AI發 생산성 혁명의 시작

현광순 기자 | 기사입력 2024/05/08 [14:58]

AI發 생산성 혁명의 시작

현광순 기자 | 입력 : 2024/05/08 [14:58]

인공지능(AI)이 생산성 혁명을 이끌고 있다. 팬데믹은 디지털, 클라우드로 대표되는 큰 변화를 불러왔다. 기업들이 인력보다 시스템에 투자하며 생산성 향상을 추구한 시작점이었다. AI 도입 이후 이는 가속화됐다. AI발 대규모 투자는 결국 생산성을 높이는 게 목적이다.

고금 리와 저성장, 저출산 및 고령화, 인플레이션 등 우리가 직면한 수많은 문제의 해결방안이다. 생산성 향상과 연관된 제반 영역에 AI가 침투하고, 시장이 확대된다는 것이 업계의 중론이다. AI발 생산성 혁명의 시작인 것이다.

 

  © 경제인

 

# 팬데믹에서 시작된 생산성 향상

AI 투자 열기가 뜨겁다. AI의 상징과 같은 엔비디아(Nvidia)의 상승률은 지난해 239%에 이어 올해 83%로 멈추지 않고 있다. AI 구축과 운영을 위해 대량의 그래픽처리장치(GPU)가 요구 됐으며 이를 실적 모멘텀으로 확인했기 때문이다. 엄청난 주가 상승에도 불구하고 엔비디아의 12개월 선행 주가수익비율(12MF P/E)은 25~40배 수준에서 유지되고 있다.

 

실적이 뒷받침되지 않는 다른 종목들보다 더 나은 투자로 여겨지는 이유다. 이런 대장주의 면모에서 AI 투자의 열기는 식지 않았음을 확인할 수 있다. AI 투자의 가장 큰 이유는 효율성과 생산성 향상이다. 생산성은 저출산 및 고령화, 인력부족, 인건비 상승, 구조 적 저성장 등 다양한 사회문제를 해결하는 방법이 되기도 한다. 생산성 향상은 팬데믹 때부터 시작됐다.

 

팬데믹은 우리가 일하는 방식의 근본적 변화를 가져 왔다. 재택근무, 원격근무가 확산됐고, 디지털 협업 도구의 사용이 증가했다. 이를 위해 기업 들이 디지털 인프라에 투자하면서 반도체와 빅테크는 주도주로 떠올랐다. 기업들이 인력보다 시스템에 투자하며 생산성 향상을 추구한 시작점이었다. 효율화된 인력시스템은 코로나가 종식된 후에도 유지됐다.

 

디지털에 많이 노출된 사무직뿐 아 니라 단순노동, 서비스업도 마찬가지였다. 저임금 일자리는 더 빠른 속도로 감소했다. 팬데믹이 촉발한 생산성 향상을 더욱 가속화 한 것은 AI다. 자연어를 다루는 대형언어모델 (LLM) 덕분에 코딩 없이 AI 툴 사용이 용이해졌다. AI 활용 가능 영역도 급속히 넓어졌다. 대규모 AI 투자 사이클은 이와 함께 시작됐다. 아이러니하게도 IT 업계인력은 AI로 인해 구조조정에 놓였다.

 

경영 컨설턴트 전문 회사인 맥킨지(McKinsey&Company)는 AI의 영향으로 2030년까지 전 세 계 국내총생산(GDP)을 누적 16%, 연간 1.2% 더 높일 수 있다고 전망했다. 업무자동화로 감 소하는 일자리도 있지만, 생산성 향상이 이를 상쇄한다고 가정했다. AI는 투입 비용 대비 효율을 높이므로 국가, 기업의 경쟁력과도 연관된다. 이들에게 AI는 고 금리, 저성장의 돌파구로 선택이 아닌 필수가 됐다. AI 구축과 활용을 위해 대규모의 장기적 인 투자가 필요하기 때문에, AI의 범주 내에서 앞으로도 주도산업이 파생되어 나올 것으로 기대되고 있다. 

 

  ©AI 인프라는 GPU, 네트워크, 전력, 보안, 데이터가 모두 갖춰져야 기능을 극대화할 수 있 다. 지난해 10월 시스코(Cisco)의 설문에 따르면 아직 국내 6%의 기업만이 AI 인프라가 잘 준비돼 있다고 답했다(사진:콩가텍). 경제인

 

# 사회경제적 난제 속 AI 인프라 성장 동력 강화

코로나 이후 전 세계적으로 과잉 유동성과 인플레이션 문제가 대두됐다. 높은 정부 부채로 고 금리 정책은 한계를 드러냈다. 실리콘밸리은행(SVB) 사태 같은 금융위기의 재발을 막으려면 긴축 정책도 한계가 있다. 이런 상황에서 생산성 향상은 저성장과 인플레이션을 동시에 해결 하는 중요한 전략으로 부상했다.

 

최근 수년간 노동 투입이 추세적으로 감소하며 노동생산성은 증가했다. 단순 업무, 반복작업 과 같은 저부가가치 작업에서 자동화가 인력을 대체했다. AI의 확산으로 자동화의 업무역량은 발전되고 강화됐다. 특정 영역에서 인간을 뛰어넘는 신뢰성을 보이기도 한다. AI 탑재 안면인식 기술은 인식속도와 정확도가 인간보다 크게 뛰어나다. AI 인프라가 확산되 면 AI의 엔드마켓도 커지게 된다.

 

물류 대란과 반도체 부족을 경험한 후 온쇼어링(On-Shoring), 재산업화 흐름이 강해졌다. 미· 중 갈등과 우크라이나 전쟁은 이를 더욱 강화했다. 반도체, 이차전지 등 첨단 산업 분야에서 온 쇼어링이 두드러지게 나타났다. 그러나 인력 부족, 인건비 상승 문제가 걸림돌로 작용하고 있다. TSMC 미국 팹(Fab)이 좋은 예다. 숙련공 부족으로 완공이 내년으로 지연됐다. 완공되더라도 미국의 인건비를 고려하면 수익성은 대만보다 낮을 우려가 있다. 또한 TSMC로서는 대만 내 인력이 미국으로 유출될 부담이 있는 것도 사실이다.

 

TSMC는 후공정 팹과 핸들링 시스템을 자동화하며 이 문제에 대응하고 있다. 공장자동화의 장점을 보여주는 대표적인 사례는 테슬라다. 테슬라의 높은 공장 자동화율은 경쟁사 대비 높은 마진율로 나타난다. 삼성전자도 최근 AI가 탑재된 자동화 공정 장비 발주를 발표했다.

 

첨단 팹은 숙련공 부족, 중대 재해 문제, 기술유출 문제 등 난제들이 많다. 삼성전자는 인력 슬림화와 로봇기술의 활용으로 극복한다는 계획이다. 공장자동화는 수익성뿐 아니라 여러 가지 면에서 장기적으로 유효 한 트렌드다. 저출산과 고령화로 인한 인력 부족, 인건비 상승은 전 세계적으로 공통적인 문제다. 단기간 내 대응하기 힘든 문제인 만큼 각국은 생산, 서비스, 사무 분야에 걸쳐 자동화 비중을 높여 대응할 것으로 예상된다.

 

LLM과 멀티모달의 도입으로 기계와 상호작용이 가능해지며 서비스 분야에도 AI 기술 활용이 커지고 있다. 웨어러블과 휴머노이드, 물류 시스템, 키오스크 등 무인화 기술의 하드웨어 단가도 계속 하락하고 있다.

인건비의 투하자본이익률(ROIC)을 무인화 시스템이 역전하는 모멘트가 다양한 영역에서 확인될 것이다.

 

# AI, 넓게 보면 수혜주는 많다

올해 주식시장은 대형주, 테마별 강세 경향이 뚜렷하다. 중·소형주 내에서도 어떤 테마나 산업 군에 속했느냐에 따라 성과가 크게 갈린다. AI 업종 내에서도 특정 서플라이체인 종목 위주로 차별화된 강세를 보이고 있는 상황이다. AI 인프라는 로봇, 자동화, 최적화를 통칭한다. 정의에 따라 확장성이 있는 개념이다. 공통적 으로 AI 산업과 발전과 성장을 공유한다.

 

실적도 AI와 같은 맥락과 이유로 성장하며, 성장성이 좋다. 그럼에도 불구하고 테마나 산업으로 형성되지 못하고 개별종목으로 있으면서 소외된 부분도 있다. 이병화 신한투자증권 연구원은 "AI는 미래지향적인 산업으로 고밸류에이션도 일부 용인되고 있다. 이러한 밸류 부담 없이 AI 투자를 원하는 투자자에게 알파 종목으로 적합하다. AI 인프 라를 개별주가 아닌 AI와 동반 성장하는 하나의 산업으로서 볼 필요가 있다"고 조언했다.

 

# '로봇', LLM과 원가하락 따른 '제2의 스마트폰' 태동

연구실에서 고가의 부품에 제작되던 로봇이 부품 공급망의 확대로 인해 단가(Cost)가 드라마 틱하게 하락했다. 최근 화두가 되고 있는 테슬라 옵티머스 로봇의 목표 출시가격은 3000만 원이다. 베어로보틱스의 최고급 서빙 로봇은 2000만 원이다. 선진국 인당 1년 인건비에 크게 미달한다. 글로벌 휴머노이드 로봇 시장규모는 연구기관에 따라 2030년 50조 원 내외로 추산되고 있다.

 

이는 지난 2022년 1조 원 대비 50배 규모다. 레인보우로보틱스는 휴머노이드 '휴보(HUBO)'가 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), 혼다 (Honda) 등 글로벌 탑 티어 제품과 비교되고 있다. 잠재적 최대주주인 삼성전자가 글로벌 하 드웨어 탑 플레이어(Top player)이므로 시너지가 클 것으로 기대되고 있다. 경쟁사인 피규어 AI(Figure AI)가 장외에서 3조 5000억 원의 기업가치를 인정받은 바 있어 밸류에이션의 하단 도 지지 될 것이라는 평가다.

 

에스피지는 로봇용 정밀감속기 소·중·대형을 모두 국산화했고 양산능력이 국내에서 가장 뛰어 난 기업이다. 대기업과 로봇 기업 향 레퍼런스도 보유했다. 국내 대기업의 로봇 양산시 부품 국산화 수혜가 클 것으로 평가되는 이유다. 올해 양산 목표인 웨어러블 엑츄에이터 공급시 K-로봇 핵심 서플라이체인으로 재평가가 기대되고 있다. 인탑스는 로봇 제작 전문 EMS로 진화가 기대된다.

 

이미 베어로보틱스의 서빙 로봇을 위탁 생 산한 바 있고, 웨어러블 로봇 양산을 목표하고 있다. EMS 기업은 키 아이템(Key item)의 업 황과 주가를 같이한다. 폭스콘의 주가는 애플과 동행했고, 플렉스(Flex)의 주가는 인페이즈 에 너지(Enphase Energy)의 주가와 동행했다. 로봇 스타트업은 많지만, 대규모 양산파트너는 희소하다. 향후 인탑스의 주가는 로봇산업의 업황과 동행할 것으로 기대되는 이유다. 

 

  © 경제인

 

# 인건비와 실수 줄이는 '자동화'

서비스업 영역도 무인화 확산이 추세적이다. 인건비도 줄여주지만 휴먼에러의 방지를 통해 사 회적 비용이 절감되는 측면도 있다. 제이브이엠은 약제 자동화 장비 기업이다. 설립 이래 지금까지 파우치형 조제 자동화 장비 ATDPS(Automatic Tablet Dispensing & Packaging System)로 성장을 이끌었다. 약품 관 리와 안전성 측면에서 약국 자동화는 추세적 성장이 기대되고 있다.

 

앞으로는 로봇공학이 결합 된 차세대 제품이 성장 바통을 이어간다. 다관절 협동로봇팔이 결 합 된 메니스(MENITH) 제품이 대표적이다. 이미 공장형 약국에 납품 여력이 있으며 올해 해 외 향 매출확대가 본격화될 것으로 평가받고 있다. 슈프리마는 글로벌 바이오 인식 및 물리 보안 분야 1위 기업이다. AI를 탑재한 신형 시스템의 인식률과 속도는 사람보다 뛰어나면서 가격은 100만 원 미만이다.

 

전 세계 140개국 수출 네 트워크를 통해 매출의 80%가 해외에서 발생한다. 사우디 네옴시티, 미국 상위 데이터센터 납 품이 확대되며 모멘텀을 받고 있다. 에스트래픽은 철도 무인화시스템과 도로 무인징수 시스템에 특화됐다. 국내 신규 철도망 무인 화 확대와 미국 내 역무 자동화 수출 확대로 고성장이 예상되고 있다. 미국은 인프라 법 통과로 노후 교통인프라 개선에 대규모 예산을 책정하고 있다. 이에 힘입어 고성장 가도에 있다고 평가받고 있다. 

 

  © 경제인

 

# '최적화' 통한 AI 시스템 기능 극대화

AI 인프라는 GPU, 네트워크, 전력, 보안, 데이터가 모두 갖춰져야 기능을 극대화할 수 있다. 지난해 10월 시스코(Cisco)의 설문에 따르면 아직 국내 6%의 기업만이 AI 인프라가 잘 준비 돼 있다고 답했다. 앞으로 AI 인프라 투자는 리소스가 충분한 대기업이 주도할 것으로 예상한다.

 

AI 시대를 장기 적 안목에서 준비하지 않으면 뒤 쳐질 수 있기 때문에, 기업입장에서 생존의 문제이기도 하다. 데이터센터와 물류 자동화가 대표적 투자 영역이다. 데이터센터는 GPU를 구동하면서 발생하 는 대용량, 저 지연, 고 대역 데이터 전송 및 전력 효율화 능력이 필수적으로 요구된다. 물류 에서는 무인물류센터와 당일 배송 실현을 위한 네트워크 인프라가 필요하다.

 

링네트는 NI(Network Integration) 기업이다. 국내 NI 업계 내에서 최적화, 유지관리, 수익성 관리 능력이 최상위 수준이라고 평가받는다. 최근 호실적 배경에는 반도체, 클라우드, 이커머 스 고객이 있다. AI가 접목돼 고성장하는 분야들이다. 향후 10년 이상 투자 사이클이 예정되어 있기 때문에 중장기 전망도 밝다.

 

삼화전기는 전해콘덴서 전문기업이다. 데이터센터 및 전장용 고부가가치 제품의 매출 증가로 구조적 성장 기조에 진입했다. 데이터센터 솔리드스테이트드라이브(SSD)의 전력 소모를 절감 시키는 S-Cap 제품과 하이브리드 콘덴서 제품이 실적을 견인하고 있다.

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