인공지능(AI)이 건설업계 판도를 바꾸고 있습니다. 도시정비사업장에서나 볼 수 있었던 시공권 따내기 경쟁까지 나타날 정도입니다. 방서후 기자가 보도합니다. 아마존 자회사이자 세계 1위 클라우드 서비스 기업인 아마존웹서비스(AWS). 한국에서는 처음으로 자체 데이터센터를 구축하기로 하고 시공사 입찰에 나선 결과, 복수의 대형 건설사들을 제치고 현대건설이 시공권을 따냈습니다. 연면적 기준으로 축구장(약 7천㎡) 6배 크기에 사업 규모만 5천억원에 달하며 수주 경쟁이 치열했던 것으로 전해집니다. AI나 IoT(사물인터넷) 등 디지털 신기술 발전과 함께 데이터 수요가 급증함에 따라 국내 건설사들의 데이터센터 사업 진출이 활발해진 겁니다. 실제로 GS건설은 단순 시공을 넘어 개발 단계에서부터 참여하고 있습니다. 자회사를 활용해 경기도 안양시에 데이터센터를 준공하고, 운영까지 맡아 디벨로퍼로서 입지를 다지고 있습니다. 일찌감치 데이터센터를 신사업으로 점찍은 (주)한화 건설부문은 지난 2004년 KT데이터센터를 시작으로 현재까지 국내에서 가장 많은 데이터센터 사업장을 보유 중입니다. HDC현대산업개발은 정관 개정을 통해 사업 목적에 데이터센터를 추가한 지 2년 만에 자체 사업부지에 개발을 앞두고 있으며, SK에코플랜트도 데이터센터 전담조직을 만들었습니다. 이처럼 국내 주택시장에서 한계를 맛본 건설사들에게 데이터센터는 당분간 기댈 언덕으로 자리매김할 전망입니다. 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 설계와 냉각시스템까지 필요한 특수건축물인 만큼 사업 규모도 크고, 마진도 높기 때문입니다. [건설업계 관계자: 최근 데이터의 양을 급속도로 발전시킬 수 있는 부분은 IoT, 즉 M2M(인지 기능을 가진 기기간 통신)에서 많이 근거하고 있습니다. 연간 데이터센터 시장 성장률을 평균 30% 이상으로 볼 만큼 굉장히 빠르게 성장하고 있기 때문에...] 데이터센터에너지효율협회(KDCEA)에 따르면 국내 상업용 데이터센터는 지난해 40개에서 오는 2027년 74개로 두 배 가까이 늘어날 것으로 추산됩니다. 데이터센터 한 곳을 건축하는데 5천억원에서 6천억원이 드는 점을 감안하면 약 3년간 20조원 규모에 가까운 시장이 열린 셈입니다. 한국경제TV 방서후입니다. 영상편집: 이가인, CG: 차은지

우리나라 기업부채가 지난해 말 기준 2,700조원을 넘어 사상 최대치를 기록했습니다. 그 가운데 GDP대비 부동산업 대출이 주요 선진국 대비 크게 웃돌아, 앞으로 금융기관의 신용공급이 부동산업에 집중되지 않도록 해야 한다는 지적입니다. 김채영 기자입니다. 지난해 말 기준 우리나라 기업부채는 2,734조원. 국내 기업부채는 6년 동안 총 1,036조원 증가했는데 명목 성장률(3.4%)을 웃도는 수준의 증가세를 이어갔습니다. 특히 부동산업 대출이 300조원 넘게 늘어 국내총생산(GDP)의 4분의 1을 차지합니다. 주요국과 비슷했던 우리나라의 GDP 대비 부동산업 대출 비중은 2022년 말 24%로 유로, 호주, 미국, 영국을 크게 웃도는 수준까지 높아졌습니다. [류창훈 / 한국은행 금융시장국 시장총괄팀 과장 : 부동산 같은 경우에는 국가 경제의 자원 배분 측면에서 신용 공급 관점에서 봤을 때 약간 과도했던 측면이 있는 것으로 보인다. 최근 연체율도 오르고 있는 상황이니 유의해서 봐야 된다.] 따라서 앞으로 생산성이 높지 않은 부동산 부문 대출은 줄이고, 부동산 디레버리징 정책 필요성이 꾸준히 필요하단 의견입니다. 결국 기업부채의 총량 자체를 관리하기보다는 부동산 PF 대출 등 부문별로 관련 리스크를 줄여나가는 데 초점을 두고 대응하는 것이 더 효과적이라는 겁니다. 통화정책을 통한 기준금리 인하 또한 기업들의 부동산 대출 부실화를 완화시키기 위한 방법으로 제시되고 있습니다. [유혜미 / 한양대 경제금융학과 교수 : 기준금리 인하가 본격화되면 부동산 시장도 조금 더 살아날 수 있는 여지가 있고 부동산 PF 대출을 정리를 하면서도 조금 더 회생 가능성이 높아지는 측면이 있기 때문에…] 앞으로 국내외 통화정책 기조 전환 과정에서 금융기관의 신용공급이 부동산 부문으로 집중되지 않도록 거시건전성 정책을 통해 대응해나가야 한다는 조언입니다. 한국경제TV 김채영입니다. 영상편집 : 노수경 CG : 서조슈아

삼성SDS가 머신러닝과 생성형 AI(인공지능)를 활용해 공급망 리스크 대응 속도를 기존 하루에서 2시간으로 획기적으로 단축했다. 삼성SDS는 20일 '첼로스퀘어(Cello Square)' 기자간담회에서 이같이 밝히고 "매일 수집한 6만 건 이상의 글로벌 뉴스에서 머신러닝을 활용해 물류 리스크를 자동 추출하고 있다"고 설명했다. 첼로스퀘어는 삼성SDS의 IT 기반 수출입 물류 서비스다. 삼성SDS는 전쟁과 전염병 등 글로벌 물류 시황 변화에 적극적으로 대응하기 위해 디지털전환(DX)을 가속화하는 중이다. 오구일 삼성SDS 물류사업부장(부사장)은 "최근 물류 리스크가 자주 발생하고, 운임에 미치는 임팩트(영향)가 크다"며 "리스크를 좀 더 빨리 인지하고, 수집한 정보로 리스크인지 아닌지 알 수 있어야 한다"고 말했다. 코로나19 이후 전쟁 등으로 인한 물류 위기가 빈번하게 발생하면서 적기에 대응 방안을 마련하는 것이 어느 때보다 중요해졌다는 것이다. 오 부장은 "미리 대응책을 쓰면 물류비가 좀 더 많이 들 수는 있지만, 대응책을 쓰지 않아 화물이 아예 못 움직이는 임팩트보다는 (리스크가) 훨씬 적다"고 강조했다. 삼성SDS는 하루 6만 건에 달하는 글로벌 리스크와 관련한 뉴스를 매일 수집하고 있다. 이를 머신러닝을 이용해 물류 리스크와 관련한 뉴스만 추출한 뒤 물류 리스크가 실제 영향을 미칠지 여부를 생성형 AI가 위험도에 따라 3단계로 판별한다. 영향을 받을 수 있는 물동이 자동으로 산출되면, 삼성SDS 물류 전문가들이 데이터 분석을 통해 대응 방안을 수립한다. 이를 통해 방안을 수립하는 데 걸리는 시간을 기존 하루에서 2시간으로 단축해 리스크 대응 속도를 높였다는 설명이다. 삼성SDS는 이같은 'AI 기반 리스크 센싱·분석'(Decision Intelligence)을 활용해 지난달 이스라엘과 이란의 충돌 상황을 즉시 감지하고, 이스라엘 도착 예정 항공 물동에 영향이 있음을 고객에게 알렸다며 이후 확전에 대비해 오만, 아랍에미리트(UAE) 등 인근 항구까지 해상으로 운송한 후 주변국을 활용하는 대체 운송 방안을 제시해 예정된 시간에 운송을 완료했다고 설명했다. 올해 하반기에는 생성형 AI를 활용해 대화만으로 고객별 물동량과 물류비 데이터를 추출할 수 있는 서비스를 내놓을 예정이다. 또 항구 정박료 발생이나 선박 억류와 같은 이상 상황, 해상 및 항공 운임 등도 생성형 AI를 통해 예측해 나간다는 계획이다. 지금까지는 첼로스퀘어를 통해 화물 이동 상황과 항구 혼잡도 등 실시간 현황만 확인할 수 있었지만, 더 나아가 과거 데이터를 분석해 미래 데이터를 수치화하겠다는 것이다. 삼성SDS의 첼로스퀘어 매출은 지난해 전년 대비 두 배 이상 증가한 5,600억 원을 기록했고, 올해 매출 1조 원 달성한다는 목표를 세웠다.