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양자컴퓨터가 촉매 계산의 빈틈 찾았다…메가존클라우드·KISTI 산업 실증 시동 [경제일보] 양자컴퓨팅을 산업 현장의 문제 해결에 직접 적용해보는 실전형 실험이 국내에서 본격화되고 있다. 메가존클라우드와 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 개최한 양자컴퓨팅 해커톤에서 기존 화학 계산법이 정확한 결과를 내기 어려운 영역을 양자컴퓨터로 찾아내는 연구가 대상을 받았다. 아직 양자컴퓨터가 산업 전반에서 고전컴퓨터를 대체하는 단계는 아니지만, 고전 계산의 한계를 특정하고 실험 비용과 시행착오를 줄이는 ‘보완재’로서 가능성을 확인했다는 점에 의미가 있다. 메가존클라우드와 KISTI는 26일 서울 삼정호텔에서 ‘Quantum Reframing Challenge 2026’ 본선을 열었다. 이번 대회에는 고등학생부터 대학생·대학원생, 연구자와 산업체 재직자까지 73개팀 214명이 참가 신청했고, 이 가운데 54개팀이 기획서를 제출해 12개팀이 본선에 올랐다. 본선에서는 아이온큐의 이온트랩, 파스칼의 중성원자, 콴델라의 광자 방식 등 서로 다른 양자컴퓨팅 환경에서 실제 구현·검증이 이뤄졌다. ◆ ‘양자야호’가 찾은 계산 오류의 틈 대상은 성균관대 바이오메카트로닉스학과 학생 3명으로 구성된 ‘Quanskkuad’팀이 차지했다. 팀은 이산화탄소를 에틸렌으로 전환하는 구리 촉매의 선택성을 예측하는 과정에서 기존 밀도범함수이론(DFT) 계산이 정확하지 않을 수 있는 강상관 영역을 양자컴퓨팅으로 검증하는 접근법을 제시했다. 핵심은 기존 계산법을 양자컴퓨터로 통째로 대체하는 것이 아니라, 어느 구간에서 기존 계산의 오차가 커지는지를 찾아 실험 우선순위를 다시 정하는 것이다. 촉매 개발은 후보 물질을 합성하고 반복적으로 실험하는 과정에 상당한 시간과 비용이 들어간다. 따라서 계산 단계에서 신뢰하기 어려운 영역을 미리 가려낼 수 있다면 불필요한 후보 합성과 실험을 줄일 여지가 있다. 다만 이번 결과는 해커톤에서 확인한 ‘가능성’ 단계로, 실제 산업 현장에서 기존 방식 대비 비용·시간을 얼마나 줄일 수 있는지는 후속 검증이 필요하다. 이번 대회의 특징은 양자 알고리즘 자체보다 산업 문제를 양자컴퓨터가 풀 수 있는 형태로 다시 정의하는 데 초점을 맞췄다는 것이다. 실제 본선 과제에는 반도체 전구체 계산 교정, 배터리 소재 후보 탐색, 항만 크레인 작업 배정, 야외 공연장 저음 소음 제어 등 다양한 산업·공공 문제가 포함됐다. 고전컴퓨터의 계산 오류를 보완하려는 계산과학형 과제와 경우의 수가 폭증하는 문제를 다루는 조합최적화형 과제로 나뉘었다. 특히 참가자들에게 생성형 AI 사용을 허용해 양자 프로그래밍 경험이 없는 참가자도 접근할 수 있도록 했다. 본선 진출팀에는 아이온큐·파스칼·콴델라의 플랫폼 튜토리얼과 실제 QPU 활용 기회, 전문가 멘토링이 제공됐다. 양자컴퓨팅을 소수의 물리·수학 전공자만 다루는 기술에서 산업 현장 개발자와 연구자가 활용할 수 있는 도구로 넓히려는 시도다. 이번 행사의 다음 단계는 실제 사업화다. 메가존클라우드와 KISTI는 우수 과제를 후속 개념검증(PoC)과 산업 실증으로 연계할 계획이다. 이를 위해 양사가 지난 3월 문을 연 한국양자융합센터(KQNC)를 활용한다. KQNC는 산업 특화 양자 알고리즘 개발과 기업 대상 PoC, 기술지원, 교육·인력양성을 수행하는 실행 거점으로 구축됐다. 정부도 양자산업의 초점을 하드웨어 개발에서 실제 활용으로 넓히고 있다. 과학기술정보통신부는 이번 사업을 ‘양자컴퓨팅 서비스 및 활용체계 구축’ 사업과 연계하고 있으며, 지난 8월에는 양자를 미래성장동력 ‘7대 SEED’의 차세대 프런티어 분야로 선정했다. KISTI에 구축 중인 100큐비트급 아이온큐 이온트랩 양자컴퓨터의 산업 활용 사례를 늘리는 것도 이번 프로그램의 목적 가운데 하나다. 한편 이번 해커톤이 보여준 것은 ‘양자컴퓨터가 당장 고전컴퓨터보다 빠르다’는 결론이 아니다. 오히려 고전컴퓨터가 어려움을 겪는 특정 문제를 골라내고, 실제 양자 하드웨어에서 검증한 뒤 산업 현장의 PoC로 연결하는 과정 자체가 시작됐다는 것이다. 양자기술 경쟁이 큐비트 수와 하드웨어 성능 경쟁만으로 끝나지 않는 이유다. 메가존클라우드와 KISTI가 이번 성과를 실제 기업의 비용 절감과 연구기간 단축으로 연결한다면 국내 양자컴퓨팅 시장도 ‘기술 시연’에서 ‘산업 가치 창출’ 단계로 넘어갈 수 있다. 반대로 후속 실증에서 기존 슈퍼컴퓨터·고성능컴퓨팅 대비 경제성이 확인되지 않는다면 양자컴퓨팅의 산업화에는 여전히 시간이 필요하다. 이번 대회가 의미를 갖는 지점 역시 바로 이 검증 과정에 있다.2026-08-27 16:16:59
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![[경제일보] 한컴 에이전틱 OS 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/26/20260826084910412330.jpg)
한컴 '에이전틱 OS' 기업 현장 속으로…AI가 업무 직접 수행한다 [경제일보] 한컴이 자체 개발 중인 ‘에이전틱 OS’를 기업 현장에 적용하며 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 속도를 낸다. 생성형 AI를 문서 작성이나 검색 등에 활용하는 수준을 넘어 기업 데이터와 업무 시스템, 여러 AI 에이전트를 연결해 실제 업무를 수행하는 플랫폼으로 사업 영역을 넓히겠다는 전략이다. 한컴은 지난 25일 남양유업과 ‘에이전틱 OS 사업 협력을 위한 업무협약(MOU)’을 체결하고 기업 현장 개념검증(PoC)에 착수했다고 밝혔다. 양사는 남양유업의 실제 업무 데이터와 워크플로우를 기반으로 AI 에이전트를 설계하고 반복·정형 업무의 처리시간 단축과 생산성 개선 효과를 검증한다. 한컴이 에이전틱 OS를 차세대 성장축으로 삼은 배경에는 기업의 AI 활용 방식이 빠르게 바뀌고 있다는 판단이 있다. 기존에는 사람이 업무를 수행하면서 AI가 일부 작업을 보조했다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 파악하고 필요한 정보를 검색한 뒤 여러 시스템을 거쳐 실제 작업까지 수행하는 방식으로 진화하고 있다. 이 과정에서는 AI 모델의 성능만으로는 한계가 있다. 기업 내부 데이터와 기존 업무시스템, 보안정책, 업무 절차를 AI가 이해하고 실행할 수 있도록 연결하는 운영체계가 필요하다. 한컴은 에이전틱 OS를 통해 여러 AI 에이전트와 기업 데이터·업무 시스템을 통합 관리하고 업무 자동화를 지원한다는 구상이다. ◆ 기존 AX 레퍼런스에 에이전틱 OS 결합 한컴은 그동안 ‘한컴어시스턴트’와 ‘한컴피디아’ 등을 통해 공공기관과 기업의 AI 전환 사업을 확대해왔다. 국회와 한국서부발전, 한국수력원자력 등에 AI 솔루션을 공급했으며 BGF그룹을 대상으로도 기업 데이터와 지식자산을 AI와 연결하는 사업을 진행했다. 이번 에이전틱 OS는 기존 사업보다 적용 범위가 넓다. 개별 AI 솔루션이 특정 업무를 지원하는 데 집중했다면 에이전틱 OS는 여러 AI 에이전트가 업무 시스템과 연결돼 업무 과정 자체를 실행하도록 하는 것이 목표다. 남양유업 실증은 이 구조를 실제 기업 환경에서 검증한다는 점에서 향후 산업별 사업 확대를 위한 첫 레퍼런스가 될 전망이다. 해외시장도 준비하고 있다. 한컴은 폴란드 AI 기업 알고마인 등과 현지 공공부문 AI 사업 및 연구개발 협력을 추진하며 에이전틱 OS의 해외 적용 가능성을 타진하고 있다. 한컴은 올해 4분기 에이전틱 OS 베타 및 상용 버전을 선보일 예정이다. 김연수 한컴 대표는 “정식 출시에 앞서 실제 기업의 업무 환경과 데이터를 바탕으로 적용 가능성을 검증하고 산업별 활용 모델을 구체화하는 과정이 매우 중요하다”며 “제조·유통 등 산업별 맞춤형 AI 에이전트 모델을 정교화하고 국내외 대기업 및 중견기업을 대상으로 신규 사업 기회를 적극 확대하겠다”고 말했다. 이번 한컴의 행보는 에이전틱 OS를 얼마나 많은 기업에 공급하느냐보다 실제 업무를 얼마나 자동화하고 생산성을 높였는지를 숫자로 증명하는 것이다. 남양유업을 시작으로 제조·유통 분야에서 실증과 상용화가 이어진다면 한컴이 개별 AI 솔루션 기업에서 기업용 AI 운영 플랫폼 기업으로 진화하는 계기가 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 27일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-08-27 09:23:11
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AWS, 국내 피지컬 AI 15개사 지원…로봇 상용화 생태계 키운다 [경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 국내 기업 15곳을 선발해 로봇과 자율주행, 디지털 트윈 등 피지컬 AI 기술의 개발부터 상용화까지 지원한다. 생성형 AI를 넘어 AI가 실제 물리적 환경을 인식하고 판단해 움직이는 피지컬 AI 시장이 본격적인 산업 경쟁 단계에 들어서면서 국내 기업을 AWS 클라우드 생태계 안으로 끌어들이려는 전략으로 풀이된다. AWS는 20일 ‘AWS 코리아 피지컬 AI 프론티어 프로그램’을 공식 발표했다. 지난 AWS 서밋 서울 2026에서 공개한 프로그램으로, 7월부터 12월까지 6개월간 운영된다. 참여 기업에는 클라우드 인프라와 AI 서비스, 기술 자문, 비즈니스 모델 개발, 글로벌 시장 진출 등을 지원한다. 핵심은 단순한 기술 개발 지원이 아니라 개념검증(PoC)에서 실제 현장 실증과 사업화까지 연결하는 것이다. 참여 기업은 AWS 크레딧을 활용해 데이터를 수집·처리하고 AI 모델을 학습시키는 한편 가상환경에서 로봇을 훈련한 뒤 현실에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 검증할 수 있다. 엣지 환경에 AI를 배포하는 과정까지 AWS 전문가의 지원을 받을 예정이다. 사용되는 기술도 클라우드에 국한되지 않는다. 아마존 EC2와 S3, 세이지메이커, 베드록, AWS IoT 그린그래스 등 AWS의 AI·데이터·IoT 서비스를 묶어 로봇의 학습과 추론, 데이터 관리, 현장 배포를 하나의 개발 환경에서 지원한다. 1기에는 대기업과 스타트업을 합쳐 15개사가 참여한다. 엔터프라이즈 트랙에는 △SK에코플랜트 △NC AI △알체라 △LG CNS가 선정됐다. 건설 현장 자율 로봇과 휴머노이드용 VLA(비전·언어·행동) 모델, 피지컬 AI 데이터 플랫폼, 산업용 로봇 운영 소프트웨어 등이 주요 개발 대상이다. 스타트업 트랙에는 △본에이아이 △투모로로보틱스 △고레로보틱스 △디든로보틱스 △ 로보에테크놀로지 △케어링 △위로보틱스 △컨피그 △리얼월드 △큐픽스 △니어스랩 등이 참여한다. 자율비행 드론과 건설·물류 로봇, 휴머노이드, 돌봄 로봇, 로봇 학습 데이터, 3D 디지털 트윈 등 적용 분야도 다양하다. 이번 프로그램에서 주목할 부분은 AWS가 직접 로봇을 만드는 것이 아니라 로봇 기업의 개발·상용화 기반을 장악하려 한다는 점이다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직여야 하기 때문에 막대한 학습 데이터와 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 엣지 인프라가 필요하다. 로봇 제조사 입장에서는 개별적으로 이 인프라를 구축하는 것보다 클라우드 사업자의 개발환경을 활용하는 편이 비용과 시간을 줄일 수 있다. 특히 한국은 삼성전자·현대차·LG전자 등 제조업 기반과 로봇·자동화 기술을 동시에 갖춘 만큼 피지컬 AI의 실제 적용처가 많은 시장이다. AWS가 국내 대기업과 스타트업을 연결하는 것도 이 때문이다. 로봇 기술을 보유한 스타트업이 대기업의 제조·건설·물류 현장에서 데이터를 확보하고 실증할 수 있다면 기술의 상용화 속도를 높일 수 있다. 경쟁 구도도 치열해지고 있다. 엔비디아가 GPU와 시뮬레이션 플랫폼을 앞세워 로봇 개발 생태계를 확대하고 있고, 구글·마이크로소프트 등도 AI 에이전트와 로보틱스 분야의 결합을 강화하고 있다. AWS로서는 생성형 AI 이후 새로운 성장축으로 떠오른 피지컬 AI 시장에서 클라우드 인프라의 영향력을 선점해야 하는 상황이다. 다만 이번 프로그램이 실제 산업 성과로 이어질지는 참여 기업들이 얼마나 많은 현장 데이터를 확보하고 이를 유료 서비스로 전환하느냐에 달렸다. AWS는 기업별 지원 규모와 크레딧 규모를 공개하지 않았다. 결국 6개월간의 프로그램 이후 실제 고객사 도입과 매출로 이어지는 사례가 얼마나 나올지가 성패를 가를 전망이다. 함기호 AWS코리아 대표는 “한국은 제조 경쟁력과 로보틱스 생태계를 바탕으로 피지컬 AI 분야를 이끌 수 있는 기반을 갖추고 있다”며 “참여 기업이 기술을 실제 사업으로 연결할 수 있도록 기술과 전문성, 글로벌 네트워크를 지원하겠다”고 말했다.2026-08-20 13:50:44
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한컴 AI 매출 135억…"5개월 만에 지난해 매출 돌파" [경제일보] 한컴이 별도 기준 상반기 매출 986억원을 기록했다고 14일 공시했다. 전년 동기 대비 7.2% 늘어난 반기 기준 최대치다. 회사가 제시한 연간 목표 2100억원의 47.0%를 채웠다. 숫자를 끌어올린 것은 AI 제품이다. 상반기 AI 제품 매출은 134억7000만원으로 지난해 연간 AI 매출 89억원을 넘어섰다. 5월 누적 103억원 시점에 이미 지난해 실적을 통과했다. 올해 AI 매출 목표 315억원의 42.9%에 해당한다. 전체 매출에서 차지하는 비중은 1분기 11.4%에서 2분기 15.7%로 올라섰다. 한컴은 지난해 하반기부터 신규 오피스 패키지를 내놓는 대신 구독형 서비스에 AI 기능을 붙이는 쪽으로 제품 전략을 틀었다. 기존 오피스 고객을 AI 패키지로 갈아타게 해 매출을 늘리는 구조다. 중앙부처와 시·도교육청, 14만개 기업 등 약 20만곳의 기존 고객 기반이 전환 대상이다. 기업 간 거래(B2B) 고객 중 AI 패키지 도입 비중은 3월 말 4.2%에서 6월 말 6.2%로 올랐다. AI 패키지 판매를 시작한 지 1년 만이다. 상반기 310억원으로 9.6% 줄었다. 영업이익률은 31.5%다. 2분기 매출은 521억원으로 11.9% 늘어 분기 최대치를 찍었지만 영업이익은 134억원, 영업이익률 25.7%에 그쳤다. AI 기술 투자와 사업 확대에 비용이 들어간 결과다. 온프레미스 문서 소프트웨어 중심의 고마진 구조에서 구독형 AI 서비스로 넘어가는 과정에서 마진이 눌리는 국면이다. 당기순이익은 407억원으로 23.3% 늘었는데, 이는 한컴인스페이스 지분 매각에 따른 투자이익이 반영된 수치다. 2분기 말 별도 기준 현금 및 현금성자산과 단기금융상품은 1149억원으로 지난해 말 720억원보다 429억원 늘었다. 연결 기준 유동성은 1853억원이다. 연결 기준 상반기 매출은 1836억원으로 24.6% 증가했다. 한컴라이프케어의 방산·소방 사업이 끌었다. 영업이익은 229억원으로 7.6% 줄었다. 하반기 계획은 △기존 고객의 AI 전환 △에이전틱 OS 상용화 △글로벌 피지컬 AI 시장 확대 세 축이다. 에이전틱 OS는 고객 환경에 흩어진 AI 에이전트를 한 층위에서 제작·실행·관리하는 플랫폼으로, 자체 거대언어모델을 두지 않아 어떤 모델과도 붙는다. 베타 공개 후 공공·금융 고객을 대상으로 개념검증(PoC)을 진행하고, 2027년부터 국내와 유럽을 투트랙으로 공략한다는 계획이다. 유럽은 폴란드 7불스, 알고마인과 유럽연합 인공지능법(EU AI Act)에 맞춘 개발 가이드를 공동 수립해 추진한다. 피지컬 AI 쪽에서는 자회사 한컴라이프케어가 지난 12일 프랑스 샤크로보틱스와 5년 독점 계약을 맺은 소방 로봇에 에이전틱 OS를 연동한다. 김연수 한컴 대표는 "상반기 최대 실적을 통해 AI 중심의 사업 전환 성과를 확인했다"며 "AI 패키지 판매 확대와 에이전틱 OS 상용화, 글로벌 피지컬 AI 시장 진출을 속도감 있게 추진하겠다"고 말했다.2026-08-14 18:36:47
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딥엑스, 온디바이스 AI 반도체 77건 수주…로봇·드론·제조로 사업 확대 [경제일보] 인공지능(AI)이 클라우드를 넘어 로봇·드론·스마트팩토리 등 실제 산업 현장으로 확산되면서 전력 효율이 높은 온디바이스 AI 반도체의 중요성이 커지고 있다. 대규모 연산을 처리하는 데이터센터용 그래픽처리장치(GPU)와 달리 제한된 전력과 공간에서 AI를 구동해야 하는 피지컬 AI 분야에서는 저전력 신경망처리장치(NPU)가 핵심 부품으로 부상하고 있다. 국내 초저전력 AI 반도체 기업 딥엑스는 양산 제품을 앞세워 로봇과 제조, 모빌리티, 의료 등 글로벌 피지컬 AI 시장을 정조준하고 있다. 14일 딥엑스는 지난해 8월 온디바이스 AI용 NPU 'DX-M1' 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 홍콩, 일본, 싱가포르, 인도 등 10개 국가·지역에서 총 77건, 1300만 달러(약 183억원) 이상의 상업용 구매주문(PO)을 확보했다고 밝혔다. 특히 최근 들어 주문 증가 속도가 빨라지고 있다. 딥엑스에 따르면 DX-M1 양산을 시작한 지난해 3분기 누적 PO는 2건에 그쳤지만 4분기 6건, 올해 3월 말 29건, 5월 말 56건, 7월 말 77건으로 늘었다. 전체 주문의 62%에 해당하는 48건이 지난 4월부터 7월까지 4개월 동안 발생한 것으로 집계됐다. 딥엑스는 양산 초기 제품 평가와 개념검증(PoC)에 머물던 고객들이 실제 제품 개발과 구매 단계로 이동하면서 상업화 속도가 빨라지고 있다고 설명했다. 생성형 AI가 주로 데이터센터에서 대규모 연산을 수행하는 것과 달리 로봇이나 드론, 자율주행·스마트모빌리티 장비, 산업용 카메라 등은 데이터를 현장에서 즉각 처리해야 하는 제한 사항이 있는 것으로 알려졌다. 이들 기기는 배터리 용량이나 전력 공급에 제약이 있고 발열과 장착 공간도 제한적이며 모든 데이터를 클라우드로 전송해 처리하는 방식 역시 통신 지연과 네트워크 비용 등의 문제가 발생할 수 있는 것으로 꼽힌다. 이에 기기 자체에서 AI 추론을 수행하면서도 전력 소비를 최소화할 수 있는 온디바이스 NPU가 대안으로 떠오르고 있다. 딥엑스가 양산한 DX-M1 역시 이 같은 엣지 AI 시장을 겨냥한다. 삼성전자 5나노 공정을 기반으로 제작된 DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행하도록 설계됐다. CCTV와 스마트팩토리, 머신비전, 로봇 등 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 장비가 주요 적용 대상이다. 실제 사업화 영역도 특정 산업에 집중되지 않고 있다. 딥엑스는 로보틱스, 스마트팩토리·제조자동화, 스마트모빌리티·지능형교통체계(ITS), 미션 크리티컬·항공, AIoT, 의료, AI IT서비스·엣지컴퓨팅, 영상감시·보안 등 8개 분야에서 사업을 진행하고 있다. 적용 제품도 드론과 머신비전 카메라, AI 박스부터 로봇과 산업용 장비, 의료 AI 기기, 문서 인식용 광학문자인식(OCR) 서버, 영상관제용 VMS 서버, 보안 카메라용 엣지박스 등으로 확대됐다. 딥엑스는 개발키트나 평가용 제품을 공급하는 초기 단계를 넘어 고객사의 실제 제품 개발과 생산, 일부 납품으로 이어지는 사례도 나오고 있다고 설명했다. 글로벌 시장에서도 적용처를 넓히고 있다. 중국에서는 바이두 관련 OCR·머신비전 프로젝트와 레노버 등 글로벌 IT·서버 기업 관련 엣지 서버 프로젝트를 진행하고 있으며, 대만에서는 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON 등을 통해 적용처를 확대하고 있다. 북미와 유럽에서는 글로벌 유통망과 현지 파트너를 통한 공급을 이어가는 동시에 일본에서는 제조·산업 분야를 중심으로 신규 프로젝트를 늘리고 있는 것으로 알려졌다. 양산 이후에는 27개 글로벌 반도체 유통 파트너와 계약해 해외 공급망을 구축하고 50여개 글로벌 하드웨어·모듈 기업과 협력하고 있다. 라즈베리파이와 바이두의 패들패들, 울트라리틱스 등 개방형 플랫폼 생태계와도 연계해 NPU 적용 장벽을 낮추고 있다. 기술 경쟁력 확보도 병행한다. 딥엑스는 NPU 설계와 저전력 AI 연산 분야에서 500건 이상의 특허를 확보했으며 DX-M1 양산 과정에서 약 90% 수준의 수율을 달성했다고 밝혔다. 단순히 AI 반도체를 설계하는 데 그치지 않고 실제 대량 생산과 공급까지 이어갈 수 있는 제조 경쟁력을 확보하겠다는 전략이다. 특히 피지컬 AI 시장이 본격적으로 확대되면 NPU 경쟁도 단순한 연산 성능보다 전력 효율과 크기, 가격, 소프트웨어 호환성 등 종합적인 성능으로 옮겨갈 것으로 전망된다. 로봇과 드론처럼 배터리를 사용하는 기기에서는 동일한 AI 성능을 얼마나 적은 전력으로 구현할 수 있는지가 제품 경쟁력과 직결되는 것이다. 딥엑스는 차세대 제품을 통해 생성형 AI 영역까지 온디바이스 AI 반도체 적용 범위를 넓힌다는 계획이다. 삼성전자 2나노 공정을 기반으로 개발 중인 'DX-M2'는 칩 기준 최대 5W 수준의 전력으로 생성형 AI를 구동하는 것을 목표로 한다. DX-M2의 주요 적용 대상으로는 로봇과 드론, 지능형 산업 장비, 배터리 기반 스마트 디바이스 등이 거론된다. 딥엑스는 내년 3월 시제품 웨이퍼를 확보한 뒤 4~5월 칩 구동과 성능 검증을 위한 브링업을 진행하고 6월부터 초기 고객 제공을 위한 준비에 착수한다는 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있게 보고 있는 것은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 실제 주문과 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라며 "AI 반도체의 경쟁력은 고객의 실제 제품에 적용되고 지속적인 주문으로 이어질 때 비로소 증명된다"고 말했다.2026-08-14 14:52:32
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LG CNS, 2분기 영업이익 9.2% 줄었다. [경제일보] LG CNS의 2026년 2분기 영업이익이 1279억원으로 전년 동기 대비 9.2% 줄었다. 매출은 1조5208억원으로 4.2% 늘었다. 매출이 느는데 이익이 줄면서 영업이익률은 9.7%에서 8.4%로 1.2%포인트 낮아졌다. LG CNS는 7월 31일 실적발표 컨퍼런스콜에서 피지컬 AI와 금융 인공지능 전환(AX), AI 인프라를 하반기 3대 성장축으로 제시했다. 상반기 누적으로는 매출 2조8358억원, 영업이익 2221억원으로 각각 6.1%, 1.1% 늘었다. 상반기 이익이 소폭이나마 늘어난 것은 1분기 덕이다. 반기 수치에서 2분기를 빼면 1분기 영업이익은 942억원으로 전년보다 20%가량 증가했다. 이익 방향이 꺾인 시점은 2분기다. 송광륜 LG CNS 최고재무책임자(CFO)는 "영업이익 감소는 사업 경쟁력 약화에 따른 구조적 문제가 아니라 미래 성장을 위한 선제적 투자와 일시적인 프로젝트 일정의 영향"이라며 "이연된 프로젝트가 하반기 본격 진행되면 실적 개선에 기여할 것"이라고 말했다. 신규 AI 플랫폼과 피지컬 AI 연구개발, 인재 확보 투자가 늘었고 일부 계열사 프로젝트 계약이 하반기로 밀렸다는 설명이다. ◆ LG전자 로봇 데이터 팩토리…피지컬 AI 첫 레퍼런스 피지컬 AI 사업의 출발점은 LG전자다. LG CNS는 LG전자와 지능형 로봇 학습 인프라인 로봇 데이터 팩토리를 구축하고 자체 플랫폼 '피지컬웍스'와 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라를 공급한다. 로봇 데이터 팩토리는 로봇이 작업을 익히는 데 필요한 영상과 동작 데이터를 모아 가공하고 이를 바탕으로 AI 모델을 학습시키는 설비다. 물류 현장 검증은 컬리에서 이뤄졌다. LG CNS는 컬리 물류센터 1차 개념검증(PoC)을 마쳤고 연말까지 기능을 보완해 적용 범위를 넓히는 후속 사업을 추진한다. 좁은 통로를 다니는 자율이동로봇(AMR) 사업과 연구소 물류 자동화도 수행 중이다. 신재훈 LG CNS 스마트팩토리사업부장(상무)은 "산업 현장에 피지컬 AI를 도입하려면 GPU를 비롯한 AI 인프라 확보가 필수적"이라며 "LG전자 로봇 데이터 팩토리를 대표 사례로 삼아 제조와 물류 등 다양한 산업으로 사업을 확대하겠다"고 말했다. 올해는 사례 확보에 집중하고 내년부터 제조·물류 고객을 상대로 로봇 전환(RX) 사업을 넓힌다는 구상이다. 스마트엔지니어링 부문 2분기 매출은 2746억원으로 13% 늘어 세 부문 가운데 성장률이 가장 높았다. LG그룹 2차전지 계열사의 북미 물류 혁신 사업을 추가 수주했고 국가농업 AX 플랫폼 구축 사업의 민간사업자로도 뽑혔다. ◆ 금융 차세대, 하반기부터 매출 인식 디지털 비즈니스 서비스 상반기 매출은 6621억원으로 8.8% 늘어 세 부문 중 증가폭이 가장 컸다. KB국민은행 차세대 사업과 한국은행 2기 정보기술아웃소싱(ITO) 사업을 따냈다. 조성우 LG CNS 금융AX1사업담당(상무)은 "금융권 차세대 프로젝트는 평균 수행 기간이 약 2년인 대규모 사업으로 착수 이후 분석·설계·초기 구축 단계를 거치면 약 6개월 뒤부터 매출이 본격 인식되는 구조"라며 "1월 NH농협은행, 5월 KB국민은행 차세대를 착수한 만큼 하반기로 갈수록 매출 기여도가 높아질 것"이라고 말했다. 지난해 수주한 미래에셋생명과 신한투자증권 차세대는 올해 본격 개발 단계에 들어갔다. 정보기술(IT) 시스템 구축과 운영 전 과정을 에이전틱 AI로 수행하는 개발 플랫폼 '대본'도 2분기에 내놨다. ◆ AI 인프라, 구독형으로 판다 AI·클라우드 부문 2분기 매출은 9060억원으로 3.9% 늘었다. AI 플랫폼과 데이터 구축, 클라우드 관리서비스(MSP), GPU 인프라 구축·유지보수가 성장을 이끌었다. LG CNS는 AI 연산 자원을 구독 방식으로 파는 '엑스퓨웍스(XPUWorks)'를 출시했다. 고객이 대규모 초기 투자 없이 필요한 만큼 GPU를 쓰게 하는 구조다. 1분기에 내놓은 에이전틱 AI 플랫폼 '에이전틱웍스'는 챗GPT와 클로드, 제미나이의 사용량과 비용을 조직·사용자별로 보여주는 대시보드를 제공한다. 업무 특성과 보안 요건에 맞춰 모델을 골라 연결하는 지능형 라우팅 기능도 강화하고 있다. 중국산 대규모언어모델(LLM)의 약진에 대해서는 대체보다 조합으로 봤다. 진요한 LG CNS AI센터장(상무)은 "표준 모델을 일괄 전환하기보다는 업무 난이도와 보안 수준, 비용 민감도에 따라 여러 모델을 조합하는 멀티모델 전략이 확대되는 추세"라며 "업무 특성에 따라 미국 프런티어 모델과 중국 경량 모델, 국산 온프레미스 모델을 최적으로 배치하는 방식이 일반화될 것"이라고 말했다. 데이터센터 설계·구축·운영(DBO)에서는 시장 성장률을 웃도는 확장을 목표로 내걸었다. LG CNS는 글로벌 데이터센터 시장이 연평균 9%, 아시아태평양과 국내는 15~20% 성장할 것으로 봤다. 한편 회사 설명이 맞는지는 하반기에 갈린다. 이연됐다는 계열사 프로젝트가 실제로 3분기에 잡히는지, 6개월 뒤부터 매출이 인식된다는 금융 차세대가 그 시점에 숫자로 나타나는지가 확인 지점이다. 피지컬 AI는 아직 LG전자라는 계열 물량 한 건과 컬리 PoC가 전부다. 선제 투자라는 설명이 성립하려면 그룹 밖에서 매출이 나와야 한다.2026-07-31 14:45:47
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AI 경쟁 무대 바뀐다…데이터이쿠, 모델 넘어 데이터·거버넌스 플랫폼 강화 [경제일보] 기업들의 인공지능(AI) 도입이 실험 단계를 넘어 실제 업무 운영 단계로 확대되면서 AI를 관리하고 성과를 검증하는 플랫폼 경쟁이 본격화되고 있다. 단순히 뛰어난 AI 모델을 확보하는 것을 넘어 데이터를 연결하고, AI 에이전트를 통제하며, 비즈니스 성과로 이어지도록 운영하는 역량이 기업 경쟁력의 핵심으로 떠오르는 가운데 데이터이쿠가 5년 연속 글로벌 AI 플랫폼 리더로 선정되며 능력을 입증하고 있다. 30일 데이터이쿠는 가트너가 발표한 '2026 가트너 매직 쿼드런트 데이터 사이언스 및 머신러닝 AI 플랫폼'에서 리더로 선정됐다고 밝혔다. 이번 선정으로 데이터이쿠는 5년 연속 리더 자리를 유지했다. 데이터이쿠는 '비전의 완성도' 부문에서 높은 평가를 받으며 기업들이 AI 실험을 넘어 대규모 운영 환경으로 확장할 수 있도록 지원하는 플랫폼 역량을 인정받았다고 설명했다. 최근 기업들의 AI 전략은 단순한 생성형 AI 도입에서 벗어나 실제 업무 프로세스에 AI를 적용하고 관리하는 방향으로 변화하고 있다. 챗봇이나 문서 작성 등 개별 업무 지원을 넘어 AI 에이전트가 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 사례가 늘면서 AI 활용 과정 전반을 관리할 수 있는 플랫폼의 중요성이 커지고 있다. 특히 기업들은 다양한 AI 모델과 데이터 환경을 동시에 활용하는 멀티플랫폼 환경에 대응해야 하는 상황으로 알려졌다. 이에 AI 모델 자체의 성능뿐 아니라 데이터 품질 관리, 모델 운영, 보안, 규제 대응, 성과 측정 등 AI 생애주기를 관리하는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상하고 있다. 데이터이쿠는 해당 시장 변화에 맞춰 데이터 준비부터 AI 모델 개발, 배포, 운영, 관리까지 하나의 환경에서 지원하는 AI 플랫폼을 제공하고 있다. 클라우드 인프라와 기존 업무 시스템 전반에서 AI 개발과 운영을 지원하며, 데이터 분석가와 개발자, 현업 부서가 협업할 수 있는 환경을 제공하는 것이 특징이다. 데이터이쿠는 최근 AI 에이전트 확산에 대응해 관련 기능도 강화하고 있다. 멀티플랫폼 환경에서 AI 에이전트를 관리하고 성과를 검증할 수 있도록 지원하는 '에이전트 매니지먼트', AI 기반 개발 과정을 시각적으로 확인하고 검토할 수 있는 '코빌드', 거버넌스 기반 의사결정을 지원하는 '리즈닝 시스템즈' 등을 제공하고 있다. AI 도입 이후 기업들이 겪는 가장 큰 과제 중 하나는 '실제 성과 창출'이다. 많은 기업이 생성형 AI를 활용한 개념검증(PoC)을 진행하고 있지만, 조직 전체 업무 환경으로 확산하는 과정에서는 데이터 접근성, 보안, 운영 관리, 성과 측정 등의 문제가 발생하고 있다. 이에 따라 AI 시장의 경쟁 구도 역시 모델 개발 경쟁에서 AI를 안정적으로 운영하는 플랫폼 경쟁으로 이동하고 있는 것으로 분석된다. 기업 입장에서는 어떤 AI 모델을 선택하는지뿐 아니라, 해당 AI가 실제 업무에서 지속적으로 성과를 낼 수 있도록 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있기 때문이다. 고객 평가에서도 높은 점수를 받고 있다. 데이터이쿠에 따르면 최근 12개월간 가트너 피어 인사이트 기준 평균 5점 만점에 4.7점을 기록했으며, 리뷰 작성자의 98%가 플랫폼을 추천한 것으로 나타났다. 데이터 플랫폼 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 앞서 데이터이쿠는 지난달 열린 '스노우플레이크 서밋 2026'에서 스노우플레이크의 '2026 AI 플랫폼 올해의 제품 파트너'로 선정된 바 있다. 데이터이쿠는 스노우플레이크 AI 데이터 클라우드 환경에서 데이터 이동 없이 AI 모델과 에이전트, 워크플로를 구축하고 운영할 수 있도록 지원하며 기업들이 AI 프로젝트를 실제 운영 환경으로 확장할 수 있도록 돕고 있다. 국내에서도 기업들의 AI 투자 확대와 함께 AI 운영 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 금융, 제조, 유통 등 산업 전반에서 생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 확대되면서 기업 내부 데이터와 AI 시스템을 안전하게 연결하고 관리하는 체계가 중요해지고 있기 때문이다. 특히 국내 기업들은 AI 활용 과정에서 개인정보 보호와 보안, 산업별 규제 대응 등을 동시에 고려해야 하는 만큼 단순 AI 모델 도입보다 운영과 관리 역량 확보가 중요한 과제로 떠오르고 있다. AI 시장이 모델 성능 경쟁을 넘어 실제 비즈니스 성과를 만드는 운영 경쟁으로 이동하면서 AI 플랫폼 기업들의 역할도 더욱 커질 전망이다. 데이터이쿠의 이번 가트너 리더 선정 역시 기업 AI 전환 과정에서 플랫폼과 거버넌스 역량의 중요성이 높아지고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 플로리안 두에토 데이터이쿠 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 "앞으로 기업 간 AI 경쟁력의 격차는 더욱 뚜렷해질 것"이라며 "이러한 격차는 어떤 AI 모델에 접근할 수 있는지가 아니라 AI가 실제 비즈니스 전반에서 성과를 낼 수 있도록 접근성과 오케스트레이션, 거버넌스를 얼마나 효과적으로 갖추고 있는지가 좌우할 것"이라고 말했다.2026-07-30 17:44:29
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SKT, 스타트업에 독자 AI 모델 API 지원…A.X K1 활용처 넓힌다 [경제일보] SK텔레콤이 인공지능 서비스 개발을 돕기 위해 자사 AI 모델 기반 API를 지원한다. 정부 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트를 통해 개발한 A.X K1의 활용 범위를 스타트업 서비스 영역으로 넓히고 여러 적용 사례를 확보하려는 행보다. SK텔레콤은 국내 스타트업이 AI 서비스를 보다 쉽게 개발·검증할 수 있도록 자사 AI 모델 기반의 API를 지원한다고 26일 밝혔다. 회사는 중소벤처기업부가 주관하고 하는 ‘2026년 모두의 챌린지 AX-LLM’에 참여하고 있다. 이 사업은 국내 스타트업이 국산 AI 모델을 도입하고 활용하는 과정에서 필요한 기술 협업을 지원하기 위해 마련됐다. 이번 사업에는 자체 대규모언어모델을 보유한 7개 수요기업이 참여한다. SKT를 비롯해 업스테이지, LG AI연구원, NC AI, KT, 네이버클라우드, 오라클 등이 참여 기업으로 이름을 올렸다. 스타트업이 이들 수요기업 가운데 한 곳을 선택해 사업계획을 제출하면 수요기업이 협업 대상을 선정해 지원하는 방식이다. SK텔레콤은 수요기업 가운데 가장 많은 협업 신청을 받았다고 설명했다. 이후 외부 전문가와 함께 심사를 진행해 팀리미티드, 퍼셀리, 데브올컴퍼니 등 3개사를 협업 대상으로 선정했다. 팀리미티드는 영수증 플랫폼을 기반으로 개인화 쇼핑 큐레이션 에이전트를 운영하는 스타트업이다. 퍼셀리는 AI 기반 인플루언서 마케팅과 프로모션 자동화 솔루션을 제공한다. 데브올컴퍼니는 연체 채권 관리 AI 솔루션을 제공하고 있다. SK텔레콤은 이들 스타트업에 올해 말까지 A.X K1 API를 제공한다. 또 스타트업 엑셀러레이팅 프로그램인 ‘SKTCH with AI’와 연계해 서비스 고도화와 사업화 검증을 지원할 계획이다. 선정된 스타트업은 협업 기간 동안 고객 접점에서 활용할 수 있는 AI 서비스를 개발하고 검증한다. 기존 서비스를 A.X K1 모델 기반으로 전환하고 향후 SK텔레콤과의 본격적인 사업 협력을 위한 개념검증도 준비한다. 엄종환 SK텔레콤 지속가능경영실장은 “스타트업과의 협력을 통해 SK텔레콤 독자 AI 모델의 활용 범위를 확대하고 국내 AI 생태계 활성화에 기여하겠다”라고 말했다.2026-07-26 14:58:49
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비임상부터 임상까지 잇는다…GCCL·젬파마텍 '원스톱 개발' 협력 [경제일보] GC녹십자그룹의 글로벌 임상시험 검체분석 기관 지씨씨엘(GCCL)이 글로벌 비임상 CRO 기업과 손잡고 신약개발 전주기 시장 공략에 나선다. 비임상과 임상을 잇는 ‘연결 고리’를 구축해 글로벌 제약·바이오 기업 수요를 선점하겠다는 전략이다. 22일 지씨씨엘은 글로벌 비임상 CRO 기업 젬파마텍(GemPharmatech)과 신약개발 서비스 협력을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 초기 연구 단계부터 임상시험까지 이어지는 개발 과정을 하나의 흐름으로 묶어 제공하는 데 초점이 맞춰졌다. 젬파마텍은 유전자 조작 마우스 모델을 기반으로 한 비임상 연구에 강점을 가진 기업이다. 3만5000종 이상의 마우스 모델을 보유하고 있으며 종양학, 면역학, 신경퇴행성 질환 등 다양한 치료 영역에서 신약개발을 지원해왔다. 생체 내 효능평가(in vivo efficacy testing)와 질환 모델 플랫폼을 바탕으로 글로벌 제약사들과 협력을 이어가고 있다. 지씨씨엘은 임상시험 단계에서 검체 분석과 중앙실험실(Central Lab) 운영 역량을 갖춘 기관이다. 바이오분석과 검체 관리 분야에서 축적된 경험을 바탕으로 다국가 임상시험을 지원해왔다. 양사는 이번 협약을 통해 비임상과 임상 단계의 핵심 역량을 결합한다. 젬파마텍의 동물모델 기반 효능평가와 지씨씨엘의 임상 검체 분석 역량을 연계해 신약개발 전 과정에 걸친 통합 서비스를 제공한다는 구상이다. 특히 비임상 개념검증 단계에서 확보한 데이터를 임상 단계로 자연스럽게 이어갈 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 개발 단계 간 단절을 줄이고 시간과 비용을 동시에 절감할 수 있는 구조를 마련하겠다는 의미다. 양사는 글로벌 고객사를 대상으로 공동 사업 기회 발굴에도 나선다. 한국, 미국, 중국을 중심으로 온·오프라인 마케팅과 네트워킹 활동을 확대해 브랜드 인지도를 높이고 신규 수주를 확보할 계획이다. 업계에서는 최근 신약개발 과정에서 ‘속도’와 ‘연속성’이 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다는 점에 주목한다. 비임상과 임상 단계가 분절된 기존 구조로는 개발 기간 단축에 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. 젬파마텍 샹 가오 회장은 “비임상 역량과 임상 전문성을 연결해 고객사가 초기 연구부터 임상시험까지 원활하게 개발을 이어갈 수 있도록 지원할 것”이라고 했다. 북미법인 브랜디 윌킨슨 대표도 “미국 시장에서 통합 개발 경로에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다”며 협력 확대 기대를 나타냈다. 조관구 지씨씨엘 대표는 “비임상과 임상 사이의 간극을 줄여 고객사가 보다 효율적으로 개발을 진행할 수 있도록 돕겠다”고 말했다.2026-07-22 15:25:40
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"2억건 조선 데이터에 네이버 AI 심는다"…HD현대, 지능형 조선소 승부수 [경제일보] 네이버클라우드가 HD한국조선해양의 2억건이 넘는 조선·해양 데이터를 활용할 전용 인공지능(AI)·클라우드 인프라 구축에 나선다. 범용 AI를 도입하는 수준을 넘어 선박 설계와 생산, 로봇 제어까지 연결하는 ‘조선 특화 AI 운영 기반’을 마련한다는 구상이다. 네이버클라우드와 HD한국조선해양은 최근 세종시 네이버 데이터센터 ‘각 세종’에서 피지컬 AI 기반 조선 사업 혁신을 위한 업무협약을 체결했다고 20일 밝혔다. 협력 분야는 △조선 특화 AI·클라우드 인프라 구축 △데이터센터와 통합 전력 인프라 구축 △차세대 선박 플랫폼 및 조선업 AI 전환(AX) △피지컬 AI·로봇 기술 활용 △디지털 인재 양성 등이다. ◆ 설계도면 지키면서 GPU 활용…프라이빗 클라우드 구축 이번 협력의 출발점은 조선업의 특수성이다. 선박 한 척을 건조하려면 방대한 설계도면과 자재·공정·품질 데이터가 오간다. 선종과 발주처에 따라 설계가 달라지는 주문형 산업이어서 축적된 데이터는 원가와 납기, 품질을 좌우하는 핵심 기술자산이다. 외부 퍼블릭 클라우드에 데이터를 그대로 올리기 어려운 이유도 여기에 있다. 네이버클라우드는 AI 데이터센터를 기반으로 GPU 자원을 최적화하고, HD한국조선해양이 데이터와 접근권한을 직접 통제할 수 있는 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 계획이다. 양사는 공동 ‘센터 오브 엑설런스(CoE)’도 구성한다. 외부 사업자에게 시스템 운영을 전적으로 의존하는 대신 HD한국조선해양 내부에 AI·클라우드 설계와 운영 역량을 축적하기 위한 조직이다. 조선 현장의 업무 지식과 네이버의 AI 기술을 결합해 실제 적용 사례를 발굴하는 역할도 맡는다. 네이버클라우드가 파트너로 선정된 배경에는 기존 협력 경험이 있다. 양사는 2024년부터 HD현대의 클라우드 전환과 하이퍼클로바X 활용, 해양 디지털 서비스 사업화를 추진해 왔다. 네이버클라우드가 자체 데이터센터와 GPU 인프라, 대규모언어모델(LLM), 디지털트윈·로봇 기술을 함께 보유한 점도 조선업 AX를 추진하는 데 강점으로 작용했다. ◆ 2030년 자율운영 조선소로…생산성 경쟁 대응 HD현대는 2030년까지 설계와 생산, 물류를 데이터로 연결하는 미래형 조선소 ‘FOS(Future of Shipyard)’ 구축을 추진하고 있다. 최종 목표는 AI가 인력과 자재, 설비, 공정을 분석해 최적의 생산계획을 제시하는 지능형 자율운영 조선소다. 이를 통해 생산성을 30% 높이고 선박 건조 기간을 30% 단축한다는 목표다. 네이버클라우드는 선박 데이터 기반 플랫폼과 실시간 데이터 처리·제어 구조를 공동 설계한다. AI 비전으로 용접 상태나 작업 위험을 인식하고 로봇 운영 플랫폼을 이용해 비정형 작업을 자동화하는 활용 모델도 발굴할 예정이다. 이번 협력은 HD한국조선해양이 기존에 추진해 온 팔란티어 기반 데이터 플랫폼, 지멘스와의 설계·생산 통합 시스템을 대체하기보다 이를 AI·클라우드와 연결하는 성격이 강하다. 여러 시스템에 흩어진 데이터를 프라이빗 클라우드로 묶고 현장에서 실행할 AI의 연산 기반을 네이버클라우드가 담당하는 구조다. 관건은 2억건의 데이터를 얼마나 정제하고 표준화하느냐다. 데이터가 많더라도 설계 형식과 공정 기준이 제각각이면 AI 학습과 로봇 제어에 곧바로 활용하기 어렵다. 업무협약 단계인 만큼 투자 규모와 구축 일정, 첫 적용 조선소도 아직 공개되지 않았다. 향후 개념검증을 실제 생산성 개선과 공급 계약으로 연결해야 이번 협력의 성과를 확인할 수 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 “조선 산업에 특화된 클라우드 환경을 구축하고 다른 산업으로도 확산할 수 있는 AI 혁신 모델을 만들겠다”고 말했다. 김형관 HD한국조선해양 대표는 “2억건 이상의 조선·해양 데이터베이스에 네이버의 AI 기술을 더해 조선업 특화 AI 생태계를 구축하겠다”며 “지능형 스마트 조선소를 완성해 미래 선박 시장을 주도할 것”이라고 밝혔다.2026-07-20 11:31:31
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SK이노베이션, AI로 에너지·사회문제 푼다…청년 창업팀 10곳 육성 [경제일보] SK이노베이션이 인공지능(AI) 기술을 활용해 에너지와 사회문제를 해결할 청년 창업팀 10곳을 선정하고 사업화 지원에 나선다. 15일 SK이노베이션은 전날 ‘AI 임팩트 솔루션’ 사업에 최종 선발된 10개 팀을 대상으로 서울 종로구 SK서린빌딩에서 킥오프 및 부트캠프를 개최했다고 밝혔다. AI 임팩트 솔루션은 AI 기술을 기반으로 에너지·사회문제를 해결할 창업팀을 발굴하고 육성하는 프로그램이다. SK이노베이션이 주최·후원하고 재단법인 큐네스티가 주관하며 사회복지공동모금회가 지원한다. 지난 5월 11일부터 6월 12일까지 참가팀을 모집한 뒤 에너지, AI·기술, 사업화·투자, 사회적 가치 분야 전문가 심사를 거쳐 최종 10개 팀을 선정했다. 선정된 팀들은 AI 데이터센터의 에너지 효율 개선과 탄소 감축을 비롯해 돌봄, 안전, 환경, 이동권, 교육 등 다양한 분야의 사회문제 해결을 위한 AI 솔루션을 제안했다. 폐배터리 재활용 공정의 비효율 개선, 데이터센터 발열·소음 저감, 희귀암 초기 진단 데이터 분석, 실시간 디지털 수어 생성 기술 등이 포함됐다. 14일 진행된 부트캠프에서는 앞으로 4개월간 진행할 개념검증(PoC) 실행 계획을 수립하고 사업화 방향을 구체화했다. 참가팀들은 AI·기술과 비즈니스 분야 특강을 듣고 팀별 솔루션 피칭을 통해 문제 정의와 개발 단계, PoC 계획 등을 점검했다. SK이노베이션은 오는 10월까지 AI·기술, 비즈니스, 임팩트 분야 전문가들이 참여하는 1대1 멘토링을 통해 각 팀의 솔루션 고도화를 지원한다. AI·기술 분야에서는 물리 인지 AI와 멀티모달 AI 등 다양한 분야의 전문가와 SK이노베이션 AX단 구성원들이 멘토로 참여한다. 참여팀들은 오는 11월 열리는 성과공유회 ‘데모데이’에서 실증 성과를 발표한다. SK이노베이션은 이 가운데 우수 3개 팀을 선정해 사업 고도화와 임팩트 투자 연계 등 후속 지원을 이어갈 계획이다. 강충식 SK이노베이션 부사장은 “AI는 이제 에너지 효율성, 탄소 저감, 돌봄, 안전, 교육 및 이동권 등 복잡한 사회문제를 해결하는 핵심 도구”라며 “SK이노베이션은 참여팀들의 기술이 실제 현장에서 검증되고 사회적 가치로 이어질 수 있도록 적극 지원해 나갈 것”이라고 했다. 이순열 큐네스티 대표는 “선정된 10개 팀이 AI 기술을 바탕으로 에너지와 다양한 사회문제에 대한 실질적인 해결 가능성을 보여주길 기대한다”며 “실증 설계부터 사업화, 임팩트 측정까지 전 과정을 밀착 지원해 기술과 아이디어가 실제 사회적 변화로 이어질 수 있도록 돕겠다”고 설명했다.2026-07-15 14:43:58
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다음 'AI 요약', 국산 NPU·LLM로 돌린다…"GPU보다 비용 30% 절감" [경제일보] 포털 다음이 검색 결과를 요약하는 인공지능(AI) 서비스에 국산 AI 반도체와 거대언어모델(LLM)을 함께 적용했다. 퓨리오사AI의 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’에서 업스테이지의 LLM ‘솔라’를 구동하고, 이를 다음의 실제 검색 서비스에 연결한 구조다. 국산 AI 기술이 연구개발이나 개념검증(PoC)을 넘어 대규모 이용자를 보유한 포털 서비스의 상용 인프라에 투입됐다는 점에서 의미가 있다. 업스테이지는 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 운영과 비교해 현재 약 30%의 비용 절감 효과를 확인했다고 밝혔다. 업스테이지(대표 김성훈)와 다음 운영사 AXZ(대표 이건수), 퓨리오사AI(대표 백준호)는 15일 온라인 간담회를 열고 다음 ‘AI 요약’ 서비스의 기술 구성과 향후 확장 계획을 공개했다. 다음 AI 요약은 이용자가 검색어 또는 문장형 질문을 입력하면 LLM이 관련 웹문서를 분석해 핵심 답변과 근거를 정리해주는 서비스다. 지난 1일 베타로 출시돼 이슈와 금융, 엔터테인먼트, 건강, 사전, 일상 등 6개 영역에 우선 적용됐다. ◆ 국산 NPU 24개로 하루 5억 토큰 처리 AI 요약의 추론 연산은 퓨리오사AI의 2세대 NPU 레니게이드가 담당한다. 현재 서버 3개 노드에 레니게이드 24개를 배치해 하루 평균 약 5억개의 토큰을 처리하고 있다. 토큰은 AI 모델이 정보를 이해하고 답변을 생성할 때 사용하는 데이터 단위다. 퓨리오사AI는 레니게이드 칩뿐 아니라 솔라 모델을 반도체에 배치하는 컴파일러와 추론용 서빙 엔진도 자체 개발했다. 범용 GPU에 모델을 올리는 방식과 달리 하드웨어와 소프트웨어, 모델을 함께 최적화하는 공동설계 방식으로 처리 효율을 높였다는 설명이다. 백준호 대표는 “레니게이드는 솔라 모델을 가속하면서 엔비디아 H200과 대등한 수준의 처리 성능을 확보했다”며 “가격 대비 성능과 전력 대비 성능에서는 더 높은 효율을 보이고 있다”고 말했다. 김성훈 대표도 “현재 다음과 함께 서비스를 운영하면서 GPU를 사용할 때보다 약 30%의 비용 절감 효과를 보고 있다”고 설명했다. 퓨리오사AI는 기업의 AI 전환(AX) 환경에서는 처리량과 모델 구성에 따라 GPU 대비 1.5∼2배 높은 비용 효율을 확보할 수 있다고 보고 있다. 다만 H200과의 비교 조건과 모델 크기, 동시 처리량, 응답 지연시간 등 세부 측정값은 공개되지 않았다. 30% 비용 절감 역시 3사가 실제 운영 과정에서 산출한 수치로, 외부 기관의 독립적인 비교 검증 결과는 아니다. 향후 서비스 적용 범위가 확대됐을 때도 같은 비용 효율을 유지하는지가 상용 경쟁력을 가를 전망이다. ◆ 업스테이지의 모델, 퓨리오사AI의 칩, 다음의 이용자 이번 협력이 주목받는 이유는 국내 AI 산업이 부족했던 ‘실제 사용처’를 확보했다는 점이다. 국산 NPU는 성능을 갖추고도 대규모 상용 서비스 적용 사례와 이를 뒷받침하는 소프트웨어 생태계가 부족하다는 평가를 받아왔다. 국내 LLM 역시 모델을 개발한 뒤 이를 지속적으로 사용하는 대규모 이용자 접점을 확보하는 것이 과제였다. 업스테이지는 지난 5월 카카오로부터 다음 운영사 AXZ 인수를 마무리했다. 이를 통해 자체 LLM을 포털 검색에 적용하고 이용자 반응과 토큰 사용 데이터를 다시 모델 개선에 활용할 수 있는 구조를 확보했다. 업스테이지와 퓨리오사AI의 협력도 이번이 처음은 아니다. 두 회사는 2022년 업스테이지의 광학문자인식(OCR) 기술을 퓨리오사AI의 1세대 NPU ‘워보이’에 적용했다. 지난해 6월에는 솔라를 레니게이드에 최적화하고 온프레미스 생성형 AI 인프라를 공동 개발하기 위한 업무협약을 체결했다. 이번 다음 AI 요약은 당시 협력이 실제 서비스로 연결된 사례다. 3사는 이를 국내 기술로 반도체와 모델, 서비스를 연결한 첫 풀스택 소버린 AI 상용 사례라고 평가했다. 다만 ‘국내 최초’는 3사의 자체 판단이다. 줌인터넷을 운영하는 이스트에이드가 지난달 AI 검색 서비스 ‘AI 3초 요약’과 ‘AI 이슈 트렌드’에 LG AI연구원의 ‘K-엑사원’을 먼저 적용했지만, 다음은 AI 모델뿐 아니라 추론 반도체까지 국산 기술을 적용한 점을 차별화 요소로 내세우고 있다. ◆ 검색 질의 절반 이상으로 확대…비용 효율이 관건 다음은 현재 전체 검색 질의의 약 20%에 AI 요약을 적용하고 있다. 1차 목표는 적용 비중을 절반 이상으로 확대하는 것이다. 쇼핑과 맛집처럼 정보가 자주 바뀌고 이용자의 선택까지 연결되는 분야에는 별도의 버티컬 AI 서비스를 적용할 계획이다. 환각을 줄이기 위한 검색 구조도 고도화했다. 기존 키워드 검색과 의미를 중심으로 자료를 찾는 벡터 검색을 결합한 ‘하이브리드 검색’으로 최신 자료를 솔라에 전달하고, 답변 생성 과정은 하네스 엔지니어링으로 통제한다. 연내에는 후속 질문을 이어갈 수 있는 대화형 ‘AI 모드’도 출시할 예정이다. 장기적으로는 이용자의 관심사와 이용 기록을 바탕으로 개인별 정보를 제공하는 ‘1인 1에이전트’를 구상하고 있다. 관심 분야 뉴스를 매일 아침 자동으로 모아주는 서비스 등이 대표적인 활용 사례다. 서비스 확대에는 반도체 공급도 뒷받침돼야 한다. 퓨리오사AI는 올해 초 레니게이드 양산을 시작했으며 연내 최대 1만개까지 공급할 수 있다는 입장이다. 유럽에서는 에퀴닉스 리스본 데이터센터에 레니게이드 서버를 설치해 현지 기업의 성능 검증도 지원하고 있다. 이번 협력은 업스테이지가 참여하는 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트에도 중요한 실증 사례가 될 전망이다. 다음달 예정된 2차 평가에서는 모델 성능뿐 아니라 산업 적용성과 실제 서비스 활용도가 주요 평가 요소로 거론된다. 업스테이지는 다음달 후속 솔라 모델도 공개할 예정이다. 김성훈 대표는 “다음 AI 서비스를 이용하면 솔라와 국산 NPU를 함께 사용하는 선순환이 만들어진다”며 “더 많은 사용이 기술과 품질 개선으로 이어지고, 개선된 품질이 다시 사용량을 늘리는 생태계를 구축하겠다”고 말했다.2026-07-15 14:01:14
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한컴, 유럽형 '소버린 에이전틱 OS' 3분기 공개…14조원 시장 공략한다 [경제일보] 한컴(대표이사 변성준·김연수)이 기존 공공·금융 시스템을 교체하지 않고 인공지능(AI) 에이전트를 연결하는 방식으로 유럽 소버린 AI 시장 공략에 나선다. 올해 3분기 유럽형 ‘소버린 에이전틱 운영체제(OS)’ 베타 버전을 공개하고 검증을 거쳐 하반기 중 상용 버전을 선보일 계획이다. 한컴은 폴란드 국가공인 연구개발(R&D)센터 7불스(7Bulls), 현지 AI·IT 기업 알고마인(Algomine)과 유럽형 소버린 에이전틱 OS 개발을 위한 세부 협력 어젠다에 합의했다고 15일 밝혔다. 이번 합의는 앞서 체결한 업무협약(MOU)을 구체적인 개발 과제로 옮기는 단계다. 협력 분야는 △제품 현지화 △기존 시스템 연동 △거버넌스와 유럽연합(EU) 규제 대응 △공동 영업과 사업화 등 4개 축이다. 현재는 공동개발과 개념검증(PoC)을 준비하는 과정으로 구체적인 현지 고객이나 공급 계약 규모는 공개되지 않았다. 다만 3분기 베타 공개와 하반기 상용화 일정이 제시되면서 유럽 진출 계획이 제품 개발과 매출화 단계로 넘어가는 분기점을 맞았다는 평가가 나온다. ◆ 기존 시스템 유지한 채 AI 에이전트 연결 한컴이 말하는 에이전틱 OS는 윈도나 리눅스처럼 컴퓨터를 구동하는 전통적인 운영체제와는 다르다. 조직이 보유한 데이터와 업무 시스템, 권한 체계, 여러 AI 모델과 에이전트를 하나의 환경에서 연결하고 통제하는 통합 운영 플랫폼에 가깝다. 핵심은 유럽 공공기관이 장기간 사용해 온 기간계 시스템을 걷어내지 않는다는 점이다. 기존 시스템에 연결 모듈인 커넥터를 붙여 AI 에이전트가 필요한 데이터를 읽고 업무를 수행하도록 설계한다. 전면 교체에 따른 비용과 서비스 중단 위험을 줄이면서 단계적으로 AI를 도입하려는 공공·금융기관을 겨냥한 방식이다. 현지화는 언어에서 시작한다. 한컴은 폴란드어 특화 거대언어모델(LLM) ‘비엘리크(Bielik)’를 에이전틱 OS에 연동하는 방안을 검토하고 있다. 폴란드어 에이전트의 성능을 측정할 평가체계도 공동으로 구축한다. 날짜와 통화, 문자 표기 등 현지 업무환경에 필요한 요소도 제품에 반영할 예정이다. 배포 방식은 폐쇄망과 온프레미스를 중심으로 설계한다. 민감한 문서와 업무 데이터의 외부 이동을 최소화하고 고객이 직접 AI 모델과 데이터 접근권한을 관리하도록 하기 위해서다. 7불스는 현지화와 기술개발을, 알고마인은 고객 채널을 활용한 공공·금융 분야 PoC와 사업 발굴을 맡는다. 한컴은 3분기 공개할 베타 버전을 통해 폴란드어 처리 성능과 현지 기간계 시스템 연동, AI 에이전트의 권한 통제 등을 우선 검증할 것으로 보인다. 이후 하반기 상용 버전을 출시하고 PoC를 실제 공급 계약으로 전환한다는 구상이다. ◆ EU 규제는 부담이자 시장 진입 기회 한컴이 유럽을 첫 해외 거점으로 선택한 배경에는 EU의 규제 시계가 있다. EU AI법에 따른 투명성 의무는 오는 8월 2일부터 적용된다. 이용자가 AI와 상호작용하고 있다는 사실을 알리고 일정한 AI 생성·조작 콘텐츠에는 식별 가능한 표시를 적용해야 한다. 생체인식과 핵심 인프라, 교육, 고용 등에 사용되는 일부 고위험 AI 규정은 2027년 12월 2일부터 적용된다. 로봇과 산업기계 등 규제 대상 제품에 내장되는 시스템에는 2028년 8월 2일부터 관련 규정이 적용될 예정이다. 유럽 공공기관과 기업이 AI 도입과 함께 로그 기록, 접근 통제, 모델 검증과 사람의 감독 체계를 준비해야 하는 이유다. 한컴의 전략은 오픈AI나 구글처럼 기반모델을 직접 개발해 경쟁하는 데 있지 않다. 고객이 필요에 따라 현지 모델이나 외부 LLM을 선택하되 한컴은 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸고 기존 업무 시스템과 연결하며 실행 과정과 권한을 관리하는 역할을 맡는다. 자체 모델 경쟁에 막대한 자금을 투입하기보다 모델에 종속되지 않는 구조를 앞세워 공공·금융 분야의 규제와 레거시 연동 수요를 공략하는 셈이다. 글로벌 빅테크와 정면으로 맞붙기보다 여러 모델과 업무 시스템 사이의 운영 계층을 선점하려는 전략으로 풀이된다. 한컴은 글로벌 에이전틱 AI 시장 전망을 토대로 2030년 소버린 에이전틱 OS의 유효시장(SAM)을 70억∼100억달러, 약 10조∼14조원으로 자체 추산하고 있다. 전체 소버린 AI 시장이 아니라 한컴이 겨냥하는 소프트웨어·플랫폼 영역의 추정치다. 관건은 하반기 상용화 이후 실제 고객을 확보할 수 있느냐다. 국내에서 축적한 공공 문서 처리와 폐쇄망 구축 경험을 폴란드어와 EU 규제 환경에서도 재현해야 한다. 3분기 베타에서 커넥터의 호환성과 언어 정확도, 규제 대응 기능을 입증하고 이를 공급 계약으로 연결해야 유럽 진출이 첫 매출로 이어질 수 있다. 김연수 한컴 대표는 “유럽의 공공 시스템은 수십 년간 축적된 자산”이라며 “그것을 대체하는 것이 아니라 지능화하는 것이 우리의 접근”이라고 말했다. 이어 “AI 주권은 인프라를 갖추는 것으로 완성되지 않는다”며 “그 위에서 데이터가 실제로 일하게 만드는 계층이 필요하고 그 자리를 한컴이 채우려 한다”고 강조했다.2026-07-15 10:39:00
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![[현장] 보험사 생산적 금융 확대하려면…자본 부담 낮춰야](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709175332149829.jpg)
보험사 생산적 금융 확대하려면…"자본 부담 낮춰야" [경제일보] 보험사가 생산적 금융에 안정적으로 참여하기 위해 자본 규제 완화와 위험관리 체계 정비가 필요하다는 제언이 나왔다. 보험사의 장기 운용 자산은 벤처·첨단산업·인프라 투자에 강점이 있지만 현행 지급여력제도 아래에서는 자본 부담과 수익성 관리가 병행돼야 한다는 설명이다. 김헌수 보험연구원장은 9일 서울 영등포구 보험연구원에서 열린 '생산적 금융 시대, 보험산업의 역할과 과제' 세미나 개회사를 통해 "보험산업도 장기 투자자의 실질적인 주체이기 때문에 생산적 금융으로 전환해야 한다"며 "생산적 금융으로 전환한다는 것은 자본 압박은 있지만 보험산업에 상당한 기회가 될 것"이라고 강조했다. 이어 발제에 나선 김자봉 한국금융연구원 선임연구위원은 "우리 경제가 생산적 금융을 필요로 하는 근본 문제는 경제성장률 하락과 소득·자산 불평등"이라며 "그동안의 모방성장 전략은 중국과 베트남의 등장 이후 더 이상 작동하기 어려운 상황"이라고 말했다. 김 연구위원의 설명에 따르면 생산적 금융은 가계대출과 부동산 중심 자금 공급에서 벗어나 △연구개발(R&D) △혁신기업 △신산업 등 생산 부문으로 자금을 돌리는 금융을 의미한다. 현 정부가 생산적 금융으로의 전환을 추진하는 가운데 금융권도 기술선도성장과 모두의 성장을 뒷받침하는 자금 공급 역할을 확대해야 한다는 설명이다. 이에 대한 과제로 김 연구위원은 △정부 주도 개념검증 기관 설치 △벤처기업 전자등록 의무화 △기관투자자 기반 확대 △은행 벤처대출 위험가중치 특례 △기업형 벤처캐피털(CVC) 관련 GP·LP 거버넌스 정비 △인수합병(M&A) 생태계 활성화 등을 제시했다. 김 연구위원은 "금융기관들이 보다 적극적으로 생산적 금융에 기여하기 위해서는 전체 대차대조표의 포괄적인 안정성을 담보할 수 있는 제도까지 생각해야 한다"고 말했다. 이어 최우석 보험연구원 연구위원은 보험사의 생산적 금융의 역할과 과제에 대해 제언했다. 그는 "생산적 금융에서 보험회사는 장기자본 혹은 인내자본 공급자로서 핵심적인 역할을 수행할 수 있다"며 "보험회사는 수취한 보험료를 오랜 시간 운용해야 하기 때문에 첨단산업이나 벤처기업처럼 인내자본이 필요한 프로젝트 투자에 강점이 있다"고 말했다. 보험업권은 국민성장펀드 8조원 투자를 포함해 향후 5년간 40조원 이상을 생산적 금융에 투자하겠다는 계획을 밝힌 상태다. 보험사는 장기부채를 보유한 업권 특성상 장기자산 운용이 필요하지만 국내 장기투자물이 제한돼 초장기 국고채 중심으로 자산운용이 이뤄져 왔다. 최 연구위원은 "보험회사의 대규모 초장기 국고채 수요는 금리를 하락시키고 할인율을 낮춰 자본을 추가로 압박하는 딜레마로 이어질 수 있다"며 "생산적 금융 참여는 투자수익을 확보하고 수익률 제고를 통해 경쟁력을 높일 기회가 될 수 있다"고 말했다. 다만 생산적 금융 참여가 보험사의 지급여력비율(K-ICS) 관리에는 부담으로 작용할 수 있다는 지적도 나왔다. IFRS17과 K-ICS 도입 이후 자산과 부채가 시가평가되는 상황에서 벤처·비상장주식·펀드 투자는 높은 시장위험액으로 반영될 수 있어서다. 최 연구위원은 "생산적 부문에 대한 투자는 높은 경제적 위험성을 동반하고 추가 투자 재원을 확보해야 한다는 자본 부담 확대로 이어질 수 있다"며 "높은 변동성은 높은 요구자본으로 반영돼 지급여력비율을 하락시키는 요인으로 작용한다"고 말했다. 보험연구원 시뮬레이션에 따르면 보험산업 전체를 하나의 보험회사로 가정해 벤처기업에 24조원을 투자할 경우 투자금액의 절반에 가까운 12조원이 기타주식 요구자본으로 증가하는 것으로 분석됐다. 이 경우 전체 요구자본은 8조원 늘고 지급여력비율은 208%에서 196%로 12%포인트 하락했다. 연평균 10% 수익률을 가정하면 평가이익이 가용자본을 늘려 지급여력비율 하락 효과를 일부 완화할 수 있지만 전체적으로는 요구자본 증가 영향이 더 크게 나타났다. 이에 보험사의 생산적 금융 참여 시 자본 부담을 줄이기 위한 제도 개선 방안으로는 매칭조정 활성화와 주식위험액 완화가 제시됐다. 매칭조정은 자산과 부채의 현금흐름이 유사한 경우 매칭된 자산의 수익률을 할인율에 반영할 수 있도록 하는 제도다. 이를 활용하면 부채 부담을 낮추고 생산적 자산 투자 유인을 키울 수 있다. 최 연구위원은 "매칭조정을 잘 활용할 수 있다면 생산적 자산 투자를 통해 자산수익률을 높이고 할인율을 높여 부채 부담은 경감하면서 투자수익을 확보할 수 있다"고 말했다. 주식위험액 완화와 관련해서는 △정책 프로그램 투자에 대한 충격수준 완화 △장기보유주식 특례 확대 △적격 벤처투자 충격수준 완화, 신규 인프라의 적격 인프라 인정 등이 방안으로 거론됐다. 정부의 후순위 보강이나 장기보유에 따른 변동성 완화 효과를 자본 규제에 반영해야 한다는 취지다. 보험연구원은 장기보유주식 특례와 후순위 대출 20%를 반영한 정책 프로그램 특례를 함께 적용할 경우 지급여력비율 하락 폭이 12%포인트에서 4%포인트 수준으로 줄어드는 것으로 분석했다. 개정 방안 적용 전에는 지급여력비율이 208%에서 196%로 낮아졌지만 특례 적용 시 204% 수준에 그쳤다. 최 연구위원은 "주식위험액 완화 방안을 도입하면 보험회사의 지급여력비율 하락 압박이 줄고 자본 부담도 낮아질 수 있다"며 "보험회사의 투자 여력을 늘리고 생산적 금융 참여 유인도 확대될 수 있다"고 말했다. 보험산업 차원의 과제로는 △자본관리 효율화 △상품구조 정비 △자산운용 역량 강화가 제시됐다. 생산적 금융이 장기간 지속되기 위해서는 생산적 자산과 현금흐름을 맞출 수 있는 상품 개발, 전문 인력 확충, 전문기관과의 제휴, 내부 위험관리·투자 의사결정 체계 정비가 필요하다는 설명이다. 최 연구위원은 "보험산업이 효율적으로 자본을 관리하고 장기투자에 적합한 상품을 개발·판매한다면 투자 재원을 마련할 수 있을 것"이라며 "생산적 금융은 보험산업이 수익성과 건전성을 함께 확보하면서 성장할 수 있는 기회"라고 말했다.2026-07-09 17:59:25
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'로봇만 사면 끝?' SK AX, 공장 운영체계까지 바꾸는 '제조 RX' 띄운다 [경제일보] 제조업의 로봇 전환이 단순 장비 도입을 넘어 공장 운영체계 재설계 경쟁으로 옮겨가고 있다. SK AX가 로봇 도입 전 검증부터 현장 자율 제어, 공장 전체 통합 관제까지 묶은 제조 RX 사업을 본격화한다. SK AX는 제조 기업의 로봇 기반 운영 혁신을 지원하는 ‘제조 RX 풀스택 서비스’를 추진한다고 9일 밝혔다. RX는 Robot Transformation의 약자로 생산 현장에 로봇을 들이는 수준을 넘어 로봇과 설비, 생산관리시스템, 현장 데이터를 하나의 운영체계로 연결하는 것이 핵심이다. SK AX 관계자는 “디지털 트윈과 피지컬 AI 기술을 융합해 로봇 도입 과정의 잠재 리스크를 사전에 검증하고 현장 자율 제어와 공장 전체 통합 운영까지 단계별로 지원한다”며 “로봇과 생산관리시스템(MES), 설비 데이터가 실시간으로 연결되면 공장 전체가 유기적으로 움직이는 자율형 제조 환경 구현이 가능해진다”고 설명했다. 제조 현장에서 로봇 도입 수요는 커지고 있지만 실제 성과를 내기는 쉽지 않다. 설비 간 간섭, 물류 병목, 작업자 동선 충돌, 충전 대기, 돌발 장애물 등 변수가 많기 때문이다. 특히 반도체처럼 물류 흐름이 복잡하거나 조선처럼 작업 환경이 수시로 바뀌는 현장에서는 기존 규칙 기반 자동화만으로 안정적인 운영을 구현하는 데 한계가 있다. SK AX는 이 문제를 디지털 트윈과 피지컬 AI, 이기종 로봇 통합 관제로 풀겠다는 구상이다. 디지털 트윈 단계에서는 △실제 공장의 도면 △설비 배치 △작업자 동선 △자재 흐름 △공정조건에 따른 실시간 품질 변화 등을 가상 공간에 구현한다. 로봇을 현장에 투입하기 전 수천 건의 주행·작업 시나리오를 반복 검증해 품질 제어 변수와 병목 구간, 충돌 가능성, 충전 스케줄링 등을 미리 확인하는 방식이다. 현장 투입 이후에는 VLA 모델 기반 피지컬 AI를 적용한다. VLA는 시각으로 보고 언어적으로 이해하고 행동을 수행하는 AI 모델이다. 정해진 동작만 반복하는 기존 로봇과 달리 장애물이나 작업 환경 변화를 인식해 작업 방식을 조정할 수 있다. 마지막 단계는 공장 전체 통합 운영이다. 미래 제조 현장에서는 자율주행로봇, 협동로봇, 휴머노이드 등 서로 다른 제조사와 운영체계를 가진 로봇이 함께 움직여야 한다. SK AX는 이기종 로봇 통합 관제 시스템을 통해 다양한 로봇을 하나의 체계로 묶고 MES 등 생산 시스템과 연계해 작업 지시와 경로, 공정 흐름을 조정한다. 현재 제조 RX는 실증·개념검증(PoC) 단계에 있다. SK AX는 반도체 산업에서 현장 데이터 축적과 함께 디지털 트윈, 로봇 통합 관제 관련 모델을 검증하고 있으며 이를 조선 산업으로도 확대하고 있다. 고객사가 실제 도입을 원할 경우 검증된 모델을 기반으로 언제든 상용서비스 전환이 가능하다. 김광수 SK AX 제조서비스부문장은 “제조업의 로봇 전환은 단순한 하드웨어 구매가 아니라 로봇이 생산 현장에서 안정적으로 운영되고 공장 전체와 연결되도록 만드는 운영 역량이 핵심”이라고 말했다.2026-07-09 10:16:50
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