의 연간 기기 판매량이 5억대라며 “어떤 회사도 우리처럼 하지 못한다”고 자신감을 내비쳤다. 이어 “거버넌스를 최우선으로 생각하고 개인정보를 보호해 AI 서비스를 안전하게 제공하기 위해 노력할 것”이라고 강조했다. 로이터에 따르면 노 사장은 구글의 ‘제미나이’를 탑재한 모바일 기기 출시 규모를 지난해 4억대에서 올해 8억대까지 2배로 늘릴 계획이다. ‘당신의 AI 일상 동반자’를 주제로 한 더 퍼스트룩에서 삼성전자는 사용자의 요구를 이해해 상호 작용하는 삼성 TV 전용 AI 플랫폼 ‘비전 AI 컴패니언’을 비롯해 가전제품 최초로 제미나이를 탑재했다. 이를 통해 삼성전자는 식재료 보고서를 만들어주는 ‘비스포크 AI 패밀리허브’ 냉장고, 3D 장애물 센서로 투명한 액체까지 인식하는‘비스포크 AI 스팀’ 로봇청소기, ‘비스포크 AI 콤보’ 세탁건조기와 연동돼 전 과정 의류 관리가 가능한 ‘비스포크 AI 에어드레서’ 신제품 등을 공개한다.

로봇이 공장에서 부품을 옮기던 도중 사람이 부품을 떨어뜨려도 로봇은 당황하지 않고 떨어진 부품을 다시 집어 박스에 담고 닫힌 뚜껑을 열어 작업을 이어간다. 또 다른 로봇은 출근 준비로 바쁜 사람을 대신해 오븐에 빵을 넣고 아침 식사를 준비한다. 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 개막하는 세계 최대 정보·기술(IT) 전시회 ‘CES 2026’에 소개되는 현대자동차그룹의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’와 LG전자의 가정용 로봇 ‘클로이드’의 모습이다. 화면 속 챗봇을 넘어 인간의 몸짓·손짓·눈짓을 읽고 현실 공간에서 반응하는 ‘피지컬 인공지능(AI)’을 선점하려는 글로벌 기업들의 경쟁이 본격화하고 있다. 피지컬 AI의 첫 번째 핵심 축은 몸이다. 아틀라스처럼 로봇이 인간과 유사하게 걷고 균형을 잡으며, 사람과 충돌하지 않고 움직이는 기술은 더 이상 단순 시연에 머물지 않는다. 산업 현장에 실제 배치되는 단계로 접어들면서, 로봇의 보행·자세·회피 능력을 고도화하기 위한 시뮬레이션·디지털 트윈 기반 학습의 중요성도 커지고 있다. 미국 오시코시는 고소 작업용 붐 리프트에 로봇 팔과 자율 제어 기술을 결합한 ‘JLG 붐 리프트’로 이번 CES에서 최고혁신상을 수상했다. 다양한 센서로 수집한 데이터를 AI가 분석한 뒤, 사람이 접근하기 위험한 환경에서 로봇 팔이 용접 설비 설치 등 작업을 수행한다. 중국의 휴머노이드 로봇 업체 유니트리 역시 보행·균형 제어 기술을 앞세운 휴머노이드 H1 등 자사 제품군을 이번 행사에 대거 선보인다. 두 번째로 주목받는 영역은 손이다. 단순한 손 흔들기 같은 제스처 인식을 넘어, 물체를 돌리고 끼우고 접는 ‘비정형 조작’이 핵심 기술로 부상했다. 클로이드가 보여주는 빨래 개기나 식사 준비, 아틀라스의 정리·포장 작업은 산업 현장과 가정 모두에서 자동화가 어려운 축으로 꼽혀 왔다. 미국 스위치봇은 AI 기반 가사 로봇 ‘오네로 H1’을, 중국 팍시니 테크는 인간에 가까운 촉각을 구현한 고정밀 터치 센서와 다관절 로봇 손을 공개하며 경쟁에 가세했다. 세 번째 축은 눈이다. 인간의 시선을 추적하거나 시선을 추정하는 기술은 확장현실(XR)과 웨어러블 기기에서 선택·포인팅·집중도를 인식하는 핵심 인터페이스로 자리 잡고 있다. 삼성전자가 CES 혁신상을 수상한 XR 헤드셋 ‘갤럭시 XR’은 사용자의 시선과 손짓, 음성을 동시에 인식·반응하는 제품이다. 눈으로 메뉴를 가리키거나 시선을 머무는 것만으로도 선택과 조작이 가능해, ‘눈짓’이 새로운 입력 방식으로 부상하고 있음을 보여준다. 이처럼 CES 2026은 피지컬 AI가 몸·손·눈의 세 가지 축에서 얼마나 현실에 가까워졌는지를 확인하는 무대다. 글로벌 시장조사업체 스태티스타는 이러한 흐름에 힘입어 전 세계 피지컬 AI 시장 규모가 지난해 225억 달러(약 32조5000억원)에서 2030년 643억 달러로, 연평균 23.3% 성장할 것으로 전망했다.

- 정부, 새해부터 전기안전 규제 대폭 강화… 전기화재 주범 ‘아크(불꽃)’ 차단 필수- 백현이앤에스, 아크 발생 증상인 ‘이상 발열’ 포착 AI 접속함(접속반) 시스템으로 안전 기준 선도- RE100·산단 지붕·수상 태양광 등 고위험·고부가가치 발전소의 ‘안전 필수템’ 부상- 강영규 대표 “검증된 NEP 신기술로 정부 안전 정책 적극 이행, 태양광 화재 ‘제로’ 도전”정부가 2026년 새해를 기점으로 물류창고와 전통시장 등 화재 취약 시설에 ‘아크차단기’ 설치를 의무화하는 등 한국전기설비규정(KEC)을 통한 안전 규제를 대폭 강화했다. 이러한 정부 기조에 산업계의 관심이 집중되는 가운데, 태양광 재난안전 전문기업 ㈜백현이앤에스(대표 강영규)가 규제 대응을 넘어선 차세대 안전 기술을 제시하며 업계의 주목을 받고 있다. ‘보이지 않는 화재의 씨앗’, 정부는 왜 아크(Arc)를 지목했나 백현이앤에스 강영규 대표는 이번 규제 강화의 배경에 대해 “전기 화재의 상당수는 전선 손상이나 접속 불량에서 발생하는 발열 및 전기 불꽃, 즉 ‘아크(Arc)’에서 비롯된다”고 진단했다. 문제는 기존에 널리 쓰이는 일반 누전차단기나 퓨즈 방식으로는 이러한 발열 및 아크를 감지할 수 없어, 실제 화재로 번지는 것을 막는 데 한계가 있다는 점이다. 정부가 KEC 개정을 통해 아크차단기를 의무화한 것은 단순 과전류 차단을 넘어, 화재의 직접적 원인이 되는 불꽃을 능동적으로 감지하고 차단하는 기술만이 대형 참사를 막을 수 있는 ‘골든타임’의 열쇠임을 공식 인정한 것으로 풀이된다. 규제를 넘어선 기술, ‘점(Point)’이 아닌 ‘면(Area)’을 보다 백현이앤에스는 이러한 정부의 강력한 안전 강화 정책에 발맞춰, 태양광 발전 분야에서 기존 아크 차단 기술의 한계를 뛰어넘는 솔루션을 선보였다. 백현이앤에스가 개발하여 ‘NEP(신제품인증)’를 획득한 ‘비접촉 열분포 진단기능 기반 지능형 화재예방 접속함(접속반)’은 아크가 발생한 후 대응하는 것이 아니라, 아크 발생의 전조 단계인 ‘이상 발열’을 사전에 감지하는 것이 핵심이다. 시중의 일반적인 아크차단기가 특정 지점(Point)에서 튀는 불꽃만을 감지한다면, 백현이앤에스의 기술은 접속함(접속반) 내부의 전체 면적(Area)을 비접촉 센서로 빈틈없이 모니터링하여 열분포를 분석한다. 이는 “전기 불꽃 발생 시 자동 차단하라”는 정부의 규제 요구를 충족함은 물론, 화재 징후를 선제적으로 포착하여 사고 자체를 예방하는 한 차원 높은 안전 기준을 제시했다. RE100·산단 지붕·고속도로 유휴부지 태양광·수상 태양광 등 핵심 에너지 사업의 ‘안전 필수키’ 특히 백현이앤에스의 기술은 정부의 탄소중립 정책과 맞물려 급성장하고 있는 ▲RE100 이행 기업 ▲산업단지(산단) 지붕 태양광 ▲한국도로공사 고속도로 유휴부지 태양광 ▲수자원공사 및 농어촌공사의 수상태양광 프로젝트에서 그 진가를 발휘할 것으로 기대된다. 공장 지붕을 활용하는 산단 태양광의 경우, 하부에 고가의 생산 설비와 인력이 상주하여 화재 발생 시 막대한 피해가 우려되는 만큼, 화재를 원천 차단하는 백현이앤에스의 ‘예방형’ 기술이 필수적이다. 또한, 한국도로공사, 수자원공사와 농어촌공사가 주도하는 고속도로 유휴부지 태양광 및 수상태양광은 습기로 인한 아크 발생 위험이 높고 접근이 어려워 유지보수가 까다로운 환경이다. 이에 원격으로 열분포를 감시하고 이상 징후 시 즉각 자동 차단하는 백현이앤에스의 지능형 시스템은 최적의 솔루션으로 평가받고 있다. 기술 그랜드슬램 달성, 안전한 대한민국 위한 ‘퍼스트 무버’ 도약 지난해 기술 그랜드슬램(▲NEP, ▲재난안전신기술 NET, ▲조달우수제품 지정)을 달성하며 태양광 안전 솔루션 시장의 ‘퍼스트 무버(First Mover)’로 자리매김한 백현이앤에스는 이번 규제 강화를 계기로 시장 공략에 박차를 가할 계획이다. ㈜백현이앤에스 강영규 대표는 “아크 차단 의무화는 안전한 대한민국을 만들기 위해 산업계가 나아가야 할 필연적인 방향”이라며, “백현이앤에스는 정부의 정책 의지에 깊이 공감하며, 이미 확보한 독보적인 기술력을 바탕으로 태양광 발전소의 전기안전을 가장 최전선에서 지켜나갈 것”이라고 밝혔다. 한편, 백현이앤에스의 화재 예방 솔루션은 현재 다수의 공공기관 및 태양광 발전 시설에 도입되어 그 성능을 입증하고 있다.

5일 오후 3시 40분 인베니아(079950)가 등락률 +30.00%로 상승률 1위로 마감했다. 인베니아는 장 중 1,389,321주가 거래되었으며 주가는 공모가 대비 465원 오른 2,015원에 마감했다. 한편 인베니아의 PER은 -1.39로 수익성이 낮다고 평가되며, ROE는 -33.58%로 상당히 부진한 수준을 기록했다. 이어 상승률 2위 경창산업(024910)은 주가가 29.97% 상승하며 종가 1,969원에 마감했다. 상승률 3위 협진(138360)의 주가는 1,697원으로 29.94% 상승하며 호조를 보였다. 상승률 4위 비트플래닛(049470)은 29.90% 상승하며 1,134원에 마감했다. 상승률 5위 더코디(224060)는 29.84%의 강세를 보이며 3,155원에 마감했다. 6위 나무가(190510)는 22,250원으로 29.81% 상승 마감했다. 7위 파로스아이바이오(388870)는 종가 11,370원으로 25.50% 상승 마감했다. 8위 유일에너테크(340930)는 종가 2,280원으로 24.05% 상승 마감했다. 9위 센서뷰(321370)는 1,780원으로 22.59% 상승 마감했다. 10위 테라뷰(950250)는 11,940원으로 22.09% 상승 마감했다. 이밖에도 아이엘(307180) ▲22.04%, 삼보모터스(053700) ▲21.65%, 원익큐브(014190) ▲20.48%, 대한광통신(010170) ▲19.46% 등을 기록하며 금일 증시를 상승으로 마감했다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 상승세를 보인다. 5일 한국거래소에 따르면, 대한광통신(010170)이 3804만 1815주의 거래량으로 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지했다. 현재 주가는 3230원이며, 거래대금은 121억 2950만원으로 시가총액의 약 2.84%에 해당한다. PER는 -6.83, ROE는 -95.92로 나타나고 있다. 형지글로벌(308100)은 거래량 2686만 4957주를 기록하며 2위를 차지했다. 현재가는 1808원이며, 거래대금은 47억 3610만원으로 시가총액의 약 10.91%에 달한다. PER는 0.63, ROE는 -33.72를 기록하고 있다. 원익큐브(014190)는 2487만 2854주의 거래량으로 3위를 기록하며, 현재가는 2505원으로 상승폭은 19.29%이다. 아미노로직스(074430)는 2338만 3082주의 거래량을 보이며 1726원에 거래되고 있으며, 20.03%의 급등을 보여주고 있다. 테라뷰(950250)는 2116만 397주의 거래량으로 11790원에 거래 중이며, 20.55%의 상승세를 기록 중이다. 형지I＆C(011080)는 1946만 8337주가 거래되었으며, 892원으로 보합세에 가깝다. 휴림로봇(090710)은 1852만 5118주의 거래량으로 8240원에 거래되고 있으며, 0.61%의 상승률을 보인다. 셀루메드(049180)는 1659만 6347주의 거래량으로 855원에 거래되며 5.82%의 상승을 보이고, 현대무벡스(319400)는 1359만 3823주의 거래량과 24300원의 가격에 2.53% 상승 중이다. 원익(032940)은 1292만 2923주의 거래량으로 14810원에 거래되며, 7.71%의 상승세를 기록하고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 센서뷰(321370) ▲20.87%, 재영솔루텍(049630) ▼1.01%, 한국비엔씨(256840) ▲12.06%, 삼보모터스(053700) ▲23.52%, SFA반도체(036540) ▲16.43%, 에스오에스랩(464080) ▲18.33%, 아주IB투자(027360) ▲3.14%, 켐트로스(220260) ▲9.94%, 모비스(250060) ▲10.79%, PS일렉트로닉스(332570) ▲2.74% 등의 성적을 기록했다. 삼보모터스는 23.52%의 폭등을 기록하며 주목받고 있으며, 거래량은 1072만 4380주, 거래대금은 84억 6930만원이다. SFA반도체도 16.43%의 상승률을 보이며, 거래량 1067만 2985주, 거래대금 62억 730만원을 기록하고 있다. 반면, 형지I＆C는 0.89%의 소폭 하락세를 보이고 있으며, 거래량은 1946만 8337주, 거래대금은 17억 2910만원이다. 재영솔루텍은 1.01% 하락하며 거래량 1121만 9621주, 거래대금 53억 9230만원을 기록했다. 전체적으로 코스닥 시장은 거래량 상위 종목들이 강세를 보이며 활발한 자금 유입이 이루어지고 있다. 특히 급등 종목과 거래대금 비율이 높은 종목들이 투자자들의 이목을 끌고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

5일 오전 9시 15분 경창산업(024910)가 등락률 +29.97%로 상한가를 기록하며 상승률 1위를 차지했다. 경창산업은 개장 직후 10분간 106만 9402주가 거래되었으며 주가는 공모가 대비 454원 오른 1969원이다. 한편 경창산업의 PER은 42.8로 상대적으로 고평가를 받고 있을 가능성을 시사하며, ROE는 2.12%로 수익성이 낮다고 보기에는 무리가 있는 준수한 수준이나 고성장 기업과 비교했을 때는 보통 수준일 수 있다. 이어 상승률 2위 협진(138360)은 현재가 1697원으로 주가가 29.94% 상한가를 기록하고 있다. 상승률 3위 인베니아(079950)는 현재 1925원으로 24.19% 폭등하며 강세를 보이고 있다. 상승률 4위 SFA반도체(036540)는 23.82% 폭등하며 6030원에 거래되고 있다. 상승률 5위 디아이티(110990)는 22.50%의 상승세를 타고 1만 9220원에 거래되고 있다. 6위 삼보모터스(053700)는 현재가 7530원으로 17.29% 상승 중이다. 7위 메디아나(041920)는 현재가 1만 1050원으로 16.44% 상승 중이다. 8위 피플바이오(304840)는 현재가 1329원으로 16.17% 상승 중이다. 9위 센서뷰(321370)는 현재가 1679원으로 15.63% 상승 중이다. 10위 유일에너테크(340930)는 현재가 2125원으로 15.61% 상승 중이다. 이밖에도 피에스케이(319660) ▲14.65%, 에코마케팅(230360) ▲14.31%, 삼지전자(037460) ▲14.09%, 원익(032940) ▲14.04%, 유진테크(084370) ▲11.80%, 원익큐브(014190) ▲11.43%, 제주반도체(080220) ▲11.42%, 옵티코어(380540) ▲11.04%, 삼양엔씨켐(482630) ▲10.94%, 테라뷰(950250) ▲10.84% 등을 기록하며 시장에서 활발히 거래되고 있다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

삼성전자가 반도체 업황의 전폭적인 회복세에 힘입어 분기당 영업이익 20조원 시대를 열지 주목된다. 이재용 회장이 새해 첫 행보로 사장단 만찬을 열어 인공지능(AI) 전환 전략을 직접 점검하고 나선 것도 실적 반등을 기술 리더십 강화의 동력으로 삼으려는 의지로 풀이된다. 오는 7·8일 발표될 삼성전자의 지난해 4분기 잠정 실적은 시장 기대를 크게 웃도는 ‘어닝 서프라이즈’가 될 것이라는 거라는 관측이 4일 업계에서 연이어 제시됐다. 다올투자증권은 매출 96조 2000억원, 영업이익 20조 4000억원을 제시하며 삼성전자의 사상 첫 20조원 돌파를 예견했고, IBK투자증권도 영업이익 규모를 21조 7000억원까지 상향 조정했다. IBK투자증권은 삼성전자의 올해 연간 영업이익이 133조원에 달할 것으로 내다봤다. 금융정보업체 에프앤가이드에서 제시한 삼성전자의 지난해 4분기 영업이익 컨센서스인 16조 4000억원 수준을 훌쩍 넘는 수치다. 실적 반등의 기폭제로는 ‘범용 D램’이 꼽힌다. 시장조사업체 D램익스체인지 조사 결과, PC용 범용 D램(DDR4 8Gb) 가격은 1년 만에 7배 가까이 급등하며 역대 최고치를 기록했다. 최첨단 공정 설비가 HBM 생산에 집중되면서 일반 D램 공급이 줄어드는 ‘공급 병목’이 가격을 끌어올렸다. 여기에 낸드플래시 가격까지 동반 상승하며 삼성전자는 메모리 전 영역에서 수익성을 확보했다. 경영 현장에서도 실적 회복세를 기회로 삼으려는 행보가 이어졌다. 이재용 삼성전자 회장은 새해 첫 출근일인 지난 2일 서초사옥에서 계열사 사장단과 신년 만찬을 했다. 전영현 DS부문장(부회장)과 노태문 DX부문장(사장) 등 경영진이 총출동한 가운데 이 회장은 ‘AI 중심 기업’으로의 전환과 기술 리더십 강화를 당부했다. 특히 전 부회장은 차세대 제품인 HBM4(6세대)가 고객사로부터 “삼성이 돌아왔다”는 평가를 받고 있다며 기술 경쟁력에 자신감을 보였다. 삼성전자는 엔비디아의 차세대 AI 가속기 ‘루빈’에 HBM4를 공급하며 시장 점유율을 올해 30% 이상으로 높일 계획이다. 세계 시장에서는 이번 호황이 단기 반등을 넘어 장기 슈퍼사이클로 이어질 가능성에 주목한다. JP모건 등 주요 투자은행들은 AI 수요가 학습용을 넘어 실생활 추론용으로 확장됨에 따라 메모리 시장의 상승주기가 과거 호황기의 기록을 경신할 수 있다고 분석했다. 다만 지정학적 리스크와 경쟁사의 추격은 여전히 변수다.

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.

코스닥 거래량 상위 종목들이 전반적으로 엇갈린 흐름을 보인다. 31일 한국거래소에 따르면, 휴림로봇(090710)이 약 2562만주 이상 거래되며 코스닥 종목 중 실시간 거래량 1위를 차지했다. 현재 주가는 7450원으로 거래대금은 약 191억 5900만원이며, 시가총액의 2.15%에 해당한다. PER은 275.93, ROE는 -5.59이다. 제주반도체(080220)는 2위로, 거래량 2236만 2142주를 기록하고 있으며 현재 주가는 2만 6350원이다. 거래대금은 약 575억원으로, 이는 시가총액의 6.34%에 해당한다. PER은 25.26, ROE는 11.44이다. 대주산업(003310)은 현재가 3400원, 등락률 5.10%, 거래량 2095만 8525주를 기록하고 있다. 나무기술(242040)은 현재가 1324원으로 보합세를 유지하며 거래량 2017만 5991주를 기록 중이다. 삼보모터스(053700)는 현재가 6420원에 22.99%의 폭등을 보이며 1838만 3193주의 거래량을 보이고 있다. 센서뷰(321370)는 1300원으로 4.33% 상승하며 거래량 1778만 5273주를 기록하고 있다. JW신약(067290)은 2130원으로 5.19% 상승하며 1686만 870주가 거래되고 있다. 더블유에스아이(299170)는 2935원으로 16.24% 상승하며 1604만 38주의 거래량을 나타내고 있다. 재영솔루텍(049630)은 4510원으로 3.43% 하락하며 1524만 4699주가 거래되고 있다. 원익홀딩스(030530)는 4만 8700원으로 1.99% 상승하며 1313만 2484주의 거래량을 기록하고 있다. 한편 거래량 상위 20위권 종목들은 비츠로넥스텍(488900) ▲13.70%, 에스에이엠티(031330) ▲13.39%, 아미노로직스(074430) ▲29.92%, 노타(486990) ▲7.05%, 현대무벡스(319400) ▼7.67%, 형지글로벌(308100) ▼3.07%, 세미파이브(490470) ▼4.16%, 라온테크(232680) ▲4.38%, 율촌(146060) ▲29.95%, 삼미금속(012210) ▼19.65% 등의 성적을 기록했다. 주목할 만한 종목으로는 제주반도체의 폭등과 삼보모터스의 폭등이 눈길을 끌고 있다. 제주반도체는 거래대금이 시가총액의 6.34%에 달하며 투자자들의 관심을 모으고 있다. 삼보모터스 역시 시가총액 대비 거래대금 비율이 7.81%로, 거래가 활발하게 이루어지고 있다. 반면, 휴림로봇과 삼미금속은 각각 -6.64%와 -19.65%의 하락세를 보이고 있다. 특히, 삼미금속은 거래대금이 시가총액의 3.91%로 매도세가 강하게 작용하고 있다. 전체적으로 코스닥 시장은 상승과 하락이 혼재된 가운데 변동성을 보이고 있다. 거래대금이 시가총액의 2% 이상인 종목들이 다수 발견되며, 시장 참여자들의 활발한 움직임이 감지된다. 특히, 상승률이 높은 종목들은 거래대금이 높은 반면, 하락세인 종목들은 시가총액 대비 거래대금 비율이 낮은 경향을 보인다. [서울신문과 MetaVX의 생성형 AI가 함께 작성한 기사입니다]

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.

고환율로 해외 기업 인수 비용이 커졌지만, 국내 대기업들의 해외 인수·합병(M＆A)이 잇따라 공개되면서 눈길이 쏠린다. 고환율 조건에서 M＆A는 조달 비용 및 이자 부담 증가, 환차손 위험 등에 노출될 수 있지만 미중 패권 경쟁 심화와 글로벌 공급망 재편 가속화로 글로벌 핵심 기술 및 밸류체인 선점이 보다 중요해졌기 때문이다. 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 28일(현지시간) 리포트에서 “올해 들어 9월까지 글로벌 M＆A 총 거래액은 지난해 동기 대비 10% 증가하며 회복세를 보였고, 100억 달러(약 14조 5000억원) 이상의 ‘메가딜’ 건수가 지난해 21건에서 올해 27건으로 늘어나는 등 (M＆A) 시장의 낙관론이 뚜렷해지고 있다”고 분석했다. 지난해부터 올 상반기까지 위축됐던 국내 기업의 해외 M＆A도 이런 흐름 속에 기지개를 펴는 모습이다. 하지만 환율 부담 등이 큰 만큼 국내 기업들은 외형 확대보다는 생산 거점, 핵심 기술, 플랫폼처럼 직접 확보해야 하는 자산을 중심으로 ‘선택과 집중’ 전략을 펴고 있다. 삼성의 움직임이 단연 눈에 띈다. 삼성전자는 독일 공조 전문 기업 플랙트그룹을 약 17억 달러에 인수해 데이터센터·산업용 냉난방공조(HVAC) 역량을 확보했다. 또 자회사 하만을 통해 독일 ZF의 첨단운전자보조시스템(ADAS) 사업을 약 18억 달러에 인수해 전장·자율주행 기술 경쟁력을 강화했다. 인공지능(AI) 인프라 확산에 따른 데이터센터 수요 증가와 자동차 산업의 소프트웨어·센서 중심 전환 흐름을 동시에 겨냥한 행보로 평가된다. 바이오 분야에서는 해외 생산 거점 확보가 이어졌다. 삼성바이오로직스는 글로벌 제약사 GSK의 미국 바이오의약품 생산시설을 2억 8000만 달러에 인수해 북미 의약품 위탁생산개발(CDMO) 기반을 확장했고, 셀트리온의 미국 자회사는 일라이릴리로부터 임클론 시스템즈를 3억 3000만 달러에 인수해 원료 의약품 생산 역량을 강화했다. 플랫폼 분야에서는 네이버가 스페인의 중고 거래 플랫폼 왈라팝을 인수하며 유럽 시장 진출의 교두보를 마련했다. 아직 인수로 이어지지는 않았지만, 두산밥캣의 독일 바커 노이손 지분 인수 협상과 HD현대중공업의 미국 조선소 인수 검토 등도 거론되고 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.

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