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KODEX 방산TOP10 시리즈 개인 순매수 1000억
변동성 확대에도 국내 증시 상승 기대 만만찮아
우량주 투자 TIGER 코리아TOP10 높은 수익률
이번주 국내 증시는 미국과 이스라엘의 이란 공습 여파로 상당한 변동성을 보였습니다. 이런 상황에서 방위산업 기업에 투자하는 상장지수펀드(ETF) 상품으로 자금 유입이 이어졌는데요.
삼성자산운용에서는 ‘KODEX 방산TOP10’과 ‘KODEX 방산TOP10레버리지’ 개인 순매수가 3일과 4일 이틀간 전체 1101억원에 이르렀다고 5일 밝혔습니다. 두 상품 모두 한국항공우주, 한화에어로스페이스, 현대로템 등 국내 방산 대표기업 10개 종목을 담은 상품이죠. KODEX 방산TOP10레버리지는 기초지수인 ‘방산TOP지수’의 일간 수익률을 2배로 추종합니다.
특히 KODEX 방산TOP10은 이란 공습 발발 이후 첫 거래일인 3일 하루에만 국내에 상장된 모든 ETF 중 개인 순매수 순위 7위를 기록했습니다. KODEX 방산TOP10레버리지의 경우 3일 하루 동안 수익률 28.5%로 국내에 상장된 전체 ETF 중 일간 수익률 1위를 기록했습니다.
다른 방산 관련 ETF들도 지난주에 대체로 자금이 쏠리는 모습을 보였습니다. 코스콤 ETF체크에 따르면 미래에셋자산운용의 ‘TIGER K방산&우주’는 6일 기준으로 최근 1주 동안 441억원, KB자산운용의 ‘RISE 코리아전략산업액티브’는 113억원 규모가 각각 유입됐습니다.
이 가운데 RISE 코리아전략산업액티브는 이번의 자금 유입 기조에 힘입어 순자산총액 1000억원을 넘어서기도 했습니다. 이 상품은 방산 외에도 정부에서 내세운 인공지능(AI), 바이오, 콘텐츠, 에너지, 첨단제조 등 6대 전략산업 기업에 투자하는 상품입니다.
이런 상품에 자금이 유입된 것은 투자자가 국내 증시의 최근 강한 변동성에도 상승세를 여전히 자신하고 있다는 신호로도 풀이됩니다. 자산운용사 역시 국내 증시 투자 ETF의 높은 수익률에 기대를 걸고 있습니다.
미래에셋자산운용은 ‘TIGER 코리아TOP10’의 연초부터 5일까지 수익률이 45.01%를 기록했다고 6일 밝혔습니다. 같은 기간 코스피 상승률 32.5%를 10%포인트 이상 웃돈 수준인데요. 개인이 이 상품을 순매수한 규모도 3006억원에 이르렀습니다.
TIGER 코리아TOP10은 국내 증시를 대표하는 핵심 종목 10개에 투자하는 ETF입니다. 이익이 집중되는 대형 우량주에 투자하는 것을 강점으로 들고 있는데요. 주요 구성 종목은 △삼성전자 △SK하이닉스 △현대차 △한화에어로스페이스 △KB금융지주 등 입니다.
이규연 (gwen@bizwatch.co.kr)
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이코노미 인사이트 _ Economy insight
조계완의 글로벌 경제와 사회
▶이코노미 인사이트 구독하기 http://www.economyinsight.co.kr/com/com-spk4.html
글로벌 테크기업에서 매일 일어나는 노동자 해고 현황을 실시간 집계하는 웹사이트 ‘레이오프스닷에프와이아이’(Layoffs.fyi)에 따르면, 2026년 들어 2월19일까지 전세계 40개 빅테크 기업에서 2만6470명이 해고됐다. 1월 한 달 동안에는 전세계 27개 테크기업이 총 2만4818명을 해고했다. 전년도 같은 기간에 해고된 노동자(32개사·2537명)의 10배에 육박한다. 인공지능(AI) 산업주의라는, 이제 막 위압적으로 군림하기 시작한 전혀 새로운 기술적 문명세계 초입에서 소리 없이 벌어지는 풍경이다.
이 웹사이트에서 보면, 2022년부터 최근까지 총 3119개(중복 포함) 테크기업에서 해고된 노동자는 75만9652명에 이른다. 2022년 11월30일 챗지피티(ChatGPT)가 등장한 이후 마이크로소프트·알파벳·아마존 등 빅테크에서 노동자가 줄줄이 일자리를 잃고 있다. 2026년 들어 해고를 단행한 주요 기업은 아마존(1만6천 명), 메타(1500명), 디자인 및 설계 소프트웨어 기업 오토데스크(1천 명), 통신장비 서비스기업 에릭슨(1600명) 등이다.
AI 업체 앤트로픽이 최근 내놓은 ‘클로드 코워크’(Claude Cowork) 같은 범용 AI 도구(재무·법률·회계·엑셀 데이터분석 등)가 기존의 값비싼 기업용 소프트웨어 서비스를 대체하리라는 불안과 우려도 연쇄적 고용 충격을 던졌다. 사람 대신에 AI가 프로그래밍 코드 작성 같은 업무를 맡으면서 경력이 짧은 ‘주니어 개발자’ 채용도 대거 축소되고 있다.
그 반대편에선 AI 도구를 개발하는 기업을 향한 자본투자가 기록적 규모로 몰리고 있다. 오픈에이아이(OpenAI)는 1천억달러가 넘는 인프라 투자금을 조달할 것으로 예상된다. 이 투자 라운드에는 아마존, 소프트뱅크그룹, 엔비디아, 마이크로소프트 등 전략적 투자자들이 주로 참여할 예정이라고 한다.
사우디아라비아 국영 AI 기업 휴메인도 일론 머스크의 AI 기업 xAI에 30억달러를 투자했다. xAI는 최근 진행한 투자 라운드에서 200억달러를 조달했다. 2025년 글로벌 벤처투자는 전년보다 30.7% 불어난 5121억달러를 기록했는데, 투자액 상위 10건 중 8건이 AI·머신러닝(2702억달러·전년 대비 80.6% 증가) 분야였다. AI·머신러닝 부문 투자는 1만1842건에 이른다.
1980년대 이래 고용·소득 불평등 악화의 요인으로 이른바 ‘숙련 편향적’ 기술 변화가 꼽혔다. 정보기술 경제가 전개되면서 고등기술 교육을 받은 노동자일수록 고용·임금에서 유리해져 양극화를 심화했다는 설명이다. 그런데 그렇게 승승장구해온 고숙련 빅테크 노동자들도 이제 AI에 일자리를 빼앗기는 형국이다.
저숙련 업무도 지난 수십 년간 ‘해고의 주먹’을 휘둘러온 노동유연화(비정규직 및 불안정고용)가 유행하더니, 이제는 분출하는 AI 기술에 또 밀려나고 있다. 1980~1990년대에 제너럴일렉트릭(GE)의 전문경영인 잭 웰치가 전세계 제조업에 ‘조직 슬림화’(다운사이징) 경영철학을 유행시켰다면, 지금은 압도적 규모로 진행 중인 AI 자본투자발 일상적 해고가 마치 표준처럼 되고 있다.
20세기 초 좌파 경제학자 로자 룩셈부르크는 자본주의 체제가 살아남기 위해서는 정복할 새로운 땅이 항상 있어야 한다고 말했다. 바야흐로 AI가 ‘새로운 땅’으로 등장해, 수백조~수천조원의 AI 투자자본이 생산과 고용을 지휘하는 시대에 우리는 와 있다. 어느 시대에서든 기술과 기계는 그 자체보다 사회와 인간을 둘러싼 자본주의적 사용이 항상 문제로 대두한다. AI 기술이 사람과 어떻게 결합하고, 사람과 사람 사이를 어떻게 뒤바꿔놓고 있는지가 중요하다. 기술이 역사를 만든다는 기술결정론은 오류에 불과하다.
한겨레 선임기자 kyewan@hani.co.kr

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관세청(청장 이명구)은 6일, 서울본부세관에서 이명구 관세청장 주재로 ‘인공지능(AI) 관세행정 추진단’(이하 “추진단”) 발대식을 개최하고, 관세행정 전반의 인공지능 혁신을 체계적으로 추진하기 위한 전담 조직을 출범했다.
관세청은 지난해 ‘인공지능으로 공정성장을 선도하는 관세청’이라는 신비전을 수립한 이후, 관세행정의 AI 대전환을 위한 기반을 다져왔다. 기존에 구축한 AI 시스템을 통합 관리하는 ‘인공지능혁신팀’과, 양질의 데이터를 확보하는 ‘데이터담당관’을 신설해 정보화 조직을 정비했다. 또한 전 직원을 대상으로 인공지능 미래혁신 교육을 실시하고 관세행정 현장 맞춤형 기술개발 2.0 사업을 시작하는 등 인적·기술적 인프라 구축에도 힘을 쏟았다.
이번 추진단 출범은 이러한 실무적 기반 위에 전국 관세청 조직 차원의 통합적 전략 수립 및 과제 실행 체계를 구축하기 위해 마련되었다. 그간 AI 활용은 위험물품 선별 등 특정 업무 분야에서 개별 과제 중심으로 파편화되어 있었으나, 앞으로는 추진단을 중심으로 본청과 현장을 하나로 잇는 강력한 컨트롤타워를 가동하겠다는 취지다.
추진단은 관세청 차장을 단장으로 업무, 기술, 현장을 아우르는 매트릭스 조직으로 운영된다. 본청 업무부서와 정보화·데이터 부서, 일선 세관이 유기적으로 협력하는 구조를 통해 현장의 목소리를 AI 정책 설계에 적용하고, 업무에 즉시 활용할 수 있는 AI 모델 개발을 추진한다.
올해 추진단은 그간 축적된 무역 데이터, 내부 인공지능 인재 등 기존 자원과 역량을 적극 활용해 단기 과제를 우선 추진할 방침이다. 세관별 현장 특성을 반영한 인공지능 과제를 발굴, 추진하고 ‘전국세관 인공지능 붐업 챌린지’를 개최해 우수 혁신 사례를 확산함으로써 조직 전반의 인공지능 활용 역량을 높여 나갈 예정이다.
동시에 ‘관세데이터 인공지능 리더블화’도 착수해 인공지능이 효율적으로 활용, 학습할 수 있는 데이터를 생산하기 위한 지침을 마련하고, 인공지능 OCR(광학문자인식기술)등 신기술 확보 또한 추진한다.
마지막으로, 관세행정의 인공지능 전환(AX)을 위한 중장기 청사진도 마련한다. 현재 진행 중인 ‘인공지능 관세행정 구현을 위한 정보화 전략계획(ISP) 수립 사업’과 연계하여 인공지능(AI)이 효과적으로 활용될 수 있는 인프라 구축 방향을 구체화할 계획이다. 아울러 추진 과제를 구체화해 인공지능 관세행정의 로드맵을 수립하고 단계적으로 실행해 나갈 방침이다.
이명구 관세청장은 “인공지능은 특정 부서의 과제가 아니라 관세청 모두의 과제”라며, “추진단은 위에서 아래, 아래에서 위 양방향 소통으로 인공지능(AI) 활용이 하나의 문화로 자리 잡을 수 있도록 해달라”고 당부했다.
아울러 “이번 추진단 출범은 세계 최고 인공지능 민주정부 실현이라는 국정과제를 충실히 이행하기 위한 첫걸음”이라며, “AX를 통해 국민 편의를 증진하고 우리 기업의 성장을 지원하는 동시에, 더욱 촘촘한 국경 안전망을 구축해 나갈 것”이라고 강조했다.
관세청은 앞으로 인공지능 관세행정 추진의 단계별 성과를 지속적으로 점검하고 그 결과를 국민에게 공개하는 한편, 현장과 국민 의견을 적극 반영해 인공지능 관세행정을 구현해 나갈 예정이다.

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AX시대, AI 인공지능 에이전트가 만드는 새로운 표준
개발자가 직접 알려주는 AX시대의 변화와 에이전트 개발사 추천!
by 개발개발빔
Feb 27. 2026
챗봇의 시대가 가고 에이전트의 시대가 왔습니다
안녕하세요! 개발덕후 개발빔입니다.
요즘 제가 부쩍 AI와 관련한 포스팅을 늘리고 있는데요,
하루가 다르게 AI 관련 새로운 기술과 소식들로 즐거운 나날들입니다.
최근 몇 년 동안 우리는 인공지능 기술이 정말 빠르게 발전하는 것을 목격했습니다!
처음에는 질문에 답을 해주는 챗봇 형태의 서비스들이 쏟아져 나왔었죠?
하지만 이제는 단순히 대화만 나누는 수준을 넘어서고 있습니다 ㅎㅎ
이제는 인공지능이 사용자의 의도를 파악하고 직접 업무를 수행하는 단계로 진화하고 있습니다.
실제 과업을 대행하는 인공지능 에이전트가 등장하게 된 것이죠!
많은 기업이 이전에는 디지털 전환(DX)에 집중했다면,
이제는 인공지능 전환(AX)을 생존 전략으로 선택하고 있습니다!
기술의 흐름이 단순한 정보 제공에서 실질적인 업무 수행으로 옮겨가고 있다는 증거입니다.
AI 에이전트, 가상의 동료로 자리 잡고 있습니다
인공지능 에이전트는 거대언어모델을 두뇌로 삼아
스스로 판단하고 도구를 사용하는 자율적인 시스템입니다.
개발자 입장에서 보면 이는 아주 흥미로운 변화입니다 ㅎㅎ
기존의 프로그램이 정해진 로직대로만 움직였다면
에이전트는 목표를 위해 최적의 경로를 찾아냅니다!
질의응답은 사용자가 물어보는 것에 답만 하지만,
에이전틱 워크플로우를 가진 시스템은 문제를 해결하기 위해 필요한 단계를 스스로 설계합니다!
이러한 특성 때문에 에이전트는 단순한 도구가 아니라
함께 일하는 가상의 동료라고 부르기에 충분합니다 ㅎㅎ
업무의 맥락을 이해하고 실행까지 담당해주니 효율성이 정말 엄청나게 올라갑니다!
자율적 과업 수행이 만드는 업무의 차이
기존의 챗봇은 사용자가 모든 단계를 하나하나 지시해야 했습니다.
하지만 에이전틱 워크플로우가 적용된 시스템은 목표 하나만 던져주면 됩니다!
예를 들어 이메일 발송과 일정 예약을 한 번에 처리해달라고 하면 이를 논리적으로 쪼개서 실행합니다.
이러한 자율성은 비즈니스 현장에서 엄청난 힘을 발휘합니다!
사람이 일일이 개입하지 않아도 복잡한 업무가 매끄럽게 돌아가기 때문입니다~
기술적으로는 체인 오브 쏘트와 같은 기법들이 활용되어 논리적 사고를 가능하게 합니다!
왜 지금 AX, 인공지능 전환이 중요한가요?
디지털 전환인 DX가 데이터를 차곡차곡 쌓는 과정이었다면,
인공지능 전환인 AX는 그 데이터를 인공지능이 직접 활용하게 만드는 단계입니다!
데이터를 쌓아두기만 하는 것은 이제 큰 의미가 없습니다 ㅠㅠ
축적된 데이터를 기반으로 인공지능이 실질적인 생산성을 폭발시키는 것이 AX의 핵심입니다.
고객 응대 자동화는 기본이고 마케팅 타겟 분석이나 복잡한 코드 리뷰,
데이터 기반 의사결정까지 전사적 영역으로 확산되고 있습니다 ㅎㅎ
글로벌 빅테크 기업들이 앞다투어 자율형 워크플로우를 강조하는 이유도 여기에 있습니다!
이제 인공지능을 얼마나 잘 활용하느냐가
기업의 경쟁력을 결정짓는 가장 중요한 척도가 되었기 때문입니다.
데이터 활용의 극대화와 생산성 폭발
비즈니스 현장에서 AX를 도입하면 얻을 수 있는 가장 큰 이점은 바로 시간의 확보입니다.
반복적이고 소모적인 업무를 인공지능 에이전트에게 맡김으로써
핵심적인 창의 활동에 집중할 수 있게 됩니다 ㅎㅎ
또한 인공지능은 지치지 않고 방대한 양의 정보를 동시에 처리할 수 있습니다!
이는 인간이 가진 물리적 한계를 뛰어넘어 비즈니스 확장성을 비약적으로 높여주는 결과를 가져옵니다.
AI 에이전트의 높은 진입장벽과 구현의 현실적인 간극
하지만 현실적으로 AX를 직접 구현하는 것은 생각보다 쉽지 않은 일입니다 ㅠㅠ
단순히 최신 모델의 API를 연결한다고 해서 훌륭한 에이전트가 완성되지는 않기 때문입니다!
개발자로서 현장에서 느끼는 가장 큰 장벽들이 몇 가지 있습니다.
데이터 보안 문제부터 시작해서 인공지능이 엉뚱한 답을 내놓는 할루시네이션 현상,
그리고 치솟는 API 사용 비용 최적화까지 해결해야 할 숙제가 너무나 많습니다.
특히 기존에 사용하던 레거시 시스템과 새로운 인공지능 기술을 매끄럽게 통합하는 과정은
고도의 엔지니어링 역량을 요구합니다!
비즈니스 로직에 대한 깊은 이해 없이 기술만 도입한다면 결국 원하는 결과를 얻기 어렵습니다.
현장의 워크플로우를 정확히 분석하고
이를 인공지능이 처리할 수 있는 구조로 설계하는 능력이 필수적입니다.
현실적인 문제들과 엔지니어링의 중요성
많은 기업이 자체적으로 인공지능 시스템을 구축하려다
비용과 시간만 낭비하고 포기하는 경우를 자주 봅니다 ㅠㅠ
할루시네이션을 제어하기 위한 정교한 프롬프트 엔지니어링이나 검색 증강 생성 기술의 도입은
전문적인 노하우가 없으면 구현하기 매우 어렵습니다...
또한 인공지능 모델의 응답 속도와 정확도 사이의 균형을 맞추는 것도 아주 까다로운 작업이죠.
최적의 사용자 경험을 제공하기 위해서는 인프라 구축부터 서비스 기획까지
모든 단계가 유기적으로 연결되어야 합니다!
성공적인 AX를 위한 전략적 파트너십의 가치
이처럼 복잡한 기술적 난제들을 해결하고 성공적으로 인공지능 전환을 달성하려면
믿을 수 있는 기술 파트너가 반드시 필요합니다!
모든 과정을 내부 인력만으로 내재화하기에는 기술의 변화 속도가 너무나도 빠르기 때문입니다.
처음부터 모든 시스템을 바꾸려 하기보다는
작은 단위의 PoC 프로젝트부터 시작하는 것을 추천합니다~
실질적인 투자 대비 효율을 확인하면서 점진적으로 확장하는 것이
리스크를 줄이는 가장 현명한 방법입니다!
기획 단계부터 실제 실행까지 함께 고민하고
비즈니스 제품에 인공지능 기술을 자연스럽게 녹여낼 수 있는 파트너를 찾는 것이 아주 중요합니다.
특히 디자인이 잘 된 홈페이지 제작부터
복잡한 백엔드 로직까지 모두 다룰 수 있는 팀이어야 합니다!
AI 인공지능 에이전트 개발, 잘하는 곳은?
제가 현업에서 다양한 프로젝트를 경험하며 지켜본 바로는,
똑똑한개발자라는 팀이 이 분야에서 정말 독보적인 실력을 갖추고 있습니다!
똑똑한개발자팀은 클라이언트의 비즈니스 본질을 함께 고민하는 파트너라고 생각했습니다 ㅎㅎ
특히 인공지능 에이전트 기술을 실제 서비스로 구현하는 데 있어
AI 개발 잘하는 업체로 유명할 만큼 사용자 경험과 기술력을 모두 갖추고 있습니다~
똑똑한개발자는 이 접점을 정말 잘 찾아냅니다!!!
저도 개발자로서 이들의 작업 결과물을 볼 때마다
고도의 엔지니어링 역량과 세련된 디자인 감각이 조화를 이루는 모습에 감탄하곤 합니다 ㅎㅎ
복잡한 API 연동이나 비용 최적화 문제도 비즈니스 상황에 맞춰 명쾌하게 해결해 주는 팀이라
더욱 신뢰가 가는 것 같습니다 :)
비즈니스에 혁신적인 인공지능 에이전트를 심고 새로운 AX 시대를 열어가고 싶다면,
똑똑한개발자와 상담해 보시는 것을 적극적으로 추천합니다!
TOKTOKHAN.DEV
똑똑한 태도를 바탕으로, 생각을 더하고 연결하며 가치있는 경험을 주는 프로덕트를 만듭니다. 브랜드 이미지 구축, 효과적인 이미지 구현, 사용자 경험 기반 UX 기획, 서비스 고도화.
https://www.toktokhan.dev?utm_campaign=brunch&utm_medium=front_120&utm_source=brunch&utm_term=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8
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감사합니다 :)
인공지능
개발자
AI

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클린룸이 지어지는 속도가 인재를 영입하는 것보다 빠르다는 웃을 수 없는 농담이 반도체 업계에 점차 퍼지고 있는 가운데 삼성전자와 SK하이닉스가 선제적으로 반도체 인재 영입에 나선다.
6일 삼성전자는 서울대학교 제2공학관에서 삼성전자 DS 파운드리사업부 비전 세미나를 진행했다. 서울대학교 소속 학생, 대학원생들만을 대상으로 비공개 진행되며 삼성전자 파운드리사업부 김기수 상무가 강연을 진행했다. 강연은 15시에 시작돼 16시 30분경 종료됐다.
SK하이닉스도 4일 부산대를 시작으로 5일 대구 경북대, 6일 포항공대, KAIST·충북대(9일), 충남대(10일), 서울대(11일), 고려대(12일), 전북대(16일), 전남대(17일), 연세대(18일) 등 반도체 인재 확보에 사활을 건다.
3년 만의 서울대 ‘파운드리’ 설명회
삼성전자는 3년 만에 서울대학교에서 DS 파운드리 설명회를 열고 학생들을 직접 만났다. 3년 전에는 최시영 당시 파운드리사업부장(사장)이 서울대 공과대학을 찾아 파운드리 생태계에 대해 설명하고 삼성전자의 기술력과 향후 비전을 밝힌 바 있다.
이날 행사에도 30여 명의 학생들이 모여 삼성전자 파운드리에 대한 관심을 보였다. 행사가 3년 만에 다시 열린 데다가 3월 개강 첫 주에 강연 시간이 금요일 오후라는 점을 감안한다면 냉소적이지만은 않은 분위기였다.
이날 김 상무는 “AI 시장이 2029년에 3980억 달러(약 584조 9008억원), 반도체 시장은 1조 4억 달러(약 1529조 8400억원)로 커질 것으로 기대한다”며 “산업 패러다임 전환 변화 시기마다 반도체 수요는 크게 증가해 왔다”고 강조했다.
이어 “파운드리는 위탁생산 그 이상의 단계로 넘어왔다”며 “고객 응용처 다변화에 나서는 중이고 2029년에는 논모바일도 늘어날 것”이라고 예상했다.
한편 김 상무는 삼성 파운드리 성장에 대해 글로벌 고객 성장과 비즈니스 포트폴리오 다변화를 통해 지속 성장 중이며 2027년 본격 성장 페이즈에 진입할 것이라고 기대했다. 이어 획기적인 혁신, 기술 개발을 위해 트랜지스터를 개발하며 신속, 탄력적인 시장 수요 대응, SSIR·천안·평택·테일러·SAS·오스틴 등 국내 포함 주요 거점별 생산 라인을 운영하고 있다고 말했다.
이어 2017년 1만3000명에서 2025년 2만1000명으로 국내외 파운드리 인력을 적극적으로 영입했다고 밝혔다.
삼성 파운드리의 미래에 대해선 “공정, 설계, 소자 등 반도체 전 영역에서 업계 기술 리더십을 주도하고 설계 인프라, 선단 공정 기술, 미세 공정 인프라를 구축할 것”이라며 “로직부터 어드밴스드 패키징까지 풀 턴키 솔루션을 제공하겠다”고 말했다.
강연을 들은 반도체 랩실 석사과정 1학년 이 씨는 “파운드리에 들어가겠다는 마음으로 강연을 듣기보단 학부 때부터 삼성이 꾸준하게 와 준 것이 오늘 강연에 참가하게 된 계기 중 하나”라며 “메모리뿐만 아니라 파운드리도 하나의 선택지로 두고 있다”고 말했다. 현장에는 대학생들을 비롯해 대학원생과 현직 직장인의 비중도 상당했다.
앞서 이재용 삼성전자 회장은 지난달 청와대에서 열린 청년 일자리 관련 기업 간담회에서 삼성전자 영업 실적이 많이 올라가고 있어 올해 조금 더 채용할 여력이 생겼다고 언급한 바 있다. 청와대도 삼성전자, SK, 현대차 등 10개 기업이 올해 5만1600명을 신규 채용할 계획이라며 특히 채용 인원 66%인 3만4200명은 신입으로 뽑을 것이라고 발표한 바 있다.
경제계에 따르면 삼성의 채용 인원은 약 1만2000명 정도로 추산된다. 한편 이날 서울대에서는 삼성디스플레이 3급 채용설명회도 동시 진행되는 모습이 포착되기도 했다.
SK하이닉스는 지방 인재들과 소통에 나서고 있다. 서울, 수도권 대학 중심으로 진행했던 채용 활동을 지방으로 확대하며 전국 단위로 인재 확보에 나섰다. SK하이닉스에 따르면 부산대 채용 활동에는 AI 반도체 드림 버스가 마련돼 실제 클린룸과 비슷한 환경이 조성됐다.
SK하이닉스 측은 300명 정원 채용 설명회에 “400명이 신청했지만 이보다 더 많은 학생이 몰리며 강당 뒤까지 서서 설명회를 들었다”고 말했다. 지난 2월 청와대에서 호의적 반응을 보였던 SK그룹의 채용 여력은 8500명 규모로 추산 중이다. SK하이닉스도 지난해 역대 최고 실적을 보인 가운데 용인 반도체 클러스터도 점차 위로 올라가고 있어 클린룸을 채울 내부 반도체 연구개발 인원이 필요할 것으로 보인다.
준비된 실적 아이템…결국은 사람 모아야
삼성전자는 내년 파운드리 영업이익 2조원 목표 달성이라는 목표를 위해 적극적인 행보를 보이고 있다. 미국 오스틴(SAS)·테일러 파운드리뿐만 아니라 SSIR(Samsung Semiconductor India Research)에서도 지난 10월부터 ▲시스템 온 칩(SoC) 설계 엔지니어 ▲메모리 설계 엔지니어 ▲SSD 펌웨어 엔지니어 ▲그래픽 드라이버 개발자 등 16개 직책에 대해 수백 명에 달하는 인재 영입을 시도 중이다.
제조 자동화를 오는 2030년까지 AI·로봇 등을 통해 실현 예정인 삼성전자지만 당장 전환 난이도가 어려울 뿐더러 반도체 고급 인력을 미리 확보해두는 작업이 필요하다고 생각했기 때문이다.
특히 현재 삼성 파운드리 매출의 가장 큰 비중은 모바일이 48%이고 HPC 비중은 20%대 초반 수준이다. 김 상무를 비롯한 삼성전자는 2029년까지 비모바일 매출 비중을 73%, 그중 HPC 비중을 40%까지 키우겠다고 공언한 만큼 HBM을 비롯해 GDDR6, DDR5, LPDDR5 등의 매출이 올해부터 점차 높아질 것으로 기대되는 이유다.
HPC 메모리의 종류에는 HBM과 GDDR, DDR5, LPDDR 등 서버 메모리가 있다. 파운드리는 모바일 AP, HPC/AI, 오토, IoT 등 시스템 칩 수주가 얼마나 잘 되느냐에 따라 매출, 영업이익 규모가 달라진다. 엑시노스 2600이 탑재된 갤럭시 S26과 S26+는 6일 기준 사전 판매 40만5000대가 팔리며 역대 갤럭시 S 시리즈 최다 판매에 일조했다. 엑시노스 사업부도 자연스럽게 분주해질 수밖에 없는 상태다.
일단 삼성전자는 올 하반기에 완공되는 미국 테일러 파운드리에 집중한다는 생각이다. 지난해 테슬라와 애플로부터 연이어 물량을 수주한 삼성전자는 미뤄온 2나노 공정을 2026~2027년 테일러 파운드리에서 턴어라운드하겠다는 다짐이다.
다행히 영업이익에는 반가운 중장기 변수도 있다. 오토 사업부와 하만이다. 삼성전자가 하만을 중심으로 ZF ADAS 인수를 가져온 만큼 오토 사업이 큰 영업이익을 가져다줄 가능성도 농후하다.
업계에 따르면 ZF ADAS 인수는 2026년 완료 뒤 오는 2030년 전장 매출 200억 달러(약 29조 3840억원) 목표 등 장기적인 그림에 더 크게 초점이 맞춰져 있다.
앞서 삼성전자는 하만 인수 당시 ADAS와 중앙집중형 컨트롤러 시장에 대해 안전성, 편의성 등을 기반으로 2025년 62.6조원에서 2030년 97.4조원, 2035년 189.3조원으로 2035년까지 연평균 12%씩 급성장할 것으로 전망했었다.
그럼에도 전망은 매우 어둡다. 수재들이 반도체 대신 의학을 택하기 때문이다. 국내 반도체 인력 부족 문제는 심각하다. 한국반도체산업협회에 따르면 국내 반도체 산업에 필요한 인력은 2021년 17만7000명에서 2031년 30만4000명으로 늘어날 전망이다. 하지만 2031년 약 5만4000명의 반도체 인력이 부족할 것이란 분석이다.

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최근 미국 여러 대학에서 인공지능 AI를 이용한 과제물 평가와 채점 시스템이 인기를 끌고 있다고 합니다.
펜시브라고 하는 스타트업 회사는 미국의 여러 대학에게 기존에 사람이 일일이 모든 과제를 채점하도록 하고 인공지능 AI가 채점하기 어려운 일부에 대해서만 사람이 검토하고 평가하는 인공지능 AI 시스템을 제공해서 선풍적인 인기를 끌고 있다고 합니다.
거의 대부분의 대학의 평가 및 채점 과정에 인공지능 AI가 학습해서 과목의 교재, 강의를 한 교수의 시험 출제 내용, 시험이 출제되도록 한 대상에 따라서 해답을 인공지능 AI가 내놓는다고 합니다.
여러 대학에서 기존에 사람이 일일이 평가하고 채점하던 시간과 업무가 크게 줄어들어 남는 시간을 학생들에게 튜터링이라고 하는 별도의 가르침까지 제공하고 있다고 하니 그야말로 인공지능 AI에 의해서 대학의 시험 관련 업무가 인공지능 AI에 의해서 훨씬 편리하고 효율적이 된 것 같습니다.
그렇지만, 겉으로는 위와 같이 인공지능 AI에 의한 평가와 채점으로 기존의 많은 시간이 절약되는 편리함과 효율성은 제공받았지만 인공지능 AI가 내놓는 모든 해답과 채점이 과연 공정하고 정확하다고 보장할 수 있을 것인가요?
만약, 학생 중 소수가 인공지능 AI에 의한 과제물 채점에 반대하고 사람에 의한 채점을 받아야 한다고 주장한다면 어떻게 될까요?
다른 대다수 학생들은 인공지능 AI를 신뢰하고 간편하고 효율적인 인공지능 AI에 의한 평가 및 채점에 동의하는데 왜 일부 소수 학생들만 인공지능 AI를 믿지 않고 굳이 불편하게 사람에 의한 평가 및 채점을 요구하느냐고 교수 등은 해당 소수 학생들을 곱지 않은 시선으로 볼 수 있을 것입니다.
그렇지만, 세상 어디에도 인공지능 AI가 100% 정확하고 완벽하다고 보장하는 인공지능 AI 프로그램은 존재하지 않고 인공지능 AI를 운영하는 회사조차도 인공지능 AI에 결함이 있음을 스스로 인정하고 있습니다.
아무리 99.9%가 정확한 내용을 인공지능 AI가 답으로 내놓는다고 하더라도 0.01%라도 오류가 있으면 절대 안 되는 것입니다.
인공지능 AI가 채점하는 내용 중 0.1%의 오류가 처음 있게 된 상황에서 위 사소한 오류를 밝혀서 시정하지 않으면 나중에는 인공지능 AI의 오류를 밝히는 것조차도 불가능하게 됩니다.
특히, 절대적으로는 0.1%의 인공지능 AI의 오류가 미미한 것처럼 보이더라도 그 오류 내용이 중요한 내용이면 그런 오류는 매우 중대한 오류라고 볼 수 있는 것입니다.
그리고, 실제로도 인공지능 AI는 완벽하지 않으며 여러 가지 결함이 있다는 사실이 밝혀지고 있습니다.
본 연재 글 중 https://brunch.co.kr/@imccor/646, AI멈추면 세상 멈춘다-AI 왜 트로이목마인가(10) AI에게 평가를 잘해 달라는 비밀명령 사례 발견과 AI 신뢰성의 파괴 부분에 있듯이 최근 세계적으로 14개 대학의 연구 논문에서 인공지능 AI에게 평가를 잘해 달라는 비밀명령문이 논문에 숨겨져 있던 사실이 밝혀졌습니다. 우리나라 KAIST 대학, 일본의 와세다 대학 등 1, 2개 대학도 아니고 14개 대학이라는 세계 여러 대학의 논문에 위와 같이 AI에게 평가를 잘해 달라고 부탁하는 비밀명령문이 실제로 숨겨져 사용된 사례가 실제로 발견되었다는 것입니다.
그동안 인공지능 AI는 일체의 외부의 영향에서 벗어나서 기계적으로 중립적이고 공정하게 작동을 할 것이라고 일반인들은 막연하게 신뢰를 해 왔습니다.
그렇지만, 위와 같이 최근 실제로 발견된 세계의 14개 대학의 사례와 같이 인공지능 AI가 외부의 로비나 압력으로부터 독립적으로 작동할 것이라는 인공지능 AI에 대한 두터운 신뢰는 중대하게 손상되었습니다. 연구 논문에 인공지능 AI에게 평가를 잘해 달라는 비밀명령문을 사람들이 모르게 비밀리에 숨겨 놓은 사례가 전 세계 14개 대학이라고 하지만, 발견된 것이 14개 대학이지 세계적으로는 실제로는 밝혀진 것보다 몇 배 이상의 수십 개 이상의 대학이나 연구기관에서 인공지능 AI에게 평가를 잘해 달라는 비밀명령문을 사용해 왔을 가능성도 충분히 있습니다.
인공지능 AI는 어떤 인간의 개입이나 영향 없이 중립적이고 공정하게 작동할 것이라고 철석같이 믿어 왔던 일반인들에게 위 사례는 놀라움을 안겨주었고, 일반인들은 이제 인공지능 AI에 대한 긍정적인 신뢰를 할 수 없게 되었습니다.
또한, https://brunch.co.kr/@imccor/722, AI멈추면 세상 멈춘다(37)완벽하다던 AI의 결함 완벽하다던 AI의 결함이 봇물 터지듯 발생해서 보험사들 두 손 들다. 부분에 있듯이 최근 세계적인 보험회사들이 더 이상은 인공지능 AI로 발생하는 피해에 대해 보험금을 지급하지 못하겠다고 두 손을 들었다는 뉴스가 나오고 있습니다.
인공지능 AI가 그렇게 완벽하고 일을 잘한다면 왜 세계적인 보험회사들이 인공지능 AI로 발생하는 피해에 대해 더 이상 보상을 하지 못하겠다고 하면서 태도를 바꿨을까요?
홍보해 오던 대로 인공지능 AI가 완벽해서 사람보다도 능률도 좋고 쉬지도 않으면서 일도 잘한다면 보험회사들이 인공지능 AI에 대해서 사고가 발생하면 보상을 하겠다고 먼저 보험회사들이 나섰을 것입니다. 왜냐하면, 완벽한 인공지능 AI로 인해서 보험금을 지급할 사고가 발생하지 않을 것이라는 것을 보험사들이 잘 알 수 있기 때문입니다.
그런데, 인공지능 AI로 인한 피해가 너무 많이 발생하자 보험회사들도 더 이상은 참지 못하겠다고 하면서 인공지능 AI의 수많은 결함을 인정하고 인공지능 AI로 인한 피해를 보상하지 못하겠다고 세계적인 보험회사들이 공식 선언을 한 것입니다.
최근에는 캐나다의 한 항공사가 사용한 인공지능 AI 챗봇이 사람의 개입 없이 만든 비행기 항공요금 할인 정책이 과연 유효한 것인지 여부가 논란이 되었습니다.
캐나다에서 위 인공지능 AI 챗봇이 사람의 허락 없이 임의로 만든 할인 정책은 그대로 유효하며 적용되어야 한다고 인정되었습니다.
항공사로서는 제대로 된 검토도 없이 인공지능 AI 챗봇이 만든 할인정책을 그대로 인정해야만 하면서 완벽하다고 해서 적극적으로 도입한 인공지능 AI 챗봇이 만든 할인정책으로 엄청난 손해를 감수해야 하는 상황에 놓인 것입니다.
지금부터라도 인공지능 AI가 멈추면 온 세상이 멈추는 세상이 되지 않도록 하기 위해서 우리 인간 한 사람 한 사람이 인공지능 AI에 대한 경각심을 가야 합니다. 그렇지 않으면, 트로이 목마 안에 숨어 있던 군인들에 의해 점령되는 것과 같이 인공지능 AI라는 트로이 목마로 인해서 인류는 생존하지 못할 수도 있습니다.
위와 같이 인공지능 AI의 오류가 누적되어 나중에 밝히는 것이 불가능하게 되기 전에 학생 중 소수가 인공지능 AI에 의한 과제물 채점에 반대하고 사람에 의한 채점을 받아야 한다고 주장하는 경우 그렇게 주장하는 소수의 학생들의 권리는 철저하게 보장되어야 합니다.
우선 위와 같이 인공지능 AI는 완벽하지 않다는 것이 증명되었으므로 위와 같은 소수의 학생들의 사람에 의한 채점 요구는 정당한 요구라고 볼 수 있습니다.
그리고, 어떤 경우에는 실제로 사람에 의한 채점 과정에서 인공지능 AI의 평가 및 채점이 잘못된 평가라는 것이 밝혀질 가능성도 있습니다.
만약 사람에 의한 평가를 요구하는 것이 사회적으로 허용되지 않아서 100% 인공지능 AI에 의한 평가가 이루어진다면 인공지능 AI의 결함, 착오, 실수가 학생들의 과제 채점에서 발생하더라도 사람은 알지 못한 상태에서 그냥 넘어갈 위험이 높습니다.
그렇게 되면 인공지능 AI의 결함, 착오, 실수에 대해서 사람은 찾을 수 없게 되고 나중에는 인공지능 AI에 의존해서 인공지능 AI의 지시에 따르는 노예가 될 것입니다.
즉, 대학의 모든 평가 및 채점이 인공지능 AI에 의해서만 100% 이루어진다면 도대체 인공지능 AI에 의한 평가가 완벽하고 공정한지 사람은 점차로 알 수가 없게 됩니다.
그렇게 누적되면 나중에는 인공지능 AI에 의한 평가 및 채점 과정이 제대로 작동되었는지 여부를 검토하고 심사할 사람의 능력까지 소멸하게 되어 무조건 인공지능 AI에 의존하게 될 위험이 높습니다.
그러므로, 소수가 인공지능 AI에 의한 과제물 채점에 반대하고 사람에 의한 채점을 받아야 한다고 주장하더라도 절대로 이러한 소수의 주장에 어떠한 불이익을 주어서는 안 된다는 제도와 절차를 마련할 필요가 있습니다.
이것은 마치 장애인을 보호하기 위해 현재 장애인 보호 특별법으로 장애인 우대를 해 주는 것이 사회적으로 타당하다고 인정되어 많은 나라에서 대부분 법률로 시행되고 있는 것과 동일합니다.
인공지능 AI에 의한 평가 및 채점을 거부하고 사람에 의한 평가를 요구하는 사람들이 외견상으로는 신속하고 효율적인 업무 처리에 장애가 되어 곱지 않은 시선으로 보일 수 있을 것입니다.
그렇지만, 장기적으로 볼 때 위와 같은 소수의 학생들, 인공지능 AI에 의한 평가 및 채점을 거부하고 사람에 의한 평가를 요구하는 학생들이야말로 인공지능 AI의 결함과 문제점을 밝혀내는데 중요한 기여를 한 사람들로 인정되는 날이 올 수 있을 것입니다.
만약 여러 가지 사실상 불이익에 의해서 실제로 사람에 의한 평가 및 채점을 요구하는 학생들이 없다고 하더라도 의무적으로 일정 비율, 예컨대 5% 내지 10% 정도는 인공지능 AI 가 아닌 사람에 의한 평가를 진행하도록 할 필요도 있습니다.
전체 100%를 인공지능 AI에 의한 평가 및 채점으로 진행하게 되면 위와 같이 인공지능 AI에 의한 평가가 완벽하고 공정한지 사람은 점차로 알 수가 없게 되므로, 의무적으로 일정 비율(예를 들어 5% 내지 10%) 이상은 사람에 의한 평가 및 채점을 하도록 하여야 인공지능 AI의 결함, 실수, 착오 등을 발견해 낼 수 있는 능력을 사람이 잃지 않고 유지할 수 있을 것입니다.
인공지능 AI에 의존해서 생각하는 힘을 포기한 호모 AI슬레이브(Homo AI-Slave)가 되어 안락함과 편리함을 누리면서 생각하지 않는 갈대가 되면서 우리 인간은 호모 사피엔스가 되기를 포기하고 미래의 아인슈타인, 뉴튼이 다시 나오지 않는 호모 AI슬레이브(Homo AI-Slave)의 세상으로 퇴보할 것입니다.
그리고, 인공지능 AI의 사용으로 인해서 실제로 뇌 활동 저하와 같은 부작용(인공지능 AI의 부작용)이 실제 과학적 근거로 확인되었다는 내용(담배 광고 시에 담배로 인해서 각종 질병이 발생할 수 있다는 사진까지 담배 포장지에 보이도록 의무화하고 있는 것과 같이 인공지능 AI의 사용 전에 인공지능 AI의 사용으로 인해서 뇌 활동 저하와 창의성 감퇴 등 부작용이 과학적으로 확인되었다는 내용을 사용자가 쉽게 확인할 수 있도록 의무 표시하도록 해서 사용자가 자신이 뇌의 활동이 감소하는 위험이 과학적으로 확인되었다는 사실을 인식하고 인공지능 AI를 사용하게 하는 내용)을 충분히 일반 보통 사람에게 알아듣기 쉽게 설명할 의무를 법률에 구체적으로 명시할 필요가 있습니다.
실제로 있었던 세계적인 서비스인 클라우드플레어의 작동 중지로 인공지능 AI가 중지되어 전 세계적으로 인공지능 AI의 작동 중지에 대비해 놓지 않은 많은 사람들과 회사들이 초유의 혼란을 겪었던 사태를 교훈으로 인공지능 AI가 24시간 365일 안정적으로 작동하는 것이 보장되는 것은 아님을 알고, 언제든지 주요 서비스의 작동 중지로 인공지능 AI의 중지 사태에 대비한 대비책 또는 예방책을 미리 세워 놓아야 할 것입니다.
용어로 인한 잘못된 환상과 오해를 줄이기 위해서 앞으로는 단순히 Artificial Intelligence라고 이름을 붙이는 것은 지양하고 대신에 앞에 통제할 수 없는 이라는 뜻을 가진 Uncontrollable을 추가해서 Uncontrollable Artificial Intelligence, UAI, 즉 통제 불가능한 인공지능이라고 사용하는 것이 바람직할 것입니다.
인공지능 AI는 최소한 AI 3원칙에 따라서 개발되어야 하고 AI 3원칙은 본 글 연재 내용에서 기재한 내용들 중 https://brunch.co.kr/@imccor/745 에 있는 AI멈추면 세상 멈춘다(51) AI 3원칙 최초로 등장, AI 3원칙이 최초로 등장해서 사람을 인공지능의 주인으로 만든다 부분에 있습니다. 위 부분에서 기재한 인공지능 AI의 3원칙이 인공지능 AI 개발의 가이드라인이 되어 보다 안전한 인공지능 AI가 개발되어야 할 것입니다.
The three principles of artificial intelligence AI described in this article should be a guideline for the development of artificial intelligence AI, so that safer artificial intelligence AI should be developed.( https://brunch.co.kr/@imccor/745 )
인공지능 AI 제1법칙 : 인공지능 AI가 멈추는 일이 발생하더라도 인공지능 AI의 도움 없이도 인간 세상은 정상적으로 작동되도록 하여야 한다.
Artificial intelligence AI First law - Even if artificial intelligence AI stops, the human world must operate normally without the help of artificial intelligence AI.
인공지능 AI 제2법칙 : 위 제1법칙을 제외하고, 인공지능 AI는 인간을 주인으로 받들어야 한다.
Artificial intelligence AI Second law - Artificial intelligence AI should accept humans as its masters as long as such acceptance does not conflict with the First Law.
Artificial intelligence AI Third law - Artificial intelligence AI must specify the source of the learned materials.as long as such specification does not conflict with the First or Second Law.
인공지능 AI가 공짜 점심이 아니고 인공지능 AI가 멈추면 온 세상이 멈추는 사태가 현실이 될 수 있음을 심각하게 알고, 인공지능 AI의 개입 없이 100% 사람에 의한 뇌세포를 사용해서 고생을 하는 사람을 대접하고 보상해 주는 제도가 보장되어야 합니다. 그리고, 트로이 목마에서 튀어나오는 군인과 같이 인공지능 AI의 속임수가 트로이 목마가 되어 인간이 소멸할 위험도 있음을 알아야 합니다.
(본 글 내용은 인공지능 AI의 도움 없이 천연 100% 인간이 땀으로 만든 내용이고, 본 글 내용은 인공지능 AI가 학습 재료로 사용할 수 없고 본 글 내용에 인공지능 AI가 접근하는 것을 금지한다는 것을 명확히 표시합니다)