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2030년 기업의 성패를 가르는 기준은 자본이나 입지보다 AI 활용 능력이다. 그러나 이 무기는 모든 기업에게 균등하게 주어지지 않는다.
대기업은 자체 데이터 센터와 초거대 모델을 확보해 생산과 마케팅, 인사까지 전 과정에 AI를 심는다. 반면 중소기업은 값비싼 AI 설루션을 구독하거나 제한된 오픈소스를 활용하는 데 그친다. 결과는 뚜렷하다. 같은 시장에서 출발했어도 AI를 깊이 내재화한 기업은 폭발적으로 성장하고 그렇지 못한 기업은 점점 변두리로 밀려난다.
KPMG 보고서에 따르면 글로벌 중소기업의 60%가 “AI 도입 비용과 전문 인력 부족”을 가장 큰 제약 요인으로 꼽는다. 기술을 활용하는 기업과 그렇지 못한 기업 사이의 생산성 격차는 50% 이상으로 벌어지고 있다. 특히 제조·유통 업계에서 격차는 생존 여부로 직결된다.
정부와 국제기구는 보조금과 AI 인프라 공유 정책을 추진하지만 속도는 더디다. 디지털 전환의 비용을 감당하지 못한 중소기업은 폐업하거나 플랫폼 종속형 하청으로 전락한다. 반대로 일부 기민한 중소기업은 오히려 틈새시장에서 AI를 무기로 삼아 대기업을 위협하기도 한다. AI는 기회의 균등 분배자가 아니라 격차의 증폭기로 작동하고 있는 것이다.
2030년 중소기업의 미래는 단순히 “얼마나 열심히 일하는가”에 달려 있지 않다.
그들의 성패는 오직 하나, “얼마나 똑똑하게 기계를 다루는가”에 의해 갈린다.
2030년 자본의 정의는 바뀐다. 토지와 기계, 노동력 위에 이제 “AI 자본”이 새로운 축으로 올라선다.
거대한 데이터셋, 초거대 언어모델, 고성능 연산 인프라. 이 세 가지를 보유한 기업은 산업의 강자가 아니라 부의 구조를 설계하는 주체가 된다. AI 자본을 가진 자는 무한히 확장되는 효율과 시장을 독점하고 그렇지 못한 자는 자본을 지니고도 경쟁에서 밀려난다.
골드만삭스는 보고서에서 “2030년까지 상위 1%의 글로벌 기업이 전 세계 AI 자본의 80% 이상을 장악할 것”이라 전망한다. 이는 기업 간 격차를 넘어 국가 간 부의 불균형으로 이어진다. AI 자본을 축적한 나라들은 새로운 산업 질서를 주도하고 그렇지 못한 나라들은 데이터와 알고리즘에 종속된 “AI 주변부”로 전락한다.
문제는 자본의 성격이 달라졌다는 데 있다. 공장이나 토지처럼 물리적 제약을 받지 않는 AI 자본은 복제와 확장이 용이하다. 따라서 부의 집중 속도는 과거 산업혁명기의 어느 시기보다 빠르다. 반면 이를 분배할 제도와 규범은 여전히 낡은 틀에 머물러 있다.
2030년의 경제 구조에서 부는 더 이상 땀이나 땅에서 나오지 않는다. 데이터를 얼마나 쥐고 알고리즘을 어떻게 굴리는가가 부의 원천이 된다. AI 자본은 인류의 새로운 금맥이자 동시에 가장 날카로운 불평등의 경계선이다.
2030년 세계의 공장은 더 이상 굉음을 내지 않는다. 기계와 알고리즘이 조율하는 공장은 거대한 신호음처럼 고요하고 정밀하다.
스마트팩토리는 더 이상 일부 선진국의 실험이 아니다. 센서와 로봇, AI가 결합된 공정은 자동차, 반도체, 의약품에서 의류와 식품에 이르기까지 모든 제조업의 기본 언어가 된다. 기계는 실시간 데이터를 수집하고 AI는 흐름을 분석해 공정을 자동 최적화한다. 불량률은 줄어들고 생산 속도는 인간이 따라갈 수 없는 수준으로 끌어올려진다.
지멘스와 삼성, 폭스콘 같은 글로벌 제조 대기업은 이미 2020년대 중반부터 스마트팩토리의 모듈형 표준을 구축하기 시작한다.
국제표준화기구(ISO)는 “AI 기반 제조 프로세스 표준”을 공식 채택할 예정이고 이는 글로벌 공급망의 새로운 통화가 될 것이다. 한 번 표준을 장악한 기업과 국가는 산업 패권을 사실상 확보한다.
그러나 표준화의 그늘도 깊다. 거대한 초기 투자 비용을 감당하지 못하는 중소 제조업체는 경쟁에서 도태되고 개발도상국은 데이터와 설비 의존도를 높이며 ‘스마트팩토리 종속 구조’에 편입된다. 또한 모든 생산 공정이 네트워크로 연결되면서 해킹과 사이버 공격은 곧바로 전 세계적 생산 차질로 번질 수 있다.
2030년의 공장은 더 이상 지역 산업의 이름이 아니다. 스마트팩토리는 전 세계 제조업의 공통 언어 그리고 산업 패권을 재편하는 새로운 국제 질서가 된다.
은파랑