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현대모비스, 피지컬 AI·3D 비전 등 제조 신기술 40여종 공개 [경제일보] 현대모비스가 피지컬 AI와 3D 비전, 디지털 트윈 등을 활용한 제조 신기술을 선보였다. 실제 생산 현장에 적용한 자동화 기술부터 로봇의 작업을 가상 환경에서 학습시키는 기술까지 제조 공정의 지능화를 위한 기술 개발 성과를 공개했다. 27일 현대모비스에 따르면 회사는 제조 혁신 기술 전시회 'M-Sphere 2026'을 개최하고 제조 기술 경쟁력 강화에 나섰다. 올해 행사는 '도전을 넘어 가능성을 현실의 가치로'를 주제로 지난 26일부터 이틀간 경기도 의왕연구소 인근 퀀텀센터에서 열렸다. 1·2차 협력사 등을 포함해 약 1000명의 업계 관계자가 행사장을 찾았다. 현대모비스는 이번 전시회에서 협력사와 공동개발한 기술을 포함해 지능형 자동화, AI 디지털 트윈, 요소기술 등 3개 분야에서 40여종의 제조 신기술을 공개했다. 실제 생산 공정에 적용한 기술을 중심으로 제조 현장에서 활용되는 자동화와 인공 지능 기술을 소개했다. 지능형 자동화 분야에서는 3D 비전 시스템을 활용한 운송 로봇 시스템을 선보였다. 현대모비스가 울산 섀시모듈 공장에 시범 적용한 기술로, 로봇이 섀시모듈 조립에 필요한 부품을 스스로 찾아 담은 뒤 카메라로 이동 경로를 인식해 조립라인까지 운반한다. 최대 20kg에 달하는 부품을 자동으로 이송해 작업자의 운반 부담을 줄이고 부품 공급 정확도를 높이는 방식이다. AI 디지털 트윈 분야에서는 피지컬 AI 기반 로봇 티칭 솔루션을 공개했다. 에어백 제조 공정을 가상 환경에 구현하고 실제 생산 라인에서 작업하는 로봇팔과 그리퍼의 움직임을 학습시키는 기술이다. 설비나 제품이 변경되더라도 가상 환경에서 변경 정보를 반영해 2~4시간 안에 로봇에 새로운 작업을 학습시킬 수 있다. 요소기술 분야에서는 배터리모듈 온도센서 체결공정 자동화 기술을 소개했다. 기존에는 미세한 커넥터 체결을 작업자가 직접 수행했지만 정밀인식 제어기술을 적용해 로봇이 상하좌우 네 방향을 확인하고 딥러닝으로 체결 위치를 판단한 뒤 커넥터를 자동으로 삽입하도록 했다. 현대모비스 관계자는 "자동차 부품 제조 과정에서 완성차 업체와 부품사, 장비 업체 간 협업이 중요한 만큼 공동 개발 기술과 제조 노하우를 공유해 스마트 제조 기술의 적용 범위를 넓힐 계획"이라고 했다.2026-08-27 15:23:44
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LG전자, 하반기 신입 채용…로봇·HVAC 등 미래사업 인재 확보 [경제일보] LG전자가 로봇과 냉난방공조(HVAC), 모빌리티 등 미래 성장 분야를 중심으로 하반기 신입사원 채용에 나선다. 사업본부별 수요에 맞춰 연구개발(R&D)과 영업·생산 등 다양한 직군에서 인재를 확보한다. 26일 LG전자에 따르면 회사는 다음 달 13일까지 LG그룹 채용 포털 ‘LG커리어스’를 통해 하반기 신입사원 채용을 진행한다. 채용은 HS(생활가전), MS(TV), VS(전장), ES(냉난방공조) 등 4개 사업본부를 비롯해 한국영업본부와 생산기술원 등 주요 조직에서 진행된다. 모집 분야는 로봇·생산기술·전기·전자·기계 등 R&D 직군을 포함해 영업·마케팅, 공급망관리(SCM), 구매, 생산, 품질, 재무, 인사, 사업·전략기획 등 12개 직군이다. 구체적인 채용 인원은 공개하지 않았다. 특히 로보틱스와 모빌리티, 스마트팩토리, 냉난방공조 등 LG전자가 미래 성장 영역으로 육성하는 분야를 중심으로 인재 확보가 이뤄진다. LG전자가 기존 생활가전과 TV, 전장 사업과 함께 신사업 분야의 인력 기반을 확대하는 방식이다. LG전자는 대학별 채용상담회도 진행한다. 오는 31일 한국과학기술원(KAIST)을 시작으로 서울대, 고려대, 성균관대, 서강대, 한양대 등 전국 12개 대학을 순차적으로 방문한다. 현직자와 인사담당자가 직접 참여해 지원자들에게 직무와 채용 관련 정보를 제공할 예정이다. 해외에서는 R&D 석·박사 인재 확보에 나선다. 다음 달 9일부터 매사추세츠공과대(MIT), 카네기멜런대, 미시간대, 퍼듀대, 일리노이대 어버너-샴페인캠퍼스, 위스콘신대 매디슨 등 북미 6개 대학에서 채용설명회를 개최한다.2026-08-26 09:35:28
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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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10월 할랄 의무화 앞둔 인도네시아…대웅제약, 선제 대응 나선다 [경제일보] 인도네시아가 할랄 인증 의무화 제도를 단계적으로 확대하면서 국내 제약·바이오기업들의 현지 대응도 빨라지고 있다. 대웅제약은 정부와 손잡고 현지 규제 대응력을 높이는 한편 생산시설까지 구축해 인도네시아를 아세안 시장 공략의 거점으로 삼는다는 전략이다. 대웅제약은 오는 10월 시행되는 인도네시아 할랄 인증 의무화 제도에 선제적으로 대응하기 위해 우리 정부의 ‘인도네시아 진출 민·관 합동 지원단’ 활동에 합류했다고 25일 밝혔다. 대웅제약은 지난달 인도네시아 자카르타에서 식품의약품안전처 주최로 열린 ‘인도네시아 진출 기업 간담회’에도 참석했다. 이번 간담회는 국내 제약·바이오 및 화장품 기업의 현지 진출 과정에서 발생하는 규제·통관 관련 애로사항을 해소하고 수출을 지원하기 위해 마련됐다. 인도네시아는 약 2억8000만명의 인구를 보유한 세계 4위 인구 대국이자 아세안 최대 시장이다. 특히 할랄 인구 비중이 높은 국가인 만큼 향후 할랄 인증이 K-제약·바이오 기업의 현지 사업 확대에 중요한 변수로 작용할 전망이다. 대웅제약은 간담회에서 인도네시아 식품의약청(BPOM)과 할랄제품보장청(BPJPH) 관계자들과 만나 수입 통관 요건과 성분 안전성 평가, 할랄 라벨링, 인증 의무화 일정 등을 논의했다. 인도네시아 당국은 할랄 제품과 비할랄 제품에 대한 표시·관리 요건 등 향후 제도 운영 방향을 공유했다. 국내 기업들은 현지 규제 변화에 따른 대응 방안을 확인하고 정부와 인도네시아 당국 간 협력 필요성을 논의했다. 특히 식약처는 한국의 상호인정협정(MRA) 체결 기관이 발급한 할랄 인증서가 현지 등록을 거치면 인도네시아에서도 동일한 효력을 인정받을 수 있다는 점을 재확인했다. 이미 인증을 받은 공장에 대한 현장실사 부담을 낮추고 기존 유통 제품의 유예기간을 연장하는 방안도 인도네시아 측에 건의했다. 대웅제약은 정부 차원의 규제 대응과 함께 현지 생산 인프라 구축에도 속도를 내고 있다. 화장품과 건강기능식품부터 의약품까지 제품군별로 단계적인 할랄 대응에 나서고 있다. 특히 전문의약품(ETC) 할랄 인증 의무화 시점인 2034년 10월보다 앞선 2027년 7월 GMP 승인을 목표로 인도네시아 ‘치카랑 고형제 스마트팩토리’를 건립하고 있다. 치카랑 공장은 설계 단계부터 할랄 인증을 고려해 구축하고 있다는 게 회사 측 설명이다. 대웅제약은 이 공장을 향후 인도네시아 내 생산 거점으로 활용하는 동시에 아세안 시장을 겨냥한 생산 허브로 육성한다는 계획이다. 대웅제약은 현지 규제 대응과 생산시설 구축을 병행하면서 인도네시아를 중심으로 아세안 시장에서 사업 기반을 확대할 방침이다. 단순히 제품을 수출하는 데 그치지 않고 현지 인증과 생산 역량까지 확보해 규제 변화에 대응한다는 전략이다. 이소윤 대웅제약 허가특허센터장은 “정부의 적극적인 수출 지원 기조에 발맞춰 독보적인 제조 및 수입 인프라와 할랄 관리 역량을 바탕으로 아세안 시장에서 K-제약·바이오의 위상을 높여갈 것”이라고 말했다.2026-08-25 09:24:34
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![[데스크칼럼] 철강 살리고 사람 잃는 전환은 안 된다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/24/20260824091442838812.png)
철강 살리고 사람 잃는 전환은 안 된다 [경제일보] 철강의 위기가 공장 담장을 넘어 일자리로 번지고 있다. 충남 당진이 지난 21일부터 ‘고용위기 선제대응지역’이 됐다. 현대제철을 비롯한 철강기업들이 밀집한 이 도시에서 철강업과 금속제품 제조업을 중심으로 고용 감소가 나타나자 정부가 고용 충격이 더 커지기 전에 안전망을 가동한 것이다. 23일 충남도는 정부 지원과 자체 일자리 정책을 연계해 고용 유지부터 직업훈련, 전직·재취업, 생계 지원까지 대응을 강화하겠다고 밝혔다. 이번 지정은 단순한 지역 고용대책 이상의 의미를 갖는다. 대한민국 철강산업의 구조적 위기가 기업 손익계산서를 넘어 지역사회에 청구서를 보내기 시작했다는 신호이기 때문이다. 당진은 포항·광양과 함께 한국을 대표하는 철강도시다. 공장 하나가 철강만 만드는 것이 아니다. 협력업체와 운송업체, 정비업체가 붙고 식당과 상점이 생긴다. 공장이 벌어들인 돈으로 지방세가 걷히고, 그 돈이 다시 지역의 학교와 도로, 복지에 쓰인다. 주력기업의 생산이 줄면 협력업체 매출이 먼저 꺾이고 채용이 줄며, 그 여파는 골목상권과 지방재정까지 이어진다. 당진은 이미 그 징후를 겪고 있다. 지역 주요 철강기업 5개사의 영업이익은 2023년 2623억원 흑자에서 지난해 444억원 적자로 돌아섰다. 당진의 국세 납부액 역시 2022년 5063억원에서 2024년 1228억원으로 급감했고 법인 지방소득세는 같은 기간 317억원에서 28억원으로 쪼그라들었다. 철강기업의 실적 악화가 지역경제의 체력을 얼마나 빠르게 떨어뜨릴 수 있는지를 보여주는 숫자다. 원인은 하나가 아니다. 산업연구원은 국내 철강시장이 건설수요 감소와 글로벌 공급과잉, 수출 부진이 겹치며 20년 만의 최저 수준의 수요를 경험하고 있다고 분석했다. 일부 설비의 폐쇄와 가동 중단, 인력 조정 압력에 더해 산업용 전기요금 상승과 탄소중립 비용도 부담으로 작용하고 있다. 철강산업의 체질을 바꿔야 한다는 결론을 피할 수 없는 이유다. 값싼 범용재를 대량 생산해 중국산 철강과 가격으로 경쟁하는 방식에는 한계가 분명하다. 자동차·조선·방산·에너지용 고부가 강재로 올라가고, 수소환원제철과 전기로 확대 등 탄소배출을 줄이는 생산체제로 전환해야 한다. 제조공정에는 인공지능과 자동화를 더 깊이 넣어야 한다. 유럽의 탄소규제와 각국의 보호무역 장벽을 생각하면 선택이라기보다 생존에 가까운 문제다. 정부가 경쟁력이 떨어진 모든 설비와 일자리를 세금으로 영원히 붙들어둘 수도 없다. 시장에서 수요를 잃은 생산시설까지 고용을 이유로 계속 유지하면 기업 경쟁력을 떨어뜨리고 결국 더 큰 구조조정을 부를 수 있다. 문제는 산업 전환이 필요하다는 사실이 아니라 그 비용을 누가 부담하느냐다. 기업은 오래된 설비를 닫으면 재무구조가 좋아질 수 있다. 국가는 산업 전체의 생산성을 높일 수 있다. 친환경 설비를 도입하면 탄소배출도 줄어든다. 하지만 그 과정에서 일자리를 잃은 노동자와 공장 주변의 협력업체, 지역 상인에게는 ‘산업 고도화’라는 말이 당장의 생계 문제로 돌아온다. 국가와 기업이 전환의 편익을 얻으면서 비용은 노동자와 지역에만 남기는 구조라면 공정하지도, 지속 가능하지도 않다. 이번 당진 고용위기 선제대응지역 지정이 의미 있는 이유도 여기에 있다. 지원 대상 노동자의 국민내일배움카드 한도는 300만원에서 500만원으로 늘어나고 생활안정자금 융자 한도도 2000만원에서 2500만원으로 확대된다. 기업의 고용유지지원금 지원 비율은 66.7%에서 80%로 높아진다. 충남도는 내년 최대 60억원 규모의 ‘당진 철강산업 버팀이음프로젝트’ 국비 확보도 추진한다. 필요한 조치다. 다만 생계자금과 훈련비를 늘리는 것만으로 산업 전환이 완성되는 것은 아니다. 핵심은 숙련을 버리지 않는 전환이다. 철강공장에서 20년을 일한 노동자에게 새로운 직업을 찾으라며 몇 달짜리 일반 직업훈련을 제공하는 것으로 책임을 다했다고 할 수 없다. 제철소의 설비와 공정, 품질관리, 안전관리 경험은 산업의 자산이다. 이를 수소환원제철과 전기로, 친환경 설비, 산업용 로봇과 스마트팩토리 운영 역량으로 전환시키는 교육이 필요하다. 재교육의 출발점도 실업 이후가 아니라 재직 중이어야 한다. 구조조정 대상자가 확정된 뒤 교육기관을 찾는 것은 너무 늦다. 기업의 설비 전환 계획과 함께 향후 줄어드는 직무와 새로 필요한 직무를 예측하고, 노동자가 기존 일자리에서 일하는 동안 새로운 기술을 익히도록 해야 한다. 기업에도 책임을 요구해야 한다. 국가가 탄소중립 설비에 세액공제와 정책금융을 제공한다면 해당 기업은 고용 전환 계획을 함께 내놓아야 한다. 어떤 일자리가 줄어들고 어떤 직무가 새로 생기는지, 기존 노동자를 얼마나 재배치하고 협력업체 고용에는 어떤 영향이 있는지를 사전에 제시해야 한다. 친환경 설비 투자계획은 수십 년 뒤까지 세우면서 사람에 대한 계획은 구조조정 직전에 만드는 식이어서는 곤란하다. 지역 정책은 더 크게 봐야 한다. 당진의 철강 노동자를 모두 다른 철강회사로 옮기는 것은 현실적으로 불가능하다. 결국 철강산업의 경쟁력을 높이는 정책과 함께 지역의 산업구조 자체를 넓혀야 한다. 당진을 저탄소 철강의 거점으로 만들면서 수소·에너지, 철강 자원순환, 친환경 소재, 산업자동화와 같은 연관 산업을 끌어들일 필요가 있다. 산업연구원도 철강 집적지역의 대응 방안으로 수소환원제철과 탈탄소 설비·부품 산업, 제조 AX, 자원순환 분야로의 다각화를 제시했다. 그래야 전환 과정에서 사라지는 일자리와 새로 생기는 일자리가 같은 지역 안에서 연결될 수 있다. 과거 제조업 구조조정의 실패에서 배울 것도 있다. 주력기업이 떠난 뒤에야 도시재생과 창업지원 사업을 시작하면 이미 숙련인력과 젊은 가족은 지역을 떠난 뒤다. 사람과 기업이 빠져나간 도시를 다시 일으키는 데 들어가는 비용은 일자리를 지키고 새로운 산업으로 연결하는 비용보다 훨씬 크다. 정부가 고용 충격이 통계에 완전히 나타나기 전에 당진을 선제대응지역으로 지정한 것은 그래서 평가할 대목이다. 이 제도 자체도 기존 고용위기지역이 실업과 고용 감소가 상당 부분 진행된 뒤에야 작동한다는 한계를 보완하기 위해 지난해 도입됐다. 이제 ‘선제’라는 말을 정책의 시간표 전체에 적용해야 한다. 실직하기 전에 훈련하고, 협력업체가 폐업하기 전에 사업 전환을 돕고, 지역의 청년이 떠나기 전에 새로운 기업을 불러들여야 한다. 정부도 최근 산업위기 선제대응지역의 상황이 급격히 나빠지면 산업위기대응특별지역으로 신속하게 넘어갈 수 있도록 패스트트랙을 도입하는 법 개정을 추진하고 있다. 위기가 현실이 된 뒤 지원하던 방식에서 위험이 보일 때 움직이는 방식으로 바꾸겠다는 취지다. ‘중용’에는 ‘범사예즉립 불예즉폐(凡事豫則立 不豫則廢)’라는 말이 있다. ‘모든 일은 미리 준비하면 서고, 준비하지 않으면 무너진다’는 의미다. 산업 전환도 그렇다. 철강의 구조조정을 막을 수 있다는 환상을 가져서는 안 된다. 기술도 바뀌고 시장도 바뀐다. 탄소를 많이 배출하는 생산방식은 결국 새로운 방식으로 대체될 것이다. 중요한 것은 변화를 거부하는 것이 아니라 변화가 누구의 희생 위에서 이뤄질 것인지를 미리 결정하는 일이다. 기업에는 친환경 설비와 고부가 제품 전환을 지원하고, 노동자에게는 숙련을 이어갈 직업과 교육을 제공하며, 지역에는 다음 산업을 심어야 한다. 세 정책이 따로 움직여서는 안 된다. 산업정책의 성공을 공장의 생산성만으로 평가하던 시대도 지나야 한다. 수소환원제철 공장을 지었는데 숙련 노동자가 일자리를 잃고, 기업은 살아났는데 지역 상권과 인구가 무너졌다면 그것을 온전한 산업 전환이라고 부르기는 어렵다. 철강은 한국 산업화를 떠받친 산업이다. 당진과 포항, 광양의 노동자와 지역사회 역시 그 성장의 비용과 과실을 함께 감당했다. 새로운 철강으로 넘어가는 비용 역시 함께 나눠야 한다. 산업을 살리기 위해 사람을 버리는 전환은 오래갈 수 없다. 공장을 바꾸는 것과 사람의 삶을 이어주는 것, 그 둘을 함께 해내야 진짜 산업 전환이다.2026-08-24 14:00:00
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![[AI시대 대격변] AI의 무대가 바뀐다…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI](https://image.ajunews.com//content/image/2026/08/19/20260819142630737782.jpg)
"AI의 무대가 바뀐다"…데이터센터서 단말·공장으로 옮겨가는 AI [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 대규모 연산을 데이터센터에서 처리하는 방식이 주류로 자리 잡은 가운데 AI를 단말과 산업 현장에 직접 배치하는 '온디바이스 AI'와 '엣지 AI'가 새로운 경쟁 영역으로 부상하고 있다. 영상 분석과 로봇, 자동차, 스마트팩토리 등 실시간 대응과 데이터 보안이 중요한 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송하는 방식에 한계가 있기 때문이다. 국내 기업들도 AI 반도체와 경량화된 AI 모델을 결합해 현장에서 AI를 구동하는 사업에 속도를 내고 있다. 19일 업계에 따르면 최근 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 데이터센터와 GPU 확보에서 AI 연산을 실제 서비스가 발생하는 현장으로 분산하는 방향으로 확대되고 있다. 생성형 AI 서비스가 고도화하면서 데이터센터의 대규모 GPU 연산 능력이 중요해졌지만, 모든 데이터를 클라우드나 데이터센터로 보내 처리할 경우 네트워크 지연과 데이터 전송 비용, 보안 등의 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 특히 카메라와 센서를 통해 주변 환경을 실시간으로 인식해야 하는 로봇과 자동차, 산업 현장에서는 AI 연산을 가까운 곳에서 처리하는 것이 중요하다. 이에 AI 모델과 연산 장치를 단말이나 현장에 배치하는 온디바이스 AI와 엣지 AI가 주목받고 있다. 온디바이스 AI는 스마트폰이나 로봇, 자동차 등 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식이며, 엣지 AI는 데이터가 발생하는 현장과 가까운 서버나 장비에서 AI 연산을 처리하는 개념이다. 두 방식 모두 중앙 데이터센터에 대한 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 외부로 전송하지 않으면서 실시간으로 AI를 구동할 수 있는 것으로 평가된다. 이에 AI 반도체 경쟁도 단순히 GPU와 NPU 가운데 어느 쪽이 우위에 있느냐를 넘어 사용처에 맞는 연산 구조를 확보하는 방향으로 바뀌고 있다. 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 활용되고, 현장에서 반복적으로 수행되는 추론 작업은 전력 효율과 지연 시간 등을 고려해 NPU를 활용하는 방식이다. KT는 국산 AI 반도체와 자체 대규모 언어 모델(LLM)을 결합한 기업용 AI 어플라이언스를 출시하며 이 같은 시장 변화에 대응하고 있다. KT가 선보인 'KT NPU LLM 스테이션'은 국내 AI 반도체 기업 리벨리온의 추론 특화 신경망 처리 장치(NPU) 'ATOM-MAX'와 KT의 독자 LLM '믿음 K 2.5 Pro', 운영 API 플랫폼을 하나의 서버에 통합한 완제품형 장치다. 기업 내부에 장비를 설치해 데이터와 AI 연산을 사내에서 처리할 수 있도록 한 것이 특징이다. 망 분리 등 보안 규제가 적용되는 공공·국방·제약·제조·금융 분야에서 외부 클라우드 기반 생성형 AI를 활용하기 어려운 기업을 겨냥한 것으로 풀이된다. KT는 향후 이를 피지컬 AI를 위한 엣지 데이터 센터로 확대해 저전력·저지연 AI 인프라로 활용한다는 계획이다. 제조 현장에서도 AI 연산을 현장 가까이에서 처리하려는 움직임이 나타나고 있다. 포스코DX는 국산 AI 반도체를 활용해 산업 현장에서 발생하는 비정형 데이터를 분석하는 플랫폼 개발에 나섰다. 공장 내 카메라와 센서 등에서 발생하는 데이터를 현장에서 AI로 분석해 설비와 작업 환경을 실시간으로 판단하는 방식으로, 제조 현장의 AI 적용 범위를 확대하려는 시도다. 특히 제조업에서는 생산 과정에서 발생하는 영상·센서 데이터의 양이 많고 외부 전송이 제한되는 경우도 있어 모든 데이터를 중앙 서버로 보내 분석하는 데 비용과 시간이 발생한다. 포스코DX는 현장에서 AI 추론을 수행하면 필요한 데이터만 선별해 처리할 수 있어 실시간성이 중요한 품질 검사와 이상 징후 탐지 등에서 활용도가 높아질 것으로 전망하고 있다. AI가 실제 공간에서 움직이는 피지컬 AI 시장이 커질수록 이러한 엣지 AI 수요도 확대될 전망이다. 로봇과 드론, 자율주행차 등이 주변 환경을 실시간으로 인식하고 판단하려면 카메라와 각종 센서에서 발생하는 데이터를 빠르게 처리해야 한다. 자동차 역시 운전자 상태 분석이나 주행 환경 판단 등 일부 AI 연산을 차량 내부에서 처리하는 구조가 확대될 것으로 분석된다. 이 과정에서 AI 반도체 성능뿐 아니라 AI 모델 최적화와 소프트웨어 생태계 구축도 중요해지고 있다. 같은 NPU를 사용하더라도 AI 모델을 하드웨어 특성에 맞게 최적화하지 못하면 기대한 성능과 전력 효율을 확보하기 어렵기 때문이다. 온디바이스 AI 시장의 경쟁은 'GPU 대 NPU'의 단순한 대결보다는 AI 연산을 어디에서, 어떤 방식으로 처리할 것인지에 대한 경쟁으로 확대될 전망이다. 데이터센터에서 단말과 공장, 자동차, 로봇 등으로 AI의 무대가 넓어지면서 AI 반도체 기업뿐 아니라 통신사와 제조·플랫폼 기업까지 새로운 시장을 둘러싼 경쟁에 뛰어들고 있다. 이진형 KT AX사업본부장 상무는 "'KT NPU LLM 스테이션'은 KT의 AX 풀스택 역량과 국산 반도체를 결합해 소버린 AI를 실제 산업 현장에서 즉시 사용할 수 있도록 만든 것"이라며 "데이터 주권을 지키면서 AI 전환을 시작하려는 기업과 기관에 가장 현실적인 선택지가 될 것"이라고 말했다.2026-08-19 14:30:55
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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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포스코DX, AI 네이티브 기업 전환 선언…철강 현장부터 사무 업무까지 AI화 [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁이 생성형 AI 서비스 성능을 넘어 산업 현장을 얼마나 효율적으로 변화시키느냐의 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 제조업에서는 고령화와 숙련 인력 부족, 고위험 작업 환경 등이 새로운 과제로 떠오르면서 AI와 로봇을 결합한 '피지컬 AI'와 업무를 스스로 수행하는 '에이전틱 AI'가 핵심 해법으로 주목받고 있다. 포스코DX가 AI가 공장과 사무실을 동시에 움직이는 'AI 네이티브 컴퍼니' 전환을 선언하고 산업 현장 AX(인공지능 전환)에 속도를 낸다. 29일 포스코DX는 서울 중구 롯데호텔 서울에서 언론 간담회를 열고 피지컬 AI와 에이전틱 AI를 양대 축으로 한 AI 사업 전략과 산업 현장 적용 사례를 공개했다. 포스코DX는 사람과 AI, 현장 설비·로봇이 협업하는 인텔리전트 팩토리 구현을 통해 제조 현장의 지능화를 추진하는 한편, 사무·경영 영역에서는 AI 에이전트를 조직 구성원처럼 관리하는 'AI 워크포스' 구축에 나선다는 계획이다. 엄기용 포스코DX 경영지원실장은 이날 환영사에서 "어렵고 힘들고 뜨거운 온도 속에서 작업이 이뤄지고 있다"며 "AI의 목적이 사무공간에서 편리함을 제공하는 것도 좋지만 결국은 산업 현장에서 AI를 접목하고, 피지컬 AI를 접목해서 보다 안전하고 사고 없이 효율적으로 작업이 이뤄지는 것을 목표로 포스코DX는 전진하고 있다"고 말했다. 포스코DX가 추진하는 피지컬 AI는 철강 생산 현장의 대형 설비와 로봇을 AI 기반으로 제어하는 것이 핵심이다. 철강재를 운반하는 대형 크레인과 원료 이송 설비인 리클레이머, 선박 원료 하역기 등 고위험 설비에 AI 기술을 적용해 작업자의 안전을 확보하고 생산성을 높이는 방식이다. 조석주 포스코DX AX융합연구소장은 "많은 회사들이 당면한 과제가 비슷하지만 특히 제조업에 대해서는 고숙련자들이 대거 은퇴를 하고 있고 노동 시장이 변해 어렵고 힘든 고강도의 일을 할 젊은이들을 찾기가 상당히 쉽지 않다"며 "이런 문제점들을 해결하기 위한 AX의 핵심 기술로서 멘토링 AI와 인더스트리얼 로봇을 주요 기술로 보고 있다"고 설명했다. 포스코DX는 고숙련 작업자가 보유한 경험과 노하우를 AI가 학습할 수 있는 데이터로 전환하고, 이를 기반으로 현장 운전자가 AI와 협업해 설비와 로봇을 운영하는 체계를 구축하고 있다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 "포스코 그룹은 인텔리전트 팩토리가 제조 전 프로세스에서 데이터 기반의 최적화를 수행하는데, 사람과 로봇과 AI가 협업을 하는 지능형 자율 제조라고 정의한다"고 말했다. 이어 "100% 무인화해서 팩토리에 사람을 없애야겠다는 개념보다는 사람이 잘하는 것은 사람이, 로봇이 잘하는 것은 로봇이, AI가 잘하는 것은 AI가 하는 것이 인텔리전트 팩토리"라고 강조했다. 이날 포스코DX는 산업 현장 적용 사례도 공개했다. 제철소 아연도금 공정 용융로에서 발생하는 불순물 제거 작업 로봇과 냉연 공정 밴드 커터 로봇, 65톤급 철강 제품을 자동 운송하는 AGV(무인운반차) 등이 대표 사례다. 이와 함께 친환경 소재와 차량 부품 생산 공장을 대상으로 한 원료 샘플링, 물류 자동화 로봇 적용 사례도 소개했다. 포스코DX는 물리 영역뿐 아니라 사무·경영 환경에서도 AI 전환을 추진한다. 자체 개발한 AI 에이전트 플랫폼 '에이전티(Agentee)'를 통해 AI 에이전트를 조직 구성원처럼 관리하고 업무별 AI 직원을 구축한다는 전략이다. 기존 AI 에이전트가 특정 업무 자동화에 초점을 맞췄다면, 포스코DX는 AI 에이전트의 생성부터 배치, 관리, 평가까지 전 생애주기를 관리하는 플랫폼을 구현한다는 방침이다. 김병석 포스코DX AI워크포스 태스크포스팀 팀장은 "우리에게 더 필요한 것은 더 많은 AI 에이전트가 아니라 우리 조직의 일원으로서 우리가 함께 일을 하는 AI 직원"이라며 "포스코DX의 에이전트는 AI를 조직의 일원으로 관리하는 방법에 더욱 집중하고 있다"고 강조했다. 실제 포스코DX는 재무와 인사, 노무, 사업관리 등 다양한 업무에 AI 에이전트를 적용하고 있다. 매월 반복되는 사전 결산 리스크 점검 업무에서는 AI 에이전트가 전 계정과목을 자동 분석하고 이상 계정과 누락 전표를 찾아 리포트를 작성하는 방식으로 업무 시간을 기존 3시간에서 1분 내외로 줄였다고 설명했다. 현재 포스코DX를 비롯한 포스코그룹 계열사에는 약 200개의 AI 에이전트가 개발·운영되고 있다. 포스코DX는 그룹 내 검증된 AI 에이전트 모델을 표준화해 확산하고 향후 외부 시장에도 공급한다는 계획이다. 최태환 포스코DX 경영기획실장은 "포스코DX는 AI 네이티브 기업으로 진화하고 있다"며 "포스코DX는 공장 물리 영역과 경영 사무 영역 두 세계를 모두 아는 국내에 거의 유일한 회사"라고 말했다. 포스코그룹 역시 '목표 지향적 AI 전환' 전략을 기반으로 사업(Process), 사무(Work), 가치(Value) 전 영역의 AI 전환을 추진하고 있다. 포스코DX는 철강 생산 현장에서 축적한 설비 자동화 경험과 방대한 데이터를 기반으로 제조업 전반의 피지컬 AI 사업화에도 나설 방침이다.2026-07-29 14:10:18
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![[경제일보] 포니 신화 현대차 DNA, 피지컬AI 기업으로…로봇 사관학교 도약](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/28/20260728080329414744.png)
'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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LG전자, 역대 최대 실적 발판으로 미래사업 속도…글로벌 경영회의 개최 [경제일보] LG전자가 국내외 경영진이 한자리에 모이는 전사 확대경영회의를 열고 상반기 경영 성과를 점검하는 한편 하반기 사업 전략과 미래 성장동력 확보 방안을 논의한다. 역대 최대 상반기 실적을 바탕으로 로봇과 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 냉각 솔루션 등 신사업 경쟁력 강화에 속도를 낸다는 구상이다. 16일 업계에 따르면 LG전자는 이날 국내 사업장에서 류재철 최고경영자(CEO) 사장 주재로 전사 확대경영회의를 개최한다. 회의에는 본사와 사업본부 경영진을 비롯해 해외 지역대표와 법인장 등 국내외 임원 300여 명이 온·오프라인으로 참석한다. LG전자는 매년 상·하반기 CEO 주관으로 확대경영회의를 열어 전사 경영 현안을 점검하고 중장기 전략을 공유하고 있다. 일반 경영회의가 국내 경영진 중심으로 진행되는 것과 달리 확대경영회의에는 해외 법인장까지 참석해 글로벌 사업 전략을 함께 논의하는 것이 특징이다. 이번 회의에서는 고환율·고금리·고물가 등 이른바 '3고' 환경과 중동 지역 지정학적 리스크 등 대외 불확실성 속에서도 역대 최대 상반기 실적을 달성한 성과를 점검하고, 하반기 사업 전략과 미래 성장동력 확보 방안을 집중 논의할 예정이다. 특히 류 CEO가 취임 이후 강조해온 경영 원칙인 '문제 드러내기'와 '이기는 실행하기'를 주제로 조직별 사례를 공유하는 시간이 마련된 것으로 알려졌다. 각 사업부는 현장에서 드러난 문제를 개선하거나 실행 속도를 높여 성과를 창출한 사례를 발표하며 실행 중심의 조직문화를 확산하는 데 초점을 맞출 것으로 전해졌다. 회의에서는 LG전자의 4대 미래 성장사업으로 꼽히는 로봇, AI 데이터센터 냉각 솔루션, 스마트팩토리, AI홈 사업의 중장기 전략과 경쟁력 강화 방안도 주요 의제로 다뤄질 전망이다. 앞서 류 CEO는 지난 3월 정기 주주총회에서 "AI 확산으로 창출되는 다양한 사업 기회 가운데 LG전자가 축적한 기술력과 시너지를 바탕으로 규모 있는 성장이 가능한 분야에 집중하고 있다"며 로봇과 AI 데이터센터 냉각 솔루션, 스마트팩토리, AI홈을 핵심 미래사업으로 제시한 바 있다.2026-07-16 10:01:58
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KT, 조선소서 AI 네트워크 검증…피지컬 AI 상용화 속도 [경제일보] 생성형 AI를 넘어 로봇과 자율설비가 산업 현장에서 실시간으로 움직이는 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서, AI를 안정적으로 구동할 수 있는 초저지연·고신뢰 네트워크 구축 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 이에 KT가 정부 실증사업을 통해 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하며 차세대 통신 인프라 경쟁에 속도를 낸다. 14일 KT는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '하이퍼 AI 네트워크 기반 조성 사업'의 우선협상대상자로 선정됐다고 밝혔다. KT는 삼성전자와 HD현대삼호를 비롯한 산학연 컨소시엄과 함께 AI 기반 자율 운용 네트워크를 구축하고 산업 현장에서 피지컬 AI 서비스를 실증할 계획이다. 하이퍼 AI 네트워크는 AI가 통신망을 실시간으로 분석하고 제어해 초저지연·대용량 통신 환경을 제공하는 차세대 네트워크다. 단순히 데이터를 전달하는 기존 통신망을 넘어 네트워크 자체가 AI를 활용해 장애를 예측하고 자원을 최적화하는 것이 특징이다. 로봇과 자율주행 설비, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 서비스가 확대되면서 AI 네트워크는 차세대 이동통신 시대의 핵심 인프라로 주목받고 있다. 앞서 KT는 AI 네트워크를 6G 핵심 비전으로 제시한 데 이어, 5G 단독모드(SA) 상용망 구축 경험을 기반으로 이번 실증사업에 참여한다. 단순한 네트워크 고도화를 넘어 AI가 통신망을 스스로 운영하는 자율 네트워크 기술을 확보하고, 이를 실제 산업 현장에서 검증해 상용화 기반을 마련한다는 전략이다. 사업은 오는 2027년까지 약 160억원 규모로 추진된다. KT는 AI 기반 자율 운용 네트워크 구축을 비롯해 산업 현장 피지컬 AI 실증, 국내 통신장비 생태계 활성화 등을 핵심 과제로 수행한다. 특히 AI가 네트워크 데이터를 실시간으로 분석하고 장애를 자동으로 탐지·조치하는 'AI 코어 오케스트레이터'를 개발해 네트워크 운영 자동화를 구현할 계획이다. 이를 위해 코어망의 통신 패턴과 성능 데이터를 분석하는 '네트워크 데이터 분석 기능(NWDAF)'과 AI를 연계한다. AI가 네트워크 상태를 지속적으로 학습하면서 트래픽 변화와 장애 발생 가능성을 예측하고 최적의 운영 방안을 제시하는 구조다. 향후 사람이 직접 수행하던 네트워크 관리 업무 상당 부분을 AI가 자동화할 전망이다. 피지컬 AI 실증도 본격 추진한다. KT는 HD현대삼호와 협력해 조선소 환경에 특화된 AI 기반 자율 시스템을 개발한다. 초저지연 네트워크를 기반으로 AI가 조선소 내 로봇과 설비 데이터를 실시간 분석·제어하는 환경을 구축하고, 실제 산업 현장에서 운영 효과를 검증할 예정이다. 실증 대상은 AI 용접 로봇과 AI 도장 로봇, 통신국사 자율 운용 로봇 등 3종이다. 고위험 작업 환경에서 로봇이 안정적으로 작업을 수행할 수 있는 통신 환경을 검증하는 동시에 생산성과 안전성 향상 효과도 확인한다. 피지컬 AI 도입이 제조업 혁신의 핵심 과제로 떠오르는 가운데 조선소를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대한다는 계획이다. 컨소시엄에는 삼성전자와 HD현대삼호 외에도 솔리드, 아리엘네트웍스, 우리넷, 연세대학교 등이 참여한다. 대기업과 중소기업, 학계가 함께 참여해 AI 네트워크 기술을 공동 개발하고 국내 통신장비 산업 경쟁력도 강화한다는 구상이다. KT는 우면동 연구개발센터에 멀티벤더 테스트베드도 구축한다. 삼성전자와 국내 중소기업의 네트워크 장비를 함께 검증하는 환경을 마련하고 기지국 전력 절감 기술과 저전력 5G 단말 기술 등을 공동 개발할 예정이다. 이를 통해 국내 장비 업체들의 기술 검증과 해외 시장 진출도 지원한다는 방침이다. 최근 글로벌 통신업계는 AI 데이터센터와 AI 네트워크, 피지컬 AI를 하나의 생태계로 연결하는 경쟁에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확산으로 데이터 처리량이 급증하는 데다 제조와 물류, 에너지 등 산업 전반에서 AI 기반 자동화 수요가 늘어나면서 네트워크 자체를 AI 중심으로 전환하려는 움직임도 활발해지고 있다. KT 역시 이번 실증사업을 계기로 AI 네트워크 기술을 제조와 물류, 에너지 등 다양한 산업으로 확대 적용하며 기업 고객의 AI 전환(AX)을 지원한다는 전략이다. KT는 이번 사업을 통해 확보한 AI 기반 자율 운용 네트워크 기술과 피지컬 AI 실증 경험을 바탕으로 차세대 AI 인프라 경쟁력을 강화하고, 향후 6G 시대 핵심 네트워크 기술 확보에도 속도를 낼 계획이다. 이종식 KT 미래네트워크Lab장 전무는 "국내 최고 수준의 망 운영 역량을 바탕으로 6G 시대를 향한 핵심 기술을 발굴하겠다"며 "하이퍼 AI 생태계 확산을 선도하여 국가 통신 장비 산업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것"이라고 말했다.2026-07-14 15:01:38
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딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 16:28:12
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SK쉴더스, 에코프로와 OT 보안 실증…산업제어 보안 시장 정조준 [경제일보] 스마트팩토리와 인공지능(AI) 기반 제조 환경이 확산되면서 산업제어시스템(OT) 보안 중요성이 커지는 가운데 SK쉴더스가 국산 OT 통합 침해대응 플랫폼을 앞세워 제조업 보안 시장 공략에 속도를 낸다. 외산 솔루션 중심으로 형성된 OT 보안 시장에서 이차전지 기업 에코프로를 첫 실증 사례로 확보하며 산업 현장 중심의 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK쉴더스는 이상징후 탐지부터 분석, 대응까지 전 과정을 통합한 OT·산업제어시스템(ICS) 침해대응 플랫폼을 기반으로 에코프로 포항공장에서 실증을 추진한다고 밝혔다. 이번 실증은 에코프로가 생산 공정 전반의 보안 체계를 강화하는 과정에서 추진된다. 에코프로는 국내외 생산시설을 중심으로 인프라와 통합 보안관제 체계를 고도화해 왔으며, 최근에는 생산 설비 영역까지 보안 적용 범위를 확대하고 있다. 이차전지 산업은 생산설비의 안정적인 운영이 경쟁력과 직결되는 만큼 사이버 위협을 실시간으로 탐지하고 대응할 수 있는 OT 보안 체계 구축이 중요해지고 있다. 다만 기존 OT 환경은 설비별 보안 시스템이 개별적으로 운영되는 경우가 많아 통합 대응이 어렵고, 폐쇄형 네트워크 특성으로 인해 기존 IT 보안 기술을 적용하는 데에도 한계가 있는 것으로 나타나고 있다. 또한 SK쉴더스는 기존 외산 단일 벤더 중심의 시장 구조로 국내 기업들의 도입 부담도 적지 않았다고 설명했다. 이에 SK쉴더스는 한국인터넷진흥원(KISA)의 '2026년 통합보안 모델 개발 시범사업'의 일환으로 메니인소프트, 앰진, 센스톤 등과 협력해 OT 통합 침해대응 플랫폼을 개발하고 에코프로 생산 현장에 시범 적용한다. 플랫폼은 인증과 접속 관리, 위협 탐지, 분석, 대응 기능을 하나로 통합해 산업 현장의 보안 운영 효율성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 특히 설비나 네트워크를 변경하지 않고 보안 기능을 적용할 수 있는 '무변경' 방식을 적용해 생산 공정에 미치는 영향을 최소화했다. 또한 위협 탐지 이후 보안 전문가가 최종 판단에 참여하는 'HITL' 구조를 도입해 자동화와 운영 안정성을 함께 확보했다. 기업 규모와 산업 환경에 따라 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 모듈형 구조로 설계한 점도 특징이다. SK쉴더스는 이번 실증을 계기로 국산 OT 보안 플랫폼 경쟁력을 높이는 동시에 제조업 전반으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 반도체와 배터리, 화학 등 다양한 제조 산업에서 축적한 OT 보안 구축 경험을 기반으로 컨설팅부터 구축, 운영, 관제까지 아우르는 통합 서비스를 강화한다는 전략이다. 또한 IT와 OT 환경 전반의 자산과 위협을 통합 관리할 수 있는 가시성을 확보하고 AI 기반 보안관제(AI SOC)를 통한 이상징후 탐지·분석 자동화, 생산설비와 제어시스템을 보호하는 OT CPS(사이버물리시스템) 보안 역량도 지속 강화할 방침이다. 이를 통해 제조 현장에 최적화된 OT 보안 모델을 확산하고 국내 산업 인프라의 사이버 대응 역량을 높인다는 계획이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장 부사장은 "운영 현장에서의 가시성과 대응 속도를 확보하기 위해 OT 환경 전반에 산재된 보안 체계를 하나의 플랫폼으로 통합해 관리하는 것이 중요하다"며 "이번 실증을 통해 현장 환경에 최적화된 통합 대응 모델을 검증하고, 산업 전반의 사이버 리질리언스를 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-07-06 17:20:33
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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
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딥엑스, 피지컬 AI 시장 공략 본격화…'피지컬 AI 엑스포'서 日 기업 협력 확대 [경제일보] 초저전력 온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 일본 피지컬 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 일본 최대 피지컬 AI 전문 전시회에서 현지 기업들과 대규모 상용화 상담을 진행한 데 이어 일본 기술 유통기업과 전략적 파트너십까지 체결하며 일본 제조·로봇 시장을 겨냥한 공급망 구축에 나선 것으로 풀이된다. 6일 딥엑스는 최근 일본 도쿄 빅사이트에서 열린 '제1회 피지컬 AI 엑스포'에 참가해 일본 주요 제조·정보기술(IT)·산업 인프라 기업들과 자사 신경망처리장치(NPU)의 제품 적용 가능성과 후속 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 올해 일본에서 처음 열린 피지컬 AI 엑스포는 현실 세계에서 작동하는 AI와 로봇, 센서 기술 등을 선보이는 전문 전시회다. 행사 기간 하루 평균 3만명 이상의 관람객이 방문했으며, 일본 제조업과 산업 자동화 기업들을 중심으로 피지컬 AI 기술에 대한 관심이 집중된 것으로 평가된다. 딥엑스는 이번 전시회에서 초저전력 NPU와 엣지 AI 개발 환경, 산업용 레퍼런스 플랫폼을 비롯해 글로벌 고객사의 실제 양산 사례를 공개했다. 행사 기간 동안 약 1300건의 상담과 고객 문의가 이어졌으며, 일본 주요 IT·인쇄 기업과 글로벌 종합전기 기업, 통신·장비 및 첨단 소재 기업 관계자들이 제품 도입과 상용화 방안을 논의한 것으로 알려졌다. 특히 일부 기업은 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 연산 구조를 저전력 NPU 기반으로 전환하는 방안에 관심을 보이며 후속 협의를 요청했다. 전시 기간 진행된 타운홀 세션에서는 천승희 딥엑스 미국법인장 겸 상무가 연사로 나서 딥엑스 NPU 기술과 글로벌 고객사의 제품 적용 사례를 소개했다. 딥엑스는 전시회에서 확인한 현지 수요를 실제 사업으로 연결하기 위해 일본 기술 유통기업 고시다테크와 전략적 파트너십도 체결했다. 양사는 일본 시장에서 엣지 AI 활용 확대를 위해 딥엑스 NPU 제품군의 현지 공급과 사업 확대를 공동 추진하기로 했다. 이번 협약에 따라 고시다테크는 일본 내 고객 네트워크를 기반으로 프로젝트 발굴과 제품 제안, 고객 대응, 공급 확대를 담당한다. 딥엑스는 NPU 제품군과 소프트웨어 개발 환경(SDK), 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 제공해 현지 고객사의 제품 개발과 양산을 지원할 계획이다. 딥엑스는 이번 협력으로 일본 시장 공급망도 한층 강화하게 됐다. 현재 에브넷, 더블유피지, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여개 글로벌 유통사와 협력하고 있으며, 고시다테크와의 파트너십을 통해 일본 시장 내 엣지 AI 상용화를 더욱 확대한다는 전략이다. 일본은 제조와 로봇, 자동차, 산업 자동화, 사회 인프라 분야 경쟁력이 높은 데다 고령화와 인력 부족으로 무인화와 지능화 수요가 빠르게 늘고 있는 시장이다. IT 업계에서는 공장과 물류 센터, 보안 카메라, 스마트시티 등 데이터를 클라우드가 아닌 현장에서 처리해야 하는 환경이 많아 엣지 AI 반도체 수요가 높은 시장으로 평가한다. 이에 일본 정부 역시 오는 2040년까지 글로벌 피지컬 AI 시장 점유율 30% 달성을 목표로 약 1조엔 규모의 투자를 추진하고 있다. 딥엑스의 주력 제품인 'DX-M1'은 5나노미터(㎚) 공정 기반 초저전력 AI 반도체다. 최대 25TOPS(초당 25조회 연산)의 AI 연산 성능을 제공하는 동시에 3~5W 수준의 저전력 구동을 지원하도록 설계됐다. 보안카메라와 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비, 엣지 서버 등 다양한 산업용 기기에 적용할 수 있는 것으로 알려졌다. 딥엑스는 이번 전시회와 현지 파트너십을 계기로 일본 제조·로봇·산업 인프라 시장에서 상용화 사례를 확대하는 동시에 글로벌 엣지 AI 반도체 시장 공략도 강화해 나갈 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 전시회를 통해 피지컬 AI와 초저전력 NPU에 대한 일본 산업계의 실질적인 수요를 확인했다"며 "현장에서 논의된 프로젝트를 바탕으로 제조·로봇·보안 등 일본 산업 현장에 딥엑스 기술을 적용하고 상용화 사례를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-06 16:01:17
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