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어닝 서프라이즈 CATL, 34% 올라 LG엔솔·삼성SDI는 10%대로 하락 일본, 전고체 배터리로 반등 노리는데 한국은?
전 세계적으로 전기자동차 업황이 둔화하며 국내 이차전지 관련주들이 부진한 주가 흐름을 이어가는 가운데, 중국 이차전지 제조사들의 주가는 오히려 가파르게 상승하면서 대조된 모습을 보이고 있다.
국내 이차전지 관련주 부진한데, 중국은 가파른 상승세
29일 중국 선전증권거래소에 따르면 이차전지 제조사인 닝더스다이(CATL)와 비야디(BYD)는 연초 이후 이날까지 각각 33.90%, 15.06%씩 상승했다. 반면 같은 기간 국내 대표 이차전지 제조사인 LG에너지솔루션의 주가는 12.57% 하락했고, 삼성SDI, SK이노베이션도 각각 10.06%, 19.97%의 하락률을 기록했다.
최근 중국 이차전지 업체들의 주가상승은 실적 개선세를 반영한 움직임으로 풀이된다. CATL은 2023년 한 해 전년 대비 매출이 22%, 순이익은 43% 증가한 어닝 서프라이즈를 기록했다. 특히 이차전지 마진은 전년 대비 17.9% 증가해 큰 폭의 개선을 보였다.
2022년부터 내연기관차 생산을 중단한 BYD는 수년째 테슬라를 제치고 전기차 1위 업체의 위치를 공고히 하고 있다. BYD의 전 세계 판매량은 테슬라의 약 1.5배에 달하며, 중국 내 판매량은 3~4배에 이른다. 지난해 4분기에도 매출액과 영업이익이 전년 동기 대비 15%, 19%씩 증가하는 등 실적 역시 지속적으로 상승 중이다.
이에 반해 국내 이차전지 업체는 계속되는 수요 부진으로 실적 하락세를 겪고 있다. LG에너지솔루션은 최근 1분기 영업이익이 전년 동기 대비 75% 하락했다고 발표했으며, 같은 기간 삼성SDI 역시 증권가에서 39% 내외의 영업이익 하락률을 예상하고 있다. SK이노베이션의 경우 정유 부문의 흑자가 이어지고 있으나, 배터리 부문 자회사인 SK온이 1분기에도 3,315억원 적자를 냈다.
중국, 전 세계 이차전지 수출 50% 차지
이처럼 주요국의 전략산업으로 떠오른 이차전지 산업 시장에서 중국의 영향력은 갈수록 확대되고 있다. IBK기업은행 경제연구소가 발행한 ‘이차전지 산업 주요 동향 및 시사점’에 따르면 지난해 중국의 리튬이온배터리 수출액은 전년 대비 27.4% 증가한 649억 달러(약 89조원)로 전 세계 이차전지 수출의 50% 이상을 차지하고 있다. 이는 동품목 최대 수출국 2위인 우리나라(72억7,000만 달러)의 9배 수준이다. 이 과정에서 리튬이온배터리는 중국의 최다 수출 품목 3위(2022년 6위 → 2023년 3위)로 올라섰다.
글로벌 최대 시장인 미국과 이차전지 주요 수출국인 한국에서도 중국 배터리 수입은 지속 증가 추세를 보이고 있다. 미국의 리튬이온배터리에 대한 중국 수입 의존도는 2023년 70.4%로 크게 상승했으며, 한국 역시 대중국 리튬이온배터리 수출은 연평균 10.5% 감소한 반면, 수입은 55.7% 증가해 중국 의존도가 절대적이다.
문제는 이차전지 제조에 필요한 광물·원자재 공급망과 가격 경쟁력 등을 감안할 때 중국의 시장지배력이 유지되거나 더욱 강화할 것으로 점쳐진다는 점이다. 블룸버그통신에 따르면 핵심 원자재인 리튬 제련시장에서 중국 점유율은 70% 수준이며, 흑연·망간·코발트·니켈 등 다른 원자재도 절반 이상의 점유율을 보이고 있다.
이런 가운데 중국의 전기차용 배터리 업체들은 중국을 제외한 글로벌 시장에서도 높은 성장률을 보이며 이차전지 공급 비중을 빠르게 확대해 나가고 있다. 비중국 시장에서 중국산 배터리가 차지하는 비중은 2019년 1%에서 2023년 32%로 크게 확대됐다. 특히 중국의 CATL은 배터리 공급량이 전년 대비 72% 증가해 비중국 시장 점유율 27.5%를 확보하면서 업계 1위인 LG에너지솔루션(27.8%)을 빠른 속도로 추격하고 있다.
"이차전지 주도권 되찾겠다" 일본, 전고체 배터리 개발에 총력
그간 한국과 중국은 배터리 산업에 있어 각자의 시장에 주력해 왔다. 그러다 균형이 깨진 건 2020년께 중국이 알루미늄을 추가해 LFP의 성능을 끌어올리면서다. 현재 글로벌 이차전지 시장을 양분하고 있는 한국과 중국의 배터리는 기본적으로 ‘리튬이온(Li-ion)’ 배터리지만 양극재로 사용하는 재료에는 차이가 있다. 중국은 리튬·인산·철(LFP)을 사용하는 데 반해 한국은 니켈·코발트·망간(NCM)을 주로 사용한다.
가격 경쟁력 면에서 우위에 있는 중국이 LFP 성능까지 제고하자 테슬라를 시작으로 벤츠와 폴크스바겐이 LFP 탑재를 선언했다. 현대차도 지난 2022년 LFP를 포함해 배터리 다변화를 추진하겠다고 밝혔다. 저렴한 전기차의 상징으로 여겨지던 LFP에 대한 인식이 깨지기 시작한 것이다. 미국 포드는 아예 CATL과 손잡고 LFP 공장을 북미에 건립 중이다.
LFP를 앞세운 중국 기업들의 질주에 한국 기업들은 NCM 가격 인하로 대응하고 있다. NCM 중 가격이 비싼 코발트 함량을 줄여 가격을 내리는 게 목표다. 동시에 LFP 개발에도 적극 나서고 있다. LG엔솔의 경우 국내 3사 중 처음으로 LFP를 양산할 예정이며, 삼성SDI도 울산 공장에 LFP 라인을 증설하기로 했다. 에코프로비엠, 포스코퓨처엠, 엘앤에프 등 주요 소재 기업도 LFP 시장 진출을 선언한 상태다.
리튬이온 배터리에서 한국과 중국에 주도권을 빼앗기며 자존심에 상처를 입은 일본은 게임체인저로 불리는 전고체 배터리 개발에 본격 착수했다. 전고체 배터리란 양극과 음극 사이에서 이온을 전달하는 매개체인 전해질을 액체에서 고체로 대체한 차세대 이차전지로, 주행거리가 길고 화재의 위험성이 적어 '꿈의 배터리'로 불린다.
국내 기업들도 전고체 배터리를 개발하고 있지만, 현재 이 분야에선 일본이 가장 앞선다는 평가다. 실제 전고체 배터리에 관한 특허 출원에서 일본 기업이 세계 전체의 약 절반을 차지하고 있는 것으로 나타났다. 요미우리신문에 따르면 2013~2021년 전 세계 전고체 배터리 관련 특허 5,438건 중 일본이 2,645건(48·6%)을 차지하고 있다. 기업별로는 파나소닉(475건)이 1위, 도요타자동차(405건)가 2위다. 3위와 4위엔 삼성그룹과 LG그룹이 이름을 올렸지만, 5위 후지필름(164건), 6위 무라타제작소(154건) 등 상위 20개사 중 14개사가 일본 기업으로 파악됐다.
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데이터 처리 기준이 열에서 행렬로, 행렬에서 텐서로 전환되면서 데이터 과학 범위 확대돼 올바른 접근 방식으로 도구를 적재적소에 적용할 때만 더 나은 결과 얻을 수 있어 기술의 발전을 아무 생각 없이 받아들이기보다는 그 기술이 ‘왜’ 필요한지 생각하는 자세 필요해
학부 시절인 2000년대 초로 돌아가보면, 기초적인 회귀분석 문제를 풀기 위해 매트랩(Matlab)을 처음 배웠다. 당시 매트랩은 혁명이었는데, 그 이유는 '행렬'로 데이터를 처리하기 때문이다. 다른 소프트웨어가 '열' 단위로 데이터를 처리하는 것과 달리, 매트랩은 ‘행렬’ 단위의 큰 데이터를 한 번에 적재하기 때문에 처리 속도가 O(nxk)에서 O(n)으로 빨라졌다. 좀 더 정확하게 말하면, RAM이 소프트웨어로부터 데이터 받는 방식을 고려하면 O(k)에서 O(1)으로 빨라졌다.
매트랩은 행렬 방식으로 데이터를 처리할 뿐만 아니라 매트랩 코드를 C 코드로 빠르게 변환해줘 큰 인기를 얻었다. 복사 버전에도 10,000달러가 훨씬 넘었지만, R&D에 승부를 보는 기업과 STEM 연구 시설을 갖춘 대학은 모두 매트랩에 뛰어들었다. 매트랩의 전성기는 영원할 것처럼 보였지만, 매트랩과 같은 방식으로 데이터를 처리하는 R이라는 “무료” 소프트웨어가 등장했다. 게다가 R은 자체 데이터 처리 방식도 만들어 루프를 매트랩보다 더 빠르게 계산했다. 내가 장난삼아 R스타일(강남스타일처럼)이라고 부르는 이 계산은 루프 데이터 처리를 열에서 행렬로 바꿨다.
모든 상황에서 우월한 프로그래밍 언어는 없어, 상황에 맞는 언어 선택해야
그러나 R도 영원하지 않았다. 당시 R스타일을 맛보고 R을 주로 사용했으나, 허수를 처리하지 못한다는 치명적인 단점을 발견했다. 손으로 고생해서 푼 답안을 R로 돌렸을 때와 메트랩으로 돌렸을 때의 결과가 달랐다. R 또한 만능이 아니었음을 느끼고 눈을 돌리던 중 매스매티카(Mathematica)를 만났다. 하지만 매스매티카가 너무 비싸서 연구 동료들과 소통하는 데는 여전히 R을 썼다. 요즘은 파이썬이 학계와 산업 가리지 않고 많이 사용된다. 3D계산에 특화된 텐서플로우(Tensorflow)와 파이토치(PyTorch)까지 좋은 파이썬 패키지가 많이 나와 전성기를 맞았다. 그럼에도 나는 파이썬으로 코딩하는 것을 별로 좋아하지 않는다. 왜냐면 나한테 딱히 필요 없다. 텐서플로우는 R에서도 사용할 수 있고, 파이썬에서 속도 향상이 그다지 크지 않았다. 텐서플로우가 필요한 다차원 작업에서는 매트랩으로 코딩한 후 C로 변환해서 사용하면 그만이었다. 처음에는 약간의 버그가 있었지만, 역시나 매트랩의 비싼 가격은 그만한 가치가 있었다.
몇 년 전에 R, 파이썬 문법과 비슷하지만 계산 속도가 C와 비슷하고 수많은 파이썬 패키지를 지원하는 줄리아(Julia)를 발견했다. 내가 코딩 전문가는 아니지만 파이썬보다 줄리아에서 더 큰 발전 가능성을 봤다.
이런 이야기를 하다 보면 항상 듣는 질문이 있다. “왜 여러 프로그래밍 언어를 이것저것 쓰세요? 한 가지 언어만 써도 되지 않나요?” 라는 질문이다. 아니면 다른 언어가 필요할 정도로 내 수학 모델이 훨씬 더 발전했는지 물어본다. 일단 후자에 대한 답은 ‘아니요’다. 내 수학 모델은 단순한 편이다, 적어도 나한테는. 그럼 왜 매트랩에서 R, 매스매티카, 파이썬, 줄리아로 계속 바꿔쓸까? 그건 필요에 따라 언어를 바꿔쓰는 것이지, 나한테 익숙해진 언어를 고집할 필요가 전혀 없기 때문이다. 상황에 언어를 맞줘야지, 그 언어를 쓰기 위해 상황을 만드는 게 아니다.
발전된 기술을 일단 쓰고 보는 게 아니라, '왜' 써야 하는지 고민해야
매트랩 이전에는 Q-Basic으로만 프로그래밍 해왔기 때문에, '행렬' 기반의 계산이 얼마나 빠른지 체감하지 못했다. 하지만 루프 계산을 위해 매트랩에서 R로 바꿨을 때, 신세계를 맛보고 거의 울 뻔했다. 마치 어릴 적에 크리스마스 선물로 내가 오랫동안 꿈꿔왔던 콘솔 게임기가 들어 있는 것 같은 기분이었다(요즘은 뭘 받으면 이렇게 기쁠까?). 덕분에 그동안 해결하지 못했던 수많은 문제를 해결할 수 있었고, 답안을 코딩하는 방식도 많이 바꿨다.
비슷하게 '텐서플로우'를 처음 접했을 때 똑같은 경험을 했다. 내 전공분야에서는 이미지와 텍스트같은 Low-noise 데이터를 다루지 않아서, 공대애들이 얘기하는 텐서플로우에 관심을 갖지 않았다. 하지만 매트랩에서 R로 전환하면서 겪었던 신세계를 떠올리고 생각을 바꾸게 되었다. 내 전공분야에서도 패널 데이터와 다중 소스 시계열같이 3D 데이터를 처리하는 도구가 없어, 3D를 행렬 형태로 다시 배열하는 데이터가 무수히 많음을 깨달았다. 텐서플로우를 사용한 이후로 항상 3D 데이터 구조를 활용하여 코딩 작업을 최소화할 수 있는 방법을 고민했다.
일단 성공하면 코드짜는 시간을 절약할 뿐만 아니라 결과가 나오는 데 기다리는 시간이 엄청 줄어든다. 박사 과정 중 코드 실행 시간이 너무 오래 걸려서 큰일 났던 적이 있다. 그 날은 다음 날 지도 교수님과의 미팅이 예정되어 있던 날 밤이었다. 내 계산에서 조금 사소한데, 그로 인해 치명적인 오류가 발생한 것을 발견했다. 손으로 풀어 해를 다시 구할 수 있었지만, 다음 날 아침까지 노트북에서 완벽한 시뮬레이션 결과가 나오지 않을 것이라고 확신했다. 그러면 안 됐지만 나는 시뮬레이션을 속이고 가짜 그래프를 만들었다. 역시나 지도교수님은 몇 초 만에 내 시뮬레이션에 문제가 있다는 것을 정확히 지적하셨고, 나는 가짜 그래프 그린 걸 고백했다. 그 사건 이후로 지도교수님의 신뢰를 얻기까지 몇 년이 걸렸던 기억이 난다. 요즘이라면 빠른 계산속도로 시뮬레이션을 속일 필요가 없었을 텐데 하는 아쉬움이 있다. 이제 성능 좋은 컴퓨터는 있으니 빠르고, 정확하고, 정직하게 처리할 수 있는 내 “두뇌”가 필요할 뿐이다.
H100 도입 이후 많은 LLM 연구원들이 대용량 데이터 처리에 대한 부담이 줄었다. AI 칩이 점점 빨라지면서 주어진 시간 내에 처리할 수 있는 데이터의 크기도 기하급수적으로 늘어났다. 분명 나처럼 계산 속도 때문에 개고생하는 경우는 사라졌겠지만, 항상 "그래서 수백 개의 H100이 대체 어디에 필요한데?"하고 자문한다.
기술 발전으로 빠른 컴퓨터 처리와 저렴한 컴퓨팅 비용으로, 이전에는 불가능했던 일을 할 수 있게 됐다. 하지만 여전히 '어디에', '왜' 그게 필요한 지에 대한 답을 찾아야 한다. H100은 단순히 trial and error를 더 빨리 하라고 만들어진 게 아니다. 요즘 학생들을 보면서 느낀 것은 컴퓨터 성능이 과제를 해결하는 데 중요한 요소가 아닌 것 같다. 옛날에는 코드 돌아가는 속도가 너무 느려, 코드를 실행하기 전에 엄청난 고민을 했다. 어떻게 하면 코드가 빨리 돌아가고, 오류는 없는지 등 여러 고민과 논리적 사고 흐름을 거치고 코드를 돌렸다. 하지만 요즘은 엔터를 누르자마자 결과가 바로 튀어나오는 세상이다. 자연스럽게 코드에 대한 깊은 고민도 사라지고 무한 trial and error를 통해 과제 답안을 찾아낸다. 이건 제대로 된 컴퓨팅 성능의 이점이 아니다. 여전히 코딩할 때 최적화를 고민하고 코드에 문제가 없을지 생각하고 코딩을 해야 진정한 컴퓨터 성능의 발전을 누릴 수 있다. 자신이 컴퓨터를 학대하고 있는 건 아닌지, 컴퓨터 성능을 제대로 활용하고 있는지 자문해보길 바란다.
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지난해 생성형 AI 252억 달러 유치, 기존과는 차원이 다른 투자 규모 기록해 주로 기반 모델 학습 비용 증가와 고성능 컴퓨팅 자원에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 사용돼 미국 주요 분야에서 압도적인 우위를 점하고 있지만, 중국 일부 영역에서 빠르게 추격하고 있어
미국 스탠퍼드대학의 인간중심 인공지능연구소(HAI) 2024 AI 인덱스 보고서에 의하면, 지난해 생성형 AI 기업들의 펀딩이 8배 증가하여, 총 252억 달러에 달했다고 한다. 오픈AI와 코히어 등 주요 AI 기업들이 대규모 투자 유치에 성공한 까닭이다.
작년의 주요 투자 사례로는 마이크로소프트의 100억 달러 규모의 오픈AI 계약, 코히어의 2억 7천만 달러 투자 유치, 미스트랄의 4억 1천5백만 달러 투자 유치 등이 있다. 또한 이 보고서에 따르면 2023년 전체 AI 관련 민간 투자의 4분의 1 이상을 생성형 AI가 차지한 것으로 나타났다.
그러나 AI에 대한 기업들의 지출이 지난해 20% 감소한 1,892억 달러였다고 보고서는 지적했다. 2022년 대비 31.2% 줄어든 인수합병 감소가 그 원인으로 꼽혔는데, 이러한 감소에도 불구하고 포춘 500대 기업의 실적발표 중 80%가 AI를 언급한 바 있다.
미국 AI 투자 우위 확실, 반도체는 중국 추격 속도 빨라져
투자는 미국 기업들이 주도했다. 중국이 78억 달러를 투자한 것과 비교할 때, 미국은 거의 9배 많은 672억 달러를 투자하였다. 아울러 2022년 대비 2023년에는 중국과 EU의 AI에 대한 민간 투자는 감소한 반면, 미국은 22.1% 증가했다.
안면 인식을 제외한 모든 AI 기술 부문에서 가장 많은 지출을 한 국가 역시 미국이었지만, 중국은 안면 인식 분야에 1억 3천만 달러를 투자해 미국의 9천만 달러를 크게 앞서며 압도적인 1위를 차지했다.
반도체 부문 지출 또한 미국이 7억 9,000만 달러를 기록하면서 1위를 차지했지만, 중국이 6억 3,000만 달러로 미국 뒤를 바짝 쫓고 있다. 특히 중국은 미국의 대중 반도체 수출 통제 규제 강화에 맞서 반도체 지출을 크게 늘리고 있는 것으로 보인다.
미국의 AI 투자는 급여에도 영향을 미쳤다. HAI의 보고서는 개발자 전용 질의응답 사이트 '스택오버플로'(Stack Overflow)의 설문조사 수치를 인용했는데, 이 조사에 따르면 AI 직무의 연봉이 다른 나라에 비해 미국에서 상당히 높은 것으로 나타났다.
예를 들어 지난해 미국 하드웨어 엔지니어의 평균 연봉은 14만 달러지만, 전 세계 평균 연봉은 8만 6,000달러였다. 클라우드 인프라 엔지니어의 글로벌 평균은 10만 5,000달러인 반면, 미국에서는 18만 5,000달러를 기록했다.
한편 글로벌 관점에서 2023년에 가장 많은 투자를 유치한 분야는 AI 인프라, 연구 및 거버넌스로 183억 달러였다. 이 중 상당액은 오픈AI와 엔트로픽과 같은 기업들이 'GPT-4 터보'와 '클로드 3' 같은 대규모 애플리케이션을 개발하는 데 사용됐다고 한다.
자연어 처리와 고객 지원에 81억 달러를 지출한 것이 두 번째로 큰 비용 분야로, 많은 기업들이 고객 센터 자동화와 같은 반복적인 작업을 효율적으로 관리할 수 있는 솔루션에 관심을 기울이고 있다.
자금의 주 사용처, 대규모 기반 모델 구축
AI 인덱스 보고서에 따르면 오픈AI와 같은 회사가 수백만 달러의 자금을 조달해 새로운 모델을 훈련하는 데 막대한 비용을 지출하고 있다고 한다.
특히 고급 AI 모델 학습 비용이 지난해부터 많이 증가했는데, 스탠퍼드의 연구원들은 이 증가가 대규모 기반 모델(foundation model) 구축에 대한 투자 때문이라고 밝혔다.
예를 들어 오픈AI는 GPT-4 모델을 훈련하는 데 약 7,800만 달러, 구글의 주력 모델인 제미나이는 약 1억 9,100만 달러가 필요했다.
이전 모델들의 개발 비용과 비교하면 충격적인 수치다. 2017년에 출시된 트랜스포머 모델은 훈련 비용이 약 900달러, 2019년 출시된 페이스북의 RoBERTa 대형 시스템은 약 160,000달러였다.
물론 모델 개발자는 모델 훈련 비용에 대한 구체적인 수치를 거의 공개하지 않는다. 이에 따라 HAI는 미국 AI 연구기관 에포크(Epoch)와의 협력을 통해 훈련 비용의 추정치를 산출했으며, 이는 관련 기술 문서와 보도 자료에 나타난 정보를 기반으로 훈련 기간, 사용된 하드웨어의 종류, 품질 및 사용 정도를 분석하여 얻은 결과라고 전했다.
학습 비용이 증가했을 뿐만 아니라, 컴퓨팅 자원에 대한 수요도 덩달아 상승했다. 2017년 구글의 트랜스포머 모델은 훈련에 약 7,400페타플롭이 필요했지만, 7년 후 제미나이 울트라는 500억 페타플롭이 필요했다.
이렇게 자본과 전력 집약적인 시스템의 발전은 학계에 새로운 문제를 야기하고 있다. 제미나이 울트라와 같은 시스템을 운영하는 데 드는 막대한 비용으로 인해 학계에서 접근이 점점 더 어려워지고 있기 때문이다.
“선도적인 AI 모델에 대한 산업 지배력 증가는 작년 AI 지수 보고서에서 처음 강조됐다. 올해에는 그 격차가 다소 좁혀지긴 했지만, 이러한 추세는 여전히 지속되고 있다"고 보고서는 명시했다.
텍스트 넘어 이미지·동영상까지, 멀티모달 AI 시대 도래
구글은 2019년부터 40개의 모델을 발표해 가장 많은 기반 모델을 공개한 기업이 되었다. 오픈AI는 20개로 2위를 차지했고, 비서구권 기관 중에서는 중국의 칭화대학교가 7개의 AI 모델을 공개하며 가장 많았다.
또한 지난해 공개된 대규모 AI 시스템의 대부분은 미국에서 109개로 가장 많았다. 중국 기관이 2위를 차지했지만 20개에 불과했다. 스탠퍼드대 보고서는 2019년을 기점으로 미국이 AI 모델 생산을 선도하고 있다고 한다.
마지막으로 보고서에서 강조된 한 가지 중요한 성장 추세는 텍스트뿐만 아니라 이미지나 동영상을 처리할 수 있는 멀티모달 AI 모델·시스템의 수가 증가하고 있다는 점이다.
이에 HAI의 연구 프로그램 책임자 바네사 팔리(Vanessa Parli)는 "올해에는 다양한 분야에서 활약할 수 있는 모델들이 더욱 많아질 것으로 예상된다"고 말했다. "이 모델들은 텍스트를 입력받아 오디오를 생성하거나, 이미지에 대한 설명을 만들어낼 수 있다. 개인적으로 가장 흥미로운 AI 연구 분야는 이러한 대규모 언어 모델을 로봇이나 자율 에이전트와 결합해, 로봇이 현실 세계에서 더욱 효율적으로 작동하도록 하는 데 있어 중대한 발전을 이루는 것이다"고 그녀는 덧붙였다.
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구리 생산량 10% 노리던 BHP, M&A 불발로 계획에 '제동' 각국 광산업체 눈길 모으는 구리 광산, 왜? AI 등 미래 산업 필수 소재 구리, 수요도 거듭 증가 추세
영국 광산업체 앵글로아메리칸이 세계 최대 광산기업 BHP의 인수합병(M&A) 제안을 거부했다. 이에 따라 앵글로아메리칸 인수로 최근 수요가 급등하고 있는 구리 시장에서의 지위를 더욱 공고히 하겠다는 BHP의 계획에도 제동이 걸렸다.
BHP-앵글로아메리칸 M&A 불발
26일(현지 시각) 파이낸셜타임즈(FT)에 따르면 앵글로아메리칸은 BHP가 제안한 총 311억 파운드(약 53조7,600억원)의 인수 제안을 거부했다. 앞서 지난 25일 BHP는 앵글로아메리칸에 1주당 약 25.08파운드로 매입을 제안했다. 이는 전 거래일 종가보다 14% 높은 금액이었지만, 앵글로아메리칸 측은 성명을 통해 "이 제안은 회사를 상당히 저평가하고 있고, 주주들에게 전혀 매력적이지 않을 것"이라며 거절의 뜻을 밝혔다.
앵글로아메리칸의 스튜어트 챔버스 회장도 직접 "구리는 앵글로아메리칸 전체 생산량의 30%를 차지하며, 구리와 그 밖에 구조적으로 매력적인 제품에서 잘 배열되고 가치를 높이는 성장 옵션의 이점을 통해 앞으로 몇 달, 몇 년 동안 주주들을 위해 창출할 수 있는 가치가 더 많다”고 강조했다.
사실 앵글로아메리칸의 M&A 거부는 이미 예견된 일이었다는 게 시장 견해다. BHP가 제안한 조건이 앵글로아메리칸을 움직일 정도는 아니었다는 것이다. 실제 2년 전만 해도 앵글로아메리칸의 주식은 주당 43파운드가량에 거래됐다. 그동안 주가가 다소 떨어지긴 했지만 앞으로 구리 등 광석에 대한 수요가 늘 것임을 고려하면 주당 25.08파운드는 상당히 아쉬운 금액이라는 게 전문가들의 설명이다.
불붙은 구리 광산 인수 경쟁
BHP는 최근 구리 광산를 거듭 포섭하고 있다. 이미 앞서 지난해 5월 호주 구리 광산을 보유하고 있는 오즈미네랄즈를 약 64억 달러(약 8조8.000억원)에 인수한 바도 있다. 이 같은 배경에서 BHP에 앵글로아메리칸 인수는 중요한 지점 중 하나였다.
BHP는 연간 약 120만t의 구리를 생산하고 앵글로아메리칸은 연간 약 83만t의 구리를 생산하는데, 이 둘의 생산량을 합하면 전 세계 구리 생산량의 약 10%에 달한다. M&A를 통해 사실상 구리 가격을 좌지우지할 수 있는 수준으로 올라설 수 있었던 것이다. 다만 결과적으로 인수가 거부되면서 세계 구리 시장의 1인자로 올라서지는 못했다.
이런 가운데 여타 광산 업체와 제련소들도 구리 광산 인수에 관심을 보이기 시작하면서 BHP 입장에선 다른 출구전략을 세울 필요성이 늘었다. 예컨대 중국의 주요 구리 생산업체인 지진마이닝(Zjjin Mining)과 남아프리카공화국의 시바니스틸워터(Sibanye Stillwater)는 잠비아의 모파니 구리 광산에 입찰하며 구리 광산에의 관심을 단적으로 보여준 바 있다. 아울러 중국의 CMOC 그룹도 구리와 코발트가 풍부한 콩코민주공화국의 추가 자산 인수에 관심을 표명했고, 국영 중국 알루미늄 공사(Chalco)의 자회사인 중국 구리도 글로벌 파트너십과 자산 인수를 추진하겠다는 의사를 밝혔다.
AI 열풍 탄 구리, 미래 전망도 '낙관적'
이처럼 기업들이 구리 광산을 거듭 노리고 나서는 건 구리가 에너지 및 인프라 개발의 미래에서 중요한 위치를 차지하고 있기 때문이다. 구리는 전기자동차, 전력망, 풍력 터빈 제조 등 여러 산업에 두루 쓰이는 필수 광물로 에너지 전환 생태계의 핵심 금속으로 꼽힌다. 친환경 에너지 산업에도 구리가 필수적이다. 재생 에너지원으로 생산한 전기를 다루기 위한 복잡한 전력망을 구축하려면 수백만 피트의 구리 배선이 필요하기 때문이다. 또 태양광과 풍력 발전소는 넓은 지역에 걸쳐 있어 기존 중앙집중식 석탄·가스 발전소보다 단위 전력당 더 많은 구리를 필요로 한다.
특히 최근엔 AI 열풍으로 데이터센터가 늘어나면서 구리 수요도 함께 높아졌다. 미국 구리개발협회(CDA)에 따르면 데이터센터 구축에는 1메가와트(㎿)당 27t 규모 구리가 쓰인다. 공급 측면의 요인도 있다. 파나마, 페루 등 대규모 광산 폐쇄로 공급이 줄어든 데다 전 세계 정제 구리 공급량의 절반 이상을 생산하는 중국 제련소는 수익성 하락으로 공동 생산량 감축에 합의한 상황이다. 씨티은행이 발간한 보고서에 따르면 구리 수요는 2030년까지 지금보다 420만t 늘어날 수 있으며, 올해 말엔 구리 가격이 1t에 1만 달러를 넘어설 것으로 전망된다. 기업 간 구리 광산 인수 경쟁에 급격히 불이 붙은 이유다.
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지마켓 분위기 반전 나서나, "빅스마일데이에 1,000억원 투자할 것" 연회비 인하 등 전략까지 합세, C커머스 가격 경쟁력 따라잡는다 수수료 인하 출혈 멎기도 전에, '초저가'로 다시 한번 불붙은 유통업계
신세계그룹 산하 온라인 쇼핑몰 지마켓이 분위기 반전을 꾀한다. 쿠팡의 유료 멤버십 가격 인상으로 이탈하는 고객들을 잡고 알리익스프레스·테무 등 C커머스의 공세에 맞불을 놓겠단 것이다. 이를 위해 지마켓은 '신세계 유니버스 클럽' 신규 회원의 연회비를 대폭 인하하고 빅스마일데이 할인 행사에 1,000억원을 투자할 방침이다.
지마켓, 연회비 인하·할인 행사 나선다
28일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 지난해 지마켓은 매출 1조1,967억원, 영업손실 321억원을 기록했다. 매출은 전년 동기 대비 9.2% 감소했으나 영업손실이 334억원 줄었다. 이에 지마켓은 흑자전환에 박차를 가할 계획이다.
이를 위해 지마켓은 내달 2일부터 6월 3일까지 신세계 유니버스 클럽의 신규 회원을 대상으로 연회비를 80% 이상 대폭 인하하는 이벤트를 개최한다. 신규 회원은 기존 3만원이었던 연회비를 84% 인하한 4,900원에 신세계 유니버스 클럽에 가입할 수 있게 되는 셈이다. 이외에도 △연회비의 3배에 달하는 스마일캐시 지급 △멤버십 1년 무료 연장 혜택 제공 △스마일카드 사용 시 추가 스마일캐시 4,900원 지급 등도 함께 진행한다. 쿠팡이 유료 멤버십 가격을 기존 4,990원에서 7,890원으로 인상한 것과는 대조적인 모습이다.
연중 최대 할인 행사인 5월 빅스마일데이에 고객 혜택 비용으로 약 1,000억원 규모의 투자를 집행하겠다고 밝히기도 했다. 기존 빅스마일데이 행사 투입 비용의 2배에 달하는 규모다. 지마켓은 우선 할인쿠폰과 카드 할인 등 가격 혜택으로 700억원 상당을 투입한다. 기존 빅스마일데이에 고객에게 제공한 할인비용에서 약 50% 늘린 650억가량을 상품 가격경쟁력 확보에 투입할 예정이다. 중복 할인이 가능한 카드사 할인 규모도 역대 최대 규모인 50억원 이상을 확보했다. 해당 비용은 고객에게 최대 15만원까지 할인받을 수 있는 고가쿠폰을 비롯해 브랜드 중복 할인쿠폰, 카드사 즉시 할인 혜택에 활용된다.
초저가 내세운 C커머스에 '잠식' 시작된 국내 시장
이 같은 지마켓의 전방위적 혜택 강화는 초저가를 내세우며 시장 장악에 나선 C커머스에 대응하기 위한 전략의 일환이다. 업계에 따르면 최근 국내 유통시장은 알리·테무·쉬인 등 C커머스 업체에 잠식당하는 분위기다. 직접구매(직구) 플랫폼을 통해 중국산 제품을 저렴하게 구매할 수 있게 된 데다 C커머스 업체들이 파격적인 가격 혜택을 내세운 특가전으로 고객 확보에 적극 나서면서다.
실제 알리는 지난달 18일부터 창립 14주년 기념 할인전인 '1,000억 페스타'를 진행 중이다. 1,000억 페스타는 매일 하루 두 차례 계란, 고구마, 오렌지 등 식품류와 생필품을 최저 1,000원에 판매하는 타임딜 행사다. 상품의 원가는 물론 배송비에도 못 미치는 가격으로 상품을 판매하면서 소비자들의 환심을 사고 있는 것이다.
C커머스가 초저가 전략을 활용하면서 국내 유통업계는 부진을 면치 못하고 있다. 시장분석업체 아이지에이웍스의 마케팅클라우드에 따르면 알리와 테무의 3월 월간활성이용자수(MAU)는 각각 694만 명과 636만 명가량으로 집계됐는데, 이는 11번가와 지마켓을 뛰어넘은 수치다. C커머스를 이용하면 물건을 더 저렴하게 구매할 수 있다는 인식이 자리 잡기 시작한 영향으로 전문가들은 분석하고 있다. 결국 지마켓의 할인 전략은 C커머스의 가격 경쟁력을 상대하기 위한 고육지책인 셈이다.
C커머스 따라가는 국내 업계, 출혈경쟁 심화 양상
다만 업계에선 우려의 목소리도 적지 않다. C커머스의 초저가 전략을 따라가다가 출혈경쟁만 심화해 자멸할 수 있다는 시선에서다. 실제 시장에선 국내 유통업계의 여력은 이미 상당 부분 소실됐다는 평가가 나온다. 알리의 수수료 면제 혜택을 따라가면서 적잖은 손실을 봤기 때문이다.
앞서 알리는 한국 상품 판매 채널인 'K-베뉴'를 론칭하면서 모든 입점&판매 수수료 면제 혜택을 제공하겠다고 밝힌 바 있다. 판매 시스템 역시 한국에 맞게 수정하면서 진입 허들을 극도로 낮췄고, 약 1억 달러(약 1,382억원)의 소싱 센터를 설립해 해외 판로 확보를 지원하겠단 계획도 발표했다. 국내 셀러를 모집하기 위한 전략이다.
알리와 테무가 국내 이커머스 시장을 점령하면서 C커머스로 둥지를 옮긴 이들도 늘었다. 셀러가 빠져나갔단 건데, 이로 인해 국내 쇼핑몰 플랫폼들은 근간까지 흔들리기 시작했다. 이에 국내 유통업계도 서둘러 수수료 인하에 나섰다. 롯데온은 디지털 가전 3개 카테고리 판매 수수료를 9%에서 5%로 인하했고, 11번가는 조건에 부합하는 판매자에 상품 주문 금액 1,000만원 전까지 수수료 제로 혜택을 제공하기 시작했다. 홈플러스도 온라인 신규 입점 셀러 대상으로 3개월 동안 수수료 0% 프로모션을 진행했고, 티몬은 최대 60일간 판매수수료 면제 혜택을 제공하기도 했다. 업계를 침식하던 수수료 경쟁이 초저가 경쟁에까지 잔불을 옮겨가는 가운데, 일각에선 출혈 경쟁이 더 심화할 수 있단 지적이 쏟아진다.
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MBK파트너스, 커넥트웨이브 지분율 87%까지 올린다 네이버·쿠팡 등에 밀린 커넥트웨이브, 시장 인식도 '뚝뚝' "다나와 등 트래픽 견조한 수준, 차별화된 입지도 있어"
국내 최대 사모펀드(PEF) 운용사인 MBK파트너스가 이커머스 플랫폼 커넥트웨이브의 잔여 지분에 대한 공개매수를 추진한다. 창업자 지분과 자사주를 제외한 주식을 모두 인수한 뒤 자발적 상장폐지 절차를 밟을 계획으로, 매각 작업에 박차를 가하겠단 의미로 풀이된다. 이에 시장에선 커넥트웨이브의 매각이 이뤄질지 여부가 관심사로 떠올랐다. 최근 1세대 이커머스 기업 다나와 등이 부진을 면치 못하고 있는 만큼 부정적인 의견이 적지 않긴 하나, 시장 일각에선 여전히 견조한 트래픽을 유지하고 있음을 근거로 긍정적인 전망을 내놓는 이들도 포착되고 있다.
MBK파트너스, 커넥트웨이브 지분 공개매수
29일 금융감독원 전자공시시스템 및 투자은행(IB) 업계에 따르면 MBK파트너스가 설립한 투자목적회사 ‘한국이커머스홀딩스이호주식회사’는 이날부터 내달 24일까지 커넥트웨이브 보통주 1,664만7,864주(잠재발행주식 총수의 29.61%)를 주당 1만8,000원에 공개매수한다. 공개매수 가격은 공개매수일 직전 1개월 및 3개월 동안의 거래량 가중산술평균주가 1만4,308원 및 1만4,685원에 각각 25.8%와 22.6%의 프리미엄을 적용한 결과다. 커넥트웨이브는 총거래액(GMV) 13조원, 월간활성이용자수(MAU) 2,000만 명 규모의 대형 커머스 플랫폼으로 △다나와 △해외 직구 플랫폼 몰테일 △가격 비교 플랫폼 에누리닷컴 등을 운영하고 있다.
MBK파트너스는 커넥트웨이브의 창업자인 김기록 대표가 소유한 주식 522만6,469주(지분율 9.29%)와 자사주 697만4,871주를 제외한 잔여 주식 모두를 취득한 뒤 자발적 상장폐지를 거쳐 커넥트웨이브를 비상장사로 만들 계획이다. 공개매수 응모율과 관계없이 응모한 공개매수 주식은 전부 매수한다. 이에 대해 MBK파트너스 측은 “경영 효율성 제고를 위해 공개매수를 진행하고 상장폐지를 추진하는 것"이라고 설명했다. 매각 작업을 위한 의사 결정을 더 용이하게 진행하겠단 게 주목적인 것으로 풀이된다.
현재 MBK파트너스는 특수목적법인(SPC)인 한국이커머스홀딩스를 통해 커넥트웨이브 주식 1,819만9,803주를 보유한 최대주주로, 특수관계자를 포함한 지분율은 58%다. 이번 공개매수를 통해 잔여 지분을 모두 매수하면 MBK파트너스가 한국이커머스홀딩스를 통해 보유하게 되는 커넥트웨이브 주식은 4,925만5,606주로 지분율이 87.60%까지 확대될 것으로 전망된다.
매각 여부에 '관심 집중', "부진한 성과가 발목 잡을 수도"
MBK파트너스가 공개매수에 나서면서 시장에선 향후 커넥트웨이브가 매각될 수 있을지 여부에 관심이 쏠린다. 커넥트웨이브는 지난 2022년 다나와가 코리아센터를 역합병하면서 시작됐다. 당시 코리아센터 측은 "이커머스 시장 내 생태계를 주도하기 위해 양사의 사업 경쟁력을 강화하고 기업가치를 제고하는 방법론으로서 합병을 추진했다"고 밝혔다. "방대한 양의 온라인 상품 DB를 구축해 상품 DB, 시장·소비자 트렌드 정보를 제공하는 등 '이커머스 솔루션 컨설팅'으로 사업 영역을 확대할 것"이라고 피력하기도 했다. 양사 데이터 역량 통합이 신성장동력으로 작용할 것이란 기대가 읽히는 대목이다.
목표 실현을 위한 노력도 꾸준히 이어 왔다. 대표적인 예가 'VS검색' 모바일 버전 출시다. VS검색의 가파른 이용 증가세에 발맞춰 모바일 버전을 출시해 영향력 제고 기회를 놓치지 않은 것이다. VS검색 서비스에 커넥트웨이브의 생성형 AI인 플레이(PLAi)를 결합해 한층 고도화된 검색 기회를 제공하겠단 청사진도 제시했다. 자연어 검색을 통해 VS검색 결과를 호출할 수 있도록 하겠단 것으로, "100만원대 이하의 가성비 노트북 추천해 줘"라고 검색하면 관련 제품을 자동으로 추천하고 각 제품의 특장점과 비교 정보를 바로 화면에 띄우는 방식이다. VS검색은 검색 한 번으로 여러 제품을 한눈에 비교할 수 있는 다나와의 비교 검색 기능으로, 비교하고 싶은 제품명 사이에 ‘VS’를 넣어 검색창에 입력하면 자동으로 비교 항목을 분석해 결과를 나열해 준다.
다만 이 같은 노력에도 시장에선 커넥트웨이브의 매각 가능성에 물음표를 제기하는 이들이 적지 않다. 커넥트웨이브가 성장 정체와 역성장 위기를 맞으면서 하락세를 가시적으로 드러낸 바 있기 때문이다. 업계에 따르면 커넥트웨이브는 2023년 2분기 기준 다나와, 에누리 등이 포함된 데이터 커머스 부문, 몰테일이 포함된 크로스보더 커머스 부문에서 각각 전년 대비 14%씩 역성장한 6,000억원, 541억원의 거래액 실적을 보였다. 메이크샵, 마이소호, 플레이오토 등이 포함된 이커머스 솔루션 부문에서도 거래액이 전년 동기 대비 1% 성장하는 데 그치면서 정체기를 겪었다.
특히 격화된 경쟁 상황은 커넥트웨이브 위기론을 한층 끌어올렸다. 예컨대 몰테일은 초기 한국까지 배송 서비스를 운영하지 않는 해외 이커머스 플랫폼으로서 쇼핑몰의 주문을 현지 배송대행지에서 대신 받아서 한국까지 발송을 대행하고 중간 수수료를 받는 사업 모델을 기반으로 성장해 왔는데, 최근엔 한국까지 '크로스보더 이커머스' 서비스를 직접 연결한 해외 플랫폼이 늘어나는 추세다. 당장 아마존, 알리익스프레스, 쿠팡 등 잘 알려진 플랫폼 기업들은 이미 연계 서비스를 운영 중이다.
다나와, 에누리 등 가격 비교 플랫폼이 네이버에 밀린다는 점도 악재다. 네이버는 압도적인 포탈 트래픽을 바탕으로 제휴몰의 상품 DB를 확보하면서 커머스를 급성장시켰다. 여기에 자체 운영 플랫폼까지 추가하면서 57만 명이 넘는 국내 최대 셀러 네트워크를 확보하는 데 성공했다. 커머스 DB로는 자타공인 국내 1위 플랫폼으로 인정받고 있기도 하다. 지난 2021년 실적을 대폭 늘리며 연일 주가 신고가를 기록하던 다나와에 대한 시장 인식이 점차 저하한 배경이다.
일각선 긍정평가도, "다나와 트래픽 여전히 견조"
다만 그럼에도 커넥트웨이브의 경쟁력에 손을 들어주는 이들도 적지 않다. 다나와 등 플랫폼이 일정 트래픽 이상을 꾸준히 유지하면서 안정적인 흐름을 보이고 있단 이유에서다. 실제로 2022년엔 MAU를 크게 늘리면서 약진을 이루기도 했다. 커넥트웨이브에 따르면 2022년 다나와의 모바일 평균 MAU는 728만 명이었는데, 이는 2021년(588만 명) 대비 23% 증가한 수준이다. 코로나19 거리두기 해제 이후 타 플랫폼이 부진을 면치 못하던 때 홀로 성장을 이룬 행보는 시장에서 다나와의 입지를 재설정하는 계기가 됐다.
다나와가 주력하는 상품이 전자기기 및 부품이라는 점도 긍정 평가 요인이다. 기본적으로 가격대가 높은 전자기기를 구매할 땐 알리익스프레스나 테무 등 상대적으로 신뢰도가 낮은 중국 플랫폼보단 국내 플랫폼을 이용하려는 이들이 더 많기 때문이다. 통상 다나와의 단점으로 작용하던 복잡한 비교검색 기능도 전자기기 구매자에겐 장점으로 승화된다. 가격 비교 방식이 복잡하다는 건 검색의 디테일과 정확도를 높일 수 있다는 의미기도 한데, 이는 전자기기 및 부품 구매자에 있어선 실보다 득이 크다. 이렇다 보니 인터넷 커뮤니티 등지에선 "전자제품 구매는 네이버보다 다나와가 더 낫다"는 언급도 거듭 나온다. 커넥트웨이브에 대해 "과거의 영광에 비해 부진한 건 사실이나 여전히 나름의 입지를 지니고 있다"는 평가가 나오는 이유다.
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필리핀 현지 직원이 미국 매장에, 뉴욕시의 '원격 고용' 키오스크·조리 기계 앞세워 인건비 감축 나선 요식업계 인간 대체하는 'AI 상담사'도, 기술이 낳은 고용 시장 지각변동
미국에 위치한 한 식당이 비디오 커뮤니케이션 서비스인 줌(Zoom)을 이용해 인건비를 절감하고 있다는 소식이 전해졌다. 인건비가 비교적 저렴한 필리핀 등지에서 카운터 직원을 고용하고, 줌 화상 통화를 통해 미국 현지 손님들에게 서비스를 제공하도록 조치한 것이다. 이에 업계에서는 기계, AI(인공지능) 등 '기술'을 활용해 인건비를 절감하는 전략이 글로벌 시장 내에서 보편화하고 있다는 평이 흘러나온다.
모니터 속 직원이 고객 응대
뉴욕타임스의 최근 보도에 따르면, 뉴욕 퀸즈의 롱아일랜드 시티에 있는 한 치킨 가게 매대에는 실제 점원이 없다. 대신 필리핀 직원이 줌을 통해 현지 고객과 소통한다. 통신 기술 발달을 발판 삼아 등장한 이들 '가상(Virtual) 계산원'은 매일 점심시간부터 손님들을 맞이하며, 고객 응대를 하지 않을 때는 음식 배달 주문을 조율하고 문의 전화를 받기도 한다.
이들이 현지 점원들을 대체한 근본적 원인으로는 '인건비'가 지목된다. 뉴욕에서 점원을 고용하려면 최소 시간당 16달러(최저임금)를 지급해야 한다. 반면 필리핀 원격 근로자들은 최저임금의 20%도 되지 않는 3달러를 받고 동일한 업무를 수행한다. 뉴욕주의 최저임금법은 지리적 한계 내에 '물리적'으로 존재하는 노동자들에게만 적용되기에 가능한 일이다.
이들 필리핀 노동자는 가상 비서 회사 ‘해피 캐셔(Happy Cashier)’에 소속돼 있는 것으로 전해진다. 지난 10월 정식 출시된 해피 캐셔의 가상 비서 서비스는 현재 뉴욕 퀸스, 맨해튼, 저지시티 등의 레스토랑들에 속속 도입되고 있다. 해피 캐셔 설립자인 장치 CEO는 “연말까지 뉴욕주 내 100여 개 식당에 가상 비서를 배치해 빠르게 규모를 확대할 것을 기대한다”며 적극적인 사업 확장 의사를 드러낸 상태다.
요식업계의 매장 자동화 움직임
해피 캐셔의 사례에서 알 수 있듯, 각국 기업들은 기술 발전을 기회로 삼아 적극적인 인건비 절감 움직임을 보이고 있다. 키오스크(무인 주문 기기) 등의 도입을 통해 매장 운영을 자동화하는 것이 대표적인 예다. 키오스크는 2010년대 후반 버거 프랜차이즈에서 도입한 기술로, 코로나19 팬데믹을 거치며 본격적으로 대중화됐다. 우리나라 기준 키오스크의 월 렌탈 요금은 약 2만원에서 10만원 사이로 알려져 있다. 최저임금을 받는 '인간'보다 훨씬 저렴한 가격에 인력 공백을 메꿀 수 있는 셈이다.
주목할 만한 부분은 회전율이 높은 프랜차이즈 매장 등에서 주로 활용되던 키오스크 기기가 카페, 식당 등 요식업계 전반으로 그 영향력을 키워가고 있다는 점이다. 실제 한국농촌경제연구원이 지난해 발표한 '푸드테크 시장 및 정책 동향 보고서'에 따르면, 국내 키오스크 시장 규모는 2015년 2,130억원에서 평균 8.1%씩 성장해 지난해 3,960억원으로 두 배 가까이 확대됐다. 특히 최저임금이 전년 대비 대폭 인상됐던 2018년에는 전년 대비 20%에 달하는 성장률을 기록하기도 했다.
키오스크의 보편화 이후 국내 요식업계는 보다 적극적으로 매장 자동화에 나서고 있다. 음식 조리에 필요한 노동력을 기계로 대체하는 움직임도 여기에 속한다. 유가네닭갈비는 솥이 회전하는 방식으로 조리를 자동화하는 ‘오토웍’을 전체 매장 중 35%에 설치했다. 고봉민김밥 역시 김밥·야채 절단기, 김밥에 밥을 깔아주는 ‘라이스 시트기’ 등을 도입해 인력 고용 부담을 대폭 경감했다. 교촌치킨은 로봇 개발사인 뉴로메카, 두산로보틱스와의 협력을 통해 2종류의 튀김 로봇 운영을 운영하고 있다.
"사람 대신 AI가 상담해 드려요"
이처럼 사람의 자리를 기술이 채우는 '기술적 실업' 현상은 요식업계를 넘어 산업계 전반에서 관측되고 있다. 대표 사례로는 AI 기술 발전으로 인한 '콜센터'의 변화를 꼽을 수 있다. 기존 콜센터 업종은 △인력 부족으로 인한 상담원과의 연결 지연 △고객 대응에 미숙한 인력 증가 △상담원들의 감정 노동 등 고질적인 한계에 부딪힌 상태였다. 이런 가운데 최근 거듭된 AI 기술의 발전은 이 같은 문제를 해결할 수 있는 '열쇠'로 주목받고 있다.
AI 중심의 고객센터는 콜센터가 품고 있던 고질적 문제를 해결함과 동시에 인건비를 절감하는 효과를 낸다. 다양한 AI 기술을 통해서 효율적이고 개인화된 상담이 가능하다는 점도 장점으로 꼽힌다. 일부 기업에서는 단순 업무는 AI가 맡고, 상담사들은 부가가치가 높은 일에 집중하는 '역할 분담' 체계가 수립되기도 한다. AI 기술이 고도화하며 관련 업계의 빈틈을 메꾼 셈이다.
이 같은 AI컨택센터(AI Contact Center, AICC)는 공공기관부터 금융권까지 산업계 전반으로 확대되고 있다. 시장조사업체 얼라이드마켓리서치는 국내 AICC(AI 컨택 센터) 시장이 2020년 4,214만 달러(약 580억원)에서 2030년 3억5,008만 달러(약 4,815억원) 규모로 연평균 23.7%씩 성장할 것이라는 전망을 내놓기도 했다. 기술이 '보조 도구' 역할을 넘어 인간의 자리를 공격적으로 대체해 나가는 가운데, 시장에서는 한동안 고용 시장의 지각변동이 이어질 것이라는 전망에 힘이 실린다.
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Professor of AI/Data Science @ SIAI
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People following AI hype are mostly completely misinformed AI/Data Science is still limited to statistical methods Hype can only attract ignorance
As a professor of AI/Data Science, I from time to time receive emails from a bunch of hyped followers claiming what they call 'recent AI' can solve things that I have been pessimistic. They usually think 'recent AI' is close to 'Artificial General Intelligence', which means the program learns by itself and it is beyond human intelligence level.
No doubt that many current AI tools are far more advanced than medieval 'machines' that were discussed in the Scientific American article, but human generated AI tools are still limited to pattern finding and abstracting it by featuring common parts. The process requires to implement a logic, be it human found or human's programmed code found, and unfortunately the machine codes that we rely on is still limited to statistical approaches.
AI hype followers claim that recent AI tools have already overcome needs for human intervention. The truth is, even Amazon's AI checkout that they claimed no human casher is needed is founded to be under large number of human inspectors, according to the aforementioned Scientific American article.
As far as I know, 9 out 10, in fact 99 out of 100 research papers in second tier (or below) AI academic journals are full of re-generation of a few leading papers on different data sets with only a minor change.
The leading papers in AI, like all other fields, change computational methodologies for a fit to new set of data and different purposes, but the technique is unique and it helps a lot of unsolved issues. Going down to second tier or below, it is just a regeneration, so top class researchers usually don't waste time on them. The problem is that even the top journals are not open only for ground breaking papers. There are not that many ground breaking papers, by definition. We mostly just go up one by one, which is already ultra painful.
Going back to my graduate studies, I tried to establish a model for high speed of information flow among financial investors that leads them to follow each other and copy the winning model, which results in financial market overshooting (both hype/crash) at an accelerated speed. The process of information sharing that results in suboptimal market equilibrium is called 'Hirshleifer effect'. Modeling that idea into an equation that fits to a variety of cases is a demanding task. Every researcher has one's own opinion, because they need to solve different problems and they have different backgrounds. Unlikely we will end up with one common form for the effect. This is how the science field works.
Hype that attracts ignorance
People outside of research, people in marketing to raise AI hype, and people unable to understand researches but can understand marketers' catchphrases are those people who frustrate us. As mentioned earlier, I did try to persuade them that it is only a hype and the reality is far from the catch lines. I have given up doing so for many years.
Friends of mine who have not pursued grad school sometimes claim that they just need to test the AI model. For example, if an AI engineer claims that his/her AI can win against wall street's top-class fund managers by double to tripple margin, my friends think all they need as a venture capitalist is to test it for a certain period of time.
The AI engineer may not be smart enough to show you failed result. But a series of failed funding attempts will make him smarter. From a certain point, I am sure the AI engineer begins showing off successful test cases only, from the limited time span. My VC friends will likely be fooled, because there is not such an algorithm that can win against market consistently. If I had that model, I would not go for VC funding. I would set up a hedge-fund or I will just trade with my own money. If I know that I can win with 100% probability and zero risk, why share profit with somebody else?
The hype disappears not by a few failed tests, but by no budget in marketing
Since many ignorant VCs are fooled, the hype continues. Once the funding is secured, the AI engineer runs more marketing tools to show off so that potential investors are brain-washed by the artificial success story.
As the test failed multiple times, the actual investments with fund buyers' money also fails. Clients begin complaining, but the hype is still high and the VC's funding is not dry yet. In addition to that, now the VC is desperate to raise the invested AI start-up's value. He/She also lies. The VC maybe uninformed of the failed tests, but it is unlikely that he/she hears complains from angry clients. The VC's lies, however unintentional, support the hype. The hype goes on. Until when?
The hype becomes invisible when people stop talking about. When people stop talk about it? If the product is not new anymore? Well, maybe. But for AI products, if it has no real use cases, then people finally understand that it was all marketing hype. The less clients, and the less words of mouth. To pump up dying hype, the company may put in more budget to marketing. They do so, until it completely runs out of cash. At some point, there is no ad, so people just move onto something else. Finally, the hype is gone.
Then, AI hype followers no longer send me emails with disgusting and silly criticism.
Following AI hype vs. Studying AI/Data Science
On the contrary, there are some people determined to study this subject in-depth. They soon realize that copying a few lines of program codes on Github.com does not make them experts. They may read a few 'tech blogs' and textbooks, but the smarter they are, the faster they catch that it requires loads of mathematics, statistics, and hell more scientific backgrounds that they have not studied from college.
They begin looking for education programs. For the last 7~8 years, a growing number of universities have created AI/Data Science programs. At the very beginning, many programs were focused too much on computer programming, but by the competition of coding boot-camps and accreditational institutions' drive, most AI/Data Science programs in US top research schools (or similar level schools in the world) offer mathematically heavy courses.
Unfortunately, many students fail, because math and stat required to professional data scientists is not just copying a few lines of program codes from Github.com. My institution, for example, runs Bachelor level courses for AI MBA and MSc AI/Data Science for more qualified students. Most students know the MSc is superior to AI MBA, but only few can survice. They can't even understand AI MBA's courses that are par to undergrad. Considering US top schools' failing rates in STEM majors, I don't think it is a surprise.
Those failing students are still better than AI hype followers, so highly unlikely be fooled like my ignorant VC friends, but they are unfortunately not good enough to earn a demaing STEM degree. I am sorry to see them walk away from the school without a degree, but the school is not a diploma mill.
The distance from AI hype to professional data scientists
Graduated students with a shining transcript and a quality dissertation find decent data scientist positions. Gives me a big smile. But then, in the job, sadly most of their clients are mere AI hype followers. Whenever I attend alum gathering, I get to hear tons of complaints from students about the work environment.
It sounds like a Janus-face case to me. On the one side, the company officials hires data scientists because they follow AI hype. They just don't know how to make AI products. They want to make the same or the better AI products than competitors. The AI hype followers with money create this data scientist job market. On the other side, unfortunately the employers are even worse than failing students. They hear all kinds of AI hype, and they just believe all of them. Likely, the orders given by the employers will be far from realistic.
Had the employers had the same level knowledge in data science as me, would they have hired a team of data scientists for products that cannot be engineered? Had they known that there is no AI algorithm that can consistently win against financial markets, would they have invested to the AI engineer's financial start-up?
I admit that there are thousands of unsung heros in this field without much consideration from the market due to the fact that they have never jumped into this hype marketing. The capacity of those teams must be the same as or even better than world class top-notch researchers. But even with them, there are things that can be done and cannot be done by AI/Data Science.
Hype can only attract ignorance.
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AI 비서와 함께하는 일상, 외국어 메뉴판 번역과 눈 앞에 보이는 사물 정보 제공해 메타 CEO 마크 저커버그 스마트 안경 기능 직접 선보여 하지만 다른 사람들이 사진 촬용중임을 인식하기 어려워 ‘몰카’ 우려돼
메타는 AI 비서를 탑재한 레이밴 스마트 안경을 개선하고 있는 것으로 알려졌다. 이번 스마트 안경은 사용자가 손을 사용하지 않고 음성만으로 정보에 접근할 수 있다는 점에서 대중의 큰 관심을 받고 있다.
하지만 사진과 동영상 촬영이 간편해진 만큼 ‘몰카’ 우려가 뒤따르고 있다. 규제당국은 사생활 침해 가능성이 없는지 입증해야 한다는 입장을 밝혔다.
AI 비서 탑재한 스마트 안경, 완전히 달라진 모습 선보여
메타와 선글라스 제조업체인 레이밴은 2021년에 처음으로 스마트 안경인 레이밴 스토리를 출시했지만, 단순 사진과 동영상 촬영 기능에 머물러 대중의 큰 관심을 끌지 못했다. 그러나 최신 버전에는 AI 비서를 탑재해 이전 버전과 확연히 달라진 모습을 보였다.
스마트 안경 착용자는 "헤이 메타"라고 부른 다음 질문하면 AI로부터 즉각 답을 얻을 수 있다. 또한 스마트 안경은 착용자가 관찰 중인 사물을 인식하여 그에 대한 정보를 제공한다. 이를 활용하여 일상의 여러 편리함을 누릴 수 있다. 예를 들어, “내가 입고있는 셔츠와 어울리는 바지 추천해줘”와 같은 패션 스타일링을 도움받을 수 있고, 눈 앞에 보이는 외국어 메뉴판 번역이 가능해 해외에서 겪는 불편함을 줄일 수 있다.
아쉽게도 메타 AI는 영어, 스페인어, 이탈리아어, 프랑스어, 독일어만 지원하고 있다. 이에 메타는 점차 가능한 언어를 늘릴 계획임을 밝혔다. 현재 전세계에서 스마트 안경을 사용할 수 있지만, 메타 AI 기능은 아직 베타 버전으로 미국과 캐나다의 사용자에 한해 제공되고 있다.
새로운 스마트 안경은 AI 기능 외에도 하드웨어를 업그레이드하여 성능을 향상시켰다. 최신 버전의 스마트 안경은 이전 버전에 비해 배터리 지속시간이 2배 늘어 36시간 동안 사용할 수 있으며, 이전 버전보다 더 얇고 작아져 사용자 편리성을 증가시켰다. 또한 최신 버전은 시야각이 고정되어 있다는 약간의 불편함이 있지만, 1200만 화소를 가져 이미지 확대와 축소라는 기술 혁신을 이뤘다. 게다가 새로운 퀄컴 스냅드래곤 AR1 1세대 칩이 탑재되어, 고품질의 사진 및 동영상 처리와 빠른 연산이 가능하게 되었다.
메타 CEO와 CTO 직접 시연을 통해 스마트 안경 성능 선보여
최근 메타는 소셜 미디어 앱용 AI를 출시하면서, 앞으로 몇 주 안에 스마트 안경용 AI 비서 와 가상 현실 헤드셋인 퀘스트 라인에 대한 자세한 정보를 제공할 예정임을 밝혔다. 출시에 앞서 메타 CEO인 마크 저커버그는 인스타그램을 통해 스마트 안경을 선보이며, 패션 스타일링 도움을 받고 몬태나 여행 중 궁금한 것을 질문하고 메타 AI가 답하는 모습을 공개했다.
또한 메타 CTO인 앤드류 보즈워스는 샌프란시스코를 돌아다니며 스마트 안경이 눈 앞에 보이는 사물에 대한 정보를 제공하는 장면을 스레드에 업로드하였다. 예를 들어 보즈워스는 스마트 안경을 사용하여 금문교에 대해 물어보고, AI 비서는 금문교 정보를 생성하는 장면을 보였다.
게다가 스마트 안경은 상단의 버튼을 클릭하면 사진과 1080p 해상도 동영상을 촬영하고 라이브 스트리밍도 할 수 있다. 스마트 안경은 사진과 동영상을 왓츠앱에 연동하여 공유할 수 있고, 내장 마이크를 통해 바로 전화도 걸 수 있어 정말 손가락 하나 까딱하지 않고 스마트폰 기능을 사용할 수 있게 되었다. 사용자는 150개 이상의 다양한 사용자 지정 프레임과 렌즈 조합으로 안경을 맞춤 설정할 수 있어, 사용자 입맛에 따라 스마트 안경을 커스텀할 수 있다. 예를 들어 스마트 안경 착용자는 AI 비서와 얼마나 빨리 또는 천천히 대화할지 선택할 수 있어, 자신의 대화속도에 맞게 AI비서와 대화할 수 있다. 메타 AI 비서는 메타의 최신 대규모 언어 모델인 라마 3로 작동하여 이전 보다 많은 정보를 제공하고 있다.
스마트 안경 사생활 침해 문제 우려돼
하지만 규제당국에서는 사생활 침해가 우려된다는 입장을 밝혔다. 스마트 안경은 일반 선글라스와 외관상 큰 차이가 없어, 사람들이 스마트 안경을 착용하고 있는지 구분하기 어렵다. 그러나 스마트 안경은 안경테에 달린 스위치를 누르면 간단히 사진과 동영상을 촬영할 수 있어 문제가 제기되고 있다. 이에 규제당국은 스마트 안경이 신종 스토킹 수단으로 이용될 수 있으므로 사생활 침해를 우려하고 있다. 메타 측에서는 사진 촬용 시 LED 조명이 켜져 다른 사람들이 사진 촬용중임을 인식할 수 있고, LED 조명을 가릴 경우 그 사물을 치우라는 알림이 떠서 스마트 안경으로 인 사생활 침해 위험이 낮다는 주장이다.
앞으로 베타버전을 넘어 상용화될 메타 레이밴 스마트 안경은 AI 비서를 통해 완전히 다른 일상을 선보일 것으로 기대되고, 메타 측에서 사생활 침해 이슈를 어떻게 해결해나갈지가 스마트 안경의 승부처로 예상된다.
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안현정
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시너지 효과 못 본 SKT-SM C&C, 메타버스 사업도 부진 SM C&C 매각 분위기 확산, SKT도 보유분 일부 손상차손 반영 미디어렙법 리스크 직면한 카카오, SM C&C 매각 '눈앞'
SK텔레콤(SKT)이 가상현실(VR) 사업 시너지를 위해 투자했던 SM컬처앤콘텐츠(SM C&C)가 계륵으로 전락했다. 콘텐츠 협력을 통해 메타버스 사업을 전개해 나가려던 취지였지만, VR 기술적 한계와 킬러 콘텐츠 부재로 메타버스를 대중화하기에 아직 시기상조라는 평가가 거듭 나온 탓이다. SKT는 이용자 유입이 이어지는 해외 서비스 고도화에 집중해 엔터테인먼트와의 협력을 지속 모색하겠다는 입장을 발표했지만, 업계에선 SKT가 SM C&C의 보유분 일부를 손상차손으로 반영한 것을 근거로 매각을 고민하고 있는 것 아니냐는 의견이 나온다.
부진한 메타버스 사업, SKT-SM C&C 협력 마무리되나
25일 업계에 따르면 SKT가 지난 2017년 투자했던 SM C&C는 최근 연이은 적자 행진으로 매각될 가능성까지 점쳐지기 시작한 것으로 알려졌다. 앞서 SKT는 지난해 사업보고서에서 SM C&C에 대해 188억원의 손상차손을 반영한 바 있다. SM C&C가 지난해에만 99억원의 순손실을 내는 등 성과를 내지 못하고 있기 때문이다. 이에 따라 SKT의 SM C&C 장부가액 역시 전년(653억원) 대비 36.29% 줄어든 416억원으로 낮아졌다.
이 같은 추세는 VR 기술을 기반으로 하는 메타버스 부문에도 이어졌다. SKT가 지난 2021년 출시한 메타버스 플랫폼 '이프랜드(ifland)'는 인기 아이돌과 협력해 다양한 VR·AI 콘텐츠 등을 선보였음에도 시장 수요와 성과를 이어가지 못했다. 업계에 따르면 이프랜드는 지난해 4분기 지속적인 콘텐츠 개선에도 월간활성이용자수(MAU)가 전 분기(420만 명) 대비 14.8%가량 줄어든 360만 명에 그쳤다. SK스퀘어가 2021년 메타버스 협력을 위해 코빗에 투자한 900억원(지분 32%)의 가치 역시 지난해 말 84.3% 급감했다.
SKT 측은 SM C&C 매각설에 우선 선을 그었다. SKT 관계자는 "메타버스 인기가 높은 해외 시장에 집중해 글로벌 서비스로 키울 예정"이라며 "동남아 IoT(사물인터넷), 통신사 등과 협력을 강화하고 연내 AI 기능도 접목해 글로벌 친화 서비스로 발돋움할 것"이라고 강조했다. SM C&C 손상차손과 관련해선 "기업 가치 하락에 따라 손상차손을 반영한 것"이라며 "통신과 엔터테인먼트 사업은 접점이 많아 앞으로 협력 기회가 많을 것으로 보고 있다"고 역설했다. 다만 시장에선 아직 기술적 완성도가 낮은 VR 산업을 캐시카우로 키우는 건 시기상조란 의견이 거듭 나오고 있어, SKT가 사업 가치 하락을 면치 못한 SM C&C를 그대로 끌고 갈지 여부는 여전히 미지수로 남아 있다.
조직 효율화 나선 SM C&C, 매각 준비 과정?
이런 가운데 업계에선 SM C&C가 조직 효율화 작업의 일환으로 희망퇴직이나 권고사직 등 인력 감축에 나설 수 있다는 관측이 나온다. SM C&C는 앞서 지난 22일 광고사업 부문 임직원 대상 설명회를 열고 조직 효율화를 위한 개편 방안을 논의 중이라고 밝힌 바 있는데, 여기서 언급한 조직 효율화가 구조조정 아니냐는 주장이다. 이에 대해 SMS C&C 관계자는 "급변하는 광고 산업 환경에 대비하기 위해 광고사업 부문의 조직 효율화를 위한 다양한 방안을 검토하고 있다"면서도 "인력 감축안 등에 대해선 아직 결정된 게 없다"고 직접적인 언급을 피했다.
일각에선 SM C&C가 조직 효율화를 언급한 데 "매각을 위한 몸집 줄이기를 본격화한 것 아니냐"는 분석도 제기된다. 실제 SM엔터테인먼트(SM엔터)는 지난해부터 자회사 SM C&C와 키이스트의 매각을 추진하고 있다. 비주력 자산을 정리해 실적 개선을 이루겠단 취지에서다. 카카오가 최대 주주에 오른 뒤 미래 비전인 'SM 3.0'을 제시하며 "비주력 사업을 정리해 1조원 규모의 투자에 나서겠다"고 언급한 것도 이와 같은 맥락이다.
카카오의 SM엔터 인수, 매각 분위기 '가열'했다
SM C&C 매각설에 불이 붙은 건 카카오가 SM엔터를 인수하면서 법적으로 SM C&C를 유지할 수 없게 된 탓도 크다. 카카오는 SM엔터 인수를 통해 SM C&C의 특수관계자가 됐는데, 카카오의 SBS M&C 주식 10%와 SM C&C가 겹치면서 미디어렙 소유제한 규정을 위반하게 된 것이다. 미디어렙법에 따르면 자산총액 10조원 이상 기업집단의 특수관계자는 방송광고판매대행사업자의 지분을 소유할 수 없다.
이에 SM엔터 차원의 SM C&C 매각 움직임도 가열하는 양상이다. M&A 전문가 선임 등 본격적인 준비 과정에 돌입한 것이다. 앞서 지난해 3월 SM엔터는 정기 주주총회 직후 신규 이사회를 열고 장 CFO를 단독 대표로 선임했다. 장 대표는 M&A 전문가로 평가되는 인물로, SM 측 설명에 따르면 장 대표는 글로벌 회계법인인 KPMG, PwC에서 13년간 근무하며 회계감사와 기업 인수, 매각 자문, 인수실사, 기업가치평가 등의 업무를 담당했다. 사실상 SKT, SM엔터, 카카오 모두 SM C&C 매각에 힘을 보태는 격이 된 셈이다.
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