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이란 전쟁으로 미국인들 떠안은 부담 ‘203조원’…군비·유가 눈덩이

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작성자 이진숭
댓글 0건 조회 0회 작성일 26-06-21 00:10

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란 전쟁으로 미국 납세자들과 소비자들이 떠안은 비용 부담이 최소 1320억 달러(202조7000억원)에 이르는 것으로 추정된다고 미국 일간 뉴욕타임스(NYT)가 19일(현지시간) 보도했다.
이런 추산은 직접적 군사 지출뿐만 아니라 에너지·원자재 가격 상승, 금리 인상 부담까지 반영해 산출됐다.
앞서 미국 국방부의 5월 12일 연방하원 청문회 보고에 따르면 이란 전쟁에 따른 군사 비용 추산치는 당시 기준으로 약 290억달러(44조4000억원)였다.
이는 이란의 공격으로 손상을 입은 미군 기지 10여곳의 시설을 복구하는 데 필요한 비용은 반영하지 않은 것이다.
또 수리와 유지보수에 필요한 비용이나 항공모함 전단을 해상에 배치하는 데 따른 비용도 반영돼야 한다고 NYT는 지적했다.
미군이 사용한 탄약의 재고를 다시 채워넣으려면 당초 구입 비용보다 훨씬 많은 비용이 필요할 것이라는 전문가 지적도 나온다.
이란 공격으로 파괴된 고가의 미국 자산 중에는 사우디아라비아 기지에 세워져 있던 군용 레이더 정찰기 ‘E-3 센트리’와 리야드 주재 미국 대사관 시설 등이 있다.
이 중 E-3 센트리의 가격은 대당 3억∼5억 달러(4600억∼7700억 원) 수준이다.
소비자들에게는 연료비 충격이 가장 컸다.
브라운대의 이란 전쟁 에너지 비용 추적 자료에 따르면 미국인들이 전쟁 발발 이후 가격 상승으로 휘발유와 경유에 추가로 지불한 비용 증가분은 약 600억달러(92조원)에 이른다.
이는 가구당 약 460달러(70만4000원)의 추가 부담에 해당한다.
개전 당시 미국 평균 휘발유 가격은 갤런당 2.98달러이었으나 현재는 갤런당 4달러 수준으로 뛰었다.
유가 상승의 직접적 요인은 호르무즈해협 봉쇄다.
이란군이 해협 통과를 시도하는 상업 선박을 공격하면서 중동 산유국과 세계 시장을 잇는 핵심 통로가 막혔고, 국제 원유 흐름이 흔들렸다
미국과 이란이 최근 종전 협상에 합의한 후 국제 기준유가는 배럴당 80달러까지 내려왔지만, 3월 한때는 배럴당 120달러까지 치솟았다. 항공권, 물류비, 운송비도 연쇄적으로 올랐다.
한 청년이 몇시간째 모니터 앞에 앉아 도로 사진을 들여다본다. 자율주행 AI를 학습시키는 일이다. 횡단보도를 건너는 사람, 차선, 신호등을 하나하나 손으로 짚어 이름표를 붙인다. 같은 시각 챗봇이 내놓은 두 답변을 나란히 놓고 어느 쪽이 더 사람다운지 점수를 매기는 손이 있다. 자동차 공장에서는 한 숙련공이 늘 하던 대로 몸을 움직이는 동안, 그 손끝의 궤적이 고스란히 로봇의 학습 데이터로 옮겨 담긴다. 이 수많은 손들이 쌓여 AI는 비로소 똑똑해진다. 데이터 노동이다.
오픈AI는 챗GPT가 거친 말을 걸러내도록 가르치는 일을 케냐의 노동자들에게 시간당 1~2달러에 맡겼다. 자율주행 데이터에 이름표를 붙이는 일은 베네수엘라의 노동자들에게 시급 1달러로 외주화된다. 한국은 어떨까. 한 데이터 라벨링 업체에서는 회사가 시키는 대로 데이터를 분류하면서도 ‘프리랜서’로 계약된 노동자들이, 부당해고를 다투고 나서야 그 위장된 고용이 드러났다. AI를 만드는 이러한 노동은 가치사슬의 가장 밑바닥에서, 가장 위태롭게 이어지고 있다.
그런데 지금 한국 정부가 그리는 AI 국가전략 어디를 보아도 노동자들은 보이지 않는다. 최근 발표된 ‘인공지능 기본계획’은 데이터·컴퓨팅·반도체·전력을 한데 묶은 ‘AI 고속도로’ 구축을 첫 번째 전략으로 내세웠다. 이를 위해 전력 인센티브와 세액공제를 늘리고, 반도체, 데이터센터, 로봇을 하나의 순환으로 이어 한국을 AI 공급망의 거점으로 세우겠다는 그림이다. 글로벌 공급망이 다시 짜이는 지금, 반도체, 전력망, 정밀 제조를 두루 갖춘 한국이 그 중심에 설 수 있다는 말에 설득될 이는 많을 것이다.
하지만 야심 찬 순환의 그림 안에서 ‘사람’의 자리는 둘뿐이다. AI를 학습시키는 자원이거나, AI가 대체할 대상이거나. 데이터를 분류하는 노동자도, 데이터센터를 짓는 노동자도, 공장의 숙련공도, 전환을 함께 만들어가는 주체로서의 노동자도, 끝내 보이지 않는다. 데이터센터와 반도체라는 ‘인프라’ 위에서 돌아갈 모델은 사람이 만든다. 분류하고 평가해 다듬은 데이터는 저절로 생겨나지 않으며, 정부가 강조하는 ‘독자 AI 모델’조차 그 노동 없이는 한 줄도 배우지 못한다.
데이터센터 주변의 일자리도 그렇다. 그 가치는 주변 산업-건설과 시공, 냉각 설비, 유지·보수-에서 나온다고 강조된다. 그런데 바로 그 자리가 다단계 하청과 비정규직이 가장 짙게 내려앉은 곳이다. 그 일자리의 질을 묻지 않는다면, 비수도권 데이터센터가 지역을 살린다는 그림은 절반일 뿐이다.
제조 현장에 AI를 들이는 피지컬 AI 구상은 어떨까. 자동차 공장과 조선소가 로봇의 실험대가 된다는 것은, 현장 노동자가 익혀온 작업이 데이터가 되어 로봇을 가르치고, 로봇이 다시 그 작업장을 바꾸어놓는다는 뜻이기도 하다. 그때 노동자는 무엇이 되는가. 손끝의 숙련을 데이터로 내어주는 자원인가, 아니면 함께 의논하는 주체인가.
나는 세 가지를 제안한다. 첫째, 데이터 노동의 실태부터 파악하고 보호하는 것이다. 누가, 어떤 신분으로, 얼마를 받고 그 일을 하는지조차 우리는 알지 못한다. 데이터 노동 플랫폼에 최소한의 보수와 작업 기준을 세우고, 이들이 법의 보호 바깥으로 밀려나지 않도록 고용 지위에 ‘사실 우선의 원칙’을 분명히 해야 한다.
둘째, 공적 지원에는 일자리의 질이라는 조건을 함께 묶는 일이다. 세액공제와 전력 인센티브라는 공공의 돈이 들어가는 데이터센터라면, 그 대가로 정부는 고용의 질을 요구할 수 있어야 한다. 직접고용의 비율, 다단계 하청의 단계 제한, 그 지역 사람을 채용하고 훈련시키는 조건을 유치 협약에 적어 넣는 것이다. 공공의 돈이 사적 이윤만 남기고 떠나지 않게 하는 장치다.
셋째, 전환을 설계하는 자리에 노동자를 부르는 일이다. 로봇과 AI가 작업장을 바꾸어갈 때, 처음부터 현장 노동자의 경험과 목소리가 스며들어야 한다. 무엇을 기계에 맡기고 무엇을 사람이 쥘지, 자리를 옮기게 될 노동자는 어떤 새로운 몫을 맡을지를 노사가 협의해야 한다. 몸에 새겨온 노동자의 손끝 감각이 피지컬 AI가 배워야 할 가장 값진 데이터라면, 그 주인을 설계의 자리로 부르는 것은 시혜가 아니라, 사람과 더불어 일하는 로봇을 만드는 길이다.
노동은 그저 AI에 대체될 대상도, AI를 학습시킬 자원도 아니다. 결국 국산 AI든 AI 강국이든, ‘사람’이 만든다. 전환을 함께 만들어갈 노동자다.
지식재산처는 올해 우수한 특허 등 지식재산(IP)을 보유한 중소·벤처기업과 IP 수익화 프로젝트에 대한 투자를 확대하기 위해 1367억원 규모의 IP투자펀드를 조성한다고 18일 밝혔다.
올해 조성하는 IP투자펀드는 IP 집적투자 167억원, IP 거래·사업화 200억원, 특허기술사업화 1000억원 등 3개 분야로 나눠 조성·투자될 예정이다.
IP 직접투자 펀드는 일반 벤처펀드처럼 기업에 지분 투자를 하는 형태가 아니라 IP를 직접 매입·활용하는 프로젝트에 투자된다. 국내 핵심 특허를 선제적으로 매입해 라이선싱 계약과 특허침해소송 등을 진행해 해외 기업을 대상으로 수익화를 하는 데 쓰인다.
IP 거래·사업화 펀드는 특허기술 거래 시장을 활성화하기 위해 국내 중소기업과 대학, 공공연구기관의 특허 기술을 이전받아 사업화하는 기업이나 프로젝트에 투자하는 펀드다.
특허기술사업화 펀드는 12대 국가전략기술분야 기업이나 우수 기술평가기업에 투자해 딥테크 분야 혁신기업이 IP를 기반으로 사업화에 성공할 수 있도록 자금을 집중 공급한다.
지식재산처는 2006년 모태펀드 특허계정을 출범시켜 지난해까지 모두 2조7548억원 규모의 IP투자펀드를 조성해 운영 중이다. 지금까지 1479개 기업에 2조2808억원이 투자됐다. 투자를 받은 기업 가운데 130곳이 코스닥 시장에 상장했다.
김일규 지식재산처 지식재산정책국장은 “IP 기반 혁신기업이 글로벌 강소기업으로 도약할 수 있도록 뒷받침할 것”이라며 “국내 특허기술에 투자해 해외 특허침해소송 등을 통해 얻은 수익이 다시 국내로 회수·재투자되는 선순환 체계를 만들어 나가겠다”고 말했다.

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