막대한 상속세에 휘청이는 중소기업계, 일부는 승계 포기하고 매각·폐업
역사의 뒤안길로 사라진 '세계 1등' 국내 기업들, 애써 일군 회사 남의 손에
국회는 '기업승계 완화' 논의 중, 기업 상속의 사다리 완성될 수 있을까

상속을 통해 가업을 계승하는 '장수 중소기업'이 점차 줄어들고 있다. 상속·증여세 부담 및 각종 규제에 짓눌린 중소기업이 속속 가업 승계를 회피하면서다. 중소기업계 '경영자 고령화'가 심화하며 위기감이 고조되는 가운데, 업계에서는 규제 완화를 요구하는 목소리가 커지고 있다. 승계를 포기한 수많은 중소기업이 폐업 및 매각을 선택할 경우 고용 및 세수에 막대한 손실이 발생할 것이라는 지적이다.

중소기업계, 상속세 부담 짓눌려 '승계 포기'

현재 국내 상속세법에 의하면 과세표준 금액에 따라 최대 50%(최대주주 할증 시 60%) 세율이 적용된다. 경제협력개발기구(OECD) 평균(약 25%, 2022년 기준)의 2배 수준이다. OECD 애널리스틱스에 따르면 지난 2021년 기준 한국의 총 조세수입 중 상속·증여세가 차지하는 비중은 2.42%로, OECD 국가 평균 0.42%의 6배에 육박했다. 이처럼 막대한 상속·증여세는 가업승계의 발목을 잡는 걸림돌로 꼽힌다.

이렇다 보니 기업들은 상속세 납부를 위해 빚을 내는가 하면, 상속세가 버거워 애써 일군 기업을 자식에게 물려주지 않고 폐업하거나 매각하기도 한다. 후계자 세대 역시 이 같은 부담을 견디지 못하고 승계를 포기하는 경우가 많다. 실제 중소기업중앙회 조사에 따르면 중소기업의 52.6%는 기업승계를 하지 않을 경우 폐업이나 매각을 고려하고 있다. 중기중앙회는 이처럼 승계가 불발돼 폐업으로 이어질 경우 약 57만 명의 근로자가 일자리를 잃고, 138조원에 달하는 매출 손실이 발생할 것이라 추산했다.

현재 창립 후 30년 이상이 지난 '장수 중소기업'의 60세 이상 경영자 비중은 81%, 70세 이상 비중은 31%에 달한다. 경영자 고령화 현상이 점차 심화하는 가운데, 업계에서는 지금이 '골든타임'이라는 분석이 나온다. 지금과 같은 세 부담으로 기업을 짓누를 경우 수많은 중소기업이 역사의 뒤안길로 사라질 것이라는 지적이다.

상속세 부담으로 무너진 기업들

실제 상속세 부담으로 인해 폐업 및 매각을 택하는 중소기업은 생각보다 쉽게 찾아볼 수 있다. 한때 '콘돔 업계 세계 1위' 자리에 올라섰던 유니더스는 2001년 코스닥 시장에 상장한 이래 제조 물량의 70%를 세계 50여 개국에 수출하며 시장을 견인했다. 그러나 2017년 기업 승계로 50억원에 달하는 상속세 부담을 지게 됐고, 결국 2년 만에 사모펀드에 경영권을 매각했다.

상속세 부담을 견디지 못한 기업이 강제로 '청산'당하기도 한다. 손톱깎이 생산으로 세계 1위 매출을 기록했던 쓰리세븐은 1억 개의 물량 중 90%를 수출하고, 미국 보잉과의 상표 분쟁에서 승리할 정도로 역사가 깊었던 기업이다. 하지만 2008년 급작스럽게 발생한 150억원 규모 상속세를 감당하지 못했고, 이를 납부하기 위해 지분을 전량 매각해야 했다.

국내 대표 종자 기업이었던 농우바이오의 경우 창업주가 별세한 뒤 1,200억원에 달하는 상속세 부담을 지게 됐다. 자금을 마련하지 못한 유족들은 회사를 농협경제지주에 매각했다. 농우바이오는 역량을 갖춘 대주주를 만나 회사 경영이 오히려 안정된 사례이나, 이 같은 '행운'을 맞이하는 기업은 일부에 불과하다. 대다수 경영자는 세 부담에 짓눌려 열심히 일군 사업을 '어쩔 수 없이' 팔아넘긴다. 시장을 이끌던 장수 기업들이 허무하게 주인의 손을 떠나가고 있는 것이다.

'기업승계 활성화' 법안, 여전히 국회 계류 중

정부는 중소기업계에 뿌리내린 '상속 기피' 문제를 해결하기 위해 지난 7월 하반기 경제정책방향에 관련 내용을 담은 바 있다. 현재 상속인이 가업상속공제 특례를 받기 위해서는 사후 관리 기간인 5년간 표준산업분류상 동일 중분류 내에서만 업종 변경을 해야 한다. 중소기업 업계는 이 같은 업종 변경 제한이 중소기업 투자의 걸림돌이 될 수 있다며 꾸준히 완화를 건의해 왔다.

이에 정부는 가업 상속인이 산업구조 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 대분류 내로 업종 변경 제한을 완화하기로 했다. 상속인이 전기장비 제조업(중분류)을 영위하는 기업을 상속받은 경우, 같은 제조업(대분류)에 속하는 목재 및 나무제품 제조업으로 업종을 변경할 수 있도록 하는 식이다. 상속인은 과감한 사업 전환을 통해 미래 비전 창출 및 투자 유치를 기대할 수 있다.

하반기 경제정책방향에는 증여세 연부연납(분할납부) 기간을 현행 5년에서 20년으로 연장하고, 증여세 특례 저율 과세인 10%가 적용되는 증여세 재산가액 한도를 60억원에서 300억원으로 늘리는 내용도 담겼다. 이들 완화책은 현재 '기업승계 활성화' 법안으로 묶여 국회에 계류 중이다.

기술이나 경영 능력은 단기간에 배양되는 것이 아니다. 해당 법안이 통과되지 않을 경우, 국내 중소기업계는 '세월'을 앞세운 근본적인 성장에서 난항을 겪게 될 가능성이 크다. 지금은 정부가 업계 현실을 충분히 파악하고, 적절한 제도 개선을 실시해 가업 계승의 '사다리'를 마련해줘야 할 때다.

투자 시장 하락기, VC 지분 확대 관점에선 기회
실제 VC 지분율 중앙값 수치도 2021년 11.3%→올해 14.9%로 늘어나
한편 IPO 시장은 여전히 회복 요원, 몸값 낮춘 쉬인이 물꼬 틀까

투자 시장에서 다운턴(경기 하강국면)은 투자 심리 전반에 부정적 영향을 미치지만, 매수 측면에선 투자자에게 기업 지분을 확대할 수 있는 기회기도 하다. 팬데믹 시기에는 가격이 급등하며 VC(벤처캐피탈)들의 투자 수요 또한 커졌고 이에 투자자들은 현재보다 작은 지분에 만족해야 했다. 하지만 팬데믹 이후 지분 가치가 감소하면서 동일한 금액으로 더 많은 지분을 확보할 수 있게 됐다. 이에 대해 멘로 벤처스(Menlo Ventures)의 파트너 매트 머피(Matt Murphy)는 “기업의 경영권 프리미엄의 가치가 내려가야 했던 시기가 있었듯이, 이제는 올라갈 시기가 올 것”이라고 분석했다.

지분 확대하는 VC들, 내년에도 지분율 증가 예상

이같은 추세는 통계로도 나타났다. 글로벌 투자 전문 연구기관 피치북의 2023년 3분기 미국 VC 가치 평가 보고서에 따르면 VC는 지분율 중앙값을 저점인 2021년 11.3%에서 올해 3분기까지 14.9%로 높였다.

보고서에 따르면 이전 단계의 라운드들에서 VC들이 획득한 지분이 급격하게 늘어나진 않았지만, 올해는 투자자들이 2021년보다 각 기업에서 더 많은 지분을 획득한 것으로 나타났다.

다만 모든 투자 라운드 단계의 지분율이 회복한 것은 아니다. 이와 관련해 머피 파트너는 "더 많은 기업이 평가 가치가 낮을 때 자본을 조달하므로 내년에도 투자자들의 지분 비율은 증가할 것으로 예상된다"고 말했다. 이는 VC에도 긍정적인 상황이다. 낮은 가격에서 더 많은 지분을 소유할수록 향후 엑시트(투자금회수) 수익이 증가하고 전체 펀드 수익도 증가하기 때문이다. 또한 많은 지분을 가진 투자자일수록 경영이나 이사회에서 더 많은 지배권을 행사할 수 있다.

2년 새 VC 지원 아시아 스타트업 IPO 급감

VC의 포트폴리오 내 기업들에 대한 지분율 증가와는 달리 VC 지원 아시아 스타트업들의 기업공개(IPO) 수치는 아직 회복하지 못한 것으로 드러났다. 피치북 보고서에 따르면 VC 지원 아시아 스타트업 IPO는 5년 전과 비교할 때 여전히 높지만, 지난 2년 동안 급격하게 감소한 모양새다. 올해 아시아 기업의 IPO는 259건으로 약 1,270억 달러(약 167조6,400억원)를 조달했고, 2021년에는 309건의 IPO를 통해 약 3,900억 달러(약 514조8,000억원)를 조달한 것으로 나타났다.

전체 IPO 시장 역시 비슷한 분위기다. 인플레이션, 주요국 통화 긴축, 지정학적 갈등 등 시장 불확실성 확대로 지난 2018년 이후 4년 만인 2022년부터 IPO 시장이 감소세로 전환해 올해도 같은 흐름이 이어지고 있다. 글로벌 기준 2022년 IPO 건수는 1,333건으로 1,795억 달러(약 236조9,400억원) 규모다. 이는 2021년에 기록한 2,436건, 4,599억 달러(약 607조원) 대비 절반에도 못 미치는 수준이다.

시장 맞춰 몸값 낮춘 쉬인, 지분 확대 기회가 IPO 유인책 될까

이런 가운데 최근 중국의 최대 패스트패션 브랜드인 쉬인(Shein)이 비공개로 미국 IPO를 신청했다. 이는 아시아 기업들의 상장 활동이 감소한 시점에서 이례적인 상황이다. 이번 IPO 주간사로는 골드만삭스, JP모건, 모건스탠리가 선정됐으며 IPO는 내년으로 예정돼 있다. 앞서 쉬인은 지난 2020년에도 미국 상장을 시도했으나 철회한 바 있다.

쉬인이 내년 IPO를 통해 얼마의 가치를 받을지 아직 예측하긴 이르다. 다만 올해 5월 20억 달러(약 2조6,400억원)를 조달할 당시 기업가치는 약 600억 달러(약 86조원)로 평가됐다. 이는 쉬인이 IPO를 통해 목표로 하는 900억 달러(약 116조원)의 기업가치보다 약 30% 할인된 금액이다.

2008년 중국에서 설립된 쉬인은 2022년 본사를 싱가포르로 이전했다. 현재 주요 투자자로는 무바달라(Mubadala), 세쿼이아 차이나(Sequoia China), 제너럴 아틀란틱(General Atlantic) 등이 있다. 창립 이후 쉬인은 트렌드를 빠르게 좇는 패스트패션과 초저가 정책으로 급성장했다. 다만 노동 착취와 지속 가능성에 대한 의문으로 도마에 오르기도 했다.

한편 쉬인이 상장한다면 VC 지원 아시아 스타트업 중 가장 큰 IPO가 될 전망이다. 올해 10억 달러(약 1조3,200억원) 이상 가치를 가진 유일한 아시아 유니콘 기업은 지난달 상장한 인도네시아 물류 스타트업 제이앤티 익스프레스(J&T Express)다. 또 다른 올해 주요 아시아 상장 기업으로는 공작기계 및 산업용 로봇 제조 전문기업 에스엠이씨(SMEC)가 있다. SMEC는 아시아 지역에서 신규 자본으로 10억 달러 이상을 조달한 유일한 기업으로, 지난 5월 상하이 시장에 상장했다.

생성 AI 기반 어시스턴트 ‘아마존 Q’, 경쟁사보다 33% 저렴
이번 AWS 합류로 촉발된 클라우드 ‘빅3’의 B2B AI 전쟁 
SK텔레콤·KT·LG유플러스도 기업용 챗봇 앞다퉈 출시

세계 최대 이커머스 기업 아마존이 기업용 인공지능(AI) 챗봇을 공개했다. 세계 1위 클라우드인 AWS(아마존웹서비스)에 새로 출시된 자체 AI 칩까지 받쳐주면서 경쟁사보다 가격도 크게 낮췄다. 그간 생성 AI 시대에 뒤처져 있던 아마존이 본격적으로 구글·마이크로소프트(MS) 등과의 경쟁에 출사표를 던진 모양새다.

유해 콘텐츠 차단 및 데이터 보호 강화에 중점

28일(현지 시각) 아마존의 클라우드 사업부인 AWS는 미국 라스베이거스에서 연례 클라우드 컴퓨팅 콘퍼런스 ‘AWS 리인벤트(AWS Reinvent)’를 열고, 기업 고객을 위한 생성 AI 챗봇 서비스 ‘큐(Q)’를 선보였다. Q는 MS 365, 드랍박스, 세일즈포스 등 40개 이상의 업무용 어플리케이션에 연결돼 사용자와 상호작용하는 챗봇으로, 사용자는 업무용 메신저 슬랙이나 소프트웨어 개발 프로그램, AWS 관리 콘솔 등을 통해 Q와 대화할 수 있다. 아울러 문서 업로드를 통해 질문하거나 소프트웨어 설계도인 소스코드를 자동으로 변환하는 기능도 제공한다.

서비스 가격도 MS와 구글의 기업용 챗봇 가격인 한 명당 월 30달러(약 3만1천원)인 것에 비해 저렴하다. 경쟁사보다 낮은 가격으로 시장을 공략하겠다는 전략이다. 현재는 큐의 미리보기 버전을 통해 누구나 무료로 이용할 수 있으며, 미리보기 기간이 종료되면 업무용 등급은 월 20달러, 개발자 추가 기능이 포함된 상위 등급은 25달러에 이용할 수 있다.

AWS는 Q의 장점으로 유해 콘텐츠 차단 기능을 내세웠다. 아담 셀립스키 AWS 최고경영자(CEO)는 생성 AI 안전장치인 '아마존 베드락(아마존 AI플랫폼) 가드레일'을 통해 전자상거래 사이트에서 혐오 표현을 걸러내는 등 유해 콘텐츠를 차단할 수 있다고 설명했다. 민감 데이터에 대한 접근권이 없는 직원으로부터 데이터를 보호할 수 있다는 점도 Q의 특징이다. AWS는 자사 AI가 저작권이 있는 자료를 오용해 소송에 걸릴 경우 고객에게 배상하겠다고 전했다.

"기업용 생성 AI 시장 잡아라"

이번 아마존의 큐 공개는 오픈AI가 챗GPT를 출시한 지 1년 만이다. 이로써 ‘클라우드 3대장’으로 불리는 MS, 아마존, 구글이 모두 기업용 생성 AI 챗봇 시장에 본격 진출하게 됐다. 앞서 자사 제품군에 AI 챗봇을 장착한 구글과 MS보다는 늦었으나, 클라우드 서비스에 AI 챗봇을 장착한 만큼 경쟁이 한층 가열될 전망이다. 현재 전 세계 클라우드 시장에서는 아마존이 약 40%, MS와 구글이 각각 20%와 10%를 점유하고 있다.

앞서 MS는 이달 1일 사무용 소프트웨어에 생성 AI를 탑재한 ‘MS 365 코파일럿’을 공식 출시하며 기업용 AI 시장을 공략하고 있다. 365 코파일럿에는 워드와 엑셀, 팀즈, 아웃룩 등이 포함된 MS 사무용 소프트웨어에 챗GPT와 같은 자사의 AI 비서 코파일럿이 탑재됐다. 사용자의 요청에 따라 문서와 텍스트의 자동 생성은 물론, 회의에 직접 참여하지 않아도 회의 내용 등을 요약해 준다.

구글 또한 지난 8월 29일 워크스페이스에 탑재되는 생성 AI '듀엣 AI'를 내놓은 바 있다. 구글 워크스페이스는 구글이 제공하는 클라우드 협업 소프트웨어 도구로, 전 세계 이용자는 30억 명 이상, 유료 이용자도 1,000만 명에 달한다. 듀엣 AI 출시일보다 하루 전인 같은 달 28일에는 오픈AI의 ‘챗GPT 엔터프라이즈’의 공개가 이뤄졌다. 챗GPT 엔터프라이즈는 기존 챗GPT보다 개선된 성능과 기업 업무 맞춤형 기능을 특징으로 하며, 일반인에게 제공하는 유료 챗GPT보다 최대 2배 빠르게 작동한다.

SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 국내 이동통신 3사도 기업용 AI 경쟁에 본격 돌입했다. LG유플러스는 △대기업을 위한 ‘U+ AICC 온프레미스(On-Premise)’ △중소·중견기업을 위한 ‘U+ AICC 클라우드’ △소상공인을 위한 ‘우리가게 AI’ 등 3대 서비스를 주축으로 기업용 AI 시장을 공략할 계획이다. KT는 지난달 31일 자체 개발한 초거대 AI 모델 ‘믿음’을 출시했다. 이를 기반으로 글로벌·제조·금융·공공·교육 등 5대 영역으로 사업을 확장한다. SKT는 △AI 인프라 △AIX(AI트랜스포메이션) △AI 서비스 등 3대 영역을 중심으로 산업과 생활 전 영역을 혁신하는 AI 피라미드 전략을 통해 시장을 공략한다.

기업들이 업무용 생성 AI 서비스를 앞다퉈 내놓는 가장 큰 이유는 수익성 확보가 시급하기 때문으로 분석된다. 생성 AI는 구축과 학습, 활용에 지속적인 투자가 필요한 구조다. 오픈AI에 따르면 챗GPT의 하루 운영 비용은 약 70만 달러(약 9억4,773만원)에 달한다. 하지만 이같은 비용을 상쇄하고 확실한 수익을 보장할 만한 일반 소비자 대상(B2C) 상품은 아직까지 개발되지 않은 상태다. 업계 관계자는 “기업용, 업무용 모델의 경우 상품화 방안이 다양하다”며 “기업 내부 데이터에 특화한 AI는 환각 현상(할루시네이션)도 최소화할 수 있다는 특징이 있다”고 말했다.

처참한 오프닝 성적 기록한 '더 마블스', 제작비 회수조차 불가능하다?
작품 이미지·서사 무시하는 '디즈니식 PC주의', 등 돌리는 관객들
연이은 흥행 실패에 궁지 몰린 디즈니, 올 상반기엔 구조조정도 단행

마블의 최신작 <더 마블스>가 마블 시네마틱 유니버스(MCU) 사상 최악의 성적을 거둘 것으로 보인다. MCU 사상 최저 오프닝 수입을 기록하며 굴욕을 맛본 것이다. 디즈니 특유의 PC주의(정치적 올바름, Political Correctness)에 지친 팬들의 혹평이 이어지는 가운데, 일각에서는 디즈니의 콘텐츠 제작 방향 전환이 시급하다는 지적이 나온다. 콘텐츠 흥행이 부진하면 사실상 '수익성 위기'에서 벗어나기는 어렵다는 분석이다.

PC주의에 지친 관객들, '더 마블스' 등 돌려

영화진흥위원회 통합전산망에 따르면, 이달 8일 개봉한 <더 마블스>는 지난 27일까지 약 68만 명의 누적 관객을 모았다. 코로나19 팬데믹 이후 극장 수요가 줄었다는 점을 감안해도 상당히 초라한 숫자다. MCU 인기작인 <아이언맨>, <어벤져스> 등은 국내 개봉 후 하루 100만 명에 달하는 관객을 동원한 바 있다.

글로벌 시장 역시 <더 마블스>를 외면하고 있다. <더 마블스>의 북미 오프닝 흥행 수입은 MCU 사상 최저치인 4,600만 달러(약 595억원) 수준이었다. 세계 오프닝 흥행 수입 역시 MCU 사상 최저치인 1억1,000만 달러(약 1,424억원)를 기록했다. 개봉 2주차 흥행 하락률은 슈퍼히어로 영화 사상 최대치(78%)를 경신했다. 로튼 토마토 비평가 지수는 62%로 MCU 영화 중 세 번째로 나쁘다.

영화 애널리스트들은 <더 마블스>의 최종 세계 흥행 수입이 최소 2억1,000만 달러(약 2,718억원), 최대 2억4,000만 달러(약 3,107억원) 선일 것이라 예측한다. 이는 6억 달러(약 7,770억원)로 알려진 손익분기점은커녕 제작비 2억7,000만 달러(약 3,495억원)에도 미치지 못하는 수준이다. 인기 IP인 '마블' 작품에 시장이 싸늘한 시선을 보내는 이유는 뭘까.

시장에서는 디즈니의 과도한 'PC주의' 메시지에 대한 반감이 폭발한 결과라고 분석한다. 최근 디즈니는 본사 작품은 물론, 마블과 픽사 등 계열사 콘텐츠 제작 시에도 인종 및 젠더 다양성을 강조해 왔다. <이터널스>에는 최초의 동성애 히어로가 등장했고, <버즈 라이트이어>에는 성소수자 키스 장면이 등장했다. 실사 영화 <인어공주>의 주인공 에리얼 역에는 흑인 배우를, <백설공주>의 주역 자리에는 피부색이 어두운 남미 배우를 앉히기도 했다. 시장은 디즈니가 관객이 기대하는 이미지와 작품의 서사를 무시, 무작정 PC주의에 치중하고 있다는 비판을 쏟아낸 바 있다.

수익성 악화로 구조조정까지, 이대로는 안 된다

최근 몇 년간 쏟아져 나온 PC주의 콘텐츠들은 디즈니에 부진한 성적표를 안겨줬다. 수익성 역시 자연히 악화했다. 쌓여가는 손실에 위기감을 느낀 디즈니는 올 상반기 고강도 구조조정을 단행했다. 지난 2월 밥 아이거 디즈니 최고경영자(CEO)는 전체 직원 7,000명을 구조조정하고, 총 55억 달러(약 7조2,050억 원)의 비용을 절감하겠다고 발표한 바 있다. 명목은 비즈니스 효율화였다.

이에 따라 3월과 4월에 감원 대상자가 본격 선정됐고, 6월에는 픽사 직원이 대규모 해고됐다. 픽사가 작년 개봉한 <버즈 라이트이어>의 흥행이 실패하자 감독과 프로듀서 등을 대거 해고한 것이다. 해고된 픽사 직원은 총 75명으로 전체 직원의 약 6% 수준이었다. 이에 더해 디즈니는 올해 3월 가상 공간 전략을 주도하던 메타버스 사업부를 폐지, 감원을 통한 수익성 개선을 시도해 왔다.

그러나 이후에도 스트리밍 사업 부진, 할리우드 파업 등 악재가 쏟아지고 있다. 디즈니는 여전히 궁지에 몰려 있다. 지난 2021년 10월 170달러 수준까지 뛰었던 주가는 29일 정오 기준 92.5달러까지 고꾸라졌다. 디즈니의 위기는 작품을 낼 때마다 오히려 심화하고 있다. 마블과 같은 수많은 '슈퍼 IP'를 보유했음에도 무기로 활용하지 못하고 있다는 의미다. 업계에서는 디즈니가 근본적인 콘텐츠 제작 방향성에 대해 고민할 때라는 지적이 제기된다.

지뢰 제거는 위험하고 시간이 많이 소요되는 작업
드론-AI 기술로 지뢰 제거 속도와 효율성 크게 향상해
정확도 개선 및 지표면 아래 지뢰 탐지 기능 추가 필요

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

지뢰 제거는 시간이 많이 소요되는 작업으로 알려져 있다. 그리고 기술의 혁신이 오랜 기간 부재했었다. 2차 세계대전 이후 사용됐던 기술 수준을 벗어나지 못했고 작업 과정도 노동집약적이다. 그러나 컬럼비아대학교의 화산학및원격탐사학 박사과정생 재스퍼 바우어(Jasper Baur)와 Safe Pro Group(개인 보호 장비 제조업체)은 드론과 AI 기술을 융합하여 지뢰 제거 과정을 혁신하고자 한다. 드론과 AI의 결합은 지뢰를 빠르고 효율적으로 탐지하며 안전하게 제거하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.

탐지 정확도는 떨어지지만, 넓은 지역 효율적으로 분석할 수 있어

아이디어는 놀라울 정도로 간단하다. 먼저 드론이 지뢰가 매설된 것으로 추정되는 지역 상공을 비행하며 대량의 이미지를 수집한다. 그다음 70가지 유형의 지뢰, 집속탄, 기타 불발탄의 시각적 특성에 대해 학습된 바우어의 알고리즘은 이미지를 0.5인치 이하의 해상도로 처리하여 지도를 만든다. 그러면 이 모델은 사람이 같은 이미지를 검토하는 것보다 더 빠르고 정확하게 폭발물을 인식하고 매핑할 수 있다. "몇 분 안에 모든 지뢰 탐지 위치를 지도에 표시할 수 있다"라고 바우어는 강조했다.

약 90%의 탐지율을 보이는 드론은 기존 방법을 대체하는 것이 아니라 보강하는 역할을 한다. 지뢰를 하나하나 살펴보는 것이 아니기 때문에 정확성은 떨어지지만, 수작업에 비해 더 많은 지역을 커버할 수 있는 장점이 있다. 바우어와 그의 팀은 우크라이나에서 전쟁이 시작된 이래로 이 기술을 테스트하기 위해 우크라이나를 여러 차례 방문했다. 일부 추정에 따르면 우크라이나에는 지뢰와 기타 폭발물을 숨길 수 있는 약 67,000제곱마일(플로리다주와 비슷한 면적, 대한민국 국토의 약 1.7배)의 땅이 있다. 드론 AI 시스템을 사용하면 지뢰 제거 팀을 투입하기 전에 넓은 지역을 스캔하여 오염 밀도가 가장 높은 곳부터 제거 작업을 시작할 수 있어서 효율성이 극대화될 전망이다.

전쟁 피해 크지만, 지속적인 기술 혁신으로 복구 전망은 긍정적

싱크탱크 GLOBSEC이 발표한 추정에 따르면 우크라이나가 기존의 방법과 현재의 자원으로 피해를 복구하는 데는 750년 이상 걸릴 것이며, 우크라이나 경제부가 공유한 수치에 따르면 11월 1일 현재 러시아의 침공 이후 최소 264명의 민간인이 지뢰로 사망하고 830명 이상이 다쳤다. 세계은행은 제거 비용이 370억 달러를 넘을 것으로 추정했다. 그러나 지뢰 제거 관계자와 국제 전문가들은 우크라이나에서 개척되고 있는 지뢰 제거 혁신으로 인해 제거의 속도, 효율성 및 안정성을 영원히 바꿀 것으로 전망했다.

현재로서는 표면에 있는 폭발물만 감지할 수 있으며, 깊이 묻혀 있거나 초목으로 덮여 있는 폭발물은 감지할 수 없다. 이에 바우어가 설립한 비영리 단체인 지뢰제거연구커뮤니티(Demining Research Community)는 열화상 및 지표 투과 레이더를 사용하여 더 깊은 곳까지 살펴볼 방법을 테스트하고 있다. 또한 초목의 양에 따라 지뢰 탐지 결과에 대한 AI의 신뢰도를 평가할 수 있는 모델도 함께 개발 중이다.

한편 바우어 외에도 개인과 기관이 각자의 위치에서 힘을 모으고 있다. 우크라이나 정부는 미국의 데이터 분석 기업인 Palantir와 협력하여 이전에 사일로화되어 있던 수십 개의 데이터 스트림을 결합하고 어떤 지뢰 제거가 가장 큰 영향을 미칠지 결정하는 모델을 개발했다. 또한 지뢰 신고 앱을 개발한 우크라이나 대학생 프로그래머와 트랙터를 지뢰 제거 기계로 개조한 농부들도 지뢰 제거 작업에 힘을 보태고 있다. 전쟁의 피해가 지금도 발생하고 있는 우크라이나에서 지친 몸과 마음을 달래는 한 줄기 빛과 같은 소식이다.

Drones and AI Could Locate Land Mines in Ukraine

An AI model could speed up laborious and dangerous demining efforts

Finding and removing land mines is an excruciatingly slow process. Human deminers scour contaminated ground inch by inch with handheld metal detectors, waiting for the telltale beep of a magnetic anomaly. Although trained dogs are sometimes used, metal detectors have remained the go-to clearance method since the end of World War II.

“There's a very long period where there hasn't been much innovation in the field,” says Jasper Baur, a Ph.D. student in volcanology and remote sensing at Columbia University. Baur and his collaborators at Safe Pro Group, a manufacturer of personal protective gear, have been developing a drone-based machine-learning technology to make demining safer and faster than with traditional methods.

The idea is deceptively simple: A drone flies over an area thought to be mined, collecting a large volume of images. Baur's algorithm, trained on the visual characteristics of 70 types of land mines, cluster munitions, and other unexploded ordnance, processes the images into a map, with resolution down to a fraction of an inch. The model can then recognize and map explosives more quickly and accurately than a human reviewing the same images. “In a matter of minutes you'll have a map plotted out with where all the land-mine detections are,” Baur says.

With a reported detection rate of about 90 percent, the drones are meant to augment traditional methods, not replace them. “It's less comprehensive because you're not going through inch by inch,” Baur says. But the approach can reveal potential dangers and can cover more ground than manual efforts.

Baur and his team have visited Ukraine to test the technology multiple times since the start of the war there. They hope their work can speed up a demining process that, using current resources, could take more than 750 years. By some estimates, Ukraine has about 67,000 square miles (an area roughly the size of Florida) that could harbor mines and other explosives. With the new system, “you can scan wide areas of land and try to figure out where the highest density of contamination is” before sending in humans to defuse the mines, Baur says.

For now the AI can detect only surface-level explosives, not deeply buried ones or those covered by vegetation. Baur's nonprofit organization, the Demining Research Community, is testing ways to look deeper by using thermal imaging and ground-penetrating radar. It is also developing a model that can rate the AI's level of confidence in its mine-detection results based on the amount of vegetation present.

Milan Bajić, an expert in remote sensing who has been involved in demining efforts in Croatia, says the approach is a valuable addition to the demining tool kit. “There is no silver bullet of technology,” he says, “but combining different technologies can be more successful than any of them.”

유통 업계 거래관행 조사 실시한 공정위, 악습 개선 오히려 더뎌졌다?
온라인 쇼핑몰 중심으로 불공정거래 심화, 시장 지배력 위한 '잘못된 선택'
납품·하청업체 지원 제도 있어도 무용지물, 대응책 명확히 인지해야

카카오(선물하기)·쿠팡·마켓컬리 등 온라인 쇼핑몰들의 납품 거래 관행 개선이 업계 내에서 특히 저조한 것으로 나타났다. 공정거래위원회는 27일 '2023년 유통분야 거래관행 서면실태조사 결과'를 발표, 이같이 밝혔다. 온라인 유통 시장이 빠르게 덩치를 불려 가는 가운데, 시장 선점 및 최저가를 유지하기 위한 불공정거래가 이어지고 있는 것으로 풀이된다.

온라인 유통 업계의 '불공정거래'

이번 실태조사는 34개 브랜드 대규모 유통업체와 거래하는 납품업체 7,000개사를 대상으로 진행됐다. 공정위 조사 결과에 따르면 대규모 유통업체 거래 관행이 전년에 비해 개선됐다고 응답한 납품업체 비율은 90.7%에 불과했다. 지난해(92.9%) 대비 2.2%포인트(p) 하락한 수준이다.

업태별로 거래 관행 개선율을 보면 △대형마트·기업형 슈퍼마켓(SSM) 94.6% △TV홈쇼핑 93.9% △T-커머스 93.6% △편의점 93.1% △아울렛·복합몰 92.1% △백화점 91.9% △온라인 쇼핑몰 80.6% 등 순으로 높았다. 온라인 쇼핑몰의 거래 관행 개선 정도는 여타 유통 채널과 대비 10%p 이상 낮게 나타난 것이다.

행위 유형별 거래 개선 정도는 상품의 반품(93.8%), 계약서면 교부(83.7%) 등의 순서로 높았으며, 거래 개선 정도가 가장 낮은 항목은 판매장려금(87.8%)이었다. 정부가 권장하는 납품업체와의 표준거래계약서 사용률은 업태 평균 98.4% 수준이었다. TV홈쇼핑, T-커머스, 편의점의 경우 사용률이 100%를 기록한 반면, 온라인 쇼핑몰(98.0%), 대형마트·SSM(97.9%), 아울렛·복합몰(97.2%) 등은 평균치를 밑돌았다.

납품업체들의 불공정행위 경험률은 '불이익 제공'이 3.8%로 가장 높았다. 이어 △대금 지급(특약 매입) 3.7% △판촉 비용 부담 전가 3.4% △대금 감액 2.7% 등 순이었다. 영업시간 구속 및 종업원 부당 사용(0.7%)의 경험률이 가장 낮았다. 업태별 불공정행위 경험률 1위는 온라인 쇼핑몰로 확인됐다. 특히 온라인 유통을 중심으로 불공정거래가 심화하는 양상이다.

경쟁 속 빗발치는 부정행위, 막아낼 '무기' 찾아야

유통 업계의 불공정거래 관행은 상당히 역사가 깊다. 공급자가 많고 경쟁이 치열한 시장이다 보니, 시장 선점을 위해 △비용 전가 △배타적 거래(전속 거래) 강요 △페널티 부과 등 불공정 행위가 빈번하게 발생한다. 주도권을 잡은 대형 플랫폼이라고 해도 상황은 별반 다르지 않다. 시장 지배력을 유지하고, 소비자 이탈을 방지하기 위해서는 경쟁사보다 유리한 입지를 점해야 하기 때문이다.

정부 역시 이 같은 상황을 인지하고 각종 지원 제도를 마련하고 있다. 대표적인 예가 '하도급대금 조정 협의 제도'다. 하도급 계약 이후 공급원가가 상승해 하도급대금 조정이 불가피한 경우, 수급사업자는 해당 제도를 이용해 원사업자에게 하도급대금 조정을 신청할 수 있다. 현행법상 조정 신청을 받은 원사업자는 신청을 받은 날부터 10일 이내에 반드시 협의에 응해야 한다. 원사업자의 '가격 후려치기'를 막을 수 있는 방패인 셈이다.

하지만 해당 제도는 시장에서 크게 두각을 드러내지 못하고 있다. 지난해 공정위 조사에 따르면 하도급대금 조정 협의 제도에 대한 인지도는 59.1%, 활용도는 6.8%에 그쳤다. 수급사업자 중 40.9%는 하도급대금 조정 협의 제도의 존재를 아예 모른다고 답변하기도 했다. 깊게 뿌리내린 유통 업계의 악습을 개선하기 위해서는 납품업체 역시 움직여야 한다. 자신이 가진 '무기'를 정확히 인지하고, 정확한 때 휘둘러 악순환을 끊어낼 필요가 있다는 의미다.

StableRep, AI로 생성한 이미지를 훈련 데이터로 활용
실제 이미지로 학습한 다른 모델보다 우수한 성능 기록 
하지만 이미지 생성 속도가 느려지고 비용이 많이 듦

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

OpenAI의 DALL-E 3은 출시와 동시에 사용자들을 놀라게 했었다. OpenAI는 합성 이미지를 사용하여 모델을 학습시켰기 때문에 기능이 향상되었다고 설명했다. MIT와 Google의 연구팀은 이 개념을 확장하여 인기 있는 오픈소스 텍스트-이미지 모델인 Stable Diffusion에 합성 이미지를 학습 시켰다.

'다중양성대조학습', 나무보다 숲을 보는 법을 알려줘

연구진은 '다중양성대조학습'(multi-positive contrastive learning method) 방법을 사용하여 StableRep이라는 모델을 개발했다. 이 방법은 같은 텍스트 프롬프트에서 생성된 여러 이미지를 서로 양성(positive)으로 간주하여 훈련 중에 추가 정보를 제공함으로써 다양성을 더할 뿐만 아니라 비전 시스템에 어떤 이미지가 비슷하고 어떤 이미지가 다른지 학습한다. 즉, AI 이미지 생성 모델은 예를 들어 특정 풍경의 다양한 변형을 살펴보고 해당 풍경과 관련된 모든 설명을 상호 참조하여 해당 이미지를 기반으로 뉘앙스를 파악한다. 그 후 최종적으로 이를 적용하여 매우 상세하고 현실적인 이미지가 생성된다.

MIT와 Google의 연구팀은 StableRep을 Stable Diffusion에 적용하여 SimCLR 및 CLIP와 같은 경쟁 이미지 생성 모델보다 더 우수한 성능을 발휘하도록 했다. 이러한 노력으로 StableRep은 이미지넷 분류에서 76.7%의 선형 정확도를 달성했고, 언어 감독을 추가(StableRep+)한 결과, 2천만 개의 합성 이미지로 학습한 StableRep이 5천만 개의 실제 이미지로 학습한 CLIP보다 우수한 성능을 보였다.

MIT 박사 과정 중이며 수석 연구원인 리지 팬(Lijie Fan)은 "단순히 데이터만 공급하는 것이 아니기 때문에" 이 기술이 더 우수하다고 전했다. "같은 텍스트로부터 생성된 여러 이미지가 공통된 사물의 묘사로 취급될 때, 모델은 픽셀뿐만 아니라 물체와 같이 이미지 뒤에 숨어 있는 개념에 대해 더 깊이 파고듭니다."

Stable Diffusion에 의존하기 때문에 속도·비용·편견 해결 못 해

StableRep에도 단점이 있다. 예를 들어 이미지 생성 속도가 느리고 StableRep의 기본 모델인 Stable Diffusion은 여전히 실제 데이터에 대한 초기 학습을 거쳐야 하므로 StableRep을 사용하여 이미지를 생성하려면 시간이 더 오래 걸리고 비용도 더 많이 들 수 있다.

방대한 양의 실제 이미지를 수집하는 것에 대한 의존도를 낮춰 비용 효율을 높이고 사람의 큐레이션으로 인한 편견을 최소화할 수 있다는 점에서 의미가 있지만, 큐레이션 되지 않은 대규모 웹 데이터로 학습된 텍스트-이미지 생성 모델에는 여전히 잠재적인 사회적 편견과 오류가 존재할 수 있다. 또한 프롬프트의 텍스트 선택이 생성된 이미지에 영향을 미쳐 또 다른 잠재적 편견을 야기할 수 있다.

StableRep은 GitHub을 통해 액세스할 수 있고, 상업적으로 활용할 수 있다. StableRep은 Apache 2.0 라이선스에 따라 사용하고 2차 저작물 제작이 가능하다. 그러나 재배포된 저작물 또는 파생 저작물과 함께 Apache 라이선스 사본을 제공하고 변경 사항에 대한 공지를 포함해야 한다. 라이선스에는 책임 제한 조항이 포함되어 있어, 기여자는 라이선스가 부여된 저작물의 사용으로 인한 손해에 대한 책임을 지지 않는다. 또한 이 라이선스에는 책임 제한 조항이 포함되어 있어, 기여자는 라이선스가 부여된 저작물의 사용으로 인해 발생하는 어떠한 손해에 대해서도 책임을 지지 않는다.

MIT, Google: Using Synthetic Images to Train AI Image Models

Researchers describe a new method for creating highly detailed AI images, using training data made up of AI-generated images.

At a Glance

1. MIT and Google researchers developed a new technique that generates highly detailed images in image generation models.
2. Called StableRep, it uses AI-generated images to train AI models.
   Researchers applied it to open-source Stable Diffusion.
3. But StableRep has flaws that make image generation slower and likely costlier to do.

Upon launch, OpenAI’s DALL-E 3 wowed users with its ability to generate highly detailed images compared to prior versions. OpenAI said the model's improved ability to do so came from using synthetic images to train the model. Now, a team of researchers from MIT and Google are expanding on this concept, applying it to the popular open source text-to-image model Stable Diffusion.

In a newly published paper, the researchers described a new approach to using AI-generated images to train image generation models that they call StableRep. It uses millions of labeled synthetic images to generate high-quality images.

The researchers said StableRep is a “multi-positive contrastive learning method” where multiple images generated from the same text prompt are treated as positives for each other, which enhances the learning process. That means an AI image generation model would view several variations of, for example, a landscape and cross-reference them with all descriptions related to that landscape to recognize nuances based on those images. It would then apply them in the final output. This is what creates a highly detailed image.

Outperforms rivals
The MIT and Google researchers applied StableRep to Stable Diffusion to make it outperform rival image generation models such as SimCLR and CLIP, which were trained with the same text prompts and corresponding real images.

StableRep achieved 76.7% linear accuracy on the ImageNet classification with a Vision Transformer model. Adding language supervision, the researchers found that StableRep, trained on 20 million synthetic images, outperformed CLIP, which was trained on 50 million real images.

Lijie Fan, a doctoral candidate at MIT and lead researcher, said that their technique is superior as it “not just feeding it data.” “When multiple images, all generated from the same text, all treated as depictions of the same underlying thing, the model dives deeper into the concepts behind the images, say the object, not just their pixels.”

StableRep does have its flaws. For example, it is slow to generate images. It also gets confused on semantic mismatches between text prompts and the resultant images.

StableRep’s underlying model, Stable Diffusion, also needed to go through an initial round of training on real data – so using StableRep to create images will take longer and likely be costlier.

Access StableRep
StableRep can be accessed via GitHub.

It is available for commercial use – StableRep is under an Apache2.0 License, meaning you can use it and produce derivative works.

However, you would have to provide a copy of the Apache License with any redistributed work or derivative works and include a notice of the changes. The license also includes a limitation of liability, where contributors are not liable for any damages arising from the use of the licensed work.

희망퇴직 실시하는 11번가, 큐텐 매각 실패 이후 살길 찾나
일부 강자가 고객 수요 흡수하는 이커머스 시장 구조, 여타 업체는 '한숨'
기한 내 상장 실패 후 매각까지 무산, 11번가의 운명은

SK그룹 계열의 이커머스 기업인 11번가가 27일 개인 커리어 전환과 회사의 성장을 위한 차원에서 특별지원 프로그램을 시행한다고 밝혔다. 사실상 희망퇴직이다. 최근 큐텐(Qoo10)과의 매각 협상이 결렬된 가운데, 생존을 위해 '수익성 개선' 카드를 꺼내든 것으로 풀이된다.

최근 국내 온라인 유통 시장에서는 양극화 현상이 심화하고 있다. 쿠팡, 네이버 등 일부 상위 업체가 이용자 수요를 독식하고, 이외 업체는 시장 경쟁에서 속절없이 튕겨 나가는 양상이다. 일각에서는 국내 이커머스 시장이 일종의 전환점을 맞이했다는 분석도 제기된다.

흔들리는 11번가, 희망퇴직으로 수익성 제고

11번가 특별지원 프로그램은 전사 모든 구성원 중 만 35세 이상, 5년 이상 근무자를 대상으로 다음 달 10일까지 시행된다. 희망퇴직 신청자는 급여의 4개월분을 받을 수 있다. 11번가 측은 이번 희망퇴직은 다음 진로를 준비하는 구성원을 지원하기 위한 목적이며, 오로지 구성원의 자발적 신청에 기반해 운영될 것이라고 설명했다. 하지만 업계에서는 이번 희망퇴직의 목적은 어디까지나 '수익성'이라는 분석이 나온다.

11번가는 앞서 2018년 5년 내 기업공개(IPO)를 조건으로 투자를 받았지만, 실적 악화 및 IPO 시장 침체 등으로 상장에 실패한 바 있다. 이후 위기를 극복하기 위해 싱가포르 이커머스 업체 큐텐과 매각 협상을 벌였으나, 실사 과정에서 이견을 좁히지 못하며 협상이 결렬됐다. 투자 관련 상황이 꾸준히 악화하는 가운데, 2025년 턴어라운드를 노리는 11번가 입장에서는 수익성 제고 전략을 펼칠 수밖에 없다는 분석이다.

일각에서는 11번가의 상황이 현재 한국 유통 산업 구조를 고스란히 드러내고 있다는 해석도 나온다. 최근 국내 이커머스 시장은 쿠팡, 네이버 등 거대 이커머스 업체를 중심으로 움직이고 있다. 위메프, 티몬, 11번가 등 대다수 이커머스 업체는 자리를 빼앗긴 채 시장 외곽으로 밀려났다. 소수의 기업에 시장 지배력이 편중되며 이커머스 시장의 '과잉 경쟁' 추세가 사그라드는 양상이다.

쿠팡·네이버·SSG '이커머스 3강'

현재 이커머스 시장의 '양대 산맥'은 쿠팡과 네이버쇼핑이다. 하나증권에 따르면 올해 1분기 기준 온라인 거래 시장(53조7,142억원)에서 쿠팡은 21.8%, 네이버는 20.3%의 점유율을 기록했다. 이에 더해 지난 6월 오픈서베이가 만 20∼59세 남녀 2,500명을 대상으로 조사한 결과에 따르면, '주로 이용하는 온라인 쇼핑몰'로 가장 많이 지목된 것은 쿠팡(37.7%)이었다. 이어 네이버쇼핑(27.2%), G마켓(6.8%), 11번가(5.5%) 순으로 나타났다.

2010년 소셜 커머스로 시작한 쿠팡은 2015년 현재의 직매입 기반 온라인 유통사로 전환한, 매서운 성장세를 보여왔다. 코로나19 팬데믹이 한창이던 2021년 3분기에는 본격적으로 네이버를 추월했고, 지난해 3분기에는 사상 처음 분기 흑자를 냈다. 쿠팡의 질주에 밀려나는 듯 보였던 네이버도 최근 멤버십 구독, 네이버페이 연계, 도착보장 상품 등을 앞세워 쿠팡을 바짝 뒤쫓고 있다.

SSG닷컴 역시 시장 강자로 지목된다. SSG는 2021년 ‘이베이코리아(G마켓, 옥션, G구)’를 인수하며 일약 3위 커머스 플랫폼으로 올라선 바 있다. 이후 익일배송인 '쓱원데이배송'을 도입하고, 신세계그룹 통합 멤버십 '유니버스'를 출시하는 등 '양대 산맥 따라잡기'에 힘을 쏟는 양상이다. 2021년 한 차례 쓴맛을 봤던 IPO 시장에도 내년 중 재도전장을 내밀 것으로 알려졌다.

상장도 매각도 안갯속, 위기의 11번가

그러나 이커머스 3강 외 업체들은 거대 기업의 '그림자'에 짓눌리고 있다. 이렇다 할 성과 없이 시장 외곽에서 생존 경쟁을 이어가야 하는 처지에 놓인 것이다. 11번가 역시 마찬가지다. 11번가는 당초 올해 9월 30일까지 상장을 마쳐야 했다. 2018년 SK플래닛으로부터 분사한 직후 국민연금, 새마을금고, 사모펀드(PEF) 운용사 H&Q코리아가 참여한 나일홀딩스 컨소시엄으로부터 5,000억원가량을 투자받으며 '기한 내 상장'을 약속했기 때문이다.

하지만 올 초 IPO 시장 분위기가 얼어붙자, 국민연금 등 일부 FI(재무적 투자자)가 상장 강행에 반대 의사를 드러내기 시작했다. 현재 IPO 시장 상황을 고려, 2018년 투자 시기 이상의 기업가치를 인정받기는 어렵다고 판단한 것으로 보인다. 투자 당시 11번가의 기업가치는 2조7,000억원으로 알려져 있다.

결국 11번가는 수개월간 실사가 진행된 상황에서 발을 뺐다. 적절한 기업가치를 인정받을 수 있는 시점까지 IPO를 잠정 연기하기로 결정한 것이다. 이후 큐텐과의 매각 협상이 진행됐다. 매각을 통해 큐텐으로부터 현금을 확보하면 11번가 FI의 투자 원금을 상환할 수 있기 때문이다. 큐텐은 지난해 9월과 올해 5월 티몬과 위메프의 경영권을 획득하면서 이커머스 기업들을 여럿 인수해 온 바 있다. 하지만 이들은 실사 과정에서 세부 조건 등에서 합의점을 찾지 못했고, SK스퀘어 측이 먼저 큐텐 측에 거래 중단 의사를 전했다. IPO도 매각도 실패로 돌아간 가운데, 11번가의 운명은 또다시 안개 속에 묻혔다.

상장까지 10년 이상 R&D 스타트업 60%↑
은행권 벤처투자 활성화 먼저 나선 대한민국
“산업 패러다임 전환, 은행도 혁신 필요”

일본 정부가 자국 스타트업 생태계 활성화를 위해 지금까지 5% 수준으로 엄격히 제한하던 은행권의 기업 투자 규제를 완화한다. 연구개발(R&D) 단계부터 제품화, 사업까지 오랜 시간이 걸리는 스타트업의 자금 조달을 돕고 이를 통해 성장을 뒷받침하겠다는 취지로 풀이된다.

활성화 초기 단계 VC 시장 마중물 될까

니혼게이자이신문을 비롯한 다수의 현지 매체는 23일 일본 금융청이 자국 은행들이 설립 후 10년이 지난 기업에 대해서도 5%를 초과한 의결권 주식을 보유할 수 있도록 하는 등 은행법 시행 규칙 개정에 돌입했다고 보도했다. 일본 내에서는 이르면 내년 6월께 해당 법 개정을 마무리할 것으로 내다보고 있다.

현행법상 일본 은행은 재무 건전성 유지 등을 위해 일반 회사의 주식을 5% 이하로만 보유할 수 있다. 다만 설립 후 10년이 지나지 않은 스타트업에 한해 투자 전문 자회사를 통해 최대 100%까지 출자할 수 있도록 허용한다. 해당 특례의 대상을 설립 후 10년 이상 된 비상장기업까지 확대하겠다는 게 이번 개정안의 골자다. 일본 금융청은 이와 관련한 세부 사항 조정을 위해 업계의 의견을 수렴할 계획이다.

이번 법 개정은 사업화까지 상대적으로 긴 시간이 필요한 R&D형 스타트업들이 직면한 자금 조달에 대한 고충을 해소하기 위해 추진됐다. 은행들의 기업 투자를 촉진하고, 이를 통해 우수한 기술력을 가진 기업들이 사업 안정화에 도달할 때까지 돕겠다는 것이다. 실제로 일본 경제산업성에 따르면 자국 내 R&D형 스타트업 중 60% 이상이 상장에 10년 이상이 소요됐으며, 바이오 및 신약 분야는 더 오랜 시간이 걸린 것으로 나타났다. 지금과 같은 조건에서는 상장을 위해 10년 이상 R&D를 진행하면서도 자금 조달에는 더 큰 어려움이 있는 셈이다. 0

스타트업의 주요 자금 조달 채널인 VC 시장이 아직 충분히 활성화되지 못했다는 점도 규제 완화의 배경이 됐다. 일본 벤처캐피털협회에 따르면 지난해 일본 내 전체 벤처 투자금은 9,000억 엔(약 7조8,510억원)에 달하는데, 이 가운데 VC를 경유한 투자금은 약 41%(3,700억 엔·3조2,290억원)에 불과했다.

현지 업계에서는 스타트업의 자금 조달 통로를 넓히겠다는 정부의 발표에 반색을 표했다. 매체들 역시 “이번 규제 완화로 스타트업의 자금 수요를 잡으면 전체 출자 규모가 수백억 엔까지 확대될 것으로 기대된다”고 전했다.

新 비즈니스 모델 보유 스타트업 중요성↑

은행권의 스타트업 투자 활성화는 우리나라가 일본보다 한발 앞서 있다. 지난 7월 금융위원회가 은행권의 벤처펀드 출자 한도를 기존 0.5%에서 1%로 상향한 사례가 대표적이다. 금융당국은 해당 규제 완화를 통해 취득 한도에 근접한 은행들이 벤처펀드 추가 출자에서 겪는 어려움을 해소하고 스타트업의 자금 확보에 물꼬를 틀 것으로 기대한 바 있다.

국내 은행권에서 벤처투자에 가장 열심인 곳은 IBK기업은행을 꼽을 수 있다. 올해 1월부터 9월까지 기업은행이 집행한 벤처투자 규모는 약 4,868억원에 달하며, 이 가운데 벤처펀드 출자 금액은 3,000억원을 상회한다. 기업은행은 직접 투자에도 적극적으로 나서며 스타트업의 성장을 돕겠다는 의지를 강하게 내비치고 있다. 기업은행의 한 관계자는 “은행의 지속 성장을 위해서는 스타트업 지원을 통한 미래 방향으로의 변화가 필요한 만큼 적극적인 투자를 이어갈 것”이라고 밝혔다.

관련 업계에서는 은행권의 스타트업 투자 확대에 대해 엇갈린 시각을 보낸다. 자금 조달이 관건인 스타트업 입장에서는 가뭄의 단비 같은 상황이지만, 수신과 여신이라는 은행 본연의 업무를 벗어났다는 비판 또한 만만치 않게 이어진 것이다. 부정적 입장을 내세운 이들은 투자의 본질이 ‘위험 감수에 대한 보상’이라는 점을 근거로 들며 은행의 재정 건전성이 악화할 우려가 있으며, 이는 소비자의 피해로 이어질 수 있다고 지적한다.

반대로 산업의 패러다임이 바뀐 만큼 금융에도 혁신이 필요하다는 목소리 또한 만만치 않다. 세계 경제의 저성장이 장기화한 상황에서 산업 전반이 디지털 전환을 맞고 있는 만큼 새로운 비즈니스 모델을 가진 스타트업의 중요성이 커지고 있다는 주장이다. 스타트업 투자 활성화를 통해 저성장의 돌파구를 찾을 수 있을 것이라는 기대가 높아지며 은행의 벤처투자를 제한하는 각종 걸림돌을 제거해 성장의 기회를 놓치지 않아야 한다는 주장은 갈수록 힘을 얻고 있다.