[빅데이터뉴스 김다경 기자] <편집자주> 국내 산업을 이끄는 주요 그룹들이 격변하는 글로벌 경영 환경 속에서 다시 한 번 중대한 선택의 기로에 서 있다. 인공지능(AI) 확산, 반도체·배터리·방산·모빌리티 등 핵심 산업의 패러다임 전환, 미·중 기술 패권 경쟁 심화 등에 의해 기업의 전략과 실행력이 시험대에 오른 상황이다. 빅데이터뉴스는 2026년 주요 대기업 총수들의 현장 경영 행보와 핵심 사업 전략, 그리고 올해 사업 전망을 짚어보는 기획 시리즈를 마련했다. 각 그룹이 직면한 위기 요인과 기회 요인을 분석하고, 기술 경쟁력과 투자 방향, 조직 운영 전략을 통해 향후 성장 경로를 조망한다. 삼성, SK, LG, 현대차, 한화 등 5대 그룹이 단기 실적을 넘어 중장기 경쟁력 확보를 위한 총수들의 판단과 결단이 각 그룹의 미래를 어떻게 바꿀지 집중적으로 살펴본다.

삼성전자가 2026년을 단순한 실적 반등을 넘어 기술 경쟁력 회복의 분기점으로 삼겠다는 방향성을 분명히 하고 있다. 최근 이재용 삼성전자 회장은 임원들에게 “숫자가 다소 나아졌다고 자만할 때가 아니다”라고 언급하며 현재의 실적 개선 흐름을 위기 탈출로 단정하기는 이르다는 인식을 공유한 것으로 전해졌다.
단기 성과보다 중장기 기술 경쟁력과 실행력을 점검하겠다는 메시지로, 반도체·DX 전반에 걸친 조직 기조에도 일정 부분 반영되고 있다는 평가다.

삼성전자는 지난해 연결기준 매출액 333조6000억원, 영업이익 43조6000억원으로 잠정 집계됐다고 밝혔다. 이는 전년 동기 대비 매출이 11%, 영업이익이 33% 늘어난 수치다. 특히 지난해 4분기 반도체 사업에서는 분기 영업이익 16조원을 넘겨 연간 최대 매출 기록을 경신한 바 있다.

◇ 전영현의 DS부문, HBM4로 AI 메모리 경쟁력 회복 시도

이 회장의 ‘자만 경계’ 메시지는 반도체 사업을 총괄하는 전영현 DS부문장(부회장의) 신년사에서도 확인된다. 전 부회장은 올해 초 내부 메시지를 통해 HBM을 포함한 AI 메모리 경쟁력 회복을 핵심 과제로 제시했다.
전 부회장은 신년사에서 “HBM4는 고객 신뢰 회복의 중요한 시험대가 될 것”이라며 기술 완성도와 양산 안정성의 중요성을 강조했다. 과거 공격적 수사보다는 결과로 평가받겠다는 기조가 읽힌다는 해석이 나온다.

삼성전자는 지난 1월 말 HBM4의 개발·양산 준비가 본격 단계에 진입했다고 밝혔다. 4나노 로직 다이와 1c D램 적용을 통해 성능과 전력 효율 개선을 동시에 노리는 설계 방향을 제시했으며, AI 메모리 시장에서의 존재감 회복을 목표로 하고 있다.

파운드리 부문 역시 3나노 공정 안정화와 차세대 2나노(GAA) 로드맵 점검에 주력하며, 글로벌 고객사 신뢰 회복을 우선 과제로 삼는 분위기다.
◇ 노태문의 DX부문, ‘AX’로 조직·제품 경쟁력 재정렬

가전·모바일을 담당하는 노태문 DX부문장(사장)은 AI를 중심으로 한 조직 운영 방식 변화에 방점을 찍었다. 노 사장은 신년사에서 “AI를 기능 보완 수준이 아닌, 업무 방식과 의사결정 구조 전반에 적용하는 AX(AI 전환)가 필요하다”고 언급했다.

이는 반도체 부문이 구축한 AI 인프라를 기반으로, 제품 경쟁력과 고객 경험을 동시에 끌어올리겠다는 전략으로 해석된다. 단기적인 신기능 경쟁보다는 내부 실행력과 속도 개선을 우선하겠다는 메시지에 가깝다는 평가다.

◇ 이건희 컬렉션·글로벌 행보… 기술 외 신뢰 자산 관리

이재용 회장은 연초부터 현장 경영과 해외 일정을 병행하며 대외 활동도 이어가고 있다. 지난달 말에는 미국 워싱턴 DC에서 열리는 ‘이건희 컬렉션’ 관련 행사 참석을 위해 출국했다. 문화·외교 성격의 일정이지만 현지 정·재계 인사들과의 접촉을 통해 사업 협력 논의도 병행될 것으로 관측된다.

재계에서는 이러한 행보를 두고 “기술 경쟁력 회복과 함께 기업 신뢰 관리에도 신경을 쓰고 있는 흐름”이라는 평가가 나온다. 이 회장 일가의 병역 이행 사례 등도 과도한 메시지화 없이 상징적 요소로만 언급되는 분위기다.

업계 관계자는 “2026년은 삼성이 실적 수치보다 기술 완성도와 실행력으로 평가받는 해가 될 가능성이 크다”며 “이번 반등이 일시적 흐름인지, 구조적 회복의 출발점인지는 HBM과 파운드리, DX 전반의 결과로 가늠될 것”이라고 말했다.

김다경 빅데이터뉴스 기자 dk@thebigdata.co.kr