半導体の好況が大規模な成果給と投資拡大につながる一方で、収益性が低下した伝統的製造業は未来の成長に必要な資源すら確保できなくなっている。資本と人材の集中現象が深刻化している。自動車・石油化学・鉄鋼などの業種では、人工知能(AI)を活用した生産性革新とともに、政府レベルでの支援策の整備が急務であるとの指摘が出ている。
29日、韓国銀行によると、半導体・自動車・造船などの主要業種企業の来年の成果給支給規模は最大70兆ウォンに達し、今年(10兆9000億ウォン)の6.4倍になる見込みである。特に、三星電子とSKハイニックスの成果給は約60兆ウォンと予想され、業種間の報酬格差が一層広がると見られる。
業種別の成長性と報酬予測に対する期待は、理工系人材の進路選択にも影響を与えている。三星電子・SKハイニックスへの就職と関連する延世大学・高麗大学・西江大学・成均館大学・漢陽大学の5つの大学の半導体契約学科の2027学年度の推薦者数は5992人で、前年より19.4%増加し、過去最高を記録した。競争率は28.53対1であった。
一方、三星SDIと連携した成均館大学のバッテリー学科の推薦者は前年に比べ117人(36.2%)減少し、通信・モバイル分野の契約学科の推薦者もそれぞれ11.0%、21.3%減少した。求職難の中で大企業への就職に対する期待感から契約学科全般の人気は高まっているが、分野別の推薦状況は異なっている。
AIに対する成長期待は企業の投資方向にも反映されている。伝統的製造業もAI需要に関連した事業に資本を積極的に投入している。LG電子はAIデータセンター冷却ソリューションの需要に対応するため、国内外の生産拠点の高度化と生産能力の拡大に2200億ウォンを追加投資する。斗山エナビリティもデータセンターの拡大に伴う発電設備の需要増加に応じて、昌原事業所の大型ガスタービンの生産能力を年間8基から2028年までに12基に増やす計画である。
専門家は、半導体に集中した成長の原動力を伝統的製造業に広げるためには、既存の製造能力にAIを組み合わせて収益性を高める必要があると助言している。業況の不振が投資や人材確保を萎縮させると、技術転換が遅れ、産業間の競争力格差が固定化される可能性があるからである。自動車は製品開発や品質検査、鉄鋼・石油化学はプロセス制御やエネルギー使用の最適化にAIを活用し、コストを削減し、高付加価値製品の競争力を高める方向である。
ただし、人工知能転換(AX)だけで需要の低迷と供給過剰を解消するのは難しいのが現実である。研究開発や設備の高度化を支援するとともに、高付加価値製品中心の事業再編を支える政府レベルでの規制緩和と制度整備が並行して行われる必要がある。資本と人材が成長産業に移動する中で、伝統的製造業も新たな収益源を確保し、再投資できる環境を整えることが重要である。
金大鍾 セジョン大学経営学部教授は「資本と人材が収益性の高い産業に移動するのは自然な現象だが、産業転換の過程で競争力のある企業まで崩壊すれば、それは国家経済全体の損失につながる」と述べ、「不振な産業の生産性を高め、自ら競争力を回復できるよう政府が積極的に支援する必要がある」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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