2026.07.25 토요일
검색
'제조 현장' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
현대차그룹, 보스턴다이나믹스 지분 100% 품는다…피지컬 AI 속도전 [경제일보] 현대자동차그룹이 일본 소프트뱅크가 보유한 보스턴다이나믹스 잔여 지분을 인수하며 로보틱스 사업 주도권을 한층 강화한다. 완전 자회사 체제를 구축해 투자와 사업 의사결정 속도를 높이고, 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’의 제조 현장 투입도 본격화할 계획이다. 16일 현대차그룹에 따르면 소프트뱅크는 2020년 계약에 따라 보유 중인 보스턴다이나믹스 지분 9.65%에 대한 풋옵션(보통주 매도청구권)을 최근 행사했다. 이에 현대차와 기아, 현대모비스, 현대글로비스 등 그룹 내 주주사들은 계약에 따라 지분 인수 절차를 검토하고 있다. 인수가 마무리되면 현대차그룹은 보스턴다이나믹스 지분 100%를 보유하게 된다. 현재 지분은 현대차 28%, 정의선 회장 22.6%, 기아 17.2%, 현대모비스 11.3%, 현대글로비스 11.25%, 소프트뱅크 9.65%로 구성됐다. 현대차그룹은 이번 지분 인수가 단순한 지분 확대를 넘어 로보틱스 사업 추진 체계를 한층 단순화하는 계기가 될 것으로 기대하고 있다. 그동안 장기 로보틱스 전략에 맞춰 투자 협력 확대를 검토해온 만큼 향후 사업 실행과 투자 결정 속도를 높여 피지컬 AI 경쟁력을 강화한다는 구상이다. 그룹은 ‘AI 로보틱스, 실험실을 넘어 삶으로’를 비전으로 제조 혁신과 글로벌 로봇 생태계 구축, AI·에너지·로보틱스가 결합된 미래 산업 생태계 확대를 추진하고 있다. 특히 로봇을 사람을 대체하는 기계가 아닌 인간과 함께하는 파트너로 발전시키겠다는 전략 아래 안전성과 품질을 중심으로 기술 고도화를 이어간다는 방침이다. 핵심은 휴머노이드 로봇 아틀라스의 상용화다. 현대차그룹은 미국 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 아틀라스를 투입해 공정별 검증을 진행할 예정이다. 오는 2028년에는 부품 분류를 위한 서열 작업에 먼저 적용해 운영 안정성과 신뢰성을 확보하고, 2030년부터는 부품 조립 공정까지 활용 범위를 확대한다는 계획이다. 시장에서는 이번 지분 인수가 향후 기업공개(IPO)에도 긍정적으로 작용할 것으로 보고 있다. 보스턴다이나믹스의 기업가치는 현재 30조원 이상으로 거론되며, 현대차그룹이 인수를 완료했던 2021년 당시 평가액보다 크게 높아졌다. 정의선 현대차그룹 회장도 올해 초 보스턴다이나믹스의 상장 가능성에 대해 “여러 가능성을 열어두고 있다”고 밝힌 바 있다. 현대차그룹은 “장기적인 로보틱스 전략의 일환으로 보스턴다이나믹스에 대한 투자 협력 확대를 검토해 왔다”며 “이번 지분 인수를 계기로 사업 의사결정과 실행 속도를 높이고, 보스턴다이나믹스와 함께 로보틱스 사업 경쟁력 강화와 시너지 창출을 지속 추진해 나가겠다”고 했다.2026-07-16 14:20:08
-
![[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
-
![[데일리 자산운용 브리프] 한투운용 ACE K반도체TOP2+ ETF, 상장 5거래일 만 개인 순매수 2000억원 돌파 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630132150972749.jpg)
한투운용 'ACE K반도체TOP2+ ETF', 상장 5거래일 만 개인 순매수 2000억원 돌파 外 [경제일보] 한투운용 'ACE K반도체TOP2+ ETF', 상장 5거래일 만 개인 순매수 2000억원 돌파 한국투자신탁운용은 최근 증시에 입성한 'ACE K반도체TOP2+ 상장지수펀드(ETF)'에 개인투자자 자금 2000억원 이상이 몰렸다고 30일 밝혔다. 30일 한국거래소에 따르면 29일 기준 해당 상품의 개인 순매수 금액은 2102억원으로 나타났다. 지난 23일 상장 첫날에만 1157억원의 자금이 유입된 이후 5거래일 만에 이뤄낸 성과다. 해당 펀드는 글로벌 AI 반도체 산업을 이끄는 국내 핵심 기업들에 자금을 집중하는 상품이다. 포트폴리오는 메모리 반도체 시장 대표 주자인 삼성전자와 SK하이닉스를 최대 50% 비중으로 담고 있다. 여기에 SK스퀘어를 더해 주력 종목에 대한 노출도를 한층 끌어올렸다. 세 기업이 펀드에서 차지하는 합산 편입 비중은 70% 수준에 이른다. 기판 제조사들을 대거 편입한 점도 눈에 띄는 특징이다. 펀드 자산의 30%를 기판 관련주로 채웠다. AI 기술 고도화로 서버 내 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 결합의 중요성이 커진 점을 고려한 조치로 풀이된다. 펀드 평가 기관인 ETF체크에 따르면 해당 펀드는 기판 대표주자로 꼽히는 삼성전기 편입 비중이 17.93%로 가장 높다. 이외에도 △기가비스 △심텍 △코리아써키트 △태성 △해성디에스 △티엘비 등 다양한 기판 관련 기업들이 펀드에 이름을 올렸다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "AI가 발전을 거듭하면서 메모리는 AI의 성능과 비용을 좌우하는 전략 자산이 됐고 높은 전력을 안정적으로 공급하는 동시에 GPU와 HBM 등을 유기적으로 연결하는 기술 또한 중요성이 높아지고 있다"며 "ACE K반도체TOP2+ ETF는 AI 발전 과정에서 중요해지는 핵심 병목에 집중 투자하는 상품"이라고 말했다. 신한자산운용 TDF 시리즈, 올해 설정액 순증 1위 달성 신한자산운용이 운용하는 타깃데이트펀드(TDF) 시리즈가 올해 초부터 국내 자산운용사 가운데 가장 높은 설정액 증가세를 보인 것으로 나타났다. 30일 펀드평가사 제로인에 따르면 지난 26일 기준 신한자산운용의 '신한마음편한적격TDF'와 '신한빠른대응적격TDF' 설정액은 올해 들어 5102억원 증가했다. 이는 국내 TDF 운용사 중 순증 규모 1위에 해당하는 기록으로 전체 수탁고는 1조8700억원 규모로 불어났다. 이 상품들은 은퇴 시점에 맞춰 자산을 배분하는 전략을 취하고 있다. 주요 분산 투자 대상은 △미국 상장 주식형 ETF △국내 상장 주식형 ETF △글로벌 채권 △기타 자산군 등이다. 안정적인 운용 성과와 폭넓은 상품군을 제공한 점이 투자자들의 자금을 끌어모은 요인으로 풀이된다. 특히 신한빠른대응적격TDF는 시장 변화에 맞춰 상대적으로 능동적인 자산비중 조정 전략을 가동하고 있다. 일반적인 TDF 상품들과 비교해 환매 소요 기간을 4영업일로 줄여 유동성을 높인 점이 눈에 띈다. 오는 2030년부터 2060년까지 폭넓은 빈티지(은퇴 목표 연도) 라인업을 제공해 선택의 폭을 넓혔다. 투자자 성향에 따라 환헤지(환율 변동으로 인한 손실 위험을 피하고자 환율을 현재 시점의 가격으로 고정해두는 투자 기법) 실행 여부도 직접 선택할 수 있다. 펀드 운용 성과도 양호한 흐름을 이어가고 있다. 지난 26일 제로인 종펀드 기준 신한빠른대응적격TDF2030(H)의 최근 1년 수익률은 34.44%를 기록해 동일 빈티지 평균치인 23.2%를 크게 뛰어넘었다. 신한빠른대응적격TDF2035(H)와 신한빠른대응적격TDF2040(H) 역시 최근 1년간 각각 32.47%와 34.50%의 수익률을 달성해 동일 빈티지 평균인 26.59%와 30.22%를 모두 상회했다. 김경일 신한자산운용 WM연금채널본부장은 "변동성이 큰 시장 환경에서 은퇴자금 운용을 위해서는 자산배분 전략을 기반으로 한 TDF를 적극적으로 활용할 필요가 있다"고 말했다. "신한빠른대응적격TDF는 주식형 상품 대비 변동성을 낮추면서도 유연한 자산비중 조정을 통해 다양한 시장 환경에 대응할 수 있어 퇴직연금뿐 아니라 일반 투자자에게도 활용 가능한 투자 대안이 될 수 있다"고 말했다. 우리자산운용, '우리 피지컬AI BIG2플러스 펀드' 출시 우리자산운용은 피지컬AI 시대를 주도하는 테슬라와 현대차 생태계에 투자하는 '우리 피지컬AI BIG2플러스 증권투자신탁(채권혼합)'을 선보인다고 30일 밝혔다. 피지컬AI는 로봇 자율주행차 스마트설비 등 물리적 장치와 결합해 실제 산업 현장에서 쓰이는 기술이다. 생성형 AI가 디지털 혁신을 주도했다면 피지컬AI는 현실 노동 환경을 근본적으로 바꾸는 차세대 기술로 주목받는다. 이 펀드는 피지컬AI 시장 선도업체인 테슬라와 현대차를 전체 자산의 25% 안팎으로 편입한다. 두 기업의 투자 비중은 각각 12.5% 수준이다. 테슬라는 막대한 자율주행 데이터를 확보해 피지컬AI의 두뇌 역할을 맡는다. 현대자동차는 휴머노이드 로봇 기업 보스턴다이내믹스를 보유해 피지컬AI의 몸통으로 평가된다. 피지컬AI 핵심 밸류체인에도 약 25% 비중을 배분한다. 주요 투자 대상은 △로보틱스 △부품 △AI 지능 관련 반도체와 부품 △에너지 인프라 등 4개 분야 국내외 기업들이다. 향후 시장 상황과 가치 유동성을 감안해 편입 종목과 비중을 탄력적으로 조절할 계획이다. 훗날 보스턴 다이내믹스가 상장하면 펀드 편입을 검토하는 등 관련 시장 변화에 선제적으로 대응할 구조를 갖춘 것으로 분석된다. 전체 자산의 나머지 절반은 우량 채권으로 채운다. 최근 글로벌 금리 인상 움직임에 따른 시장 변동성을 방어하기 위한 조치다. 만기가 6개월 내외인 우량 채권에 투자해 위험을 완화하는 전략을 구사한다. 이 펀드는 연금 투자자에게도 유용한 자산배분 수단이 될 것으로 전망된다. 현행 퇴직연금 규정상 확정기여형(DC)과 개인형 퇴직연금(IRP) 계좌의 위험자산 투자 한도는 최대 70%로 제한된다. 반면 이 상품은 채권 혼합형 구조를 띠고 있어 연금 계좌 안에서 100% 비중으로 전액 편입할 수 있다. 해당 펀드는 30일부터 우리은행 창구를 통해 가입할 수 있다. 추후 다른 판매사도 점차 늘려갈 것으로 보인다. 유정규 우리자산운용 주식운용1팀 매니저는 "생성형 AI가 디지털 세계의 생산성을 바꿨다면 피지컬 AI는 자동차·로봇·제조 현장 등 현실 세계의 노동과 이동 방식을 바꾸는 거대한 구조적 대전환이 될 것"이라며 "우리 피지컬AI BIG2 플러스 펀드는 매크로 변동성은 단기채로 방어하면서 장기트렌드인 피지컬 AI의 수혜를 안전하고 확실하게 선점할 수 있는 자산배분 솔루션이 될 것"이라고 말했다.2026-06-30 14:17:25
-
배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)와 피지컬AI를 국가 성장전략의 핵심 축으로 세운다. AI 연산 인프라를 대규모로 확충하고 제조·로봇·안전·돌봄 현장에 적용되는 피지컬AI를 전략 산업으로 키워 글로벌 경쟁 구도에 올라서겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이번 계획은 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력과 데이터센터, 반도체, 네트워크를 묶는 인프라 경쟁으로 바뀌고 있다는 판단에 따른 것이다. 글로벌 시장에서도 데이터센터 전력 수요는 빠르게 늘고 있다. AI 확산으로 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 크게 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 더 이상 서버 시설이 아니라 국가 전력망과 산업 입지를 함께 바꾸는 전략 자산이 됐다. 정부는 수도권 집중을 완화하고 지역별 AIDC 구축을 통해 지역 산업 기반도 키우겠다는 방침이다. 문제는 전력과 용수, 송전망, 냉각 설비다. 18.4GW는 단순 건물 투자만으로 달성할 수 있는 규모가 아니다. 전력 공급 계획과 재생에너지 조달, 계통 보강, 지방자치단체 인허가, 지역 주민 수용성이 함께 맞물려야 한다. 피지컬AI도 정부가 전면에 내세운 승부처다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 피지컬AI는 로봇이 정해진 명령만 수행하는 기존 자동화와 다르다. 센서와 데이터로 상황을 인식하고 다음 행동을 예측하며 실제 물리 환경에서 스스로 움직이는 AI 기술이다. 정부가 한국의 가능성을 보는 이유는 제조 기반이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 로봇 부품 생태계가 있는 국가는 많지 않다. AI 모델과 제조 현장 데이터를 결합하면 생산성 향상과 산업 안전, 고령화 대응까지 연결할 수 있다는 계산이다. 배 부총리는 피지컬AI로 주력 산업 생산성을 20% 높이고 가정 내 로봇과 안전돌봄, 지역경제 활성화, 산재사망 제로까지 추진하겠다고 밝혔다. 가장 큰 병목은 데이터다. 생성형 AI는 인터넷과 문서, 코드 등 방대한 디지털 데이터를 학습했지만 피지컬AI는 로봇이 현실에서 움직이고 실패하고 다시 시도한 데이터가 필요하다. 배 부총리는 생성형 AI가 10만년 규모의 데이터를 확보한 데 비해 피지컬AI 데이터는 1만시간 수준에 그친다고 지적했다. 실제 현장 데이터와 가상 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 함께 구축해야 한다는 의미다. 글로벌 빅테크도 같은 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 피지컬AI가 실제 세계에서 작동하려면 로봇 자체의 디지털트윈과 세계를 이해하는 월드모델이 필요하다고 설명하며 ‘코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델(WFM)’을 공개했다. 메타와 구글, 로봇 AI 스타트업들도 월드모델과 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 한국이 3년을 골든타임으로 보는 이유도 이 경쟁이 아직 완전히 고착되지 않았기 때문이다. 정부는 월드모델 기반 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축하고 이후 농업, 제조, 안전돌봄 등 분야별 특화 모델로 확장한다는 계획이다. 로봇, 범용 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 풀스택 국산화도 추진한다. 성공하면 피지컬AI 플랫폼 자체가 수출 산업이 될 수 있다. 한편 남은 과제는 선언보다 무겁다. AIDC는 전력망 없이 서지 못하고 피지컬AI는 현장 데이터 없이 움직일 수 없다. 정부가 숫자로 제시한 1000조원 투자와 3년 로드맵은 산업계의 방향을 보여주는 신호다. 이제 필요한 것은 부처별 계획을 넘어 전력, 반도체, 로봇, 제조 데이터를 한 체계로 묶는 실행력이다. AI의 다음 전장은 화면 안이 아니라 공장과 병원, 농장과 가정이다. 그 물리적 세계에서 성과를 증명할 때 한국의 AI 전략도 비로소 산업 전략이 된다.2026-06-29 16:06:27
-
대통령 자문기구 "AI 전환, 성장만으론 부족…혁신·포용 국가전략 필요" [경제일보] 대통령 자문기구인 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의가 인공지능(AI) 전환 시대의 국가 전략 마련을 주문했다. AI가 산업 경쟁력뿐 아니라 고용과 교육, 지역 격차를 동시에 흔드는 만큼 혁신과 포용을 함께 설계해야 한다는 문제의식이다. 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의는 25일 서울 중구 대한상공회의소 국제회의장에서 ‘AX 도전과 대응: 혁신·성장·포용을 위한 국가전략’을 주제로 공동 심포지엄을 열었다. 양 자문회의는 AI 전환 경쟁력 확보와 포용적 전환을 위한 정책 방향을 논의했다. 이경수 국가과학기술자문회의 부의장은 개회사에서 “AI가 기업과 산업, 교육과 고용을 비롯한 사회 전반과 일상에 깊이 결합하고 있다”며 “기회와 격차 문제를 함께 살피고 대응할 수 있는 실질적 전략을 도출해야 한다”고 말했다. 김성식 국민경제자문회의 부의장은 에이전틱 AI와 피지컬 AI 확산을 새로운 기회로 봤다. 그는 제조 경쟁력과 데이터, 디바이스 역량을 바탕으로 AI 풀스택 전략을 구축하고 국가 차원의 협력 체계를 마련해야 한다고 강조했다. AI 모델만이 아니라 반도체와 클라우드, 네트워크, 제조 현장 적용까지 연결하는 전략이 필요하다는 취지다. 정부와 산업계도 같은 문제의식을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 최태원 대한상공회의소 회장은 축사를 통해 AI 전환기 미래 전략 확보를 위해 정부와 산업계의 협력이 필요하다고 밝혔다. 첫 세션에서는 제조 피지컬 AI 도입 전략과 AX 산업 생태계 강화가 논의됐다. 장영재 KAIST 교수는 AI가 정보기술 시스템 중심을 넘어 센서와 통신장비, 데이터 인프라가 함께 발전하는 생태계형 기술로 진화하고 있다고 진단했다. 제조 분야를 기반으로 한 AX 혁신과 ‘다크 팩토리’ 턴키 수출 전략도 제안했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 설비와 로봇, 제조 공정을 인식하고 판단하며 움직이는 기술 흐름이다. 한국이 강점을 가진 제조업과 결합할 경우 생산성 향상과 공정 자동화, 스마트팩토리 수출로 이어질 수 있다. 반대로 핵심 소프트웨어와 운영체계를 해외 기술에 의존하면 제조 경쟁력의 부가가치가 외부로 빠져나갈 수 있다는 우려도 나온다. 권용현 LG유플러스 부사장은 소버린 AI 생태계의 필요성을 제기했다. 국내 자체 스택이 갖춰지지 않으면 매출의 상당 부분이 해외로 유출될 수 있다는 지적이다. 통신망과 클라우드, 데이터센터, 디바이스, AI 모델을 국내 산업 생태계 안에서 연결해야 실질적 경쟁력을 확보할 수 있다는 의미다. 교육과 노동시장 재설계도 주요 의제로 다뤄졌다. 류근관 서울대 명예교수는 AI 확산이 노동수요를 숙련 수준에 따라 비대칭적으로 재편하는 ‘스킬 축 J커브’ 구조를 보인다고 분석했다. 그는 선택과 집중형 교육체계 구축을 핵심 전략으로 제시했다. 배상훈 성균관대 교수는 AI 교육 확대와 격차 해소를 함께 추진해야 한다고 강조했다. 생애주기형 맞춤형 AI 교육체계를 구축해 학생과 재직자, 고령층이 각자의 수준에 맞게 AI 역량을 갖추도록 해야 한다는 제안이다. AI 전환이 특정 계층의 기회로만 작동하지 않도록 교육 접근성을 넓혀야 한다는 취지다. 이번 심포지엄은 AI 정책의 초점이 기술 개발에서 산업 구조와 노동, 교육, 포용 전략으로 넓어지고 있음을 보여준다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 확산되면 기업의 업무 방식과 제조 현장, 고용 구조는 빠르게 바뀔 수밖에 없다. 국가 전략도 모델 개발이나 규제 완화에 머물 수 없다. 양 자문회의는 이번 심포지엄에서 제기된 정책 제안과 현장 의견을 향후 대통령 자문과 정책 제언 과정에 반영하고 후속 논의를 이어갈 방침이다. AI 전환은 더 이상 먼 미래의 산업 의제가 아니다. 한국이 제조와 데이터, 인재 기반을 실제 경쟁력으로 연결하려면 기술 투자와 교육 개편, 산업 생태계 전략을 같은 속도로 추진해야 한다.2026-06-25 15:09:13
-
SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습 [경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.2026-06-25 09:52:59
-
배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
-
데이터센터부터 로봇까지…LG CNS·두산 '산업 AX 동맹' [경제일보] LG CNS가 두산과 손잡고 인공지능(AI), 로봇, 데이터센터, 클라우드 등을 아우르는 산업 인공지능 전환(AX) 사업 확대에 나선다. 양사가 보유한 정보기술(IT)과 제조 역량을 결합해 제조 현장 중심의 AI 사업을 본격화하려는 전략으로 풀이된다. 19일 LG CNS는 전날 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크 본사에서 두산과 'AX·RX·데이터센터 및 클라우드 등 신사업 글로벌 경쟁력 확보를 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약식에는 현신균 LG CNS 사장과 유승우 두산 사장을 비롯한 주요 경영진이 참석했다. 양사는 협약 체결 후 1개월 이내에 사업협력추진체를 구성하고 세부 협력 방안을 마련할 계획이다. AI와 로봇, 데이터센터, 클라우드 등 다양한 분야에서 공동 사업 기회를 발굴하고 사업화에 나선다는 방침이다. 이번 협약은 단순 기술 교류를 넘어 제조 현장 중심의 AX 사업 확대를 위한 전략적 협력으로 분석된다. 최근 기업들의 AI 도입이 챗봇이나 업무 자동화 수준을 넘어 생산 공정과 설비 운영 전반으로 확대되면서 제조 AX 시장이 빠르게 성장하고 있기 때문이다. 특히 LG CNS는 최근 기업용 생성형 AI와 에이전틱 AI 사업 확대에 집중하고 있다. 자체 기업용 에이전틱 AI 플랫폼인 '에이전틱웍스'를 앞세워 기업들의 업무 혁신과 생산성 향상을 지원하고 있으며, 클라우드와 데이터센터 사업도 주요 성장축으로 육성하고 있다. 두산은 발전과 에너지, 첨단소재, 로봇 등 다양한 산업 분야 사업 기반을 보유하고 있어 실제 산업 현장에서 AI 기술을 검증하고 적용할 수 있는 환경을 갖추고 있다는 평가를 받는다. 이에 LG CNS의 AI 기술력과 두산의 제조·산업 역량이 결합될 경우 다양한 실증 사례를 확보할 수 있을 것으로 전망된다. 유승우 두산 사장은 "첨단소재, 에너지 분야에서 쌓아온 두산의 고도화된 기술력과 LG CNS의 AX 역량을 결합해 글로벌 시장을 선도할 차세대 비즈니스 모델을 구축하겠다"며 "데이터센터부터 로봇, AI까지 아우르는 이번 협력으로 양사의 미래 가치를 극대화할 것"이라고 말했다. 양사는 우선 AX 분야에서 LG CNS의 에이전틱웍스를 기반으로 두산의 AI 경쟁력 강화와 사업 로드맵 수립을 추진한다. 생성형 AI를 넘어 스스로 업무를 수행하는 에이전틱 AI를 제조 현장과 기업 운영 전반에 적용하는 방안이 검토될 예정이다. 로봇을 활용한 산업 혁신 분야에서도 협력 가능성을 모색한다. 최근 제조업계에서는 반복 작업 자동화와 생산성 향상을 위해 산업용 로봇과 AI 기술을 결합하는 사례가 늘고 있는 만큼 양사의 협력 범위도 확대될 것으로 예상된다. 데이터센터와 클라우드 사업도 주요 협력 분야로 꼽힌다. LG CNS는 자사가 보유한 클라우드 전환 및 데이터센터 구축 역량을 바탕으로 두산의 IT 인프라 고도화를 지원할 예정이다. 아울러 두산이 보유한 수소연료전지 기술을 LG CNS 데이터센터 사업에 적용하는 방안도 함께 검토한다. 제조 AX 분야에서는 디지털트윈 기술을 활용한 제조 설비 운영 효율화도 추진한다. 실제 설비와 동일한 가상 환경을 구축해 운영 상태를 실시간으로 분석하고 예측 정비를 수행함으로써 생산성과 안정성을 높인다는 구상이다. 친환경 모빌리티를 활용한 물류 사업 협력도 추진된다. 양사는 물류 운영 효율화와 친환경 전환을 동시에 달성할 수 있는 사업 모델을 발굴할 계획이다. 현신균 LG CNS 사장은 "LG CNS가 보유한 독보적인 AX·RX 역량을 두산이라는 강력한 파트너의 기술력과 결합해 시너지 효과를 낼 것"이라며 "제조 현장의 AI 설비 예측부터 로봇을 활용한 산업 혁신까지 실제 사업화로 이어지는 협력 성과를 빠르게 만들어내겠다"고 말했다.2026-06-19 09:46:54
-
![[아시아권 뉴스] 中 자동차 내수는 주춤, 전기차 수출은 급증…로봇까지 제조업 새 축으로](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/10/20260610174012290741.jpg)
中 자동차 내수는 주춤, 전기차 수출은 급증…로봇까지 제조업 새 축으로 [경제일보] 중국 자동차 시장의 내수는 주춤했지만 전기차 수출과 로봇 산업은 빠르게 성장하고 있다. 전통 제조업 중심이던 중국의 성장축이 전기차와 산업용 로봇 등 첨단 제조업으로 이동하는 흐름이 뚜렷해지고 있다. 10일 중국자동차공업협회에 따르면 5월 중국 자동차 판매량은 262만9000대로 전년 동기 대비 2.1% 감소했다. 다만 전월과 비교하면 4.1% 증가해 단기 회복 흐름은 유지했다. 가장 두드러진 변화는 수출이다. 5월 자동차 수출은 93만대로 전년 대비 68.7% 늘었다. 두 달 연속 90만대를 넘어서며 해외 시장 의존도도 커지고 있다. 전기차 수출 증가세는 더 가팔랐다. 5월 신에너지차 수출은 44만6000대로 1년 전보다 두 배 이상 늘었다. 신에너지차는 전체 신차 판매의 56.9%를 차지하며 중국 자동차 시장의 주력으로 자리 잡았다. 업계에서는 내수 성장세가 둔화되자 중국 완성차 업체들이 해외 시장에서 돌파구를 찾고 있다고 본다. 가격 경쟁력에 배터리와 소프트웨어 기술을 결합하며 유럽과 동남아, 중남미 시장에서 점유율 확대를 노리는 흐름이다. 물가는 안정세를 이어갔다. 중국 국가통계국에 따르면 5월 소비자물가지수(CPI)는 전년 대비 1.2% 상승했다. 식품 가격은 하락했지만 서비스 가격 상승이 전체 물가를 지탱했다. 특히 돼지고기 가격이 16.1% 떨어지며 물가 상승 압력을 낮춘 것으로 나타났다. 중국 당국은 물가가 전반적으로 안정적인 수준을 유지하고 있다고 평가한다. 다만 시장에서는 물가 안정이 강한 내수 회복보다 소비 수요가 아직 충분히 살아나지 못한 결과라는 해석도 함께 나온다. 첨단 제조업에서는 의미 있는 변화가 나타났다. 중국이 처음으로 산업용 로봇 순수출국에 오른 것이다. 중국 국가데이터국에 따르면 지난해 산업용 로봇 수출은 48.7% 증가하며 수입 규모를 넘어섰다. 산업용 로봇 생산은 28% 늘었고 서비스 로봇 생산도 두 자릿수 성장세를 기록했다. 휴머노이드 로봇 시장도 빠르게 확대되고 있다. 현재 중국 기업들이 공개한 휴머노이드 로봇은 330종을 넘는다. 제조 현장 자동화와 물류, 서비스 산업 수요가 맞물리면서 관련 기업들의 제품 출시도 잇따르고 있다. 전기차와 로봇은 중국 제조업의 방향 변화를 보여주는 대표 산업으로 꼽힌다. 자동차 내수 부진과 낮은 물가가 경기 회복의 부담을 드러내는 반면, 수출과 첨단 제조업은 중국 기업들의 새로운 성장 기반으로 자리 잡고 있다.2026-06-10 17:40:46
-
정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.2026-06-09 17:34:27
-
![[젠슨 황의 네 가지 선물②] GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/07/20260607131206996106.jpg)
GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한이 던진 두 번째 질문은 인프라다. 한국이 엔비디아 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐보다 중요한 것은 그 GPU를 어디에 꽂고, 어떤 전력과 냉각 체계로 돌리며, 어떤 클라우드 서비스와 산업 현장에 연결하느냐다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 대규모 AI 모델을 학습하고 추론하려면 GPU, HBM, 서버, 전력, 냉각, 네트워크, 보안, 클라우드 운영 체계가 동시에 필요하다. 그래서 최근 글로벌 빅테크가 말하는 것은 데이터센터가 아니라 ‘AI 팩토리’다. 데이터를 원료로 넣고 지능을 생산하는 공장이라는 뜻이다. 한국 정부와 주요 기업이 엔비디아 GPU 26만개 이상을 도입하기로 한 계획은 이런 흐름의 출발점이다. 삼성, SK, 현대차, 네이버클라우드 등이 대규모 GPU 인프라를 활용해 제조, 자율주행, 클라우드, 산업용 AI 모델을 구축하겠다는 구상이다. 하지만 GPU 수량만으로 AI 강국이 되는 것은 아니다. 핵심은 운영 능력이다. 네이버는 이 구도에서 가장 중요한 클라우드 축이다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색·커머스·콘텐츠 데이터를 갖춘 국내 대표 플랫폼 기업이다. 엔비디아 입장에서는 한국형 AI 서비스와 공공·민간 클라우드 수요를 연결할 파트너이고, 네이버 입장에서는 안정적인 GPU 확보와 AI 생태계 확장이 필요하다. 소버린 AI도 네이버 협력의 핵심이다. 소버린 AI는 단순히 국산 AI 모델을 만든다는 뜻이 아니다. 국내 데이터가 국내 법과 보안 기준에 맞는 클라우드 환경에서 학습·운영될 수 있어야 한다. 공공, 금융, 의료, 교육 분야에서 AI를 쓰려면 데이터 주권과 보안 통제가 필수다. 네이버클라우드가 엔비디아 GPU 인프라와 결합하면 한국형 AI 서비스의 기반을 넓힐 수 있다. LG그룹은 데이터센터의 물리적 인프라에서 존재감이 커지고 있다. AI 데이터센터는 전력과 냉각이 생명이다. AI 추론 수요가 늘어날수록 전력 사용량은 커지고, GPU 밀도가 높아질수록 발열도 증가한다. LG유플러스가 파주 AI 데이터센터를 통해 대규모 전력 기반 추론형 인프라를 추진하고, LG전자와 냉각 기술을 결합하려는 것도 이 때문이다. LG CNS는 스마트팩토리와 클라우드 운영 역량을 갖고 있다. AI가 실제 공장과 물류센터, 로봇 운영으로 내려오면 클라우드와 현장 시스템을 연결하는 역량이 중요해진다. 엔비디아의 옴니버스, 디지털 트윈, 로보틱스 플랫폼은 이런 현장형 AI 인프라와 맞물릴 가능성이 크다. LG가 가전과 제조 현장, 데이터센터와 냉각 기술을 묶을 수 있다면 피지컬 AI 시대의 실험장이 될 수 있다. SK 역시 인프라 기업으로 변신하고 있다. SK하이닉스가 HBM을 공급한다면 SK텔레콤은 AI 데이터센터, 통신망, 에너지·보안 인프라를 통해 엔비디아 생태계와 연결될 수 있다. AI 서비스가 대중화될수록 추론 수요는 통신망과 클라우드 가까이 내려온다. 엣지 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스가 확대되면 통신사의 역할은 단순 회선 제공을 넘어 AI 인프라 운영자로 바뀐다. 문제는 병목이다. GPU는 돈을 주고 살 수 있지만 데이터센터는 하루아침에 지을 수 없다. 전력 인입, 냉각 설계, 부지 확보, 인허가, 보안, 운영 인력이 모두 필요하다. AI 데이터센터 구축에는 수년이 걸린다. 반면 AI 서비스 사용량과 추론 수요는 분기 단위로 급증한다. 이 간극을 줄이지 못하면 GPU 확보 계획은 숫자에 머물 수 있다. 전력 문제도 피할 수 없다. AI 데이터센터는 막대한 전기를 쓴다. 수도권 입지 수요는 높지만 전력망은 제한적이다. 지방 분산형 데이터센터를 추진하려면 전력, 냉각, 네트워크 지연시간, 고객 접근성을 함께 고려해야 한다. 정부의 전력·입지 규제 완화와 민간 투자 계획이 맞물리지 않으면 AI 인프라 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 이번 젠슨 황 방한이 중요한 이유는 한국 AI 인프라의 방향을 묻고 있기 때문이다. 한국은 HBM을 공급하는 나라에서 GPU를 대규모로 운영하는 나라로 이동하고 있다. 더 나아가 AI 데이터센터와 클라우드를 통해 산업 현장의 AI 전환을 지원하는 국가가 될 수 있다. 그러나 승부는 선언이 아니라 실행에 있다. 네이버는 소버린 AI 클라우드의 고객과 서비스를 확보해야 한다. LG는 전력·냉각·스마트팩토리 인프라를 실제 수주로 연결해야 한다. SK는 HBM과 통신·데이터센터를 묶어 AI 인프라 사업자로 자리 잡아야 한다. 정부는 전력, 입지, 인재, 보안 규제를 정교하게 풀어야 한다. 엔비디아의 GPU가 한국에 들어오는 것은 출발점이다. 그 GPU 위에서 한국 기업이 어떤 AI 서비스를 만들고, 어떤 산업 데이터를 연결하며, 얼마나 안정적인 클라우드와 데이터센터를 운영하느냐가 진짜 경쟁이다. AI 강국의 조건은 칩을 사는 능력이 아니라 지능을 생산하는 공장을 운영하는 능력이다.2026-06-07 16:33:41
-
젠슨 황이 다시 띄운 SKT…피지컬 AI 협력사로 존재감 확대 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 CEO 정재헌)이 엔비디아의 피지컬 AI 전략에서 제조 분야 주요 협력사로 다시 이름을 올렸다. SK하이닉스 반도체 공장에 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈 기술을 적용한 사례가 공개되면서 SKT의 AI 사업이 통신을 넘어 제조·산업 현장으로 확장되고 있다. SKT는 1일(현지시각) 대만에서 열린 ‘GTC 타이베이’ 기조연설에서 제조 피지컬 AI 분야 엔비디아 주요 협력 파트너로 소개됐다고 밝혔다. GTC는 엔비디아가 주최하는 AI·GPU 콘퍼런스다. 이번 GTC 타이베이는 글로벌 IT 전시회 컴퓨텍스와 연계해 열렸다. 기조연설 영상에는 SKT가 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 팹에 디지털 트윈을 적용한 사례가 담겼다. 옴니버스는 디지털 트윈과 3D 시뮬레이션을 위한 엔비디아의 협업 플랫폼이다. 실제 공장과 설비를 가상 공간에 구현하고, 공정 변경이나 설비 배치 영향을 사전에 검증하는 데 활용된다. ◆ 반도체 팹, 피지컬 AI 실증 무대로 부상 이번 사례가 주목받는 이유는 반도체 팹이 제조 현장 중에서도 가장 복잡한 공간으로 꼽히기 때문이다. 대규모 3D 데이터와 복잡한 설비 구조, 미세한 공정 조건이 맞물려 있어 단순 시각화 수준의 디지털 트윈으로는 운영 효율을 높이기 어렵다. AI가 공장의 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화해야 실질적인 효과를 낼 수 있다. SK하이닉스는 ‘자율형 공장 2030’ 구축을 목표로 지난해 SKT와 반도체 팹 대상 디지털 트윈 기술 검증을 완료했다. 향후 단계적으로 상용화를 추진할 계획이다. 자율형 팹은 오퍼레이션 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈을 세 축으로 삼아 공장이 스스로 학습하고 의사결정하는 제조 환경을 구현하는 것이 핵심이다. SKT는 엔비디아의 에이전트 툴킷을 활용해 제조 현장의 설비와 공간 구조 데이터를 디지털 트윈 환경에 맞게 자동화·지능화해 처리하는 ‘에이전틱 디지털 트윈 모델링’ 기술을 개발했다. 이를 통해 데이터 변환, 장면 최적화, 성능 개선 등 디지털 트윈 구축·운영 과정의 효율을 높일 수 있다는 설명이다. ◆ AI 풀스택 사업자로 제조 영역 확장 SKT가 젠슨 황 CEO의 기조연설에 등장한 것은 지난 3월 미국 산호세 GTC 2026에 이어 두 번째다. 당시 SKT는 테크맨 로봇, 보스턴 다이내믹스 등 글로벌 로봇·AI 기업들과 함께 전략적 파트너로 소개됐다. 이번 GTC 타이베이 재등장은 SKT가 피지컬 AI 분야에서 일회성 협력사가 아니라 지속적인 제조 AI 파트너로 자리 잡고 있음을 보여준다. SKT는 현재 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합해 대규모 3D 장면의 로딩 속도와 실행 성능, GPU·메모리 사용 효율을 개선하는 방향으로 플랫폼을 고도화하고 있다. 이를 기반으로 AI 인프라, 모델, 서비스까지 아우르는 풀스택 AI 사업자로 공공·기업 시장 공략을 확대한다는 방침이다. 남은 과제는 기술 검증을 실제 제조 현장 성과로 연결하는 일이다. 디지털 트윈은 공정 시행착오를 줄이고 설비 운영 효율을 높일 수 있지만 현장 데이터 품질과 시스템 연동성, 보안, 운영 안정성이 함께 뒷받침돼야 한다. SKT가 반도체 팹에서 검증한 기술을 다른 제조 산업으로 확장할 수 있을지가 향후 사업화의 핵심 변수가 될 전망이다. 마이크 가이어 엔비디아 인더스트리얼 디지털 트윈 총괄은 “반도체 팹은 대규모 3D 데이터, 복잡한 설비 구조, 고도의 최적화 요구가 결합된 가장 까다로운 제조 환경 중 하나”라며 “SKT는 이러한 환경에서 엔비디아 옴니버스 에이전트 툴킷을 실제 산업 현장에 적용하고 검증할 수 있는 높은 수준의 기술 역량을 보여줬다”고 밝혔다. 조익환 SKT 피지컬 AI 담당은 “SKT는 엔비디아와의 협력을 통해 제조 디지털 트윈이 단순한 3D 시각화를 넘어, AI가 제조 현장의 대규모 3D 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화할 수 있음을 확인했다”며 “앞으로도 반도체를 비롯한 다양한 제조 산업에서 엔비디아와 함께 피지컬 AI 기술 파트너로서 역할을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-01 14:51:46
-
삼성전자, 챗GPT·제미나이·클로드 품는다…DX부문 'AI 업무혁신' 본격화 [경제일보] 삼성전자가 외부 생성형 AI 서비스를 DX(디바이스경험)부문 업무 환경에 공식 도입하며 전사 차원의 AI 전환(AX) 속도를 끌어올린다. 자체 생성형 AI 모델 '삼성 가우스(Samsung Gauss)'에 더해 글로벌 빅테크 AI까지 함께 활용하며 제품 개발과 마케팅, 제조 현장 전반의 생산성과 의사결정 체계를 AI 중심으로 재편하는 모습이다. 삼성전자는 오는 6월부터 DX부문 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입한다고 26일 밝혔다. 회사는 이번 조치가 글로벌 시장 변화 대응 속도를 높이고 궁극적으로 고객에게 더 나은 제품과 서비스를 제공하기 위한 전략적 결정이라고 설명했다. 삼성전자는 글로벌 빅테크의 최신 생성형 AI를 임직원 업무 환경에 결합해 △제품 기획 및 개발 △글로벌 마케팅 △고객 데이터 분석 △해외 비즈니스 대응 등 전 영역의 업무 효율성과 의사결정 속도를 끌어올린다는 계획이다. 회사는 그동안 자체 개발 생성형 AI 모델인 '삼성 가우스'를 중심으로 AI 업무 환경을 운영해왔다. 여기에 외부 생성형 AI를 추가 도입하며 사내·외부 AI를 결합한 하이브리드 AI 업무 체계를 구축하게 됐다. 업계에서는 삼성전자가 글로벌 빅테크 AI 활용 경쟁이 본격화되는 흐름 속에서 외부 AI의 강점을 빠르게 흡수해 제품·서비스 경쟁력 강화로 연결하려는 전략이라는 분석도 나온다. 최근 글로벌 IT 기업들이 생성형 AI를 단순 업무 보조 도구를 넘어 연구개발과 마케팅, 고객 대응 체계 전반에 적용하며 'AI 기반 업무 혁신' 경쟁에 나서고 있기 때문이다. 삼성전자는 외부 생성형 AI 도입을 위해 지난 4~5월 DX부문 임직원 2500명을 대상으로 현장 검증(PoC)을 진행했다. 검증 대상에는 글로벌 대표 생성형 AI 서비스인 구글 제미나이(Gemini)와 오픈AI 챗GPT(ChatGPT), 앤트로픽 클로드(Claude) 등이 포함됐다. 회사는 실제 업무 활용성과 현장 체감 효과를 검증한 뒤 선호도 조사를 거쳐 서비스 운영 방향을 수립했다. 또 외부 AI 사용에 앞서 보안 교육을 이수한 임직원에게만 사용 권한을 부여하는 방식으로 보안 리스크 관리 체계도 함께 구축했다. 삼성전자는 이번 AI 전환을 단순 사무 업무 혁신에 그치지 않고 제조 현장까지 확대하고 있다. 회사는 앞서 지난 3월 오는 2030년까지 국내외 생산 공장을 'AI 자율공장(AI Driven Factory)'으로 전환하겠다는 계획을 발표한 바 있다. AI 자율공장은 자재 입고부터 생산·출하까지 제조 전 공정에 AI와 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 적용하는 구조다. 품질·생산·물류 영역별 AI 에이전트를 통해 데이터 기반 분석과 사전 검증 체계를 강화하고 휴머노이드형 제조 로봇 도입도 단계적으로 추진한다는 계획이다. 업계에서는 최근 제조업 경쟁이 단순 생산 자동화를 넘어 AI 기반 의사결정 체계 구축 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다는 분석도 나온다. 생성형 AI가 제품 개발과 공급망, 제조 운영 효율화까지 영향을 미치기 시작하면서 글로벌 제조기업들의 AI 전환 투자 역시 확대되는 분위기다. 삼성전자는 이번 외부 생성형 AI 도입이 노태문 DX부문장이 올해 신년사에서 강조한 AX 전략의 실행 단계라고 설명했다. 노 사장은 올해 초 "AX는 단순한 도구 도입이 아니라 업무 프로세스와 사고 체계를 근본적으로 바꾸는 과정"이라며 "DX부문 모든 디바이스와 서비스 생태계에 AI를 유기적으로 통합해 고객 경험 혁신으로 연결해야 한다"고 강조한 바 있다. 삼성전자 관계자는 "외부 생성형 AI 도입은 특정 AI별로 역할을 엄격히 구분하기보다 임직원들이 업무 특성과 선호도에 따라 가장 효율적인 서비스를 선택해 활용할 수 있도록 하는 방향에 가깝다"며 "기존 자체 생성형 AI인 삼성 가우스와 글로벌 빅테크 AI를 함께 활용하며 업무 생산성과 활용성을 높이는 데 초점을 맞추고 있다"고 말했다.2026-05-26 13:13:50
-
포스코, 스마트공장 지원에 AI 트랙 신설…금융지원 1조 원 규모로 확대 [경제일보] 포스코가 중소기업 스마트공장 지원사업에 'AI 트랙'을 새롭게 도입하고, 철강 거래사 대상 금융지원 규모를 총 1조 원 이상으로 확대한다. 2019년부터 누적 120억 원의 기금을 출연해 632건의 스마트공장 구축을 지원해온 포스코가 올해는 AI 전환(AX) 흐름에 맞춰 참여기업 모집에 나선다. 19일 포스코는 오는 20일부터 국내 중소기업의 제조 경쟁력 강화를 위해 '대·중소상생형 스마트공장 구축 지원사업' 참여기업 모집에 나선다고 밝혔다. 중소벤처기업부와 함께 추진하는 이 사업은 중소·중견기업 제조 현장 자동화와 디지털 전환(DX)을 돕는 프로그램으로, 포스코는 지난 2019년부터 누적 120억 원의 상생협력기금을 출연해 현재까지 총 632건의 스마트공장 구축을 지원했다. AX 바람이 제조업 전반으로 확산하는 가운데 포스코가 단순 자금 지원을 넘어 AI 기술 접목까지 아우르는 맞춤형 지원 체계를 갖춘다는 점에서 주목된다. 올해 새롭게 신설되는 'AI 트랙'은 기존 스마트공장 구축 단계를 넘어 AI 기술을 현장에 직접 접목하는 고도화 프로그램이다. 이 사업의 핵심은 포스코 사내 전문부서 '동반성장지원단'이 주도하는 현장 밀착형 컨설팅이다. 25년 이상의 경력을 갖춘 동반성장지원단이 스마트공장 도입 계획 수립부터 시스템 구축, 현장 문화 정착까지 전 과정을 지원해 참여 기업의 시행착오를 최소화한다. 참여 기업의 성과도 뚜렷하다. 지난해 사업에 참여한 비철금속 설비업체 세일정기는 ERP·MES 시스템 고도화를 통해 제조 리드타임을 5일 단축하고 완제품 불량률을 기존 대비 0.69%p 낮췄다. 이병주 세일정기 대표는 "스마트공장 도입으로 생산 효율성과 품질 안정성을 동시에 확보해 기업 경쟁력을 한 단계 높이는 계기가 됐다"고 평가했다. 선박부품 제조업체 대천은 ICT 연계형 창고관리 자동화 시스템을 도입해 제품 출하시간을 23% 줄이고 물류 비용을 크게 절감했다. 박성호 대천 상무는 "포스코의 세심한 컨설팅 덕분에 수작업 위주의 생산·물류 프로세스를 전면 자동화하는데 성공했다"며 "확보된 노하우를 기반으로 전 세계 10개국 이상에 수출하는 글로벌 제조기업으로 도약하겠다"는 포부를 밝혔다. 금융 지원도 전방위로 확대된다. 포스코는 기존의 저리대출펀드·철강ESG 상생펀드에 더해 올해 1월부터 한국무역보험공사·기업은행과 협력해 4,000억 원 규모의 '철강 공급망 안정화 기금'을 추가 운영, 중소·중견 철강 거래사 대상 금융지원 생태계를 총 1조 원 이상으로 키웠다. 포스코 관계자는 "중소 제조기업의 스마트공장 구축 지원과 철강 거래사 대상의 금융 지원 등 다양한 동반성장 활동을 통해 국내 중소기업의 실질적인 성장을 돕고 있다"며 "앞으로도 대·중소기업 간 상생 협력을 강화해 국내 산업 전반의 경쟁력을 높이는데 기여할 것"이라고 밝혔다. 참여 신청은 중소기업중앙회와 대한상공회의소 홈페이지를 통해 할 수 있으며, 포스코는 서류 및 현장심사를 거쳐 9월경 최종 선발할 예정이다.2026-05-19 14:35:42
-
![[프론티어 격돌] 현대차 vs 두산, 로봇 상용화 수익성 고개 누가 먼저 넘나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/14/20260514161159602669.png)
현대차 vs 두산, 로봇 상용화 '수익성 고개' 누가 먼저 넘나 [경제일보] 대한민국을 대표하는 두 제조 거인, 현대자동차그룹과 두산의 시선이 ‘로봇’이라는 같은 지점을 향하면서도 그 방법론에서는 극명한 대조를 보이고 있다. 현대차가 인간을 닮은 휴머노이드를 통해 산업 생태계 전체를 바꾸려는 ‘대담한 도약’을 선택했다면, 두산은 사람 곁에서 즉각적인 도움을 주는 협동로봇(Cobot)을 통해 ‘실용적 진화’에 집중하고 있다. “차를 넘어 기계로”…‘아틀라스’에 담은 현대차의 꿈 현대차그룹이 공개한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’ 개발형 모델은 로봇 공학의 정점을 보여줬다. 아틀라스는 단순한 보행을 넘어 물구나무를 서고 L자 균형 동작을 완벽하게 수행했다. 이 동작의 핵심은 ‘강화학습 기반 전신 제어 기술’에 있다. 이는 비정형 환경에서도 로봇이 스스로 균형을 잡고 복잡한 과업을 수행할 수 있음을 의미한다. 현대차의 전략은 명확하다. 로봇을 단순한 설비가 아닌, 자동차 바깥의 ‘모빌리티 운영체제’로 키우겠다는 것이다. 앞서 현대차그룹이 지난 2021년 소프트뱅크로부터 약 11억 달러에 보스턴다이내믹스를 인수한 것을 두고 ‘자동차 회사가 움직이는 기계 그 자체를 사들인 결정적 순간’이라는 평가가 나온 바 있다. 실제 현대차는 지난 CES2026에서 AI 로보틱스 비전을 구체화했다. 미국 조지아주 ‘현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)’에 아틀라스를 전격 투입한다는 계획이다. 현대차는 오는 2028년부터 반복적인 부품 배열 작업을 시작으로 2030년에는 고도의 숙련도가 필요한 조립 업무까지 로봇의 영역을 넓힐 계획이고, 연간 3만대 규모의 로봇 생산 체제 구축을 목표로 하고 있다. 엔비디아와 손잡은 두산…제조업 DX의 가장 현실적인 대안 현대차가 ‘미래’를 설계한다면 두산은 ‘현재’를 수선한다. 2015년 두산로보틱스 설립 이후 두산이 일관되게 밀고 온 카드는 협동로봇이다. 대규모 공정 교체 없이 기존 생산 라인에 즉시 투입 가능한 코봇은 중소·중견 기업의 실질적인 해법으로 떠올랐다. 두산의 경쟁력은 ‘현장 침투력’에서 나온다. 두산은 최근 제조업을 넘어 식음료(F&B), 의료, 물류 등으로 영역을 확장하고 있다. 특히 지난달 29일 두산로보틱스가 엔비디아(NVIDIA)와 ‘피지컬 AI’ 협력을 논의했다는 소식은 시장의 큰 관심을 끌었다. 양사는 두산의 로봇 운영체제와 엔비디아의 AI 인프라를 결합해 작업 환경을 실시간으로 인식하고 경로를 최적화하는 ‘지능형 협동로봇’ 개발에 박차를 가하고 있다. 실질적인 성과도 가시화되고 있다. 두산로보틱스는 광진그룹에 2027년까지 100대 이상의 제조용 로봇 솔루션을 공급하기로 했다. 기존 현장에서 제품 불량률을 ‘0’에 수렴하게 만든 실적이 대규모 수주로 이어진 것이다. 이는 고가의 자동화 설비 도입이 어려운 중소 제조업체들에게 코봇이 가장 현실적인 대안임을 증명하는 사례다. ‘멋진 영상’은 돈이 될까…상용화·노동 간극 숙제 두 기업 모두 장밋빛 미래만 있는 것은 아니다. 현대차의 아틀라스는 ‘멋진 영상물’을 넘어 ‘돈이 되는 제품’임을 증명해야 한다. 앞서 지난 2월 보스턴다이내믹스 경영진 교체를 두고도 현대차가 기술 과시형 연구에서 상용화와 수익 창출로 무게 중심을 옮기고 있다는 분석이 나오는 이유다. 또한 제조 현장 노동자와의 간극도 숙제다. 로봇 투입이 고용 충격으로 이어질 것이라는 우려를 어떻게 불식시키느냐가 기술 도입의 속도를 결정할 것으로 보인다. 두산은 ‘수익성 개선’이라는 현실적 과제에 직면해 있다. 올해 1분기 두산로보틱스의 매출은 전년 대비 약 190% 가까이 급증했지만, 여전히 121억원 규모의 영업손실을 기록했다. 시장은 커지고 있지만 글로벌 가격 경쟁이 치열해지고, 고객 맞춤형 솔루션 제공에 따르는 비용 부담이 크기 때문이다. 하드웨어 판매를 넘어 애플리케이션과 유지보수 등 서비스 영역에서 수익 모델을 확립하는 것이 시급하다. 로봇 밀도 1위 韓…‘양적 팽창’ 넘어 ‘질적 패권’ 쥐어야 국제로봇연맹(IFR)의 ‘World Robotics 2025’ 자료에 따르면, 한국은 직원 1만명당 로봇 1220대를 보유한 세계 1위의 로봇 밀도 국가다. 이미 로봇은 선택이 아닌 생존의 문제가 됐다. 정부 역시 ‘AI 로봇 M.AX 얼라이언스’를 통해 세계 3대 로봇 강국 도약을 목표로 핵심 부품 내재화와 규제 개선에 나서고 있다. 결국 현대차와 두산의 대결은 기술의 우열이 아닌 ‘산업 철학’의 대결이다. 현대차는 공장과 물류, 도시 전체를 잇는 거대 운영체제(OS)를 선점하려 하고, 두산은 사람의 팔이 닿지 않는 곳, 숙련공이 부족한 현장을 하나하나 고쳐나가고 있다. 다만 기술적 찬사가 걷힌 뒤에는 냉혹한 시장의 숫자가 이들을 기다리고 있다. 현대차에는 조지아 메타플랜트 투입 이후 아틀라스가 보여줄 ‘실제 공정 가동률’과 노동 유연성 확보 여부가, 두산에는 폭발적인 외형 성장을 실질적인 수익으로 치환할 ‘손익분기점(BEP) 달성 시점’이 향후 1~2년의 성패를 가를 결정적 지표(Critical Indicator)가 될 전망이다. 업계 관계자는 “30년 전 자동차와 중공업이 대한민국의 성장을 견인했듯 이제 로봇이 그 역할을 이어받아야 할 시점”이라며 “현대차의 아틀라스가 보여주는 압도적 기술력과 두산의 코봇이 보여주는 기민한 현장 대응력 중 누가 먼저 ‘돈이 되는 생태계’를 완성할 것인가에 주목된다”고 했다.2026-05-14 16:34:01
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[데스크 칼럼] 조희대 대법원장, 이제 물러나야 한다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/24/20260724165349391189_518_323.jpg)