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의정부대형로펌 “‘월1000’ 기대했는데 현실은 300만원”···자영업 순익 ↓

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작성자 행복한 댓글 0건 조회 0회 작성일 26-02-27 22:56

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의정부대형로펌 “최소 500에서 1000(만원) 정도 생각했는데 (현실은) 300에서 350 나오고요. 나머지는 알바로 보충하고 있어요.” (의료기기 판매업)
“카드론으로 5000만원까지 빌려봤어요. 그런데 매달 갚았다가 또 다시 대출받아야 되니까, 상환이 안 되더라고요.”(고깃집 운영)
“폐업 비용이 빚 포함해서 1억9000만원이에요. 그냥 버티는 거죠.” (실내 골프연습장 운영)
국내 자영업자들이 손에 쥐는 순이익이 코로나19 이전 시기보다 연평균 400만원 가까이 줄어든 것으로 나타났다. 자영업자들의 전직·폐업 등 구조적 연착륙을 돕는 방향의 정책적 지원이 시급하다는 지적이 나온다.
국회미래연구원이 전국 자영업자 3088명을 대상으로 방문 면접과 온라인 조사, 포커스그룹인터뷰(FGI)를 진행해 26일 발간한 ‘2025 자영업 실태조사 결과’ 보고서를 보면, 지난 2022년~2024년 기준 자영업자들의 평균 연매출은 1억7240만원으로 조사됐다.
자영업자 연매출은 코로나19 이전 시기(2018년~2019년)의 1억7144만원에서 코로나19 기간인 2020년~2021년 1억4050만원으로 급감했다가 그나마 다소 회복했다.
그러나 매출에서 비용을 뺀 순수익 사정은 후퇴했다. 영업비용은 코로나19 이전 시기의 1억1992만원에서 코로나19 이후 1억2460만원으로 더 가파르게 상승하면서 순수익은 5152만원에서 4780만원으로 372만원 줄어들었다.
보고서는 “직접 몸을 갈아 넣어 인건비를 아끼고 있지만, 실질 소득은 최저 생계비 수준이거나 마이너스인 경우가 많다”고 분석했다.
부채 문제는 갈수록 커지고 있다. 지난해 기준 자영업자들의 부채 수준을 ‘100’ 이라고 봤을 때, 코로나19 이전에는 이 수치가 70.5에 불과했다. 코로나19 당시 98.0까지 급증했던 이 수치는 2022년~2024년 88.1로 잠시 경감됐으나, 고금리 및 내수 경기 침체로 인해 빚이 다시 늘어나는 추세에 들어선 것이다.
전체 자영업자의 44.7%가 부채를 보유 중이며, 평균 부채액은 5920만원에 달한다. 부채 보유자의 약 20%는 매월 50만원 이상의 이자를, 5.6%는 월 100만원 이상의 고액 이자를 내는 걸로 나타났다.
자금 조달은 제1금융권(은행)이 65.9%로 주를 이뤘다. 지인·가족 등에게 조달하는 비율도 18.0%에 달했으며 제2금융권은 4.7%를 차지했다. 1금융권 대출 한도 초과 이후 2금융권, 카드론 등 고금리 대출로 이동한 사례도 다수 조사됐다. 제2금융권 대출의 연체 경험 비율은 10.0%로, 전체 평균(2.6%)의 4배에 달했다.
대출금 일시 상환 조건과 막대한 원상복구·철거 비용 때문에 폐업도 쉽지 않다. 한 요식업자는 “식자재 비용, 직원들 밀린 월급과 퇴직금, 대출금까지 몇천만원을 한 번에 토해내야 되니 이러지도 저러지도 못하고 있다”고 털어놨다.
조사 대상자들은 임금 근로자 출신이 63.5%로 가장 많았다. 70대 이상 고령층은 무직 상태에서 자영업에 진입한 비율이 30.1%에 달했다. 보고서는 “자영업 진입 자체가 자발적 선택보다 노동시장 이탈의 결과인 경우가 많았다”고 밝혔다.
원자재·재료비 부담(68.7%), 동종업계 간 경쟁 심화(66.2%), 신규 고객 확보(65.9%), 임대료 부담(60.5%)이 핵심 애로사항으로 조사됐다.
보고서는 “자영업 정책이 단순한 자금 지원을 넘어 구조적 연착륙을 돕는 방향으로 전환돼야 한다”며 “무엇보다도 전직·재취업과 자영업을 연결한 전환 패키지가 필요하다”고 강조했다.
연구원은 그러면서 “매출 회복이 수익 회복으로 연결되지 않는 상황에서 단기 유동성 지원보다는 상환부담 완화와 비용 구조를 개선해야 한다”며 “특히 적자 상태에서도 폐업하지 못하는 강제적 ‘버티기’를 해소하기 위해 안전한 퇴로를 마련해주는 것이 시급하다”고 말했다.
고대역폭메모리(HBM)를 필두로 한 인공지능(AI) 메모리 반도체의 약진이 계속되는 가운데 차세대 AI 메모리 시장 선점을 향한 경쟁도 달아오르고 있다. 특히 D램 대신 낸드플래시 메모리를 이용한 고대역폭플래시(HBF)가 주목받고 있다. 에이전트AI·피지컬AI 시대의 핵심 과제인 AI 추론 역량 고도화를 위해선 HBM이 지닌 용량과 비용의 한계를 뛰어넘는 것이 필요하다는 판단 때문이다.
SK하이닉스는 26일 메모리 기업 샌디스크와 차세대 HBF의 글로벌 표준화 전략을 추진한다고 발표했다. 두 기업은 세계 최대 개방형 데이터센터 기술 협력체인 OCP 산하에 협업체계를 구성하기로 했다. HBF 업계 표준 개발 작업을 담당하는 조직을 정식 출범했다는 의미다. SK하이닉스는 “HBM과 낸드 분야에서 쌓은 설계·패키징 기술과 대량 양산 경험을 바탕으로 HBF의 빠른 표준화·제품화를 추진할 계획”이라고 밝혔다.
앞서 지난해 8월 SK하이닉스와 샌디스크는 HBF 표준화 추진을 위한 양해각서(MOU)를 체결하고 올해 하반기에 HBF 시제품을, 내년 초에는 HBF를 탑재한 AI 추론 장치 샘플을 선보인다는 타임라인을 제시했다.
HBF의 부상은 AI 산업의 무게중심이 학습에서 추론으로 급격히 옮겨가고 있는 상황과 관련이 있다. AI가 처리하는 정보의 양이 날로 방대해지면서 끊김 없이 거대 용량 데이터를 저장하면서도 고비용 한계를 극복하는 것이 과제로 대두했다.
HBM이 D램을 수직으로 쌓았다면 HBF는 낸드칩을 적층하는 구조이다. HBF는 초고속 연산이 강점인 HBM보다는 느리지만, 기존 데이터 저장장치인 HDD, SDD보다 훨씬 빠르게 정보를 불러올 수 있다. 또한 HBF는 용량 면에서 HBM보다 약 8~10배 높고, 비용도 상대적으로 적게 들어간다. 전력 효율도 우수한 편이다. 기업들로선 전체 운영비용 절감을 기대할 수 있다.
이에 AI 추론 고도화와 운영비용 절감을 꾀하는 주요 반도체 기업들이 적극적인 행보를 보이고 있다. 글로벌 낸드 시장 점유율 1위인 삼성전자는 V-낸드 적층 기술 개발을 추진하고 있다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난달 CES 연설에서 HBM만으로는 메모리 병목 해소에 한계가 있다면서 최신 가속기 베라루빈에 추론 맥락 메모리 스토리지(ICMS) 플랫폼을 도입했다고 밝혔다. ICMS는 그래픽처리장치(GPU)에 직접 저장장치를 연결함으로써 추론 성능을 좌우하는 ‘KV(키밸류) 캐시’ 활용을 용이하게 한다. 엔비디아에 도전하는 AMD, 구글도 각각 차세대 가속기와 자체 칩(TPU)에 HBF를 적용하는 방안을 검토하고 있다.
일각에선 HBF 수요가 2038년쯤 HBM 수요를 넘어설 수 있다는 전망까지도 나온다. 다만 HBF가 HBM을 대체하기보다는 상호보완적 역할을 할 것이라는 관측이 우세하다. 낸드가 기반인 HBF는 수명이 짧고 지연 시간이 길다는 단점이 있다. AI 서버 발열 해소와 패키징 기술도 과제로 지적된다.
업계 관계자는 “AI 추론 시장이 본격화될수록 고용량 메모리 확보의 필요성은 더욱 커질 것”이라며 “3~4년 후쯤 HBF를 비롯한 차세대 메모리 관련 시장이 형성될 가능성이 있다”고 말했다.

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