'탈통신' 속도 내는 SKT, 투자 자금 마련 착수
연이어 자산 매각하는 SK 계열사들, 원인은 지주사에?
삐걱이는 SK 재무 구조, 지출 느는데 수익은 '지지부진'

SK텔레콤(이하 SKT), SK하이닉스 등 SK그룹 계열사가 줄줄이 자산 유동화를 시도하고 있다. SK의 재무 상황이 눈에 띄게 악화한 가운데, 각 계열사가 자산 매각을 통해 적극적으로 현금을 확보해 나가는 양상이다. SK 역시 자산유동화를 위한 태스크포스(TF)를 신설하며 유동성 확보에 총력을 기울이고 있다.

SKT, 자산 유동화 가능성 시사

8일 SKT 측은 1분기 실적 발표 컨퍼런스콜을 통해 인공지능(AI)을 앞세운 '탈통신' 가속화를 선언, 본격적으로 AI 투자를 확대하겠다는 뜻을 밝혔다. 김양섭 SKT 최고재무책임자(CFO)는 "기업 가치 제고를 위해서는 성장을 위한 투자와 주주 환원 정책이 밸런스를 이루는 게 중요하다"며 "미래 성장 투자를 위한 여력 확보를 위해 자산 유동화, 투자 효율화 등 모든 방안을 강구해 투자 리소스를 창출해 나갈 생각"이라고 밝혔다.

김 CFO는 "설비투자(CAPEX)로 약 3조원, 주파수 할당 대가와 이자 비용 등에 1조~2조5,000억원을 사용하면 1조원 정도가 캐시 플로우(현금 흐름)로 남는다"며 "여기에 7,000억원 이상을 현금 배당에 집행하다 보니 성장을 위한 투자에 운신의 폭이 넓지 않은 게 사실"이라고 설명했다. 투자를 위한 자금이 충분치 않은 상황인 만큼, 자산 매각 등을 통해 AI 성장을 위한 투자를 단행하겠다는 구상이다. 같은 날 발표된 SKT의 실적 자료에 따르면, 1분기 말 기준 SKT의 현금 및 현금성 자산은 3,835억원 수준이다(연결 기준). 

이에 업계에서는 SK그룹의 지주사인 SK㈜의 재무 상황에 '비상'이 걸린 가운데, 그룹 계열사들이 줄줄이 자산 유동화에 나서고 있다는 점에 주목하고 있다. SKT의 자금 확보 움직임이 단순 AI 투자금 확보를 위한 전략이 아닌 그룹의 '생존'을 위한 자구책일 수 있다는 분석이다.

SK 재무 상황 '비상'

실제 SK㈜의 총차입금 규모는 2023년 말 기준 84조2,000억원에 달한다. 이는 2020년(48조3,000억원) 대비 74%가량 폭증한 수준이다. 지난해 부채 비율과 차입금 의존도는 각각 165.8%, 40.7%에 육박했다. 재무 구조 악화의 원인으로는 수년에 걸쳐 누적된 투자 지출이 지목된다. SK 측은 2021년 첨단 소재, 바이오, 그린, 디지털 등 4대 사업 중심의 신성장 계획을 발표한 이후 공격적인 인수합병(M&A)과 투자를 이어온 바 있다.

그룹 재무 상황이 눈에 띄게 악화한 가운데, 기존 주력 사업인 △반도체 △배터리 △통신 등 부문에서는 매년 대규모 투자금 지출이 발생하고 있다. 반도체 부문인 SK하이닉스는 올해 설비 투자에만 약 14조원을 투입할 것으로 예상된다. 배터리 자회사인 SK온은 올해 7~8조원, SKT는 2조7,000억원 수준의 설비 투자를 진행할 예정이다. 문제는 SK 산하에 막대한 투자 지출을 메꿀 만한 '캐시카우' 계열사가 많지 않다는 점이다. 이에 업계에서는 자산 매각을 통한 유동성 확보가 사실상 SK의 유일한 활로라는 분석마저 제기된다.

실제 SK는 자산 유동화를 통한 재무 상황 개선에 총력을 기울이고 있다. 올해 초, SK는 자산유동화 관련 4개의 TF를 조직한 바 있다. 최근 5년간 SK그룹에서 발생한 투자를 일괄 점검한다는 구상이다. TF는 반도체, ICT 플랫폼, 그린에너지 등 투자 분야에 따라 분류되며, 국내외를 막론한 SK그룹의 포트폴리오 전반을 평가 중인 것으로 전해진다.

계열사들도 유동성 확보 나서

SK그룹 산하 계열사들도 적극적인 자산 매각에 나서고 있다. 지난 4월 SK네트웍스는 SK렌터카 매각 우선협상대상자로 어피너티를 선정하고 양해각서(MOU)를 체결했다. 매매 예정 금액은 8,500억원 내외다. SK렌터카는 롯데렌탈의 뒤를 잇는 국내 렌터카 시장 점유율 2위 사업자로, 보유 중인 부채 2조원을 포함한 전체 기업가치만 3조원에 달한다.

8일에는 SK매직이 사업 구조 재편을 통한 기업가치 제고를 위해 △가스레인지 △전기레인지 △전기오븐 등 3개 품목을 경동나비엔에 영업 양도하기로 결정했다고 공시하기도 했다. 지난 1월 업무협약(MOU)을 체결한 이후 4개월 만에 관련 논의가 진전된 것이다. 양도가액은 370억원이며, 양도일자는 9월 30일이다.

같은 날 SK하이닉스의 파운드리(반도체 위탁생산) 자회사 SK하이닉스시스템IC가 중국 우시법인(SK하이닉스시스템IC 우시) 지분을 매각한다는 소식도 전해졌다. 금융감독원 전자공시시스템에 따르면, SK하이닉스시스템IC는 중국 국영기업 우시산업발전집단(WIDG)에 우시법인) 지분 21.33%를 2,054억원에 넘기기로 했다. 이후 WIDG는 SK하이닉스시스템IC 우시가 진행하는 유상증자에 참여해 지분 28.6%를 추가로 확보할 예정이다.

AI 환각, 모델은 현실과 일치하지 않는 응답을 생성할 수 있어
기술적 문제, 개발 방식, 기대치 차이 등이 원인
사실 확인 시스템 개발 및 전문화된 시스템 구축 등이 방법

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 데이터 사이언스 경영 연구소(GIAI R&D Korea)에서 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

생성형 AI 모델이 현실과 일치하지 않는 응답을 생성하는 경우를 가리키는 용어가 있다. 바로 '환각'이다.

지난여름 뉴욕의 한 로펌에서 변호사가 개인 상해 사건의 서류 초안을 작성하는 데 챗GPT를 사용했다. 이에 연방 판사가 5,000달러의 벌금을 부과했는데, 해당 문서에는 개인 상해 소송의 판례를 확립하기 위해 완전히 조작된 과거 사례 6건 이상이 포함되는 등 허위 사실로 가득 차 있었기 때문이다. 챗GPT만의 문제는 아닌 것이 스탠퍼드대학교와 예일대학교의 연구원들은 최근 세 가지 유명 대규모언어모델(LLM)에 관한 연구를 통해 AI가 생성한 법률 결과물 전반에 걸쳐 유사한 오류가 만연해 있다는 사실을 발견했다.

AI 환각, 기술적 문제 vs 인식의 문제

환각은 보통 AI의 기술적 문제로 취급되어 개발자가 열심히 노력하면 결국 해결할 수 있는 문제로 인식되고 있다. 그러나 많은 머신러닝 전문가들은 환각이 개발되고 학습된 대로, 즉 사용자의 프롬프트에 어떻게든 반응하도록 작동하기 때문에 해결할 수 있는 문제라고 생각하지 않는다. 일부 AI 연구자들에 따르면 진짜 문제는 이러한 모델이 무엇이고 어떻게 사용하기로 했는지에 대한 우리의 집단적 인식에 있다고 한다. 그리고 환각을 완화하기 위해서는 생성형 AI 도구와 챗봇이 사실 확인 시스템의 관리 감독을 받아야 한다고 연구자들은 강조했다.

AI 환각과 관련된 많은 갈등은 마케팅과 과대광고에 뿌리를 두고 있다. 기술 기업들은 인공지능을 무수한 문제를 해결하거나 사람의 업무를 대체할 수 있는 디지털 '만능 해결사'로 묘사해 왔다. 하지만 사실에 입각한 정보를 얻기 위해 챗봇에 의존하는 사람과 기업이 늘어나면서 챗봇의 조작 경향은 더욱 뚜렷해지고 혼란을 일으키고 있다. 예를 들어 의료용 챗봇은 사용자에게 부정확하고 잠재적으로 해로울 수 있는 의료 조언을 제공하고, 언론 매체는 부정확한 금융 정보를 포함한 AI 생성 기사를 게재하며, AI 인터페이스를 갖춘 검색 엔진은 가짜 인용을 만들어 냈다.

물론 AI 챗봇은 잘못된 정보를 생성하기 위해 만들어지지 않았다. 다만, 순수하게 정확도만을 위해 설계된 것이 아닐 뿐이다. 실제로 많은 기술 기업이 약간의 정확도를 포기하는 대신, 어떤 질문에도 인간과 같이 유창한 답변을 내뱉는 챗봇을 만들기 위해 노력했다. 그 결과 정보의 정확성보다는 생성 그 자체에 치우쳐진 챗봇이 시장의 주를 이뤘다. 그렇다면 반대로 정확성을 강조한 모델을 개발하면 문제가 해결될까? 이에 "현실적으로 정확성을 보장할 방법은 없다"고 미국 애리조나주립대학교에서 인공지능을 연구하는 수바라오 캄밤파티(Subbarao Kambhampati) 컴퓨터과학 교수는 꼬집었다. 컴퓨터로 생성된 모든 "창의성은 어느 정도 환각"이라고 그는 덧붙였다.

모델의 구조적 한계와 사실 데이터 확대의 한계

지난 1월 싱가포르 국립대학교의 머신러닝 연구원 3명은 LLM에서 환각이 불가피하다는 증거를 제시했다. 이 증명은 칸토어의 대각선 논법과 같은 학습 이론의 고전적인 결과를 적용하여 LLM이 계산 가능한 모든 함수를 학습할 수 없음을 증명한다. 즉 이들은 모델의 능력을 넘어선 문제가 항상 존재한다는 것을 보여줬다. 이 연구의 저자들은 "모든 LLM에는 학습할 수 없는 현실 세계의 일부가 있어 필연적으로 환각을 일으킬 수밖에 없다"고 강조했다.

하지만 특정 어려운 문제가 항상 컴퓨터를 난처하게 만든다는 주장은 너무 광범위하다. 특정 혼란이 발생하는 이유에 대해서 높은 통찰력을 제공하지 못할뿐더러, 단순한 요청에도 착각이 난무한 점을 미루어 보아 LLM의 환각 문제는 연구자들이 증명한 것보다 더 자주 일어나는 현상이다.

미국 일리노이대학교 어바나샴페인 캠퍼스에서 자연어·음성 처리를 연구하는 딜렉 하카니-투르(Dilek Hakkani-Tür) 컴퓨터과학 교수는 AI 챗봇이 일상적으로 환각을 일으키는 주된 이유 중 하나는 그 근본적인 구조에서 비롯된다고 말했다. LLM은 기본적으로 자동 완성 도구로, 텍스트 문자열과 같은 시퀀스에서 다음에 나올 내용을 예측하도록 학습된다. 모델의 학습 데이터에 특정 주제에 대한 정보가 많이 포함되어 있으면 정확한 결과를 산출할 수 있지만, LLM은 학습 데이터에 포함되지 않은 주제에 대해서도 항상 답을 도출하도록 구축됐다. 하카니-투르 교수는 바로 이 때문에 오류가 발생할 가능성이 높아진다고 설명했다.

사실에 근거한 학습 데이터를 더 많이 추가하는 것이 확실한 해결책처럼 보일 수 있다. 하지만 LLM이 보유할 수 있는 정보의 양에는 현실적·물리적 한계가 있다. 또한 이러한 모델은 이미 컴퓨팅 용량의 한계에서 작동하기 때문에 LLM을 더 크게 만들어 환각을 피하려고 하면 더 느린 모델을 만들게 된다. 운영 비용과 환경 부담의 증가는 덤이다.

유창함과 정확도의 절충, 별도의 사실 확인 모델 필요해

한편 환각의 또 다른 원인은 '캘리브레이션'이라고 미국 조지아 공과대학교의 산토시 벰팔라(Santosh Vempala) 컴퓨터과학 교수는 지적했다. 캘리브레이션이란 학습 데이터의 통계와 일치하거나 보다 사실적으로 사람처럼 들리는 문구를 생성하기 위해 특정 결과물을 다른 결과물보다 선호하도록 LLM을 보정하는 과정이다. 정확도가 이러한 보정 작업과 상충하는 경우가 있기 때문에 보정된 언어 모델은 환각을 일으킬 가능성이 높다. 보정을 줄이면 사실성을 높일 수 있지만, 동시에 LLM으로 생성된 텍스트가 부자연스러워진다. 보정되지 않은 모델은 사람보다 더 자주 단어나 문구를 반복하는 경향이 있기 때문이다. 문제는 사용자가 AI 챗봇이 사실적이면서도 유창할 것으로 기대한다는 점이다.

LLM이 완전히 정확한 결과물을 만들어내지 못할 수도 있다는 사실을 인정한다면 이러한 생성 도구를 언제, 어디서, 어떻게 배포할지 재고해야 한다. 생성형 AI는 훌륭한 아이디어 창출 도구이기는 하지만 문제 해결 도구는 아니다. 현재 업계에서는 사실 확인을 수행하는 다른 자동화된 프로그램이 필요하다는 공감대가 형성되기 시작했다. LLM의 환각률을 추적하는 AI 플랫폼 벡타라(Vectara)가 바로 그 작업을 하고 있다. 아마르 아와달라(Amr Awadallah) 벡타라 대표는 환각을 감지하는 것이 환각을 해결할 수 있는 첫 번째 단계라며, 미래의 환각 감지기는 오류를 수정하는 자동화된 AI 편집기와 결합할 수 있다고 바라봤다.

하카니-투르 교수도 정확도를 높이기 위해 전문 언어 모델과 기업 문서, 검증된 제품 리뷰, 의학 문헌 또는 위키피디아 게시물 등 비교적 신뢰할 수 있는 정보 소스를 결합하는 사실에 기반한 시스템 개발을 연구하고 있다. 그녀는 모든 문제점이 해결되면 이러한 근거 기반 네트워크가 언젠가 의료 접근성 및 교육 형평성 같은 분야에 유용한 도구가 될 수 있기를 바란다며, "언어 모델이 우리의 삶을 더 나은, 더 생산적이고 더 공정하게 만드는 도구로서 강점을 가지고 있다고 생각한다"고 그녀는 전했다.

전문화된 사실 확인 시스템이 LLM 결과물을 검증하는 미래에는 특정 상황에 맞게 설계된 AI 도구가 오늘날의 다목적 모델을 부분적으로 대체할 것이다. 일반 챗봇은 사용자가 묻는 모든 질문에 응답할 수 있지만 정확도를 보장할 수 없어 그 수요는 점차 감소하고, 고객 서비스 챗봇, 뉴스 요약 서비스, 법률 자문 등 각 애플리케이션의 유용성을 구현할 수 있는 맞춤형 아키텍처를 기반으로 설계된 AI 텍스트 생성기의 수요는 확대될 전망이다.

영어 원문 기사는 사이언티픽 아메리칸에 게재되었습니다.

AI 판정 시스템은 스포츠 판정의 속도와 정확성을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있어
아직 기술적 한계가 존재해 인간 심판과 AI 시스템의 상호 보완적인 역할이 중요
앞으로 시각적 방해, 처리 지연, 최종 결정자의 인간 오류 등 해결해야

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 글로벌AI협회 연구소(GIAI R&D)에서 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

최근 NBA는 선수들이 3점 슛을 시도하는 장면에서 그 선수와 골대 사이의 거리를 실시간으로 보여주기 시작했다. 마치 야구 중계에서 투구 속도를 표시하는 것처럼, 이 기능은 시청자들의 몰입을 한층 더 높이는 요소로 작용하고 있다.

그러나 지난해 12월 덴버 너기츠의 페이튼 왓슨 선수가 3점 슛을 성공시켰을 때, 영상에 표시된 거리는 무려 30피트(약 9미터)였다. 만약 사실이라면, 왓슨 선수는 상대 팀 벤치 뒤까지 물러난 상태에서 슛을 넣은 셈이다. AI 기술이 경기 판정을 더 신뢰할 수 있게 돕고, 새로운 방식으로 팬들을 끌어들일 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 여전히 기술적 한계가 존재한다.

물론 이미 여러 스포츠 리그가 AI를 도입하여 판정을 돕고 있다. 미국 프로농구(NBA), 미국 프로야구(MLB), 남자 프로테니스(ATP), 그리고 몇몇 유럽의 축구 리그들이 그 예시다. 하지만 전문가들은 정확성을 높이기 위해 최종 판정에 인간 심판의 참여가 필수적이라고 강조했다.

인간 심판에서 AI 판정 시스템으로의 전환

오랫동안 주요 스포츠 경기의 심판은 인간이 담당해 왔다. 공이 아웃됐는지, 선수가 오프사이드인지 등은 모두 인간 심판의 판단에 달려있었다. 시간이 흐르면서 인스턴트 리플레이와 같은 기술이 심판들이 정확한 결정을 내릴 수 있도록 도움을 주었지만, 최종 판정은 인간 심판이 내리는, 즉 '인적 오류'가 존재하는 구조는 크게 변하지 않았다.

인공지능이 주목받게 된 이유가 바로 여기에 있다. 2000년대 중반, 테니스는 모션 캡처와 컴퓨터 알고리즘을 활용하여 공이 코트 라인을 벗어났는지를 판정하는 최초의 스포츠가 됐다. 호크아이 이노베이션스가 개발한 3D 공 궤적 추적 시스템은 인간보다 훨씬 정확하여, 2025년까지는 ATP 경기에서 라인 판정을 위한 인간 심판이 완전히 사라질 예정이다.

야구 역시 예외는 아니다. 2019년부터 마이너리그에서 스트라이크와 볼을 결정하기 위해 MLB의 자동 투구 판정 시스템(ABS)을 시험 중이다. 이 시스템은 모션 캡처와 AI 알고리즘을 활용하여 투구가 스트라이크 존에 들어왔는지를 판단하며, 표면적으로는 인간의 눈보다 정확하다고 알려져 있다.

그러나 이 실시간 모션 캡처 애플리케이션도 완벽하지 않다. 종종 정확한 판정을 내리는 데 시간이 많이 소요되어, 정확도를 위해 속도가 희생되는 문제가 있다고 한다. 그 결과 경기의 템포를 따라가지 못해 인간 심판보다 느린 판정을 내려 경기 흐름을 방해한다는 의견도 제기됐다.

AI 심판의 한계, 빠른 판정과 정확성 사이의 줄타기

스포츠 방송 기술 회사인 SMT(SportsMEDIA Technology)의 야구 전문 스포츠 데이터 과학자 메러디스 윌스(Meredith Wills)에 따르면, MLB와 NBA 모두 이러한 실시간 모션 캡처 애플리케이션의 주요 문제점에 직면했다고 한다. 판정의 복잡성에 따라 이러한 AI 도구가 필드나 코트에서 빠르게 진행되는 동작을 항상 따라잡을 수는 없다고 그녀는 지적했다.

로봇 심판 시스템은 때때로 이러한 어려운 계산을 위해 '허우적거리는' 경우가 있다. 그중 일부는 몇 초가 걸릴 수 있는데, 인간 심판은 볼이나 스트라이크를 선언하는 데 보통 1초도 걸리지 않는다. 마이너리그에서는 심판이 경기 진행에 방해가 된다고 판단되면 ABS를 포기하고 직접 경기를 판정할 수 있는 재량권이 주어질 정도로 지연은 흔하고 심각한 문제로 인식되고 있다.

MLB 관계자는 미국 과학전문지 사이언티픽 아메리칸과의 인터뷰에서 지연된 판정은 전체 투구 중 “극히 일부”에 해당하며 느려진 원인을 확인했다고 밝혔지만, 추가적인 설명은 거부했다.

한편 윌스 연구원은 이러한 긴 처리 시간은 모션 캡처 카메라의 시야를 가득 채운 시각적 방해물들 때문일 수 있다고 언급했다. 예를 들어 농구 코트에서는 알고리즘이 공을 식별하고 추적하기 위해 움직이는 10명의 선수와 그들의 팔다리에서 공을 분리해야 한다. 또한 조명 변화나 배경색, 관중의 움직임과 같은 다른 시각적 요소들도 컴퓨터의 판정에 영향을 줄 수 있기 때문에 추적 오류가 발생하거나 처리 시간이 길어질 수밖에 없다고 설명했다.

AI 판정의 이중 난제, 최종 결정자의 오류도 가중될 수 있어

따라서 AI 판정 결과를 검증하기 위해 사람의 개입이 필요한 경우가 많다. 그러나 인간의 개입은 또 다른 오류를 만들어낼 수 있는데, 축구 경기에서 심판이 오프사이드 여부를 판단할 때 활용되는 비디오 보조 심판(Video Assistant Referee, VAR) 시스템의 경우가 이에 해당한다.

축구에서의 오프사이드 판정은 공이 차인 순간에 선수들의 위치를 파악하는 것이 중요하다. 영국 스태퍼드셔대학에서 스포츠 테크를 연구하는 푸야 솔타니(Pooya Soltani) 교수는 2022년에 진행한 연구에서 실제 심판들이 사용하는 리플레이 화면을 일반인들에게 보여줬을 때, 인간의 지각 능력과 영상 기술의 한계 때문에 공이 차인 시점을 평균적으로 약 132밀리초 (8분의 1초) 정도 늦게 인식한다는 결과를 얻었다.

솔타니 교수는 이 지연이 크게 느껴지지 않을 수도 있지만, 경기 흐름이 빠른 스포츠에서는 상당한 오류를 초래할 수 있다며, 득점 취소와 같은 오심이 발생할 수 있다고 강조했다.

NBA가 특정 판정을 돕기 위해 호크아이의 모션 캡처를 사용할 때도 비슷한 문제가 일어날 수 있다. NBA는 이미 이번 시즌부터 골텐딩 판정에 이 기술을 사용하기 시작했으나, 슈터의 손을 떠나 포물선의 정점을 찍고 하강하고 있는 공을 블록 했는지를 최종 결정하는 것은 여전히 사람이라고 한다.

인간 심판의 검토가 불가능한 사각지대도 주의해야

하지만 앞서 언급한 덴버 너기츠의 3점 슛 실시간 중계 사례처럼, 인간에 의한 사후 검토가 불가능한 경우도 있다. 최근 NBA는 자체 앱에서 직접 게임 내 베팅을 할 수 있는 도박 기능을 출시했다. 일각에선 모션 캡처 기술로 얻은 실시간 코트 정보를 활용해 베팅 배당률을 제공할 수도 있다고 분석했는데, AI 기반 분석 결과의 부정확성이 금전적 손실로 이어질 수 있다는 우려도 함께 제기됐다.

NBA 대변인은 새로운 기술이 기회와 도전을 동시에 제공한다고 언급하며, 호크아이의 초기 도입에서 발생한 문제들이 시스템의 큰 장점을 감소시키지는 않는다고 밝혔다. 그는 "이 기술이 심판 판정의 속도와 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 팬들이 경기를 경험하는 방식을 혁신할 수 있을 것이라는 확신을 여전히 가지고 있다"고 덧붙였다.

축적된 데이터로 학습이 진행됨에 따라 이러한 모션 캡처 시스템이 더 정교해지고 기술적 한계는 점차 줄어들거나 사라질 수 있다. 경기장의 시각적 방해 요소를 무시하는 모델의 능력이 향상될 수 있으며, 하드웨어와 소프트웨어의 개선을 통해 데이터 전송 속도를 높이고 처리 지연을 최소화할 수 있다.

그러나 현재로서는 심판 판정에서 인간의 역할이 여전히 중요하다는 것이 업계 관계자들의 중론이다. 이러한 현실을 인식하고 기술이 결정 과정에서 도움을 줄 수 있는 도구로 활용되어야 하며, 완전히 대체되어서는 안 된다는 점이 중요하다고 전문가들은 바라봤다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.

"중국 이커머스 진입, 오히려 광고 실적에 호재" 한국투자증권의 판단
일부 증권사는 네이버 커머스 실적에 대한 우려 제기
네이버, 광고 수익 증가와 커머스 쇠퇴 사이 '균형 잡기' 나서

중국 이커머스 업체를 필두로 커머스 시장의 경쟁이 격화하는 가운데, 이에 대한 우려가 네이버(NAVER) 주가에 과도하게 반영됐다는 분석이 제기됐다. 지난해 4분기 기준 전체 '해외 직구'가 국내 이커머스 시장에서 차지하는 비중은 3.2%에 불과하며, 차후 직구 시장이 네이버의 장기 성장성을 훼손하기는 사실상 어려울 것이라는 분석이다. 한국투자증권은 네이버에 대해 투자의견 매수, 목표주가 27만원을 유지하며 이같이 밝혔다.

중국 이커머스의 활주, 네이버엔 오히려 이득?

한국투자증권은 1분기 NAVER의 영업이익을 전년 동기 대비 24.5% 증가한 4,113억원으로 전망했다. 서치 플랫폼 매출액은 8,728억원으로 전년 동기 대비 2.5% 증가할 것이라 예측했다. 커머스 매출액은 13.5% 증가한 6,879억원으로 추정했다. 1분기 국내 커머스 시장 성장이 회복되고, 브랜드 패키지 등 신규 솔루션 판매에 따른 수익 창출이 본격화되며 호실적을 기록할 것이라는 분석이다.

한국투자증권은 현재 네이버에 다소 불리한 시장 환경이 조성되고 있는 것은 사실이나, 이에 대한 우려가 주가에 과도하게 반영돼 있다고 지적했다. 직구 플랫폼이 네이버의 성장에 직접적 영향을 미치기는 사실상 어렵다고 판단한 것이다. 또한 알리익스프레스, 테무 등 중국 커머스 플랫폼의 마케팅 확대가 미국 빅테크의 호실적으로 이어졌듯, 중국 커머스의 적극적인 국내 공략 역시 네이버의 광고 실적에 긍정적으로 작용할 것이라고 강조했다.

실제 최수연 네이버 대표 역시 한국투자증권과 유사한 시각을 드러낸 바 있다. 최 대표는 2일 열린 4분기 실적 컨퍼런스콜에서 “중국 커머스 업체들은 이용자에게 주는 가치가 분명해 성장이 가파르다”면서도 “이들이 제공하는 상품 정보나 종류가 광범위한 만큼 네이버쇼핑에 직접적으로 미치는 영향은 제한적”이라고 말했다. 이어 이들 업체가 오히려 광고 부문에서는 전략적 협력사로서 긍정적인 영향을 줄 수 있다고도 평가했다.

"중국 이커머스가 실적 끌어내린다" 정반대 시각도

한편 문제의 중심으로 떠오른 중국 이커머스 업체들은 초저가 상품과 무료배송 혜택을 앞세워 한국 시장을 적극 공략하고 있다. 앱 시장 분석 업체인 와이즈앱·리테일·굿즈 집계에 따르면, 지난 2월 기준 알리의 월간 이용자 수는 818만 명에 달했다. 11번가(736만 명)를 제치고 쿠팡의 뒤를 바짝 쫓으며 국내 2위 자리에 등극한 것이다. 지난해 7월 한국에 본격 진출한 테무는 1년도 안 돼 이용자 수(581만 명)가 지마켓(553만 명)을 뛰어넘었다.

일부 증권가는 중국 플랫폼의 매서운 성장세를 주시하고 있다. 지난달 25일, SK증권은 25일 네이버의 목표주가를 10.3% 하향 조정한 바 있다. 남효지 SK증권 애널리스트는 “(네이버의) 커머스 사업에 대한 우려가 짙다”며 “중국 플랫폼들의 성장세가 거세고, 알리익스프레스가 수수료를 받지 않고 (고객을 적극 유인하고) 있다”고 짚었다. 중국 전자상거래 업체의 국내 시장 진출로 인해 네이버의 전자상거래 부문 실적이 타격을 입을 수 있다는 뜻이다.

유통업계 역시 중국 전자상거래 업체의 영향력에 대한 우려를 표명하고 있다. 아직은 상품 품질, 배송 등의 한계에 부딪혀 지배적인 입지를 점하지 못하고 있지만, 공격적인 투자로 이를 보완한다면 충분히 위협적 존재가 될 수 있다는 평가다. 실제 최근 알리의 모회사인 알리바바그룹은 한국 사업을 위해 향후 3년간 1조5,000억원을 투자한다고 밝힌 바 있다. 국내에 대규모 물류센터를 확보하고, 가품 의심 상품 필터링 서비스 등을 구축해 본격적으로 서비스를 고도화하겠다는 구상이다.

광고인가 커머스인가, 고민 빠진 네이버

중국 이커머스 업체는 국내 테크 기업 등에 거대한 광고 매출을 안겨줬지만, 동시에 토종 기업 위주로 움직이던 커머스 산업계에 거대한 지각변동을 몰고 왔다. 중국산 제품을 사입해 판매하던 중소 셀러들의 입지는 눈에 띄게 좁아졌고, 수많은 공산품이 중국 이커머스 업체들의 '초저가 상품'에 밀려 경쟁력을 잃었다. 광고 산업과 커머스 산업 전반에 발을 걸치고 있는 네이버는 중국 이커머스 업체의 국내 진출로 '딜레마'에 빠질 수밖에 없다는 의미다.

실제 네이버는 커머스와 광고 산업 사이 적절한 균형을 유지하기 위해 노력하고 있다. 지난 2월, 네이버가 산업통상자원부 중견기업정책관이 주재한 유통업계 간담회에 불참한 것이 대표적인 예다. 네이버는 애초 참석 의사를 밝혔으나, 돌연 취소한 뒤 간담회에 참석하지 않은 것으로 전해졌다. 해당 간담회가 국내 유통 시장을 잠식하는 중국 이커머스 업체에 대한 대비책을 논의하는 자리였던 만큼, 네이버에 막대한 광고비를 지출하는 광고주인 알리익스프레스 등을 의식해 참석을 취소한 것으로 풀이된다.

알리익스프레스·테무의 광고 집행액은 정확히 공개되지 않고 있지만, 업계에서는 이들 업체가 네이버에도 상당한 광고비를 지출하고 있을 것이라 추산한다. 최근 테무가 미국프로풋볼(NFL) 결승전 슈퍼볼 광고에만 수백억원을 투입한 것을 감안하면, 국내에도 천문학적 규모의 마케팅 비용이 유입되고 있을 것이라는 시각이다. 실제로 최수연 네이버 대표는 4분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 “(중국 직구 플랫폼은) 경쟁 상대일 뿐만 아니라 전략적 파트너”라며 “알리는 네이버 플랫폼에 데이터베이스(DB)를 연동해 광고를 집행 중이고, 테무 역시 광고 집행 규모가 늘어날 것”이라고 밝힌 바 있다.

中 현지법인 지분 49.9%, 우시 투자社 WIDG에 매각
반도체 시장 70% 차지하는 레거시 반도체 시장 공략
SK하니익스 "사업 개편에 따른 조치, 사업축소 무관"

SK하이닉스가 중국에서 운영하는 파운드리(반도체 위탁 생산) 자회사의 지분 절반가량을 중국 우시 지방정부의 투자회사에 매각하기로 했다. 지난달 지분 양도 협의를 시작한다고 밝힌 뒤 한 달 만이다. SK하이닉스는 이번 조치로 중국 현지 기업의 저가 공세에 대응해 고객사를 확보에 속도를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.

中 WIDG에 생산 법인 지분, 공정 기술 등 처분

8일 반도체 업계에 따르면 SK하이닉스의 8인치 파운드리 자회사인 SK하이닉스 시스템IC는 최근 이사회를 열어 우시산업발전집단(WIDG)에 현지 파운드리 생산 법인 'SK하이닉스 시스템IC 우시'의 지분 21.33%와 공정 기술 등 무형자산을 매각하기로 했다. 매각 금액은 각각 2,054억원, 1,209억원이다.

이어 우시산업발전집단은 SK하이닉스 시스템IC가 진행하는 2억 달러 규모의 유상증자에 참여, 지분 28.6%를 추가로 매입해 49.9%까지 지분을 늘릴 계획이다. 우시산업발전집단은 SK하이닉스와 현지 파운드리 합작사를 함께 세운 우시 지방정부의 투자회사로, 증자와 지분 양도가 모두 완료되면 SK하이닉스 시스템IC가 보유한 생산 법인의 지분은 51%까지 늘어난다. SK하이닉스 관계자는 "이번 지분 매각은 조인트벤처 계약에 따른 수순으로 사업 축소와는 관계가 없다"고 말했다.

이번 매각에는 SK하이닉스가 가진 파운드리 장비도 포함된 것으로 알려졌다. 지난 7일 SK하이닉스 시스템IC 경영진은 이번 매각과 관련해 직원들을 대상으로 간담회를 열고 향후 사업 계획을 설명했는데 이 자리에서 악화한 경영 환경에 대한 설명과 더불어 지분 매각을 통해 부채를 줄여 채무 건전성을 개선하겠다는 내용이 전달됐다.

中 파운드리 사업 재편 속에 '현지화 전략'으로 전환

SK파운드리 우시법인은 2018년 출범해 SK하이닉스의 중국 파운드리 공장을 운영하고 있다. 합작법인이 건설한 우시공장은 이미지센서와 디스플레이 구동칩(DDI)을 비롯한 레거시 파운드리 공정을 주력으로 하고 있다. SK하이닉스는 중국 현지 파운드리 사업을 강화하기 위해 2018년부터 청주에 있는 장비를 우시공장으로 이설하며 사업을 진행해 왔다.

레거시 반도체는 28나노미터(㎚·1㎚는 1억분의 1m) 이상 공정에서 양산되는 제품이다. 구식 또는 범용 제품으로 통하지만 자동차부터 전력기기, 미사일, 사물인터넷 등 광범위하게 사용되며 개수로 보면 전체 반도체 시장의 70%를 차지할 만큼 비중이 높다. 반도체 기업의 입장에서는 수익성이 상대적으로 낮지만, 천문학적 규모의 투자를 계속 이어가야 하는 최첨단 공정 경쟁의 뒤를 받쳐줄 안정적인 수입원이라는 뜻이다.

SK하이닉스가 중국 국영기업인 WIDG와 손을 잡은 것도 중국 레거시 반도체 시장을 겨냥한 조치로 해석된다. 실제 레거시 반도체의 최대 시장은 중국 가전·자동차업체들이다. 최근 중국은 미국의 첨단 반도체 공정·장비 재제에 따라 레거시 반도체 시장에 역량을 쏟고 있다. 시장조사업체인 IBS에 따르면 중국 업체의 수요가 늘면서 28㎚대 반도체 시장 규모는 281억 달러(약 38조3,560억원)로 2020년에 비해 3배 이상 늘어날 것으로 전망된다.

한편 그동안은 SK하이닉스가 반도체 제조 장비 등 유·무형 자산을 현물 투자해 운영을 맡고, 우시산업발전집단이 용수와 전기 등 인프라를 제공하는 구조였지만 이번 매각을 계기로 사업 구조가 바뀔 것으로 보인다. 미·중 갈등 상황 속에서 생산 법인에 대한 지분율 51%로 운영권은 확보하되 지방정부와 손을 잡고 적극적으로 현지화 전략을 도입하는 식이다.

실제로 SK하이닉스의 메모리·파운드리 기술 역량과 WIDG의 현지 시장 장악력을 결합하면 적잖은 시너지가 날 것으로 전망된다. WIDG가 운영하거나 투자한 63개 업체와 그 협력사에 레거시 반도체를 납품하면서 실적을 불릴 수 있고 우시 전진기지를 기반으로 세계 5위권 파운드리 업체인 중국 SMIC, 화홍그룹 등으로 흘러 들어가는 레거시 반도체 일감을 일부 흡수할 수 있기 때문이다. SK하이닉스 관계자는 "WIDG와 합작법인을 운영하면서 중국 반도체 고객사 확보에 속도를 낼 것"이라고 설명했다.

SK하이닉스, 현지 기업 파격적인 저가 공세에 고전

최근 중국 파운드리 업체들은 정부의 막대한 보조금을 앞세워 경쟁사보다 저렴한 서비스 가격을 책정하고 고객사를 확보하고 있다. 심지어 비용 문제로 8인치 레거시 공정을 선택했던 고객사에 할인 혜택을 줘 12인치 공정으로 유도하는 중국 업체들도 있다. 범용 파운드리 가격이 올해 1분기까지 8분기 연속 하락하는 등 업황 불안정이 이어지고 있는 상황에서도 기술 추격을 위해 손해를 감수한 셈이다.

실제로 중국의 대표 파운드리 업체인 SMIC는 지난해 전반적인 파운드리 수요가 둔화하는 상황에서도 전체 생산능력을 12% 이상 끌어올렸다. 업계 관계자는 "중국이 디스플레이나 배터리 시장을 장악하는 데 활용했던 저가 전략을 범용 반도체 산업에서 대대적으로 채택하고 있다"며 "국내 업체들의 경우 가격만으로는 경쟁이 안 되는 상황"이라고 말했다.

SK하이닉스 시스템IC로서는 적극적인 현지화 전략을 통해 중국 파운드리 업체를 견제하고 고객사를 늘려나가는 전략 시행이 시급하다. 반도체 업황이 최악에 다다른 지난해 SK하이닉스 시스템IC의 가동률은 50% 이하로 매우 저조했던 것으로 알려졌다. 같은 시기 DB하이텍, 키파운드리 등 국내 동종 기업들의 가동률이 70% 전후였다는 점을 고려하면 상당히 낮은 수치다.

구글·메타·MS·인텔 등 줄줄이 '자체 AI 칩' 개발
AI 시장 참전 늦은 애플도 개발 움직임 본격화
AI 칩 시장 80% 거머쥔 엔비디아, 추후 입지는

유수의 빅테크 기업들이 줄줄이 'AI(인공지능) 칩' 전쟁에 뛰어들고 있다. 미국 반도체 기업 엔비디아의 시장 독과점 구조가 AI 칩 품귀 현상을 낳은 가운데, 빅테크 업계의 시장 주도권 경쟁이 거대언어모델(LLM) 부문에서 자체 AI 칩과 중앙처리장치(CPU) 개발 부문까지 확대되는 양상이다.

빅테크 'AI 칩 경쟁' 본격화

8일 업계에 따르면 최근 구글, 메타, 마이크로소프트(MS) 등 빅테크 기업들은 적극적으로 자체 AI 칩을 개발, 독자적인 AI 생태계 조성에 힘을 쏟고 있다. 선봉에 선 것은 구글이다. 구글은 생성형 AI 모델인 '제미나이'를 훈련하기 위해 만들어진 텐서처리장치(TPU) 신제품 'v5p'를 정식 출시하며 시장에 출사표를 던졌다. TPU는 구글의 자체 AI 전용 칩이다. 

MS는 AI 학습과 추론을 위해 설계된 칩인 '마이아100'을 선보였다. 마이아100은 5나노미터(nm) 공정으로 만들어진 MS의 AI 가속기 '애저 마이아' 시리즈 첫 세대 제품으로, 현재 MS와 동맹 관계인 오픈AI를 통해 테스트 과정을 거치고 있다. 아울러 MS는 AI 추론 전용칩 '아테나' 개발을 위해 미국의 반도체 기업 AMD와도 적극적으로 협력하고 있다.

메타도 자체 AI 칩인 MTIAv2(Meta Training and Inference Accelerator·메타 훈련 및 추론 가속기)를 공개한 상태다. MTIAv2는 메타의 자체 LLM인 '라마'와 같은 생성형 AI를 훈련하기 위해 기획된 제품으로, 메타가 운영하는 SNS의 추천 알고리즘을 만드는 데 활용되고 있다. 아마존웹서비스(AWS) 역시 AI 추론칩 'AWS 인퍼런시아(AWS Inferentia)'를 자체 개발해 데이터센터(IDC) 등에 적극 활용하고 있다.

인텔 또한 신형 AI 반도체 '가우디3'를 공개하며 AI 칩 경쟁에 뛰어들었다. 인텔은 "가우디3가 엔비디아의 상용 AI 반도체 H100보다 학습과 추론 속도가 훨씬 빠르고 전력 효율성도 뛰어나다"며 제품에 대한 자신감을 드러냈다. 해당 제품의 샘플은 현재 국내 기업 네이버 등 주요 파트너사에 전달된 상태며, 양산은 오는 3분기에 본격화할 것으로 전망된다.

후발 주자 애플까지 나섰다

AI 분야 후발 주자로 꼽히는 애플도 최근 자체 AI 칩 개발 소식을 전했다. 지난 6일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 사안에 정통한 관계자를 인용, 애플이 수년 전부터 데이터센터용 AI 칩 개발하기 위한 프로젝트 일환으로 내부 코드명 ‘ACDC’를 진행해 왔다고 전했다. 애플의 AI 칩 경쟁 참전 소식이 알려진 것은 이번이 처음이다. 애플은 지금까지 산업 생태계가 AI를 중심으로 재편되고 있음에도 불구하고 관련 제품 및 서비스를 내놓지 않으면서 “기술주보다는 가치주에 가깝다”는 시장의 비판을 받아 온 바 있다.

애플이 개발 중인 칩은 AI 모델의 추론 기능에 적합한 제품인 것으로 알려졌다. 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU) H100을 통해 AI '훈련'용 칩 시장을 장악했다는 점을 고려해 훈련이 아닌 추론 기능에 중점을 둔 것으로 풀이된다. 실제 MS·아마존 등 다수의 빅테크 기업이 AI 추론용 특수 칩을 자체 제작하고 있다. 삼성전자가 개발 중인 ‘마하-1’ 역시 일종의 추론 특화 반도체다.

엔비디아 그림자 벗어나는 빅테크

빅테크 기업들이 줄줄이 AI 칩을 개발에 착수하는 이유는 무엇일까. 현재 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상을 장악한 상태다. 문제는 엔비디아의 AI 칩 공급 물량이 좀처럼 시장 수요를 따라잡지 못하고 있다는 점이다. 일종의 '품귀 현상'이 벌어진 셈이다. 한 업계 관계자는 "최근 엔비디아 AI 칩 가격은 개당 수천만원에 달한다"며 "큰돈을 내고 제품을 구입해도 인도가 1년 이상 지연되는 경우도 있다"고 전했다.

이 같은 공급 부족은 첨단 AI 기술 경쟁에 뛰어든 빅테크 기업들에 '치명타'로 작용했다. 급변하는 AI 시장에서 주도권을 쥐기 위해서는 누구보다 빠르게 새로운 기술을 선보일 필요가 있다. AI 칩을 비롯한 제품 수급에 난항을 겪으며 개발이 지연될 경우, 순식간에 시장 경쟁력을 잃을 수 있다는 의미다. 빅테크 업계에서 본격적인 '엔비디아 견제' 움직임이 일기 시작한 이유다.

위기를 감지한 각 기업은 자체 AI 칩 개발을 통해 독립적인 AI 생태계를 조성하기 시작했다. AI 칩 내재화에 성공한 기업은 AI 개발과 운영에 드는 비용을 획기적으로 경감할 수 있으며, 제품 수급이 원활해져 개발 속도도 대폭 앞당길 수 있다. 이에 업계에서는 추후 빅테크 업계 내에서 자체 AI 칩 개발이 선택이 아닌 '필수'가 될 것이라는 전망마저 흘러나온다.

테슬라 2인자, 텍사스 본사에서 중국으로 다시 파견
애국소비 열풍에 따른 중국 시장 판매 부진 대응 차원
테슬라 'FSD'로 중국 시장 반전 기대, 업계는 '글쎄'

일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 중국 판매 둔화에 대응하기 위해 '소방관'을 중국에 급파할 예정이다. 지난달 머스크는 중국 깜짝 방문 당시에도 그를 대동했는데 몇 주 만에 다시 중국으로 파견한 것이다. 애국소비로 인한 중국 내 부진으로 지난달 출하량마저 고꾸라진 가운데, 머스크의 소방관 카드가 반전으로 작용할 수 있을지 업계의 관심이 집중된다.

일론 머스크, 테슬라 2인자 중국에 급파견

7일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)은 머스크 CEO가 테슬라 2인자인 톰 주(Tom Zhu) 테슬라 수석부사장을 중국에 급파할 계획이라고 보도했다. 주 부사장은 머스크 CEO, 바이바브 타네자 최고재무책임자(CFO)와 함께 테슬라 홈페이지에 이름을 올린 최고 임원 3인방 중 한 명으로, 한때 머스크 CEO의 일부 직무를 대행하기도 했다. 지난달 머스크 CEO의 중국 깜짝 방문 시에도 동행하며 리창 총리 등 중국 고위 당국자를 만난 것으로 전해진다.

주 부사장은 2014년 4월 테슬라에 입사해 중국 상하이 기가팩토리 건설과 운영을 이끄는 등 중국 사업을 진두지휘한 바 있다. 2022년 초 코로나19 팬데믹으로 상하이가 봉쇄됐을 당시에는 직원, 협력업체와 공장에서 숙식을 해결하며 작업 정상화를 이끌었다. 또 사이버트럭 등 주요 프로젝트를 주도했으며, 생산 차질을 겪던 미국 캘리포니아 오스틴과 프리몬트 공장에 해결사로 파견되기도 했다. 2023년 자동차 부문 수석부사장에 오른 주 부사장은 문제를 해결하고 목표를 달성하는 능력이 뛰어나 테슬라 내에서 '소방관'이라는 별칭으로 불린다.

중국 '애국소비' 벽에 점유율 뚝뚝

머스크 CEO가 소방관 주 부사장을 중국으로 급파한 이유는 중국 시장에서 테슬라 입지가 갈수록 약화하고 있기 때문이다. 테슬라는 최근 세계 최대 전기차 시장인 중국에서 사실상 경쟁력을 상실해 가고 있다. 테슬라의 올 1분기 매출은 213억100만 달러(약 29조545억원)로 전년 동기 대비 8.7% 떨어졌다. 이는 시장 컨센서스(221억5,000만 달러)에 못 미치는 수치다. 영업이익도 11억2,900만 달러(약 1조5,400억원)로 지난해보다 55%나 빠졌다. 특히 올 1분기 중국 매출은 46억 달러(약 6조 2,800억원)로 2022년 4분기 수준으로 추락했다.

중국 내 전기차 출하량도 대폭 감소했다. 중국승용차협회에 따르면 테슬라의 4월 중국 판매량은 6만2,167대로 전년 동기 대비 18% 줄었다. 중국 전기차 업체 BYD가 31만2,048대를 팔아 48.97% 성장한 것과 상반된다. 4월 중국에서 생산된 테슬라 모델3와 모델Y 차량의 인도 대수도 전월 대비 30.2% 쪼그라들었다. 중국 내 전체 전기차 판매량은 전년 대비 33% 증가한 80만 대에 달했지만, 테슬라의 시장 점유율은 감소한 것이다.

테슬라가 중국에서 고전을 면치 못하는 배경에는 중국인들의 애국소비(궈차오·國潮) 열풍이 있다. 실제 궈차오 브랜드들은 애국소비 열풍이 불 때마다 약진을 거듭했다. 지난 2021년 나이키와 아디다스 등 미국 기업이 중국 위구르족의 강제 노동 논란이 불거진 신장 지역의 면화는 사용하지 않겠다고 선언하자, 중국 소비자들이 리닝과 안타 등 토종 스포츠 브랜드로 대거 돌아선 것이 대표적이다.

애플도 애국소비를 등에 업은 현지 기업들에 밀려 중국 시장에서 왕좌를 내줬다. 시장조사기관 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 아이폰의 중국 출하량은 전년 동기 대비 19% 감소하면서 3위로 추락했다. 중국 춘절 연휴에 아이폰15 시리즈 매출을 유지하기 위해 콧대 높기로 유명한 애플이 이례적인 15% 할인 행사까지 했음에도 중국 브랜드 공세에 밀려난 것이다.

국내 화장품업계도 애국소비 열풍을 피해가지 못했다. 중국 의존도가 높던 LG생활건강, 아모레퍼시픽 자리는 중국 뷰티 브랜드 △보차이야 △펑화 △프로야 △위메이징 등이 시장점유율을 늘리며 선전 중이다. 한때 K뷰티 제품들이 상위권을 휩쓸던 중국 최대 쇼핑 축제인 광군제도 더 이상 한국 브랜드에 있어 대목이 아니다. 알리바바 플랫폼에 따르면 지난해 11월 광군제의 중국 기초 화장품 분야에서 프로야가 20억5,100만 위안(약 3,870억원)의 누적 매출을 거두며 1위를 차지했다. 이는 매출 상위 10위권에 든 로레알, 랑콤, 에스티로더 등 글로벌 유명 브랜드 매출을 크게 앞선 수치다. 반면 LG생활건강의 '후'나 아모레퍼시픽 '설화수'는 지난해에 이어 올해도 주요 순위권에 들지 못했다.

완전자율주행(FSD) 사업 청신호, 관건은 '데이터 해외 전송' 승인

한편 테슬라는 FSD 사업이 중국 내 부진을 타개할 반전 카드가 될 것으로 기대하는 분위기다. 중국 당국이 테슬라를 대상으로 한 데이터 안전 검사에서 외자기업 최초로 '적합' 판정을 내리면서 청신호가 켜졌기 때문이다. 지난달 28일 중국자동차공업협회에 따르면 '자동차 데이터 처리 4항 안전 요구 검사 상황 통지(제1차)'에서 테슬라 상하이 기가팩토리에서 생산된 차종(모델3·모델Y)이 모두 검사를 통과했다. 그간 FSD 중국 출시에 걸림돌이었던 핵심 규제 중 하나를 통과한 것이다.

다만 관건은 테슬라가 중국 정부로부터 데이터 해외 전송에 대한 승인을 받아낼 수 있을지 여부다. 중국 정부는 국가 안보를 이유로 테슬라를 비롯한 해외 기업들이 자국 내에서 수집한 데이터를 국외로 반출할 수 없도록 엄격히 규제하고 있다. 이에 따라 테슬라 차량은 중국 군사 시설, 정부 기관, 국영 기업에 진입하는 것이 금지되며 공항, 기차역, 경찰서 내 공공 주차창 진입 등은 더욱 엄격히 제한된다. 테슬라로서는 14억 명의 인구 대국인 중국에서 확보한 데이터를 FSD 개발에 활용할 수 있는지가 성패를 가르는 열쇠인 셈이다.

FSD 사업을 두고 중국 내 경쟁이 치열하다는 점도 테슬라엔 악재다. 가장 큰 잠재적 경쟁사로는 미중 갈등으로 수년간 미국의 제재를 받아 온 화웨이가 꼽힌다. 화웨이의 ADS 2.0은 매일 1,000만㎞ 이상의 가상 주행을 통해 딥러닝을 수행한다. 도로에서도 자율주행 버튼 하나만 누르면 주변 상황을 실시간 감지하며 스스로 주행할 수 있다. 특히 화웨이의 가장 큰 장점은 가성비다. 화웨이의 ADS 2.0 가격은 3만6,000위안(약 679만원)으로, 테슬라 FSD(6만4,000위안)와 비교하면 절반 수준이다.

테슬라의 FSD 하위 버전으로 불리는 ‘오토파일럿’이 미국에서 적지 않은 사상자를 낸 점도 장애 요인으로 거론된다. 현재 미국의 안전 규제 기관인 도로교통안전국(NHTSA)은 지난해 12월 이후 발생한 소프트웨어 업데이트 차량의 20건 충돌 사고에 대한 조사에 착수한 상태다. 이에 대한 소송도 이어지고 있다. 현지 언론에 따르면 테슬라는 내년 오토파일럿과 관련한 교통사고 관련 재판을 8건 이상 앞두고 있다.

삼성전자, 조직 신설하며 국내 리뉴드폰 출시 채비
지난해 국정감사 당시 '가계통신비 절감' 주문 반영
통신업계 '메기'의 중고폰 시장 참전, 업계 상황 격변 전망

삼성전자가 국내 중고 휴대폰(이하 중고폰) 시장 진출에 속도를 낸다. 중고폰 사업을 전담할 조직을 신설, 국내 리뉴드(Re-Newed)폰 판매를 위한 '초석'을 마련한 것이다. 업계에서는 삼성전자의 중고폰 판매가 관련 시장에 거대한 '지각변동'을 야기할 수 있다는 분석이 흘러나오고 있다.

삼성전자가 '직접' 중고폰 판다

8일 업계에 따르면 삼성전자는 최근 MX사업부 산하 영업혁신팀 내부에 '갤럭시 밸류 이노베이션' 팀을 신설했다. 해당 조직은 국내 중고폰 사업 실무와 함께 중고폰과 신제품 간 시너지 효과를 내는 방안을 연구하는 역할을 수행할 예정이다. 이에 업계에서는 삼성전자가 본격적으로 리뉴드폰의 국내 출시 작업에 착수했으며, 늦어도 연내 국내에서 리뉴드폰을 출시할 것이라는 전망이 제기된다.

흔히 '리퍼폰'으로도 불리는 리뉴드폰은 △반품된 정상 제품 △초기 불량품 △전시품 △중고 제품 등을 재정비해 정상가보다 저렴하게 판매하는 휴대폰이다. 삼성전자는 현재 미국, 영국, 프랑스 등 일부 국가에서만 리퍼폰을 판매 중이다. 삼성전자 미국 법인 홈페이지에 따르면 갤럭시S23울트라 리뉴드폰 가격은 정상가(1,199.99달러·약 163만원)보다 23%가량 저렴한 919달러(약 124만원)이다. 갤럭시S23 플러스는 769달러(약 105만원), 갤럭시S23 일반 모델은 619달러(약 84만원)로 신제품 대비 약 35%, 11% 저렴한 가격으로 판매되고 있다.

삼성전자의 리뉴드폰은 엄격한 품질 검사를 기반으로 신뢰성을 갖췄다는 평가를 받는다. 삼성전자는 리뉴드폰 판매 이전 총 147개 항목에 대한 품질 검사를 진행하며, 부품 교체 및 단말 고유식별번호(IMEI) 부여 절차를 밟는다. 이에 시장에서는 삼성전자가 국내에서 리뉴드폰을 출시해 중고 제품을 직접 관리할 경우, 갤럭시 중고폰의 가치가 전반적으로 상승하며 브랜드 이미지도 개선될 수 있을 것으로 내다보고 있다.

정부 주문 따라 가계통신비 인하 본격화

삼성전자의 국내 리뉴드폰 출시는 정부의 '가계통신비 인하' 주문에 따른 조치로 풀이된다. 지난해 10월 열린 과학기술정보통신부 국정감사에서 여야는 삼성전자 측에 △중고폰 보상 프로그램 미비 △리뉴드폰 국내 미출시 상황에 대한 비판을 쏟아낸 바 있다. 이에 당시 강봉구 삼성전자 한국 총괄부사장은 "제조 사업부와 협의해 검토에 들어가겠다"고 밝혔다.

이후 삼성전자는 이용하던 갤럭시S23 FE 기기를 반납하면 기깃값을 일부 반환해 주는 '퍼펙트 프로그램'을 도입했다. 퍼펙트 프로그램은 갤럭시 단말기 구매 24개월 후 기기를 반납할 시 출고가의 50%를 보상해 주는 서비스다. 출고가가 84만7,000원 수준인 S23 FE 모델을 이용하는 고객이 퍼펙트 프로그램을 이용할 경우, 최종적인 기깃값 부담이 40만원대까지 낮아지게 된다.

올해 초에는 삼성전자가 배달의민족과의 협력을 통해 '트레이드인(기존에 쓰던 스마트폰을 반납하면 중고 매입 시세에 추가 보상을 더하는 서비스)' 서비스를 선보인다는 소식이 전해지기도 했다. 배달의민족이 삼성스토어 운영사 '삼성전자판매', 중고 ICT기기 판매 플랫폼 '민팃' 등과 협력해 트레이드인 서비스를 제공하는 방식이다.

삼성전자 '리뉴드폰'이 시장에 미칠 영향

업계에서는 삼성전자의 적극적인 중고폰 시장 개척으로 인해 관련 시장이 한층 활기를 띠게 될 것이라는 전망이 제기된다. 지난해 말 정보통신정책연구원(KISDI)가 발간한 '국내 중고폰 시장규모 추정 및 시사점' 보고서에 따르면, 국내 중고폰 시장 규모는 2021년 682만 대에서 2022년 708만 대로 소폭 성장했다. 통신업계는 향후 국내 중고폰 유통 규모가 연간 약 1,000만 대(약 2조원 수준)에 달할 것이라 추산하고 있다.

이처럼 중고폰 시장이 활성화될 경우 '알뜰폰(가상 이동통신망 사업자, MVNO)' 업계가 반사이익을 볼 수 있다. 알뜰폰 업체의 고객들은 중고폰, 자급제 단말기(전자제품 매장, 오픈마켓 등에서 공기계 형태로 판매하는 단말기) 등을 구매한 뒤 알뜰폰 유심만을 사용하는 경우가 대부분이다. 삼성전자가 리뉴드폰 판매를 시작하며 품질이 보증된 중고폰 공급이 늘어나면 통신비 절감을 원하는 소비자들의 알뜰폰 유심 수요가 증가할 가능성이 있다는 의미다.

업계 일각에서는 삼성전자의 '출전'이 중고폰 시장 전반에 거대한 지각변동을 불러올 것이라는 분석도 나온다. 소상공인 중심이었던 중고 자동차 시장이 현대차그룹, 기아 등의 참전 이후 격변기를 맞이했듯, 중소기업과 개인 간 거래(C2C)를 중심으로 움직이던 중고폰 시장에도 본격적인 '대기업 시대'가 열릴 수 있다는 시각이다.

AI 앱 최적화된 M4 칩, 신형 아이패드에 본격 탑재
조만간 노트북·데스크탑 '맥' 제품에도 M4 칩 쓰인다 
줄줄이 미끄러지는 주요 기기 매출, AI가 '터닝 포인트'

애플이 인공지능(AI) 시장 공략을 본격화하고 있다. 자체 개발 칩 'M3' 등판 7개월 만에 AI 특화 차세대 칩 'M4'를 선보이고, M4를 탑재한 아이패드 신형 모델을 공개하며 시장 주도권 경쟁에 뛰어든 것이다. 업계에서는 애플이 첨단 AI 칩과 관련 기능을 통해 기기 판매량 부진을 극복할 것이라는 전망이 흘러나온다.

M4 칩, 아이패드에 최초 적용

7일 애플은 자체 홈페이지와 SNS 계정을 통해 온라인 이벤트 '렛 루즈'(Let Lose)를 개최, 신형 아이패드 시리즈와 자체 개발 칩인 M4를 공개했다. M4는 애플이 지난해 10월 선보인 M3의 후속 모델로, 2세대 3nm(나노미터·1nm는 10억분의 1m) 기술이 적용된 첨단 제품이다. 애플 측은 "(M4는) 확장된 메모리 대역폭, CPU의 차세대 머신 러닝(ML) 가속기, 고성능 GPU 등의 특징을 갖춘 자체 실리콘 제작 능력의 역작"이라며 제품에 대한 자신감을 드러냈다.

애플은 M4를 탑재한 새로운 아이패드 프로가 '강력한 AI 기기'가 됐다고 묘사했다. 회사 측에 따르면, M4를 탑재한 아이패드 프로는 전문 렌더링 프로그램 '옥테인(Octane)' 등을 구동할 때 M2 탑재 모델 대비 최대 4배 향상된 성능을 낼 수 있다. 또한 △음성 내용을 곧바로 문자로 바꿔주는 실시간 자막 △영상이나 사진 속 피사체를 식별하는 시각 정보 찾아보기 등 iPadOS 자체 AI 기능을 포함한 AI 작업을 보다 신속하게 수행할 수 있다.

애플의 하드웨어 기술 담당 수석 부사장인 조니 스루지는 "CPU, GPU, 뉴럴 엔진 및 메모리 시스템의 본질적인 개선을 바탕으로, M4가 AI를 활용하는 최신 앱에 최적화된 칩으로 자리 잡았다"며 "M4 칩은 아이패드 프로를 독보적으로 강력한 기기의 반열에 올려놓을 것"이라고 강조했다. 업계에서는 애플이 조만간 아이패드를 넘어 여타 제품에도 M4 칩을 적용, 본격적으로 글로벌 AI 시장 영향력을 키워나갈 것이라는 분석에 힘이 실린다.

맥 라인업에도 M4 칩 탑재

실제 외신 등은 조만간 애플이 노트북·데스크탑 라인업인 맥 제품에도 M4 칩을 탑재할 것이라는 전망을 내놓고 있다. 블룸버그통신에 따르면 애플은 올해 말에서 2025년 초에 걸쳐 M4 칩을 탑재한 맥 전체 라인업을 출시할 예정이다. 제일 먼저 △아이맥 △저가형 14인치 맥북 프로 △고급형 14인치 맥북 프로 △16인치 맥북 프로 △맥북 미니 등이 M4 칩으로 업데이트되고, 이어서 13인치, 15인치 맥북에도 M4 칩이 탑재될 것이라는 전언이다.

M4 칩 라인은 최소 세 가지로 분류될 가능성이 크다. 블룸버그통신은 애플이 △보급형 도넌(Donan) △중급형 브라바(Brava) △최고 사양 하이드라(Hidra) 등으로 성능을 차등화해 M4 칩을 생산할 것이라 전했다. 도넌 칩은 보급형 맥북 프로, 맥북 에어, 저가형 맥 미니에 탑재되고, 브라바 칩은 고급형 맥북 프로와 고급형 맥 미니에 쓰인다. 맥 스튜디오의 경우 아직 출시되지 않은 M3 칩과 M4 브라바 프로세서 변형 버전의 탑재 가능성이 검토되고 있으며, 최고급 데스크톱인 맥 프로에는 새로운 하이드라 칩이 탑재될 예정이다.

부진한 판매 실적 개선할 수 있을까

한편 시장에서는 애플이 첨단 AI 기술을 통해 소비자를 유인하고 있다는 분석이 나온다. 애플 기기 전반의 판매량이 감소하는 가운데, M4 칩과 자체 AI 기능 탑재를 통해 시장의 주목도를 높이고 있다는 시각이다. 실제 지난 1분기(회계연도 2분기) M4 칩이 가장 먼저 적용된 아이패드 제품군의 매출은 전년 동기 대비 16.6% 감소한 바 있다.

M4 칩 탑재가 예정돼 있는 맥 라인 역시 좀처럼 시장에서 힘을 쓰지 못하고 있다. 2023년 회계연도 맥 판매량은 전년 대비 27% 급감했다. 지난해 10월 새로운 맥 제품에 탑재된 M3의 성능이 이전 칩과 별다른 차이가 나지 않으면서 판매량이 개선되지 않은 결과다. 이에 업계에서는 'AI'를 앞세운 M4 칩이 맥 판매량 개선의 열쇠가 될 수 있다는 분석이 제기된다.

지난 1분기(회계연도 2분기) 매출이 10%가량 감소한 아이폰에는 새로운 AI 기능이 탑재된다. 미국 최대 규모 은행인 JP모건은 곧 탑재될 AI 기능으로 2026년에는 아이폰 판매량이 크게 증가할 것이라는 전망을 내놓기도 했다. 애플은 오는 6월 열리는 세계 개발자 콘퍼런스 행사에서 해당 AI 기능을 발표할 예정이다.

최근 AI 챗봇을 사용한 것으로 보이는 문구 논문에 적나라하게 드러나
챗봇이 자주 사용하는 단어 논문에서도 자주 사용돼
챗봇을 사용하여 논문 작성 시간을 줄일 수 있지만 '환각' 증상으로 인한 가짜 정보 조심해야

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 저희 글로벌AI협회 연구소(GIAI R&D)에서 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.

최근 연구자들이 논문 작성 과정에서 ChatGPT와 AI 챗봇을 오용하고 있는 것으로 알려졌다. 실제로 과학자들이 발표한 일부 논문에서 AI 쉽볼렛(Shibboleth)으로 의심되는 논문이 급격히 증가하고 있는 추세다. 논문 실적이 중요한 학계에서 AI 챗봇은 논문 작성 시간을 단축해주면서 영어가 모국어가 아닌 학자들에게 많은 도움을 준다. 하지만 AI 챗봇이 가진 근본적인 문제인 '환각' 증세로 인해 실제 사실과 다른 답변을 내주고 이를 그대로 논문에 작성하여 심각한 문제로 떠오르고 있다.

ChatGPT와 같은 챗봇이 추천한 문구 발각되어

엘스비어(Elsevier)에서 발행하는 학술지인 서피스 앤 인터페이스(Surfaces and Interfaces)의 논문에서 AI로부터 도입부를 추천 받은 문구가 실수로 포함된 것이 밝혀져 논란이 되고 있다. 과학 무결성 컨설턴트인 엘리자베스 빅은 "이는 빙산의 일각에 불과할 것"이라며 과학계에서 챗봇 사용이 만연하게 깔려있음을 암시했다. 하지만 AI 챗봇을 사용하여 적발된 경우는 소수이며 대부분은 AI의 개입을 명확하게 밝혀내기 어렵다. 기존에 사용되는 AI 텍스트 감지기는 논문에서 AI 챗봇을 사용했는지 감지하기에는 역부족하기 때문이다.

그러나 최근 연구자들은 AI가 생성한 문장에서 자주 등장하는 몇 가지 핵심 단어와 구문을 파악한 것으로 알려졌다. 유니버시티 칼리지 런던의 사서이자 연구원인 앤드류 그레이는 AI가 생성한 문장을 오래 보면 그 문장 스타일에 대해 감을 잡을 수 있어 AI가 생성한 문장 특징에 대해 언급했다.

대규모 언어 모델은 텍스트를 생성하도록 설계되었지만, 생성된 내용이 사실과 다를 수 있다는 점을 주의해야 한다. 컴퓨터 과학자들이 ‘환각’이라고 부르는 대규모 언어 모델들의 단점은 사실 여부를 확인하기 보다는 텍스트를 만들어내는 것에 우선순위를 두어 생겨난 문제다. 심지어 과학 논문에서 AI 챗봇은 존재하지 않는 인용 참조를 생성하는 오류를 범하기도 한다. 따라서 과학자들이 챗봇을 지나치게 신뢰하면 AI 챗봇이 만들어낸 가짜 정보를 자신의 연구에 포함시키는 실수를 저지를 위험이 있어 AI 챗봇을 사용할 때 항상 주의를 기울여야 한다.

챗봇이 좋아하는 단어, 학계도 좋아하나?

그레이는 데이터 분석 플랫폼인 디멘션스(Dimensions)를 이용하여 과학 논문에서 사용된 AI 유행어를 찾아냈다. 또한 ‘복잡한’, ‘꼼꼼한’, ‘칭찬할 만한’ 등 챗봇이 자주 사용하는 단어를 검색하여 챗봇을 사용한 논문들을 발각했다. 그레이의 분석에 따르면 지난해 전 세계에서 발표된 모든 과학 논문의 1%가 넘는 최소 6만 편의 논문이 대규모 언어 모델을 사용했다는 의심을 받고 있다. 그러나 이는 모든 사람에게 공개되는 버전이 아닌 사전 인쇄 서버 아카이브(arXiv)의 데이터를 사용한 것으로 아직 평가하기에는 이르다는 의견이 나온다. 다른 연구에서는 과학의 특정 분야에 초점을 맞춘 연구에서 챗봇에 대한 의존도가 훨씬 더 높은 것으로 나타났다. 게다가 한 조사에 따르면 최근 컴퓨터 과학 논문의 최대 17.5%가 인공지능을 사용한 흔적이 있는 것으로 밝혀졌다.

추가로 사이언티픽 아메리칸은 자체 감지 시스템을 만들어 위 결과를 뒷받침했다. 이 감지 시스템은 디멘션스와 구글 스칼라(Google Scholar), 스코퍼스(Scopus), 펍메드(PubMed), 오픈알렉스(OpenAlex)를 비롯한 여러 과학 출판물 데이터베이스를 사용하여 만든 시스템이다. 이 시스템은 "마지막 지식 업데이트 기준"과 같이 AI 챗봇이 자주 사용하는 문구의 사용 빈도를 측정하여 논문 작성에 챗봇이 관여했음을 밝혀냈다. 4개의 주요 논문 분석 플랫폼에서 추적한 결과, 위 문구는 2020년에 단 한 번만 나타났으나 2022년에는 무려 136회나 나타났다. 하지만 이 접근 방식에는 몇 가지 한계를 갖는데, AI 모델 자체에 대한 논문을 AI가 생성한 콘텐츠라고 잘못 판단하는 오류를 범한다. 또한 사용된 데이터베이스에는 과학 저널의 동료 심사를 거친 논문 이외의 자료도 포함되어 있는 한계점이 있다.

그레이의 접근 방식과 마찬가지로 이 시스템에서도 챗봇임을 암시하는 미묘한 흔적을 발견했다. 자세히 말해 ChatGPT가 출시되기 직전과 직후에 과학 논문에서 ChatGPT가 선호하는 구문이나 단어가 발견된 횟수를 살펴보았다. 그에 따라 논문에서 사용되는 어휘의 변화를 추적하는 방식으로 연구를 진행했다. 연구 결과에 따르면 과학적 글쓰기 어휘에 변화가 생겼으며 이는 점점 더 많이 등장하는 챗봇의 글쓰기 틱(아무 생각 없이 글을 쓰는 것)으로 인해 발생한 것이다. 물론 그레이는 언어가 시간이 지남에 따라 일부 단어가 변화할 수 있다는 점도 고려했다. 하지만 이 중 얼마나 많은 부분이 언어의 자연스러운 변화고, 얼마나 많은 부분이 챗봇에 의한 것인지 구분하기 어렵다는 입장을 보였다.

사이언티픽 아메리칸은 챗봇이 논문 작성에 관여하는 징후를 찾기 위해 ‘파헤치다‘라는 단어를 파헤쳤다. 이 단어는 자체 감지 시스템이 지적했듯이 챗봇이 유행한 이후 학계에서 비정상적으로 많이 사용하게 된 단어다. 펍메드의 생의학과 생명과학 분야에서 3,700만여 건 논문의 초록과 인용에서 이 단어의 사용량을 계산한 결과, 2020년에 349회 사용되던 '파헤치다'는 2023년에 2,847회 등장했으며 1분기를 겨우 지난 2024년에는 이미 2,630회 사용되었다.

사이언티픽 아메리칸의 분석에 따르면, 감지 시스템이 발견한 챗봇이 생성한 다른 단어도 비슷한 증가세를 잡아냈다. 예를 들어 '칭찬할 만한'은 2020년 스코퍼스에 등재된 논문에서 240회, 디멘션스에 등재된 논문에서 10,977회 등장했다. 이 수치는 2023년에 각각 829회(245% 증가), 20,536회(87% 증가)로 폭발적으로 증가했다. 또한 '꼼꼼한'은 모순적이게도 2020년과 2023년 사이에 스코퍼스에서 두 배 증가했다.

챗봇이 생성한 것은 단어 그 이상

"출판하지 않으면 사라진다"는 속설이 학계에서 통용되는 현실로 챗봇을 사용하여 시간을 절약하거나 영어가 필수인 학술지에서 영어 구사력을 높이는 것은 어찌보면 당연한 일이며 저자에게 제2 또는 제3의 언어가 될 희망을 시사한다. 그러나 AI 기술을 문법이나 구문 도우미로 사용하는 것은 과학적 과정의 다른 부분에 잘못 적용될 여지가 있는 양날의 검이다. 챗봇을 공동 저자처럼 사용하여 논문을 작성할 시 주요 수치가 챗봇에 의해 인위적으로 생성되거나 가상의 동료 평가로 이어질 우려가 나온다.

이는 가상의 시나리오가 아니라 우리가 앞으로 마주할 미래다. 실제로 챗봇은 도표와 삽화를 허구로 제작하는 데 사용됐으며, 기괴하게 생긴 설치류를 만들어낼 뿐만 아니라 실험에서 인간을 대체하는 데도 사용됐다. 또한 2023년과 2024년 AI 컨퍼런스에서 연구를 발표한 과학자들에게 피드백을 제공한 사전 인쇄물 연구에 따르면 AI 챗봇의 사용은 동료 심사 과정 자체에도 스며들었다. 윤리적 학술 연구를 장려하는 영국 비영리 단체인 출판윤리위원회의 위원인 매트 호지킨슨을 비롯한 전문가들은 AI가 내린 판단이 학술 논문에 포함되는 걸 우려하고 있다. 그는 챗봇은 분석에 능숙하지 못하며 바로 여기에 진짜 위험이 있을 수 있다는 점을 경고했다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.