첨단기술 산업을 분석하다 보면 자주 등장하는 질문이 있다. “좋은 기술을 개발했는데 왜 성공하지 못했는가.” 반대로 기술력에서는 크게 앞서지 않았지만 세계 시장을 장악한 기업들도 적지 않다. 이는 산업의 경쟁력이 연구개발 단계에서 끝나는 것이 아니라, 기술을 어떻게 시장으로 연결하고 지속 가능한 수익으로 전환하느냐에 의해 결정되기 때문이다. AI 반도체와 바이오, 로봇, 자율주행 산업 모두 같은 원리가 적용된다.

● 기술을 넘어 플랫폼으로 진화하는 이미징 레이더 비즈니스의 모든 것
▶ 기술은 발명으로 끝나지만 산업은 사업모델에서 시작된다.
센서 산업도 예외는 아니다. 많은 사람들은 레이더 기업이라 하면 새로운 센서를 개발해 판매하는 기업을 떠올린다. 그러나 글로벌 시장에서 성공한 기업들의 사업모델을 살펴보면 단순히 하드웨어를 공급하는 수준을 넘어 소프트웨어와 데이터, 유지관리, 플랫폼 서비스를 결합하는 방향으로 진화하고 있다. 센서는 이제 하나의 제품이 아니라 AI가 현실을 이해하기 위한 데이터의 출발점이며, 그 데이터는 다시 새로운 서비스와 산업을 만드는 핵심 자산이 된다.

이러한 변화는 자동차 산업에서 가장 뚜렷하게 나타난다. 과거 자동차 부품회사는 엔진과 브레이크, 조향장치 등 개별 부품의 성능을 경쟁했다. 그러나 전기차와 자율주행 시대에는 차량 한 대가 수십 개의 센서와 수억 줄의 소프트웨어 코드로 움직이는 초대형 컴퓨터로 변화하고 있다. 자동차의 가치는 기계 성능뿐 아니라 데이터를 얼마나 효율적으로 수집하고 분석하며 지속적으로 업데이트할 수 있는지에 의해 결정된다. 이 때문에 센서 기업의 역할도 부품 공급업체에서 데이터 플랫폼 기업으로 확대되고 있다.

AI 역시 같은 방향으로 발전하고 있다. 생성형 AI가 아무리 뛰어난 언어모델을 갖추고 있어도 현실 세계의 정보를 정확하게 입력받지 못하면 올바른 판단을 내릴 수 없다. 사람의 두뇌가 눈과 귀를 통해 정보를 얻듯이 AI 역시 카메라와 레이더, 라이다, 각종 환경 센서를 통해 현실을 인식한다. 결국 AI 시대의 핵심 경쟁력은 연산 능력뿐 아니라 ‘얼마나 신뢰할 수 있는 데이터를 지속적으로 확보하는가’에 달려 있으며, 센서 산업은 AI 산업의 출발점이자 가장 중요한 기반 인프라로 자리 잡고 있다.

비트센싱이 주목받는 이유도 여기에 있다. 이 기업은 단순히 레이더를 제조하는 회사를 넘어 이미징 레이더와 AI 신호처리 기술을 결합해 자율주행과 스마트시티, 산업안전 등 다양한 산업에서 활용 가능한 인지 기술을 개발하고 있다. 그러나 기술이 곧바로 사업 성공으로 이어지는 것은 아니다. 실제 산업 현장에서는 성능보다 신뢰성과 공급 안정성, 그리고 고객이 체감하는 경제적 가치가 더 중요한 평가 기준이 된다.

세계 자동차 산업은 새로운 센서를 도입할 때 매우 긴 검증 과정을 거친다. 완성차 기업은 수년간의 시험과 품질 인증을 통해 기술의 안정성을 확인한 뒤에야 양산 차량에 적용한다. 한 번 공급망에 들어가면 장기간 거래가 이어질 가능성이 높지만, 그만큼 진입장벽도 높다. 따라서 센서 기업은 뛰어난 기술뿐 아니라 품질 관리, 대량생산 능력, 글로벌 서비스 체계까지 함께 갖춰야 한다. 이것이 첨단기술 기업이 연구개발 기업에서 글로벌 산업기업으로 성장하는 과정이다.

Innovation Radar는 비트센싱을 단순한 레이더 기업으로 보지 않는다. AI 시대의 데이터 인프라를 구축하는 플랫폼 기업으로 성장할 가능성을 가진 딥테크 기업이라는 관점에서 접근한다. 앞으로 중요한 것은 레이더를 몇 개 판매했는가가 아니라, 레이더가 만들어내는 데이터를 얼마나 다양한 산업과 서비스로 연결할 수 있는가이다. 이미징 레이더의 진정한 경쟁력은 하드웨어 성능이 아니라 산업 생태계를 연결하는 플랫폼으로 진화하는 데 있다.

● 비트센싱, AI 센서는 어떻게 세계 시장에서 돈을 버는 산업이 되는가
▶ 자동차 공급망의 변화, 센서기업은 어디에서 수익을 창출하는가
자율주행 시대를 이해하기 위해서는 먼저 자동차 산업의 공급망 구조를 이해할 필요가 있다. 많은 사람들은 자동차 회사가 모든 핵심 기술을 직접 개발한다고 생각하지만, 실제 글로벌 자동차 산업은 수천 개 기업이 참여하는 거대한 분업 체계로 운영된다. 완성차 기업(OEM)은 차량의 기획과 설계, 브랜드 전략, 최종 조립을 담당하지만, 실제 차량에 탑재되는 수많은 핵심 부품은 전문 부품기업들이 개발하고 공급한다. 이러한 공급망은 수십 년에 걸쳐 형성된 산업 생태계이며, 미래 모빌리티 시대에도 그 중요성은 더욱 커지고 있다.

자동차 공급망의 최상위에는 완성차 기업이 있다. 현대자동차와 기아, 토요타, 폭스바겐, 메르세데스-벤츠, BMW, GM, 포드, 테슬라와 같은 기업들은 소비자와 직접 만나는 브랜드이자 최종 제품을 시장에 출시하는 주체다. 그러나 완성차 기업이 직접 모든 센서와 반도체를 개발하는 경우는 드물다. 대신 세계적인 부품기업들과 협력해 차량을 구성하며, 이러한 협력 구조 속에서 기술기업들은 장기적인 성장 기회를 확보한다.

완성차 기업 바로 아래에는 이른바 Tier 1 기업들이 위치한다. 보쉬(Bosch), 콘티넨탈(Continental), ZF, 덴소(Denso), 발레오(Valeo), 마그나(Magna) 등이 대표적이다. 이들은 단순한 부품 제조사가 아니라 차량 시스템 전체를 설계하고 통합하는 역할을 수행한다. 예를 들어 자율주행 시스템을 구축할 경우 카메라와 레이더, 제어기, 소프트웨어를 하나의 패키지로 통합해 완성차 기업에 공급한다. 따라서 Tier 1 기업은 미래 자동차 산업에서 가장 중요한 연결 고리이자 플랫폼 사업자로 평가받고 있다.

Tier 1 아래에는 반도체와 센서, 통신모듈, 각종 전자부품을 공급하는 Tier 2 기업들이 존재한다. 비트센싱과 같은 이미징 레이더 기업도 이 생태계 속에서 중요한 역할을 수행할 가능성이 있다. 하지만 단순히 레이더 모듈을 납품하는 것만으로는 장기적인 경쟁우위를 확보하기 어렵다. 앞으로 센서기업은 AI 알고리즘과 소프트웨어, 데이터 처리기술까지 함께 제공해야 하며, 경우에 따라서는 Tier 1 기업과 공동으로 시스템을 개발하는 형태로 사업이 확대될 가능성이 크다.

최근 자동차 산업에서 가장 큰 변화 가운데 하나는 소프트웨어 정의 자동차(SDV, Software Defined Vehicle)의 등장이다. SDV는 차량의 기능이 하드웨어보다 소프트웨어에 의해 결정되는 구조를 의미한다. 과거 자동차는 신차가 출시되는 순간 성능이 결정됐지만, SDV는 운영체제와 소프트웨어 업데이트를 통해 기능이 지속적으로 향상될 수 있다. 이는 스마트폰이 운영체제 업데이트를 통해 새로운 기능을 제공하는 것과 유사한 개념이다.

이러한 변화는 센서기업에게도 새로운 기회를 제공한다. 과거에는 레이더를 한 번 공급하면 거래가 끝났지만, SDV 시대에는 AI 알고리즘 개선과 센서 데이터 처리 방식의 업데이트, 새로운 기능 추가 등을 통해 지속적인 서비스 제공이 가능해질 수 있다. 다시 말해 센서기업의 수익구조가 ‘제품 판매’에서 ‘플랫폼 서비스’로 확장될 가능성이 커지고 있는 것이다.

또 하나 주목해야 할 변화는 데이터의 가치다. 미래 자동차는 하루에도 수십 기가바이트 이상의 데이터를 생성할 것으로 예상된다. 센서는 단순히 물체를 감지하는 장치가 아니라 AI 학습에 필요한 데이터를 지속적으로 만들어내는 핵심 장비다. 이러한 데이터는 자율주행 알고리즘을 개선하고, 차량의 안전성을 높이며, 예측 정비와 보험, 교통관리 등 다양한 서비스로 연결될 수 있다. 따라서 미래 센서기업은 하드웨어 판매를 넘어 데이터 생태계의 핵심 공급자로 진화할 가능성이 높다.

비트센싱 역시 이러한 산업 변화 속에서 새로운 사업모델을 고민해야 하는 시점에 있다. 이미징 레이더의 성능을 높이는 것은 기본 경쟁력이지만, 장기적으로는 AI 플랫폼과 데이터 서비스, 다양한 산업으로의 기술 확장을 통해 지속 가능한 수익구조를 구축하는 것이 더욱 중요해질 수 있다. 자동차 산업은 이제 단순한 제조업이 아니라 데이터와 소프트웨어가 결합된 서비스 산업으로 변화하고 있으며, 센서기업 역시 이러한 변화에 맞춰 사업 전략을 진화시켜야 한다.

Innovation Radar는 미래 센서기업의 경쟁력을 단순한 매출 규모나 제품 판매량으로 평가하지 않는다. 어떤 위치에서 글로벌 공급망에 참여하고, 얼마나 많은 데이터를 축적하며, 그 데이터를 새로운 서비스와 플랫폼으로 연결할 수 있는가가 앞으로 기업의 장기적인 경쟁력을 결정할 핵심 요소가 될 것으로 판단한다.

소상공인포커스 / 서영현 기자 93olivia@naver.com 

기온과 습도, 주문량에 따라 반죽과 보관이 달라지고 오래 서서 일하는 체력 부담도 커진다. 새벽의 불빛 뒤에는 손님이 보지 못하는 준비와 판단이 쌓여 있다. 송편 작업은 며칠 전 쌀 준비부터 시작되며 당일 새벽의 손기술만으로 완성되지 않는다. 물의 양과 반죽 온도, 소의 수분, 찌는 시간을 맞추는 반복이 가게마다의 맛을 만든다.

 

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 추석을 앞둔 새벽, 시장 떡집 사람들이 손으로 송편을 빚고 있다. (사진 = 제미나이)

◇ 손맛도 이제는 기록과 예약으로
예전에는 단골의 전화와 상인의 기억이 주문장이었지만 이제는 예약표와 결제 기록, 배송주소가 필요하다. 이름이 같은 고객과 주문 변경을 구분하고 알레르기나 보관 안내도 남겨야 한다. 오랜 손맛은 표준화와 반대말이 아니다. 재료 비율과 찌는 시간, 하루 생산 한도를 기록하면 가족과 직원이 같은 품질을 이어갈 수 있다. 

예약 마감과 수령시간을 나누면 줄을 줄이고 갓 만든 상품을 건넬 수 있다. 경험에 기록이 더해질 때 전통은 더 오래 지속된다. 명절에는 숙련자와 보조인력의 역할 구분이 품질을 좌우한다. 빚기와 찌기는 숙련자가 맡고 포장·정리 동선을 따로 두면 빠르게 만들면서도 모양이 흐트러지는 일을 줄인다.

 

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 오랜 시간 반복해 온 손길로 모양과 크기가 일정한 송편을 완성하고 있다. (사진 = 제미나이)

◇ 대목을 지키는 것은 사람의 속도
대목이 가까워질수록 더 많은 주문을 받고 싶은 마음과 품질을 지켜야 한다는 판단이 맞선다. 무리한 밤샘은 실수와 안전사고, 다음 날 품질 저하로 이어질 수 있다. 상인들은 이웃 점포의 물건을 잠시 받아주고 배송 동선을 나누며 바쁜 시간을 견딘다. 판매 한도를 정하고 품절을 솔직히 알리는 것도 신뢰를 지키는 선택이다. 

추석 시장을 지탱하는 것은 한순간의 북적임이 아니라 매년 같은 자리에 돌아와 자신의 속도로 명절을 준비하는 사람들의 반복된 노동이다. 오랜 가게가 이어지려면 기술을 말로만 전해서는 부족하다. 반죽 상태와 작업 순서, 하루 최대 생산량을 기록하고 젊은 직원이 직접 판단해 보는 시간을 줘야 다음 명절에도 같은 맛을 낼 수 있다.

소상공인포커스 / 이경희 기자 leegh0224@bizfocus.kr 

인류의 디지털 혁명은 반도체의 발전과 함께 성장해 왔다. 컴퓨터와 스마트폰, 인터넷, 클라우드, 인공지능(AI), 자율주행, 데이터센터까지 현대 산업의 모든 혁신은 반도체 성능 향상을 기반으로 이루어졌다. 반세기 이상 반도체 산업은 트랜지스터를 더욱 작고 빠르게 만드는 방향으로 발전하며 연산 속도와 에너지 효율을 동시에 높여 왔다. 

그러나 최근 AI의 급속한 발전은 기존 반도체 기술이 근본적인 한계에 가까워지고 있음을 보여주고 있다. 생성형 AI와 초거대 언어모델은 수조 개의 연산을 반복 수행해야 하며, AI 데이터센터는 막대한 전력과 냉각 비용을 요구한다. 미세공정 기술은 물리적 한계에 접근하고 있고, 전력 소비는 기하급수적으로 증가하고 있다. 이제 세계 반도체 산업은 기존 실리콘 기반 컴퓨팅을 넘어 새로운 구조와 원리를 가진 차세대 반도체 개발 경쟁에 돌입했다.

현재 가장 주목받는 기술은 뉴로모픽 반도체(Neuromorphic Semiconductor)와 광반도체(Photonic Semiconductor)이다. 뉴로모픽 반도체는 인간의 뇌 신경망 구조를 모방해 정보를 처리하는 기술이다. 기존 CPU와 GPU가 데이터를 메모리와 연산장치 사이에서 반복적으로 이동시키는 구조라면, 뉴로모픽 반도체는 기억과 연산을 동시에 수행하는 방식으로 전력 소비를 크게 줄일 수 있다. 

인간의 뇌는 약 20와트 수준의 에너지로도 고도의 사고와 학습을 수행하는데, 뉴로모픽 기술은 이러한 원리를 반도체에 구현하려는 시도다. 반면 광반도체는 전자가 아닌 빛(Photon)을 이용해 정보를 전달하고 연산하는 기술로, 기존 전기 신호보다 훨씬 빠른 속도와 낮은 발열, 높은 대역폭을 구현할 수 있다. AI 데이터센터와 초고속 통신, 양자컴퓨터 인터페이스 분야에서 핵심 기술로 평가받는 이유도 여기에 있다.

글로벌 경쟁은 이미 치열하다. 미국은 엔비디아, 인텔, IBM을 중심으로 AI 반도체와 뉴로모픽 기술을 고도화하고 있으며, IBM은 TrueNorth, 인텔은 Loihi 프로젝트를 통해 뇌 모사형 반도체 연구를 이어가고 있다. 엔비디아는 GPU 시장을 넘어 차세대 AI 컴퓨팅 플랫폼 구축에 집중하고 있으며, 광반도체 분야에서는 스타트업과 대학 연구기관을 중심으로 실리콘 포토닉스 기술이 빠르게 발전하고 있다. 

유럽은 IMEC과 프라운호퍼 연구소를 중심으로 차세대 반도체 연구를 확대하고 있고, 일본은 소재와 장비 경쟁력을 바탕으로 차세대 공정기술 확보에 나서고 있다. 중국 역시 국가 차원의 반도체 자립 전략을 추진하며 AI 반도체와 광집적회로 분야에 대규모 투자를 이어가고 있다.

● 기술실사의 관점에서 차세대 반도체는 단순히 더 빠른 칩을 만드는 경쟁이 아니다
미래 AI와 휴머노이드 로봇, 자율주행, 디지털 트윈, 양자컴퓨팅, 우주산업을 가능하게 하는 핵심 기반기술이다. 다만 뉴로모픽 반도체는 소프트웨어 생태계와 프로그래밍 방식이 아직 초기 단계이며, 광반도체 역시 기존 CMOS 공정과의 통합, 생산원가, 대량 양산 기술을 해결해야 하는 과제를 안고 있다. 따라서 현재는 연구개발과 초기 산업화가 동시에 진행되는 과도기라고 평가할 수 있다.

대한민국은 세계 최고 수준의 메모리 반도체와 첨단 공정 경쟁력을 보유하고 있다는 점에서 매우 유리한 위치에 있다. 그러나 미래 시장은 메모리 중심이 아니라 AI 연산과 시스템 반도체, 광집적회로, 뉴로모픽 컴퓨팅으로 확대될 가능성이 크다. 따라서 차세대 반도체 분야에서 원천기술 확보와 설계 역량, AI 소프트웨어 생태계 구축이 병행되어야 글로벌 경쟁력을 유지할 수 있다. 특히 중소 팹리스와 소재·장비 기업이 새로운 공급망에 참여할 수 있도록 산업 생태계를 강화하는 것이 중요한 과제가 될 것이다.

기술실사의 종합적인 판단은 명확하다. 차세대 반도체는 기존 실리콘 기술을 대체하는 것이 아니라, AI 시대가 요구하는 새로운 연산 구조를 구현하기 위한 진화의 과정이다. 향후 시장의 승자는 단순히 미세공정을 앞세운 기업이 아니라 AI·광학·신경과학·소프트웨어를 융합해 새로운 컴퓨팅 플랫폼을 구축하는 기업과 국가가 될 가능성이 가장 높다. 반도체 산업의 다음 30년은 트랜지스터의 크기가 아니라 컴퓨팅 방식 자체를 어떻게 혁신하느냐가 결정할 것이다.

소상공인포커스 / 서영현 기자 93olivia@naver.com 

7~9월 POS 판매량과 원가를 한 표에 놓고 매출·기여이익·주문 비중을 비교한다. 배달과 매장 가격·비용이 다르면 채널별로 나눠야 실제 성과가 보인다. 메뉴 매출 순위만 보면 많이 팔리는 저마진 상품이 효자처럼 보일 수 있다. 판매가에서 식재료와 포장, 결제수수료를 빼고 조리시간까지 고려한 공헌이익을 계산해야 한다.

 

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 식당 주인이 잘 팔리는 메뉴와 주방 작업량을 함께 살피고 있다. (사진 = 제미나이)

◇ 숨은 작업시간과 폐기까지 계산
재료비 표에는 직원이 손질하고 조리·포장하는 시간, 특수 장비와 냉장 공간, 폐기와 서비스 제공분도 반영한다. 주문이 몰릴 때 조리시간이 긴 메뉴가 다른 주문을 막는다면 기회비용이 생긴다. 옵션이 많아 실수가 잦거나 고객 불만과 재조리가 많은 메뉴도 숨은 비용이 크다. 

일주일간 메뉴별 준비시간과 폐기량을 간단히 기록하면 회계자료에 보이지 않는 부담을 찾을 수 있다. 원가가 수시로 바뀌는 핵심 재료는 최근 매입가로 업데이트한다. 공통 재료를 쓰는 메뉴는 재고 효율이 높지만 주문이 몰릴 때 같은 조리공정을 차지할 수 있다. 피크 시간의 대기와 취소까지 기록하면 주방을 막는 메뉴가 드러난다.

 

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 재료비와 조리시간, 폐기까지 반영해 메뉴별 실제 이익을 다시 계산하고 있다. (사진 = 제미나이)

◇ 살릴 메뉴·고칠 메뉴·뺄 메뉴
판매량과 이익이 모두 높은 메뉴는 품질과 공급 안정성을 지키고, 잘 팔리지만 이익이 낮은 메뉴는 가격·구성·옵션·포장을 고친다. 이익은 높지만 덜 팔리는 메뉴는 사진과 설명, 진열 위치를 시험한다. 판매도 이익도 낮고 운영을 복잡하게 하는 메뉴는 한시 중단이나 삭제를 검토한다. 변경은 한 번에 하나씩 하고 전후 2~4주를 비교해야 원인을 알 수 있다. 

메뉴판을 줄이는 것은 선택권을 빼앗는 일이 아니라 가게의 자원과 고객의 선택을 수익성 있는 곳에 집중하는 일이다. 메뉴를 없앨 때는 단골 반응과 세트 판매 효과도 본다. 즉시 삭제보다 가격·용량·제공시간을 조정해 시험하고, 한 달 뒤 주문수와 전체 객단가가 어떻게 변했는지 확인한다.

소상공인포커스 / 이지원 기자 leejy0501@daum.net 

중동은 오랫동안 세계 최대의 에너지 공급기지였다. 사우디아라비아와 아랍에미리트(UAE), 카타르 등 걸프 국가들은 막대한 원유와 천연가스 수출을 기반으로 세계 경제를 움직여 왔다. 그러나 2026년 현재 중동의 투자 방향은 과거와 크게 달라지고 있다. 이들 국가는 석유 생산 확대보다 인공지능(AI), 데이터센터, 클라우드, 반도체, 디지털 인프라에 국가 차원의 투자를 확대하며 새로운 성장동력을 구축하고 있다.

● 세계 투자자금이 '원유'에서 'AI 인프라'로 이동하고 있다
그 배경에는 에너지 산업의 구조적 변화가 있다. 각국의 탄소중립 정책과 전기차 확대, 재생에너지 투자 증가로 장기적인 석유 수요 변화에 대비해야 한다는 공감대가 형성됐기 때문이다. 이에 따라 중동 국가들은 석유 수출로 축적한 자본을 미래 산업에 투자하며 산업구조를 다변화하고 있다. 단순히 원유를 판매하는 경제에서 첨단산업과 디지털 산업을 육성하는 경제로 전환하려는 것이다.

이러한 변화는 단순한 국가 정책에 머물지 않는다. AI 데이터센터와 첨단 클라우드 인프라를 구축하기 위해서는 막대한 전력설비와 냉각시스템, 서버, 통신장비, 보안시스템, 자동화 설비가 필요하다. 즉, AI 산업이 성장할수록 제조업과 건설, 전기·전자, 기계 산업까지 함께 성장하는 새로운 실물경제 시장이 열리고 있다. 바로 이 지점에서 한국 중소기업이 주목해야 할 새로운 수출 기회가 만들어지고 있다.

● 글로벌 기업은 왜 중동으로 향하고 있는가
글로벌 빅테크 기업들은 이제 중동을 단순한 소비시장이 아니라 미래 AI 인프라 거점으로 바라보고 있다. 세계적인 클라우드 기업과 반도체 기업들은 중동 정부 및 국부펀드와 협력을 확대하며 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 참여하고 있다. 이는 단순한 서버 판매가 아니라 장기간 운영되는 디지털 산업 생태계를 선점하기 위한 전략이다.

중동 국가 역시 해외 기술을 단순히 구매하는 데 그치지 않는다. 글로벌 기업과 공동 투자, 기술 이전, 연구개발 협력, 현지 생산기지 구축 등을 요구하며 자국 산업 경쟁력을 함께 키우는 전략을 추진하고 있다. 과거 플랜트 수주 중심의 협력이 이제는 AI와 데이터, 첨단 제조업까지 확대되고 있는 것이다.

이 과정에서 가장 큰 변화는 공급망이다. 데이터센터 하나가 건설되면 서버와 냉각장비, 전력설비, 배전반, 광통신, 보안, 유지관리까지 수많은 기업이 함께 참여한다. 과거에는 대형 건설사가 중심이었다면 앞으로는 다양한 전문 중소기업이 공급망에 참여할 가능성이 커지고 있다. 중동은 이제 제품을 구매하는 시장이 아니라 산업 생태계를 함께 만드는 파트너를 찾고 있다.

● 한국 중소기업은 '플랜트 수출'에서 'AI 인프라 수출'로 전략을 바꿔야 한다
한국 기업은 오랫동안 중동에서 정유공장과 발전소, 담수화 시설 등 대형 플랜트 사업을 중심으로 경쟁력을 확보해 왔다. 그러나 앞으로는 AI 데이터센터와 스마트시티, 디지털 인프라가 새로운 시장으로 성장할 가능성이 높다. 이는 한국 중소기업에게도 새로운 기회가 될 수 있다.

특히 데이터센터 전력설비, 산업용 냉각장치, 자동제어 시스템, 스마트 배전반, 광통신 장비, 산업용 센서, 보안시스템, 에너지 관리 소프트웨어 등은 한국 제조기업이 경쟁력을 확보할 수 있는 분야다. 완제품 수출보다 이러한 고부가가치 부품과 시스템 공급이 장기적인 시장을 만들 가능성이 높다.

중동 시장은 더 이상 '석유를 가진 국가'만으로 이해해서는 안 된다. 앞으로는 AI와 디지털 산업에 세계 최대 자금을 투자하는 전략시장으로 접근해야 한다. 한국 중소기업도 단순한 제품 판매에서 벗어나 현지 파트너와 공동 프로젝트, 기술협력, 유지관리 서비스까지 포함한 장기 전략을 준비해야 한다. 그것이 향후 10년 중동 시장에서 새로운 성장 기회를 확보하는 가장 현실적인 방법이 될 것이다.

중동의 미래 경쟁력은 원유 생산량이 아니라 AI 인프라 구축 속도에서 결정될 가능성이 높다. 한국 중소기업도 '플랜트 수출 시대'의 성공 경험을 넘어 AI 인프라 공급망 기업으로 역할을 확장할 때 새로운 시장을 선점할 수 있다.

소상공인포커스 / 서영현 기자 93olivia@naver.com 

중국 광둥성 선전은 불과 40여 년 전만 해도 작은 어촌에 불과했다. 그러나 1980년 중국 최초의 경제특구로 지정된 이후 과감한 개혁·개방 정책과 지속적인 산업혁신을 통해 오늘날 세계가 주목하는 혁신도시로 성장했다. 화웨이와 텐센트, DJI, BYD를 비롯한 세계적인 기업들이 선전에서 탄생했고, 반도체와 인공지능(AI), 전기차, 드론, 디지털경제, 금융혁신이 하나의 산업 생태계를 이루면서 중국 경제를 대표하는 첨단산업 중심지로 자리 잡았다.

선전의 성장 과정은 단순히 성공한 기업 몇 곳을 배출한 사례가 아니다. 제조업과 연구개발, 금융, 창업, 인재 양성, 국제협력이 유기적으로 연결되면서 도시 전체가 혁신 시스템을 구축한 것이 선전 경쟁력의 핵심이다. 이러한 구조는 세계 각국이 선전을 미래 산업도시의 대표 모델로 연구하는 이유이기도 하다.

선전의 첫 번째 경쟁력은 산업 간 융합이다. 화웨이는 정보통신과 반도체 산업을 성장시켰고, BYD는 전기차와 배터리 산업을 세계적인 수준으로 끌어올렸다. DJI는 드론과 저공경제라는 새로운 시장을 창출했으며, 텐센트는 디지털경제와 AI 플랫폼 산업을 확대했다. 각각의 기업은 독립적으로 성장한 것이 아니라 부품기업과 연구기관, 대학, 스타트업, 투자기관과 긴밀하게 협력하며 하나의 산업 생태계를 형성했다.

두 번째 경쟁력은 지방정부의 일관된 산업정책이다. 선전시는 특정 기업을 지원하는 데 머무르지 않고 반도체와 AI, 신에너지, 바이오, 로봇, 디지털경제 등 미래 산업을 장기 전략산업으로 선정해 연구개발과 인재 양성, 창업 지원, 투자유치를 지속적으로 추진했다. 정책의 일관성은 기업이 장기적인 연구개발 계획을 수립할 수 있는 안정적인 환경을 제공했고, 이는 글로벌 경쟁력으로 이어졌다.

세 번째는 자본시장과 금융의 역할이다. 선전증권거래소와 첸하이 금융혁신지구는 혁신기업이 창업 초기부터 투자와 상장, 해외 진출까지 성장할 수 있는 금융 생태계를 구축했다. 기술을 가진 기업이 자금을 확보하지 못해 성장 기회를 놓치는 사례를 줄이고, 연구개발 성과가 산업으로 이어질 수 있도록 지원한 것이다. 제조업과 금융을 하나의 성장축으로 연결한 전략은 선전 발전의 중요한 원동력이 됐다.

인재 확보 전략도 빼놓을 수 없다. 선전은 중국 전역은 물론 해외의 우수한 연구자와 엔지니어, 기업인을 적극적으로 유치하며 혁신 역량을 높였다. 대학과 연구기관, 기업 연구소가 공동 연구를 수행하고, 기술이 창업과 투자로 이어지는 구조를 만들면서 새로운 기업이 지속적으로 탄생하는 환경을 조성했다. 혁신기업이 성공하면 다시 새로운 창업에 투자하는 선순환 구조도 선전 경제를 더욱 강하게 만들었다.

국제협력 역시 선전 성장의 핵심 요소다. 홍콩과의 협력을 기반으로 금융과 물류, 법률, 국제 비즈니스 서비스를 강화했으며, 글로벌 기업과 연구기관, 투자기관과의 협력도 확대했다. 선전항과 국제공항, 첸하이 협력구를 중심으로 구축된 글로벌 네트워크는 중국 제조업과 세계 시장을 연결하는 관문 역할을 수행하고 있다. 개방적인 국제 협력 전략은 선전을 중국을 대표하는 글로벌 비즈니스 도시로 성장시키는 기반이 됐다.

◆ 선전의 성공은 지역경제에도 큰 변화를 가져왔다
첨단 제조업이 성장하면서 물류와 디자인, 소프트웨어, 교육, 법률, 금융, 마케팅 등 서비스 산업도 함께 확대됐다. 대기업뿐 아니라 수많은 중소기업과 스타트업이 산업 생태계에 참여하면서 일자리와 지역경제의 활력이 높아졌고, 새로운 소비시장과 창업 기회도 지속적으로 창출되고 있다. 산업 발전의 성과가 도시 전체로 확산되는 구조가 만들어진 것이다.

한국 역시 반도체와 자동차, 조선, 바이오, AI 등 세계적인 산업 경쟁력을 갖추고 있지만, 산업과 금융, 연구개발, 창업이 지역 단위에서 얼마나 긴밀하게 연결되고 있는지는 다시 점검할 필요가 있다. 평택은 반도체와 항만을, 판교는 IT 산업을, 대전은 연구개발을, 구미는 전자산업을 각각 강점으로 보유하고 있다. 앞으로는 이러한 지역별 경쟁력을 하나의 국가 혁신 네트워크로 연결하고, 기업 유치 중심에서 산업 생태계 조성 중심으로 정책의 무게를 옮겨야 한다.

선전은 특정 산업 하나에 의존하지 않았다. 제조업이 성장하면 금융을 강화했고, 금융이 발전하면 창업을 지원했으며, 창업이 늘어나면 인재를 유치하고 연구개발을 확대하는 선순환 구조를 만들었다. 이러한 전략이 오늘날 선전을 세계적인 혁신도시로 성장시킨 핵심 요인이다.

◆ 지역경제진단
선전은 단기간에 성장한 도시가 아니라 40여 년 동안 혁신을 축적해 온 도시다. 산업정책과 기업, 금융, 인재, 연구개발이 하나의 시스템으로 연결되면서 세계적인 혁신 생태계를 구축했다. 이는 공장이나 기업 하나를 유치하는 방식만으로는 지속 가능한 도시 경쟁력을 만들 수 없다는 점을 보여준다.

대한민국 지역경제도 이제는 투자 규모나 공장 수를 경쟁하는 시대를 넘어 산업과 기술, 자본, 인재를 연결하는 도시 전략을 고민해야 한다. 미래의 경쟁력은 개별 기업이 아니라 도시 전체의 혁신 역량에서 나온다. 선전은 경제특구의 성공 사례를 넘어 산업도시가 어떻게 세계 혁신도시로 성장할 수 있는지를 보여준 대표적인 모델이며, 앞으로 대한민국 지역경제가 가장 깊이 연구하고 벤치마킹해야 할 도시 가운데 하나다.

소상공인포커스 / 서정선 칼럼니스트 jacobxu0304@gmail.com 

[필자 주요약력]
現 INTERPRO H.K PEF 대표
現 일요주간 부회장
前 Proton International LLC (H.K) 법인장
前 Proton Asia PEF GP
前 Proton Asia PEF
아시아 국제 금융 법률,회계 전문위원
前 화중 테크 대표이사
前 화중아이앤씨 대표이사
前 중국 대련보세구 정부 위촉 외자유치 및 투자 구조 자문 대표
前 중국 천진 한화종합유한공사법인장
前 중국 주재원

수습기간을 두더라도 임금을 임의로 낮출 수 있는 것은 아니며 최저임금법상 요건을 확인해야 한다. 채용공고와 면접 설명, 계약서 내용도 서로 일치해야 한다. 근로계약서에는 시급뿐 아니라 근무 장소, 업무, 소정근로시간, 휴일, 임금 지급일이 구체적으로 들어가야 한다. ‘매장 업무 전반’처럼 넓은 표현만 쓰면 업무 범위를 두고 갈등이 생길 수 있다.

 

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 카페 점주와 지원자가 근무 요일과 업무 범위를 구체적으로 협의하고 있다. (사진 = 제미나이)

◇ 휴게시간과 수당은 실제 운영대로
휴게시간은 근로자가 업무에서 벗어나 자유롭게 쓸 수 있어야 한다. 손님이 오면 즉시 응대해야 하는 대기시간을 휴게로 적으면 실제 근로시간과 달라진다. 준비·마감과 교육, 의무 참석 회의도 지휘·감독 아래 이뤄지면 근로시간이 될 수 있다. 주휴수당과 연장·야간·휴일근로 관련 수당은 근로시간과 사업장 규모에 따라 판단한다. 

급여에 모든 수당이 포함됐다고 포괄적으로 쓰기보다 항목과 계산근거를 명확히 하고 임금명세서와 출퇴근 기록을 맞춘다. 수습기간이나 교육시간도 근로 여부와 임금 기준을 확인해야 한다. 구두 합의에 기대지 말고 변경된 근무표와 휴게시간을 직원이 확인할 수 있는 방식으로 남긴다.

 

▲ 위 사진은 기사 내용과 무관하게 AI(인공지능)가 생성한 이미지입니다. 채용 당사자들이 임금과 휴게시간, 업무 내용을 계약서에 적기 전 확인하고 있다. (사진 = 제미나이)

◇ 계약서 한 부를 반드시 교부
사업주와 근로자가 서명한 뒤 한 부를 근로자에게 교부해야 한다. 근무조건이 바뀌면 구두로만 합의하지 말고 변경 내용을 서면으로 남긴다. 첫날에는 안전수칙과 고객 응대, 현금·개인정보 취급, 사고 연락망을 교육하고 확인표를 활용한다. 계약 종료와 퇴사 때는 마지막 급여, 반납 물품, 미정산 비용을 확인한다. 

잘 쓴 계약서는 분쟁에 대비한 방패만이 아니다. 새로운 직원이 무엇을 언제까지 어떻게 해야 하는지 빠르게 이해하게 만드는 가장 기본적인 운영 매뉴얼이다. 채용 서류를 썼다고 관리가 끝나는 것은 아니다. 첫 근무 주에 출퇴근 기록 방식, 지각 연락, 고객정보 처리, 안전수칙을 설명하고 질문받은 내용을 운영 매뉴얼에 반영해야 한다.

소상공인포커스 / 이경희 기자 leegh0224@bizfocus.kr