<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/01/2H1K8S6MGV_2.png" /></figure>한국 경제의 성장 패러다임이 글로벌 선도기술에 기반한 기술선도형 성장 전략으로 탈바꿈하기 위해서는 금산분리 완화 논의와 함께 연구개발(R&D) 혁신 생태계를 서둘러 구축해야 한다는 지적이 나왔다. 인공지능(AI) 투자에는 금산분리 규제를 완화하되 혁신 생태계 조성 논의를 서둘러야 한다는 조언도 제기됐다.</div>

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/11/24/news-p.v1.20251124.a3d56c86acec47aaa5395c968dd3a115_P3.jpg" />한국 산업 중심축이 빠르게 인공지능(AI)으로 이동하고 있다. 제조·물류·도시·의료·안보 등 거의 모든 분야에서 가상세계와 물리현실을 연결하는 기술, 초저전력 AI반도체, 디지털 트윈, AI, 인간-AI 협업 기술이 새로운 표준으로 자리잡고 있다. 이 변화는 단순한 기술 트렌드가 아니라 산업구조 자체를 재편하는 흐름이며, 국가 경쟁력의 기반이 된다. 이러한 전환 속에서 가장 중요한 출발점은 결국 혁신적인 AI 스타트업이 얼마나 많이, 얼마나 빠르게 탄생하는지에 달려 있다.문제는 한국의 AI 스타트업 생태계에서 '초기 단계'가 가장 취약한 지점이라는 사실이다. AI 기술은 다른 분야보다 초기 연구개발 비용이 크고, 학습 데이터 준비·알고리즘 실험·시뮬레이터 구축·컴퓨팅 리소스 확보 등 진입 장벽이 높다. 설계와 구현에 기본적으로 고급 엔지니어가 필요하기 때문에 인건비 부담도 크다. 시장에 나가기 전까지의 시간이 길어지기 쉽고, PMF(Product-Market Fit)를 찾기 위한 반복 실험도 많이 요구된다. 이 때문에 일반 초기펀드만으로는 AI 스타트업의 '초기 공백'을 메우기 어렵다는 구조적 문제가 존재한다.여기서 핵심 역할을 맡아야 하는 주체가 바로 액셀러레이터(AC)다. AC는 이미 초기 스타트업의 발굴-보육-레퍼런스 검증을 전문적으로 수행해 왔고, 기술적 이해를 기반으로 빠른 판단과 리스크 감수에 익숙하다. 특히 AI 분야는 기술 난도가 높아, 단순한 자본 공급만으로는 창업 생태계가 형성되기 어렵다. 초기 창업자가 직면하는 실제적인 문제(데이터 확보, 시뮬레이션 검증, 엔지니어링 조직 구성, 첫 고객사 레퍼런스, 규제 해석, 해외 PoC 연결)는 AC가 가장 잘 해결해 온 영역이다.그렇다면 AI 스타트업 생태계를 어떻게 키울 것인가. 결론은 명확하다. AC에게 'AI 모태펀드'의 초기투자부분 배정해 초기부터 기술기반 스타트업을 대량으로 공급하는 구조를 만드는 것이다.AI 기술의 특성을 보면 이유가 더 분명해진다. 피지컬 AI·로봇·물류 자동화·공간지능은 다품종의 요소기술이 조합돼야만 제대로 작동한다. 가벼운 AI 모델을 설계하는 기업, 시뮬레이터를 만드는 기업, 합성데이터를 생성하는 기업, 저전력 디바이스를 개발하는 기업, 이를 활용해 AX 서비스를 만드는 기업 등 다양한 초기 기업들이 동시에 등장해야 산업 전체가 움직일 수 있다. 이처럼 초기 단계의 다양성 확보는 생태계 확장에 필수다.AI반도체 역시 마찬가지다. 국산 NPU가 성장하려면 이를 활용할 수 있는 AI 모델·서비스·응용 분야 스타트업들의 등장이 선행돼야 한다. 반도체 한 개를 만드는 것보다 그 위에서 움직일 수 있는 다양한 AI 알고리즘과 응용기술이 풍부해야 생태계가 완성된다. 자연스럽게 초기 AI 스타트업 공급량 자체를 늘리는 전략이 중요해진다.그러나 이런 혁신기업들은 대부분 아주 초기 단계에서 탄생한다. 높은 기술 장벽 때문에 창업자가 첫걸음을 떼기도 어렵고, 시드 단계 실패 확률도 높다. 즉, 이 구간은 민간 자본만으로는 충분히 공급되기 어렵다. 반면에 AC는 창업자의 아이디어 단계부터 깊게 개입하고, 기술·사업화·레퍼런스 확보를 동시에 지원하며, 빠르게 프로토타입을 만들어 검증하는 문화가 이미 정착돼 있다. AI 시대가 요구하는 '초기 실험의 양'을 감당할 수 있는 거의 유일한 구조다.여기에 AI 모태펀드가 결합된다면 변화 규모는 완전히 달라진다. AC가 AI 전용 모태펀드를 운용하게 되면, 기술 기반 스타트업의 초기 실험 기회가 대폭 증가하고, 위험도가 높은 영역에도 신속한 투자 의사결정이 가능해지며, 피지컬 AI·NPU·로봇·디지털트윈·AX 서비스 등 핵심 분야 기업이 빠르게 공급되고, 국내 R&D·테스트베드·공공 실증 등과 유기적 연계가 쉬워진다.다시 말해, AI 생태계의 기초 체력을 만들고 산업 전체 성장속도를 끌어올리는 가장 직접적인 방법이 된다. AI는 이미 각 산업의 기반기술이 되고 있고, 모든 기업이 AI 기업이 되는 시대가 오고 있다. 이 거대한 전환 속에서 가장 중요한 것은 '적시에 충분한 양의 초기 기술기업을 공급할 수 있는 구조'를 만드는 것이다. 이를 가능하게 하는 조직은 AC뿐이며, 이를 가능하게 하는 재원은 AI 모태펀드다.따라서 지금 필요한 결론은 분명하다. AC에게 AI 모태펀드의 초기부분을 배정해, 초기 단계에서부터 유망 AI 스타트업을 대량 발굴하고 육성하는 체계를 국가 전략의 중심에 두어야 한다. AI 산업의 미래는 결국 초기 생태계를 얼마나 탄탄하게 만들 수 있느냐에 달려 있다.전화성 초기투자AC협회장·씨엔티테크 대표이사 glory@cntt.co.kr </div>

한국 산업 중심축이 빠르게 인공지능(AI)으로 이동하고 있다. 제조·물류·도시·의료·안보 등 거의 모든 분야에서 가상세계와 물리현실을 연결하는 기술, 초저전력 AI반도체, 디지털 트윈, AI, 인간-AI 협업 기술이 새로운 표준으로 자리잡고 있다. 이 변화는 단순한 기술 트렌드가 아니라 산업구조 자체를 재편하는 흐름이며, 국가 경쟁력의 기반이 된다. 이러한 전환 속에서 가장 중요한 출발점은 결국 혁신적인 AI 스타트업이 얼마나 많이, 얼마나 빠르게 탄생하는지에 달려 있다.

[전화성의 기술창업 Targeting] 〈375〉 [AC협회장 주간록85] AI 생태계의 기초 체력을 키우는 방법

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/11/27/news-p.v1.20251127.8bfe4828f47e4d4dbfd8326446e13d7e_P3.jpg" />세계 금융 질서는 지금 스테이블 코인을 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 미국, 일본, 유럽 등 주요국은 이미 스테이블 코인을 차세대 금융 인프라로 규정하고 법·제도·기술표준을 동시에 마련하고 있다.미국은 준비금 요건과 발행사 규제를 토대로 디지털 달러 시대의 기반을 구축하고 있고, 일본은 은행·신탁사·자금이동업자만 스테이블 코인을 발행할 수 있도록 체계를 설계했다. 유럽연합(EU)은 포괄적 규제(MiCA)를 통해 시장 규율을 정립했다.우리나라도 최근 국회와 금융당국을 중심으로 스테이블 코인 관련 입법 논의를 본격화하고 있다. 글로벌 흐름에 뒤처지지 않기 위한 첫 단계라는 점에서 환영할 만한 일이다. 그러나 국내 논의 상당 부분은 여전히 “누가, 어떻게 스테이블 코인을 발행할 것인가”에 맞춰져 있다. 발행 구조는 중요한 출발점이지만, 스테이블 코인이 실제 금융 인프라에서 기능하기 위해서는 발행보다 전송·유통·감독 체계가 중요하다.스테이블 코인은 단순한 가치 저장 수단이 아니다. 실제 효용은 이동·결제·환매 과정에서 발생하고, 기술적·운영상의 위험도 대부분 전송·유통 단계에서 드러난다. 통화량 급증, 대규모 환매 요구, 이상 거래 패턴, 자금세탁 위험 등은 대부분 유통 과정에서 발생한다.스테이블 코인이 금융 시스템 속에서 '통화'처럼 기능하기 시작하면, 이를 모니터링하고 통제할 수 있는 기술적 기반이 반드시 필요하다. 즉, 스테이블 코인의 안정성은 발행보다 전송망의 설계 수준에 의해 결정된다. 전송 인프라는 크게 관제 시스템과 통제 시스템으로 나눌 수 있다.관제 시스템은 전체 통화량을 파악하고, 갑작스러운 유동성 변화나 이상 거래를 탐지하며, 시장 전반의 위험 요인을 실시간 관찰하는 역할을 한다. 통제 시스템은 AML·KYC와의 연동, 지갑 동결, 지연 출금, 소유권 변경, 상속·압류 등 법적 요구사항을 기술적으로 구현하는 영역이다. 전통 금융에서는 이들 기능이 기본 안전장치로 여겨진다. 반면 블록체인은 탈중앙화 철학 때문에 이러한 통제 기능을 배제해왔고, 그 결과 현실 세계에서 적용할 때 규제·안전성 요구와 충돌하는 면이 있었다. 실제로 실사용을 전제로 한다면 탈중앙화의 이상만으로는 소비자 보호와 금융 안정성을 담보하기 어렵다.여기서 최근 글로벌 금융권에서 주목받는 개념이 '소버린 체인(Sovereign Chain)'이다. 소버린 체인은 기존 퍼블릭 체인의 개방성과 투명성을 유지하면서도, 국가와 규제기관이 요구하는 감독·통제 기능을 기술적으로 구현할 수 있는 구조를 의미한다. 따라서 발행 논의 못지않게 한국형 스테이블 코인의 전송 표준을 설계하는 일 또한 중요한 과제다. 전송 표준이란 특정 블록체인을 선택하거나 특정 기술 방식을 강제하자는 것이 아니라, 한국 금융 환경에 필요한 요소를 정의하고 어떤 기술에도 적용 가능한 최소한의 규격을 만드는 과정이다.전송 표준에는 몇 가지 핵심 요소가 반드시 포함돼야 한다. 첫째, 기본 전송 규격(프로토콜)이다. 지갑 간 이체 방식, 수수료 구조, 오류 처리, 지연 출금 메커니즘 등은 국가의 금융 시스템과 호환 가능한 형태로 정의되어야 한다. 둘째, 규제 기술(RegTech)의 내재화다. 화폐로서의 기본 기능인 자율적 P2P 거래를 해치지 않는 범위에서 AML 자동 검증, KYC 연동 구조, 위험 거래 모니터링 API 등을 표준화해야 한다. 셋째, 소비자 보호 기능의 표준화다. 사기 피해 복구 절차에 필요한 지갑 동결, 입·출금 지연, 소유자 변경 기능 등은 금융 소비자의 권리를 보호하기 위한 필수 요소다. 넷째, 금융기관과의 연동을 위한 인터페이스 규격이다. 은행, 증권사, 전자지급결제업자, 핀테크 플랫폼 간 상호 연계성을 확보해야 스테이블 코인이 생활 금융으로 확장될 수 있다.한국형 스테이블 코인의 도입은 단순한 암호자산 프로젝트가 아니라 디지털 시대의 금융 인프라를 재정의하는 국가적 과제다. 세계 주요국이 이미 발행 규칙과 전송·감독 체계를 병행해 정비하고 있다는 점을 감안하면, 우리도 발행 주체 논의에만 머무르지 말고 전송 표준 마련에 착수해야 한다.이제 우리는 선택해야 한다. 변화에 소극적으로 대응해 뒤처질 것인지, 혹은 미래 금융 인프라의 주도권을 확보하기 위해 필요한 준비를 지금부터 차분하게 시작할 것인지. 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 디지털 금융 생태계를 구축하기 위해, 한국형 스테이블 코인의 전송 표준 마련은 더 이상 미룰 수 없는 핵심 과제다.장종철 컴투스홀딩스 상무 zhooi@com2us.com </div>

세계 금융 질서는 지금 스테이블 코인을 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 미국, 일본, 유럽 등 주요국은 이미 스테이블 코인을 차세대 금융 인프라로 규정하고 법·제도·기술표준을 동시에 마련하고 있다.

[ET단상] 한국형 스테이블 코인, 이제는 '전송 표준'을 논의해야 할 때

<div><img src="https://img.etnews.com/news/article/2025/11/18/news-p.v1.20251118.f2d071dc131d40a2ba61628cdd6424a5_P3.jpg" />데이터 스페이스는 기존 중앙집중식 데이터 공유 방식과 근본적으로 다르다. 기업 비밀을 보호하면서도 안전한 데이터 교환을 가능하게 한다. 개별 기업이 데이터 주권을 유지한 채 필요한 정보만 선택적으로 공유하는 방식이다.유럽연합(EU)이 가장 먼저 제도화했다. GAIA-X 프레임워크 하에서 산업별 데이터 스페이스를 구축했고, 자동차 산업을 위해 글로벌 표준(Catena-X)까지 확보했다. 유럽 주요 완성차 업체들이 이를 주도하면서 이미 144개 기업이 참여하는 거대 생태계를 형성했다.EU는 법적 강제력까지 부여했다. 내년부터 배터리 여권 규제를 시행하고, 디지털 제품 여권(DPP) 규제를 확대하면서 모든 공급망 기업에 데이터 스페이스 참여를 실질적으로 강제하고 있다.국내 상황은 다르다. 산업통상부가 2021년부터 추진 중인 자동차데이터플랫폼 사업이 있고, 개별 기업이 부분적으로 데이터 공유를 시도하고 있지만 통합된 국가 전략이 부재하다. 한국형 데이터 스페이스 구축을 위한 기술표준도 확정되지 않았다. 이는 심각한 문제를 초래한다.첫째, 글로벌 규제 대응 역량의 격차다. 국내 차 부품업체는 다단계 공급망 구조 속에서 유럽 완성차 업체의 탄소 데이터 요청에 직면했다.둘째, 해외 표준 종속성 심화다. 기술표준을 확정하지 않으면 해외 플랫폼에 수용되는 수밖에 없다. 한국 기업의 데이터 주권은 본질적으로 침해된다.셋째, 디지털 솔루션 생태계 구축 기회 상실이다. 데이터 스페이스 구축 과정에서 요구되는 DPP 생성, 탄소배출 산정, 데이터 무결성 검증 등은 새로운 산업이다. EU는 이러한 부가가치 사업이 활성화돼 있지만 우리는 기회를 포기하고 있다.이런 가운데 최근 한국국토교통데이터진흥협회(KALDA)가 EU 모빌리티 데이터 스페이스, 국내 기업 와이메틱스와 체결한 양해각서(MOU)는 글로벌 데이터 산업생태계 전쟁에서 한국이 주도권을 되찾기 위한 선제적 행동이라는 점에서 의미가 크다.배경에 명확한 전략적 선택이 있었다. 국토교통 분야 모빌리티 데이터 생태계 개발에서 유럽 선진 기술과 경험을 도입하고, 동시에 국내 기업과의 협력으로 한국형 경쟁력을 확보하겠다는 뜻이다. 무엇보다 중요한 것은 '중앙 연락 지점 설립'을 포함한다는 점이다. 이는 한국을 모빌리티 데이터 스페이스의 아시아 허브로 자리매김하겠다는 선언이다.현실은 녹록지 않다. 국내에서는 아직도 '자동차는 기계산업, 데이터는 정보기술(IT)산업'이라는 이분법이 존재한다. 산업 간 칸막이가 데이터 스페이스 구축을 가로막고 있다. 대·중소기업 간 데이터 공유 불신도 크다.우리는 앞으로 해야 할 일이 있다. 첫째, 데이터 스페이스를 국가 핵심 인프라로 지정하고 이를 뒷받침할 법적 근거를 마련해야 한다. 관련 부처가 수평적으로 협력할 수 있는 거버넌스 체계가 필요하다.둘째, 글로벌 기술표준 확정을 서둘러야 한다. 산학연 컨소시엄을 구성해 내년 상반기 내에 한국형 모빌리티 데이터 스페이스 기술표준을 확정하는 것을 목표로 설정해야 한다.셋째, 중소기업의 데이터 주권 보호를 제도적으로 보장해야 한다. 데이터 공유가 강제되어서는 안 되며, 데이터 생성자의 영업비밀이 보호되어야 한다.넷째, 아세안 및 인도태평양 지역과의 협력을 확대해야 한다. KALDA의 협약이 의미 있으려면 한국이 단순한 참여국이 아니라 필수 경유지가 되어야 한다.다섯째, 부가가치 산업 육성에 투자해야 한다. 디지털 제품 여권 생성, 탄소배출 산정 검증, 공급망 이력 추적, 인공지능(AI) 기반 공급망 최적화 등 고부가가치 솔루션 기업이 자생할 수 있는 환경을 조성해야 한다.글로벌 데이터 생태계 재편이 이미 시작됐다. 한국이 늦게 출발했지만, KALDA의 협약을 계기로 게임의 규칙을 만드는 쪽으로 전환할 수 있다. 핵심은 '선제성'이다. 규제를 선도할 수 있는 기술표준과 산업생태계를 먼저 구축해야 한다. 이것이 가능하면 한국은 데이터 시대 주도국으로 우뚝 설 수 있다.데이터는 21세기 석유다. 그 채굴지, 정제소, 운송로의 중심에 한국을 위치시키는 것이 진정한 경제 성장의 길이다. 협약이 그 첫 번째 신호탄이 되기를 기대한다.고인석 한국국토교통데이터진흥협회장·제타럭스시스템 대표 star@zetalux.co.kr</div>

데이터 스페이스는 기존 중앙집중식 데이터 공유 방식과 근본적으로 다르다. 기업 비밀을 보호하면서도 안전한 데이터 교환을 가능하게 한다. 개별 기업이 데이터 주권을 유지한 채 필요한 정보만 선택적으로 공유하는 방식이다.

[기고] 유럽·한국 데이터 동맹, 글로벌 표준 전쟁의 변곡점

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/01/2H1K94Q64W_1.jpg" /></figure>한동현 딜로이트안진 파트너가 전원을 직접 개발하는 시대가 도래했다고 진단했다. 인공지능(AI) 산업의 성장으로 전력 수요가 급증한 반면 공급이 이를 제대로 충족하지 못하면서 자체 조달에 나섰다는 설명이다.한 파트너는 1일 서울경제신문과 만나 “기업들이 직접 전력 공급 인프라를 갖춰나가기 시작했다”며 “대규모 전력이 필요하지만 공급이 원활하지 않으니 수요자가 직접 개발을 시작한 상황”이라고 말했다.한 파트너는 전력 생산, 신재생에너지 등의 분야에서 18년 이상 경력을 보유한 인프라 전문가다. 정책 수립부터 인수합병(M&A)까지 에너지 전환 과정에서 기업과 정부를 가리지 않고 전략적 자문을 제공하고 있다. 현재 딜로이트안진은 에너지 분야의 자문 역량을 높이기 위해 조직 규모를 40여 명으로 확대했다.기업들이 전력을 자체 조달하는 것은 비단 한국에서만 일어나는 일은 아니다. 글로벌 시장에서는 구글과 같은 빅테크(거대기술) 기업들이 데이터센터 운영을 위해 직접 발전소를 지어 전력을 자체적으로 조달하고 있다. 이 같은 현상은 한국에서도 나타나기 시작했으며 점차 많은 기업들이 자체 전원을 갖출 것이란 게 한 파트너의 분석이다.대표적인 예로 SK하이닉스를 꼽았다. 한 파트너는 “SK하이닉스의 경우 그룹에서 여러 발전소를 운영하고 있어 자체적으로 발전소를 지을 역량을 보유하고 있다”며 “자체 발전 설비를 운영해보니 긍정적인 효과가 나타나 이 같은 방안을 지속적으로 추진할 것으로 예상된다”고 설명했다. 이어 그는 “삼성 등 국내 대기업들도 자체 인프라를 확보하는 방안을 고려하고 있는 것으로 안다”고 덧붙였다.기업들이 자체 조달에 나서는 이유는 기본적으로 인공지능 산업 전환에 따라 전력 수요가 많아졌기 때문이란 설명이다. 여기에 친환경 에너지로 전환하면서 기업이 사용하는 전력 단가 상승이 예상되는 점도 인프라 확보에 주력하는 이유다. 한 파트너는 “자체 발전 설비는 플랜트 중 일부 설비이기 때문에 별도 발전사업 인허가를 받을 필요가 없어 용이하다”며 “그렇기 때문에 전력을 빠르게 확보할 수 있다는 게 장점”이라고 했다.한 파트너는 이 같은 흐름 하에 기업들의 신재생에너지 분야 투자도 늘어날 것으로 내다봤다. 그는 “재생에너지로 재편됨과 동시에 원자력, 수소에너지도 부상 중”이라며 “에너지 분야에서 M&A 기회가 더욱 많아질 것으로 보인다”고 예측했다.</div>

한동현 딜로이트안진 파트너가 전원을 직접 개발하는 시대가 도래했다고 진단했다. 인공지능(AI) 산업의 성장으로 전력 수요가 급증한 반면 공급이 이를 제대로 충족하지 못하면서 자체 조달에 나섰다는 설명이다.

"AI 전력 수요 급증…인프라 직접 갖추는 기업들 더 많아질 것" [시그널]

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/01/2H1K9S4UQ6_1.jpg" /></figure>이재명 대통령이 금산분리 완화 논의의 물꼬를 텄지만 금융계에서는 ‘금융업의 산업 진출’ 논의는 여전히 소외됐다는 반응이다. 일본처럼 인구 감소와 기술 변화에 맞춰 은행업에 대한 규제를 과감히 풀어 금융산업의 경쟁력을 높여줄 필요가 있다는 목소리가 커지고 있다.1일 금융계에 따르면 국내 5대 은행 가운데 비금융 분야에서 의미 있는 규모로 사업을 운영하는 곳은 신한은행의 배달앱 사업 ‘땡겨요’, KB국민은행의 알뜰폰 사업 ‘리브엠’ 등 두 곳에 불과하다. 이는 금산분리 원칙에 따라 채택된 엄격한 전업주의 규정 탓이다. 금융산업구조개선법은 비금융회사의 지배를 사실상 금지하고 은행법은 의결권 있는 타 회사 지분을 15% 초과해 보유할 수 없도록 규정하고 있다. 견고한 분리 장벽으로 인해 금융사들은 ‘규제 샌드박스’ 특례라는 우회로를 통해서만 예외적으로 비금융 사업에 진출하고 있는 셈이다.<figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/01/2H1K9S4UQ6_2.jpg" /></figure>금융업계에서는 이제는 우리도 일본 사례를 적극 참고할 필요가 있다는 목소리가 나온다. 우리나라와 유사하게 은행의 업무 범위를 엄격하게 규제해온 일본은 인구 감소, 기술 발전 변화에 대응하기 위해 규제 문턱을 낮추고 있다. 1997년 은행법을 개정해 은행의 벤처기업 자회사 편입을 허용한 뒤 2008년 사업재생회사(회생 등을 거쳐 경영에 기여하는 새 사업을 하는 회사), 2016년 은행업고도화회사(정보통신기술을 활용해 편의 향상에 기여하는 회사) 등을 자회사로 편입할 수 있게 예외를 뒀다. 또 2021년에는 지역 활성화, 산업 생산성 향상 등 지속 가능성 확보에 보탬이 되는 공익적 사업까지 할 수 있게 문을 넓혔다.제도적 뒷받침에 힘입어 일본 은행들은 지역 경제와 신재생에너지 분야로 영역을 넓히고 있다. 일본 내 자산 규모 7위인 후쿠오카파이낸셜그룹은 2023년 금속가공을 전문적으로 취급하는 종합상사 ‘FFG 인더스트리스’를 세워 규슈 지역의 금속가공업자와 발주자를 연결해주고 있고 10위권인 메부키파이낸셜그룹은 재생에너지 회사인 조요그린에너지를 설립해 전력구매계약(PPA) 사업 등을 벌이고 있다. 일본 최대 은행인 일본 미쓰비시UFJ(MUFG)도 철광석·밀과 같은 기업 재고를 매입해 기업의 부담을 덜어주는 상사 회사인 ‘MUFG트레이딩’을 운영하고 있다. 민세진 동국대 경제학과 교수는 “산업 발전 차원에서 금융업 규제는 제한이 많은 게 사실”이라며 “최소한 금융지주 체제 안에서 사용할 수 있는 데이터사업 등에 대해서는 제한을 완화할 필요가 있다”고 지적했다.부수 업무 확대와 자회사 투자 확대는 금융권의 오랜 숙원이나 제도적 진전은 미미한 상황이다. 2022년 김주현 전 금융위원장이 ‘금산분리 규제 완화’를 추진했지만 입법까지 이어지지는 못했다. 다행히 이억원 금융위원장이 비금융회사 주식 보유 한도 확대(5→15%)를 골자로 한 금융지주법 개정안 처리에 속도를 내겠다고 약속하면서 업계의 기대감도 커지고 있다. 금융협회 관계자는 “카카오가 은행업 라이선스를 받았지만 은행이 산업계로 진출하는 길은 여전히 막혀 있다”며 “부수 업무 규제를 포괄주의 방식으로 전환하자는 요청을 전달했지만 의미 있는 진척은 없는 상황”이라고 전했다.</div>

이재명 대통령이 금산분리 완화 논의의 물꼬를 텄지만 금융계에서는 ‘금융업의 산업 진출’ 논의는 여전히 소외됐다는 반응이다. 일본처럼 인구 감소와 기술 변화에 맞춰 은행업에 대한 규제를 과감히 풀어 금융산업의 경쟁력을 높여줄 필요가 있다는 목소리가 커지고 있다.

日 금융사,종합상사도 설립…국내은행은 배달앱·알뜰폰뿐[잘못된 법, 산업 어떻게 망쳤나]

<div><figure><img src="https://newsimg.sedaily.com/2025/12/01/2H1K8AWYKZ_1.jpg" /></figure>미국에 소재한 한 인공지능(AI) 업체가 중국 고객사가 일본에서 사용할 고급 엔비디아 칩 구매 자금을 지원하기 위해 거액의 대출을 받는다는 보도가 나왔다.1일(현지 시간) 블룸버그 통신은 미국 실리콘밸리에 본사를 둔 AI 기업 '페일블루닷 AI'가 약 3억 달러(약 4400억원) 규모의 대출을 추진 중이며 은행 및 사모 신용 회사들과 접촉했다고 전했다. 페일블루닷 AI는 회사 보도자료에 따르면 AI 클라우드 에이전트 업체로, 베이징대 출신 등이 공동 창업자인 것으로 알려졌다고 업체"블룸버그는 전했다.소식통들에 따르면 해당 칩(그래픽 처리 장치)은 일본 도쿄의 데이터센터에서 사용될 예정이지만 최종 사용 고객은 중국의 인기 소셜미디어 플랫폼 '샤오훙수'(영문명 레드노트)가 될 것으로 전해졌다.미국 최대 은행인 JP모건체이스는 대출 마케팅 자료 준비에 관여한 것으로 알려졌으나 최종적으로 이 거래에 참여하지 않을 수도 있다고 블룸버그는 전했다. 페일블루닷 AI 측은 블룸버그 보도 내용에 대해 "사실과 다르다"고만 짧게 밝혔다.2022년 이후 미국 정부는 중국에 대한 고성능 엔비디아 칩 수출 제한을 강화해왔다. 이번 대출 추진은 이러한 미국 정부의 규제에 기술 기업들이 어떻게 대응하고 있는지 보여주는 것이라고 블룸버그는 짚었다. 중국 기업들이 직접 고성능 엔비디아 칩을 구매할 순 없지만, 중국 밖 다른 국가의 데이터센터를 통해 합법적으로 활용할 수 있다는 것이다. 데이터센터는 외부 업체가 AI 연산을 진행할 수 있도록 전산 자원을 원격으로 빌려 줄 수 있다.앞서 파이낸셜타임스(FT)는 중국 기술 기업들이 고성능 엔비디아 칩을 갖춘 싱가포르 등 동남아시아 국가의 데이터센터를 통해 AI 모델을 개발하는 전략을 확대하고 있다고 전하기도 했다.</div>

미국에 소재한 한 인공지능(AI) 업체가 중국 고객사가 일본에서 사용할 고급 엔비디아 칩 구매 자금을 지원하기 위해 거액의 대출을 받는다는 보도가 나왔다.

엔비디아 칩 규제 구멍?…"미 업체, 中고객사 위해 구매 대출"

<div><img src="https://www.hellot.net/data/photos/20251148/art_17644979068656_927081.jpg?iqs=0.17187464384464823" />디지털 전환 시대, 기업은 데이터에 목말라 하고 있다. 하지만 데이터 자체는 경쟁력의 근원이 아니다. 진짜 경쟁력은 데이터를 활용해 '어떻게 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 책임 있는 의사결정'을 하느냐에 달려 있다. 이는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제다.인간 직관에서 AI 통찰로…의사결정의 패러다임이 바뀐다지금까지 기업의 의사결정은 경영자의 경험과 직관에 많이 의존해왔다. 그러나 시장은 더 이상 직관만으로 통할 만큼 단순하지 않다. 오늘날 리더들은 AI 인텔리전스를 기반으로 미래를 예측하고, 그 배경까지 설명 가능한 ‘결정’을 요구받고 있다.AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 해석하고, 과거의 패턴 속에서 미래의 방향을 읽는다. 전통적 분석이 '무엇이 일어났는가'에 집중한다면, AI는 ‘무엇이 일어날 것이며, 왜 그런가’를 설명한다. 이를 통해 마케팅 전략 수립, 인력 자원 배분, 리스크 대응 등에서 탁월한 선제적 결정이 가능해진다.‘데이터 기반’이 아닌 ‘AI 기반’ 결정이 필요한 이유많은 기업들이 “우리는 이미 데이터 기반으로 움직인다”고 말한다. 하지만 데이터 분석만으로는 미래 대응이 어렵다. 데이터 기반 의사결정은 과거 데이터를 해석해 통찰을 도출하는 데 머문다.반면, AI 기반 의사결정은 자동화·예측·학습을 통해 지금 이 순간에도 미래 가능성을 제시한다.AI 기반 모델은 사람의 편견을 줄이고 정확도를 높이며, 반복적인 판단을 자동화하고, 복잡한 변수 간 상호작용까지 계산한다. 즉, 사람이 놓치기 쉬운 '미세한 신호'를 감지하고, 즉시 전략화할 수 있는 힘을 갖고 있는 것이다.‘작은 성공’을 기반으로 AI 문화를 조직에 정착시켜야AI를 도입하려는 기업 대부분은 기술 도입 이전에 문화적 변화의 벽을 마주한다. 단순히 솔루션 하나 도입했다고 해서 조직이 ‘AI 중심’으로 바뀌는 건 아니다.성공적인 AI 도입은 작지만 임팩트 있는 사례부터 시작하는 것이 중요하다. 반복적 의사결정에 AI 자동화를 도입하고, 재무·마케팅 계획에 예측 분석을 접목시키며, 신뢰 기반의 투명한 AI 모델을 구축해야 한다.이러한 소규모 성공이 쌓이면 AI에 대한 조직 전반의 신뢰가 확보되고, 궁극적으로 AI가 전략의 중심에 서는 체계적 문화로 발전할 수 있다.책임 있는 AI가 기업의 신뢰를 결정한다AI는 강력한 도구이지만, 잘못된 방향으로 사용될 경우 위험도 그만큼 크다. 편향(Bias), 불투명성, 사생활 침해 같은 윤리적 이슈는 실질적인 비즈니스 리스크로 직결된다.AI가 기업의 ‘결정 엔진’이 되는 만큼, 윤리와 책임의 철학도 함께 내재되어야 한다. 설명 가능한 AI(XAI) 모델은 규제 대응력과 고객 신뢰를 동시에 확보할 수 있다. 투명한 데이터 구조, 편향 감사, 거버넌스 체계 구축 등 AI 전 생애주기에 윤리적 기준을 반영하는 것이 무엇보다 중요하다.미래의 리더는 AI를 ‘통제’하는 사람이 아닌, ‘이해’하는 사람AI 시대의 리더십은 기술을 통제하는 능력이 아니라, AI의 통찰을 인간의 윤리와 감성으로 해석해내는 능력에 달려 있다.단순히 빠른 결정이 아닌 지속 가능하고 책임 있는 전략을 세울 수 있는 리더, 공감과 책임을 담은 판단을 내릴 수 있는 리더가 미래의 성공을 이끈다.기업은 더 이상 ‘데이터가 충분한가’를 묻지 않는다. 이제는 ‘그 데이터를 얼마나 똑똑하게 활용할 수 있는가’가 경쟁력의 핵심이다. AI는 그 답을 제공하는 강력한 엔진이다. 하지만 그 엔진을 어떻게 다루고, 어떤 철학으로 움직일 것인지는 결국 사람의 몫이다.AI는 도구가 아니라, 전략이다. 그리고 전략은 결국, 사람에서 완성된다.헬로티 김진희 기자 |</div>

디지털 전환 시대, 기업은 데이터에 목말라 하고 있다. 하지만 데이터 자체는 경쟁력의 근원이 아니다. 진짜 경쟁력은 데이터를 활용해 '어떻게 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 책임 있는 의사결정'을 하느냐에 달려 있다. 이는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제다.

[편집장 칼럼] AI 기반 의사결정, ‘직관’을 넘어서 ‘지능’을 더하다

<div><figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202512/01/a964d541-8a60-453b-9e30-ee1595d7536a.jpg" /></figure>2026년도 예산안 총지출은 728조원으로, 전년 대비 8.1%나 증가한다. 대규모 적자를 감수하면서까지 외형을 키웠다는 점에서 무리한 확장재정이라 할 만하다. 예산안 3대 중점투자방향은 아이러니하게도 윤석열 정부 첫 예산안이 내세웠던 “모두가 행복한 사회, 역동경제, 국민안전·글로벌 중추국가”와 놀라울 정도로 일치한다. 단순히 몸집만 키운 게 아닌가 하는 인상을 주는 것이 무리가 아니다. 그래서 늘어난 예산이 실제 어떤 목적으로 쓰이는지 확인하는 것이 중요해진다.728조 지출에 구체적 전략 없어GPU도 교체 빨라 재원 낭비 우려혁신을 자극하는 재정 지출 필요<figure><img src="https://pds.joongang.co.kr/news/component/htmlphoto_mmdata/202512/01/dffe549b-2f2e-404e-9e3a-2d0a0dd0dfcc.jpg" /></figure>정부 자료에 나타난 재정확대의 핵심은 ‘기술 주도 초혁신, 인공지능(AI) 대전환, 경제 대혁신’으로 요약된다. 10년 넘게 반복해 외쳤지만 결실을 보지 못했던 혁신을, 이번에는 제대로 하겠다는 의도로 보인다. 하지만 구체적인 전략이 없어 현실성이 떨어진다. 지금껏 요원했던 디지털 경제혁신이나 AI 3강과 같은 목표가 5조7000억원의 연구개발(R&D) 예산 증액이나 4조1000억원의 산업지출 증가만으로 착실히 실현될 것이라는 주장은 신기루에 가깝다. 평가는 결국 지출 확대를 정당화하는 요란한 구호가 아니라, 재정사업의 실체에서 판가름 날 수밖에 없다.AI 공공투자는 새 정부가 가장 강조하는 분야다. 전년 대비 3배나 증가했다고 하지만, 10조1000억원 수준의 지출은 미국 4대 AI 기업이 지난해 집행한 자본지출의 3%에 불과하다. 물량 투입 면에서 선제적 투자 효과를 논하기조차 어려운 규모다. 국내 대기업들조차 눈치만 살피고 있는 높은 위험성의 거대 시장에서, 나랏빚에 의존한 공공투자가 가져올 산업적 효과는 극히 불확실하다. H200과 블랙웰 칩 중심의 GPU 대규모 장기구매 사업만 해도 그렇다. 배분 방식이나 사용료에 대한 구체적 계획도 없이 일단 진행되는 성급한 모습이다. 현재 시장에서는 엔비디아 블랙웰 칩이 대세지만, 완전히 새로운 아키텍처의 루빈이 내년 출시되면 판도가 크게 뒤바뀐다는 점을 고려해야 한다. 구글의 연산 전용 AI칩(TPU) 등장도 변수가 되고 있다.AI 칩의 감가상각 속도는 지나치게 빠른 것으로 악명 높다. 정부가 계획하는 구매 사업이 완료되는 3년 후면, 기존에 구입한 GPU는 이미 낡은 부품으로 전락한다. 새 부품 교체 필요성이 곧 강하게 대두할 게 뻔한 상황에서, GPU 구매 사업은 소중한 재원 낭비로 끝날 수 있음을 경계해야 한다. 급변하는 첨단기술 분야에서 시장에 대한 전문적 이해가 부족한 공공부문이 연 단위의 느린 예산 결정을 통해 민간 부문을 선도하겠다는 발상은 위험하다. AI 투자를 다년간에 걸친 토건 사업과 동일시하는 착각과 다름없다. 조급한 편성으로 AI 예산 관리체계가 미흡한 가운데 중복을 방지하는 장치조차 없으며, 대규모 사업임에도 예비타당성조사조차 면제됐다. 양적으로 확대되는 R&amp;D 사업 분야의 관건은 질적 성과를 어떻게 높일 것인가다. 신속성과 창의성을 강조하며 예비타당성조사 제도를 전면 폐지하고 사후 성과 방식으로 전환하는 것이 개악이 되지 않으려면, 평가 책임을 새로 맡은 과기정통부 산하 R&amp;D 혁신 평가위원회의 체계적이고 독립적인 사후 모니터링이 충실히 확보되어야 한다. 국책과제의 대형화 방향은 긍정적이다. 하지만 여전히 2000개에 달하는 소액 연구과제에 재원을 배분하고 있어, 파편화 부작용을 따져 사업을 재검토할 필요가 있다.소상공인 지원사업과 관련해, 상환 연기나 대환대출 등 단기 생존 보호에 치중한 과거 방식을 답습하는 것은 문제다. 이런 방식은 자영업자의 실질적인 경영환경을 개선하거나 구조적 취약성을 해소하지 못한 채, 오히려 개인 채무만 늘리고 재정 부담만 증대할 가능성이 높다. 전국적 확대가 강행되는 지역사랑상품권 제도도 마찬가지다. 지역별 경제 여건과 소비 패턴 차이가 무시됨으로써 단순 국비 보조 사업으로 인식될 위험이 크다. 또한 정책 목적에 대한 합의나 효과 검증 체계도 없이 무조건 시작하고 보는 농어촌 기본소득 시범사업도 문제다. 먼저 국민이 공감할 수 있는 논거부터 제시해야 하며, 명확한 재원 대책 없이는 사업이 지속 가능하지 않다는 점에 답해야 할 것이다. 예산안 법정처리 시한(12월 2일)까지 국회의 엄격한 심의가 요구된다.※ 외부 필진 기고는 본지의 편집 방향과 다를 수 있습니다.김우철 서울시립대 세무학과 교수·리셋 코리아 경제분과 위원</div>

2026년도 예산안 총지출은 728조원으로, 전년 대비 8.1%나 증가한다. 대규모 적자를 감수하면서까지 외형을 키웠다는 점에서 무리한 확장재정이라 할 만하다. 예산안 3대 중점투자방향은 아이러니하게도 윤석열 정부 첫 예산안이 내세웠던 “모두가 행복한 사회, 역동경제, 국민안전·글로벌 중추국가”와 놀라울 정도로 일치한다. 단순히 몸집만 키운 게 아닌가 하는 인상을 주는 것이 무리가 아니다. 그래서 늘어난 예산이 실제 어떤 목적으로 쓰이는지 확인하는 것이 중요해진다.

내년 예산 실질적 성과 못 내면 나랏빚만 증가

<div>[비즈한국] AI(인공지능)의 파고가 산업 전반을 덮치고 있다. 일상은 물론 기업 경영의 거의 모든 영역에서 AI의 접목은 선택이 아닌 필수가 됐다. 제약바이오 산업도 예외가 아니다. 정부가 ‘ABCD(AI·Bio·Culture·Defence)’ 산업을 차세대 국가성장축으로 육성하겠다고 밝히면서, AI와 바이오의 융합은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. AI가 제약바이오 산업의 연구개발부터 임상, 생산까지 어떤 변화를 불러오는지, 그리고 이를 제도적으로 뒷받침하기 위한 과제는 무엇인지 짚어본다.​<figure><img src="https://www.bizhankook.com/upload/bk/article/202512/thumb/30845-75078-sampleM.jpg" /></figure>국가신약개발사업단은 과학기술정보통신부, 산업통상부, 보건복지부 등 3개 부처가 중심이 돼 국내 제약바이오산업의 글로벌 경쟁력 강화를 위해 시작한 범부처 국가R&D 사업을 운영한다. 신약 후보물질을 발굴해서 시장에 출시되기까지 신약개발 전주기를 지원하는 것. 매년 100여 건의 국가과제를 지원하며 제약바이오기업의 신약개발 요람 역할을 하고 있다.2021년 1월 출범해 10년간 운영되는데, 올해로 1단계 반환점을 돌았다. 사업단은 2단계 R&D 포트폴리오 전략 및 성과달성 지원 전략 수립 사업을 통해 주관연구개발기관 및 지원사업 참여 연구자를 대상으로 설문조사를 ​했다. 이 결과를 내년부터 시작되는 2단계 사업에 적극 반영할 방침이다.최근 정부가 AI(인공지능) 활용을 강조하는 만큼 사업단이 공모하는 과제에도 AI의 중요성이 커질 전망이다. 기존 신약개발 방식으로는 신약을 개발하기까지 10~15년, 총 26억 달러(3조 8350억 원) 상당의 개발비용이 소요된다. 여기에 AI를 활용하면 기간이 3~4년 수준으로 줄고, 비용도 5분의 1 수준으로 감소할 것으로 예측된다. 특히 초기 탐색 및 전임상 기간을 4~7년에서 1년으로 크게 단축할 수 있을 것으로 전망한다.박영민 국가신약개발사업단장은 “설문조사에서 국내 AI 신약개발은 초기 단계에 집중돼 있음을 확인했다”면서 “우수한 아이디어가 글로벌 신약으로 성장할 수 있도록 돕는 ‘bottom-up(상향식)’ 방식의 과제 중심 지원체계를 유지해 AI를 통해 효율성과 성공 가능성이 높은 신약개발 과제를 적극 발굴하고 지원하겠다”고 말했다. ​임상·사업화 단계로 넘어가는 과정에서 자금·인력 등이 부족해지는 ‘죽음의 계곡’ 구간에 있는 제약바이오기업에 자금을 지원하는 방식으로 AI 신약개발 노력을 뒷받침하겠다는 것이다.국내 제약바이오기업이 AI를 활용하는 데에 부족한 부분은 무엇일까. 박 단장은 인프라 보강 필요성을 역설했다. 그는 “AI 신약개발의 어려움으로는 AI 전문 관리인력의 부재, AI 기술 적용결과에 대한 추가 실험적 검증 여력 부족, AI 기술 성숙도에 대한 신뢰 부족, 적합한 AI 개발 파트너 선정 기준 및 평가 역량 부족, 도입비용 부담 등이 주요 원인으로 꼽혔다”면서 “​산업계와 협력해 AI 도입 병목을 해소해 신약개발로 전환을 촉진하는 역할을 강화하겠다”​고 설명했다.국가적 차원의 빅데이터 인프라 구축은 물론, 데이터를 공유하는 생태계 조성이 필요하다는 점도 짚었다. 박 단장은 “미국 등 해외에서 다양한 AI 기반 신약개발 성과가 나오는 것과 비교하면 국내는 학습 데이터의 양과 품질, 표준화 수준, 기술 성숙도, 이를 뒷받침하는 연계 프로그램 측면에서 격차가 존재한다”​면서 “국내 개발사들이 보유한 성공·실패 실험 데이터의 공유와 검증 가능한 플랫폼 확보가 중요하다”고 설명했다.사업단뿐만 아니라 보건복지부(복지부), 과학기술정보통신부(과기정통부) 등도 국내에서 AI 신약이 나올 수 있도록 대규모 국책과제를 통해 AI 신약개발 지원을 확대하고 있다. 복지부는 지난달 5일 한국제약바이오협회를 ‘K-AI 신약개발 전임상·임상 모델개발 사업’의 총괄기관으로 선정하고 한미약품, 대웅제약, 삼진제약 등의 제약사와 바이오기업을 참여시킬 예정이다. 4년 3개월간 약 371억 원을 투입해 AI 기반 신약개발 임상시험 설계·지원 플랫폼을 구축·개발하고 전임상·임상 단계를 연계해 전주기 AI 신약개발 생태계를 조성하는 게 목표다.과기정통부는 지난 10월 31일 루닛을 중심으로 한 컨소시엄과 KAIST 중심의 컨소시엄을 ‘AI 특화 파운데이션 모델’ 프로젝트 수행팀으로 선정했다. 각각 블랙웰 256장(138억 원)씩을 지원해 전주기 의과학 혁신을 위한 멀티스케일 의과학 특화 파운데이션과 생명현상의 핵심 분자구조를 정밀 예측하는 ‘차세대 바이오 파운데이션 모델을 개발할 계획이다.최영찬 기자 chan111@bizhankook.com[핫클릭]· 쿠팡 '개인정보 3370만 건 유출', 부랴부랴 사과문 냈지만… · 테슬라 FSD 상륙…현대기아차·글로벌 업체 '2027 자율주행 경쟁전' 본격화 · 탈석탄 본격화, 애물단지 된 신규 석탄발전소 어쩌나 · 현대건설, 장위15구역 수주 시 연간 정비사업 '10조 시대' 연다 · '회사 대신 주주가 나선다' 네이처셀 소액주주연대 출범 예고 <저작권자 ⓒ 비즈한국 무단전재 및 재배포 금지></div>

[비즈한국] AI(인공지능)의 파고가 산업 전반을 덮치고 있다. 일상은 물론 기업 경영의 거의 모든 영역에서 AI의 접목은 선택이 아닌 필수가 됐다. 제약바이오 산업도 예외가 아니다. 정부가 ‘ABCD(AI·Bio·Culture·Defence)’ 산업을 차세대 국가성장축으로 육성하겠다고 밝히면서, AI와 바이오의 융합은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. AI가 제약바이오 산업의 연구개발부터 임상, 생산까지 어떤 변화를 불러오는지, 그리고 이를 제도적으로 뒷받침하기 위한 과제는 무엇인지 짚어본다.​

[K바이오에 AI더하기] 박영민 국가신약개발사업단장 "죽음의 계곡 넘도록 집중 지원"

한국 경제의 성장 패러다임이 글로벌 선도기술에 기반한 기술선도형 성장 전략으로 탈바꿈하기 위해서는 금산분리 완화 논의와 함께 연구개발(R&D) 혁신 생태계를 서둘러 구축해야 한다는 지적이 나왔다. 인공지능(AI) 투자에는 금산분리 규제를 완화하되 혁신 생태계 조성 논의를 서둘러야 한다는 조언도 제기됐다.

“AI 투자엔 금산분리 풀어야”

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