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[AI로 읽는 경제] ⑤ AI 시대의 문맹은 답을 검증하지 못하는 사람이다

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AI 핵심 요약

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  • 이재명 정부는 10일 AI 기본사회 실현을 위해 디지털 양극화 2.0, 특히 AI 문해력 격차 해소 정책 방향을 제시했다.
  • 디지털 격차는 기기·접속 능력에서 AI 답변을 질문·검증·활용하는 역량 차이로 이동해 취약계층·청소년의 생활경제와 권리 보호에 직접 영향준다.
  • 해법은 스마트폰 사용법 교육을 넘어 생활문제 중심 AI 문해력·출처 확인·개인정보 보호·사기 예방을 결합한 실습형 디지털 포용정책으로 재설계하는 것이다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

[디지털 양극화 2.0] 기획기사 5편
키오스크 넘어선 AI 격차…이젠 '답 검증력'이 문해력 좌우
접근성 96.6% 시대의 역설…AI가 정보약자 더 약하게 만들어
AI 잘 쓰는 법보다 속지 않는 법…포용정책 기준이 바뀐다
 

과거 디지털 격차는 스마트폰, 인터넷, 키오스크, 공공앱을 얼마나 잘 쓰느냐의 문제였다. 그러나 생성형 AI가 업무와 산업 현장에 빠르게 들어오면서 격차의 기준이 바뀌고 있다. 이제 핵심은 AI에 접속할 수 있느냐가 아니다. 핵심은 더 좋은 AI를 쓸 비용을 감당할 수 있느냐, AI를 업무 시스템으로 설계할 수 있느냐, 기업이 AI 인프라와 데이터를 갖추고 있느냐이다. 즉 디지털 양극화는 '접속 격차'에서 생산성 격차, 임금 격차, 기업 경쟁력 격차, 산업 구조 격차로 이동하고 있다.

뉴스핌은 '[디지털 양극화 2.0] 기획시리즈 6부작'을 통해 AI 확산이 개인의 생산성과 임금, 기업의 경쟁력, 산업 생태계의 격차를 어떻게 재편하고 있는지 짚고, 새로운 디지털 양극화를 완화하기 위해 정부와 기업이 무엇을 준비해야 하는지 구조적으로 분석한다.

[디지털 양극화 2.0] 기획시리즈 6부작
① AI는 공짜인데 왜 생산성 격차는 더 커지는가
② 질문하는 사람은 남고, 지휘하는 사람은 앞서간다
③ 중소기업 AI 격차는 구독료보다 데이터 정리에서 시작된다
④ AI는 누구의 임금을 올리고 누구의 일을 흔드나
⑤ AI 시대의 문맹은 답을 검증하지 못하는 사람이다
⑥ AI 격차 해법은 구독료 지원이 아니라 공공 지능 인프라다

[세종=뉴스핌] 정성훈 경제부장 = 디지털 취약계층의 상징은 오랫동안 키오스크였다. 음식점에서 주문을 못 하고, 병원에서 접수를 어려워하고, 기차역에서 표를 끊는 데 시간이 걸리는 고령층의 모습은 디지털 격차를 보여주는 대표 장면이었다.

하지만 인공지능(AI) 시대의 장벽은 키오스크보다 더 복잡하다. 앞으로 중요한 것은 화면의 버튼을 누를 수 있느냐가 아니다. AI가 만든 답을 이해하고, 틀린 정보를 걸러내고, 자신의 상황에 맞게 활용할 수 있느냐다.

복지제도, 세금, 건강, 금융, 교육, 취업, 법률처럼 개인의 삶에 직접 영향을 주는 영역에서 AI는 이미 새로운 안내자 역할을 하기 시작했다. 문제는 AI가 늘 정확한 안내자는 아니라는 점이다. 답변은 친절하지만 틀릴 수 있고, 표현은 그럴듯하지만 근거가 약할 수 있다. 최신 제도를 반영하지 못하거나, 개인 상황에 맞지 않는 조언을 내놓을 수도 있다.

이제 디지털 격차는 기기 사용 능력에서 끝나지 않는다. AI가 만든 답을 검증할 수 있느냐가 새로운 문해력의 기준이 되고 있다.

AI 시대의 문맹은 글을 모르는 사람이 아니다. 답을 검증하지 못하는 사람이다.

[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 2026.07.10 jsh@newspim.com
접근 격차는 줄었지만 역량 격차는 남았다

한국의 디지털 격차는 이미 한 차례 변화를 겪었다. 과거에는 인터넷에 접속할 수 있느냐, PC와 스마트폰을 갖고 있느냐가 핵심이었다. 지금은 접근성 자체는 상당히 개선됐다.

과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 발표한 '2025 디지털정보격차 실태조사'에 따르면 디지털 취약계층의 디지털정보화 수준은 일반 국민 대비 77.9%로 나타났다. 전년보다 0.4%포인트 오르며 5년 연속 개선세를 이어갔다. 그러나 세부 항목을 보면 접근 수준은 96.6%까지 올라온 반면, 역량 수준은 65.9%, 활용 수준은 80.5%에 그쳤다.

이 통계가 말하는 것은 분명하다. 기기와 인터넷에 닿는 문제는 상당히 줄었지만, 실제로 디지털 기술을 능숙하게 활용하는 문제는 여전히 남아 있다. 스마트폰은 갖고 있지만 공공앱 사용은 어렵고, 인터넷은 되지만 금융·복지·행정 서비스를 제대로 이용하기는 어려운 사람이 많다.

AI 시대에는 이 차이가 더 커질 수 있다. AI는 검색창보다 강력하다. 사용자가 묻는 방식에 따라 답을 바꾸고, 복잡한 정보를 쉬운 말로 설명하며, 문서 작성과 의사결정까지 돕는다. 그래서 AI를 잘 활용하는 사람에게는 큰 기회가 된다. 반대로 AI 답변을 그대로 믿는 사람에게는 새로운 위험이 된다.

기존 디지털 격차가 '기기를 쓸 수 있느냐'의 문제였다면, AI 시대의 격차는 '답을 믿어도 되는지 판단할 수 있느냐'의 문제다.

AI 답변은 친절하지만 책임지지 않는다

AI가 위험한 이유는 불친절해서가 아니다. 오히려 너무 친절하기 때문이다. AI는 모르는 내용도 그럴듯하게 설명한다. 확신 있는 문장으로 답하고, 복잡한 문제도 단순하게 정리해준다. 사용자는 이를 전문가의 조언처럼 받아들이기 쉽다.

그러나 AI는 최종 책임자가 아니다. 복지 급여 신청 여부, 세금 신고, 대출 선택, 건강 상담, 법률 판단에서 AI 답변을 그대로 따르면 문제가 생길 수 있다. 제도가 바뀌었거나, 사용자가 중요한 조건을 빠뜨렸거나, AI가 일반론을 개인 상황에 무리하게 적용했을 수 있기 때문이다.

예를 들어 고령층이 AI에게 "기초연금을 받을 수 있느냐"고 물었다고 하자. AI는 소득인정액, 연령, 거주 요건을 설명할 수 있다. 그러나 실제 수급 여부는 재산, 소득, 배우자 여부, 자동차, 금융재산, 공적이전소득 등 여러 조건에 따라 달라진다. 답이 친절하다고 해서 곧바로 정확한 것은 아니다.

소상공인이 "정부 지원금을 받을 수 있느냐"고 묻는 경우도 마찬가지다. AI는 유사한 지원사업을 알려줄 수 있지만, 공고 기간, 업종 제한, 지역 요건, 매출 기준, 중복수혜 제한을 최신 기준으로 확인해야 한다. AI 답변만 믿고 신청 시기를 놓치거나 잘못된 서류를 준비하면 피해는 사용자에게 돌아간다.

금융은 더 민감하다. 대출 갈아타기, 보험 해지, 투자상품 선택처럼 돈이 오가는 결정에서 AI의 일반적 설명은 참고자료일 뿐이다. 최종 판단은 공식기관, 금융회사, 전문가 확인을 거쳐야 한다.

AI 답변은 빠르다. 그러나 빠른 답이 곧 안전한 답은 아니다.

AI 문해력은 질문·검증·활용 능력이다

AI 시대의 문해력은 단순한 사용법 교육이 아니다. "챗봇에 이렇게 물어보세요" 수준으로는 부족하다. AI 문해력은 세 가지 능력으로 나뉜다.

첫째, 질문 능력이다. AI는 사용자가 준 정보 안에서 답한다. 나이, 소득, 지역, 가족관계, 업종, 시기, 목적 같은 조건을 구체적으로 제시해야 더 나은 답을 얻을 수 있다. 질문이 모호하면 답도 일반론에 머문다.

둘째, 검증 능력이다. AI가 제시한 정보가 최신인지, 출처가 있는지, 공식기관 자료와 일치하는지 확인해야 한다. 특히 복지, 세금, 의료, 금융, 법률 정보는 반드시 공식 홈페이지나 담당 기관을 통해 재확인해야 한다.

셋째, 활용 능력이다. AI 답변을 실제 행동으로 옮기는 능력이다. 신청서 작성, 필요 서류 준비, 상담 예약, 민원 접수, 비교표 작성, 일정 관리처럼 현실의 절차와 연결해야 한다. 답을 이해하는 것과 행동으로 옮기는 것은 다르다.

UNESCO는 AI 리터러시를 둘러싼 새로운 디지털 격차를 지적하며, AI 기술에 대한 접근과 혜택, 기회가 지역·공동체·사회경제적 조건에 따라 불균등하게 배분될 수 있다고 설명한다. AI 문해력은 단순한 기술 교육이 아니라 AI의 한계와 위험을 이해하고 책임 있게 활용하는 능력의 문제다.

AI 문해력은 새로운 생활경제 능력이다. 전기요금 고지서를 읽고, 대출금리를 비교하고, 건강보험료를 이해하고, 자녀 교육 정보를 판단하는 능력과 연결된다. AI가 생활정보의 입구가 될수록, AI 답변을 검증하는 능력은 생존 기술에 가까워진다.

[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 2026.07.10 jsh@newspim.com
취약계층에게 AI는 기회이자 위험이다

AI는 취약계층을 도울 수 있다. 고령층에게 복잡한 행정용어를 쉬운 말로 설명하고, 장애인에게 음성·이미지 기반 서비스를 제공하며, 농어민에게 날씨·가격·병해충 정보를 정리해줄 수 있다. 저소득층에게는 복지제도와 채무조정, 구직 정보를 찾는 데 도움을 줄 수 있다.

그러나 같은 기술이 위험이 될 수도 있다. AI 답변을 검증하지 못하면 잘못된 정보에 더 쉽게 노출된다. 개인정보를 어디까지 입력해도 되는지 모르면 민감한 정보가 외부 서비스에 흘러갈 수 있다. AI를 가장한 피싱, 투자 사기, 보이스피싱 고도화에도 취약해질 수 있다.

고령층의 경우 문제는 더 복합적이다. AI를 배우고 싶어도 어디서 시작해야 할지 모르는 경우가 많다. 2025년 고령층 AI 문해력 교육 연구는 50세 이상 응답자들이 AI 학습의 필요성을 느끼면서도 이해의 어려움과 시작점 부재를 주요 장벽으로 꼽았고, 실습 중심 학습을 선호한다고 분석했다.

이는 정책적으로 중요한 시사점을 준다. AI 교육은 강의실에서 개념을 설명하는 방식만으로는 부족하다. 실제 생활문제를 들고 와서 함께 묻고, 답을 비교하고, 공식 출처를 확인하고, 신청서 작성까지 해보는 방식이어야 한다.

취약계층에게 필요한 것은 "AI가 무엇인가"라는 설명이 아니라 "내 문제를 AI로 어떻게 물어보고, 그 답을 어디서 확인해야 하는가"라는 실습이다.

[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 2026.07.10 jsh@newspim.com
공공서비스 AI는 더 엄격해야 한다

AI가 공공서비스에 들어올수록 검증 문제는 더 중요해진다. 행정서비스는 국민 권리와 직접 연결된다. 복지, 세금, 민원, 고용, 주거, 교육, 의료 정보는 잘못 안내되면 실제 피해로 이어진다.

OECD는 공공서비스 설계와 전달에서 AI 활용이 확산되고 있으며, OECD 국가의 67%가 공공서비스 설계·전달 개선에 AI를 활용하고 있다고 설명한다. AI는 공공서비스를 더 효율적이고 시민 수요에 맞게 만들 수 있지만, 공공부문에서는 책임성·투명성·신뢰 문제가 함께 다뤄져야 한다.

공공 AI는 민간 챗봇과 달라야 한다. 답변의 근거가 분명해야 하고, 최신 법령과 공고를 반영해야 하며, 사용자가 최종 확인해야 할 기관과 절차를 안내해야 한다. 모호한 사안에서는 단정하지 않고 상담 창구로 연결해야 한다.

특히 행정 AI는 "가능합니다"보다 "확인이 필요합니다"를 더 잘 말해야 한다. 국민이 원하는 것은 빠른 답이지만, 공공서비스에서 더 중요한 것은 정확한 답이다. AI가 친절하지만 부정확한 안내를 반복하면 공공기관에 대한 신뢰가 흔들린다.

AI 민주정부를 말하려면 공공 AI의 설명책임도 함께 설계해야 한다.

AI가 정보 약자를 더 약하게 만들 수 있다

AI의 역설은 정보 약자를 도울 수 있는 기술이 정보 약자를 더 취약하게 만들 수도 있다는 점이다. 인터넷 검색은 여러 결과를 보여준다. 사용자는 제목과 출처를 비교할 수 있다. 반면 생성형 AI는 하나의 정리된 답을 준다. 이 답은 편리하지만 출처 비교 과정을 생략하게 만든다.

AI가 제공하는 단일 답변은 정보 약자에게 더 강한 권위를 가질 수 있다. "AI가 이렇게 말했다"는 말이 전문가 확인을 대신할 수 있다. 특히 디지털 경험이 부족한 사람일수록 AI의 말투와 문장 완성도를 신뢰할 가능성이 크다.

이 지점에서 AI 문해력은 단순한 기술 교육이 아니라 권리 보호 장치가 된다. AI가 만든 답을 무조건 믿지 않는 법, 출처를 확인하는 법, 개인정보를 넣지 않는 법, 이상한 투자·대출·지원금 안내를 의심하는 법을 배워야 한다.

스마트폰 시대의 디지털 교육이 앱 설치와 본인인증, 키오스크 사용법이었다면 AI 시대의 디지털 교육은 출처 확인, 오류 검증, 개인정보 보호, 사기 식별로 확장돼야 한다.

디지털 포용정책의 목표도 바뀌어야 한다. 기술을 쓰게 하는 것만으로는 부족하다. 기술에 속지 않게 해야 한다.

어린이와 청소년에게도 AI 문해력이 필요하다

AI 문해력은 고령층만의 문제가 아니다. 어린이와 청소년에게도 중요하다. 이들은 AI를 숙제, 검색, 번역, 이미지 생성, 친구 상담, 진로 탐색에 자연스럽게 활용한다. 문제는 AI가 만들어낸 답을 지식으로 착각할 수 있다는 점이다.

경제협력개발기구(OECD)는 디지털 시대 아동의 삶을 다룬 보고서에서 AI가 학습과 지식 접근을 높일 수 있지만, 편향, 개인정보 침해, 사기, 유해 콘텐츠 노출 같은 위험도 함께 가져온다고 설명했다.

청소년에게 필요한 AI 교육은 사용 금지나 무조건 허용이 아니다. AI가 어떻게 답을 만드는지, 왜 틀릴 수 있는지, 어떤 경우 출처를 확인해야 하는지, 과제와 창작에서 어디까지 활용할 수 있는지 가르쳐야 한다.

AI가 학습 격차를 줄일 수도 있지만, 반대로 가정의 지원과 유료 도구 접근성이 다른 학생 사이의 격차를 키울 수도 있다. AI를 잘 쓰는 학생은 개인 과외를 받은 것처럼 학습 보조를 받을 수 있다. AI를 쓰지 못하거나 검증하지 못하는 학생은 그럴듯한 오답에 끌려갈 수 있다.

AI 시대의 교육 격차는 기기 보유 여부를 넘어 질문력과 검증력의 차이로 이동한다.

[AI 일러스트 = 정성훈 기자]
한국 정책의 병목은 '디지털 교육'에 머물러 있다는 점이다

한국은 디지털 포용정책의 경험을 갖고 있다. 고령층 스마트폰 교육, 장애인 정보접근성 개선, 농어민 디지털 활용 지원, 저소득층 정보격차 해소 정책이 이어져 왔다. 성과도 있었다. 접근성 지표가 96.6%까지 올라온 것은 그 결과다.

하지만 AI 시대에는 기존 교육만으로 부족하다. 스마트폰 사용법을 아는 것과 AI 답변을 검증하는 것은 다른 능력이다. 공공앱을 설치하는 것과 AI에게 자신의 복지·세금·건강 문제를 묻고 결과를 확인하는 것은 다른 문제다.

정책의 병목은 세 가지다.

첫째, 교육 내용의 병목이다. 여전히 기기 사용법과 앱 이용법 중심 교육이 많다. AI 질문법, 오류 검증, 개인정보 보호, 출처 확인, AI 사기 예방 교육은 아직 충분하지 않다.

둘째, 대상별 맞춤 부족이다. 고령층, 장애인, 농어민, 저소득층, 청소년, 소상공인은 AI를 쓰는 목적과 위험이 다르다. 같은 강의로 해결하기 어렵다.

셋째, 공식 정보 연결 부족이다. AI가 복지나 행정 정보를 설명하더라도 최종적으로 어디에서 확인해야 하는지, 어떤 상담창구로 연결되는지 명확해야 한다. 공공 AI 교육은 반드시 공식기관 자료와 함께 설계돼야 한다.

AI 시대의 디지털 포용은 더 이상 "사용법 교육"이 아니다. "판단력 교육"이다.

이재명 정부의 AI 기본사회가 성공하려면

이재명 정부의 123대 국정과제에는 AI 3대 강국 도약, 세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 나라 구현, 국민의 안전과 보편적 삶의 질 제고를 위한 AI 기본사회 실현, 세계 최고 AI 민주정부 실현 등이 포함돼 있다.

이 방향이 성공하려면 AI 활용 확산과 AI 포용정책이 함께 가야 한다. AI 고속도로가 깔려도 누구는 고속도로를 달리고, 누구는 진입로를 찾지 못하면 격차는 줄지 않는다. 독자 AI 모델과 그래픽저장장치(GPU) 인프라도 중요하지만, 국민이 AI를 안전하게 활용할 수 있는 능력도 국가 경쟁력의 일부다.

AI 기본사회는 모든 국민이 AI 계정을 갖는 사회가 아니다. 국민이 AI의 도움을 받되, AI가 틀릴 수 있다는 점을 이해하고, 공식정보와 전문가 확인으로 연결할 수 있는 사회다.

특히 공공서비스 영역에서는 AI가 안내자 역할을 하되 최종 책임체계가 분명해야 한다. 복지 신청, 세금 신고, 고용지원, 주거지원, 의료정보, 교육정보에서 AI가 국민을 잘못된 길로 안내하지 않도록 해야 한다.

AI 기본사회의 핵심은 기술 보급이 아니라 신뢰 설계다.

[AI 일러스트 = 정성훈 기자]
정책 대안: AI 문해력 교육을 생활문제 중심으로 재설계해야 한다

AI 시대의 디지털 포용정책은 네 가지 방향으로 바뀌어야 한다.

첫째, 생활문제 중심 AI 교육이 필요하다. 고령층에게는 복지·의료·금융사기 예방, 소상공인에게는 지원사업·세금·마케팅, 농어민에게는 날씨·가격·병해충·유통, 청년에게는 취업·직무·학습을 중심으로 AI 활용법을 가르쳐야 한다.

둘째, 출처 확인 훈련을 의무화해야 한다. AI가 답을 내놓으면 반드시 공식 홈페이지, 공공기관 콜센터, 법령정보, 금융감독원·소비자원 등 신뢰 가능한 출처에서 확인하는 절차를 함께 교육해야 한다.

셋째, 개인정보 보호와 사기 예방을 결합해야 한다. AI에게 주민등록번호, 계좌번호, 건강정보, 세부 재산정보, 회사 기밀을 넣지 않는 원칙을 반복적으로 알려야 한다. AI를 가장한 피싱과 투자 사기 사례도 교육해야 한다.

넷째, 공공 AI 서비스에는 책임 있는 안내 체계를 넣어야 한다. 답변 근거, 최신 업데이트 날짜, 상담 연결, 오류 신고, 고위험 영역의 단정 금지 원칙이 필요하다.

AI 문해력 교육은 강의가 아니라 실습이어야 한다. "기초연금 받을 수 있나요", "전기요금 지원 대상인가요", "대출 갈아타기 해도 되나요", "정부 지원사업 신청 가능한가요" 같은 실제 질문으로 시작해야 한다. 그런 뒤 AI 답변을 공식정보와 비교하는 방식이 효과적이다.

AI를 쓰는 법보다 AI를 확인하는 법을 먼저 가르쳐야 한다.

[AI 일러스트 = 정성훈 기자]

 

AI 시대의 포용은 '잘 쓰는 사람'보다 '속지 않는 사람'을 키우는 일이다

AI 확산은 막을 수 없다. 오히려 더 빠르게 생활 속으로 들어올 것이다. 공공기관, 금융회사, 병원, 학교, 기업, 언론, 쇼핑몰, 배달앱, 자동차, 가전제품까지 AI 기능이 붙을 가능성이 크다.

그럴수록 포용정책의 기준도 바뀌어야 한다. 과거에는 디지털 기술을 못 쓰는 사람이 배제됐다. 앞으로는 AI가 만든 답을 검증하지 못하는 사람이 위험해질 수 있다. 기술 접근권보다 판단 능력이 더 중요해지는 것이다.

AI 문해력은 고급 기술자의 능력이 아니다. 생활경제의 기본 능력이다. 복지 정보를 찾고, 금융상품을 비교하고, 의료정보를 확인하고, 자녀 교육 자료를 판단하고, 정부 지원사업을 신청하는 능력과 연결된다.

AI 시대의 포용은 더 많은 사람이 AI를 쓰게 하는 데서 끝나지 않는다. 더 많은 사람이 AI에 속지 않고, AI를 통해 자신의 권리를 찾고, 더 나은 선택을 하도록 돕는 일이다.

키오스크 앞에서 멈춰 섰던 디지털 격차는 이제 AI 답변 앞에서 다시 나타나고 있다. 버튼을 누르는 능력에서 답을 검증하는 능력으로 격차의 기준이 바뀌고 있다.

AI 시대의 문맹은 글을 모르는 사람이 아니다. 답을 검증하지 못하는 사람이다. 그리고 그 격차를 줄이는 것이 AI 기본사회의 출발점이다.

■ 한 줄 요약
AI 시대 디지털 격차의 본질은 기기 접근 부족이 아니라 AI가 만든 답을 이해하고 검증하고 활용하는 능력의 차이에 있으며, 해법은 디지털 교육을 AI 문해력·출처 검증·개인정보 보호·생활문제 해결 교육으로 확장하는 데 있다.

* [AI로 읽는 경제]는 AI 어시스턴트가 분석한 내용을 바탕으로 기자가 정리한 내용입니다. ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude AI 모델이 적용됐습니다. 상단의 'AI MY 뉴스' 로그인을 통해 뉴스핌의 차세대 AI 콘텐츠 서비스를 활용해 보기 바랍니다.

jsh@newspim.com

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구글, 추론용 AI칩 성능 2배 공개 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 =구글이 고대역폭메모리(HBM) 대역폭과 연산 성능을 각각 2배로 높인 인공지능(AI) 가속기 시스템을 공개하면서 국내 반도체 기업의 새로운 공급 기회가 주목받고 있다. AI 시장이 모델 학습을 넘어 대규모 추론과 AI 에이전트 중심으로 확대되면서 메모리 성능이 AI 반도체의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있기 때문이다. 특히 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)에 집중됐던 AI 가속기 시장이 구글 등 빅테크의 자체 반도체로 다변화하면서 삼성전자와 SK하이닉스의 HBM 고객 기반도 확대될 가능성이 커지고 있다. 삼성전자는 구글 TPU 개발 협력사인 브로드컴과 HBM·파운드리·첨단 패키징 분야의 협력을 확대하고 있다. SK하이닉스 역시 구글과 TPU에 최적화한 맞춤형 HBM 공동 설계를 추진하는 등 차세대 AI 가속기 공급망에 참여하기 위한 경쟁을 벌이고 있다. 10일 반도체업계에 따르면 구글은 9일(현지시간) 기존 TPU 8i 칩 두 개를 하나의 패키지로 결합한 'TPU 8i Max'와 보안에 특화된 'TPU 8tx'를 공개했다. 구글의 AI 가속기 제품군은 올해 들어 4종으로 확대됐다. TPU는 구글이 자체 개발한 AI 전용 반도체다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)처럼 대규모 데이터를 동시에 계산하지만, AI 학습과 추론에 필요한 연산을 효율적으로 처리하도록 설계한 것이 특징이다. 구글의 AI 모델 '제미나이'를 비롯해 클라우드 고객사의 AI 서비스에 활용된다. 확대된 구글의 8세대 TPU 제품군: TPU 8t, TPU 8i, TPU 8tx, TPU 8i Max. [사진=구글] ◆ AI칩 2개 하나로…HBM 대역폭 2배 확대이번에 공개한 TPU 8i 맥스는 기존 TPU 8i 칩 2개를 하나의 패키지에 결합한 시스템이다. 구글은 이를 통해 연산 성능과 칩 내부 메모리(SRAM) 용량, HBM 대역폭을 각각 2배로 확대했다고 설명했다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 쌓아 대량의 데이터를 빠르게 전달하는 고성능 메모리다. AI 반도체의 연산 능력이 아무리 높아도 메모리에서 데이터를 공급하는 속도가 이를 따라가지 못하면 전체 성능이 떨어진다. 특히 여러 AI 에이전트가 동시에 복잡한 소프트웨어를 분석하거나 수 시간 분량의 영상을 처리하는 과정에서 메모리 대역폭이 핵심적인 성능 변수로 작용한다. 구글은 이러한 병목을 해결하기 위해 AI 반도체와 메모리 성능을 함께 높였다. 기존 서버 랙의 공간을 유지하면서 반도체 집적 규모를 2배로 확대해 데이터센터의 공간당·전력당 연산 능력도 개선했다. 앞서 공개한 TPU 8i는 이미 288기가바이트(GB)의 HBM을 탑재했다. AI 학습용 TPU 8t의 216GB보다 많은 용량이다. 이번 신제품은 여기에 메모리 대역폭까지 2배로 확대하면서 대규모 AI 추론 작업에 대응하도록 설계됐다. 다만 신제품의 실제 HBM 탑재 용량은 공개되지 않았다. 함께 공개한 TPU 8tx는 보안에 특화된 제품이다. 기존 TPU 8t와 동일한 반도체에 AMD 중앙처리장치(CPU)를 결합해 민감한 데이터를 처리하는 과정에서도 보호할 수 있도록 했다. 금융기관이나 정부 등 보안 요구가 높은 고객사를 겨냥했다. 삼성전자 평택사업장 전경 [사진=삼성전자] ◆ 삼성·SK, 구글 AI칩 확대에 공급 기회구글의 TPU 제품군 확대는 삼성전자와 SK하이닉스에도 새로운 사업 기회가 될 전망이다. AI 반도체 시장이 엔비디아 GPU 중심에서 구글 등 빅테크의 자체 개발 반도체로 다변화하면서 HBM 공급처도 확대될 가능성이 있기 때문이다. 삼성전자는 구글 TPU 개발에 참여하는 미국 브로드컴과 협력을 강화하고 있다. 양사는 지난 7월 HBM과 파운드리, 첨단 패키징 분야에서 전략적 협력을 확대하는 업무협약(MOU)을 체결했다. 2030년까지 예상하는 협력 규모는 2000억 달러 이상이다. 브로드컴은 구글과 차세대 TPU 개발·공급에 관한 장기 계약을 체결한 핵심 협력사다. 삼성전자는 브로드컴과의 협력을 통해 HBM 공급뿐 아니라 첨단 반도체 제조와 패키징 분야에서도 사업 확대를 추진하고 있다. SK하이닉스 역시 구글과 AI 메모리 협력을 강화하고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 지난 2월 순다르 피차이 구글 최고경영자(CEO)를 만나 AI 메모리 장기 공급 방안을 논의했다. SK하이닉스는 TPU 설계 단계부터 HBM을 최적화하는 공동 설계 협력도 추진하고 있다. 구글이 TPU의 외부 공급을 확대하고 있다는 점도 주목된다. 현재 TPU 고객사는 AI 연구기관과 금융회사, 유통업체, 대학 등 약 100곳에 이른다. 구글은 자체 데이터센터뿐 아니라 고객사의 데이터센터에 TPU를 직접 설치하는 방식으로 사업을 넓히고 있다. 메모리 수요 확대는 HBM에만 국한되지 않을 전망이다. 구글은 이번에 HBM과 서버용 D램, 스토리지를 통합 관리하는 'TPU 싱크' 기술도 공개했다. AI 추론 과정에서 데이터를 효율적으로 배치해 메모리 병목을 줄이는 기술로, 서버 메모리 전반의 활용 방식에도 변화를 가져올 것으로 예상된다. 구글은 이번 신제품에 적용되는 HBM의 공급업체와 탑재 용량, 구체적인 양산 일정은 밝히지 않았다. 삼성전자와 SK하이닉스의 실제 공급 확대 규모는 향후 고객사별 발주와 제품 양산 계획에 따라 결정될 전망이다. syu@newspim.com 2026-11-10 10:25
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'과세 논란' 상속세법 개정 해법은? [서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 주가누르기를 방지하기 위한 상속·증여세법 개정이 논의되고 있지만 정부·학계와 여당 간 시각차가 적지 않다. 정부와 자본시장연구원은 시가에 가산율을 얹는 방안을 제시한 반면, 여당인 더불어민주당은 순자산가치 하한(80%) 설정을 주장해 구체적인 과세 기준을 둘러싼 난항이 예상된다. 지난 9일 국회에서 열린 '주가누르기 방지법' 공개토론회에서는 정부 원안의 적용 대상을 확대하고 평가액의 최소 가산율을 30%에서 40%로 높이는 대안이 제시됐지만, 이미 낮게 형성된 주가에 일정 비율을 더하는 방식으로는 주가누르기를 막기 어렵다는 지적이 나왔다. 순자산가치에 평가 하한을 두는 의원안에 대해서는 과도한 납세 부담과 제도 집행의 어려움이 쟁점으로 떠올랐다. 더불어민주당 K-자본시장특별위원회가 이날 서울 여의도 국회의원회관에서 개최한 '주가누르기 방지를 위한 상속·증여세법 개정안 공개토론회'에는 이효섭 자본시장연구원 선임연구위원과 이대호 와이스트릿 대표, 이훈기 민주당 의원이 발제자로 나섰다. 법률·세무 전문가와 자산운용업계 관계자들도 지정토론에 참여했다. 현행 상속·증여세법은 상장주식의 가치를 평가할 때 원칙적으로 평가기준일 전후 각 2개월간의 종가 평균을 적용한다. 주가가 낮을수록 상속·증여 과정에서 세금 부담이 줄어드는 만큼 최대주주와 일반주주의 이해관계가 충돌할 수 있다는 점이 제도 개편 논의의 배경이다. 이효섭 자본시장연구원 선임연구위원은 정부가 지난 8월 발표한 상속주식 평가제도 개편안을 설명하고, 자본시장연구원이 마련한 수정 대안을 제시했다. 정부 원안은 최근 13개 반기 중 12개 반기 이상 업종별 주가순자산비율(PBR)이 하위 25%에 해당하는 코스피 기업과 하위 10%에 해당하는 코스닥 기업 등을 주가누르기 추정 대상으로 삼는다. 이후 국세청 평가심의위원회 심의를 통해 적용 여부를 결정하되, 납세자가 조세회피 목적이 없었다는 점을 입증하면 기존 평가 방식을 유지하도록 했다.  9일 서울 여의도 국회의원회관에서 더불어민주당 K-자본시장특별위원회 주최로 열린 '주가누르기 방지를 위한 상속·증여세법 개정안 공개토론회' 현장. [사진=양태훈 기자] 자본시장연구원은 저PBR 판정 기준을 최근 6개 반기 중 3회 이상으로 완화하고, 코스피와 코스닥 모두 업종별 하위 25%를 적용하자고 제안했다. 다만 PBR이 0.8배 이상인 반기는 산정에서 제외하고, 최근 3개 반기 모두 해당 요건에서 벗어난 기업이나 지속적인 적자·자본잠식 기업 등은 적용 대상에서 제외하도록 했다. 저PBR 유형의 재평가는 최장 6년6개월의 기간별 평균주가와 현행 시가에 40%를 가산한 값 중 큰 금액을 사용하는 방식을 제안했다. 자본시장연구원은 보충적 평가로 계산한 세액이 더 적으면 이를 선택하도록 하고, 해당 주식 시가의 90%를 넘지 않는 세액 상한을 법률에 명시하는 방안도 제시헸다.이 연구위원은 "시장가격을 평가 기준으로 활용하면 기업가치 평가에 드는 비용과 분쟁을 줄일 수 있다"라며 "순자산가치를 평가 하한으로 설정할 경우 상속세가 상속주식의 시장가치를 넘어설 수 있다"라고 강조했다. 반면 이훈기 더불어민주당 의원은 정부안에 대해 "비정상적으로 눌린 주가를 기준으로 한다"라며 평가기준 자체를 문제 삼았다. 이 의원은 "낮은 시가에 가산율을 높이더라도 주가를 낮춰 세금을 줄일 유인은 남는다"라며 "순자산가치 80%의 평가 하한으로 승계 세부담이 주가에 연동되는 구조를 바꿔야 한다"고 주장했다. 9일 서울 여의도 국회의원회관에서 더불어민주당 K-자본시장특별위원회 주최로 열린 '주가누르기 방지를 위한 상속·증여세법 개정안 공개토론회' 현장. [사진=양태훈 기자] 앞서 이훈기·이소영 더불어민주당 의원이 각각 발의한 상속·증여세법 개정안은 최대주주 등이 보유한 상장주식의 평가액이 세법상 순자산가치의 80%보다 낮으면 비상장주식 평가방법을 적용하되, 순자산가치의 80%를 하한으로 두는 내용이다. 주가가 일정 수준 아래로 떨어지더라도 상속·증여세 산정에 쓰이는 평가액은 더 낮아지지 않도록 하겠다는 취지다. 아울러 높아진 상속세 부담을 완화하기 위해 법 적용 대상인 상장주식에 한해 현금 대신 주식으로 세금을 납부할 수 있도록 하는 물납 허용 방안도 담겼다.전문가들 사이에서는 저PBR 기업을 주가누르기 대상으로 판단할 기준을 놓고 의견이 엇갈렸다. 이대호 와이스트릿 대표는 업종별 특성과 기업의 경영상 어려움을 고려할 필요가 있다면서도 "업종별 특성과 경영난을 고려하되 업종 전체가 저평가됐다는 이유만으로 적용 대상에서 제외해서는 안 된다"라고 주장했다. 반면 이중교 연세대 법학전문대학원 교수는 "기업의 실적 부진이나 업종 특성에 따른 저평가를 인위적인 주가누르기와 구분해야 한다"라며 "PBR이 낮다고 해서 다 주가를 누른 건 아니다"라고 강조했다. 9일 서울 여의도 국회의원회관에서 더불어민주당 K-자본시장특별위원회 주최로 열린 '주가누르기 방지를 위한 상속·증여세법 개정안 공개토론회' 현장. [사진=양태훈 기자] 주식시장에서 형성된 가격이 지배주주의 지분 가치를 충분히 반영하는지도 쟁점으로 다뤄졌다.김지열 쿼드자산운용 이사는 "낮은 주가로 지배주주가 얻는 절세 이익이 일반주주의 손실로 이어질 수 있다"라며 "지배주주의 절세 이익이 일반주주의 주식 저평가 부담으로 이어질 수 있다"고 지적했다. 심혜섭 변호사도 "시장가격만으로는 지배주주가 누리는 별도의 이익을 충분히 평가하기 어렵다"라는 의견을 내놨다. 오충진 변호사는 "경영권 가치를 인정한 기존 헌법재판소 결정을 근거로 최대주주 지분과 일반주주 지분을 동일한 기준으로 평가하는 것은 적절하지 않다"라는 의견을 밝혔다. 주식시장에서 거래되는 가격뿐 아니라 경영권에 따른 가치도 평가 과정에서 고려해야 한다는 주장이다. 반면 시장가격보다 높은 금액을 기준으로 세금을 부과할 경우 납세자의 부담이 지나치게 커질 수 있다는 우려도 제기됐다. 김태희 법무법인 LKB평산 변호사는 "시장가치보다 높은 금액을 기준으로 과세하면 상속받은 주식을 모두 팔아도 세금을 내지 못할 수 있다"라며 "정부안도 장기 평균 주가와 최대주주 할증이 겹치면 같은 문제가 생길 수 있다. 객관적인 반증 사유와 세 부담 상한을 법률에 명시해야 한다"라고 강조했다. [AI 인포그래픽=양태훈 기자] 상속세를 현금 대신 주식으로 납부하는 물납제도 역시 쟁점으로 다뤄졌다. 나민채 더밸류앤코 대표는 의원안에 따라 주식 물납을 허용하면 상속세를 내기 위해 보유 지분을 대량 매각하는 부담을 줄일 수 있다고 주장했다. 나 대표는 "세율이 아니라, 상속인이 실제로 내놓는 지분으로 비교해야 한다"라며 "물납 시 주가와 관계없이 상속 지분의 절반 이하로 세금을 납부할 수 있다"라고 지적했다. 김태희 변호사는 물납 허용이 과도한 세금 부담에 따른 위헌 논란을 완화하는 방안이 될 수 있다고 평가했다. 김 변호사는 "상장주식 물납을 허용하면 어느 정도 위헌성을 막을 수 있어 보인다"라면서도 "국가가 물납받은 저PBR 주식을 처분하는 과정에서 발생할 부담과 경영권 문제 등을 함께 고려해야 한다"라고 지적했다. 제도 시행에 앞서 과세 기준과 절차를 명확히 해야 한다는 의견도 나왔다. 김성범 한국세무사회 세무사는 비상장주식 평가방법의 적정성과 심의 지연에 따른 신고기한·가산세 문제 등을 지적하며 "세금이라는 게 결국 납세자가 미리 계산할 수 있어야 된다. 납세자의 혼란을 줄이기 위해 시행 시기와 경과규정을 구체적으로 마련해야 한다"라고 강조했다.dconnect@newspim.com 2026-11-10 08:11
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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