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[AI로 읽는 경제] ⑤ AI 시대의 문맹은 답을 검증하지 못하는 사람이다

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AI 핵심 요약

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  • 이재명 정부는 10일 AI 기본사회 실현을 위해 디지털 양극화 2.0, 특히 AI 문해력 격차 해소 정책 방향을 제시했다.
  • 디지털 격차는 기기·접속 능력에서 AI 답변을 질문·검증·활용하는 역량 차이로 이동해 취약계층·청소년의 생활경제와 권리 보호에 직접 영향준다.
  • 해법은 스마트폰 사용법 교육을 넘어 생활문제 중심 AI 문해력·출처 확인·개인정보 보호·사기 예방을 결합한 실습형 디지털 포용정책으로 재설계하는 것이다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

[디지털 양극화 2.0] 기획기사 5편
키오스크 넘어선 AI 격차…이젠 '답 검증력'이 문해력 좌우
접근성 96.6% 시대의 역설…AI가 정보약자 더 약하게 만들어
AI 잘 쓰는 법보다 속지 않는 법…포용정책 기준이 바뀐다
 

과거 디지털 격차는 스마트폰, 인터넷, 키오스크, 공공앱을 얼마나 잘 쓰느냐의 문제였다. 그러나 생성형 AI가 업무와 산업 현장에 빠르게 들어오면서 격차의 기준이 바뀌고 있다. 이제 핵심은 AI에 접속할 수 있느냐가 아니다. 핵심은 더 좋은 AI를 쓸 비용을 감당할 수 있느냐, AI를 업무 시스템으로 설계할 수 있느냐, 기업이 AI 인프라와 데이터를 갖추고 있느냐이다. 즉 디지털 양극화는 '접속 격차'에서 생산성 격차, 임금 격차, 기업 경쟁력 격차, 산업 구조 격차로 이동하고 있다.

뉴스핌은 '[디지털 양극화 2.0] 기획시리즈 6부작'을 통해 AI 확산이 개인의 생산성과 임금, 기업의 경쟁력, 산업 생태계의 격차를 어떻게 재편하고 있는지 짚고, 새로운 디지털 양극화를 완화하기 위해 정부와 기업이 무엇을 준비해야 하는지 구조적으로 분석한다.

[디지털 양극화 2.0] 기획시리즈 6부작
① AI는 공짜인데 왜 생산성 격차는 더 커지는가
② 질문하는 사람은 남고, 지휘하는 사람은 앞서간다
③ 중소기업 AI 격차는 구독료보다 데이터 정리에서 시작된다
④ AI는 누구의 임금을 올리고 누구의 일을 흔드나
⑤ AI 시대의 문맹은 답을 검증하지 못하는 사람이다
⑥ AI 격차 해법은 구독료 지원이 아니라 공공 지능 인프라다

[세종=뉴스핌] 정성훈 경제부장 = 디지털 취약계층의 상징은 오랫동안 키오스크였다. 음식점에서 주문을 못 하고, 병원에서 접수를 어려워하고, 기차역에서 표를 끊는 데 시간이 걸리는 고령층의 모습은 디지털 격차를 보여주는 대표 장면이었다.

하지만 인공지능(AI) 시대의 장벽은 키오스크보다 더 복잡하다. 앞으로 중요한 것은 화면의 버튼을 누를 수 있느냐가 아니다. AI가 만든 답을 이해하고, 틀린 정보를 걸러내고, 자신의 상황에 맞게 활용할 수 있느냐다.

복지제도, 세금, 건강, 금융, 교육, 취업, 법률처럼 개인의 삶에 직접 영향을 주는 영역에서 AI는 이미 새로운 안내자 역할을 하기 시작했다. 문제는 AI가 늘 정확한 안내자는 아니라는 점이다. 답변은 친절하지만 틀릴 수 있고, 표현은 그럴듯하지만 근거가 약할 수 있다. 최신 제도를 반영하지 못하거나, 개인 상황에 맞지 않는 조언을 내놓을 수도 있다.

이제 디지털 격차는 기기 사용 능력에서 끝나지 않는다. AI가 만든 답을 검증할 수 있느냐가 새로운 문해력의 기준이 되고 있다.

AI 시대의 문맹은 글을 모르는 사람이 아니다. 답을 검증하지 못하는 사람이다.

[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 2026.07.10 jsh@newspim.com
접근 격차는 줄었지만 역량 격차는 남았다

한국의 디지털 격차는 이미 한 차례 변화를 겪었다. 과거에는 인터넷에 접속할 수 있느냐, PC와 스마트폰을 갖고 있느냐가 핵심이었다. 지금은 접근성 자체는 상당히 개선됐다.

과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 발표한 '2025 디지털정보격차 실태조사'에 따르면 디지털 취약계층의 디지털정보화 수준은 일반 국민 대비 77.9%로 나타났다. 전년보다 0.4%포인트 오르며 5년 연속 개선세를 이어갔다. 그러나 세부 항목을 보면 접근 수준은 96.6%까지 올라온 반면, 역량 수준은 65.9%, 활용 수준은 80.5%에 그쳤다.

이 통계가 말하는 것은 분명하다. 기기와 인터넷에 닿는 문제는 상당히 줄었지만, 실제로 디지털 기술을 능숙하게 활용하는 문제는 여전히 남아 있다. 스마트폰은 갖고 있지만 공공앱 사용은 어렵고, 인터넷은 되지만 금융·복지·행정 서비스를 제대로 이용하기는 어려운 사람이 많다.

AI 시대에는 이 차이가 더 커질 수 있다. AI는 검색창보다 강력하다. 사용자가 묻는 방식에 따라 답을 바꾸고, 복잡한 정보를 쉬운 말로 설명하며, 문서 작성과 의사결정까지 돕는다. 그래서 AI를 잘 활용하는 사람에게는 큰 기회가 된다. 반대로 AI 답변을 그대로 믿는 사람에게는 새로운 위험이 된다.

기존 디지털 격차가 '기기를 쓸 수 있느냐'의 문제였다면, AI 시대의 격차는 '답을 믿어도 되는지 판단할 수 있느냐'의 문제다.

AI 답변은 친절하지만 책임지지 않는다

AI가 위험한 이유는 불친절해서가 아니다. 오히려 너무 친절하기 때문이다. AI는 모르는 내용도 그럴듯하게 설명한다. 확신 있는 문장으로 답하고, 복잡한 문제도 단순하게 정리해준다. 사용자는 이를 전문가의 조언처럼 받아들이기 쉽다.

그러나 AI는 최종 책임자가 아니다. 복지 급여 신청 여부, 세금 신고, 대출 선택, 건강 상담, 법률 판단에서 AI 답변을 그대로 따르면 문제가 생길 수 있다. 제도가 바뀌었거나, 사용자가 중요한 조건을 빠뜨렸거나, AI가 일반론을 개인 상황에 무리하게 적용했을 수 있기 때문이다.

예를 들어 고령층이 AI에게 "기초연금을 받을 수 있느냐"고 물었다고 하자. AI는 소득인정액, 연령, 거주 요건을 설명할 수 있다. 그러나 실제 수급 여부는 재산, 소득, 배우자 여부, 자동차, 금융재산, 공적이전소득 등 여러 조건에 따라 달라진다. 답이 친절하다고 해서 곧바로 정확한 것은 아니다.

소상공인이 "정부 지원금을 받을 수 있느냐"고 묻는 경우도 마찬가지다. AI는 유사한 지원사업을 알려줄 수 있지만, 공고 기간, 업종 제한, 지역 요건, 매출 기준, 중복수혜 제한을 최신 기준으로 확인해야 한다. AI 답변만 믿고 신청 시기를 놓치거나 잘못된 서류를 준비하면 피해는 사용자에게 돌아간다.

금융은 더 민감하다. 대출 갈아타기, 보험 해지, 투자상품 선택처럼 돈이 오가는 결정에서 AI의 일반적 설명은 참고자료일 뿐이다. 최종 판단은 공식기관, 금융회사, 전문가 확인을 거쳐야 한다.

AI 답변은 빠르다. 그러나 빠른 답이 곧 안전한 답은 아니다.

AI 문해력은 질문·검증·활용 능력이다

AI 시대의 문해력은 단순한 사용법 교육이 아니다. "챗봇에 이렇게 물어보세요" 수준으로는 부족하다. AI 문해력은 세 가지 능력으로 나뉜다.

첫째, 질문 능력이다. AI는 사용자가 준 정보 안에서 답한다. 나이, 소득, 지역, 가족관계, 업종, 시기, 목적 같은 조건을 구체적으로 제시해야 더 나은 답을 얻을 수 있다. 질문이 모호하면 답도 일반론에 머문다.

둘째, 검증 능력이다. AI가 제시한 정보가 최신인지, 출처가 있는지, 공식기관 자료와 일치하는지 확인해야 한다. 특히 복지, 세금, 의료, 금융, 법률 정보는 반드시 공식 홈페이지나 담당 기관을 통해 재확인해야 한다.

셋째, 활용 능력이다. AI 답변을 실제 행동으로 옮기는 능력이다. 신청서 작성, 필요 서류 준비, 상담 예약, 민원 접수, 비교표 작성, 일정 관리처럼 현실의 절차와 연결해야 한다. 답을 이해하는 것과 행동으로 옮기는 것은 다르다.

UNESCO는 AI 리터러시를 둘러싼 새로운 디지털 격차를 지적하며, AI 기술에 대한 접근과 혜택, 기회가 지역·공동체·사회경제적 조건에 따라 불균등하게 배분될 수 있다고 설명한다. AI 문해력은 단순한 기술 교육이 아니라 AI의 한계와 위험을 이해하고 책임 있게 활용하는 능력의 문제다.

AI 문해력은 새로운 생활경제 능력이다. 전기요금 고지서를 읽고, 대출금리를 비교하고, 건강보험료를 이해하고, 자녀 교육 정보를 판단하는 능력과 연결된다. AI가 생활정보의 입구가 될수록, AI 답변을 검증하는 능력은 생존 기술에 가까워진다.

[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 2026.07.10 jsh@newspim.com
취약계층에게 AI는 기회이자 위험이다

AI는 취약계층을 도울 수 있다. 고령층에게 복잡한 행정용어를 쉬운 말로 설명하고, 장애인에게 음성·이미지 기반 서비스를 제공하며, 농어민에게 날씨·가격·병해충 정보를 정리해줄 수 있다. 저소득층에게는 복지제도와 채무조정, 구직 정보를 찾는 데 도움을 줄 수 있다.

그러나 같은 기술이 위험이 될 수도 있다. AI 답변을 검증하지 못하면 잘못된 정보에 더 쉽게 노출된다. 개인정보를 어디까지 입력해도 되는지 모르면 민감한 정보가 외부 서비스에 흘러갈 수 있다. AI를 가장한 피싱, 투자 사기, 보이스피싱 고도화에도 취약해질 수 있다.

고령층의 경우 문제는 더 복합적이다. AI를 배우고 싶어도 어디서 시작해야 할지 모르는 경우가 많다. 2025년 고령층 AI 문해력 교육 연구는 50세 이상 응답자들이 AI 학습의 필요성을 느끼면서도 이해의 어려움과 시작점 부재를 주요 장벽으로 꼽았고, 실습 중심 학습을 선호한다고 분석했다.

이는 정책적으로 중요한 시사점을 준다. AI 교육은 강의실에서 개념을 설명하는 방식만으로는 부족하다. 실제 생활문제를 들고 와서 함께 묻고, 답을 비교하고, 공식 출처를 확인하고, 신청서 작성까지 해보는 방식이어야 한다.

취약계층에게 필요한 것은 "AI가 무엇인가"라는 설명이 아니라 "내 문제를 AI로 어떻게 물어보고, 그 답을 어디서 확인해야 하는가"라는 실습이다.

[세종=뉴스핌] 정성훈 기자 = 2026.07.10 jsh@newspim.com
공공서비스 AI는 더 엄격해야 한다

AI가 공공서비스에 들어올수록 검증 문제는 더 중요해진다. 행정서비스는 국민 권리와 직접 연결된다. 복지, 세금, 민원, 고용, 주거, 교육, 의료 정보는 잘못 안내되면 실제 피해로 이어진다.

OECD는 공공서비스 설계와 전달에서 AI 활용이 확산되고 있으며, OECD 국가의 67%가 공공서비스 설계·전달 개선에 AI를 활용하고 있다고 설명한다. AI는 공공서비스를 더 효율적이고 시민 수요에 맞게 만들 수 있지만, 공공부문에서는 책임성·투명성·신뢰 문제가 함께 다뤄져야 한다.

공공 AI는 민간 챗봇과 달라야 한다. 답변의 근거가 분명해야 하고, 최신 법령과 공고를 반영해야 하며, 사용자가 최종 확인해야 할 기관과 절차를 안내해야 한다. 모호한 사안에서는 단정하지 않고 상담 창구로 연결해야 한다.

특히 행정 AI는 "가능합니다"보다 "확인이 필요합니다"를 더 잘 말해야 한다. 국민이 원하는 것은 빠른 답이지만, 공공서비스에서 더 중요한 것은 정확한 답이다. AI가 친절하지만 부정확한 안내를 반복하면 공공기관에 대한 신뢰가 흔들린다.

AI 민주정부를 말하려면 공공 AI의 설명책임도 함께 설계해야 한다.

AI가 정보 약자를 더 약하게 만들 수 있다

AI의 역설은 정보 약자를 도울 수 있는 기술이 정보 약자를 더 취약하게 만들 수도 있다는 점이다. 인터넷 검색은 여러 결과를 보여준다. 사용자는 제목과 출처를 비교할 수 있다. 반면 생성형 AI는 하나의 정리된 답을 준다. 이 답은 편리하지만 출처 비교 과정을 생략하게 만든다.

AI가 제공하는 단일 답변은 정보 약자에게 더 강한 권위를 가질 수 있다. "AI가 이렇게 말했다"는 말이 전문가 확인을 대신할 수 있다. 특히 디지털 경험이 부족한 사람일수록 AI의 말투와 문장 완성도를 신뢰할 가능성이 크다.

이 지점에서 AI 문해력은 단순한 기술 교육이 아니라 권리 보호 장치가 된다. AI가 만든 답을 무조건 믿지 않는 법, 출처를 확인하는 법, 개인정보를 넣지 않는 법, 이상한 투자·대출·지원금 안내를 의심하는 법을 배워야 한다.

스마트폰 시대의 디지털 교육이 앱 설치와 본인인증, 키오스크 사용법이었다면 AI 시대의 디지털 교육은 출처 확인, 오류 검증, 개인정보 보호, 사기 식별로 확장돼야 한다.

디지털 포용정책의 목표도 바뀌어야 한다. 기술을 쓰게 하는 것만으로는 부족하다. 기술에 속지 않게 해야 한다.

어린이와 청소년에게도 AI 문해력이 필요하다

AI 문해력은 고령층만의 문제가 아니다. 어린이와 청소년에게도 중요하다. 이들은 AI를 숙제, 검색, 번역, 이미지 생성, 친구 상담, 진로 탐색에 자연스럽게 활용한다. 문제는 AI가 만들어낸 답을 지식으로 착각할 수 있다는 점이다.

경제협력개발기구(OECD)는 디지털 시대 아동의 삶을 다룬 보고서에서 AI가 학습과 지식 접근을 높일 수 있지만, 편향, 개인정보 침해, 사기, 유해 콘텐츠 노출 같은 위험도 함께 가져온다고 설명했다.

청소년에게 필요한 AI 교육은 사용 금지나 무조건 허용이 아니다. AI가 어떻게 답을 만드는지, 왜 틀릴 수 있는지, 어떤 경우 출처를 확인해야 하는지, 과제와 창작에서 어디까지 활용할 수 있는지 가르쳐야 한다.

AI가 학습 격차를 줄일 수도 있지만, 반대로 가정의 지원과 유료 도구 접근성이 다른 학생 사이의 격차를 키울 수도 있다. AI를 잘 쓰는 학생은 개인 과외를 받은 것처럼 학습 보조를 받을 수 있다. AI를 쓰지 못하거나 검증하지 못하는 학생은 그럴듯한 오답에 끌려갈 수 있다.

AI 시대의 교육 격차는 기기 보유 여부를 넘어 질문력과 검증력의 차이로 이동한다.

[AI 일러스트 = 정성훈 기자]
한국 정책의 병목은 '디지털 교육'에 머물러 있다는 점이다

한국은 디지털 포용정책의 경험을 갖고 있다. 고령층 스마트폰 교육, 장애인 정보접근성 개선, 농어민 디지털 활용 지원, 저소득층 정보격차 해소 정책이 이어져 왔다. 성과도 있었다. 접근성 지표가 96.6%까지 올라온 것은 그 결과다.

하지만 AI 시대에는 기존 교육만으로 부족하다. 스마트폰 사용법을 아는 것과 AI 답변을 검증하는 것은 다른 능력이다. 공공앱을 설치하는 것과 AI에게 자신의 복지·세금·건강 문제를 묻고 결과를 확인하는 것은 다른 문제다.

정책의 병목은 세 가지다.

첫째, 교육 내용의 병목이다. 여전히 기기 사용법과 앱 이용법 중심 교육이 많다. AI 질문법, 오류 검증, 개인정보 보호, 출처 확인, AI 사기 예방 교육은 아직 충분하지 않다.

둘째, 대상별 맞춤 부족이다. 고령층, 장애인, 농어민, 저소득층, 청소년, 소상공인은 AI를 쓰는 목적과 위험이 다르다. 같은 강의로 해결하기 어렵다.

셋째, 공식 정보 연결 부족이다. AI가 복지나 행정 정보를 설명하더라도 최종적으로 어디에서 확인해야 하는지, 어떤 상담창구로 연결되는지 명확해야 한다. 공공 AI 교육은 반드시 공식기관 자료와 함께 설계돼야 한다.

AI 시대의 디지털 포용은 더 이상 "사용법 교육"이 아니다. "판단력 교육"이다.

이재명 정부의 AI 기본사회가 성공하려면

이재명 정부의 123대 국정과제에는 AI 3대 강국 도약, 세계에서 AI를 가장 잘 쓰는 나라 구현, 국민의 안전과 보편적 삶의 질 제고를 위한 AI 기본사회 실현, 세계 최고 AI 민주정부 실현 등이 포함돼 있다.

이 방향이 성공하려면 AI 활용 확산과 AI 포용정책이 함께 가야 한다. AI 고속도로가 깔려도 누구는 고속도로를 달리고, 누구는 진입로를 찾지 못하면 격차는 줄지 않는다. 독자 AI 모델과 그래픽저장장치(GPU) 인프라도 중요하지만, 국민이 AI를 안전하게 활용할 수 있는 능력도 국가 경쟁력의 일부다.

AI 기본사회는 모든 국민이 AI 계정을 갖는 사회가 아니다. 국민이 AI의 도움을 받되, AI가 틀릴 수 있다는 점을 이해하고, 공식정보와 전문가 확인으로 연결할 수 있는 사회다.

특히 공공서비스 영역에서는 AI가 안내자 역할을 하되 최종 책임체계가 분명해야 한다. 복지 신청, 세금 신고, 고용지원, 주거지원, 의료정보, 교육정보에서 AI가 국민을 잘못된 길로 안내하지 않도록 해야 한다.

AI 기본사회의 핵심은 기술 보급이 아니라 신뢰 설계다.

[AI 일러스트 = 정성훈 기자]
정책 대안: AI 문해력 교육을 생활문제 중심으로 재설계해야 한다

AI 시대의 디지털 포용정책은 네 가지 방향으로 바뀌어야 한다.

첫째, 생활문제 중심 AI 교육이 필요하다. 고령층에게는 복지·의료·금융사기 예방, 소상공인에게는 지원사업·세금·마케팅, 농어민에게는 날씨·가격·병해충·유통, 청년에게는 취업·직무·학습을 중심으로 AI 활용법을 가르쳐야 한다.

둘째, 출처 확인 훈련을 의무화해야 한다. AI가 답을 내놓으면 반드시 공식 홈페이지, 공공기관 콜센터, 법령정보, 금융감독원·소비자원 등 신뢰 가능한 출처에서 확인하는 절차를 함께 교육해야 한다.

셋째, 개인정보 보호와 사기 예방을 결합해야 한다. AI에게 주민등록번호, 계좌번호, 건강정보, 세부 재산정보, 회사 기밀을 넣지 않는 원칙을 반복적으로 알려야 한다. AI를 가장한 피싱과 투자 사기 사례도 교육해야 한다.

넷째, 공공 AI 서비스에는 책임 있는 안내 체계를 넣어야 한다. 답변 근거, 최신 업데이트 날짜, 상담 연결, 오류 신고, 고위험 영역의 단정 금지 원칙이 필요하다.

AI 문해력 교육은 강의가 아니라 실습이어야 한다. "기초연금 받을 수 있나요", "전기요금 지원 대상인가요", "대출 갈아타기 해도 되나요", "정부 지원사업 신청 가능한가요" 같은 실제 질문으로 시작해야 한다. 그런 뒤 AI 답변을 공식정보와 비교하는 방식이 효과적이다.

AI를 쓰는 법보다 AI를 확인하는 법을 먼저 가르쳐야 한다.

[AI 일러스트 = 정성훈 기자]

 

AI 시대의 포용은 '잘 쓰는 사람'보다 '속지 않는 사람'을 키우는 일이다

AI 확산은 막을 수 없다. 오히려 더 빠르게 생활 속으로 들어올 것이다. 공공기관, 금융회사, 병원, 학교, 기업, 언론, 쇼핑몰, 배달앱, 자동차, 가전제품까지 AI 기능이 붙을 가능성이 크다.

그럴수록 포용정책의 기준도 바뀌어야 한다. 과거에는 디지털 기술을 못 쓰는 사람이 배제됐다. 앞으로는 AI가 만든 답을 검증하지 못하는 사람이 위험해질 수 있다. 기술 접근권보다 판단 능력이 더 중요해지는 것이다.

AI 문해력은 고급 기술자의 능력이 아니다. 생활경제의 기본 능력이다. 복지 정보를 찾고, 금융상품을 비교하고, 의료정보를 확인하고, 자녀 교육 자료를 판단하고, 정부 지원사업을 신청하는 능력과 연결된다.

AI 시대의 포용은 더 많은 사람이 AI를 쓰게 하는 데서 끝나지 않는다. 더 많은 사람이 AI에 속지 않고, AI를 통해 자신의 권리를 찾고, 더 나은 선택을 하도록 돕는 일이다.

키오스크 앞에서 멈춰 섰던 디지털 격차는 이제 AI 답변 앞에서 다시 나타나고 있다. 버튼을 누르는 능력에서 답을 검증하는 능력으로 격차의 기준이 바뀌고 있다.

AI 시대의 문맹은 글을 모르는 사람이 아니다. 답을 검증하지 못하는 사람이다. 그리고 그 격차를 줄이는 것이 AI 기본사회의 출발점이다.

■ 한 줄 요약
AI 시대 디지털 격차의 본질은 기기 접근 부족이 아니라 AI가 만든 답을 이해하고 검증하고 활용하는 능력의 차이에 있으며, 해법은 디지털 교육을 AI 문해력·출처 검증·개인정보 보호·생활문제 해결 교육으로 확장하는 데 있다.

* [AI로 읽는 경제]는 AI 어시스턴트가 분석한 내용을 바탕으로 기자가 정리한 내용입니다. ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude AI 모델이 적용됐습니다. 상단의 'AI MY 뉴스' 로그인을 통해 뉴스핌의 차세대 AI 콘텐츠 서비스를 활용해 보기 바랍니다.

jsh@newspim.com

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현대차 '성과급 400%+1270만원' 잠정합의 [서울=뉴스핌] 이찬우 기자 = 현대자동차 노사가 장기간 이어진 교섭과 파업 끝에 올해 임금교섭 잠정합의안을 마련했다. 노사는 피지컬 인공지능(AI)과 로보틱스 등 미래 기술 도입에 공동 대응하고, 2028년까지 기술직 500명을 신규 채용하기로 했다. 현대자동차 노사 관계자들이 지난 6월 18일 현대차 울산공장에서 2025년 임금 및 단체협상 교섭 상견례를 했다. [사진=현대차] 현대차 노사는 25일 울산공장 본관 동행룸에서 열린 16차 교섭에서 잠정합의안을 도출했다고 밝혔다. 최영일 현대차 대표이사와 이종철 전국금속노동조합 현대자동차지부장 등 노사 교섭대표가 참석했다. 상견례 이후 111일 만이다. 올해 교섭은 7월 이후 노조가 파업에 돌입하면서 장기간 진통을 겪었다. 파업에 따른 차량 생산 차질과 직원 임금 손실이 발생했고, 부품 협력사의 경영 부담도 커졌다. 노사는 추가 피해를 막고 하반기 생산과 신차 출시 일정을 정상화해야 한다는 데 공감해 잠정합의에 이르렀다. 파업 여파를 조속히 수습하고 대내외 불확실성에 대응하는 데도 힘을 모으기로 했다. 이번 합의에는 임금과 근로조건뿐 아니라 미래 산업 전환에 관한 내용도 포함됐다. 노사는 피지컬 AI와 로보틱스 등 미래 기술 도입이 기업 경쟁력 확보에 필요하다는 데 뜻을 같이했다. 이에 따라 회사는 신사업과 신기술 추진 경과를 노조와 투명하게 공유하고, 노사는 미래 산업 전환 과정에 공동 대응하기로 했다. 변화 대응력과 생산성, 제조 경쟁력 향상을 위한 제도 개선 방안도 논의한다. 기술직 신규 채용도 진행한다. 노사는 2027년 하반기 핵심 직무를 중심으로 기술직 200명을 채용하고, 2028년에는 300명을 추가로 뽑기로 했다. 현대차는 국내 공장 재편에 따라 기존 1공장과 42라인 재건축을 추진하고 있다. 이에 따른 대규모 인력 배치 전환이 예정돼 있지만, 노사는 고용 창출이라는 사회적 책임을 고려해 신규 채용에 합의했다. 임금과 성과급은 기본급 10만원 인상과 경영성과금 400%+1270만원, 현대차 주식 15주, 해시포인트 50만원 지급 등으로 구성됐다. 기본급 인상분에는 호봉승급분이 포함됐다. 현대차 관계자는 "장기간의 교섭 진통과 파업으로 주주와 고객, 부품 협력사 등 이해관계자들에게 심려를 끼쳐 송구하다"며 "하반기 생산과 신차 출시에 총력을 다해 고객 성원에 보답하겠다"고 말했다. chanw@newspim.com 2026-08-25 08:07
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자본 희소성 쇼크 몰려온다 *자금 풍요의 시대가 저물고 자금쟁탈의 시대가 도래했다. 글로벌 금융시장에 자금을 공급하던 주체들의 돈줄기는 저마다의 사정으로 가늘어지고 있다. 그 반대편에선 천문학적 부채를 안고 있는 주요국 정부들의 재정 차입 수요와 인공지능(AI) 기술혁명의 물결에 올라타려는 기업들의 투자 붐으로, 민·관의 자금조달이 봇물을 이룬다. 인플레이션 유령을 떨치지 못한 중앙은행들은 참전을 꺼리고 있다. 다음 ①~⑤편에서는 '과잉저축 시대'의 종언과 '대(大)차입 시대로 전환'을 불러온 동인과 이것이 자산시장에 갖는 함의를 짚어본다. ⑥~⑨편은 미래 매출과 수익을 담보로 자금조달 각축전을 벌이는 AI업계의 최근 동향과 이들의 부채 폭식이 초래할 금융 측면의 위험, 그 위험 너머의 기회를 살피기로 한다. [서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 저축 과잉(Saving Glut)의 시대가 막을 내리고 자본 희소성(Capital Scarcity)의 시대가 본격화됐다. 골드만 삭스를 포함한 월가의 공룡 투자은행(IB)은 기업부터 정부까지 자금 수요가 폭증하는 반면 돈줄이 말라 들어가면서 기간 프리미엄의 구조적 상승과 채권 자경단의 빈번한 출몰이 뉴 노멀로 자리잡기 시작했다는 데 한 목소리를 낸다. 중국의 과잉 저축과 IT 대기업의 자금력, 여기에 일본의 초저금리가 미국 정부의 국채 발행 물량을 흡수하면서 금리를 누르고 자산시장의 버블을 부추겼던 패턴이 깨졌다는 얘기다. 무위험 자산으로 통했던 미국 국채의 리스크 프리미엄이 상승하면서 자본 효율성이 낮은 기업이나 부채 규모가 큰 정부가 시장의 냉정한 심판에 직면하게 됐고, 저금리를 지렛대 삼은 자산 버블을 뒤로 하고 높은 레벨의 자본 비용을 전제로 한 새로운 투자 방정식이 자리잡고 있다는 데 월가 구루는 공감대를 형성한다. 골드만 삭스는 최근 보고서에서 인공지능(AI) 레버리지 청산과 미 국채 금리 급등, 호르무즈 해협 분쟁 등 2026년 여름 글로벌 금융시장을 흔든 세 가지 변수가 일회성 악재로 보기 힘들다고 주장했다. 지난 20여년간 지속된 과잉 저축 시대가 끝나고 자본 희소성의 시대가 열렸다는 사실을 알려주는 경고음이라는 얘기다. AI 레버리지 투자로 고수익률을 올렸던 헤지펀드가 7월 반도체 지수 폭락으로 160억달러 규모의 포지션을 시타델(Citadel)에 전량 매각한 사실이나 미국 연방준비제도(Fed)의 6차례 금리 인하에도 30년물 국채 수익률이 5.27%까지 뛴 점, 그리고 미국-이란 갈등으로 국제 유가가 급등락을 반복하는 가운데 미국 전략석유비축(SPR) 규모가 40년래 최저 수준으로 떨어진 것은 20년간 저금리를 떠받쳤던 대전제가 무너진 데 따른 결과라는 얘기다. 저축 과잉 시대 종료와 자본 희소성 시대 개막 [AI 일러스트=황숙혜 기자] 해외 중앙은행의 미국 국채 보유 비중이 34% 선에서 24% 아래로 떨어진 것은 자금 공급의 축소를 의미하고, 연간 8000억달러 이상 AI 인프라 구축과 리쇼어링, 각국 방위비 증액, 여기에 국채 만기 도래에 따른 차환 수요까지 자금 수요는 폭발적이다. 자금시장의 수급 불균형으로 인해 자본의 가격에 해당하는 실질 금리, 즉 기간 프리미엄이 구조적인 상승세로 고착화될 수밖에 없는 실정이라고 골드만 삭스는 경고한다. 뿐만 아니라 주식시장과 국채시장, 원유시장의 유동성이 동시에 막히는 이른바 '유동성 트리플 킬(Liquidity Triple-Kill)로 인해 변동성 상승이 일상화되는 '고변동성 사이클(High Volatility Cycle)에 진입했다고 보고서는 판단한다. 골드만 삭스가 제시한 '유동성 트리플 킬'은 주식과 채권, 원유를 포함한 실물 자산 시장의 유동성이 한 시점에 동시에 막히면서 서로 악순환을 일으키는 유동성 경색을 의미한다. 실제로 높은 레버리지를 일으켜 AI 테마에 베팅했던 헤지펀드가 지수 폭락으로 담보 부족에 시달리게 되자 무차별 매도를 강행, 주가 하락과 강제 청산, 추가 급락의 악순환을 일으켰다. 채권시장에서는 미국 정부가 연간 1조달러를 웃도는 이자 비용과 재정 적자를 메우기 위해 매달 천문학적인 규모의 국채를 발행하지만 해외 중앙은행과 연기금의 매수는 위축되는 실정이다. 미 재무부가 시장에서 막대한 현금을 흡수하면서 빅테크를 포함한 기업들 자금줄이 바닥을 드러냈고, 장기물을 중심으로 금리 역주행이 벌어졌다. 설상가상, 호르무즈 해협 차단으로 유가 폭등과 인플레이션을 막아주던 미국 전략비축유가 40년래 최저치로 떨어지면서 유가 변동성을 완충해 줄 실물 유동성 버퍼도 거의 소멸했다. 골드만 삭스는 미국 10년 만기 국채 수익률이 4% 아래로 복귀할 수 있을지 여부는 연준의 손을 벗어난 문제라고 주장한다. 원유시장만 보더라도 호르무즈 해협 리스크 프리미엄이 일회성 충격에서 지속적인 할인 요인으로 전환했고, 원유 변동성지수(OVX)와 뉴욕증시의 공포지수(VIX) 간의 거대한 격차가 단기간에 줄어들기 어렵다는 얘기다. 2026년 여름을 기점으로 금융시장이 마침내 자본 희소성이라는 새로운 패러다임에 프리미엄을 지불하기 시작했고, AI 레버리지 청산과 미 국채 금리 급등, 호르무즈 분쟁이라는 세 가지 힘은 거대한 서사의 세 가지 단면일 뿐 이면에 깔린 구조적 동인들은 이제 본색을 드러내기 시작했다고 골드만 삭스는 강조한다. 미국 30년물 국채 수익률 [자료=블룸버그] 저금리와 저물가, 풍부한 유동성이라는 과거의 공식이 더 이상 작동하지 않고, 장기 국채를 중심으로 고금리 고착화와 자본 조달 비용 상승으로 인한 기업 양극화, 채권 자경단의 지배력 강화, 자산시장 변동성의 일상화가 새로운 메커니즘으로 등장했다는 것. 월가의 황제로 통하는 제이미 다이먼 JP 모간 최고경영자(CEO)의 경고도 같은 맥락이다. 그는 지난 5월 블룸버그TV와 인터뷰에서 월가가 과잉 저축의 시대를 뒤로 하고 자본 희소성의 시대로 진입하고 있다고 말했다. 미국 10년 만기 국채 수익률 [자료=블룸버그] 저축 부족과 대출 수요 폭발로 시장 금리가 예상보다 훨씬 더 높은 수준까지 오를 수 있다는 것. 그는 미국을 비롯한 주요국 정부의 브레이크 없는 국채 발행과 이자 부담, 공급망 재편과 친환경 전환에 들어가는 거대한 인프라 자금, AI 및 국방비 지출 급증 등 세 가지를 '자금 폭식'의 주요인으로 꼽았다. 미국 30년물 국채 수익률이 5.27%까지 오르며 2007년 이후 19년만에 최고치를 기록했고, 2년물 수익률도 상승 흐름을 지속, 시장이 정부의 재정 적자와 인플레이션 리스크를 적극 반영하는 가운데 다이먼은 기업 신용 시장에 닥칠 '이중 고통'을 경고했다. 국채시장 뿐 아니라 회사채와 신용시장도 충격을 피하기 어렵다는 것. 국채 금리 상승으로 인해 모든 회사채의 이자율 벤치마크가 올랐고, 기업 부도 위험 재평가로 스프레드가 벌어질 수밖에 없다는 얘기다. 막대한 부채를 짊어진 기업들이 만기 연장에 나서면서 과거보다 높은 이자 비용을 감당해야 하기 때문에 기업 신용 리스크가 본격적으로 누적, 차환 대란이 터질 수도 있다고 그는 말한다. 이 밖에 월가의 여러 전문가들도 흡사한 의견을 제시했다. 씨티그룹의 매크로 전략가 짐 맥코믹은 보고서에서 "인플레이션 우려가 확산되면서 채권 트레이더들이 30년물 수익률의 핵심 목표치로 5.5%를 겨냥하고 있다"고 주장했다. TS 롬바드의 스티븐 블리츠 수석 미국 이코노미스트는 보고서에서 "미국 10년물 수익률이 6%까지 치솟을 수 있다"며 "국채 장기 약세장이 이제 시작"이라고 경고했다. 재정 적자와 인플레이션, 그리고 차환 압박이 누적되는 가운데 고금리 장기화(higher for longer)가 고착되면서 채권과 신용시장이 앞으로 보다 가혹한 시험대를 직면하게 될 가능성에 월가는 무게를 둔다. 시장 전문가들은 저금리와 풍부한 유동성이 종료되고 자본 희소성과 고금리가 정착되는 새로운 국면에서는 과거처럼 연준의 금리 인하만 바라보고 주가 밸류에이션이 상승하기는 어렵다고 말한다. AI 레버리지 청산에서 보듯 악재가 터지거나 유동성 경색이 발생할 때 시장을 받쳐줄 '무제한 자금'이 실종됐고, 증시 전반의 변동성 상승과 재무 건전성에 따른 기업들의 극단적 양극화가 벌어질 수 있다는 관측이다. 기대와 소문에 기대 오르는 주식보다 잉여현금흐름(FCF)과 실적이 우량한 종목으로 투자 영역을 좁히고, 인컴 및 현금성 자산의 비중을 늘리는 전략이 필요하다는 조언이다. shhwang@newspim.com 2026-08-25 09:15
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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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