오래전 한국 경제의 축적은 수직적 선순환으로 가능했다. 자본도 기술도 부족하던 결핍의 시대에는 국가가 기획하고 기업이 실행하는 철저한 분업 시스템을 구축했다. 상명하복의 질서 속에서 자원은 일사불란하게 배분되었고, 이는 제조 중심의 양적 축적을 이뤄냈다. 하지만 수직적 축적 모델로는 더 이상 성장하기 어렵다. 수직적 분업 구조는 칸막이를 만들어 융·복합을 저해하고, 변화하는 환경에 유연하게 대응하지 못한다. 제조 강국 독일이 디지털 전환의 지체로 겪는 '산업적 동맥경화'는 수직적 효율성에만 매몰된 경제가 겪는 구조적 위기를 여실히 보여준다.
2026년 구조개혁의 제1과제는 AI 생산성을 극대화할 수 있는 수평적 연결의 완성이다. 오늘날 성장의 핵심은 혼자 할 수 없는 수준(Quality)을 만들어내는 협업에 달려 있다. 오늘날 협업은 단순한 물리적 만남이 아니다. 기업과 기업, 산업과 산업 사이에 데이터가 흐르고 AI가 이를 매개로 새로운 가치를 창출하는 화학적 결합이다.
과거에는 정부가 중화학공업을 지정해 육성했다면 이제는 AI라는 범용기술(GPT)이 산업 전반의 효율을 높이는 인프라로 기능할 수 있도록 확산해야 한다. 이를 위해 제조업의 공정 데이터가 서비스업의 솔루션과 결합하고, 모빌리티 기업의 데이터가 도시 계획과 연결되는 '데이터의 선순환'이 일어나야 한다. 이는 과거 특정 대기업 계열사끼리만 뭉치던 폐쇄적 수직 계열화를 넘어 스타트업과 대기업이 AI 플랫폼 위에서 기술을 섞는 개방형 생태계를 만드는 일이다. 정부의 역할은 데이터 결합이 자유롭게 일어날 수 있는 유인구조와 디지털 생태계를 구축하는 일이다.
한국 경제의 목표는 이제 발전을 넘어 진정한 번영이어야 한다. 2026년의 구조 개혁은 명확하다. 수직으로 흐르던 명령과 분업의 메커니즘 대신 AI의 생산성을 극대화할 수 있는 수평적 협업의 축적 구조로 전환하는 것이다. 과거 한국 경제가 공장과 기계를 축적하여 빈곤을 탈출했다면 이제는 데이터와 혁신 자본의 축적으로 다음 단계로 올라설 때다. 이것이 2026년에 우리가 단행해야 할 구조개혁의 본질이자 성장엔진을 다시 가동할 해법이다.
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