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현대모비스, 中서 첫 모빌리티 데이…로보틱스·피지컬 AI 협력 모색 [경제일보] 현대모비스가 중국에서 모빌리티 데이를 개최하고 로보틱스와 피지컬 인공지능(AI) 분야의 기술 협력 확대에 나섰다. 북미 중심의 오픈이노베이션 전략을 아시아로 확장해 현지 유망 기업과의 공동 개발 및 투자 기회를 발굴한다는 구상이다. 15일 현대모비스에 따르면 회사는 전날 중국 상하이에서 현지 완성차업체와 로보틱스 기업, 글로벌 투자기관 관계자 등을 초청해 ‘모비스 모빌리티 데이(MMD)’를 개최했다. MMD는 현대모비스가 미래 모빌리티 분야의 혁신 기술과 협력사를 발굴하기 위해 운영하는 오픈이노베이션 행사다. 그동안 미국 실리콘밸리에서 정기적으로 진행해 왔으며 중국에서 개최한 것은 이번이 처음이다. 상하이는 자동차를 비롯한 첨단 제조업 기반과 부품 공급망이 발달한 지역이다. 인근 양쯔강 델타에는 연구개발 시설과 관련 기업들이 밀집해 있어 기술력을 갖춘 협력사를 발굴하기에 유리한 환경을 갖추고 있다. 현대모비스는 이러한 산업적 특성을 고려해 중국을 새로운 협력 지역으로 선정했다. 이번 행사에는 중국 완성차업계 관계자와 주요 로보틱스 기업 최고경영진, 글로벌 투자기관 책임자 등 300여명이 참석했다. 참가자들은 차세대 로봇 산업의 발전 방향을 공유하고 기술 개발과 사업 협력 가능성을 논의했다. 특히 현대모비스가 올해 초 공개한 휴머노이드 로봇용 액추에이터 수주 성과에 현지 업계의 관심이 집중됐다. 액추에이터는 로봇의 관절과 구동부를 움직이는 핵심 장치로, 휴머노이드의 동작 성능과 정밀도를 결정하는 주요 부품이다. 현대모비스는 행사에 참석한 주요 기업들과 별도 회의를 진행하며 상호 관심 분야와 향후 협력 가능성을 살펴봤다. 이를 바탕으로 중국 로보틱스 산업 내 유망 기업들과 기술 교류를 이어갈 방침이다. 현대모비스는 지난 2022년부터 MMD를 통해 반도체와 소프트웨어 등 미래 모빌리티 분야의 글로벌 협력 기반을 구축해 왔다. 기존 자동차 부품 사업에서 축적한 기술 역량에 외부 기업의 혁신 기술을 접목해 신사업 진출 기회를 확보하는 데 주력하고 있다. 오픈이노베이션 전략은 유망 기술을 보유한 기업 발굴부터 기술 검증, 사업화까지 단계적으로 진행된다. 협력 가능성이 높은 기업을 선정한 뒤 공동 또는 독자 기술 개발을 통해 개념검증(PoC)을 실시하고, 사업성이 확인되면 전략적 협력으로 확대하는 방식이다. 이를 위해 현대모비스는 국내 전략투자·파트너십 담당 조직과 미국 실리콘밸리 투자거점인 ‘모비스벤처스’를 활용하고 있다. 국내외 조직을 통해 기술 개발 동향과 투자 기회를 파악하고 글로벌 유망 기업들과 협력 관계를 구축하고 있다. 현대모비스는 이번 중국 행사를 계기로 글로벌 로보틱스 혁신 네트워크를 강화할 계획이다. 북미에 이어 아시아에서도 우수 기술과 제조 역량을 갖춘 기업을 발굴해 미래 사업에 필요한 기술 개발과 상용화 기반을 확대한다는 방침이다.2026-10-15 11:00:00
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LG CNS, KDDI 해외망에 AI·로봇 기술 연결…아태 기업시장 공략 [경제일보] LG CNS가 일본 통신기업 KDDI와 손잡고 아시아태평양 기업용 AI 시장 공략에 나선다. 자체 AI·로봇 플랫폼에 KDDI의 통신 인프라와 현지 사업 네트워크를 결합해 기업 업무 자동화부터 제조·물류 현장, 스마트시티까지 공동 사업 기회를 찾는다는 구상이다. LG CNS는 KDDI와 아태지역 AI 전환(AX)·디지털 전환(DX) 사업을 위한 업무협약을 체결했다고 14일 밝혔다. 양사는 실무협의체를 구성하고 베트남·태국·필리핀·인도네시아·중국을 우선 사업 대상 지역으로 정해 신사업 기회를 구체화하고 있다. KDDI는 이동통신·인터넷 등 소비자 서비스와 함께 기업용 AI·클라우드·통신 네트워크 서비스를 제공한다. LG CNS가 발표한 자료에 따르면 아태지역 15개국, 19개 거점을 기반으로 기업 대상 사업을 확대하고 있다. 협력의 출발점은 현지 기업의 업무 환경에 맞춘 AI 서비스다. 양사는 LG CNS의 ‘에이전틱웍스’를 기반으로 KDDI의 아태지역 사업에 적용할 맞춤형 에이전틱 AI 서비스 개발을 모색한다. 에이전틱 AI는 요청을 이해한 뒤 필요한 자료와 시스템을 연결해 여러 단계의 업무를 수행하는 기술이다. 에이전틱웍스는 AI 에이전트의 설계·구축·운영·관리를 지원하는 플랫폼이다. 기업이 필요한 기능을 선택해 도입하고 기존 전사적자원관리(ERP)·고객관계관리(CRM) 시스템과 연결할 수 있다. AI 모델을 제공하는 데서 나아가 기업 내부 데이터와 업무 시스템에 연동하는 역할을 맡는다. 피지컬 AI 분야에서는 제조·물류·유통 현장의 로봇 통합관리 서비스를 검토한다. LG CNS의 로봇 전환(RX) 플랫폼 ‘피지컬웍스’를 활용해 산업 현장에서 운용하는 로봇을 관리하는 방식이다. 피지컬웍스는 로봇 학습·검증을 담당하는 ‘포지’와 운영·관제를 맡는 ‘바통’으로 구성된다. 바통은 제조사와 형태가 다른 로봇의 상태·제어 정보를 표준화하고 작업 배분과 이동 동선을 조정한다. 로봇 종류가 늘수록 운영 화면과 제어 방식이 달라지는 현장의 관리 부담을 줄이는 데 초점을 맞췄다. LG CNS가 공개한 적용 사례에는 부산 스마트시티 국가시범도시의 순찰·바리스타·짐 운반·청소 로봇 통합관제가 포함돼 있다. 이번 협약은 이러한 플랫폼과 현장 운영 경험을 KDDI의 해외 사업 기반에 연결하는 시도다. 동남아 스마트시티도 협력 대상이다. LG CNS의 도시통합관제시스템·지능형교통시스템과 사업 수행 경험에 KDDI의 통신 인프라 기술을 결합한 사업 모델을 모색한다. 교통·시설 등 도시 운영 데이터를 연결하고 관리하는 솔루션과 통신망을 함께 활용한다는 방향이다. 통신과 시스템 통합운영관리 분야에서도 양사의 기술과 사업 경험을 공유하며 공동 사업 가능성을 검토한다. 기업의 AI 도입과 로봇 운용, 도시 관제를 뒷받침하는 네트워크·IT 운영까지 협력 범위에 포함했다. 마츠우라 켄타로 KDDI 비즈니스그로스 사업본부 부사업본부장은 “KDDI와 LG CNS의 협력은 AI·통신·데이터를 융합한 새로운 산업 기반을 창출하기 위한 것”이라고 말했다. 박상균 LG CNS 통신·유통·서비스사업부장 전무는 “이번 협약으로 양사가 보유한 역량을 결합해 아태 시장에서 새로운 사업 기회를 만들어갈 수 있을 것으로 기대한다”며 “KDDI와 함께 글로벌 AX 사업에서 실질적인 성과를 만들어가겠다”고 밝혔다.2026-10-14 10:26:44
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마키나락스, 도면부터 품질까지 AI로…118억원대 산업부 R&D 참여 [경제일보] 마키나락스가 자동차부품 열간단조의 금형 설계부터 생산·품질관리까지 연결하는 인공지능(AI) 자율생산 기술 개발에 참여한다. 도면에서 설계 정보를 추출하는 AI와 생산라인의 센서·영상 데이터를 결합해 숙련자의 경험에 의존하던 단조 공정을 고도화한다는 계획이다. 마키나락스는 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 관리하는 산업통상부의 ‘2026년 기계장비산업기술개발사업’ 공동연구개발기관으로 선정됐다고 14일 밝혔다. 과제명은 ‘AI 기반 자동차부품 열간단조 금형 설계 자동 보정 및 단조품 자율 생산 시스템 개발’이다. 세일단조가 주관하며 마키나락스 등 5개 기관이 공동연구개발기관으로 참여한다. 아이엔지글로벌, 한국생산기술연구원, 경상국립대, 캐나다 브리티시컬럼비아대(UBC) 등이 함께한다. 연구는 2029년 12월까지 진행되며 개발 기술은 세일단조 양산라인에서 실증할 예정이다. 전체 사업비는 118억3303만원이며, 정부지원 연구비는 86억원이다. 마키나락스에 배정된 정부지원 연구개발비는 16억원이다. 회사 측이 제시한 자사 수행분 전체 연구개발비는 약 24억원이다. 정부지원금 16억원은 2025년 말 연결 기준 자기자본의 11.07%에 해당한다. 열간단조는 금속을 고온으로 가열한 뒤 금형으로 압력을 가해 원하는 형상을 만드는 공정이다. 제품의 형상과 품질을 확보하려면 정밀한 금형 설계와 생산 조건 관리가 필요하다. 기존에는 담당자가 부품 도면에서 설계 정보를 일일이 추출하는 과정에서 숙련도에 따른 편차와 오류, 작업 지연이 발생할 수 있었다. 마키나락스는 AI 운영체제 ‘런웨이(Runway)’와 도면 의사결정 AI 에이전트 ‘드로우엑스(DrawX)’를 활용한다. AI가 단조 도면을 인식해 필요한 설계 변수를 추출하고, 이를 바탕으로 금형 설계 보정안을 추천하는 기술을 개발할 계획이다. 드로우엑스는 회사가 지난 2월 공개한 제조 특화 솔루션이다. 분산된 도면을 통합 관리하고 유사 도면 검색, 원가 산정, 수주 판단 등을 지원한다. 이번 과제에서는 도면 해석 역량을 단조 금형 설계에 적용해 자동 보정 기술로 발전시키는 것이 목표다. 생산 단계에서는 온도·하중·영상 등 센서 데이터를 분석해 공정 이상을 진단하고, 비전 AI로 단조품의 품질을 예측하는 기술을 개발한다. 설계·공정·품질 데이터를 연결하는 통합관제 시스템도 런웨이 기반으로 구현할 예정이다. 이 과정에서 적용하는 ‘디지털 스레드(Digital Thread)’는 설계부터 생산·검사까지 단계별 데이터를 연결해 제품과 공정의 이력을 추적하는 방식이다. 설계 정보와 실제 생산 조건, 품질 결과를 연계해 공정 전반을 관리하고 자율생산 체계를 구축하는 것이 이번 연구의 핵심이다. 런웨이는 AI 모델의 개발·배포·재학습을 통합 관리하는 플랫폼이다. 회사는 지난달 업데이트에서 입력 데이터의 분포가 학습 당시와 얼마나 달라졌는지 감지하는 기능과 모델 정확도를 추적하는 기능 등을 추가했다. 이를 통해 생산 조건이 바뀌는 현장에서 AI의 상태를 점검하고 재검증·재학습 시점을 데이터에 근거해 판단하도록 지원한다. 마키나락스는 반도체·이차전지 등 첨단 제조 분야에서 축적한 AI 기술을 단조 등 전통 뿌리산업으로 확대해 숙련자 의존도를 낮추고 생산성과 품질을 높인다는 목표다. 윤성호 대표는 “단조 공정은 고온의 환경에서 고강도 작업이 진행되는 현장으로, 변수가 많고 작업자의 감에 대한 의존도가 높아 AI를 적용하기 까다로운 분야로 꼽혀왔다”며 “뿌리산업 전반에 적용할 수 있는 자율생산 기술을 만들어 갈 것”이라고 말했다.2026-10-14 08:48:39
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배경훈, 中 로봇 현장 투입에 투자 독려…피지컬 AI '실증·사업화' 속도전 [경제일보] 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 중국의 휴머노이드 로봇 현장 투입과 데이터 축적을 언급하며 국내 피지컬 인공지능(AI) 투자·연구개발 목표의 재점검을 주문했다. 기술을 개발하는 데 그치지 않고 실제 산업 현장에서 작동하는 사례를 확보해 투자와 사업화로 연결하겠다는 방침이다. 배 부총리는 13일 서울 코엑스에서 열린 ‘피지컬 AI 테크 위크’의 피지컬 AI 얼라이언스 간담회에서 “우리가 생각하는 피지컬 AI 세계 1강을 달성할 수 있을 정도의 목표를 세우고 실행하는지 확인하고 싶었다”고 밝혔다. 그는 중국이 사람을 닮은 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 도입해 데이터를 쌓고 있다며 국내 계획의 충분성을 고민해왔다고 설명했다. 이어 “3년 뒤, 5년 뒤, 내년에 ‘이 정도 더 투자했으면 좋았을 텐데’라고 후회하지 않을 정도의 목표를 설정했으면 좋겠다”고 말했다. 정부와 기업이 각자 할 수 있는 최대치의 목표를 세워야 한다는 주문이다. 피지컬 AI는 주변 환경을 인식하고 판단한 결과를 로봇·장비의 움직임으로 옮기는 기술이다. 제조 현장에서는 공정 상태를 예측해 장비를 정밀 제어하거나, 서로 다른 로봇과 물류 설비를 연결해 공장 전체를 운영하는 데 활용할 수 있다. 실제 작업 데이터를 확보하고 현장에서 성능을 검증하는 과정이 기술개발과 맞물려야 한다. 정부는 이를 반도체·AI데이터센터와 함께 3대 메가프로젝트로 추진하고 있다. 배 부총리는 국내 AI·정보통신기술 역량과 제조 기반을 결집하면 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다며, 초기 성공사례를 조기에 만들어야 한다고 강조했다. 국내 실증사업도 가동 단계에 들어섰다. 과기정통부가 지난 7월 발표한 경남·전북 피지컬 AI 연구개발사업은 2026~2030년 5년간 총 1조4131억원 규모로 추진된다. 경남에 6763억원, 전북에 7368억원을 투자하는 계획이다. 경남은 제조 공정의 정밀 제어와 인간·AI 협업에, 전북은 공장과 물류 시스템을 연결하는 자율 지능 공장 플랫폼에 초점을 맞춘다. 과기정통부는 지난달 착수보고회에서 데이터·AI 모델·디지털트윈·로봇·공장 운영을 연계하는 5개년 로드맵을 제시했다. 개별 장비의 제어 기술과 공장 전체의 운영 기술을 함께 확보하는 구조다. 민간 협력의 중심은 피지컬 AI 얼라이언스다. 운영사무국에 따르면 참여기업은 지난해 출범 당시 120곳에서 올해 10월 437곳으로 늘었다. 지난 6월 출범한 2기는 기술 풀스택, 산업 브릿지, 거버넌스 등 3개 분과를 통해 기술 확보와 수요기업 연결, 표준화·국제 협력을 추진하고 있다. 이날 기술 풀스택 분과는 국내 AI 모델·반도체·소프트웨어·로봇을 연결하는 기술 확보 방안을 발표했다. 산업 브릿지 분과는 산업별 수요·공급기업을 묶은 실증·사업화 과제를, 거버넌스 분과는 표준화와 글로벌 협력 방안을 제시했다. 현장에서는 실증 기회 확대와 데이터 확보·공동 활용, 전문인력 확보, 투자 연계가 주요 요구로 나왔다. 정부가 지난 7월 발표한 핵심 경쟁력 확보 전략에도 로봇 행동데이터를 모으고 유효성 검증과 상호운용성 표준을 마련하는 내용이 담겼다. 기업별로 확보한 데이터를 기술개발에 활용할 수 있도록 수집·관리 체계를 갖추겠다는 구상이다. 정부와 얼라이언스는 기업이 직접 실행과제를 발굴·기획하고 이를 관계부처 연구개발·실증사업과 투자 프로그램에 연결하는 협력체계를 강화하기로 했다. 배 부총리는 정책금융도 적극 연계해 현장의 어려움을 해결하겠다고 밝혔다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장은 AI 기반 모델부터 로봇, 온디바이스, 보안까지 공급망이 다양한 만큼 기업 간 연대가 중요하다고 강조했다. 배 부총리는 간담회에 앞서 AI반도체·데이터·디지털트윈·로봇 전시를 살펴봤다. 행사는 14일 ‘피지컬 AI 테크 데이’로 이어져 국내외 전문가의 기조강연과 기술발표, 토크 콘서트 등이 진행된다.2026-10-13 18:00:52
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손가락으로 조종하는 딱정벌레 로봇…걷고 집고 접촉까지 감지 [경제일보] 손가락을 굽혀 작은 로봇을 움직이고, 로봇이 보내오는 영상과 접촉 정보를 보며 물건을 집어 옮기는 기술이 나왔다. 딱정벌레의 움직임을 본뜬 인공근육에 카메라와 압력센서를 결합한 ‘비틀봇(BeetleBot)’이다. 걷기와 물체 집기, 감지, 사용자 제어를 한 시스템으로 연결해 소형 소프트로봇의 원격 작업 가능성을 보여줬다. KAIST는 신소재공학과 김상욱 교수 연구팀이 미국 캘리포니아공과대학교(칼텍) 웨이 가오 교수팀, 싱가포르 난양공과대학교(NTU) 히로타카 사토 교수팀과 공동으로 비틀봇을 개발했다고 13일 밝혔다. 연구진은 사용자가 로봇의 카메라 영상과 센서 정보를 확인하며 장애물을 피해 목표 물체에 접근하고, 이를 집어 운반하는 작업을 시연했다. 소프트로봇은 부드럽고 변형 가능한 소재를 이용해 움직이는 로봇이다. 주변 물체와 유연하게 상호작용할 수 있지만, 움직이는 장치와 센서·제어계를 작은 몸체에 함께 넣는 데 어려움이 있다. 이번 연구는 생물의 근육과 감각, 신경계처럼 여러 기능이 맞물려 작동하는 구조를 구현하는 데 초점을 맞췄다. 출발점은 실제 딱정벌레의 다리였다. 연구팀은 근육의 배치와 관절 움직임을 분석해 로봇의 다리 구조에 반영했다. 3D 프린팅한 골격에 열을 받으면 수축하는 고분자 소재 ‘액정탄성체(LCE)’로 만든 인공근육을 결합했다. 전기로 열을 발생시키면 인공근육이 수축하며 다리를 움직인다. 어느 부위에 전기를 공급할지와 작동 순서를 조절해 전진과 방향 전환을 구현했다. 모터와 기계식 연결장치의 역할을 소재의 변형으로 수행하고, 인쇄한 유연한 회로로 각 근육을 독립적으로 제어하는 방식이다. 물체를 잡는 집게는 딱정벌레가 먹이를 붙잡는 큰턱에서 착안했다. 부드러운 집게인 ‘소프트 그리퍼’에 인공근육과 압력센서를 함께 넣어 물건을 잡는 동작과 접촉 상태 확인을 연결했다. 압력이 가해지면 센서 내부 전극 사이의 간격과 전기적 특성이 달라져 접촉 정보를 얻는다. 조종 장치는 손가락에 붙이는 신축성 센서 패치다. 손가락을 굽혀 패치가 늘어나면 내부 탄소나노튜브(CNT)의 전도 경로가 변하며 전기저항이 달라진다. 연구팀은 이 신호를 전진·좌회전·우회전·물체 집기 등 네 가지 명령으로 구분해 블루투스로 로봇에 전달했다. 사용자는 소형 카메라의 영상으로 주변을 살피고 집게의 압력 정보로 물체와의 접촉 상태를 확인한다. 그 결과를 보고 손가락으로 다음 명령을 보내는 구조다. 로봇에 명령을 보내는 과정과 로봇이 감지한 정보를 받아 판단하는 과정이 이어지는 ‘양방향 피드백’을 구현했다. 이러한 구성은 로봇이 보내는 정보를 이용해 사람이 작업을 조정하는 원격 조종에 활용될 수 있다. 연구진은 사람이 접근하기 어려운 좁은 공간 탐사와 작은 물체 회수, 산업 설비 점검 등을 향후 적용 분야로 제시했다. 실험 구성에는 실제 현장으로 옮기기 위해 개선할 요소도 드러난다. 논문에 따르면 로봇은 외부 전원공급장치에 연결해 구동했으며, 활성화된 인공근육 영역의 국소 표면온도는 100도를 넘었다. 연구진은 더 낮은 온도에서 움직이는 소재나 다른 구동 방식을 도입해 응답 속도를 높이고 열 요구량을 줄이는 방향을 후속 연구로 제시했다. 연구 결과는 지난 8월 19일 국제 학술지 ‘사이언스 어드밴시스’에 게재됐다. KAIST에서 박사학위를 받고 연구 당시 칼텍 박사후연구원으로 재직한 김인호 성균관대 화학과 교수가 제1저자로 참여했다. 김상욱 교수와 웨이 가오 교수는 공동 교신저자를 맡았다. 김상욱 교수는 “이번 연구는 인공근육의 움직임과 감각, 사용자 제어를 하나의 시스템으로 연결해 소프트로봇의 활용 가능성을 넓힌 성과”라고 말했다. 연구진은 구동 속도와 에너지 효율, 전원 공급 방식을 개선하고 실제 작업 환경에서 성능을 검증할 계획이다. 피지컬 AI와 접목해 주변 환경과 물체의 특성에 맞춰 움직이는 로봇으로 발전시키는 연구도 추진한다.2026-10-13 11:05:40
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가상세계서 쌓은 AI 기술 현실로…크래프톤, 서울대 손잡고 '월드모델' 공동연구 [경제일보] 크래프톤이 게임에서 축적한 인공지능(AI) 기술을 가상세계에 머무르지 않고 현실의 로봇과 피지컬 AI로 확장한다. 게임 속 환경과 캐릭터의 움직임을 이해하고 예측하는 월드모델을 연구해 게임 AI의 활용 범위를 넓히는 동시에 로보틱스 분야로 기술을 확장하는 전략이다. 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작을 넘어 AI가 가상·현실 세계의 상황을 이해하고 다음 행동까지 예측하는 기술 확보에 나선 것으로 평가된다. 8일 크래프톤은 서울대학교 대학원 협동과정 인공지능전공과 월드모델 분야 공동연구에 착수했다고 밝혔다. 양측은 서울대에서 공동연구 출범식을 열고 향후 3년간 진행할 연구과제와 참여 연구진을 공개했다. 이날 진행된 출범식에는 이강욱 크래프톤 최고AI책임자(CAIO)와 강유 서울대 교수가 참석했다. 월드모델은 AI가 현재 주변 상황을 이해하고 특정 행동을 했을 때 환경과 사물이 어떻게 변화할지를 예측·시뮬레이션하는 기술이다. 단순히 주어진 데이터를 생성하는 데서 그치지 않고 '행동의 결과'를 예측한다는 점에서 게임과 로봇 분야 모두에서 활용 가능성이 높은 기술로 꼽힌다. 크래프톤이 월드모델에 주목하는 배경에는 게임이 가진 가상환경과 시뮬레이션 역량이 있다. 게임에서는 캐릭터의 행동에 따라 주변 환경과 사물이 변화하고, AI가 공간과 객체의 관계를 지속적으로 파악해야 한다. 크래프톤은 게임을 통해 축적한 가상세계 구축 및 시뮬레이션 기술을 월드모델 연구의 기반으로 활용한다는 계획이다. 이번 공동연구는 크게 세 가지 연구과제와 공동연구센터 운영으로 진행된다. 연구진은 먼저 AI가 긴 영상을 생성하는 과정에서 공간과 사물의 모습이 일관되게 유지되는 월드모델을 연구한다. AI가 한 장면을 생성하는 데 그치지 않고 시간의 흐름에 따라 동일한 공간과 객체를 계속해서 이해하고 표현할 수 있도록 하는 기술이다. 게임 AI의 고도화와도 연결되는 부분이다. 기존 게임 속 AI 캐릭터는 개발자가 설정한 규칙이나 제한된 행동 범위 안에서 움직이는 경우가 많지만, 월드모델이 고도화되면 AI가 게임 내 공간과 객체의 상태를 파악하고 자신의 행동이 가져올 결과를 예측하는 방식으로 발전할 수 있다. AI가 정해진 대사를 반복하는 NPC를 넘어 주변 환경을 이해하고 상황에 맞춰 행동하는 형태로 진화할 전망이다. 두 번째 연구에서는 게임 속 동작 데이터를 활용해 사람과 주변 사물의 움직임을 자연스럽게 연결하는 기술을 연구한다. 캐릭터의 움직임뿐 아니라 사람이 움직일 때 주변 환경에서 발생하는 변화까지 AI가 이해하도록 하는 것을 목표로 개발한다. 세 번째 연구에서는 가상 장면을 활용해 AI가 통로의 폭이나 물체까지의 거리 등 공간 정보를 실제 판단의 근거로 활용하는지 검증한다. AI가 단순히 이미지를 인식하는 수준을 넘어 공간적 관계를 이해하고 이를 바탕으로 행동을 결정할 수 있는지를 확인하는 연구다. 각 연구과제의 성과를 객관적으로 평가할 수 있는 벤치마크도 구축한다. 월드모델이 실제로 공간과 객체를 얼마나 일관되게 이해하고 예측하는지 측정할 수 있는 기준을 마련하겠다는 것이다. 크래프톤은 이번 연구를 게임 AI 고도화에만 한정하지 않고 로보틱스 분야로 확장할 계획이다. 게임 속 가상환경에서 AI가 상황을 이해하고 행동 결과를 예측하는 기술이 현실 세계에서도 구현된다면 로봇이 주변 환경을 파악하고 움직임을 계획하는 데 활용할 수 있기 때문이다. 앞서 크래프톤은 지난해 미국에 로보틱스 연구법인 '루도 로보틱스'를 설립한 데 이어 지난 2월 한국 법인도 설립했다. 게임 개발사를 넘어 AI와 로보틱스 분야의 중장기 기술 경쟁력을 확보하려는 행보로 풀이된다. 특히 월드모델은 크래프톤이 게임에서 확보한 AI 역량과 로보틱스를 연결하는 기술적 접점이 될 것으로 분석된다. 게임에서는 현실보다 통제된 환경에서 다양한 상황을 반복적으로 시뮬레이션할 수 있고, 이를 통해 AI의 행동과 그 결과를 학습·검증할 수 있다. 크래프톤은 서울대와 공동연구센터를 운영하며 성과교류회와 학생 인턴십 등을 추진하고 신규 공동연구과제도 발굴할 예정이다. 기술 확보와 함께 AI 연구자와의 접점을 확대하고 우수 인재를 확보하기 위한 목적도 있다. 이번 협력은 지난해 11월 체결한 크래프톤과 서울대 대학원 협동과정 인공지능전공의 산학협력협약을 기반으로 마련됐다. 협약에는 공동연구 수행과 인력 교류, 학생 인턴십 활성화, 대학원 내 기업 연구센터 설치 추진 등이 포함됐다. 양측은 과학기술정보통신부의 'AI 스타펠로우십지원' 사업을 통해서도 공동연구를 이어왔다. 이강욱 크래프톤 CAIO는 "크래프톤이 게임을 통해 쌓아온 시뮬레이션과 가상세계 구축 역량은 월드모델 연구의 중요한 기반"이라며 "서울대와의 공동연구 성과를 더 생생한 게임 경험을 만드는 데 활용하고, 나아가 로보틱스 등의 영역으로 확장해 가겠다"고 말했다. 강유 서울대학교 대학원 협동과정 인공지능전공 교수는 "게임과 로봇 분야를 아우르는 월드모델 연구를 크래프톤과 함께 추진하게 되어 뜻깊다"며 "공동연구를 통해 의미 있는 성과를 거두고, 학생들의 연구 참여 기회도 넓혀가겠다"고 말했다.2026-10-08 15:41:50
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인터넷 없이 함포 교범 찾는다…마키나락스, 포항함에 'AI 참모' [경제일보] 마키나락스가 인터넷 연결이 제한된 해군 함정에 장비 운용·정비 정보를 제공하는 인공지능(AI) 시스템을 탑재했다. 함포 교범과 정비자료를 함정 내부에서 검색·활용하도록 지원해 장병이 필요한 정보를 찾는 시간을 줄이고 숙련도에 따른 정보 격차를 좁히겠다는 구상이다. 마키나락스는 해군 제1함대사령부 소속 호위함 포항함에 ‘장비운용 AI 참모’를 탑재하고 실증 운용을 시작했다고 6일 밝혔다. 국방기술진흥연구소(KRIT)가 주관하는 ‘방산혁신기업 100 기술개발 전용지원사업’의 일환이다. 함정에는 다양한 장비가 집약돼 있어 운용·정비 과정에서 방대한 교범과 지침을 확인해야 한다. 이번 시스템은 장병이 필요한 내용을 질문하면 함포 기술교범과 정비자료를 바탕으로 관련 정보를 제공하는 방식이다. 장비를 다루는 현장에서 자료를 보다 신속하게 활용하도록 돕는 데 초점을 맞췄다. 개발은 마키나락스의 AI 운영체제 ‘런웨이(Runway)’를 기반으로 이뤄졌다. 함정의 외부 네트워크 연결과 연산 자원이 제한되는 점을 고려해 경량화한 온디바이스 AI 환경을 구축했다. 인터넷이나 외부 서버에 접속하지 않고 함정 내부에서 시스템을 운용하도록 설계했다. 이번 탑재는 지난해 10월 해군 제1함대사령부와 개발에 착수한 뒤 약 1년 만이다. 당시 마키나락스는 올해 10월까지 함정 환경에서 AI 운용 가능성을 검증한다는 개발 일정을 제시했다. 개발 착수 당시에는 운용교범과 정비지침서를 검색에 적합한 형태로 저장하고, 필요한 내용을 찾는 AI 에이전트와 언어모델을 연결하는 방식을 제시했다. 일일 운용·정비 결과를 반영해 장비 관리에 활용하는 것도 목표로 내걸었다. 이번에는 실제 함정에 시스템을 올려 현장 적용성과 사용성을 확인하는 단계로 진전됐다. 마키나락스는 포항함 탑재 이후 정상 작동 여부를 확인하고, 해군 제1함대사령관 등 주요 직위자를 대상으로 시연을 마쳤다고 설명했다. 앞으로 함정에서 지속적으로 운용하며 장병의 피드백을 수집하고 시스템을 개선할 계획이다. 마키나락스는 2024년 ‘방산혁신기업 100’ 3기 AI 분야에 선정되며 국방 특화 플랫폼 개발을 추진해왔다. 방산혁신기업 100은 우주·반도체·AI·로봇·드론 등 첨단 분야의 중소·벤처기업을 육성하는 사업이다. 회사 측은 런웨이가 2023년부터 국방과학연구소에 시범 도입됐다고 밝힌 바 있다. 포항함 실증은 산업 현장에서 축적한 AI 개발·운영 기술을 함정의 폐쇄망과 제한된 연산 환경에 적용하는 사례다. 장비별 전문자료를 현장에서 활용하도록 하는 지원 체계라는 점에서 국방 AI의 적용 범위를 운용·정비 업무로 넓힌다. 윤성호 마키나락스 대표는 “이번 포항함 시연은 실제 함정의 폐쇄망과 온디바이스 환경에서도 AI 기술이 무기체계 운용을 지원할 수 있음을 확인했다는 점에서 의미가 있다”며 “현장 의견을 반영해 군의 장비 운용 편의성을 높이고 국방 전력 첨단화를 뒷받침할 피지컬AI 기술을 지속 개발하겠다”고 말했다. 해군은 실증 결과를 바탕으로 다른 함정과 국방 분야로의 적용 확대를 검토한다. 마키나락스도 육·해·공군의 다양한 장비로 적용 범위를 넓힐 방침이다.2026-10-06 10:44:50
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카카오모빌리티, '배차·라우팅' 기술 국방에 접목…드론·로봇 통합관제 추진 [경제일보] 택시와 물류 차량의 이동을 최적화해 온 카카오모빌리티가 드론과 무인차량, 로봇 등 군의 다양한 무인체계를 통합 관제하는 인공지능(AI) 기술로 영역을 넓힌다. 개별 장비의 자율주행을 넘어 여러 유·무인체계를 하나의 플랫폼에서 연결하고 임무와 이동을 최적화하는 '오케스트레이션' 기술을 국방 분야에 적용한다는 구상으로 풀이된다. 6일 카카오모빌리티는 고려대학교 C5ISRT융합연구원과 '국방 AI 분야 상호발전을 위한 협력 양해각서(MOU)'를 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 다양한 유·무인 복합체계의 활용이 확대되는 미래 국방 환경에 대응해 카카오모빌리티의 모빌리티 기술을 국방 분야에 접목하는 것을 목표로 진행된다. 양측은 국방 AI 기반 지휘통제·감시정찰, 국방 공용·표준 플랫폼 구축을 위한 유·무인 복합 관제 플랫폼 개발 등을 공동 연구하고 국방 AI 전문인력 양성에도 협력할 예정이다. 카카오모빌리티가 주목하는 영역은 여러 무인체계를 하나의 시스템에서 관리하는 통합 관제다. 미래 국방에서는 사람이 직접 탑승하는 유인 플랫폼과 드론·무인지상차량(UGV)·다족보행로봇 등 무인 플랫폼이 함께 작전을 수행하는 유·무인 복합체계(MUM-T)가 핵심 기술로 꼽힌다. MUM-T는 유인 플랫폼과 한 대 이상의 무인체계가 협업해 공동 작전을 수행하는 방식이다. 병력 자원 감소와 함께 드론과 로봇 등 무인 장비의 활용이 늘면서 단순히 무인 장비 한 대의 주행 성능을 높이는 것뿐 아니라 여러 장비를 효율적으로 배치하고 운용하는 기술의 중요성도 커지고 있다. 특히 드론과 UGV, 다족보행로봇 등 서로 다른 형태의 무인체계가 동시에 투입되면 각 장비에서 수집되는 정보를 하나의 체계에서 통합하고 임무에 따라 자원을 배치하는 관제 기능이 필요한 것으로 평가된다. 현장에서 확보한 정보를 분석해 이동 경로를 조정하거나 여러 무인체계에 임무를 배분하는 등 복수 장비를 동시에 운용하는 능력이 핵심이 될 수 있다. 이에 카카오모빌리티는 해당 통합 관제 역량을 민간 모빌리티 사업에서 축적해 왔다. 택시·내비게이션·주차·물류 등 다양한 이동 수요와 공급을 연결하면서 AI 기반 수요예측과 최적 배차, 라우팅, 관제 기술을 고도화한 것이다. 이를 통해 차량의 위치와 이동 상황을 파악하고 여러 이동 수단을 효율적으로 배치하는 기술을 국방 분야의 유·무인체계 운용에 접목하려는 것으로 풀이된다. 고려대 C5ISRT 융합연구원과의 협력도 카카오모빌리티의 기술 확장을 뒷받침한다. C5ISRT는 지휘·통제·통신·컴퓨터·사이버·정보·감시·정찰·표적 처리를 통합한 첨단 지휘통제 및 전장인식 체계를 의미한다. 고려대 C5ISRT 융합연구원은 국방 AI와 첨단 지휘통제체계 등을 연구해 온 조직으로, 국방 기술과 카카오모빌리티의 모빌리티 플랫폼 기술을 결합하는 역할을 맡는다. 양측은 서울 용산에 구축되는 '군·산·학 협력센터' 사업에도 함께 참여하고 있다. 해당 센터는 국방부가 민·군 AI 협력을 위해 전국 5개 지역에 구축하는 '국방 AX 거점' 사업의 일환이다. 고려대 C5ISRT 융합연구원은 합동참모본부와 함께 서울 용산 군·산·학 협력센터를 운영할 주관기관으로 선정됐다. 카카오모빌리티에게는 이번 협력이 단순한 기술 교류를 넘어 국방 AI 시장에서 자사 플랫폼 기술의 활용 가능성을 확인하는 계기가 될 전망이다. 드론·로봇·무인지상차량 등 무인체계가 늘어날수록 개별 장비뿐 아니라 서로 다른 장비를 연결하고 통합 관리하는 소프트웨어와 관제 플랫폼의 역할도 커질 수 있기 때문이다. 카카오모빌리티는 이번 협력을 바탕으로 국방 AI 분야 연구 및 사업 협력을 이어갈 계획이다. 류긍선 카카오모빌리티 대표는 "고려대학교와의 협력을 통해 카카오모빌리티가 축적해 온 미래 모빌리티 핵심 기술과 플랫폼 운영 역량을 국방 분야에도 접목해 나가고자 한다"며 "국방 AX를 적극 지원해 국내 방산 경쟁력 강화와 미래전 대응 역량 확보에 힘을 보태겠다"고 말했다. 강석중 고려대학교 C5ISRT융합연구원장은 "다양한 유·무인체계의 활용이 확대되면서 전장에서 수집되는 방대한 정보를 통합 분석해 이를 신속히 지휘통제와 의사결정으로 연결하는 C5ISRT 역량이 미래 국방의 핵심 요소로 부상하고 있다"며 "국내 대표 모빌리티 기업인 카카오모빌리티와의 협력을 통해 미래 국방 기술 발전을 위한 의미 있는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-10-06 10:28:34
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AI 주권 확보, 기술만으론 부족…S2W "공급망 보안까지 챙겨야" [경제일보] AI(인공지능) 반도체와 데이터센터, 소프트웨어 등 핵심 공급망이 복잡하게 연결되면서 특정 기업이나 국가를 직접 공격하지 않고 협력사나 공급망의 취약점을 노리는 방식으로 AI 생태계 전체를 위협할 가능성이 커지고 있다. 국내 보안기업 S2W는 한국과 영국이 AI 공급망의 위협 정보를 공유하고 이를 국제적인 보안 의제로 발전시켜야 한다고 제안하는 등 공급망을 사이버 공격으로부터 보호하는 영역으로 AI 경쟁이 확대되고 있다. 6일 데이터 인텔리전스 기업 S2W에 따르면 서상덕 대표는 지난달 30일부터 지난 2일까지 영국 웨스트서식스에서 열린 '제2차 한영고위급포럼'에 초청돼 AI 협력 방안을 논의했다. 이번 포럼은 한국국제교류재단(KF)과 영국 윌튼 파크가 공동 주최하고 현대자동차그룹·한화그룹·롤스로이스가 후원했다. 정부와 의회, 재계, 학계, 언론 등 양국 주요 인사들이 참석해 한영 자유무역협정(FTA)을 통한 경제 협력과 안보·회복탄력성, 디지털·신흥 기술 분야의 협력 방안을 논의했다. 서 대표는 2일차 'AI의 새로운 지평: AI 연대를 통한 역량 강화' 세션의 발제자로 나서 AI 주권 강화를 위한 공급망 보안과 한영 양국 간 협력의 필요성을 강조했다. AI 주권을 단순히 자체 AI 모델이나 반도체 등 핵심 기술을 확보하는 문제로 한정하지 않고 이를 뒷받침하는 공급망의 안전성까지 넓혀야 한다는 취지로 풀이된다. AI 산업은 반도체와 데이터센터, 클라우드, 소프트웨어 등 여러 분야가 연결된 구조다. 하나의 기술이나 기업에 대한 공격이 다른 기업과 서비스로 확산될 수 있는 만큼 개별 기업의 보안만으로는 공급망 전체를 보호하기 어렵다는 지적이 나온다. 특히 공급망을 노린 사이버 공격은 기업이 직접 관리하는 시스템의 취약점뿐 아니라 협력사나 외부 소프트웨어 등을 통해 침투할 수 있다는 점에서 대응이 까다롭다. AI 관련 산업이 확대될수록 참여 기업과 기술이 늘어나면서 관리해야 할 보안 영역도 함께 넓어질 수밖에 없다. S2W가 제안한 방안 중 하나는 이 같은 공급망 위협에 대응하기 위한 민관 협력 채널이다. 반도체와 피지컬 AI 공급망을 겨냥한 위협정보를 상시 공유해 공격 징후를 조기에 파악하고 대응할 수 있는 체계를 구축하자는 내용이다. 국가와 기업이 각각 확보한 사이버 위협정보를 공유할 경우 개별 기업이 단독으로 탐지하기 어려운 공격 흐름을 보다 빠르게 파악할 수 있다는 것이 핵심이다. 다만 국가 간 위협정보 공유가 실제로 작동하기 위해서는 기업의 기밀정보나 민감정보를 침해하지 않으면서 어떤 정보를 어떤 방식으로 공유할지에 대한 기준을 마련하는 것도 과제로 꼽힌다. S2W는 이를 국제적인 논의로 확대하는 방안도 제시했다. 한국과 영국이 각각 내년과 오는 2028년 주요 20개국(G20) 의장국을 맡는 시기를 활용해 '신뢰할 수 있는 공급망 보안'을 국제사회의 주요 의제로 설정하자는 것이다. 양국이 연이어 G20 의장국을 맡는 만큼 공급망 보안과 AI 협력을 공동 의제로 발전시킬 수 있는 계기를 만들자는 구상이다. AI 산업이 특정 국가에 국한되지 않고 글로벌 공급망을 통해 연결돼 있는 만큼 개별 국가의 보안 정책만으로는 대응에 한계가 있다는 판단도 깔려 있다. 특히 AI 반도체와 피지컬 AI 등 신흥 기술이 산업 현장으로 확산될수록 공급망 보안의 중요성은 더욱 커질 전망이다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 등 물리적 환경과 직접 연결되는 만큼 사이버 공격이 데이터 탈취에 그치지 않고 실제 시스템 운영에 영향을 줄 가능성도 고려해야 한다. 서상덕 S2W 대표는 "한영 양국이 AI 시대의 동반성장 전략을 심도 있게 논의하는 뜻깊은 자리에 함께할 수 있어 영광이었다"며 "지난 수년간 국제기구와 해외 정부, 빅테크 등과 협업하며 축적해온 글로벌 파트너십 경험을 바탕으로 영국을 비롯한 세계 각국과의 협력 접점을 확대하고, AI·안보·사이버보안 등의 전문 분야에서 국제사회가 당면한 주요 과제에 대한 기술 해법을 제시해 나가겠다"고 말했다.2026-10-06 08:28:49
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뉴빌리티, 하이브리드 휴머노이드 '빌리' 공개…CJ와 하반기 현장 실증 [경제일보] 피지컬 인공지능(AI) 기업 뉴빌리티가 자율주행 로봇을 통해 축적한 공간지능을 바탕으로 이동과 물체 조작을 하나의 업무 과정으로 수행하는 하이브리드 휴머노이드 로봇을 공개했다. 두 다리로 걷는 인간형 외형보다 실제 산업 현장에서 안정적으로 이동하고 물건을 다루는 데 초점을 맞춘 것이 특징으로, 뉴빌리티는 올해 하반기 CJ를 비롯한 제조·물류 기업과 기술 실증(PoC)을 진행해 상용화 가능성을 검증할 계획이다. 29일 뉴빌리티는 하이브리드 휴머노이드 '빌리'를 공개하고 제조·물류 등 산업 현장을 대상으로 실증과 상용화에 나선다고 밝혔다. 뉴빌리티는 자율주행 로봇 '뉴비'를 국내외 현장에 공급하며 축적한 공간지능을 이동에서 물체 조작까지 확장한다는 구상이다. 이날 강기혁 뉴빌리티 대표는 발표를 통해 "뉴빌리티는 로봇 지능을 통해 일상생활을 혁신하고자 하는 미션을 가진 기업"이라며 "지금까지 뉴빌리티는 모빌리티 관점에서 '어디로 가야 하는가'를 해결해 왔다면, 이제 매니퓰레이션(센서로 주변을 인식하고 경로를 계획해 물체를 정밀하게 다루는) 조작을 연결해서 '도착한 뒤 무엇을 하느냐'까지 해결하는 것이 다음 단계"라고 말했다. 빌리는 작업 대상이 있는 곳까지 이동한 뒤 물체를 집고 옮기거나 지정된 위치에 내려놓는 등 일련의 업무를 수행하도록 설계됐다. 단순히 목적지까지 물건을 운반하는 데서 그치지 않고 이동과 조작을 연결해 실제 작업을 완수하는 것을 목표로 구현되고 있다. 김락희 뉴빌리티 피지컬AI TF장은 빌리의 설계 방향에 대해 "빌리는 단순히 이동하는 로봇을 만들고 싶었던 게 아니라 하나의 작업을 처음부터 끝까지 완전하게 수행할 수 있는 로봇으로 만들었다"고 설명했다. 빌리는 두 다리 대신 휠 기반 하체를 채택했다. 실내외 환경에서 안정적으로 이동하면서 작업에 필요한 상체 동작을 수행하도록 설계한 것이다. 상체는 회전과 높낮이 조절이 가능하며, 두 팔과 손을 이용해 작업 대상에 접근하고 물체를 조작한다. 김 TF장은 "뉴빌리티는 빌리가 실내 또는 실외 공간에서 빠르고 안정적으로 이동할 수 있게 하기 위해 두 다리보다는 구동형 하체를 선택했고, 사람이 사용하는 선반과 같은 작업 공간에 적응하기 위해 두 손과 두 팔 높낮이가 조절되는 상체 회전 구조를 갖게 되었다"고 말했다. 이어 "빌리는 사람처럼 보이고 싶어서 만들어지는 것이 아니라 사람이 작업하는 환경에 적응해서 일을 할 수 있게 하기 위해 해당 구조를 선택했다"고 덧붙였다. 실제 작업 현장에서 활용할 수 있도록 물건을 운반하는 기능도 갖췄다. 빌리는 손으로 최대 15kg 미만의 물건을 옮길 수 있으며 적재함에는 최대 60kg까지 실을 수 있다. 주변 환경과 작업 대상을 인식해 필요한 위치까지 이동하고, 물건을 집어 적재한 뒤 다음 작업 지점으로 운반하는 방식이다. 이동에는 뉴빌리티가 기존 서비스에서 고도화해온 카메라 기반 맵리스 자율주행과 V-SLAM 기술이 적용된다. 사전에 구축한 정밀지도에만 의존하지 않고 카메라로 주변 환경을 인식하며 이동하고, 주변 공간과 자신의 위치를 파악한다. 여기에 물체 인식과 조작 기능을 연결해 이동 기술을 실제 물리적 업무 수행으로 확장한다. 앞서 뉴빌리티는 국내외 150곳 이상의 현장에서 자율주행 로봇을 운영하며 주행 데이터와 공간 관련 경험을 축적해왔다. 덕수궁과 충남대학교병원, 일본 도쿄 등 다양한 환경에서 서비스를 운영한 경험을 공간을 이해하고 판단하는 지능으로 발전시키고 있다. 한 현장에서 확보한 경험을 다른 현장과 로봇에도 활용할 수 있도록 '공간 RFM(로봇 파운데이션 모델)' 학습에도 데이터를 활용한다. 뉴빌리티는 빌리를 모든 기술이 완성된 뒤 현장에 투입하기보다 실제 운영 과정에서 기능을 개선하는 방식으로 상용화할 방침이다. 김 TF장은 "저희는 모든 기술이 완성될 때까지 기다리기보다는 현장에서 가장 빠르게 일을 하게 됐고 그 경험을 바탕으로 지속적이고 고도화되는 기능과 스킬셋을 만들어 가는 것, 그게 바로 뉴빌리티가 빌리를 상용화해 나가는 방식"이라고 설명했다. 상용화를 위한 첫 단계는 산업 현장 실증이다. 뉴빌리티는 올해 하반기 대형 식품 제조사와 정밀 제조사, 물류사, 대규모 교통 복합시설 운영사 등과 PoC를 추진할 예정이다. 식품 제조 분야에서는 CJ와 실증을 진행한다. 구승환 뉴빌리티 최고전략책임자(CSO)는 "(뉴빌리티는) 현재 대형 식품 제조사, 정밀 제조사, 물류사 그리고 대규모 교통 복합 단지 업체들과 POC를 앞두고 있다"며 "그중에서 CJ는 식품 제조 분야로 저희가 POC를 하반기에 진행할 예정"이라고 강조했다. 실증 과정에서는 빌리의 업무 수행 능력과 운영 안정성, 실제 현장 적용 가능성을 검증한다. 현장별 공간 구조와 작업 조건에 맞춰 이동·접근 능력과 물체 인식·조작 기능을 개선하고, 운영 과정에서 확보한 데이터를 다시 로봇 성능 향상에 활용한다는 계획이다. 뉴빌리티는 로봇 하드웨어뿐 아니라 운영·모니터링·유지보수를 아우르는 서비스 체계도 구축하고 있다. 자체 개발 통합 플랫폼 NCC(뉴빌리티 컨트롤 센터)를 기반으로 로봇 운영을 관리하고, RX(로봇 트랜스포메이션) 솔루션을 통해 산업 현장의 로봇 도입과 운영을 지원할 방침이다. 이날 행사에는 올해 군에 입대한 이상민 뉴빌리티 의장도 깜짝 등장했다. 이 의장은 "다소 미흡할 수도 있다"면서도 "하지만 계속해서 시간이 발전하면서 충분히 좋은 기술들을 만들어낼 수 있을 것이라 믿고 있고 또 저희가 그것(좋은 기술을 만드는 것)을 해 왔기 때문에 믿음으로 계속 응원해 주시면 감사하겠다"고 말했다. 뉴빌리티는 자율주행 로봇 사업을 통해 축적한 현장 운영 경험과 규제 대응 역량을 빌리의 산업 현장 적용에도 활용할 계획이다. 지난 2024년 국내 최초로 실외 이동 로봇 운행 안전 인증을 획득했으며, 올해는 일본 로봇 딜리버리 협회의 안전기준 적합 심사도 통과했다. 강기혁 대표는 "뉴빌리티는 사업 중심적으로 그리고 고객 중심적으로 로봇 서비스를 설계해 왔고, 일단 빠르게 로봇을 배포하고 그 다음에 추후에 서비스를 개선하는 관점에서 사업을 전개해 왔다"며 "로봇을 잘 이동하는 것을 넘어서 공간을 이해하고 직접 조작해 하나의 업무를 끝까지 수행할 수 있는 피지컬 AI 상용화 가능성을 현장에서 증명하고자 한다"고 말했다.2026-09-29 15:20:08
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![[경제일보] 현대차그룹, 자동차 공장이 로봇 학교로…피지컬 AI 제조사 변신 속도](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/28/20260928093608993654.jpg)
현대차그룹, 자동차 공장이 로봇 학교로…'피지컬 AI 제조사' 변신 속도 [경제일보] 자동차를 만들던 공장이 로봇을 가르치는 학교로 변하고 있다. 현대자동차그룹이 미국 자동차 생산기지를 휴머노이드 로봇의 훈련장으로 활용하면서 자동차 제조사를 넘어 피지컬 인공지능(AI) 기업으로 사업 영역을 넓히고 있다. 로봇을 개발한 뒤 고객을 찾는 기존 방식과 달리 세계 곳곳의 현대차·기아 공장을 첫 수요처이자 실증 공간으로 활용하는 전략이다. 현대차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스는 지난 21일 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 ‘로보틱스 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 열었다. 휴머노이드 ‘아틀라스’를 실제 자동차 생산공정에 투입하기 전 작업을 학습시키는 시설이다. 아틀라스는 이곳에서 자동차 조립에 필요한 부품을 종류별로 분류하고 순서에 맞춰 배열하는 작업부터 배운다. 정해진 동작을 반복하는 기존 산업용 로봇과 달리 주변 상황을 인식하고 판단해 움직일 수 있도록 실제 공장 데이터를 축적하는 것이 목적이다. 보스턴다이내믹스는 내년 더 큰 시설로 훈련센터를 확대할 계획이다. 현대차그룹의 로봇 전략이 주목받는 이유는 ‘공장’이라는 확실한 실험장을 이미 갖고 있기 때문이다. HMGMA는 연산과 데이터, 로봇을 생산 과정에 연결한 소프트웨어 정의 공장이다. 500여대의 주행 로봇이 부품을 나르고 50여대의 주차 로봇이 완성차를 이동시키는 등 자동화 설비가 실제 생산에 사용되고 있다. 현대차는 이곳에 2028년부터 아틀라스를 단계적으로 투입한다. 우선 부품 분류와 물류 등 안전성과 생산성 개선 효과가 명확한 작업부터 시작하고 2030년에는 부품 조립과 같은 복잡한 공정까지 확대할 계획이다. 2029년 하반기에는 기아 조지아 공장에도 투입하고 이후 글로벌 생산거점으로 범위를 넓힌다는 구상이다. 양산 준비도 동시에 진행한다. 현대차그룹은 2028년까지 미국에 연간 3만대 규모의 로봇 생산체제를 구축할 계획이다. 연구실에서 몇 대의 로봇을 만드는 수준을 넘어 산업용 제품으로 대량 생산하겠다는 목표다. 자동차를 대량 생산하며 쌓은 품질관리와 공급망 운영 능력을 로봇에 적용할 수 있다는 것이 현대차가 가진 강점이다. 그룹 계열사와 자동차 부품업계도 새로운 시장을 맞게 된다. 휴머노이드에는 액추에이터와 감속기, 센서, 배터리, 카메라, 구조물 등 자동차 산업과 겹치는 부품이 적지 않다. 현대모비스는 아틀라스의 핵심 구동부품 개발에 참여하고 있다. 자동차 생산량이 줄더라도 로봇이라는 새로운 완제품 시장이 열리면 기존 부품사의 기술과 생산설비를 활용할 영역도 넓어질 수 있다. 현대차가 그리는 구조는 단순한 로봇 제조를 넘어선다. 공장에서 아틀라스를 움직이며 데이터를 모으고 이를 AI 학습에 활용해 로봇 성능을 높인 뒤 다시 생산 현장에 투입하는 선순환 방식이다. 실제 산업 현장에서 축적되는 데이터는 연구실이나 가상환경에서 얻는 데이터보다 작업의 예외 상황과 복잡성을 많이 담고 있다. 보스턴다이내믹스가 구글 딥마인드와 손잡은 것도 같은 이유다. 현대차가 가진 제조 현장과 로봇 하드웨어에 글로벌 AI 기업의 모델을 결합하면 로봇의 판단과 작업 능력을 빠르게 높일 수 있다. 현대차그룹은 AI 기반시설과 관련 인재에도 5억달러 이상을 투자할 계획이다. 글로벌 경쟁도 이미 시작됐다. 테슬라는 ‘옵티머스’를 자동차 공장에 투입하는 계획을 추진하고 있고 중국은 유니트리와 UB테크 등을 앞세워 휴머노이드 양산 속도를 높이고 있다. 국제로봇연맹에 따르면 지난해 전 세계 산업·전문 서비스용 휴머노이드 판매량은 약 7000대에 불과했다. 아직 산업용 로봇 시장 전체에 비하면 미미하지만 글로벌 금융업계에서는 2030년 휴머노이드 출하량이 100만대를 넘어설 가능성도 거론된다. 현대차가 선택한 방식은 물량 경쟁보다 제조 현장에서 먼저 성능을 검증하는 쪽에 가깝다. 자동차 공장은 로봇에게 까다로운 환경이다. 사람과 설비가 동시에 움직이고 차종에 따라 부품과 작업 순서가 달라진다. 이곳에서 안전성과 작업 속도를 증명한다면 물류와 건설 등 다른 산업으로도 적용 범위를 넓힐 수 있다. 풀어야 할 숙제도 있다. 보스턴다이내믹스는 아직 수익성을 확보하지 못한 상태이며 아틀라스 역시 대규모 상업 배치가 시작되지 않았다. 휴머노이드가 기존 산업용 로봇이나 자동화 설비보다 높은 생산성을 보여주면서 가격까지 낮출 수 있는지도 검증이 필요하다. 로봇 열풍과 실제 산업 수요 사이에는 여전히 거리가 있다. 그럼에도 현대차그룹은 다른 로봇기업과 다른 출발점을 갖고 있다. 세계 곳곳에 자동차 공장을 운영하고 있고 수많은 부품사와 대량생산 체계를 확보했다. 직접 개발한 로봇을 자체 공장에 먼저 투입해 수요와 데이터를 동시에 만들 수도 있다. 자동차 산업은 100년 넘게 사람의 이동을 위한 기계를 만들어왔다. 현대차는 이제 그 제조 역량을 사람이 하는 일을 대신하거나 돕는 기계로 확대하려 한다. HMGMA에 문을 연 로봇 훈련센터가 의미 있는 이유다. 아틀라스가 2028년 실제 생산라인에 들어서는 순간 현대차의 공장은 자동차만 생산하는 곳이 아니라 로봇을 학습시키고 다시 상품으로 만드는 제조 플랫폼으로 바뀐다. 한편 현대차그룹의 피지컬 AI 전략이 성공한다면 자동차 다음 성장동력은 자동차 밖에서 나오는 것이 아니다. 수십년간 자동차를 만들면서 확보한 공장과 데이터, 부품 공급망에서 다시 만들어질 가능성이 크다. [아주경제 2026년 09월 29일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-09-29 07:42:01
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구광모 회장, AI 투자 속도 높인다…"미래 경쟁력 좌우할 핵심 축" [경제일보] 구광모 LG 회장이 AI를 미래 경쟁력을 좌우할 핵심 분야로 제시하고 관련 사업에 대한 투자와 실행 속도를 높이기로 했다. AI 팩토리와 피지컬 AI 등 주요 분야의 투자 성과를 점검하고 시장과 기술 변화에 맞춰 자원 배분과 의사결정 체계를 정교화한다는 구상이다. 17일 LG에 따르면 구광모 회장을 비롯해 LG전자, LG디스플레이, LG이노텍, LG화학, LG에너지솔루션, LG유플러스 등 주요 계열사 최고경영진 40여명은 전날 경기도 이천 LG인화원에서 사장단 회의를 열었다. 회의는 약 8시간 동안 이어졌다. 참석자들은 AI를 중심으로 빠르게 변화하는 산업·기술 환경을 점검하고 미래 경쟁력 확보를 위한 투자 방향과 실행 방안을 논의했다. 이번 회의에서는 AI 팩토리, 피지컬 AI, 반도체 소재·기판, AX 등이 주요 투자 분야로 다뤄졌다. 각 사업의 기존 투자 성과와 전략을 살펴보고 시장과 기술 변화에 대응하기 위한 투자 방향을 논의했다. 구 회장은 AI의 전략적 중요성을 강조했다. 그는 “AI는 더 이상 선택적으로 대응할 수 있는 영역이 아니라 미래 경쟁력을 좌우하는 핵심 축”이라며 “AI 미래 승부처에서 이길 수 있도록 사장단이 빠른 속도와 집요한 실행력을 갖춰달라”고 말했다. 글로벌 기업과의 협업을 사업 성과로 연결하기 위한 논의도 진행됐다. 엔비디아를 비롯한 글로벌 빅테크와 휴머노이드, AI 데이터센터 등 분야에서 협력이 구체화되고 있는 만큼 관련 사업에서 실질적인 성과를 창출할 수 있도록 투자 전략을 다듬는 데 논의가 집중됐다. 투자 의사결정 과정도 손질한다. 사장단은 명확한 지향점과 포트폴리오 전략을 토대로 투자 방향을 정하고 시장·경쟁·기술 변화에 따른 여러 시나리오와 검증 과정을 정교화하기로 했다. 불확실성이 높은 경영 환경에서도 투자 기회를 적기에 포착할 수 있도록 관련 체계를 강화한다. 성장 가능성이 높은 분야에는 자원과 역량을 집중하고 사업별 우선순위에 따라 투자 의사결정의 속도와 실행력을 높이기로 했다. AI 사업의 방향성에 대한 논의도 이뤄졌다. 최근 AI 투자와 개발 속도를 둘러싼 논쟁이 이어지는 가운데 기술 자체의 확보에 집중하기보다 실질적으로 삶의 가치를 높이는 방향으로 AI 사업을 추진해야 한다는 데 의견을 모았다.2026-09-17 11:00:40
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KT, AI 에이전트 실제 공장에 이식한다…다크팩토리 인프라 개발 [경제일보] 인공지능(AI)이 제조 현장의 설비와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI 시대로 접어들면서 가상환경에서 학습한 AI를 실제 공장에 안정적으로 적용하기 위한 인프라 경쟁이 본격화하고 있다. KT가 공장 인근에서 AI 연산을 처리하는 엣지형 AI 데이터센터(AIDC)와 합성 데이터, AI 에이전트 통합 관제 환경을 결합해 다크팩토리 구현에 필요한 기술 개발에 나선다. 17일 KT는 과학기술정보통신부가 추진하는 'AI 기반 다크팩토리 설계·구축 솔루션 개발' 과제의 공동연구기관으로 참여한다고 밝혔다. 이번 과제는 과기정통부의 '협업지능 피지컬 AI 기반 SW 플랫폼 연구개발 생태계 조성' 사업의 세부 과제다. 전북혁신도시 인근에 AI를 기반으로 생산 공정 전반을 자동화한 다크팩토리를 구현하는 것이 목표다. KT를 비롯해 KAIST, LG에너지솔루션, 하림산업, 신성이엔지, 한국생산성본부 등이 연구진으로 참여한다. 다크팩토리는 생산 과정에 AI와 자동화 기술을 적용해 사람의 개입을 최소화한 무인·자동화 공장이다. 설비와 로봇이 데이터를 기반으로 작업을 수행하는 만큼 단순히 AI 모델을 개발하는 것뿐 아니라 데이터를 수집·처리하고 AI가 실제 현장에서 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 인프라가 필요한 것으로 꼽힌다. KT는 이번 과제에서 '모듈형 엣지 AIDC' 인프라를 기반으로 한 AI 에이전트 운영 환경을 개발한다. 엣지 AIDC는 공장에서 발생하는 데이터를 중앙 데이터센터까지 전송하는 대신 공장과 가까운 곳에서 AI 연산과 데이터 처리를 수행할 수 있도록 만든 소형·분산형 AI 데이터센터다. 제조 현장에서는 설비와 로봇에서 실시간으로 데이터가 발생하기 때문에 이를 빠르게 처리하고 AI의 판단을 작업으로 연결하는 것이 중요한 것으로 평가된다. KT는 모듈형 엣지 AIDC를 활용해 다크팩토리에서 필요한 AI 연산 인프라를 구축하고 실제 제조 환경에서 활용할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 가상환경에서 학습한 AI 에이전트를 실제 공장에 적용하는 과정도 KT가 맡는 핵심 영역이다. AI 에이전트가 실제 설비를 제어하기 전에 가상환경에서 다양한 상황을 학습하도록 하고, 이 과정에서 필요한 데이터를 생성·검증하는 '심-레디' 체계를 개발한다. 심-레디는 시뮬레이션 환경에서 활용할 수 있도록 가공된 디지털 데이터 자산을 의미한다. 실제 공장에서 발생할 수 있는 상황을 가상환경에서 구현해 AI 에이전트가 학습할 수 있도록 하고, 실제 현장에 적용하기 전에 AI의 판단과 동작을 검증하는 데 활용할 수 있다. 가상환경과 실제 제조 현장 사이의 차이를 얼마나 줄이느냐가 피지컬 AI 상용화 과정에서 중요한 요소다. 가상환경에서는 정상적으로 작동한 AI 에이전트가 실제 현장에서는 설비 상태나 주변 환경, 센서 데이터 등의 차이로 예상하지 못한 판단을 내릴 수 있기 때문이다. KT는 합성데이터 생성·검증 체계를 통해 이 같은 환경 차이를 줄이고 실제 현장 적용 과정에서 발생할 수 있는 오류를 검증한다는 계획이다. AI 에이전트가 실제 공장에 투입된 이후 이를 관리하기 위한 통합 운영 환경도 개발한다. 여러 AI 에이전트가 제조 공정에서 각각의 역할을 수행할 경우 에이전트의 상태와 작업 결과를 확인하고 이상 상황에 대응할 수 있는 관제 체계를 구축할 예정이다. KT는 이 같은 인프라와 데이터, AI 에이전트 운영 환경을 실제 제조 현장에서 통합 실증할 계획이다. 향후 참여기업의 제조 현장에 모듈형 엣지 AIDC와 데이터 플라이휠 등을 적용해 다크팩토리 운영에 필요한 통합 플랫폼을 검증한다. 데이터 플라이휠은 제조 현장에서 축적된 데이터를 AI 학습에 활용하고, 개선된 AI 모델을 다시 현장에 적용하면서 새로운 데이터를 확보하는 구조다. KT는 실증 과정에서 축적한 데이터를 바탕으로 AI 에이전트의 성능을 개선하고 제조 환경에 맞는 피지컬 AI 기술을 고도화한다는 구상이다. KT는 과제에서 확보한 기술과 실증 경험을 산업별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 상품화할 계획이다. 제조 현장에서 실제로 적용 가능한 AI 인프라와 운영 플랫폼을 확보한 뒤 이를 다른 산업과 기업으로 확대해 글로벌 AX 사업으로 연결한다는 전략이다. 박재형 KT AX미래기술원장 상무는 "정부와 지자체, 산학연 핵심 기관이 결집한 이번 피지컬 AI 과제 착수를 기점으로 다크팩토리 상용화를 위한 핵심 인프라 및 운영 플랫폼 개발에 속도를 낼 것"이라며 "KT의 기술력을 바탕으로 대한민국 제조업의 생산성 혁신과 피지컬 AI 산업 생태계 조성에 앞장서겠다"고 말했다.2026-09-17 09:57:32
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![[현장] AI 도입만으론 성과 없다…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시](https://image.ajunews.com//content/image/2026/09/08/20260908111952998725.jpg)
"AI 도입만으론 성과 없다"…삼성SDS, 오픈AI·엔트로픽과 AX 해법 제시 [경제일보] 삼성SDS가 인공지능(AI)을 단순히 업무 효율화에 활용하는 것을 넘어 업무 프로세스 자체를 바꾸는 'AX' 전환에 속도를 낸다. AI 데이터센터와 플랫폼을 기반으로 기업의 AI 도입부터 운영까지 지원하고, 제조 현장에서는 로봇과 설비를 통합하는 피지컬 AI로 사업 영역을 확대한다. 8일 삼성SDS는 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 열고 삼성SDS의 '다차원 AI 풀스택' 전략을 기반으로 AI 도입과 실제 비즈니스 성과 창출 사이의 간극을 줄일 수 있는 구체적인 실행 전략과 로드맵을 공개했다. 이날 삼성SDS는 기업들의 AI 활용이 늘고 있지만 실제 성과로 이어지는 비율은 낮다고 진단했다. 삼성SDS가 인용한 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 최소 한 개 이상의 업무에 AI를 활용하고 있지만, AI가 영업이익에 영향을 줬다고 답한 기업은 39%, 영업이익의 5% 이상에 기여했다고 답한 기업은 6%에 불과했다. 이에 삼성SDS는 AI 성과를 높이기 위해서는 기존 업무에 AI를 덧붙이는 방식이 아니라 업무 프로세스 자체를 재설계해야 한다고 강조했다. 삼성SDS는 이를 위해 자체적으로 7개 메가 프로세스에 AX를 적용하는 '클라이언트 제로' 전략을 추진하고 있으며, 올해 말까지 약 200명의 AX 전문 인력을 양성할 계획이라고 설명했다. AI 인프라 확대도 추진한다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄센터를 기반으로 기업들의 AX를 지원하고 있으며, 오는 2028년 국가 AI 컴퓨팅센터와 오는 2029년 구미센터 구축을 통해 AI 인프라 역량을 확대할 방침이다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 강화한다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등과 협력을 확대하고 AI 인프라부터 플랫폼, 컨설팅·개발·구축·운영까지 제공하는 '다차원 AI 풀스택'을 통해 기업별 AX 수요에 대응한다는 전략이다. 삼성SDS는 AX를 디지털 영역에서 제조 현장으로 확대한다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 축적한 데이터와 경험을 피지컬 AI 사업에 활용한다. 삼성SDS는 실제 제조 환경에서 로봇 기반 자동화 기술을 검증하고 있으며, 오는 2027년 생산설비와 로봇을 하나로 묶어 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'을 선보일 예정이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화로, AI를 중심으로 업무 방식을 처음부터 다시 설계하는 일"이라고 말했다. 이날 연사로 참가한 김경훈 오픈AI 한국 총괄대표는 기업의 AI 전환이 단순한 도입을 넘어 실제 업무 방식과 사업 성과의 변화로 이어져야 한다고 진단했다. 그는 전기가 공장에 처음 도입됐을 당시 동력원만 바꾸는 데 그친 공장보다 기계 배치와 작업 순서를 새롭게 설계한 공장에서 생산성 향상이 본격화됐다는 사례를 예시로 들며 지금 AI의 발전 상황과 비교했다. 김 대표는 오픈AI의 '엔터프라이즈 시그널스' 보고서를 인용해 AI를 깊게 활용하는 상위 10% 기업과 중간 수준 기업 간 격차가 올해 1월 2.6배에서 6월 8.6배로 확대됐으며, 제조업에서도 이 격차가 5.3배에 달했다고 공개했다. 그는 기업 내부 데이터와 업무 시스템을 AI와 연결해 업무 맥락을 제공하고, 가장 중요한 업무를 선정해 처음부터 끝까지 AI를 중심으로 재설계하는 것이 핵심이라고 강조했다. 특히 AI가 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 자료 검색과 시스템 확인, 결과물 작성 등 여러 단계를 직접 수행하는 '에이전트'로 발전하고 있다고 설명했다. 오픈AI에 따르면 올해 6월 기업 고객이 생성한 전체 출력 토큰 가운데 코딩 에이전트 '코덱스'가 차지하는 비중은 64%까지 증가하며 법무·영업·채용·마케팅 등 다양한 업무에서도 AI에게 실제 일을 맡기는 사례가 빠르게 늘고 있다고 전했다. 김 대표는 AI 활용의 최종 목표는 토큰 사용량이나 도입률이 아니라 실제 사업 성과가 돼야 한다고 강조했다. 그는 제조기업이 AI를 활용해 견적 작성 시간을 최대 6시간에서 20분으로 줄이고 연간 3000만 달러(약 400억원)의 매출 총이익 증가를 기대하는 사례 등을 소개했다. 김경훈 대표는 "AI가 과학 분야뿐만 아니라 연구, 개발, 제조, 관리, 영업, 마케팅 등 여러 분야에서 여러분의 발전을 크게 앞당길 수 있다고 생각한다"며 "100년 전 공장을 어떻게 바꾸느냐가 그 회사의 미래를 결정한 것처럼 지금 우리도 이 AI를 어떻게 쓸 것인가가 우리의 미래를 결정할 것"이라고 말했다. 최기영 엔트로픽 코리아 대표는 AI를 활용한 기업의 변화가 직원 생산성 향상을 넘어 업무 프로세스와 비즈니스 모델 자체를 바꾸는 방향으로 확대될 것이라고 전망했다. 최 대표는 기업의 AI 전환을 직원 생산성 향상, 기존 업무 프로세스·워크플로우 개선, AI 네이티브 제품 및 비즈니스 모델 구축 등 3단계로 구분하며, 궁극적으로는 AI를 중심으로 새로운 사업을 만들어내는 단계까지 나아갈 것으로 전망했다. 실제 사례로는 글로벌 자동차 기업의 도장 공정 문제 해결 사례를 소개했다. 수년간 해결하지 못했던 문제에 관련 데이터를 연결하고 AI의 추론 기능을 활용한 결과 10분 만에 해결책을 도출했다고 설명하며, 향후에는 AI 모델의 발전과 함께 기업의 문제 해결 방식 자체가 달라질 것으로 분석했다. 엔트로픽 내부의 개발 방식도 AI를 통한 업무 전환 사례로 제시했다. 한 명의 엔지니어가 주말 동안 AI를 활용해 초기 프로토타입을 만든 뒤 3명이 8주 동안 베타 제품을 개발했으며, 이후 사용자 피드백을 실시간으로 반영해 48시간 만에 62개 기능을 개선했다고 설명했다. 현재도 피드백을 받은 기능을 24시간 안에 반영하는 것을 원칙으로 하고 있다. 최 대표는 이 같은 변화가 기업의 조직 규모와 제품 개발 방식까지 바꿀 수 있다고 강조했다. 과거에는 많은 인력과 긴 개발 기간이 필요했던 작업도 AI 에이전트를 활용하면 소수 인원으로 빠르게 실행할 수 있다는 것이다. 성공적인 AX를 위해서는 명확한 비즈니스 목표와 성과 지표를 먼저 정하고, 도메인 전문가가 참여한 가운데 AI를 반복적으로 활용해 결과를 만들어내는 방식으로 전환해야 한다는 것으로 풀이된다. 최기영 대표는 "과거에는 팀 사이즈에서 인원수가 소프트웨어 개발 경쟁력이 됐지만 이제는 소수의 인원이 AI를 통해 개발을 빠르게 해 나갈 수 있다"며 "적은 인원을 갖고도 규모를 만들 수 있기 때문에 AI 내부의 비즈니스 모델로 전환할 수 있는 성공적인 AX가 만들어질 수 있다"고 말했다. 이날 발표에서 삼성SDS와 오픈AI, 엔트로픽은 기업의 AI 전환이 단순한 기술 도입이나 개별 업무의 효율화에 그쳐서는 안 된다는 데 공통된 메시지를 내놨다. AI를 기존 업무에 추가하는 것을 넘어 데이터와 시스템을 연결하고 업무 프로세스를 재설계하는 동시에 AI 에이전트에게 실제 업무를 맡기고 이를 매출과 생산성 등 구체적인 사업 성과로 연결해야 한다는 것이다. 결국 기업의 AI 경쟁력도 어떤 모델을 도입했느냐를 넘어 AI를 실제 업무와 조직에 얼마나 깊게 내재화하느냐에 따라 갈릴 전망이다. 이준희 삼성SDS 대표이사는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축 그리고 운영에 대한 전문적 역량을 반드시 제공해야 하고, 이런 역량은 고객의 업종에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야 한다"며 "삼성SDS는 AI 인프라 플랫폼 솔루션에 걸친 모든 영역에서 글로벌 최고 수준의 솔루션을 제공하고 있다"고 말했다.2026-09-08 11:28:33
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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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