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포스코DX, '국산 NPU' 산업현장 투입…AI 추론 비용 50% 낮춘다 [경제일보] 포스코DX가 국산 AI 반도체를 산업현장의 비정형 데이터 분석에 활용하는 플랫폼을 개발해 기존 GPU 기반 '비전 AI' 적용 영역에 국산 NPU 기반을 확대한다. AI 모델 학습에는 GPU를, 현장 추론에는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조를 적용해 제조 현장의 AI 인프라 비용과 전력 부담을 낮추고, 데이터 외부 반출 없이 실시간으로 AI를 운영하도록 구성됐다. 18일 포스코DX는 국산 NPU를 활용한 '비전 AI 플랫폼'을 개발했다고 밝혔다. 산업현장에서 수집되는 영상 등 비정형 데이터를 AI로 분석하고, 실제 현장에서 발생하는 상황을 실시간으로 판단할 수 있도록 AI 모델 개발부터 운영까지 필요한 기능을 하나의 플랫폼으로 표준화한 것이 특징이다. NPU는 딥러닝과 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체로 GPU를 대체할 수 있을 것으로 전망되고 있다. 특히 학습보다 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 과정에 최적화돼 GPU 대비 전력과 비용을 낮출 수 있도록 설계됐다. 포스코DX는 이 같은 NPU의 특성을 산업현장에 적용했다. 제조 현장에서 발생하는 영상 데이터를 원거리 데이터센터나 서버로 전송하지 않고 설비나 현장에 설치된 엣지 장비에서 직접 분석하는 방식이다. 포스코DX는 외부 네트워크를 거치지 않고 현장에서 데이터를 처리할 수 있어 제조업에서 중요도가 높은 데이터 보안과 실시간 대응에도 유리하다고 설명했다. 특히 포스코DX는 AI 모델을 개발하는 단계와 실제 현장에서 AI가 데이터를 분석하는 추론 단계를 분리했다. 모델 학습과 개발에는 기존처럼 GPU를 활용하고, 완성된 AI 모델을 산업 현장에서 구동할 때는 국산 NPU를 사용하는 하이브리드 구조다. NPU를 실제 현장에 적용하기 전에 연구·검증 단계에서도 활용할 수 있도록 한 것도 특징이다. AI 모델의 정확도와 처리 속도뿐 아니라 전력 사용량과 운영 비용 등을 사전에 비교해 현장 특성에 맞는 모델과 NPU 적용 방식을 결정할 수 있도록 구축했다. 기존에는 AI 모델을 개발한 뒤 실제 산업 현장에 적용하면서 성능이나 비용을 검증해야 했다면, 이번 플랫폼에서는 개발 단계에서부터 NPU 기반 추론 성능을 확인할 수 있어 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 시행착오를 줄일 수 있을 것으로 평가된다. 비전 AI 플랫폼에는 산업 현장에서 반복적으로 필요한 기능도 표준화했다. 영상 데이터를 학습 데이터로 관리하고 AI 모델을 관리하는 기능을 비롯해 모델별 성능 지표와 적용 이력 등을 하나의 환경에서 관리할 수 있도록 구성했다. 해당 기능 표준화는 제조 현장마다 AI 시스템을 새로 구축하는 방식에서 벗어나 기존에 검증된 AI 모델과 플랫폼을 다른 현장에 재활용하기 위한 기반으로 알려졌다. 포스코DX는 플랫폼을 통해 신규 AI 프로젝트의 개발 기간을 단축하고 여러 산업 현장으로 AI 서비스를 확산할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 포스코DX는 앞서 국내 NPU 개발사인 딥엑스, 모빌린트 등과 협력해 화재 감시, 작업자 안전 모니터링, 물류 환경의 상품 적재 상태 확인 등에 국산 NPU를 적용해 비용 절감 효과도 확인했다. 그 결과 동일한 추론 성능을 기준으로 GPU를 사용하는 경우와 비교해 인프라 구축·운영 비용을 약 50% 절감하고, 전력 사용량은 약 90% 줄이는 효과를 기록했다. 산업 현장에서 AI 활용이 늘면서 AI 반도체의 역할도 학습용 GPU 중심에서 추론용 반도체로 확대될 가능성이 커지고 있다. 특히 제조 현장의 영상 분석처럼 대량의 데이터를 실시간으로 반복 처리해야 하는 분야에서는 모든 데이터를 중앙 데이터센터로 전송해 처리하는 방식보다 현장에서 직접 AI 추론을 수행하는 엣지 AI가 비용과 지연 시간 측면에서 유리할 수 있다. 포스코DX는 향후 다양한 검증 과정을 플랫폼에 포함해 국산 NPU의 산업 적용을 체계화한다는 방침이다. 기존 비전 AI 적용 현장을 단계적으로 국산 NPU 기반으로 전환하고, 화재 감시와 안전 관리, 물류를 넘어 다양한 산업 분야로 적용 영역을 넓힐 계획이다. 포스코그룹 차원의 피지컬 AI 사업 확대와도 연계될 전망이다. 포스코그룹은 철강 생산 과정에서 축적한 설비 자동화 경험과 방대한 현장 데이터를 기반으로 제조 현장에 피지컬 AI를 적용하고, 인텔리전트 팩토리 구축을 확대하고 있다. 포스코DX 관계자는 "NPU 기반 '비전 AI 플랫폼'은 산업 현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용의 체계화와 산업 현장의 추론 역량 향상에 기여하며 AI 반도체 생태계 활성화에 나설 것"이라고 말했다.2026-08-18 16:00:26
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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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철강도 '손'에서 '알고리즘'으로…포스코, 제조 패러다임 전환 [경제일보] 포스코그룹이 로봇 자동화 기업 투자를 통해 제조 현장의 지능화 전환에 속도를 내고 있다. 생산 효율과 안전을 동시에 확보하기 위한 ‘자율 공정’ 경쟁이 본격화되는 모습이다. 포스코그룹은 로봇 자동화 솔루션 기업 브릴스에 총 70억원을 투자하며 그룹 차원의 AX(인공지능 전환) 전략을 확대한다고 밝혔다. 단순 지분 투자에 그치지 않고 제조 현장에 로봇과 AI를 결합한 자동화 시스템을 공동 구축한다는 점에서 의미가 크다. 최근 제조업은 인력 부족과 안전 규제 강화, 생산 효율성 요구가 맞물리며 공정 자동화 필요성이 빠르게 커지고 있다. 특히 철강과 같은 중후장대 산업은 고위험·고강도 작업 비중이 높아 로봇 도입 효과가 큰 분야로 꼽힌다. 이러한 환경 변화 속에서 기업들의 경쟁 기준도 달라지고 있다. 과거에는 생산량과 설비 규모가 경쟁력의 핵심이었다면, 최근에는 공정 효율성과 자동화 수준이 수익성을 좌우하는 요소로 부상하고 있다는 분석이다. 포스코그룹이 추진하는 '인텔리전트 팩토리' 역시 이러한 흐름을 반영한 전략이다. 사람·AI·로봇이 협업하는 자율형 생산 시스템을 구축해 작업 효율과 품질을 동시에 높이겠다는 구상이다. 특히 반복 작업이나 고온·고중량 취급 등 위험도가 높은 공정에 로봇을 우선 적용함으로써 산업재해를 줄이고 생산 안정성을 높일 수 있다는 점이 주목된다. 철강 공정은 고열과 중장비가 결합된 작업 환경 특성상 안전사고 발생 가능성이 높은데, 로봇 도입을 통해 작업자의 직접 투입을 최소화하면 사고 위험을 구조적으로 낮출 수 있기 때문이다. 또한 로봇 기반 공정은 작업 편차를 줄이고 품질을 일정 수준으로 유지할 수 있어 생산 효율성과 공정 안정성 측면에서도 효과가 크다. 돌발 상황에 따른 생산 중단 가능성을 낮추는 점도 장점으로 꼽힌다. 이 같은 변화는 단순한 비용 절감을 넘어 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 산업재해 감소와 근로 환경 개선은 ‘사회(S)’ 영역의 핵심 지표로 평가되며, 안전 관리 수준이 투자와 거래 조건에 반영되는 흐름이 강화되고 있기 때문이다. 이에 따라 제조 현장의 자동화 수준과 안전 관리 역량이 기업 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다는 분석이 나온다. 포스코그룹은 이미 로봇 분야 투자 포트폴리오를 꾸준히 확대해 왔다. 로봇핸드, 협동로봇, 휴머노이드 등 다양한 기술 영역에 투자하며 제조 자동화 생태계를 선제적으로 구축하고 있다는 평가다. 이번 브릴스 투자는 이러한 전략을 한 단계 확장한 사례로, 로봇 ‘기술’뿐 아니라 실제 생산 현장에 적용 가능한 ‘운영 시스템’ 확보에 초점을 맞추고 있다. 시스템 통합(SI) 역량을 갖춘 기업과의 협력을 통해 현장 적용 속도를 높이겠다는 의도로 풀이된다. 업계에서는 제조업의 경쟁 구도가 빠르게 변화하고 있다고 보고 있다. 인공지능과 로봇 기술이 결합되면서 생산 공정 자체가 데이터 기반으로 재편되고 있기 때문이다. 특히 자동화 수준이 높을수록 생산 품질의 일관성과 비용 구조 안정성이 동시에 개선되는 만큼, 공정 지능화 역량이 기업 간 격차를 확대하는 요인으로 작용할 가능성이 크다. 다만 초기 투자 비용과 시스템 구축 기간, 현장 적용 과정에서의 시행착오는 여전히 부담 요인으로 작용한다. 기존 생산 설비와의 연계, 인력 재배치 등 운영 전반에 걸친 구조 조정도 병행해야 하는 과제로 꼽힌다. 제조업이 고도화될수록 자동화와 지능화는 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡고 있다. 단순 생산 중심에서 벗어나 공정이 스스로 판단하고 운영되는 ‘자율형 공장’으로의 전환이 가속화되는 흐름이다. 결국 향후 제조 경쟁은 얼마나 많은 제품을 생산하느냐보다, 얼마나 효율적이고 안전하게 공정을 운영할 수 있느냐로 이동하고 있으며, 로봇과 AI 기반의 자율 공정 구축 능력이 기업 경쟁력을 가르는 핵심 변수로 부상하고 있다.2026-04-07 10:01:58
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