머니투데이

'중티'라는 말은 압축어로 '중국 티 난다. '는 말로 본래 중국 드라마에서 비롯했다. 중국 드라마에서 뵈는 주인공들은 과한 몸짓이나 표정, 분장이나 스타일을 말한다. 어떤 경우에는 이를 촌스럽다거나 촌티라고 했다. 하지만 이는 이제 무시할 수 없는 단계가 되었다. 여기에는 글로벌 OTT의 한계와 K 콘텐츠가 잃어버린 모습도 담겨 있기 때문에 더욱 그러하다. 중국 드라마는 국내에도 일찍부터 고정 시청자 층을 확보해왔고 케이블 TV에서 하나의 장르가 된 지 오래 되었다. 다만 주로 예전 스타일의 고전극이나 무협지, 사극 장르가 많았다. 이런 고정 시청자 층은 주로 중장년 남성들이 많아서 크게 주목되지 않았다. 하지만 최근에는 20-30대 젊은 층들이 주목하기에 언론 매체에서도 집중하는 경향이 생겼다. 이러한 중티의 특징으로 키치적인 스타일이 언급된다. '키치(kitsch)'는 독일어로 보기 이상하고 저속한 사물의 미학 가치를 뜻한다. 진본을 흉내 낸 하찮은 모조품이나 저렴한 상품 등을 포괄하게 되었다. 진정한 가치 없이 과장이나 허풍을 보이는 점도 지적되곤 한다.

중동 정세로 인해 에너지와 석유제품 원료의 수급이 어렵다는 뉴스가 연일 보도되고 있다. 쓰레기 봉투와 중동 전쟁이 의외로 깊은 연관성이 있듯이, 세계는 여러 가지 분야에서 긴밀히 연결되어 있다. 이 '긴밀한 연결'이 뜻밖의 문제를 만들어내기도 한다. 중동 지역은 원유와 가스의 운반통로인 동시에 인터넷 케이블이란 디지털 시대의 핵심 동맥이 지나는 길목이다. 해저 케이블은 여러 가닥의 광섬유를 강철과 보호층으로 감싼 구조로 만들어지며, 최대 8000 미터의 심해에 설치된다. 아시아와 유럽을 잇는 대부분의 해저 케이블은 양 대륙 사이 최단거리인 중동의 홍해를 지나간다. 중동 지역에 군사적 충돌이 생기면 에너지는 물론이고 디지털 경제 분야에서도 세계는 큰 타격을 입을 수 있다. 지구 궤도를 도는 위성을 활용한 위성 통신을 통해 통신경로를 다양화하고 있긴 하지만 여전히 전세계 데이터 트래픽 중 97~99%는 해저 케이블에 의존한다. 해저 케이블은 가설 못지 않게 유지하기도 쉽지 않아서 매년 백여 건 이상의 파손 사례가 발생한다.

인공지능(AI)이 일자리에 어떠한 영향을 미칠지를 둘러싼 논쟁은 여전히 진행 중이다. 한편에서는 AI가 생산성을 높여 새로운 산업과 직무를 창출할 것이라고 보고, 다른 한편에서는 기존 일자리를 대체하여 고용을 위축시킬 수 있다고 우려한다. 실제로 최근 몇 년간 이 문제를 둘러싼 전망은 다소 엇갈려 왔다. 한때는 프로그래머 같은 전문직마저 AI의 직접적인 대체 대상이 될 것이라는 비관론이 우세했지만, 최근에는 오히려 관련 인력 수요가 다시 증가하고 있다는 분석도 나온다. 장기적으로 AI가 고용 전반에 어떤 결과를 가져올지는 아직 단정하기 어렵다. 그러나 적어도 한 가지는 비교적 분명해 보인다. 지금의 AI 확산은 청년 일자리에 우호적이지 않다는 점이다. AI는 풍부한 경험과 전문성을 가진 인력에게는 보완재로 작용하는 경우가 많다. 이들은 AI를 활용해 생산성을 더욱 높일 수 있다. 반면 경험과 숙련이 충분히 축적되지 않은 경력 초기 인력에게는 AI가 대체 압력으로 작용할 가능성이 크다. 즉 이미 숙련을 축적한 사람은 AI 시대의 수혜를 누릴 가능성이 크지만 이제 막 노동시장에 진입하려는 청년은 그 반대편에 놓이기 쉽다는 것이다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 누군가는 이 생각에 동의하지 않을지도 모르지만, 투자 생태계에서 창업자는 유일한 '상수'이고 나머지 조건은 '변수'라고 본다. 딥테크 분야에서 투자 활동을 한다고 하면 "기술력이 가장 중요한 것 아닌가요?"라는 질문을 자주 받는다. 답변은 한결같다. "아무리 압도적인 기술도 시장의 변화 앞에서는 일시적이며, 시시각각 변하는 시장의 기회를 포착하고 비즈니스로 구현해 내는 것은 결국 창업팀의 몫이다. " 아무리 정교한 기술이라도 시장이 원하지 않으면 실험실의 발명품으로 전락하고 만다. 반대로 거대한 시장이라도 그것을 예리하게 읽고 실행하는 팀이 없다면 기회로 전환되지 않는다. 이는 오랜 투자 경험이 쌓일수록 단단해진 믿음이다. 다만, 우리가 목도하는 이 변수의 탈바꿈은 유례를 찾기 힘들 정도로 예사롭지 않다. AI로 인해 창업의 진입 장벽과 초기 비용 구조 자체가 통째로 바뀌고 있기 때문이다.

'AI 워싱'이란 AI가 있는 것처럼 가장하거나 AI를 핑계로 무엇인가 명분을 만들어 행동하는 것을 이야기한다. AI가 있는 척하는 가전제품이나 서비스, AI를 가진 척하는 기업에서, AI를 하는 척하는 모든 것을 이야기한다. 그 중에 AI를 구실로 많은 사람들에게 오랜시간 고통과 공포를 주는 사례도 적지 않다. 최근에 미국 시애틀에 머문 적이 있었다. 당시 아마존에서 3만 명이 넘는 임직원들을 구조 조정했었는데 도시 자체가 우울 그 자체였다. 앞서 마이크로소프트에서도 창사 이래 최대의 감원을 실행했다. 그 비용이 800억 달러 규모로 AI 인프라 투자에 투입한다는 명분을 내세웠다. 메타는 이미 자신 기업의 임직원 2만 명을 감원했으며 올해도 전체 직원의 20% 구조조정을 예고하고 있다. 모두 명분은 AI 에 올인하겠다는 것이다. 예전과 다르게 기업이 불가항력적 사안이거나 어려움에 빠진게 아니라 순수하게 AI 때문인 척, 핑계를 대고 있다. AI로 업무가 바뀌었고 AI 투자를 위한 준비라고 얘기한다.

흔히 위기는 재무제표의 적자에서 온다고 생각한다. 하지만 현실의 많은 파산은 적자가 아니라 유동성 부족에서 시작된다. 장부상 흑자인 기업도 당장 갚을 돈이 없으면 쓰러진다. 강남에 몇 십억 부동산을 소유한 가계도 현금 흐름이 부족하면 곤란한 상황에 처한다. 정부 역시 마찬가지다. 특히 기축통화국이 아닌 나라에서는 외화 유동성은 곧 국가 신뢰의 문제다. 숫자는 흑자인데 문은 닫는 일이 벌어지는 이유가 여기에 있다. 1997년 아시아 외환위기 때 한국이 맞닥뜨린 것도 결국 달러 유동성의 고갈이었다. IMF(국제통화기금)는 한국이 1997년 11월 사실상 지급불능의 상태였다고 판단했다. 미국 실리콘밸리은행(SVB) 파산도 본질은 비슷했다. 장기채권 평가손실, 취약한 예금 구조, 모바일 시대의 빠른 인출이 겹치자 은행은 순식간에 무너졌다. 위기는 늘 복잡한 원인으로 오지만, 마지막 순간에는 결국 '지금 당장 현금이 있느냐'는 단순한 문제를 풀지못하기 때문에 터진다. 금리가 오를 때 신용위험보다 먼저 터지는 것도 대개 자금조달 경색이다.

인공지능 때문에 의료가 궁극적으로 지향하던 목표 중의 하나인 '예방 의료'가 구현되고 있다. 질병이 발생하기도 전에 예측하고, 그 질병을 예방하는 것이다. 한국은 이를 가장 잘 구현할 수 있는 국가이다. 바로 한국의 보건의료시스템이 가지고 있는 특성 때문이다. 최근 네이처에 흥미로운 논문이 실렸다. 챗GPT와 동일한 인공지능 기술을 활용해 1000개 이상 질병의 발생을 높은 정확도로 예측할 수 있다는 것이다. 'Delphi-2M'이라는 이 모델은 단순히 '암 발생 확률이 몇 퍼센트'로 예측하는 수준이 아니다. 개인의 과거 진단 이력 전체를 입력하면, 향후 20년간 1000여개의 질병이 언제 찾아올지를 높은 정확도로 알려준다. 인공지능 덕분에 의료가 치료 중심에서, 예측과 예방 중심으로 전환되고 있는 것이다. 흥미롭게도 이 연구의 한계점은 오히려 한국이 예방 의료의 구현을 주도할 수 있다는 점을 시사한다. Delphi-2M은 영국 바이오뱅크에 포함된 고작(?) 50만 명의 데이터를 기반으로 개발되었다.

[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다. ] 얼마 전 싱가포르에서 한국의 한 자동차 부품사 대표를 만났다. 30년 업력에 매출 700억원, 현장을 손바닥처럼 꿰고 있는 CEO(최고경영자)였다. 그런데 정작 고민은 기술이 아니었다. "신입은 안 오고, 숙련공은 은퇴합니다. 일감이 없어서 문 닫는 게 아니라 일할 사람이 없어서 문을 닫을 판이에요. " 한국 중소 제조업의 현주소다. AI가 해결책으로 떠오르지만 현실은 녹록지 않다. 대한상공회의소가 504개 제조기업을 조사한 결과, 82. 3%가 AI(인공지능)를 경영에 활용하지 않고 있었다. 중소기업만 떼어 보면 활용률은 4. 2%. 중소기업중앙회 조사에서는 94. 7%가 '도입 계획조차 없다'고 답했다. 우리가 흔히 '제조업 AX(인공지능 전환)'하면 무인 공장, 로봇 팔, 피지컬 AI를 떠올린다. 하지만 현장을 들여다보면 진짜 병목은 라인이 아니라 일하는 방식에 있다. 견적서, 발주서, 품질 보고서, 원가 계산이 여전히 엑셀과 카톡과 팩스 사이를 떠돌고 있고, 일의 노하우들은 숙련 직원의 머릿속에서만 머문다.

'모두의 창업'은 정부가 국가 창업 시대를 선언하며 야심차게 추진하는 프로젝트다. 말 그대로 창업을 모두의 기회로 확장하겠다는 의지를 담고 있다. 창업을 촉진하는 정책은 언제나 환영할 만하다. 특히 인공지능과 디지털 기술의 발전으로 적은 인력과 자본으로도 사업을 시작할 수 있는 요즘, 아이디어를 보유한 누구나 마음껏 창업할 수 있도록 국가가 돕겠다는 방향은 시대 흐름과도 맞닿아 있다. '모두의 창업' 프로젝트는 단순한 지원사업을 넘어 창업 생태계 전반의 역량을 참여시키려는 시도라는 점에서 주목된다. 전국 단위 창업가 발굴과 단계별 경쟁·선발 구조, 민간 중심 멘토링과 투자 연계, 그리고 최종 선발자에 대한 집중 지원까지 이어지는 구조를 갖췄다. 누구나 참여하되 경쟁을 통해 선별하고, 선별된 인재에 자원을 집중하는 방식이 특징이다. 실패를 용인하고 경험을 우대하는 내용도 포함됐다. 이 정책의 가장 큰 의미는 창업을 '특별한 선택'이 아닌 국민들이 선택할 수 있는 '보편적인 경제활동'으로 전환하려는 시도라는 점이다.

우리는 지금 '결정하지 못하는 능력'만 세계 최고 수준이 되어가고 있다. 원화 스테이블 코인이 필요하다는 데에는 모두가 동의한다. 그런데 이상하게도 아무도 시작하지 않는다. 마치 출발선에 서서 "준비됐나요?"만 반복하는 선수 같다. 문제는, 다른 나라 선수들은 이미 운동장 한 바퀴를 돌고 있다는 점이다. 최근 국제 질서는 빠르게 흔들리고 있다. 중동을 둘러싼 긴장은 단순한 전쟁 뉴스가 아니다. 에너지 결제 구조, 나아가 달러 패권의 균열로 이어질 수 있는 신호다. 달러 패권의 균열이 우리에게 위기인지 기회인지 기민하게 판단하고 움직여야 할 시간이데, 우리는 여전히 "원화 스테이블 코인, 해도 될까요?"를 물으며 서성대고 있다. 이러다가는 아예 통화 패권 게임의 참여 기회가 사라질 판이다. 스테이블 코인은 더 이상 실험 대상이 아니다. 이미 글로벌 금융 인프라의 일부다. 지금 디지털 자산 시장에서 '돈처럼 쓰이는 것'은 달러 기반 스테이블 코인이다. 다시 말해, 블록체인 세계에서 통용되는 기본 언어는 달러다.

사람들은 강함과 건강함을 동일한 개념으로 이해할 때가 있지만, 사실 이 둘은 본질적으로 다른 영역에 속한다. 근육이 크고 체력이 뛰어난 사람이 반드시 건강한 것은 아니며, 반대로 겉으로 강해 보이지 않아도 더 건강한 삶을 사는 사람이 많다. 우리는 이 단순한 사실을 자주 잊는다. 강해지면 건강해질 것이라는 막연한 믿음, 그리고 그 믿음이 만들어낸 사회적 압력이 크게 느껴진다. 옛말에 "골골하는 사람이 더 오래 산다"는 표현이 있다. 언뜻 들으면 농담처럼 들리지만, 그 안에는 삶을 대하는 태도에 대한 중요한 통찰이 담겨 있다. 스스로를 과신하지 않고 늘 자신의 상태를 살피는 사람, 무리하지 않고 적당한 선을 지키며 살아가는 사람이 오히려 더 오래 간다는 의미일 것이다. 반대로 자신을 지나치게 강하다고 믿는 사람은 한계를 무시한 채 달리다가 어느 순간 크게 무너질 위험이 있다. 건강은 단순히 강도의 문제가 아니라, 얼마나 오래 유지될 수 있는가라는 지속 가능성의 문제이기 때문이다. 물론 운동은 중요하다.

우리 경제는 현재 거대한 전환점 위에 서 있다. 흔히 한국 경제의 발목을 잡는 3대 난제로 인구 감소와 고령화에 따른 노동력 부족, 가파른 임금 상승, 그리고 고질적인 수도권 집중 현상을 꼽는다. 그러나 '피지컬 AI(인공지능)'라는 새로운 기술적 파도의 관점에서 보면 상황은 180도 달라진다. 피지컬 AI는 디지털 공간의 지능을 넘어 로봇, 자율주행차, 공장 자동화 기기 등 물리적 실체가 스스로 판단하고 움직이게 하는 기술, 즉 '몸을 가진 인공지능'을 의미한다. 역설적이게도 우리가 직면한 위기 요인들은 대한민국을 세계에서 가장 강력한 피지컬 AI 도입의 적임자로 만드는 최적의 기회 조건이 되고 있다. 첫째, 우리나라는 피지컬 AI의 핵심인 '현장 데이터'와 '숙련 기술'이라는 독보적인 기초 자산을 보유하고 있다. 우리 제조업의 로봇 보급 밀도는 종사자 1만명당 1220대로 세계 1위이며, 이는 전 세계 평균의 7배에 달한다. 피지컬 AI를 정교하게 학습시키기 위해서는 실제 물리적 현장에서 발생하는 방대한 데이터가 필수적인데 이미 세계 최고의 로봇 운용 환경을 갖춘 한국은 매일 쉬지 않고 양질의 제조 데이터를 생성해내고 있는 셈이다.