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라즈베리 파이가 주목한 딥엑스 NPU…개발 보드 넘어 산업용 AI로 [경제일보] 초저전력 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스(DEEPX)가 글로벌 개발자 생태계를 발판으로 신경망처리장치(NPU)의 활용 범위를 넓히고 있다. 개발자들이 익숙한 소형 컴퓨팅 플랫폼에서 자사 반도체를 경험하도록 유도하는 동시에, 개발 단계에서 검증한 AI 기술을 산업용 장비와 실제 양산 제품으로 연결한다는 전략이다. 15일 딥엑스는 글로벌 소형 컴퓨팅 플랫폼 라즈베리 파이가 최근 공식 뉴스룸에 딥엑스와 공식 디자인 파트너사 식스팹의 기술 소개 글을 게재했다고 밝혔다. 딥엑스의 NPU 'DX-M1M'을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 '식스팹 AI HAT+'를 활용해 기기 내부에서 AI를 실행하는 방법과 적용 가능성을 소개했다. 라즈베리 파이는 소형 컴퓨터를 활용해 하드웨어와 소프트웨어를 개발·실험하는 이용자층을 확보하고 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 기반 프로젝트에서 딥엑스 NPU를 활용하면 별도의 대규모 시스템을 구축하지 않고도 엣지 AI 기술을 시험할 수 있다. 딥엑스는 이를 통해 초기 개발 단계부터 자사 반도체를 경험한 개발자들이 향후 시제품 제작과 상용 제품 개발에서도 자사 기술을 선택하도록 유도한다는 구상이다. 딥엑스가 내세우는 기술적 강점은 낮은 전력 소비와 AI 추론 성능이다. DX-M1M은 최대 25TOPS(초당 1조회 연산)의 성능을 제공하면서 NPU 자체 소비전력은 일반적인 지속 구동 조건에서 약 3W 수준이다. 라즈베리 파이 본체와 주변 장치의 소비전력은 제외한 수치다. 딥엑스는 소형 기기에서 AI를 지속적으로 실행할 때 전력 공급과 발열 관리 부담을 줄일 수 있다고 설명했다. 활용 분야도 단순한 사물 인식에서 주변 환경을 이해하고 정보를 제공하는 방향으로 확대될 수 있을 전망이다. 합성곱신경망(CNN)을 이용해 영상 속 사물이나 이상 징후를 탐지하고, 비전언어모델(VLM)로 장면의 맥락을 분석한 뒤 소형언어모델(SLM)로 상황을 설명하는 방식이다. 예를 들어 3D 프린터 작업대의 카메라가 출력 오류를 감지하고, 해당 장면을 분석해 사용자에게 문제 상황을 알려주는 시스템을 구성할 수 있다. 생산 라인의 품질 모니터링이나 로봇의 주변 환경 인식, 스마트 공간의 상황 분석 등도 응용 분야로 꼽힌다. 기기 내부에서 AI를 실행하는 엣지 AI 방식은 외부 서버로 데이터를 전송하거나 네트워크 연결을 유지해야 하는 부담도 줄일 수 있는 것으로 나타났다. 영상과 같은 민감한 데이터를 현장에서 처리하면 외부 전송을 최소화할 수 있고, 통신 지연에 따른 영향을 줄여 실시간 대응이 필요한 환경에도 유리하다. 딥엑스는 반도체뿐 아니라 개발 과정에 필요한 소프트웨어 지원도 강화하고 있다. 모델 변환·최적화 도구와 실행 소프트웨어, 영상 처리 도구, 사전 최적화된 AI 모델 등을 제공해 개발자들이 자사 NPU를 활용한 응용 프로그램을 구현할 수 있도록 돕는다. 식스팹 AI HAT+와 엣지 AI 확장 보드, 산업용 AI 게이트웨이 'ALPON X5 AI'에는 공통된 딥엑스 런타임과 모델 형식을 적용해 개발 단계에서 만든 모델을 다른 제품으로 이전할 수 있도록 지원한다. 이는 개발용 보드에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 산업용 제품으로 확장하는 데 필요한 개발 환경을 함께 제공하려는 전략으로 분석된다. 개발자가 처음부터 산업용 하드웨어를 대상으로 시스템을 설계하는 대신 비교적 접근하기 쉬운 보드에서 모델을 검증하고, 이후 실제 제품에 맞춰 적용 범위를 넓힐 수 있도록 한다는 것이다. 딥엑스는 이러한 소프트웨어 연속성을 통해 개발자의 초기 진입 장벽을 낮추고 산업용 고객으로 이어지는 경로를 확보하려는 것으로 풀이된다. 딥엑스는 라즈베리 파이 외에도 바이두의 AI 프레임워크 패들패들, 객체 탐지 모델 개발 도구 울트라리틱스 등 글로벌 하드웨어·AI 소프트웨어 생태계와의 협력을 통해 개발자 접점을 넓히고 있다. 서로 다른 하드웨어와 AI 개발 도구를 활용하는 개발자들이 자사 NPU를 선택할 수 있도록 호환성과 활용 편의성을 높인다는 취지다. 딥엑스는 이러한 협력 관계를 바탕으로 기술 개발부터 시제품 제작, 양산으로 이어지는 환경을 구축해 나갈 계획이다. 딥엑스는 앞서 지난 6월 식스팹과 함께 DX-M1M을 탑재한 라즈베리 파이 5용 AI 가속 보드 식스팹 AI HAT+를 출시했다. 현재 최대 25TOPS 성능을 지원하는 제품이 판매 중이며, 13TOPS 버전은 올해 말 출시할 예정이다. 딥엑스 관계자는 "피지컬 AI가 확산되기 위해서는 전 세계 개발자들이 필요한 AI 기능을 쉽게 구현하고 이를 실제 제품으로 연결할 수 있어야 한다"며 "라즈베리 파이에서 시작한 작은 실험이 세계 시장에서 판매되는 제품으로 이어지도록 반도체와 소프트웨어, 양산까지의 개발 환경을 함께 지원하겠다"고 말했다.2026-10-15 16:56:38
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NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 참여…게임 AI서 산업용 로봇 두뇌로 [경제일보] 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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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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SKT, 독자 AI 'A.X K2' 앞세워 제조·국방 현장 공략 [경제일보] SK텔레콤이 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'를 앞세워 제조와 국방, 바이오 등 산업 현장 공략에 나선다. 지난달 29일 모델을 공개한 데 이어 4일 회사 뉴스룸 인터뷰를 통해 세부 전략을 밝혔다. 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 활용해 업무를 수행하는 '에이전틱 AI'를 구현해 한국형 소버린 AI 생태계를 만들겠다는 구상이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션모델담당은 "A.X K2의 가장 큰 변화는 '답하는 AI'에서 '스스로 계획하고 실행하는 AI'로 진화한 것"이라며 "에이전틱 시대에 맞춰 추론 능력을 크게 강화했고 특히 수학과 한국어 영역에서 의미 있는 성과를 냈다"고 말했다. ◆ 매개변수 6880억개, 추론엔 330억개만 활성화 A.X K2는 매개변수 6880억개 규모의 초거대언어모델(LLM)이다. 직전 모델인 519B 규모 A.X K1보다 커졌지만 추론 과정에서는 330억개(33B)만 활성화하는 MoE 구조를 적용해 추론 비용은 기존 수준으로 유지했다. 국내외 14개 벤치마크 평균 성능은 A.X K1 대비 32.2%포인트, 장문 이해와 AI 에이전트 평가에서는 83.9%포인트 개선됐다. 초고난도 수학 벤치마크 'Apex' 점수는 1.0에서 45.8로 뛰었고 AIME26에서는 97.1점을 기록했다. 한국어 지식 평가(KMMLU-Pro) 80.5점, 한국 문화 이해(CLIcK) 91.6점을 냈고 통신 분야 에이전트 도구 활용을 재는 τ²-Bench Telecom에서는 오픈웨이트 모델 가운데 최고 성능을 기록했다고 회사는 설명했다. 핵심 기술은 SK텔레콤이 자체 개발한 SGA(Sparse Gated Attention)다. 여러 차례 대화와 도구 호출, 긴 문서 참조를 반복하는 AI 에이전트 특성상 긴 문맥 처리 효율이 중요한데 SGA는 입력이 길어질수록 처리 속도와 안정성이 오르도록 설계됐다. 120K 토큰 입력 기준 토큰 처리량은 A.X K1 대비 67.7% 개선됐다. 텍스트 모델 외에 제조 도면과 문서를 이해하는 비전언어모델 'A.X K2 VL', 상담·회의 음성을 분석하는 'A.X K2 ALM', 크래프톤과 공동 개발한 음성 모델 'A.X K2 라온스피치'도 함께 공개해 멀티모달 구성을 갖췄다. 산업 현장 적용도 본격화하고 있다. KG스틸, 자동차 부품업체 코넥과는 생산 라인의 과거 불량 사례를 학습해 원인을 분석하고 조치를 제안하는 제조 특화 AI 에이전트를 실증 중이다. SK하이닉스에는 사내 AI 서비스 'LLM Chat'에 경량 모델을 적용해 반도체 지식 검색과 정보 정리를 지원한다. 국방부에는 A.X K1을 FP8·FP4·INT4로 양자화해 공급했고 A.X K2도 온프레미스 기반 폐쇄망 환경에 제공할 계획이다. 민감한 데이터는 외부 학습에 쓰지 않고 기관 내부에서만 학습하도록 했다. 김 담당은 "국내 업무 환경에서는 언어뿐 아니라 제도와 문화적 맥락을 이해하는 것이 중요하다"며 "국내 기업과 공공기관이 안심하고 활용할 수 있는 소버린 AI를 구현하는 것이 목표"라고 설명했다. ◆ 허깅페이스 공개하며 조단위 후속모델 준비 SK텔레콤은 A.X K2를 허깅페이스에 Apache 2.0 라이선스로 공개하고 API도 제공할 예정이다. 스타트업 액셀러레이팅 프로그램 '스케치 with AI', '모두의 챌린지 AX-LLM'을 통해 개발자와 스타트업의 상업적 활용 생태계도 넓힌다. 앞서 A.X K1은 정부 지원 없이 상시 1000개 이상의 자체 GPU로 개발됐다. 이번에 예고한 조(兆) 단위 매개변수 후속 모델은 정부 GPU 인프라와 자체 투자를 함께 활용해 규모를 키우고 에이전틱 강화학습과 사이버보안 역량도 고도화한다는 계획이다. 서울대, KAIST, 크래프톤과 차세대 아키텍처 연구도 병행하고 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 컨소시엄 참여사인 리벨리온과는 국산 NPU 기반 모델 서빙 최적화와 상용 서비스 실증을 강화한다. 리벨리온은 앞서 자체 NPU '리벨카드' 단일 서버로 A.X K1 구동에 성공한 바 있다. 한편 회사가 제시한 벤치마크 수치는 자체 측정 결과이며 독립 기관의 검증을 거친 값은 아니다. 오픈소스로 공개돼 외부 개발자들이 성능을 검증할 여지는 있지만 남은 과제는 이 수치가 실제 제조·국방·바이오 현장에서 상업적 계약과 매출로 이어지느냐다. 김 담당은 "A.X K2는 한국이 설계부터 학습까지 자체 기술로 개발한 AI 모델이 글로벌 최고 수준에 도달할 수 있다는 가능성을 보여준 사례"라며 "개방과 협력을 통해 국내 AI 생태계의 기반을 만들고 산업 현장과 국민이 체감할 수 있는 AI 서비스를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-08-04 10:10:29
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AI 추론 최적화 수요 확대…노타, 상반기 수주 174억원 기록 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 시장이 '학습' 중심 경쟁에서 실제 서비스를 운영하는 '추론' 경쟁으로 빠르게 이동하면서 AI 모델을 효율적으로 구동하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 이에 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 제한된 연산 자원에서도 AI를 안정적으로 실행하려는 수요가 늘어나면서 AI 경량화 기술 기업인 노타의 사업 기회도 확대되는 모습이다. 26일 노타는 올해 2분기 수주액이 약 61억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간 약 28억원과 비교하면 두 배 이상 증가한 규모다. 1분기 수주액 약 113억원을 포함한 상반기 누적 수주액은 약 174억원으로 집계됐다. 최근 AI 산업은 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁을 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 AI를 실행할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산량과 전력 소비가 증가하는 만큼, 반도체 성능을 최대한 활용하면서도 추론 속도를 높이는 최적화 기술이 기업들의 새로운 투자 분야로 부상하고 있는 것이다. 특히 제조 현장과 자율주행, 로봇, 스마트시티 등 피지컬 AI 분야가 확대되면서 클라우드 서버가 아닌 단말기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI 시장도 빠르게 성장하고 있다. 산업 현장에서는 네트워크 연결 여부와 관계없이 실시간으로 AI를 실행해야 하는 사례가 늘어나면서 AI 모델을 경량화하고 하드웨어 환경에 맞게 최적화하는 기술 수요가 확대되고 있다. 이에 노타는 시장 변화에 맞춰 AI 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'와 AI 비전 솔루션 'NVA(노타 비전 에이전트)'를 양축으로 사업을 확대하고 있다. 노타에 따르면 플랫폼 부문은 올해 2분기 전년 동기 대비 184% 성장했다. 최근 AI 반도체 기업 모빌린트와 넷츠프레소 라이선스 계약을 체결하면서 삼성전자, 퓨리오사AI, Arm 등에 이어 반도체 및 하드웨어 기업과의 협력 범위를 지속 확대하고 있다. 넷츠프레소는 AI 모델을 반도체와 하드웨어 환경에 맞춰 경량화·최적화하는 플랫폼이다. 제한된 연산 자원에서도 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있도록 지원하며, 피지컬 AI와 온디바이스 AI뿐 아니라 데이터센터 환경에서도 AI 추론 효율을 높이는 기술로 활용되고 있다. 노타는 AI 반도체 종류가 다양해질수록 각 칩 특성에 맞는 최적화 기술의 중요성도 함께 높아지고 있다고 설명했다. 산업 현장 중심의 AI 솔루션 사업도 성장세를 이어갔다. NVA 솔루션 부문은 지난해 같은 기간보다 약 1.8배 성장했다. 제조업과 건설, 플랜트, 산업안전 분야를 비롯해 영상 관제와 도시 안전, 교통 인프라 등 다양한 분야에서 적용 사례를 확대하며 사업 기반을 넓히고 있다. 최근에는 교통 영상 기반 비전언어모델(VLM) 분석과 다중 운집 분석 등 공공안전 분야 레퍼런스도 확보했다. 산업 현장과 도시 인프라에서 클라우드 의존도를 낮추고 현장 단말에서 AI를 즉시 실행하려는 수요가 늘면서 NVA의 적용 범위도 지속 확대되고 있다. IT 업계에서는 향후 AI 시장 경쟁이 모델 자체의 성능뿐 아니라 얼마나 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는지가 중요 요인으로 작용할 것으로 전망하고 있다. AI 서비스가 제조와 모빌리티, 로봇, 공공안전 등 실제 산업 현장으로 확산될수록 추론 최적화와 경량화 기술은 AI 생태계의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 분석이다. 특히 노타는 플랫폼과 솔루션을 동시에 확대하며 AI 최적화 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 플랫폼 사업에서는 반도체 및 컴퓨팅 환경 전반으로 협력 범위를 넓히고, 솔루션 사업에서는 산업안전과 모빌리티, 교통, 공공안전 등 피지컬 AI 수요를 기반으로 레퍼런스를 확대해 AI 추론 최적화 시장에서 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 채명수 노타 대표는 "AI가 다양한 디바이스와 산업 현장으로 확산될수록, 제한된 자원 안에서 AI를 빠르고 안정적으로 실행하는 추론 최적화 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다"며 "올해 2분기 수주 성과는 넷츠프레소를 중심으로 한 반도체향 사업 확대와 NVA 기반 경량 AI 솔루션의 현장 적용성이 함께 입증된 결과"라고 말했다.2026-06-26 15:16:27
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노타, LG CNS와 글로벌 스마트시티 공략 맞손…AI ITS 사업 확대 [경제일보] 노타가 LG CNS와 손잡고 인공지능(AI) 기반 지능형 교통체계(ITS) 시장 공략에 나선다. 생성형 AI를 넘어 실제 도시 인프라를 제어하고 운영하는 '피지컬 AI' 시장이 확대되는 가운데 교통 분야를 중심으로 글로벌 스마트시티 사업 기회를 확대하려는 전략으로 풀이된다. 23일 노타는 최근 LG CNS와 AI 기반 실시간 지능형 교통체계 사업화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 LG CNS의 글로벌 스마트시티·ITS 사업 역량과 노타의 AI 경량화·최적화 기술을 결합해 해외 교통 인프라 시장을 공동 공략하기 위해 마련됐다. 양사는 공동 마케팅과 현장 실증, 기술 개발, 사업 발굴 및 구축까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 최근 스마트시티 시장은 단순 데이터 수집과 모니터링 중심에서 AI가 실시간으로 상황을 분석하고 의사결정을 지원하는 형태로 진화하고 있다. 특히 교통 분야는 방대한 영상과 센서 데이터를 즉시 분석해야 하는 만큼 피지컬 AI의 대표 적용 영역으로 꼽힌다. 교통 혼잡 완화와 사고 예방, 도시 운영 효율화 수요가 증가하면서 AI 기반 ITS 시장도 빠르게 성장하고 있다. 노타는 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로 엣지 환경에서도 실시간 영상 분석이 가능한 ITS 솔루션을 제공하고 있다. 생성형 비전언어모델(VLM) 기반 영상관제 솔루션 'NVA'를 통해 교통 흐름 분석과 돌발 상황 감지, 보행자 및 차량 위험 상황 인식 등 다양한 기능을 지원한다. 특히 AI 모델을 현장 장비에서 직접 구동할 수 있도록 최적화해 클라우드 의존도를 낮추고 실시간성을 확보한 것이 특징이다. 이를 통해 교통관제센터와 도로 인프라가 보다 빠르게 상황을 인식하고 대응할 수 있도록 지원한다. LG CNS는 도시 전체의 교통 흐름을 분석·예측하는 도시통합운영센터(IOC)를 기반으로 글로벌 스마트시티 사업을 추진해 왔다. 양사는 노타의 ITS 기술과 LG CNS의 AI 스마트시티 플랫폼을 연계해 교통 인프라 디지털 전환과 AI 기반 도시 운영 수요에 대응할 계획이다. 양사는 향후 미주 지역을 주요 전략 시장으로 삼고 AI 기반 ITS 프로젝트를 공동 발굴할 예정이다. 교통 데이터 분석과 실시간 관제 기술을 활용해 도시 교통 운영 효율을 높이고 안전성을 강화하는 다양한 사업 기회를 모색한다는 방침이다. 앞서 노타는 지난해 LG CNS가 주관한 케냐 나이로비 교통관제센터 구축 사업에 참여해 AI 모델 최적화 기술을 적용한 스마트 교차로 시스템을 구축한 바 있다. 해당 프로젝트를 통해 국내 AI 기업과 스마트시티 사업자의 협력 모델을 검증한 것이다. 최근 AI 산업이 소프트웨어 영역을 넘어 로봇과 자율주행, 스마트팩토리, 도시 인프라 등 물리적 공간으로 확장되면서 피지컬 AI 시장 경쟁도 본격화되고 있다. 이에 노타는 스마트폰과 자동차, 로봇, 산업장비 등에서 축적한 온디바이스 AI 기술을 바탕으로 도시 인프라 시장까지 사업 영역을 확대하고 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 협약은 노타의 AI 경량화·최적화 기술이 글로벌 ITS 사업 역량을 갖춘 LG CNS와 결합해 더 큰 시장으로 확장될 수 있는 계기"라며 "교통은 피지컬 AI가 도시 인프라에서 실질적인 가치를 만들 수 있는 주요 영역인 만큼, 양사의 기술과 사업 역량을 바탕으로 현장에서 활용 가능한 AI 기반 지능형 교통 체계 솔루션을 만들어가겠다"고 말했다.2026-06-23 08:36:44
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엔씨·엔비디아, PC방서 25년 동맹 과시…RTX Spark로 '아이온2' 시연 [경제일보] 엔씨와 엔비디아가 파트너십 25주년을 맞아 PC방에서 특별 회동을 가졌다. 게임 그래픽 기술로 시작된 양사의 협력이 인공지능(AI)과 피지컬 AI 영역으로 확장될지 주목된다. 엔씨는 김택진 대표와 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 신논현역 인근 PC방에서 열린 ‘아이온2’ 이용자 행사에 깜짝 방문했다고 밝혔다. PC방은 엔씨와 엔비디아가 성장 기반을 다져온 상징적 공간이다. 엔씨는 2000년대 초 ‘리니지’ 시리즈를 시작으로 엔비디아와 게임 그래픽 기술 협력을 이어왔다. 두 사람은 현장에서 차세대 윈도용 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 소개하고 지포스 RTX GPU와 RTX Spark 기반 노트북을 이용자에게 선물했다. RTX Spark 기반 노트북으로 엔씨 최신작 ‘아이온2’와 출시 예정작 ‘신더시티’ 플레이 화면도 공개했다. 이번 회동은 단순한 팬 이벤트를 넘어 양사의 기술 협력 방향을 보여주는 자리로 해석된다. 엔비디아는 게임 그래픽처리장치(GPU) 시장에서 성장한 뒤 AI 반도체와 로보틱스 플랫폼 기업으로 영역을 넓히고 있다. 엔씨 역시 게임 개발 역량을 바탕으로 AI 연구와 피지컬 AI 사업을 확대하고 있다. 엔씨와 엔비디아는 게임스컴, 지스타, 지포스 게이머 페스티벌 등 주요 글로벌 행사에서 공동 행보를 이어왔다. 특히 ‘신더시티’는 지난해 독일 게임스컴에서 엔비디아 RTX 플래그십 타이틀로 공개됐다. 엔씨는 해당 게임에 DLSS 4 멀티 프레임 생성, 레이 리컨스트럭션, 엔비디아 리플렉스 등 최신 RTX 그래픽 기술을 적용해 개발 중이다. 김택진 엔씨 대표는 “2000년대 초부터 20년 넘게 협력을 이어가고 있는 엔비디아 젠슨 황과 국내에서 함께 게이머를 만나 매우 기쁘다”며 “앞으로도 엔비디아와 엔씨의 신작 개발 및 AI 연구 관련 협력을 이어 나갈 것”이라고 말했다. 양사의 다음 협력 축은 피지컬 AI가 될 가능성이 크다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇과 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 게임사가 보유한 3D 공간 구현, 물리 기반 시뮬레이션, 캐릭터 행동 설계 역량은 로봇 학습과 디지털 트윈 구축에 활용될 수 있다. 엔씨는 2011년부터 AI 연구를 시작했고 올해 AI 전문 자회사 NC AI를 출범시키며 사업 확장에 나섰다. NC AI는 자체 대규모언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM) 개발 역량을 바탕으로 월드모델과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 연구도 추진하고 있다. 엔비디아의 코스모스, 옴니버스, 아이작 등 피지컬 AI 플랫폼과 결합할 경우 게임을 넘어 산업용 로봇과 시뮬레이션 분야로 협력 범위가 넓어질 수 있다. 검증대에는 실제 공동 프로젝트가 오른다. PC방 회동은 상징성이 크지만 피지컬 AI 협력이 성과로 이어지려면 구체적인 연구개발 과제와 산업 현장 실증, GPU 인프라 확보가 뒤따라야 한다. 엔씨가 게임 기술을 AI·로봇 기술로 확장하고, 엔비디아가 이를 플랫폼 생태계와 연결할 수 있을지가 향후 관전 포인트다.2026-06-07 17:39:36
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NC AI, 조선업 진출 본격화…한화오션 손잡고 자율용접 AI 개발 [경제일보] NC AI가 한화오션과 손잡고 조선업계의 난제로 꼽히는 용접 공정 자동화에 나선다. 국방과 제조 분야에 이어 조선·해양 산업까지 사업 영역을 확대하며 피지컬 AI 기업으로서 입지를 강화하고 있다. 4일 NC AI는 한화오션의 '비전 인식 기반 용접 전용 모델 및 협동로봇 기반 자율 용접 모델 개발' 과제를 수주하고 본격적인 개발에 착수했다고 밝혔다. 이번 과제는 선박 건조의 핵심 공정인 용접 작업에 AI 비전 인식 기술과 로봇 제어 기술을 접목하는 프로젝트다. 기존 자동화 설비가 정해진 경로를 반복 수행하는 수준에 머물렀지만 이번 프로젝트는 로봇이 작업 환경을 스스로 인식하고 최적의 용접 경로와 작업 방식을 판단하는 자율 용접 시스템 구현을 목표로 진행된다. 특히 조선소 용접 환경은 강한 아크광과 불꽃, 실시간으로 발생하는 용접 분진, 야외 작업 환경 등으로 인해 비전 AI가 작동하기 어려운 대표적인 산업 현장으로 꼽힌다. NC AI는 실제 조선소 현장에서 수집한 데이터를 기반으로 용접선을 정밀하게 인식하고 결함을 실시간으로 탐지하는 조선 특화 AI 모델을 개발할 계획이다. 앞서 NC AI는 최근 현대로템과 다종·다중 로봇 통제 국방 AX 사업을 수행하고 포스코DX와 로봇 AI 기술 협력을 진행하는 등 제조 및 국방 분야에서 성과를 확대해 온 바 있다. 이어 조선업까지 진출하면서 산업 특화 AI 역량을 선보인다. NC AI는 이번 자율 용접 프로젝트에 자사가 개발 중인 차세대 산업 특화 비전언어모델(VLM) '배키 비전'을 적용할 예정이다. 배키 비전은 이미지와 텍스트 정보를 통합적으로 이해하는 산업 특화 AI 모델로, 향후 시각(Vision)과 언어(Language), 행동(Action)을 동시에 수행하는 VLA(시각-언어-행동) 모델로 발전시킨다는 계획이다. 이를 통해 작업자가 자연어로 작업 지시를 내리면 AI가 용접 대상물의 상태를 실시간으로 분석하고 협동 로봇의 토치 각도와 이동 속도, 용접 경로 등을 스스로 결정하는 방식의 자율 용접 체계를 구현한다는 구상이다. NC AI는 해당 구현이 단순한 하드웨어 자동화를 넘어, 로봇이 스스로 주변 환경을 인지하고 유연하게 대처하는 진정한 '피지컬 AI 자율 용접'의 완성형 사례가 될 것으로 기대된다고 설명했다. 이연수 NC AI 대표는 "대한민국 조선업을 선도하는 한화오션과의 협력은 NC AI가 가진 소버린 산업 특화 AI 파운데이션 모델 '배키'의 확장성을 보여주는 최고의 무대가 될 것"이라며 "현장의 분진과 오염을 극복하는 강인한 비전 인식 기술과 자율 제어 모델을 성공적으로 개발해, 실제 조선 공정에 투입할 수 있는 세계 최고 수준의 피지컬 AI 모델을 만들겠다"고 말했다.2026-06-04 08:41:01
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SKT, 차세대 AI 'A.X K2' 개발 나선다…엔비디아 손잡고 AI 인프라 협력 확대 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 고도화에 나섰다. IT 기업들의 독자 인공지능(AI) 모델 경쟁이 본격화되는 가운데 생성형 AI 경쟁이 심화되면서 자체 AI 모델과 학습 인프라 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르는 것으로 분석된다. 22일 SK텔레콤은 국내에서 처음 개최된 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026'에서 지난 21일 진행된 테크니컬 패널 세션에서 엔비디아와 AI 모델 개발 분야에서 쌓아온 기술 협력 성과를 보이며 향후 협업 계획을 공개했다고 밝혔다. SK텔레콤은 이번 발표에서 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트로 선보인 'A.X K1' 후속 모델인 'A.X K2' 개발 계획을 공개하며 국내 소버린 AI 생태계 구축을 위한 협력을 이어갈 방침이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크 중심의 AI 경쟁이 심화되면서 국내 기업들도 독자 AI 모델 확보에 나서는 흐름이 이어지고 있는 가운데 SK텔레콤 역시 자체 모델 경쟁력 강화에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 앞서 양사는 SK텔레콤이 지난 2021년 구축한 A100 GPU 기반 슈퍼컴퓨터 '타이탄' 구축 단계부터 협력을 이어온 바 있다. 이후 데이터 구성과 학습 인프라, 모델 개발 환경 전반에서 협력을 확대하며 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화해 왔다. 특히 SK텔레콤은 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 수행하면서 매개변수 5190억 개 규모의 초거대 모델 'A.X K1' 학습에 엔비디아 네모트론 데이터셋을 적용한 것으로 알려졌다. SK텔레콤은 초거대 모델 학습 과정에서 대규모 모델 분산 학습 프레임워크인 '메가트론-LM'과 학습 데이터 준비 및 정제를 위한 '네모 큐레이터' 등을 활용해 학습 안정성과 효율성을 높였다고 설명했다. 초거대 AI 모델 개발은 대규모 GPU 인프라와 데이터 처리 역량이 핵심 요소로 꼽힌다. 특히 모델 규모가 커질수록 분산 학습과 데이터 품질 관리의 중요성이 높아지면서 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 협력 구조가 필수 요소로 작용하고 있다. SK텔레콤과 엔비디아는 모델 개발 과정에서 격주 단위 기술 협의를 진행하며 학습 인프라 안정성 확보와 성능 최적화를 공동으로 추진해온 것으로 알려졌다. 양사는 전문가 혼합(MoE) 구조를 적용한 초거대 모델 개발 경험과 학습 인프라 관련 기술 정보를 공유하며 대규모 AI 모델 개발 역량을 고도화하고 있다. 이를 통해 보다 효율적인 연산 구조와 성능 개선을 동시에 확보할 수 있는 기반을 마련한 것으로 분석된다. 향후 SK텔레콤은 현재 개발 중인 후속 모델 'A.X K2'에도 엔비디아 기술을 활용할 계획이다. 특히 멀티모달과 비전언어모델(VLM) 등 차세대 AI 기술 영역에서도 공동 연구를 확대하며 모델 성능 고도화를 추진하고 있다. 텍스트 중심 AI 모델을 넘어 이미지·영상·음성 등을 함께 이해하는 멀티모달 AI 경쟁이 본격화되는 가운데 후속 모델의 기술 확장성도 주요 변수로 떠오를 전망이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 초거대 AI 모델 개발 역량을 강화하고 국내 AI 생태계 구축에도 기여한다는 계획이다. 향후 AI 서비스 확대에 따라 학습 인프라와 모델 성능을 지속적으로 고도화하며 독자 AI 경쟁력을 강화해나갈 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "SK텔레콤과 엔비디아는 선제적으로 새로운 기술을 적용하고 상호 피드백을 통해 서로 발전해온 관계"라며 "협력 관계를 통해 국내 AI 생태계 발전에 함께 기여할 것"이라고 말했다.2026-04-22 10:16:00
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