9월이 시작됐지만 한여름의 열기가 쉽게 가시지 않듯, 석유화학 업계를 둘러싼 대내외 환경도 좀처럼 식을 기미를 보이지 않는다. 글로벌 공급과잉과 수요 부진이 이어지는 가운데, 전쟁과 지정학적 갈등으로 원료와 에너지 가격의 변동성까지 커지면서 기업들의 어려움은 여전히 계속되고 있다. 지난 봄 호르무즈 해협 봉쇄로 나프타 공급 차질이 현실화됐을 때 우리는 수액백과 주사기, 쓰레기봉투처럼 평소에는 당연하게 여기던 제품 하나하나가 석유화학산업과 연결돼
정부가 올해 피지컬 인공지능(AI) 기반 휴머노이드 원천기술 개발을 신규 과제로 공모하고, 관련 전략을 융합연구개발 시행계획에 반영했다. 시선이 모델과 하드웨어에 쏠리는 사이, 데이터 공급 방법론 논의는 상대적으로 조용하다. 그러나 글로벌 현장에서는 지금 이 지점에서 노선이 갈리고 있다. 하나는 비디오 생성형 월드모델 노선이다. 방대한 영상을 학습한 모델이 물리세계의 다음 장면을 통째로 생성하게 하는 접근으로, 데이터를 '상상'으로 만들어낸다.
최근 기업과 공공기관 관계자들을 만나면 대화의 중심에는 대부분 인공지능(AI)이 있다. 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 확보했는지, 어떤 대규모언어모델(LLM)을 도입할 것인지가 주요 관심사다. 반면 그 GPU 위에서 어떤 데이터를 활용하고, 어떤 서비스를 구현할 것인지에 대한 논의는 상대적으로 덜 이뤄진다. AI 경쟁력은 연산 자원만으로 확보되지 않는다. 데이터를 수집·저장하고 정제·통합해 AI가 활용할 수 있도록 연결하는 데이터 인프라가 함
2015년에 도입된 국내 탄소배출권거래제도(K-ETS)는 올해로 12년차를 맞이하고 있다. 출범 이후 온실가스 감축을 위한 핵심 제도로 자리매김했지만, 수급 불안이 가격 변동성으로 확대 재생산되는 구조적 문제를 안고 있다. 특히 정부 재량적 개입에 의존하는 방식은 예측 가능성을 떨어뜨리고 시장 신뢰성을 약화시키는 요인으로 꾸준히 지적돼 왔다. 2026년 9월부터 본격적으로 시작되는 제4차 계획기간에는 다양한 제도적 변화가 있다. 우선 배출허용총
반도체 및 마이크로일렉트로닉스 패키징의 소형화가 물리적 한계에 도달하면서, 이종 집적(Heterogeneous Integration)과 광학 패키징 분야에서 새로운 접근 방식이 요구되고 있다. 특히 PCB 상의 가용 면적이 점점 줄어드는 상황에서, 킵아웃 존(Keep-out zone)을 최소화하고 광학 배리어 역할을 수행할 수 있는 마이크로 댐(Micro Dam) 기술이 핵심 해결책으로 주목받고 있다. 마이크로 댐은 폭 100㎛ 미만의 초미세
국가가 국제정세에 눈이 어두우면 국가 운명이 뒤바뀔 수 있는데, 이는 예나 지금이나 변함이 없다. 이러한 측면에서 17세기에 조선과 일본에 각각 표류한 외국인 '하멜'과 '애덤스'를 각국이 어떻게 다루었는지를 보면 매우 흥미롭고 우리에게 시사하는 바가 크다. 그래서 세상을 보는 '눈'이 중요한 것이다. 17세기 유럽은 동방 진출을 위해 동인도회사를 설립하고, 중상주의와 함께 치열한 상업 전쟁을 벌이고 있었다. 항해사인 영국의 윌리엄 애덤스(Wi
인류는 지금 생성형 인공지능(AI)을 넘어 인간의 인지적 판단과 물리적 행동 반경까지 자동화하는 '피지컬 AI' 시대라는 거대한 변곡점을 지나고 있다. 역사를 되돌아보면 기술의 거대한 파도는 늘 새로운 경영 패러다임의 잉태를 요구해 왔다. 2차 산업혁명 시기 테일러의 '과학적 관리법'이 대량생산의 뼈대를 세우고, 3차 산업혁명 정보화 시대 피터 드러커의 '지식근로자' 개념이 글로벌 비즈니스를 근본적으로 바꾼 것처럼 말이다. 이제 AI는 디지털
얼마 전 대통령 업무보고에서 지식재산(IP) 거래 활성화가 더디다는 지적이 있었다. 이에 대해 관련 업무가 여러 기관에 분산돼 있어 통합이 쉽지 않고 또 IP거래 특수성이 있어 단기간에 추진하는 데 어려움이 있다는 취지의 설명이 있었던 것으로 전해진다. 특허기술로 대표되는 IP 거래가 활성화되지 않는다는 지적은 이번이 처음이 아니다. 정부는 이미 10년 전부터 '시장주도 IP·기술거래 활성화 방안'과 같은 대책을 통해 같은 문제를 반복적으로 진
오늘날 글로벌 기술 경쟁의 최전선에는 '인재'가 있다. 하루가 다르게 발전하고 있는 생성형 인공지능(AI) 분야에서는 세계적인 기업들이 핵심 연구자를 확보하기 위해 파격적인 보상과 연구환경을 내걸고 치열한 영입 경쟁을 벌이고 있다. 첨단기술의 경쟁력이 결국 사람의 지식과 경험에서 나온다는 사실을 재확인하는 장면이다. 기업이 더 나은 조건을 제시하고 인재가 자신의 역량을 펼칠 곳을 선택하는 것은 시장경제의 자연스러운 모습이며 헌법에서 보장된 직업
인적분할이라는 중대한 변화에도 직원은 소문으로 미래를 짐작하고 시장은 주가 급락으로 답했다 '소수의 결정→기습 발표→홍보팀의 사후 수습'으로는 전략적 커뮤니케이션이 성립할 수 없다 모든 기업은 대중과 소통하며 성장한다. 그러나 기업이 열심히 설명한다고 해서 대중이 반드시 기업의 의도대로 이해하는 것은 아니다. 같은 발표를 놓고도 주주는 주가를 생각하고, 직원은 고용과 조직 변화를 걱정하며, 이용자는 서비스의 변화를 먼저 떠올린다. 이인용 전
지난 30년간 우리나라 인재 양성 정책을 시간순으로 복기하면 우리 산업 변천사도 그대로 복원된다. 소프트웨어(SW) 인력이 부족에 대규모 SW 인력 양성사업이 나왔고, 디지털 전환이 화두가 되자 '디지털'을 붙인 학과가 잇따라 생겨났다. 빅데이터 유행에 빅데이터학과가, 창업이 국정 과제가 되자 창업학과와 창업대학원이 만들어졌다. 지금은 인공지능(AI)과 반도체가 그 자리를 채우고 있다. 유행에 따라 조직을 새로 만드는 대응은 시대 변화를 뒤쫓는
독파모 2차 평가가 남긴 숫자와, 남기지 않은 숫자 시험에서 1등을 하고도 떨어지는 일이 있다. 그런 일이 벌어지면 우리는 보통 두 가지를 궁금해한다. 왜 떨어졌는가, 그리고 그 시험은 애초에 무엇을 재는 시험이었는가. 과학기술정보통신부가 18일 발표한 '독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델'(독파모) 개발 사업 2차 평가 결과가 딱 그런 모양이다. LG AI연구원과 SK텔레콤, 업스테이지가 다음 단계로 갔고 모티프테크놀로지스가 자리를 떴다.
이재명 대통령이 참석한 샌프란시스코 인공지능(AI) 서밋에서 들려온 가장 의미 있는 소식 중 하나는 엔비디아가 네이버에 10억달러(약 1조4000억원)를 투자한다는 것이었다. 단순한 외자 유치나 개별 기업의 호재 이상의 의미가 있다. 네이버가 플랫폼 기업에서 AI 인프라를 공급하는 '하이퍼스케일러(Hyperscaler)'가 되겠다는 선언이기 때문이다. '하이퍼스케일러'는 단순히 데이터센터를 많이 보유한 기업을 뜻하지 않는다. 초대규모 컴퓨팅 인
기업 자동화 논의의 무게중심이 빠르게 이동하고 있다. 자동화는 더 이상 “일손을 덜어주는 도구”의 문제가 아니라, 기업이 일하는 방식 전체를 다시 설계하는 문제가 되었다. 불과 몇 해 전까지 자동화란 규칙이 명확한 반복 업무를 소프트웨어로 대체하는 일, 즉 RPA의 영역이었다. 그러나 지금 기업 현장에서 실제로 병목을 만드는 업무는 그런 형태가 아니다. 계약서를 읽고 쟁점을 추려내는 일, 해외 규제의 변경 사항을 번역하고 해석해 사내 문서와 프
구글, 오픈AI 등 글로벌 기술 기업들이 AI 기반 쇼핑 기능을 확대하면서 에이전틱 커머스가 현실로 다가오고 있다. 이는 새로운 쇼핑 방식의 등장을 넘어 소비자 행동의 근본적인 변화를 뜻한다. 앞으로 '소비자'는 더 이상 사람만을 의미하지 않을 수 있다. AI 에이전트가 새로운 소비 주체로 등장하고 있기 때문이다. 생활용품을 다시 구매하는 상황을 떠올려 보자. 제품을 찾고 가격을 비교해 주문하는 일련의 과정은 머지않아 AI 에이전트가 자율적으로