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한컴이노스트림, 960시간·프로젝트 30%…엔비디아 AI 인재양성 맡는다 [경제일보] 한컴 자회사 한컴이노스트림이 엔비디아의 인공지능(AI) 교육과 정부 직업훈련 사업을 결합해 실무형 인재 양성에 나선다. 대규모언어모델(LLM)을 활용한 AI 에이전트와 가상환경의 학습 결과를 실제 로봇에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’을 전면에 내세웠다. 한컴이노스트림은 고용노동부 K-디지털 트레이닝(KDT) ‘AI 캠퍼스’ 사업의 교육 파트너로 참여해 ‘NVIDIA AI CAMPUS’ 첫 교육생을 모집한다고 9일 밝혔다. 이번 과정은 엔비디아가 KDT AI 캠퍼스 운영기관으로 선정되면서 마련됐다. 한컴이노스트림은 교육과정 운영과 실무 프로젝트, 취업 지원을 담당한다. 엔비디아는 자사 딥러닝 인스티튜트(DLI)의 교육 콘텐츠와 기술 생태계를 제공하는 구조다. 교육은 AI 에이전트와 로보틱스 등 2개 트랙으로 나뉜다. 각 과정은 960시간의 오프라인 집중교육으로 구성됐으며 오는 10월12일부터 내년 4월2일까지 약 6개월간 진행된다. 모집 마감은 이달 18일이다. 판교 ‘NVIDIA AI 전용 캠퍼스’에서 진행되는 AI 에이전트 과정에서는 LLM과 검색증강생성(RAG), 랭체인, 랭그래프 등을 다룬다. 엔비디아의 AI 추론용 마이크로서비스인 NIM과 생성형 AI 모델 개발 플랫폼 NeMo도 활용한다. 교육생은 이를 바탕으로 이용자의 지시를 분석하고 외부 도구를 호출해 여러 단계의 업무를 수행하는 AI 서비스를 직접 설계한다. 서울 성수동에서 열리는 로보틱스 과정은 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim)과 오픈USD, 강화학습을 활용한다. 가상공간에서 학습하고 검증한 로봇 제어 기술을 실제 장비에 적용하는 심투리얼이 핵심이다. 교육생은 비전 카메라와 정밀 그리퍼를 갖춘 로봇 워크스테이션을 이용해 인식과 제어 과정을 실습한다. 전체 교육과정의 30% 이상은 기업 현장의 문제를 해결하는 프로젝트로 구성된다. 엔비디아 DLI 공인 강사와 앰배서더가 기술 방향 설정과 코드 검토에 참여하고, 수료생에게는 캡스톤 프로젝트 기반 포트폴리오 제작과 기업 실무자 네트워킹, 일대일 취업 상담 등을 지원한다. 한컴이노스트림은 국내 최초이자 세계 다섯 번째 엔비디아 DLI 공인 교육센터라고 설명했다. 대학과 기업을 대상으로 운영해 온 단기 인증교육을 960시간 규모의 정부 재정 훈련으로 확장했다는 데 의미가 있다. 다만 ‘취업 연계’는 채용 보장이 아니라 교육·상담·기업 연결을 지원하는 프로그램이다. 정부가 올해 처음 도입한 AI 캠퍼스는 AI 엔지니어와 AI 애플리케이션 개발자, AI 융합가, AI 하드웨어 엔지니어를 양성하는 사업이다. 고용노동부는 44개 운영기관을 선정했으며 연간 약 1300억원을 투입해 1만여명을 교육한다는 목표를 제시했다. 산업계의 AI 도입 속도에 비해 실무인력이 부족하다는 판단이 사업 배경이다. 국민내일배움카드 발급 대상자는 교육비 전액을 지원받는다. 지급 요건을 충족하면 월 최대 40만원의 훈련장려금도 받을 수 있다. 과정이 6개월간 오프라인으로 운영되는 만큼 출석 기준과 중도 포기 시 지원금 처리 조건 등은 신청 전 확인해야 한다. 김연수 한컴이노스트림 대표는 “산업 현장에서는 이론 습득을 넘어 실제 문제를 주도적으로 해결할 수 있는 역량이 중요하다”며 “엔비디아의 기술 생태계와 전문 교육 역량을 결합해 AI·로보틱스 분야의 실무형 인재를 양성하겠다”고 말했다. 이번 과정의 성과는 모집 규모보다 수료율과 취업률에서 갈릴 전망이다. 프로젝트 결과물이 실제 기업의 채용으로 얼마나 연결되는지, 수료생이 교육 이후에도 빠르게 바뀌는 엔비디아 기술에 대응할 역량을 갖추는지가 사업의 지속 가능성을 결정할 것으로 보인다.2026-09-09 16:19:51
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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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국내 피지컬 AI 생태계 구축 시동…NC AI·씨메스 '맞손' [경제일보] 글로벌 빅테크들이 차세대 성장동력으로 피지컬 AI(인공지능)와 로보틱스 시장 선점에 나선 가운데 국내에서도 AI와 로봇 기술을 결합한 산업 현장 중심의 생태계 구축이 본격화되고 있다. 이에 피지컬 AI 전문기업 NC AI와 AI 기반 로보틱스 전문기업 씨메스로보틱스가 손잡고 제조·물류 산업을 겨냥한 차세대 지능형 로보틱스 솔루션 개발에 나선다. 30일 NC AI는 씨메스로보틱스와 피지컬 AI 기반 공동 연구개발 및 상호 기술 공유를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조·물류 산업 현장에서 활용 가능한 피지컬 AI 기반 로보틱스 솔루션을 공동 개발하고, 핵심 기술과 연구 성과를 공유하는 등 협력 체계를 구축할 계획이다. NC AI는 현실 세계의 물리 법칙과 환경 변화를 이해하고 미래 상태를 예측하는 월드모델과 로봇의 범용 지능 구현을 위한 RFM 기술을 담당할 예정이다. 씨메스로보틱스는 제조·물류 현장에서 축적한 VFM과 정밀 로봇 제어 기술을 바탕으로 산업 현장 실증과 로봇 운영을 맡는다. 최근 피지컬 AI는 생성형 AI 이후 차세대 산업 혁신 기술로 주목받고 있다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하는 기술이라면 피지컬 AI는 AI가 카메라와 센서를 통해 현실 세계를 이해하고 상황을 판단해 스스로 행동하는 기술이다. 제조업에서는 로봇이 작업 환경을 스스로 인식하고 자율적으로 작업을 수행하는 지능형 로보틱스 기술에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다. 특히 제조업은 고령화와 숙련 인력 부족, 고위험 작업 환경 등의 문제를 동시에 해결해야 하는 상황으로 몰리고 있다. 이에 따라 산업 현장에서는 AI가 사람을 보조하거나 위험 작업을 대신 수행하는 형태의 지능형 자동화가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 글로벌 빅테크 역시 피지컬 AI를 미래 먹거리로 점찍고 관련 기술 투자 확대에 나서고 있어 국내 산업계에서도 대응 필요성이 커지고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 피지컬 AI 상용화 과정에서 가장 큰 과제로 꼽히는 학습 데이터 확보와 '심투리얼' 문제 해결에도 나선다. 심투리얼은 시뮬레이션 환경에서 학습한 AI 모델이 실제 산업 현장에서 동일한 성능을 구현하지 못하는 문제를 의미한다. 제조 현장의 다양한 변수와 환경 변화가 반영되지 않을 경우 AI 모델의 성능이 저하될 수 있어 산업 현장 데이터 확보가 무엇보다 중요하다. 이를 위해 양사는 제조·물류 산업 현장에서 확보한 데이터를 AI 학습과 시뮬레이션 환경 구축에 활용하고, 학습된 AI 모델을 다시 로봇 시스템에 적용하는 선순환 개발 체계를 구축할 계획이다. AI가 산업 현장을 학습하고 로봇이 이를 수행한 뒤 다시 현장 데이터를 AI 학습에 반영하는 구조를 마련해 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 피지컬 AI 기술 개발을 가속화한다는 방침이다. 이성호 씨메스로보틱스 대표이사는 "이번 NC AI와의 협약을 통해 국내 피지컬 AI 핵심 파트너와 협력 생태계를 구성하게 됐다"며 "씨메스로보틱스의 피지컬 AI가 NC AI의 강력한 AI 소프트웨어와 결합될 때, 실제 산업 현장에서 곧바로 활용 가능한 지능형 자동화 솔루션이 완성된다"고 말했다. NC AI는 올해 초 자체 월드모델 연구 성과를 발표하며 글로벌 최고 수준에 준하는 성능을 4분의 1 수준의 컴퓨팅 자원으로 구현했다고 밝히는 등 피지컬 AI 핵심 기술 경쟁력을 확보해 왔다. 현재 월드모델과 RFM을 중심으로 피지컬 AI 기술 고도화를 추진하고 있으며, 해외 빅테크가 주도하고 있는 피지컬 AI 분야에서 국내 자체 기술력을 확보하고 있는 것으로 알려졌다. 씨메스로보틱스는 제조·물류 현장의 비정형 작업을 자동화하는 지능형 로봇 솔루션을 공급하며 3차원 비전 기술과 정밀 로봇 제어 기술을 축적해 왔다. 실제 산업 현장에서 확보한 3D 비전 학습 데이터와 이를 시뮬레이션 환경으로 연결하는 데이터 파이프라인은 피지컬 AI 상용화의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. AI 기업과 로봇 기업이 각각의 강점을 결합해 산업 현장 중심의 피지컬 AI 솔루션을 공동 개발하는 사례가 늘어나면서 제조·물류를 시작으로 다양한 산업 분야로 적용 범위가 확대되고 있다. 단순한 기술 제휴를 넘어 국내 피지컬 AI 생태계가 구축되고 있는 것으로 평가된다. 이연수 NC AI 대표는 "씨메스로보틱스와의 협력은 양사의 핵심 기술 역량을 바탕으로 피지컬 AI의 실제 산업 적용을 확대하고 제조·물류 환경의 지능형 자동화를 앞당기는 중요한 계기가 될 것"이라며 "산업 현장의 복잡한 과제를 해결하고 새로운 혁신을 이끌 차세대 피지컬 AI 솔루션을 지속적으로 선보이겠다"고 말했다.2026-07-30 08:33:45
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