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구광모 회장, AI 투자 속도 높인다…"미래 경쟁력 좌우할 핵심 축"
구광모 LG 회장이 AI를 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 분야로 제시하고 관련 사업에 대한 투자와 실행 속도를 높이기로 했다. AI 팩토리와 피지컬 AI 등 주요 분야의 투자 성과를 점검하고 시장과 기술 변화에 맞춰 자원 배분과 의사결정 체계를 정교화한다는 구상이다. 17일 LG에 따르면 구광모 회장을 비롯해 LG전자, LG디스플레이, LG이노텍, LG화학, LG에너지솔루션, LG유플러스 등 주요 계열사 최고경영진 40여명은 전날 경기도 이천 LG인화원에서 사장단 회의를 열었다. 회의는 약 8시간 동안 이어졌다. 참석자들은 AI를 중심으로 빠르게 변화하는 산업·기술 환경을 점검하고 미래 경쟁력 확보를 위한 투자 방향과 실행 방안을 논의했다. 이번 회의에서는 AI 팩토리, 피지컬 AI, 반도체 소재·기판, AX 등이 주요 투자 분야로 다뤄졌다. 각 사업의 기존 투자 성과와 전략을 살펴보고 시장과 기술 변화에 대응하기 위한 투자 방향을 논의했다. 구 회장은 AI의 전략적 중요성을 강조했다. 그는 “AI는 더 이상 선택적으로 대응할 수 있는 영역이 아니라 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 축”이라며 “AI 미래 승부처에서 이길 수 있도록 사장단이 빠른 속도와 집요한 실행력을 갖춰달라”고 말했다. 글로벌 기업과의 협업을 사업 성과로 연결하기 위한 논의도 진행됐다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크와 휴머노이드, AI 데이터센터 등 분야에서 협력이 구체화되고 있는 만큼 관련 사업에서 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 투자 전략을 다듬는 데 논의가 집중됐다. 투자 의사결정 과정도 손질한다. 사장단은 명확한 지향점과 포트폴리오 전략을 토대로 투자 방향을 정하고 시장·경쟁·기술 변화에 따른 여러 시나리오와 검증 과정을 정교화하기로 했다. 불확실성이 높은 경영 환경에서도 투자 기회를 적기에 포착할 수 있도록 관련 체계를 강화한다. 성장 가능성이 높은 분야에는 자원과 역량을 집중하고 사업별 우선순위에 따라 투자 의사결정의 속도와 실행력을 높이기로 했다. AI 사업의 방향성에 대한 논의도 이뤄졌다. 최근 AI 투자와 개발 속도를 둘러싼 논쟁이 이어지는 가운데 기술 자체의 확보에 집중하기보다 실질적으로 삶의 가치를 높이는 방향으로 AI 사업을 추진해야 한다는 데 의견을 모았다.
2026-09-17 11:00:40
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카카오, 소액주주 간담회서 인적분할 청사진 공개…2030년 양사 매출 16조 목표
카카오가 인적분할을 통해 인공지능(AI) 사업과 계열사 관리·투자 사업을 분리하고 각각 다른 성장·자본배분 체계를 구축한다. 카카오톡을 중심으로 AI 사업을 키우는 카카오AI는 오는 2030년 매출 6조원 이상을 목표로 하고, 카카오X는 주요 사업 성장과 투자 확대를 통해 매출 10조원 이상 규모로 키운다는 계획이다. 양사에 서로 다른 주주환원 원칙을 적용해 사업 성장과 주주가치 제고를 동시에 추진한다는 구상이다. 17일 카카오는 전날 소액주주 대상 온라인 간담회를 열고 지난달 발표한 인적분할의 추진 배경과 분할 이후 양사의 성장 전략, 주주환원 정책을 설명했다. 카카오가 제시한 인적분할의 핵심은 서로 다른 성격의 사업을 분리해 의사결정 속도와 자본 배분 효율성을 높이는 것이다. 카카오AI는 카카오톡과 AI를 결합해 본업의 성장 속도를 높이고, 카카오X는 테크핀·콘텐츠·모빌리티 등 주요 계열사 관리와 미래 투자를 담당한다. 카카오는 그동안 하나의 법인 안에서 사업과 자회사 관리, 투자 기능을 함께 수행하면서 사업별 성장 전략과 자본 배분을 동시에 추진해왔다. 이번 분할을 통해 카카오는 각 회사가 맡은 사업에 필요한 투자와 의사결정을 독립적으로 진행할 수 있는 구조를 만든다고 설명했다. 카카오는 이를 통해 시장에서 사업별 가치를 보다 명확하게 평가받을 것으로 전망하고 있다. 카카오AI의 성장 전략은 카카오톡을 AI 서비스의 주요 접점으로 만드는 데 맞춰졌다. 카카오AI는 지난해 기준 약 2조7000억원인 매출을 오는 2030년 6조원 이상으로 확대한다는 목표를 제시했다. 이 가운데 AI 서비스에서 약 1조원의 매출을 창출한다는 계획이다. 이를 위해 카카오톡을 비롯해 지도·광고·커머스 등 기존 플랫폼에 AI를 결합한다. 이용자의 대화와 서비스 이용 맥락을 바탕으로 의도를 파악한 뒤 실제 서비스 실행까지 연결하는 AI 에이전트를 구현한다는 구상이다. AI 서비스 이용자 확대 목표도 제시했다. 카카오는 오는 2030년까지 AI 서비스 일간활성이용자(DAU)를 2000만명으로 늘리고 카카오톡 체류 시간을 50% 확대한다는 계획이다. 오는 10월에는 카카오톡을 기반으로 한 일부 AI 에이전트를 시연할 예정이다. 이는 카카오가 AI를 별도의 독립 서비스로 키우는 동시에 기존 카카오톡 이용자 기반을 AI 서비스의 유통망으로 활용하려는 전략으로 풀이된다. 단순히 AI 기능을 카카오톡에 추가하는 데 그치지 않고 이용자의 요청을 AI가 이해한 뒤 예약·검색·구매 등 실제 서비스 이용으로 연결해 수익을 창출하는 구조를 만드는 것이 핵심으로 분석된다. 카카오AI는 성장과 함께 주주환원도 병행한다. 별도 조정 잉여현금흐름(FCF)의 20~35%를 기본 주주환원 재원으로 활용하고, FCF가 전년 대비 50% 이상 증가할 경우 환원 비율을 최대 40%까지 확대한다는 방침이다. AI 사업에 대한 투자와 주주환원의 균형도 향후 핵심 과제가 될 전망이다. AI 서비스 확대를 위해서는 모델 개발과 인프라, 서비스 운영 등에 지속적인 투자가 필요하지만, 동시에 현금흐름을 기반으로 주주환원 재원을 마련해야 하기 때문이다. 카카오X는 AI를 제외한 주요 사업과 투자 기능을 맡는다. 카카오뱅크·카카오페이 등 테크핀을 비롯해 콘텐츠·모빌리티 등 주요 계열사를 기반으로 오는 2030년 연결 매출 10조원 이상을 목표로 한다. 주요 사업 매출의 연평균 성장률은 13.3%를 목표로 제시했다. 카카오X의 성장 전략은 기존 계열사의 사업 확대와 함께 새로운 성장 분야에 대한 투자로 구성된다. 앞서 카카오는 가상자산, 글로벌 콘텐츠·팬덤, 로보택시·로봇트럭·피지컬 AI 등을 성장 분야로 제시했다. 자본 배분 방식도 카카오AI와 차별화한다. 카카오X는 자회사 배당금의 세후 기준 30%와 투자차익에서 자본비용·세금을 제외한 금액의 30%를 주주환원 재원으로 활용한다. 투자와 계열사 관리에서 발생하는 현금흐름을 일정 부분 주주에게 환원하는 구조다. 두나무 매각과 관련한 주주환원 계획도 재확인했다. 카카오는 두나무 매각 차익을 활용해 3000억원 규모의 자사주를 매입하고 소각할 계획이다. 카카오는 앞서 인적분할 발표 당시에도 이 같은 주주환원 방안을 제시한 바 있다. 이번 인적분할은 사업을 단순히 두 법인으로 나누는 데 그치지 않고 각 회사의 성장 방식과 자본 배분 원칙까지 분리하는 데 초점이 맞춰졌다. 카카오AI는 카카오톡이라는 대규모 이용자 기반을 활용해 AI 서비스의 이용자와 매출을 늘리고, 카카오X는 주요 계열사의 성장과 투자 성과를 통해 기업 규모를 확대하는 구조다. 카카오 관계자는 "이번 간담회는 회사의 변화와 미래 방향성을 소액주주분들께 직접 설명드린 자리"라며 "앞으로도 주주 소통을 더욱 강화하고 시장에서 기업가치를 정당하게 평가받을 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.
2026-09-17 10:46:47
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[사설] 미중 정상회담 테이블에 오른 AI·희토류…한국은 어디에 설 것인가
미국과 중국의 패권 경쟁이 새로운 국면으로 들어가고 있다. 도널드 트럼프 미국 대통령과 시진핑 중국 국가주석의 정상회담이 오는 24일 워싱턴에서 열릴 것으로 예상된다. 다만 중국은 아직 정상회담 개최를 공식 확인하지 않았다. 앞서 스콧 베선트 미 재무장관과 허리펑 중국 국무원 부총리는 이번 주말 만나 정상회담 의제를 조율할 예정이다. 인공지능(AI)과 희토류, 무역·에너지 등 경제안보 현안이 폭넓게 다뤄질 전망이다. 한국에는 남의 나라 정상회담이 아니다. 미중이 협상 테이블에서 다루는 현안 하나하나가 한국의 주력 산업과 연결돼 있어서다. AI의 중심에는 반도체가 있고 희토류와 핵심광물은 배터리·자동차·항공우주·방위산업에 들어간다. 미국과 중국의 합의와 충돌에 따라 한국 기업의 투자와 생산, 공급망 전략까지 영향을 받을 수 있다. AI는 특히 그렇다. 베선트 장관은 미국이 중국과 AI가 초래할 공동의 위험을 논의할 준비가 돼 있다고 밝혔다. 미중 AI 경쟁이 첨단 반도체와 기술 수출통제를 넘어 안전과 국제규칙의 영역으로 확장되고 있다는 의미다. 세계 AI 산업에서도 안전 규칙을 누가 만들고 집행할 것인지를 놓고 논쟁이 커지고 있다. 한국은 이 경쟁의 한복판에 있다. 삼성전자와 SK하이닉스가 세계 메모리 반도체 시장을 이끌고 있고 AI 가속기에 필요한 고대역폭메모리(HBM)에서도 한국 기업의 비중이 크다. 미중 기술 경쟁이 격화될수록 한국 반도체 기업의 기술과 생산시설은 단순한 기업 자산을 넘어 경제안보의 자산이 된다. 미국 중심의 반도체 공급망 재편 움직임도 빨라지고 있다. 로이터는 SK하이닉스가 인텔과 미국에서 메모리 반도체를 생산하는 방안을 협의하고 있다고 지난 16일 보도했다. 인텔의 오하이오 공장 일부를 활용하거나 인텔·클라우드 기업 등이 참여하는 합작법인을 만드는 방안이 거론된다. 아직 초기 협의 단계이고 결정된 것은 없다. 하지만 한국 메모리 기업이 처음으로 미국에서 생산할 가능성이 논의되고 있다는 사실만으로도 반도체 공급망이 얼마나 빠르게 재편되고 있는지 보여준다. 여기에는 한국이 고민해야 할 지점도 있다. 미국의 공급망 현지화와 한국의 이해가 언제나 일치하는 것은 아니다. 생산시설을 미국에 두는 것이 시장 접근과 공급망 안정에는 도움이 될 수 있지만 핵심 제조기술의 해외 이전과 국내 산업 생태계 약화 가능성도 함께 살펴야 한다. 기업의 투자 판단을 존중하되 국가 차원에서는 어떤 기술과 생산기반을 국내에 반드시 남겨야 하는지 원칙을 세울 필요가 있다. 희토류 문제는 더 절박하다. 중국은 미국이 자국 중심의 핵심광물 공급망을 구축하는 데 막대한 자금을 투입하고 있는데도 여전히 주요 핵심광물의 정제 과정에서 압도적인 영향력을 행사하고 있다. 국제에너지기구(IEA) 자료를 분석한 로이터 보도에 따르면 중국의 희토류 정제 비중은 2023년 90% 이상에서 2025년 약 85%로 낮아졌지만 여전히 세계 공급망을 좌우할 수준이다. 잘 알려지지 않았던 희토류 원소인 이트륨은 이런 현실을 단적으로 보여준다. 이트륨은 반도체와 항공우주, 제트엔진 코팅 등에 쓰이는 전략 물질이다. 중국은 세계 이트륨 공급에서 압도적인 영향력을 갖고 있고 수출통제를 통해 공급량을 조절해 왔다. 미국 제조업에서도 공급 부족에 따른 생산 차질이 발생했다. 이 때문에 이트륨 문제 역시 미중 정상회담의 주요 현안 가운데 하나로 거론된다. 한국의 취약점도 여기에 있다. 반도체와 배터리, 자동차를 세계에 수출하지만 이를 만드는 핵심광물과 소재 상당 부분은 해외에서 들여온다. 미국이 첨단기술 공급망에서 중국 의존도를 낮추는 속도를 높이면 한국 기업도 대응하지 않을 수 없다. 그렇다고 세계 제조업의 거대한 생산기지이자 시장인 중국과의 공급망을 단기간에 끊는 것도 현실적이지 않다. 따라서 한국의 대응을 단순히 ‘미국이냐 중국이냐’의 문제로 만들어서는 안 된다. 안보와 직결된 첨단기술 분야에서는 동맹국과 협력을 강화하되 핵심 원료와 소재는 특정 국가에 과도하게 의존하지 않는 구조를 만들어야 한다. 최근 열린 한·중앙아시아 정상회의도 그런 점에서 의미가 있다. 한국과 중앙아시아 5개국은 핵심광물과 에너지, 공급망 협력을 주요 의제로 다뤘고 70건이 넘는 협정과 양해각서를 체결했다. 정부는 단순한 원료 수입을 넘어 탐사와 정제, 소재 가공, 완제품 생산까지 협력 범위를 넓히겠다고 밝혔다. 이제 중요한 것은 실행이다. 공급망 다변화는 양해각서 숫자로 평가할 일이 아니다. 광물 탐사와 개발이 실제 정제·가공과 국내 기업의 장기 구매로 이어져야 한다. 핵심광물 개발은 투자 회수 기간이 길고 가격 변동성도 큰 만큼 정부가 정책금융과 비축제도 등을 활용해 민간의 위험을 분담할 필요가 있다. 공급망은 평상시에는 비용의 문제지만 위기가 닥치면 국가안보의 문제가 된다. AI에서도 마찬가지다. 한국이 메모리 반도체를 잘 만드는 것만으로 미래 경쟁력을 보장받기는 어렵다. AI 반도체와 데이터센터, 전력망, 소프트웨어와 AI 모델로 이어지는 산업 생태계를 함께 키워야 한다. 미중이 AI의 기술표준과 안전 문제까지 논의하기 시작했다면 한국도 이미 만들어진 규칙을 받아들이는 데 머물러서는 안 된다. 국제 AI 거버넌스와 기술표준을 만드는 과정에 적극 참여해야 한다. 미중 경쟁은 이제 관세 몇 퍼센트(%)를 주고받는 무역전쟁을 넘어섰다. 누가 AI의 규칙을 만들고 첨단 반도체를 생산하며 핵심광물을 안정적으로 확보하느냐를 둘러싼 경제안보 경쟁이다. 중국은 핵심광물 공급망에서 막강한 영향력을 갖고 있고 미국은 첨단 반도체와 AI 생태계를 중심으로 자국 공급망을 강화하고 있다. 한국의 운명을 워싱턴과 베이징의 협상 결과에 맡길 수는 없다. 어느 한쪽을 무조건 선택하는 것도, 양쪽의 눈치를 보며 결정을 미루는 것도 해법이 아니다. 우리에게 필요한 것은 선택을 강요받았을 때 버틸 수 있는 힘을 먼저 만드는 것이다.
2026-09-17 10:40:45
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KT, AI 에이전트 실제 공장에 이식한다…다크팩토리 인프라 개발
인공지능(AI)이 제조 현장의 설비와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI 시대로 접어들면서 가상환경에서 학습한 AI를 실제 공장에 안정적으로 적용하기 위한 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. KT가 공장 인근에서 AI 연산을 처리하는 엣지형 AI 데이터센터(AIDC)와 합성 데이터, AI 에이전트 통합 관제 환경을 결합해 다크팩토리 구현에 필요한 기술 개발에 나선다. 17일 KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 기반 다크팩토리 설계·구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 밝혔다. 이번 과제는 과기정통부의 '협업지능 피지컬 AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업의 세부 과제다. 전북혁신도시 인근에 AI를 기반으로 생산 공정 전반을 자동화한 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 연구진으로 참여한다. 다크팩토리는 생산 과정에 AI와 자동화 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화한 무인·자동화 공장이다. 설비와 로봇이 데이터를 기반으로 작업을 수행하는 만큼 단순히 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 데이터를 수집·처리하고 AI가 실제 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 인프라가 필요한 것으로 꼽힌다. KT는 이번 과제에서 '모듈형 엣지 AIDC' 인프라를 기반으로 한 AI 에이전트 운영 환경을 개발한다. 엣지 AIDC는 공장에서 발생하는 데이터를 중앙 데이터센터까지 전송하는 대신 공장과 가까운 곳에서 AI 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있도록 만든 소형·분산형 AI 데이터센터다. 제조 현장에서는 설비와 로봇에서 실시간으로 데이터가 발생하기 때문에 이를 빠르게 처리하고 AI의 판단을 작업으로 연결하는 것이 중요한 것으로 평가된다. KT는 모듈형 엣지 AIDC를 활용해 다크팩토리에서 필요한 AI 연산 인프라를 구축하고 실제 제조 환경에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 가상환경에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정도 KT가 맡는 핵심 영역이다. AI 에이전트가 실제 설비를 제어하기 전에 가상환경에서 다양한 상황을 학습하도록 하고, 이 과정에서 필요한 데이터를 생성·검증하는 '심-레디' 체계를 개발한다. 심-레디는 시뮬레이션 환경에서 활용할 수 있도록 가공된 디지털 데이터 자산을 의미한다. 실제 공장에서 발생할 수 있는 상황을 가상환경에서 구현해 AI 에이전트가 학습할 수 있도록 하고, 실제 현장에 적용하기 전에 AI의 판단과 동작을 검증하는 데 활용할 수 있다. 가상환경과 실제 제조 현장 사이의 차이를 얼마나 줄이느냐가 피지컬 AI 상용화 과정에서 중요한 요소다. 가상환경에서는 정상적으로 작동한 AI 에이전트가 실제 현장에서는 설비 상태나 주변 환경, 센서 데이터 등의 차이로 예상하지 못한 판단을 내릴 수 있기 때문이다. KT는 합성데이터 생성·검증 체계를 통해 이 같은 환경 차이를 줄이고 실제 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검증한다는 계획이다. AI 에이전트가 실제 공장에 투입된 이후 이를 관리하기 위한 통합 운영 환경도 개발한다. 여러 AI 에이전트가 제조 공정에서 각각의 역할을 수행할 경우 에이전트의 상태와 작업 결과를 확인하고 이상 상황에 대응할 수 있는 관제 체계를 구축할 예정이다. KT는 이 같은 인프라와 데이터, AI 에이전트 운영 환경을 실제 제조 현장에서 통합 실증할 계획이다. 향후 참여기업의 제조 현장에 모듈형 엣지 AIDC와 데이터 플라이휠 등을 적용해 다크팩토리 운영에 필요한 통합 플랫폼을 검증한다. 데이터 플라이휠은 제조 현장에서 축적된 데이터를 AI 학습에 활용하고, 개선된 AI 모델을 다시 현장에 적용하면서 새로운 데이터를 확보하는 구조다. KT는 실증 과정에서 축적한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 개선하고 제조 환경에 맞는 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 구상이다. KT는 과제에서 확보한 기술과 실증 경험을 산업별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 제조 현장에서 실제로 적용 가능한 AI 인프라와 운영 플랫폼을 확보한 뒤 이를 다른 산업과 기업으로 확대해 글로벌 AX 사업으로 연결한다는 전략이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것"이라며 "KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다"고 말했다.
2026-09-17 09:57:32
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NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 참여…게임 AI서 산업용 로봇 두뇌로
엔씨소프트의 인공지능(AI) 전문기업 NC AI가 전북·경남 피지컬 AI 대형 국책사업에 동시에 참여한다. 가상공간에서 공장과 작업환경을 학습시키는 기술부터 설비와 로봇의 실제 행동을 제어하는 모델까지 개발해 제조 현장에 적용하는 것이 목표다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘경남·전북 피지컬 AI 연구개발사업’의 전북·경남 과제에 선정됐다고 17일 밝혔다. 이 사업은 2026년부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입된다. 지역별로는 경남 6763억원, 전북 7368억원 규모이며 총 35개 과제가 추진된다. 이 금액은 국가사업 전체 예산으로 NC AI가 직접 확보한 사업비와는 구분된다. 정부는 전북을 공장 플랫폼과 자율공장 중심으로, 경남을 정밀 제조와 공정 제어 중심으로 육성한다는 계획이다. 개발 기술은 향후 ‘K-AI 공장’ 패키지로 묶어 국내 제조 현장과 해외 시장에 확산한다는 구상이다. NC AI는 전북에서 두 과제를 맡는다. ‘협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발’ 과제에서는 설비와 작업공간을 3차원 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임과 공정 상황을 시뮬레이션한다. 실제 현장에서 수집하기 어려운 학습 데이터를 가상공간에서 생성해 비전언어모델(VLM)과 비전·언어·행동 모델(VLA)의 학습·검증에 활용한다. ‘무인공장 운용-피지컬 AI SDF 특화 기반 모델 연구개발’ 과제에서는 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 이해하고 설비와 로봇의 대응을 계획하는 기반 모델을 개발한다. 공장 전체의 상황을 인식해 작업 순서를 바꾸거나 이상 상황에 대응하는 무인운영 기술이 핵심이다. 경남에서는 ‘물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발’에 참여한다. 센서·비전 데이터를 바탕으로 제조환경의 변화를 예측하는 월드모델을 개발하고, 대규모 행동모델(LAM)이 설비와 로봇의 움직임을 계획·제어하도록 연결한다. 조선 용접과 반도체 후공정 등 정밀 작업에 적용할 예정이다. 피지컬 AI는 텍스트를 생성하는 소프트웨어 AI와 달리 센서로 현실을 인식하고 기계·로봇을 움직이는 기술이다. 제조 현장에서는 작업물 위치와 형태, 장비 상태가 계속 달라져 정해진 동작을 반복하는 기존 자동화만으로는 대응하기 어렵다. 월드모델과 디지털트윈은 이 같은 변수를 가상환경에서 학습시키는 기반이 된다. NC AI는 올해 한화오션과 자율 용접 로봇용 AI 모델을 개발하고, 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동개발을 추진했다. 현대로템과는 국방 분야 다종 로봇 제어 과제에도 참여하고 있다. 게임 개발 과정에서 축적한 3차원 환경 구축과 강화학습 경험을 산업·국방용 로봇의 학습 데이터와 시뮬레이션에 접목하는 전략이다. 한편 실제 현장에서는 센서 오차와 설비별 인터페이스, 안전 규정, 데이터 보안, 가상환경과 현실의 차이인 ‘심투리얼(Sim2Real) 격차’를 해결해야 한다. 정부와 수요기업이 제공하는 현장 데이터의 범위, 실증 완료 시점, 기술의 유료 전환 여부가 성과를 가를 전망이다. 이연수 NC AI 대표는 “가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증해 국내 제조업의 AI 전환을 이끌겠다”고 말했다.
2026-09-17 09:52:08
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