중진공, 2026년 밸류체인안정화 자금 개시…총 1985억 공급

기사입력 : 2026년01월20일 10:14

최종수정 : 2026년01월20일 10:14

동반성장네트워크론, 발주서 기반 단기 생산자금 공급
매출채권팩토링, 기업당 10억원 지원...월별 균등접수 추진

[서울=뉴스핌] 이석훈 기자 = 중소벤처기업진흥공단(중진공)은 '2026년 밸류체인안정화자금 지원계획 공고'에 따라 이달 21일부터 사업 신청·접수를 시작한다고 20일 밝혔다.

중진공은 단기 유동성 자금인 밸류체인안정화자금을 통해 중소기업의 안정적인 자금조달 및 경쟁력 강화를 지원하고 있다. 올해 지원규모는 전년도와 동일한 1985억원이며 동반성장네트워크론(네트워크론)에 1395억원, 매출채권팩토링(팩토링)에 590억원의 예산이 편성됐다.

네트워크론 사업은 대·중견·중소기업 간 협력 생태계 조성을 목적으로 중진공과 협약을 체결한 발주기업이 수주 중소기업을 추천하면 발주서를 근거로 수주 중소기업에 생산자금을 융자 지원하는 사업이다. 발주기업으로부터 납품 대금은 중진공이 지급받아 융자가 상환되는 구조다.

이는 중진공의 기존 정책자금 지원 방식과 차별화된 공급망 연계 금융으로서 발주서를 기반으로 단기·저리의 생산자금을 신속하게 지원하는 것이 특징이다.

지원 대상은 중진공과 협약이 체결돼 있는 발주기업과 최근 1년 이내 거래실적을 보유한 수주 중소기업이다. 지원 한도는 매출액의 1/3 이내(제조업 1/2이내)로 최대 15억 원까지 신청할 수 있으며, 잔액 한도 20억 원 이내로 지원이 가능하다.

특히, 중진공은 올해 상생협력 활성화를 위해 발주기업에서 추천할 수 있는 네트워크론 지원 한도를 일부 확대한다. 대기업은 200억 원에서 250억 원, 중견기업은 150억 원에서 200억 원으로 상향해 생산자금 조달에 애로를 겪는 수주 중소기업에 자금을 공급할 계획이다.

팩토링 사업은 유동성 지원뿐만 아니라, 판매기업의 매출채권을 정책기관이 상환청구권 없이 인수하는 금융 지원 사업이다. 이를 통해 구매기업의 부실이 판매기업까지 전이돼 연쇄 부도가 발생하는 것을 방지한다.

지원 대상은 최근 3개년 결산재무제표, 구매기업과 1년 이상 거래 실적(최근 1년 내 3회 이상 거래실적)을 보유하고 있는 중소기업이다. 지원 한도는 기업당 최근 결산재무제표 상 매출액의 1/3 이내(제조업 1/2이내) 한도로 연간 10억원까지 신청 가능하다.

특히, 올해부터는 상반기 신청이 집중돼 하반기 자금 지원이 원활하지 않았던 기존 방식을 개선하기 위해 월별 균등접수를 추진하고, 연간 예산을 월별로 배분해 연중 고르게 팩토링 자금을 공급할 계획이다.

또한 비수도권 소재기업을 위해 별도 예산을 배정하고, 지역 내 우수한 판매 및 구매기업을 적극 발굴함으로써 지역경제 활성화를 도모할 방침이다. 네트워크론과 팩토링 신청접수는 모두 온라인 비대면 방식으로 진행하며, 신청접수 및 자세한 내용 확인은 중진공 누리집에서 하면 된다.

[AI Q&A]

Q. '밸류체인안정화자금'은 어떤 자금이고, 올해 총 규모와 접수 시기는 어떻게 되나요?
A. 밸류체인안정화자금은 중소기업의 단기 유동성 확보와 공급망(밸류체인) 안정화를 위해 지원하는 정책자금으로, 2026년 총 1985억원이 편성됐다. 접수는 1월 21일부터 온라인 비대면 방식으로 시작된다.

Q. 동반성장네트워크론은 기존 정책자금과 비교해 무엇이 가장 다른가요?
A. 동반성장네트워크론은 발주기업이 추천한 수주 중소기업에 대해 '발주서'를 담보처럼 활용해 단기·저리 생산자금을 신속히 융자해주는 공급망 연계 금융이다. 납품 대금은 발주기업이 아니라 중진공이 직접 지급받고, 그 대금으로 대출을 상환하는 구조라 상환 리스크를 줄이는 것이 특징이다.

Q. 네트워크론을 이용하려는 수주 중소기업은 어떤 요건과 한도를 알아둬야 하나요?
A. 지원 대상은 중진공과 협약을 맺은 발주기업과 최근 1년 이내 거래 실적이 있는 수주 중소기업으로 제한된다. 한도는 매출액의 1/3 이내(제조업 1/2 이내)에서 최대 15억원, 잔액 기준으로는 20억원 이내다.

Q. 매출채권팩토링은 어떤 방식으로 기업 간 거래 안정에 도움을 주나요?
A. 팩토링은 판매기업의 매출채권을 정책기관이 상환청구권 없이 인수해주는 금융으로, 구매기업이 부실해져도 그 위험이 판매기업까지 전이되는 것을 막아준다. 이를 통해 연쇄 부도 가능성을 줄이고, 판매기업이 안심하고 거래를 지속할 수 있는 환경을 만드는 데 목적이 있다.

Q. 팩토링 지원 요건·한도와 올해 달라지는 운영 방식은 무엇인가요?
A. 팩토링 대상은 최근 3개년 재무제표가 있고, 특정 구매기업과 1년 이상·최근 1년 내 3회 이상 거래 실적이 있는 중소기업이며, 매출액의 1/3 이내(제조업 1/2 이내)에서 연간 10억원까지 신청할 수 있다. 올해부터는 상반기 쏠림을 막기 위해 월별 균등접수와 예산 배분을 실시하고, 비수도권 기업에 별도 예산을 배정해 연중 고르게 자금을 공급할 계획이다.

stpoemseok@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00