트럼프 행정명령의 조건부 관세 0% 트랙, 대미수출 감소 속 시장 다변화, 아마존의 K-뷰티 지원 확대, 구글 미트 실시간 통역, EmbeddingGemma, Qwen3-Next까지.
9월 1-2주차 무역 시장과 AI 산업의 주요 소식을 알아보세요!
[🚢무역 뉴스]
1. 트럼프 "美 생산 어려운 물품 관세 면제 및 인하 가능" 서명
9월 5일, 도널드 트럼프 미국 대통령은 상호관세율과 관련하여, 조건에 맞는 일부 품목은 관세율을 0%까지 낮출 수 있다는 내용의 행정명령에 서명했습니다.
대상 품목은 "미국에서 재배, 채굴 또는 자연적으로 생산할 수 없거나 국내 수요를 충족하기에 불충분한 양으로 생산되는 제품”으로, 일부 농산물, 항공기 및 항공기 부품, 비특허 의약품 등을 예로 들었습니다.
무관세 품목에는 흑연과 스테인리스강 제조 및 전기 자동차 배터리의 핵심 성분인 다양한 종류의 니켈이 포함됩니다. 또한 복제의약품에 사용되는 화합물도 포함되며, 여기에는 마취제인 리도카인과 의료 진단 검사에 쓰이는 시약 등이 포함됩니다.
출처: Reuters
🔗Trump signs order offering some tariff exemptions to countries with US trade deals
2. 전체 수출 증가 반면 '관세폭탄' 영향으로 대미수출은 하락
'트럼프 관세' 영향으로 한국의 대미수출이 지속적으로 하락세를 기록하고 있습니다.
8월 한국의 대미 자동차 수출액이 작년 동월 대비 6개월 연속 감소했습니다. 다만 전체 자동차 수출은 3개월 연속 증가한 것으로 나타났습니다. 한국 자동차 기업들이 미국 현지 생산을 늘리며 관세를 비껴가고, 친환경차 경쟁이 치열한 유럽 등 시장에서 약진한 것이 그 원인으로 분석됩니다.
산업통상자원부는 "독일과 네덜란드로의 수출이 2개월 연속 2배 이상 증가하고, 영국과 튀르키예에 대한 수출도 2배 안팎으로 증가하는 등 북미 지역을 제외한 모든 지역에서 전년 동월 대비 수출이 증가했다"고 발표했습니다. 8월 친환경차 수출은 작년 같은 달보다 26.6% 증가하며 8개월 연속 전년 동월 대비 증가한 것으로 나타났습니다.
전체 수출 또한 비슷한 양상입니다. 9월 초순, 반도체·선박 등 주력 품목에 힘입어 수출이 증가했지만 그중 대미 수출은 큰 폭의 감소세가 이어졌습니다.
중국, 베트남, 대만 등으로의 수출은 증가세를 보인 반면 미국과 유럽연합 수출은 줄었습니다. 품목별로 보면 반도체, 선박, 자동차 부품 등의 수출은 증가했으며 승용차, 석유제품 등은 감소한 것으로 나타났습니다.
이로 인해 수입액이 수출액을 웃돌면서 무역수지는 12억 달러 적자를 기록했습니다.
출처: 연합뉴스
🔗'관세폭탄'에 대미 車수출 6개월 연속↓…전체수출은 3개월째↑
🔗1∼10일 수출 3.8% 증가…美관세 영향에 대미수출 8.2%↓
3. 아마존, K뷰티 제품 개발 및 브랜드 성장 집중 지원 계획
지난 18일, 아마존 글로벌셀링 코리아는 미디어 브리핑을 통해 앞으로 3년간 한국 화장품 브랜드의 성장 가속화를 지원하는 데 집중하겠다는 내용의 ‘K뷰티 고 빅’(K-Beauty Go Big) 확대 전략을 발표습니다.
이는 K뷰티 제품에 대한 글로벌 수요 증가에 따른 것으로, 아마존 글로벌셀링 코리아는 세계적인 K뷰티 수요에 대응하기 위해 셀러의 운영 부담을 최소화하면서 상품 리스트를 유지할 수 있는 방안을 추진하기로 했습니다.
인공지능(AI) 솔루션을 도입해 제품 등록 과정을 간소화하고, 상품 목록을 자동으로 최적화하는 것이 대표적입니다. 이 외에도 광고 인센티브 지원, 교육 워크숍 제공, 뷰티 서바이벌 프로그램 내 K뷰티 제품 노출, 오프라인 팝업 이벤트 운영, 신규 회원에게 K뷰티 박스 제공 등이 예정돼 있다고 밝혔습니다.
출처: 연합뉴스
🔗아마존 "K뷰티 제품 개발· 브랜드 성장에 3년간 집중 지원"
[🤖AI 뉴스]
1. 구글 미트, AI 기술로 실시간 언어 번역 기능 도입
구글의 화상 회의 및 온라인 협업 도구 구글 미트에 실시간 음성 번역 기능이 도입됐습니다. 지난 11일, 구글 미트 오디오 엔지니어링 팀은 구글 딥마인드 팀과의 협력을 통한 AI 기술 적용으로 예상보다 빠르게 도입 가능했다고 밝혔습니다.
기존의 음성 번역 기술은 10~20초의 지연이 발생하고 번역된 음성이 기계적이고 단조로워 자연스러운 대화가 불가능했지만, 지연 시간을 2~3초로 단축해 동시 대화를 가능하게 했다고 강조했습니다. 특히 언어학자들과 협력하여 악센트 등 언어적 뉘앙스를 파악하는 데에도 주력했다고 언급했습니다.
비록 현재는 직역에 의한 부자연스러움이 오해를 불러일으킬 수 있지만 향후 업데이트를 통해 톤과 숨은 의미까지 더 정확하게 번역할 수 있을 것이라고 덧붙였습니다.
원문: Google 블로그
🔗How AI made Meet’s language translation possible
2. 구글, 온디바이스 최적화 텍스트 임베딩 모델 EmbeddingGemma 공개
구글이 ‘EmbeddingGemma’를 공개했습니다. EmbeddingGemma는 다국어 텍스트 임베딩 모델로 모바일 및 온디바이스 환경에 최적화되어 있으며 속도와 효율성을 목표로 설계되었습니다.
발표 내용에 따르면 EmbeddingGemma는 MTEB(Massive Text Embedding Benchark - 자연어 처리 분야에서 텍스트 임베딩 모델의 성능을 비교·평가하기 위해 만들어진 대규모 벤치마크)에서 현재 500M 이하 다국어 임베딩 모델 중 최고 순위를 차지하고 있습니다.
100개 이상의 언어를 지원하고 검색, 추천, 분류 등 자연어 처리 업무에 효과적이며, 주요 AI 프레임워크와 쉽게 연동되고, 도메인별 파인튜닝(특정 산업의 데이터로 모델을 추가 훈련하여 맞춤형 검색/추천 제공)을 통해 특화된 임베딩도 구현할 수 있어 다양한 산업 현장에서 경쟁력을 제공합니다.
뿐만 아니라 Hugging Face의 Sentence Transformers 라이브러리에 기본 통합되어 있기 때문에 LangChain과 LlamaIndex 등 주요 프레임워크와 호환 가능하여 실제 서비스 개발에 바로 활용할 수 있습니다.
원문: Hugging Face 블로그
🔗Welcome EmbeddingGemma, Google's new efficient embedding model
3. Qwen3-Next, 80B 모델인데 3B만 활성화되는 초효율 AI 등장
지난 6일, 알리바바 클라우드가 X(구 트위터)를 통해 1조개 이상의 매개변수를 가진 새로운 대형언어모델 Qwen3-Next를 공개했습니다. Qwen3의 MoE(여러 전문가 네트워크를 두고, 입력에 맞는 소수만 골라 쓰는 방식) 구조와 비교해 보았을 때 하이브리드 어텐션 메커니즘, 고도로 희소화된 MoE 구조, 학습 안정성을 고려한 최적화, 빠른 추론을 위한 다중 토큰 예측 메커니즘과 같은 개선 사항이 도입되었습니다.
이전 버전인 Qwen3-32B 대비 10% 미만의 학습 비용으로 더 나은 성능을 달성했고, 경쟁사의 딥시크-V3.1, 키미 K2, 오퍼스 4(비추론)를 벤치마크 비교한 결과 상식, 수학, 코딩, 아레나하드, 라이브벤치 등 5개 분야에서 모든 모델의 성능을 앞질렀습니다.
특히 256K 토큰까지 처리 가능하고 32K 이상 긴 컨텍스트에서는 10배 이상 빠른 추론 속도를 기록하여 대부분의 상용 모델보다 뛰어난 확장 문서 및 세션 처리가 가능합니다.
Qwen3-Next는 Hugging Face에 오픈소스로 공개되어 Qwen Chat이나 알리바바 클라우드 API를 통해 누구나 이용할 수 있습니다.
원문: Qwen 블로그
Qwen3-Next: Towards Ultimate Training & Inference Efficiency
무역시장 변화에 어떻게 대응하고 AI 신기능을 어떻게 활용할 수 있을지 체크리스트로 확인하고 실행해보세요. 해외 거래를 증대시키고 언어장벽을 극복하는 데 좋은 방안이 될 수 있습니다.
[✅실행 체크리스트]
관세 0% 트랙: HS코드 매핑 → ‘미국 내 공급부족’ 증빙팩 → 바이어·통관사 공조로 면제 신청
시장 믹스 재설계: 대미 감소분을 EU/EM + 친환경차·반도체로 상쇄(분기 목표 설정)
K-뷰티 글로벌화: AI 친화형 PDP와 아마존 교육/광고 인센티브를 90일 플랜으로 실행
회의 비용 절감: 일상 미팅은 Meet 실시간 통역, 핵심 협상만 전문 통역 병행
현장형 AI: EmbeddingGemma 온디바이스로 전시·영업 오프라인 의미검색
장문 자동화: Qwen3-Next로 계약·규정 번들 대용량 요약/리스크 추출 파이프라인 구축