거래비용이론 관점에서 본 AI Transformation(AX) 거버넌스 전략 : 중국 제조기업 사례

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates the extent to which the traditional elements of Transaction Cost Economics (TCE)—asset specificity, uncertainty, and transaction frequency—can theoretically and empirically account for firms’ choices of AI Transformation (AX) strategies amid the rapid diffusion of AI and the resulting fundamental reconfiguration of organizational boundaries and governance in manufacturing. To this end, we compare and analyze, from a TCE perspective, the rationale and effectiveness of the AX governance models—internalization, hybrid forms, and ecosystem-based integration—adopted by three leading Chinese manufacturing firms (Huawei, Midea, and DreamSmart), each operating under distinct industrial contexts and strategic objectives. Methodologically, we employ within-case process tracing and cross-case comparison to examine the mechanisms linking core TCE elements with actual strategic choices and evolutionary pathways. The analysis reveals that (1) in environments characterized by extremely high asset specificity and uncertainty, firms tend to favor internalization (vertical integration) to minimize hold-up risks and learning/protection costs; (2) when asset specificity and uncertainty are at moderate levels, hybrid governance arrangements—such as long-term contracts and strategic alliances—tend to enable more efficient AX strategies; and (3) approaches that expand network- and partnership-based external collaboration through ecosystem entry and positioning demonstrate that radical integration can mitigate market-entry risks even under conditions of extreme uncertainty and high asset specificity. Collectively, these findings extend the explanatory scope of TCE in the AX context and offer a rigorous analytical framework and managerial implications applicable to corporate governance design and make-or-buy decision-making.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 AI의 급속한 확산으로 제조업의 조직경계와 거버넌스가 근본적으로 재편되는 상황에서, 자산특이성 · 불확실성 · 거래빈도라는 거래비용경제학(TCE)의 전통적 요소들이 AI Transformation(AX) 전략 선택을 얼마나 이론적 · 실증적으로 설명할 수 있는지를 규명하고자 한다. 이를 위해 중국의 선두적인 제조기업 세 곳 (Huawei, Midea, DreamSmart)이 서로 다른 산업적 맥락과 목표 속에서 채택한 AX 거버넌스(내부화 · 혼합 · 생태계적 융합) 모델의 합리성과 효과성을 TCE 관점에서 비교 · 분석하였다. 분석방법으로는 사례 내 심층분석과 사례 간 비교를 적용하여 TCE 핵심 요소와 실제 전략 · 경로 간의 작동 메커니즘을 추적하였다. 분석 결과, (1) 자산특이성과 불확실성이 매우 높은 환경에서는 내부화(수직적 통합)를 통해 홀드 업, 학습 · 보호 비용을 최소화하는 AX 전략 선택으로 보이며, (2) 자산특이성과 불 확실성이 중간 수준일 때는 장기계약 · 전략적 제휴 등 혼합형(점진적 융합) 거버 넌스가 보다 효율적인 AX 전략 선택을 가능하게 하는 것으로 나타난다, (3)생태계 진입과 포지셔닝을 중심으로 네트워크 · 파트너십 기반의 외부 협력을 확대하는 방식은 극도의 불확실성과 높은 자산특이성 환경에서 급진적 융합을 통해 시장 진 입 리스크를 완화할 수 있음을 보여준다. 이러한 결과를 통해 본 연구는 AX 맥락 에서 TCE의 설명 범위를 확장하고, 기업의 거버넌스 설계 및 실무적 의사결정(특 히 Make-or-Buy 전략)에 적용 가능한 엄밀한 분석틀과 경영적 시사점을 제시한다.

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 목적 1
• 1.2. 연구의 필요성 및 연구 문제 2
• 1.3. 연구 범위 4
• 1.4. 연구 구성 6
• 2. 이론적 배경 7
• 2.1. AI Transformation(AX) 7
• 2.1.1. 개념 정의 7
• 2.1.2. 개념 진화 과정 및 발전 방향 9
• 2.1.3. AX 의 전략적 관점 10
• 2.2. 거래비용경제학(Transaction Cost Economics, TCE)이론과 기술혁신 13
• 2.2.1. TCE 와 기술혁신과의 연결성 13
• 2.2.2. AX 전략 개념 정의 15
• 2.2.3. AI 환경에서 TCE 핵심 요소와 그에 따른 거버넌스 구조 16
• 2.2.4. TCE 와 AX 경로의 적합성 21
• 3. 연구 설계 및 분석 방법 25
• 3.1. 연구 방법 및 접근 방식 25
• 3.2. 사례 기업 선정의 타당성 28
• 3.3. 자료 수집 방법 및 범위 31
• 3.4. 사례 분석 틀 및 과정 32
• 3.4.1. 개별 사례 심층 분석 34
• 3.4.2. 사례 비교 분석 34
• 4. 사례 분석 35
• 4.1. 개별 사례 심층 분석 35
• 4.1.1. Huawei (华为) 35
• 4.1.2. Midea(美的) 38
• 4.1.3. DreamSmart(星纪魅族) 42
• 4.2. 사례 비교 분석 45
• 4.2.1. 거래 비용 요소별 비교 45
• 4.2.2. 비용, 기술 리스크, 시장 경쟁력, 타 사업 분야로 확장가능성 분석 48
• 4.2.3. AX 전략 유형 및 실행 경로 비교 58
• 4.2.4. AX 전략, 기업 실무 및 성과 간의 연계에 대한 논의 59
• 5.결론 63
• 5.1. TCE 기반 AX 전략 프레임워크 제시 63
• 5.2. TCE 기반 AX 전략 거버넌스 조합의 장단점 64
• 5.3. AI 시대 TCE 이론의 역할 65
• 5.4. 연구의 한계점 66
• 참고문헌 68