◇ 본사 ▲ 감사실장 이희재 ▲ 방사선환경처장 한승혁 ▲ 기획처장 안형준 ▲ 상생협력처장 이한용 ▲ 조직평가실장 강태윤 ▲ 인사처장 남영규 ▲ 조달처장 최훈 ▲ 홍보실장 이진 ▲ 안전경영단장 하경석 ▲ 원전통합경영실장 최준녕 ▲ 발전처장 김덕헌 ▲ 규제협력처장 양승태 ▲ 원전사후관리처장 김병직 ▲ 연료실장 정윤창 ▲ 엔지니어링처장 조정래 ▲ 설비개선처장 최진혁 ▲ 구조기술처장 송창국 ▲ 원전건설처장 전광옥 ▲ 원전건설기술처장 김장곤 ▲ 양수건설처장 서용관 ▲ 수력처장 김시영 ◇ 고리원자력본부 ▲ 대외협력처장 전혜수 ▲ 제1발전소장 최동철 ◇ 한빛원자력본부 ▲ 대외협력처장 박천중 ▲ 제1발전소장 황승호 ▲ 제2발전소장 박정서 ▲ 제3발전소장 정운영 ◇ 월성원자력본부 ▲ 제2발전소장 조철 ▲ 제3발전소장 박승후 ◇ 한울원자력본부 ▲ 대외협력처장 임형진 ▲ 제1발전소장 이창희 ▲ 신한울제1발전소장 민성목 ▲ 신한울제2발전소장 황교 ▲ 신한울제2건설소장 강휘 ◇ 새울원자력본부 ▲ 대외협력처장 이제호 ▲ 제2발전소장 김낙상 ▲ 제2건설소장 채명식 ◇ 한강수력본부 ▲ 본부장 맹승원 ◇ 산청양수발전소 ▲ 산청양수발전소장 진현태 ◇ 양양양수발전소 ▲ 양양양수발전소장 김철기 ◇ 청송양수발전소 ▲ 청송양수발전소장 안준연 ◇ 영동양수건설소 ▲ 영동양수건설소장 김선신 ◇ 홍천양수건설소 ▲ 홍천양수건설소장 김광섭 ◇ 중앙연구원 ▲ 중앙연구원장 이돈국 ◇ 인재개발원 ▲ 인재개발원장 윤승호 ◇ 체르나보다TRF건설소 ▲ 체르나보다TRF건설소장 손명호 윤병효 기자 chyybh@ekn.kr

개정 정보통신망법이 시행된 지 보름 남짓이 지났다. 정부는 '허위조작정보 근절'이라고 말하고, 현장에선 이 법을 '입틀막법'이라고 부른다. 법 시행 이후 플랫폼과 언론계에서는 콘텐츠 차단과 소송 위험을 우려하는 목소리가 잇따르고 있다. 개정법은 대규모 플랫폼에 불법·허위조작정보 신고를 접수하고 조치할 의무를 부과한다. 이에 따라 플랫폼은 삭제와 접근 차단뿐 아니라 노출 제한, 계정 정지, 수익화 제한 등 여러 조치를 선택할 수 있다. 사실관계가 법원에서 최종 확정되기 전에도 민간 사업자의 판단만으로 표현의 유통 범위가 크게 달라질 수 있는 구조다. 플랫폼 업계도 난색을 표한다. 현장의 한 플랫폼 관계자는 “우리가 법원도 아닌데 기준조차 애매해 판단할 권한도 명분도 없다"며 “어차피 다 KISO(한국인터넷자율정책기구)로 넘겨버린다"고 털어놓는다. 리스크를 피하려는 민간 기업이 일단 막고 보는 보수적 대응을 선택함에 따라, 공론장의 검증 기능과 시민의 알 권리는 뒷전으로 밀려나고 있다. 언론이 느끼는 부담은 더 직접적이다. 공적 인물에 대한 의혹 보도는 취재 시점의 팩트를 기반으로 하더라도 향후 재판 과정에서 평가가 달라질 여지가 존재한다. 기자들 사이에서 “징벌적 손배 소송이 남발될 테니 당분간 몸을 사리라"는 경고가 나오는 이유도, 취재보다 분쟁 리스크를 먼저 계산해야 하는 구조가 만들어졌기 때문이다. 법 시행 첫날엔 '1호 차단' 사례로 방송인 김어준 씨가 지목되는 웃지 못할 장면도 연출됐다. 이동재 매일신문 객원편집위원의 신고 접수 이후 김 씨의 유튜브 영상이 국내에서 접속 차단 처리된 것이다. 민주 진영이 주도한 법의 첫 적용 대상이 자당의 대표적 스피커였고, 차단 기준 역시 외부에 확인되지 않으면서 시행 초기부터 적지 않은 논란이 이어졌다. 표현의 자유를 지키는 일은 허위를 보호하는 것이 아니라 민주주의의 자기 교정 능력을 지키는 일이다. 미국 연방대법원 루이스 브랜다이스 대법관은 “허위에 대한 해답은 강요된 침묵이 아니라 더 많은 말(More speech)"이라고 강조한 바 있다. 민간 플랫폼의 차단 절차로 표현을 통제하는 지금의 방식은, 공론장의 자율적 검증을 행정적 규제로 대체하려는 구조적 한계를 보여준다. 김나현 기자 knh@ekn.kr

김한성 투비유니콘 최고철학책임자(CPO) 지난 7월 14일, 인공지능 시장에서는 서로 다른 방향을 가리키는 뉴스가 한꺼번에 쏟아졌다. 미국의 데이터센터 개발·운영사들은 수백억 달러 규모의 지분 매각을 추진했다. 허깅페이스 통계에서는 가중치를 공개한 중국계 AI 모델, 이른바 오픈웨이트 모델이 올봄 다운로드의 41%를 차지했다. 반면 IBM은 이례적인 실적 경고를 내놓은 뒤 주가가 25% 급락했다. 한쪽에서는 AI 인프라를 향한 투자가 이어지고, 다른 쪽에서는 비용이 낮고 통제하기 쉬운 모델이 확산되는 동안 전통적인 기업용 기술의 강자는 시장의 혹독한 질문을 받았다. 세 뉴스가 가리키는 방향은 하나다. AI 경쟁의 질문이 바뀌고 있다. 지금까지는 “얼마나 크고 똑똑한 모델을 만들 수 있는가"를 물었다. 이제는 “어떤 문제에 어떤 모델을 적용해, 얼마의 비용으로 어떤 성과를 낼 것인가"를 묻는다. 최첨단 모델은 고난도 업무에 쓰이는 프리미엄 수단으로 남겠지만, 일상적인 서비스는 더 작고 저렴하며 맞춤화하기 쉬운 모델로 이동할 가능성이 크다. 기업이 선택해야 할 것은 가장 뛰어난 모델이 아니라, 자신의 문제와 비용 구조에 가장 적합한 조합이다. 양자컴퓨터 경쟁조차 개별 큐비트 수보다 반도체·광통신·냉각·제어 소프트웨어를 하나로 묶는 시스템 엔지니어링의 문제로 옮겨가고 있다. 여기에 더 근본적인 경고도 나왔다. 케임브리지대와 캘리포니아대 샌타바버라 연구진은 특정 동적 시스템에서는 데이터가 무한히 주어져도 어떤 알고리즘도 안정적으로 학습할 수 없는 문제가 있음을 보였다. AI가 무용하다는 뜻이 아니다. 모든 실패를 데이터 부족이나 모델 규모의 문제로 돌려서는 안 된다는 뜻이다. 풀 수 있는 문제라도 과도한 메모리와 전력, 냉각을 요구한다면 비용과 사회적 부담을 다시 계산해야 한다. 기술적으로 가능하다는 사실이 곧 실제로 해야 한다는 결론은 아니다. 이 대목에서 19세기 철학자 찰스 샌더스 퍼스의 통찰은 놀랍도록 현재적이다. 퍼스에게 의미는 말 속에 고정된 내용이 아니라, 그 말이 실제 경험과 행동에서 만들어내는 차이를 통해 분명해진다. 탐구는 이미 아는 답에서가 아니라 예상과 현실이 어긋나는 '놀라움'에서 시작한다. 우리는 그 어긋남을 설명할 가설을 세우고, 예상되는 결과를 추론한 뒤, 현실과 다시 대조해 믿음을 고친다. 이 관점에서 AI의 답은 완성된 지식이 아니라 하나의 '해석 후보'다. 생성형 AI는 그럴듯한 문장과 관계를 풍부하게 만들지만, 현실은 그 문장에 저항한다. 따라서 좋은 AI는 오류가 전혀 없는 AI가 아니다. 출처와 현장 데이터, 실행 결과와 반례에 연결되고, 인간의 비판을 받아 판단을 고칠 수 있는 AI다. 검증할 수 없는 확신보다 수정할 수 있는 추론이 더 높은 지능이다. 기업과 공공기관은 AI 도입 전에 세 가지를 먼저 물어야 한다. 첫째, 이 문제는 AI가 학습하고 풀 수 있는가. 둘째, 기대 성과가 비용과 위험을 넘어서는가. 셋째, 그 결과는 어떤 업무 습관과 제도를 남기는가. 그다음에야 어떤 모델을 쓸지 결정해야 한다. 화려한 성능 시연보다 시간 단축, 오류 감소, 위험 통제와 서비스 품질을 측정해야 한다. 중단 조건과 인간의 판단 권한을 정하고, 검증된 결과를 표준 절차와 정책, 조직의 기억으로 남겨야 한다. 성과를 내지 못한 시도도 원인을 기록해야 같은 오류에 다시 비용을 쓰지 않는다. 이때 필요한 것은 단순한 모델 연결기가 아니라 '판단 체계'다. 사실과 가설을 구분하고, AI가 생성할 것과 도구가 계산할 것, 사람이 결정할 것을 나누는 운영 구조다. 개인의 학습도 마찬가지다. AI가 핵심을 요약해 주면 낯선 분야에 빠르게 들어갈 수 있지만, 요약은 이해의 입구일 뿐이다. 반례를 찾고 실제 문제에 적용하며 자신의 질문을 고칠 때 비로소 지식은 판단 능력이 된다. 한국의 기회도 여기에서 찾아야 한다. 최고 모델 순위와 데이터센터 규모만 좇기보다 오픈웨이트 모델과 최첨단 모델, 현장 데이터와 규칙, 인간의 판단과 감사 기록을 연결하는 '판단 인프라'를 만들어야 한다. 어떤 모델이 더 우수한지를 넘어, 어떤 조건에서 누구의 판단을 얼마나 개선했는지를 축적하는 국가적 학습 체계가 필요하다. 이는 기술 경쟁에서 물러나는 길이 아니라 기술의 가능성을 실제 가치로 전환하는 길이다. AI 시대의 수준은 얼마나 큰 모델을 가졌는가보다, 그 모델이 틀렸을 때 얼마나 빨리 현실로 돌아와 판단과 제도를 고칠 수 있는가에서 드러날 것이다. AI의 다음 경쟁은 더 많은 답을 생산하는 경쟁이 아니다. 현실의 저항 앞에서 답을 수정하고, 그 경험을 더 나은 습관과 제도로 축적하는 능력의 경쟁이다. bienns@ekn.kr

이재명 대통령은 지난 13일 국가재정전략회의에서 “물가 부담이나 국민 소득 문제가 없다면 가정용 전기요금을 조정해야 하는 상황"이라고 했다. 비록 '인상'이 아니라 '조정'이라는 표현을 썼지만, 이 발언은 주목할 만했다. 우리 사회에는 '주택용(가정용) 전기요금이 산업용보다 비싸고, 그 차액으로 산업용을 보조한다'는 인식이 널리 퍼져 있다. 그런데 대통령이 주재한 공개석상에서 산업용 평균 판매단가가 주택용보다 높다는 사실을 간접적으로나마 확인한 것이다. 그러나 이날 대통령과 김성환 기후에너지환경부 장관의 문답에서 나온 장관의 설명은 많은 아쉬움을 남겼다. 김 장관은 “보통은 산업용 전기요금이 더 싸고 주택용 전기요금이 비싼 게 세계적 추세"라며 “기업들은 국제 경쟁을 해야 하기 때문"이라고 설명했다. 이어 산업용 평균 판매단가는 kWh당 180원, 주택용은 150~160원 수준이라고 말했다. 그러나 판매단가는 맞지만 핵심을 빠뜨렸다. 산업용 요금이 주택용보다 낮은 국제적 현상은 기업 경쟁력 지원 정책의 결과가 아니라 고압 수전, 높은 부하율, 상대적으로 적은 배전망 이용 등 용도별 공급원가의 차이에 기인하기 때문이다. 장관의 설명만 들으면 각국이 기업 경쟁력을 위해 산업용 요금을 의도적으로 낮추고 그 부담을 일반 국민에 떠넘기는 것처럼 받아들일 수 있다. 요금을 제대로 비교하려면 표면적인 판매단가가 아니라 용도별 공급원가와 '원가회수율'을 함께 봐야 한다. 원가회수율은 용도별 평균 판매가격을 해당 용도에 전기를 공급하는 데 들어간 원가로 나눈 비율이다. 산업용은 대체로 주택용보다 공급원가가 낮다. 왜 그런가. 전기는 어떤 상황에서도 365일 24시간 안정적으로 공급돼야 한다. 전력 당국이 가장 민감하게 관리하는 것이 피크(Peak) 수요다. 연중 최대 수요에 대비해 발전소와 송배전망을 갖춰야 하므로 그만큼 비용이 든다. 주택용은 계절과 시간대에 따른 수요 변동이 크다. 반면 산업용은 업종별 차이는 있지만 대체로 부하율이 높고 수요 패턴도 상대적으로 일정하다. 따라서 주택용에는 피크 수요 대비 설비 비용이 더 많이 배분될 수 있다. 또 대규모 산업용 고객은 고압 또는 초고압으로 수전해 배전 단계가 짧고 전력 손실이 적다. 소수의 대량 고객이어서 관리비도 낮다. 반면 주택용은 저압 배전망을 광범위하게 이용하고 소규모 고객이 분산돼 고객당 설비·관리 비용이 높다. 전기요금은 원가주의, 공평주의, 공정보수주의라는 세 원칙에 따라 결정돼야 한다. 원가주의는 공급에 든 비용을 요금에 반영하는 것이고, 공평주의는 특정 집단의 지원 비용을 다른 소비자에게 부당하게 떠넘기지 않는 것이다. 공정보수주의는 전기사업자가 설비 유지와 투자에 필요한 적정 보수를 확보하도록 하는 원칙이다. 문제는 세 원칙 모두 제대로 작동하지 않는다는 점이다. '원가주의'는 물가 관리라는 명분 앞에서 번번이 후퇴했다. 러시아-우크라이나 전쟁과 중동 분쟁으로 에너지 가격이 급등했지만 요금에 제때 반영하지 못했다. 그 결과 한전은 대규모 적자가 발생했고 전력망 투자 여력도 약화됐다. '공평주의'도 무너졌다. 원가 이하 요금을 적용하는 데 그치지 않고 일부 특례요금까지 시행되고 있다. 한전 자료에 따르면 그 규모가 연간 1조원에 달한다. 복지와 취약산업 지원은 필요하다. 그러나 그 비용은 전기요금이 아니라 정부 예산으로 투명하게 집행해야 한다. '공정보수주의'도 작동하지 않았다. 한전은 흑자로 전환했지만 부채는 여전히 206조원 안팎이다. 국가재정전략회의는 사전에 의제와 자료가 준비되는 자리다. 그런 회의에서 전기요금을 담당하는 장관이 평균 판매단가만 말하고 공급원가와 원가회수율을 짚고 넘어가지 않은 것은 아쉽다. 산업용 요금을 무조건 내리자는 말이 아니다. 정부는 2013년부터 전기 용도별 원가회수율을 공개하지 않고 있다. 산업용과 주택용 전기가 원가보다 비싼지 싼지도 공개하지 않은 채 정치적 필요에 따라 특정 용도의 요금만 올리고 내리는 관행을 끝내자는 것이다. 지금 정부는 호남권 반도체 산단을 포함한 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI의 3대 메가프로젝트를 추진하고 있다. 막대한 전력을 안정적으로 공급하려면 전력망과 전원 투자가 불가피하다. 국민이 전기요금의 원가와 부담 구조를 이해하지 못하면 필요한 투자도 합리적인 요금 개편도 어렵다. 장관의 정교하고 책임 있는 설명이 필요한 이유다. bienns@ekn.kr

◇ 승격 및 보직이동 ▲ AI혁신단장 김광호 ◇ 보직이동 ▲ ESG경영처장 박채수 ▲ 안전정책실장 유석 ▲ 기획실장 서민석 ▲ IT혁신실장 최영민 ▲ 고객총괄실장 김진이 ▲ 재생e통합관리실장 서영준 ▲ 성과혁신팀장 김철호 ▲ 총무팀장 문준상 ▲ 노무복지팀장 최재영 ▲ ESG홍보협력팀장 정선호 ▲ 윤리경영팀장 한지연 ▲ 법무팀장 정유석 ▲ 계약시장팀장 김상민 ▲ 분산에너지SG팀장 김규동 ▲ 재생e고객시장팀장 조재왕 ▲ 에너지계획팀장 조세철 ▲ 수급전망팀장 이호승 ▲ 선도시장팀장 이자겸 ▲ 입찰제도팀장 김은환 ▲ 가격제도팀장 김기식 ▲ 수소시장팀장 김권 ▲ 재생e기준팀장 김양일 ▲ 재생e성능팀장 손기원 ▲ 송전운영팀장 최범선 ▲ 중앙관제부장 류헌수 ▲ 제주기획실장 김미성 ▲ 시장규칙부장 김석종 ▲ 제주IT부장 위성한 윤병효 기자 chyybh@ekn.kr

반도체가 AI의 두뇌라면, 전기는 혈액이다. 아무리 뛰어난 두뇌도 혈액이 공급되지 않으면 제 기능을 할 수 없듯, AI도 전력 없이는 단 한 번의 연산도 수행할 수 없다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 반도체만으로 결정되지 않는다. 이제는 안정적인 전력을 얼마나 확보하느냐가 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 되고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 최근 발표한 Energy and AI 보고서에서 전 세계 데이터센터의 전력소비가 2030년 약 945TWh에 이를 것으로 전망했다. 이는 현재 일본 전체의 연간 전력소비량을 넘어서는 규모다. 우리나라도 용인 반도체 클러스터와 AI 데이터센터 구축이 본격화되면서 막대한 전력 수요가 예상된다. 반도체와 데이터센터 기술을 세계 최고 수준으로 확보하고도 이를 뒷받침할 전력을 적기에 공급하지 못한다면 국가 경쟁력은 흔들릴 수밖에 없다. 그렇다면 이 막대한 전기를 무엇으로 공급할 것인가. 많은 사람들은 재생에너지와 원자력을 해법으로 제시한다. 탄소중립과 에너지 안보를 고려하면 두 전원 모두 앞으로 중요한 역할을 담당할 것이다. 그러나 AI 시대는 우리가 예상했던 것보다 훨씬 빠르게 현실이 되었고, 기존의 전력 수급 전망은 근본적으로 다시 쓰이고 있다. 원자력은 건설과 송전망 확충에 긴 시간이 필요하고, 재생에너지는 자연조건에 따라 출력이 달라진다. 에너지저장장치(ESS) 역시 빠르게 발전하고 있지만 급증하는 전력 수요를 단기간에 모두 감당하기에는 아직 한계가 있다. 문제는 새로운 전원을 확충하는 속도보다 AI가 전기를 요구하는 속도가 훨씬 빠르다는 데 있다. 이러한 변화는 이미 미국에서 현실이 되고 있다. 최근 셰브론(Chevron), 마이크로소프트(Microsoft), GE 버노바(GE Vernova)는 텍사스에서 약 2.67GW 규모의 가스발전 설비를 AI 데이터센터와 함께 구축하는 프로젝트를 추진하고 있다. 기존 송전망 확충을 수년씩 기다리기보다 발전설비와 데이터센터를 동시에 구축해 필요한 전력을 직접 공급하는 방식이다. 일본 역시 원자력과 재생에너지 확대를 추진하면서도 고효율 가스터빈 발전을 적극 활용하고 있으며, 유럽도 재생에너지 확대와 함께 전력계통의 유연성을 높일 수 있는 다양한 전원을 확보하는 데 정책의 무게를 두고 있다. 이들 국가의 공통점은 분명하다. 원자력과 재생에너지를 확대하면서도 AI 시대의 급증하는 전력 수요를 두 전원만으로 감당하기는 어렵다는 현실을 인정하고 있다는 점이다. 그래서 어느 나라도 특정 발전원에 의존하지 않고, 가스터빈을 포함한 다양한 전원을 조화롭게 활용하는 방향으로 미래 전력시스템을 설계하고 있다. 역설적인 사실은 재생에너지 비중이 높아질수록 오히려 가스터빈의 가치가 더욱 커진다는 점이다. 전기는 생산과 소비가 거의 동시에 이루어져야 하는 에너지다. 태양광 출력이 갑자기 감소하거나 풍속이 변하면 그 부족분을 즉시 보충할 발전원이 필요하다. 가스터빈은 안정적인 전력을 공급하는 동시에 출력을 빠르게 조절할 수 있어 산업단지와 AI 데이터센터의 주전원으로 활용될 뿐 아니라, 재생에너지 비중이 높아질수록 전력계통의 균형을 유지하는 중요한 조정전원의 역할도 수행한다. 다시 말해 가스터빈은 재생에너지의 경쟁자가 아니라, 재생에너지가 더욱 안정적으로 활용될 수 있도록 뒷받침하는 핵심 기반시설인 셈이다. 기술적 장점도 분명하다. 가스터빈은 수십 메가와트 규모의 분산형 발전부터 대규모 복합발전까지 폭넓게 적용할 수 있으며, 최신 대형 가스터빈 두 기를 활용한 복합발전은 약 1.2~1.4GW 규모의 전력을 생산해 원자력발전소 한 기에 버금가는 전력 공급도 가능하다. 또한 발전 과정에서 발생하는 폐열을 산업용 증기나 지역난방에 활용하는 열병합발전을 적용하면 총 에너지 이용효율은 약 90%까지 높아질 수 있다. 같은 연료로 전기와 열을 동시에 생산하는 대표적인 고효율 에너지 시스템이다. 물론 천연가스를 사용하는 가스터빈은 이산화탄소를 배출한다. 하지만 이미 상용화된 고효율 복합발전과 열병합발전의 장점을 적극 활용하고, 수소 혼소와 탄소포집(CCS) 기술을 단계적으로 확대한다면 탄소 배출을 줄이면서도 AI 시대에 필요한 안정적인 전력을 현실적으로 공급할 수 있다. 다행히 우리에게는 또 하나의 강점이 있다. 우리나라는 미국, 독일, 일본, 이탈리아에 이어 세계에서 다섯 번째로 대형 발전용 가스터빈 독자 기술을 확보한 나라다. 발전용 가스터빈과 전투기·무인기 등에 사용되는 항공엔진은 동일한 가스터빈 기술을 기반으로 하며 핵심 원리와 요소기술을 공유한다. 가스터빈은 전력설비를 넘어 항공우주와 방위산업까지 뒷받침하는 국가 전략기술인 것이다. AI 시대의 에너지 정책은 어느 한 전원을 선택하는 문제가 아니라 서로 다른 발전원의 장점을 어떻게 균형 있게 조합할 것인가의 문제다. 원자력과 재생에너지, 그리고 가스터빈이 각자의 강점을 살려 상호 보완적으로 활용될 때 우리는 AI 시대의 폭발적인 전력 수요와 탄소중립이라는 두 과제를 함께 해결할 수 있을 것이다.

지금 세계는 격렬하게 AI 세상을 향해 재편되고 있다. 우리는 반도체 주식의 레버리지 논쟁을 하는 사이에 이미 미국과 중국은 국가의 생존을 건 AI 주권 경쟁 중이다. 대한민국의 현주소는, 지역균형 발전, 수도권 규제, 지역 반발, 발전원 차별, 전력계통 부담, 주민 수용성 논쟁, 복잡한 규제로 인하여 AI 데이터센터(AIDC) 한 동 짓는 데 수년을 소모하고 있다. 그 사이 중국은 이미 저멀리 날아올라 도망가고 있다. 지난 7월 문샷AI(Moonshot AI)가 공개한 Kimi K3는 그 상징적 신호탄이다. 파라미터 2조 8,000억 개의 초거대 오픈소스 모델로, 아레나AI의 웹 개발 평가에서는 앤스로픽의 Claude Fable 5와 OpenAI의 GPT-5.6 Sol을 제치고 1위에 올랐다. Artificial Analysis 종합지능지수에서도 세계 4위, 발스AI 종합평가 2위를 기록했다. 미국산 AI를 이용한 증류에 대한 논쟁이 있지만, 미국이 최신 AI 반도체 수출을 전면 통제하는 상황에서 저성능 중국산 칩만으로 세계 최고 수준 모델을 만들어낸 것이다. 미·중 성능 격차가 사실상 좁혀지고 뒤집힐 수도 있다는 충격적 사건이다. 중국은 왜 날아오르는가? 첫째, 국가 주도의 인프라 폭격이다. 중국은 2026년 6월 블룸버그가 확인한 대로 향후 데이터센터 구축에만 약 2,950억 달러(2조 위안) 규모의 국가계획을 편성했다. '동수서산(東數西算)' 전략을 통해 서부 사막에 초대형 컴퓨팅 클러스터를 조성하고, 동부 산업지대와 광통신망으로 통합한다. 우리가 '어디에 지을지'를 놓고 다투는 동안, 그들은 '얼마나 더 지을지'를 논한다. 둘째, R&D에 대한 국가의 무한 베팅이다. 중국 과기부는 AI 기초연구·모델 아키텍처·반도체 자립화에 이르는 全 밸류체인에 조 단위 자금을 투입하고 있다. 실패해도 다시 시도할 수 있는 '탄약'을 국가가 대주는 것이다. 한국의 R&D 예산은 반대 방향으로 삭감된 뒤 뒤늦게 복원 논의 중이다. 셋째, AI 인재에 대한 파격 대우다. 문샷AI, 딥시크, 지푸(智譜)의 핵심 엔지니어 다수는 20~30대다. 정부는 이들에게 세제 감면·주거·연구비를 패키지로 제공한다. 반면 한국은 AI 박사급 인재의 순유출국(純流出國)이다. 대학은 인건비 상한에 묶이고, 기업은 스톡옵션 규제에 발목이 잡힌다. 유능한 인재들을 지방으로 이전하라고 내몰고 있다. 넷째, 프라이버시를 넘어선 데이터 확보다. AI가 학습할 데이터를 국가가 무제한으로 공급한다. 자유민주주의 관점에서 무섭지만 AI는 그 양분을 충분히 먹고 자라고 있다. 우리도 산업경쟁력 관점에서는 데이터 활용을 냉정하게 봐야 한다. 중국은 14억 인구의 의료·교통·산업·소비 데이터를 사실상 국가자산으로 활용한다. 우리는 개인정보보호법·의료법·마이데이터 규제가 서로 충돌하며 AI 학습용 데이터의 물길 자체가 막혀 있다. 데이터가 없는 AI는 연료 없는 엔진이다. 다섯째, 기업 주도의 규제 완화다. 중국은 기업이 먼저 뛰고 정부가 뒤에서 규제를 정리한다. 미국 역시 '허가받고 하는' 방식이 아니라 '하다가 조정하는' 사후규제형이다. 한국은 정부 주도로 사전 인허가·환경영향평가·계통영향평가·지자체 동의를 순차적으로 통과해야 한다. AIDC 특별법은 절름발이에 불과하다. 여전히 대부분의 절차가 AI를 위한 철저한 '완화'가 아닌 뒷다리 잡기 수준에 머문다. 속도가 곧 경쟁력인 시대에 이는 치명적이다. 여섯째, 전기요금이 사실상 공짜다. 최근 파이낸셜타임스(FT) 보도에 따르면, 중국 지방정부는 국산 AI 칩을 사용하는 데이터센터에 산업용 전기요금을 최대 50%까지 할인해 준다. 젠슨 황 엔비디아 CEO 역시 “중국은 전기료가 사실상 무료"라며 미국의 규제 완화를 촉구했다. 반면 한국의 산업용 전기요금은 지난 2년간 인상을 거듭했고, 데이터센터 전용요금에 대한 논의는 어디에도 존재하지 않는다. 데이터센터에는 오히려 PPA 등이 허용되지도 않으면서 공공 그리드망을 하염없이 기다려야 한다. 발전소를 짓지 않는 나라가 산업혁명에서 살아남을 수 없었듯, AIDC를 짓지 않는 나라는 지능혁명에서 소외될 수밖에 없다. 그런데 우리는 여전히 “왜 우리 동네에 짓느냐"는 지역 정치와, “재생에너지 100%가 아니면 안 된다"는 이념적 잣대로 스스로의 발목을 묶고 있다. 과거 경부고속도로가 반대에도 불구하고 놓였기에 오늘의 한국 제조업이 있었다. AIDC와 그 기반이 되는 인프라와 저렴한 전기요금 체계는 오늘의 고속도로다. 실속없는 이념이 아니라 미래 경제성장과 경제주권의 문제로 접근해야 한다. 조홍종

정부가 다주택자와 비거주 1주택자, 초고가주택 보유자의 세 부담을 높이는 방안을 검토하고 있다. 이재명 대통령도 “불법과 편법이 동원된 부동산 불로소득을 뿌리 뽑겠다"며 조세제도를 국민 눈높이에 맞게 재정비하겠다고 강조했다. 그런 가운데 대통령 부부의 분당 아파트 매각 방식이 논란의 중심에 섰다. 29억원에 매매계약을 체결하고 대금을 모두 지급받기 전에 소유권을 넘겨주면서, 매수인을 채무자로 한 채권최고액 17억7700만원의 근저당권을 설정했기 때문이다. 야당은 대출 규제를 우회한 '셀러 파이낸싱'이라고 비판했고, 여당과 청와대는 미지급 잔금을 확보하기 위한 적법한 안전장치라고 반박했다. 우선 17억7700만원은 실제 미지급 잔금이 아니라 근저당권의 채권최고액이다. 금융기관이 실제 대출금보다 채권최고액을 높게 설정하는 관행을 고려하면 실제 채권액은 이보다 적을 가능성이 크다. 구체적인 잔금 규모와 상환기한은 계약 내용이 공개돼야 확인할 수 있다. 거래를 서두를 현실적인 이유도 있었다. 해당 아파트는 신탁방식 재건축 사업시행자 지정고시를 앞두고 있었다. 고시 이후 소유권이 이전되면 매수인이 조합원 지위를 승계하지 못하고 현금청산 대상이 될 수 있어 먼저 등기를 마칠 필요가 있었다는 설명이다. 이를 단순한 '핑계'로 치부하기는 어렵다. 그렇다고 논란이 모두 해소되는 것은 아니다. 수도권·규제지역에서 시가 25억원을 초과하는 주택의 구입 목적 주담대 한도는 2억원이다. 일반 매수자가 금융권을 통해 조달할 수 없는 자금을 매도인이 잔금 유예 형태로 제공했다면 경제적으로 신용을 공여한 효과가 발생한다. 불법이라고 단정할 수는 없지만, 대출 규제의 정책적 효과를 우회했다는 비판이 제기될 여지는 충분하다. 특히 이런 방식은 누구에게나 가능한 선택이 아니다. 대부분의 1주택자는 매각 잔금으로 다음 집의 대금을 치러야 한다. 10억원대 잔금을 받지 않고 소유권부터 넘겨줄 수 있는 매도자는 제한적이다. 강한 대출 규제가 현금 부자에게는 낮은 문턱이 되고 자금력이 부족한 실수요자에게만 높은 장벽이 되는 것은 아닌지 살펴야 한다. 보유세 강화도 같은 관점에서 접근해야 한다. 보유에 따른 편익에 상응하는 세금을 부담시키는 것은 조세 형평성에 부합한다. 그러나 세금만으로 집값을 잡을 수 있다고 장담해서는 안 된다. 과도한 세 부담은 매물 잠김이나 임대료 전가를 초래할 가능성도 있다. 비거주 1주택자의 불가피한 사정을 어떻게 구분할지, 초고가주택을 실거래가격과 공시가격 중 무엇으로 판단할지도 아직 명확하지 않다. 대통령실은 실제 미지급 잔금과 상환기한, 무이자 약정 여부와 세무 처리 방침을 설명할 필요가 있다. 적법한 거래라면 투명한 공개가 논란을 끝내는 가장 빠른 길이다. 국민에게는 대출을 엄격히 제한하면서 정책 최고 책임자의 거래에서는 다른 자금조달 통로가 활용됐다면, 그 차이를 납득할 수 있도록 설명하는 것 역시 대통령의 책임이다. 장혜원 기자 dalgu@ekn.kr

한국과 중국의 산업용 전기요금은 킬로와트시(kWh)당 각각 180원대와 120원대로 큰 격차를 보인다. 이러한 요금 차이는 글로벌 시장에서 중국과 치열하게 경쟁하면서도 전력을 대량으로 소모하는 첨단·기반산업일수록 더 치명적으로 다가온다. 전력 집약도가 높은 반도체, 철강, 석유화학 산업이 대표적이다. 여기에 중국 지방정부의 정책적 인센티브까지 감안하면 실제 체감하는 전력비용 격차는 이보다 훨씬 넓어질 것이다. 반면 한국은 불공정 무역 제소 같은 통상 부담이 커서 전기료 인센티브를 주기 어렵다. 공교롭게도 철강과 석화는 정책 지원의 법적 근거가 되는 특별법이 시행 중이고, 반도체특별법은 다음 달 시행을 앞두고 있다. 입법부가 세 분야에 대한 특별법을 제정하는 과정에서 전기료 감면 같은 지원 내용을 담을지도 논의했지만, 다른 나라에서 이를 국가 보조금 지원으로 간주하고 무역 제재를 내리면 수출에 타격을 입을 수 있어 결국 빠졌다. 안정적 전기 공급도 산업 경쟁력 유지에 중요하다. 이들 산업은 하나같이 전기 공급이 찰나라도 끊기면 손실이 커지기 때문이다. 반도체는 공정 상에 있는 웨이퍼를 쓸 수 없어 폐기해야 되고, 철강과 석화는 재가동까지 두달여의 시간이 필요하다. 경쟁 국가 대비 저렴한 전기요금과 안정적 전력 공급은 제조업 중심의 국내 산업을 키우는데 중요하다. 이 같은 여건은 한국이 재생에너지를 얼마나 늘릴 것인지에 대한 고민을 키운다. 아직은 재생에너지 발전 단가가 비싸고, 기후에 따라 발전량이 달라지는 간헐성도 감당해야 해서다. 지난 2023년 기준 태양광 발전 단가는 kWh당 135.3원, 육상풍력 165.6원, 해상풍력 287.2원이다. 보급 실적이 쌓일수록 발전 단가가 낮아질 것으로 예상되지만, 아직 기존 발전 방식만큼 경제성을 확보했다는 얘기는 들리지 않는다. 원전은 60원 수준으로 이미 단가가 낮고, 대량의 전력을 안정적으로 생산한다. 사용후 핵연료 처리 문제가 있지만 무탄소 전원이라는 장점 때문에 탄소 중립에 기여할 현실적 발전원으로 꼽혀왔다. LNG 발전은 대략 LNG 가격에 따라 160원대까지 오르기도 하지만, 안정적 발전과 유연한 출력 조절이 가능하다. 기후위기 대응과 친환경 가치를 고려하면 당장 재생에너지 100%를 밀어붙여도 모자랄 판이지만, 제조업 경쟁에서 살아남아야 하는 현실도 직시해야 한다. 우리가 당장 제조업을 포기할 수 없다면, 기후위기 대응과 산업 경쟁력 확보 사이의 현명한 타협점을 찾아야 할 때다. 정승현 기자 jrn72benec@ekn.kr

관건은 1퍼센트(%)다. 대한민국 산업은 언제나 마지막 1%를 쫓았다. 철강은 쇳물이 견디는 1도의 열처리, 조선은 1톤의 적재량, 자동차는 1km의 연비, 반도체는 1%포인트의 수율을 위해 경쟁했다. 도무지 도달할 수 없을 것 같은 마지막 1%를 채우기 위해 기업은 수없이 실패를 거듭해 왔다. 우리 산업은 더 이상 '추격자'가 아니다. 메모리 반도체는 전 세계 시장의 60%를 점유하고, 조선은 다시 세계 수주 1위를 다툰다. 자동차 역시 글로벌 판매 상위권을 지키고 있다. 기술과 경쟁력을 놓고 본다면 이미 99%에 도달했다. 마지막 1%는 어디서 찾을 것인가. '100% 승자'로 만들 마지막 퍼즐 역시 새로운 기술에서 나올 것이라고 믿기 쉽다. 생성형 인공지능(AI)과 휴머노이드 로봇이 대표적이다. 아직 선도국과의 격차를 좁혀야 하고, 미래 산업의 주도권도 이 기술들이 쥘 것이라는 기대가 크기 때문이다. 정부 역시 같은 방향을 보고 있다. 지난 6월 이재명 대통령은 AI 데이터센터·반도체·피지컬 AI를 국가 '3대 메가 프로젝트'로 선정했다. 국가인공지능전략위원회도 휴머노이드 소분과를 신설해 산업 생태계 조성과 현장 확산을 핵심 과제로 추진하고 있다. 지금 대한민국 산업의 '추천 알고리즘'은 하나다. 더 고도화된 AI, 더 많은 휴머노이드 로봇, 더 새로운 기술. 그 알고리즘이 끝내 최적화하지 못하는 영역이 있다. 바로 '사람'이다. 기술은 스스로 산업이 되지 않는다. AI가 가능성을 계산한다면, 판단과 실행은 인간의 몫이다. 같은 설비를 들여오고, 같은 기술을 확보하고, 같은 계산을 거쳐도 다른 생산성과 경쟁력을 만들어내는 1%는 결국 사람에게서 나온다. 한국 산업에서 기술은 그 어느 때보다도 전면에 서 있지만, 사람은 늘 그랬듯 배경에 머문다. 사람을 지키고, 키우고, 마음껏 뛰게 하는 일은 AI와 휴머노이드 로봇만큼 주목받지 못하고 있다. 선진국을 추격하던 한국 산업은 늘 다음 먹거리를 찾았다. 이제 오늘날의 모든 것을 키운 사람을 돌아볼 차례다. 지난해 OECD는 한국의 성인 직업훈련 참여율이 13%로 OECD 평균(40%)보다 크게 낮고, AI 분야에서도 인재 유출이 이어지고 있다고 지적했다. 이 같은 상황에서 한국의 연구개발 투자 비중만큼은 국내총생산(GDP)의 5%로 세계 최고 수준이지만, 정작 기술을 만들 사람은 부족한 실정이다. 규제 역시 기회여야 한다. 지난 2019년 정부가 규제샌드박스를 도입한 이후 2500여 건의 과제를 승인했다. 기존 규제에 막혀 있던 기술과 서비스가 시장에 나갈 기회를 얻었다. 2500여 건의 '예외'는 한국 산업에 혁신이 부족했다는 증거가 아니라, 혁신을 담아낼 제도가 부족했다는 반증이다. 반세기 동안 한국 산업이 던진 질문은 '무엇을 키울 것인가'였다. 이제는 질문이 달라져야 한다. '누가 그 기술을 만들고, 지키고, 어떻게 이어갈 것인가'다. 산업의 중심에 기술을 세우는 시대는 끝났다. 이제 사람을 그 중심에 세울 골든 타임이 왔다. 100이라는 숫자를 앞둔 지금, 그 마지막 획을 긋는 건 사람이어야 한다. 오유신 기자 news@ekn.kr