탈산업화: AI가 어떻게 독일 산업을 구할 수 있는가
요약
독일 화학 산업이 높은 에너지 비용과 중국의 가격 경쟁력으로 인해 탈산업화 위기에 직면해 있습니다. 화학 산업의 붕괴는 기계, 물류, 자동차 등 연관 산업 생태계 전체에 위협이 되며, AI 기술 도입이 이를 극복할 핵심 돌파구로 제시됩니다.
핵심 포인트
- 독일 화학 산업은 높은 에너지 비용으로 인해 중국 대비 가격 경쟁력 약화
- 화학 산업의 위기는 기계, 물류 등 연관 산업 생태계 전체의 위기로 확산
- 중국은 전략적 인재 양성과 기술 중심 대응을 통해 시장 점유율 확대
- 독일의 관료주의와 규제를 넘어 AI를 통한 산업 경쟁력 회복 필요
탈산업화 (Deindustrialisierung)는 산업 생산이 더 저렴한 지역으로 단계적으로 이전되는 현상을 의미합니다. 높은 에너지 비용과 중국으로부터의 가격 압박이 이를 가속화하고 있습니다. Everlast AI와의 인터뷰에서 기업가 Emanuel Böminghaus는 왜 화학 산업이 가장 먼저 위기에 처하는지, 그리고 AI (인공지능)가 어떻게 독일 기업들에게 탈출구를 제공할 수 있는지 설명합니다.
왜 화학 산업이 가장 먼저 위기에 처하는가
화학 산업은 독일의 제2위 산업입니다. 연간 매출액은 약 2,600억 유로에 달하며, 이는 자동차 산업의 약 절반 수준에 해당합니다. 제품에 따라 에너지 비용이 전체 비용의 **20%에서 60%**를 차지합니다.
바로 이 지점에 문제가 있습니다. 독일의 에너지 비용은 너무 높습니다. 직접적인 경쟁국인 중국은 훨씬 더 저렴하게 생산합니다. 화학 분야에서 중국의 가격은 독일보다 최대 40% 낮습니다.
그 결과는 구매 과정에서 나타납니다. 고객들은 가격표를 비교하며 비싼 공급업체를 목록에서 제외합니다. Böminghaus는 명확한 메시지가 담긴 정중한 서신들에 대해 설명합니다. 가격을 변경하지 않으면 협력 관계가 종료된다는 것입니다. 이처럼 탈산업화는 재무제표를 조금씩 갉아먹고 있습니다.
BASF, 중국, 그리고 냉혹한 기업 논리
중국은 미국에 이어 BASF의 두 번째로 큰 해외 시장입니다. 이 기업은 2030년까지 그곳에서의 매출을 두 배로 늘리기를 원합니다. 최근 BASF는 약 5,000개의 일자리를 감축했습니다. 이러한 결정은 긴 위원회 프로세스를 통해 내려집니다.
Böminghaus는 자신의 업무 경험을 통해 기업 환경을 잘 알고 있습니다. 운영 위원회는 모든 공장을 세부적으로 검토합니다. 독일 내에서 손실을 내는 공장들은 폐쇄됩니다. 국제적인 팀들은 애국심이 아닌 수익성에 따라 냉정하게 결정합니다.
중국에 공장을 계획하는 데는 10년에서 15년이 소요됩니다. 일단 결정이 내려지면 되돌리기가 거의 불가능합니다. 제약 업계 또한 탈출하고 있습니다. Biontech는 약 1,800개의 일자리를 감축하고 있으며, Novartis는 공장 하나를 폐쇄했습니다.
바이오톱(Biotop) 논거: 한 산업이 모두를 끌어들인다
약 500,000명이 화학 산업에서 직접 근무하고 있습니다. 하지만 산업 분야의 일자리 네 곳 중 한 곳은 화학 산업과 간접적으로 연결되어 있습니다. 기계 공학 (Maschinenbau), 물류 (Logistik), 그리고 자동차 (Automotive) 산업이 서로 밀접하게 얽혀 있습니다.
Böminghaus는 이를 바이오톱 (Biotop)이라고 부릅니다. 산업군들이 서로로부터 이익을 얻고 혁신을 위한 자금을 조달한다는 의미입니다. 화학 산업이 무너지면 기계 공학 산업의 기반이 사라집니다. 그렇게 되면 제조업체들은 왜 굳이 독일에 남아 있어야 하는지 자문하게 됩니다.
이러한 상호 연결성은 탈산업화 (Deindustrialisierung)를 매우 위험하게 만듭니다. 이는 결코 단일 산업에만 영향을 미치지 않습니다. 산업 생태계 (industrielles Ökosystem) 전체를 함께 끌어내립니다.
중국은 기술에 집중하고, 독일은 금지에 집중한다
Böminghaus는 직접 기차를 타고 베이징에서 상하이까지 여행했습니다. 기차는 지속적으로 시속 340km로 달렸습니다. 상하이의 스카이라인은 마치 다른 세상의 것처럼 보였습니다. 그 속도 뒤에는 명확한 계획이 숨어 있습니다.
핵심은 교육 시스템에 있습니다. 중국은 20년 넘게 전략적으로 핵심 인재를 양성해 왔습니다. 이들은 오늘날 결정적인 위치에 자리 잡고 있습니다. BYD는 해외에서 약 200% 성장하며 5,000유로부터 시작하는 자동차를 생산하고 있습니다.
이 전략은 두 나라를 근본적으로 구분 짓습니다. 중국은 기술로 문제를 해결합니다. 독일은 관료주의 (Bürokratie)와 금지 조치로 대응합니다. 바로 이러한 반응이 독일 내 AI 스타트업 (KI-Startups)의 발목을 잡고 있습니다.
AI 에이전트가 SAP 모델을 공격하는 방식
SAP는 약 **40,000개의 테이블 (Tabellen)**을 포함하고 있습니다. 하지만 각 기업은 그중 아주 작은 부분만을 사용합니다. Böminghaus는 자신의 웹 애플리케이션 (Web-Applikation)에서 AI 어시스턴트 (KI-Assistent)를 테스트했습니다. 한 시간 만에 완성된 도구가 만들어졌습니다.
프론트엔드 (Frontend), 백엔드 (Backend), 보안 (Sicherheit), 그리고 레이아웃 (Layout)까지 완벽했습니다. 과거에는 그의 팀이 이를 위해 몇 주 또는 몇 달이 걸렸습니다. 오늘날 한 명의 프로덕트 오너 (Produktowner)는 여러 명의 AI 어시스턴트를 제어합니다. 이렇게 두 명의 인원이 200명분의 업무를 수행합니다.
우리에게 이것은 에이전틱 코딩 (Agentic Coding)에 의한 진정한 파괴적 혁신 (Disruption)입니다. Mercedes는 이미 SAP 인스턴스의 40퍼센트를 폐기했습니다. 구체적으로 어떤 작업들을 자동화할 수 있는지는 우리의 45가지 AI 유스케이스 리포트와 AI 자동화 매니저 (AI Automations Manager)에서 확인할 수 있습니다.
AI, 일자리 상실, 그리고 걸림돌이 된 AI 법 (AI Act)
자동화는 일자리를 앗아갑니다. 인도에서는 처음으로 전통적인 IT 지원 (IT-Support) 직무가 줄어들고 있습니다. 스크린샷 하나와 프롬프트 (Prompt) 하나가 수많은 커스터마이징 (Customizing) 주문을 대체합니다. 또한, 오늘날 AI는 SOC-2 감사 (SOC-2-Audits)도 더 빠르게 수행합니다.
규제는 상황을 더욱 악화시킵니다. Bitkom의 연구에 따르면, 기업의 73퍼센트가 데이터 보호에 대한 우려로 인해 AI 프로젝트를 중단했습니다. Siemens는 미국으로의 이전을 경고하기도 했습니다. 그 후에야 EU는 AI 법 (AI Act)을 완화했습니다.
문 장식품 하나가 가격 차이를 극명하게 보여줍니다. 중국에서는 약 7유로인 반면, 독일에서는 14유로입니다. 고도로 자동화된 공장과 저렴한 에너지가 이러한 차이를 만듭니다. AI 없이는 독일의 중소기업 (Mittelstand)이 이 싸움에서 패배할 것입니다.
결론: 탈산업화는 숙명이 아니다
탈산업화는 독일을 강력하게 타격하고 있습니다. 에너지 비용, 가격 압박, 그리고 관료주의가 몰락을 가속화하고 있습니다. 하지만 Böminghaus는 비관주의에 머물러 있지 않습니다. 그는 AI를 결정적인 지렛대로 보고 있습니다.
자동화를 조기에 도입하는 기업은 우위를 점합니다. 중소기업들은 작은 팀으로 갑자기 대기업처럼 일하게 됩니다. 교육과 탁월함에 대한 지원은 장기적인 성공을 보장합니다. 지금 행동하는 자가 자신의 탈산업화를 막을 수 있습니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
왜 독일 화학 산업은 중국으로 이전하는가?
에너지는 화학 비용의 20~60%를 차지합니다. 독일의 전기 요금은 중국 수준보다 훨씬 높습니다. 이로 인해 중국은 최대 40% 더 저렴하게 생산합니다. 구매 부서들은 비용이 많이 드는 독일 공급업체들을 지속적으로 명단에서 제외하고 있습니다. 따라서 BASF와 같은 기업들은 공장을 이전하고 독일 내 일자리를 줄이고 있습니다. 이는 우리에게 다음과 같은 사실을 보여줍니다: 오직 낮은 비용과 자동화만이 산업을 국내에 유지할 수 있습니다.
독일 화학 산업에는 얼마나 많은 일자리가 연결되어 있는가?
약 50만 명의 사람들이 화학 분야에서 직접 근무하고 있습니다. 간접적으로는 산업 분야의 일자리 네 개 중 하나가 이 산업에 연결되어 있습니다. 기계 공학 (Mechanical Engineering), 물류 (Logistics), 자동차 산업 (Automotive Industry)은 화학 분야로부터 중간 제품을 공급받습니다. Böminghaus는 이 복잡한 네트워크를 하나의 생태계 (Biotop)라고 부릅니다. 화학 산업이 무너지면 인접 산업들도 그 기반을 잃게 됩니다. 바로 이 점이 탈산업화 (Deindustrialization)를 전체 산업 거점(Standort)에 매우 위험하게 만드는 요소입니다.
AI가 SAP의 비즈니스 모델을 위협하는가?
SAP는 약 40,000개의 테이블을 포함하고 있지만, 기업들은 그중 극히 일부만을 사용합니다. AI 에이전트 (AI Agents)는 오늘날 몇 달이 아닌 단 몇 시간 만에 개별적인 솔루션을 구축합니다. Böminghaus는 단 한 시간 만에 완성된 웹 애플리케이션 (Web-Applikation)을 만들어냈습니다. Mercedes는 이미 SAP 인스턴스 (Instances)의 40%를 폐기했습니다. 우리는 대기업들이 그 잠재력을 인식하게 되는 즉시, 이것이 전통적인 표준 소프트웨어 (Standard Software)에 대한 실질적인 위협이 될 것이라고 보고 있습니다.
왜 AI 법 (AI Act)이 독일의 AI 발전을 저해하는가?
AI 법은 AI 프로젝트에 대해 초기에 높은 장벽을 형성합니다. Bitkom의 연구에 따르면, 기업의 73%가 데이터 보호 (Datenschutz) 우려로 인해 계획을 중단했습니다. 이로 인해 Siemens는 미국으로의 이전 가능성을 언급하기도 했습니다. 그 후에야 EU는 일부 규정을 완화했습니다. 반면 중국은 규제를 늦게 적용하며 우선 혁신이 진행되도록 내버려 둡니다. 이러한 차이는 AI 경쟁에서 독일에 귀중한 시간을 앗아가고 있습니다.
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