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[이코노믹데일리] 1970년대 경부고속도로를 닦을 때 반대론자들은 “차도 없는 나라에 무슨 길을 만드느냐”고 성토했다. 그러나 그 길을 따라 대한민국은 한강의 기적을 일궈냈다. 2026년 오늘, 우리는 또 다른 고속도로 앞에 서 있다. 바로 인공지능(AI)이라는 지능의 고속도로다. 이 길은 단순한 IT 산업의 한 갈래가 아니라 향후 100년 국가의 운명을 좌우할 ‘문명 인프라’다. 문제는 이 길을 닦는 비용이 과거와는 비교할 수 없을 만큼 천문학적이라는 점이다. 글로벌 AI 시장은 이미 ‘쩐의 전쟁’을 넘어 국가 자본이 총동원되는 전면전 양상으로 치닫고 있다. 마이크로소프트(MS)와 오픈AI는 1000억달러, 우리 돈 약 135조원을 투입해 초대형 슈퍼컴퓨터 데이터센터 ‘스타게이트’를 구축하고 있다. 구글과 아마존 역시 매년 수십조원을 쏟아부으며 AI 주권 강화에 사활을 걸고 있다. 미국은 CHIPS법을 통해 반도체와 AI 인프라에 수백조원을 수혈하고 있으며 중국은 국가 주도의 펀드를 앞세워 AI 반도체 자립에 천문학적인 자금을 투입 중이다. 이와 비교하면 대한민국의 AI 투자는 여전히 ‘파편화’와 ‘단기 성과’라는 낡은 프레임에 갇혀 있다. 정부가 내놓는 수조원 단위의 예산안은 글로벌 빅테크 한 곳의 분기 투자액에도 미치지 못하는 수준이다. 민간 기업들 역시 주주들의 단기 실적 압박과 각종 규제 장벽 앞에서 과감한 10년짜리 베팅을 주저하고 있다. 우리가 목격하고 있는 것은 단순한 자금 규모의 차이가 아니라 미래를 바라보는 ‘시간 인식’의 근본적인 차이다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 국내 주요 대기업 집단은 전 세계 AI 시장을 떠받치는 HBM(고대역폭메모리) 분야에서 경쟁력을 입증하고 있다. 그러나 이는 AI 생태계에서 ‘공급자’로서의 위상일 뿐 규칙을 설계하는 ‘주도자’의 위치와는 거리가 있다. 자체 LLM(거대언어모델)을 개발 중인 네이버와 카카오 역시 글로벌 빅테크의 압도적인 자본력 앞에서 쉽지 않은 싸움을 이어가고 있다. 기업들이 단기 성과에 매달릴 수밖에 없는 배경에는 금융과 제도의 구조적 한계가 자리하고 있다. AI 모델 하나를 학습시키는 데만 수천억원이 소요되고 이를 운용하기 위한 인프라 유지에는 조 단위의 전력비가 뒤따른다. 투입된 자본이 의미 있는 수익으로 회수되기까지는 최소 5년, 길게는 10년 이상의 인내 자본이 필요하다. 그러나 국내 금융 환경은 여전히 안정적 담보와 단기 회수를 전제로 움직이고 정치권의 예산 심사 역시 1년 단위 성과 지표에 매여 있다. 이런 구조가 지속될 경우 대한민국은 글로벌 빅테크의 AI 모델을 빌려 쓰는 ‘기술 종속 국가’로 전락할 가능성을 배제할 수 없다. 우리가 생산한 데이터가 외국의 AI를 학습시키고 우리는 그 지능을 사용하기 위해 매달 사용료를 지불하는 구조다. 이는 단순한 무역수지 문제를 넘어 국가의 지식 자산과 의사결정 역량을 외부에 의존하게 되는 중대한 위험 요소다. ◆ 100조원 단위 ‘AI 국가 펀드’가 필요한 이유 이제는 판을 바꿔야 한다. 잘게 쪼갠 찔끔 투자를 합산해 큰 숫자인 것처럼 포장하는 방식에서 벗어나야 한다. 국가 차원의 10년 단위 초대형 AI 투자 로드맵을 명확히 설정하고 최소 100조원 규모의 민관 합동 AI 기금을 조성해야 한다. 무엇보다 정권 변화와 무관하게 일관되게 집행할 수 있는 법적 장치가 필요하다. 이를 위해 정부는 AI 특별회계를 신설해야 한다. 매년 국회 심사에 따라 방향이 흔들리는 일반 예산 체계로는 장기 프로젝트를 수행할 수 없다. 원전이나 철도처럼 예산의 연속성이 보장되는 국가 인프라로 AI를 다뤄야 한다. 동시에 대기업이 전략적 AI 투자를 단행할 경우 파격적인 세제 혜택을 제공해야 한다. 현재 수준의 세액공제로는 글로벌 기업들과의 속도전을 감당하기 어렵다. 민간 금융권의 참여를 끌어내기 위한 정부 보증형 AI 펀드 확대도 필요하다. 기술력은 있지만 자본력이 부족한 AI 스타트업들이 데스밸리를 건널 수 있도록 국가가 위험을 분담해야 한다. 여기에 더해 규제 샌드박스를 넘어선 AI 특구를 조성하고 데이터센터 전력 수급과 부지 문제를 국가가 직접 해결하는 방식도 검토할 필요가 있다. 100조원이라는 숫자에 거부감을 느끼는 시각도 있을 것이다. 그러나 이는 낭비성 지출이 아니라 디지털 영토를 지키기 위한 미래 국방비에 가깝다. 오늘 100조원을 아끼다 내일 1000조원 규모의 시장과 주도권을 잃을 수 있다는 점을 냉정하게 직시해야 한다. 삼성전자, SK, 현대차, LG 등 주요 기업들이 각자의 영역에서 분투하고 있지만 이들을 하나로 묶어줄 국가적 자본의 흐름이 없다면 각개격파를 피하기 어렵다. AI 패권 경쟁은 더 이상 기술만의 싸움이 아니다. 누가 더 오랫동안 더 큰 자본을 견디며 투입할 수 있느냐를 겨루는 ‘자본 맷집’의 경쟁으로 바뀌었다. 대한민국은 경부고속도로와 초고속 인터넷망이라는 과감한 결단을 통해 성장의 전기를 마련했다. 이제는 ‘지능의 고속도로’를 깔 차례다. 100조원의 베팅은 단순한 선택이 아니라 우리 후손들이 글로벌 AI 생태계의 주인으로 살아갈 수 있게 하는 가장 현실적인 투자다.
2026-02-05 15:34:44
[이코노믹데일리] 2026년 어느새벽, 서울 도심 오피스 빌딩의 불빛은 꺼질 줄 모른다. 재계의 내로라하는 의사결정권자들의 집무실 책상 위에는 여전히 화려한 그래픽과 형용사로 점철된 보고서가 놓여 있다. 그 안에는 'AI(인공지능)를 통한 생산성 30% 향상'이나 '초거대 모델을 활용한 비즈니스 혁신' 같은 장밋빛 구호가 가득하다. 하지만 이 보고서를 읽는 리더의 시선이 그 이면의 기술적 본질을 꿰뚫지 못한다면 그 기업의 수천억원대 투자는 허공에 뿌려지는 재가 될 가능성이 크다. 과거 대한민국을 산업화의 반석에 올린 창업주들은 기계 소리만 듣고도 엔진의 결함을 잡아내고 철판의 두께를 손끝으로 가늠하던 현장형 리더들이었다. 삼성의 선대 회장들이 반도체 웨이퍼의 수율을 직접 챙기고 현대차의 리더들이 엔진 조립 라인을 발로 뛴 이유는 단순하다. 기술을 모르면 사기를 당하거나 아니면 시장의 거대한 변곡점을 놓치기 때문이다. 2026년 지금, AI라는 인류 사상 최대의 문명 인프라 앞에서 우리 리더들이 직면한 위기는 바로 이 '현장적 감각'의 실종이다. AI는 더 이상 IT 부서의 전유물이 아니다. 기업 전체의 현금 흐름과 생존 전략을 결정하는 핵심 변수다. 이제 리더는 보고서에 적힌 '최적화'라는 단어 대신 '토큰(Token)당 비용'과 '추론(Inference) 지연 시간'이 미치는 재무적 영향을 이해해야 한다. 예를 들어 고객 응대 시스템에 거대언어모델(LLM)을 도입할 때 모델 파라미터 수가 늘어남에 따라 발생하는 클라우드 인프라 비용의 기하급수적 증가를 리더가 계산할 수 없다면 그 사업은 시작부터 적자 늪에 빠지게 된다. 실제로 국내 대기업들 사이에서는 AI 도입 후 뒤늦게 청구되는 '전기료와 인프라 사용료 폭탄'에 당황하는 사례가 적지 않다. 이는 기술적 문해력(Tech Literacy)이 결여된 리더가 실무진의 보고서만 믿고 과감한 베팅을 지시했으나 정작 그 기술이 발휘되는 '물리적 한계'를 간과했기 때문에 벌어지는 참사다. 젠슨 황 엔비디아 대표, 사티아 나델라 마이크로소프트 대표 같은 글로벌 빅테크 사령관들이 직접 코드를 읽고 아키텍처를 논하는 이유는 그것이 곧 '돈의 흐름'과 직결되기 때문이다. ◆ HBM 사태가 준 교훈, 보고서의 행간에 숨은 기술적 패착 우리가 목격한 반도체 시장의 주도권 변화는 리더의 기술적 통찰이 얼마나 중요한지를 보여주는 생생한 사례다. 과거 특정 메모리 기술의 시장성이 불투명하다는 보고서 한 줄에 투자를 망설였던 순간, 경쟁사는 기술적 아키텍처의 필연적 변화를 읽고 사활을 걸었다. 결과는 참혹했다. 1등 기업이 2등의 뒤를 쫓는 수모를 겪어야 했다. 보고서는 과거의 데이터를 요약할 뿐, 미래의 기술적 변곡점을 예측하지 못한다. 오직 리더의 날카로운 기술적 직관만이 그 간극을 메울 수 있다. 재계의 의사결정 타워들은 이제 '보고서 경영'이라는 안락한 감옥에서 벗어나야 한다. 단순히 "AI 전문가를 영입하라"는 지시만으로는 부족하다. 영입한 전문가가 가져온 아키텍처가 우리 기업의 데이터 주권에 부합하는지 아니면 글로벌 빅테크의 종속성만 키우는 '독이 든 성배'인지를 가려낼 안목이 리더에게 있어야 한다. 모델의 학습 원리와 벡터 데이터베이스의 활용법을 모르는 리더에게 AI는 그저 값비싼 장난감일 뿐이다. 희망적인 변화도 감지된다. 최근 우리 주요 기업 집단의 젊은 리더들은 직접 코딩 캠프에 참여하거나 실무진과 밤샘 토론을 하며 AI의 '코드'를 익히고 있다. 이들은 AI가 가져올 윤리적 리스크와 '할루시네이션(환각)' 현상의 기술적 한계를 명확히 인지하고 있다. 기술적 한계를 아는 리더는 허황된 목표를 세우지 않는다. 대신 현실 가능한 단계적 자동화와 고부가 가치 서비스 창출에 집중한다. 진정한 AI 강국으로 도약하기 위한 첫 번째 단추는 결국 사령탑의 변화다. 리더가 AI 인프라의 핵심인 전력 소모량과 데이터 정제 과정의 난이도를 직접 이해할 때, 비로소 조직 전체가 일사불란하게 움직인다. 리더의 기술 수준이 곧 조직의 천장(Ceiling)이다. 리더가 알지 못하는 기술은 조직 내에서 결코 꽃피울 수 없다. AI는 지출이 아니라 문명 인프라를 구축하는 일이다. 이 거대한 공사 현장에서 리더는 설계도를 읽을 줄 모르는 건축주가 되어서는 안 된다. 철근이 몇 개 들어가는지 콘크리트의 강도가 얼마인지 직접 따져 묻는 리더만이 100년 기업의 성을 쌓을 수 있다. 대한민국의 경제를 이끄는 리더들이여, 지금 당장 보고서를 찢고 코드를 읽어라. AI 모델의 가중치가 어떻게 변하는지 우리 데이터가 어떤 경로로 지능이 되는지 질문하라. 당신의 기술적 호기심이 대한민국 AI 영토의 크기를 결정한다. 2026년의 전장은 더 이상 보고서 속에 있지 않다. 리더의 뇌와 서버실의 열기 그 사이에 존재한다.
2026-02-04 18:03:55
최태원 회장이 제시한 'AI 주권' 해법... "무조건 국산화는 정답 아니다"
[이코노믹데일리] 최태원 SK그룹 회장이 직접 기획에 참여한 인공지능(AI) 전략 보고서가 14일 공개됐다. 무조건적인 기술 자립을 외치기보다 국가가 통제해야 할 영역과 글로벌 빅테크와 협력해야 할 분야를 냉철하게 구분해야 한다는 '실리적 소버린(Sovereign) AI' 전략이 핵심이다. 최종현학술원 과학기술혁신위원회는 이날 'AI 주권 시대, 대한민국의 선택' 보고서를 발간했다. 이번 보고서는 최태원 회장(최종현학술원 이사장)을 비롯해 학계와 산업계 AI 전문가 12명이 참여한 미래 과학기술 소모임의 심층 논의 결과를 담았다. 보고서는 현재의 소버린 AI 논의가 '국산 대 외산'이라는 단순 이분법에 갇혀 있다고 지적하며 AI 주권 확보를 위해서는 무엇을 얻고 포기할지 전략적 판단이 필요하다고 분석했다. 보고서는 우선 '오픈소스의 함정'을 경계했다. 오픈소스 모델이 겉으로는 개방적인 듯 보이지만 실상은 글로벌 빅테크의 생태계 지배력을 강화하는 수단으로 작동해 국가 핵심 인프라의 종속을 초래할 수 있다는 것이다. 반면 독자 노선만 고집할 경우 막대한 인프라 구축 비용과 운영비를 감당해야 하는 '소모전'에 빠지거나 글로벌 표준에서 고립되는 'AI 갈라파고스' 위기에 처할 수 있다고 경고했다. 이에 대한 해법으로 보고서는 '자립과 연계' 전략을 제시했다. 행정·안보·공공 데이터와 같은 핵심 영역은 국가가 책임지고 통제하되 그래픽처리장치(GPU) 확보나 민간 활용 거대언어모델(LLM) 등은 글로벌 협력을 적극 활용해야 한다는 것이다. 즉 AI 주권은 자급자족의 선언이 아니라 통제와 협력의 경계를 설정하는 결정이라는 논리다. 한국만의 차별화된 승부처로는 '제조 파운데이션 모델'을 꼽았다. 보고서는 "세계 최고 수준의 제조 역량과 공정 데이터를 동시에 보유한 한국은 전략적 선도국이 될 수 있는 드문 조건을 갖췄다"며 후발 주자의 추격이 아닌 새로운 표준을 만드는 실험에 나서야 한다고 제언했다. 심각한 AI 인재 유출 문제도 도마 위에 올랐다. 한국의 AI 인재 순유출 규모가 OECD 회원국 중 4위 수준이라는 점을 지적하며 "단순히 '10만 양성' 같은 숫자 중심 목표에서 벗어나 인재가 역할을 할 수 있는 생태계 조성에 집중해야 한다"고 꼬집었다. 김유석 최종현학술원 대표는 "기술 경쟁의 속도 못지않게 국가 차원의 목표와 책임 범위를 분명히 하는 방향 설정이 중요하다"고 강조했다.
2026-01-14 17:47:13
AI 스타트업 3년 생존율 56% 불과… "절반이 3년 못 버틴다"
[이코노믹데일리] 국내 인공지능(AI) 스타트업의 3년 생존율이 56.2%에 그치며 절반 가까이가 창업 초기 단계를 넘기지 못하고 사라지는 것으로 나타났다. 전 산업 평균이나 일반 기업에 비해 턱없이 낮은 수치로 AI 산업의 허리 역할을 해야 할 스타트업 생태계가 매우 취약하다는 지적이다. 한국산업기술진흥협회(이하 산기협)는 8일 ‘국내 AI 스타트업 연구개발(R&D) 현황 분석 및 시사점’ 보고서를 발표하고 이같이 밝혔다. 보고서는 기업부설연구소나 연구개발전담부서를 보유한 기업 3만 8154곳을 대상으로 설립 7년 차 이하 스타트업과 일반 기업을 비교 분석했다. 분석 결과 2023년 기준 국내 AI 스타트업의 3년 생존율은 56.2%로 집계됐다. 이는 AI 일반 기업의 생존율인 72.7%는 물론 전 산업 평균인 68.8%보다도 훨씬 낮은 수준이다. 초기 시장 진입 장벽이 높고 수익 모델 확보가 어려운 AI 산업의 특성이 반영된 결과로 풀이된다. 특히 연구개발 자금의 자생력이 부족한 점이 문제로 꼽혔다. AI 스타트업의 전체 연구개발비 중 정부 재원이 차지하는 비중은 22.9%에 달했다. 이는 전 산업 평균의 약 4배에 해당하는 수치로 정부 출연금이나 보조금에 대한 의존도가 기형적으로 높다는 것을 의미한다. 외부 투자 유치나 자체 매출을 통한 재투자가 원활하지 않다는 방증이다. 투자 규모의 절대적인 액수도 부족했다. AI 스타트업의 평균 연구개발비는 최근 3년간 연평균 15.4%씩 증가하며 외형적으로는 성장세를 보였으나 2023년 기준 업체당 평균 5억 9000만원에 그쳤다. 고가의 GPU 장비와 전문 인력 확보가 필수적인 AI 기술 개발 비용을 감당하기에는 턱없이 부족한 수준이라는 평가다. 지역 간 불균형 문제도 심각한 것으로 드러났다. AI 일반 기업의 82%와 스타트업의 80%가 서울과 경기 등 수도권에 집중되어 있어 지역 간 AI 기술 역량 격차가 갈수록 벌어지고 있다. 고서곤 산기협 상임부회장은 “글로벌 패권 경쟁의 승패는 결국 AI 주도권 확보에 달려있다”며 “AI 혁신 생태계의 핵심인 스타트업이 생존해야 국가 경쟁력도 담보할 수 있는 만큼 과감한 R&D 지원과 제도적 정비가 시급하다”고 강조했다.
2025-12-08 16:37:18
HK이노엔, '직무발명제도 운영 우수사례' 선정
[이코노믹데일리] HK이노엔은 지식재산처와 한국발명진흥회가 주관하는 ‘2025년 직무발명제도 운영 우수사례’에 선정돼 한국발명진흥회장 표창장을 수상했다고 4일 밝혔다. 직무발명제도는 임직원이 직무 수행 중 발명한 특허권을 기업이 승계 받는 대신 임직원에게 정당한 보상금을 지급하는 제도다. HK이노엔은 임직원의 신기술 개발을 장려하고 기업 경쟁력을 강화하기 위해 2014년 해당 제도를 도입했으며 11년째 운영 중이다. 대표적인 성과로는 위식도역류질환 신약 ‘케이캡(K-CAB)’이 있다. HK이노엔은 직무발명제도 도입 이후 특허 창출 역량이 꾸준히 강화된 점을 높이 평가받았다. 해외 특허출원 건수는 2014년 약 50건에서 2017년 약 150건으로 3배 성장했다. 또한 2019년 직무발명제도 개정 전 누적 특허건수 516건은 개정 후 628건으로 100건 이상 증가했다. 이러한 성과를 바탕으로 지난해에는 특허청과 한국발명진흥회로부터 ‘직무발명제도 운영 우수기업’ 인증을 받았다. 이외에도 HK이노엔은 특허심의위원회를 운영하고 지식재산권 관련 사내·외 교육을 진행하며 직무발명 활동 지원 체계를 구축해왔다. 특허 출원·등록뿐 아니라 해당 특허로 인한 매출 발생 시 실시보상금을 지급하고 퇴직자 보상까지 신경 쓰며 보상제도를 세심하게 운영하고 있다. 김봉태 HK이노엔 신약연구소 상무는 “연구자들에게 정당한 보상을 제공함으로써 케이캡과 같은 자체 신약 개발 특허 확보가 확대되길 기대한다”며 “국가경쟁력 강화에 직결되는 사안인 만큼 HK이노엔이 모범 사례가 될 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.
2025-12-04 11:09:40
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