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산업부 성윤모 장관, 일자리창출 '미션'…에너지정책은 '시험대'

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대변인·경제조정실장·특허청장 거쳐 3년간 승승장구
에너지정책 경험 없어 '탈원전' 정책 추진능력 관건
행시 31·32회 후속인사 예고…인사적채 해소 '숨통'

[세종=뉴스핌] 최영수 기자 = 개각설이 꾸준히 제기됐던 산업통상자원부 장관에 성윤모 특허청장이 임명되면서 산업부 안팎에서는 파장이 만만치 않다.

학계 출신 '어공(어쩌다 공무원)'에 이어 산업부 출신이 장관에 내정된 것은 반갑지만, 행시 31회와 32회 출신들의 후속인사 불가피하기 때문이다.

문재인 대통령은 30일 산업통상자원부 장관에 성윤모 특허청장(사진·56)을 지명했다. 백운규 장관이 초대 내각에 임명된 지 약 1년 1개월 만이다.

◆ 13개월 만에 전격 교체…일자리 창출 '방점'

성윤모 산업통상자원부 장관 내정자 [사진=특허청]

성윤모 신임 산업부 장관은 1963년 대전 출생으로 대전 대성고와 서울대 경제학과를 졸업하고 서울대 행정대학원 정책학 석사와 미국 미주리콜롬비아대 경제학 박사를 마쳤다.

행정고시 32회로 공직에 입문해 주제네바유엔사무처 및 국제기구대표부를 거쳐 지식경제부(현 산업부) 시절 신설된 중견기업정책관(국장)을 맡았으며, 중기청 경영판로국장, 산업부 정책기획관, 대변인을 역임했다.

이어 2016년 3월 산업부 국장 출신으로는 처음으로 국무조정실 경제조정실장(1급)으로 승진했고, 지난해 문재인 정부 초대내각에서 특허청장으로 발탁됐다.

백운규 장관이 '탈원전(에너지전환)'을 핵심과제로 부여받았다면 성윤모 내정자는 '일자리 창출'이 미션이다. 최근 고용지표가 유례없이 악화되면서 문재인 정권의 지지도가 급락한데 따른 것으로 해석된다.

때문에 청와대는 2기 산업부 장관에 에너지 전문가가 아닌 산업정책 전문가 성윤모 특허청장을 낙점한 것으로 분석된다.

청와대 김의겸 대변인은 인선배경에 대해 "산업부의 정책 과제들을 차질 없이 해결하고, 규제혁신, 신산업 창출, 주력산업의 경쟁력 강화를 통한 양질의 일자리 창출 및 혁신성장을 선도해 나갈 것"으로 기대했다.

◆ 에너지정책 무경험은 약점…탈원전·원전수출 '시험대'

성윤모 내정자가 소통능력과 리더십을 갖춘 산업정책 전문가로 평가되지만 에너지정책 경험이 없는 것은 약점으로 분석된다.

실제로 성 내정자는 사무관과 과장, 국장시절 대부분 산업정책 관련 보직을 맡았었고 국무조정실 경제조정실장(1급)을 거쳐 특허청장(차관급)을 역임하면서 에너지정책과는 거리가 멀었다.

한국형원전 모델인 신고리 3,4호기 전경 [사진=한국수력원자력]

산업부의 주요 업무는 △산업정책 △에너지정책 △통상정책 3가지 분야로 나뉜다. 통상정책은 김현종 통상교섭본부장이 사실상 전담하고 있지만 에너지정책은 장관이 직접 챙겨야 한다.

때문에 성윤모 내정자가 문재인 정부의 핵심정책 중의 하나인 탈원전(에너지전환) 정책을 얼마나 빠른 시간 내에 안착시키고 원전 수출도 가시적인 성과를 내느냐는 또 다른 과제로 보인다.

◆ 산업부 후속인사 '파장' 예고…인사 적채 기대감

행시 32회 출신인 성윤모 청장이 장관에 내정되면서 산업부 후속인사에도 관심이 쏠리고 있다.

백운규 장관(55세)보다 성윤모 내정자가 나이는 한 살 많지만 백 장관은 행시 출신이 아니기 때문에 큰 영향을 받지 않았다. 하지만 32회 출신 장관이 지명된 만큼 31회와 32회 출신들은 벌써부터 교체대상으로 거론되고 있다.

현재 산업부 고위 관료 중에는 이인호 차관과 박원주 에너지자원실장이 31회 출신이고 강성천 차관보가 32회여서 교체 대상으로 거론되고 있다. 산업부 일각에서는 이번 장관 인사로 심각한 산업부의 인사적채가 다소 숨통이 트일 것으로 기대하고 있다.

관가의 한 관계자는 "32회 장관이면 다른 부처에 비해 다소 빠른 측면이 있다"면서도 "인사 적채가 해소되는 계기가 될 수도 있을 것 같다"고 분위기를 전했다.

dream@newspim.com

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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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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.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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