제조·금융·유통까지 AI 전환 가속…기술 도입 넘어 '수익 창출' 능력이 기업 경쟁력 좌우

[프랜사이트 = 김태연 기자] 

인공지능(AI)이 한국 산업의 경쟁구도를 빠르게 바꾸고 있다.

AI 산업의 직접적인 수혜를 받고 있는 반도체뿐 아니라 자동차와 제조업, 금융, 유통, 물류 등 전통산업에서도 AI 활용이 빠르게 확산되는 모습이다.

지금까지 AI 산업을 바라보는 시장의 관심은 주로 반도체에 집중돼 있었다.

AI 모델을 학습하고 서비스를 운영하기 위해서는 막대한 연산 능력이 필요하고 이를 뒷받침하기 위해 고성능 GPU와 HBM을 비롯한 첨단 반도체가 필요하기 때문이다.

한국 기업에는 중요한 기회다.

국내 산업은 세계적인 메모리 반도체 생산 기반을 보유하고 있기 때문에 글로벌 AI 인프라 투자 확대의 직접적인 수혜를 받을 수 있는 위치에 있다.

그러나 AI가 한국경제에 미치는 영향은 반도체에 그치지 않는다.

제조업에서는 생산계획과 품질관리, 설비 유지보수 등에 AI를 적용하는 기업이 늘어나고 있다.

기존 스마트팩토리가 생산설비를 자동화하고 데이터를 수집하는 단계였다면 앞으로는 AI가 데이터를 분석해 생산량을 조절하고 불량 가능성을 예측하는 방향으로 발전할 가능성이 크다.

금융산업에서도 변화가 빠르다.

금융회사들은 고객 상담과 자산관리, 신용평가, 이상거래 탐지, 내부 문서 작성 등에 AI를 적용하면서 업무 효율성을 높이고 있다.

유통산업에서는 소비자의 구매 데이터를 분석해 상품 수요를 예측하거나 물류·재고를 효율적으로 관리하는 데 AI가 활용되고 있다.

AI가 산업 전반으로 확산되면서 기업 경쟁력을 평가하는 기준도 달라질 가능성이 있다.

과거에는 생산설비와 자본, 유통망이 기업의 핵심 자산이었다면 앞으로는 데이터와 AI 활용능력이 기업가치를 결정하는 중요한 요소가 될 수 있다.

하지만 AI 투자가 모두 성공으로 이어지는 것은 아니다.

AI 시스템 구축에는 상당한 비용이 필요하고 전문인력을 확보하는 것도 쉽지 않다. 기업이 명확한 사업모델 없이 경쟁적으로 AI 투자에 뛰어들 경우 비용만 늘어나고 기대했던 생산성 개선을 얻지 못할 가능성도 있다.

따라서 앞으로 시장이 평가할 기준은 'AI를 도입했느냐'가 아니라 'AI를 통해 실제로 얼마만큼 생산성을 높이고 새로운 매출과 이익을 만들어냈느냐'가 될 가능성이 높다.

국가 차원의 과제도 있다.

AI 산업이 성장할수록 반도체와 데이터센터뿐 아니라 안정적인 전력 공급과 통신망, 데이터 확보, 전문인력 육성의 중요성이 커진다.

특히 AI 데이터센터는 막대한 전력을 소비하기 때문에 전력 인프라가 AI 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 떠오를 가능성이 있다.

미국과 중국을 비롯한 주요 국가가 AI를 단순한 IT 산업이 아니라 국가 전략산업으로 바라보는 이유도 여기에 있다.

한국 역시 반도체 제조 경쟁력을 AI 서비스와 소프트웨어, 제조혁신으로 연결하지 못한다면 AI 시대의 부가가치 상당 부분을 해외 플랫폼 기업에 내줄 가능성이 있다.

반대로 세계 최고 수준의 반도체 경쟁력과 제조업 기반을 AI 기술과 효과적으로 결합한다면 새로운 성장 동력을 확보할 기회가 될 수 있다.

결국 AI 슈퍼사이클의 진짜 승자는 AI라는 이름을 가장 많이 사용하는 기업이 아니다.

AI를 실제 생산성과 매출, 이익으로 전환할 수 있는 기업이 향후 산업 재편 과정에서 주도권을 확보할 가능성이 높다.

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