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[ANDA 칼럼] 골드만삭스와 삼성증권 CEO 경쟁력 차이

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[서울=뉴스핌] 홍승훈 증권부장 = #. 세계 최대의 투자은행 골드만삭스 차기 CEO에 데이비드 솔로몬 사장이 최근 낙점됐다. 1980년대 월가에 첫 발을 내디딘 솔로몬은 베어스턴스에서 정크본드 영업을 하다 뒤늦게 골드만삭스에 합류한 외부 출신 인사다. 그럼에도 기업 M&A 주관사 업무와 기업대출부문에서 두드러진 성과를 냈고, 결국 CEO 자리를 꿰찼다.

골드만삭스의 전통적 핵심사업인 트레이딩부문을 이끌며 솔로몬과 1년 넘게 차기 CEO를 두고 공개 혈투를 벌여온 하비 슈워츠 공동 사장은 스스로 물러난다. 지난해 경합 초기엔 슈워츠가 유력했지만 트레이딩 부문이 꺾이면서 결국 솔로몬에게 밀렸다. 또 이들에 앞서 골드만삭스내 2인자로 오랫동안 군림하며 차기 CEO를 노렸던 게리 콘 전 백악관 NEC위원장도 분루를 삼켜야 했다. 솔로몬을 후계자로 지목한 로이드 블랭크페인 골드만삭스 현 회장 겸 CEO는 12년 수장을 뒤로하고 올해말 퇴임한다.

일개 금융회사를 넘어 미국 정재계 안팎으로 막강한 영향력을 미치고 있는 골드만삭스. 생존 경쟁이 가장 극심하다는 월가에서 넘버원 투자은행 골드만삭스의 CEO 선임과정은 이렇듯 경쟁이 투명하고, 치열하고, 흥미진진하다.

#. 한국의 삼성증권. 대형사들의 합종연횡으로 최근 기세가 밀리는 듯하나 그래도 글로벌기업 삼성의 유일한 계열 증권사다. 그룹의 거래 물량과 이름값 하나로도 거액의 딜, 고액 자산가들이 넘친다. 자기자본, 순이익, 시가총액 모두 톱5내다.

삼성증권의 CEO 선임과정은 어떨까. 90년대초 국제증권을 인수해 삼성으로 이름을 바꿔달고 회사를 키워오는 동안 삼성증권 CEO는 증권이나 투자은행 업무를 밑바닥부터 경험했던 이들이 놀랍게도 전무했다. 삼성그룹 비서실, 구조본, 삼성물산 등에서 재무 혹은 전략업무를 하던 이들이 마지막 거치는 자리였다 해도 과장이 아니다. 요즘은 삼성생명 부사장 → 삼성자산운용 사장 → 삼성증권 사장 패턴이 굳어지는 듯하다. 변수가 없는 한 차기 CEO가 누굴지 예상 가능하다.

임기 역시 짧다. 유석렬, 황영기, 배호원, 박준현, 김석, 윤용암, 최근 선임된 구성훈 현 사장까지 최근 20년래 4년 넘게 자리를 지킨 이가 없다. 짧게는 1년3개월만에 바뀌기도 했다. 평균 임기가 2~3년이다. 이는 최근 증권업계 분위기와도 사뭇 다르다. 한국투자, 메리츠, 키움, 교보, 신영 등 금융투자업계에 10년 안팎의 장수 CEO가 속속 등장하고 이 회사들이 탄탄한 성장곡선을 그리는 것과는 대비된다.

더욱이 생명이나 화재, 그룹에 있다 오니 증권업에 대한 이해가 부족한 게 사실이다. 1년여 업무 파악하고 뭔가 해볼만 하면 떠난다. 신임 CEO로 선임돼도 여느 증권사 CEO처럼 지점 현장을 찾는 횟수나 의지도 약하다. 대형지점 몇 곳을 찾을 뿐이다. 왜 그럴까. 보험과 운용, 증권은 금융이란 카테고리로는 묶일지 몰라도 사실 전혀 다른 업이다. 더욱이 증권 비즈니스는 최근 10년래 급속한 변화 속에 IB와 자산관리, 트레이딩 업무 등으로 다변화되고 있다. 밑바닥부터 경험하지 않으면 겉돌 수밖에 없는 비즈니스다. 기업 문화도 마찬가지다. 삼성 금융분야의 핵심인 생명의 경우 상명하복의 군대식 조직문화가 깊은 반면 운용과 증권은 성과주의, 개인주의 문화가 짙다.

그렇다고 CEO를 지근거리에서 보좌하는 고위 임원들이 증권업과 삼성증권내 조직을 꿰뚫고 있는가 하면 그렇지도 않다. 직원들 역시 CEO를 '2~3년 있다 떠날 사람'으로 인식한다. 매너리즘이 생기지 않을 리 없다. 예컨대 삼성전자 반도체부문 사장으로 반도체 경험이 전혀 없는 금융계열사 CEO가 왔다고 생각해봐라. 느낌이 팍팍 전해지지 않나.

#. 지난 4월6일은 삼성증권 참사의 날이었다. 우리사주 배당금 1000'원'을 1000'주'로 잘못 입력해 발생한 사상초유의 유령주식 사태. '관리의 삼성' 메카니즘이 전혀 작동하지 못했다. 내부 통제시스템은 붕괴됐고, 직원들의 도덕적해이는 극에 달했다. 어처구니없는 사고에 증권가를 떠나 정치 사회 전반에 큰 충격을 줬다. 더욱이 중소형 증권사도 아닌 대형사, 그것도 '삼성'이어서 쇼크는 배가됐다.

두차례 연장끝에 금융당국의 삼성증권 현장검사가 막 끝났다. 아마도 내주께 결과가 발표될 예정이다. 내부통제 시스템, 위법 여부, 투자자 피해보상, 거래소나 예탁결제원 등 유관기관의 책임 소재 등을 포함한 검사결과와 제도 개선 및 몇몇 해결책이 나올 것이다.

하지만 시스템 개선과 징계로 이번 사태가 근본적으로 해결되는 건 아니다. 이보다 삼성그룹과 증권 스스로 경쟁력을 키우기 위한 피나는 혁신이 수반되지 않는다면 이런 대책은 무용지물이다.

무엇보다 두루뭉술한 금융전문가가 아닌 증권업을 제대로 아는 전문가를 선임하는 CEO 프로세스부터 갖춰야 한다. 안에 없으면 외부에서라도 찾아야 한다. 그게 당장 어렵다면 그를 보좌하는 핵심참모들이라도 그룹 영향력을 벗어나 증권업과 내부 조직을 꿰뚫고 있는 이들로 선발해야 한다. 결국 사람이다.

 

deerbear@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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