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한국은행, 2분기 기업 매출 4% 급감…반도체 부진 여파
- 반도체와 석유제품 등 글로벌 경기 부진으로 지난 2분기(4∼6월) 국내 기업들의 성장 지표와 수익성 지표가 크게 둔화됐다. 한국은행이 12일 공개한 '2023년 2분기 기업경영분석' 결과에 따르면 외부감사 대상 법인기업 2만2962개(제조업 1만1604개·비제조업 1만1358개)의 2분기 매출은 작년 같은 기간보다 4.3% 급감했다. 매출이 전년 동기 대비 하락한 것은 2020년 4분기(-1.0%) 이후 처음이며 감소율은 2020년 2분기(-10.1%) 이후 가장 컸다. 제조업의 경우 매출 감소 폭(-6.9%)이 1분기(-2.1%)보다 더 벌어졌다. 세부 업종 가운데 석유화학(올해 1분기 -3.5%→2분기 -17.1%), 기계·전기전자(-14.3%→-15.4%) 업종의 매출 부진이 확대됐다. 글로벌 성장세 둔화와 IT(정보기술) 경기 침체 등이 주요 원인으로 언급됐다. 비제조업 매출 증가율도 1분기 3.6%에서 2분기 –0.7%로 감소했다. 전기가스 업종은 1분기 19.8%에서 2분기 10.0%, 운수업은 1분기 –5.9%에서 2분기 –14.8%가 급감했다. 수익성 지표도 더욱 악화됐다. 전체 조사 대상 기업의 2분기 매출액 대비 영업이익률(3.6%)은 작년 2분기(7.1%) 대 절반을 겨우 넘었다. 세전 순이익률(6.0%)도 전년 같은 분기 대비 1.2%포인트(p) 하락해 7.2%였다. 영업 이익률은 비제조업(작년 2분기 5.1%→올해 2분기 4.6%)보다 제조업(8.6%→2.9%)의 더 많이 떨어졌다. 세부적으로 살펴보면 제조업 가운데 기계·전기전자(12.1%→-1.6%)와 서비스업 중 운수업(15.8%→8.7%), 건설업(6.5%→3.3%)의 이익률 하락세가 컸다. 한은은 “반도체 가격 하락에 따른 재고자산 평가손실과 해운 운임 하락, 건설현장 붕괴 재시공에 따른 영업손실 때문”이라고 말했다. 재무 안정성 지표를 보면, 전체 기업의 2분기 부채 비율(90.8%)이 1분기(95.0%)보다 줄었다. 차입금 의존도(26.0%)는 전분기와 같은 수준을 유지했다. 업종별로는 제조업(20.7%→20.8%)은 전분기 수준을 유지했다. 비제조업(32.7%→33.1%)은 소폭 상승했다. 기업 규모 별로는 대기업(25.0%→24.4%)은 하락한 반면 중소기업(30.2%→32.8%) 상승했다. 이성환 한은 기업통계팀장은 부채 비율에 대해 "12월 결산법인은 미지급 배당금을 (장부상) 부채로 잡아놓기 때문에, 2분기 배당금이 지급되면서 부채비율이 소폭 하락했다"고 말했다.
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한국은행, 2분기 기업 매출 4% 급감…반도체 부진 여파
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미쓰비시중공업, 핵융합용 세계 최대 '초전도 코일' 개발
- 미쓰비시중공업이 프랑스 남부 지역에 건설 중인 국제핵융합실험로 '이터(ITER)'에 사용되는 세계 최대 규모의 초전도 토로이드 자장(TF) 코일 제작을 완료했다. 일본 매체 뉴스위치는 최근 미쓰비시중공업이 프랑스 남부에서 진행 중인 대형 핵융합 국제 프로젝트 '싱크로나이즈드 사이언스(SST)'의 핵심 부품인 초전도 코일 개발에 성공했다고 전했다. 미쓰비시중공업은 양자과학기술연구개발기구로부터 수주한 5번째 코일인 토로이드 자장(TF) 코일 최종호기를 완성시켰다. ITER(International Thermonuclear Experimental Reactor)는 태양과 같은 핵융합 반응을 인공적으로 일으켜 에너지를 얻는 국제적인 과학기술 프로젝트다. ITER 프로젝트에는 미국, 러시아, 유럽연합, 일본, 중국, 인도, 한국 등 7개국이 참여하고 있으며, 프랑스 남부 카다라쉬 지역에 건설 중이다. ITER의 목표는 열출력 500MW, 에너지 증폭율 (Q) 10 이상의 핵융합실험로를 개발해 미래 핵융합발전소 건설을 위한 원천기술을 확보하는 것이다. 2040년에 ITER 프로젝트가 완공되면 지구에서 처음으로 인공태양이 뜰 예정이다. 한국은 2003년에 합류해 10대 주요장치를 제작·조달하고 있고, 여기에 필요한 초전도핵융합장치 KSTAR는 2007년 일찌감치 완공했다. 현재 일본은 '이터'용 토로이드 자장 코일 19기 중 9기의 제작을 맡고 있으며, 이 가운데 미쓰비시중공업이 5기를 담당해 이번 최종호기를 완성했다. 세계 최대 규모인 이 코일은 높이가 3.5미터, 폭이 1미터, 총 무게가 1.5톤으로 거대하지만, 원자로 내에서 핵융합 반응을 일으키는 데 필요한 1만 분의 1미터 이하의 정밀도로 제작했다는 회사측의 설명이다. 이 회사는 지난 2020년 1월 초호기를 완성한 바 있다. 회사 측은 "양자과학기술연구개발기구와 공동 개발한 초전도체를 고정밀로 권선(전류를 흘려 자속을 발생시키거나 서로 결합하도록 설계된 코일) 기술 및 용접, 가공기술 등을 통해 높은 정밀도를 실현했다"고 설명했다. 미쓰비시전기가 권선 부분을, 외부 구조물은 한국에서 제작한 후 미쓰비시중공업의 후타미공장(효고현 아카시시)에서 모든 부품을 조립해 완성품으로 만들었다. 4기 초전도 코일은 프랑스 현지에서 설치 중이며, 이번에 완공한 5기도 향후 곧 설치될 것으로 예상된다. 한편, 미쓰비시중공업은 토로이드 자장 코일 이외에도 핵융합로에서 내부에 괴는 불순물을 제거하는 장치인 다이버터와 수평 론처 등 주요 기기를 개발, 제작하고 있다. 또한, '이터' 계획에 이어 건설이 계획되고 있는 핵융합원형로에 대해서도 설계와 개발을 적극적으로 지원하겠다는 방침이다.
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미쓰비시중공업, 핵융합용 세계 최대 '초전도 코일' 개발
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한국은행, 기준금리 3.50% 동결…미국 9월 금리 예의 주시
- 한국은행 금융통화위원회가 24일 기준금리를 연 3.50%로 동결하기로 결정했다. 지난 2월 이후 4·5·7월에 이은 5회 연속 금리 동결이다. 한국은행(이하 한은)의 7인으로 구성된 통화정책위원회는 올해 들어 네 차례 회의에서와 마찬가지로 만장일치로 기준금리를 3.50%로 동결하기로 의결했다. 금통위원들은 소비자 물가 상승률이 8월 3% 내외를 보이는 등 상당 기간 목표 수준(2%)을 상회할 것으로 전망되는 만큼, 현재의 긴축 기조를 유지해 나가야 한다는 판단이다. 아울러 주요국의 통화정책 및 경기와 관련한 불확실성이 높아진 데다 가계부채 흐름도 유의해서 지켜볼 필요가 있다는 인식이 깔렸다. 미국은 7월 소비자물가 상승률이 3.2%로 6월의 3.0%보다 높아졌으며, 유로 지역과 영국은 물가상승률이 5∼6%대의 높은 수준을 나타내고 있다. 한은 금통위는 올해 경제 성장률 전망치를 지난 5월 전망치와 동일한 1.4%로 유지했지만 내년 전망치는 2.3%에서 2.2%로 낮췄다. 인플레이션 전망은 변경되지 않았다고 금리 결정에 따른 성명에서 밝혔다. 다만 부동산 리스크로 촉발된 중국 경제의 향방과 우리나라에 미칠 파급 효과는 변수가 될 것이라고 봤다. 한은은 "경제 전망에 있어서는 중국 경제의 향후 성장세와 국내 영향, 주요 선진국의 경제 성장세, IT 업황의 반등 시기 등에 대한 불확실성이 높은 것으로 판단된다"고 말했다. 이창용 한은 총재는 정책 결정 후 기자회견에서 "통화정책이 인플레이션보다 성장에 더 비중을 둬야 한다는 주장도 있다. 하지만 인플레이션이 여전히 가장 중요하고 그 다음이 금융 안정이다"라고 말했다. 또 이 총재는 "미국 최종 기준금리 수준이 시장의 예상을 넘어선다면 금융시장의 변동성이 더욱 커질 수 있다"며 시장 상황을 예의주시하고 있다고 밝혔다. 향후 통화정책 운영과 관련해서는 앞으로도 상당 기간 긴축기조를 지속하면서 추가 인상 필요성을 판단해 나가는 것이 적절하다고 보고 있다. 이 총재는 6명의 금통위원이 7월과 마찬가지로 한 차례 더 금리 인상의 문을 열어두었다고 덧붙였다. 한편, 미국 연방준비제도(Fed·연준)는 긴축 기조를 이어가고 있다. 연준은 지난해 3월 이후 11회에 걸쳐 기준금리를 5.25~5.5%로 인상했다. 연준이 9월에 금리를 인상한다면 한국과 미국의 금리 격차는 역대 최고인 2.25%포인트가 될 가능성도 배제할 수 없다.
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한국은행, 기준금리 3.50% 동결…미국 9월 금리 예의 주시
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?
- 마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠가 "인터넷의 발명만큼 중대한 사건"이라고 극찬한 챗GPT(Chat GPT)는 오픈AI에서 개발한 대화형 인공지능(AI) 서비스로, 대량의 데이터를 학습해 새로운 정보를 생성하고 응답하는 능력을 갖춘 시스템이다. 챗GPT는 챗(Chat)과 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 합성어로, 트랜스포머(Transformer) 계열의 대규모 언어 모델(GPT-3.5)을 기반으로 한다. GPT-3.5는 오픈AI에서 개발한 GPT-3의 업그레이드 버전으로, 1000억 개의 파라미터를 가지고 있다. 파라미터란 AI가 학습할 수 있는 변수의 수를 의미하는데, 이는 GPT-3의 2배에 달한다. 챗GPT는 강화학습(RLHF) 방식을 채택해 자신의 행동에 따른 보상을 통해 스스로 학습하고 발전할 수 있다. 챗GPT는 번역 및 문장 재구성, 텍스트 요약, 콘텐츠 생성, 코딩 등 다양한 영역에서 우수한 성능을 뽐내고 있다. 무엇보다 인간 고유의 영역이라 여겨져 온 창작의 영역까지 AI가 파고든 사실에 많은 사람이 놀라고 있다. 지난해 11월 선보인 챗GPT는 출시된 지 5일 만에 이용자 수 100만 명을 확보했고, 1억 명을 돌파하는 데는 두 달이면 충분했다. 현재 전 세계적으로 가장 많은 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스로 자리매김했다. AI 지능 저하 '드리프트' 현상이란? 인공지능(AI)의 새로운 패러다임인 챗GPT와 같은 채팅AI가 의사 면허 시험을 통과하거나 복잡한 수학 문제를 놀라운 정확도로 풀 수 있다는 보고서도 나왔다. 그런데 최근 챗GPT의 성능이 급격히 저하되는 현상이 나타나 인공지능 학계를 발칵 뒤집어 놓았다. 파겐 와사니 테크롤로지스(Fagen Wasanni Technologies)와 일본 매체 기가진(gigazine)의 최근호에 따르면 올해 3월부터 6월까지 채팅 AI의 수학 능력이 급격히 떨어지는 현상이 발견됐다. 이러한 채팅 AI의 지능 저하 현상을 '드리프트(drift)'라고 한다. 외신에 따르면 미국 스탠포드 대학과 UC 버클리가 올해 3월과 6월 두 차례에 걸쳐 오픈AI의 대규모 언어모델(LLM) 'GPT-3.5'와 'GPT-4'로 구동되는 챗GPT에 '수학 문제', '코드 생성', '시각적 추론', '민감한 질문' 등 4가지 과제를 부여해 그 답변의 신속성과 정확성을 분석했다. 그 결과, '17077은 소수인가?'와 같은 단순 수학 문제에 대한 GPT-4의 응답 정확도가 2023년 3월부터 6월 사이에 97.6%에서 무려 2.4%로 급락한 것으로 나타났다. 두 대학의 연구진에 따르면, "AI의 드리프트 문제는 매우 복잡한 AI 모델의 일부를 개선하려고 할 때 모델의 다른 부분의 성능이 저하되는 문제"라고 설명했다. 연구원들은 3월과 6월 다양한 버전의 LLM을 테스트하고 위의 네 가지 과제 외에 미국 의사 면허 시험, 시각적 추론을 포함한 다양한 AI 작업에서 성능을 평가했다. 그 결과, LLM이 제공하는 답변에 상당한 변동성이 있는 것으로 나타났다. 특히 GPT-4의 수학 문제 해결 능력은 3월과 6월 사이에 정확도가 84.0%에서 51.1%로 떨어지는 등 급격히 악화됐다. 반면, GPT-3.5의 정확도는 같은 기간 동안 49.6%에서 76.2%로 향상됐다. 연구원들은 또한 특정 작업에서 지시를 따르는 GPT-4의 능력이 저하되는 것을 관찰했다. 예를 들어, '행운의' 숫자와 관련된 수학 문제에서 GPT-4의 정확도는 3월과 6월 사이에 83.6%에서 35.2%로 떨어졌고 GPT-3.5의 정확도는 30.6%에서 48.2%로 오히려 증가했다. 또한 ‘민감하거나 위험한 질문’에 답변하려는 LLM의 의지에 변화가 있었다. GPT-4는 응답률이 21.0%에서 5.0%로 급격히 낮아졌고, GPT-3.5는 2.0%에서 5.0%로 소폭 증가했다. 복잡한 추론 과제에서 GPT-4는 정확한 답변을 생성하는 점이 1.2%에서 37.8%로 증가해 개선된 모습을 보였다. 그러나 GPT-3.5의 추론 완전 일치 성공률은 22.8%에서 14.0%로 감소했다. 연구원들은 또한 시간이 지남에 따라 LLM이 생성한 코드의 실행 가능성도 감소하는 것을 관찰했다. 또 미국 의사 면허 시험에서 GPT-4의 성적은 86.6%에서 82.4%로 소폭 하락한 반면, GPT-3.5는 54.7%였다. 시각적 추론 과제에서 약간의 개선이 있었지만 두 모델 모두 전반적인 정확도는 여전히 낮았다. 연구진은 짧은 시간 내에 GPT-3.5와 GPT-4의 성능과 동작에 상당한 변화가 있었다는 점을 강조했다. "AI 미세 조종시 다른 영역서 후퇴" 스탠포드대 제임스 조우(James Zou) 컴퓨터 과학 연구원은 "AI 모델을 미세 조정해 특정 방향으로 강화하면 다른 영역에서는 후퇴할 위험이 있다"며 "AI 모델을 지속적으로 개선하는 것은 매우 어렵다"고 말했다. 또한 조우 연구원은 "우리는 GPT-4와 같은 AI 모델에서 언젠가 드리프트 문제가 발생할 것으로 예상했지만, 이렇게 빨리 드리프트 문제가 발생한 것에 대해 매우 놀랐다"고 했다. 해외 매체 크립토폴리탄(Cryptopolitan)은 AI의 드리프트 문제에 대해 "이 문제는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 급성장 중인 트렌드와 관련이 있을 수 있다"고 추측했다. '프롬프트 엔지니어링'은 사용자가 프롬프트를 만들어 AI로부터 특정 반응을 이끌어내는 개념이다. 이 매체는 "GPT-4의 수학적 능력 저하가 프롬프트 엔지니어링에 대응하기 위해 취해진 우발적 결과일 수 있다"고 지적했다. 오픈AI "개선 위해 다양한 연구 진행" 드리프트 문제에 대해 오픈AI 측은 "새로운 AI 모델을 출시할 때, 우리는 새로운 모델을 더 똑똑하게 만드는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 또한 우리는 새로운 AI 모델 버전이 포괄적인 작업의 개선으로 이어지고 있는지 확인하기 위해 다양한 조사와 연구를 진행하고 있다. 하지만 우리의 평가 방법은 완벽하지 않기 때문에 지속적으로 개선해 나가고 있다"고 말했다. 조우는 AI의 드리프트 문제에 대해 "중요한 것은 지능이 떨어진다고 해서 기술을 포기하는 것이 아니라 그 어느 때보다 AI를 면밀하게 모니터링하는 것"이라고 말했다. 아울러 연구팀은 챗GPT와 같은 AI 모델에 대해 수천 개의 질문을 던져 체계적인 테스트를 계속하고 있으며, 시간이 지남에 따라 성능 변화를 분석하고 있다고 덧붙였다.
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인공지능(AI) 성능 급감하는 '드리프트' 현상 발생 이유는?
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