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4차 산업혁명의 실천 글로벌 스마트팩토리 추진 개요와 향후 전망 - 2

Ⅴ. 스마트팩토리의 향후 전망스마트팩토리 시장은 2019년 이후 공장 스마트에 대한 관심이 고조되면서 장비, 디바이스 및 플랫폼에 대한 수요가 증가하였고, 글로벌 공급망 또한 확장되면서 시장의 규모가 커지기 시작하였다. 2020년에는 코로나19로 인해 제조업 생산성은 떨어졌고 제조 물품 공급망조차 무너지면서, 제조 공장의 완전 자동화에 대한 수요가 대폭 증가하였고 특히 산업용 로봇에 대한 기대가 높았다.  2021년에는 스마트팩토리 시장에 당시 급성장 중이었던 AI를 접목한 기술 개발이 두드러졌는데, IOT 기반 플랫폼과 클라우드 활용 서비스 제품이 출시되기 시작하였다. 2022년에는 생산 프로세스 자동화와 로봇 공학에 중점을 두는 경향이 짙어지면서, IOT 센서 기술과 산업 협업 로봇에 대한 투자가 증가하였다. 2023년에는 다양한 ICT와 AI 기술을 통합한 복합 기능이 강화된 스마트팩토리가 등장하기 시작하였고, 메타버스와 VR 기술을 활용한 디지털 트윈 시스템 채택이 증가하기 시작하였다. 2024년부터는 스마트 제조 기술 발전이 후발 지역으로 점차 확산되었는데, 특히 중국은 제조 분야의 DX 추진을 가속화하기 시작하였고, 태국은 동남아에서는 처음으로 5G 기반 스마트팩토리를 도입하였다.  이렇듯 지난 5년 동안의 스마트팩토리 기반 구축 확산 추세에 힘입어 글로벌 스마트팩토리 시장은 2023년 292억 7천만 달러, 2024년 336억 3천만 달러 규모로 성장하였다. 이런 추이가 계속 이어진다면 2032년에는 1조 21억 5천만 달러 규모의 시장이 형성될 것으로 예상되며, 2022년부터 10년 동안의 CAGR은 14.9%가 될 것으로 추정된다(그림 14). 글로벌 제조 산업 계는 설비가동 중단 시간을 줄여 생산 공정 효율성을 높이기 위해 업그레이드된 스마트 팩토리 솔루션을 추가적으로 도입할 것으로 예상됨에 따라, 그 시장 규모도 향후 10년 정도까지는 고도의 성장세를 계속 유지할 것으로 보인다. 현재 스마트팩토리 시장은 제조 강국들인 미국, 독일, 일본, 중국 등이 주도하고 있으나 각국의 기술 바탕의 성장률과 인프라 구축을 위한 시장 규모는 다른 양상을 보인다. 미국은 ICT 기술을 중심으로 하는 시장의 최강자 위치를 계속 유지하기 위해 자국 중심의 전략을 추구하고 있고, 독일은 전통 제조 분야 혁신의 선두 주자로서 인더스트리 4.0 이니셔티브와 EU와의 디지털 협업을 강화하고 있다. 중국은 스마트 제조 역량 개발 가속화와 자립화를 전략적으로 추진하여 연평균 12.16%의 빠른 시장 성장률을 기록하고 있으며, 한국과 일본은 미·중간 무역 갈등으로 초래된 제조 공급망의 위축 상태를 정상으로 되돌리기 위해 스마트 기술 투자를 공격적으로 하고 있다. 이러한 경쟁은 각국의 기술 성숙도를 고려한 스마트 제도 정책 강도에 따라 더욱 치열해질 것으로 예상되며 이에 따라 시장 규모도 달라질 것으로 보인다.  이러한 주요국들의 기조와 스마트 기술 혁신 강화 프레임에 영향을 받아 글로벌 스마트팩토리 시장은 가파른 성장률을 보이고 있고, 2035년까지 꾸준한 성장세를 나타낼 것으로 예상된다. 그러나 현재 중동에서 진행되고 있는 몇몇 분쟁으로 인한 에너지 공급 감소와 유가 급등은 글로벌 스마트팩토리 기반 구축과 운영 비용에 간접적으로 영향을 미칠 수 있어, 일시적으로 성장세가 조정을 받을 수도 있을 것이다.  현재 지역적으로 스마트 제조 산업 글로벌 시장점유율이 상대적으로 높은 곳은 APAC 지역으로 2022년 37%를 기록하였는데, 그 지역 내 한국은 10.44%, 일본은 9.53%, 인도는 15.74%의 성장률을 보이면서 가장 주목할 만한 국가가 되었다. 그리고 2023년에는 APAC 지역의 스마트 제조 시장은 971억 2,000만 달러를 기록하였으며 이 추세를 그대로 유지한다면 2033년에는 4,280억 달러까지 성장하여 연평균 성장률 16.2%를 기록할 전망이다(그림 15). 인도 정부는 수입 의존도를 줄이고, 인도 내 제조업을 촉진하기 위한 ‘Make in India’ 전략과 스마트 제조 기술 도입을 위한 ‘Digital India’ 전략을 추진하고 있다. 인도 정부는 이런 전략들로 인해 현재 노동 집약적 생산 공정 대체를 위해 로봇 공학과 자동화를 채택되고 있으며, 더 나아가 인도 현지 생산 부분 확대를 위한 스마트 제조 기술 도입을 촉진하고 있다. 이런 인도 정부의 노력 결과 향후 2029년까지 스마트팩토리 시장은 연평균 8.1%의 성장을 이룰 것으로 전망된다.  일본의 스마트 제조 시장은 반도체, 자동차, 가전제품 및 철강 산업이 주도하고 있으며, 이들 회사의 IIOT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, AI 등의 스마트 기술 활용 정도는 꾸준히 증가하고 있다. 일본 정부는 스마트 제조 산업 발전을 위한 ‘EU-Japan AI 프로젝트’를 통해, 제조업에서의 AI 혁신을 위한 EU와 기술 교류와 최첨단 AI 기술 통합을 추진하고 있다. 일본 스마트 제조 산업은 2027년까지 연평균 성장률 18.7%를 기록하여 시장 규모도 262억 달러까지 성장할 것으로 보인다. 스마트팩토리 세부 기술 시장 중 산업용 로봇 시장 규모가 가장 큰 것으로 확인되며, 2023년 글로벌 협업 로봇 시장 규모는 약 15억 달러인데 향후 10년 후 2033년에는 235억 달러까지 확대될 것으로 전망된다. 이것은 제조 산업에서의 급격한 인건비 증가와 가파른 에너지 비용 상승에서 기인되며, 향후에도 생산 자동화 필요성으로 인한 산업용 협업 로봇의 시장 규모는 지속적으로 커질 것으로 보인다.  그리고 로봇 시장의 뒤를 이어 2023년 기준 시장점유율 6억 1천만 달러의 센서와 컨트롤러 분야, 5억 7천만 달러의 통신 분야, 4억 7천만 달러의 물류 제어 분야가 있다. 그리고 3D프린팅 산업도 신속한 제품 설계 및 제조 공정에 대한 수요가 늘어감에 따라 빠른 속도로 확대될 것으로 전망되며, 아울러 MES 또한 설계부터 유통까지의 리드 타임 감축에 의한 워크플로의 간소화에 대한 수요가 증가함에 따라 시장 규모가 늘어날 것으로 보인다. 앞으로 스마트팩토리 시장은 스마트 장비, 디바이스, 플랫폼 및 애플리케이션 기술 등을 중심으로 확대되어 나가겠지만, 이 시장의 성장에 비례하여 부수적으로 형성되는 몇 가지 주요 특징을 갖게 될 것으로 보인다. 첫째, AI 활용에 따른 기계 고장을 최소화하고 장비·설비 수명을 연장하기 위해, IOT를 통해 현장 데이터를 실시간 수집하고 CPS를 통해 분석하여 시행착오 과정을 예측하는 유지보수 공정에 대한 중요성이 커질 것이다. 둘째, 대용량의 데이터 수집을 위해 상호 연결된 스마트 시스템의 취약성 보완용 사이버 보안 솔루션에 대한 수요도 비례적으로 증가할 것이다. 셋째, 향후 효율적인 에너지 관리를 통해 탄소 저감이 실현되는 FEMS* 기술 도입으로 지속 가능한 환경을 조성하는 것이 핵심 요소로 부상할 것이다. 마지막으로, 스마트팩토리 시장에서 기술적 우위를 유지하고 혁신과 경쟁력을 강화하기 위해, 다른 분야 기업들과 서로의 기술적 전문성을 융합하기 위한 전략적 파트너십과 협력을 모색할 것으로 보인다.* Factory Energy Management System    
취재부 2026-03-05
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4차 산업혁명의 실천 글로벌 스마트팩토리 추진 개요와 향후 전망 - 1

   Ⅰ. 서론 20세기 후반 정부 실패와 시장 실패가 공존하는 저성장 경제 환경이 지속되는 가운데, 2008년의 글로벌 금융위기는 선진국들에 경기침체라는 또 다른 심각한 타격을 안겼다. 이에 글로벌 주요 제조국들은 공통적으로 국가 총부가가치에 기여하는 제조업의 비중이 점차적으로 축소되는 탈산업화 현상을 체감하게 되면서, 경제성장에서 제조업의 기여도를 재평가하기 시작했다. 아울러 주요 선진국들은 이들 장기 불황의 원인을 제조업의 후퇴에서 비롯되었음을 인식하기 시작했으며, 이를 극복하고 경제성장을 되돌리기 위해서는 첨단 기술 중심의 제조업을 부흥시키는 것 외 다른 방법이 없다는 위기의식을 직감했다. 이러한 인식과 위기의식은 당시 스마트 기기를 중심으로 급격하게 팽창하고 있던 ICT와 AI 기술을 산업현장에 도입시키기에 이르렀고, IT와의 결합을 통해 기존 제조 생산방식의 한계를 뛰어넘어 자국 제조업의 부활을 유도하는 움직임으로 연결되었다.  그러한 움직임은 먼저 글로벌 제조 강국들을 중심으로 진행되었는데, 2011년 메르겔 정부의 독일에서는 하이테크 정책의 실행 전략으로써 ‘Industrie 4.0’이라는 산업정책을 국가성장 전략으로 도입· 추진하였다. 이어 오바마 정부의 미국도 ‘AMP(Advanced Manufacturing Partner-ship)’라는 제조혁신 전략으로, 아베 정부의 일본도 ‘일본재흥전략(Japan is back)’으로, 그리고 시진핑의 중국도 ‘중국제조 2025’라는 제조혁신 전략으로 경제 난국을 돌파해 나갔다. 따라서 글로벌 제조 주요국들은 금융위기 이후 지속되고 있는 저성장 기조를 탈피하고 끊임없이 추격하고 있는 후발 제조 경쟁국가들과의 경쟁 우위를 유지하기 위해 ICT와 AI 기술을 제조 현장에 적극적으로 접목하게 되면서 4차 산업혁명을 태동시키는 결과를 만들었다.  또한 제조업의 부활은 전·후방 연관 산업과의 동반 성장 효과를 만들어내고 국가 경제 전체에 적지 않은 영향을 미치기 때문에, 그동안 별개로 인식되던 연계 산업들을 제조업과 같은 범주에서 동시에 계획하기 시작했다. 그리고 ICT와 AI 기술을 적용한 스마트팩토리의 도입으로 질적 생산성이 향상되면서, 제조업은 생산자 중심의 소품종 대량생산에서 소비자의 요구에 순응적인 다품종 유연 생산 체제로 패러다임 전환을 경험하게 되었다. 제조업의 새로운 이정표를 제공하는 스마트팩토리는 2016년 다보스포럼에서 Klaus Schwab가 언급한 ‘Industry 4.0’을 계기로 본격적으로 알려지기 시작했으나, 그 개념의 단초는 2011년 독일의 ‘Industrie 4.0’ 전략에서 이미 언급되었다고 볼 수 있다. 이후 장시간에 걸친 미·중 무역 갈등, 팬데믹 환경 및 자국 산업 보호 추세 강화에 따른 글로벌 공급망 이슈 출현과 탈세계화 현상 심화는 스마트팩토리를 더욱 빠른 속도로 전 세계에 확산시켰다. 아울러 인구 고령화에 따른 생산인구 감소를 겪고 있는 한국을 포함하여 서구권 국가들은 제조업 안보 차원에서 스마트팩토리를 다시 주목하기 시작했으며, 디지털 전환을 통해 기존 공장만이 아니라 신설 공장 추진 시에도 적극적으로 도입하기 시작했다.  2010년대 초반 이후 확산 중인 스마트팩토리는 제조업에 IOT, 빅데이터, CPS, 3D 프린터, AI 등의 신기술과 어플리케이션의 도입·융합을 통해 전 제조 과정을 실시간 모니터링하고 업데이트하여 전 제조 공정 최적화를 가능하게 하였다. 즉, 스마트팩토리는 ICT 기술과 설비 및 자동화 솔루션이 융합되어 실시간 의사결정과 운영체계가 최적화된 지능형 공장으로, 시장이 필요로 하는 모든 제조 정보가 내포된 스마트 제품을 적시에 생산하여 적기에 소비자에 납품할 수 있게 한다. 또 일반적으로 공장 자동화와 유사한 개념으로 축소 해석될 수도 있지만, 정확하게는 공장 자동화 개념을 넘어 전 생산공정에서 IOT를 통해 수집된 정보를 바탕으로 적합한 의사결정과 맞춤형 조치가 동시에 이루어지는 공장 최적화를 목표로 한다. 따라서 스마트팩토리는 제품의 기획, 생산, 유통 등 전 과정을 통합하여 최적화함으로써 시장의 요구를 충족시키는 스마트 제품을 실시간으로 생산해 소비자에 전달 서비스하는 시스템이라 할 수 있다.  이상에서 볼 수 있듯 글로벌 제조업은 디지털 전환이라는 새로운 전환점을 맞고 있으며, 제조 강국들은 점차 스마트팩토리를 국가 경쟁력의 핵심 요소로 인식하기 시작하였다. 스마트팩토리 도입 초기 주요국들은 주로 공장의 디지털에 집중했으나, 이후 기술 개발 집적도가 향상되면서 데이터 공유를 통한 산업 전반의 연결성과 제조업 생태계 구축 방향으로 정책 패러다임을 전환하고 있다. 본 고에서는 글로벌 금융위기 이후 경제 불황 상황에서 주요국들의 제조업 복원을 위한 제조 분야 재평가 과정에서 도출된 스마트팩토리의 기술적 개요, 주요국 정책, 주요 성공 사례 그리고 향후 전망에 관해 확인해보고자 한다. Ⅱ. 스마트팩토리의 개요 1. 스마트팩토리의 개념 스마트팩토리는 전 제조 과정에 IOT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, CPS, AI, 로보틱스, 3D프린팅, 사이버 보안기술 등 임베디드 운영 체제 등의 ICT를 적용하여 전 공정을 자동화와 정보화를 함으로써, 전 가치사슬이 실시간으로 연결되고 통합되는 것을 의미한다(그림 1). 이처럼 전 제조 공정이 연동됨으로써 인간과 기계의 유연한 협업 작업 환경이 구현되며, 생산성 향상과 에너지 절감이 실현된다. 또한 최적의 비용과 시간 운용이 가능해져 고객 맞춤형 스마트 제품을 유연하게 기획·설계·생산·유통할 수 있는 제조 시스템을 의미한다. 즉, 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 분석 기술 등 솔루션을 통해 제품의 기획 및 설계 그리고 유통 및 판매에 이르기까지 전 제조 프로세스가 유기적으로 유연하게 연결된다. MDM*와 PLM** 정보를 활용하여 맞춤형 유연 생산을 추구함으로써, 불필요한 재고와 인건비 등의 비용도 절감할 수도 있어 제조업이 혁신적으로 변화되고 있음을 단적으로 나타내 주는 이정표가 되고 있다. 3D프린팅을 활용하여 첨단의 신소재가 개발되고, 기존 생산 공정의 기계 및 부품 등 자산 보안 중심으로부터 클라우드 컴퓨팅 빅데이터 중심의 사이버 보안으로 보안의 대상이 변경되고 있기도 하다. 이는 현재의 공장 자동화 시스템의 생산자 주도 소품종 대량 생산에서 소비자 중심의 다품종 유연 생산 방식으로의 전환을 의미하는 것이기도 하다. * MDM: Master Data Management** PLM: Product Lifecycle Management  2. 스마트팩토리의 기술 개요  2-1. IOT기반 클라우드, 포그 및 엣지컴퓨팅클라우드 컴퓨팅은 제조업에서 데이터 관리를 위해 현장에서 수집된 데이터를 클라우드에 전송하여 데이터 센터에서 저장하고 분석하는 것을 의미한다. 그러나 데이터 센터가 원거리에 위치할 경우 클라우드 컴퓨팅은 다량의 데이터 처리에 있어 병목 현상으로 인한 데이터 송수신 시간 증가와 처리 시간의 지연이 문제가 되었다. 이러한 클라우드 컴퓨팅의 단점 보완을 위해 개발된 것이 사용자 근처에 작은 규모의 컴퓨팅시스템을 위치시키는 포그와 엣지컴퓨팅 기술이다(그림 2). 여기서 엣지컴퓨팅은 소형 클라우드를 제조 현장 주변부에 위치시켜 신속하게 데이터를 처리하는 것을 의미하며, 포그컴퓨팅은 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 중간 정도의 서브 규모와 위치를 갖는 시스템을 의미한다.  스마트팩토리의 기능 중 하나는 IOT를 통해 실시간 수집되는 제조데이터와 기존 데이터를 활용하여 실시간 수집되는 생산 공정 환경 데이터를 분석하여 생산 현장에서 발생하는 4M*의 이상 유무, 설비 고장 및 품질 불량과 같은 문제에 적극적 대처를 하는 것이다. 포그 및 엣지컴퓨팅은 대용량의 서버보다는 작고 분산된 컴퓨팅 서버로 구성되어, IOT 기기 간 네트워크, 연산 및 저장 서비스를 보다 신속하고 효율적으로 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 또 제조 현장으로부터 수집된 로컬 데이터를 프로세싱하여 빠른 속도로 공장을 제어할 수 있고, 일부 필요 정보는 필터링 하여 클라우드로 전달하는 방식으로 운영되어 클라우드를 대체하는 개념이 아닌 상호 보완하는 역할을 한다.* 4M: Man, Machine, Material, Method2-2. CPS(Cyber Physical System)CPS는 PLM, MES*, ERP**, SCM***, CRM**** 등의 디지털 IT시스템, 제조 설비 및 공정으로 대표되는 물리적 현실 세계가 네트워크로 통합되고, 실제 제품 혹은 설비의 작동이 사이버 공간에서도 동기화되어 축적된 데이터로부터 도출된 패턴과 알고리즘을 기반으로 인공지능에 의해 제어되는 시스템을 의미한다(그림 3). CPS를 구현하기 위해서는 모든 사물을 연결시키는 IOT, 데이터를 통합적으로 수집·관리하는 클라우드, 자율적 의사결정을 가능하게 지원하는 빅데이터 및 AI 기술 등 다양한 분야의 기술이 필요하다. CPS는 현장에서 수집된 데이터의 지체 없는 연결, 신속한 분석, 시뮬레이션 및 신속한 피드백을 통한 비용 절감과 시간 축소로 효율적인 생산과 제조혁신을 가능하게 하기 위해, 제조 공정 및 물류·유통 과정에서 모니터링과 즉각 적인 피드백을 통한 제어를 목표로 한다. CPS의 가상 시뮬레이션은 공장 라인 설치 전, 제품의 기획·설계 단계 그리고 생산과정 동기화에 이르기까지 모든 데이터를 축적하여 생산 공정의 모니터링, 운영 분석 및 최적화를 가능하게 한다. 그렇게 동기화된 사이버와 물리 생산활동은 판매 및 유통 과정에서 수집된 제품 구매자의 다양한 수요 특성에 대해서도 생산 공정에 즉각적으로 반영함으로써 제조 과정의 최적화를 가능케 한다.* MES: Manufacturing Execution System** ERP: Enterprise Resource Planning*** SCM: Supply Chain Management**** SRM: Supplier Relationship Management 2-3. 빅데이터 및 AI스마트팩토리는 IOT를 통해 수집된 대용량의 정보를 신속하게 분석하고 처리할 수 있는 빅데이터 기술과 이런 빅데이터를 바탕으로 분석·추론·학습 능력을 갖춘 AI 모델을 통해 효율적인 의사결정과 자율적 운영 지원이 가능해진다. 즉, 빅데이터 기술과 AI 모델을 활용하여 다양한 생산 요소들이 생산 공정에서 스스로 상황을 인지·판단하도록 하여 자율 적응형 제조 환경을 구축한다.  AI를 활용하는 대표 요소 기술로는 머신 비전 기술, 지능형 설비 기술, 이상 탐지 기술 등이 있다. 머신 비전 기술은 제품 표면의 마무리 및 부품 결합 검사 등 제조 과정에서 카메라를 이용하여 결함을 추적하고 불량 상태를 검출함으로써, 기존 공장에서의 같은 작업을 수행하던 작업자를 대체하여 인건비를 절감하게 한다. 지능형 설비 기술은 생산 현장에서 무작위로 발생하는 상황을 자율적으로 인지·판단·제어하여 능동적으로 대처하는 기술이며, 이상 탐지 기술은 제품생산 과정에서 이상 작동 상황이 발생할 때 불량 작동 요인을 스스로 탐지하는 기술이다. 제조 공정에 이들 기술이 활용됨으로써, 수동 작업 영역과 불량 확률을 줄이고 디지털 정확성을 유도하여 스마트팩토리의 시장 확장에 주도적 기여를 하고 있다.  2-4. 로보틱스최근 지속적 생산연령 인구 감소로 인한 제조 투입비용 증가는 생산 현장에서 로봇을 본격적으로 도입·활용하는 것을 기정사실로 받아들이게 되면서, 스마트팩토리의 개념이 제조 공정의 로봇화라는 의미와 일맥상통하게 되었다. 공장 자동화 시기의 공장 로봇은 특정 위치에 고정된 형태의 산업용 로봇에 국한되었다면, 스마트팩토리 시기의 로봇은 AI 머신러닝, ICT, Mobile, 다기능 관절 기술을 적용하여 장소에 한정되지 않고 능동적으로 움직이면서 사람과 협업할 수 있는 휴머노이드형으로 진화해 가고 있다.  이런 진화된 휴머노이드형 로봇의 등장은 미래 언젠가는 제조업에서 인간 노동을 대체할 것으로 예측은 되지만, 당분간은 사람과 로봇이 공존하면서 작업을 유연하게 수행하는 Cobot 형태로 존속될 것이다. 산업용 로봇 시장을 선도하는 글로벌 기업으로는 일본의 Fanuc, Yaskawa, Kawasaki, 스위스의 ABB 등을 들 수 있으며, 최근 이들 기업은 딥러닝을 적용한 다양한 로봇 제어 기술을 활용한 로봇을 생산하고 있다. 대표적 스마트팩토리 로봇으로는 Tesla의 Optimus Gen 2, Google의 딥마인드와 Stanford 대학이 협력하여 개발한 Mobile ALOHA를 대표적으로 들 수 있다. 2-5. 3D프린팅3D프린팅 기술은 디지털 디자인 데이터를 이용하여 소재를 연속적으로 뿌려 가면서 겹겹이 쌓아 올려 3차원의 맞춤형 제품을 만드는 제조 기술로, 생산 공정에서 다양한 형태의 구체적 기술이 적용된다. 크게 3단계로 진행되는데 컴퓨팅 그래픽 기술을 활용하여 맞춤형 제품의 디자인을 하는 모델링 단계, 모델링 값을 소재로 적층하면서 제품을 만들어 가는 프린팅 단계, 그리고 프린팅된 제품의 표면을 연마하고 염색하는 후처리 공정 단계로 구성된다.  3D프린팅은 하나의 기계로 맞춤형 여러 형상의 제품을 유연하게 제조함으로써 제조 현장을 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 시제품 제작 단계에서도 시간을 줄여 비용 절감을 유도할 수 있다. 3D프린팅 활용을 통해 시간, 비용, 공간 절감을 할 수 있어 부품 재고 없이도 고객 맞춤형 주문 생산이 가능한 다품종 유연 생산이 실현되고 있다. 이미 글로벌 시장의 다양한 산업기기, 소비재, 항공 및 자동차 등을 생산하는 업계의 부품 생산 현장에서도 3D프린팅 기술 활용이 확대되고 있다. 따라서 3D프린팅과 기존 제조 현장에서의 로봇 및 자동화 설비 등이 결합되면서 제조 산업의 밸류체인은 재정립되고 제조 패러다임은 변화하고 있다.  2-6. 사이버 보안 기술제조 현장의 설계, 생산, 유통 서비스 과정에 이르기까지 IOT와 연결 플랫폼 기기를 통해 수집되는 모든 프로세스 정보가 디지털 트윈 가상공간에 집결되어 활용됨에 따라 기술 유출의 위험성은 한층 더 커졌다. 사이버 보안이란 사이버상 발생할 가능성이 있는 해킹, 범죄 목적의 접근 및 탈취 행위로부터 하드웨어 시스템, 소프트웨어 애플리케이션 및 정보 네트워크를 보호하는 IT 솔루션을 의미한다. 사이버 보안 기술은 대략 데이터 보안, 신원 및 접근 보안, 네트워크 보안, 엔드포인트 보안 및 클라우드 보안 등의 기술들로 구성된다.  먼저 데이터 보안 기술은 데이터 센터 및 데이터베이스의 데이터 불법 유출을 보호하는 기술을 말하며, 네트워크 보안 기술은 네트워크에 부적절하게 접근하거나 정상적인 네트워킹을 방해하는 행위를 감시하고 격리하는 기술을 의미한다. 그리고 신원 및 접근 보안기술은 시스템 및 서비스 사용자에 대해 접근 가능 여부를 검토하는 기술을 말하며, 엔드포인트 보안기술은 네트워크로 연결된 시스템들에 대해 외부 방해로부터 보호하는 역할을 하는 기술을 말한다. 그리고 클라우드 보안기술은 외부 사이버 공격으로부터 엣지, 포그, 클라우드 컴퓨팅을 보호하는 기술을 의미한다.  스마트팩토리는 설계 단계부터 제품 제조, 제품 출하·판매를 거쳐 고객에 제품이 전달되는 과정까지 수집된 다양한 정보가 플랫폼을 통해 유기적으로 연결·공유·제공되는 구조를 갖는다. 이로 인해 제조 공정 또는 제품 자체의 일부 정보 유출만으로도 플랫폼과 연계된 전반적인 정보가 함께 노출되는 위험으로 확대될 수 있다. 따라서 제조업 스마트팩토리에서 IOT 및 플랫폼 보안기술이 강조되고 있으며, 스마트팩토리를 활용하고 있는 기업들은 산업현장에서 수집된 정보를 위협하고 있는 요소들을 파악하여 체계적인 사이버 보안 전략을 반드시 수립해야 한다.  2-7. 애플리케이션ICT 솔루션으로서 애플리케이션은 스마트팩토리 3대 구성 요소인 장비·디바이스, 플랫폼, 애플리케이션 중 최상위 소프트웨어 시스템으로, 관련 기술로 ERP, MES SCM, PLM 등이 있다(그림 4). 애플리케이션은 제조 과정에서 ICT를 거쳐 필요한 단계별 연동 기능을 수행하며, 스마트팩토리의 통합적 운영을 위해 수요 맞춤형 공정 설계 및 운영 최적화, 품질 및 설비 고도화, 안전 작업 및 지능형 물류 지원 역할을 한다. ERP는 생산, 재무, 인적자원관리 등의 프로세스 시스템들을 하나로 통합하여 관련 정보를 데이터베이스에 저장하여, 제조 과정에서 필요로 하는 자원 정보를 전사적으로 공유할 수 있도록 활용하는 시스템이다.  MES는 제조 현장에서 설비관리-생산계획-자재투입-품질 관리-실적 집계 등의 단계별 모니 터링을 통해 적절한 통제와 조치가 이루어질 수 있도록 하는 통합적 현장관리 기능 수행 시스템이다. SCM은 제품생산 과정에서 필요한 자원을 확보하기 위해 자원 유통 프로세스를 하나의 시스템에 통합하여 관리하는 솔루션으로, 제품 생산업체와 자원 공급업체 간 ICT를 활용하여 실시간으로 필요 자원 정보를 공유하여 시장 요구에 기민하게 대응하는 시스템이다. PLM은 제품 수명 전 단계에 걸친 정보를 관리하기 위한 솔루션으로, 제품 기획-개념설계-상세설계-제품생산-유통 서비스에 이르는 제품 전 수명주기 관련 정보를 실시간 모니터링하고 관리하여 제품 중심의 능동적 생산을 지원하는 시스템이다. Ⅲ. 국가별 스마트팩토리 정책 다수 선진 제조 주요국들은 신흥 제조 강국들의 기업들이 급속도로 선진 제조 기업의 제조 기술력을 위협함에 따라, IOT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, AI, CPS 등 주요 ICT 기술을 기존 IT 기술과 접목한 스마트팩토리의 다품종 유연생산체계를 통해 제조업의 생산 효율성과 질적 우위를 유지하고자 하였다. 먼저 독일이 2011년 첨단 기술 전략의 실천 전략으로서 Industrie 4.0을 발표하면서 미국, 일본, 중국 및 한국이 그 뒤를 이어 스마트팩토리 도입 정책을 적극적으로 제시하게 되었다(그림 5). 자국의 상대적 기술 우위에 따라 계획과 추진 방면에서 다소 차이를 보이고 있는데, ICT 기술력에 있어 다소 부족한 면이 있는 독일은 강점인 기계 부문 설계, 운용 및 제조 기술 관련한 산업 소프트웨어와 엔지니어링 기술력을 앞세워 새로운 하드웨어 개념을 제시하고 이를 양산까지 연결하는 개념설계에 주력하고 있다.  미국은 상대적 비교우위에 있는 ICT 기술력을 중심으로 항공우주, 제약 및 차량 산업 부문의 새로운 사업 모델의 기획과 전 세계 부품과 제조 기업을 연결해 생산하는 공급사슬 관리 사업 운영에 주력하고 있다. 일본은 세계 정상 수준인 전자 소재, 부품, 장비, 계측, 센서 분야의 현장 공정 기술 개선 중심으로 스마트팩토리 전략을 진행하고 있다. 중국은 전반적으로 경쟁국들에 비해 낮은 핵심 기술력, 산업 구조 및 자원 이용 효율성 문제를 2025년까지 해결하기 위해 중국 제조 2025 전략을 국가 주도로 진행하고 있다. 그리고 스마트 제조 기술 기반에 취약한 한국은 제조업·ICT 융합을 통해서 생산 현장과 지역 제조 생태계를 혁신하고 제조업 전반으로 성공 사례를 확산하고자 하는 제조업 혁신 3.0 전략을 진행하고 있다. 반면 프랑스, 영국, 이탈리아는 제조업 혁신에 이들 나라들과 비교해 상대적으로 덜 적극적으로 대처함으로써 저조한 스마트팩토리 성과를 보이고 있다. 1. 미국 스마트팩토리 정책미국은 2011년 글로벌 금융위기 이후 불황을 겪고 있던 제조업의 경쟁력 강화를 위하여 글로벌 제조업체와 IT 기업을 중심으로 산업 인터넷 컨소시엄을 구축하여 산·학·관이 모두 참여하는 첨단 제조 파트너십(Advanced Manufacturing Partnership, 이후 AMP)을 발표하였다. 이를 바탕으로 2012년 후속 전략인 국가 첨단 제조 방식 전략계획을 수립하여 제조 공장, 국방, 의료, 운송, 전력망 및 헬스케어 등 광범위한 분야에 걸쳐 첨단 제조 시스템 개발을 진행하였다. 2013년에는 제조혁신 가속화를 위해 국가제조업혁신 네트워크(National Network for Manufacturing Innovation, 이후 NNMI)을 발표하고, 2013년부터 10년간 10억 달러를 투자하여 제조 기술 상용화를 지원하고 산·학·관이 공동으로 NNMI를 구축하여 45개 기관이 참여하는 것을 목표로 하였다. NNMI의 추진을 위해 지역 협력 거점으로서 미국 지역 각지에 제조혁신연구소(Institute for Manufacturing Innovation, 이하 IMI)를 설립하고, 지역 혁신을 위한 산·학·관 협력을 지원하였다. 첨단소재, 3D프린팅, 로봇 등 스마트팩토리 추진을 위한 첨단 제조 기술을 IMI를 중심으로 연구 개발하고, 개발된 기술을 지역 기업들이 상용화하는 장기적 혁신이 가능하도록 지원하고 있다(그림 6).  2016년 9월부터 NNMI는 ‘Manufacturing USA’ 프로그램으로 개편되어 IMI 주관으로 운영되고 있다. 이것은 미국 정부는 Manufacturing USA 프로그램을 지역 거점 16개 IMI의 산·학·관 네트워크를 기반으로 스마트팩토리의 주요 기술인 AI 제어 시스템, 자율 로봇, MES, 무인 QC 시스템 기술 개발 등에 집중적으로 투자하고 제조업의 경쟁력 향상과 혁신 기술의 표준화 등을 추진하고 있다. 따라서 이 프로그램을 통해 제조혁신을 위한 기반을 확대하고, 산·학·연의 혁신역량을 강화하고, 아울러 기업 근로자의 기술 역량 향상을 위한 교육 및 훈련 등을 담당함으로써 민·관 파트너십을 통한 혁신생태계를 구축하고 있다.  그리고 산업계의 클라우드 서비스와 인공지능 플랫폼 등 ICT 기술을 기반으로 데이터를 수집, 저장, 분석하고 제조 전 공정을 스마트팩토리화 하기 위한 산업 플랫폼 및 글로벌 표준화를 동시에 추진하고 있다. 데이터 관리의 글로벌 표준화를 위해 GE, IBM, Intel 등 글로벌 빅테크가 주도하는 산업 인터넷 컨소시엄(Industrial Internet Consortium, 이하 IIC)도 운영하면서 사물인터넷 표준화를 추진하고 있다. 최근에는 미·중간 무역분쟁이 심화하면서 인플레이션 감축법(IRA)과 반도체 지원법(CHIPS) 등의 제정과 대규모 제조업 투자를 통해 미국 기업의 리쇼어링을 유도하기 위한 첨단 스마트팩토리 시설 구축을 추진하고 있다. 2. 독일 스마트팩토리 정책 독일은 1990년대 이후 계속된 경제 침체에서 벗어나기 위해 줄어드는 제조업 비중을 향상하고 감소하는 생산인구에 적절하게 대응하는 방안으로 ‘High Tech Strategy 2020’를 2010년에 발표하였고, 그 10대 프로젝트 중 하나로 ‘Industrie 4.0’을 추진하였다. Industrie 4.0은 제조업에 IOT, CPS, 센서 등과 같은 ICT를 접목하여, 제조업의 제품 기획, 제조 공정, 판매 유통 등 모든 제조 관련 서비스를 통합적으로 통제·관리할 수 있는 스마트팩토리 구현을 목표로 하였다. 구체적으로 Industrie 4.0에는 일차적으로 IOT의 센서를 이용하여 제조 공정 과정에서 발생하는 데이터를 수집·취합·분석하는 내용이 포함되었다.  그리고 데이터를 활용하여 제품생산에 필요한 수요 대응과 재고 부족에 대한 적절한 조치, 설비 이상에 따른 신속 대처 및 예방 조치, 소비자의 요구에 부응하는 맞춤형 유연 생산 등을 가능케 하는 스마트팩토리 건설이 포함되었다. 더 나아가 장기적으로 모든 스마트팩토리를 연결하여 국가 전체를 대규모의 네트워크 중심 산업단지로 전환하고자 하는 내용이 포함되었다. Siemens의 Amberg 공장, BMW의 Regensburg 공장, Adidas의 Ansbach speed 공장 등은 스마트팩토리의 연결을 시도한 대표적 사례들이다. 또 인더스트리 4.0은 기존 IT 중심 제조업과 CPS 기반 하이테크 ICT와의 융합을 통해 로봇, 제조 기계 등의 물리적 현실과 사이버 세계를 통합하는 생산과정에서의 완전 자동화와 최적화를 목표로 하였다. 자동차 부품 기업 Bosch, 산업 소프트웨어 제조업체 SAP, 종합 자동화 솔루션 업체 Siemens 등은 CPS를 적극적으로 구현하고 있는 대표 기업들이다. 그러나 발표 당시 Industry 4.0은 대기업 중심으로 구체적 준비 없이 진행되다 보니 이후 진행 과정에서 표준화 지연, 중소기업의 참여 부족, 제조 관련 정보가 공유되지 않고 숙련된 전문 인력이 부족 등의 문제점이 제기되었다. 이 문제점들을 해결하기 위하여 2015년 독일 연방 부처인 경제에너지부와 교육연구부가 주도하여 중소기업과 노조가 프로그램에 같이 참여하는 ‘Platform Industrie 4.0’을 설립하였고, 이를 통해 Industrie 4.0의 문제점을 보완하였으며 세부적으로 중소기업 지원을 위한 ‘Mittelstand 4.0’, 일자리 전략인 ‘Arbeiten 4.0’ 등을 연계하여 추진하고 있다(그림 7). 3. 일본 스마트팩토리 정책  일본은 1990년 이후 지속되고 있는 경제 불황을 극복하고 1980년대의 제조 강국을 재건하기 위해 미국, 독일보다 늦은 2013년에 ‘일본재흥전략’을 수립하였다. 일본 정부는 재흥 전략에 경제사회 시스템 고도화를 목표로 과학기술 혁신을 강화하고 첨단 제조 설비 투자를 촉진하는 등의 제조업 경쟁력 향상을 위한 산업 재흥 계획을 포함시켰다. 이후 2015년 개정된 ‘일본재흥전략’에는 글로벌 4차 산업혁명 추이를 반영하여 전통적 취업 구조를 산업 혁신 시스템으로 개혁하고, AI, IOT, 로봇을 활용하여 일본이 안고 있던 고령화 등의 사회문제를 해결하고자 하였다.  2016년에는 2030년까지 AI, IOT, 로봇 등을 기반으로 하는 초 스마트 지능 사회의 구현을 목표로 하는 ‘Society 5.0’을 발표하였으며, 이와 관련한 대표적인 기술로 자율주행차, 핀테크, 스마트팩토리, 스마트팜 등을 제시하였다. 이어 2017년에는 Society 5.0을 달성하기 위한 실행 전략으로서 일본 산업이 지향하는 새로운 컨셉인 ‘Connected Industries’를 발표하였으며, 이것은 사람·기계·시스템·기업 등 이종 물질 간 다양한 연계를 통해 새로운 부가가치를 만들어내는 융합 산업 사회 구현을 목표로 하였다.  Connected Industries는 개별 기업의 생산 공정 전반에 걸친 데이터 활용과 제조 환경 최적화를 중심으로 제조업 디지털 전환 전략을 추진하고, 개별 기업 스마트화를 넘어 산업 전체를 연계하는 시스템을 구축하는 정책으로 방향을 전환하고자 하였다. 그 중점 추진 분야로 자율 주행·모빌리티 이동 서비스, 제조 로봇틱스, 플랜트·인프라 보안, 스마트 라이프, 바이오·소재 등의 5가지를 구성하고 있다(그림 8).  아울러 미국, 독일 등 주요 스마트 제조 추진 경쟁국들이 생산 공정 프로세스 최적화에 중심을 두었지만, 일본은 Connected Industries를 통해 제조업과 헬스케어, AI와 바이오산업과의 융합 등 횡단적 연결로 새로운 부가가치를 만들고자 하였다. 그리고 2023년에는 다방면의 데이터시스템을 연결하여 신뢰 가능한 글로벌 데이터 유통 체계 구축을 위해 ‘우라노스 에코시스템’ 이니셔티브를 발표하였다. 산·학·관이 협력하여 데이터 공유 및 활용 시스템 구축함으로써 사회문제를 해결하고 동시에 혁신을 통한 경제성장을 실현하고자 하였다. 4. 중국 스마트팩토리 정책글로벌 금융위기 이전 연평균 성장률 10%대를 유지하던 중국은 이후 연평균 성장률이 7%대 미만으로 떨어짐에 따라, 경제 구조를 선진국처럼 고도화하고 경제성장 유지를 위한 동력의 전환이 필요하다는 인식을 갖게 되었다. 따라서 이전의 노동 집약적 제조 형태로부터 ICT를 활용한 고부가가치의 첨단 제조업 형태로 방향 전환을 위해 ‘중국제조 2025 로드맵’을 2015년에 발표하였다. 중국제조 2025는 중앙집권적 추진 체계를 기반으로 스마트 제조와 산업 인터넷을 국가 차원의 전략적 우선순위에 두고, 제조업 혁신역량을 강화하고 산업과 정보 기술의 심층 융합을 추구하여 제조 강국 건설을 목표로 하였다.  2016년에는 중국제조 2025의 실행을 위한 공급구조의 혁신적 배치 추진 목적의 ‘스마트제조 발전계획’을 발표하였다.  이것은 매년 정부 주도로 유망 분야의 기업·컨소시엄을 탑다운 방식으로 선정하고, 시범 스마트 제조 프로젝트로 지정하여, 자금을 지원하는 전국 단위 스마트팩토리 시범 사업을 본격적으로 추진하는 내용이다. 2017년에는 IOT, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 등 ICT와 제조 기술과의 융합을 가속화함으로써 중국제조 2025의 핵심 전략 스마트 제조 구현을 현실화하는 ‘인터넷+’ 전략을 발표하였다(그림 9). 그리고 실행 과정에서 ICT 플랫폼 대기업 알리바바, 텐센트, 바이두 등과 전통 제조업체 간 협력을 통하여 디지털 전환 모델 구축을 촉진하였다.  2020년에는 스마트 제조의 기반 능력을 확대하여 전통적 제조 영역에서의 디지털화를 실현하기 위해 디지털 시범 공장을 구축하고 시범 공장을 통해 스마트 제조 기술 모범 실증 사례를 확보하여 대단위 확산 기반을 마련하고자 하였다. 2023년에는 전국적으로 421곳의 스마트 제조 시범 공장을 지정하고, 시범 사업을 통해 확보된 5,500여 건을 스마트 제조 모범 사례로 채택하여 관련 제조업계에 우수 사례로 전파하는 체계적 확산 네트워크를 구축하였다.  5. 한국 스마트팩토리 정책글로벌 금융위기 이후 5%대 미만으로 떨어진 경제 성장률을 극복하기 위해 한국은 제조업과 ICT 융합을 통해 제조 전 공정 및 지역 제조생태계의 혁신을 유도하고, 이를 통해 신산업을 창출하는 제조업 성장 패러다임 전환 전략으로서 2014년 ‘제조업 혁신 3.0 전략’을 수립하였다(그림 10). 그리고 2015년에는 스마트팩토리의 보급 및 확산을 가속하고자 민·관 합동 스마트공장 추진단을 설치하였으며, 2020년까지 1만 곳 이상의 스마트팩토리를 추진하는 것을 목표로 하였다. 2016년에는 지능화 사회에서의 새로운 가치 창출과 국가 경쟁력 제고에 필요한 2030년까지의 추진 과제와 중장기 정책 방향을 명시한 ‘4차 산업혁명에 대응한 지능 정보 사회 중장기 종합대책’을 발표하였다.  2017년에는 2025년까지 3만개 이상의 공장 스마트화를 목표로 하는 ‘스마트 제조혁신 비전 2025’를 발표하고, 공장설비 및 스마트 제조 기술 개발과 함께 스마트팩토리를 신속하게 보급하고 확대하는 관련 정책을 포함하였다. 아울러 4차 산업혁명 전개에 따른 글로벌 변화에 효과적으로 대응하기 위한 4차 산업혁명 위원회를 대통령 직속 조직으로 출범하고, 스마트팩토리 구축과 공장 기반 기술 개발 활성화를 핵심 선도 사업으로 지정하여 미래 사회 변화에 적극 대응하고자 하였다.  2018년에는 스마트 제조생태계 조성을 위해 중소기업이 주도하고 정부는 지원 보조 역할을 하는 것을 목표로 하는 ‘스마트팩토리 확산 및 고도화 전략’과 ‘중소기업 스마트 제조혁신 전략’을 수립하였다. 2019년에는 스마트 제조 기술 역량 강화와 글로벌 제조업 점유율 상향을 위한 ‘스마트 제조 R&D 로드맵’을 수립하고, 스마트팩토리의 보급 및 표준화, 제조혁신 기술 개발 등의 사업을 총괄하는 스마트 제조혁신 추진단을 출범하였다. 2020년에는 ‘스마트 제조 2.0 전략’과 ‘스마트 제조혁신 실행 전략’을 수립하여, K-스마트 등대공장 사업을 통해 체계적이고 내실 있는 스마트팩토리 지원 전략을 확산하는 것을 목표로 하였다. Ⅳ. 글로벌 스마트팩토리 성공 사례 기계, 화학, 전자, 섬유, 철강, 자동차, 조선, 항공 등 다양한 제조 기업들은 기존 자동화 제조 공정에 ICT를 접목한 스마트팩토리를 도입하게 되면서, 제조 시간이 단축되고 기술 생산성이 확대되며 다양한 서비스 제공이 가능해지고 있다. 즉, 주문 맞춤형 유연 생산이 가능해지고, 생산 재고량이 최저치로 유지되고, 제품 불량률이 하락하면서 시간, 인건비 절감이 가능해지고 생산성 향상이 나타나고 있다는 것이다. 또 스마트팩토리 운용 과정에서 센서, IOT, 클라우드 컴퓨팅 기반 초연결 시스템이 전 생산 공정에서 가능해지고, 초연결 애플리케이션을 통한 제조사와 부품 공급사 간 유기적 연결이 강화되고, 현장 중심의 빅데이터 사이버 보안이 보안 분야의 핵심 영역이 되고 있다. 스마트팩토리 도입 기업들이 제조업의 패러다임을 어떻게 변화시키고 있는지, 스마트팩토리 도입 후 얼마나 많은 생산성 향상을 가져왔는지를 몇몇 기업들의 사례를 확인해보았다. 1. 개별 맞춤형 가구 대량 생산 시스템 ‘Manufacturing by Wire’ - Nobilia 고객이 실시간으로 원하는 사양의 주방가구를 실시간 반영하여 즉시 생산·공급하는 독일의 노빌리아는 ‘Manufacturing by Wire’라는 자동 생산시스템을 활용하는 개인화 생산방식을 선도적으로 구축하여 맞춤형 가구를 생산한다. 이 시스템은 기존 생산 공정에 빅데이터 관리 기술과 ICT를 접목하여 주문 가구에 정확한 부품이 제대로 적재적소에 사용되었는지 그리고 원하는 시간과 장소에 배달되고 있는지 등의 세심한 정보를 소비자에게 제공하고 있다. 이를 통해 생산 조립공정의 최적화와 부품 문제에 기인하는 소비자 불만을 해결함으로써, 연간 70만 세트 이상의 소비자 주문 맞춤형 부엌 가구를 제작하여 세계 70개국 이상으로 공급하고 있다. 아울러 노빌리아는 자체 생산과정에서의 제조 경쟁력을 향상하기 위해 생산 공정을 전·후 공정으로 나누고 생산 자동화를 필수적으로 도입하였다. 전 공정에서 데이터 웨어 하우스를 통해 다양한 부품 및 조립품의 홀 위치 관리를 하고, 후공정에서는 주문 시 입력된 가공 완료 부품을 데이터 관리 기술을 통해 MOS*로 선정하여 포장 부품에 개별적으로 식별 가능한 ID를 부여한다.  노빌리아의 경쟁력은 소비자 요구 사양에 따라 제조 현장에서의 원 부재료 구매 사양, 생산 사양 등을 유기적으로 연계하여 관리하는 것이 핵심 기능이다. 따라서 이전 스마트팩토리에서 PLM 기능이 R&D 부서의 시제품 제작에 국한되었다면, 현재 PLM 기능은 제조 밸류체인 전반에 걸쳐 MDM의 의사소통 채널이 되어 그 중요성은 한층 높아졌다. 가구 구매 고객들은 노빌리아에서 제공하는 215가지의 다양한 크기와 85가지의 색상 중 원하는 제품 조합으로 맞춤형 가구를 구성할 수 있어서, 구매 경험 소비자들의 제품에 대한 만족도는 독일에서 가장 높다. 이런 결과 노빌리아의 연간 매출 실적은 지속적으로 증가하고 있고 시장점유율 또한 상승하고 있어, 노빌리아의 스마트팩토리는 독일 인더스트리 4.0의 교과서라 불릴 만큼 성공적인 사례로 꼽힌다.* MOS: Manufacturing Operation System2. 지능형 유연 생산 시스템 ‘Giga Factory’ - Tesla 테슬라는 스마트팩토리의 핵심 시스템인 ‘기가팩토리’를 도입하여 전 세계 6개 지역 이상에서 대규모 전기차 및 배터리 제조 공장을 운영하고 있으며(표 1), 기가 캐스팅 기법을 활용하여 배터리 생산 단가를 낮추고 전기차와 에너지 저장 장치를 효율적으로 공급할 수 있게 한다.  기가팩토리의 특징은 생산 공정에서 첨단 로봇 기술을 활용하여 생산 속도를 높임으로써 전기차 부품과 배터리를 대규모로 생산하여 공급망 문제를 해결하고, 태양광 및 풍력 등을 이용한 재생에너지를 자체 충당해 친환경 공장을 운영한다. 여기서 기가 캐스팅은 기존 수백 개 이상으로 분리되어 있던 자동차 차체 부품을 하나의 거대한 알루미늄 주물로 대체하는 일체형 제작 기술이다. 이로 인해 부품 용접 시간을 절감할 수 있었고 조립 불량률을 감소할 수 있으므로 해서 차량을 경량화하고 생산 원가를 절감하였다. 그리고 테슬라는 생산 부품 수의 대폭 감소시킴으로써 조립공정을 약 30~40% 축소하였으며, 이에따라 부품 간 결합에서 발생할 수 있는 차체 강성 저하 문제와 부품 공급망 관리 비용 문제를 해결할 수 있었다.   또 공장의 물리적 규모 또한 20% 이상 줄일 수 있어 공장 생산 속도와 생산 비용을 대폭으로 개선할 수 있었다. 기가팩토리 제조혁신의 또 다른 핵심 요소는 데이터 기반 AI 자동화 시스템으로, 기가팩토리 내에 약 1,000대 이상의 로봇 암과 공정의 모든 단계를 실시간으로 모니터링하는 수백 개 이상의 AI 비전 시스템이 설치되어 있다. 테슬라 제조 방식의 기본 철학은 사람 손길을 최소화함으로써 인건비를 줄이고 제조 원가를 낮추는 것이다. 상하이 기가팩토리의 자동화율은 95%이고 생산 공정에서 용접과 도장 공정의 자동화율도 95% 이상이어서 테슬라 공장은 로봇과 인공지능 제어 시스템이 대부분 공정을 담당하고 있다. 3. 지능형 공장 ‘EWA’ - Siemens Siemens는 독일 최대의 글로벌 전기·전자 기업으로 기존의 제조 공장을 스마트팩토리로 성공적으로 전환함으로써 미래 Industrie 4.0 시대 제조 산업을 이끌어갈 대표 업체로 알려져 있다. 독일 바이에른주 암베르크 소재 스마트팩토리 ‘EWA’*에서는 약 1,000 여종, 매년 1,200 만개 이상의 다양한 제품을 만들어낸다. EWA에는 기존의 제조 설비에 IOT 센서를 부착하여 실시간으로 발생하는 모든 데이터를 수집·공유·분석하여, 설비의 오류 발생 가능성을 대비함으로써 생산 공정 작업의 최적화를 유도하는 시스템을 구축했다. Siemens는 IOT를 통해 매일 5,000만 건 이상의 데이터를 수집하고, 빅데이터를 바탕으로 CPS의 가상 시뮬레이션을 통해 실제 산업현장에서의 오류 발생 가능성을 예측하여 전체적으로 제조 생산성을 확대하고 더 나아가 다양한 소비자의 욕구를 정확하게 충족할 수 있는 유동성을 확보하였다.  실제 스마트팩토리 도입 이후 Siemens 암베르크 공장은 IOT를 통해 구축된 신속한 네트워크의 정보 공유로 인해 제품 주문 후 24시간 이내에 출하되는 혁신 기능을 보였다. 그로 인해 제조 생산성은 8배 이상 상승했고 제품 불량률도 30년 전과 비교해 최근 1/50 이하까지 떨어지는 성과를 보였다. 암베르크 공장은 가상과 현실 현장을 통합하는 디지털 트윈, 즉 CPS를 도입하여 생산 공정 과정에서 생성되는 현실 데이터를 가상 세계에서 끊임없이 분석하고 학습하여, 그 결과를 다시 생산 라인에 전송함으로써 제품 개발 및 생산 공정 최적화에 활용하였다.(그림 11) 또한 CPS를 바탕으로 제품의 설계, 생산, 포장, 유통에 이르는 전 서비스 과정을 디지털화, 자동화, 지능화를 실현함으로써 제조 설비의 유연한 활용과 효율적 생산관리, 제품의 적기 출시를 가능하게 한 스마트팩토리의 대표적인 사례로 평가된다.* EWA: Electronics Works Amberg 4. 엣지컴퓨팅을 활용한 ‘e-F@ctory’ - 미쓰비시전기 일본의 대표적 스마트팩토리 강자로서 미쓰비시전기는 국내 제조업 경기 불황이 계속되던 2003년, 선제적으로 제조 환경 변화를 대비한 스마트팩토리 솔루션 ‘e-F@ctory’를 제시했다. e-F@ctory는 공장의 FA와 IT에 인터넷을 연결해 새로운 공장용 비즈니스 모델을 만들어 보자는 아이디어에서 시작되었으며, 제조 현장에서 IOT, 클라우드 및 CPS 등을 활용하여 공장 내 원활한 네트워킹 및 데이터 관리를 위한 솔루션으로 개발되었다. 이렇게 함으로써 실시간으로 생산 설비 가동 상황, 전력 사용 현황 등을 파악하거나 예측하여 공정 지능화를 도모하였다. 스마트팩토리 솔루션을 적용하고 있는 나고야 제작소에서는 제조 생산성 30% 향상, 에너지 사용량 30% 절감 및 제품 품질 손실률 50% 이상 감소 등의 생산 공정 및 제품 품질에서 개선 효과가 크게 나타났다.  2008년도부터 MES 인터페이스 모듈을 활용한 솔루션으로 제2기 e-F@ctory 솔루션을 개발했으며, 2015년에는 인더스트리 4.0에 걸맞은 통합 솔루션으로 엣지 컴퓨팅을 결합한 모델을 개발 완료하였다. 2018년에는 스마트팩토리 전문기업들인 NEC, 오라클, 어드밴텍, 일본 IBM, 오므론 등과 엣지컴퓨팅 개방형 플랫폼 설립을 위한 ‘Edgecross 컨소시엄’을 발족했다.e-F@ctory의 엣지컴퓨팅 시스템에는 크게 데이터 수집을 위한 데이터 컬렉터, 제조 현장의 데이터를 감시·분석하는 엣지 애플리케이션, 그리고 엣지컴퓨팅으로 데이터의 관리·진단· 피드백을 실행하는 Edgecross 등 3가지가 있다(그림 12). 엣지컴퓨팅 솔루션은 생산 현장의 방대한 데이터를 클라우드로 올리는 과정에서 노하우 유출이나 시간 지연 등의 부작용을 최소화하고, 생산 현장 가까이에서 실시간 연결하여 신속하게 1차 처리를 하여 쉽게 분석할 수 있도록 지원한다. e-F@ctory 핵심은 CPS와 엣지컴퓨팅이며, 일본 4차 산업혁명 실행의 대표 스마트팩토리 솔루션으로 독일 지멘스의 Digital Factory Suite와 경쟁할 정도로 훌륭한 솔루션이다. 5. 생각하는 공장 ‘Predix’ - GE 미국 제조업의 부활을 주도하는 GE의 대표적인 스마트팩토리는 2015년 인도에 ‘생각하는 공장(Brilliant Factory)’을 적용하면서 시작되었으며, 당시 인도공장은 GE의 네 가지 사업 영역인 항공, 운송, 발전, 오일 및 가스 부문에 필요한 제품을 한 곳에서 생산하는 멀티모달 공장이었다. 생각하는 공장은 생산 공정 전반에 IOT를 적용하여 현장의 실시간 데이터를 수집·분석함으로써, 소비자 주문 옵션에 맞게 공정 작업을 최적화하여 스마트팩토리 구축 첫해에 전체 연료비의 1.5%인 1,500만 달러를 절감할 수 있었다. 2015년에는 생산 공정의 기계 및 설비에서 수집한 산업용 대규모 데이터를 활용하여 용도에 맞게 분석할 수 있도록 도와주는 역할의 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원하는 서비스형 플랫폼 ‘Predix’를 개발하였다. 산업 클라우드 솔루션인 Predix는 생산 공정의 엔지니어들이 시간·공간 및 데이터의 양적인 제약에도 데이터를 관리할 수 있게 하는 인터넷 기반 애플리케이션 개발을 지원한다. 산업용 인터넷 기반 플랫폼의 선두 주자인 ‘Predix’는 GE의 글로벌 400여 개 공장에서 실시간 발생하는 생산 정보를 수집하고 중앙 데이터 클라우드에 저장하여 저장된 데이터를 플랫폼으로 실시간 모두에게 공유할 수 있게 해준다(그림 13). GE는 이러한 기술적 배경을 가지고 다양한 업종의 생산 제품을 통합적으로 관리하고, 부문별 원활한 커뮤니케이션을 제공하여 신속하게 다양한 고객의 주문 취향에 맞추는 생산 라인 구비로 인해 제조 생산성을 20% 이상 높일 수 있었다. 그리고 생각하는 공장은 빅데이터를 통해 제품 설계, 생산 공정, 유통 과정 등에 최적의 서비스를 설정하고, 고객에게 주문 제품의 상태를 자동으로 점검하고 알려주는 맞춤형 서비스까지 다양하게 제공하고 있다. 
취재부 2026-03-05
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왜 CES 2026에는 탄소중립이 보이지 않았는가: ‘저탄소 산업 전환’이라는 렌즈로 본 CES 2026

최근 막을 내린 CES 2026에서는 지난 수년간 전시장을 수놓았던 ‘지속가능성’이나 ‘탄소중립’은 크게 눈에 띄지 않았다. 표면적으로는 기후 위기에 대한 글로벌 산업계의 열기가 식은 것처럼 보일 수 있으나, 이는 오히려 환경 대응이 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전제 조건이 되었음을 역설적으로 보여준다. 이제 기업들은 더 이상 환경적 당위성을 전면에 내세우기보다, 피지컬 AI(Physical AI)와 로보틱스 기반의 압도적인 효율성을 통해 저탄소 전환을 실질적으로 구현하고 있다. 에너지 사용 최적화, 공정 안정성 제고, 자원 낭비 최소화와 같은 기술 경쟁력이 곧 저탄소 전환으로 직결되는 내재화 단계에 진입한 것이다. 향후 저탄소 산업 전환 정책 패러다임은 ‘얼마나 줄였는가?’라는 수치 중심의 규제에서 벗어나, ‘어떤 기술과 구조를 갖추었는가?’를 평가하는 실용적 방향으로 전환되어야 한다. 특히 중소기업 정책에서 단순한 행정적 규제 대응 지원보다는 기술 도입을 통한 본질적 경쟁력 강화를 유도함으로써, 저탄소 성과가 산업 현장에서 자연스럽게 창출되는 생태계를 조성해야 한다.  1. 배경 및 문제의식 글로벌 산업 환경은 기후변화 대응과 탄소중립 달성을 핵심 제약 조건으로 하는 구조적 전환 국면에 진입하고 있다. 유럽연합(EU)의 탄소국경조정제도(CBAM), 주요국의 탄소 가격제도 및 탈탄소 산업 전략 강화, 글로벌 공급망 전반에 걸친 ESG 요구는 개별 기업의 경영 전략을 넘어 산업 전반의 경쟁 구도를 변화시키고 있다. 에너지 다소비 업종과 전통 제조업에서 탄소 감축은 더 이상 선택적 대응이 아닌 필수 경영 요건으로 작동하고 있으며, 이는 기술·공정·비즈니스 모델 전반의 근본적인 혁신을 강제하고 있다. 이러한 상황에서 글로벌 기술 전시회는 산업 전환의 방향성과 속도를 가늠할 수 있는 중요한 관측 지점으로 기능한다. 그중에서도 CES는 단순한 소비자가전 전시의 틀을 깨고 인공지능(AI), 모빌리티, 로보틱스, 산업 자동화 등 미래 산업의 핵심 기술을 통합적으로 제시하는 플랫폼으로 진화해 왔다. 그간 CES에서 조명해 온 기술 트렌드는 일시적인 유행이 아닌, 중장기적인 산업구조 변화와 기업들의 전략적 지향점을 읽어낼 수 있는 핵심 지표로 평가받아 왔다. 그러나 CES 2026을 참관한 결과 탄소중립, 그린 전환, ESG와 같은 환경 관련 키워드는 상대적으로 두드러지지 않았다. 3년 전 필자가 참관했던 CES 2023이 ‘지속가능성(Sustainability)’을 핵심 테마로 전면에 내세웠던 분위기와는 사뭇 달랐다. 표면적으로는 기후 위기에 대한 산업계의 열기가 식은 것처럼 보일 수 있다. 특히 탄소중립 목표나 환경정책 관점에서 CES를 바라볼 경우, 탄소중립이 전면에 드러나지 않는 현상은 환경 이슈의 후퇴로 인식될 수도 있다. 하지만 현상을 더욱 심층적으로 살펴보면, CES 2026에서 나타난 이러한 특징은 저탄소 전환의 후퇴가 아니라 오히려 ‘저탄소 전환의 내재화’라는 질적 진화로 해석하는 것이 타당하다. 이제 기업들은 더 이상 환경적 당위성을 전면에 내세우기보다는 효율성·생산성·자동화를 핵심 전략으로 삼아 저탄소 전환을 기술 경쟁력의 필수 전제 조건으로 녹여내고 있다. 본 고는 이러한 문제의식에 기반하여 CES 2026에 나타난 기술 트렌드를 저탄소 산업 전환 관점에서 재해석하는 것을 목적으로 한다. 전시회에서 직접적으로 드러난 메시지뿐 아니라 기술 설계와 적용 방식에 내재된 저탄소 전환의 구조적 의미를 분석함으로써 향후 산업정책 및 기술 정책 수립에 유의미한 시사점을 도출하고자 한다. 2. CES 2026이 전한 산업기술 메시지 (1) AI·로보틱스·모빌리티 중심의 전시 최근 몇 년간 CES에서는 산업기술의 비중이 점차 확대됐으며, CES 2026에서도 이러한 흐름이 분명하게 확인되었다. 과거 CES가 소비자가전과 디지털 기기 중심의 전시회로 인식되었다면, 이번 CES에서는 인공지능(AI), 산업용 로보틱스, 자율 시스템, 모빌리티 플랫폼 등 산업 전반의 구조적 변화를 이끄는 기술들이 전시회의 중심에 자리 잡았다. 이는 CES가 단순한 기술 트렌드 소개의 장을 넘어 산업 전환의 방향성을 가늠할 수 있는 플랫폼으로 기능하고 있음을 보여준다. 특히 AI 기술은 소프트웨어 차원의 응용은 물론 물리적 시스템과 결합한 형태로 제시되었다. 이른바 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 불리는 기술은 로봇, 제조 설비, 물류 시스템, 차량 등 다양한 산업 영역에서 실제 작동하는 시스템으로 구현되었으며, 이는 AI가 산업 현장의 핵심 기술로 자리 잡았음을 시사한다. 이러한 AI 기반 시스템은 단순한 자동화가 아니라, 공정 제어, 자율 판단, 실시간 최적화 등 고도화된 기능을 수행하는 방향으로 진화하고 있다. 로보틱스 역시 CES 2026에서 중요한 비중을 차지하였다. 산업용 로봇뿐 아니라 물류, 서비스, 협업 로봇 등이 다양한 산업 맥락에서 제시되었으며, 이는 인력 부족, 생산성 정체, 비용 상승 등 글로벌 산업이 직면한 구조적 문제에 대한 기술적 해법으로 제시되었다. 로봇 기술은 단순히 작업을 대체하는 수단이 아니라, 공정 효율성과 운영 안정성을 높이는 핵심 인프라로 인식되고 있다. 모빌리티 분야에서도 변화가 뚜렷하게 나타났다. 전기차(EV) 자체보다는 차량을 중심으로 한 소프트웨어, 데이터, 사용자 경험, 에너지 관리가 결합된 플랫폼 개념이 강조되었다. 이는 모빌리티가 단순한 이동 수단이 아니라, 에너지 소비와 데이터 흐름이 통합된 산업 시스템으로 재정의되고 있음을 보여준다. 이와 같이 CES 2026은 산업기술을 전시회의 전면으로 내세움으로써, 글로벌 산업이 직면한 구조적 문제에 대한 기술적 해법을 제시하는 무대로 자리매김하였다. (2) 상용화·시장성·비용 중심의 접근 CES 2026에서 관찰된 또 하나의 중요한 특징은 기술 메시지의 성격 변화이다. 이전 CES에서 기술이 미래 비전이나 혁신 가능성 중심으로 제시되었다면, 이번 CES에서는 기술의 상용화 가능성과 시장성이 핵심 메시지로 부각되었다. 기업들은 기술의 ‘혁신성’보다는 ‘실제로 적용 가능한가?’, ‘비용을 절감할 수 있는가?’, ‘즉각적인 성과를 낼 수 있는가?’에 초점을 맞추었다. 이러한 메시지 전환은 글로벌 산업 환경 변화와 밀접하게 연관되어 있다. 고금리 기조의 장기화, 글로벌 수요 둔화, 특정 산업에서의 공급과잉, 지정학적 리스크 증대 등은 기업들로 하여금 장기적 비전보다 단기적 실행 가능성과 생존 전략을 우선시하도록 만들고 있다. CES 2026에서 기술이 제시되는 방식 역시 이러한 산업 현실을 반영하고 있다. 전시된 기술들은 대부분 비용 절감, 생산성 향상, 운영 효율 개선과 같은 구체적 효과를 중심으로 설명되었다. AI와 자동화 기술은 인건비 절감과 공정 자동화에 더해 공정 안정성 향상, 에너지사용 최적화, 불량률 감소 등 보다 정량적인 성과와 연결되어 제시되었다. 이는 기술이 ‘미래를 위한 투자’뿐 아니라 ‘현재의 문제를 해결하는 수단’으로 인식되고 있음을 보여준다. 이러한 흐름 속에서 CES는 기술의 가능성을 과시하는 무대가 아니라, 기술이 실제 시장에서 어떤 가치를 창출할 수 있는지를 검증하는 장으로 기능하고 있다. CES 2026이 기술 중심 전시회이면서 동시에 산업 경쟁력의 척도로 작동하고 있음을 보여주었다. (3) 저탄소 전환 인식의 비가시화 CES 2026에서 산업기술이 전면화되는 과정에서 탄소중립이나 저탄소 전환과 같은 환경 관련 키워드는 상대적으로 비가시화되는 양상을 보였다. 전시회 전반에서 ESG, 탄소 감축, 순환 경제와 같은 용어는 과거에 비해 두드러지지 않았으며, 주요 기조연설이나 기업 메시지에서도 환경적 가치보다는 기술적·경제적 가치가 중심적으로 제시되었다.CES는 본질적으로 시장과 기술 중심의 전시회라는 점에서 저탄소 전환이 전면에 드러나지 않는 구조적 특성을 지닌다. 기업들은 기술이 제공하는 직접적인 가치와 경쟁력을 중심으로 메시지를 구성하며, 환경적 가치가 기술의 핵심 차별 요소로 작동하지 않는 경우 해당 키워드는 전면에 등장하지 않을 가능성이 크다. CES 2026에서 관찰된 저탄소 전환 인식의 비가시화는 환경 이슈의 중요성 감소라기보다는, 기술 메시지의 우선순위와 표현 방식이 변화한 결과로 이해할 필요가 있다.나아가 기업들은 환경적 메시지를 별도로 강조하기보다는 기술이 제공하는 효율성과 최적화 효과를 통해 간접적으로 환경 성과를 달성하고자 하는 경향을 보인다. 이 과정에서 탄소중립이나 저탄소 전환은 명시적으로 언급되지 않더라도, 기술 설계와 운영의 전제 조건으로 작동하고 있다. (4) 저탄소 전환 인식의 구조적 이동 CES 2026에서 나타난 가장 중요한 변화는 저탄소 전환에 대한 인식이 ‘목표’에서 ‘전제 조건’으로 이동하고 있다는 점이다. 초기 탄소중립 논의에서는 감축 목표 설정과 규제 대응이 중심이었으나, 이제는 이러한 요소들이 기술 개발과 산업 전략의 기본 조건으로 흡수되고 있다. 기업들은 더 이상 탄소 감축 자체를 차별화 요소로 내세우지 않는다. 대신 효율성, 자동화, 최적화와 같은 기술 경쟁력을 통해 저탄소 전환을 구현하고 있다. 이는 탄소 감축이 별도의 목표가 아니라, 비용 절감과 생산성 향상을 추구하는 과정에서 자연스럽게 달성되는 결과로 인식되고 있음을 의미한다. 이러한 인식의 이동은 산업기술 메시지 전반에서 확인된다. AI 기반의 공정 최적화, 로보틱스 자동화, 에너지 관리 시스템, 소프트웨어 중심 모빌리티 플랫폼 등은 모두 저탄소 전환과 구조적으로 연결되어 있지만, 환경적 가치는 전면에 드러나지 않는다. 이는 저탄소 전환이 기술 경쟁력의 일부로 완전히 내재화되었음을 보여주는 사례로 해석할 수 있다. 이 같은 전시 전략은 CES 2026에 참여한 한국 기업들의 사례에서도 동일하게 나타난다. 삼성, LG, 현대차그룹 등 주요 대기업을 비롯해 다수의 중소·스타트업 기업들은 AI, 로보틱스, 스마트 시스템 등을 전면에 내세웠다. 이들 기업 역시 주요 해외 기업들과 마찬가지로, 탄소중립을 독립적인 전시 주제나 핵심 슬로건으로 제시하기보다는 효율성·생산성·자동화 등 기술 경쟁력 중심의 메시지 속에 간접적으로 포함시키는 방식을 택하였다. 결과적으로 CES 2026은 ‘탄소중립이 보이지 않는 전시회’가 아니라, ‘탄소중립을 전제로 작동하는 전시회’로 이해할 수 있다. 이러한 특성은 다음 장에서 다룰 저탄소 산업 전환의 내재화 논의를 위한 중요한 분석의 출발점이 된다. 3. 저탄소 산업 전환의 내재화  (1) 내재화의 의미 저탄소 산업 전환의 ‘내재화’란 탄소 감축이 더 이상 독립적인 정책 목표나 개별 기술 개발의 목적이 아니라 산업기술과 경영 전략의 기본 조건으로 작동하는 상태를 의미한다. 탄소중립이 별도의 전략 영역으로 존재하던 초기 단계에서 벗어나, 기술 설계와 산업 운영 전반에 자연스럽게 흡수되는 국면으로의 전환을 뜻한다. 초기 탄소중립 논의는 감축 목표 설정, 규제 대응, 보고 의무 이행 등 외생적 요인에 의해 주도되었다. 기업 입장에서는 탄소 감축이 비용 부담이나 규제 대응 차원의 과제로 인식되는 경우가  많았으며, 기술 도입 역시 환경규제 대응을 위한 수단으로 활용되는 경향이 강했다. 그러나 최근 산업 환경 변화 속에서 이러한 접근은 점차 한계에 직면하고 있다. CES 2026에서 관찰된 기술 흐름은 이러한 전환점을 명확히 보여준다. 전시회에서 탄소중립이 전면에 등장하지 않았음에도 불구하고, 대부분의 핵심 기술은 에너지 효율, 자원 사용 최적화, 공정 안정성 제고를 핵심 가치로 삼고 있었다. 저탄소 전환이 더 이상 ‘해야 할 일’이 아니라, ‘기술이 제대로 작동하기 위해 당연히 갖추어야 할 조건’으로 인식되고 있음을 의미한다. (2) 산업 AI·로보틱스를 통한 저탄소 전환 산업 AI와 로보틱스는 저탄소 산업 전환의 내재화를 가장 잘 보여주는 기술 영역이다. 이들 기술은 환경적 가치를 직접적으로 표방하지 않지만, 공정 최적화와 운영 효율 개선을 통해 결과적으로 에너지 소비와 탄소 배출을 구조적으로 감소시키는 역할을 수행한다. AI 기반 공정 제어 시스템은 생산 조건을 실시간으로 분석·조정함으로써 불필요한 에너지 사용을 줄이고, 제품 품질의 변동성을 최소화한다. 예지보전 기술은 설비 고장을 사전에 감지해 불필요한 가동 중단과 재가동을 줄이며, 이는 에너지 손실 감소로 이어진다. 로보틱스 기술 역시 작업 정확도 향상과 공정 일관성 확보를 통해 자원 낭비와 불량률을 낮춘다. 글로벌 제조기업들 가운데 일부는 이미 AI 기반 공정 최적화를 통해 에너지 사용량과 원가를 동시에 절감하고 있다. 예를 들어 철강, 반도체 등 에너지 다소비 산업에서는 AI를 활용한 공정 조건 최적화가 생산성 개선뿐 아니라 탄소 집약도 감소로 연결되고 있다.1) 2) 이러한 사례는 저탄소 전환이 환경 목표 달성을 위한 별도의 활동이 아니라 산업경쟁력 강화 과정의 자연스러운 결과로 나타나고 있음을 보여준다. CES 2026에서 산업 AI와 로보틱스가 전면에 부각된 것은 이들 기술이 단순한 자동화 수단을 넘어 저탄소 산업구조 전환의 핵심 인프라로 기능하고 있음을 시사한다.1) ArcelorMittal(2025), Sustainability Report 2024, pp. 25-26.2) Hampson(2024), “Is Virtualization Greener Than Lab Work for Chips?”, IEEE Spectrum, Nov. 9. (3) 모빌리티 산업에서의 저탄소 전환  (4) 디스플레이·가전·소재산업에서의 규제 대응형 혁신 디스플레이·가전, 이들과 연계된 소재산업에서도 저탄소 전환의 내재화는 뚜렷하게 나타난다.  CES 2026에서는 초고해상도 디스플레이, AI 가전, 고성능 전자제품이 주목을 받았으나, 기술 설명의 중심에는 소비전력 절감과 발열 관리, 소재 효율 향상 등이 자리하고 있었다. 이들 산업에서 에너지 효율 개선은 환경규제 대응뿐 아니라, 제품 경쟁력 확보를 위한 필수 조건으로 작동한다. 전력 소모가 큰 제품일수록 에너지 효율은 소비자 선택과 직결되며, 이는 곧 시장 경쟁력으로 이어진다. 이에 따라 기업들은 고성능을 유지하면서도 에너지 사용을 최소화하는 설계 역량을 핵심 경쟁력으로 삼고 있다. 소재산업 역시 이러한 변화의 영향을 받고 있다. 경량화 소재, 고효율 부품, 장수명 소재는 에너지 사용과 자원 투입을 동시에 줄일 수 있는 수단으로 주목받고 있다. 이 과정에서 저탄소 전환은 소재 기술 개발의 별도 목표라기보다는 고부가가치 소재 개발의 기본 요건으로 흡수되고 있다. 4. 정책적 함의 및 시사점 (1) 저탄소 산업정책 프레임의 전환 필요성 CES 2026 분석 결과는 기존 저탄소 산업정책 프레임의 한계를 분명히 드러낸다. 그간 저탄소 정책은 주로 탄소 감축 목표 설정, 규제 강화, 보고 의무 부과 등 규범 중심의 접근을 통해 추진되어 왔다. 이러한 접근은 제도 도입 초기에는 일정한 효과를 거두었으나, 산업 현장에서는 비용 부담과 규제 리스크로 인식되는 경우가 많았으며, 기술혁신과의 연계 역시 제한적이었다. 반면 CES 2026에서 확인된 산업기술 메시지는 저탄소 전환이 규제 대응의 결과가 아니라, 경쟁력 확보 과정에서 자연스럽게 구현되는 방향으로 이동하고 있음을 보여준다. 산업 AI, 자동화, 시스템 최적화 기술은 생산성 향상과 비용 절감을 목표로 도입되지만, 그 결과로 에너지 사용 효율 개선과 탄소 배출 감소가 동시에 달성된다. 저탄소 전환이 ‘정책이 요구하는 목표’가 아니라 ‘기술이 작동하기 위한 전제 조건’으로 재정의되고 있음을 시사한다. 따라서 향후 저탄소 산업정책은 감축 목표 달성 여부를 직접적으로 관리하는 방식에서 벗어나, 산업 경쟁력 강화 과정에서 저탄소 성과가 자연스럽게 나타날 수 있도록 정책 프레임을 전환할 필요가 있다. 즉, ‘얼마나 줄였는가?’보다 ‘어떤 기술과 구조를 만들었는가?’를 중심으로 정책 성과를 평가하는 접근이 요구된다. (2) 산업·기술 정책에 대한 시사점 CES 2026에서 확인된 가장 중요한 정책적 시사점은 저탄소 전환의 효과적인 경로가 반드시 환경 기술이나 탄소 감축 기술에 한정되지 않는다는 점이다. 산업 AI, 스마트 공정, 디지털 트윈, 예지보전 등은 명시적으로 저탄소 기술로 분류되지 않지만, 산업 전반의 에너지 집약도와 자원 사용 효율을 구조적으로 개선하는 역할을 수행한다. 이에 따라 산업·기술 정책은 탄소중립 R&D와 방식을 지양하고, 저탄소 전환 효과를 내재화할 수 있는 통합적 정책 패키지로 전환할 필요가 있다. 예를 들어 산업 AI나 스마트 제조 관련 지원 사업은 생산성 지표뿐 아니라 에너지 효율 개선, 공정 안정성, 자원 절감 효과를 함께 고려하는 방향으로 설계될 수 있다. 또한 저탄소 산업정책은 특정 기술을 지정하여 육성하기보다는 기술 도입 이후 산업 현장에서 어떤 구조적 변화가 발생하는지를 중점적으로 평가하는 방향으로 진화해야 한다. 특정 기술을 미리 정하지 않으면서도, 기업의 기술 선택 과정에서 저탄소 전환 효과를 자연스럽게 유도할 수 있는 현실적인 정책 접근이 필요하다. (3) 중소·중견기업 전환 지원 정책에 대한 시사점 저탄소 산업 전환의 내재화 흐름은 대기업뿐 아니라 중소·중견기업 정책 설계에도 중요한 시사점을 제공한다. 그동안 중소기업 대상 저탄소 정책은 탄소 배출량 산정, 보고 체계 구축, 인증 획득 지원 등 규제 대응 중심으로 설계되는 경우가 많았다. 그러나 이러한 접근은 중소기업에 행정 부담과 비용 부담을 동시에 야기하는 한계가 있었다. CES 2026에서 확인된 기술 흐름을 고려할 때, 중소·중견기업 정책의 초점은 규제 대응 지원에서 기술 도입을 통한 경쟁력 강화로 이동할 필요가 있다. 자동화 설비, 에너지 관리 시스템, 공정 최적화 소프트웨어 등은 중소기업의 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 결과적으로 에너지 사용과 탄소 배출을 감소시키는 효과를 가진다. 따라서 중소·중견기업 대상 정책은 저탄소 전환을 별도의 목표로 요구하기보다는 기술 도입을 통해 자연스럽게 저탄소 성과가 나타날 수 있도록 설계되어야 한다. 예를 들어 자동화·스마트 공정 지원 사업에 에너지 효율 개선 요소를 결합하거나, 설비투자 지원 시 저탄소 효과를 간접 성과 지표로 활용하는 방식이 가능하다. 이를 통해 중소기업의 정책 수용성을 높이고, 실질적인 전환 효과를 기대할 수 있다. (4) 향후 정책 설계의 방향 CES 2026은 저탄소 산업 전환 정책이 기업의 비용, 생산성, 기술 도입과 직접 연결되지 않을 경우, 산업 현장에서 실질적인 공감을 얻기 어렵다는 점을 보여준다. 정부 정책에서 강조되는 탄소중립 목표와 규범은 여전히 중요하지만, 기업의 실제 의사결정은 비용, 생산성, 리스크 관리라는 현실적 기준에 의해 좌우된다. 따라서 정책의 역할은 규제 강화를 통해 목표를 강제하는 데 그치지 않고, 기업이 경쟁력 강화를 위해 선택한 기술 경로가 저탄소 전환으로 이어질 수 있도록 제도적 환경을 조성하는 데 있어야 한다. 즉, 직접 규제 중심 접근보다 간접 유인과 구조적 지원을 강화하는 방향으로 정책 패러다임이 이동해야 함을 의미한다. CES 2026이 보여준 메시지는 명확하다. 저탄소 전환은 정책이 외부에서 요구하는 과제가 아니라, 산업 경쟁력을 확보하는 과정에서 자연스럽게 구현되는 결과가 되어야 한다. 정책은 이 과정을 촉진하고 가속화하는 촉매 역할을 수행해야 하며, 이러한 관점에서의 정책 재설계가 향후 저탄소 산업 전환의 성패를 좌우할 것이다. 5. 결론 본 고는 CES 2026을 계기로 제기된 하나의 직관적 질문, 즉 “왜 CES 2026에는 탄소중립이 보이지 않았는가?”에 대한 답을 저탄소 산업 전환 관점에서 분석하였다. CES 2026에서 탄소중립이나 저탄소 전환은 전면에 등장하지 않았으나, 이는 환경 이슈의 중요성이 약화했기 때문이 아니라 저탄소 전환이 산업기술과 경쟁력의 기본 조건으로 내재화되었기 때문으로 해석하는 것이 타당하다. CES 2026에서 강조된 산업기술 메시지는 공통적으로 실행 가능성, 상용화, 비용 절감, 생산성 향상에 초점을 맞추고 있었다. AI, 로보틱스, 모빌리티 플랫폼, 고효율 디스플레이·가전 기술은 모두 산업 현장의 효율성과 안정성을 높이기 위한 기술로 제시되었으며, 이 과정에서 에너지 사용 효율 개선과 자원 절감이 자연스럽게 수반되었다. 즉 탄소 감축은 기술 도입의 직접적인 목표가 아니라, 경쟁력 강화 과정에서 나타나는 결과로 구현되고 있다. 이러한 분석은 저탄소 산업 전환 정책에 중요한 시사점을 제공한다. 첫째, 탄소중립 정책은 감축 목표와 규제 중심 접근에서 벗어나, 산업 경쟁력 강화와 결합된 구조로 재설계될 필요가 있다. 둘째, 저탄소 전환의 효과적인 경로는 환경 기술에 한정되지 않으며, 산업 AI, 자동화, 시스템 최적화와 같은 간접 경로를 통해 충분히 달성될 수 있다. 셋째, 정책의 역할은 기업에 감축을 요구하는 데 그치지 않고, 기업이 경쟁력 확보를 위해 선택한 기술 경로가 저탄소 전환으로 이어질 수 있도록 제도적 환경을 조성하는 데 있어야 한다. 특히 중소·중견기업 정책에서는 규제 대응 중심의 접근보다 기술 도입을 통한 경쟁력 강화형 지원이 중요하다. 자동화, 에너지 관리, 공정 최적화 기술은 기업의 생산성과 수익성을 높이는 동시에 저탄소 전환을 자연스럽게 유도할 수 있는 현실적인 수단이다. 종합하면 CES 2026은 탄소중립이 사라진 전시회가 아니라, 탄소중립이 더 이상 강조할 필요가 없을 만큼 산업기술과 전략 속에 흡수된 전시회로 평가할 수 있다. 저탄소 산업 전환은 이제 ‘무엇을 줄일 것인가?’의 문제가 아니라, ‘어떤 기술과 구조를 통해 경쟁력을 높일 것인가?’의 문제로 변화하고 있다. 향후 정책은 이러한 변화를 정확히 인식하고, 기술과 시장을 고려하여 저탄소 전환을 구현하는 방향으로 진화해야 할 것이다.   출처: 산업연구원    
취재부 2026-03-05
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AI Action Plan 정책 방향 분석과 우리의 대응 방향

  Ⅰ. 서론  트럼프 대통령은 취임 직후인 2025년 1월 23일 행정명령 14179호 “Removing Barriers to American Leadership in AI”을 통해 AI Action Plan 수립을 180일 이내로 의무화하면서, AI 산업에 있어 규제보다는 육성에 초점을 맞추고 동맹국들과의 공생보다는 자국 우선의 새로운 정책 방향을 예고하였다. 그리고 6개월 후 예고된 후속 조치로 2025년 7월 23일 “Winning the Race AMERICA’S AI ACTION PLAN”(이하 AI Action Plan)을 공식 발표하였고, 이를 실행하기 위해 3개의 행정명령 14318호 “Accelerating Federal Permitting of Data Center Infrastructure”, 14319호 “Preventing Woke AI in the Federal Government”, 14320호 “Promoting the Export of the American AI Technology Stack”을 추가로 발표하였다.  트럼프 행정부는 AI Action Plan과 일련의 조치들을 통해, AI를 국가 경제, 산업, 문화 및 안보 전반을 관통하는 전략 기술로 규정하였다. 이는 경쟁국의 도전으로부터 미국의 기술적 우위가 약화되거나 주도권이 역전되는 상황을 방지하고, 혁신 가속화와 안보 강화를 통해 글로벌 리더십을 확립하려는 정부의 종합적 조치 마련을 목표로 하였다. 이는 AI 기술 전략을 단순히 첨단 산업 육성이라는 경제·산업 영역에 국한하지 않고, 안보·외교·통상·자원·에너지 전 영역까지 확장하여 미국 중심의 글로벌 패권 전략으로 확대하는 국가전략 프로젝트로 재규정한 것으로 해석된다.이러한 트럼프 행정부의 AI 패권을 둘러싼 방향성과 실행 의지를 구체화한 내용은 AI Action Plan에 3개의 Pillar ‘Accelerate AI Innovation’, ‘Build American AI Infrastructure’, ‘Lead in International AI Diplomacy and Security’에 나타나 있다. 그리고 이와 연계된 AI 수출통제·기술 표준화 전략·적성국 AI 자원 접근 차단 등의 내용이 포함되어 있으며, 구체적으로 AI 편향 방지, 데이터센터 허가, 미국산 AI 수출 등도 잘 나타나 있다. AI Action Plan에서 주의 깊게 봐야 할 핵심 사항은 첫째, 미국 내 인허가 규제를 간소화하여 데이터센터용 인프라를 조기에 구축하면서 AI 고급 인재 양성과 숙련된 전문 인력 확보를 촉진한다. 둘째, 이념적 편향성을 넘어 다양성, 평등성 및 포용성이 확보된 우수한 대형언어모델(LLM)을 개발한다. 셋째, 기술 표준, 하드웨어, 소프트웨어 모델 등 미국산 AI 기술 시스템을 패키지 스택 형태로 동맹 및 우방국에 수출하도록 함으로써 미국적 가치와 혁신에 부합하는 AI 모델을 글로벌로 확산한다. 이를 실행하기 위해 첫째, 불필요한 기업 규제를 폐지하거나 완화하여 신속한 혁신 활동을 촉진함으로써 AI 생태계를 조기에 복원·발전시키고, 둘째, 3대 AI 인프라 핵심 요소인 반도체 제조, 데이터센터, 전력 그리드 등을 국가전략 자산으로 지정하며, 셋째, 대규모 재원을 투입하고 인허가 절차를 간소화하여 핵심부품을 국내산으로 대체함으로써 미국 주도의 공급망 확립에 나서고 있다. 또한 잠재적 위험에 대비하기 위해 최첨단 AI에 잠재된 불확실성과 국가 안보 위협 등을 조기에 식별하거나 이를 평가하는 법체계를 재정비하고 있으며, 사이버 및 CBRNE*기반의 잠재 위험까지 통합 관리하는 다층 방어망을 마련하여 안전성을 확보하고 동시에 적대적 진영 대비 기술적 우위를 확보하려는 전략적인 의지도 드러나고 있다. 아울러 일부 AI 기술 영역일지라도 안보적 측면에서 중국에 대한 의존 상황을 예방하고, UN, ITU 등 글로벌 기구 내 거버넌스에서도 중국 영향력 확산을 차단하겠다는 방침도 제시하고 있다.* CBRNE: Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, Explosives  트럼프 행정부는 AI Action Plan 수립에 있어 이의 실효성을 확보하기 위해 OSTP, NSF를 주관으로 글로벌 빅테크와 일반 대중에게 RFI를 요청하여 정책 혁신 아이디어를 수렴하였다. RFI에는 AI 관련 핵심 이슈들인 AI 반도체, HW, 오픈소스, 데이터센터, 에너지 확보, 공공을 중심으로 하는 AI 활용, 안보·보안 문제, 기술 표준, 전문 인력 양성 및 확보, 동맹국과의 국제 협력 및 수출통제 등에 대한 구체적인 AI 정책 및 조치 제안을 요청하는 내용이 담겨있다. 취합된 총 8,800여 건의 RFI 중 AI 정책·조치와 관련하여 글로벌 빅테크 등이 제출한 RFI 답변서 내용을 중점적으로 조사 분석하여 정책적 시사점과 실행계획을 도출하였다.  따라서 본 고에서는 빅테크의 정책적 제안이 AI Action Plan에 어떠한 방식으로 반영되어 있는지, AI Action Plan 실행에 대해 어떤 반응을 보이고 있는지를 검토하며, AI Action Plan의 이해 당사자인 글로벌 주요 국가들이 어떤 대응 전략을 마련하고 있는지도 함께 확인한다. 또한 미·중 간 AI 기술 패권 경쟁 구도 속에서 부분적 AI 주권 확보 방안을 모색해야 하는 우리나라 입장에서는 이번 AI Action Plan이 갖는 글로벌 빅테크의 이해관계를 중심으로 위기, 기회, 도전을 면밀히 분석하고 이를 바탕으로 국익에 부합하는 전략적 선택을 해야 할 필요가 있다. Ⅱ. AI Action Plan 추진 핵심 동인 트럼프 행정부는 1기 집권 시절인 2019년 행정명령 13859호 “Maintaining American Leadership in AI”를 통해 설정하였던 AI 관련 정책들을 중심으로 2기 집권 초기 수집하였던 산업계의 제안 내용을 참고하여 AI Action Plan을 발표하였다. 이는 이전 민주당 정부에서 강조하였던 AI 활용에 따른 부작용의 위험 감소를 위한 안전성에 초점을 맞추기보다는 산업계가 제안한 경쟁국을 뛰어넘는 기술 혁신과 인프라 지원을 중심으로 한 글로벌 AI 리더십 확보 전략을 담고 있다. 이러한 정책적 기조는 1980년대 미국, 영국 사회를 지배했던 신자유주의적 이론 사상과 같은 시기 개발도상국들이 고수했던 자국 산업 보호정책이 현재에는 같은 무대에서 동시에 작동하는 모습을 보이고 있다. 따라서 산업계의 요구에 순응하며 그들의 이익을 우선하여 대변하고 있는 듯한 AI Action Plan은 그동안 보여왔던 미국 정책 철학 궤적을 벗어나 있어 향후 예측을 더욱 힘들게 하고 있다.   ① 2024년 기준 글로벌 민간 AI 투자의 61% 이상을 차지(그림 1)하면서 미국 내 투자의 97%를 점하고 있는 오픈 AI, 구글, MS, IBM, NVIDIA, 메타, Anthropic 등 주요 AI 빅테크를 포함하는 AI 산업계는 정부의 AI 정책 방향에 직·간접적 영향력을 행사하게 되었다. 이러한 기업들은 AI 혁신 가속화 및 데이터 접근 장려, 데이터센터 및 전력 그리드 등 대규모 AI 인프라 구축 및 설비 규제 완화, 균형 잡힌 AI 수출 및 국가 안보 확대 정책을 위한 적극적 로비 활동을 끊임없이 전개해 왔다. ② AI 관련 산업계는 기존 AI 정책 시스템들이 기술 혁신보다는 AI 활용에 따른 부작용 위험 감소에 대한 윤리와 보안 부문을 과도하게 강조함으로써 AI 기술 진보가 경쟁국들보다 상대적으로 지연되었다는 견해를 제시해 왔다. 이러한 산업계의 의견은 OSTP의 AI Action Plan 수립을 위한 의견 수렴 RFI를 통해 규제 완화 제안으로 정부에 전달되었으며, 트럼프 정부는 AI 글로벌 리더십 전략의 일환으로 실행계획의 Pillar 1의 전략 구성 요소로 반영하였다. ③ AI 기술 혁신을 위한 대규모의 AI 컴퓨팅 자원의 활용은 막대한 용량의 데이터 처리를 위한 GPU, NPU 및 HBM의 과도한 사용으로 인해 전력 수요가 기하급수적으로 증가할 것으로 예측(그림 2)된다. 따라서 AI 산업계는 기술 혁신 속도에 병행할 수 있는 전력 공급을 요구하고 있으며, 정부는 산업계의 요구를 담보할 수 있는 전력 공급 인프라 확충과 이를 위한 규제 완화 정책이 있어야 하게 되었다. ④ 중국의 AI 분야는 2015년 국가 주도의 인터넷 전략의 일환으로 압도적인 규모의 데이터를 생성하게 되었다. 아울러 미·중 간 무역 마찰로 자립 역량을 강화하게 되면서 마침내 2024년에 ‘DeepSeek’라는 저비용 LLM 모델을 개발하여 세계의 주목을 받게 되었다. 이러한 결과를 바탕으로 미·중 간 기술 격차(그림 3)는 2~3%대 수준으로 크게 좁혀졌으며, 중국의 AI 분야 투자 규모 또한 급격히 증가하여 2023년 대비 국가 투자액(21.1억 달러)은 미국 대비 77% 수준까지 상승하였다.  이와 같은 기술 역량과 투자 규모의 급상승은 미국의 기술 패권에 위협 요소로 작용하였으며, 산업계의 입장에서도 정부 차원의 체계적이고 강력한 대응 전략 수립을 절실히 필요로 하게 되었다.  Ⅲ. AI Action Plan 수립 관련 AI 산업계의 주요 제안 내용 트럼프 대통령은 취임 직후(2025.01.23) 국가 경제 경쟁력 증진 및 국가 안보 역량 강화를 위해 미국의 글로벌 기술 지배력을 강화하고 유지하는 것만이 미국 고유의 정책임을 강조하였다. 이러한 정책을 실현하기 위해 자국의 AI 리더십 발전을 행정명령 14179호 “Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence”를 통해 180일 이내 AI Action Plan 개발을 지시하였다.실효적인 AI Action Plan 수립을 위해 OSTP와 NSF를 중심으로 AI 정책 혁신 아이디어 수렴 RFI를 만들어 여러 기업과 기관으로부터 AI와 관련된 8,800여 개의 제안 요청을 받았다. RFI에는 AI와 관련된 AI 컴퓨팅 자원, AI 칩, 데이터센터, 전력 수급, 오픈소스 생태계, 민간·공공의 AI 활용 확산, 기술 안보·보안 강화, 기술 표준 확대, 전문 인력 교육 및 확보, AI 수출 증대 및 통제를 위한 국제 협력 등에 대한 구체적인 AI 정책 및 조치 제안을 요청하는 내용이 포함되었다. 1. Open AI 제안 내용 오픈 AI는 먼저 미국이 AI 분야에서 선도적 지위 자리가 약화되는 것을 우려한다고 밝히며, 이를 예방하기 위해 연방정부와 민간 기업 간의 자발적 협력 프레임 워크를 구축할 것과 혁신의 자유 보장, 민주적 AI 수출 통제, AI 인프라 구축, 정부의 AI 선제 도입 등과 관련된 몇 가지 내용을 RFI 답변을 통해 제안하였다(표 1).  2. Google 제안 내용 구글은 트럼프 행정부의 AI Action Plan 추진이 현재 미국의 글로벌 AI 지배력을 강화 및 유지하기 위한 시의 적절한 조치임을 강조하였다. 아울러 배타적 글로벌 AI 지배력 확보를 달성하기 위해서는 AI 기술 혁신에 과감한 투자, 정부 영역의 AI 채택 가속화, 친 혁신 접근 방식의 국제적 확산 등 3가지 핵심 영역에 집중할 것을 제안하였다(표 2). 3. IBM 제안 내용 IBM은 미국이 AI 기술 글로벌 영향력을 강화하기 위해서는 오픈소스 모델 개발 연구 개발자들을 대폭 확보하고, 국가 컴퓨팅 전략 개발, 국가 AI 연구 자원 지원 및 자원 접근성 제고와 관련한 민·관 협력 이니셔티브를 구축해야 한다고 제안했다. 이를 통해 AI 기술 글로벌 표준을 선점하고, 전 세계 개방형 AI 혁신을 촉진함으로써 미국의 글로벌 시장 접근성을 쉽게 확보할 수 있게 만드는 AI Action Plan 실행을 적극 지지한다고 RFI 회신을 통해 밝혔다(표 3).4. Anthropic 제안 내용 Anthropic은 미국이 가지고 있는 AI 기술적 우위를 계속 유지하기 위해서는 국가 안보 역량과 보안 수준을 강화하고 특정 AI 모델에 대한 수출 통제를 강화해야 한다고 제안했다. 또한 AI 기술력을 더욱 강화하기 위해서는 AI 산업 전용 전력을 추가적으로 확보하여야 하고, 정부 차원의 AI 조달 환경을 적극 조성하며, AI가 유발하는 경제 지표의 변화 모니터링과 그 변화에 대응하는 방안을 마련하는 것이 AI Action Plan에 적극적으로 반영되어야 한다고 RFI 회신에서 밝혔다(표 4). Ⅳ. AI Action Plan 내용 분석 1. Pillar 1, AI 혁신의 가속화 Pillar 1은 5개 정책 영역과 15개 세부 실행전략(표 5)으로 나누어 볼 수 있으며, 정부는 AI 기술 개발을 저해하는 규정, 지침, 행정명령의 규제 장벽을 과감히 제거해야 한다는 것이다. 또한 민간이 연구개발을 주도할 수 있도록 유도하고, AI 기술 발전이 전 산업계로 확산할 수 있도록 지원함으로써 미국의 AI 기술 혁신 역량을 전방위적으로 강화할 수 있는 전략을 실행에 옮겨야 한다는 것이다.2. Pillar 2, 미국의 AI 인프라 구축Pillar 2는 2개의 정책 영역과 8개 세부 실행전략(표 6)으로 나누어 볼 수 있으며, 정부는 글로벌 AI 기술 경쟁에서의 우위를 확보하기 위해서는 AI 인프라건설에 대한 생태계 구성의 근간을 전략적으로 확충해야 한다는 것이다. 여기에는 반도체 제조, 고 보안 데이터센터, 고효율 전력망, 숙련된 전문 인력, 사이버 보안 역량, AI 사고 대응 체계 등이 있으며, 이것들은 곧 AI 인프라 구성의 핵심을 이룬다. 3. Pillar 3, 국제 AI 외교 및 안보 주도 Pillar 3는 2개의 정책 영역과 7개 세부 실행전략(표 7)으로 나누어 볼 수 있으며, 미국이 글로벌 AI 경쟁에서 승리하기 위해서는 자국 내에서 AI 혁신과 인프라를 장려하는 노력 이상으로 동맹국들에도 관심을 가져야 한다는 것이다. 여기에는 미국산 AI 기술 및 제품 수출 촉진, 규범 정합성을 통한 공급망 및 AI 시스템 공동 보안 조치 강구, 그리고 경쟁국에는 전략적 통제로 외교·안보 주도권을 유지해야 한다는 내용을 담고 있다.Ⅴ. AI Action Plan에 대한 미국 산업계 반응 중국과의 패권 경쟁 구도 속에서 AI 글로벌 리더십 확보를 위한 국가 역량 강화 차원에서 미국 정부는 AI 산업계의 공개적 요구 사항들의 많은 부분을 수용하면서 AI Action Plan이 계획되었다. 따라서 가장 먼저 우호적 평가(표 8)를 표명한 부문은 계획에서부터 깊게 관여해 왔던 글로벌 빅테크를 포함하는 미국 AI 산업계였다. 미국의 AI 산업계는 줄곧 오픈 AI 기술 개발 및 표준화 생태계와 산업계 중심의 전문 인력 양성 체계 조성, 그리고 국가 차원의 인프라 확장 및 글로벌 수출 환경 구축 지원과 국가 안보 역량 강화 등의 내용을 정부에 주장해 오고 있었다. 마침내 AI Action Plan의 실행으로 AI 개발·공급·활용 기업과 AI 인프라 제공 기업들은 정부의 AI 관련 규제 완화 조치, 인프라 투자 확대와 글로벌 수출 확대 등 다양한 수혜 기회를 얻을 것으로 예상된다. 이에 앞으로 글로벌 빅테크들은 천문학적인 자금력, 기술력 및 인적자원과 미국 정부의 지원을 앞세워 지금보다 더 공격적으로 글로벌 시장을 공략할 것으로 예측되며, 이런 일방적 공격에 대응해야 하는 우리의 전략도 글로벌 빅테크의 움직임에 유연하게 대처할 수 있어야 할 것이다.Ⅵ. AI Action Plan 대응 주요국의 AI 정책 동향 미국의 AI Action Plan 실행이 현실화되면서 EU를 포함하는 주요국들의 AI 정책도 국가 경쟁력과 안보의 핵심 영역으로 부상하게 되었다. 주요국들은 먼저 AI 산업 육성에 필요한 데이터센터 및 AI 칩 등의 인프라 투자와 더불어 AI 기술 연구 및 전문 인력 양성·확보 등 국제 경쟁력 확보를 위한 정책을 추진하고 있다. 아울러 AI가 초래할 수 있는 딥페이크, 저작권 보호, 윤리 문제 등 사회적 리스크 대응을 위해서도 규제 법령, 규범 및 가이드라인을 제정하거나 보완하는 등의 국가별 조치를 실행하고 있다(표 9). 따라서 AI Action Plan 정책의 일방적 국제적 확산 기류에 대응해야 하는 주요국들은 AI 정책에 기술 혁신과 안전성을 포함하는 자국의 규범을 국제표준으로 만들기 위해 국제적 거버넌스를 강화하고 있다. 먼저 EU는 규제 선도를 바탕으로 하여 AI 혁신 투자 확대, 인프라 확충 및 전문 인력 확보 등 혁신 차원을 결합하여 글로벌 AI 리더십 확보 전략을 추진하고 있다. 그 첫 번째로 AI 시스템을 4가지 범주로 분류하여 범주별 규제를 달리 적용할 것을 규정한 세계 최초의 AI 규제 법안을 제정하고 EU 집행위원회 산하 AI 사무국을 설치하였다. 뒤를 이어 AI 기술 관련 기업이 준수해야 할 구체적 책임 및 조치 사항들을 명시한 범용 AI 행동 요령을 2025년 7월에 발표하였다. 여기서 설립된 AI 사무국은 AI 법의 집행·감독, 범용 AI 감독, 표준화 및 기술 가이드라인 제시, AI 법 규범의 글로벌 표준화 확대 및 협력 등의 업무를 담당한다. 그리고 기술 혁신을 위한 규제 간소화, 데이터 접근 확대, 컴퓨팅 인프라 구축, 전략적 AI 도입 추진 및 AI 인력 양성 등을 담은 정책을 제시한다. 영국은 미국과 유사하게 혁신 친화적 기조를 우선하여 소버린 AI 육성과 국가 안보 부문을 중시하는 방향으로 제도를 보완하고 있다. 이런 혁신 친화적 기류를 반영하여 AI 기반 마련, AI 도입에 따른 삶의 질 개선, 국산 AI 강화 등의 3대 전략을 기반으로 한 50개의 권고사항을 담은 ‘AI Opportunities Action Plan’을 발표했다. 여기서 AI 기반 마련은 인프라 구축, 공공 부문 데이터 자산 활용, 차세대 AI 전문 인력 육성, 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 개발 등을 내포하고 있다. AI 도입은 공공 부문의 AI 도입 확대, 공공·민간 부문 간의 AI 도입 협력 강화, 민간 부문의 AI 도입 장벽 해소 등을 내용을 포함하고 있다.  또 국산 AI 강화를 위해 과학기술혁신부 내 UK Sovereign AI 부서를 두어 민·관 협력을 통해 국제 협력, 합작투자, AI 기업 투자·육성 등의 역량을 강화할 수 있도록 지원한다. 규제와 관련하여 감독기관들은 새로운 AI 법 제정 대신 각자 기존 AI 규제 방식 적용을 고수함으로써 부가적 규제 도입을 최소화하는 방침을 고수해 왔다. 그러나 최근 규제 공백의 우려로 새로운 AI 규제 필요성에 법안을 재발의했으나, 최근 이마저도 연기된 바 있다. 일본은 AI 기술의 개발 및 활용을 국가전략 산업으로 추진하면서 동시에 AI가 초래할 수 있는 잠재적 위험으로부터 대응하기 위한 AI 촉진법을 발표하고, 유해 콘텐츠를 예방하기 위해 위험 대응 및 윤리 원칙을 위한 부속 결의안을 채택하였다. 또한 AI 기본계획 수립과 AI 관련 기술 개발·활용 촉진을 위한 주요 조치의 계획·입안·조정 업무를 수행하기 위해 총리를 본부장으로 하는 AI 전략본부를 신설하였다.  AI 촉진법은 이해관계자들이 지켜야 할 규정으로 AI 개발·활용을 포괄적이고 체계적으로 촉진하고, 절차의 투명성을 확보함으로써 국제 경쟁력 제고와 국제 협력 강화를 주요 내용으로 명시하고 있다. 부속 결의안은 인간 중심의 AI 사회 확립, AI 악용에 의한 인권 침해에 대한 신속 대응, 가짜 뉴스 확산 방지 대책 마련, AI 리스크 평가 및 실태조사, 고위험 AI 기술 동향 파악 및 규제 수단 검토 등의 내용으로 구성되어 있다. 특히 일본은 G7 의장국 수임 당시 안전하고 신뢰할 수 있는 첨단 AI 시스템을 개발하고 활용하기 위한 ‘히로시마 AI 프로세스’를 출범하기도 하였다.  중국은 AI 글로벌 리더가 되기 위해 국가 주도의 AI 기술 자립과 산업 적용을 강화하고, 오픈소스 기반의 주권 존중·공정 포용·개방적 협력 등의 가치를 내세워 국제 거버넌스를 주도하는 전략을 구사하고 있다. 이러한 전략을 실행하기 위해 AI 기술 중심 산업 발전, 체계적인 정부 지원, 오픈소스를 통한 협력 등을 명시하고 있는 ‘차세대 AI 발전 규획’을 발표하였다. 그리고 제조업의 디지털 전환, 데이터의 확장·접근·활용 추진에 관한 ‘AI 이니셔티브’ 그리고 AI 산업의 표준화 시스템 설계와 제도적 기반 정립 등의 내용을 담은 ‘국가 AI 산업 종합 표준화 체계 구축 지침’을 발표하였다.  또한 오픈소스 기반 AI 접근 강화, 국가 주권 존중 및 법규 준수, 모든 국가의 동등한 권리, 투명성·책임성, AI 악용 방지, 인류 공동 가치 수용 등의 내용을 포함하는 ‘글로벌 AI 이니셔티브’와, AI와 관련한 인프라, 산업계 적용, 개방성, 상호 협력, 안전성, 윤리적·법적 체계, 국제표준화 추진 등의 분야 13개 실행전략으로 구성된 ‘글로벌 AI 거버넌스 행동계획’을 2025년 7월에 발표하였다. Ⅶ. 우리나라의 대응 방향 미국의 AI Action Plan 실행과 글로벌 확산에 효과적으로 대응하기 위해 각국은 자국의 AI 기술 경쟁력 확보와 인프라 확충을 위한 투자 증대, AI 산업 육성을 위한 지원 확대, AI 활용에 따른 위험 리스크 예방 및 대응 체계 강화, 그리고 국제 협력을 통한 자국 중심의 규범 정합성 확보 등 다층적 접근을 전개할 것으로 전망된다. 그렇지만 AI 인프라 확충, AI 안전성 확보, AI 컴퓨팅 자원 공급망 강화, 글로벌 거버넌스 설계 공조 등의 이슈에서는 공통적 이익 차원에서 상호 협력적 접근이 이루어지겠지만, 몇몇 이슈에 대해서는 갈등 요소가 존재할 것으로 전망된다.  그중 첫 번째는 미·중 간 AI 패권 경쟁에 관한 것으로, 미국은 AI Action Plan을 통해 자국 중심 기술 혁신, 인프라 확충, 그리고 동맹국으로의 기술 수출 블록을 구축하게 되고, 중국은 이에 대응하여 국가가 주도하는 AI 자립과 디지털 실크로드 전략을 추구하게 될 것이다. 이들 두 강대국 간 AI 칩 수출 통제, 희토류 수출 통제, 자국 가치 확산을 위한 글로벌 거버넌스 확장 경쟁 및 AI의 군사 활용 가능성 증대로 기술 패권 대립은 더욱 심화할 것이다. 두 번째는 글로벌 AI 규범 설정 과정에서 미국, 영국 등을 중심으로 하는 산업계 지향적 혁신 규제 완화 조치 전략과 EU, 중국 등 다수 국가의 인권과 윤리 기반 안전한 AI를 위한 규제 법제화 노력 간 충돌 가능성을 간과할 수 없다는 것이다. 마지막으로, 미국 및 중국 등 AI 선도국들의 풀스택 수출에 기인하는 데이터 자원, 오픈소스 및 기술 표준화 문제 등은 국가별 데이터 자원 보호, 기술 자립 한계 및 표준화 주도권 측면에서의 경쟁으로 심각한 후유증을 동반할 수 있다는 것이다. 따라서 미국 산업계 입장이 충실히 투영된 AI Action Plan에 대응해야 하는 우리나라 입장에서는 민·관이 공동으로 글로벌 빅테크의 동향에 귀 기울이고, 협력적 관계 형성에도 적극성을 보이면서 향후 예견되는 몇몇 갈등 요소들에 대해서 경제 안보 리스크 관리를 선제적으로 해야 한다.  먼저 AI Action Plan에는 현재 대중국의 AI 수출 통제의 허점을 보완하기 위해 동맹국 간 공조 체제를 정비하고 다자간 수출 통제 정책을 조율함으로써 글로벌 AI 리더십을 강화하겠다는 의지가 내재되어 있다. 그러나 이런 방향성과는 달리 최근 미국은 엔비디아 H20 칩의 중국 수출을 허용하는 대신 중국산 희토류 수입을 확보받았다. 이것을 통해 미국은 동맹국들과 지속 가능한 공급망 협력만을 고수하기보다는 현실 가능한 대안으로서 중국과의 칩 및 희토류 수출 합의를 통해 자원 공급 활로를 확보하는 전략을 취할 수도 있음을 확인할 수 있었다.  이런 상황에서 동맹국들에 중국과의 공급망 교류 불이행과 강력한 수출 통제 공조를 요구하게 된다면, 미국의 이중적 행태에 대한 동맹국들의 불신은 커져 회의적 동맹 관계로 변질될 가능성도 배제할 수는 없다. 따라서 우리나라도 미국의 이런 이중적 행태에 대응하기 위해서는 미국과의 협력은 계속 유지하는 한편, EU, 일본 등 미국의 AI Action Plan에 대응해야 하는 유사한 입장을 가진 나라들과의 다각적 협력 채널을 확보하고 지속적으로 연결하는 투트랙 전략을 동시에 추진할 필요성이 있다. 세 번째로 최근 미국과 중국은 서로 경쟁하듯 Action Plan 발표를 통해 자국 중심의 AI 표준과 거버넌스 확산을 표명하면서 글로벌 AI 표준 경쟁을 본격화하고 있다. 따라서 두 강대국은 각국을 대상으로 자국의 규범에 끌어들이기 위해 많은 노력을 할 것으로 예상되며, 우리나라의 입장에서는 미국 표준 도입에 대응하여 국제 AI 안전·표준 기구 내에서 역할을 강화해야 할 필요성이 있다. 이 기구를 통해 우리나라는 AI 관련 안전성 및 성능 평가 등 기술적 협력 방안을 모색하고 포용적 가치를 제시함으로써, 국제사회에서 포용적 AI 논의를 주도하는 중재적 선도 국가 역할을 수행하여야 한다.  또한 히로시마 AI 프로세스나 OECD AI 포럼 및 AI 정상회의 같은 다자 간 협의체에서의 글로벌 거버넌스 구축에도 적극 참여하여 우리 산업계에 실질적인 이익을 가져다 줄 수 있는 규범과 기술 혁신 간의 균형을 유지하는 방안을 제시하여야 한다. 특히 2025년 10월 우리나라 경주에서 열리는 APEC 정상회담과 12월 서울에서 개최되는 WSC 주관 국제 AI 표준 서밋 행사에서는 개최국이라는 이점을 살려 AI 관련 의제 논의를 주도하고 우리나라의 AI 비전 제시를 통해 선도적 글로벌 중재 국가 타이틀을 확보할 필요가 있다.  마지막으로 미국의 전방위적인 AI 풀 스택 수출은 국내 AI 기술 자립화 전략을 약화시킬 수 있으므로, 공공 및 국방 등 핵심 안보와 관련된 범주를 명확히 선정한 후 AI 모델과 데이터 주권을 확보하는 선택적 소버린 AI 전략을 우선적으로 추구할 필요가 있다. 이는 비용 효율성 측면과 지정학적 동맹 관계 측면에서 미국 기술의 영향으로부터 전면적 주권 확보는 현실적으로 어렵다는 것이며, 오히려 전방위 자립보다는 경제 안보적 측면에서 선별적 우선순위에 의한 주권 확보가 국익에 더욱 유용함을 의미한다.      
편집부 2026-02-06
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2026년 13대 주력산업 전망

- 2026년 13대 주력산업은 산업별 특성에 따라 성장세가 상이할 것으로 전망     2026년 13대 주력산업은 산업별로 성장세가 상이할 전망이다. 반도체, 정보통신기기, 조선, 바이오헬스는 견조한 성장세를 보이는 반면, 일반기계, 가전, 디스플레이는 점진적 회복이 예상된다. 자동차와 섬유는 성장 정체가 우려되며, 철강, 석유화학, 정유는 구조적 제약과 정책 영향으로 일부 침체가 지속될 것으로 보인다. 이차전지는 해외 생산 비중이 높아 수출과 국내 생산 확대에 한계가 있을 것으로 예상된다.  산업 경쟁력 강화를 위해서는 맞춤형 정책과 전방위적 지원이 필요하다. 자동차는 스마트 제조 설비 확충과 신규 이동 수단 시장 확보, 조선은 첨단 기술 개발과 글로벌 진출, 인력 양성 전략이 요구된다. 일반기계와 정보통신기기는 해외시장 다변화와 AI·디지털 전환 지원으로 산업 기반을 강화하고, 가전은 AI·스마트홈 R&D와 해외사업 지원으로 성장 기반을 확대해야 한다. 반도체와 디스플레이는 R&D 투자와 지속 가능 전략 수립이 필수적이며, 철강 및 석유화학, 정유는 저가 수입재 대응과 고부가제품 중심 수출로 구조적 제약을 완화해야 한다. 이차전지는 국내 생산과 소재·장비 국산화로 해외 의존도를 낮추고, 바이오헬스는 공급망 재편과 해외시장 다변화, 핵심 소재·부품 자급화, CDMO 인프라 지원을 통해 안정적 성장 기반을 마련할 필요가 있다. 1. 2026년 대내외 주요 여건 변화와 산업별 영향 2026년 세계 경제는 AI 확산과 신흥국 투자 확대라는 성장 요인이 지속되는 가운데, 미국의 보호무역 강화, 미·중 갈등 장기화, 중국 경기 둔화 및 산업 자급률 제고 등 구조적 제약 요인이 상존할 것으로 전망된다. 이에 따라 글로벌 산업 수요는 전반적으로 완만한 성장세를 유지하되, 산업별로 성장의 차별화가 심화되고 통상환경 변화에 대응하기 위한 해외 생산 확대와 공급망 재편이 본격화될 것으로 예상된다. 세계 수요 여건을 살펴보면 AI 중심의 투자가 지속되며 반도체, 정보통신기기, 디스플레이 등 IT·신산업군이 글로벌 산업 수요를 견인할 전망이다. 바이오헬스산업 역시 항암제, 만성질환 치료제, 비만 치료제 및 위탁생산개발(CDMO) 수요 확대로 견조한 성장세를 유지할 것으로 보인다. 반면 자동차, 가전, 섬유 등 소비재 산업은 글로벌 경기 회복에도 불구하고 통상 여건 악화와 정책 불확실성으로 성장 폭이 제한될 전망이다. 조선산업은 컨테이너선사의 선대 확장과 LNG운반선 수요 증가에도 불구하고 글로벌 통상 여건 불확실성과 IMO 환경규제 강화로 발주 여력이 약화될 가능성이 있다. 일반기계와 철강산업은 유럽 경기 회복과 신흥국 인프라 투자 확대에 힘입어 글로벌 수요가 소폭 증가할 것으로 보이나, 미국 관세 정책과 중국 경기 부진은 하방 압력으로 작용할 전망이다. 정유산업은 석유제품 수요 증가 폭 둔화와 글로벌 공급 확대 영향으로 성장세가 제한적이며, 석유화학산업은 신흥국 중심의 완만한 수요 증가으로 수요 회복이 제약될 것으로 예상된다. 주요 수출 대상국별로는 미국과 중국이 관세 리스크와 경기 둔화로 일부 산업 수요를 제약하는 반면, 신흥국은 대부분 산업에서 견조한 수요 증가가 예상된다. 미국은 자동차와 일반기계 수요가 고관세와 제조 비용 상승으로 제한적인 반면, AI, 데이터센터, ESS, 바이오 시밀러 등 IT·신산업 관련 수요는 견조한 성장세를 유지할 전망이다. 유럽은 경기둔화 국면에서도 친환경 정책과 설비 투자 회복에 힘입어 자동차, 일반기계, 철강 수요가 소폭 증가할 것으로 보인다. 중국은 구조 전환 정책과 경기 둔화로 자동차, 일반기계, 철강산업 등의 수요가 정체 또는 감소세를 지속할 가능성이 높다. 제품 단가 측면에서는 AI, 전동화, 고성능화 등 기술 고도화와 프리미엄화가 진행되는 산업을 중심으로 전반적인 상승 압력이 강화되고 있다. 자동차산업은 자율주행 및 AI 관련 투자 비용 반영과 고관세 비용 전가로 단가 상승 요인이 우세하다. 반도체와 디스플레이는 고부가제품 중심의 타이트한 수급 구조로 단가 상승세가 지속될 전망이다. 반면 철강, 섬유 및 가전산업은 수요 둔화와 중국과의 가격 경쟁 심화로 단가 상승 폭이 제한적이거나 하락 요인이 혼재할 것으로 예상된다. 석유화학은 수급 개선에 따른 스프레드 확대 가능성이 있으나, 정유와 이차전지는 국제유가 하락과 원자재 가격 안정으로 단가 하락 압력이 우세할 전망이다. 바이오헬스산업은 제네릭 공급 확대와 미국 MFN 정책으로 가격 하방 압력이 존재하나, CDMO 분야는 수요 증가로 안정적인 단가 유지가 기대된다. 주요 산업의 해외 생산은 관세 등과 같은 환경 변화에 대응하기 위해 확대될 전망이다. 자동차, 일반기계, 철강, 가전, 정보통신기기 산업은 미국, 유럽, 인도, 동남아를 중심으로 관세와 현지 수요에 대응한 생산 거점 확대가 예상된다. 반도체산업은 중국 내 생산을 축소하는 대신 미국 중심으로 생산을 확대할 것으로 보이며, 이차전지는 미국과 유럽 거점의 생산능력 확충을 통해 현지 수요 대응을 강화할 전망이다. 바이오헬스산업 역시 생산 거점이 중국·동남아 중심에서 미국·유럽으로 확대될 것으로 예상된다. 디스플레이산업은 중국 광저우의 OLED 공장을 중심으로 소폭의 생산 증가가 예상되지만 해외 공장 추가 확대는 제한적인 상황이다.  국내 공급능력은 반도체, 바이오헬스, 디스플레이 등 IT·신산업을 중심으로 소폭 확대될 전망이다. 반면 철강, 정유, 석유화학산업은 가동률 조정과 자발적 구조조정으로 생산능력 감소 또는 정체가 예상된다. 이차전지는 투자 여력이 해외 생산에 집중되면서 국내 생산능력 확대는 제한적일 것으로 보인다. 2026년의 주요 이슈를 종합하면, 미국의 관세 정책은 자동차, 일반기계, 철강, 석유화학을 중심으로 부정적 영향을 미칠 가능성이 크다. 자동차는 고관세로 인해 대미 수출 감소 압력이 지속될 전망이며, 일반기계는 무역확장법 232조에 따른 파생상품 관세 확대 적용으로 대미 수출 위축이 예상된다. 철강은 50% 수준의 고율 관세 적용으로 대미 수출 감소가 불가피할 것으로 보인다. 반면, 조선산업은 수주산업 특성상 관세의 직접적인 영향은 제한적일 전망이다. 탄소중립과 환경규제 강화 역시 주요 이슈로 부각된다. 철강, 석유화학 및 정유 등의 다 배출업종은 배출권거래제 4차 계획 시행에 따른 배출권 가격 상승과 유상 할당 확대 등으로 생산 위축 가능성이 존재한다. 정유산업은 석유제품 수요 증가 둔화로 정제 마진 개선 여력이 제한될 전망이며, 석유화학산업은 중국의 자급률 상승으로 중국 내 수입 수요 감소와 국내 시장 내 중국산 제품 점유율 확대가 부담 요인으로 작용할 것으로 예상된다.  한편, AI 확산은 IT·신산업 전반에 긍정적 요인으로 작용할 전망이다. AI 데이터센터와 서버 투자 확대는 반도체, SSD, 디스플레이 수요를 견인할 것으로 보이며, 바이오헬스산업은 미국과 유럽의 중국 견제 정책 강화로 바이오 시밀러 및 CDMO 분야에서 기회 요인이 확대될 가능성이 있다. 2. 2026년 13대 주력산업 부문별 전망 (1) 수출 2026년 13대 주력산업 수출은 IT산업과 바이오산업이 증가세를 주도하겠지만, 소재산업과 기계산업군 부진으로 전체 수출은 전년 대비 0.6% 감소할 전망이다. IT·신산업군은 글로벌 AI 투자 확대와 고부가 부품 수요 증가로 성장세가 지속된다. 2025년 전년 대비 16.6%의 높은 성장률을 기록한 반도체는 HBM과 DDR5 등 고부가 제품의 수출 증가에도 불구하고 기저효과와 수요 안정화 영향으로 2026년에는 4.7% 증가에 그칠 전망이다. 정보통신기기는 생성형 AI로 인한 데이터센터 구축 확대와 HDD에서 SSD로의 전환에 따른 대용량·고사양 SSD 수요 증가로 4.9% 성장하며, 가전은 글로벌 수요 회복과 기저효과로 0.4% 소폭 증가할 전망이다. 디스플레이는 IT용 OLED 채용 확대에도 불구하고 중국 패널 기업 경쟁력 강화와 대미 통상 여건 불확실성으로 2.7% 증가에 그친다.  반면 이차전지는 해외 주요 수요국에서의 현지 생산 확대와 전기차 수요 증가율 둔화로 12.0% 감소가 예상된다. 바이오헬스는 글로벌 수요가 견조하고 바이오 시밀러 위탁생산(CDMO) 확대 및 주력 품목 수출 증가로 7.8% 성장할 것으로 보인다. 기계산업군은 미국 관세 정책과 해외 생산, 현지 부품 조달 영향으로 2.0% 감소가 전망되며, 완성차는 물량 기준으로 0.3% 증가하나 해외 생산 확대와 부품 조달 현지화로 부품을 포함한 수출액은 0.6% 감소할 것으로 보인다. 조선은 LNG운반선과 기자재 수출 호조에도 불구하고 해양플랜트와 컨테이너선 수출 감소로 4.0% 하락이 예상된다. 일반기계는 미국의 232조 관세 확대와 중국 경기 둔화 등으로 전년 대비 3.7% 감소할 전망이다. 소재산업군은 전반적으로 부진이 이어질 것으로 보인다. 철강은 미국과 EU의 관세 영향과 일본·아세안 무역구제 확대 등으로 물량과 금액이 각각 6.4%, 5.0% 감소하며, 정유는 유가 하락과 글로벌 공급과잉으로 16.3% 하락이 예상된다. 석유화학은 중국 등 주요 수출시장의 자급률 상승과 미·중 갈등 및 관세 협상 등 불확실성으로 2.0% 감소하여 감소세가 지속될 전망이다. 섬유는 전년 실적 부진에 따른 기저효과, 한류 확산 및 첨단제품 수요 증가로 0.9% 증가할 것으로 보인다. 2026년 산업별 수출 변화를 살펴보면 IT·신산업군과 바이오헬스는 AI 관련 투자 확대, 고부가 가치 제품 수요 증가, 해외 CDMO 수주 확대, 글로벌 수요 회복 등으로 성장세를 이어갈 전망이다. 반면 소재산업군은 미국 및 EU 관세, 중국 등 주요 수출 대상국의 자급률 상승, 글로벌 공급과잉, 유가 하락 등으로 감소가 지속될 것으로 보인다. 기계, 자동차, 조선산업은 해외 생산 확대와 부품 조달의 현지화, 중국 등 경쟁국의 공격적 전략 강화로 수출 증가에 제약이 존재한다. 특히 석유화학산업은 중국 등 아시아 시장으로의 수출 전환 과정에서 가격 경쟁 심화 가능성이 높으며, 정유와 철강은 글로벌 경쟁 심화와 보호무역 강화로 수출 여력이 제한된다. 이차전지 또한 ESS 수요 증가와 유럽 전기차 판매 확대 등 긍정 요인이 있지만, 주요 수요국의 현지 생산 확대와 제품 가격 하락으로 인해 수출 감소가 불가피할 것으로 예상된다. 종합적으로 2026년 전체 수출은 IT·신산업과 바이오헬스 등에서 성장세가 유지되지만, 소재 및 전통 제조업군의 부진으로 전년 대비 소폭 감소할 것으로 전망된다. 따라서 산업별로 차별화 전략과 글로벌 통상 환경에 대한 대응이 필수적이다. IT·신산업과 바이오헬스는 고부가제품 중심의 수출 확대를 추진하고, 소재, 기계, 조선산업은 생산 효율화와 시장 다변화를 통해 경쟁력을 강화해야 한다. 또한 관세 대응, 해외 현지 생산 전략, 제품 경쟁력 제고 등 장기적 경쟁력 확보 방안이 중요하며, 글로벌 통상정책과 환율 등 외부 변수에 민감한 산업구조를 고려한 전략적 접근이 필요하다.  (2) 내수  2026년 국내 내수는 민간소비 회복과 설비 및 건설투자 개선에 힘입어 대부분 산업에서 전년 대비 소폭 증가할 것으로 기대되지만, 산업별로 회복 속도와 방향성에는 차이가 나타날 전망이다.  기계산업군의 경우 일반기계는 설비투자와 건설투자의 점진적 회복으로 2.3%의 증가가 예상되지만, 자동차와 조선은 감소세를 보일 것으로 전망된다. 자동차 내수는 주력 판매 차종의 모델 노후화와 경기 침체 지속, 차량 가격 상승 등으로 소비 여력이 제한되면서 전년 대비 0.3% 감소한 약 170만 대 수준에 그칠 것으로 보인다. 반면 조선은 내수를 견인해왔던 LNG운반선 인수가 크게 줄고 컨테이너선 인수 감소가 이어지면서, 벌크선과 유조선 인수 증가에도 불구하고 전년 대비 61.1% 급감할 것으로 전망된다. 일반기계는 반도체 및 방산 등 일부 전방산업의 설비투자가 완만하게 회복되고 건설투자가 감소세에서 증가세로 전환되면서 내수가 소폭 개선되겠지만, 제조업 전반의 경기 회복 모멘텀이 제한적이라는 점에서 회복 폭은 크지 않을 것으로 평가된다.  소재산업군은 전반적으로 완만한 증가 흐름을 보이겠으나, 구조적·경기적 제약 요인이 지속되면서 본격적인 회복 국면에 진입하기는 어려울 것으로 보인다. 철강은 건설투자 증가 전환과 일부 소비 및 투자 지표의 개선에도 불구하고 자동차 등 주요 수요산업의 생산 부진과 관세 영향이 지속되며 전년 대비 0.8% 증가에 그칠 전망이다. 특히 철강 내수는 2024년 5,000만 톤 이하로 감소한 이후 낮은 수준이 이어지고 있어 구조적 부진이 지속되고 있다. 정유는 국제유가 하향 안정화에 따른 항공유 및 휘발유 수요 확대와 기저효과로 0.7% 증가가 예상되지만, 정부 규제 강화에 따른 경유 수요 감소와 전기차 보급 확대로 증가 폭은 제한적일 전망이다. 석유화학은 국내 경제성장률이 완만한 회복세를 보이며 내수가 2.0% 증가하겠으나, 업스트림 생산능력 감축과 자발적 재고 조정 등 구조조정 영향으로 평년 수준까지 회복되기는 어려울 전망이다. 섬유는 물가 안정과 금리 인하, 내수 진작 정책에 따른 소비 개선으로 0.8% 증가가 예상된다.  IT·신산업군은 AI 중심의 투자와 수요 확대에 힘입어 내수 증가세가 두드러질 전망이다. 반도체는 컴퓨터용 부품 수출 증가와 정부 주도의 AI 사업 확대에 따라 관련 수요가 크게 늘어나며 내수가 전년 대비 70.4% 급증할 것으로 예상된다. 정보통신기기는 AI 스마트폰과 폴더블폰 등 신제품 출시, 단말기 유통 구조 개선, AI PC 교체 수요 증가로 2.8% 증가가 전망되며, 하반기 주요 글로벌 기업의 신제품 출시 여부가 시장 활성화의 변수로 작용할 것으로 보인다. 가전은 민간소비 회복과 AI 가전 등 프리미엄 제품 수요 증가, 가전 구독 서비스 확산, 장기간 내수 부진에 따른 기저효과로 1.3% 증가할 것으로 예상된다. 디스플레이는 프리미엄 패널 생산 비중 확대와 차량용 디스플레이 대면적화에 따른 소재·부품 수요 증가로 2.9% 내수 성장이 기대된다. 이차전지는 국내 전기차 생산과 판매 증가, ESS 설치 수요 확대에 힘입어 35.7%의 높은 증가세를 이어갈 전망이며, 바이오헬스는 보건의료 정책 확대, 유통채널 다변화, 국산 비만 치료제와 희귀의약품 공급 확대에 따라 10% 이상 성장할 것으로 예상된다. 2026년 내수는 민간소비 회복과 투자 여건 개선을 기반으로 완만한 증가 흐름을 보일 것으로 예상된다. 다만 자동차·조선·철강산업 등은 구조적 제약과 경기 부담이 지속되면서 회복세가 제한적일 전망이다. 반면 AI와 디지털 전환에 기반한 IT산업, 국가적 필수 의료 확충과 공공의료 수요 확대와 연계된 바이오헬스는 내수 확대를 주도하는 핵심 동력으로 작용할 것으로 보인다. (3) 생산  2026년 국내 생산은 IT·신산업군을 중심으로 한 확대 흐름이 이어지는 반면, 소재산업군의 부진과 해외 생산 대체 영향이 큰 일부 산업의 감소세가 지속되며 산업별로 상이한 흐름을 보일 전망이다. 전반적으로 첨단·고부가 산업은 성장세를 유지하는 반면, 전통 제조업과 소재산업은 구조적 제약 속에서 회복이 제한될 것으로 평가된다. 기계산업군에서는 자동차와 일반기계의 생산이 비교적 안정적인 흐름을 보이는 반면, 조선은 기저효과로 감소세가 예상된다. 자동차 생산은 울산 지역의 전기차 전용 신규공장 가동과 중견업체의 전기차 위탁생산 확대에도 불구하고, 내수 및 수출 정체와 보호무역 정책 대응을 위한 국내 기업의 해외 생산 증가로 전년 대비 0.5% 증가한 409만 대 수준에 그칠 전망이다. 조선은 LNG운반선의 높은 생산 수준이 이어지고 LPG운반선 건조가 증가하겠으나, 컨테이너선 건조 감소가 지속되면서 전년 대비 9.7% 감소한 1,117만 CGT가 예상된다. 일반기계는 수출 감소 폭이 축소되고 내수가 소폭 증가하면서 전년 대비 -0.6% 수준의 보합세가 전망되며, 수요산업의 점진적 회복에도 불구하고 글로벌 통상환경 불확실성과 투자심리 위축이 회복을 제약하는 요인으로 작용할 것으로 보인다. 소재산업군은 섬유를 제외한 대부분 업종에서 생산 감소세가 이어질 전망이다. 철강은 수요 위축과 수출 감소가 지속되며 3년 연속 생산 감소가 예상된다. 2025년에는 내수 급감으로 설비 가동 중단 사례가 나타나는 등 구조적 부진이 이어졌으며, 2026년 생산은 전년 대비 2.0% 감소한 6,350만 톤 수준에 그칠 전망이다. 정유는 글로벌 공급과잉 기조 속에서 정제설비의 보수적 가동이 이어지며 전년 대비 0.1% 감소하겠으나, 전반적으로는 유사한 생산 수준을 유지할 것으로 보인다. 석유화학은 생산능력 확충과 내수 회복에도 불구하고 중국발 신증설 물량과 중동산 저가 제품 유입에 따른 수출 부진 영향으로 전년 대비 0.5% 감소가 예상되지만, 2025년에 비해 감소 폭은 축소될 전망이다. 반면, 섬유는 수출 확대와 내수 회복, 고기능성·첨단 소재 중심의 설비 증설 효과로 전년 대비 0.8% 늘어나며 증가세로 전환될 전망이다. 다만 중국산 저가 제품 유입과 범용제품 부문의 부진은 생산 확대의 제약 요인으로 작용할 것으로 보인다. IT·신산업군은 수출 호조와 내수 개선을 바탕으로 생산 확대 흐름이 두드러질 전망이다. 반도체는 글로벌 AI 수요에 대응한 HBM 등 고부가제품 생산 증가와 제조 공정 효율화에 따른 생산성 향상으로 전년 대비 20.5% 성장할 것으로 예상된다. 정보통신기기는 스마트폰과 SSD 수출 확대로 해외 생산 비중 증가에도 불구하고 전년 대비 4.3% 생산 증가가 전망된다. 가전은 수출과 내수가 회복세로 전환되고 AI 가전 등 프리미엄 제품의 생산 확대와 기저효과가 더해지며 전년 대비 0.6% 증가할 것으로 예상된다. 디스플레이는 IT용 전용 설비 가동과 OLED 고부가패널 생산 확대, 폴더블폰 시장 성장에 힘입어 전년 대비 2.4% 증가가 기대된다. 반면 이차전지는 국내 생산능력 정체와 미국 관세 및 보조금 정책 변화에 따른 대미 수출 여건 악화, 해외 현지 생산 확대 가속화로 전년 대비 9.8% 감소하며 감소세가 지속될 전망이다. 바이오헬스는 글로벌 수요 증가와 국내 기업들의 대규모 생산설비 및 R&D 투자 확대에 따른 생산역량 개선으로 전년 대비 9.4% 증가가 예상된다. 2026년 국내 생산은 반도체·정보통신기기·바이오헬스 등 IT·신산업군을 중심으로 성장세가 이어지는 반면, 철강·정유·석유화학 등 소재산업과 조선, 이차전지는 구조적 요인과 글로벌 환경 변화로 부진이 지속될 전망이다.  (4) 수입  2026년 국내 13대 주력산업의 수입은 IT·신산업군을 중심으로 전년 대비 2.9% 수준의 확대가 예상된다. 산업별로는 기계산업군과 섬유, 석유화학 일부 품목의 증가가 전체 수입 증가를 견인할 것으로 보인다. 자동차 부문은 HEV·EV 수요 확대와 AS 및 OEM 부품 수요 증가에도 불구하고, 국내 완성차 브랜드의 고급 라인업 강화와 수입차 브랜드 감소, 전년 호실적에 따른 기저효과로 전년 대비 0.3% 감소한 약 217억 달러 수준에 머물 것으로 전망된다. 조선은 컨테이너선 및 해양플랜트 건조 감소에도 불구하고, 해외 선박 도입과 블록·모듈·기자재 수입 확대가 이어지면서 수입 증가세가 지속될 것으로 보인다. 일반기계는 AI 자율 제조 확산과 디지털·그린 전환 대응, 저탄소·친환경 제조 장비 및 산업기계 투자 수요 증가 등에 힘입어 수입이 늘어나겠지만, 제조업 전반의 내수 회복 지연과 미국 관세 정책 불확실성 등 대외 요인으로 증가 폭은 제한될 전망이다. 소재산업군에서는 섬유가 고기능성·첨단 소재 중심 설비 증설, 범용 원사 수입 확대와 해외 생산 제품의 역수입 확대에 힘입어 전년 대비 1.4% 증가할 것으로 예상된다. 석유화학은 내수 회복과 국내 가동률 조정에도 불구하고 중국발 신증설 물량과 중동산 저가 제품 유입으로 전년 대비 0.3% 수준 증가할 전망이다. 철강은 저가 수입재 활용 유인이 확대되는 가운데 내수 침체와 반덤핑 정책 강화 영향으로 2025년 -11.5%에서 2026년 –1.7%로 감소 폭이 축소되나 여전히 수입 감소세를 이어갈 것으로 보인다. 정유는 전년도 상반기 기저효과와 국제유가 하락으로 인해 수입단가가 낮아지며 전년 대비 15.9% 감소할 전망이다. IT·신산업군은 수출 호조와 내수 개선을 바탕으로 수입 증가세가 두드러질 전망이다. 정보통신기기는 국내외 AI 스마트폰과 AI PC 신제품 수요 확대, 해외 생산 제품의 역수입 증가로 전년 대비 3.7% 증가가 예상된다. 가전은 내수 회복과 중국 브랜드 국내 진입 확대, 해외 생산 확대에 힘입어 전년 대비 2.3% 증가하며 증가세로 전환될 것으로 보인다. 반도체는 메모리반도체에서 제품화 수요가, 시스템반도체에서 국내 신산업 육성을 위한 수요가 각각 수입 확대를 견인할 것으로 보인다. 특히 AI, 자율주행차 등 신산업 연구개발과 상용화에 필요한 시스템반도체 중심 제품 수입이 지속적으로 확대되어 6.9% 증가가 예상된다. 디스플레이는 LCD 조달 어려움과 패널 대면적화, 가격 상승 요인으로 전년 대비 1.9% 증가하며, 2025년 -17.0%에서 증가로 전환될 것으로 보인다. 이차전지는 내수 성장과 기저효과로 상반기에 고성장을 기록하며 17.6% 확대될 전망이며, 바이오헬스는 정부의 희귀·필수 의약품 안정 공급 정책과 국내 의약품 유통 확대 및 첨단 신약 개발 수요 증가에 따라 11.4% 증가할 것으로 예상된다. 2026년 주력산업 수입은 IT·신산업군을 중심으로 확대가 두드러지며, 기계산업군과 섬유, 석유화학 일부 품목의 증가가 이를 뒷받침할 것으로 보인다. 반면 자동차는 국내 생산의 고급 브랜드 라인업 강화로 소폭 감소가 예상되고, 철강과 정유 등 전통 소재산업군은 구조적 요인과 정책 영향으로 수입 감소세가 지속될 전망이다. IT·신산업군의 정보통신기기, 가전, 반도체, 디스플레이, 이차전지, 바이오헬스 등은 내수 및 수출 확대, 신산업 수요 증가, 정부 정책 지원을 기반으로 수입 성장세를 주도하며 전체 수입 증가를 견인할 것으로 평가된다.3. 시사점 2026년 13대 주력산업은 산업별 특성에 따라 성장세가 상이할 것으로 전망된다. 반도체, 정보통신기기, 조선, 바이오헬스는 견조한 성장세가 예상되며, 일반기계, 가전, 디스플레이는 완만한 회복 국면에 진입할 것으로 평가된다. 반면 자동차와 섬유는 성장세 정체가 우려되며, 철강, 석유화학 및 정유는 구조적 요인과 정책 영향으로 다소의 침체가 이어질 전망이다. 이차전지는 내수 확대에도 불구하고 해외 생산 비중이 높아 수출과 국내 생산의 위축이 지속될 것으로 보인다. 이에 따라 글로벌 대외 리스크와 산업별 구조적 제약하에서 13대 주력산업의 경쟁력 강화와 지속 가능한 성장을 위해서는 산업별 특성에 맞춘 정책 대응과 포괄적 지원이 필요하다. 산업별 대응 전략을 구체적으로 살펴보면, 자동차산업은 스마트 제조 설비 확충, 신규 이동 수단 시장 조기 확보, 국내 생산 기반 효율화를 통해 경쟁력을 강화할 필요가 있다. 조선산업은 첨단 기술 개발과 디지털 전환, 글로벌 시장 진출 확대, 그리고 체계적인 인력 양성 등 다각적 전략을 동시에 추진해야 한다. 일반기계와 정보통신기기는 해외시장 다변화, 마케팅 역량 확대, AI·디지털 전환 지원 및 중소기업 경쟁력 제고를 통한 산업 기반 강화가 요구된다. 가전산업은 AI·스마트홈 기술 기반 R&D 강화, 해외사업 지원, 차별적 경쟁력 확보를 중심으로 성장 기반을 확충해야 하며, 반도체와 디스플레이산업은 기술 변화와 신산업 수요에 대응하기 위한 R&D 투자 확대, 글로벌 정책 모니터링 및 지속 가능 전략 수립이 필수적이다. 철강, 석유화학 및 정유 등 소재산업은 저가 수입재 대응, 고부가가치 제품 중심 수출 확대, 생산능력 조정과 경쟁력 강화 지원을 통해 구조적 제약을 완화해야 한다. 이차전지는 국내 생산 촉진, 소재·장비 업계 지원, 세제·금융·R&D 인센티브 확대를 통해 해외 의존도를 점진적으로 줄여야 하며, 바이오헬스산업은 글로벌 공급망 재편 대응, 해외시장 다변화, 핵심 소재·부품 자급화, CDMO 인프라 지원 등을 통한 안정적 성장 기반 확보가 요구된다.  출처: KIET 산업연구원     
취재부 2026-02-06
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화이트 바이오 시장 현황과 정책과제

연구책임자: 산업연구원 신성장동력연구실 구진경 선임연구위원참여연구진: 산업연구원 신성장동력연구실 최은희 전문연구원 산업연구원 산업정책기획실 조재한 선임연구위원 한국고분자소재연구조합 문상권 부장 기후변화 대응, 환경의 지속 가능성 제고를 위한 일회용 플라스틱 제품에 대한 환경 규제는 더욱 강화되고 있는 상황으로, EU의 플라스틱 규제는 더욱 강화되고 있으며, 이는 세계 주요국의 플라스틱 관련 규제에 영향을 미치고 있다. 반면, 기후변화에 대응한 글로벌 환경 규제 강화에도 불구하고 국내 화학산업의 탄소 배출 비중은 여전히 높은 편이다. 이에 글로벌 규제에 대응하고 환경의 지속 가능성 제고를 위해 화이트 바이오 플라스틱 산업이 대안으로 부상하고 있으며, 향후 바이오 플라스틱 시장의 높은 성장성과 글로벌 경쟁에 대응하기 위해 선제적인 화이트 바이오 산업의 육성 방안 마련이 필요하다. 본 연구는 탄소중립 실현, 신성장동력 창출, 글로벌 경쟁 대응 등을 위해 국내 화이트 바이오 산업 육성을 위한 정책과제를 제안하기 위한 과제로, 특히 석유 기반 화학산업을 바이오 기반으로 전환하기 위해 화이트 바이오 산업 중 바이오 플라스틱을 중심으로 육성 전략을 제안하고자 한다. 이를 위해 기술 및 시장 현황, 주요 기업 사례 등을 분석하여 과학적·산업적 근거에 기반한 산업 육성 정책과제를 도출하고자 한다.  1. 화이트 바이오의 개념 및 공정 체계 (1) 화이트 바이오의 개념화이트 바이오는 “재생 가능한 원료를 활용하여 산업적 목적의 최종 및 중간 제품을 생산하는 과정에 생명공학을 이용 및 응용하는 분야로 정의”1) 한다. 화이트 바이오 제품은 바이오매스를 원료로 미생물 발효 또는 효소·촉매 전환 공정을 통해 생산되는 화학제품을 의미하며, 바이오 연료, 바이오 화학물질(중간체), 발효로 직접 생산 또는 발효로 얻어진 원료를 중합하여 제조한 바이오 플라스틱2)을 아우르는 개념이다.1) McCreath S. B. and R. Delgoda(2017), Pharmacognosy: Fundamentals, Applications and Strategies; 박지현·홍미영(2022), “기술동향-바이오 플라스틱”, 「KISTEP 브리프」, 28, 한국과학기술기획평가원, p. 3.2) 비분해 플라스틱에 바이오매스를 단순히 첨가하여 제조한 바이오 플라스틱은 제외함.  바이오 플라스틱은 바이오 기반 플라스틱(bio based plastic)이라고 지칭되며, 플라스틱 제조에 사용되는 원재료에 초점을 맞춘 개념이며, 분해되는 생분해성 플라스틱과 분해되지 않는 비분해 플라스틱으로 구분된다. 생분해성 플라스틱은 이산화탄소와 물, 미생물 세포, 무기염류, 그리고 무산소 조건에서는 메탄으로 전환·분해되도록 설계된 플라스틱을 의미한다. 한편, 퇴비화 플라스틱은 분해성 여부에 초점을 맞춘 생분해성 플라스틱의 하위 개념이다. 비분해(non-biodegradable) 플라스틱은 난분해(hard-to-degrade) 플라스틱이라고도 하며, 미생물에 의해 분해되지 않는 플라스틱을 말한다. 바이오 플라스틱은 주로 의료, 포장, 농업 분야에서 사용되며, 바이오 플라스틱이 가진 장점을 기반으로 한 성장이 기대된다. (2) 화이트 바이오 제품의 생산공정 및 공정 방식 바이오 플라스틱은 생산공정(Production Process)에 따라 다음 세 가지로 분류할 수 있다. 첫째, 바이오 연료인 바이오 에탄올 등과 바이오 나프타를 화학적으로 가공하여 석유계와 동일한 제품을 생산, 둘째, 바이오매스를 발효 또는 효소·촉매 전환 등을 통해 얻은 바이오 중간체를 중합하여 플라스틱을 생산, 셋째, 발효를 통해 직접 고분자 플라스틱을 생산. 또한 공정 방식(Production Process Method)에 따라 Drop-in, Smart Drop-in, Novel Polymer로 구분할 수 있다. Drop-in 바이오 화학제품은 기존 석유 기반 화학제품과 분자 구조, 물성, 용도 및 제조공정이 완전히 동일한 바이오 기반 대체물을 의미하며, Smart Drop-in 제품은 Drop-in 제품 중에서도 공정 효율화, 수율 향상, 온실가스 감축 등에서 기술적 진전을 이룬 고도화된 바이오 화학 제품군을 지칭한다. Novel Polymer는 화석 원료(석유계 물질)로는 만들 수 없는 새로운 구조와 기능을 지닌 바이오 기반 폴리머를 의미하는 것으로 기존 석유계 제품으로 대체 불가능한 전략적 가치를 지닌다. (3) 화이트 바이오 공정 체계: 바이오 리파이너리(Bio refinery) 바이오 리파이너리(Bio refinery)는 석유 정제(Oil refinery)에 대응하는 개념으로 석유계 원료를 바이오매스로 대체하여 활용, 발효·전환·정제 등의 공정을 통한 제품 생산이라는 공통 내용에 기반하여 정의된다. 바이오 리파이너리의 주요 공정 기술은 전처리-당화·발효-정제다. 전처리는 목질계 바이오매스의 경우 전처리가 핵심 공정 기술 중의 하나로, 효율적으로 당화에 활용하기 위한 공정이며, 당화·발효는 전처리된 바이오매스에서 셀룰로스를 당화(Glucose hydrolysis)하기 위해서 셀룰라아제(Cellulase) 등 효소 공학 기반 기술을 활용하는 공정이다. 정제 공정은 전환 공정을 통해 생성된 바이오 화학물질을 고순도로 분리·회수하여 최종 제품화하는 핵심 단계다. 바이오 리파이너리는 기술·경제적 한계와 제약 요인을 가지고 있다. 즉, 공정상 발생하는 수율 손실, 부산물(리그닌) 활용성 저하, 공정 병목현상, 높은 에너지 비용 등의 기술적 한계와 높은 운영 비용과 초기 투자 비용, 변동성 큰 원료 원가 및 공급, 유가 영향에 따른 가격경쟁력 하락 등의 경제적 한계, 그리고 바이오매스 공급망 인프라 확보 제약, 바이오매스 조달과 토지·식량 안보의 충돌 및 바이오 기반 제품의 환경성 검증 필요 등의 제약 요인이 있다.  2. 화이트 바이오 시장 현황 및 기업 사례 분석 (1) 화이트 바이오 시장 현황 및 전망: 바이오 플라스틱을 중심으로 바이오 플라스틱 시장은 지속 가능성과 탄소중립에 대한 요구가 증가함에 따라 수요가 급증하고 있다. 글로벌 바이오 플라스틱 시장은 연평균 21.7% 성장하여 2025년 279억 690만 달러 규모에 이를 것으로 전망3)된다. 바이오 플라스틱 종류별 시장 성장률을 살펴보면, 2020~2025년 기간 동안 생분해성 플라스틱은 연평균 19.0%, 바이오매스 플라스틱은 연평균 23.8% 성장할 것으로 전망4)된다. 바이오 플라스틱 적용 분야로는 ‘포장 및 용기’ 분야가 전체 시장에서 가장 큰 비중을 차지한다. ‘포장 및 용기’ 분야는 연평균 23% 성장하여 2025년에는 179억 3,000만 달러 규모로 전체 시장의 64.3%를 차지할 것으로 전망5)된다.3) 서울시 녹색산업지원센터(2023), 「2023 녹색산업 인사이트-바이오 플라스틱-」 (원자료: Markets and markets(2020); 신종원(2021)).4) 정미주·김나래·엄이슬(2022), “레드·그린·화이트 바이오 시장의 부상과 기업의 대응 동향”, 「Business Focus」, 삼정KPMG 경제연구원(원자료: Markets and markets(2020); 신종원(2021)).5) 서울시 녹색산업지원센터(2023), 「2023 녹색산업 인사이트-바이오 플라스틱-」 (원자료: Markets and markets(2020); 신종원(2021)).   2023년 기준 글로벌 바이오 플라스틱 생산능력은 201만 9,000톤으로, 이는 전 세계 플라스틱 생산량(약 4억 1,400만 톤) 대비 0.5% 수준이다. 바이오 플라스틱 중에서도 생분해성 제품군의 비중은 2023년 기준, 전체 생산능력의 50% 수준에서 2029년 66% 수준까지 확대될 것으로 예상된다. 바이오 플라스틱 산업은 바이오매스 원료 산지-바이오 플라스틱 생산지-바이오 플라스틱 제품 소비지 간 분리된 글로벌 가치사슬 구조를 보인다. 바이오매스 원료 중 대표적인 사탕수수의 세계 최대 생산국은 브라질이고, 바이오 플라스틱 생산의 대부분은 아시아 지역이며, 유럽과 미국은 바이오 플라스틱의 주요 소비시장으로 기능하고 있다. 국내 바이오 플라스틱 시장은 2025년 기준 약 2억 9,400만 달러 규모의 시장을 형성하여 글로벌 시장의 약 1%를 차지할 것으로 전망6)된다. 2020년부터 2025년까지 국내 바이오 플라스틱 시장은 연평균 13.5% 성장률을 보일 것으로 예상되며, 국내 생분해 플라스틱 수요는 2025년 기준 약 8만 6,000톤 규모로 예측되고, 2029년에는 약 23만 4,000톤에 이를 것으로 전망된다.  국내 바이오 플라스틱 적용 분야별 시장 규모를 살펴보면, 글로벌 시장과 마찬가지로 ‘포장 및 용기’ 분야의 성장률이 가장 높다.6) 서울시 녹색산업지원센터(2023), 「2023 녹색산업 인사이트-바이오 플라스틱-」 (원자료: Markets and markets(2020); 신종원(2021)). (2) Genomatica 사례 분석을 통한 산업 육성 방향 Genomatica 사는 바이오매스 등 재생 가능한 원료로 화학물질을 생산하는 생명공학 기업으로, 미생물 대사 공학을 통해 석유 기반 화학제품을 대체할 수 있는 바이오 화학제품 공정 기술을 개발했다.  Genomatica 사의 사업 모델은 파트너 기업들과의 기술 라이선싱과 합작투자(JV)에 기반한 자산 경량화 전략(asset-light strategy)7)이며, Genomatica는 미생물 균주 개발, 공정 설계, 파일럿 실증까지의 기술을 자체 확보하고, 상업화 단계에 이르러서는 전 세계 유수의 파트너사와 함께 플랜트를 구축하는 형태로 역할 분담을 해서, 상대적으로 적은 자본으로 빠르게 다수의 제품을 개발했다.7) 핵심 기술(IP)은 유지한 채로 생산설비는 파트너사와 합작투자 또는 매각을 통해 활용하는 방식으로, 연구개발 등 고부가가치 소재 개발 역량에 집중하기 위한 전략임. Genomatica의 경쟁력은 최고 수준의 미생물 대사 공학 기술에 기반하며, 폭넓은 포트폴리오를 통해 핵심 기술을 보호하고 다수의 벤처 투자와 전략적 투자를 유치하며 사업을 확장했다. 또한 Genomatica는 통합 바이오 리파이너리 개념을 지향하여, 당류 외에도 합성가스나 리그닌을 활용하는 연구를 통해 경쟁력 있는 원료 확보를 위한 노력을 지속하고 있다.4. 정책 제언 (1) 화이트 바이오산업 육성 전략 및 정책 제언화이트 바이오산업은 탄소중립 실현, 자원 순환 경제 구현, 석유계 의존도 탈피라는 시대적 과제를 동시에 해결할 수 있는 차세대 화학산업의 핵심축으로 자리매김하고 있다. - 기술 개발 전략: 공정별 기술 제약을 극복하고 Smart Drop-in 중심의 제품 산업 육성을 위한 기술 전략 수립이 필요하다.• 공정 중심의 기술 통합형 지원체계 마련 • Drop-in, Smart Drop-in, Novel Polymer의 차별화된 전략 수립 • Smart Drop-in 중심 전략 제품 집중 육성 • 통합형 공정 실증 인프라 구축 - 시장 전략: 응용 분야별 전략적 접근과 공공수요 창출을 통한 초기 시장 활성화가 요구된다.• 바이오 플라스틱 3대 용도에 대한 차등화된 시장 육성 전략① 의료 분야: 고부가 전략 소재 및 수출 중심의 시장 육성② 포장 분야: 가공 기술 고도화 및 물성 개선 중심 전략③ 농어업 분야: 생분해 어구 및 농업용 멀칭 필름 중심 산업 육성 - 원료 및 공급망 전략: 바이오 리파이너리 산업의 지속 가능성과 가격경쟁력 제고를 위한 안정적 원료 확보 및 공급망 인프라 구축 전략이 필요하며, 비식용 자원 중심의 중장기적 원료 수급 전략 수립. - 제도 및 인증 전략: 글로벌 기준과 정합성을 확보한 친환경 인증 체계와 제도 기반을 구축하여 산업 경쟁력과 글로벌 수출 시장 접근성을 동시에 확보해야 한다. 글로벌 수준의 LCA 및 GHG 기준 정립 및 국제 인증·표준 대응체계 수립. - 산업 육성 전략: 기술 개발에서 인증, 수요 창출까지 전 주기를 연결하는 통합적 산업 육성 체계 마련이 필요하다. 기술-실증-사업화 연계형 투자 패키지 도입. 정책 자료 ‘화이트 바이오 시장 현황과 정책과제’ 전체 보고서는 https://www.kiet.re.kr/research/podataView?podata_no=376&skey=&sval=&pg=1&pp=10 에서 확인할 수 있다. 출처: 산업연구원    
취재부 2026-01-06
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미국 AI Action Plan 핵심 내용과 산업계 평가 - 2

Ⅴ. AI Action Plan 대응 시사점 ① 미국을 중심으로 하는 AI 혁신 정책 프레임이 글로벌 규범으로 확산되어 상호 협력 과정에 놓이게 될 경우, 미국 입장에서 볼 때 정합성이 낮은 파트너국 정책은 AI 혁신 방해 요소로 간주되어 협력 시 난관으로 작용할 가능성이 있다. 따라서 동맹국의 입장에서는 미국의 AI 관련 규범 형성 초기 단계부터 다방면의 기술협력 채널을 활용해 자국의 정책 입장을 개진해야 하며, AI 정책 방향 변화 가능성을 고려한 다양한 중장기 전략을 마련할 필요가 있다. ② 미국의 오픈소스 AI 모델 장려 정책은 파트너국들 기업 측면에서는 고성능 AI 활용 접근성을 높이기도 하지만, 높은 활용도로 인해 미국 AI 생태계가 글로벌 표준으로 설정되면서 파트너국의 독자적인 모델 개발 역량이 위축될 가능성을 갖고 있다. 따라서 오픈소스 모델을 활용하여 자국만이 가질 수 있는 차별화된 독자 AI 모델을 개발하는 전략적 투자를 병행할 필요가 있다. ③ 미국의 대중국 견제 조치에 따른 반도체 공급망 재편이 예상되면서 AI 칩 위치 확인 기능 탑재와 우회 간접 수출 감시시스템이 강화될 것이다. 따라서 동맹국들은 반도체의 글로벌 공급망 다변화를 추진하고 동시에 미국과 연계된 공급망 및 기술 안보 분야 협력을 강화하는 전략을 적극적으로 구사할 필요가 있다. 또한 반도체 공급망 재편에 따른 AI의 핵심 요소인 데이터·기술·인재와 관련된 보안 위협이 심화되고 있는 만큼 정부 관련 기관 간 협업을 통한 공공-민간 보안 파트너십 거버넌스를 신속히 구축·운영해야 할 필요가 있다. ④ AI 기술과 관련하여 안전성을 보장하고 투명성을 확보하며 편향성을 제거하는 영역에 있어 미국이 글로벌 표준을 선점할 것으로 전망됨에 따라, 동맹국들은 미국의 AI 기술의 글로벌 표준 적용에 대비한 보안 역량 강화 선제 대응 시스템을 사전에 구축할 필요가 있다.  
편집부 2025-12-05
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미국 AI Action Plan 핵심 내용과 산업계 평가 - 1

    Ⅰ. 서론  2010년대 후반 인공지능(AI) 기술이 국가경쟁력과 안보의 핵심 요소로 부상되면서 세계 주요국들은 기술 패권을 확보하기 위한 국가적 전략을 치열하게 전개해 오고 있다. 이러한 배경 속 트럼프 2기 행정부는 취임 직후 바이든 정부의 AI 규제 정책을 전면 철폐하는 행정명령 14179호 ‘Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence’를 발표하고, 2025년 7월 23일 AI Action Plan을 그 후속 조치로 내놓았다. 이 계획은 중국과의 기술 패권 경쟁 구도를 목적으로 하여 ‘가장 큰 AI 생태계를 보유한 국가가 글로벌 AI 표준을 설정하고 광범위한 경제적·군사적 이익을 얻게 될 것’이라고 명시하며, AI를 국가 안보와 직결된 전략 자산으로 정의하고 있다. 이는 단순한 정책 변경을 넘어, 미국이 과거 우주 경쟁에서의 승리를 넘어 미래 AI 경쟁에서도 승리해야 한다는 국가 차원의 전략적 의지를 천명한 것으로 해석된다.  트럼프 행정부는 AI 기술이 단순한 산업 발전을 넘어 정보, 보안, 외교 분야에 걸쳐 광범위한 분야에 필수적으로 작용할 것이라는 인식을 바탕으로, AI 경쟁력 강화를 위한 규제 완화, 인프라 구축 등 다양한 정책적 조치를 추진하였다. 또한 정책적 제안을 넘어, AI 기술 개발부터 인프라 구축, 국제 확산에 이르기까지 전 주기에 걸친 90여 개의 연방 정책 조치를 담고 있다. 이는 곧, 바이든 행정부가 AI를 안전성과 윤리성 중심으로 접근했던 것에서 벗어나, AI의 기술 혁신과 경쟁력 우위 확보를 최우선 순위에 둠으로써 불필요한 규제를 제거하고 민간 주도의 혁신 환경을 조성하는 데 중점을 두는 정책으로의 전환을 의미한다. 또한 미국의 AI가 세계 표준이 되어야 한다는 기조 아래 동맹국들과의 기술협력을 강화하고, 국제기구에서 중국의 권위주의적 AI 거버넌스 표준 제안을 견제하겠다는 지정학적 목표를 분명히 하고 있다.  이러한 AI에 관한 미국의 정책 변화는 많은 국가에 중대한 영향을 미칠 것으로 보이며, 특히 국내 독자적 AI 생태계 보호를 위해 소버린 AI 전략을 추진하고 있는 한국의 경우, 미국의 AI Action Plan으로 인해 다양한 정책 변화와 관련된 다양한 압박 속에 놓일 것으로 예상된다. 한국 AI 관련 기업들도 독자적인 기술을 개발함에 있어서도 많은 난관에 직면할 것으로 보인다. 따라서 이 글에서는 AI Action Plan과 관련한 배경과 그동안의 경과에 대해 알아보고, 어떤 내용으로 구성되었기에 평가가 엇갈리고 있는 것인지, 그리고 대응을 위한 시사점은 무엇인지에 대해 간략하게 정리하였다.  Ⅱ. AI Action Plan 추진 경과와 배경 1. 추진 경과 1-1. 오바마 행정부(2013~2016) 미국 제조업의 부활을 강조해 온 오바마 행정부는 스마트팩토리 추진에 필수적인 인공지능(AI)의 국가적 중요성을 인식하고, 기술 혁신과 사회적 대응의 관점에서 AI가 사회·경제·문화 전반에 미치는 영향에 대한 초기 논의를 주도하였다. 2016년에는 백악관 과학기술정책실(OSTP)이 AI 관련 워크숍과 공개 의견 수렴 절차를 주도하였으며, 그 결과를 바탕으로 「Preparing for the Future of AI」*와 「National AI R&D Strategic Plan」**을 발표하였다. 이 두 보고서는 중·장기적 관점에서 AI 기술 혁신을 위한 투자 확대와 AI 기반 미래 사회에 대한 정책적 논의의 필요성을 제시하였다.* Preparing for the Future of AI: AI의 규제 개혁, 인재 양성, 공익적 활용, 거버넌스 설계, 연방정부의 AI 활용, 고용시장에 미칠 영향 분석, 안전성 확보 등 AI가 사회에 미치는 영향 중심의 정책 방향을 제시함.** National AI R&D Strategic Plan: 장기적 투자 보장, 연구개발 인력 확충, 법적·사회적·윤리적 대응 전략, 안전·보안 강화, 인간-AI 협업 촉진, 데이터셋 구축, 측정 및 표준화 정립 등 7대 전략 과제를 다룸. 1-2. 트럼프 1기 행정부(2017~2020) 미국은 AI를 안보 및 경제 전략의 핵심 기술로 규정하고, 2019년 “American AI Initiative” 행정명령을 통해 AI 분야 미국 중심의 리더십 확보를 공식화하였다. 이를 통해 연방기관들에 대한 AI R&D 투자를 우선순위로 지정하는 등 AI 제도 기반을 마련하였다.2019년 행정명령 제13859호 「Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence」에서는 AI R&D 투자 확대, 연방 데이터 및 컴퓨팅 자원 개방, 전문 인력 양성, 기술 표준 정립, 국제 협력 강화 등 다섯 가지 중점 방향을 설정하였다. 2020년에는 비 국방 분야의 국가 AI 전략을 최초로 법제화한 「National Artificial Intelligence Initiative Act of 2020」을 제정하였다. 이 법은 AI 혁신을 위한 민·관 협력 강화, 연구개발 확대, 전문 인력 양성, 기술 표준 및 정책 조율 등을 포괄하는 국가 차원의 제도적 틀을 구축한 것이다. 이를 기반으로 NAIIO, NAIAC, NAIRR, 국가 AI 연구소 등 주요 조직 및 인프라가 법적으로 정비되었으나, 정책 이행까지는 이르지 못했다. 1-3. 바이든 행정부(2021~2024) 바이든 행정부는 전임 트럼프 행정부의 AI 경쟁력 확보 기조를 계승하면서도, AI 기술이 지닌 잠재적 위험성에 주목하여 안전·보안·신뢰할 수 있는 AI를 정책 전면에 내세웠다. 이를 통해 기술 주도권을 유지하면서도 규범, 안전, 포용을 강화하는 이중 전략을 추진함으로써 AI 정책을 제도화하고 국제적 책임을 확대하여 AI 리더십을 표방하고자 하였다. 2022년 제정된 「CHIPS and Science Act」*는 AI 핵심 기술 인프라에 대한 연방정부의 대규모 투자 프로그램 출범을 가능하게 하였으며, 대 중국 기술 패권 경쟁에서의 우위 확보와 산업 기반을 마련하였다. 백악관 과학기술정책실(OSTP)는 같은 해 「Blueprint for an AI Bill of Rights」를 발표하며 민간 영역에서의 책임 있는 AI 개발을 요구하였다. 주요 내용으로는 AI 활용에 대한 5대 원칙 즉, 안전성 확보, 차별 방지, 프라이버시 보호, 고지 및 설명 확보, 인간 개입 보장 등이 있다. 또한 2023년에는 「Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence」** 행정명령을 발표하여 주요 AI 기업과의 생성형 AI 부상에 따른 위험을 감소하고자 자율 안전 협약을 체결하고, 연방정부 차원의 포괄적 AI 감독 체계를 구축하고자 하였다.* CHIPS and Science Act: AI 첨단기술 분야 연구 촉진과 반도체 제조 역량 강화를 통해 국내 공급망을 강화하고 연방 투자를 확대하기 위한 포괄적 산업 육성법.** Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence: AI 시스템의 활용에 있어 안전·보안·책임성 보장을 위한 8대 원칙을 근간으로 하여 규제 프레임워크를 구축하고 민·관 협력을 통해서 책임 있는 AI 생태계 조성하는 내용이 담겨있다.  1-4. 트럼프 2기 행정부(2025~) 2025년 1월 20일 취임 직후 바이든 행정부 시기에 도입된 AI 규제 행정명령을 완화하고 기술, 인력, 인프라를 구축하는 미국 우선주의 전략을 포함하는 행정명령을 발표함으로써 본격적인 AI Action Plan 서막을 올렸다. 취임 당일 전임 바이든 행정부 행정명령 제14110호 「Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence」를 철회하는 행정명령 제14148호 「Initial Recessions of Harmful Executive Orders and Actions」*에 서명하였다.  이어 1월 23일에는 AI 혁신에 방해가 되는 기존 규제를 없애고 대신 미국이 AI 분야에서의 글로벌 패권을 강화하기 위한 전략 의지를 천명하는 행정명령 제14179호 「Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence」**에 서명하였다.* Initial Recessions of Harmful Executive Orders and Actions: 미국의 통합, 공정성, 안전, 번영을 도모하기 위한 정책을 추진하기 위해 전임 행정부의 유해한 행정명령 및 조치를 철회.** Removing Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence: 기존 AI 규제 장벽을 제거하고, 신규 AI 기술 혁신 전략을 수립하여 경제적 경쟁력을 높이고 국가 안보를 증진하여 진정한 미국의 AI 글로벌 리더십을 강화하고자 하는 내용을 포함. 2. 추진 배경 트럼프 2기 행정부는 민간 주도의 자율적 발전을 중시했던 이전 행정부들의 정책 기조와는 달리, 빅테크 기업의 로비, 중국과의 패권 경쟁, 에너지 산업 연계, 이념적 편향 비판 등에 대한 대응을 배경으로 하여 AI를 핵심 국정 과제로 격상하고 「AI Action Plan」을 수립하였다.   ① AI 투자의 95% 이상을 차지하고(표 1, 그림 1) 개발 인력의 대다수를 점유하고(그림 2) 있는 오픈AI, 구글, MS, NVIDIA, 메타 등 주요 AI 빅테크 기업들이 AI 혁신 가속화, 균형 잡힌 AI 수출 정책, Data 접근 장려, 대규모 AI 인프라 구축 및 규제 완화를 위한 적극적 로비 활동을 전개하면서 정부의 AI 정책 방향에 직접적 영향력을 행사하게 되었다.  ② 중국의 AI 분야는 국가 주도의 전략을 통해 압도적 양적 데이터를 생성하게 되었고, 마침내 2024년에는 LLM 모델의 Deep Seek을 개발하게 되면서 세계의 주목을 받게 되었다(그림 3). 이런 전략을 바탕으로 중국의 AI 분야 투자 규모(그림 4)와 기술 발전은 눈에 띌 정도(표 2)로 미국의 기술 패권에 위협이 되면서 정부 차원의 체계적이고 강력한 대응 전략 수립이 절실하게 필요한 상황에 놓이게 되었다.③ 막대한 용량의 데이터 처리를 위한 GPU 및 NPU 등의 과도한 활용으로 인한 전력 집약적인 AI 산업(표 3) 확산은 트럼프 행정부의 화석연료 중심 에너지 정책과 맞물려, 석유·가스 산업을 AI 인프라의 기반 자원으로 활용하려는 정책 흐름으로 이어졌다.④ 기존 AI 시스템들이 기술 혁신보다는 개인에 대한 윤리와 보안 부문을 너무 강조한 나머지(표 4) 미국의 경제에 반하는 진보적 편향을 보인다는 시장 자유적 보수 진영의 인식이 확산되었다. 이러한 인식은 2010년 이후 만연되고 있는 미국의 산업정책과 맞물리면서 AI를 단순한 기술 경쟁을 넘어 미국의 가치 체계와 이념 간 경쟁의 상징으로 재정의하는 정치적 동력으로 형성되었다. Ⅲ. AI Action Plan 내용 분석본 계획은 크게는 3대 Pillar와 103개 정책 권고사항으로 구성되어 있다. 실행계획의 신속한 추진을 위해 후속 조치로 데이터센터 연방 허가 절차 완화(EO 14318호), 연방정부 내 AI 좌편향 방지(EO 14319호), 미국산 AI 수출 촉진(EO 14320호) 등 3건의 행정명령(표 5)을 속전으로 발효시켜 주요 권고사항 이행에 착수하였다. 3대 Pillar는 다음과 같다.  첫째, AI 기술의 발전을 저해하는 규제 장벽을 제거하고, 민간 주도의 연구개발과 산업 확산을 촉진하여 미국의 AI 혁신 역량을 전방위적으로 강화하는 AI 혁신 가속화. 둘째, AI 생태계 전반의 기반이 되는 반도체, 전력망, 데이터센터, 인력 등 핵심 인프라를 국가적 차원에서 전략적으로 확충하여 기술 경쟁에서 우위를 확보하는 AI 인프라 구축.셋째, 미국산 AI 기술·제품의 수출 촉진과 동맹국 간 규범 정합성 확보, 고위험 AI 시스템에 대한 보안 조치를 통해 글로벌 AI 질서 주도권을 강화하는 국제 AI 외교 및 안보 선도 등으로 구성되어 있다. 1. Pillar 1, Accelerate AI Innovation 실행계획의 제1축 혁신 가속화는 AI를 개발하는 기술 혁신을 1순위로 하고 기타 부문은 후 순위로 조정하는 15가지 핵심 과제를 포함한다. 그 중점 방향은 대략 5가지로 요약해 볼 수 있다. ① 이념적인 규제로부터 탈피, AI 정책 실행에 있어 환경·제도 조성을 민간 중심으로 자율적이고 유연하게 정비 ② AI 기술 생태계를 개방형·분산형으로 구축하여 기술 혁신 촉진과 산업 전반의 AI 도입 확산 유도③ AI 시스템의 평가 및 법체계를 정비하여 지속적인 신뢰성, 안전성, 보안성을 확보④ 연방 공공 부문 및 국방 전 영역으로 전략적이고 체계적인 AI 도입을 추진⑤ 과학으로서 AI의 발전과 AI 활용 기반의 과학 발전에 관한 연구 및 투자를 촉진 1-1. Remove  Red Tape and Onerous Regulation AI 글로벌 리더십을 유지하고 확보하기 위해서는 먼저 민간 AI 영역에 관료주의적 규제 요소를 완화·철폐하고, 이어 주 정부에 의해 실행되고 있는 과도한 AI 규제 집행을 연방정부 차원의 지원 제한을 통해 규제 제거를 유도해야 한다(표 6). 1-2. Ensure that Frontier AI Protects Free Speech and American Values 아동 교육, 업무 수행, 미디어 활용 방식에 지대한 영향을 미치는 AI 시스템에서 자유로운 표현이 활발하게 이루어지며 객관적 진실이 투영될 수 있도록 연방정부는 관련 정책을 적절하게 추진하여야 한다(표 7).1-3. Encourage Open-Source and Open-Weight AI 연방정부는 전 세계 학술 연구와 일부 비즈니스 분야에서 글로벌 표준이 되고 있는 오픈 소스 및 오픈 웨이트 모델을 지원하는 환경을 조성해야 하며, 이렇게 함으로써 미국적 가치에 기반한 선도적인 개방형 모델을 갖추도록 해야 한다(표 8). 1-4. Enable AI Adoption 미국 산업 전반에 AI 도입 시 역동적인 ‘try-first’ 문화 조성을 위해서는 산업에 AI를 도입 활용하고자 하는 잠재 역량을 가로막는 병목 요인, 불신 및 규제 환경 등을 해소하고자 하는 연방정부 차원의 협력적 태도가 필요하다(표 9). 1-5. Empower American Workers in the Age of AI  AI 기반 경제에서 노동자가 중심이 되는 AI 아젠다 실현을 위해, AI가 노동 시장에 미치는 영향을 지속으로 평가하여, 근로자를 신속하게 재교육하고 적응하게 하는 조치를 우선으로 추진해야 한다(표 10). 1-6. Support Next-Generation Manufacturing 연방정부는 AI, 로봇공학, 그리고 국방 및 국가 안보에 응용될 수 있는 기술을 포함하여 제조 및 물류 분야에서 새로운 역량을 창출할 신기술에 대한 투자를 우선시하고 새로운 산업 르네상스를 선도해야 한다(표 11). 1-7. Invest in AI-Enabled Science AI 기반 새로운 기능들은 과학 발전을 가속화할 것으로 기대되고 있으며, 이러한 과학의 발전은 과학 인프라의 근본적인 수행 방식 변화를 통해서만 가능할 것이다. 따라서 국가는 과학 인프라를 구축하고 연구 규모 확대를 지원하여, AI 예측 역량을 실질적 연구 성과로 전환할 수 있는 연구 생태계를 제공해야 한다(표 12). 1-8. Build World-Class Scientific Datasets 세계는 AI 혁신 추구를 위해 고품질 데이터를 국가 전략적 자산으로 인식하고, 국가 차원에서 방대한 과학 데이터 축적에 열중하고 있다. 따라서 미국은 개인의 권리를 존중하고 시민의 자유, 사생활, 그리고 기밀 유지를 보장하는 동시에 세계 최대 규모이자 최고 품질의 AI 지원 과학 데이터 세트를 구축하는 데 앞장서야 한다(표 13). 1-9. Advance the Science of AI 미국은 미래 AI 분야 획기적인 발전의 선도적 리더십 국가로 남기 위해서는 생성형 AI나 LLM처럼 패러다임 전환을 유도할 수 있는 가장 비전이 있는 프론티어 분야에 대한 전략적이고 집중적인 투자를 해야 한다(표 14). 1-10. Invest in AI Interpret-ability, Control, and Robustness Breakthrough AI의 예측 불가능성은 국방, 안보, 또는 생명 등 기타 분야에서 첨단 AI를 활용하기 어렵게 만들 수 있다. 미국은 국가 안보의 중대한 위험 분야에서 AI 시스템을 최대한 활용하기 위해 이런 예측 불가능한 문제로부터 근본적인 돌파구를 확보하기 위한 연구에 투자해야 한다(표 15). 1-11. Build an AI Evaluations Ecosystem 엄격한 평가는 AI의 신뢰성과 성능을 정의하고 측정하는 데 중요한 도구가 될 수 있으며, 규제기관은 AI 시스템 성능을 정의하고 측정하는 도구로 기존 법률을 평가 시스템으로 활용하는 방안을 모색해야 한다(표 16). 1-12. Accelerate AI Adoption in Government AI를 혁신적으로 활용하면 연방정부는 훨씬 더 효율적이고 효과적으로 국민에게 서비스를 제공할 수 있으며, 미국 국민이 기대하고 마땅히 누려야 할 서비스 제공을 위해 매우 대응력이 뛰어난 정부를 구축할 수 있다(표 17). 1-13. Drive Adoption of AI within the Department of Defense 미국은 세계적인 군사적 우위를 유지하기 위해 국방부 내에 AI를 적극적으로 도입하고 활용의 안전성과 신뢰성을 확보해야 하며, 이를 촉진하기 위한 구체적인 정책적 조치가 필요하다(표 18). 1-14. Protect Commercial and Government AI Innovations 미국의 AI 분야 리더십 유지를 위해 업계와 긴밀히 협력하여 최첨단 AI 기술 보급과 국가 안보 간 균형을 유지해야 하며, 정부는 AI 기업, 인재, 지식 재산권, 시스템 보안 위험에 효과적인 대응책을 갖고 있어야 한다(표 19). 1-15. Combat Synthetic Media in the Legal System AI 생성 미디어를 악의적으로 활용한 딥페이크는 법정에서 위조된 증거로 채택될 가능성을 내포해 법률 시스템의 새로운 과제로 제기되고 있어, 이러한 과제를 극복하기 위한 새로운 법체계를 정부는 마련해야 한다(표 20). 2. Pillar 2, Build American AI Infrastructure 실행계획의 2축 미국 AI 인프라 구축은 AI 혁신의 가속화 기반 즉, 전력, 반도체 데이터센터 및 숙련된 인력 등에 대해 적극적으로 대응하여 미국이 AI 글로벌 주도권을 유지해야 한다는 내용을 담고 있다. 여기에는 8가지 핵심 과제를 실행하는 정책으로 구성되어 있고, 그 중점 방향은 대략 5가지로 요약할 수 있다. ① 신속한 AI 인프라 확충을 위한 제도 혁신 및 규제 완화 ② AI 전력 수요 증가 대비 지속 가능 전력 공급 인프라 기반 마련③ 반도체 산업의 생산 자립과 Supply chain 강화 기반 조성④ AI 전문 인재 양성·확보 전략 및 유치 시스템 개선·강화⑤ AI 기반 인프라에 대한 위협 대응 보안성 및 피해로부터 회복력 제고  2-1. Create Streamlined Permitting for AI Infrastructures while Guaranteeing Security AI는 새로운 인프라, 즉 반도체 제조 공장, 데이터센터, 에너지 공급 인프라 등을 필요로 한다. 미국이 AI 기술의 글로벌 우위를 유지하기 위해서는 이런 AI 인프라 활성화 제도를 개선하고 또 규제를 완화해야 한다(표 21).   2-2. Develop a Grid to Match the Pace of AI Innovation 미래의 데이터센터와 에너지 집약 산업을 지원하기 위해서는 전력망을 업그레이드해야 하며, 미래 성장에 필요한 전력 인프라의 지속적인 강도와 용량을 확보하기 위한 포괄적인 전략을 수립해야 한다(표 22).  2-3. Restore American Semiconductor Manufacturing 미국 반도체 산업 활성화로 많은 고소득 일자리 창출, 글로벌 기술 리더십 강화, 그리고 외국 경쟁업체의 방해로부터 공급망 보호를 해야 한다(표 23).  2-4. Build High-Security Data Centers for Military and Intelligence Community Usage 민감한 원시정보 데이터 처리에 적합한 모델 생성과 AI 시스템 활용 확장을 가능케 하는 데이터센터 구축은 강력한 사이버 공격에도 방어할 수 있게 설계 반영되어야 한다(표 24). 2-5. Train a Skilled Workforce for AI Infrastructure 필수 직종들의 부족 인력 문제를 해결하기 위해 AI 인프라 우선순위 직군을 파악하여 최신 기술 역량 표준 개발과, 산업 중심의 교양 교육, 직업 기술 교육, 견습 교육 과정으로 확대하여 지원해야 한다(표 25).  2-6. Bolster Critical Infrastructure Cybersecurity 국토 안보 애플리케이션 같은 안전이 중요한 애플리케이션에는 잠재적인 악의적 활동을 경고하도록 설계되고 보안성과 복원력이 높은 견고한 AI 시스템을 사용해야 한다. 그리고 주요 인프라에는 AI 기반 사이버 방어 도구를 지속적으로 도입 사이버 위협 대응 체계를 구축해야 한다(표 26). 2-7. Promote Secure-By-Design AI Technologies and Applications 국가는 보안 부문 AI 시스템의 악의적 외부 공격으로부터 보호할 책임이 있으며, 이를 담보할 AI 보증 분야 발전을 위해 복원력 있고 안전한 AI의 개발 및 배포를 촉진해야 한다(표 27). 2-8. Promote Mature Federal Capacity for AI Incident Response AI 시스템 장애 발생 시 중요 서비스나 인프라에 미치는 영향을 최소화하고 즉각적 대응이 가능한 계획을 수립해야 하며, 이를 위해 AI 사고 대응 조치를 기존 공공 및 민간 부문 사고 대응 원칙 및 모범사례에 통합하도록 유도해야 한다(표 28). 3. Pillar 3, Lead in International AI Diplomacy and Security 실행계획의 3축은 미국의 국제 외교 및 안보 주도는 미국이 자국 내에서 AI를 장려하는 것 이상의 노력으로 동맹국들과 공급망 등을 구축하는 동시에 적대국들에는 전략적 통제로 외교·안보 주도권을 유지해야 글로벌 AI 경쟁에서 승리할 수 있다는 내용을 담고 있다. 또 이를 위해 7가지 핵심 과제를 실행해야 할 내용을 담고 있는 정책으로 그 중점 방향은 대략 4가지로 요약할 수 있다. ① 미국 중심으로 하는 반도체 공급망 및 AI 기술 수출 전략 강화 ② 적성국으로의 첨단 AI 기술 전략적 차단 및 기술 주권 수호③ 동맹국 협력을 통한 민감 기술 통제 관련 정합성 확보④ AI 시스템 위협 대응 보안 기준 정립 및 AI 모델 활용 안정성 기반 마련 3-1. Export American AI to Allies and Partners 미국은 동맹국에 AI 표준, AI 모델, 하드웨어, 소프트웨어, 애플리케이션 등 AI 기술 스택 전체 수출을 활성화하여 AI 수요를 충족시켜야 하며, 동맹국이 전략적 경쟁국에 기술 의존하는 것을 막아야 한다(표 29). 3-2. Counter Chinese Influence in International Governance Bodies 공통의 가치를 공유하는 동맹국들과의 협력을 강화하고 부담스러운 규제나 모호한 행동강령 및 중국 주도의 과도한 표준 확산을 차단하기 위한 국제 AI 거버넌스 프레임 워크나 AI 개발 전략을 추진해야 한다(표 30). 3-3. Strengthen AI Compute Export Control Enforcement 지정학적 경쟁과 국가 안보 맥락에서 외국 적성국이 첨단 컴퓨팅 자원에 접근하지 못하도록 창의적 방식의 수출통제를 효과적으로 강화해야 한다(표 31). 3-4. Plug Loopholes in Existing Semiconductor Manufacturing Export Controls 반도체 부문 글로벌 우위를 점하기 위해서는 제조 분야의 획기적인 연구와 새로운 발명을 전제로 해야 하며, 적성국의 안보 위협 방식으로 혁신을 악용하는 사례를 차단하기 위해서는 반도체 제조 수출 통제 허점을 해소하는 조치와 그 집행 절차를 강화해야 한다(표 32). 3-5. Align Protection Measures Globally 민감한 기술에 대해 동맹국들과 함께 국제적 공조로 Foreign Direct Product Rule과 2차 관세와 같은 수단을 활용하여 수출 통제를 강화해야 한다(표 33).  3-6. Ensure that the U.S. Government is at the Forefront of Evaluating National Security Risks in Frontier Models 가까운 미래에 AI 프론티어 모델은 사이버 공격, 화학·생물·방사능·핵·폭발물(CBRNE) 무기 개발 분야 등에서 새로운 국가 안보 위협을 야기할 수 있다. 따라서 미국 주도로 최첨단 AI 모델이 초래할 수 있는 안보 위험을 선제적으로 파악·평가하는 체계를 구축해야 한다(표 34). 3-7. Invest in Bio-security AI를 활용한 생물학 연구에 있어 잠재적 위험 요소는 악의적인 행위자들이 유해한 병원균 및 기타 생체 분자를 합성하는 것임. 이러한 위험에 대응하기 위해 악의적 행위자를 선별하는 체계를 확립하고, 효과적인 검증이 가능한 도구·인프라를 구축하여 동맹국과 협력으로 국제기준으로 채택하는 것이다(표 35). Ⅳ. AI Action Plan에 대한 산업계 반응과 정책적 쟁점 1. 산업계의 반응  AI 행동 계획에 가장 먼저 즉각적이고 우호적 환영 반응을 보인 부문은 이해관계가 깊은 글로벌 빅테크를 포함하는 기술 산업계였다. 이는 정부의 AI 인프라 투자 확대와 민간 중심의 규제 완화 조치가 미국 내 AI 기업들에게는 막대한 이윤 확대 기회를 제공할 것으로 기대되었기 때문이었다. 이에 화답하듯 NVIDIA 젠슨 황 CEO는 기자회견에서 향후 5년간 AI 데이터센터에 5,000억 달러 규모의 투자 계획을 발표하였다. 또한 Google, Open AI, Meta 등 주요 AI 글로벌 빅테크 기업들도 성명을 통해 트럼프 대통령의 결단에 전폭 지지를 표명하고, 정부와의 긴밀한 협력 의지를 밝혔다.   AI 혁신 과정에서의 환경 규제와 인프라 구축을 위한 연방 토지 활용 등은 산업계에 유리한 기회로 작용할 것이라는 인식이 확산되면서, 일부 주요 언론들은 이번 AI Action Plan이 산업계와의 이해 조율을 전제로 추진된 것이 아니냐는 분석을 내놓기도 하였다. 결과적으로 이번 계획에 대한 산업계의 긍정적 반응은 아래와 같이 구체적으로 나타나고 있다.  ① 2017년부터 AI 관련 데이터, 클라우드 및 반도체 등의 사업을 국가 주도로 일관되게 추진해 오고 있는 중국에 대응해 범국가적 결집의 필요성이 계속 제기되어 왔다. 이에 업계에서는 이번 Action Plan을 집요하게 추격해 오는 중국과의 기술 패권 경쟁 구도(그림 5, 그림 6)에서 미국이 기술 및 공급망 주도권을 확보하기 위한 선제적이고 체계적이면서 포괄적인 전략을 표명했다는 점에서 긍정적으로 평가하고 있다. ② 연방거래위원회 규제 재검토와 소비자의 AI 기술 접근에 대한 법적 장벽 해소 등을 통해, 이전 정부의 중앙집권적 AI 통제 패러다임에서 민간을 지원하되 정부 개입은 최소화하려는 새로운 정책 기조로 방향 전환하고 있다는 점에 좋은 평가를 하고 있다. ③ 산업계는 AI 기술 자립도를 확보하여 글로벌 경쟁력을 향상시키기 위해 물리적 인프라 구축과 그리드 개선을 통한 에너지 공급 확대를 AI 혁신의 핵심 요소로 인식하고 있다. 따라서 데이터센터는 국가 안보와 글로벌 경쟁력의 핵심 인프라로 기능하고, 안정적인 에너지 공급(그림 7)은 AI 발전에 필요 불가결한 요소로 작용하기에 인프라 허가 절차 간소화 및 에너지 정책 개편을 통한 기반 조성 노력을 반기고 있다. ④ 미래 AI 사회에서 요구되는 역량 갖춘 인력을 산업계 중심의 AI 교육 프로그램을 통해 교육하게 하는 정책 시행은 중국의 전문 인력 증가(그림 8)에 대응하는 미국의 경쟁력 향상에 도움이 될 것이라고 보고 있다. 국가 AI 경쟁력 확보 핵심 정책으로 물리적 인프라 구축 및 AI 활용 능력과 같은 범주에서 AI가 주도하는 시대에 필요한 전문 숙련 인력 양성을 설정하고 있다는 것에 대하여도 장기적 접근 방식이라는 평가를 내리고 있다. ⑤ 연방정부를 시작으로 먼저 AI를 도입하고 동시에 민간 영역으로 범주를 넓혀 AI를 도입하는 전략에 대해 산업계는 정부 효율성을 제고하면서 민간 영역의 성장 동력을 확장하는 실용적 전략으로 평가하고 있다. 아울러 국내·외 이해관계자들에게 미국의 AI 기술경쟁력에 대한 시그널을 강하고 명확하게 보내는 상징적 조치로 작용한다고 판단하고 있다. ⑥ 2008 금융위기 이후 위기에 빠진 미국 제조업의 부활을 연방정부 중심으로 ‘Manufacturing USA’ 정책을 통해 지속적으로 강조해 오고 있었다. 따라서 이번 정부의 Action Plan을 통하여 실물과 디지털 세계의 결합, 전통 제조업과 첨단 AI 기술의 융합이라는 새로운 산업 생태계가 창조되고 이것은 미국 제조업의 글로벌 경쟁력을 재정립시키는 핵심 동력으로 작용할 것이라고 산업계는 낙관적인 전망을 내놓고 있다. ⑦ 미국 기업 주도의 AI 기술 시스템 수출 촉진은 데이터센터, 클라우드 등 AI 인프라 분야에서 글로벌 혁신 표준화를 가속할 것으로 평가되고 있다. 아울러 Action Plan을 통한 미국의 포괄적인 AI 기술의 글로벌 확산 전략은 곧 AI 리더십 확대와 국익 창출이라는 두 가지 목표를 이룰 수 있는 효과적인 전략으로 평가되고 있다. 2. 실행에 따른 정책적 쟁점 ① AI 시스템은 입력된 데이터를 중심으로 학습을 통해 작동하는 기제로 데이터의 특성에 따라 일정 부분 편향을 내포하기에 편향성 판단 기준은 다분히 주관적이며 많은 논쟁의 여지를 가진다. 그러므로 정부가 일방적으로 특정 영역 인식을 강제하려 하거나 특정 현실의 해석 기준을 설정하는 것은 사실 논리적으로나 이치와는 동떨어진 행위일 수 밖에 없다. 그래서 정부가 특정 AI 모델의 정치 중립을 의무화하고, 편향성이 검증된 모델을 조달 리스트에서 배제하겠다는 기준은 충분히 정치 도구화할 수도 있다는 우려가 제기되고 있다. ② AI Action Plan을 통해 연방통신위원회가 AI 혁신을 제한하는 강력한 규제를 도입하는 주에 대해 AI 관련 연방 자금 지원을 차단하고, 주 정부가 제정한 관련 법률을 심사하고 무효화 할 수 있도록 하는 등 주 정부의 권한을 훼손하고 있다. 따라서 주 정부의 AI 관련 자율 규제 방침을 연방 차원에서 강압적으로 제한하려는 이번 계획은 연방주의 원칙과 입법부의 의사에 반한다는 점에서 심각한 법적 문제를 예견하고 있다. ③ 바이든 행정부 시절 설정되었던 AI 안전과 관련된 규제 장치를 대거 폐지 또는 약화하여 규제 완화 조치를 핵심 가치로 내세운 것에 대하여 Public Citizen, CDT 등 중심으로 하는 시민사회는 AI 사회에서의 안전장치 부재 문제를 강하게 비판적으로 제기하고 있다. Public Citizen과 CDT는 기술 혁신에 가려진 사회 전반에 걸친 잠재적 피해 방치와 AI 위험성에 대한 무대응에 대해 비판하고 있다. ④ 당분간 AI 산업은 급격하게 확대될 것으로 전망되며 그로 인해 2030년까지 미국 내 전력 수요는 폭발적으로 급증하여 전력 수급의 불균형 현상을 초래할 것으로 예측되는 상황이다. 이에 연방정부는 표면적으로는 대규모 전력망 강화를 내세우고 있으나, 실상 재생에너지 기반의 송전 인프라에 대해서는 지원을 축소하고 탄소 중심 에너지원 중심으로 지원 전략을 실행하고 있어 정책 일관성 결여 문제가 다분히 제기되고 있다. ⑤ 그동안 트럼프를 지지해 온 엔비디아, 구글, 아마존, 오라클 등 주요 빅테크 기업들 중심의 산업 논리가 AI 정책에 반영되어, 연방정부의 규제 완화 조치나 막대한 재정 지원 등을 통해 AI 생태계 독점 심화 우려가 확대되고 있다. 아울러 연방 토지 이용, 환경 규제 완화 및 전력 수요의 편향적 지원 등 충분한 인프라 활용으로 인한 빅테크 기업들의 이윤 확대는 반대급부로 국민들에게 부담으로 전가될 수 있음을 비판하는 의견들이 많아지고 있다. ⑥ AI 개발과 관련하여 데이터의 안전·투명한 관리, AI의 윤리적 활용, 환경 오염 대응을 중시해 온 동맹국들과의 가치는 트럼프 행정부 중심 AI 글로벌 거버넌스 규범의 일방적인 강요로 인해 혼란을 겪게 되면서 서로 다른 가치관이 충돌할 가능성이 높아지고 있다. 이런 가치관의 충돌로 인해 동맹국들은 미국 AI 리더십을 국제 신뢰보다는 시장 지배력에 기반한 일방적 패권으로 인식하게 되고, 미국을 협력보다는 국제 고립 대상으로 판단하게 될 것이다. 이것은 곧 전통적 파트너 협력 기반을 약화하게 할 위험 인자로 부각되게 될 것이다.  ⑦ 이상의 실행 과정상 쟁점을 통해 트럼프 행정부의 감세에 따른 예산 삭감 및 연방정부 인력 감축, 연방정부와 주 정부 간의 정책 갈등, 관세 등으로 촉발된 동맹국들과 불협화음 등이 내·외 동시다발적으로 발생하면서 추진 정책 기반이 전반적으로 흔들리고 있다는 상황적 평가가 나오고 있다. 이로 인해 AI 편향성 제거 및 환경 규제 완화 등의 조치와 관련한 현행 법률과의 상충 가능성이 부각되고 있고, Action Plan의 주관 부처, 성과 지표, 이행 일정 등 세부 실행 방안의 부족으로 정책의 실효성 문제가 제기되고 있기도 하다. 
편집부 2025-12-05