AI의 발달로 글로벌 컨설팅 회사의 신입 연봉이 3년 째 동결이라고 합니다.

전통적인 피라미드식 인력 구조였던 업계가 주니어 채용에 적극적이지 않습니다.

실제 업무에 AI 적용 이후 생산성이 크게 늘어났다고 합니다.

“There are real productivity improvements from AI implementation inside firms,” said Namaan Mian, chief operating officer of Management Consulted, adding that the ability to wring more value from fewer junior employees “is putting downward pressure on salaries”.

[ 마이크로소프트, 고객들이 AI 소프트웨어에 돈을 쓰지 않아 판매 목표량 낮추어 by 디인포 ]

핵심 요약
- 마이크로소프트가 기업 고객들이 “AI 에이전트(자동화 로봇)” 제품에 돈을 잘 쓰지 않자, 드물게 영업 목표치(쿼터)를 낮춤
- AI에 대한 기대가 너무 앞서갔다는 현실 인식이다.

1. 마이크로소프트가 영업 목표를 낮춘 이유
- 2025년은 “AI가 복잡한 여러 단계를 자동화하는 해”라고 마이크로소프트 등 대기업들이 크게 홍보했지만, 실제로는 고객들이 돈을 안 쓰고 있음
- 지난 회계연도(2024년 7월~2025년 6월)에 많은 영업사원이 AI 제품 판매 성장 목표를 달성하지 못했음.
- 그래서 마이크로소프트는 매우 이례적으로 특정 AI 제품에 대한 영업 쿼터(목표치)를 대폭 낮춤
- 예1: 미국 Azure 한 팀 → 작년 “Foundry(고객이 AI 앱 만드는 도구) 매출 50% 증가” 목표 → 5명 중 1명만 달성 → 올해 목표를 25%로 ↓
- 예2: 다른 Azure 팀 → 작년 “Foundry 매출 2배” 목표 → 대부분 실패 → 올해 목표 50%로 ↓

2. 기업 고객들이 AI 에이전트를 꺼리는 이유
- “이걸 쓰면 얼마나 돈을 아끼는지(ROI)” 증명이 어려움
- 작은 실수도 큰 손해로 이어지는 분야(재무, 사이버보안 등)에서는 AI가 아직 완벽하지 않음
- 다른 프로그램(예: 세일즈포스)과 데이터를 주고받는 게 잘 안 됨 → 자동화가 제대로 안 돌아감

실제 사례: 사모펀드 칼라일(Carlyle)
- 작년에 마이크로소프트 Copilot Studio 도입 → 회의 요약, 엑셀 기반 재무 모델 자동 생성 등 기대
- 그런데 세일즈포스 같은 외부 앱과 연결이 안 돼서 제대로 작동 안 함
- 결국 올해 가을에 사용량·지출을 줄였음

3. 그래도 마이크로소프트는 AI로 돈을 잘 번다?
네, 하지만 “다른 곳”에서 번다.
- OpenAI 같은 AI 개발 회사들이 MS 클라우드(Azure)를 엄청 빌려 씀 (올해 약 150억 달러 규모 예상)
- 직장인용 Copilot(오피스 365), 개발자용 GitHub Copilot은 잘 팔림
- 문제는 “전통적인 일반 기업”들이 고급 AI 에이전트(복잡 작업 자동화)에 추가로 돈을 안 쓴다는 점

4. 다른 회사들도 비슷한 상황
- OpenAI도 AI 에이전트 매출 전망을 앞으로 5년간 260억 달러나 ↓ 낮추었음
- 대신 ChatGPT 구독료, 광고 등으로 메우려고 함
- 세일즈포스, 서비스나우 등은 신제품을 팔기 위해 엄청난 할인 제공 중
- 아마존 AWS, 앤스로픽 등은 고객이 AI를 제대로 쓰게끔 컨설팅 수준으로 도와주고 있음

5. 앞으로 마이크로소프트가 준비하는 것
- 윈도우 PC에서 AI가 자동으로 작업해주는 기능(예: 파일 간 데이터 옮기기)을 다시 출시할 계획.
- 작년에 프라이버시 문제로 철회했던 “Recall” 기능을 개선한 버전.
- 새로 만든 오픈소스 모델 “Fara-7B” 사용 → 작업 중 최대 3장의 스크린샷만 찍고 바로 삭제 → 개인정보 보호 강화 + PC 자체에서 돌려서 더 안전.

6. 그래도 희망은 있다?
- 사이버보안 회사 Cohesity의 CIO 브라이언 스팬스윅은
- “지금은 실망스럽지만, 3개월만 기다리면 우리 회사 내부 데이터를 제대로 연결해서 고객 보고서를 자동으로 만드는 등 ROI를 보여줄 수 있을 것”이라고 말함.
- 즉, 아직은 “기대가 너무 앞서간 상태”지만, 연결 문제만 해결되면 본격적으로 돈이 될 가능성도 있음

결론
2025년 말 현재, AI 에이전트는 “기술은 멋지지만 기업이 실제로 돈 내고 쓰기에는 아직 이르다”는 냉정한 평가를 받고 있다. 마이크로소프트조차 영업 목표를 낮출 정도로 시장이 기대보다 훨씬 느리게 움직이고 있다는 뜻

팔란티어 고객사들과 굉장히 대조적.. Aipcon에서 고객사들이 직접 팔란티어의 ai 에이전트 use case 및 타사 호환성에 대해서는 수도 없이 증명해줬음

결국 AI를 활용해서 실제 문제를 해결 할 수 있는가가 중요한데, 이 부분에서는 팔란티어가 빅테크 대비 확실하게 앞서있음

Politico는 트럼프 행정부가 AI에서 로봇으로 전환하고 있다고 보도했습니다. 루트닉 상무부 장관은 로봇 분야 CEO들을 만나 2026년 로봇 분야 행정명령을 검토하고 있으며, 교통부는 새로운 실무 그룹을 계획하고 있습니다.

오늘은 로봇 day

리마인드

[한투증권 강경태] 조선

텔레그램: http://t.me/enc210406
보고서 링크: https://vo.la/onug93g

2026 Outlook: 가치의 해부

■ 실적과 밸류에이션 멀티플

- 수주에 대한 시장의 기대는 실적 추정치에 반영되고, 높아진 추정치가 모여 컨센서스를 들어 올림. 적정한 멀티플이 준비돼 있다면, 수주 전망을 조정하는 것만으로 기업가치는 증가

- 이러한 이유 때문에, 수주 성과 추이로 사이클을 판단하는 산업이 업사이클을 유지할 경우, 기업가치는 꾸준하게 증가. 수주 기회를 포착했지만 당장 실적 추정치에 반영할 수 없는 장기 전망이라면, 먼저 밸류에이션 멀티플을 높여 대응할 것

- 훗날 실제 수주 성과가 발생한 시점에, 기존 전망과 성과 간 차이를 반영해서 멀티플 유지 여부를 결정

■ 관점 1. LNG운반선 Downside risk

- 이를 바탕으로 2026년 조선업을 두 가지 관점에서 정리. 첫째, 시장 참여자 모두가 기대하는 LNG 운반선은 Downside risk

- 조선 3사의 2028년 실적 컨센서스는 2029년 납기 상선 수주에 대한 시장의 낙관적인 기대를 충분히 반영. 2029년 납기 슬롯의 선종 구성, 판매 수량, 계약 선가를 가정해야, 2028년 상선 실적을 추정할 수 있기 때문

- 현재 실적 컨센서스는 조선 3사의 2029년 납기 LNG 운반선 슬롯 모두가 시세 대비 높은 선가에 판매될 것이라 반영하고 있으며, 당사 또한 마찬가지

- 이미 완판을 기대하는 현재, 추정치를 조정할 유일한 변수는 실제 계약 선가. 척당 2.5억달러를 하회하고 있는 현 시세에 준하거나 그에 못미칠 경우, LNG 운반선 수주 소식은 더 이상 호재가 아닐 것

■ 관점 2. 군함 Upside risk

- 둘째, Upside risk는 군함. 내수와 수출 구분없이 군함에 대한 기대는 밸류에이션 시계에 들어오지 않는 장기 전망이며, 사업자 선정을 가정할 수 없어 추정치에 반영하기 어려움

- 다만, 수주에 성공할 경우 매출 시기와 규모는 가정할 수 있는데, 2026년까지 사업자를 선정할 미국 외 시장 프로젝트(캐나다, 중동, 태국)를 모두 수주할 경우 2042년까지 31.8조원 규모 특수선 매출액을 확보

- 이를 매출 시기별로 추정하면 2033년에 정점을 달성하는데, 이 때 3.9조원 이상의 매출액이 특수선 부문에 가산

- Team Korea 사업인 점을 감안해 매출액을 배분해야 하지만, 제시한 숫자에 미국 발 군함 신조 사업과 페루 잠수함 사업, 한국 KDDX 등이 반영되지 않은 점을 감안해야 함. HD현대중공업과 한화오션의 해양 방산 매출액 가이던스 달성을 낙관하는 이유

전문가 컨콜 : 미국 AI 데이터센터 전력 부족 심화와 아시아 전력장비 수혜 (JPM)

1. 미국 전력 수급 상황

• 데이터센터 전력 수요 2024~2029년 100GW 이상 증가 예상

• 베이스로드 전력 공급은 2029년 전까지 거의 증가 없음

• 지역별 전력 예비율 부족으로 DC 인허가 대기기간 3~7년 이상 확대

• 실리콘밸리·버지니아는 연결까지 5~6년, 2031년 이후 전력 공급 가능 지연 사례 발생

2. 하이퍼스케일러 대응 변화

• 온사이트 발전 확대: 소형 가스터빈, 연료전지, BESS 비중 증가

• 온사이트 발전 최대 비중은 약 40%, 나머지는 여전히 그리드 필요

• SMR은 2028~2029년 이후 가능성, 현실적 단기 대안 아님

• 기존 DC 클러스터 외 지역(텍사스·네바다 외 신규 지역)로 입지 다변화 검토 확대

3. 전력 장비 수급 및 공급망 변화

• 대형 가스터빈은 GE Vernova, Siemens Energy, Mitsubishi Heavy가 주도

• 중·소형 가스터빈은 Caterpillar 중심

• 장비 공급 타이트해지며 아시아 업체 미국 침투 가능성 부각

• DC 장비 발주 시점은 통상 인도 1년 전, RFP 경쟁은 가격·트랙레코드·서비스 역량 중심

4. 신재생·ESS·T&D 영향

• ESG 요구로 태양광 등 재생에너지·BESS 결합형 DC 수요 증가

• 온사이트 발전이 늘어도 그리드 연결은 여전히 필수(예비전력·안정성 확보 목적)

• 변압기·스위치기어 등 일반 전력장비는 현재 공급 부족이나 이중 발주 조짐은 없음

• T&D 투자는 구조적 증가 지속 전망

5. 아시아 관련주 수혜 포인트

• 미국 전력 공급 부족 심화 → 아시아 전력장비 업체 시장 점유율 확대 기회

• 변압기·스위치기어·GIS·ESS 수요 구조적 증가

• JPM이 제시한 지역 대표 수혜 그룹

• 한국: HD현대일렉트릭, LS일렉트릭, 효성중공업

• 마진 확장 및 중장기 수주 증가 가능성 확대

#로봇

» 로보티즈가 10월 보스턴다이내믹스에 소형 액추에이터 700여개 공급

» GR2 로봇 손(7DoF·7개 액추에이터 구성 기준) 약 100세트 규모

» 사실상 주요 Robot Hand 고객사 대부분 로보티즈 생태계 편입

» 로보티즈 자체 개발 로봇 손 ‘HX5-D20’ 이달 출시 예정. 자체 부품 기반으로 가격 1천만원 이하 목표 → 중국 업체와 경쟁 가능한 수준

https://zdnet.co.kr/view/?no=20251204114633

로보티즈 고객사 레퍼런스가 진짜 압도적인듯..

- 구글 딥마인드
- 메타
- 애플
- 중국 유니트리
- 보스턴 다이나믹스
- 테슬라
- 오픈AI도 테스트 중

#PLTR

어제 나온 팔란티어 DevCon4 발표영상을 보면, 왜 마이크로소프트와 대조적인지 알 수 있음

1) 해당 발표의 핵심은 '팔란티어 내부뿐만 아니라 외부의 모든 AI 에이전트도 팔란티어의 온톨로지를 활용하는 것'임

즉, 단순히 기술적 우위만 있는게 아니라 확장성 면에서도 압도적

2) 발표 내용

"시장에는 다양한 에이전트 프레임워크들이 쏟아져 나왔죠. Anthropic SDK, Vercel, Microsoft Copilot, 기타 수많은 프레임워크들이 있고, 여러분은 그 위에서 각자 에이전트를 만들고 계실 겁니다.

저희가 바라는 건, 여러분이 어떤 프레임워크를 쓰든, 그 모든 에이전트가 온톨로지의 힘을 활용할 수 있게 하는 것입니다. 그래서 오늘은 하나의 동일한 온톨로지를 가지고, 서로 다른 여러 종류의 에이전트에 어떻게 연결·배포할 수 있는지 보여드리려고 합니다."

3) 이를 시연하는 장면이 바로 위 스크린샷

4) 빅테크의 프레임워크는 자사의 생태계에 갇히기 쉬움 (e.g. MS Copilot은 MS 365 데이터에 최적화)

5) 반면에 팔란티어는 어떤 AI 모델이나 프레임워크를 쓰든 상관없이, 그 에이전트가 '실질적인 업무(ERP 수정, 공장 제어 등)'를 할 수 있게 하기 위해 온톨로지를 API(MCP)로 호출해서 쓸 수 있도록 함

6) 여기서 생길 수 있는 의문은, 팔란티어 온톨로지 + AIP 플랫폼을 쓰면 뭐가 다른데?

7) 대부분의 빅테크 에이전트는 RAG(검색 증강 생성) 방식을 통해 문서를 '읽는' 것에는 능숙하지만, 데이터를 수정하거나 복잡한 기업 로직을 실행하는 데는 한계가 있음 (e.g. "A 데이터베이스의 값을 바꾸면 B 시스템에 알림을 보내라" 같은 로직 구현이 어려움)

8) 반면에 팔란티어 온톨로지에는 이미 디지털 트윈화된 메타 데이터 + Action(데이터 생성, 수정,삭제) + 비즈니스 로직이 정확하게 정의되어있기 때문에, 데이터 수정 및 복잡한 기업 로직 수정이 자유로움

9) 게다가 LangChain이나 타사 SDK로 에이전트를 만들면, 개발자가 직접 버전 관리, 배포(CI/CD), 로그 추적(Tracing), 보안 평가(Evaluation) 등을 밑바닥부터 구축해야 하는 것과 달리,

팔란티어는 AIP 플랫폼을 통해 에이전트 개발에 필요한 백엔드 인프라(배포, 관리, 보안 등)를 모두 자동화해서 제공함

→ 실행 속도차이가 압도적

10) 팔란티어의 방향성은 한결같음: "빅테크 너네는 인프라에 돈 때려박고 LLM 열심히 개발해, 우리는 LLM에게 없어선 안될 필수 운영체제(OS)가 될게"

11) 그래서 알렉스 카프가 "시장의 모든 가치는 칩과 온톨로지로 집중될 것"이라고 늘 말하는 것