[새로운 대한민국⑦] 기업형 첨단도시, 공장보다 사람이 먼저인 산업단지

[KtN 박준식기자]공장만으로는 지방투자가 완성되지 않는다. 반도체 팹이 들어서도 엔지니어가 살 집이 없고, AI 데이터센터가 들어서도 클라우드 운영 인력이 머물 도시가 없으며, 피지컬 AI 생산기지가 생겨도 대학과 연구기관, 부품기업, 실증 현장이 떨어져 있으면 투자는 오래 버티기 어렵다. 2026년 6월 29일 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 기업형 첨단도시가 함께 제시된 배경은 이 조건에 닿아 있다.

경부고속도로 시대의 산업단지는 공장과 도로, 항만을 중심으로 만들어졌다. 제조업 수출국가에는 생산시설과 물류망이 먼저 필요했다. 정보고속도로 시대에는 통신망과 사무공간, 벤처 생태계가 디지털 산업의 속도를 만들었다. AI 기반망 시대에는 공장과 데이터센터, 연구실, 주거지, 학교, 병원, 문화시설, 교통망이 같은 도시 안에서 움직여야 한다. 반도체와 데이터센터, 피지컬 AI가 요구하는 인력은 단순히 출퇴근하는 노동력이 아니라 지역에 정착해 기술을 축적하는 전문 인력이다.

국토교통부 발표는 기존 산업단지의 한계를 먼저 짚었다. 과거 산업단지는 생산에는 효율적이었지만 공장이 빽빽하고 도시와 떨어져 있었으며, 생활과 정주 여건은 약했다. 반대로 미국 실리콘밸리, 싱가포르 원노스, 중국 선전 같은 도시 모델은 기업과 대학, 연구기관, 주거와 문화가 한 도시 안에서 결합된 형태로 제시됐다. 정부는 산업 거점 조성 전략을 바꿔 기업이 원하는 방식의 기업형 첨단도시를 만들고, 산업과 혁신, 정주환경을 하나로 연결하겠다고 밝혔다.

AI 시대의 산업단지는 공장 부지 공급으로 끝나지 않는다. 반도체 팹은 장비 엔지니어, 공정 기술자, 설계 인력, 소재·부품·장비 협력사를 필요로 한다. AI 데이터센터는 클라우드 운영자, 전력·냉각 전문가, 보안 인력, 네트워크 기술자, AI 반도체와 서버 장비 생태계를 요구한다. 피지컬 AI는 로봇 하드웨어, 센서, 제어 소프트웨어, 모델 개발, 현장 실증, 유지보수 인력이 함께 움직여야 한다. 산업단지가 도심과 단절되면 이런 인력은 오래 머물기 어렵다.

국토교통부 발표에서 투자의 가장 큰 고민은 사람으로 제시됐다. 인재가 모이려면 살고 싶은 도시가 돼야 한다는 판단이었다. 기업이 원하는 주택과 청년이 만족할 수 있는 주택, 가족이 함께 살 수 있는 직주 균형 도시, 교육·의료·문화·체육 기반이 함께 언급됐다. 지역 인재는 좋은 일자리가 없어 지역을 떠나고, 기업은 필요한 인재가 없어 지방 투자를 망설인다는 진단도 나왔다.

기업형 첨단도시는 이 악순환을 끊기 위한 도시 모델이다. 지방에 공장을 지어도 청년 인재가 수도권으로 빠져나가면 기업은 다시 수도권을 선호한다. 기업이 지방을 꺼리면 지역 대학과 연구기관은 산업과 연결될 기회를 잃고, 지역 청년의 이동은 더 빨라진다. 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI 투자가 지역에 들어서려면 공장과 일자리만이 아니라, 지역에서 경력을 쌓고 가족을 꾸리고 기술을 축적할 생활 기반이 필요하다.

산학연 연결은 기업형 첨단도시의 또 다른 축이다. 정부는 대학 안에 캠퍼스 혁신파크를 만들고, 도심의 핵심 지역에 연구와 창업 공간을 조성해 산업단지와 대학, 연구기관을 연결하겠다고 밝혔다. 산업단지와 대학, 연구기관을 하나의 혁신 생태계로 묶겠다는 구상이다.

AI 기반망에서 대학의 역할은 과거보다 커졌다. 반도체는 공정과 장비, 설계, 재료, 전력 관리 인력이 필요하다. AI 데이터센터는 클라우드와 네트워크, 보안, 전력·냉각, AI 반도체 운용 인력을 필요로 한다. 피지컬 AI는 로봇공학, 제어, 센서, 기계, 소프트웨어, 산업안전, 데이터 과학이 결합되는 분야다. 기업형 첨단도시가 대학과 연구기관을 가까이 두려는 이유는 단순한 산학협력 구호가 아니라 인력 공급과 기술 축적의 시간을 줄이기 위해서다.

공간 배치도 달라져야 한다. 기존 산업단지는 공장 구역, 주거 구역, 대학, 연구소, 도심이 분리돼 있었다. AI 기반망에서는 데이터와 사람이 빠르게 오가야 한다. 피지컬 AI 실증 데이터를 대학 연구실과 기업 개발팀이 함께 분석하고, 데이터센터 운영 기술이 지역 클라우드 기업과 연결되며, 반도체 협력사가 팹과 가까운 거리에서 장비와 소재를 공급해야 한다. 물류만 빠른 도시가 아니라 학습과 실증, 생산이 가까운 도시가 필요하다.

교통망은 기업형 첨단도시의 실질 조건이다. 국토교통부 발표는 지방 투자에서 공항이 멀고 물류가 불편하다는 걱정을 정부가 해결하겠다고 밝혔다. 출퇴근과 생활권은 30분, 물류권은 1시간을 목표로 제시됐고, 국가 교통망과 대중교통, 첨단 물류체계를 패키지로 지원하겠다는 내용도 담겼다.

30분 생활권과 1시간 물류권은 단순 편의시설 목표가 아니다. 반도체 장비와 소재, 데이터센터 서버 장비, 로봇 부품, 배터리와 전력기기, 정밀 부품은 시간표에 민감하다. 출퇴근 시간이 길어지면 인재 유치가 어려워지고, 물류 시간이 길어지면 공급망의 비용과 위험이 커진다. 산업단지와 정주지, 공항과 항만, 고속철도와 고속도로, 대중교통이 함께 설계돼야 기업 투자가 실제 가동으로 이어진다.

기업 참여 확대도 중요한 변화다. 정부는 규제를 풀고 기업이 직접 참여하는 산업단지를 만들겠다고 밝혔다. 과거 산업단지는 공공이 부지를 조성하고 기업이 입주하는 방식이 많았다. AI 기반망 시대에는 기업의 공정과 인력 구조, 협력사 배치, 데이터센터 전력 수요, 로봇 실증 공간, 연구개발 흐름이 도시 설계에 반영돼야 한다. 기업이 원하는 방식이라는 표현은 단순 특혜가 아니라 산업 운영의 실제 조건을 도시계획 안에 넣겠다는 의미로 읽힌다.

다만 기업형 첨단도시는 기업 편의만으로 설계될 수 없다. 지역 주민의 생활환경, 주거비, 교육·의료 접근성, 교통 혼잡, 환경 부담, 전력망과 용수 시설의 수용성이 함께 맞아야 한다. 공장과 데이터센터가 들어오면서 지역 집값만 오르고, 청년과 기존 주민이 밀려나는 구조가 되면 장기적 산업도시로 자리 잡기 어렵다. 기업형 첨단도시는 기업의 속도와 지역의 삶을 함께 설계해야 한다.

공급 속도는 도시 전략의 또 다른 축이다. 국토교통부 발표는 기업 투자의 성패를 타이밍으로 봤다. 기존 방식대로 계획을 세우고 평가·조사·보상·설계를 순차적으로 진행하면 10년이 넘게 걸릴 수 있다는 설명도 나왔다. 정부는 계획과 보상, 설계를 동시에 추진하는 패스트트랙으로 조성 기간을 줄이겠다고 밝혔다.

AI 경쟁에서 10년은 너무 긴 시간이다. 반도체 메모리 수요, AI 데이터센터 전력 수요, 피지컬 AI 시장은 몇 년 사이에 판이 달라질 수 있다. 산업단지 조성 절차가 끝난 뒤 기업이 들어오고, 다시 주거와 교통을 붙이는 방식으로는 글로벌 경쟁 속도를 따라가기 어렵다. 산단 기획, 부지 보상, 환경 검토, 전력·용수 공급, 주택과 교통망, 대학·연구시설 배치를 병행해야 한다.

패스트트랙은 속도만 앞세워서는 지속되기 어렵다. 환경영향, 주민 보상, 토지 이용, 교통 수요, 전력망과 용수 공급은 모두 생활과 안전에 직접 영향을 준다. 절차를 없애는 방식이 아니라 같은 시기에 함께 검토하고, 지연 요인을 앞에서 줄이는 방식이어야 한다. AI 기반망의 행정 속도는 법과 제도의 빈틈을 건너뛰는 속도가 아니라, 필요한 판단을 병렬로 처리하는 능력에서 나온다.

기업형 첨단도시가 중요한 이유는 3대 메가프로젝트의 모든 축이 사람을 필요로 하기 때문이다. 반도체 고속도로는 팹을 지어도 공정과 장비를 다룰 인력이 없으면 멈춘다. AI 데이터센터는 전력과 서버를 갖춰도 클라우드 운영과 보안, 장애 대응 인력이 없으면 고비용 설비에 머문다. 피지컬 AI는 로봇을 생산해도 현장 적용과 유지보수, 안전 기준, 데이터 관리 인력이 없으면 확산되지 않는다.

인재 확보는 주거 문제와 맞물린다. 청년 기술 인력이 지역에 내려가도 집을 구하기 어렵거나 교육·의료·문화 기반이 약하면 장기 정착은 제한된다. 가족 단위 이주는 더 어렵다. 기업형 첨단도시가 기업 맞춤형 주택과 청년 주택, 가족 생활 기반을 함께 언급한 이유도 여기에 있다. 반도체와 AI는 첨단산업이지만, 그 산업을 움직이는 사람의 일상은 매우 구체적인 생활 조건 위에 놓인다.

기업형 첨단도시는 지역 대학의 역할도 바꾼다. 지역 대학이 단순 인력 공급처에 머물면 수도권 대학과의 경쟁에서 밀릴 수 있다. 산업단지와 가까운 대학이 반도체 공정, 데이터센터 운영, 로봇 실증, 전력·냉각, 클라우드 보안 프로그램을 기업과 함께 설계하면 지역 대학은 산업기반의 일부가 된다. 학생은 졸업 뒤 지역 기업에 들어가고, 기업은 현장 문제를 대학 연구와 연결하며, 창업기업은 산업단지의 수요를 기반으로 성장할 수 있다.

AI 기반망의 도시 모델은 연구개발과 생산의 거리를 줄인다. 정보고속도로 시대의 스타트업은 인터넷 접속과 사무공간만으로도 시작할 수 있었다. 피지컬 AI와 반도체, 데이터센터 산업은 장비와 실증, 전력, 보안, 유지보수, 인증이 필요하다. 연구실에서 나온 기술이 바로 현장에 들어가고, 현장 데이터가 다시 연구실로 돌아가며, 제품화와 양산이 가까운 거리에서 이어져야 한다. 기업형 첨단도시는 이 흐름을 도시 구조로 만들려는 시도다.

지역별 메가프로젝트와 기업형 첨단도시는 함께 움직인다. 서남권 반도체 산단에는 전력과 용수, 주거와 교통이 필요하다. 충청권 패키징과 디스플레이, 배터리 축에는 연구인력과 제조 인력이 필요하다. 영남권 로봇·조선·배터리·소부장 축에는 피지컬 AI 실증과 부품 양산, 물류망이 필요하다. AI 데이터센터가 권역별로 들어서면 클라우드 운영 인력과 전력·냉각 인프라도 붙어야 한다. 도시 전략이 빠지면 권역별 산업 재배치는 공장 배치표에 머문다.

경부고속도로는 물류망을 깔아 산업도시를 만들었다. 정보고속도로는 통신망을 깔아 디지털 기업과 온라인 서비스를 만들었다. AI 기반망 시대의 기업형 첨단도시는 연산과 데이터, 제조 현장과 사람이 함께 움직이는 도시를 요구한다. 공장과 데이터센터, 대학과 주거, 교통과 문화가 분리된 구조로는 AI 산업의 속도를 담기 어렵다.

기업형 첨단도시의 평가는 착공 면적보다 인력 정착에서 갈릴 가능성이 크다. 산단이 얼마나 빨리 지정되는지, 주택과 학교·병원·문화시설이 언제 들어서는지, 대학과 연구기관이 기업과 얼마나 가까이 연결되는지, 출퇴근 30분과 물류 1시간이 실제 생활권으로 구현되는지가 중요하다. AI 시대의 산업단지는 사람이 출근만 하는 곳이 아니라 기술을 배우고, 실험하고, 살며, 다음 회사를 만드는 도시가 돼야 한다. 공장보다 사람이 먼저 움직이는 도시를 만들 때 3대 메가프로젝트는 지역 산업망으로 뿌리내릴 수 있다.