지난 1월 26일 코스닥 지수가 장중 1000선을 돌파하며 천스닥 시대가 개막됐다. 이후 장 마감 기준 1000선을 유지하며 5일 현재 1120선에서 거래되고 있다. 이재명 대통령이 3000스닥 가능하다고 언급한 만큼 증권업계에서도 가능성을 높게 보는 분위기다. 역사상 코스닥 지수 종가 기준 최고치는 2000년 3월 10일 2834.4다. 같은날 장중 최고치 2925.5를 기록했다. 이후 코스닥 지수는 하향세를 지속하다 2021년 종가 기준 1009.62를 기록했지만 이후 1000선을 밑돌았다. 코스닥에는 여러 분야 종목들이 포진해 있다. 시가총액으로 상위 랭크된 기업들을 보면 바이오주가 다수 포함돼 있다. 2월 5일 기준 3위 알테오젠, 6위 에이비엘바이오, 7위 코오롱티슈진, 9위 HLB, 10위 리가켐바이오 등이다. 이중 순수 바이오벤처로 출발한 곳은 알테오젠, 에이비엘바이오, 리가켐바이오로 3곳이다. 이들 바이오벤처는 순수하게 벤처기업으로 출발해 코스닥을 이끌고 있기에 의미가 있다. 특히 1세대(1992년~2009년 사이 창업) 바이오벤처는 신기술을 바탕으로 코스닥에 입성해 대규모 투자를 이끌어내며 국내 바이오 산업의 주춧돌을 놓았다는 평가다. 1세대
- 2035년 글로벌 원전시장 규모 518억 달러...한국 기업 수혜 기대 - SMR·태양광·수소·해상풍력 등 글로벌 계약 및 착공 성과 가시화 국내 대형 건설사들이 전통적인 주택·도로·플랜트 사업부문 외에 지속가능한 성장을 위해 전략적으로 에너지 사업을 가속화하고 있다. 신재생에너지부터 원자력 사업까지 범위를 확장해가는 추세다. 2020년 이후 펜데믹, 러시아-우크라이나 전쟁 등의 영향으로 원자재 가격이 상승했고 부동산 프로젝트파이낸싱 부실화가 겹치며 국내 주택건설시장은 장기 침체에 접어들었다. 대부분의 건설사들은 아파트 건설을 통해 주요 매출을 올렸지만 주 수입원이 위기를 맞으면서 새로운 사업 분야 개척에 나선 것이다. 3일 업계에 따르면, 2025년 시공능력평가 1, 2위인 삼성물산 건설부문(이하 삼성물산)과 현대건설은 그동안 노력을 기울여온 에너지 사업에 가시적인 성과를 내고 있다. 특히 원자력 사업 부분이 두드러진다. 장문준 KB증권 연구원은 ‘삼성물산 : 이익은 커지고, 주주환원은 많아지고, 원전은 강해질 것’ 리포트에서 “건설 부문은 신성장 동력 중 하나인 원전 사업을 추진 중”이라며 “소형모듈원전(SMR) 분야의 경우 단일 기술사와 협업이 아닌
글로벌 금융 질서가 재편되는 가운데 스테이블코인(Stablecoin)이 다시 주목받고 있다. 한때 가상자산의 하위 개념이던 스테이블코인은 미국·유럽을 중심으로 제도권 금융에 편입되며 새로운 결제 인프라로 부상 중이다. 2023~2025년 미국 의회가 스테이블코인 발행 규제법을 논의하고, 유럽연합이 ‘암호자산시장법(MiCA)’을 시행하며 글로벌 금융 표준 경쟁이 본격화됐다. ◇결제 인프라의 미래, 스테이블코인 패권 경쟁의 시작 글로벌 빅테크 기업들이 스테이블코인 시장에 속속 뛰어들며 경쟁이 본격화되고 있다. 메타(META)는 자체 결제 생태계 강화를 위한 스테이블코인 연구를 이어가고 있고, 페이팔(PayPal)은 2023년 미국 빅테크 최초로 ‘PYUSD(페이팔 스테이블코인)’를 출시하며 결제·송금 시장 공략에 나섰다. 스테이블코인은 단순 투자 자산을 넘어 글로벌 결제 인프라의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 국내에서도 변화가 빠르게 전개되고 있다. 네이버와 카카오는 자사 플랫폼의 결제·포인트 시스템을 스테이블코인 기반으로 확장하는 방안을 검토 중인 것으로 알려졌다. 두 기업의 영향력을 고려하면 이들의 진입은 국내 결제 시장의 판도를 크게 흔들 수 있으며, 간편
중국 제약·바이오 산업이 급성장 국면에 접어들면서 한국뿐 아니라 세계 최대 바이오 강국인 미국도 이를 예의주시하는 분위기다. 인공지능(AI)·로봇·자동차 등 첨단 기술 분야에서 이미 글로벌 시장을 위협하고 있는 중국이 제약·바이오 분야에서도 상당한 수준에 도달했다는 평가가 나온다. 정부 지원 규모와 인력 등 물리적 여건만 놓고 보면 중국은 이미 한국과 단순 비교가 어려운 단계에 들어섰다. 일각에서는 중국이 이제 미국과 어깨를 나란히 하는 바이오 강국 수준에 이르렀으며, 한국 기업들은 중국과의 파트너십을 보다 적극적으로 모색해야 한다는 목소리도 커지고 있다. 이 같은 변화 속에서 한국 정부 역시 임상시험, 허가·승인, 재정 지원 등 제도적 지원의 ‘양’뿐 아니라 ‘질’을 함께 높여야 한다는 지적이 제기된다. 중국을 앞섰다거나 뒤처졌다는 단순 경쟁 구도를 넘어, 새로운 관점에서 접근해야 할 국가라는 점은 분명해 보인다. ◇ 미국도 위협 느낀 중국 바이오…WHO 임상 등록 건수 추월 28일 업계에 따르면, 지난 1월 16일 막을 내린 ‘2026 JP모건 헬스케어 콘퍼런스’에서는 중국 제약·바이오 기업들이 총 73억 달러(약 10조4000억원) 이상의 기술수출 계약
생성형 AI의 확산을 기점으로 노동시장은 근본적인 재편의 한가운데에 서 있다. 이제는 ‘AI 활용’이 일부 혁신 기업에 그치는 것이 아니라 거의 모든 산업의 업무방식으로 자리매김했다. 기업은 더 빠르고 정교한 의사결정을 위해 AI를 조직 전반에 통합하며 직무 구조와 인력 운용 방식의 대대적인 변화를 촉발하고 있다. 이러한 흐름은 여러 글로벌 CEO의 입을 통해 현실화되고 있다. 이달 19일~23일 스위스 다보스에서 개최된 세계경제포럼(WEF)에서 글로벌 CEO 절반은 “AI가 일자리를 대거 대체하고 있고, 이는 기업 이익에 도움이 된다”고 언급했다. 댄 슐만(Dan Schulman) 버라이즌 CEO는 “AI 자동화로 광범위한 해고가 불가피하다”며 신입과 전문직 모두 자동화 압력에서 자유롭지 못할 것이라고 경고했고, 다리오 아모데이(Dario Amodei) 앤트로픽(Anthropic) 창업자·CEO는 “소프트웨어 엔지니어 등 인지노동 직군에서 빠르게 AI로 대체될 것”이라고 전망했다. 또 크리스탈리나 게오르기에바(Kristalina Georgieva) 국제통화기금(IMF) 총재는 “AI가 노동시장에 ‘쓰나미’를 일으키고, 선진국 일자리의 60%가 AI로 인해
온라인 쇼핑의 판도가 근본적으로 흔들리고 있다. 지금껏 소비자는 검색창에 키워드를 입력하고 수많은 상품을 비교하며 ‘직접 고르는’ 과정을 거쳤다. 그러나 최근 국내외 플랫폼에서 AI 에이전트 기반 쇼핑이 빠르게 확산하면서 검색 중심의 구조가 한계에 직면했다는 분석이 힘을 얻고 있다. 특히 방대한 상품 수와 복잡한 옵션 체계는 소비자 피로도를 높였고, 이를 해결할 새로운 방식이 필요하다는 요구가 커졌다. 이 변화의 중심에는 네이버가 공개한 ‘에이전트N’이 있다. 에이전트N은 사용자의 취향, 예산, 사용 목적 등을 종합적으로 파악해 ‘검색 결과를 보여주는’ 단계를 건너뛰고 곧바로 최적의 상품을 추천하거나 구매까지 대행한다. 단순한 추천 알고리즘을 넘어, 사용자의 상황을 이해하고 판단하는 ‘대리 쇼핑’ 개념이 구현·적용됐다. 업계에서는 이 기술이 국내 쇼핑 생태계 전반에 도미노 효과를 일으킬 것으로 전망한다. AI가 소비자 대신 상품을 고르는 ‘에이전트 쇼핑’ 시대가 본격화하고 있다. 아마존·알리바바 등 글로벌 플랫폼이 이미 ‘검색 없는 쇼핑’을 실험하는 가운데, 모바일 쇼핑 비중과 빠른 배송 인프라를 갖춘 국내 시장은 도입 속도가 더 빠를 것으로 전망된다. 한국
‘CES 2026’은 AI 산업의 새로운 전환점을 보여준 무대였다. 불과 몇 년 전까지만 해도 글로벌 AI 경쟁은 ‘초거대 모델(Giant Model)’의 크기와 성능을 중심으로 전개됐지만, 이제는 단순한 모델이 아니라 멀티모달(Multimodal)과 에이전트(Agent)로의 진화가 핵심 패러다임으로 자리 잡아가는 중이다. ‘초거대 모델‘에서 방대한 데이터와 연산 능력을 기반으로 한 모델 경쟁은 비용과 자원 소모가 극심해 지속 가능성에 대한 의문도 제기된다. 현재 ‘멀티모달’에서는 텍스트·이미지·음성·영상 등 다양한 입력을 동시에 처리하는 능력이 강조되면서, 실제 사용자 경험과 서비스 혁신으로 이어지는 방향으로 무게 중심이 이동했다. ‘에이전트’ 분야에서는 단순한 응답을 넘어 스스로 판단하고 실행하는 지능형 에이전트가 차세대 경쟁의 핵심으로 부상했다. 이는 AI가 단순 도구를 넘어 디지털 동반자로 진화하고 있음을 보여준다. CES 2026 이후, 한국 기업들이 두각을 드러내는 흐름도 뚜렷해졌다. 우리나라는 초거대 모델 경쟁에서는 상대적으로 뒤처졌지만, 서비스 지향적 AI와 현실적 활용 모델에서 강점을 발휘했다. 특히 통신·가전·플랫폼 분야에서 축적된 경험과
AI 전환(AI Transformation, AX)이 빨라지면서 국내 기업은 데이터 플랫폼 구축과 분석 도구 도입에 속도를 내고 있지만, 투자 규모와는 달리 실제 데이터 활용 역량이 기대에 크게 못 미친다는 지적이 나온다. 국내 기업 절반만이 데이터 전문가를 양성하고 있으며, 데이터 아키텍처 개선도 계획 단계에 머무는 경우가 많아 기술 도입과 내부 역량 간 격차가 커지고 있는 것이다. M이코노미뉴스와 통화한 한 전문가는 문제 핵심을 ‘투자 부족’이 아니라 ‘이를 운영·해석할 인력과 조직 역량의 부재‘라고 지적했다. 데이터 기반 의사결정은 여전히 제한적이고 AI 도입 효과도 미미해 기술과 사람이 따로 노는 구조적 괴리가 기업 경쟁력을 약화시킨다는 것이다. 이는 단순한 시스템 구축을 넘어 데이터 역량을 조직의 핵심자산으로 재정의하는 근본적 접근이 필요하다는 의미로 해석된다. ◇겉만 번지르르한 디지털 전환, 기반 없는 AI 투자 현실 국내 기업들이 데이터·AI 경쟁력 강화를 위해 투자를 확대하지만, 실제 내부 역량은 아직 취약한 실정이다. 데이터 플랫폼 구축, 분석 솔루션 도입, 클라우드 전환 등 외형적 투자는 늘지만 ‘기술 도입=경쟁력’이란 오해로 기반체계 구축