[요약] 국내 기업 최고경영자(CEO) 10명 중 6명이 인공지능(AI)을 고도화해 경영에 접목해야 한다는 압박. . 또 대다수 CEO들은 “AI가 국내 기업들이 맞닥뜨린 인재 문제를 해결할 수 있을 것”이라고 보면서도 당장 AI를 회사 경영 전반에 도입하는 데에는 어려움을 겪고 있는 것으로 파악. AI 산업혁명에 상당수 기업과 경영진이 기회와 위기감을 동시에 느끼고 있다는 의미
[엔비디아 사례] AI 격차가 산업 판도를 뒤흔드는 사례. AI 가속기 시장을 독점한 엔비디아 올 1분기(2~4월) 65%의 압도적 영업이익률로 169억 달러(약 23조 원)의 영업이익을 기록해 삼성전자·인텔 등 전 세계 반도체 기업들의 분기 기록을 갈아 치우는 중
[사내 업무에 AI를 활용] 60.8%(90개사). AI 활용을 위해 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다는 기업 비중도 18.9%. ‘AI 활용을 준비하고 있지만 구체적 계획을 세우지 못했다’는 기업은 18.2%였고 ‘계획이 없다’고 응답한 기업은 2.0%.
[도입 걸림돌] AI 투자에 들어가는 비용 문제(48.8%·44개). 원활하게 작동하는 AI용 서버를 구축하려면 최소 수백 대에서 수천 대의 AI 가속기를 갖춰야 하는데 엔비디아의 AI 가속기는 한 대당 기본 5000만 원이 넘어갈 정도로 비쌈. 그나마도 엔비디아가 AI 가속기 시장의 90% 이상을 확보한 독점 구도가 지속되면서 물량 확보마저 어려움. AI 활용에 친숙하지 않은 비IT 사업군의 경우 막대한 비용 투자를 감수하면서 AI 도입을 선제적으로 결정하기 쉽지 않은 이유.
[도입 모델] 기업 규모에 따라 인공지능(AI) 모델 도입에도 차이. 자체 AI 모델을 갖춘 기업이 40%에 달했지만 대부분 대기업이었고 중소기업은 주로 오픈AI와 같은 빅테크 모델을 활용.
[SK] 6월 경영전략회의를 통해 2026년까지 80조 원 확보해 AI와 반도체 사업에 투자하겠다고 선언. 반도체 칩 분야에서 승기를 잡은 고대역폭메모리(HBM)를 필두로 AI인프라와 AI서비스 영역까지 ‘AI 밸류체인’ 리더십을 강화해 시장을 선점하겠다는 방침. 최태원 SK그룹 회장은 AI 거품론에 대해서도 “AI는 거스를 수 없는 대세”라며 “이 트렌드를 잘 활용해 변화를 빨리 이끌어 나가는 것이 우리가 AI 생태계에서 살아남는 방법”
[현대차] “AI 자율 공장을 구축해 자동차 혼류 생산라인을 최적화하는 방안을 추진하겠다”. 생산 공장에 투입되는 모든 요소를 데이터로 연결해 시장 수요에 따른 유연한 생산 시스템을 갖추겠다는 비전
[ HD한국조선해양] AI에 고숙련 용접공의 노하우를 담겠다는 목표를 제시. 철판 절단과 용접·도장·탑재 등 숙련공의 기술을 빅데이터로 만든 뒤 로봇을 학습 시켜 작업 현장에서 구현해내겠다는 것.
[포스코] 이미 포항·광양제철소에 고로(용광로) 설비 점검을 위한 4족 보행 로봇솔루션을 도입하는 등 AI를 현장에 활용. 철강 제품을 만드는 각 공정에도 AI 시스템을 도입해 업무 위험성을 낮추고 효율화를 높이는 방안을 추진.
[국내 연구자]지난해 국내 AI 연구자는 2만 1000명으로 전 세계 하위권. “디지털전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX) 시대가 오면서 인재 확보가 어려워지고 있다”며 “외국 인재 확대 방안도 고민하고 있다”
[기대사항] 인공지능(AI) 기술을 활용한 전략적 판단이 가능하다. AI를 통해 복잡하고 방대한 데이터를 빠르게 취득하고 적기에 의사 결정을 내릴 수 있을 것으로 기대
업황 등에 대한 자료 취합 및 분석(54.3%·75개사)’이라고 꼽은 CEO가 절반 이상. ‘자료 해석 및 요약(44.9%·62개사)’은 두 번째로 높은 비중.
