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NC AI, 사우디서 '피지컬 AI' 승부…K-AI 중동 공략 본격화
[경제일보] NC AI가 사우디아라비아를 발판으로 피지컬 AI의 중동 시장 공략에 나선다. 단순히 AI 모델을 소개하는 수준을 넘어 국산 AI 반도체부터 클라우드·인프라, AI 모델과 애플리케이션까지 연결한 한국형 ‘풀스택 AI’를 현지 산업에 적용하는 데 초점을 맞춘다. NC AI는 31일부터 9월 3일까지 사우디아라비아 리야드에서 열리는 글로벌 기술 전시회 ‘LEAP 2026’에 참가해 한국 풀스택 AI 컨소시엄 공동관을 운영한다고 밝혔다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 주도로 마련된 공동관에는 메가존클라우드, 업스테이지, 퓨리오사AI, 유라클 등이 참여한다. NC AI는 이번 전시에서 산업특화 AI ‘배키(VAETKI)’를 중심으로 피지컬 AI 기술을 선보인다. 가상 공간을 구현하는 디지털트윈, 현실 세계를 이해하는 월드모델, 물리적 행동을 제어하는 로봇 파운데이션 모델을 하나의 체계로 연결하는 방식이다. 물류센터와 도시 환경을 구현한 디지털트윈을 통해 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줄 계획이다. 특히 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’와 ‘배키 트윈’을 활용한 시연도 진행한다. 물류센터 운영 상황과 도시 건축물을 3D 환경으로 구현하고, LEAP 전시장과 공동관까지 가상 공간으로 재현해 디지털트윈 구축 기술을 소개한다. NC AI는 텍스트와 이미지로 3D 자산을 생성할 수 있는 기술을 통해 디지털트윈 제작에 필요한 시간과 비용을 줄일 수 있다고 설명한다. 이번 행사가 주목받는 이유는 사우디가 AI를 국가 산업전환의 핵심 분야로 육성하고 있기 때문이다. 사우디는 정부와 국부펀드(PIF), 아람코 등을 중심으로 AI 반도체와 데이터센터, AI 모델 및 서비스에 대한 투자를 확대하고 있다. LEAP에도 구글클라우드·AWS·엔비디아·AMD 등 글로벌 빅테크와 중국 기업들이 대거 참여해 현지 AI 시장을 둘러싼 경쟁이 치열해지고 있다. 한국 기업들은 이미 현지 실증에도 들어갔다. 메가존클라우드는 지난 5월 퓨리오사AI·NC AI·업스테이지·유라클과 컨소시엄을 구성해 아람코 디지털을 대상으로 국산 AI 반도체 기반 서버형 AI 인프라 실증 사업을 추진한다고 밝혔다. NC AI는 이 사업에서 AI 기반 3D 렌더링과 디지털트윈 서비스를 맡는다. 따라서 이번 LEAP 참가가 단순 전시회 마케팅에 그치지 않고 기존 실증 사업을 실제 계약과 현지 레퍼런스로 확대하는 계기가 될지가 관건이다. 특히 사우디가 제조·에너지·도시개발·국방 등 산업 전반에서 AI 도입을 추진하고 있는 만큼 현실 세계의 설비와 공간을 이해하고 제어하는 피지컬 AI는 국내 기업이 차별화할 수 있는 분야로 꼽힌다. 다만 중동 시장을 선점하려면 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 데이터와 산업 환경에 맞춰 모델을 재학습하고, 보안·데이터 주권을 충족하면서 실제 프로젝트의 투자비와 운영비까지 낮출 수 있는지가 중요하다. 사우디 시장에서 글로벌 빅테크와 중국 기업까지 경쟁하는 만큼 한국 기업 간 기술 결합을 넘어 현지 기업과의 장기적인 파트너십을 확보해야 한다는 과제도 남는다. NC AI 이연수 대표는 “최고 수준의 한국형 풀스택 AI 역량을 글로벌 시장에 널리 알리고 현지 파트너들과 긴밀히 소통해 실질적인 비즈니스 성과를 창출하겠다”고 말했다.
2026-08-31 09:01:07
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팀네이버, ECCV에 논문 23편 채택…3D·로봇 공간지능 경쟁력 고도화
[경제일보] 네이버가 인공지능(AI)의 시선을 현실 공간으로 넓히고 있다. 생성형 AI 경쟁이 텍스트와 이미지 생성을 넘어 실제 공간을 인식하고 이해하는 공간지능으로 확대되는 가운데 네이버랩스와 네이버랩스 유럽 등이 3차원(3D) 공간 재구성, 자율주행 지도, 로봇 시뮬레이션 기술 개발을 고도화하고 있다. 논문 성과를 넘어 네이버의 로봇·자율주행 사업과 연결될 수 있는 원천기술 확보에 속도를 내는 것으로 분석된다. 28일 네이버는 팀네이버가 발표한 연구 논문 23편이 컴퓨터비전 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ECCV 2026' 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다. 네이버랩스, 네이버랩스 유럽, 네이버 AI Lab, 네이버클라우드 등 여러 기술 조직이 3D 공간 인식과 재구성, 이미지·영상 학습 모델, 로봇 주행 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 연구 성과를 낸 것으로 알려졌다. 특히 네이버랩스와 네이버랩스 유럽은 로봇과 자율주행 기술에 활용할 수 있는 공간지능 연구를 대거 선보였다. 공간지능은 AI가 주변 환경의 형태와 구조, 위치 관계 등을 이해하고 이를 바탕으로 현실 세계에서 움직이거나 판단하는 능력을 의미한다. 로봇이 사람처럼 주변 공간을 인식하고 경로를 계획하기 위해서는 이런 기술이 필수적으로 평가된다. 네이버랩스 유럽은 지난 2023년 공개한 3D 재구성 기술 '더스터(DUSt3R)'의 후속 연구인 '블래스터(BLASt3R)'를 공개했다. 블래스터는 여러 이미지를 분석해 3D 공간을 재구성하는 동시에 로봇의 위치를 파악하고 지도를 만드는 SLAM 기술을 결합한 것이 특징이다. 이를 통해 로봇이 주행하면서 주변 환경을 실시간으로 지도화하고, 별도의 고성능 장비에 의존하지 않고 온디바이스 환경에서도 3D 재구성을 수행할 수 있도록 기술을 개선했다. 기존보다 속도와 정확도를 높여 로봇이 실제 환경을 인식하는 데 필요한 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 것이다. 네이버랩스는 360도 파노라마 이미지 한 장만으로 실내 공간을 3D로 생성하는 연구도 선보였다. '인스페이스(InSpace)' 기술은 이미지 속 방의 구조와 사물 배치를 분석해 공간을 입체적으로 재구성하는 방식이다. 자율주행과 연결되는 공간 인식 기술도 개발했다. 네이버랩스는 비전언어모델(VLM)을 활용해 학습하지 않은 물체까지 인식하고 이를 실시간으로 조감도 형태의 BEV 지도에 반영하는 기술을 공개했다. 자율주행 차량이나 로봇이 기존에 학습하지 않은 환경에서도 주변 정보를 파악할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 네이버 AI Lab과 KAIST가 공동 연구한 '서울월드모델'은 이런 네이버의 공간지능 기술의 연장선에 있는 것으로 평가된다. 서울의 파노라마 이미지 등 방대한 공간 데이터를 활용해 실제 도시를 반영한 장거리 영상을 생성하고, 이를 지도 기반 가상 탐색과 디지털트윈, 자율주행·로보틱스 시뮬레이션 등에 활용할 수 있도록 하는 기술이다. 서울월드모델과 3D 공간 재구성 기술을 결합하면 현실 공간을 AI가 이해하고 이를 가상환경으로 재현해 다양한 상황을 시뮬레이션하는 방식으로 확장할 수 있다. 실제 도로나 건물에서 모든 상황을 반복적으로 테스트하기 어려운 자율주행이나 로봇 분야에서 가상환경을 활용한 학습과 검증의 중요성이 커지고 있다. 네이버클라우드 역시 이미지와 영상에 대한 AI의 이해도를 높이는 연구를 진행했다. 영상 속 사물의 움직임을 인식하는 기술과 이미지 공간에 텍스트 기반 추론을 결합해 입체적 정보를 더 정밀하게 파악하는 연구가 이번 학회에서 채택됐다. 네이버는 이를 통해 컴퓨터비전 분야의 기초 기술 경쟁력을 확대한다는 계획이다. 이번 학회에서는 전체 제출 논문 가운데 약 1~2%에 해당하는 'ECCV Spotlight'에도 관련 논문 4편이 선정됐다. 360도 이미지를 활용한 3D 공간 생성 연구와 서울월드모델 등이 포함됐다. 네이버가 공간지능을 강조하는 배경에는 AI 기술의 활용 범위가 디지털 공간에서 현실 세계로 확대되고 있기 때문이다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지, 영상을 만들어내는 것을 넘어 로봇이 실제 환경에서 이동하고 작업하도록 하기 위해서는 공간을 이해하고 물리적 세계의 변화를 예측하는 능력이 필요하다. 특히 로봇 산업에서는 카메라로 주변을 보는 것만으로는 충분하지 않다. 사물의 위치와 거리, 공간의 구조를 파악하고 자신의 위치를 지속적으로 추정하면서 장애물을 피해 움직여야 한다. 네이버랩스가 3D 재구성과 SLAM, 자율주행 지도 기술을 동시에 고도화하는 것도 이런 현실 세계의 요구에 대응하기 위한 것으로 풀이된다. 네이버 관계자는 "팀네이버는 3대 비전 학회로 불리는 ECCV, ICCV, CVPR에서 매년 두 자릿수 논문이 채택되는 등 글로벌 기술력을 입증해왔다"며 "팀네이버는 앞으로도 적극적인 연구개발을 이어가며 차세대 AI·공간지능 기술을 확보하고, 이를 다양한 서비스에 접목해 사용자가 일상에서 쉽게 체감할 수 있는 기술 경험을 제공해 나갈 계획"이라고 말했다.
2026-08-28 17:06:10
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대우건설, 미국 IDEA 디자인 어워즈 파이널리스트 선정 外
[경제일보] 대우건설은 미국 ‘2026 IDEA 디자인 어워즈’에서 총 4개 작품을 파이널리스트에 올리며 글로벌 디자인 경쟁력을 입증했다고 26일 밝혔다. 이번에 선정된 작품은 △라체르보 푸르지오 써밋 선큰플라자 △써밋갤러리 남천 △써밋갤러리 서면 △푸르지오 작가정원 ‘The Luminous Grove of Stone(돌과 빛의 숲)’ 등 총 4개 작품이다. IDEA 디자인 어워즈는 미국산업디자이너협회(IDSA)가 주관하는 세계적인 디자인 어워드다. 독일 iF 디자인 어워드, 레드닷(Red Dot) 디자인 어워드와 함께 ‘세계 3대 디자인상’으로 꼽힌다. 특히 ‘라체르보 푸르지오 써밋 선큰플라자’는 지난 3월 독일 ‘iF 디자인 어워즈’에서 본상을 수상한 데 이어 이번 IDEA 디자인 어워즈에서도 파이널리스트에 선정됐다. ‘라체르보 푸르지오 써밋 선큰플라자’는 써밋 브랜드가 추구해 온 ‘모던 코리안니스(현대적인 한국의 미감)’를 공간에 구현한 대표적인 사례다. ‘써밋갤러리 남천’과 ‘써밋갤러리 서면’에서는 써밋만의 정교한 브랜드 철학과 감성적·문화적 가치를 직접 경험할 수 있도록 차별화된 공간 레이아웃과 콘텐츠를 구현했다. ‘The luminous grove of stone(돌과 빛의 숲)’은 2025년 서울국제정원박람회에서 선보인 푸르지오 작가정원 콘셉트를 ‘정읍 푸르지오 더퍼스트’ 아파트 단지 내에 구현한 공간이다. 대우건설 관계자는 “이번 파이널리스트 선정은 단순한 주거 기능을 넘어 감성과 문화, 한국적 정체성을 담아내고자 한 대우건설의 공간 디자인 역량이 세계적인 기준에서 인정받은 결과”라며 “특히 써밋이 추구하는 차별화된 공간 철학과 푸르지오의 조경 디자인 경쟁력을 글로벌 무대에서 선보였다는 점에서 의미가 크다”고 말했다. 한화 건설부문, AI 활용 건물에너지 효율화 국책과제 참여 ㈜한화 건설부문은 기후에너지환경부가 추진하는 ‘BIM 활용 디지털트윈 기반 건물에너지 관리 시뮬레이터 개발 및 실증’ 국책과제에 참여하며 AI를 활용한 건물에너지 관리 기술 고도화에 나선다고 26일 밝혔다. 이번 과제는 ㈜한화 건설부문을 비롯해 E8, 서울대학교, 한국건설기술연구원 등 11개의 산학연 기관이 참여한다. 총 연구개발비는 약 153억원 규모다. 과제에서는 건물 정보를 3D로 구현한 모델(BIM)에 실제 건물 운영 데이터를 연계하는 ‘디지털트윈 기술’을 적용한다. 실제 건물을 구현한 가상공간에서 AI로 시간대별 에너지 사용량을 예측하고 이상징후를 사전에 파악해 건물에너지 관리 효율을 높인다. ㈜한화 건설부문은 디지털트윈 기술을 활용해 건물 운영·유지관리 검증을 담당하며 시간대별 에너지 예측 정확도 95% 이상, 피크전력 20% 이상 감소를 목표로 한다. 나아가 AI가 설비 상태와 에너지 사용패턴을 통해 에너지 효율을 최적화하는 ‘건축물 자율운영 기술’ 기반을 마련할 예정이다. 개발된 기술은 경기도청, 킨텍스, 서울대학교 등에 적용해 성능을 검증하고 적용 범위를 점차 확대해 나갈 계획이다. ㈜한화 건설부문 김민석 건축사업본부장은 “이번 과제는 BIM을 운영 단계까지 확장하는 건축분야의 전향적인 디지털 전환의 의미다”라며 “AI와 디지털트윈을 기반으로 건축물 자율운영 기술 역량을 발전시켜 나가겠다”고 말했다. 쌍용건설, 쌍용 더 플래티넘 서대분 1순위 전 타입 마감 쌍용건설은 ‘쌍용 더 플래티넘 서대문’이 1순위 해당지역 청약에서 최고 240.50대 1의 경쟁률을 기록하며 전 타입 마감했다고 26일 밝혔다. 한국부동산원 청약홈에 따르면 지난 25일 쌍용 더 플래티넘 서대문의 1순위 해당지역 청약을 받은 결과 28가구(특별공급 제외) 모집에는 총 1112명이 접수했다. 평균 경쟁률은 39.71대 1로 집계됐다. 전체 타입 중 전용 59㎡A 타입은 240.50대 1의 경쟁률로 가장 치열한 경쟁을 보였다. 이어 전용 84㎡A 타입이 25.39대 1, 전용 84㎡B 타입이 15.67대 1의 경쟁률을 나타냈다. 전용 59㎡(3층 기준)의 분양가는 10억8000만원, 전용 84㎡ 기준 12억8000만~13억7000만원 선으로 형성됐다. 분양 관계자는 “인근 시세보다 저렴한 합리적인 분양가를 책정해 견본주택 오픈부터 실수요자 위주로 인기를 끌었고 우수한 청약 경쟁률을 기록했다”며 “차별화된 평면과 다양한 커뮤니티시설을 갖춘 만큼 계약도 원활하게 진행될 것으로 기대한다”고 말했다. 단지는 서울 서대문구 홍은동 355번지 일원에 지하 4층~지상 20층, 3개 동, 총 177가구 규모로 조성된다. 일반분양 물량은 전용면적별로 59㎡A 3가구, 84㎡A 53가구, 84㎡B 6가구 등 총 62가구다. 입주는 2030년 1월 예정이다. 당첨자는 오는 9월 2일 발표하며 정당계약은 9월 14일부터 16일까지 3일간 진행된다.
2026-08-26 13:45:19
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배충식 KAIST 총장 "승부수는 피지컬 AI"…전 교과목 AI 체계로 바꾼다
[경제일보] 배충식 KAIST 총장이 인공지능(AI) 시대의 승부처로 ‘피지컬 AI’를 지목하고 교육·연구·산학협력 전반의 체질을 바꾸겠다는 구상을 내놨다. 범용 AI 모델 자체에서 미국·중국과 규모 경쟁을 벌이기보다 한국이 강점을 가진 제조·로봇·자동차 산업에 AI를 결합해 현실 세계에서 작동하는 기술로 경쟁력을 만들겠다는 전략이다. 배 총장은 지난 24일 서울에서 출입기자 간담회를 열고 “승부수는 피지컬 AI”라며 “제조업의 역량을 고도화하면서 AI를 적용해 피지컬 AI로 국부를 창출하고 우리나라를 강국으로 만드는 게 KAIST의 역할”이라고 밝혔다. KAIST는 자율주행, 스마트팩토리, 로보틱스, 디지털트윈 등 현실 세계와 연결되는 AI 연구를 집중 확대할 계획이다. ◆ 중국과 ‘규모’ 대신 연구 밀도로 승부 배 총장이 피지컬 AI를 선택한 배경에는 한국 산업의 구조적 강점이 있다. 한국은 반도체·자동차·조선·전자·제조업 등 AI가 실제 적용될 산업 기반을 갖추고 있어 소프트웨어와 물리적 시스템을 결합하면 차별화된 경쟁력을 만들 수 있다는 판단이다. 배 총장은 “규모 면에서는 중국이 더 크기 때문에 우리는 밀도 있고 고급화된 연구를 해야 한다”며 대덕연구단지의 정부출연연구기관과 KAIST의 연구역량을 전략기술별로 연결하겠다는 구상도 제시했다. 대학 단독 연구에 머물지 않고 출연연과 공동연구를 확대해 제한된 자원을 집중시키겠다는 것이다. 산업계와의 접점도 강화한다. 기업 수요를 연구 초기부터 반영하는 ‘AI 자율랩’을 구축해 AI가 실험 설계와 수행, 데이터 분석 등을 지원하고 연구 결과를 산업 현장에 보다 빠르게 적용하는 체계를 만든다. KAIST는 산업체 위성연구실과 공동연구센터 유치도 확대할 계획이다. ◆ AI를 잘 쓰는 학생 아닌 ‘AI를 통제하는 인재’ 교육 개편은 더 파격적이다. KAIST는 내년 3월부터 학부 전 학년과 대학원 전 과정의 모든 교과목에 AI 활용 수준을 적용한다. 수업은 AI에 의존하지 않고 인간의 기초 역량을 키우는 단계, AI를 활용해 학습 범위를 확장하는 단계, AI를 직접 설계하고 주도하는 단계로 구분한다. 인문·사회와 기초과학에서는 ‘AI 프리’ 교육을 강화한다. 읽기와 쓰기, 발표, 문제를 스스로 정의하는 능력을 먼저 키우고 이후 AI를 활용해 결과물을 만드는 방식이다. 반면 전공·융합 영역에서는 AI를 적극 활용하고, AI 관련 핵심 과목에서는 학생이 직접 AI를 설계하고 검증하도록 한다. 배 총장은 “교수들이 아는 것만 교육하면 학생들이 교육을 버리게 된다”며 “AI를 활용해 실습하고 터득하게 하는 등 AI 시대에 맞게 교육을 재설계해야 한다”고 말했다. 이는 AI를 특정 전공의 도구가 아니라 모든 학문의 공통 역량으로 끌어올리겠다는 의미다. 다만 모든 수업에서 AI 사용을 허용하는 것이 아니라 AI를 사용하지 않아야 하는 영역과 적극 활용해야 하는 영역을 구분한다는 점이 이번 개편의 핵심이다. ◆ 교육 넘어 연구·창업·행정까지 ‘AI 네이티브’ 이번 구상은 배 총장이 취임 당시 제시한 ‘Beyond Series’의 구체화다. KAIST는 ‘Beyond AI’를 비롯해 혁신적 연구·창업, 효율적이고 열린 대학, 탄소중립, 글로벌화를 5대 발전 전략으로 제시했다. AI를 교육뿐 아니라 연구·창업·행정까지 대학 운영 전반에 적용한다는 계획이다. 특히 창업교육도 신입생부터 강화한다. 연구성과가 기술사업화와 창업으로 이어질 수 있도록 학부·대학원 과정에서 창업을 하나의 진로로 인식하도록 하고, 창업 동문과 현장 전문가를 활용한 교육도 추진한다. 행정 분야에서는 AI 기반 디지털 원스톱 시스템 구축과 인사 절차 간소화도 추진한다. 한편 배충식호 KAIST의 핵심은 AI 전공자를 더 많이 만드는 데 있지 않다. 모든 전공자가 AI를 이해하고 활용하되, AI에 의존하지 않고 문제를 정의할 수 있는 인재를 만드는 것에 가깝다. 동시에 연구에서는 피지컬 AI에 자원을 집중하고 출연연·기업과 공동 연구를 확대해 기술사업화까지 연결한다는 그림이다. 배 총장은 “KAIST가 세계 최고 대학을 따라가는 것이 아니라 새로운 대학의 기준을 만드는 것이 목표”라며 “KAIST를 대한민국 과학기술의 미래를 만드는 국가혁신 플랫폼으로 발전시키겠다”고 강조했다.
2026-08-25 15:29:55
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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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네이버, 20년 부동산 데이터 AI로 묶는다...매물·실거래가·후기·금융정보 종합 분석
[경제일보] 네이버가 20여 년간 축적한 부동산 데이터와 생성형 인공지능(AI)을 결합해 부동산 서비스를 ‘AI 에이전트’ 중심으로 재편한다. 매물 검색 결과를 나열하는 수준에서 벗어나 실거래가와 정책, 실거주 후기, 금융 정보 등을 종합해 이용자의 주거 의사결정을 돕겠다는 구상이다. 7일 정보기술(IT) 업계에 따르면 네이버는 이달 중 대화형 검색 서비스 ‘AI탭’에 부동산 에이전트를 탑재할 예정이다. 이용자가 자연어로 예산과 지역, 주거 형태, 가족 구성 등을 입력하면 네이버페이 부동산의 매물 정보와 실거래가, 관련 콘텐츠를 바탕으로 맞춤형 정보를 제공하는 방식이다. 예를 들어 “월계동에서 보증금 5억원 안팎의 20평대 아파트를 찾아달라”거나 “아이와 살기 좋은 하왕십리동 빌라를 추천해달라”고 요청하면 조건에 맞는 매물과 단지 정보를 제시한다. 단순 검색어 일치가 아니라 예산, 거래 유형, 위치, 생활 조건을 함께 해석하는 것이 기존 매물 검색과 다른 점이다. 네이버는 AI탭에서 부동산 서비스와 네이버페이의 콘텐츠를 연결할 계획이다. 매물의 실거래가와 시세 흐름, 단지별 비교 정보, 실거주 후기 등을 종합해 답변하고, 관련 매물과 가상현실(VR) 투어로 이어지는 구조다. 네이버페이 관계자는 “많은 중개사와 이용자를 기반으로 풍부한 정보를 보유한 점이 강점”이라고 설명했다. 네이버페이 부동산은 이미 AI 기술을 활용한 서비스를 확대해 왔다. 지난해 선보인 ‘AI 집찾기’는 이용자가 자연어로 조건을 입력하면 맞춤형 매물을 추천한다. ‘AI 브리핑’은 아파트 단지를 검색할 때 시세 흐름과 실거래가, 관련 뉴스, 주변 단지 비교 정보를 요약해 제공한다. 디지털트윈 기술을 적용한 ‘VR 투어’도 네이버의 차별화 요소다. 이용자는 매물 내부뿐 아니라 아파트 단지와 주변 공간을 온라인에서 살펴볼 수 있다. 네이버랩스의 공간지능 기술을 활용해 건물 구조, 일조량, 면적 등 현장 방문 전에 확인할 수 있는 정보를 제공한다. 네이버가 부동산 AI에 힘을 싣는 배경에는 데이터의 폭과 서비스 연결성이 있다. 네이버페이 부동산에는 매물과 시세 정보가 축적돼 있고, 네이버 검색에는 뉴스와 이용자 후기, 콘텐츠가 모여 있다. 여기에 네이버페이의 금융 서비스와 네이버지도, VR 투어가 결합하면 ‘검색→비교→현장 확인→금융 검토’로 이어지는 부동산 탐색 과정을 하나의 생태계 안에서 구현할 수 있다. 네이버는 앞서 부동산 빅데이터 플랫폼 ‘아실’을 인수하며 데이터 분석 역량도 보강했다. 개별 매물 정보뿐 아니라 거래 흐름과 지역별 가격 변화, 수요·공급 관련 지표를 분석하는 기반을 넓힌 셈이다. 다만 부동산 AI가 실제 거래 의사결정에 활용되려면 데이터의 최신성과 정확성이 중요하다. 매물 가격과 거래 가능 여부가 실시간으로 바뀌는 데다 후기에는 개인적 평가와 광고성 정보가 섞일 수 있다. AI가 잘못된 정보를 제시했을 때 책임 소재를 어떻게 정할지도 해결해야 할 과제다. 자산·대출 정보와 맞춤형 추천을 연계하는 과정에서는 개인정보 보호와 설명 가능성도 요구된다. 네이버의 이번 전략은 AI를 별도 서비스로 제공하는 데 그치지 않고 기존 검색과 결제, 금융, 공간 데이터를 하나의 실행형 서비스로 묶는 데 있다. 부동산 에이전트가 추천을 넘어 매물 비교와 방문 예약, 대출·금융상품 검토까지 연결할 수 있다면 네이버는 프롭테크 시장에서 정보 제공자를 넘어 거래 과정의 접점으로 영향력을 확대할 수 있다.
2026-08-07 09:15:28
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네이버, 2Q 영업익 5203억원 전년 比 0.2%↓…영업익 주춤에도 성장동력 키운다
[경제일보] 네이버가 올해 2분기 광고와 커머스, 글로벌 C2C(개인 간 거래) 사업 성장에 힘입어 두 자릿수 매출 증가를 이어갔다. 다만 인공지능(AI) 인프라 확대를 위한 선제 투자 영향으로 영업이익은 소폭 감소했다. 네이버는 AI 광고와 AI 팩토리 사업을 새로운 성장축으로 삼아 AI 수익화에 속도를 낸다는 전략이다. 8일 네이버는 올해 2분기 연결 기준 매출 3조3888억원, 영업이익 5203억원을 기록했다고 밝혔다. 매출은 전년 동기 대비 16.2% 증가하며 역대 최대 분기 매출을 경신했다. 반면 영업이익은 AI 인프라 투자 확대 등의 영향으로 전년 동기 대비 0.2% 감소했다. 수익성은 일시적으로 둔화됐지만 미래 AI 사업 확대를 위한 투자 성격이 반영된 결과로 분석된다. 네이버는 AI 인프라 확보와 생성형 AI 서비스 고도화를 위한 투자를 지속하고 있다. AI 데이터센터와 GPU 인프라, AI 모델 개발 및 서비스 확대를 위한 비용이 증가하면서 영업이익은 소폭 감소했지만 핵심 사업 성장으로 투자 여력을 확보했다는 평가다. 사업 부문별로는 네이버 플랫폼이 실적을 견인했다. 네이버 플랫폼 매출은 1조9022억원으로 전년 동기 1조6931억원 대비 12.3% 증가했다. 이 중 광고 사업이 1조4472억원을 기록하며 전체 실적을 뒷받침했고, 커머스 등 서비스 사업이 4550억원을 기록하며 새로운 매출원으로 성장하고 있다. 광고 사업은 AI 기술이 성장을 이끌었다. AI 기반 지면 최적화와 타기팅 고도화 영향으로 광고 매출은 전년 동기 1조3466억원 대비 7.5% 증가했다. 특히 AI를 적용한 광고 상품의 매출 기여도가 60%를 넘어서며 AI 기반 광고 사업이 새로운 성장 동력으로 자리 잡고 있다는 평가다. 지난 7월 말 정식 출시한 'AI 브리핑 광고'도 초기 성과를 나타냈다. 네이버는 기존 검색광고 대비 클릭 전환율은 30% 이상, 구매 전환율은 3배 이상 높은 수준을 기록하며 생성형 AI 기반 광고 서비스의 수익화 가능성을 확인했다고 설명했다. 커머스 사업도 성장세를 이어갔다. 네이버플러스 스토어와 멤버십, N배송 확대 등에 힘입어 서비스 매출은 전년 동기 3466억원 대비 31.3% 증가했다. 커머스 생태계 강화가 광고 사업과 함께 플랫폼 성장의 핵심 축으로 자리 잡고 있는 모습이다. 파이낸셜 플랫폼도 안정적인 성장세를 이어갔다. 파이낸셜 플랫폼 매출은 4707억원으로 전년 동기 4056억원 대비 16.0% 증가했다. Npay 결제액은 스마트스토어 성장과 외부 결제 생태계 확대에 힘입어 25조2000억원으로 전년 동기 대비 21.0% 증가했다. 네이버는 최근 오프라인 통합 결제 단말기 'Npay 커넥트'를 확대하며 사업자 대상 AI 플랫폼 사업도 본격화하고 있다. 온·오프라인 데이터를 통합해 새로운 수익원을 확보한다는 전략이다. 글로벌 사업도 실적 개선에 힘을 보탰다. 글로벌 도전 부문 매출은 1조159억원으로 전년 동기 8164억원 대비 24.4% 증가하며 처음으로 1조원을 넘어섰다. 특히 왈라팝, 포시마크, 소다 등 글로벌 C2C 플랫폼 성장에 힘입어 C2C 매출은 전년 동기 2275억원 대비 74.9% 증가한 3979억원을 기록했다. 글로벌 중고거래 플랫폼들의 거래액 확대가 실적 개선으로 이어진 것으로 분석된다. 콘텐츠 부문은 0.5% 증가하며 안정적인 흐름을 이어갔고, 엔터프라이즈 부문은 AI와 디지털트윈 관련 B2B 사업 확대에 힘입어 21.3% 성장했다. 네이버는 하반기부터 AI 사업 수익화에도 속도를 낼 계획이다. AI 광고 고도화와 함께 엔비디아와 공동 추진하는 AI 팩토리 사업을 본격화해 새로운 성장 동력을 확보한다는 전략이다. 특히 AI 팩토리 사업은 초기 자본 부담을 줄이는 구조를 기반으로 글로벌 고객사를 선제적으로 확보하고 있다. 회사는 AI 팩토리 관련 매출이 내년 상반기부터 발생할 것으로 전망했다. 네이버는 AI 광고와 커머스, 핀테크, 글로벌 플랫폼을 유기적으로 연결해 AI 중심 플랫폼 기업으로의 전환을 가속한다는 방침이다. 핵심 플랫폼의 안정적인 현금 창출력을 기반으로 AI 인프라 투자와 글로벌 사업 확대를 동시에 추진해 장기 성장 기반을 강화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "네이버는 최근 엔비디아와 전략적 파트너십을 맺고 AI 팩토리 사업을 진행함에 있어 초기 자본 부담을 최소화하면서 빠르게 사업을 확장할 수 있는 기반을 구축했다"며 "글로벌 대형 고객사를 비롯해 엔비디아의 생태계와 당사가 보유한 기업·공공 고객 기반을 통해 초기 가동 용량에 대한 고객을 선제적으로 확보해 조기에 의미 있는 매출과 이익 성과를 만들어내며 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 새로운 성장 동력을 마련해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-08-07 08:35:19
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SK텔레콤, 피지컬 AI 스타트업 8곳 모아 로보틱스 생태계 키운다
[경제일보] SK텔레콤이 피지컬 AI·로보틱스 스타트업 8개사와 공동 실증 방안을 논의했다고 7월 31일 밝혔다. 간담회는 7월 30일 서울 종로구 SK 서린사옥에서 열렸다. 피지컬 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 스스로 판단해 행동하도록 하는 기술이다. 챗봇처럼 화면 안에서 답을 내놓는 데 그치지 않고 물리적 작업을 수행한다는 점에서 구분된다. 참석 기업은 가우스랩스, 리얼월드, 마키나락스, 씨메스로보틱스, 위로보틱스, 유일로보틱스, 컨피그인텔리전스, 홀리데이로보틱스 8곳이다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇, 산업용 협동로봇, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등을 다룬다. 협동로봇은 사람과 같은 공간에서 상호작용하는 산업용 로봇이고, RFM은 로봇이 여러 작업을 인식하고 계획해 수행하도록 돕는 AI 모델이다. SK텔레콤과 SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 임원이 함께했다. 8곳 가운데 가우스랩스는 순수 외부 스타트업으로 보기 어렵다. SK하이닉스가 2020년 자본금 5500만 달러를 전액 출자해 미국 실리콘밸리에 세운 산업용 AI 회사다. 간담회의 배경에는 하반기 출시를 준비 중인 로봇 학습 플랫폼이 있다. SK텔레콤은 SK하이닉스와 구축한 제조 AI 디지털 트윈 플랫폼을 로봇 작업 데이터 생성으로 넓히고 있다. 7월 23일에는 회사가 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)에 제안한 '로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식'이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 발표했다. 로봇 학습 데이터를 만들고 주고받는 규격을 국제 표준으로 밀어 올리려는 시도다. 이번 자리에서 SK텔레콤이 스타트업들과 집중적으로 다룬 것도 디지털 트윈 공간에서 RFM 학습용 데이터를 만드는 방안이다. 로봇 AI를 훈련시키려면 대규모 동작 데이터가 필요한데 로봇 기종과 소프트웨어마다 수집 방식이 달라 호환이 어렵다. 플랫폼이 팔리려면 데이터를 넣을 로봇 기업이 먼저 붙어야 한다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 7월 들어 잇달아 내놓은 AI 사업 행보의 연장선에 있다. 회사는 7월 21일 AI 사업 파트너로 삼을 스타트업 발굴 계획을 밝혔고, 7월 23일에는 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 신설을 발표했다. 정재헌 대표 체제에서 통신 사업의 무게중심을 AI 인프라와 산업 AI로 옮기는 작업이 이어지고 있다. 참석자들은 제조와 물류, 서비스 현장의 공동 실증 방안을 논의했다. AI 반도체와 AI 데이터센터, 디지털 트윈, AI 모델 분야의 SK그룹 역량을 스타트업 기술과 결합하는 방안도 다뤘다. SK텔레콤은 앞으로 로봇 하드웨어와 데이터, 모델 전반으로 협력 대상을 넓혀 개방형 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "피지컬 AI 산업에서는 반도체부터 로봇 파운데이션 모델, 응용 서비스에 이르는 풀스택 AI 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다"며 "국내 피지컬 AI 스타트업과의 파트너십을 지속 확대하겠다"고 말했다.
2026-07-31 10:24:19
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'포니 신화' 현대차 DNA, 피지컬AI 기업으로…'로봇 사관학교' 도약
[경제일보] 현대자동차그룹의 역사는 자동차 만드는 법을 익혀온 과정이었다. 1967년 현대자동차 설립 이후 포니의 독자 개발과 수출, 글로벌 생산기지 확대를 거치며 한국을 세계 주요 자동차 생산국으로 끌어올렸다. 정몽구 명예회장 시기에는 품질경영과 부품 수직계열화를 통해 값싼 자동차라는 이미지를 벗었다. 이와 같은 제조 DNA는 정의선 회장 체제에서 공장 밖으로 뻗고 있다. 현대차그룹은 전기차, 자율주행, 소프트웨어에 이어 휴머노이드 로봇, AI 데이터센터, 수소에너지까지 사업 영역을 넓히고 있다. 자동차를 잘 만드는 회사가 아니라 현실 공간에서 움직이는 지능형 기계와 이를 훈련하는 산업 시스템을 만드는 회사로 변신하려는 것이다. 현대차그룹이 미국 로봇기업 보스턴다이내믹스의 잔여 지분을 인수해 완전 자회사로 편입하기로 한 것도 이러한 전략의 연장선이다. 연구실에서 고난도 동작을 보여주던 로봇을 실제 공장에 투입하고, 대량생산과 유지관리까지 연결하겠다는 구상이다. 현대차 DNA의 본질은 자동차라는 제품보다 복잡한 기계를 대량으로 생산하고 세계 곳곳에서 동일한 품질로 운영하는 능력에 가깝다. 이 경험이 이제 피지컬 AI로 옮겨가고 있다. 자동차 공장이 ‘로봇 학교’로 현대차그룹이 로봇 경쟁에서 가진 가장 큰 강점은 실제 제조현장이다. 휴머노이드 로봇은 걷고 물건을 드는 시연만으로 상품이 되지 않는다. 작업자와 같은 공간에서 안전하게 움직이고, 반복 작업을 정해진 시간 안에 수행하며, 고장 없이 장기간 가동해야 한다. 현대차그룹은 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카에 로봇 메타플랜트 응용센터를 구축해 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스를 훈련하고 있다. 실제 공장과 유사한 환경에서 부품을 집고 옮기며 작업자의 동작을 학습한 뒤 생산라인에 투입하는 방식이다. 아틀라스는 2028년부터 조지아 공장에서 부품을 순서에 맞게 분류하는 작업에 투입될 예정이다. 2030년에는 부품 조립 등 더 복잡한 공정으로 역할을 넓힌다는 계획이다. 현대차그룹은 아틀라스뿐 아니라 물류로봇 스트레치와 4족 보행로봇 스팟도 제조와 물류, 시설관리 현장에 적용하고 있다. 핵심은 데이터의 선순환이다. 로봇은 훈련센터에서 작업을 학습하고 공장에 투입된다. 현장에서 축적한 성공과 실패 데이터는 다시 훈련센터로 보내져 로봇의 판단과 동작을 개선한다. 세계 각지의 현대차·기아 공장이 거대한 로봇 학습장으로 바뀌는 셈이다. 현대차그룹은 자동차 생산을 통해 공정 설계와 부품 조달, 품질관리, 작업자 안전, 설비 유지보수 능력을 축적했다. 보스턴다이내믹스가 로봇의 두뇌와 움직임을 제공한다면 현대차그룹은 로봇이 실제 산업현장에서 일할 수 있도록 만드는 양산·운영 체계를 제공한다. 현대모비스는 아틀라스의 액추에이터 등 핵심 부품 공급에 참여하고, 현대글로비스는 물류현장을 제공할 수 있다. 현대오토에버는 공장 소프트웨어와 데이터 운영을, 현대제철은 로봇용 소재를 맡을 수 있다. 로봇 한 대가 그룹 계열사의 기술과 공급망을 연결하는 새로운 완성품이 되는 구조다. 보스턴다이내믹스, 기술기업서 제조기업으로 현대차그룹은 2021년 보스턴다이내믹스의 경영권을 인수했다. 당시 보스턴다이내믹스는 뛰어난 로봇 기술로 유명했지만, 사업화와 수익성에서는 한계가 있다는 평가를 받았다. 고난도 동작을 구현하는 기술과 수만대를 안정적으로 생산하는 기술은 다른 영역이기 때문이다. 현대차그룹이 잔여 지분까지 확보하는 것은 장기 투자와 사업전략을 독자적으로 결정할 수 있는 구조를 만들겠다는 의미다. 기술 개발과 공장 적용, 부품 조달, 생산시설 투자, 기업공개 가능성까지 그룹이 일관되게 추진할 수 있다. 현대차그룹은 북미에 연간 수만 대 규모의 로봇 생산체제를 구축하고, 아틀라스를 그룹 공장에서 먼저 사용한 뒤 외부 제조·물류기업으로 판매처를 확대한다는 계획이다. 현대차·기아가 첫 고객이 돼 초기 수요를 보장하고 현장에서 성능을 검증하는 방식이다. 이는 과거 자동차 성장 방식과 닮았다. 현대차는 국내 시장과 계열사 공급망을 기반으로 생산경험을 쌓은 뒤 해외로 진출했다. 로봇 역시 그룹 공장에서 기술과 경제성을 검증하고 세계시장으로 확장한다는 구상이다. 하지만 넘어야 할 벽도 높다. 휴머노이드 로봇은 가격이 비싸고 배터리 가동시간, 작업속도, 안전성 측면에서 인간 노동자를 완전히 대체하기 어렵다. 공장마다 작업환경이 달라 범용 로봇을 투입하더라도 추가 학습과 설비 변경이 필요하다. 보스턴다이내믹스의 적자와 연구개발비도 부담이다. 로봇이 실제 생산성을 높이고 인건비와 산업재해를 줄인다는 점을 수치로 증명하지 못하면 대규모 투자는 그룹 재무에 부담이 될 수 있다. 완전 자회사화 과정에서 기업가치와 인수비용을 둘러싼 시장의 평가가 엇갈리는 이유다. 공장 밖으로 이어지는 피지컬 AI 생태계 현대차그룹의 피지컬 AI 전략은 로봇 판매에 그치지 않는다. 자율주행차와 스마트팩토리, AI 데이터센터, 수소에너지를 하나의 산업체계로 연결하려 하고 있다. 현대차그룹은 엔비디아와 협력해 5만개의 최신 GPU를 기반으로 AI 팩토리를 구축하고 있다. 자동차와 로봇, 공장에서 수집한 데이터를 학습해 자율주행과 로봇 제어, 생산 최적화에 활용한다. 가상공간에서 공장과 로봇을 미리 시험하는 디지털트윈 기술도 적용한다. 새만금에는 약 9조원을 투자해 AI 데이터센터와 로봇 제조 클러스터, 수소 생산시설, 태양광 발전, AI 수소도시를 조성하는 계획을 추진하고 있다. AI 데이터센터에서 로봇의 두뇌를 학습시키고, 제조단지에서 로봇을 생산하며, 재생에너지와 수소로 전력을 공급하는 구조다. 자동차가 이동수단이라면 로봇은 사람의 노동능력을 확장하는 기계다. 현대차그룹은 자동차에서 축적한 센서와 배터리, 모터, 제어, 소프트웨어 기술이 로봇에도 적용될 수 있다고 보고 있다. 노동 문제는 가장 민감한 변수다. 로봇이 위험하고 반복적인 작업을 대신하면 산업재해와 노동강도를 줄일 수 있다. 반면 생산직 일자리를 줄이는 수단으로 활용될 수 있다는 우려도 크다. 현대차 노조가 로봇 도입과 고용 문제에 민감하게 반응하는 배경이다. 현대차그룹은 로봇이 사람을 대체하기보다 협업하고, 유지보수와 훈련 등 새로운 일자리를 만들 것이라고 강조한다. 다만 로봇 도입에 따른 생산성 향상과 고용 변화, 전환교육 계획을 투명하게 제시할 필요가 있다. 업계 관계자는 “현대차그룹의 DNA는 시대가 요구하는 제품을 대량생산 체제로 바꾸는 데 있다”며 “포니를 수출상품으로 만들었고, 품질경영을 통해 글로벌 완성차 기업으로 올라섰으며, 전기차 시대에는 배터리와 소프트웨어 중심으로 공장을 전환하고 있다”고 했다. 이어 “현대차그룹은 같은 방식을 로봇에 적용하려 하고 있고, 이는 기술기업이 만든 로봇을 자동차산업의 공급망과 공장, 품질관리 체계에 올려 실제 상품으로 만드는 것”이라며 “세계 최초의 로봇 기술을 보유한 기업을 넘어 로봇을 가장 많이 생산하고 가장 잘 사용하는 기업이 될 수 있을지가 다음 승부처”라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 28일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-28 08:46:44
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네이버, 엔비디아·브룩필드서 100억달러 유치…GW급 AI 팩토리 승부수
[경제일보] 네이버가 엔비디아와 글로벌 대체자산운용사 브룩필드로부터 100억달러 규모의 투자를 받는다. 약 14조6000억원에 달하는 대규모 자본을 바탕으로 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 팩토리 구축과 글로벌 소버린 AI 인프라 사업에 속도를 낼 계획이다. 검색과 커머스, 콘텐츠를 중심으로 성장한 네이버가 데이터센터와 그래픽처리장치(GPU), 클라우드, AI 모델을 결합한 글로벌 인프라 사업자로 체급을 높이는 전환점이라는 평가가 나온다. 이해진 네이버 창업자 겸 이사회 의장은 24일 현지시간 미국 샌프란시스코에서 열린 AI 서밋에서 “엔비디아와 브룩필드가 네이버에 100억달러라는 큰 금액을 투자하게 됐다”며 “네이버가 새로운 단계로 도약하는 계기가 될 것”이라고 밝혔다. 이 의장은 “두 회사가 제공하는 자본뿐 아니라 글로벌 브랜드와 네트워크도 네이버의 역량과 노하우를 확장하는 데 큰 기회가 될 것”이라고 강조했다. 네이버가 데이터센터를 직접 설계·건설하고 대규모 인터넷 서비스를 운영하며 축적한 기술을 세계 시장으로 확대할 기반을 확보했다는 설명이다. ◆ 각 세종 55MW로 출발…글로벌 인프라 200MW까지 확대 이번 투자는 네이버와 엔비디아가 추진하는 글로벌 AI 팩토리 사업의 자금 조달과 해외 확장을 뒷받침할 것으로 전망된다. AI 팩토리는 GPU 서버와 초고속 네트워크, 전력·냉각 설비를 갖춘 데이터센터에 AI 모델과 클라우드 운영 기술을 결합한 인프라다. 단순히 서버를 임대하는 시설이 아니라 기업과 정부가 대규모 AI를 학습하고 실제 서비스에서 구동할 수 있도록 연산 자원과 소프트웨어를 통합 제공한다. 네이버는 세종시에 있는 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 전초기지로 삼는다. 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모로 가동을 시작한 뒤 같은 해 글로벌 AI 인프라 사업 규모를 100MW, 2028년에는 200MW까지 확대한다. 궁극적으로는 엔비디아 최신 GPU 수십만장을 수용할 수 있는 GW급 AI 팩토리를 구축한다는 목표다. 1GW는 각 세종 최대 용량의 약 4배에 해당한다. 다만 100MW와 200MW가 모두 각 세종 내부에 증설된다는 의미는 아니다. 각 세종을 출발점으로 아시아·태평양을 넘어 유럽과 중동 등 해외에 AI 인프라를 확장하는 단계별 로드맵에 가깝다. 네이버와 엔비디아는 지난 6월 GW급 글로벌 AI 팩토리 공동 사업에 합의했다. 네이버의 대규모 GPU 클러스터 구축·운영 능력과 엔비디아의 차세대 고성능 인프라 플랫폼 ‘DSX’를 결합해 데이터센터의 전력 효율과 사업성을 높인다는 구상이다. 양사는 글로벌 고객 발굴부터 자본 협력까지 AI 팩토리의 밸류체인 전반을 공동으로 추진한다. 네이버는 단순한 GPU 구매자가 아니라 사업의 성과와 위험을 함께 부담하는 핵심 파트너로 참여한다. 기술 협력도 확대한다. 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’와 네이버의 공간 모델링·거리뷰 데이터를 결합한 ‘서울 월드 모델’을 개발하고, 디지털트윈과 로봇을 위한 공간지능 기술도 공동으로 고도화한다. 네이버는 커서와 미스트랄AI, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업이 참여하는 ‘엔비디아 네모트론 연합’에도 국내 기업 최초로 합류했다. 연합의 기술 개발 성과에 네이버의 데이터와 학습 노하우를 더해 하이퍼클로바X의 성능과 글로벌 활용 범위를 넓힌다는 계획이다. ◆ 브룩필드 참여로 자본 조달 한계 넘는다 브룩필드의 참여는 막대한 초기 자본이 필요한 AI 팩토리 사업의 확장성을 높이는 요인으로 꼽힌다. AI 데이터센터는 GPU 구매비뿐 아니라 부지와 발전·송전 인프라, 냉각 설비 구축에 대규모 자금이 필요하다. 브룩필드는 지난해 엔비디아, 쿠웨이트투자청과 함께 최대 1000억달러 규모의 글로벌 AI 인프라 투자 프로그램을 출범시켰다. 토지와 전력부터 데이터센터와 컴퓨팅 설비까지 AI 인프라 가치사슬 전반을 투자 대상으로 삼고 있다. 네이버에 대한 100억달러 투자도 이 같은 글로벌 AI 인프라 전략과 맞물린 것으로 풀이된다. 네이버의 데이터센터 운영·클라우드 기술, 엔비디아의 GPU와 AI 플랫폼, 브룩필드의 인프라 투자 역량을 결합해 글로벌 AI 팩토리 사업을 확대할 수 있다는 것이다. 구체적인 거래 구조는 아직 공개되지 않았다. 엔비디아와 브룩필드가 각각 얼마를 부담하는지, 네이버 법인에 대한 직접 지분투자인지 사업별 프로젝트금융인지, 어느 기간에 걸쳐 집행되는지는 확인되지 않았다. 따라서 100억달러 전액이 네이버의 현금성 자산으로 한꺼번에 유입되는 것으로 해석해서는 안 된다. 향후 네이버의 공시와 투자계약 발표를 통해 투자 주체별 부담액, 자금 집행 방식, 수익과 위험의 배분 구조를 확인할 필요가 있다. ◆ 이해진 “국가별 AI 공존하는 생태계 만들 것” 이 의장은 대규모 투자 발표와 함께 소버린 AI 비전도 재차 강조했다. 그는 “네이버가 꿈꾸는 인터넷 세상은 인터넷과 AI가 한두 개 집단에 의해 모두 지배되고 조종받는 세상이 아니다”며 “세상의 다양성을 지키려면 국가와 집단, 개인마다 다양한 AI가 나타나야 한다”고 말했다. 네이버의 소버린 AI 전략은 각 국가의 언어와 문화, 법·제도, 산업 데이터를 반영한 AI 모델과 클라우드 인프라를 현지 정부와 기업에 제공하는 방식이다. 미국 빅테크의 범용 AI를 단순히 공급하는 데 그치지 않고 데이터센터 운영부터 클라우드, 자체 모델과 서비스까지 묶어 국가별 AI 환경을 구축하겠다는 구상이다. 이번 투자가 실행되면 네이버는 소버린 AI 전략을 모델과 클라우드 수출에서 대규모 물리적 인프라 사업으로 확장할 기반을 얻게 된다. 네이버가 글로벌 빅테크 사이에서 독자적인 AI 사업자로 자리 잡을 수 있는지도 본격적인 시험대에 오른다. 투자 규모만으로 사업 성공이 보장되는 것은 아니다. GW급 AI 팩토리를 실제로 구축하려면 안정적인 전력과 부지를 확보하고 최신 GPU를 조달해야 한다. 장기간 연산자원을 사용할 국가·기업 고객을 유치하고 막대한 감가상각비와 전력비를 감당할 수익모델도 증명해야 한다. 이번 100억달러 투자는 네이버에 기회인 동시에 무거운 실행 과제를 안긴다. 시장이 확인할 것은 투자 발표액이 아니라 실제 가동 용량과 고객, 계약, 매출이다. 검색기업으로 출발한 네이버가 AI 시대의 기반시설을 공급하는 글로벌 기업으로 변신할 수 있을지는 각 세종에서 시작될 55MW가 얼마나 빠르게 실질적인 사업 성과로 이어지느냐에 달렸다.
2026-07-25 13:18:35
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네이버 1784 로봇 기술, 도쿄 45층 빌딩 달린다…첫 외부 상용화
[경제일보] 네이버가 경기 성남 사옥 ‘1784’에서 축적한 스마트빌딩 기술을 일본 도쿄의 45층 복합빌딩에 적용한다. 로봇 한 대를 공급하는 데 그치지 않고 자율주행과 로봇 관제, 디지털트윈, 실내 측위 기술을 하나로 묶어 외부 건물에 상용화하는 첫 사례다. 팀네이버는 NTT동일본, 미쓰이부동산과 함께 일본 도쿄역에 연결된 복합시설 ‘도쿄 미드타운 야에스’에서 자율주행 로봇 배송 서비스를 시작한다고 23일 밝혔다. 도쿄 미드타운 야에스는 지상 45층·지하 4층 규모로 오피스와 상업시설, 호텔, 버스터미널, 초등학교 등이 입주해 있다. 네이버는 복잡한 보안 체계와 유동 인구를 갖춘 대형 복합시설에서 로봇 서비스의 안정성을 검증하게 된다. ◆ 지하 음식점서 주문하면 로봇이 사무실로 배달 일본 미쓰이부동산 발표에 따르면 첫 단계에서는 지하 1층과 지상 5층 음식점의 식음료를 7층 공유오피스 ‘워크스타일링’까지 배달한다. 이용자가 라인으로 상품을 주문하면 실내 자율주행 로봇 ‘루키’가 음식을 받아 승강기와 보안문을 통과해 지정된 장소로 운반한다. 건물 전체 45개 층에서 서비스를 시작하는 것은 아니다. 우선 특정 음식점과 오피스를 연결하는 경로에서 운영한 뒤 이용량과 안정성, 장애 대응 결과를 바탕으로 적용 구간과 로봇 수를 확대할 예정이다. 핵심은 로봇 전용 승강기를 새로 설치하지 않고 기존 승강기와 보안문을 연동한다는 점이다. 도쿄 미드타운 야에스는 앞서 다양한 서비스 로봇을 도입하며 설비 연동 기반을 구축했다. 여기에 네이버의 클라우드 로봇 시스템을 연결해 여러 층을 이동하는 배송을 구현했다. 네이버가 1784에서 약 4년간 축적한 로봇 센서와 공간·서비스 수행 데이터도 활용된다. 사람이 몰리는 시간대의 이동 경로와 승강기 대기, 장애물 출현, 주문 취소 등 반복적으로 발생하는 예외 상황을 반영해 로봇의 판단과 관제 능력을 높인다는 설명이다. ◆ 아크브레인이 관제하고 디지털트윈이 길 안내 프로젝트에는 네이버의 멀티 로봇 관제 플랫폼 ‘아크브레인’과 비전 기반 측위 기술 ‘아크아이’, 디지털트윈이 적용됐다. 아크브레인은 여러 로봇의 위치와 배터리, 수행 업무를 실시간으로 관리하고 배송 순서와 이동 경로를 조정한다. 승강기와 스피드게이트 등 건물 설비에도 이동 명령을 전달해 로봇이 사람의 도움 없이 층을 오갈 수 있도록 지원한다. 아크아이는 로봇의 카메라 영상과 건물 공간 데이터를 비교해 위성항법장치(GPS)를 사용할 수 없는 실내에서 위치를 파악한다. 디지털트윈은 건물 구조와 이동 경로를 가상 공간에 재현해 로봇이 공유하는 정밀 지도로 활용된다. 역할도 나눴다. 네이버클라우드는 네이버랩스의 로보틱스·비전 기술을 바탕으로 자율주행과 관제 인프라를 제공한다. 미쓰이부동산은 배송 서비스와 빌딩 설비 연계를 관리하며, NTT동일본은 디지털트윈 환경 구축과 로봇 유지보수·운영을 담당한다. ◆ 사옥 실험 넘어 스마트빌딩 수출 시험대 이번 사업의 의미는 네이버가 1784를 기술 전시장에 머물게 하지 않고 외부 판매가 가능한 스마트빌딩 솔루션으로 전환했다는 데 있다. 고객 건물마다 구조와 승강기, 보안 시스템이 다른 만큼 현장별 맞춤 구축 비용을 낮추고 표준화된 연동 방식을 확보하는 것이 사업 확장의 관건이다. 도쿄 미드타운 야에스에는 이미 다른 배송·청소·운반 로봇이 도입된 경험이 있다. 네이버 기술의 경쟁력도 기존 시스템과 얼마나 원활하게 연동되고 다수의 로봇을 안정적으로 운영하느냐에 따라 평가될 전망이다. 3사는 향후 배송 구간을 확대하고 실내 증강현실(AR) 내비게이션과 디지털트윈 기반 시설 관리로 협력 범위를 넓힐 계획이다. 배송을 넘어 순찰과 안내, 설비 점검 등으로 적용 업무가 확대되면 네이버가 추진하는 피지컬 AI 사업도 새로운 수익원으로 성장할 가능성이 있다. 네이버 관계자는 “설비 환경에 관계없이 다양한 빌딩에서 로봇 서비스를 제공할 수 있도록 원천 기술을 고도화하고 국내외 현장에 1784 모델을 확산하겠다”고 말했다.
2026-07-23 11:11:59
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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