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[CEO인사이트] AI 전쟁…경쟁은 산업 특화로 이동한다	2025-12-22 13:00
글로벌 컨설팅사들이 공통으로 내놓는 진단은 "AI는 더 이상 차별화 기술이 아니라, 모든 기업이 갖춰야 할 기본 인프라가 됐다는 것"으로 압축할 수 있습니다. 2025년 현재 AI 도입 여부는 경쟁력이 되지 않는다는 것입니다. 문제는 어디에, 어떻게, 얼마나 깊게 적용하느냐에 달렸다는 것. 맥킨지와 베인앤컴퍼니는 2026년을 기점으로 AI 경쟁의 무게중심이 '범용 모델의 성능 경쟁'에서 '산업 특화 적용 경쟁'으로 이동할 것으로 보고 있습니다. ◇ 맥킨지: AI는 산업별 '도구'를 넘어 '파괴자'가 된다 맥킨지는 AI가 단순한 생산성 도구를 넘어 산업 구조 자체를 바꾸는 '산업별 파괴자(Industry Disrupter)'로 진화하고 있다고 분석합니다. 2026년에는 범용 대형언어모델(LLM)보다 각 산업의 데이터·규제·업무 프로세스에 최적화된 특수 목적 AI 모델이 더 높은 경쟁력을 확보할 것이라는 전망입니다. 헬스케어 산업이 대표적입니다. AI는 개인 유전자 정보와 임상 데이터를 결합해 맞춤형 신약 개발과 임상시험 기간을 단축하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. 신약 개발의 성공 확률을 높이고, 비용과 시간을 동시에 줄이는 방식입니다. 제조업에서는 AI가 공급망 수요 예측과 로봇 자동화를 결합해 원가 구조 자체를 재편하고 있습니다. 불확실한 글로벌 공급망 환경에서 재고·물류·생산 계획을 실시간으로 조정하는 능력이 기업 경쟁력의 핵심 요소가 되고 있다는 설명입니다. 맥킨지는 이런 산업별 AI 내재화가 2026년까지 글로벌 노동 생산성을 추가로 15% 이상 끌어올릴 잠재력이 있다고 분석합니다. AI 도입의 성패는 기술이 아니라, 산업 이해도와 실행력에 달려 있다는 의미입니다. ◇ 베인앤컴퍼니: AI 경쟁은 '클라우드'에서 '현장'으로 확장된다 베인앤컴퍼니는 AI 경쟁의 또 다른 축으로 인프라 구조 변화를 지목합니다. AI 인프라 경쟁이 클라우드 데이터센터를 넘어 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 영역으로 확장될 것이라는 전망입니다. 자율주행차, 스마트팩토리, 산업용 로봇, 사물인터넷(IoT) 환경에서는 데이터를 중앙 서버로 보내 처리하는 방식보다 현장에서 즉시 처리하는 온디바이스 AI가 필수적입니다. 이에 따라 소형 데이터센터, AI 전용 칩, 저전력 고성능 반도체 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 베인앤컴퍼니는 2026년을 기점으로 AI 칩 제조사와 클라우드 사업자 간의 수직적 경쟁과 통합이 한층 심화될 것으로 내다봅니다. 엔비디아·AMD 같은 반도체 기업과 AWS·구글·마이크로소프트 등 클라우드 사업자 간의 관계는 협력과 경쟁이 동시에 강화되는 국면으로 접어들고 있습니다. AI는 더 이상 IT 부서의 프로젝트가 아니라, 산업 전략 그 자체가 됐습니다. 범용 AI는 빠르게 평준화되고, 차별화는 데이터의 질, 산업 이해도, 조직의 실행 능력에서 갈립니다. 2026년 이후의 AI 경쟁은 누가 더 뛰어난 모델을 보유했는지가 아니라, 누가 자신의 산업에 가장 잘 맞는 AI를 만들었는지를 가리는 싸움이 될 가능성이 큽니다. [ 이나연 기자 / nayeon@mk.co.kr ]

[CEO인사이트] AI 전쟁…경쟁은 산업 특화로 이동한다

2025-12-22 13:00

글로벌 컨설팅사들이 공통으로 내놓는 진단은 "AI는 더 이상 차별화 기술이 아니라, 모든 기업이 갖춰야 할 기본 인프라가 됐다는 것"으로 압축할 수 있습니다.

2025년 현재 AI 도입 여부는 경쟁력이 되지 않는다는 것입니다.

문제는 어디에, 어떻게, 얼마나 깊게 적용하느냐에 달렸다는 것.

맥킨지와 베인앤컴퍼니는 2026년을 기점으로 AI 경쟁의 무게중심이 '범용 모델의 성능 경쟁'에서 '산업 특화 적용 경쟁'으로 이동할 것으로 보고 있습니다.

◇ 맥킨지: AI는 산업별 '도구'를 넘어 '파괴자'가 된다

맥킨지는 AI가 단순한 생산성 도구를 넘어 산업 구조 자체를 바꾸는 '산업별 파괴자(Industry Disrupter)'로 진화하고 있다고 분석합니다.

2026년에는 범용 대형언어모델(LLM)보다 각 산업의 데이터·규제·업무 프로세스에 최적화된 특수 목적 AI 모델이 더 높은 경쟁력을 확보할 것이라는 전망입니다.

헬스케어 산업이 대표적입니다.

AI는 개인 유전자 정보와 임상 데이터를 결합해 맞춤형 신약 개발과 임상시험 기간을 단축하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다.

신약 개발의 성공 확률을 높이고, 비용과 시간을 동시에 줄이는 방식입니다.

제조업에서는 AI가 공급망 수요 예측과 로봇 자동화를 결합해 원가 구조 자체를 재편하고 있습니다.

불확실한 글로벌 공급망 환경에서 재고·물류·생산 계획을 실시간으로 조정하는 능력이 기업 경쟁력의 핵심 요소가 되고 있다는 설명입니다.

맥킨지는 이런 산업별 AI 내재화가 2026년까지 글로벌 노동 생산성을 추가로 15% 이상 끌어올릴 잠재력이 있다고 분석합니다.

AI 도입의 성패는 기술이 아니라, 산업 이해도와 실행력에 달려 있다는 의미입니다.

◇ 베인앤컴퍼니: AI 경쟁은 '클라우드'에서 '현장'으로 확장된다

베인앤컴퍼니는 AI 경쟁의 또 다른 축으로 인프라 구조 변화를 지목합니다.

AI 인프라 경쟁이 클라우드 데이터센터를 넘어 엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 영역으로 확장될 것이라는 전망입니다.

자율주행차, 스마트팩토리, 산업용 로봇, 사물인터넷(IoT) 환경에서는 데이터를 중앙 서버로 보내 처리하는 방식보다 현장에서 즉시 처리하는 온디바이스 AI가 필수적입니다.

이에 따라 소형 데이터센터, AI 전용 칩, 저전력 고성능 반도체 수요가 빠르게 증가하고 있습니다.

베인앤컴퍼니는 2026년을 기점으로 AI 칩 제조사와 클라우드 사업자 간의 수직적 경쟁과 통합이 한층 심화될 것으로 내다봅니다.

엔비디아·AMD 같은 반도체 기업과 AWS·구글·마이크로소프트 등 클라우드 사업자 간의 관계는 협력과 경쟁이 동시에 강화되는 국면으로 접어들고 있습니다.

AI는 더 이상 IT 부서의 프로젝트가 아니라, 산업 전략 그 자체가 됐습니다.

범용 AI는 빠르게 평준화되고, 차별화는 데이터의 질, 산업 이해도, 조직의 실행 능력에서 갈립니다.

2026년 이후의 AI 경쟁은 누가 더 뛰어난 모델을 보유했는지가 아니라, 누가 자신의 산업에 가장 잘 맞는 AI를 만들었는지를 가리는 싸움이 될 가능성이 큽니다.

[ 이나연 기자 / nayeon@mk.co.kr ]