리포트 : 3대 메가프로젝트 섹터별 수혜와 리스크 - 한화증권 260602

반도체: 단기적 공급증가는 불가, 중장기적 수요 선제 대응

호남권 반도체 생산거점 조성 
호남권 반도체 투자 계획은 광주·전남권을 중심으로 한 서남권 반도체 생산거점 조성 구상이다. 현재 공개된 내용 기준으로는 삼성전자와 SK하이닉스가 참여하는 대규모 투 자 계획이 언급됐으며, 전체 투자 규모는 약 800조원 수준으로 제시되었다. 

기업별로는 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 약 400조 원 규모의 투자를 담당하는 구조 로 알려져 있다. 신규 생산시설은 메모리 반도체 팹 총 4기 수준으로 언급됐으며, 광주, 전남권을 중심으로 입지 검토가 이뤄지는 것으로 보도되었다. 다만 현재 공개된 내용은 권역 단위의 투자 방향성과 대략적인 투자 규모에 한정되어 있으며 개별 팹의 세부 위 치나 라인별 투자 집행 계획은 아직 구체적으로 공개되지 않았다.

핵심 인프라 확보가 관건 
인프라 측면에서는 전력과 용수 확보가 주요 지원 과제로 제시되었다. 공개된 내용에 따르면 서남권 반도체 생산시설 운영에는 GW급 전력 수요와 하루 수십만 톤 규모의 공업용수가 필요할 것으로 언급되었다. 
용수 확보 방안으로는 기존 댐 활용, 공급능력 증설, 하수 재이용 등이 거론됐으며, 전력 측면에서는 호남권의 재생에너지 기반과 송전 망 확충을 연계하는 방안이 함께 언급되었다. 

정부는 전력, 용수, 부지 인허가 등 생산시설 조성에 필요한 기반 인프라를 지원하겠다 는 방침을 밝힌 상태다. 반도체 팹 투자는 단순히 건물을 짓는 문제가 아니라 전력, 용 수, 폐수처리, 가스, 케미컬, 물류, 인력 등 대규모 산업 인프라가 선행되어야 하는 프로 젝트라는 점에서 인프라 조성 여부가 향후 투자 속도를 결정하는 핵심 변수로 작용할 전망이다.

구체적인 일정은 아직 비공개 
다만 현재까지 공개된 내용은 투자 규모, 참여 기업, 팹 수, 권역 단위의 입지 방향, 인 프라 지원 방침에 한정된다. 개별 팹의 정확한 부지, 착공/준공/양산 일정, 적용 공정, DRAM/HBM/NAND 등 제품별 생산 배분, 월 웨이퍼 투입 규모, 장비 발주 시점 등 은 아직 구체적으로 공개되지 않았다. 일정 측면에서도 현재 확인 가능한 내용은 정부 임기 내 착공 추진 정도이며, 실제 준공이나 양산 개시 시점을 판단할 수 있는 세부 로 드맵은 제시되지 않은 상태다. 따라서 현 시점에서 확인 가능한 사실은 “서남권에 총 800조 원 규모의 반도체 투자 구상과 메모리 팹 4기 조성 계획이 제시되었으며, 정부가 전력, 용수 등 인프라 지원을 병행할 예정”이라는 정도의 내용이다.

단기 메모리 공급 확대 영향은 제한적
이번 프로젝트를 단기 공급 증가 요인으로 해석하기는 어렵다. 신규 반도체 팹은 부지 확정, 인허가, 전력/용수 등 인프라 구축, 클린룸 시공, 장비 반입, 공정 셋업, 고객 인증, 수율 안정화까지 여러 단계를 거쳐야 한다. 특히 호남권 투자는 기존 생산거점 내 라인 증설이 아니라 신규 권역에 대형 생산기지를 조성하는 성격이 강하기 때문에 실제 양산 까지는 상당한 시간이 필요할 가능성이 높다. 이를 고려하면 호남권 팹이 실제 공급에 유의미하게 기여하기까지는 최소 수년, 길게는 5년 이상의 시간이 필요할 것으로 판단 된다.

중장기 생산능력 확대는 구조적 수요 대응
또한 중장기 공급 증가 자체를 부정적으로 해석할 필요는 제한적이다. 메모리 산업의 핵심 수요는 과거 PC·모바일 중심에서 서버, AI 가속기, HBM, 고성능 DRAM, 고용량 SSD 중심으로 이동하고 있다. 특히 AI 서버 확산은 기존 서버 대비 더 많은 DRAM과 HBM, 고성능 스토리지를 요구하기 때문에 메모리 수요의 구조적 증가 요인으로 작용 한다. 공급이 장기적으로 늘어나는 것은 산업 성장 과정에서 자연스러운 현상이며, 중요 한 것은 공급 증가 속도보다 수요 증가 속도가 더 빠르게 유지될 수 있는지 여부다. 현 재 AI 인프라 투자가 데이터센터, 네트워크, 전력 인프라, 고성능 컴퓨팅 전반으로 확산 되고 있다는 점을 감안하면, 장기 생산능력 확대는 단순 공급 부담보다는 구조적 수요 증가에 대응하기 위한 투자로 해석하는 것이 적절하다.

국내 반도체 소부장 투자 사이클 장기화 기대
국내 반도체 소부장 업체 입장에서는 이번 호남권 투자 구상이 중장기 수주 가시성을 높이는 이벤트로 볼 수 있다. 단기적으로는 삼성전자 P4, SK하이닉스 M15x 증설이 예 정되어 있고, 내년에는 삼성전자 P5, SK하이닉스 용인 Y1 등 신규 투자 이벤트가 이어 질 예정이다. 여기에 호남권 신규 클러스터 조성 계획까지 더해질 경우 국내 반도체 투 자 사이클은 단발성 증설이 아니라 다년간 이어지는 구조로 확장될 수 있다. 반도체 장 비, 소재, 부품 업체들은 팹 착공 이전의 인프라 투자 단계부터 클린룸, 가스·케미컬 공 급장치, 전공정/패키징/테스트 장비, 부품 교체 수요까지 여러 단계에서 수혜를 받을 수 있다. 따라서 이번 프로젝트는 단기 실적 기여보다는 중장기 수주잔고와 투자 지속성 측면에서 의미가 크다.

선단 공정 전환으로 소부장 수혜 범위 확대
특히 메모리 투자는 기술 전환과 생산능력 확대가 동시에 진행된다는 점에서 소부장 수 요의 폭을 넓힐 수 있다. 선단 DRAM, HBM, HBF 중심의 투자가 진행될 경우 전공정 전반의 장비 수요뿐만 아니라 TSV, 본딩, 테스트, 열관리 공정의 중요성이 높아지면서 후공정 장비와 부품 수요도 함께 증가할 수 있다. 또한 신규 팹은 초기 장비 투자 이후 에도 공정 안정화, 수율 개선, 유지보수, 소모품 교체 수요가 장기간 발생하기 때문에 소부장 업체들에게는 일회성 매출보다 반복적 매출 기반을 넓히는 계기가 될 수 있다.

리스크는 투자 계획의 실행 시점 지연 가능성
리스크 요인은 계획의 실행 시점이다. 현재 공개된 내용은 대규모 투자 방향성에 가깝 고, 팹별 부지, 착공, 장비 반입, 양산 일정은 아직 확정되지 않았다. 따라서 단기적으로 는 투자 규모 자체보다 세부 로드맵이 언제 구체화되는지가 중요하다. 특히 신규 클러 스터는 기존 캠퍼스 증설보다 행정 절차와 인프라 조율 변수가 많기 때문에 실제 Capex 집행 시점이 기대보다 늦어질 가능성은 리스크로 남아 있다.

공급 부담보다 수요 대응과 수주 기반 확대에 주목
결론적으로 호남권 반도체 투자 계획은 단기 메모리 공급 부담으로 연결될 가능성은 낮 고, 중장기적으로는 국내 반도체 투자 저변을 확대하는 이벤트로 판단된다. 실제 양산까 지는 5년 이상이 소요될 가능성이 높아 단기 수급에 미치는 영향은 제한적이다. 반면 삼성전자 P4와 SK하이닉스 M15x, 이후 P5와 Y1 투자에 더해 호남권 신규 클러스터까 지 연결될 경우 국내 반도체 Capex는 장기간 이어질 수 있다. 이는 장비, 소재, 부품, 인프라 업체들에게 중장기 수주 기회를 제공하는 요인이다. 따라서 이번 이슈는 메모리 공급 과잉 우려보다는 폭증하는 메모리 수요에 대한 선제 대응 및 국내 반도체 소부장 업체들의 투자 사이클 연장과 수주 기반 확대라는 관점에서 접근하는 것이 타당하다.

인터넷/SW: 토큰 팩토리 시대, 인터넷의 몫

AIDC 확대가 인터넷/SW 산업의 핵심 수요 창출 축으로작용 전망
이번 프로젝트는 반도체 팹 증설이 헤드라인을 장식하고 있지만, 인터넷/SW 산업 측면 에서는 수백조 원 규모의 AIDC 확대가 핵심 수요 창출 축으로 작용한다. SK·GS·네이버 가 1단계 8.4GW 컨소시엄을 구성하고 삼성SDS가 해남에 별도 국가 AIDC를 구축하 기로 하면서,  클라우드·인프라 사업자들은 정부의 전력·용수·인허가 지원을 등에 업고 캐펙스 부담을 상대적으로 낮춘 채 사업을 확장할 수 있는 환경을 확보했다.

네이버의 엔터프라이즈 B2B 사업 가치 확대 가능
네이버가 국가 AI데이터센터 컨소시엄에 정식 파트너로 편입됐다는 상징성은 크다. 기 존에도 세종에 '각 세종' 데이터센터를 운영하며 클라우드·B2B 사업을 키워왔는데, 이번 발표로 세종 확장분과 추가 지역 신규 부지가 국가 전략사업으로 편입되면서 전력·용수· 인허가 등 인프라 조달 리스크를 정부가 상당 부분 흡수해줄 개연성이 생겼다고 본다. 정부가 제시한 지원책은 데이터센터 운영의 최대 병목인 전력 확보 비용과 시간을 낮춰 줄 수 있어, 네이버 클라우드·엔터프라이즈 부문의 중장기 원가 구조에 긍정적으로 작용 할 가능성이 있다.

단기적으로는 자금 투자 문제가 해결되어야 함, 이후에는 감가상각비를 상쇄할 수 있는 수익화 시점이 중요
다만 실제 실적 반영 시점은 착공·가동 일정에 연동해 후행적으로 봐야 한다. 게다가 자 금 투자 부담 우려도 존재한다. 1GW 규모 데이터센터 신설은 조 단위 캐펙스를 수반하 는데, 네이버 단독 재무 여력으로 이를 어떻게 조달할지, 자체 투자인지 SK와 같은 컨 소시엄형 리스크 분담인지가 아직 불분명하다. 
네이버의 GPU 투자 규모는 2025년 약 7,000억원에서 2026년 1.4조 원 수준까지 확대 될 것으로 예상되는데, 이번 발표로 투자 금액의 상향은 불가피하다. CAPEX 투자가 약 2조 원까지 늘어난 상황에서, AI 서비스가 창출하는 영업이익이 늘어난 자본 비용과 운 영 비용을 상회하지 못한다면 ROIC는 하락 압력을 받게 된다. 동사는 GPU가 입고되 는 시점부터 5년 정액 상각으로 감가상각비를 반영하고 있는데, 연간 약 2천억원 중반 이 고정비 부담으로 자리잡게된다. 이는 AI 수익화 규모가 이 비용 증가 속도를 상회하 기 전까지는 구조적으로 영업이익률에 하방 압력이 지속된다는 것을 의미한다.

삼성SDS, 해남 및 구미에 초대형 AI데이터센터 구축 예정
삼성 그룹 투자계획 발표에 따르면 삼성SDS는 전라남도 해남 솔라시도에 약 17조원을 투자해 국가 AI데이터센터를 구축하는 역할을 맡았다. 이는 삼성전자가 구미에 피지컬 AI·휴머노이드 로봇 양산 라인을 구축하는 것과 짝을 이루는 구도로, 삼성 그룹 전체 호 남 투자(약 425조원, 반도체 메인 팹 약 400조원 포함) 패키지의 일부로 편성됐다. 삼성 SDS가 명시적으로 AI데이터센터 사업자로 이름을 올린 것은 이번이 처음으로, 기존에 클라우드·SI 중심이던 사업 포트폴리오에 국가급 인프라 프로젝트가 더해진 셈이다.

그룹사향 매출에 의존해온 포트폴리오의 다변화 관점에서 중요
삼성SDS가 삼성 그룹 내 AI 인프라 구축의 실행 주체로 공식 지정됐다는 점에서, 그룹 계열사향 매출에 의존해온 클라우드 사업 구조가 국가 프로젝트라는 새로운 수주 채널 을 확보했다는 점이 긍정적이다. 다만 17조원이라는 투자 규모는 SK(1GW당 대략 백 조원대)나 네이버 대비 상대적으로 작아, 이것이 순수 신규 매출 기여로 이어지는 규모 인지 그룹 내부 IT 인프라 고도화 성격이 강한지는 추가 확인이 필요하다.
리스크는 삼성SDS 특유의 사업 구조에서 비롯된다. 삼성SDS 매출의 상당 부분이 삼성 그룹 계열사 대상 캡티브 매출이라는 점을 감안하면, 이번 국가 AI데이터센터 투자가 외부 고객 대상 클라우드 사업 확장으로 이어질지, 아니면 그룹 내부용 인프라 확충에 그칠지가 투자 포인트를 가른다. 또한 해남은 완전히 새로운 입지로 부지조성·전력망 구 축부터 시작해야 하는 만큼 가동 시점까지의 리드타임이 길고, 그 사이 GPU·AI반도체 세대교체가 이뤄질 경우 설계 변경에 따른 추가 비용 리스크도 존재한다.

건설: 이거 다 누가 짓나요?

3대 메가프로젝트 발표, 지을 것이 많아졌다
지난 29일 정부는 반도체·데이터센터·피지컬 AI 등 첨단산업 분야에 대한 대규모 투자 계획이 담긴 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’를 발표했다. 신규투자 기준 총 1,500 조 원 규모이며, 이와 관련 삼성전자와 SK그룹은 기존 투자계획 포함 약 4,755조 원에 달하는 중장기 투자계획을 동시에 발표했다. 당사는 이번 투자계획 발표로 인해 지을거 리가 많아졌다는 점에서 건설 업종의 수혜를 예상하며, 총 네 가지 키워드로 수혜 분야 및 관련주를 점검해봤다.

1) 반도체 관련 시설 
삼성전자는 약 2,100조 원의, SK하이닉스는 약 1,100조 원의 중장기 반도체 관련 시설 투자 계획을 발표했다. 이로 인해 중장기 투자 기조가 보다 명확해짐과 동시에 평택 P5, P6의 경우 순차 건설에서 동시 건설로 기존대비 건설 계획이 3~4년 단축되고, 용인 클 러스터 계획이 12년 앞당겨지는 등 기존 반도체 단지 건설에 속도가 붙는다는 점이 긍 정적이다. 이에 대한 수혜는 건설 계열사인 삼성물산, 삼성E&A, SK에코플랜트가 주요 하겠으나 HL D&I, 코오롱글로벌, KCC건설 등 중견 건설사와 한미글로벌 등 PM사 참 여도 예상된다.  

2) AI 데이터센터 
AI 데이터센터와 관련해서는 울산(1GW, SK), 동해(2.4GW, GS), 세종+α(1GW, 네이 버), 권역별 추가 입지(4GW, SK)를 통해 1단계 8.4GW를 구축(‘28년 상반기 착공)하 고, 이후 2035년까지 10GW를 추가(SK) 확장할 계획을 밝혔다. MW당 80~100억 원 수준의 시공비를 가정하면 총 18.4GW에 대한 예상 수주 규모는 약 150~180조 원이 다. 총 규모도 국내 주택수주 2년치에 달할 정도로 크지만 시공 기간도 2~3년으로 비교 적 짧은 편인 만큼 실적 기여도가 높을 것으로 예상된다. 

수혜가 기대되는 건설사는 SK에코플랜트, GS건설, 현대건설, DL이앤씨 등이다. GS건설 의 경우 총 21건의 DC 수주 이력을 보유하고 있는데 이 중 10건은 자이C&A(자이에 스앤디 연결자회사)가 공사를 수행했으며, 자회사 ‘디씨브릿지’를 통해 데이터센터 운영 노하우까지 축적해가고 있다. 현대건설은 총 18건의 수주(네이버 DC 각 세종 포함) 이 력을, DL이앤씨는 총 10건(DL건설 포함)의 수주 이력을 가지고 있다. 올해 하반기에도 각 사별로 적게는 2건에서 많게는 6건의 국내 DC 파이프라인을 보유 중인 것으로 파 악된다.

3) 전력공급(신재생/원전)       
메가 프로젝트 실현을 위해 선제적인 전력 인프라 투자에 대해서도 강조했는데, 특히 전력 공급과 관련해 재생에너지와 원전의 중요성을 강조했다. 이와 관련 2030년까지 재 생에너지 100GW를 조기에 이행하는 동시에 27년 준공예정인 원전 2기와 계속운전 추 진 중인 원전 9기를 활용하겠다는 계획을 밝혔다. 건설 업종 내에서는 현대건설(태양광 /풍력사업 영위, 해상풍력 전용설치선 보유, SMR개발), 대우건설(해상풍력 사업 참여), 코오롱글로벌(육상/해상 풍력사업 영위), 금호건설(에너지고속도로 전력망 구축사업 추 진) 등의 수혜가 예상된다. 

4) 기업형 첨단도시       
인프라 측면에서 기업형첨단도시 조성 전략도 함께 발표했다. “산업단지+도심융합특구+ 신도시”가 고속 교통인프라로 연결되는 회랑도시 조성이라는 큰 방향성을 제시하며, 국 토교통부 장관은 미국의 실리콘밸리나 싱가포르 원노스, 중국의 선전과 같은 모델을 언 급했다. 수도권과 지방의 주택시장 전망이 극명하게 갈리는 상황에서 정부의 취지대로 기업의 지방투자가 지역 성장으로 연결된다면 지방 부동산 경기 회복에 도움이 될 전망 이다. 그렇게 된다면 중견 및 지방 건설사를 포함한 건설업종 전반에 걸친 수혜 및 투자 심리가 회복이 기대된다. 

리스크 요인 
건설업 측면에서 이번 투자 계획 발표가 긍정적인 것은 분명하지만, 중장기에 걸친 계 획인 만큼 발주 시기와 규모가 유동적일 수 있다는 점은 염두에 둘 필요가 있겠다. 더불 어 입지 확보나 인프라 조성 등에 상당 기간이 소요될 수 있어 수주 기대감을 과도하게 선반영하는 것에 대해서도 경계가 필요하다는 판단이다. 

피지컬 AI/로봇: 국내 제조업 로봇 사업확장의 기회

대한민국 정부, AI/로봇 강국으로 도약 비전 제시
정부가 발표한 ‘3대 메가 프로젝트’의 3대 분야 중 하나인 ‘피지컬AI’에는 이를 핵심적 으로 적용하게 되는 ‘AI로봇’ 분야, 즉 ‘휴머노이드’ 로봇 강국으로의 비전을 포함하고 있다. 발표자료에 따르면 지난해 제조업과 로봇산업의 시너지 극대화를 위해 제조업 AI 전환 가속화를 목표로 발족한 ‘M.AX 얼라이언스’가 이번 ‘피지컬 AI’ 강국으로의 도약 에 있어 중추적인 역할을 수행할 전망이다. 국내 로봇, AI 및 이를 적극 활용할 수요제 조업 내 1,500여개 기업들이 ‘M.AX 얼라이언스’에 참여하며, 업종별 특화 AI로봇 개발 및 현장 보급을 추진할 계획이다.

피지컬AI 주도권 확보에 있어 국내 주력 제조업 역량 최대 활용
이번 발표 내용의 핵심 문구는 ‘주력 제조업과 로봇산업의 시너지 극대화’라고 판단한 다. 정부가 시너지의 극대화 대상으로 제조업과 로봇산업을 강조한 이유는 피지컬AI가 적용될 환경, 즉 피지컬AI의 대규모 수요시장이 제조업과 로봇산업이기 때문이기도 하 지만, 더 깊이 숨겨진 함의는 ‘피지컬AI’ 주도권 확보를 위한 핵심 경쟁력의 원천이기 때문이다. 우리나라는 제조 역량에 강점이 있는 한편, 전통적인 제조업 밸류체인의 경쟁 력을 향후 신성장 동력인 ‘피지컬AI’로 전환해야 하는 숙제가 있다. 이러한 상황에서 피 지컬AI 육성은 제조업 역량을 최대 활용하는 것과 동시에 로봇산업으로의 전환을 꾀할 수 있는 기회이다. 피지컬AI 주도권 확보에 있어 제조업 역할의 중요성은 크게 두가지 측면으로 볼 수 있다. 첫번째는 ‘데이터 팩토리’, 두번째는 ‘양산 경쟁력’이다.

피지컬AI 고도화에 필요한 데이터는 제조업에서 창출 - 제조 현장은 피지컬 AI데이터 팩토리로 역할 확대
정부는 피지컬AI 고도화를 위한 총력적 데이터 관리체제 구축과 향후 3년 내 세계 최고 수준의 독자 피지컬AI 파운데이션 모델 개발 계획을 발표했다. 피지컬AI 고도화 과정은 ‘데이터 수집 - AI학습 - 모델 생성 – 검증 – 적용’으로 이어지는 일반적인 AI 프로 세스와 동일하다. 그러나, 이 피지컬AI 데이터의 속성은 기존 AI 데이터의 그것과 다르 다. 피지컬AI가 존재하는 환경은 기존 Web 기반이 아닌 실제 제조현장이다. 현장에서 생성되는 작업자의 행동이나 자동화 설비의 동작 특성을 실시간으로 수집하고 축적하는 것이 필요하다. 이에 따라 피지컬AI 시대로 전환 시 제조 공장은 제품을 양산하는 역할 에서 피지컬 AI의 자양분인 데이터를 생성하는 주체로 거듭나게 된다. 

우리의 제조 역량을 데이터화 → 독자 피지컬AI 인프라 구축의 명분
중요한 점은 피지컬 AI 데이터 인프라 구축에 있어 엔비디아 등 글로벌 선도업체들에 대한 의존도를 탈피하고 자체적 인프라를 구축하겠다고 강조한 부분이다. 피지컬AI 시 대로 전환 시 제조공장은 제품을 양산하는 수집하는 작업자의 행동과 설비 동작 데이터 에는 각 제조현장의 생산성을 결정짓는 스킬과 암묵지 등 핵심 노하우 데이터를 포함한 다. 힘, 토크, 관성 등의 동작/행동데이터는 디지털트윈 환경에서 각종 조건에 맞게 가 상으로 방대한 양의 합성데이터로 증폭되고, 월드모델을 통해 학습을 수행하여 최적의 동작을 생성한다. 정부가 피지컬 AI 파운데이션 모델과 관련 인프라를 독자적으로 구축 하는 이유이다. 그동안 우리나라가 쌓아온 제조 경쟁력을 AI를 통해 고도화하여 활용하 되, 축적된 노하우를 노출하지 않기 위한 전략이라 할 수 있다.

고도화된 피지컬AI의 가치는 결국 ‘하드웨어(HW)’적으로 구현 - HW 양산성 확보에 주력 신규 Bottleneck으로 부각 전망
피지컬AI 주도권 확보에 있어 강조되는 제조업의 또다른 핵심적 역할은 ‘양산 역량의 확대’이다. 아무리 양질의 방대한 데이터를 통해 AI모델을 고도화하더라도 이를 실제 적용하기 위해서는 ‘하드웨어’적인 구현이 전제되어야 한다. 휴머노이드 로봇은 수천~1 만여 개의 부품 조합으로 구성되어 있다. 따라서, 이를 시장에 상용화 가능한 수준으로 시장 요구 가격에 맞춰 제공하기 위해서는 반드시 ‘양산성’ 확보가 전제되어야 한다. 이 미 글로벌 주요 휴머노이드 업체들은 올해를 기점으로 로봇 대량양산 체제 구축을 본격 화하고 있다. 테슬라는 ‘옵티머스’ 양산을 위해 프리몬트 공장의 모델S/X 생산을 단종 하고 로봇양산 라인으로 전환 중이며, Figure AI는 지난 3월 연 12,000대 규모의 자체 생산라인 ‘BotQ’를 구축하였다. 얼마전 중국 과창판 상장심사를 통과한 유니트리의 경 우도 이미 2024년 양산라인을 구축/운영한 이후 지난해에는 연 5,500대 이상을 출하했 으며, 엔진AI도 지난 5월 연 10,000대 규모의 휴머노이드 생산체제를 구축했다고 언론 에 발표하는 등 이미 휴머노이드의 대량 양산 경쟁은 가시화되고 있다.

정부는 기존 제조업 기반 양산 역량을 피지컬AI/로봇 분야로 확장 유도
정부는 이번 발표에서 새만금과 대경권을 양대 축으로 하는 지역 중심 로봇 생산기반 구축 계획을 제시하였다. 새만금은 지난 2월 현대차그룹이 발표한 ‘AI/로봇 클러스터’ 계획을 기반으로 하여 로봇 파운드리 및 로봇 핵심부품 클러스터 인프라 구축을 추진한 다. 대경권은 인접한 자동차/조선/전자산업 연계를 통해 로봇 실증을 위한 테스트 필드 를 구축하고 관련 부품업체가 로봇 산업에 진출할 수 있도록 업종 전환을 지원한다. 

자동차 등 국내 제조산업 내 기업들의 로봇 대량양산체제 선제적 구축 가시화 전망
이에, 정부의 정책적 방향에 맞게 국내 제조업체들의 로보틱스 부품 개발 및 제조사업 으로의 진출 확대가 가시화될 전망이다. 이미 국내 자동차 밸류체인 내 부품업체들은 현대차그룹의 로보틱스 양산을 위한 액추에이터,  배터리 및 비전센서(카메라,  라이다 등) 등 핵심부품 사업을 추진하고 있다. 현대모비스와 HL만도는 액추에이터 양산개발 을 본격화하고, LG이노텍은 휴머노이드용 비전센싱 시스템을 개발한다. 현재는 북미 고 객사 인근 거점 중심의 사업 전개가 검토 중이지만, 국내 로봇 생산기반 구축 추진에 따 라 대경권 및 새만금 권역에서의 R&D 및 제조인프라 구축이 가시화될 전망이다.

새만금 AI/로봇 클러스터 추진 중인 현대차그룹 중심 수혜 확대 전망
피지컬 AI 양산체계 구축에 있어 현재로서 국내 제조업 역량을 로봇산업으로 가장 활발 하게 전개하고 있는 주체는 현대차그룹을 중심으로 한 자동차/부품 밸류체인이라고 판 단한다. 휴머노이드 로봇의 복잡한 부품 체계를 양산성 관점에서 최적화 설계할 수 있 는 능력과 이를 균일한 품질로 대량 양산할 수 있는 능력은 이미 수만개의 부품이 상호 맞물리면서 가혹 주행환경 특성에서 안전/내구성을 구현하는 자동차 밸류체인이 이미 보유하고 있는 역량이다. 현대차그룹 주도의 국내 자동차 밸류체인이 보스턴다이내믹스 Atlas 양산에 참여하는 등 로보틱스 밸류체인으로 확장하는 움직임은 향후 정부가 추진 하는 국내 피지컬AI 산업 육성에 있어 가시적인 성과 도출에 기여할 수 있을 것이다.

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