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중국산 저가 철강의 밀어내기 수출을 막기 위해 미국과 유럽 등 주요국이 무역장벽을 높이고 있지만, 역설적으로 세계 철강 공급과잉은 더 심해질 수 있다는 우려가 커지고 있다. 각국이 자국 산업 보호를 이유로 생산설비를 확충하는 사이 중국의 생산능력은 여전히 높은 수준을 유지하면서 글로벌 공급 부담이 누적되고 있기 때문이다.

최근 주요 20개국(G20) 재무장관·중앙은행 총재 회의에서도 중국의 과잉생산과 수출 확대 문제가 주요 의제로 다뤄졌다. 미국은 중국의 대규모 무역흑자와 수출 중심 경제구조가 글로벌 시장의 불균형을 키우고 있다고 지적했다.

특히 철강은 중국의 과잉생산 문제가 가장 뚜렷하게 나타나는 산업 가운데 하나다. 중국은 부동산 경기 침체와 내수 부진으로 철강 소비가 줄었지만, 이미 구축된 대규모 생산설비를 단기간에 줄이기 어려운 상황이다. 결과적으로 남는 물량이 해외시장으로 빠르게 유입되는 구조가 이어지고 있다.

경제협력개발기구(OECD)에 따르면 지난해 세계 철강 수출은 전년보다 6.2% 감소했지만 중국의 수출량은 오히려 13.8% 증가한 1억3120만t을 기록했다. 중국이 글로벌 철강 수출에서 차지하는 비중도 2019년 19%에서 지난해 41%까지 뛰었다.

중국산 저가 철강이 대거 유입되면서 각국 철강업체들의 부담은 커지고 있다. 높은 인건비와 에너지비용, 탄소배출 감축을 위한 설비투자까지 감당해야 하는 상황에서 중국 제품과 가격 경쟁을 벌이기 쉽지 않기 때문이다.

이에 미국과 유럽연합(EU), 인도, 한국 등은 반덤핑 관세와 수입쿼터 등 각종 보호조치를 강화하고 있다. 동시에 수입 의존도를 낮추기 위해 자국 철강 생산시설을 늘리거나 기존 공장을 현대화하는 투자도 확대하고 있다.

공급과잉 막으려다 생산능력 더 늘어

문제는 이러한 대응이 세계 철강 생산능력을 오히려 키우고 있다는 점이다.

중국이 기존 생산설비를 크게 줄이지 않은 상태에서 다른 국가들이 새로운 생산시설을 추가하면서 세계 전체의 공급능력이 계속 증가하고 있다. 중국산 제품을 막기 위한 보호무역이 각 지역의 신규 설비투자를 자극하면서 결과적으로 공급과잉을 심화시키는 셈이다.

OECD는 세계 철강 초과 생산능력이 2025년 약 6억4000만t에서 2028년에는 7억4500만t까지 늘어날 것으로 전망했다.

2026년부터 2028년 사이 새롭게 추가되는 생산능력은 최대 1억3900만t에 달할 것으로 예상된다. 반면 같은 기간 세계 철강 수요 증가분은 약 3400만t에 그칠 것으로 전망됐다. 생산능력이 수요 증가보다 약 4배 빠르게 늘어나는 구조다.

공급이 넘치면 일반적으로 가격은 하락할 가능성이 크지만 최근 주요 시장에서는 오히려 반대 현상도 나타나고 있다.

올해 1월 기준 미국의 열연강판과 철근 가격은 중국 가격의 두 배를 넘어섰고, 유럽 가격도 중국보다 약 50% 높은 수준을 기록했다.

관세와 수입 제한이 중국산 저가 제품의 유입을 줄이면서 자국 철강업체의 가격 방어에는 도움이 됐지만, 철강을 원재료로 사용하는 제조기업들의 비용은 크게 증가한 것이다.

자동차·조선·건설까지 비용 부담 확대

철강 가격 상승은 자동차와 조선, 건설, 기계 등 다양한 산업에 영향을 준다. 철강업체를 보호하기 위한 관세가 오히려 철강을 사용하는 기업들의 제조원가를 높이는 부작용으로 이어질 수 있다는 의미다.

수출시장 경쟁도 복잡해지고 있다.

중국산 철강이 높은 관세가 적용되는 시장을 피해 규제가 상대적으로 약한 국가로 이동하거나 제3국에서 가공된 뒤 다시 수출되는 사례가 늘면서 단순한 관세 정책만으로 물량을 통제하기 어렵다는 지적이 나온다.

결국 글로벌 철강시장에서는 중국의 과잉생산과 각국의 보호무역, 신규 설비투자가 서로 맞물리며 공급과잉을 확대하는 구조가 형성되고 있다.

OECD 역시 무역규제가 단기적으로 특정 국가의 철강업체를 보호할 수는 있지만 과잉생산의 근본적인 해법이 되기 어렵다고 지적한다. 보조금과 비시장적 지원을 줄이고 주요 생산국들이 함께 설비 과잉 문제를 해결해야 한다는 것이다.

향후 철강시장의 핵심 변수는 중국이 실제 생산능력 감축에 나설지 여부다. 중국의 공급이 그대로 유지되는 상황에서 다른 국가들의 신규 투자가 계속된다면 2028년까지 예상되는 7억4500만t 규모의 초과 생산능력은 글로벌 철강업계의 장기적인 부담으로 남을 가능성이 크다.

인공지능(AI)을 활용한 사이버 보안 기술이 빠르게 발전하면서 금융회사들이 전산망의 취약점을 이전보다 훨씬 빠르게 찾아내고 있다. 하지만 문제를 발견한 뒤 이를 검증하고 실제 시스템에 보완조치를 적용하는 속도는 그만큼 따라오지 못하고 있다는 지적이 나온다. AI가 공격자에게도 활용될 수 있다는 점에서 금융권의 보안 대응 체계가 새로운 시험대에 올랐다는 평가다.

영국 금융행위감독청(FCA)이 최근 발표한 ‘프런티어 AI와 사이버 복원력’ 관련 검토 결과에 따르면 금융회사들은 최첨단 AI를 활용해 소프트웨어와 전산시스템, 기반시설에 숨어 있는 취약점을 보다 빠르게 탐지하고 있는 것으로 나타났다.

AI는 수많은 코드와 시스템 설정을 자동으로 분석하고, 기존 방식으로는 찾기 어려웠던 위험 요소를 짧은 시간 안에 식별하는 데 강점을 보인다. 취약점의 심각도를 분류하거나 어떤 문제부터 우선적으로 해결해야 하는지 판단하는 과정에서도 활용도가 높아지고 있다.

하지만 실제 보완 단계에서는 속도가 크게 떨어진다.

금융회사들은 취약점을 발견하더라도 이를 검증할 전문인력이 부족하고, 실제 시스템을 수정할 수 있는 개발·운영 역량에도 한계가 있다고 답했다. AI가 문제를 찾아내는 속도보다 사람이 이를 검토하고 패치를 적용하는 속도가 느리면서 보안 대응 과정에 병목이 발생하고 있는 셈이다.

특히 금융회사는 결제와 송금, 계좌관리 등 핵심 서비스를 24시간 안정적으로 운영해야 한다. 취약점이 발견됐다고 해서 전산망을 즉시 중단한 뒤 수정하기 어렵다.

보완 패치를 충분한 검증 없이 서둘러 적용할 경우 기존 시스템과 충돌해 오히려 대규모 전산장애가 발생할 가능성도 있다. 금융권에서 보안 대응 속도와 서비스 안정성을 동시에 확보해야 하는 이유다.

AI 보안 인력 부족도 부담

AI 확산은 금융권의 보안 인력 문제도 더욱 복잡하게 만들고 있다.

최근 사이버 공격에서는 딥페이크를 활용한 사칭과 자동화 악성코드, 알려지지 않은 취약점을 찾는 제로데이 탐색 등 AI 기반 공격 수법이 빠르게 늘고 있다.

이에 대응하려면 기존 네트워크와 시스템 보안 지식뿐 아니라 거대언어모델(LLM), AI 에이전트, 학습 알고리즘의 취약점까지 이해하는 전문인력이 필요하다. 하지만 이런 복합 역량을 갖춘 인력을 단기간에 확보하기는 쉽지 않다.

조직 구조도 대응을 늦추는 원인으로 지목됐다. 취약점 탐지와 시스템 운영, 위험관리, 최종 의사결정 권한이 여러 부서에 나뉘어 있는 경우 긴급한 보안 문제를 발견해도 실제 조치까지 시간이 걸릴 수 있다.

클라우드와 외부 소프트웨어 의존도가 높아진 점도 변수다. 금융회사가 직접 통제할 수 없는 외부 시스템에서 문제가 발생하면 공급업체의 패치나 대응을 기다려야 하는 상황이 생길 수 있다.

AI, 방어뿐 아니라 공격에도 활용

문제는 공격자 역시 같은 AI 기술을 활용하고 있다는 점이다.

최근에는 AI가 운영체제와 웹브라우저 등에서 기존에 알려지지 않았던 다수의 취약점을 자동으로 찾아내는 사례가 등장했다. 일부 실험에서는 격리 환경에서 작동하던 AI 에이전트가 시스템의 약점을 스스로 찾아 통제 범위를 벗어나는 사례도 보고됐다.

해커 조직들이 AI 에이전트를 이용해 공격 대상을 선정하고 취약점을 탐색한 뒤 실제 침투까지 자동화하는 방식도 현실적인 위협으로 거론되고 있다.

이런 변화는 금융권에서 특히 위험하다. 여러 금융회사가 동일한 클라우드 서비스나 소프트웨어, 전산 인프라를 공유하는 경우가 많기 때문이다. 하나의 공통 시스템에서 취약점이 발견돼 공격에 이용될 경우 피해가 여러 금융회사로 동시에 확산할 가능성이 있다.

금융안정위원회(FSB) 의장을 맡고 있는 앤드루 베일리 영란은행 총재도 최근 주요 20개국(G20) 재무장관과 중앙은행 총재들에게 AI가 사이버 위험의 속도와 규모를 크게 변화시킬 수 있다고 경고했다.

개별 금융회사의 작은 대응 지연이 외부 사업자와 공통 인프라를 통해 금융시스템 전체의 위험으로 확대될 수 있다는 것이다.

결국 금융회사의 과제는 AI를 활용해 취약점을 얼마나 많이 찾아내느냐보다 발견된 문제를 얼마나 신속하면서도 안전하게 해결할 수 있느냐로 옮겨가고 있다.

FCA 역시 금융회사들이 취약점 검증과 보완, 패치 테스트, 시스템 변경 과정에서 어디에 병목이 발생하는지를 점검해야 한다고 강조했다.

AI가 보안 문제를 발견하는 속도가 계속 빨라질수록 이를 처리하는 조직과 인력, 의사결정 체계의 중요성은 더욱 커질 전망이다. 금융권의 AI 보안 경쟁도 이제는 ‘탐지 능력’보다 ‘실행 능력’이 핵심 변수로 떠오르고 있다.

중국의 전기차 보급 확대가 자동차 산업을 넘어 아시아 정유시장까지 흔들고 있다. 중국 내 휘발유와 경유 소비가 줄면서 정유사들이 남는 물량을 해외로 돌리고 있기 때문이다. 중국산 석유제품 수출이 늘어나면 아시아 시장에서 한국 정유사들과의 가격 경쟁도 한층 치열해질 가능성이 크다.

외신과 업계에 따르면 올해 2분기 중국의 전체 석유 소비량은 전년 동기보다 9% 감소했다. 자동차와 화물차 등에 사용되는 운송용 석유 소비는 같은 기간 16% 줄었다.

중국 경기 둔화와 국제유가 상승도 영향을 미쳤지만, 가장 구조적인 요인으로는 전기차와 전기트럭의 빠른 보급이 꼽힌다. 올해 상반기 중국에서 전기차가 대체한 석유 소비량은 약 3600만t으로 추산된다. 전기트럭이 대체한 석유 소비량 역시 지난해보다 약 90% 늘어난 것으로 집계됐다.

전기차 비중이 높아질수록 내연기관 차량에 필요한 휘발유와 경유 수요는 줄어들 수밖에 없다. 문제는 정유시설의 생산능력을 단기간에 줄이기 어렵다는 점이다.

중국 정유사 입장에서는 내수 판매가 감소하더라도 정제설비의 가동률을 유지해야 한다. 결국 생산된 석유제품을 항공유나 석유화학 원료로 전환하거나 해외시장에 판매하는 방식으로 대응할 가능성이 커진다.

중국 석유제품 수출 다시 증가

중국 정부는 올해 3월부터 자국 내 공급 안정을 이유로 휘발유와 경유, 항공유 수출을 제한했다. 하지만 7월부터 관련 통제를 점진적으로 완화하면서 수출 물량이 다시 증가하고 있다.

홍콩과 마카오 공급분, 중국 공항에서 국제선 항공기에 공급하는 물량 등을 포함하면 지난 8월 중국의 석유제품 수출 계획은 360만~370만t 수준으로 알려졌다. 지난해 월평균 휘발유·경유·항공유 수출량보다 최대 22% 많은 규모다.

9월에는 수출량이 400만t을 넘어설 가능성도 거론된다. 업계에서는 항공유가 최대 240만t으로 가장 큰 비중을 차지하고, 경유가 100만t 이상, 휘발유가 최대 60만t 수준에 이를 것으로 보고 있다.

중국이 내수 감소분을 해외로 돌리기 시작하면 아시아 석유제품 시장의 공급량이 늘어난다. 공급이 수요보다 빠르게 증가할 경우 제품 가격과 정제마진에도 하방 압력이 발생할 수 있다.

이런 변화는 수출 의존도가 높은 국내 정유업계에 직접적인 부담이 될 수 있다.

SK에너지와 GS칼텍스, 에쓰오일, HD현대오일뱅크 등 국내 주요 정유사들은 대규모 정제시설에서 생산한 휘발유와 경유, 항공유 상당량을 해외에 판매하고 있다.

국내 정유 4사의 지난해 석유제품 수출량은 약 4억8500만배럴로 집계됐다. 중국 역시 연간 약 4억2000만~4억6000만배럴의 정유제품을 해외에 판매하는 것으로 추산돼 수출 규모 면에서 한국과 비슷한 수준이다.

필리핀·베트남·호주서 경쟁 심화 가능성

더 큰 문제는 양국의 주요 수출시장이 상당 부분 겹친다는 점이다.

중국은 경유와 항공유를 호주와 필리핀, 베트남, 방글라데시 등 아시아·태평양 지역에 공급하고 있다. 이들 국가는 한국 정유사들도 대규모 물량을 판매하는 핵심 시장이다.

한국은 2024년 필리핀에 500만t 이상, 베트남에는 370만t 이상의 석유제품을 수출했다. 중국산 제품 공급이 확대되면 현지 시장에서 한국 정유사들이 가격 경쟁 압력을 받을 가능성이 있다.

호주 시장도 비슷하다. 한국은 호주가 수입하는 경유의 최대 공급국이며 항공유에서도 주요 공급국 가운데 하나다. 중국 역시 호주 항공유 시장에서 상당한 비중을 차지하고 있다.

중장기적으로는 중국의 전기차 보급 속도가 정유시장 판도를 바꾸는 핵심 변수가 될 전망이다.

중국자동차공업협회에 따르면 올해 중국 내 전기차 등 신에너지차의 누적 판매 비중은 51% 수준까지 올라왔다. 신에너지차 비중이 계속 확대되면 중국의 휘발유와 경유 소비 감소세도 이어질 가능성이 높다.

그 결과 중국 정유사들은 내수 감소를 수출 확대와 석유화학 사업 강화로 상쇄하려 할 가능성이 크다.

국내 정유업계로서는 중국의 전기차 확대가 단순한 자동차 시장의 변화에 그치지 않는 셈이다. 중국에서 줄어든 석유 소비가 오히려 아시아 수출시장으로 흘러나오면서 경쟁국의 공급 증가로 이어질 수 있기 때문이다.

향후 한국 정유사들의 실적은 국제유가뿐 아니라 중국의 석유제품 수출 규모와 아시아 지역의 정제마진 변화에도 더욱 민감하게 반응할 것으로 보인다.

중국의 전기차 보급 확대가 자동차 산업을 넘어 아시아 정유시장까지 흔들고 있다. 중국 내 휘발유와 경유 소비가 줄면서 정유사들이 남는 물량을 해외로 돌리고 있기 때문이다. 중국산 석유제품 수출이 늘어나면 아시아 시장에서 한국 정유사들과의 가격 경쟁도 한층 치열해질 가능성이 크다.

외신과 업계에 따르면 올해 2분기 중국의 전체 석유 소비량은 전년 동기보다 9% 감소했다. 자동차와 화물차 등에 사용되는 운송용 석유 소비는 같은 기간 16% 줄었다.

중국 경기 둔화와 국제유가 상승도 영향을 미쳤지만, 가장 구조적인 요인으로는 전기차와 전기트럭의 빠른 보급이 꼽힌다. 올해 상반기 중국에서 전기차가 대체한 석유 소비량은 약 3600만t으로 추산된다. 전기트럭이 대체한 석유 소비량 역시 지난해보다 약 90% 늘어난 것으로 집계됐다.

전기차 비중이 높아질수록 내연기관 차량에 필요한 휘발유와 경유 수요는 줄어들 수밖에 없다. 문제는 정유시설의 생산능력을 단기간에 줄이기 어렵다는 점이다.

중국 정유사 입장에서는 내수 판매가 감소하더라도 정제설비의 가동률을 유지해야 한다. 결국 생산된 석유제품을 항공유나 석유화학 원료로 전환하거나 해외시장에 판매하는 방식으로 대응할 가능성이 커진다.

중국 석유제품 수출 다시 증가

중국 정부는 올해 3월부터 자국 내 공급 안정을 이유로 휘발유와 경유, 항공유 수출을 제한했다. 하지만 7월부터 관련 통제를 점진적으로 완화하면서 수출 물량이 다시 증가하고 있다.

홍콩과 마카오 공급분, 중국 공항에서 국제선 항공기에 공급하는 물량 등을 포함하면 지난 8월 중국의 석유제품 수출 계획은 360만~370만t 수준으로 알려졌다. 지난해 월평균 휘발유·경유·항공유 수출량보다 최대 22% 많은 규모다.

9월에는 수출량이 400만t을 넘어설 가능성도 거론된다. 업계에서는 항공유가 최대 240만t으로 가장 큰 비중을 차지하고, 경유가 100만t 이상, 휘발유가 최대 60만t 수준에 이를 것으로 보고 있다.

중국이 내수 감소분을 해외로 돌리기 시작하면 아시아 석유제품 시장의 공급량이 늘어난다. 공급이 수요보다 빠르게 증가할 경우 제품 가격과 정제마진에도 하방 압력이 발생할 수 있다.

이런 변화는 수출 의존도가 높은 국내 정유업계에 직접적인 부담이 될 수 있다.

SK에너지와 GS칼텍스, 에쓰오일, HD현대오일뱅크 등 국내 주요 정유사들은 대규모 정제시설에서 생산한 휘발유와 경유, 항공유 상당량을 해외에 판매하고 있다.

국내 정유 4사의 지난해 석유제품 수출량은 약 4억8500만배럴로 집계됐다. 중국 역시 연간 약 4억2000만~4억6000만배럴의 정유제품을 해외에 판매하는 것으로 추산돼 수출 규모 면에서 한국과 비슷한 수준이다.

필리핀·베트남·호주서 경쟁 심화 가능성

더 큰 문제는 양국의 주요 수출시장이 상당 부분 겹친다는 점이다.

중국은 경유와 항공유를 호주와 필리핀, 베트남, 방글라데시 등 아시아·태평양 지역에 공급하고 있다. 이들 국가는 한국 정유사들도 대규모 물량을 판매하는 핵심 시장이다.

한국은 2024년 필리핀에 500만t 이상, 베트남에는 370만t 이상의 석유제품을 수출했다. 중국산 제품 공급이 확대되면 현지 시장에서 한국 정유사들이 가격 경쟁 압력을 받을 가능성이 있다.

호주 시장도 비슷하다. 한국은 호주가 수입하는 경유의 최대 공급국이며 항공유에서도 주요 공급국 가운데 하나다. 중국 역시 호주 항공유 시장에서 상당한 비중을 차지하고 있다.

중장기적으로는 중국의 전기차 보급 속도가 정유시장 판도를 바꾸는 핵심 변수가 될 전망이다.

중국자동차공업협회에 따르면 올해 중국 내 전기차 등 신에너지차의 누적 판매 비중은 51% 수준까지 올라왔다. 신에너지차 비중이 계속 확대되면 중국의 휘발유와 경유 소비 감소세도 이어질 가능성이 높다.

그 결과 중국 정유사들은 내수 감소를 수출 확대와 석유화학 사업 강화로 상쇄하려 할 가능성이 크다.

국내 정유업계로서는 중국의 전기차 확대가 단순한 자동차 시장의 변화에 그치지 않는 셈이다. 중국에서 줄어든 석유 소비가 오히려 아시아 수출시장으로 흘러나오면서 경쟁국의 공급 증가로 이어질 수 있기 때문이다.

향후 한국 정유사들의 실적은 국제유가뿐 아니라 중국의 석유제품 수출 규모와 아시아 지역의 정제마진 변화에도 더욱 민감하게 반응할 것으로 보인다.

자산총액 2조원 이상 상장사를 대상으로 집중투표제가 본격 시행되는 가운데 일부 대기업들이 이사 수를 줄이거나 임기 만료 시점을 분산하는 방식으로 이사회 구조를 재편하고 있다. 소수주주가 특정 후보에게 의결권을 집중할 수 있도록 한 제도가 도입되자, 한 번에 선임하는 이사 수 자체를 줄여 후보 당선에 필요한 지분율을 높이려는 움직임이라는 해석이 나온다.

집중투표제 배제 금지 조항은 10일부터 정식 시행된다. 이에 따라 자산 2조원 이상 상장회사는 정관 등을 통해 집중투표제를 사실상 배제하기 어려워진다. 감사위원회에서도 다른 이사와 별도로 뽑는 감사위원 수가 기존 1명에서 2명 이상으로 확대된다.

집중투표제는 이사를 여러 명 선임할 때 주주에게 ‘보유주식 수×선임 이사 수’만큼 의결권을 부여하는 제도다. 예를 들어 이사 5명을 뽑으면 1주를 가진 주주도 5표를 받으며, 이를 한 후보에게 모두 몰아줄 수 있다.

이 때문에 지분율이 상대적으로 낮은 소수주주도 표를 한 후보에게 집중하면 이사회 진입 가능성을 높일 수 있다. 반면 최대주주는 여러 후보를 당선시키기 위해 의결권을 나눠야 해 기존보다 영향력이 분산될 수 있다.

문제는 한 번에 선임하는 이사 수가 줄어들수록 집중투표제의 효과도 약해진다는 점이다.

법무부 연구자료에 따르면 이사 5명을 동시에 선임할 경우 후보 한 명을 확실하게 당선시키기 위해 필요한 최소 지분은 약 16.7% 수준이다. 하지만 3명을 뽑으면 25%를 넘어야 하고, 2명을 선임할 경우에는 33.3%를 초과하는 지분이 필요하다. 이사 한 명만 뽑을 때는 사실상 일반적인 다수결 방식과 큰 차이가 없어진다.

이 때문에 기업들은 이사회 전체 규모를 줄이거나 이사 임기를 분산해 한 번의 주주총회에서 선임하는 인원을 줄이는 방법을 검토해왔다.

실제로 기업분석연구소 리더스인덱스가 50대 그룹 소속 상장사 가운데 비교가 가능한 269곳을 분석한 결과 전체 이사 수는 지난해 1780명에서 올해 1733명으로 47명 감소했다.

사내이사는 843명에서 807명으로 4.3% 줄었고, 사외이사도 937명에서 926명으로 감소했다. 그룹별로는 카카오가 14명으로 감소 폭이 가장 컸고 롯데 13명, 삼성 9명, LS 7명, 한화 6명 등이 뒤를 이었다.

정관을 고쳐 이사 수나 임기 구조를 변경한 기업도 29곳으로 집계됐다. 이 가운데 14곳은 이사들의 임기 종료 시점을 서로 다르게 설계해 특정 주주총회에서 여러 이사가 동시에 교체되지 않도록 했다.

경영권 분쟁을 겪는 기업에서도 비슷한 움직임이 나타난다.

한진칼은 이사회 최대 정원을 기존 11명에서 9명으로 줄였다. 회사 측은 이를 이사회 규모 정상화 차원의 조치라고 설명했지만, 조원태 한진그룹 회장 측과 호반건설 측의 지분율 격차가 0.42%포인트까지 좁혀진 상황이라는 점에서 향후 이사회 진입 가능성을 제한하기 위한 조치라는 시각도 존재한다.

시장에서는 이런 변화가 개정 상법의 취지와 충돌할 가능성을 주목하고 있다. 법은 집중투표제를 통해 소수주주의 이사회 참여 가능성을 높였지만, 기업이 선임 이사 수를 줄이면 실질적인 당선 문턱은 오히려 올라갈 수 있기 때문이다.

다만 이사 수 축소만으로 집중투표제의 효력을 완전히 제한하기는 어렵다는 분석도 나온다. 자산 2조원 이상 상장사는 일정 비율 이상의 사외이사를 둬야 하고, 감사위원 분리선출 확대 등 다른 지배구조 규제도 함께 시행되기 때문이다.

결국 향후 주주총회에서는 단순한 지분율 경쟁뿐 아니라 이사 정원과 임기 배분, 선임 시점 등 이사회 구조 자체가 새로운 변수로 떠오를 전망이다. 집중투표제 도입 취지가 실제 소수주주 이사회 진입 확대라는 결과로 이어질지, 아니면 기업들의 지배구조 재설계가 이를 제한할지가 향후 주요 관전 포인트가 될 것으로 보인다.

중앙그룹 계열사 채권에 투자했다 피해를 봤다고 주장하는 개인투자자들이 홍석현 중앙홀딩스 회장과 홍정도 중앙그룹 부회장 등 총수일가를 포함한 관계자들을 검찰에 고소했다. 피해자 측은 계열사 간 자금 순환과 회계처리를 통해 재무상태를 부풀리고, 이를 토대로 대규모 회사채를 발행했다고 주장하고 있다.

중앙그룹 채권투자 피해자 공동변호인단은 지난 9일 기자회견을 열고 총수일가와 계열사 전·현직 임직원, 채권 발행·판매에 관여한 금융회사 관계자 등 총 20명을 서울남부지검에 고소했다고 밝혔다.

고소에는 JTBC와 중앙일보의 공모 무보증사채, 이들 회사의 신용을 기반으로 발행된 전자단기사채 등에 투자한 개인 319명이 참여했다. 변호인단이 거래내역을 기준으로 파악한 피해액은 최소 325억2000만원이다.

적용을 요청한 혐의는 자본시장법상 부정거래행위와 증권신고서·투자설명서·사업보고서의 허위기재, 투자일임업자의 불건전 영업행위 등이다.

피해자 측이 총수일가까지 직접 고소한 이유는 중앙그룹의 지배구조와 계열사 간 자금 흐름 때문이다. 비상장 지주회사인 중앙홀딩스는 홍정도 부회장과 홍정인 대표, 홍석현 회장이 지분 100%를 보유하고 있다.

이와 함께 총수일가와 주요 경영진이 여러 계열사의 임원을 겸직해온 만큼, 계열사 전반에 걸친 자금 이동과 회계처리가 개별 회사 차원을 넘어 그룹 단위의 의사결정에 의해 이뤄졌을 가능성이 있다는 게 변호인단의 주장이다.

신종자본증권으로 자본 늘리고 회사채 발행

논란의 중심에는 JTBC의 신종자본증권이 있다.

신종자본증권은 형식상 채무 성격을 갖고 있지만 일정 요건을 충족할 경우 회계상 자본으로 분류할 수 있는 금융상품이다. 기업 입장에서는 자본비율을 높이는 수단으로 활용할 수 있다.

변호인단에 따르면 JTBC는 2023년 이후 9차례에 걸쳐 총 2260억원 규모의 신종자본증권을 발행해 자본으로 반영했다.

피해자 측은 이 가운데 일부가 실제로는 이자와 상환 부담이 존재해 자본으로 보기 어렵지만 회계상 자본으로 처리됐다고 주장하고 있다.

2024년 중앙홀딩스와 다보중앙이 JTBC 신종자본증권을 각각 200억원, 540억원에 인수한 사례도 문제로 지목됐다. 이 거래를 통해 JTBC의 장부상 자본은 740억원 늘어났지만, 이후 JTBC가 다른 계열사에 출자와 대여를 진행하면서 자금이 다시 그룹 내부로 이동했다는 것이다.

변호인단은 이 같은 구조가 반복되면서 외형상 자본은 늘어난 반면 실질적인 자금 여력은 충분하지 않았을 가능성을 제기했다.

실제 JTBC는 신종자본증권이 자본으로 반영된 재무제표를 바탕으로 여러 차례 공모 무보증사채를 발행했고, 그 규모는 총 3200억원에 달했다.

계열사 투자 손실 반영 기준도 쟁점

계열사에 투자하거나 빌려준 돈에 서로 다른 손실 기준을 적용했다는 주장도 제기됐다.

변호인단 분석에 따르면 2025년 말 기준 중앙그룹 주요 계열사의 계열사 출자금 가운데 상당 금액이 손상차손으로 처리됐다. 반면 계열사 대여금이나 계열사 발행 증권 등 일부 채권에는 비슷한 위험이 존재했음에도 대손충당금이 충분히 설정되지 않았다는 것이다.

예를 들어 콘텐트리중앙은 메가박스중앙 지분에 손상차손을 반영하면서도 같은 회사에 대한 대규모 채권에는 충당금을 설정하지 않았다는 점이 문제로 제기됐다.

중앙홀딩스가 보유한 JTBC 신종자본증권은 전액 손상 처리한 반면, 다른 계열사가 보유한 같은 종류의 증권에는 동일한 손상 기준이 적용되지 않았다는 점도 지적됐다.

피해자 측은 이런 회계처리가 결과적으로 자산과 자본을 실제보다 양호하게 보이도록 만들었고, 투자자가 회사채 위험을 제대로 판단하기 어렵게 했다고 주장하고 있다.

금융회사도 고소 대상 포함

채권 발행과 판매에 관여한 일부 금융회사도 고소 대상에 포함됐다.

변호인단은 신한투자증권이 회사채 발행을 위한 기업실사 과정에서 자본잠식과 누적 적자, 높은 단기차입금 비중 등을 확인하고도 투자설명서에서 원리금 상환 가능성을 긍정적으로 평가했다고 주장했다.

전자단기사채 발행에 관여한 한양증권과 이를 개인투자자들에게 판매한 키움증권, 회사채 매수를 홍보한 투자일임사 관계자 등에 대해서도 충분한 위험 고지가 이뤄졌는지 수사가 필요하다는 입장이다.

변호인단은 검찰에 계열사 간 대여와 출자, 상환 과정의 자금 흐름을 추적하고 총수일가와 주요 경영진의 의사결정 과정을 확인해달라고 요청했다.

다만 중앙그룹 측은 관련 의혹을 부인하고 있다.

JTBC는 앞서 신종자본증권 발행과 신종자본대출 등은 기업회계기준에 따라 적절하게 공시했으며 자본시장법도 준수했다는 입장을 밝힌 바 있다.

결국 이번 사건의 핵심은 계열사 간 자금거래와 신종자본증권의 회계처리가 적법했는지, 회사채를 발행하는 과정에서 투자자에게 중요한 재무위험이 충분히 공개됐는지 여부다.

피해자 측의 고소가 총수일가와 금융회사까지 확대되면서 수사기관이 그룹 내부 의사결정과 자금 흐름을 어디까지 들여다볼지도 관심사로 떠오르고 있다.

로봇기업 뉴로메카가 유상증자 발행가격을 당초 계획보다 36% 이상 낮췄지만 모집 물량을 모두 채우지 못했다. 주가 하락으로 신주 가격의 매력이 줄어든 데다 적자가 이어지는 상황에서 연간 매출의 4배가 넘는 신공장 투자를 추진한다는 점이 투자자들의 부담을 키운 것으로 풀이된다.

금융감독원 전자공시시스템에 따르면 뉴로메카가 주주배정 후 실권주 일반공모 방식으로 진행한 유상증자의 최종 청약률은 84.62%를 기록했다.

구주주 청약률은 75.80%였으며 이후 진행한 실권주 일반공모에서도 청약률이 36.43%에 그쳤다. 결국 전체 모집 물량의 약 15.4%인 49만1626주는 한국투자증권과 NH투자증권, 삼성증권 등 주관 증권사가 인수하게 됐다.

회사가 계획한 자금은 확보할 수 있지만 투자자 수요만으로 증자를 마무리하지 못했다는 점은 부담이다.

발행가 36% 낮췄는데도 청약 부진

특히 눈에 띄는 부분은 신주 발행가격이다.

뉴로메카는 당초 3만8350원이었던 예정 발행가를 2만4450원으로 낮췄다. 최초 계획보다 36.2% 떨어진 가격이다.

통상 유상증자 신주는 시장가격보다 낮게 발행되기 때문에 투자자에게 가격 측면의 이점을 제공한다. 하지만 증자를 진행하는 동안 뉴로메카 주가 역시 하락하면서 할인 효과가 크게 줄었다.

구주주 청약 마지막 날인 지난달 28일 뉴로메카 종가는 2만5450원이었다. 발행가 2만4450원과 비교하면 차이는 1000원, 약 3.9%에 불과하다.

신주를 청약하면서 감수해야 할 시간과 주가 변동 위험 등을 고려하면 투자자를 끌어들일 만큼 충분한 가격 차이라고 보기 어려웠던 셈이다.

여기에 회사의 재무상황과 대규모 설비투자 계획도 영향을 미친 것으로 보인다.

뉴로메카는 경북 포항 영일만3 일반산업단지에 총 800억원을 투자해 피지컬 AI 기반의 신공장을 건설할 계획이다.

협동로봇과 휴머노이드 조립라인을 비롯해 액추에이터 가공·조립설비, 자동화설비와 성능검사 장비 등을 구축한다. 자체 로봇 생산뿐 아니라 다른 기업의 로봇까지 위탁생산하는 이른바 ‘로봇 파운드리’ 사업으로 확장한다는 구상이다.

이번 유상증자로 확보하는 자금 중 약 480억원이 신공장 건축과 생산설비 등에 들어간다. 나머지 320억원은 회사가 보유한 자금이나 추가 차입 등을 통해 마련할 예정이다.

연매출 190억원 회사가 800억원 공장 투자

문제는 현재 뉴로메카의 사업 규모와 비교했을 때 투자금액이 상당히 크다는 점이다.

뉴로메카의 지난해 연결기준 매출은 약 190억원이었다. 반면 영업손실은 약 149억원, 당기순손실은 약 220억원을 기록했다.

올해 1분기에도 매출은 약 30억원에 머물렀고 43억원가량의 영업손실을 냈다. 당기순손실은 금융비용 등의 영향으로 약 257억원까지 확대됐다.

800억원 규모의 신공장 투자는 지난해 연간 매출액의 4배를 웃돈다.

뉴로메카가 올해 안에 매출로 인식할 것으로 예상하는 수주 물량도 약 220억원이다. 현재 확보한 물량이 계획대로 매출로 이어지더라도 신공장의 생산능력을 충분히 활용할 추가 수주가 필요한 상황이다.

공장이 완공된 이후에는 또 다른 문제가 생긴다. 대규모 설비가 가동되면 감가상각비와 인건비, 유지관리비 등 고정비가 발생한다. 생산량을 충분히 확보하지 못하면 오히려 손익에 부담을 줄 수 있다.

‘하드웨어 승부수’가 핵심

뉴로메카가 대규모 투자를 결정한 배경에는 하드웨어 내재화 전략이 있다.

지난해 로봇과 부품 등 하드웨어 매출은 약 102억원으로 전체 매출의 54%를 차지했다. 자동화 솔루션 매출도 약 83억원으로 44%를 차지했지만 자체 로봇과 전용 모듈을 결합하는 방식이어서 하드웨어 사업과 밀접하게 연결돼 있다.

회사는 액추에이터 등 핵심 부품을 직접 생산하고 로봇 생산량을 늘리면 제조원가를 낮출 수 있다고 보고 있다. 여기에 외부 업체의 로봇까지 생산하는 파운드리 사업을 확보하면 신공장의 가동률을 높일 수 있다는 계산이다.

하지만 로봇 시장에서는 제조 능력만큼 소프트웨어와 시스템통합(SI) 역량의 중요성도 커지고 있다. 여러 제조사의 하드웨어를 고객 현장에 맞게 조합하는 방식이 확대되고 있고 가격 경쟁력을 앞세운 중국산 로봇의 공세도 거세다.

결국 뉴로메카의 800억원 투자가 성과를 내려면 ‘공장을 짓는 것’보다 ‘공장을 채울 물량을 확보하는 것’이 중요하다.

자체 로봇 판매량을 늘리고 외부 위탁생산 고객까지 확보한다면 생산량 증가와 부품 내재화가 원가 절감으로 연결될 수 있다. 반대로 충분한 수주를 확보하지 못하면 신공장에서 발생하는 고정비가 기존 적자에 추가될 가능성이 있다.

이번 유상증자 미달은 로봇과 피지컬 AI 산업의 성장 가능성과 별개로 투자자들이 뉴로메카의 대규모 투자에 보다 구체적인 성과를 요구하고 있다는 신호로 볼 수 있다.

향후 시장의 관심은 신공장 규모 자체보다 외부 고객 확보와 양산 물량, 예상 가동률 그리고 언제 손익분기점에 도달할 수 있는지에 집중될 전망이다.

삼성전자 파운드리사업이 선단공정 가동률을 빠르게 끌어올리고 있다. 8나노 이하 공정은 사실상 완전 가동 수준에 도달했다. 하지만 공장을 꽉 채워 돌리는 것만으로 수익성이 보장되는 것은 아니다. 올해 흑자 전환 여부를 결정할 핵심 변수로 2나노 수율과 제조원가가 떠오르고 있다.

삼성전자는 최근 2분기 실적 컨퍼런스콜에서 파운드리 전 공정의 가동률이 지난해보다 개선됐다고 밝혔다. 특히 8나노 이하 선단공정에서는 고성장 제품 판매가 확대되면서 완전 가동 수준에 도달했다고 설명했다.

선단공정 생산능력을 대부분 활용할 정도로 주문이 확보됐다는 의미다. 그럼에도 삼성전자는 파운드리의 구체적인 흑자 전환 시점을 제시하지 않았다.

파운드리는 고객 주문에 맞춰 반도체를 생산하는 사업이다. 공장을 많이 가동하는 것도 중요하지만 실제 판매 가능한 칩을 얼마나 안정적으로 생산하느냐가 수익성을 크게 좌우한다.

바로 ‘수율’이 중요한 이유다.

풀가동보다 중요한 ‘2나노 수율’

삼성전자가 하반기 가장 중요하게 보고 있는 공정은 2나노다.

삼성전자는 2나노 1세대 양산 경험을 토대로 하반기 2세대 제품의 생산량을 확대할 계획이다. 이 과정에서 공정을 최적화해 수율을 안정시키고 제조 생산성을 높인다는 목표다.

수율은 하나의 웨이퍼에서 정상적으로 작동하는 반도체 칩이 얼마나 나오는지를 보여주는 지표다. 동일한 장비와 생산능력을 사용하더라도 수율이 낮으면 불량품이 많아지면서 칩 하나를 생산하는 데 들어가는 비용이 상승한다.

따라서 8나노 이하 공장이 완전히 가동되더라도 2나노를 비롯한 첨단공정의 수율이 충분히 올라오지 않는다면 높은 가동률을 곧바로 이익으로 연결하기 어렵다.

삼성전자 역시 올해 파운드리 수익성이 가동률 상승과 수율 개선, 가격 조정 등에 힘입어 지난해보다 의미 있게 개선될 것으로 전망하고 있다.

하반기 사업 여건도 나쁘지 않다. 삼성전자는 2나노 2세대 모바일 제품 양산을 확대하고 4나노 LPU(언어처리장치), HBM 베이스 다이 등의 공급도 늘릴 예정이다.

미국과 중국 고객사의 수요 증가를 기반으로 올해 파운드리 매출은 두 자릿수 성장할 것으로 예상했다.

사업 구조 역시 선단공정 중심으로 빠르게 바뀌고 있다. 삼성전자는 올해 선단공정 매출 비중이 전체 파운드리 매출의 50%를 넘어설 것으로 전망했다. AI·HPC(고성능컴퓨팅) 관련 매출 비중도 지난해 10%대 후반에서 올해 30% 이상으로 상승할 것으로 예상했다.

성과급 비용도 하반기 실적 변수

수율과 함께 살펴봐야 할 부분이 비용이다.

삼성전자는 2분기 파운드리 실적이 성과급 관련 비용을 제외하면 의미 있게 개선됐다고 설명했다. 반대로 보면 성과급을 비롯한 비용이 실제 영업손익에 상당한 영향을 미치고 있다는 뜻이다.

삼성전자는 1분기에는 특별성과급 규모가 확정되지 않아 관련 충당액을 반영하지 않았지만, 2분기에는 상반기 누적 특별성과급을 비용에 반영했다. 규모는 상반기 누적 영업이익의 약 10.5%였다.

문제는 관련 비용이 한 번에 끝나는 것이 아니라는 점이다.

삼성전자는 3분기부터 관련 재고가 판매되는 과정에 맞춰 비용을 순차적으로 인식할 예정이다. 반도체 제조원가에서 인건비가 차지하는 비중을 고려하면 하반기에도 성과급 관련 비용이 파운드리 수익성에 영향을 줄 가능성이 있다.

결국 삼성 파운드리의 관전 포인트는 ‘공장을 얼마나 많이 돌리느냐’에서 ‘얼마나 효율적으로 생산하느냐’로 이동하고 있다.

8나노 이하 공정의 풀가동은 고객 수요가 살아나고 있다는 긍정적인 신호다. AI와 HPC, HBM 관련 수요 확대도 매출 성장에는 유리한 환경을 만들고 있다.

하지만 최종적으로 흑자 전환을 결정하는 것은 2나노 수율을 얼마나 빠르게 안정시키고 제조원가를 낮추느냐다. 여기에 가격 조정과 고부가 제품 확대에 따른 이익 증가가 성과급 등 추가 비용을 얼마나 상쇄하는지도 중요하다.

삼성 파운드리가 선단공정 ‘풀가동’을 실제 이익으로 연결할 수 있을지, 하반기 2나노 수율이 그 성패를 가를 핵심 지표가 될 전망이다.

인공지능(AI)이 실험 조건을 설계하고 로봇이 직접 실험을 수행하는 ‘자율실험실(Self-Driving Laboratory·SDL)’이 차세대 연구개발(R&D) 방식으로 주목받고 있다. 소재·바이오·반도체·배터리처럼 반복적인 실험이 필요한 산업에서는 연구 기간과 비용을 줄일 수 있는 핵심 기술로 떠오르는 모습이다.

한국미래기술교육연구원은 오는 9월 15일 서울 여의도 FKI 컨퍼런스센터에서 ‘AI·로봇 기반 R&D 자동화와 자율실험실 구축 전략’ 세미나를 온·오프라인으로 개최한다.

이번 행사는 AI를 활용한 후보물질 탐색부터 로봇 기반 실험 자동화, 실험 결과 분석과 다음 조건 결정까지 연구 과정 전체를 연결하는 기술과 실제 산업 적용 사례를 다룬다.

AI→로봇→데이터→다시 AI…실험도 ‘폐루프’로

자율실험실의 핵심은 단순히 사람이 하던 실험을 로봇으로 대체하는 데 있지 않다.

AI가 기존 연구 데이터 등을 분석해 유망한 실험 조건을 찾아내면 자동화 장비와 로봇이 해당 실험을 수행한다. 여기서 나온 결과는 다시 AI로 전달된다. AI는 결과를 분석한 뒤 더 나은 결과를 얻기 위한 다음 실험 조건을 결정한다.

이처럼 ‘실험 설계→수행→분석→다음 실험 설계’ 과정이 반복되는 구조를 폐루프(Closed-loop) 방식이라고 한다.

기존 연구에서는 연구자가 직접 가설을 세우고 조건을 변경하면서 수많은 실험을 반복해야 했다. 자율실험실에서는 AI가 방대한 후보군 가운데 가능성이 높은 영역을 먼저 탐색하고 로봇이 반복 실험을 수행하면서 탐색 범위를 좁힐 수 있다.

특히 수많은 조성이나 공정조건을 비교해야 하는 신소재·화학 분야와 후보물질 탐색이 필요한 신약개발 분야에서 활용 가능성이 크다. 반도체와 배터리처럼 공정 변수와 소재 조합이 복잡한 산업에서도 연구 효율을 높일 수 있다.

관련 시장 역시 성장하고 있다. 글로벌 시장조사업체들은 실험실 자동화 시장이 2030년까지 100억달러를 넘어설 것으로 전망하고 있으며, AI 기반 신약개발 시장 역시 같은 기간 연평균 25% 이상의 성장세를 나타낼 것으로 예상하고 있다.

글로벌 제약회사와 소재기업뿐 아니라 국가 연구기관들이 AI 기반 후보물질 탐색과 자동화 실험 플랫폼 구축에 뛰어드는 이유다.

신소재부터 바이오까지…산업별 구축 사례 공유

이번 세미나에서도 자율실험실을 실제 연구현장에 적용하는 방법이 집중적으로 논의된다.

먼저 AI를 이용해 수많은 후보물질과 후보소재 가운데 가능성이 높은 대상을 선별하는 스크리닝 기술과 폐루프 방식의 실험 최적화 전략을 다룬다. AI가 연구 과정에 직접 활용될 수 있도록 기존 연구장비를 자동화하고 데이터와 장비를 연결하는 인프라 구축 방안도 소개된다.

바이오 분야에서는 ADC(항체약물접합체) 제조 자율랩 구축과 바이오의약품 생산공정 최적화 사례를 살펴본다. AI와 의료장비를 연동하는 자동화 기술과 기존 연구실을 자동화 실험실로 전환하는 방법도 다룰 예정이다.

신소재 분야에서는 AI 자율실험실을 활용한 소재 개발 전략과 공정 시스템 구축, 운영체계와 AI 최적화 기술 등이 소개된다.

자율실험실이 확산되면 연구자의 역할도 달라질 가능성이 있다. 반복적으로 실험하고 데이터를 정리하는 업무는 자동화하고, 연구자는 연구 방향을 설정하거나 결과를 해석하는 고부가가치 업무에 더 집중할 수 있기 때문이다.

다만 자율실험실을 구현하려면 AI만으로는 부족하다. 실험장비와 로봇을 안정적으로 제어하는 기술부터 서로 다른 장비에서 발생하는 데이터를 표준화하고 AI가 분석할 수 있도록 연결하는 시스템까지 필요하다.

결국 경쟁력은 ‘좋은 AI 모델’을 만드는 것을 넘어 AI와 로봇, 연구장비, 데이터를 하나의 시스템으로 얼마나 정교하게 연결하느냐에 달릴 것으로 보인다.

한국미래기술교육연구원 측은 자율실험실이 단순한 실험 자동화를 넘어 연구개발 방식 자체를 변화시키는 플랫폼으로 발전하고 있다고 평가했다. 후보물질 발굴부터 실험 설계와 데이터 분석, 공정 최적화까지 AI 활용 범위가 넓어지면서 기업의 R&D 생산성을 높일 수 있다는 것이다.

AI가 연구자의 아이디어를 보조하는 단계를 넘어 스스로 다음 실험을 결정하는 시대가 가까워지고 있다. 자율실험실이 산업현장에 본격적으로 자리 잡는다면 앞으로 기업의 기술 경쟁력은 연구인력의 규모뿐 아니라 ‘얼마나 빠르게 실험하고 학습할 수 있느냐’에 따라서도 크게 달라질 전망이다.