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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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'카메라 없이 인파 밀집도를 본다'…삼성·버라이즌, 6G 기술 현장 실증 [경제일보] 카메라를 설치하지 않고도 통신망의 무선신호로 인파가 몰린 구역을 파악할 수 있을까. 삼성전자와 미국 통신사 버라이즌이 대규모 축구 행사 현장에서 이 기술의 가능성을 시험했다. 삼성전자는 버라이즌과 6G 핵심 기술로 꼽히는 통신·센싱 융합(ISAC)을 가상화 무선접속망(vRAN)에서 실증했다고 15일 밝혔다. 양사의 발표에 따르면 실증은 지난 7월 미국 텍사스주 댈러스의 국제 축구 행사에서 이뤄졌다. 버라이즌은 이를 ‘가상화 무선접속망을 활용한 AI 기반 인파 감지 ISAC 실증’의 업계 첫 사례라고 설명했다. ISAC은 통신에 쓰이는 무선신호의 변화를 분석해 주변 환경을 감지하는 기술이다. 이번 시험에서는 5G 기지국 1대와 삼성 갤럭시 스마트폰 6대 주변에서 발생한 신호 변화를 수집했다. 삼성전자의 AI 네트워크·엣지 AI 플랫폼은 이를 분석해 구역별 군중 밀집도를 히트맵으로 만들고 스마트폰과 태블릿에 표시했다. 버라이즌은 특정 개인이나 물체의 신원을 식별하지 않았다고 밝혔다. 실증에 가상화 네트워크를 적용한 것도 특징이다. 기존에 전용 장비가 맡던 네트워크 기능을 소프트웨어로 구현해 AI 분석 기능을 결합하는 방식이다. 두 회사는 혼잡 구역 파악이나 관람객 동선 관리에 활용할 가능성을 제시했다. 다만 행사 주최 측이 이 결과를 실제 안내나 안전 대응에 사용했다는 발표는 없었다. ‘6G 기술 실증’이라는 표현도 6G 상용망을 구축했다는 뜻은 아니다. 버라이즌에 따르면 이번 시험에는 **5G 기지국과 40㎒ 폭의 CBRS 주파수**가 쓰였다. 현재의 통신망에서 차세대 센싱 기능을 검증한 것이다. 대형 행사장 전체에 적용하려면 감지 범위와 정확도, 복잡한 이동 환경에서의 성능을 추가로 확인해야 한다. 설지윤 삼성전자 네트워크사업부 부사장은 "삼성전자와 버라이즌은 통신은 하드웨어가 중심이어야 한다는 150년간의 틀을 깨고 소프트웨어 기반 차세대 네트워크로의 전환을 선도하며 패러다임 대전환에 성공했다"며 “AI와 6G가 가져올 새로운 시대의 지평을 열어 나가겠다”고 말했다. 한편 이번 실증은 통신망이 연결 기능을 넘어 현장의 변화를 읽는 인프라로 확장될 수 있음을 보여줬지만, 실제 안전관리 효과는 향후 적용 과정에서 검증돼야 한다.2026-09-15 14:58:07
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AI 컴퓨팅의 다음 무대…Arm, '에이전틱·엣지·피지컬 AI' 정조준 [경제일보] 인공지능(AI) 컴퓨팅 시장의 무게중심이 데이터센터에서 엣지와 물리적 세계로 확장되면서 Arm이 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 새로운 성장축으로 제시했다. AI 에이전트가 PC와 스마트폰을 넘어 자동차·로봇 등 다양한 기기에서 주변 환경을 인식하고 직접 행동하는 시대가 다가오면서 이를 뒷받침하는 저전력·고성능 컴퓨팅 생태계 선점에 나선다는 전략으로 풀이된다. 7일 Arm은 온라인 기자간담회를 통해 클라우드 AI, 엣지 AI, 피지컬 AI 등에 대한 전략을 공개했다. 아미 바다니 Arm 최고마케팅책임자(CMO)는 이날 "에이전틱 워크로드가 데이터센터를 넘어서고 있다"며 "앞으로 더 많은 에이전트가 엣지에서 실행될 것"이라고 말했다. Arm은 AI 에이전트가 클라우드에서만 작동하는 것이 아니라 스마트폰과 PC, 자동차, 로봇 등 엣지 기기로 확산되면서 컴퓨팅 수요가 새로운 영역으로 이동할 것이라고 전망했다. 특히 에이전트가 단순히 정보를 생성하는 것을 넘어 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하는 형태로 발전한다는 것이다. Arm은 자체 생태계를 통해 자사의 전략을 확장하고 있다. Arm에 따르면 현재 Arm 아키텍처를 사용하는 개발자는 약 2200만명으로, Arm은 개발자 생태계를 기반으로 AI 컴퓨팅 수요가 엣지와 다양한 디바이스로 확산되는 과정에서 주도권을 확보한다는 계획이다. 아미 바다니 CMO는 "궁극적으로 에이전트가 물리 세상에서 주변을 인식하고 조치할 수 있게 될 것"이라며 "앞으로 컴퓨팅 워크로드가 어디로 가는가 생각했을 때 그 목적지들을 보면 Arm이 모두 지원할 수 있는 목적지"라고 강조했다. Arm은 모바일과 엣지 환경에서 그래픽 처리 방식도 AI 중심으로 변화하고 있다고 설명했다. AI가 그래픽 제작 과정에 직접 활용되면서 GPU의 역할도 기존 그래픽 연산 중심에서 AI 연산까지 포괄하는 방향으로 확대되고 있는 것이다. Arm은 신경망 가속기와 모션 엔진을 GPU 셰이더에 통합하는 방식으로 그래픽과 AI 연산의 결합을 강화하고 있다. 이를 통해 저해상도로 렌더링한 이미지를 AI를 활용해 고해상도로 끌어올리는 방식 등 모바일 기기에서도 고품질 그래픽을 구현할 수 있도록 지원한다. Arm은 새롭게 설계한 7세대 아키텍처를 통해 기존 데스크톱 환경에서만 가능했던 고급 그래픽 기능을 모바일에서도 구현할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 과거에는 모바일 게임 개발자가 고급 그래픽 기술을 적용하기 위해 성능과 전력 사이에서 상당한 제약을 감수해야 했지만, AI와 GPU 기능이 결합되면서 이런 제약이 줄어들고 있는 것으로 알려졌다. 특히 Arm은 모바일 환경에서도 최대 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능해졌다고 강조했다. Arm에 따르면 불과 한 세대 만에 동일한 전력에서 모든 기능의 성능이 4배 이상 향상됐고, AI를 사용하지 않는 전통적인 게임이나 기존 벤치마크에서도 성능 개선이 나타났다. 이를 통해 Arm은 단순히 그래픽 성능을 높이는 것을 넘어 개발자가 하드웨어 제약에 맞춰 콘텐츠를 축소하기보다 게임의 그래픽과 스토리 구현에 집중할 수 있는 환경을 만든다는 구상이다. 크리스 버기 Arm 엣지 AI 부문 총괄 부사장은 "예전에는 개발자들이 모바일 게임을 개발할 때 첨단 기술 적용이 어려웠다"며 "이제 모바일에서는 불가능했던 1000개의 레이트레이싱 적용이 가능하다"고 설명했다. 이어 "이 모든 것들이 개발자 친화적인 시스템과 생태계 기반으로 개발됐다"며 "이제 그래픽 아티스트들은 게임을 온라인, 모바일, 전력, 예산에 맞추는 것에 시간을 보내는 것이 아니라 멋진 비주얼과 스토리에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다. Arm이 엣지 AI를 넘어 주목하는 분야는 피지컬 AI다. 현재 피지컬 AI 관련 컴퓨팅 시장이 이미 상당한 규모를 형성하고 있으며, 향후 AI의 물리적 세계 전환이 가속화되면서 시장 규모가 더욱 커질 것으로 전망했다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차 등 물리적 공간에서 AI가 주변 환경을 인식하고 판단하며 실제 움직임까지 수행하는 기술을 의미한다. 생성형 AI가 텍스트와 이미지 등 디지털 콘텐츠를 중심으로 확산됐다면, 피지컬 AI는 AI의 판단 결과가 실제 공간에서 움직임으로 이어진다는 점에서 새로운 컴퓨팅 수요를 만들어낼 수 있을 것으로 평가된다. Arm은 이 시장을 겨냥해 단순히 CPU 아키텍처를 공급하는 데 그치지 않고 생태계 확장에도 나서고 있다. 대표적인 전략이 'Arm 토탈 디자인'이다. Arm 토탈 디자인은 반도체 설계 기업과 파트너들이 Arm 기반의 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 특정 목적에 최적화된 칩을 보다 빠르게 개발할 수 있도록 생태계를 구축하는 전략이다. AI가 데이터센터에서 엣지, 로봇과 자동차 등 피지컬 영역으로 확산될수록 다양한 형태의 맞춤형 컴퓨팅 수요가 발생할 수 있는 만큼 이를 Arm 생태계 안으로 끌어들이겠다는 것이다. 헨리 부사장은 "작년 피지컬 AI 분야의 컴퓨팅 전체 시장 규모가 250억 달러로 보고 있다"며 "전환이 가속됨에 따라 컴퓨팅 역사상 가장 거대한 시장 중 하나로 성장할 것"이라고 말했다.2026-09-08 11:00:00
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'사람 없는 공장' 5년간 실증…KT·KAIST·다임, 피지컬 AI 동맹 [경제일보] KT(대표이사 박윤영)가 한국과학기술원(이하 KAIST), 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 손잡고 인공지능(AI)이 로봇과 설비를 제어하는 ‘다크팩토리(Dark Factory·무인공장)’ 개발에 나선다. 연구실 단계의 피지컬 AI를 실제 제조 현장에서 검증하고 상용 플랫폼으로 연결하는 5년짜리 프로젝트다. KT는 KAIST, 피지컬 AI 전문기업 다임리서치와 기술 개발과 실증, 사업화를 위한 업무협약을 체결했다고 8일 밝혔다. 과학기술정보통신부 ‘피지컬 AI 얼라이언스’ 2기 활동에서 논의한 협력 방안을 구체화한 것이다. 피지컬 AI는 AI가 카메라와 센서로 현실 공간을 인식하고 로봇·자율주행차·산업 장비를 스스로 판단·제어하도록 하는 기술이다. 다크팩토리는 조명이나 상주 인력 없이도 생산·물류 공정이 운영되는 고도화된 무인공장을 뜻한다. 협력의 중심은 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘협업지능 피지컬 AI 기반 소프트웨어 플랫폼 연구개발 생태계 조성 사업’이다. NIPA의 2026년도 정부지원 예산 자료에 따르면 전체 사업의 올해 예산은 766억6600만원이다. 다만 KT·KAIST·다임리서치 컨소시엄에 배정되는 금액은 공개되지 않았다. 세 기관은 앞으로 5년간 여러 종류의 로봇과 센서, 생산설비를 하나의 플랫폼에서 연결하고 제조 공정이 작업 상황에 맞춰 스스로 대응하는 기술을 개발한다. 실제 공장과 유사한 테스트베드에서 성능을 검증한 뒤 반도체와 이차전지, 자동차 등 제조 현장으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 기술 개발은 완전히 처음부터 시작하는 것은 아니다. KAIST와 다임리서치는 지난 3월 이기종 로봇과 센서, 설비, 디지털 트윈을 통합 관제하는 피지컬 AI 플랫폼 ‘카이로스(KAIROS)’를 공개했다. 다임리서치는 2020년 KAIST 장영재 교수와 연구진이 창업한 기업으로, 강화학습 기반 시뮬레이션 엔진과 로봇 통합 운영 플랫폼 ‘xMS’를 개발해 왔다. 수십대에서 수천대에 이르는 물류·제조 로봇의 작업 경로와 배치를 최적화하는 것이 핵심이다. KT는 여기에 데이터 운영 플랫폼과 엣지 AI(현장 인접형 인공지능), 초고속·초저지연 네트워크를 결합한다. 로봇이 생성한 데이터를 멀리 떨어진 클라우드로 모두 전송하지 않고 공장 가까이에서 처리해 제어 지연을 줄이는 역할이다. AI 에이전트와 시뮬레이션 기술을 활용해 공정 운영과 성능 검증도 자동화할 방침이다. KT로서는 통신망 공급을 넘어 제조 AI 운영 플랫폼 사업으로 기업간거래(B2B) 영역을 넓힐 기회다. KAIST의 연구성과, 다임리서치의 로봇 관제 기술, KT의 데이터·통신 인프라를 묶어 국산 다크팩토리 모델을 만들고 해외 시장까지 공략한다는 구상이다. 박상원 KT AX사업부문장 전무는 “AI 에이전트와 엣지 AI, 네트워크 역량을 결집해 제조 현장의 지능화를 지원하고 국내 피지컬 AI 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.2026-09-08 09:33:16
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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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LG유플러스, AI가 인터넷 이상 미리 감지…'셀프힐링' 기술 검증 [경제일보] LG유플러스가 인터넷 품질 이상을 인공지능(AI)이 스스로 감지하고 대응하는 지능형 홈 네트워크 기술을 검증했다. 장애가 발생한 뒤 복구하는 기존 방식에서 벗어나 가정용 공유기 내부에서 AI가 네트워크 상태를 분석하고 품질 저하 가능성을 사전에 찾아내는 방식이다. LG유플러스는 글로벌 반도체 기업 브로드컴과 협력해 와이파이8(Wi-Fi 8) 플랫폼 기반 홈 네트워크 자동 복구(Self-Healing) 기술을 실증했다고 밝혔다. 클라우드 서버가 아닌 공유기에서 AI 모델을 직접 구동하는 엣지 AI 기술의 적용 가능성을 확인한 것이 핵심이다. LG유플러스는 기존 클라우드에서 운영하던 네트워크 품질 예측 AI 모델을 공유기에서도 작동할 수 있도록 경량화했다. 브로드컴은 AI 연산을 지원하는 신경망처리장치(NPU)가 탑재된 와이파이8 플랫폼을 제공했다. 양사는 공유기가 네트워크 품질 데이터를 실시간으로 분석하고 장애 징후를 사전에 감지하는 환경을 구현했다. 인터넷 품질 저하가 예상되면 AI가 네트워크 설정을 최적화하고 자동 복구를 수행하는 방식이다. 이를 통해 공유기는 단순히 인터넷 신호를 전달하는 장비에서 네트워크 상태를 스스로 판단하고 관리하는 지능형 장비로 역할을 확대할 수 있다. ◆ 장애 발생 후 대응에서 사전 관리로 홈 네트워크에 연결되는 기기가 늘면서 네트워크 품질 관리도 복잡해지고 있다. 스마트TV와 IPTV, 게임기, IoT 기기 등이 하나의 공유기에 연결되는 데다 생성형 AI, 클라우드 게임, 초고화질 콘텐츠 등 안정적인 네트워크를 요구하는 서비스도 늘고 있다. AI가 공유기 내부에서 네트워크 데이터를 분석하면 중앙 서버까지 데이터를 보내고 다시 명령을 전달받는 과정이 줄어 보다 빠른 대응이 가능하다. 특히 이번 기술은 장애 발생 후 복구보다 품질 저하 이전의 이상 징후를 찾아 대응하는 데 초점을 맞췄다. 다만 이번 결과는 기술 실증 단계다. 실제 상용화를 위해서는 다양한 가정 환경에서 AI의 이상 탐지 정확도와 자동 복구 성능, 실제 고객 체감 품질 개선 효과 등을 추가로 검증해야 한다. 이번 기술의 기반은 브로드컴의 와이파이8 플랫폼이다. AI 연산을 지원하는 NPU가 탑재되면서 공유기 자체에서 네트워크 데이터를 분석하고 판단할 수 있는 환경이 마련됐다. LG유플러스는 자체 네트워크 품질 예측 기술을 결합해 클라우드에서 활용하던 AI 모델을 공유기 환경에 맞게 경량화했다. 신남승 브로드컴 코리아 무선 브로드밴드 영업총괄 전무는 “브로드컴의 와이파이8 플랫폼에서 AI 모델을 직접 구동해 공유기가 지능형 품질 관리 플랫폼으로 확장될 수 있음을 입증했다”며 “LG유플러스와 협력을 지속 확대하겠다”고 말했다. 이진혁 LG유플러스 Consumer서비스개발Lab 상무는 “AI를 네트워크 장비 내부에서 직접 구동하는 엣지 AI 기술의 가능성을 확인했다”며 “고객이 체감하는 품질을 AI가 스스로 관리하는 지능형 홈 네트워크 구현을 위해 관련 기술을 지속 고도화하겠다”고 말했다. LG유플러스는 이번 실증을 시작으로 와이파이8 환경에서 AI 기반 네트워크 관리 기술을 추가 검증할 계획이다. 실제 서비스로 이어질 경우 공유기가 인터넷 연결 장비를 넘어 네트워크 품질을 스스로 진단하고 관리하는 AI 플랫폼으로 진화할 수 있을 전망이다.2026-08-09 10:54:51
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KAIST, 데이터 변화 속도에 맞춰 반응하는 AI 반도체 개발 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 입력 데이터의 변화 속도에 따라 반도체의 반응 특성을 조절할 수 있는 인공지능(AI) 반도체 소자를 개발했다. 심장 박동과 음성처럼 빠르게 변하는 데이터와 날씨, 설비 상태처럼 천천히 변하는 데이터를 하나의 소자에서 효율적으로 처리하는 기술이다. KAIST는 전기및전자공학부·반도체공학대학원 최신현 석좌교수 연구팀이 ‘프로그래머블 동적 멤트랜지스터(PDM)’와 이를 집적한 어레이를 개발했다고 7일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 ‘네이처 커뮤니케이션스’에 7월 게재됐다. 멤트랜지스터는 정보를 저장하는 메모리와 연산을 수행하는 트랜지스터를 결합한 차세대 반도체 소자다. 입력 정보를 처리하면서 이전 상태를 기억할 수 있어 시간에 따라 변하는 데이터를 다루는 뉴로모픽 반도체의 핵심 소자로 꼽힌다. 기존 AI 반도체는 입력 신호에 반응하는 속도와 상태 유지 시간이 고정돼 있었다. 이 때문에 빠른 데이터와 느린 데이터가 섞인 시계열 정보를 처리하려면 별도의 전처리나 소프트웨어 연산이 필요했다. 데이터 속도에 맞지 않는 반응 특성이 적용되면 연산 효율과 예측 정확도가 떨어질 수 있다. 연구팀은 하나의 트랜지스터 안에 전기적 정보를 저장하는 전하 저장층과 전자를 붙잡아 반도체의 반응 속도를 조절하는 전자 포획층을 함께 구현했다. 전하 저장층이 입력 데이터를 처리하면 전자 포획층이 소자의 상태가 원래대로 돌아오는 시간을 조절하는 구조다. 이에 따라 PDM은 데이터의 변화 속도에 맞춰 반응 특성을 바꿀 수 있다. 연구팀은 입력 신호에 반응한 뒤 소자가 원래 상태로 돌아오는 시간을 약 5배 범위에서 조절했다. 빠르게 반복되는 신호를 처리하는 주파수 특성도 10배 이상 제어할 수 있음을 확인했다. 시계열 데이터 예측 실험에서는 기존의 고정형 반도체보다 예측 오류가 최대 40배 줄었다. 연구팀은 PDM 여러 개를 집적한 어레이를 제작해 실험한 결과, 기존 소프트웨어 기반 AI 시스템과 비슷한 정확도를 유지하면서 에너지 소모는 줄일 수 있었다고 설명했다. PDM은 전원을 차단해도 설정된 반응 특성을 유지하는 비휘발성도 갖췄다. 상용 반도체 생산에 활용되는 CMOS 공정과 호환될 수 있다는 점도 특징이다. 다만 실제 제품에 적용하려면 대규모 어레이에서의 균일성, 장시간 구동 안정성, 공정 수율과 시스템 수준의 전력 효율을 추가로 검증해야 한다. 연구팀은 이 기술이 자율주행차와 로봇, 웨어러블 기기 등 실시간 센서 데이터를 처리하는 엣지 AI 기기에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 센서 데이터를 매번 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리하면 응답 지연과 통신 전력도 줄일 수 있다. 최신현 교수는 “데이터 변화 속도에 맞춰 반도체가 적합한 방식으로 반응하는 AI 반도체를 구현했다”며 “AI 기기의 성능을 높이고 전력 소모를 줄이는 기술이 될 것으로 기대한다”고 말했다. 이번 연구에는 김대원 KAIST 박사과정이 제1저자로 참여했다. 삼성전자 반도체연구소 오영택 연구원과 이재덕 펠로우도 공동저자로 이름을 올렸다. 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 산업통상자원부, 삼성전자 등의 지원을 받아 수행됐다.2026-08-07 09:20:54
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LLM 넘어 피지컬 AI 시대…노타, AMD와 로보틱스 시장 정조준 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 초거대언어모델(LLM)을 넘어 현실 공간에서 스스로 판단하고 움직이는 '피지컬 AI'로 확대되고 있다. 로봇이 제한된 연산 자원에서도 AI를 안정적으로 구동하기 위해서는 AI 모델을 경량화하고 최적화하는 기술의 중요성이 커지는 가운데, 노타가 글로벌 반도체 기업 AMD와 손잡고 로보틱스 시장 공략에 나선다. 24일 노타는 미국 샌프란시스코에서 열린 'AMD 어드밴싱 AI 2026'에서 AMD 로보틱스 파트너 네트워크에 참여하며 온디바이스 AI 최적화 기술을 로보틱스 분야로 확대한다고 밝혔다. 최근 글로벌 AI 시장은 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다. 특히 로봇이 사람과 상호작용하고 주변 환경을 인식해 자율적으로 동작하기 위해서는 AI 모델을 실제 하드웨어 환경에 맞춰 최적화하는 기술이 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. AI 모델의 성능이 높아질수록 요구되는 연산량과 메모리 사용량도 함께 증가하는 만큼 전력과 메모리, 연산 자원이 제한된 로봇 환경에서는 AI 모델을 그대로 적용하기 어렵기 때문이다. 이에 글로벌 빅테크들은 반도체와 소프트웨어, 로보틱스 기업들을 연결하는 생태계를 구축하며 피지컬 AI 시장 선점에 나서고 있다. AMD 로보틱스 파트너 네트워크는 AMD의 컴퓨팅 기술을 기반으로 임베디드와 엣지, 클라우드 환경에서 로보틱스 솔루션의 개발과 배포를 지원하는 개방형 생태계다. 제조 전문기업(ODM)과 독립 소프트웨어 공급업체(ISV), 센서 공급업체, 시스템 통합업체(SI) 등이 참여해 로보틱스 솔루션의 개발부터 배포까지 전 과정에서 협력한다. 케이비 탄자부르 바스카르 AMD 로보틱스 총괄은 "AMD 로보틱스 파트너 네트워크는 제조 전문기업, 독립 소프트웨어 공급업체, 시스템 통합업체를 하나로 연결해 산업 전반에서 확장 가능한 로보틱스 솔루션 구현을 지원한다"며 "하드웨어와 소프트웨어, 생태계 협업을 결합한 통합 접근 방식을 통해 로보틱스 혁신을 가속화하고 파트너의 시장 기회를 확대하는 것을 목표로 한다"고 말했다. 노타는 이번 파트너 네트워크 참여를 통해 AI 모델 경량화와 하드웨어 맞춤형 최적화 기술을 로보틱스 분야에 본격적으로 적용할 계획이라고 설명했다. 로봇에 탑재되는 프로세서와 시스템 환경에 맞춰 AI 모델의 크기와 연산량, 메모리 사용량 등을 최적화해 제한된 연산 자원에서도 안정적으로 AI를 구동할 수 있도록 지원한다는 구상이다. 특히 로봇은 스마트폰이나 서버와 달리 제한된 전력과 연산 자원 속에서 실시간으로 주변 환경을 인식하고 판단해야 하는 만큼, AI 모델을 얼마나 효율적으로 실행할 수 있는지가 서비스 경쟁력을 좌우하는 것으로 알려졌다. 온디바이스 AI 기술을 활용하면 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고도 기기 내부에서 AI를 실행할 수 있어 응답 속도와 보안성 측면에서도 강점을 갖는다. 노타의 AI 최적화 기술은 온디바이스 AI를 넘어 피지컬 AI 구현의 핵심 기반 기술로도 주목받고 있다. 로봇이 실제 공간에서 자율적으로 움직이고 작업을 수행하기 위해서는 AI 모델이 다양한 하드웨어 환경에서도 안정적으로 동작해야 하기 때문이다. 앞서 노타는 스마트시티와 산업 안전, 모빌리티 등 다양한 엣지 AI 분야에서 AI 모델 최적화 기술을 확보해 온 바 있다. 이번 AMD 로보틱스 파트너 네트워크 참여를 계기로 해당 기술의 적용 범위를 로보틱스 분야까지 확대하며 글로벌 시장 공략에도 속도를 낸다는 방침이다. 노타는 AMD 로보틱스 파트너 네트워크 참여 기업들과 협력을 확대하며 산업 현장에서 활용 가능한 피지컬 AI 솔루션 확산에도 나설 계획이다. 채명수 노타 대표는 "피지컬 AI가 산업 현장에서 실질적인 가치를 제공하기 위해서는 AI 모델을 실제 로봇의 연산 및 메모리 환경에 맞게 최적화하는 기술이 필수적"이라며 "AMD 로보틱스 파트너 네트워크 참여를 계기로 온디바이스 AI 최적화 기술을 로보틱스 분야로 확대하고, AMD 로보틱스 파트너 네트워크 참여 기업들과 협력해 산업 현장에서 활용 가능한 피지컬 AI 솔루션 확산에 기여하겠다"고 말했다.2026-07-24 08:30:20
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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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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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노타, 우주 바이오 실험에 온디바이스 AI 심는다…ISS 자율 운영 과제 합류 [경제일보] 인공지능(AI) 모델 경량화·최적화 기업 노타(대표 채명수)가 국제우주정거장(ISS)과 저궤도 미세중력 환경에서 바이오의약품 실험을 자율 운영하는 시스템 개발 과제에 참여한다. 스마트폰과 자동차, 로봇 등 지상 엣지 환경에서 쌓아온 온디바이스 AI 기술을 우주산업으로 넓히는 행보다. 노타는 스페이스린텍이 주관하는 ‘딥테크 챌린지 프로젝트(DCP) 생태계혁신형’ 과제에 참여해 온디바이스 AI 최적화 기술 개발을 담당한다고 25일 밝혔다. 이번 과제는 중소벤처기업부와 중소기업기술정보진흥원(TIPA) 지원을 받아 4년간 최대 200억원 규모로 추진된다. 주관기관인 스페이스린텍은 ISS 기반 우주의약 연구 모듈 실증과 우주 바이오위성 개발 경험을 보유한 우주의약 전문 기업이다. 이번 과제는 ISS와 저궤도 미세중력 환경에서 바이오의약품의 구조 연구와 제조 가능성을 검증하고 실험 과정을 자율 운영할 수 있는 의약 제조 플랫폼을 개발하는 것이 목표다. 우주의약은 미세중력 환경을 활용해 단백질 구조 연구와 바이오의약품 제조 공정의 가능성을 탐색하는 분야다. 지상에서는 중력으로 인한 대류와 침강, 부력 등이 결정화와 혼합 과정에 영향을 미친다. 미세중력 환경에서는 이런 변수를 줄일 수 있어 바이오·제약 연구에서 새로운 실험 조건으로 주목받고 있다. 글로벌 우주산업도 발사체와 위성 중심에서 응용 서비스로 확장되고 있다. ISS에서는 미세중력 기반 생명과학 실험과 바이오프린팅, 소재 제조 연구가 이어져 왔다. 미국 바르다 스페이스 인더스트리즈처럼 우주에서 의약품 관련 결정화 실험을 수행하고 시료를 지상으로 회수하는 기업도 등장했다. 우주 환경을 연구실이자 제조 인프라로 활용하려는 흐름이 커지는 셈이다. 노타는 이번 프로젝트에서 우주 실험 시스템이 현장에서 데이터를 분석하고 실험 상태를 판단할 수 있도록 하는 AI 기술을 맡는다. 영상과 센서 데이터를 기반으로 실험 상태를 인식하고 이상 상황을 탐지한다. 필요한 내용은 자연어로 요약해 지상에 보고할 수 있도록 AI 모델을 경량화·최적화할 계획이다. 우주 환경에서는 모든 데이터를 지상으로 보내 분석하기 어렵다. 통신 지연과 전력 제약, 제한된 연산 자원, 열 관리 문제가 동시에 발생한다. 실험 장비 안에서 데이터를 처리하고 판단하는 로컬 AI가 필요한 이유다. 노타의 기술은 제한된 하드웨어에서도 AI 모델을 빠르고 안정적으로 구동하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이번 과제는 온디바이스 AI의 적용 무대가 지상 산업을 넘어 극한 환경으로 확장되는 사례다. 우주 실험 플랫폼이 자율성을 갖추면 지상 관제 의존도를 낮추고 실험 중 이상 상황에 더 빠르게 대응할 수 있다. 향후 시료 회수와 분석 실증을 거쳐 민간 우주정거장 적용까지 확장 가능하다는 게 회사 측 설명이다. 채명수 노타 대표는 “우주는 통신, 전력, 연산 자원이 제한돼 AI가 현장에서 직접 작동해야 하는 극한의 엣지 환경”이라며 “AI Everywhere 비전 아래 우주 분야에서 요구되는 엣지 AI 기술 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.2026-06-25 10:45:00
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노타, AI 특화 시범도시 참여…천안·아산서 K-AI 도시 실증 나선다 [경제일보] 노타가 국토교통부의 AI 특화 시범도시 사업에 참여하며 온디바이스 AI와 엣지 AI 기술의 적용 범위를 도시 인프라 영역으로 확대한다. 인공지능(AI)이 스마트시티 운영 전반에 활용되는 흐름 속에서 재난·교통·안전 분야의 실시간 데이터 분석과 대응 체계 구축에 나서는 것으로 풀이된다. 22일 노타는 국토교통부가 추진하는 'AI 특화 시범도시' 공모사업에서 천안·아산 컨소시엄이 충청권 최종 대상지로 선정됨에 따라 핵심 기술 기업으로 참여한다고 밝혔다. AI 특화 시범도시는 기존 스마트시티를 넘어 AI가 도시 데이터를 분석하고 활용해 시민 생활 전반을 지원하는 차세대 도시 모델 구축 사업이다. 사업은 오는 2030년까지 5년간 추진되며 총사업비는 6109억원 규모다. 천안·아산 컨소시엄은 통합 도시지능센터와 디지털 트윈 플랫폼을 기반으로 재난·교통·민원 분야의 자율형 AI 에이전트 서비스를 실증할 계획이다. 도시 곳곳에서 수집되는 데이터를 AI가 실시간으로 분석하고 상황을 판단해 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것이 목표다. 최근 스마트시티 시장은 단순 데이터 수집과 모니터링 중심에서 AI가 직접 의사결정을 지원하는 형태로 진화하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 기술 발전으로 방대한 도시 데이터를 분석하고 요약하는 것이 가능해지면서 도시 운영 효율성을 높일 수 있다는 기대가 커지고 있다. 이번 사업에서 노타는 도시 현장의 AI 서비스를 실제 인프라 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 엣지 AI 경량화 및 온디바이스 AI 기술을 담당한다. 노타는 교통과 안전, 기상, 재난, 환경 분야에서 활용되는 AI 모델을 다양한 엣지 환경에 맞게 최적화하고 현장 장비에서도 효율적으로 구동할 수 있도록 지원할 예정이라고 설명했다. 특히 LLM 기반 자동 보고 체계와 온디바이스 AI 기술을 결합해 도시 상황을 AI가 실시간으로 인지하고 요약해 전달하는 구조를 구현한다는 계획이다. CCTV와 센서, 교통 데이터, 재난 정보 등을 현장 인근에서 즉시 분석해 관제센터와 대응 기관이 활용할 수 있는 정보로 전환함으로써 신속한 대응 체계 구축을 지원한다. 이번 사업은 국내 AI 모델과 도시 데이터, 엣지 AI 기술이 결합된 소버린 AI 기반 공공 서비스로 설계된다. 천안·아산 컨소시엄은 업스테이지의 한국어 특화 언어 모델을 활용해 지역 데이터 기반 AI 체계를 구축하고, 노타는 해당 AI 서비스가 도시 현장의 다양한 인프라와 단말 환경에서 안정적으로 운영될 수 있도록 지원한다. IT 업계에서는 AI 주권 확보 경쟁이 단순 모델 개발을 넘어 실제 서비스 구현 단계로 확대되고 있는 것으로 전망하고 있다. 공공 분야에서도 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술 기반 서비스를 구축하려는 움직임이 이어지면서 관련 기술 기업들의 역할도 커지는 추세다. 이에 노타는 그동안 스마트폰과 자동차, 로봇, 산업 장비 등 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 고도화해 왔다. 이번 사업을 통해 확보한 기술과 운영 경험을 바탕으로 향후 스마트시티와 공공 안전, 교통, 재난 대응 분야 등으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 천안·아산 시범 도시 사업을 계기로 도시 단위 AI 서비스 모델을 구축하고 국내외 스마트시티 시장 진출 기반도 강화한다는 전략이다. AI가 도시 문제를 인지하고 판단하며 대응하는 운영 체계를 구현해 K-AI 도시 모델 확산에 기여한다는 구상이다. 채명수 노타 대표는 "AI 도시는 단순히 데이터를 많이 모으는 도시가 아니라, 도시 현장에서 발생하는 데이터를 AI가 이해하고 필요한 대응으로 연결하는 도시"라며 "노타는 AI 모델 최적화와 온디바이스 AI 기술을 기반으로 천안·아산 AI 특화 시범도시가 대한민국 K-AI 도시의 대표 사례로 자리 잡는 데 핵심적인 역할을 하겠다"고 말했다.2026-06-22 15:43:16
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![[현장] SKT·엔비디아, 한국에 GW급 AI 팩토리 짓는다…AI 클라우드 동맹 본격화](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608095928379380.jpg)
SKT·엔비디아, 한국에 GW급 AI 팩토리 짓는다…AI 클라우드 동맹 본격화 [경제일보] SK텔레콤이 엔비디아와 손잡고 한국에 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 클라우드 인프라를 구축한다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 협력으로 출발한 SK그룹과 엔비디아의 동맹이 AI 데이터센터, 클라우드, 피지컬 AI, 로보틱스까지 확장되는 흐름이다. SK텔레콤은 8일 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 풀스택 AI 클라우드 파트너십을 발표했다. DSX는 AI 팩토리의 설계와 구축, 운영 최적화를 지원하는 엔비디아의 인프라 플랫폼이다. AI 팩토리는 기존 데이터센터처럼 데이터를 저장·처리하는 시설을 넘어, AI 학습과 추론을 통해 지능형 결과물인 토큰을 생산하는 차세대 산업 인프라다. 양사는 한국에서 첫 AI 팩토리를 2027년 가동하는 것을 목표로 한다. 이후 인프라를 GW급으로 단계적으로 확대하고, 한국을 시작으로 아시아 전역에 AI 클라우드 사업을 넓힌다는 구상이다. SK텔레콤은 이번 협력을 통해 엔비디아 클라우드 파트너에도 합류한다. 이번 동맹은 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 연쇄 회동을 계기로 구체화됐다. 두 사람은 대만 GTC와 방한 일정에서 AI 인프라 로드맵을 논의했고, SK그룹 차원의 협력 확대에 뜻을 모은 것으로 전해졌다. 핵심은 풀스택이다. AI 클라우드를 구현하려면 GPU만으로는 부족하다. AI 반도체, 메모리, 네트워크, 전력, 냉각, 데이터센터 운영 소프트웨어가 함께 맞물려야 한다. SK텔레콤은 통신망과 데이터센터 운영 경험, 기업 고객 기반을 제공하고, 엔비디아는 GPU와 DSX 플랫폼, AI 소프트웨어 생태계를 제공하는 구조다. SK하이닉스와 엔비디아의 메모리 협력도 한층 깊어진다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리 발전을 위한 장기 기술 파트너십을 추진한다. 대상은 엔비디아 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 베라 루빈, 베라 CPU, RTX 스파크 PC, 젯슨 토르 로보틱 컴퓨팅 플랫폼 등에 들어갈 메모리다. HBM 중심의 협력이 AI PC와 로보틱스, 엣지 AI 영역으로 넓어지는 셈이다. AI 모델 규모가 커질수록 연산 성능만큼 메모리 성능이 중요해진다. 데이터 이동이 병목이 되면 GPU 성능을 충분히 활용하기 어렵다. SK하이닉스가 엔비디아의 차세대 플랫폼 설계 단계부터 메모리 개발에 참여하면 단순 공급사를 넘어 AI 인프라 핵심 파트너로 입지가 강화될 수 있다. 제조 혁신도 협력 축이다. SK하이닉스는 엔비디아 CUDA-X, 피직스네모, 옴니버스, 오픈USD 등을 활용해 반도체 설계·제조 시뮬레이션과 팹 디지털트윈을 고도화할 계획이다. 실제 공장을 가상공간에 구현해 생산 흐름과 장비 배치, 물류 최적화를 사전에 검증하는 방식이다. 이는 자율형 반도체 팹으로 가기 위한 기반 기술로 평가된다. SK텔레콤은 피지컬 AI 분야에서도 엔비디아와 협력하고 있다. 앞서 엔비디아 GTC 타이베이 기조연설에서는 SK텔레콤이 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 공정에 적용한 디지털 트윈 사례가 소개됐다. 로보틱스 분야에서는 엔비디아 코스모스와 아이작 계열 플랫폼을 기반으로 로봇 시뮬레이션과 훈련 환경을 고도화하고 있다. 이번 발표는 통신사의 역할 변화도 보여준다. 통신망은 사람과 기기를 연결하는 인프라를 넘어 AI 클라우드의 기반으로 진화하고 있다. AI 에이전트, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI가 확산되면 대규모 연산 인프라와 네트워크, 보안, 데이터센터 운영 역량을 함께 가진 사업자의 중요성이 커진다. 성패는 전력과 냉각, 고객 확보에서 갈린다. GW급 AI 클라우드는 막대한 전력과 고밀도 냉각 설비, 안정적인 운영 능력을 요구한다. SK텔레콤이 엔비디아 플랫폼을 확보하더라도 실제 기업 고객과 산업별 AI 수요를 얼마나 빠르게 유치하느냐가 사업 안착의 핵심 변수가 될 전망이다. 최태원 SK그룹 회장은 “엔비디아와의 긴밀한 파트너십을 바탕으로 칩부터 데이터센터 운영까지 아우르는 풀스택 AI 인프라 경쟁력을 갖추게 됐다”며 “아시아 전역에서 AI 생태계 발전을 이끄는 대표 AI 클라우드 사업자로 거듭나겠다”고 말했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 “통신 네트워크는 국가 AI 인프라로 진화하고 있다”며 “SK텔레콤은 엔비디아 DSX 플랫폼을 통해 대규모 AI 클라우드를 구축하고 한국과 세계 산업계에 에이전트 AI, 엔터프라이즈 AI, 피지컬 AI를 제공할 수 있게 될 것”이라고 밝혔다.2026-06-08 10:01:57
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노타, 엔비디아 무대서 '현장 AI' 비전 제시…피지컬 AI 공략 속도 [경제일보] AI 모델 경량화·최적화 기업 노타가 엔비디아 아시아태평양 파트너 행사에서 피지컬 AI 시대의 엣지 AI 비전을 공유했다. AI가 클라우드 안에 머무는 것을 넘어 도시와 도로, 항만, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 흐름이 빨라지는 가운데 노타의 온디바이스 AI 최적화 기술이 주목받고 있다. 노타는 김태호 최고기술책임자(CTO) 겸 공동창업자가 대만에서 열린 ‘NVIDIA APAC Robotics and Edge AI Partner Day’에 초청돼 패널 토크에 참여했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 컴퓨텍스 2026 기간 중 엔비디아가 개최한 아시아태평양 지역 파트너 행사로, 로보틱스와 엣지 AI 분야 주요 기업들이 피지컬 AI와 스마트 공간 지능화 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 김 CTO가 참여한 패널 토크 주제는 ‘How Physical AI is Helping Transform Smart Spaces’였다. 세션에서는 도시, 도로, 항만, 산업 현장 등 실제 공간에서 AI가 상황을 실시간으로 인지하고 판단하며 대응하는 기술 흐름이 다뤄졌다. 카메라 등 현장 인프라에서 수집되는 데이터를 AI가 분석해 사고 예방, 안전 관리, 운영 효율화로 연결하는 방식이다. ◆ 피지컬 AI 핵심은 ‘현장 가까운 AI’ 노타는 이번 패널에서 온디바이스 AI와 엣지 AI 최적화 기술의 중요성을 강조했다. 엣지 AI는 데이터를 모두 클라우드로 보내 처리하는 대신 카메라, 로봇, 교통 인프라, 산업 장비 등 현장 가까운 기기에서 AI를 구동하는 방식이다. 네트워크 지연을 줄이고 개인정보 보호 부담을 낮추며, 통신 환경이 불안정한 현장에서도 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 특히 스마트시티와 산업공간에서는 실시간성이 중요하다. 사고 위험을 감지하거나 작업자 안전을 확인하는 과정에서 AI 판단이 늦어지면 실제 대응 효과가 떨어질 수 있다. 노타는 AI 모델을 작고 효율적으로 최적화해 제한된 연산 자원과 전력 환경에서도 AI가 안정적으로 작동하도록 하는 기술을 보유하고 있다. 노타는 스마트 공간이 단순한 데이터 수집 공간에서 AI가 맥락을 이해하고 의사결정을 보조하는 지능형 공간으로 진화하고 있다고 봤다. 비전 언어 모델(VLM)과 비전 AI 에이전트가 발전하면서 영상 데이터는 단순 관제 대상을 넘어 현장 상황을 요약하고 보고하며 운영자의 판단을 돕는 핵심 데이터로 활용되고 있다. ◆ 엔비디아 생태계 협력 확대 이번 패널 참여는 노타가 엔비디아 생태계 안에서 쌓아온 협력 흐름을 피지컬 AI와 로보틱스 영역으로 넓히는 계기로 평가된다. 노타는 앞서 엔비디아 커넥트 파트너로 선정됐고 지난 4월 엔비디아 네모트론 해커톤에서 대상과 트랙 1위를 차지하며 AI 최적화 역량을 선보였다. 엔비디아가 최근 로보틱스와 엣지 AI, 피지컬 AI를 차세대 성장축으로 강조하고 있다는 점도 의미가 있다. 로봇과 드론, 스마트시티, 산업 자동화가 확산될수록 현장에서 작동하는 AI 모델의 효율성과 안정성은 중요한 경쟁력이 된다. 노타 입장에서는 엔비디아 젯슨 등 엣지 AI 플랫폼과 연계한 최적화 기술을 글로벌 파트너들에게 알릴 수 있는 기회다. 다만 피지컬 AI 시장 확대를 위해서는 실제 현장 적용 사례 확보가 필요하다. AI 모델 최적화 기술이 도시·교통·산업 현장에서 비용 절감, 운영 효율화, 안전 개선 효과로 이어져야 사업성이 커진다. 노타가 글로벌 파트너들과의 협력을 통해 엣지 AI 레퍼런스를 얼마나 빠르게 늘리느냐가 향후 성장의 핵심 변수가 될 전망이다. 김태호 노타 CTO 겸 공동창업자는 “피지컬 AI 시대에는 AI가 디지털 공간을 넘어 실제 물리 환경에서 상황을 인지하고 판단하며 대응하는 역량이 중요해지고 있다”며 “노타는 온디바이스 AI 최적화 기술을 기반으로 도시, 교통, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 엣지 AI 구현에 집중해왔으며 앞으로도 글로벌 파트너들과 함께 로보틱스와 엣지 AI 생태계 확산에 기여하겠다”고 말했다.2026-06-02 09:21:28
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