지난 2주(2026년 7월 10일~23일) 트렌드M이 수집한 AI 이슈를 관통하는 흐름은 분명했다. 돈이 어디로 흐르는지가 눈에 보이기 시작했다는 점이다. 삼성과 SK가 잇따라 내놓은 초대형 투자와 정부의 데이터센터 로드맵은 자본의 방향을 반도체·AI 인프라로 못 박았고, 검색과 광고의 현장에서는 SEO를 대신할 새로운 규칙이 자리를 잡기 시작했다. 모델 시장에서는 오랜 독점 구도가 흔들렸고, 이미 AI를 쓰고 있는 기업들의 고민은 ‘도입할 것인가’에서 ‘비용을 어떻게 감당할 것인가’로 옮겨갔다. 이번 리포트는 그 흐름을 여섯 갈래로 나눠, 실무자가 곧바로 판단에 쓸 수 있도록 정리했다.
① 자본은 인프라로 흐른다
가장 큰 이야기는 역시 돈의 이동이다. 삼성과 SK는 AI 시대의 승부수로 대규모 투자 계획을 잇따라 발표했고, 정부는 이를 뒷받침하기 위해 서남권을 새로운 반도체 거점으로 육성하겠다고 밝혔다. 이 흐름은 특정 기업의 설비 투자에 그치지 않는다. 지난해 매출 500대 기업 순위에서 35곳의 자리가 바뀐 데서 보듯, AI 반도체 수요가 산업의 서열 자체를 다시 쓰고 있다.
주목할 대목은 병목이 옮겨가고 있다는 점이다. 정부가 2035년까지 18.4GW 규모의 데이터센터를 짓겠다고 나섰지만, 진짜 관건은 전력이다. 데이터센터의 전력 수요가 폭발하면서 HD현대일렉트릭은 북미 수주만으로 분기 최대 실적을 냈고, 발전기용 엔진 같은 인접 시장까지 특수를 누리고 있다. ‘전기 먹는 하마’라는 표현이 은유가 아니라 현실이 된 셈이다. 골드만삭스가 한국·대만을 두고 ‘AI 주도의 초대형 흑자’ 국면을 언급하고, 피치와 OECD가 한국의 성장 전망을 끌어올린 배경에도 이 인프라 사이클이 있다.
실무자에게 — 기회는 반도체 한 품목이 아니라 전력·냉각·부품 국산화로 이어지는 밸류체인 전체에 있다. 자사가 이 사슬의 어디쯤 서 있는지부터 확인하는 것이 출발점이다.
② 검색과 광고의 규칙이 바뀐다
마케터에게 가장 직접적인 변화는 검색이다. 사람들이 링크를 클릭하는 대신 AI의 답변을 그대로 받아들이기 시작하면서, AEO·GEO 전쟁이 본격화됐다. AI가 자사 상품을 답변에 포함하도록 만드는 일(AEO), 생성형 AI가 참고할 콘텐츠와 데이터를 설계하는 일(GEO)이 SEO의 자리를 빠르게 대체하고 있다. CJ온스타일과 아모레퍼시픽은 이미 GEO로 AI 유입 트래픽을 크게 늘렸고, SSG닷컴과 LF는 전담 조직까지 꾸렸다.
광고의 무게중심도 이동한다. 넷플릭스의 AI 광고와 카카오의 새로운 포맷에 이어 챗GPT가 광고 수익화에 시동을 걸었고, 생성형 AI와 결합한 ‘대화형 광고’가 다음 격전지로 떠올랐다. 고객 접점 자체가 AI로 재편되는 흐름은 위닉스의 AI 라이브커머스나 AI 고객센터(AICC)처럼 업종을 가리지 않고 번지고 있다.
실무자에게 — AEO·GEO는 이제 선택이 아니라 노출의 전제 조건이다. 자사 데이터가 AI에 인용될 구조인지 점검하고, 이를 올해 마케팅 KPI에 넣어야 한다. 대응이 늦은 만큼 격차가 벌어진다.
③ 모델 경쟁, 그리고 비용이라는 복병
모델 시장의 판이 다시 짜였다. 오픈AI와 마이크로소프트의 독점 계약이 개정되면서 오픈AI는 아마존·구글 등 다른 클라우드에도 모델을 공급할 수 있게 됐고, 그 사이 구글 제미나이가 사용자 증가율에서 두각을 나타냈다. 국내에서도 챗GPT·클로드·제미나이의 3강 구도가 자리를 잡았다.
정작 기업 실무에서 떠오른 변수는 성능이 아니라 비용이다. 대부분의 기업용 AI가 사용량 기반으로 과금되다 보니, 도입이 늘수록 요금이 눈덩이처럼 불어나는 ‘요금 폭탄’이 현실 문제가 됐다. 가성비 높은 중국산 모델을 대안으로 검토하는 움직임이 나오는 것도 이 때문이다. 한편으로 AI는 국가 전략 자산으로도 다뤄지기 시작해, AI 주권 로드맵과 ‘토큰 수출국’으로의 전환 같은 담론이 힘을 얻고 있다.
실무자에게 — 단일 벤더 종속은 이제 리스크다. ‘토큰 단가 × 사용량’ 기준으로 비용을 관리하고, 용도별로 복수 모델을 조합하는 포트폴리오 전략을 문서로 만들어 둘 때다.
④ 현장의 AI는 이미 손익으로 나타난다
AI가 실적으로 연결된 사례가 눈에 띄게 늘었다. 이노션은 AI 기반 업무 혁신으로 1분기 사상 최대 영업이익을 냈고, B2B 영업에서도 AI를 도입한 기업의 매출 성장이 두드러졌다. 다만 조직 차원의 전면 도입은 아직 초기 단계라는 점은 기억할 필요가 있다. 성과를 낸 곳과 그렇지 못한 곳의 차이는 도입 여부가 아니라 운영 방식에서 갈렸다.
변화는 채용과 조직으로도 번진다. SK하이닉스 등은 AI 역량검사 기반의 직무 중심 채용을 확대했고, 신세계는 정용진 회장이 직접 챙기는 ‘리테일 AX’ 조직 개편을 단행했다. 경주시가 AI 쇼호스트로 소상공인의 판로를 지원하는 것처럼 공공 영역으로도 확산 중이다. 빅테크는 한 발 더 나아가 AI를 제품과 사업 모델로 바꾸고 있다. 메타는 남는 연산능력을 파는 클라우드 사업에 진출했고, 젠틀몬스터는 구글·삼성과 손잡고 AI 글라스를 준비한다.
실무자에게 — 승부는 ‘도입’이 아니라 ‘운영’에서 난다. 파일럿을 매출·비용·리드타임 같은 KPI에 직접 연결하고, 조직·평가 체계까지 함께 손봐야 성과가 지속된다.
⑤ 자본과 산업이 다시 배치된다
돈의 이동은 M&A와 투자 통계에서도 확인된다. 올해 상반기 글로벌 M&A 규모는 전년 대비 49% 늘어 역대 최고를 기록했고, 국내에서도 하반기 승부처로 반도체·AI가 지목됐다. 2025년 신산업 벤처투자는 전체의 76.4%를 차지했는데 그 1위가 AI였고, 공시대상 대기업집단은 사상 처음 100개를 넘어섰다. 반대로 석유화학은 단기 침체를 넘어 구조적 전환 국면에 들어섰다는 분석이 나온다. 자본이 신·구 산업 사이에서 뚜렷하게 재배치되고 있는 것이다.
실무자에게 — 자본은 ‘AI로 성장 스토리를 증명한 곳’으로 몰린다. 자사 사업을 AI 관점의 성장 내러티브로 다시 정의하고, 필요하다면 제휴·M&A로 역량을 보완할 시점이다.
⑥ 정책은 ‘제조업 AI 전환’으로 모인다
정부는 인구 감소와 글로벌 경쟁에 대응해 반도체·자동차·조선 등의 AI 전환을 담은 M.AX 전략을 내놨다. 실제로 3분기 제조업 경기 전망은 반도체·AI 업종의 호조로 반등했지만, 6월 체감경기 지수가 전월보다 둔화된 것을 보면 회복세는 AI 관련 업종에 뚜렷이 쏠려 있다. 삼성·SK 등 10대 기업이 참여하는 K-뉴딜 아카데미, 천안시의 중소 제조기업 AI 대전환 지원처럼 정책은 인재와 지역으로도 확산되고 있다.
실무자에게 — 정책 자금과 지원 사업이 ‘AI 전환’에 집중된다. 관련 공모를 모니터링하고, 자사 과제를 ‘AI 전환’의 언어로 정리해 두면 자금·인재 확보에 유리하다.
2주, 이것만은 기억하자
첫째, 투자는 인프라로 흐르지만 실무의 초점은 비용이다. 거대 투자 뉴스의 이면은 결국 전력·부품·운영비이며, AI를 쓰는 조직의 다음 화두는 단가 관리다. 둘째, 검색·광고의 문법이 바뀐다. AEO·GEO 대응 여부가 상반기 안에 기업 간 격차를 만든다. 셋째, 멀티 벤더가 기본값이다. 한 곳에 올인하지 말고 모델 포트폴리오를 문서로 관리하자. 넷째, 성과는 도입이 아니라 운영에서 갈린다. 다섯째, 자본·정책·인재가 모두 ‘AI 전환’으로 모이는 만큼, 자사 스토리를 그 언어로 먼저 다시 쓰는 쪽이 자금과 사람을 얻는다.
참고 링크 (트렌드M AI 트렌드)
· AI 시대의 승부, 삼성·SK 대규모 투자
· 서남권, 반도체 혁명 시작
· AI 시대, AEO·GEO 전쟁
· 넷플릭스의 AI 광고 혁신
· 메타, AI 클라우드 사업 진출
· AI 주권 국가로 도약하기 위한 로드맵
· AI 투자로 M&A 폭증
· M.AX, 제조업 인공지능 전환
전체 이슈: 트렌드M AI 트렌드 게시판
본 리포트는 트렌드M ‘AI 트렌드(idea)’ 게시판의 최신 콘텐츠를 큐레이션·재구성했습니다. 각 이슈는 Crowd Filtering으로 수집된 데이터를 AI가 요약한 것으로, 원문은 위 링크에서 확인하실 수 있습니다.
(사)한국능률협회
지난 2주(2026년 7월 10일~23일) 트렌드M이 수집한 AI 이슈를 관통하는 흐름은 분명했다. 돈이 어디로 흐르는지가 눈에 보이기 시작했다는 점이다. 삼성과 SK가 잇따라 내놓은 초대형 투자와 정부의 데이터센터 로드맵은 자본의 방향을 반도체·AI 인프라로 못 박았고, 검색과 광고의 현장에서는 SEO를 대신할 새로운 규칙이 자리를 잡기 시작했다. 모델 시장에서는 오랜 독점 구도가 흔들렸고, 이미 AI를 쓰고 있는 기업들의 고민은 ‘도입할 것인가’에서 ‘비용을 어떻게 감당할 것인가’로 옮겨갔다. 이번 리포트는 그 흐름을 여섯 갈래로 나눠, 실무자가 곧바로 판단에 쓸 수 있도록 정리했다.
① 자본은 인프라로 흐른다
가장 큰 이야기는 역시 돈의 이동이다. 삼성과 SK는 AI 시대의 승부수로 대규모 투자 계획을 잇따라 발표했고, 정부는 이를 뒷받침하기 위해 서남권을 새로운 반도체 거점으로 육성하겠다고 밝혔다. 이 흐름은 특정 기업의 설비 투자에 그치지 않는다. 지난해 매출 500대 기업 순위에서 35곳의 자리가 바뀐 데서 보듯, AI 반도체 수요가 산업의 서열 자체를 다시 쓰고 있다.
주목할 대목은 병목이 옮겨가고 있다는 점이다. 정부가 2035년까지 18.4GW 규모의 데이터센터를 짓겠다고 나섰지만, 진짜 관건은 전력이다. 데이터센터의 전력 수요가 폭발하면서 HD현대일렉트릭은 북미 수주만으로 분기 최대 실적을 냈고, 발전기용 엔진 같은 인접 시장까지 특수를 누리고 있다. ‘전기 먹는 하마’라는 표현이 은유가 아니라 현실이 된 셈이다. 골드만삭스가 한국·대만을 두고 ‘AI 주도의 초대형 흑자’ 국면을 언급하고, 피치와 OECD가 한국의 성장 전망을 끌어올린 배경에도 이 인프라 사이클이 있다.
실무자에게 — 기회는 반도체 한 품목이 아니라 전력·냉각·부품 국산화로 이어지는 밸류체인 전체에 있다. 자사가 이 사슬의 어디쯤 서 있는지부터 확인하는 것이 출발점이다.
② 검색과 광고의 규칙이 바뀐다
마케터에게 가장 직접적인 변화는 검색이다. 사람들이 링크를 클릭하는 대신 AI의 답변을 그대로 받아들이기 시작하면서, AEO·GEO 전쟁이 본격화됐다. AI가 자사 상품을 답변에 포함하도록 만드는 일(AEO), 생성형 AI가 참고할 콘텐츠와 데이터를 설계하는 일(GEO)이 SEO의 자리를 빠르게 대체하고 있다. CJ온스타일과 아모레퍼시픽은 이미 GEO로 AI 유입 트래픽을 크게 늘렸고, SSG닷컴과 LF는 전담 조직까지 꾸렸다.
광고의 무게중심도 이동한다. 넷플릭스의 AI 광고와 카카오의 새로운 포맷에 이어 챗GPT가 광고 수익화에 시동을 걸었고, 생성형 AI와 결합한 ‘대화형 광고’가 다음 격전지로 떠올랐다. 고객 접점 자체가 AI로 재편되는 흐름은 위닉스의 AI 라이브커머스나 AI 고객센터(AICC)처럼 업종을 가리지 않고 번지고 있다.
실무자에게 — AEO·GEO는 이제 선택이 아니라 노출의 전제 조건이다. 자사 데이터가 AI에 인용될 구조인지 점검하고, 이를 올해 마케팅 KPI에 넣어야 한다. 대응이 늦은 만큼 격차가 벌어진다.
③ 모델 경쟁, 그리고 비용이라는 복병
모델 시장의 판이 다시 짜였다. 오픈AI와 마이크로소프트의 독점 계약이 개정되면서 오픈AI는 아마존·구글 등 다른 클라우드에도 모델을 공급할 수 있게 됐고, 그 사이 구글 제미나이가 사용자 증가율에서 두각을 나타냈다. 국내에서도 챗GPT·클로드·제미나이의 3강 구도가 자리를 잡았다.
정작 기업 실무에서 떠오른 변수는 성능이 아니라 비용이다. 대부분의 기업용 AI가 사용량 기반으로 과금되다 보니, 도입이 늘수록 요금이 눈덩이처럼 불어나는 ‘요금 폭탄’이 현실 문제가 됐다. 가성비 높은 중국산 모델을 대안으로 검토하는 움직임이 나오는 것도 이 때문이다. 한편으로 AI는 국가 전략 자산으로도 다뤄지기 시작해, AI 주권 로드맵과 ‘토큰 수출국’으로의 전환 같은 담론이 힘을 얻고 있다.
실무자에게 — 단일 벤더 종속은 이제 리스크다. ‘토큰 단가 × 사용량’ 기준으로 비용을 관리하고, 용도별로 복수 모델을 조합하는 포트폴리오 전략을 문서로 만들어 둘 때다.
④ 현장의 AI는 이미 손익으로 나타난다
AI가 실적으로 연결된 사례가 눈에 띄게 늘었다. 이노션은 AI 기반 업무 혁신으로 1분기 사상 최대 영업이익을 냈고, B2B 영업에서도 AI를 도입한 기업의 매출 성장이 두드러졌다. 다만 조직 차원의 전면 도입은 아직 초기 단계라는 점은 기억할 필요가 있다. 성과를 낸 곳과 그렇지 못한 곳의 차이는 도입 여부가 아니라 운영 방식에서 갈렸다.
변화는 채용과 조직으로도 번진다. SK하이닉스 등은 AI 역량검사 기반의 직무 중심 채용을 확대했고, 신세계는 정용진 회장이 직접 챙기는 ‘리테일 AX’ 조직 개편을 단행했다. 경주시가 AI 쇼호스트로 소상공인의 판로를 지원하는 것처럼 공공 영역으로도 확산 중이다. 빅테크는 한 발 더 나아가 AI를 제품과 사업 모델로 바꾸고 있다. 메타는 남는 연산능력을 파는 클라우드 사업에 진출했고, 젠틀몬스터는 구글·삼성과 손잡고 AI 글라스를 준비한다.
실무자에게 — 승부는 ‘도입’이 아니라 ‘운영’에서 난다. 파일럿을 매출·비용·리드타임 같은 KPI에 직접 연결하고, 조직·평가 체계까지 함께 손봐야 성과가 지속된다.
⑤ 자본과 산업이 다시 배치된다
돈의 이동은 M&A와 투자 통계에서도 확인된다. 올해 상반기 글로벌 M&A 규모는 전년 대비 49% 늘어 역대 최고를 기록했고, 국내에서도 하반기 승부처로 반도체·AI가 지목됐다. 2025년 신산업 벤처투자는 전체의 76.4%를 차지했는데 그 1위가 AI였고, 공시대상 대기업집단은 사상 처음 100개를 넘어섰다. 반대로 석유화학은 단기 침체를 넘어 구조적 전환 국면에 들어섰다는 분석이 나온다. 자본이 신·구 산업 사이에서 뚜렷하게 재배치되고 있는 것이다.
실무자에게 — 자본은 ‘AI로 성장 스토리를 증명한 곳’으로 몰린다. 자사 사업을 AI 관점의 성장 내러티브로 다시 정의하고, 필요하다면 제휴·M&A로 역량을 보완할 시점이다.
⑥ 정책은 ‘제조업 AI 전환’으로 모인다
정부는 인구 감소와 글로벌 경쟁에 대응해 반도체·자동차·조선 등의 AI 전환을 담은 M.AX 전략을 내놨다. 실제로 3분기 제조업 경기 전망은 반도체·AI 업종의 호조로 반등했지만, 6월 체감경기 지수가 전월보다 둔화된 것을 보면 회복세는 AI 관련 업종에 뚜렷이 쏠려 있다. 삼성·SK 등 10대 기업이 참여하는 K-뉴딜 아카데미, 천안시의 중소 제조기업 AI 대전환 지원처럼 정책은 인재와 지역으로도 확산되고 있다.
실무자에게 — 정책 자금과 지원 사업이 ‘AI 전환’에 집중된다. 관련 공모를 모니터링하고, 자사 과제를 ‘AI 전환’의 언어로 정리해 두면 자금·인재 확보에 유리하다.
2주, 이것만은 기억하자
첫째, 투자는 인프라로 흐르지만 실무의 초점은 비용이다. 거대 투자 뉴스의 이면은 결국 전력·부품·운영비이며, AI를 쓰는 조직의 다음 화두는 단가 관리다. 둘째, 검색·광고의 문법이 바뀐다. AEO·GEO 대응 여부가 상반기 안에 기업 간 격차를 만든다. 셋째, 멀티 벤더가 기본값이다. 한 곳에 올인하지 말고 모델 포트폴리오를 문서로 관리하자. 넷째, 성과는 도입이 아니라 운영에서 갈린다. 다섯째, 자본·정책·인재가 모두 ‘AI 전환’으로 모이는 만큼, 자사 스토리를 그 언어로 먼저 다시 쓰는 쪽이 자금과 사람을 얻는다.
참고 링크 (트렌드M AI 트렌드)
· AI 시대의 승부, 삼성·SK 대규모 투자
· 서남권, 반도체 혁명 시작
· AI 시대, AEO·GEO 전쟁
· 넷플릭스의 AI 광고 혁신
· 메타, AI 클라우드 사업 진출
· AI 주권 국가로 도약하기 위한 로드맵
· AI 투자로 M&A 폭증
· M.AX, 제조업 인공지능 전환
전체 이슈: 트렌드M AI 트렌드 게시판
본 리포트는 트렌드M ‘AI 트렌드(idea)’ 게시판의 최신 콘텐츠를 큐레이션·재구성했습니다. 각 이슈는 Crowd Filtering으로 수집된 데이터를 AI가 요약한 것으로, 원문은 위 링크에서 확인하실 수 있습니다.