“노동력을 원했는데 사람들이 왔다.” 제2차 세계대전 이후, 스위스와 독일 등 서유럽 국가들은 급격한 경제 성장을 이루면서 심각한 인력 부족을 겪었다. 이를 해결하기 위해 1950년대부터 이른바 '손님 노동자(Gastarbeiter)'라 불리는 이주노동자 유입 정책을 대대적으로 펼쳤다. 그러나 당시 서유럽의 정부와 기업은 이주노동자들이 그저 기계처럼 일만 하는 존재가 아니라, 감정과 문화를 가진 '사람'이라는 점을 간과했다. 이 안이한 인식은
생성형 인공지능(AI)의 폭발적 성장을 이끌었던 거대언어모델(LLM) 시대를 지나, 우리는 '에이전틱 AI'라는 새로운 패러다임의 변곡점에 서 있다. 과거의 AI가 질문에 수동적으로 답하는 도구였다면, 에이전틱 AI는 인간의 지시 없이도 상황을 인지하고 행동하는 자율형 파트너다. 출근길 교통 상황을 파악해 선제적으로 길 안내를 하거나, PC가 생활 패턴을 학습해 일정을 알아서 정리하는 식이다. 산업적으로는 스마트 팩토리가 스스로 장애를 파악해
유엔(UN)본부는 현재 미국의 뉴욕, 스위스의 제네바, 오스트리아의 빈, 그리고 케냐의 나이로비를 포함해 총 4곳에 있다. 아직 아시아에는 없다. 이제 다섯 번째로 대한민국에 유엔본부가 들어서야 할 때다. 전 세계에서 아시아 비중을 보자. 아시아에는 선진국뿐만이 아니라 중진국, 신흥국, 개발도상국 등이 다양하게 포진돼 있어 그 자체만으로도 또 하나의 지구촌이라고 말할 수 있다. 인구 면에서 아시아는 전 세계 인구의 60%에 육박하고 있다. 또
지난 달 29일, 대한민국 대도약을 위한 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 메가 프로젝트가 국민보고회에서 전격 발표되며, AI 주권 확보의 위대한 서막이 올랐다. 바야흐로 전 세계는 데이터와 네트워크가 가치를 창출하는 '토큰 경제' 시대로 급격히 전환 중이다. AI가 산업의 전 영역에 스며들어 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 견인할 'AI 추론' 시장의 폭발적인 성장이 예견되고 있다. 과거의 데이터센터가 단순한 저장과 연산에 머물렀다면, AI
1994년 스티브 잡스는 롤링스톤지와의 인터뷰에서 이런 말을 남겼다. “기술은 아무것도 아닙니다. 중요한 것은 사람을 향한 믿음입니다. 그들에게 도구를 쥐어준다면, 그들은 그 도구로 놀라운 일들을 해낼 것입니다.” 훗날 팀 쿡도 같은 맥락에서 “기술은 위대한 일을 할 수 있지만, 무엇을 원하는지는 우리 자신으로부터 나온다”고 했다. 두 사람의 말은 기술의 진정한 가치란 기술 그 자체에 있는 것이 아니라, 명확한 목적과 이를 실현할 역량이 함께할
19세기 말 영국에는 '적기조례(Red Flag Act)'라는 법이 있었다. 자동차가 마차보다 빠르게 달리지 못하도록 제한한 이 법은 기존 산업을 보호하려는 의도로 탄생했지만, 결과적으로 영국이 자동차 산업의 주도권을 독일과 미국에 내주는 결정적 계기가 됐다. 기술 변화의 속도보다 규제의 시각이 늦을 때 어떤 일이 벌어지는지를 보여주는 역사적 교훈이다. 최근 '데이터 주권' 논쟁이 다시 불거지고 있다. 개인정보보호위원회는 대주주 변경에 따른 개
인공지능(AI) 산업 초기에는 주로 AI모델이 언급됐다. 그러나 AI산업이 본격 진행되면서 AI반도체, 데이터, 데이터센터와 클라우드, 분야별 응용서비스, 더 나아가 피지컬 AI 등의 핵심 요소가 가치사슬로 엮인 시장이 형성됐다. 핵심요소들 중 AI 경쟁력의 중심에는 AI모델의 대규모 연산을 수행하는 데이터센터가 자리하고 있다. 이제 데이터센터는 단순한 전산시설이 아닌 국가 디지털 경제를 떠받치는 사회기반시설(SOC)이자 전략 자산으로 인식되고
인공지능(AI) 경쟁이 거세지면서 AI 데이터센터(AIDC) 구축 논의도 빠르게 확산하고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 확보량, 전력 용량, 냉각 효율, 부지와 건설 일정이 사업의 핵심 지표처럼 제시된다. 모두 중요한 요소다. 그러나 AIDC가 국가와 기업의 핵심 데이터를 처리하고 업무 판단과 자동화를 담당하게 된다면, 더 먼저 물어야 할 질문이 있다. '어떤 AI 서비스를 어떤 보장 수준으로 수용하고, 누가 어떤 권한으로 운영하며, 문제가 생
자동차 산업의 판이 뒤집히고 있다. 단순한 기술 경쟁이 아니다. 산업의 지형이 재편되는 '구조적 전환'이 진행 중이고, 그 중심에 중국이 있다. 전기차, 소프트웨어정의자동차(SDV), 자율주행, 배터리 등 핵심 기술에서 중국은 혁신적인 자동차 산업 국가가 되었다. 이 사실을 한국이 직시하지 않으면, 우리 자동차 산업은 '빈 껍데기 위기(empty shell risk)'를 맞을 수 있다. 중국이 처음부터 전기차 강국은 아니었다. 2000년대 초,
반도체 호황의 온기가 동아시아를 달구고 있다. 한국은 반도체 수출로 경기회복의 중심에 섰고, 대만은 인공지능(AI) 서버 생태계를 앞세워 고성장을 구가하고 있다. 중국도 창신메모리(CXMT)와 양쯔메모리(YMTC)의 흑자 전환을 발판 삼아 메모리 자립에 속도를 내고 있다. 겉으로는 세 나라가 모두 AI 반도체 호황에 올라탄 듯 보인다. 그러나 글로벌 가치사슬에서 차지한 자리는 다르다. 한국은 고성능 메모리를 공급하고, 대만은 그 메모리를 AI
최근 인공지능(AI) 산업 중심축이 생성형 AI에서 '피지컬 AI(Physical AI)'로 이동하고 있다. AI가 단순히 정보를 생성하고 분석하는 수준을 넘어 현실 세계를 인지하고 판단하며 직접 행동하는 시대가 열리고 있는 것이다. 자율주행차와 로봇은 이러한 피지컬 AI를 대표하는 산업으로 손꼽힌다. 그러나 국내에서 자율주행 산업을 바라보는 시각에는 여전히 하나의 고정관념이 존재한다. 자율주행 경쟁의 중심은 결국 로보택시이며, 테슬라나 웨이모
'쇠사슬의 강도는 가장 약한 고리의 강도와 같다'는 말은 정보보안을 담당하는 사람이라면 누구나 한 번쯤 들어봤을 격언이다. 정보보호 수준을 높이려면 보안의 모든 영역에 걸쳐 고르게 투자해야 한다는 고전적인 이야기라 할 수 있다. 이런 관점에서 최근 발생한 대형 개인정보보호 유출 사건들을 바라보면 아쉬운 점이 많다. 사고가 발생한 기업 가운데는 대외적으로 정보보안 수준이 높은 것으로 평가받고, 매년 상당한 금액을 보안 솔루션 구매 등에 투입해 온
◇슈퍼이윤과 횡재세 논쟁 기업의 '슈퍼이윤(Super-profit)'을 어떻게 볼 것인가. 이는 자본주의 역사만큼 오래된 논쟁이다. 2008년 금융위기 때 투자은행들이 천문학적 보너스를 지급하자 유럽 일부 국가는 '은행세'를 도입했고, 2022년 러시아-우크라이나 전쟁으로 에너지 가격이 폭등하자 영국은 정유사에 '횡재세'를 부과했다. 미국은 반도체법을 통해 보조금을 지원하면서 수혜 기업의 초과이윤 일부를 정부와 공유하도록 했다. 이처럼 슈퍼이윤
대한민국의 연구개발 경쟁력은 어디에서 나오는가. 바로 사람이다. 남들이 가지 않은 길을 가보려는 연구자, 실패 가능성을 알면서도 새로운 질문을 던지는 과학자, 그리고 긴 시간 축적된 지식 위에서 한 걸음 더 나아가려는 도전에서 한 국가의 과학기술 경쟁력은 시작된다. 그렇다면 과학기술 경쟁력을 뒷받침하기 위해 가장 필요한 것은 무엇일까. 무엇보다 연구자가 연구에 몰입할 수 있는 환경이다. 아무리 우수한 연구자라도 연구보다 행정에 더 많은 시간을
“금융은 결국 신뢰(Trust) 산업이다.” 은행과 핀테크의 최전선을 모두 경험하며 체감한 금융의 본질 역시 이 명제에서 벗어나지 않는다. 기술은 진화하고 서비스는 혁신되지만, 이용자가 마지막 순간 선택하는 기준은 결국 '믿을 수 있는가'에 대한 판단이다. 최근 급부상하는 스테이블코인 논의 역시 마찬가지다. 현재 시장은 '발행 주체'를 둘러싼 패권 경쟁에 몰두하고 있지만, 정작 본질적인 질문은 놓치고 있다. 바로 '누가 스테이블코인을 가장 안정