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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 빅데이터로 본 10년 후 한국 기업 톱10

글로벌 '빅5'는 모두 데이터 기업으로 재편성돼
10년 후 한국의 기업 순위도 '데이터'로 매겨질 가능성 높아

  • 기사입력 : 2017년11월28일 10:01
  • 최종수정 : 2017년11월28일 10:01
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'데이터'가 기업 순위 결정한다 

현재 글로벌 시가총액 '빅5'는 애플, 구글, 마이크로소프트, 아마존, 페이스북이다.  10년전 글로벌 주가 총액 기준 5대 기업을 찾아보면 석유나, 에너지, 자원 관련 기업 등이 상위권을 차지했을 것이다.

무엇이 순위를 바꾼 것일까. 필자는 그것을 '데이터'로 본다. 데이터를 모을 수 있는 '빅데이터 플랫폼'을 확보한 기업의 성장 가능성이 높다고 본다. 

2017년 글로벌 '빅5' 기업.

그렇다면 이러한 '빅데이터 플랫폼'이 되기 위한 조건은 뭘까.

우선, 빅데이터를 모을 수 있는 기반을 갖춰야 한다. 구글을 예로 들면 스마트폰, 메일 계정, 탐색기 등이다. 이런 플랫폼을 통해 우리가 매일 생산하는 데이터를 구글은 수집할 수 있다. 아마존은 전자 상거래 플랫폼을 이용해 고객의 상거래 데이터를 대량 수집한다. 아마존은 우리가 뭘 원하는지, 뭘 찾는지, 뭘 언제 구매하는지, 더 나아가 우리의 욕망까지 파악할 수 있는 데이터 플랫폼을 갖고 있다. 페이스북은 SNS, 마이크로 소프트는 PC 기반으로 데이터를 모은다.

둘째, 이렇게 중요한 데이터를 저장할 수 있는 데이터 센터를 구축해야 한다. 반도체 기업이 수십 조원의 비용을 들여 반도체 공장 라인을 신축하는 것처럼, 빅데이터 플랫폼 기업은 데이터 센터 구축에 막대한 비용을 투자해야 한다.

세번째로 '빅데이터 플랫폼' 기업은 세계 최고 수준의 전문가적인 판단과 예측을 내릴 수 있는 인공지능 알고리즘에 바탕을 둔 강력한 소프트웨어를 보유해야 한다. 그래서 구글이 알파고를 개발하고 , 실리콘밸리에서 인공지능 전문가들의 몸값이 하늘을 찌르는 것이다. 신임 박사 연봉이 3억원이 넘는다. 국내서도 대부분 기업들이 인공지능 전문가를 동분서주한다.  

마지막 조건으로는 이러한 빅데이터 발생장치와 데이터 센터를 확보하고 인공지능 알고리즘을 개발한 다음 이를 바탕으로 이윤을 창출할 수 있는 수익모델을 각 기업들이 갖고 있어야 한다. 그것이 광고료일 수도 있고, 판매 수수료일 수도 있다. 수익모델이 의료산업으로 확대될 수도 있다.

또 다른 사업으로 스마트 시티, 스마트 고속도로, 스마트 홈 등에 적용돼 전기료, 보험료 등에서 이윤을 남길 수 있다. 전자 상거래의 경우 재고 비용, 물류 비용, 창고 비용, 부동산 비용, 운송 비용, 인건비를 줄일 수 있다. 호텔이나 식당 예약의 경우 예약 수수료를 받을 수 있다. 주식 서비스의 경우 예상 주가를 추천하고 투자하여 이윤을 남길 수 있다.

이처럼 데이터 발생 장치를 확보하고, 데이터 센터를 만들고, 인공지능을 이용해 이윤 모델을 얼마나 큰 규모로 확보하는 것인가가 글로벌 시장, 국내 시장의 규모와 회사 성장률을 결정한다. 가능하면 전세계 인구 전체를 대상으로 할수록 파급력과 규모가 커진다. 당연히 미래에 주가가 오를 가능성이 높다.

빅데이터 플랫폼의 조건.

10년 후 한국 기업 순위는 '데이터'가 결정 

필자는 10년후 우리나라의 대기업 매출액이나 주가 총액 기준도 '빅데이터 플랫폼'이 결정할 것이라고 본다. 지난해 한국의 시가총액 기준 메이저 기업은 삼성전자, 한국전력, 삼성물산, 현대자동차, SK하이닉스, 네이버, 현대, 모비스, 삼성생명, 아모레 퍼시픽, 포스코 순이다. 대부분 제조업과 에너지 업체 등이다.

한국의 시가총액 기준 메이저 기업 리스트.

6위인 네이버가 이 가운데서는 유일하게 빅데이터 플랫폼으로 발전할 가능성이 있는 기업이다. 그래서 네이버도 '빅데이터 플랫폼'을 확보하기 위해 자율주행자동차를 개발하고 있다고 본다. 그러면 현재의 삼성전자, 현대자동차, LG, SK의 10년 후 존망을 예측해 볼 수 있다. 지금 이들 대기업이 '빅데이터 플랫폼'을 확보하기 위해 얼마나 노력하고 있는 지가 궁금하다. 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

 

김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수.
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