경제·금융 용어사전

구매력평가지수는 각국의 물가 수준을 반영해 통화의 실질 구매력을 조정한 뒤, 국가별 경제 규모나 1인당 소득 등을 비교할 수 있게 만든 경제 지표다.

명목 환율이나 명목 GDP만으로는 국가 간 경제력을 온전히 설명하기 어렵다. 물가 차이와 통화가치의 격차가 때로는 실상을 왜곡하기 때문이다. 이 지수는 같은 양의 재화와 서비스를 구매하는 데 필요한 비용을 기준으로 삼아, 보다 정확한 생활 수준과 실질 경제력을 보여준다.

예컨대 어떤 나라의 구매력 평가 기준 1인당 GDP가 높다는 것은, 해당 통화가 자국 내에서 더 많은 재화를 구매할 수 있다는 의미다. 실질적 부의 체감 수준이 그만큼 높다는 뜻이다.

이 개념을 보다 직관적으로 설명한 사례가 바로 ‘빅맥 지수’다. 맥도날드의 대표 메뉴인 빅맥 햄버거가 세계 각국에서 얼마에 팔리는지를 비교해, 통화의 고평가 혹은 저평가 여부를 가늠하는 방식이다. 한눈에 보기엔 단순하지만, 통화의 실질 가치를 짚어보는 데 적지 않은 통찰을 제공한다.

구매력 평가(PPP)는 각국 통화의 실질 구매력 차이를 바탕으로 장기적인 균형 환율을 설명하는 이론이다. 스웨덴 경제학자 구스타프 카셀에 의해 제기되었으며, 모든 나라에서 동일한 재화는 가격이 같아야 한다는 '일물일가의 법칙'을 핵심 전제로 한다.

PPP 환율은 단순 시장 환율과 달리 물가 수준의 차이를 제거하여 국가 간 실질 경제 규모와 생활 수준을 정확히 비교하는 데 활용된다. 이를 통해 산출된 PPP 기준 GDP는 저개발국 통화의 구매력을 과소평가하는 시장 환율의 한계를 보완한다. 영국의 '빅맥 지수'는 이 이론을 현실에 적용하여 통화의 고평가 또는 저평가 여부를 판단하는 대표적인 사례다.

빅맥지수는 미국 맥도날드의 대표 햄버거 ‘빅맥’의 가격을 기준으로 각국 통화의 실질 가치를 평가하는, 이른바 ‘구매력 평가 환율’의 일종이다.

영국의 경제 전문지 *이코노미스트(The Economist)*는 1986년부터 매년 세계 각국에서 판매되는 빅맥 가격을 조사해, 이를 기준으로 각국 통화의 고평가 혹은 저평가 여부를 따지는 ‘빅맥 환율’을 발표해왔다.

수많은 상품 가운데 하필 빅맥이 기준이 된 이유는 명확하다. 맥도날드는 60여 개국에 체인망을 갖춘 글로벌 브랜드로, 빅맥은 세계 거의 모든 지역에서 동일한 구성과 품질로 판매된다.
즉, ‘일물일가의 법칙’을 가장 현실적으로 실험할 수 있는 글로벌 상품인 셈이다.

표준화된 햄버거 하나가 말해주는 것은 의외로 많다.
빅맥지수는 복잡한 경제모형 대신 직관적이고 유쾌한 방식으로, 환율의 적정성과 통화의 실질 가치를 짚어내는 대중 친화적 지표로 자리잡았다.

엔비디아가 2024년 3월 발표한 블랙웰은 생성형 AI에 최적화된 차세대 GPU 아키텍처다. 호퍼의 뒤를 잇는 이 플랫폼은 저정밀 연산(FP4/FP6), MCM 설계, 5세대 텐서 코어 등을 통해 연산 효율과 확장성을 동시에 강화했다.
데이터센터용 B100/B200과 RTX 50 시리즈로 구성되며, GB200 NVL72는 H100 대비 최대 30배 성능, 25배 효율을 실현한다.
2025년까지 MS·구글·테슬라 등이 대거 도입했고, 한국에는 총 26만 장(약 10~14조 원 규모)이 공급돼 삼성·SK·현대차·네이버 등으로 AI 인프라가 5배 확장된다.

세계 주요시장 및 한국 내 실사용 사례나 영향
엔비디아 2025 회계연도 3분기 데이터센터 매출은 308억 달러로 전년동기 대비 112% 급증했으며, 블랙웰 2025년 생산량은 출시 전 완판됐다. 마이크로소프트가 2024년 10월 세계 최초로 GB200 서버를 가동했고, 아마존·메타·오픈AI·오라클 등 글로벌 빅테크가 대규모 도입을 발표했다.
한국에는 2025년 10월 APEC 계기 총 26만 장 공급이 확정됐다. 삼성전자와 SK하이닉스는 각 5만 장으로 반도체 AI 팩토리를 구축해 디지털 트윈 기반 공정 시뮬레이션 속도를 20배 향상시키고 HBM3E·HBM4 공급을 확대한다. 현대차그룹은 5만 장으로 자율주행·로보틱스 AI 팩토리를 조성하며 정부와 4조3,000억 원을 공동 투자해 국가 피지컬 AI 클러스터를 구축한다. 네이버는 6만 장으로 엔터프라이즈 AI 인프라를 확장한다.

경영개선권고는 금융위원회 또는 금융감독원이 자본적정성 등 재무건전성이 일정 기준에 미달한 은행, 보험사, 증권사 등 금융회사에 대해 사전적으로 경영 개선을 촉구하는 제도적 조치다.
해당 회사는 통상 2개월 내에 자산 매각, 비용 절감, 조직 개선 등의 계획을 제출하고, 금융위 승인을 받아 최장 1년간 개선 작업을 이행해야 한다.

이는 경영개선요구·명령보다 수위가 낮은 경고 단계 조치로, 영업 활동에는 직접 영향을 주지 않지만, 자본 확충이나 사업구조 조정을 유도하는 실질적 압박 장치로 작용한다.
예컨대 2025년 롯데손해보험은 정기검사에서 자본적정성 4등급(취약) 평가를 받아 경영개선권고를 부과받았고, 향후 매각 절차와 시장 신뢰에도 영향을 받게 됐다.

업권별로 기준과 평가 지표는 다르다. 은행은 BIS 비율(국제결제은행 자기자본비율)을 중심으로 외환·유동성·대손충당금 리스크가 주요 평가 요소며, 보험사는 RBC 비율(지급여력비율)을 기준으로 장기 책임준비금, 손해율 등에 민감하다. 증권사는 NCR 비율(영업용순자본비율)로 유동성 위험을 평가하며, 중소형사나 고위험 상품 투자 증권사에서 자주 적용된다.

엔비디아(NVIDIA)는 1993년 젠슨 황(Jensen Huang), 크리스 말라초프(Chris Malachowsky), 커티스 프리엠(Curtis Priem)이 설립한 미국 반도체 기업이다.

초기에는 GPU(그래픽 처리 장치) 시장을 개척하며 3D 그래픽 기술 혁신을 이끌었으며, 1999년 세계 최초의 GPU인 '지포스 256'을 출시해 주목받았다.

2010년대 들어 AI와 딥러닝 기술이 급부상하면서 데이터센터용 GPU 수요가 폭발적으로 증가했다. 엔비디아의 CUDA라는 자체 병렬 컴퓨팅 플랫폼과 AI 모델 개발 툴은 연구자와 기업들 사이에서 필수적인 도구로 자리 잡았다.

2024년부터는 데이터센터, 자율주행차, 메타버스 등 첨단 산업으로 사업 영역을 확대하며 AI 기술 혁신의 중심에 섰다. 2025년 현재 엔비디아는 단순한 GPU 제조사를 넘어 AI와 고성능 컴퓨팅(HPC) 분야의 핵심 인프라 제공자로 평가받고 있다.

특히 AI 반도체 시장에서 독보적인 점유율을 기록하며, 글로벌 반도체 업계 시가총액 상위권을 유지 중이다.

한국에서는 엔비디아 GPU가 클라우드 서비스, 초거대 AI 학습, 반도체 설계 시뮬레이션, 자율주행 및 로보틱스 연구 등에 핵심 인프라로 활용된다. 삼성전자·SK하이닉스 등 메모리 반도체 기업과의 공급망 협력, 네이버·카카오·KT·LG CNS 등 국내 빅테크의 AI 데이터센터 구축에도 엔비디아 플랫폼이 적용되고 있다.
정부가 추진 중인 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터’ 사업에서도 엔비디아 장비가 주요 후보군으로 거론되는 등, 한국 AI 생태계에서 사실상의 표준 역할을 하고 있다.

'정해진 동작' vs '스스로 만드는 동작'
피지컬 AI는 사전 학습된 패턴대로 움직인다. 공장 로봇이 정해진 동작을 반복하거나, 자율주행차가 학습된 상황에 대응하는 식이다.
생성형 피지컬 AI는 처음 보는 상황에서도 새 행동을 즉석에서 만든다. 일반 창고 로봇은 정해진 경로로만 움반하지만, 생성형 로봇은 장애물 발견 시 즉석에서 우회로를 만들고 물건 크기에 맞춰 잡는 방식까지 조정한다.
기술적으론 GPT 같은 생성형 모델을 로봇 제어에 적용해 "다음 행동을 생성"하는 방식이다.
업계는 "생성형 피지컬 AI가 진정한 자율 로봇 시대를 연다"고 평가한다. 예측 불가능한 환경에서도 스스로 판단하고 행동하는 로봇이 가능해졌기 때문이다.

관세할당은 수입국이 특정 품목에 대해 일정 물량까지는 낮은 세율(통상 5% 내외)의 관세를 적용하고, 이를 초과하는 물량에 대해서는 고율의 관세를 부과하는 이중관세제도다. 이는 자유무역 확대에 따라 최소한의 시장접근 기회를 보장하되, 동시에 자국 산업을 보호하기 위한 절충적 조치로, 국제무역에서 널리 사용된다. 주로 농산물에 적용되며, ‘저율관세할당’, ‘관세율 쿼터’, ‘시장접근물량’ 등의 명칭으로도 불린다. 이 제도는 일정 수입 쿼터를 설정하여 무제한 수입을 막고, 자국 생산자에게 경쟁 여지를 남겨두는 특징을 가진다.

한국은 쌀, 쇠고기, 마늘, 양파 등 주요 농축산물에 대해 관세할당 제도를 운영 중이며, 매년 정부가 WTO 협정에 따라 시장접근물량(MMA)을 고시하고 있다. 예를 들어 쌀의 경우, 정해진 쿼터 내 수입에는 낮은 관세가 부과되지만, 초과 물량에 대해서는 500%가 넘는 고율 관세가 적용된다. 이를 통해 국내 농업 보호와 국제무역 의무 이행 간 균형을 꾀하고 있다.

생성형 피지컬 AI는 현실 세계의 물리 법칙을 이해하고, 이를 바탕으로 실제 행동을 스스로 만들어내는 차세대 인공지능이다. 기존 생성형 AI가 텍스트나 이미지 생성에 머물렀다면, 이제 AI는 3차원 공간에서 실제 동작과 상호작용까지 '창조'하는 단계로 도약하고 있다.

가장 큰 특징은 '물리적 직관'을 갖춘 AI라는 점이다. 중력이 물체를 어떻게 끌어당기는지, 두 물체가 충돌하면 어떤 반응이 일어나는지, 힘의 크기와 방향에 따라 결과가 어떻게 달라지는지를 데이터로 학습한다. 마치 인간이 유아기부터 몸으로 터득한 물리 감각을 AI가 시뮬레이션으로 익히는 셈이다.

학습 메커니즘도 혁명적이다. 대형언어모델(LLM)에 3D 공간 데이터와 강화학습을 융합해, 가상환경에서 수백만 차례 시행착오를 거듭한다. 로봇이 컵을 집는 단순한 동작도 손목 각도, 그립 압력, 접근 궤도 등 수천 가지 변수를 실험하며 최적해를 찾아낸다.

산업 파급효과는 막대하다. 제조업에선 AI가 조립공정을 직접 설계하고, 의료에선 환자 맞춤형 재활동작을 실시간 생성한다. 물류센터에선 돌발상황에도 스스로 적응하는 로봇이 가능해진다.

엔비디아 젠슨 황 CEO는 이를 "로봇공학의 아이폰 모멘트"라고 평가했다. 정해진 동작만 반복하던 로봇에서 창의적 해법을 만들어내는 지능형 에이전트로의 전환점이라는 의미다.

국내에선 네이버랩스가 자율주행 로봇에, 현대로보틱스가 스마트팩토리에 적용을 추진 중이다.

센서·카메라·라이다 등 물리적 환경을 인지할 수 있는 입력장치와, 수집된 데이터를 바탕으로 스스로 판단하고, 로봇 팔·이동체·엑추에이터(구동장치) 등을 통해 실제 세계에 물리적 작용을 가할 수 있는 인공지능 시스템을 가리킨다. 기존 AI가 컴퓨터 화면 속에서 텍스트나 이미지를 생성하는 데 그쳤다면, 피지컬 AI는 로봇이나 자율주행차 등 물리적 형태를 갖춰 실제 환경을 인식하고 판단해 행동한다.

핵심은 '인식-이해-행동'의 순환구조다. 센서로 주변 환경을 파악하고, AI가 상황을 분석한 뒤, 로봇 팔이나 바퀴 등을 통해 직접 움직인다. 단순 명령 수행을 넘어, 예상치 못한 상황에서도 스스로 판단하고 대응하는 자율적 지능체다.

산업계도 발 빠르게 움직이고 있다. 엔비디아는 시뮬레이션 플랫폼 ‘옴니버스’로 로봇 훈련 기술을 선보였고, 테슬라는 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’를 통해 제조업 혁신을 추진 중이다. 국내에서는 LG전자가 물류·서비스 로봇 개발에 나섰고, 두산로보틱스는 협동로봇 기술을 기반으로 피지컬 AI 영역을 확장하고 있다.

전문가들은 “피지컬 AI가 4차 산업혁명의 마지막 퍼즐”이라며, 제조·물류·의료·서비스 전반에 근본적인 변화를 가져올 기술로 평가하고 있다.