K콘텐츠는 이제 한국산업 대표 브랜드가 됐다. 드라마, 예능, 다큐는 국내 방송 편성을 넘어 OTT, IPTV, VoD, 케이블 재편성, 해외 플랫폼에서 소비된다. 방영된 프로그램은 재편성되고, 클립으로 재가공되며, 해외 시장에서 수익을 만든다. 콘텐츠 생애주기는 길어졌고 2차 이용 시장은 커졌다. 그러나 정작 콘텐츠를 기획하고 현장을 조직한 제작사에는 반복 이용 과실이 거의 돌아가지 않는다. 현재 방송 제작시장의 위기는 콘텐츠가 팔리지 않아서
JTBC의 부도는 미디어 업계 관련자 모두에게 충격을 안겼다. 문제는 이 위기가 JTBC 한 곳에 국한된 것이 아니라, 방송 생태계 전반에 짙게 드리워진 그림자라는 데 있다. 유료방송이 겪고 있는 어려움도 그에 못지않게 위중하다. 가입자는 계속 줄고 있고, 산업의 새로운 성장동력은 좀처럼 보이지 않는다. 특히 케이블TV는 가입자 이탈이 지속되면서 수년째 감소세를 벗어나지 못하고 있다. 유료방송이 변곡점을 마련하지 못한 채 쇠퇴기로 접어든 데에는
청년은 미래를 준비하는 시기다. 배우고, 일하고, 사람들과 관계를 맺으며 자신의 가능성을 넓혀가는 시간이 청년기다. 다만 모든 청년이 같은 출발선에서 미래를 준비할 수 있는 것은 아니다. 어린 나이부터 가족을 돌보느라 자신의 진로를 뒤로 미뤄야 하는 가족돌봄청년, 사회와의 관계가 끊어진 채 오랜 시간 방안에서 홀로 시간을 보내는 고립은둔청년이 대표적이다. 정부는 약 10만명의 가족돌봄청년과 54만명의 고립은둔청년이 있는 것으로 추산하고 있다.
돌이켜보면 지난 6~7년 동안 유럽연합(EU)의 디지털시장법(DMA)을 벤치마킹하려는 국내 입법 시도가 많았다. 그러나 EU는 역내 경쟁력 있는 플랫폼 사업자가 없어 미국 빅테크를 견제하려는 정치적 맥락이 강하다. 반면 한국은 글로벌 시장에서 미국 빅테크와 경쟁 가능한 국내 플랫폼 기업이 존재하는 세계에서 보기 드문 국가다. 필자는 이와 같은 EU와 한국의 산업 환경 차이 때문에 해외 규제의 무비판적 이식은 '디지털 주권'을 지키는 것이 아니라
인공지능(AI)을 비용 절감의 도구에서 수익 창출을 가속하는 엔진으로 재정의하는 것은 조직의 심리를 완전히 바꾼다. AI를 비용을 베어내는 칼로 도입할 때 조직 내에는 필연적으로 불안과 저항, 침체가 자라난다. 반면, 운영상의 고통을 제거하고 새로운 수요가 피어오르게 하기 위한 목적으로 AI를 활용하면, 조직에 활력을 불어넣는 에너지원이 된다. 지난 35년동안 필자가 직접 연구 개발에 참여한 AI시스템들을 소개하려고 한다. 이들은 일관된 패턴을
“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