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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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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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![[정보운의 강철부대] AI 하나로는 부족하다…직원 1명이 디지털 동료 거느리는 시대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/19/20260619162108960862.jpg)
AI 하나로는 부족하다…직원 1명이 '디지털 동료' 거느리는 시대 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] "보고서 작성은 A AI가, 자료조사는 B AI가, 회의록 정리는 C AI가 맡는다." 공상과학 영화 속 이야기 같지만 국내 기업 현장에서는 이미 현실이 되고 있다. 직원 한 명이 하나의 생성형 인공지능(AI)을 사용하는 단계를 넘어 여러 AI 에이전트를 동시에 활용하는 '1인 N AI' 시대가 본격화하고 있다. AI가 단순한 업무 보조 수단을 넘어 사실상 '디지털 동료'로 자리 잡으면서 기업들의 업무 방식도 빠르게 변화하는 모습이다. 21일 업계에 따르면, 최근 포스코DX는 'AX(AI Transformation) 해커톤 2026'을 개최하고 '1인 N에이전트 시대'를 공식화했다. 회사는 직원들이 업무에 다양한 AI 에이전트를 활용하는 것은 물론 직접 필요한 AI를 개발할 수 있는 역량을 갖추는 데 초점을 맞추고 있다. 이번 해커톤에서는 △AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼 △채용 에이전트 협업 시스템 △배터리·소재 AX 인사이트 포털 △사내 업무용 AI 워크스페이스 등 실제 업무 현장에서 활용 가능한 다양한 AI 에이전트가 등장했다. 과거 기업들이 AI 챗봇 도입 여부를 고민했다면 이제는 업무별로 특화된 여러 AI를 동시에 활용하는 단계로 진화하고 있는 셈이다. 포스코DX 관계자는 "AI 활용 문화가 조직 전반에 자연스럽게 자리 잡을 수 있도록 다양한 교육과 실습 프로그램을 운영하고 있다"며 "개발 직군뿐 아니라 비개발 직군도 직무 특성에 맞는 수준별 교육 과정에 참여하고 있으며 직원들이 스스로 AI 에이전트를 기획하고 업무에 적용하는 환경을 만드는 데 집중하고 있다"고 했다. 이어 "이번 해커톤에서도 실제 현업 적용 가능성과 업무 효율 개선 효과가 높은 평가를 받았다"며 "우수 아이디어는 고도화를 거쳐 실제 서비스로 확대 적용할 계획"이라고 덧붙였다. 이와 같은 변화는 포스코DX만의 이야기가 아니다. 삼성전자는 최근 DX부문 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입했다. 기존 사내 AI 도구에 더해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 글로벌 AI 서비스를 업무에 활용할 수 있도록 했다. SK하이닉스 역시 외부 생성형 AI 도입을 검토하며 업무 생산성 향상 방안을 모색하고 있다. 기업들의 관심도 더 이상 "AI를 도입할 것인가"에 머물지 않는다. 이제는 "AI를 얼마나 많이, 그리고 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는가"가 경쟁력으로 떠오르고 있다. 실제 글로벌 빅테크 업계에서는 AI 에이전트가 차세대 AI 시장의 핵심으로 꼽힌다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI가 등장하면서 업무 방식 자체가 변화하고 있기 때문이다. 예를 들어 한 직원이 시장조사 AI를 통해 데이터를 수집하고 문서작성 AI로 보고서를 작성한 뒤 발표자료 제작 AI로 프레젠테이션을 만들고 회의록 정리 AI로 후속 업무까지 관리하는 구조가 가능해지고 있다. 사람 한 명이 여러 명의 디지털 직원을 거느리는 형태다. 이러한 흐름에 발맞춰 기업이 요구하는 인재상도 달라지고 있다. 과거 디지털 전환(DX) 시대에는 엑셀과 데이터 활용 능력이 중요했다면, 생성형 AI 시대에는 AI를 잘 활용하는 능력이 경쟁력으로 평가받았다. 앞으로는 여러 AI 에이전트를 조합하고 설계해 업무에 적용하는 역량이 새로운 기준이 될 것이라는 전망이 나온다. 실제로 포스코DX는 올해부터 'AX 아카데미'를 운영하며 직원들에게 AI 에이전트 기획과 설계, 개발 교육을 진행하고 있다. 직원 모두를 AI 사용자에서 AI 개발자로 성장시키겠다는 전략이다. 다만 해결해야 할 과제도 적지 않다. AI 활용이 늘어날수록 기업 기밀 유출과 데이터 보안 문제는 더욱 중요해지고 있다. AI가 생성한 결과물의 신뢰성을 검증하고 오류 발생 시 책임 범위를 명확히 설정하는 문제도 해결 과제로 꼽힌다. 직원 간 AI 활용 역량 격차가 새로운 조직 내 불평등으로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 경쟁의 무대 역시 기술 자체에서 활용 방식으로 이동하고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 생성형 AI 도입 여부가 경쟁력의 척도였다면 이제는 복수의 AI 에이전트를 업무 전반에 효율적으로 연계·운용하는 역량이 생산성을 결정하는 요소로 부상하고 있다. 기업들이 앞다퉈 AI 교육과 에이전트 개발에 나서는 배경도 여기에 있다. AI 시대의 승자는 가장 뛰어난 모델을 보유한 기업이 아니라 AI를 가장 자연스럽게 업무에 녹여낸 조직이 될 가능성이 커지고 있다.2026-06-21 08:00:00
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포스코DX, AI 네이티브 기업 전환 속도…AX 역량 강화 나서 [경제일보] 포스코DX가 직원들이 다수의 AI 에이전트를 활용하는 '1인 N에이전트' 시대를 선언하고 전사적인 인공지능 전환(AX)에 속도를 낸다. 단순히 AI를 업무에 활용하는 수준을 넘어 직원들이 직접 업무용 AI 에이전트를 개발하고 운영하는 체계를 구축해 AI 네이티브 기업으로의 전환을 가속화하는 것으로 풀이된다. 18일 포스코DX는 AX 시대에 대응하기 위해 직원들의 AI 활용 역량을 강화하고 업무 자동화 아이디어를 발굴하는 'AX 해커톤 2026'을 개최했다고 밝혔다. 최근 기업 현장에서는 생성형 AI를 활용한 업무 혁신이 확산되면서 직원 한 명이 여러 개의 AI 에이전트를 활용해 생산성을 높이는 '에이전틱 AI'가 새로운 화두로 떠오르고 있다. IT 업계에서는 향후 반복 업무를 자동화하고 복잡한 의사결정을 지원하는 AI 에이전트가 늘어나면서 기업 경쟁력도 AI 활용 수준에 따라 좌우될 것으로 전망하고 있다. 포스코DX는 지난해 'AI 네이티브 컴퍼니' 전환을 선언한 이후 모든 직원이 AI를 업무에 활용하는 것은 물론 필요한 AI 에이전트를 직접 개발할 수 있는 역량 확보에 집중하고 있다. 이를 통해 AI가 업무 전반에 자연스럽게 녹아든 조직 문화를 구축하겠다는 전략이다. 지난 4월부터 진행된 'AX 해커톤 2026'에는 총 75개 팀, 188명의 임직원이 참여했다. 참가자들은 실제 업무 현장에서 활용할 수 있는 AI 기반 서비스와 에이전트를 직접 기획하고 개발하며 생산성 향상 방안을 모색한 것으로 알려졌다. 최종 결선에는 AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼, 채용 에이전트 협업 시스템, 프레임워크 마이그레이션 에이전트, 배터리·소재 AX 인사이트 포털, 사내 업무용 AI 워크스페이스, 협업 이해도 적응형 멀티 에이전트 커뮤니케이션 어시스턴트 등 6개 팀이 진출해 기술을 시연했다. 대상은 'AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼'을 개발한 'PIXEL' 팀이 차지했다. 포스코DX는 수상자들에게 포상과 함께 해외 AI 컨퍼런스 참관 기회를 제공하고 우수작으로 선정된 AI 에이전트는 고도화를 거쳐 실제 서비스로 발전시킬 계획이다. 또한 포스코DX는 올해부터 'AX 아카데미' 프로그램을 운영하며 임직원들의 AI 역량 강화에도 나서고 있다. 프로그램은 AI 기초 교육부터 AI 에이전트 기획·설계·개발까지 단계별 교육 과정으로 구성됐다. 특히 노코드 기반 AI 개발 플랫폼인 '디파이' 등을 활용해 비개발자도 AI 에이전트를 직접 설계하고 구현할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 통해 대규모 사내 AI 전문가를 육성하고 현장 중심의 AX 혁신을 확대한다는 계획이다. 포스코DX는 앞으로도 직원 주도의 AI 혁신 문화를 확산하고 산업 현장에 최적화된 AI 에이전트 개발을 확대해 제조·산업 분야 AX 경쟁력을 강화해 나갈 방침이다. 포스코DX 관계자는 "AI 확산에 따라 AI 에이전트를 활용하는 것은 당연한 트렌드가 되었고, 앞으로는 다수의 에이전트를 효율적으로 활용하는 것이 AX 성패의 관건이 될 것"이라며 "전사적인 AI 역량을 강화해 'AI 네이티브 컴퍼니'로의 전환을 가속화하고, AX 선도 기업으로 도약해 나가겠다"고 말했다.2026-06-18 14:23:34
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'글래스윙' 닮은 한국형 AI 보안망…플라즈마 '캐노피' 출범 [경제일보] 사단법인 프로젝트 플라즈마가 인공지능(AI) 기반 취약점 방어를 사회 전반으로 확산하기 위한 공익 이니셔티브 ‘프로젝트 캐노피’를 공식 출범했다. 고성능 AI가 소프트웨어 취약점을 찾는 속도를 끌어올리면서, 공격자보다 먼저 공익 인프라의 약점을 찾아 막겠다는 취지다. 프로젝트 플라즈마는 17일 프로젝트 캐노피 출범을 알리고 오픈소스 생태계와 병원, 학교, 공공 유틸리티 등 민생 인프라를 대상으로 AI 기반 취약점 탐지와 패치 지원을 확대한다고 밝혔다. 캐노피는 보안 역량이 부족한 조직도 고성능 AI 보안 기술의 혜택을 받을 수 있도록 하는 공익형 보안망을 표방한다. 이번 이니셔티브는 해외에서 주목받은 앤트로픽의 ‘프로젝트 글래스윙’과 문제의식이 맞닿아 있다. 글래스윙이 고성능 AI 모델을 제한된 파트너에게 제공해 주요 소프트웨어 취약점을 찾는 방어 실험이었다면, 캐노피는 국내 공공·민생 인프라와 오픈소스 생태계에 초점을 맞춘 한국형 공익 보안 모델에 가깝다. 캐노피는 출범 전 시범 활동을 통해 전자정부표준프레임워크, 학교 내부 시스템, 리눅스 및 주요 데이터베이스 소프트웨어 등 공공성이 높은 대상을 점검했다고 설명했다. 그 결과 심각도 높은 취약점 수백건 이상을 발견해 해당 기관과 개발 주체에 제보했으며, 현재 패치가 진행 중이라고 밝혔다. 출범 시점 기준 27개 기업·기관이 런칭 파트너로 참여했다. △두나무 △LG유플러스 △포스코DX △티오리한국 △한화손해보험 등 5개 기업이 핵심 운영 주체인 스튜어드(Stewards) 그룹에 이름을 올렸다. 광운대, 금융결제원, 롯데카드, 롯데이노베이트, 모두싸인, 무신사, 삼성화재보험, SK AX, LG전자, NHN, 우아한형제들, 정보통신기획평가원, 코웨이, 하나카드, 한국투자증권, 현대자동차그룹, 현대카드 등도 파트너(Defending Partners)로 참여한다. 재원도 마련했다. 캐노피는 약 30억원, 미화 200만달러 상당의 AI 보안 분석 크레딧을 확보해 전액 기부금 형태로 운용한다. 해당 재원은 비용 부담 때문에 고성능 AI 보안 기술을 쓰기 어려웠던 오픈소스 메인테이너와 민생 인프라 운영 주체에게 제공된다. 기금 집행 내역은 투명하게 공개 보고한다는 방침이다. 지원 프로그램은 세 가지다. 오픈소스 프로그램은 핵심 인프라와 국내외 오픈소스 프로젝트에 AI 기반 취약점 점검 크레딧을 제공한다. 민생 인프라 방어 프로그램은 공공기관, 병원, 학교, 공공 유틸리티, NGO 등 생활과 밀접하지만 보안 여력이 부족한 조직을 대상으로 한다. 협력 공개 및 패치 보상 프로그램은 취약점 검증, 패치 제작, 공시 과정에 참여한 메인테이너와 화이트햇 해커에게 보상을 지급하는 구조다. 박세준 프로젝트 캐노피 위원장은 “AI가 취약점을 찾는 속도는 공격자와 방어자 모두에게 똑같이 주어지지만, 이를 방어하고 패치할 수 있는 여력은 조직마다 불평등하다”며 “캐노피는 그 격차를 메우기 위해 기술과 자본, 사람이 공익적으로 결합한 방파제”라고 말했다. 캐노피는 이달 중순부터 취약점 점검 대상을 선별하고 제보·패치 공유를 위한 1차 거버넌스 프로세스에 들어간다. 7월 초에는 글로벌 기업과 기관을 대상으로 공개 가입 페이지도 열 계획이다. 성패는 취약점을 얼마나 많이 찾느냐보다 얼마나 책임 있게 고치느냐에 달려 있다. AI가 보안 취약점을 대량으로 찾아내는 시대가 열렸지만, 실제 방어력은 검증과 우선순위 분류, 패치, 공시, 운영 반영까지 이어질 때 높아진다. 캐노피가 공익 인프라의 보안 격차를 줄이는 모델이 되려면 투명한 거버넌스와 책임 있는 공개 원칙, 지속 가능한 보상 체계를 함께 증명해야 한다.2026-06-17 09:26:59
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NC AI, 조선업 진출 본격화…한화오션 손잡고 자율용접 AI 개발 [경제일보] NC AI가 한화오션과 손잡고 조선업계의 난제로 꼽히는 용접 공정 자동화에 나선다. 국방과 제조 분야에 이어 조선·해양 산업까지 사업 영역을 확대하며 피지컬 AI 기업으로서 입지를 강화하고 있다. 4일 NC AI는 한화오션의 '비전 인식 기반 용접 전용 모델 및 협동로봇 기반 자율 용접 모델 개발' 과제를 수주하고 본격적인 개발에 착수했다고 밝혔다. 이번 과제는 선박 건조의 핵심 공정인 용접 작업에 AI 비전 인식 기술과 로봇 제어 기술을 접목하는 프로젝트다. 기존 자동화 설비가 정해진 경로를 반복 수행하는 수준에 머물렀지만 이번 프로젝트는 로봇이 작업 환경을 스스로 인식하고 최적의 용접 경로와 작업 방식을 판단하는 자율 용접 시스템 구현을 목표로 진행된다. 특히 조선소 용접 환경은 강한 아크광과 불꽃, 실시간으로 발생하는 용접 분진, 야외 작업 환경 등으로 인해 비전 AI가 작동하기 어려운 대표적인 산업 현장으로 꼽힌다. NC AI는 실제 조선소 현장에서 수집한 데이터를 기반으로 용접선을 정밀하게 인식하고 결함을 실시간으로 탐지하는 조선 특화 AI 모델을 개발할 계획이다. 앞서 NC AI는 최근 현대로템과 다종·다중 로봇 통제 국방 AX 사업을 수행하고 포스코DX와 로봇 AI 기술 협력을 진행하는 등 제조 및 국방 분야에서 성과를 확대해 온 바 있다. 이어 조선업까지 진출하면서 산업 특화 AI 역량을 선보인다. NC AI는 이번 자율 용접 프로젝트에 자사가 개발 중인 차세대 산업 특화 비전언어모델(VLM) '배키 비전'을 적용할 예정이다. 배키 비전은 이미지와 텍스트 정보를 통합적으로 이해하는 산업 특화 AI 모델로, 향후 시각(Vision)과 언어(Language), 행동(Action)을 동시에 수행하는 VLA(시각-언어-행동) 모델로 발전시킨다는 계획이다. 이를 통해 작업자가 자연어로 작업 지시를 내리면 AI가 용접 대상물의 상태를 실시간으로 분석하고 협동 로봇의 토치 각도와 이동 속도, 용접 경로 등을 스스로 결정하는 방식의 자율 용접 체계를 구현한다는 구상이다. NC AI는 해당 구현이 단순한 하드웨어 자동화를 넘어, 로봇이 스스로 주변 환경을 인지하고 유연하게 대처하는 진정한 '피지컬 AI 자율 용접'의 완성형 사례가 될 것으로 기대된다고 설명했다. 이연수 NC AI 대표는 "대한민국 조선업을 선도하는 한화오션과의 협력은 NC AI가 가진 소버린 산업 특화 AI 파운데이션 모델 '배키'의 확장성을 보여주는 최고의 무대가 될 것"이라며 "현장의 분진과 오염을 극복하는 강인한 비전 인식 기술과 자율 제어 모델을 성공적으로 개발해, 실제 조선 공정에 투입할 수 있는 세계 최고 수준의 피지컬 AI 모델을 만들겠다"고 말했다.2026-06-04 08:41:01
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게임 넘어 산업 AI로…엔씨·엔비디아 협력 범위 커진다 [경제일보] 엔씨소프트가 신작 ‘신더시티’를 앞세워 글로벌 게임 시장 공략에 속도를 내고 있다. 엔비디아와 그래픽 기술 협력을 강화하는 동시에 인공지능(AI), 클라우드 게임, 피지컬 AI 영역까지 협력 범위가 확대될지 업계의 관심이 쏠린다. 2일 게임업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 김택진 엔씨소프트 대표의 회동 가능성이 거론되고 있다. 다만 양사는 구체적인 일정과 장소, 의제 등에 대해서는 공식 확인하지 않고 있다. 양사의 협력은 2000년대 초반으로 거슬러 올라간다. 엔씨는 ‘리니지2’, ‘아이온’, ‘블레이드 & 소울’ 등 주요 PC 온라인게임 개발 과정에서 엔비디아 GPU와 그래픽 기술을 적극 활용해 왔다. 고품질 그래픽과 대규모 온라인 환경 구현 과정에서 이어진 협력 관계가 최근 차세대 게임 기술 영역으로 확장되는 모습이다. 최근 협력의 중심에는 엔씨 자회사 빅파이어 게임즈가 개발 중인 오픈월드 시네마틱 3인칭 슈터(TPS) ‘신더시티’가 있다. 신더시티는 지난해 독일 게임스컴에서 엔비디아 RTX 플래그십 타이틀로 공개됐다. 엔씨는 이 게임에 DLSS 4 멀티 프레임 생성, 레이 리컨스트럭션, 엔비디아 리플렉스 등 최신 RTX 기술을 적용하고 있으며 엔비디아 클라우드 게임 서비스인 지포스 나우 출시도 예고한 상태다. 엔비디아와 엔씨의 협력은 국내 행사에서도 이어졌다. 지난해 10월 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 지포스 게이머 페스티벌에서 엔씨는 단독 게임 시연사로 참여해 ‘아이온2’와 ‘신더시티’를 선보였다. 이어 지스타 2025에서는 엔씨 부스의 모든 시연 PC에 엔비디아 지포스 RTX 5080이 탑재되며 양사의 기술 협력 관계를 보여줬다. 업계에서는 이번 만남이 성사될 경우 논의 범위가 단순 그래픽 기술 협력을 넘어설 가능성에 주목하고 있다. 최근 GPU는 게임 렌더링 장비를 넘어 AI 기반 콘텐츠 생성과 물리 시뮬레이션, 캐릭터 행동 예측, 개발 자동화, 클라우드 게임 인프라를 뒷받침하는 핵심 플랫폼으로 진화하고 있기 때문이다. 특히 NC AI의 피지컬 AI 사업은 새로운 접점으로 거론된다. NC AI는 지난 3월 로봇이 물리 세계를 이해하고 예측할 수 있도록 지원하는 월드 파운데이션 모델(WFM)을 공개했다. 이후 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발을 추진하고 있으며 현대로템과는 국방 분야 피지컬 AI 국책과제에 참여하는 등 사업 영역을 제조·물류·국방 분야로 확대하고 있다. 엔비디아 역시 최근 로보틱스와 디지털 트윈, 피지컬 AI를 차세대 성장축으로 육성하고 있다. 게임 산업에서 축적된 3D 시뮬레이션과 물리엔진, AI 기술이 현실 산업으로 확장되고 있다는 점에서 양사의 전략적 방향성이 맞닿아 있다는 평가가 나온다. 다만 실질적인 성과는 구체적인 협력 프로젝트가 도출되느냐에 달려 있다. 신더시티의 RTX 기술 적용과 지포스 나우 연동은 이미 가시화됐지만 피지컬 AI 분야는 연구개발과 실증, 상용화 검증이 필요한 초기 단계다. 업계에서는 엔씨가 게임 개발 과정에서 축적한 AI와 시뮬레이션 기술을 산업용 AI로 확장하고, 엔비디아가 보유한 글로벌 AI 생태계와 연결할 수 있을지가 향후 협력의 핵심 변수로 보고 있다. 엔씨 관계자는 젠슨 황 CEO와 김택진 대표의 회동 가능성에 대해 “관련 내용을 확인 중”이라고 말했다.2026-06-02 15:22:31
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NC AI·포스코DX, 로봇 AI브레인 공동 개발 맞손 피지컬 AI 선도기업 NC AI가 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발 및 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 사진은 협약식에서 왼쪽부터 김민재 NC AI CTO, 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장.[사진=NC AI] [경제일보] NC AI가 포스코DX와 손잡고 다양한 로봇에 적용할 수 있는 인공지능(AI) 브레인 개발에 나선다. 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 주변 상황을 인식하고 스스로 판단하는 ‘피지컬 AI’ 기술 개발을 본격화하겠다는 구상이다. NC AI는 지난 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model) 공동 개발과 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 성남 판교 NC AI 본사에서 열렸으며 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장 등 양사 주요 관계자가 참석했다. ◆ 피지컬 AI 경쟁, 로봇의 ‘두뇌’로 이동 이번 협력은 글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI로 확장되는 흐름과 맞닿아 있다. 그동안 로봇은 정해진 공정에서 반복 작업을 수행하는 자동화 장비에 가까웠다. 하지만 제조·물류·국방·서비스 현장에서는 예측하기 어려운 상황을 스스로 인식하고 판단하는 로봇 수요가 커지고 있다. 글로벌 시장에서도 로봇 파운데이션 모델과 VLA 모델 연구가 빠르게 확산되고 있다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 환경과 작업을 이해하도록 돕는 범용 AI 모델이다. VLA 모델은 시각, 언어, 행동 데이터를 함께 처리해 로봇이 “무엇을 보고, 어떤 지시를 이해하며, 어떻게 움직일지”를 연결하는 기술이다. 사람으로 치면 눈과 언어 이해, 행동 판단을 하나의 두뇌 체계로 묶는 방식이다. 양사는 이번 협약을 통해 로봇 파운데이션 모델 공동 연구, 시각·언어·행동 통합 VLA 모델 최적화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 지능화 기술 검증, 운영 안정화와 기술 지원 등을 함께 추진한다. 핵심은 특정 로봇 한 종류가 아니라 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 로봇 AI 모델을 개발하는 데 있다. ◆ 산업 현장 실증이 성패 가른다 기존 로봇은 사전에 입력된 작업을 빠르고 정확하게 반복하는 데 강점이 있지만, 작업 환경이 바뀌거나 돌발 상황이 발생하면 대응력이 떨어진다. 산업 현장에서 로봇 활용 범위가 넓어질수록 단순 제어 기술보다 현장을 이해하는 AI 판단 기술이 중요해지는 이유다. NC AI는 차세대 로봇 파운데이션 모델의 핵심 기술인 VLA 모델 최적화와 디지털 트윈 환경 구축에 역량을 집중한다. 디지털 트윈은 현실 산업 현장을 가상공간에 정밀하게 구현해 로봇 AI를 미리 훈련하고 검증하는 기술이다. 실제 현장에 투입하기 전 수많은 상황을 가상환경에서 반복 실험할 수 있어 안전성과 효율성을 높이는 데 유리하다. 포스코DX는 자동화와 로보틱스 엔지니어링 역량을 바탕으로 디지털 트윈 기반 테스트 환경 구성과 기술 실증을 지원한다. 특히 제조·제철 등 복잡하고 위험도가 높은 산업 현장에서 축적한 자동화 운영 경험은 로봇 AI의 실사용 가능성을 검증하는 데 중요한 기반이 될 수 있다. NC AI는 앞서 포스코DX 등이 참여하는 독자 AI 파운데이션 모델 컨소시엄을 구성한 데 이어, 현대로템과 국방 피지컬 AI 관련 국책 연구개발 과제에도 참여하고 있다. 이번 포스코DX와의 협력은 제조·산업 현장으로 피지컬 AI 적용 범위를 넓히는 흐름으로 읽힌다. 다만 범용 로봇 AI가 실제 산업 현장에 안착하기 위해서는 기술 검증과 안전성 확보가 필수다. 로봇이 낯선 환경에서 자율적으로 움직이기 위해서는 데이터 품질, 시뮬레이션 정확도, 현장 장비와의 연동성, 장애 상황 대응 체계가 함께 갖춰져야 한다. 양사의 협력이 단순 연구를 넘어 실제 현장 실증과 상용 모델 확보로 이어지는지가 앞으로의 핵심 변수가 될 전망이다. 김민재 NC AI CTO는 “범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다”며 “포스코DX와의 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬 AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것”이라고 말했다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 “전문기술 보유 기업과의 지속적인 협력을 통해 로봇제어·운영 플랫폼 등 핵심 솔루션을 내재화하고 고위험·고강도 현장의 자동화 기술 수준을 높여가고 있다”며 “이번 협력을 통해 범용 로봇의 산업현장에서의 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.2026-05-31 13:01:00
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정부, 국산 온디바이스 AI 반도체 현장 점검…산업 확산 모색 [경제일보] 정부가 국산 온디바이스 인공지능 반도체의 산업 현장 활용 사례를 점검하고 시장 확산 방안 모색에 나섰다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI 확산으로 저전력·저지연 반도체 수요가 커지는 만큼 국내 기업의 실증과 상용화 속도를 높이겠다는 취지다. 과학기술정보통신부는 12일 포스코DX 판교사무소와 AI 반도체 기업 딥엑스를 방문해 온디바이스 AI 반도체 활용 현장을 점검하고 공급·수요기업 간담회를 열었다고 밝혔다. 온디바이스 AI 반도체는 데이터센터 등 서버에 탑재되는 AI 반도체와 달리 개별 기기 안에서 AI 연산을 수행하는 반도체다. 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 내부에서 처리할 수 있어 응답 지연을 줄이고 전력 소모를 낮출 수 있다. 외부 전송 데이터가 줄어 보안성이 높다는 점도 장점이다. 이번 현장 방문은 지난달30일 SK텔레콤과 LG AI연구원 방문에 이은 두 번째 사례다. 정부 연구개발과 실증 지원 사업의 성과를 점검하고 실제 산업 현장에서 국산 AI 반도체가 어떻게 활용되는지 확인하기 위해 마련됐다. 과기정통부는 먼저 포스코DX의 산업용 제어시스템 ‘포스마스터’에 모빌린트의 AI 반도체가 적용된 사례를 살펴봤다. 해당 기술은 로봇 물류 산업 안전 등 포스코그룹의 주요 사업 영역에서 기술 실증이 진행되고 있다. 모빌린트는 포스코DX와 포스코기술투자가 공동 조성한 기업형 벤처캐피탈을 통해 약30억원 규모의 투자를 유치한 바 있다. 산업 현장의 수요기업과 AI 반도체 공급기업이 투자와 실증으로 연결되는 사례라는 점에서 의미가 있다. 이어 방문한 딥엑스는 지난해8월 온디바이스 AI 반도체 ‘DX-M1’ 양산을 시작한 기업이다. 현재 한국을 포함한 8개국에서 총900만달러 규모의 계약을 체결했다. 초저전력 AI 반도체 기술을 앞세워 CES 2026에서 혁신상을 받은 바 있다. 과기정통부는 현장 점검 이후 공급·수요기업 간담회를 열고 기업별 AI 반도체 활용 현황과 향후 계획을 공유했다. 국산 온디바이스 AI 반도체 확산을 위한 정책 지원 방안과 업계 건의 사항도 청취했다. 온디바이스 AI 반도체는 향후 로봇 자율주행 스마트팩토리 보안카메라 가전 의료기기 등 다양한 산업으로 확산될 가능성이 크다. 특히 피지컬 AI는 실제 기기와 로봇이 주변 환경을 인식하고 판단해야 하기 때문에 낮은 지연시간과 낮은 전력 소모가 중요하다. 클라우드에 의존하지 않고 현장에서 즉시 연산하는 반도체의 필요성이 커지는 이유다. 에이전틱 AI 확산도 온디바이스 반도체 수요를 키울 수 있다. AI 에이전트가 기기 안에서 사용자의 의도를 파악하고 작업을 수행하려면 연산 성능과 보안성이 동시에 필요하다. 개인정보와 산업 데이터가 외부로 이동하지 않는 구조는 기업 현장에서 중요한 경쟁 요소가 될 수 있다. 다만 국산 온디바이스 AI 반도체가 시장에 안착하려면 성능 검증과 생태계 확보가 함께 이뤄져야 한다. 반도체 칩 자체의 성능뿐 아니라 소프트웨어 개발도구 모델 최적화 레퍼런스 기기 양산 공급망이 맞물려야 한다. 수요기업이 쉽게 도입할 수 있도록 실증 사업과 초기 구매 지원도 필요하다. 정부의 역할은 단순 R&D 지원을 넘어 수요와 공급을 연결하는 데 있다. 산업 현장에 적용 가능한 실증 사례가 늘어날수록 국산 AI 반도체의 신뢰도도 높아질 수 있다. 포스코DX와 딥엑스 사례처럼 제조·로봇·물류 분야에서 검증된 레퍼런스가 쌓이면 해외 시장 진출에도 도움이 될 전망이다. 과기정통부 관계자는 “피지컬 AI와 에이전틱 AI 시장이 빠르게 성장하면서 저지연·저전력 특성을 갖춘 온디바이스 AI 반도체 수요가 확대될 것으로 예상된다”며 “국산 AI 반도체가 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 공급기업과 수요기업 간 협력을 적극 지원하겠다”고 밝혔다.2026-05-12 15:32:14
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포스코DX·삼성전자, AI 인재 '학교 밖에서 키운다'…교육 직접 투자 확대 [경제일보] 포스코DX와 삼성전자가 각각 청소년·청년 대상 AI(인공지능) 교육 프로그램을 확대하며 인재 양성에 직접 나서고 있다. AI 확산 속도에 비해 인재 공급이 부족한 상황에서 기업이 교육 단계부터 개입해 인재를 확보하려는 전략으로 풀이된다. 포스코DX가 청소년 대상 AI 경험을 통해 초기 인재 발굴에 초점을 맞추는 반면 삼성전자는 성인 교육을 통해 산업 수요에 맞는 인재를 공급하는 구조를 구축하는 등 접근 방식도 엇갈린다. 5일 업계에 따르면 포스코DX는 중·고교생을 대상으로 '전국 청소년 AI 창의 경진대회'를 개최하며 미래 IT 인재 발굴에 나선다고 밝혔다. 참가 학생들은 '일상과 산업 현장의 문제를 해결하는 AI 솔루션'을 주제로 아이디어와 프로그램을 제안하고 선발된 팀은 현업 개발자와 연구진의 멘토링을 통해 프로토타입(시제품)을 구현하게 된다. 이 대회는 단순 아이디어 공모를 넘어 산업 현장과 연계된 실전 경험을 제공하는 데 초점이 맞춰져 있다. 포스코DX는 청소년 단계에서부터 AI 기술을 실제 문제 해결에 적용해보는 경험을 제공함으로써 조기 인재 발굴 기반을 강화한다는 방침이다. 삼성전자는 청년 대상 소프트웨어·AI 교육 프로그램인 SSAFY를 통해 인재 재교육과 전환에 집중하고 있다. 최근에는 수료생들의 경험을 담은 수기 공모집을 발간하며 프로그램 성과 확산에 나섰다. SSAFY는 비전공자와 미취업 청년을 대상으로 실무 중심 교육을 제공해 개발자로 전환시키는 프로그램이다. 누적 1만명 이상이 수료했고 이 중 상당수가 취업에 성공한 것으로 알려졌다. 교육 과정에서는 협업 프로젝트와 실습 중심 커리큘럼을 통해 현장 적응력을 높이는 데 중점을 두고 있다. 업계에서는 인재 확보 경쟁이 채용 단계를 넘어 교육 단계로 앞당겨지고 있다는 점에 주목하고 있다. 과거에는 인재를 선발하는 것이 핵심이었다면 앞으로는 직접 양성하는 능력이 기업 경쟁력을 좌우할 가능성이 크다는 전망이다.2026-05-05 07:00:00
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포스코DX, AI 경진대회로 청소년 인재 키운다…사업화는 아직 과제 [경제일보] 포스코DX가 중·고교생을 대상으로 한 AI 경진대회를 개최하며 실무형 인공지능 인재 조기 확보에 나섰다. 포스코DX는 29일 AI 기반 창의 아이디어를 발굴하는 '전국 청소년 AI 창의 경진대회(2026 AI Youth Challenge)'를 개최한다고 밝혔다. 해당 대회는 포스코DX가 주최하고 동아사이언스가 주관하며 교육부와 한국인공지능소프트웨어산업협회가 후원하는 전국 단위 행사다. 올해로 7회째를 맞은 이번 대회는 이론 중심 교육을 넘어 산업 현장과 연계된 실무형 경험을 제공하는 데 초점이 맞춰졌다. 청소년들이 AI 기술을 활용해 실제 문제 해결 과정을 직접 설계하고 구현하는 경험을 통해 조기 인재 발굴과 육성을 병행하겠다는 전략이다. 올해 대회 주제는 '일상생활과 산업현장 속 불편을 개선하는 AI 솔루션'이다. 참가자는 환경·사회·안전·교육·건강·산업 등 다양한 분야에서 AI를 활용한 문제 해결 아이디어나 프로그램을 개발해 오는 6월 14일까지 제출하면 된다. 심사는 창의성·기술성·실현 가능성을 기준으로 서류와 프레젠테이션 평가를 거쳐 본선 진출 6개 팀을 선발하는 방식으로 진행된다. 본선 진출팀은 포스코DX AX융합연구소 개발자와 서울대학교 AI연구원 연구진으로 구성된 멘토단의 지원을 받아 약 한 달간 기술 고도화를 진행한다. 멘토링 과정에서는 아이디어 수준에 머물던 개념을 구체적인 구현 단계로 발전시키고 실제 작동 가능한 시제품(프로토타입) 형태로 완성하는 데 초점이 맞춰진다. 완성된 결과물은 8월 말 시상식에서 최종 평가를 통해 수상작이 결정된다. 최우수 1개 팀에는 교육부 장관상과 함께 상금 500만 원이 수여되며 이외에도 포스코DX 사장상, 한국인공지능·소프트웨어산업협회장상, 동아사이언스 대표이사상 등이 마련됐다. 포스코DX 관계자는 "대회 수상자들이 곧바로 채용으로 이어진 사례는 아직 없지만 중·고교생 대상 프로그램인 만큼 상당수가 이후 AI·소프트웨어 관련 학과로 진학하거나 우수 대학에 입학하는 등 진로 선택에 긍정적인 영향을 미치고 있다"고 말했다. 이어 "참가자 수도 최근 3년간 436명에서 553명 수준으로 증가하며 관심이 확대되는 추세"라며 "다만 현재까지 대회 아이디어가 실제 사업화로 이어진 사례는 없다"고 설명했다.2026-04-29 17:28:42
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포스코DX·롯데이노베이트, 'GPU 의존 탈피'…국산 NPU 도입 속도 [경제일보] 포스코DX와 롯데이노베이트가 국산 신경망처리장치(NPU)를 도입하며 그래픽처리장치(GPU) 중심의 AI(인공지능) 인프라 구조 재편에 나섰다. 포스코DX는 2일 경기도 판교 사옥에서 AI 반도체 스타트업 모빌린트와 NPU 기반 'AI 전환(AX)' 구현을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 앞서 포스코DX는 지난 2월 모빌린트에 30억원을 투자하며 협력 기반을 마련한 바 있다. NPU는 딥러닝·머신러닝 연산에 특화된 반도체로 GPU 대비 전력 효율이 높고 인프라 비용 절감에 유리한 것이 특징이다. 특히 설비 현장에서 데이터를 즉시 처리하는 '엣지 AI(현장 즉시 처리)' 구현에 적합해 데이터 외부 반출 없이 실시간 분석과 제어가 가능하다. 포스코DX는 자사 산업용 제어 시스템 '포스마스터'에 모빌린트 NPU를 탑재해 설비 제어 단계에서 실시간 AI 분석과 제어가 가능한 스마트공장 구축에 나선다. 향후 적용 범위는 철강·이차전지·물류 등으로 확대할 계획이다. 롯데이노베이트 역시 이날 AI 반도체 기업 딥엑스와 NPU 적용 및 실증 협력을 위한 업무협약을 체결했다. GPU 대체를 목표로 국산 AI 반도체를 활용한 기술 협력과 현장 실증을 추진하고 올해 하반기 양산화를 목표로 개발을 진행한다는 방침이다. 양사는 지능형 CCTV 등 실시간 추론이 필요한 분야에서 전용 NPU 적용 기술을 고도화하는 한편 공공사업 진출 기회 확대에도 나선다는 전략이다. 업계에서는 이번 협력이 정부의 'K-반도체' 정책과 맞물려 국산 AI 반도체 생태계 확대와 함께 GPU 의존도를 낮추는 계기가 될 수 있다는 평가가 나온다.2026-04-02 14:00:19
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![[현장] 로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다…피지컬 AI 인프라 한계 한 목소리](https://image.ajunews.com//content/image/2026/03/24/20260324164635313410.jpg)
"로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다"…피지컬 AI 인프라 한계 '한 목소리' [경제일보] “로봇과 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 실제 산업에서 쓰이려면 데이터 확보 구조와 비용 문제, 제도 정비가 함께 풀려야 합니다. 특히 장비 보조금과 연구 공간 등 인프라 지원이 함께 뒤따라야 합니다.” 24일 국회 의원회관 제2세미나실에서 열린 ‘피지컬 AI 시대: 로봇기술의 발전과 대한민국 산업의 미래’ 정책 토론회에서는 로봇 산업의 기술 수준과 별개로 상용화 전환을 가로막는 구조적 한계가 핵심 쟁점으로 부상했다. 이날 토론회에는 최리군 현대자동차 로보틱스랩 상무와 유회준 KAIST AI반도체대학원 원장, 이규빈 GIST 인공지능연구소장, 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장, 윤석준 포스코DX 상무 등 산학연 주요 관계자들이 참석해 기술·산업·정책 전반을 점검했다. 발제를 맡은 최리군 상무는 로봇 산업이 기술 발전 속도와 달리 시장 확산 단계로 이어지지 못하고 있다고 진단했다. 그는 “피지컬 AI는 빠르게 발전하고 있지만 실제 현장에서 활용하기에는 비용과 인프라, 활용 시나리오가 부족하다”며 “총소요비용 기준에서 경쟁력을 확보하지 못하면 시장 확대에는 한계가 있다”고 말했다. 글로벌 로봇 시장 규모는 약 150조원 수준으로, 산업용 로봇을 포함해도 초기 시장에 머물러 있다는 평가가 제시됐다. 특히 휴머노이드 등 차세대 로봇은 기술 시연은 빠르게 늘고 있지만 실제 수익 모델로 이어진 사례는 제한적인 상황이다. 최 상무는 로봇 산업의 확산 조건으로 성능과 비용 구조를 동시에 언급했다. 그는 “성능 고도화와 함께 유지관리, 인증, 운영 안정성 확보가 병행돼야 한다”며 “부품 공용화와 모듈화를 통한 비용 절감과 공급망·파트너 협력을 기반으로 한 생태계 구축이 필요하다”고 강조했다. 이어진 토론회에서는 데이터 확보 방식과 제도 간 간극이 주요 쟁점으로 부각됐다. 윤석준 포스코DX 상무는 “제조 현장에서는 규제 샌드박스 활용이 제한적이고 데이터 활용에도 제약이 존재한다”며 “현장 적용을 전제로 한 제도 설계가 필요하다”고 말했다. 표준 경쟁과 산업 구조 문제도 함께 언급됐다. 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장은 “중국이 국제표준화 논의에서 영향력을 확대하고 있다”며 “데이터셋과 모듈 구조 등 핵심 영역에서 표준 주도권 경쟁이 진행되고 있다”고 밝혔다. 국내 산업 구조 역시 한계가 확인됐다. 국내 로봇 기업은 약 2500개 수준이며 이 중 98%가 중소기업으로 구성돼 있다. 매출 10억원 미만 기업 비중도 95.1%에 달해 산업 저변은 넓지만 규모의 경제를 확보한 기업은 제한적인 구조다. 연구 환경과 인프라 부족 문제도 주요 쟁점으로 제기됐다. 토론에서는 고가의 로봇 장비 도입 부담과 연구 공간 부족이 반복적으로 언급됐다. 이규빈 GIST 인공지능연구소장은 “로봇 장비는 가격이 높지만 도입 절차가 까다롭다”며 “장비 보조금과 같은 지원이 필요하다”고 말했다. 이어 “로봇 연구는 넓은 실험 공간이 필수지만 현재 구조에서는 확보가 쉽지 않다”고 지적했다. 정책 방향과 관련해 정부는 산업 현장 중심 데이터 확보와 제도 정비 필요성을 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “AI와 로봇 산업 확산의 핵심은 데이터”라며 “데이터 규제를 완화하면서도 개인정보 보호와의 균형을 맞추는 방향으로 제도를 설계해야 한다”고 말했다. 권순목 산업통상자원부 산업인공지능정책과장은 “데이터를 연구개발 과제로만 접근하는 방식에서 벗어나 실제 서비스와 제품을 통해 축적되는 구조로 전환해야 한다”며 “기업이 참여하는 실증 확대와 산업 현장 기반 데이터 확보가 정책의 중심이 돼야 한다”고 말했다. 정책 지원 방식의 한계도 함께 지적됐다. 이규빈 소장은 “현재는 한 번 지원을 받은 과제와 유사한 내용이면 다른 기업이 동일한 시도를 하려 해도 지원이 제한되는 구조”라며 “로봇 분야는 반복적인 실패와 개선 과정이 필수인데 이런 구조에서는 학습이 축적되기 어렵다”고 말했다. 이어 “여러 번 시도와 반복 학습이 가능하도록 지원 체계를 개선할 필요가 있다”고 강조했다.2026-03-24 18:14:36
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특허도 공유하는 시대…포스코, 기술 개방으로 중소기업 경쟁력 키운다 [경제일보] 글로벌 기술 경쟁이 심화되는 가운데 대기업이 보유한 핵심 기술을 중소기업에 개방하는 '오픈 이노베이션' 전략이 확산되고 있다. 포스코그룹은 특허 무상 이전을 통해 산업 생태계 경쟁력 강화에 나섰다. 포스코그룹과 산업통상자원부는 18일 서울 양재동 엘타워에서 '2026 포스코그룹 기술나눔 행사'를 열고 중소·중견기업에 총 112건의 특허를 무상 이전한다고 밝혔다. 이번 기술 이전은 단순 지원을 넘어 대기업이 보유한 기술을 외부와 공유해 산업 전반의 경쟁력을 끌어올리는 전략의 일환으로 해석된다. 포스코그룹은 포스코홀딩스, 포스코, 포스코이앤씨, 포스코퓨처엠, 포스코DX, RIST 등 6개 계열사가 참여해 총 293건의 특허를 공개하고 이 가운데 75개 기업에 기술을 이전할 계획이다. 이전 대상 기술은 △이차전지 분리막 △제철소 공정 △폐기물 처리 △내화물 △배터리 전력 제어 등 소재·공정·에너지 전반을 아우른다. 최근 산업 경쟁이 소재와 공정 기술 중심으로 재편되는 흐름을 반영한 구성이라는 평가다. 업계에서는 이 같은 기술 개방이 단순한 사회공헌을 넘어 공급망 경쟁력 확보 전략으로 이어지고 있다는 분석이 나온다. 기술을 공유받은 중소기업이 성장할 경우 대기업 입장에서도 안정적인 협력사 기반을 확보할 수 있기 때문이다. 특히 배터리와 철강, 에너지 등 핵심 산업에서는 기술 내재화와 공급망 안정성이 경쟁력을 좌우하는 요소로 부상하고 있다. 이에 따라 대기업이 협력사 기술력을 끌어올리는 방식으로 산업 생태계를 강화하는 움직임이 확산되는 추세다. 포스코그룹이 2차전지와 철강 공정 기술을 포함해 핵심 기술을 개방한 것도 이러한 전략과 맞물려 있다. 그룹 차원에서 추진 중인 이차전지 소재 사업과 철강 경쟁력 강화 전략을 동시에 뒷받침하려는 의도로 해석된다. 실제 기술 이전이 사업 성과로 이어지는 사례도 나타나고 있다. 포스코로부터 강판 도금 제어장치 및 탈지 기술을 이전받은 한국피씨엠은 해당 기술을 공정에 적용해 품질 경쟁력을 높이고 생산 확대를 추진하는 등 성과를 내고 있다. 이처럼 기술 이전은 중소기업의 연구개발 부담을 줄이는 동시에 사업화 속도를 높이는 효과를 가져온다. 기술 개발 초기 비용과 시간을 단축할 수 있어 시장 진입 장벽을 낮추는 역할도 한다. 포스코그룹은 지난 2017년부터 기술나눔 프로그램을 운영해 현재까지 926건의 특허를 480개 기업에 이전했다. 누적 공개 기술은 4500건을 넘어서는 등 국내 기업 가운데서도 가장 적극적인 기술 개방 사례로 꼽힌다. 이러한 흐름은 글로벌 산업 환경 변화와도 맞물려 있다. 기술 개발 난이도가 높아지고 연구개발 비용이 증가하면서 기업 간 협력을 통한 혁신이 중요해지고 있기 때문이다. 업계에서는 향후 기술 경쟁이 '폐쇄형 독점'에서 '개방형 협력' 중심으로 이동할 가능성이 크다고 보고 있다. 대기업과 중소기업 간 기술 협력이 확대되면서 산업 생태계 전반의 경쟁력이 강화되는 구조로 재편될 것이라는 전망이다. 행사에 참여한 한 중소기업 관계자는 "중소기업 입장에서 대기업의 검증된 특허를 이전 받는 것은 기술 개발 기간 단축과 사업화에 큰 도움이 된다"며 "이번 기술나눔을 발판 삼아 제품 고도화와 신규 시장 진출을 본격화할 계획"이라고 말했다.2026-03-18 17:35:48
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