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로보티즈, 현실세계 데이터로 두 마리 토끼 잡는다

로보티즈가 현실세계(리얼월드) 데이터를 확보해 주력 액추에이터 경쟁력을 강화하고, 데이터 판매라는 신사업에 도전한다. 10일 로보티즈 관계자는 "올해 AI 워커 생산목표는 400대"라며 "이중 200대는 이미 외부에 판매했고, 나머지 200대는 데이터 확보에 사용할 것"이라고 말했다. AI 워커는 로보티즈가 자체 개발한 세미 휴머노이드 플랫폼이다. 상체는 인간 형태이고, 하체에 바퀴가 달려 있다. 로보티즈는 AI 워커와 사람을 연결해 현실세계 데이터를 얻고 있다. 사람이 외골격 형태 리더암을 착용해 움직이면 로봇이 같은 동작을 따라하고, 이 과정에서 영상과 관절 각도, 토크, 음성·언어 지시, 성공·실패 사례가 축적된다. 단순 영상이 아니라 로봇이 실제 환경에서 어떻게 보고, 움직이며, 실패하는지 담은 데이터가 쌓이는 것이다. 로보티즈가 데이터 확보에 집중하는 이유는 데이터가 액추에이터 성능을 결정하는 중요 요소이기 때문이다. 로보티즈는 'AI 심'이라고 불리는 기술을 액추에이터에 도입했다. AI 심은 학습된 현실세계 데이터를 액추에이터에 넣는 걸 말한다. 이를 통해 액추에이터는 휴머노이드 로봇 어느 부위에 들어가도 각 부위에 맞게 동작할 수 있다. 앞선 관계자는 "AI 심은 수백만 가지 데이터를 학습해 각각의 액추에이터가 특정 부위에 들어갔을 때 움직임을 최적화하는 기능"이라며 "상당한 노하우가 필요한 부분이고, 이런 노하우 덕에 액추에이터가 어느 부위에 들어가도 자연스럽게 움직인다"고 설명했다. 로보티즈는 데이터 판매 사업도 시작할 계획이다. 내년까지 1000대 이상 AI 워커를 우즈베키스탄 공장에 도입해 데이터팩토리를 만들 예정이다. 데이터팩토리에선 사람과 AI 워커가 1대 1로 매칭돼 로봇이 사람 행동을 모방 학습한다. 로보티즈는 이렇게 확보한 대량의 현실세계 데이터를 외부에 판매한다는 방침이다. 로보티즈는 향후 피지컬 인공지능(AI) 시장이 커지면 데이터 수요가 급증할 것으로 본다. 로봇이 제조·물류 현장에서 사람을 대신하려면 걷고, 잡고, 옮기고, 조립하는 동작을 반복 학습해야 하지만, 이 과정에 필요한 고품질 현장 데이터는 아직 턱없이 부족해서다. 회사는 현재 600억원을 투자해 우즈베키스탄에 공장을 짓고 있다. 현지 공장은 연 500만개 액추에이터를 만드는 생산시설과 데이터팩토리 등으로 구성할 예정이다. 데이터팩토리는 이미 부분 가동되고 있다. AI 워커 100대가 서울 본사와 우즈베키스탄 공장에서 현장 배치돼 데이터를 모으고 있다. 100대 중 50대는 서울 본사 1층에 위치해 있고, 50대는 우즈베키스탄에 있다. 향후 생산되는 모든 AI 워커는 우즈베키스탄에 배치할 계획이다. 지난해 로보티즈 매출은 389억원으로 전년비 29.7% 성장했다. 로보티즈는 액추에이터와 데이터 사업을 합쳐 2031년 매출 10억 달러(약 1조 5000억원)를 달성한다는 목표다.

2026.07.10 17:07진운용 기자

SK인텔릭스, DDP에 로봇 공기청정기 '나무엑스' 공급

SK인텔릭스가 서울디자인재단과 업무협약(MOU)을 맺고, 동대문디자인플라자(DDP)에 로봇 공기청정기 '나무엑스'를 공급한다고 10일 밝혔다. 구체적인 규모는 확정되지 않았다. 양사는 DDP 디자인랩에서 업무협약(MOU)을 체결하고 DDP 방문객을 위한 스마트 디자인 환경 조성과 디자인 콘텐츠 확산에 협력하기로 했다. SK인텔릭스는 나무엑스를 통해 DDP 방문객에게 자율주행 기반 공기 정화 솔루션과 생체 활력징후(체온·산소포화도·맥박 등) 측정 등을 제공할 방침이다. 양사는 온·오프라인 공동 마케팅을 추진하고 각 기관의 디자인 사업 콘텐츠를 연계해 서울의 디자인 경쟁력을 강화할 방침이다. 이를 통해 기술과 예술이 공존하는 새로운 미래 산업 생태계를 활성화한다는 전략이다. 협약식에는 안무인 SK인텔릭스 대표와 차강희 서울디자인재단 대표 등 양사 주요 경영진이 참석했다. 안무인 SK인텔릭스 대표는 "웰니스 로봇 나무엑스가 서울의 디자인 랜드마크인 DDP와 만나 시너지를 낼 것으로 기대한다"며 "에이전틱 인공지능(AI) 기술을 바탕으로 고객의 일상을 풍요롭게 만들겠다"고 밝혔다.

2026.07.10 09:30진운용 기자

네이버 손잡은 미스트랄AI, 로봇 두뇌 경쟁 참전…"라이다 없이도 가능"

프랑스 AI 기업 미스트랄AI가 로봇 내비게이션 전용 인공지능(AI) 모델을 공개하며 피지컬 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 네이버클라우드와 제조 AI 협력을 발표한 직후 로봇이 실제 공간을 자율 이동할 수 있는 모델까지 내놓으면서 산업 현장형 AI 포트폴리오를 넓히는 모습이다. 미스트랄AI는 8일(현지시간) 공식 홈페이지를 통해 로봇 내비게이션 모델 '로보스트랄 내비게이트(Robostral Navigate)'를 공개했다. 이 모델은 일반 RGB 카메라 한 대와 자연어 명령만으로 로봇이 사무실, 주거 공간, 상업용 건물, 야외 환경 등을 스스로 이동하도록 설계됐다. 만약 사용자가 "로비를 나와 복도를 지나 공급실로 들어간 뒤 두 번째 선반을 바라보고 멈춰라"는 식으로 지시하면 로봇은 주변 환경을 인식하고 목적지까지 이동한다. 기존 로봇 내비게이션 시스템이 라이다, 깊이 센서, 복수 카메라 등을 함께 쓰는 것과 달리 단일 RGB 카메라만 사용하는 것이 특징이다. 성능도 기존 방식과 비교해 높다. 미스트랄AI에 따르면 로보스트랄 내비게이트는 로봇 내비게이션 벤치마크인 R2R-CE(Room-to-Room in Continuous Environments) 미공개 환경 평가에서 76.6%의 성공률을 기록했다. 학습된 환경 평가에선 79.4%로 나타났다. 기존 단일 카메라 기반 최고 접근법보다 9.7포인트, 깊이 센서나 다중 카메라를 쓰는 시스템보다 4.5포인트 높은 수치다. 로보스트랄 내비게이트는 80억 개 매개변수 규모 모델이다. 바퀴형 로봇뿐 아니라 사족보행 로봇, 드론 등 비행 로봇에도 적용할 수 있도록 개발됐다. 로봇 크기나 카메라 특성이 달라져도 쓸 수 있어 제조, 물류, 배송, 접객 등 다양한 현장 적용을 겨냥했다. 모델은 현재 카메라 화면에서 다음에 이동해야 할 목표 지점을 예측하는 '포인팅(pointing)' 방식을 우선 활용한다. 목표가 화면 밖에 있을 때는 로봇의 로컬 좌표계를 기준으로 앞으로 이동하거나 회전하는 명령을 함께 사용한다. 이를 통해 공간 크기와 카메라 조건이 달라져도 경로 판단을 유지할 수 있다. 학습은 전적으로 시뮬레이션 환경에서 이뤄졌다. 미스트랄AI는 약 6000개 가상 장면에서 약 40만 개 이동 궤적을 생성해 모델을 학습시켰다. 프리픽스 캐싱 기반 학습 기법을 적용해 기존 방식 대비 학습 토큰 수를 22분의 1 수준으로 줄였고, 온라인 강화학습 알고리즘인 CISPO를 통해 성공률을 3.2포인트 추가로 높였다. 이번 발표는 미스트랄AI가 네이버클라우드와 국내 제조 AI 시장 공략을 위한 파트너십을 맺은 직후 나왔다는 점에서도 주목된다. 로보스트랄 내비게이트가 네이버클라우드와의 공동 개발 모델은 아니지만, 미스트랄AI가 제조 데이터 분석과 품질 관리에서 로봇 내비게이션까지 산업용 AI 적용 범위를 점차 넓히는 계기는 될 것으로 보인다. 구글 딥마인드, 엔비디아, 메타 등 글로벌 기업들도 피지컬 AI와 로보틱스 모델 개발에 속도를 내고 있다. 구글은 로봇이 보고 판단하고 행동하는 범용 로보틱스 모델을 밀고 있고, 엔비디아는 휴머노이드용 파운데이션 모델과 시뮬레이션 인프라를 묶은 풀스택 전략을 앞세우고 있다. 미스트랄AI는 단일 카메라 기반 내비게이션이라는 구체적 기능을 먼저 꺼내며 비용과 현장 적용성을 차별화 포인트로 내세웠다. 미스트랄AI는 "내비게이션은 범용 로보틱스를 위한 기반 역량"이라며 "대규모 시뮬레이션, 효율적인 학습, 강력한 그라운딩 능력을 결합해 소형 모델과 단일 RGB 카메라만으로도 최고 수준의 임바디드 내비게이션(물리 환경 기반 로봇 이동 기술)을 달성할 수 있음을 입증했다"고 밝혔다.

2026.07.09 16:24장유미 기자

SK AX, 풀스택 제조 로봇 전환 시동…자율형 공장 정조준

SK AX가 제조 현장의 로봇 도입부터 운영까지 전 과정을 아우르는 제조 로봇 전환(RX) 사업에 나선다. 디지털 트윈과 피지컬 인공지능(AI)을 결합해 공장 전체가 스스로 판단하고 움직이는 자율형 공장 구축에 앞장선다는 목표다. SK AX는 제조 기업의 로봇 기반 운영 혁신을 지원하는 '제조 RX 풀스택 서비스'를 본격화한다고 9일 밝혔다. 최근 제조업계는 인력 부족과 생산성 저하에 대응하기 위해 로봇 도입을 확대 중이다. 하지만 설비 간 간섭과 물류 병목, 작업자 동선 충돌 등 다양한 변수로 기대한 수준의 효과를 얻지 못하는 사례가 늘고 있다. 특히 반도체와 조선 등 복잡한 제조 환경에선 기존 규칙 기반 자동화만으로 안정적인 운영에 한계가 있다는 지적이 나온다. 이에 SK AX는 로봇 도입 전 검증부터 현장 운영, 공장 전체 통합 관제까지 지원하는 제조 RX 풀스택 서비스를 선보였다. 디지털 트윈과 피지컬 AI, 이기종 로봇 통합 관제 기술을 결합해 자율형 제조 환경을 구현하는 것이 핵심이다. 디지털 트윈 단계에선 실제 공장의 설비 배치와 작업자 동선, 자재 흐름, 공정 조건 등을 가상 공간에 구현한다. 로봇을 현장에 배치하기 전 수천 건의 작업 시나리오를 반복 검증해 병목 구간과 충돌 가능성, 품질 변화, 충전 스케줄 등을 사전에 분석하고 최적의 운영 방안을 도출하는 방식이다. 현장에 투입된 로봇에는 시각·이해·행동을 수행하는 VLA 모델 기반 피지컬 AI가 적용된다. 로봇이 작업 환경 변화나 예상치 못한 장애물을 스스로 인식하고 판단해 작업 방식을 능동적으로 조정함으로써 비정형 제조 환경에서도 작업 정밀도와 연속성을 높일 수 있도록 지원한다. 공장 운영 단계에선 자율주행로봇(AMR)과 협동로봇, 휴머노이드 등 서로 다른 제조사의 로봇을 단일 운영 체계로 묶는 '이기종 로봇 통합 관제 시스템'을 제공한다. 생산관리시스템(MES) 등 기존 제조 시스템과 연계해 공정 이상이나 지연 상황을 실시간으로 반영하고 로봇 작업 지시와 이동 경로를 최적화할 계획이다. SK AX는 현재 반도체 산업에서 디지털 트윈과 로봇 통합 관제 관련 실증 모델을 검증하고 있으며 이를 조선 산업으로 확대 적용 중이다. 향후 다양한 제조 산업으로 서비스를 확대해 자율형 공장 전환을 지원한다는 방침이다. 김광수 SK AX 제조서비스부문장은 "제조업 RX는 단순한 하드웨어 구매가 아니라 로봇이 실제 생산 현장에서 안정적으로 운영되고 공장 전체와 연결되도록 만드는 운영 역량이 핵심"이라고 말했다. 이어 "디지털 트윈, 피지컬 AI, 이기종 로봇 통합 관제 역량을 바탕으로 고객의 공장을 멈추지 않는 자율형 공장으로 진화시키는 AX 파트너가 될 것"이라고 덧붙였다.

2026.07.09 13:52한정호 기자

식스센스, 美 와이콤비네이터 배치 프로그램 선정...10억원 투자 유치

식스센스가 와이콤비네이터의 2026년 여름 배치(S26) 프로그램에 선정돼 약 10억원 규모의 프리시드 투자를 유치했다고 8일 밝혔다. 와이콤비네이터는 에어비앤비, 스트라이프, 드롭박스 등을 배출한 글로벌 초기 스타트업 액셀러레이터다. 식스센스는 하드웨어, 로보틱스, 대규모 AI 데이터 파이프라인 분야 전문성을 갖춘 4명의 공동창업진이 설립한 스타트업이다. 조지아공과대학교 출신 백종진 대표를 비롯해 아마존, 도어대시, 테슬라 등 글로벌 기업 출신 인재와 AI 연구 경험을 갖춘 창업진이 회사를 이끌고 있다. 특히 공동창업자인 매튜 울프는 테슬라에서 20인 규모의 비전 로보틱스 팀을 이끈 경험을 보유하고 있다. 현재는 촉각 장비 하드웨어 개발 관련 전문성을 바탕으로 핵심 제조 공정을 총괄하고 있다. 이들은 사람이 실제 작업을 수행하는 과정에서 발생하는 시각과 촉각 정보를 AI 학습 데이터로 구축하는 플랫폼을 개발하고 있다. 식스센스는 자체 개발한 촉각 장갑과 1인칭 카메라 센서를 결합해 사람이 실제 작업하는 과정에서 발생하는 손의 움직임과 시각·촉각 정보를 동시에 수집하고, 센서 동기화와 보정, 품질 검증, 라벨링까지 데이터 생산 전 과정을 자체 플랫폼으로 자동화했다. 기존 로봇 학습 데이터가 대부분 카메라 기반 시각 정보에 의존했다면, 식스센스는 시각과 촉각 데이터를 동일한 시간축으로 동기화해 사람의 작업 방식을 정밀하게 학습할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. 이런 기술력을 바탕으로 식스센스는 현재 베트남, 인도, 중국 등 글로벌 제조 공장에서 실제 작업 환경 기반의 로봇 학습 데이터를 수집·검증하고 있다. 또 첫 디자인 파트너사에 단 1시간 분량의 샘플 데이터를 제공한 직후 최소 100만 달러(약 14억원) 규모의 계약 요청을 받았으며, 현재 해당 기업과 제품 검증(PoC)을 진행하고 있다. 식스센스는 이번 투자 유치와 와이콤비네이터 선정을 계기로 ▲차세대 촉각 장갑 하드웨어 양산 및 고도화 ▲글로벌 제조 현장 데이터 수집 체계 확대 ▲글로벌 로보틱스 AI 기업과의 전략적 파트너십 확대 등을 추진할 계획이다. 백종진 대표는 "피지컬 AI 시대에는 시각뿐 아니라 촉각까지 포함한 고품질 데이터가 휴머노이드를 비롯한 다양한 로봇의 AI 성능을 결정하는 핵심 인프라가 될 것"이라며 "이번 투자를 바탕으로 글로벌 제조 현장에서의 로봇 촉각 AI 학습 데이터 수집 및 공급을 확대하고, 로보틱스 AI 학습 데이터 시장의 새로운 표준을 만들어 나가겠다"고 강조했다.

2026.07.08 18:43백봉삼 기자

"韓 피지컬 AI, 첨단 제조업 위에 온디바이스 반도체 뿌리내려야"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험할 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 문제도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "한국이 미래 피지컬 인공지능(AI) 시장의 이니셔티브를 쥐려면 범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM·Large behavior Model)'을 구축하고, 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품을 국산화해야 합니다." 김용석(67) 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 AI라는 거대한 전환 시대에서 승부처는 화려한 로봇 몸체가 아니라 로봇 안에 들어가는 '작은 칩'에 있다고 말한다. 김 교수는 1983년 삼성전자에 입사해 31년간 근무한 국내 1세대 시스템반도체 개발자다. TV·오디오·이동통신 칩을 개발했고, 2009년부터는 갤럭시 시스템소프트웨어 팀장을 맡아 삼성 스마트폰 갤럭시 신화를 함께 썼다. 이후 성균관대 교수로 10년간 후학을 양성했고, 2024년부터 가천대 반도체대학 석좌교수로 반도체교육원장을 맡고 있다. 김 교수가 던지는 메시지는 분명하다. 피지컬 AI는 결국 온디바이스 AI로 구현된다는 것이다. 그는 "로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응하려면 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 한다"라며 "구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수적이고, 데이터 보안과 프라이버시 보호 측면에서도 온디바이스 AI가 반드시 필요하다"고 강조했다. 한국이 시장을 잡을 '골든 타임'에 대한 진단도 내놨다. 김 교수는 "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계로, 지금이 골든 타임"이라며 "앞으로 5년이 매우 중요한 시기"라고 주장했다. 세계 6위 제조업 강국인 한국은 AI 반도체를 실증해 볼 시장을 이미 갖추고 있는 만큼, 이를 바탕으로 글로벌 진출이 충분히 가능하다는 것이다. 김 교수는 정부가 추진하는 총 사업비 8000억원 규모의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'을 가장 주목할 만한 시도로 꼽으며 "매우 기획이 잘 된 정부 과제"라고 평가했다. 칩을 사용할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 상용 수준의 시제품까지 만드는 구조여서 상용화 가능성이 높다는 설명이다. 美 플랫폼·中 공급망·日 부품…韓, '제조 특화 LBM'으로 승부 -생성형 AI 출현 이후 글로벌 산업 현장에 도래한 피지컬 AI가 갖는 파급력과 의미는 무엇인가요. "생성형 AI가 문서 작성 등 지식 노동을 자동화했다면, 피지컬 AI는 산업 현장에서 물리적 노동을 대체합니다. 로봇이 중요한 이유가 바로 여기에 있습니다. 제조 조립, 물류 분류, 의료 보조 등 복잡한 물리적 노동을 대체해 인력난 해소와 생산성 향상에 기여하게 됩니다." -한국, 일본, 중국, 미국 등 세계 각국이 추진하는 피지컬 AI 성장 전략의 핵심은 무엇인가요. "미국은 민간 빅테크 주도의 플랫폼·표준 장악 전략으로 가고 있습니다. 엔비디아는 단순한 반도체 칩 공급자를 넘어 로봇 개발의 전 주기를 지원하는 통합 플랫폼 기업으로 진화하고 있어요. 칩(젯슨)부터 시뮬레이션(아이작), 휴머노이드 두뇌(그루트)까지 아우르는 생태계를 구축해, 전 세계 로봇 제조사들이 엔비디아 인프라 위에서만 로봇을 만들 수 있도록 락인(잠금)을 걸고 있습니다. 중국은 세계 최대 전기차 시장과 제조 인프라를 바탕으로 로봇 부품 공급망을 장악하고, 이를 통해 압도적인 가격 경쟁력을 확보하는 전략입니다. 정부의 강력한 지원 정책과 민간 기업의 빠른 실행력이 결합돼 로봇 하드웨어의 범용화를 주도하고 있죠. 일본은 정밀 부품 기술과 로봇 제조 역량을 지녔지만 소프트웨어 경쟁력이 밀려 엔비디아 등 미국 플랫폼과 협력하면서, 자국 부품 공급망을 무기로 AI 생태계 내 필수 하드웨어 파트너 입지를 굳히고 있습니다." -규모와 속도 측면에서 한국의 경쟁력은 어디쯤 와 있나요. "한국은 세계 최고 수준의 반도체와 자동차 제조 역량을 보유하고 있고, 이를 로봇 기술과 결합해 제조 공정의 무인화·지능화를 선도하는 전략을 취하고 있습니다. AI 원천 기술에서는 미국에 뒤처져 있지만, 최고의 제조 인프라와 세계적인 산업용 로봇 밀도를 갖추고 있어 상용화 속도 면에서는 우수한 위치에 있습니다. 다만 로봇의 두뇌 역할을 하는 원천 AI 기술은 미국에, 핵심 하드웨어 부품은 중국에 의존하고 있어 글로벌 규모와 기술 자립도 측면에서는 미흡합니다." -그렇다면 한국이 어떻게 해야 미래 주도권을 가져갈 수 있을까요. "범용 AI 모델과의 정면대결을 피해야 합니다. 대신 반도체·자동차 등 세계 최고 수준의 제조 공정 데이터를 활용해 '제조 특화 대형 행동 모델(LBM)'을 구축해야 합니다. 이와 함께 현장 실시간 연산에 필수적인 저전력 온디바이스 AI 반도체와 핵심 부품의 국산화를 이뤄내야 합니다." 정부, 8000억원 쏟아 온디바이스 반도체 상용화 앞장 -왜 초저전력·고성능 온디바이스 AI 반도체가 중요한가요. "피지컬 AI는 온디바이스 AI로 구현되기 때문입니다. 로봇이나 자율주행차가 위험을 감지하고 즉각 대응(제어)하기 위해서는 중앙 서버와의 통신 지연 없이 기기 자체에서 즉시 연산해야 합니다. 클라우드에 물어보고 답을 기다릴 여유가 없는 거죠. 여기에 배터리로 움직이는 기기 특성상 구동 전력을 최소화하는 '초저전력' AI 반도체 설계가 필수입니다. 현장 데이터가 외부로 나가지 않아 데이터 보안과 프라이버시 보호가 가능하다는 점도 온디바이스 AI가 필수인 이유입니다." -피지컬 AI의 핵심인 온디바이스 AI 반도체 시장은 본격적으로 개화했다고 볼 수 있나요. "온디바이스 AI 반도체는 이제 막 시작 단계라고 볼 수 있습니다. 이미 글로벌 기업들이 스마트폰, PC, 차량, 로봇 등 다양한 기기에 AI 모델을 탑재하기 시작했지만, 아직 시장이 완전히 성숙했다고 보기는 어렵습니다. 온디바이스 AI는 사용자 맞춤형 경험을 제공할 수 있다는 점에서 스마트폰·가전·자동차·로봇 등 거의 모든 산업에 걸쳐 확산될 잠재력을 지니고 있어요. 현재 우리나라는 세계 6위의 제조업 강국입니다. 우리의 강점인 제조업이 있고, AI 반도체를 실증해 볼 시장도 있습니다. 이를 바탕으로 글로벌 진출이 가능합니다. 온디바이스 AI의 방향은 분명합니다. 제품에 탑재해 제품의 부가가치를 올리는 일, 그리고 스마트팩토리와 연동해 제조 생산성을 향상시키는 일. 이 두 가지 목표를 달성해야 합니다." -다양한 분야에서 한국 기업 주도의 토종 AI 칩 도입이 시도되고 있는데, 현재 주목되는 사례가 있으면 소개해 주세요. "정부의 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'이 가장 주목할 만합니다. 총사업비 8000억원 규모로 올해부터 2030년까지 5년간 진행됩니다. 자동차, IoT·가전, 기계·로봇, 방위산업 등 4대 업종 맞춤형 첨단 AI 반도체 10종 개발을 지원하는데, 칩을 사용해 사업화할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 개발하기 때문에 상용화 가능성이 높습니다. 매우 기획이 잘 된 정부 과제에요. 칩 설계에 그치지 않고 그 칩이 탑재될 하드웨어 모듈과 이를 구동할 소프트웨어까지 모두 개발하는 전 주기(풀스택) 기술 지원이 이뤄지고, 단순 프로토타입이 아니라 상용 가능한 수준의 시제품을 목표로 합니다. 특히 피지컬 AI 부문에 해당하는 '기계·로봇' 분야는 구체적으로 협동로봇, 휴머노이드, 무인농기계가 대상입니다." -한국이 관련 시장을 잡기 위한 '골든 타임'은 언제로 보시나요. 어떤 전략이 필요한가요. "지금이 바로 골든 타임입니다. 앞으로 5년이 매우 중요한 시기라고 봅니다. 글로벌 경쟁력과 호환성을 갖춘 AI 반도체, AI 모델 및 프레임워크, SDK(소프트웨어 개발 키트) 등 풀스택을 상용 수준으로 개발해 낼 세계 수준의 기업들을 키워내야 합니다. 시스템 수요기업은 3~5년을 내다볼 수 있는 칩 기획 능력을 갖춰야 하고, 대학은 AI 인재를 육성해야 합니다. 정부는 AI 팹리스·파운데이션 AI 모델 기업·소프트웨어 기업을 크게 키우고 개발 생태계를 조성해야 합니다. 또 M.AX 얼라이언스(제조업과 AI 기술을 결합한 협력 네트워크)를 구호에 그치지 않게 만들고, 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 협력 생태계를 실질적으로 작동시켜야 합니다. 계획은 구체적이어야 하고, 온 힘을 다해 실천하는 것이 중요합니다." "삼성 파운드리, 최선단 MPW·IP 생태계 확충해야" -국내 AI 칩 생태계 강화를 위한 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 제조기업의 지원이 충분하다고 보시나요. "삼성전자의 지원은 최근 들어 확대되고 있지만, 국내 팹리스 생태계 전체의 갈증을 해소하기에는 한계가 있어요. 크게 MPW(한 장의 웨이퍼에 여러 반도체 제품을 함께 제작해 테스트하는 방식)와 IP(설계자산) 지원이 필요합니다. 우선 TSMC 대비 최선단 공정의 셔틀 횟수가 부족해요. TSMC는 '사이버셔틀'이라는 이름으로 첨단 공정 MPW를 촘촘하고 유연하게 운영하고 있어요. 반면 삼성의 4나노·2나노 최선단 MPW는 1년에 기회가 몇 번 없습니다. 팹리스가 설계 일정(테이프아웃)을 단 며칠만 놓쳐도 다음 셔틀까지 수개월에서 1년을 무작정 대기해야 하는 리스크가 있는 거죠. 반도체 IP 생태계의 다양성 결여도 문제입니다. 기본적으로 PCIe, LPDDR 같은 고속 인터페이스나 메모리 인터페이스 IP가 준비돼 있어야 하는데, 삼성 파운드리는 TSMC에 비해 여전히 부족합니다." 김용석 교수 -1959년생 -1983~2010년 삼성전자 시스템 반도체 및 소프트웨어 개발 -2010~2013년 삼성전자 갤럭시 스마트폰 시스템 소프트웨어 개발 팀장 -2014~2024년 성균관대 전자전기공학부 교수 -2024년~ 가천대 반도체대학 석좌교수, 반도체교육원장 -2025년~ 산업통상부 M'AX AI반도체 얼라이언스 위원장

2026.07.08 10:40장경윤 기자

[유미's 픽] SI 넘어선 LG CNS, LG전자 로봇 두뇌 키운다…'원 LG' 핵심축 부상

LG CNS가 LG전자의 로봇 데이터팩토리에 피지컬 인공지능(AI) 인프라를 공급한다. LG전자가 최고경영자(CEO) 직속 로보틱스사업센터를 신설하고 로봇 상용화 체계를 갖추는 가운데, LG CNS가 GPU와 스토리지, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화 인프라를 맡으며 그룹 내 피지컬 AI 협업의 핵심 축으로 떠오른 모습이다. 7일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 LG CNS는 LG전자와 1897억4724만원 규모의 'LG전자 피지컬 AI 인프라 계약'을 체결했다. 계약기간은 오는 8월 1일부터 2029년 7월 31일까지로, 계약금액은 LG CNS의 지난해 연결 매출 6조1295억원 대비 3.10% 수준이다. 이번 계약에 따라 LG CNS는 LG전자가 구축 중인 데이터팩토리에 로봇 학습용 인프라를 공급한다. 이곳에는 로봇 학습에 활용될 그래픽처리장치(GPU)와 스토리지가 들어가고, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화를 위한 인프라도 함께 구축된다. RFM은 로봇이 물리 환경에서 움직임과 작업 수행 방식을 학습하는 데 쓰이는 기반 모델을 뜻한다. 이는 일반적인 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업과는 성격이 다르다. 데이터센터 자체를 지어 운영하는 사업이 아닌, LG전자가 로봇을 학습시키고 검증하는 데 필요한 AI 컴퓨팅 기반을 공급하는 구조다. 피지컬 AI는 소프트웨어 모델만으로 구현되기 어려운 만큼 실제 동작 데이터, 고성능 연산 자원, 저장 인프라, 학습·운영 플랫폼이 함께 필요하다. LG전자는 피지컬 AI 사업 강화를 위해 최근 CEO 직속 로보틱스사업센터를 신설하고 로봇 학습용 데이터팩토리 구축에 본격 나섰다. 로봇 사업을 제품 개발에 그치지 않고 데이터 생산, 모델 학습, 상용화 검증까지 묶어 추진하기 위해서다. 이 과정에서 LG CNS의 역할도 단순 인프라 공급을 넘어 학습·운영 영역으로 넓어지고 있다. LG CNS는 자체 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스'와 RFM 기술을 활용해 LG전자의 휴머노이드 로봇 '클로이드'를 학습시키고 검증하는 데 협력할 계획이다. LG CNS 관계자는 "이번 계약은 LG전자 데이터팩토리에서 로봇 학습용으로 활용될 GPU, 스토리지 및 RFM 고도화를 위한 인프라 공급에 대한 계약"이라며 "앞으로 LG전자 로보틱스사업센터와 로봇 상용화를 위해 협력할 계획"이라고 말했다. 이어 "인프라와 플랫폼 역량을 바탕으로 '원(One) LG' 차원의 피지컬 AI 협업을 강화해 나갈 것"이라고 덧붙였다. 이번 계약은 LG CNS가 피지컬 AI 인프라 사업 레퍼런스를 확보했다는 점에서 의미가 있다. 클라우드, 데이터센터, 스마트팩토리 중심 사업 역량을 로봇 학습 인프라와 운영 플랫폼 영역으로 확장하는 계기가 될 수 있어서다. LG그룹 차원의 피지컬 AI 협업도 구체화된 모습이다. LG전자는 로보틱스사업센터를 중심으로 로봇 사업 실행력을 높이고, LG CNS는 학습·운영 플랫폼과 인프라를 제공하는 구조다. LG AI연구원 등 계열사의 AI 모델 역량까지 결합될 경우 로봇 상용화 과정에서 '원(One) LG' 차원의 기술 조합은 더 강화될 것으로 보인다. 업계 관계자는 "휴머노이드 로봇을 실제 산업 현장에 투입하려면 학습·검증·운영 플랫폼과 고성능 인프라가 함께 필요하다"며 "LG CNS는 피지컬웍스와 이번 인프라 계약을 기반으로 LG그룹 피지컬 AI 협업에서 핵심 역할을 맡을 가능성이 크다"고 말했다.또 다른 관계자는 "LG CNS는 기존 SI 사업에 더해 데이터센터, AI 인프라, 로봇 전환 영역으로 사업 모델을 넓히는 단계"라며 "LG전자 데이터팩토리 계약은 그룹 내 AX 컨트롤타워 역할과 피지컬 AI 사업 확장성을 동시에 확인할 수 있는 사례"라고 밝혔다.

2026.07.07 18:55장유미 기자

LG전자, 매출·영업익 모두 역대 2분기 최대...로봇·CDU 신산업 가시화

LG전자가 매출과 영업이익 모두 역대 2분기 최대 실적을 갈아치웠다. 고수익 사업 성장이 이어지며 수익구조가 개선된 영향이다. 회사는 올 상반기 영업이익으로만 지난해 연간 영업이익을 뛰어넘는 '어닝 서프라이즈'를 기록했다. LG전자는 7일 잠정실적 공시를 통해 올해 2분기 연결 기준 매출액 23조 8297억원, 영업이익 1조 5788억원을 달성했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간과 비교해 매출은 14.9%, 영업이익은 146.9% 급증한 수치다. 이 같은 실적은 증권가 전망치를 뛰어넘은 수치다. 금융정보업체 에프앤가이드가 집계한 LG전자의 2분기 컨센서스(증권사 전망치 평균)는 매출 22조 5354억원, 영업이익 1조 184억원이었다. 매출은 1조 2943억원, 영업이익은 5604억원 상회하는 셈이다. 올해 1분기를 합산한 상반기 누적 실적도 역대 최대 기록을 새로 썼다. 상반기 누적 매출액은 47조 5569억원, 영업이익은 3조 2525억원을 기록했다. 전년 동기와 비교해 매출은 9.4%, 영업이익은 71.3% 급증했다. 회사의 상반기 영업이익은 지난해 연간 2조 4784억원을 훌쩍 뛰어넘는 실적이다. LG전자는 보도자료를 통해 “매출 성장에 따른 레버리지 효과에 더해 웹OS, 구독, 온라인 등 고수익 사업의 성장이 이어지며 수익구조 개선에 기여했다”며 “인력구조 효율화 차원에서 지난 4월 실시한 희망퇴직 비용을 인식했지만, 사업 전반의 원가경쟁력 개선 노력과 경영환경 불확실성에 선제 대응해 실시한 전사 비상경영 체제 등으로 수익성 영향을 최소화했다”고 설명했다. LG전자는 하반기에도 사업을 다각화해 호실적을 이어나갈 계획이다. 생활가전(HS) 사업본부는 프리미엄·볼륨존 투트랙 전략과 B2B 가전 확대를 통해 성장세를 이어가며, 로봇 액추에이터 등으로 부품 포트폴리오를 넓히고 있다. TV와 플랫폼 사업을 맡은 MS 사업본부는 올레드 에보 등 프리미엄 신제품을 앞세워 성과를 개선하는 동시에 원가경쟁력과 재고 건전성 확보에 주력한다. B2B 영역의 핵심 캐시카우로 안착한 전장(VS) 사업본부는 높은 수주잔고와 전략적 파트너십을 기반으로 프리미엄 인포테인먼트 수요에 적극 대응하며 안정적인 매출과 수익성을 확보했다. 냉난방공조(ES) 사업본부는 유럽 등 해외 폭염 특수 속에 히트펌프 등 신규 수요에 대응하며 AI 데이터센터 냉각솔루션 투자를 지속 중이다. 증권가에서는 데이터센터, 로봇 등 신사업의 실체가 구체화되고 있다고 분석했다. 양승수 메리츠증권 연구원은 "현재 AI 데이터센터향 고효율 쿨링 시스템은 북미 하이퍼스케일러 고객사의 퀄(품질) 테스트가 막바지 단계에 진입해 최종 수주 이후 6~9개월 내 실적 기여가 시작될 것"이라며 "액체냉각 CDU(냉각분배장치) 제품 역시 AI GPU 고객사향 퀄을 진행 중"이라고 분석했다. 로봇 사업에 대해서도 "엔비디아와의 피지컬 AI 협업을 통해 로봇 구동 환경에서의 데이터 확보와 알고리즘 고도화를 진행 중"이라며 "단순 하드웨어 공급을 넘어 로봇 플랫폼 역량 강화로 이어져 중장기적인 사업 확장 가능성이 높다"고 진단했다. 한편, 이번에 발표한 잠정실적은 한국채택국제회계기준에 의거한 예상치다. LG전자는 이달 말 예정된 실적설명회를 통해 순이익과 사업본부별 세부 경영실적을 발표할 계획이다.

2026.07.07 12:11전화평 기자

KB금융, AI·로봇틱스 인재 양성…휴머노이드챌린지에 상금 후원

KB금융그룹이 국내 휴머노이드 기술 인재 육성과 산업 생태계 활성화를 위해 휴머노이드 로봇 기술 실증형 경진대회 '2026 휴머노이드 챌린지'에 총 3000만원 규모의 상금을 후원했다고 6일 밝혔다. 휴머노이드 챌린지는 산업통상부가 주최하고 한국로봇산업진흥원·한국로봇융합연구원이 공동 주관한 경진대회로, 지난 2일과 3일 양일간 '로보컵(RoboCup) 2026 인천'이 개최되는 인천 송도컨벤시아에서 진행됐다. KB금융은 앞으로도 인공지능(AI)·로보틱스 등 미래 기술 분야 인재 양성과 혁신 기술 생태계 조성을 지속적으로 지원하며, 미래 산업의 성장을 함께하는 생산적 금융의 역할을 확대해 나갈 계획이다. KB금융 관계자는 “AI와 로보틱스 기술은 미래 산업의 경쟁력을 이끌 핵심 분야”라며, “앞으로도 KB금융은 미래 기술 인재들이 성장할 수 있는 기반을 마련하고, 휴머노이드 로봇을 비롯한 국내 혁신 산업 생태계와 함께 성장하는 금융파트너가 될 것”이라고 밝혔다.

2026.07.06 13:40손희연 기자

[AI 리더스] 스카이인텔리전스 "로봇 합성데이터, 올해가 매출 원년"

"산업용 로봇을 위한 합성데이터 사업은 올해부터 매출이 발생하고 있습니다. 폐쇄 루프 기반 자동화가 고도화되며 데이터 공급이 프로젝트 단위에서 대량 생산 단계로 전환되고 있고, 이 흐름이 본격화하면 생산성과 매출 모두 가파르게 성장할 겁니다." 이재철 스카이(SKAI)인텔리전스 대표는 지난달 말 서울 강남구 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 밝혔다. 스카이인텔리전스는 현실의 물리 정보를 담은 합성데이터를 생성하는 디지털 트윈·합성데이터 인프라 기업이다. 엔비디아 공식 리테일 파트너로 등재된 유일한 한국 기업으로, 광고 영역에서는 3차원(3D) 콘텐츠 자동화 플랫폼 '비쓰리(B.THREE)'로 루이비통모에헤네시(LVMH) 산하 브랜드들과 인공지능(AI) 콘텐츠 제작 매출을 확보해 왔다. 스카이인텔리전스가 만드는 합성데이터는 로봇이 실제 현장에 투입되기 전 미리 학습할 교재이자 어떤 상황에서 오작동하거나 판단을 잘못하는지까지 담은 오답노트 역할을 한다. 물체의 위치·자세·라벨과 카메라·조명 조건, 재질 정보까지 함께 포함돼 AI 학습에 바로 활용할 수 있으며 모델이 어떤 조건에서 오류를 냈는지도 추적할 수 있다. 핵심 경쟁력은 '리얼 투 심 투 리얼(Real2Sim2Real)' 폐쇄 루프 구조다. 실제 제품의 컴퓨터 지원 설계(CAD)·재질·공차 정보로 디지털 트윈을 만들어 그 안에서 합성데이터를 생성하고 현장에서 나온 오류와 실패 사례를 다시 반영해 보정한다. 한 번 만들고 끝나는 데이터가 아니라 실제 피드백으로 계속 개선되는 데이터 인프라라는 의미다. 고객사는 생산 라인이 완전히 준비되기 전에 비전 리스크를 조기에 식별해 현장 디버깅 비용을 줄일 수 있다. 회사는 이 같은 기술력을 바탕으로 지난달 세계 4대 산업용 로봇 기업 ABB로보틱스와 전략적 협력 프레임워크 협약(CFA)을 체결했다. 글로벌 합성데이터 기업들도 해당 프로젝트에 뛰어들었지만 탈락한 것으로 알려졌다. 개별 기술은 따라 할 수 있어도 산업 현장 이해와 고정밀 디지털 트윈, 자동 라벨링, 로봇 기업과의 검증 경험을 하나로 묶는 산업 데이터 파이프라인 전체가 진입 장벽이라는 게 그의 설명이다. 이 대표는 "산업 현장과 시뮬레이션 환경을 함께 이해해야 비로소 전체 메커니즘을 구현할 수 있는데 이를 제대로 이해하는 회사는 거의 없다"며 "ABB로보틱스가 우리를 선택한 이유도 여기에 있다"고 말했다. 양사는 매달 단건 실험 방식의 개념검증(PoC)을 진행하며 정량 지표를 담은 성과를 쌓고 있다. 폐쇄 루프를 양산 공정까지 적용해 공장이 원가를 얼마나 절감했는지 데이터로 증명하는 게 첫 우선순위다. 이 대표는 "결과물들이 하반기에 잇따라 공개될 것"이라며 "ABB로보틱스가 이미 갖춘 디지털 트윈 인프라 위에서 검증을 마치면 의료 로봇처럼 렌즈로 객체를 인식해 정밀 작업하는 다른 분야로도 확장할 계획"이라고 말했다. ABB로보틱스 등 해외 주요 기업들과의 검증을 마친 뒤에는 국내 시장을 본격 공략한다는 구상이다. 한국은 초소형화하는 휴대폰 부품처럼 0.5~3mm 수준의 결합 작업을 반복해야 하는 정밀 제조가 몰려 있는 큰 시장이어서다. 이 대표는 "빠르면 올 하반기, 늦으면 내년에 한국 정밀 제조 시장으로 역으로 들어가 수익화할 예정"이라며 "자동차 부품 조립부터 데이터센터 배선 자동화까지 정밀 결합이 필요한 영역 전반이 대상이 된다"고 내다봤다. 해외 시장 공략 역시 속도를 낸다. 스카이인텔리전스는 싱가포르·상하이·파리에 100% 자회사 세 곳을 실거점으로 운영하고 있으며 제조업이 강한 미국에서도 이르면 내년 법인 설립을 추진한다. 해외 사업 기반을 넓히는 동시에 기업 성장의 다음 단계도 준비하고 있다. 회사는 기업공개(IPO)를 목표로 올해부터 상장 요건 충족을 위한 준비에 착수했다. 이 대표가 그리는 최종 그림은 제조 자동화 영역의 데이터 표준이다. 아직 표준조차 없는 제조 데이터 시장에서 표준을 쥐면 시장 이니셔티브를 주도할 수 있다는 판단에서다. 이 대표는 "산업용 제조 자동화 분야에서 합성데이터 인프라 기업으로 글로벌 1위가 되는 것이 단기 목표"라며 "중장기적으로는 글로벌 선도 기업들과 협력을 확대해 데이터 표준을 만들겠다"고 강조했다.

2026.07.06 10:44이나연 기자

로보티즈 AI 워커, 휴머노이드 로봇 챌린지서 대상 수상...서울대팀이 사용

로보티즈는 산업통상부 주최 '2026 휴머노이드 로봇 챌린지'에서 서울대 ROBI팀이 자사 휴머노이드 플랫폼 'AI 워커'로 대상을 받았다고 6일 밝혔다. 국내 주요 대학 12개 팀이 참가한 이번 대회는 제조 및 물류 환경에서 휴머노이드 로봇의 실제 작업 수행 능력을 검증하기 위해 마련됐다. 참가 로봇은 단순 보행을 넘어 부품 선별, 운반, 조립, 휠 체결 등 실제 생산 공정을 모사한 미션을 수행하며 작업 정확도·속도·안정성을 평가받았다. 첫 경기부터 만점을 기록한 서울대 팀은 전 종목에 걸쳐 출전 로봇 중 가장 정확한 작업 수행 능력을 선보이며 대상을 거머쥐었다. AI 워커를 이용한 포스텍의 RL 랩(Lab)팀 역시 제어 능력을 인정받아 장려상을 수상했다. 결선 무대에 오른 12개 팀 중 7개 팀이 로보티즈의 AI 워커를 연구 플랫폼으로 선택해 경기에 임했다. 로보티즈는 "이번 대회에서 로보티즈 AI 워커는 국내 휴머노이드 연구개발 생태계에서 '표준 범용 플랫폼'으로 자리매김했음을 보여줬다"며 "각기 다른 대학 연구진들이 동일한 하드웨어 플랫폼 위에서 자신만의 인공지능 알고리즘을 얹어 성능을 경쟁했다"고 말했다. 그러면서 "로봇 부품 기업을 넘어 전 세계 연구기관과 산업계가 자유롭게 활용할 수 있는 개방형 휴머노이드 플랫폼 기업으로서 연구개발 생태계를 확대하겠다"고 덧붙였다.

2026.07.06 09:24진운용 기자

[기고] AI 패권 전쟁, '필수불가결 AI'로 승부하라

지난 6월 12일, 워싱턴발 서한 한 장이 한국 AI 생태계를 뒤흔들었다. 미국 상무부가 국가안보를 이유로 인공지능 기업 앤트로픽에 최상위 모델 '미토스5'와 '페이블5'에 대한 외국인 접근을 전면 차단하라고 지시했기 때문이다. 그 여파로 앤트로픽 글로벌 보안 협력체에 참여했던 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 한국인터넷진흥원(KISA) 접근 권한이 불과 열흘 만에 사라졌다. 혈맹이라 불리는 동맹국조차 예외는 없었다. 대한민국 반도체와 통신을 지탱하는 첨단 AI 인프라가, 태평양 건너 어느 관료 서명 한 번으로 하루아침에 멈출 수 있다는 사실이 눈앞에서 확인된 순간이었다. 19일이 지난 6월 30일(현지시간), 앤트로픽은 미 상무부로부터 수출통제 해제 통보를 받았다고 밝혔다. 세계 유료 이용자들은 미국시간 7월 1일(한국시간 7월 2일) 부터 순차적으로 페이블5에 다시 접근할 수 있게 됐다. 초기 일정 기간은 정액 구독이 아닌 사용량 기반 종량 과금 방식으로 운영될 것으로 알려졌다. 언뜻 해프닝은 봉합된 듯 보인다. 그러나 봉합 조건을 들여다보면 오히려 위기감은 더 짙어진다. 미 상무장관은 앤트로픽이 향후 출시할 모델 보안 위험을 정부와 사전 협의하고, 모델에서 발견되는 이상 활동을 정부에 보고하기로 합의한 뒤에야 통제를 풀었다고 밝혔다. 즉 접근이 복원된 것이 아니라, 미국 정부 상시적 감독과 재량 아래 '허가'된 것이다. 국내 기업들이 19일간 겪은 마비는 우연한 소동이 아니라, 앞으로도 언제든 재연될 수 있는 구조적 위험의 예고편이었던 셈이다. 세상은 인공지능(AI)이 국가 생존을 결정짓는 'AI 대전환' 시대에 진입했다. 미국과 중국이 주도하는 G2 체제 속에서 세계 각국은 '소버린 AI' 전략에 사활을 걸고 있다. 우리나라도 독자적인 대규모언어모델(LLM)을 보유한 몇 안 되는 국가로서 AI 주권을 지키기 위한 행보를 가속화해 왔다. 이번 사태는 그 절박함이 기우가 아니었음을, 그것도 실시간으로 증명했다. 문제는 그다음이다. 한국의 '소버린 AI' 전략을 바라보는 미국과 유럽의 시선에는 이미 '기술 민족주의' 혹은 '신보호무역주의'라는 오해와 경계가 서려 있다. 미국 빅테크의 시장 지배력이 공고해지는 상황에서 한국의 독자적 행보는 자칫 통상 마찰이나 기술 고립으로 이어질 위험이 크다. 실제 국내 AI 업계에서도 "외산 기술을 들여와 국산 상표만 붙인다고 소버린 AI가 되는 것은 아니다"라는 자성의 목소리가 나올 만큼, '소버린'이라는 구호만으로는 국제 사회 신뢰도와 시장 선택을 얻기 어려운 것이 현실이다. 이제 우리는 '소버린'이라는 배타적 성벽을 넘어, 글로벌 시장이 거부할 수 없는 새로운 전략적 프레임으로 전환해야 한다. 그 해답이 바로 '필수불가결 AI(Mission-Critical AI)'다. 필수불가결 AI 초고신뢰성 지향…"없으면 나라도 멈출 수 있다" '소버린'이 국가 주권을 강조하는 정치적·방어적 용어라면, '필수불가결'은 산업적 실리와 기술적 필연성에 집중하는 용어다. 필수불가결 AI란 단 1초의 오차, 단 0.1%의 불량도 치명적 결과로 이어지는 제조·에너지·국방 등 국가 핵심 인프라에서 작동하는 초고신뢰성 AI를 뜻한다. 쉽게 말해 '멈추면 안 되는 AI', '없으면 공장도 나라도 멈추는 AI'다. 특히 우리가 강점을 가진 제조 분야는 필수불가결 AI의 가장 강력한 전쟁터다. 반도체, 조선, 배터리 등 한국이 세계를 호령하는 제조 현장은 0.1%의 불량도 허용되지 않는 영역이다. 정부도 이미 이 흐름을 읽고 있다. 산업통상부는 자동차·IoT가전·기계로봇·방산 등 4대 분야를 대상으로 하는 'K-온디바이스 AI반도체' 사업을 예비타당성조사까지 면제받아 국가전략사업으로 추진 중이다. 국내 팹리스 기업 딥엑스는 현대차 로보틱스랩과 손잡고 실제 운영 환경에서 검증된 온디바이스 AI 반도체를 로봇에 탑재하는 단계까지 나아갔다. 이곳에서 쓰이는 AI는 단순히 글을 쓰고 그림을 그리는 범용 생성형 AI와는 차원이 달라야 한다. 현장 데이터를 실시간으로 처리하고 외부 유출을 원천 차단하는 온디바이스 기술과 저전력 AI 반도체가 결합된 '피지컬 AI'가 그 핵심이다. 이러한 전략적 명칭의 전환은 대외 관계에서 강력한 레버리지가 된다. 미국을 향해서는 "우리는 당신들의 경쟁자가 아니라, 미국 제조 부활(Reshoring)을 돕는 필수적인 안전장치이자 파트너"라는 논리를 펼칠 수 있다. 유럽AI법 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 요구 기준 엄격 규제의 칼날을 세우는 유럽에는 더 구체적인 카드가 있다. 지난 6월 EU AI법의 고위험(High-risk) AI 시스템 요건이 본격 발효됐다. 제조 현장 안전 구성요소에 쓰이는 AI에는 위험관리 체계, 데이터 품질 검증, 인간의 감독 등 엄격한 기준이 요구된다. 애초부터 '0.1%의 불량도 허용하지 않는' 신뢰성을 설계 목표로 삼아온 한국의 필수불가결 AI는 이 요건을 위협이 아니라 우리가 먼저 도달해 있는 표준으로 제시할 수 있다. "우리는 AI법이 요구하는 최고 수준의 안전성과 투명성을 기술적으로 구현하는 모범 사례"라는 명분이 그것이다. 즉 '주권'을 내세워 대립하는 것이 아니라, '필수성'을 내세워 상호 의존성을 극대화하는 전략이다. 결국 기술의 완성은 사업화에 있다. 아무리 훌륭한 주권론도 시장에서 선택받지 못하면, 그리고 상대국이 접근을 차단하는 순간 무력해진다면 공허한 구호에 그칠 뿐이다. 19일 만에 접근이 복원됐다고 안도할 일이 아니다. 그 복원조차 미국 정부의 승인과 감독을 조건으로 이뤄졌다는 사실이 보여주듯 우리가 추구해야 할 진정한 주권은 고립된 성벽 안의 독점권이 아니라 글로벌 공급망에서 '한국의 기술 없이는 세계의 공장이 돌아가지 않는' 불가대체성(Irreplaceability)에서 나온다. 정부와 기업은 이제 '소버린 AI'라는 용어에 담긴 애국적 열망을 '필수불가결 AI'라는 냉철한 실리 전략으로 고도화해야 한다. 폐쇄적 자국 중심주의라는 오해를 불식시키고, 전 세계 산업 현장의 심장을 장악하는 기술 리더십을 발휘할 때다. 미토스·페이블 사태가 던진 경고를 잊지 말아야 한다. 다음 번 서한 한 장이 다시 날아왔을 때, 우리 손에 대체 불가능한 카드가 쥐어져 있어야 한다. 대한민국 AI가 세계의 비즈니스를 멈추지 않게 만드는 '신뢰의 엔진'이 되기를 기대한다.

2026.07.05 11:00김재수 컬럼니스트

브릴스, '로보컵 2026'서 AI 안전 관제 팔레타이징 선봬

로봇 기업 브릴스가 '로보컵 2026'에 참가해 '인공지능(AI) 안전 관제 팔레타이징 솔루션'을 선보였다고 3일 밝혔다. 인천시와 세계로보컵연맹, 한국AI·로봇산업협회(KAR)가 공동 주최한 이번 대회에서는 오는 6일까지 로봇축구, 가정서비스, 산업자동화, 재난구조, 청소년 등 5개 분야, 10개 리그 경기가 펼쳐진다. 행사장 한 편에는 기업 전시장도 마련됐다. 이곳에서 브릴스는 AI 안전 관제 팔레타이징 솔루션을 전시했다. 이 솔루션은 자동화 로봇과 사람이 같은 공간에서 안전하게 협업할 수 있도록 설계됐다. 브릴스는 "해당 제품은 기존 로봇을 보완한 지능형 동적 제어 기술이 탑재돼 있다"며 "사람의 관절 위치와 동작을 실시간으로 분석해 산업재해를 예방한다"고 말했다. 그러면서 "CCTV와 연동돼 작업 현장을 실시간으로 모니터링하며 작업자의 움직임을 파악한다"며 "이상 상황이 감지되면 로봇이 자동으로 속도를 줄이거나 멈춰 사고를 방지한다"고 강조했다. 회사는 "이 솔루션을 통해 작업장 안전성을 높였을 뿐 아니라 생산성을 50% 향상시키고 불량률을 70% 감소시켰다"고 덧붙였다. 전진 브릴스 대표이사는 "로보컵 대회에서 브릴스의 기술을 선보이게 돼 뜻깊다"며 "사람과 로봇이 안전하게 협업하는 환경을 만드는 것이 피지컬 AI의 본질인 만큼, 브릴스는 현장의 위험성을 해소하면서 경쟁력을 높이는 기술을 시장에 알리겠다"고 말했다.

2026.07.03 15:14진운용 기자

[현장] 캘블링 MIT 교수 "범용 로봇, 데이터보다 현실 이해·인과 추론 필요"

"범용 로봇은 방대한 데이터 학습만으로 탄생하기 어렵습니다. 로봇이 현실 세계를 이해하고, 행동 결과를 예측할 수 있어야 합니다. 인간 의도를 추론해 스스로 계획할 수 있는 능력도 있어야 합니다. 엔지니어는 로봇에 데이터 학습뿐 아니라 월드 모델과 인과 추론, 계획 능력을 결합한 '추론 중심 구조'를 넣어야 합니다." 레슬리 팩 캘블링 미국 매사추세츠공과대(MIT) 파나소닉 석좌교수는 3일 과학기술정보통신부가 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 개최한 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026' 기조연설에서 범용 로봇 구현 방안을 이같이 밝혔다. 캘블링 교수는 로봇이 데이터만 많이 학습한다고 범용 지능에 도달할 수 있는 것은 아니라고 지적했다. 엔지니어가 모든 상황을 코드로 짜 넣는 방식도 어렵지만, 아무 구조 없이 데이터에만 맡기는 방식도 한계가 크다는 설명이다. 그가 데이터 중심 접근 한계를 지적한 이유는 로봇이 마주할 현실 세계가 지나치게 복잡하기 때문이다. 범용 로봇이 모든 환경과 예외 상황을 데이터로만 익히려면 필요한 학습량이 급격히 늘어나고, 결국 실제 환경에 바로 적용하기 어려워진다는 것이다. 캘블링 교수는 이 한계를 넘기 위한 대안으로 '합리적 로봇(rational robot)' 접근법을 제시했다. 이는 로봇공학과 컴퓨터과학이 쌓아온 세계 이해 방식에 딥러닝을 결합하는 개념이다. 로봇이 적은 데이터로도 새로운 상황을 해석하고 대응하도록 만들 수 있다. 그는 합리적 로봇 출발점으로 현실 세계를 3차원 공간으로 이해하는 것을 꼽았다. 로봇이 물체가 어디에 있고, 보이지 않는 부분은 어떤 형태일지 파악해야 로봇이 실제 공간에서 물건을 집고 옮기며 작업을 수행할 수 있다는 설명이다. 캘블링 교수는 로봇이 공간을 이해하는 것만으로는 충분하지 않다고 지적했다. 로봇은 자신의 행동이 주변 환경을 어떻게 바꾸는지도 예측해야 한다는 이유에서다. 물체를 집거나 치우거나 옮기는 행동이 다음 상황에 어떤 영향을 주는지 알아야 이후 행동을 계획할 수 있기 때문이다. 캘블링 교수는 이를 위해 로봇 내부에 현재 세계 상태를 표현하는 모델과 행동 결과를 예측하는 모델이 필요하다고 설명했다. 로봇은 이 모델을 바탕으로 목표를 정하고 상황을 해석한 뒤 어떤 순서로 움직일지 계획할 수 있다. 그는 커피 캡슐을 쟁반에 옮기는 사례로 이 차이를 설명했다. 그는 "쟁반 위에 캔이 놓여 있다면, 로봇은 캡슐을 바로 옮기려 하기보다 먼저 캔을 치워야 한다는 사실을 판단해야 한다"며 "이는 단순히 물체를 잘 집는 문제와 다르다"고 말했다. 이어 "로봇이 눈앞의 동작만 수행하는 수준을 넘어 앞으로 벌어질 상황을 따져야 실제 생활 공간에서 쓸 수 있는 범용 로봇에 가까워질 것"이라고 덧붙였다. 캘블링 교수는 로봇이 사람 시연을 학습하는 방식도 단순 모방에 머물러서는 안 된다고 강조했다. 로봇이 사람의 손 움직임이나 이동 경로를 그대로 따라 하면 환경이 조금만 달라져도 같은 작업을 수행하기 어렵기 때문이다. 그는 이 과정에서 대규모언어모델(LLM)이 보조 도구로 쓰일 수 있다고 봤다. LLM이 장면을 설명할 수 있는 여러 후보를 만들면, 로봇이 그중 실제 행동을 가장 잘 설명하는 표현을 골라 인과 행동 모델에 반영하는 식으로 활용 가능해서다. 캘블링 교수는 로봇 학습이 신경망과 경사하강법에만 갇혀서도 안 된다고 설명했다. 기호적 표현을 활용하면 로봇이 행동과 결과 사이의 인과 관계를 더 구조적으로 배울 수 있다고 봤다. 또 범용 로봇 개발에서 모듈화도 중요한 설계 원칙으로 제시했다. 시각을 처리하는 방식과 언어를 이해하는 방식, 물리적 행동을 계획하는 방식은 서로 다르기 때문에 각각의 기능을 나눠 설계하고 다시 결합해야 한다는 설명이다. 캘블링 교수는 "엔지니어가 완벽한 프로그램을 작성하는 것만으로는 충분하지 않고 구조 없는 학습만으로도 지능형 로봇에 도달하기 어렵다"며 "로봇공학과 컴퓨터과학에서 이해한 내용과 딥러닝에서 배운 내용을 결합해야 한다"고 밝혔다.

2026.07.03 12:05김미정 기자

"국내외 AI 전문가 한 자리"…정부, '글로벌 AI 심포지엄' 개최

정부가 국내외 인공지능(AI) 산학연 전문가를 한 자리에 모았다. 과학기술정보통신부는 3일 서울 강남 웨스틴 서울 파르나스에서 '글로벌 AI 프론티어 심포지엄 2026'을 개최했다고 밝혔다. 정보통신기획평가원과 행사 공동 주최에 참여했으며 국가AI연구거점, 글로벌AI프론티어랩이 주관했다. 이번 행사 주제는 'AI, 지능을 넘어 현실 세계로'다. AI 기술이 연구실과 모델 성능 경쟁을 넘어 로봇, 산업, 과학, 안전 등 실제 환경에서 어떻게 작동하고 활용될 수 있는지를 논의하는 데 초점 맞춰졌다. 1부에서는 AI 분야 세계적 연구자와 산업계 인사가 기조연설에 나섰다. 레슬리 팩 캘블링 MIT 파나소닉 석좌교수는 '합리적 로봇'을 주제로 현실 세계에서 로봇이 스스로 판단하고 움직이는 방안을 발표했다. 노엄 브라운 오픈AI 리서치 부문 부사장은 '대규모 추론 연산의 시사점'을 주제로 AI 기술 발전 방향을 조망했다. 브라운 부사장은 AI가 빠르게 문장을 생성하는 수준을 넘어 충분한 시간을 들여 논리적으로 답을 찾는 최신 추론 기술 흐름을 소개했다. 기조연설 뒤에는 김기응 국가AI연구거점 센터장 겸 카이스트 교수가 좌장을 맡아 '글로벌 AI 리더십: 산·학·관 협력'을 주제로 패널 토론을 진행했다. 패널에는 레슬리 팩 캘블링 MIT 교수, 노엄 브라운 오픈AI 부사장, 조경현 글로벌AI프론티어랩 공동소장 겸 뉴욕대 교수, 에밀리 블랙 뉴욕대 교수가 참여했다. 2부에서는 AI 원천 기술과 산업 응용 사례를 다루는 6개 전문 트랙이 운영됐다. 트랙은 거대언어모델 및 에이전틱 AI, 멀티모달 AI, AI 포 사이언스, 피지컬 AI 및 체화형 지능, AI 포 라이프, 신뢰·안전·거버넌스 AI로 구성됐다. 각 트랙에는 임우형 LG AI연구원 원장, 모리타 준 퍼플렉시티 아시아 대표, 김명주 인공지능안전연구소 소장 등 국내외 전문가가 발제자로 참여했다. 오픈AI, 앤트로픽, 퍼플렉시티 등 글로벌 AI 기업과 프랑스 프레리 연구소, 캐나다 벡터 연구소 등 해외 연구기관도 행사에 참여했다. 본 행사에 앞서 2일에는 '글로벌 AI 프론티어랩 워크숍'도 열렸다. 이 자리에서는 한미 연구자들이 연구 현황을 공유하고 인공지능 핵심 알고리즘, AI 신뢰·책임성, AI 헬스케어 등을 주제로 미래 연구 방향을 논의했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "이번 심포지엄은 학계의 깊이 있는 원천 기술 연구가 산업 현장의 실질적인 적용으로 이어지는 산학 융합의 청사진을 그리는 뜻깊은 자리"라며 "과기정통부는 향후에도 국내 AI 연구의 국제 경쟁력을 더욱 강화하고, 글로벌 AI 연구 협력 생태계 구축에 박차를 가할 계획이다"라고 밝혔다.

2026.07.03 10:13김미정 기자

[현장] "로봇이 그린 인간의 생애, 홀로그램이 전한 온기"...LG CNS, 참여형 DX 전시 개최

LG CNS가 눈에 보이지 않는 최첨단 디지털 전환(DX) 기술을 감각적인 예술 콘텐츠로 풀어낸 이색 전시를 선보인다. LG CNS는 2일 서울경제진흥원(SBA)과 함께 서울 동대문디자인플라자(DDP) 디자인랩 쇼룸에서 대중 참여형 전시회 '기술이 사람을 만날 때: 연결은 마음을 향한다'를 개최했다. 오는 20일까지 진행되는 이번 전시는 복잡한 기업용 IT 기술을 대중의 눈높이에 맞춰 시각화하고, 일상 속에 스며든 인공지능(AI)·클라우드·로봇 기술의 가치를 직접 체감할 수 있도록 기획됐다. 도시, 교통, 금융, 물류, 공공 서비스 등 사회 전반의 디지털 시스템과 대형 인공지능(AI) 플랫폼을 구축해 온 LG CNS는 이번 전시를 통해 복잡하고 어려윤 기업 간 거래(B2B) 기술을 친근한 시각 요소와 체험 공간으로 재구성해 관람객과 소통에 나선다. 관람객은 ▲공연 ▲미디어 콘텐츠 ▲토크 ▲체험 등 4가지 프로그램을 통해 일상의 편의를 높여온 디지털 기술에 대한 이해도를 높이고, AI와 로봇 등 미래 핵심 기술이 가져올 변화를 살펴볼 수 있다. 가장 눈길을 끄는 것은 로봇과 홀로그램 기술을 활용한 공연 프로그램이다. 무인운반로봇(AGV)과 LG CNS의 브랜드 캐릭터 '씨에너스(CieNuS)'가 선보이는 런웨이 퍼포먼스와 모노드라마가 대표적이다. 모노드라마는 LG CNS가 바라보는 미래 사회의 모습을 구체적으로 제시한다. 영상 속에서는 병원에서 제공한 의료 로봇이 고령자의 무릎 상태를 지속적으로 모니터링하고 수집된 데이터를 기반으로 의료진이 맞춤형 처방을 제공한다. 드론 배송은 가족이 만든 음식을 먼 거리에 있는 가족에게 전달하고, 가족들은 마치 같은 공간에 있는 것처럼 일상을 공유한다. 또 홀로그램 통신을 통해 가족들이 실시간으로 대화를 나누고, 디지털 트윈 기술을 활용해 고령자 주거 환경을 가상 공간에 구현한 뒤 이동 동선과 위험 요소를 분석하는 장면도 등장한다. AI와 디지털 트윈, 로봇, 드론 물류 기술이 하나의 생태계로 연결돼 사람들의 삶을 지원하는 미래를 묘사했다. 이어지는 장면에서는 홀로그램으로 접속한 자녀가 어머니의 재활을 돕기 위해 디지털 트윈으로 집 안 계단과 동선을 점검하고, 주거환경 전문가와 협업해 안전한 인테리어 개선안을 마련하는 모습도 담겼다. 로봇 패션쇼는 '로봇이 표현하는 인간의 생애와 만남'을 주제로 진행됐다. 아기를 안고 있은 엄마를 시작으로 교복을 입은 학생, 서로를 마주하는 만남과 결혼, 그리고 피날레를 장식하는 노년까지 각 상황에 복장을 입은 로봇이 등장해 사람의 일생을 표현했다. 미래의 로봇 기술이 단순히 인간의 노동을 대체하는 것을 넘어, 인류의 삶 전체를 어떻게 돕고 따뜻하게 연결할 수 있는지를 직관적으로 보여주는 연출이다. 관람객이 직접 참여하는 체험 프로그램도 운영된다. 참가자들은 LG CNS의 브랜드 캐릭터 씨에너스와 타이포그래피 디자인 요소를 활용해 키링과 머그컵 등을 제작할 수 있다. 단순히 전시를 관람하는 데 그치지 않고 브랜드와 기술을 직접 경험할 수 있도록 구성했다. 전시 기간에는 문화·예술·과학·인문 분야 전문가들이 참여하는 토크 프로그램도 열린다. 참가자들은 AI 시대의 사회 변화와 인간의 역할, 기술 발전이 창작과 문화에 미치는 영향 등을 다양한 관점에서 논의한다. 유지연 LG CNS 브랜드경험(BX)전략팀장은 "이번 전시는 기술을 어렵고 멀리 있는 개념이 아니라 일상 속에서 보고 느낄 수 있는 경험으로 풀어내고자 한 시도"라며 "기술이 사람의 삶과 사회를 위해 어떤 방향으로 발전해야 하는지 함께 생각해보는 계기가 되길 바란다"고 말했다.

2026.07.02 13:21남혁우 기자

산업부, 금융위 손잡고 글로벌 피지컬 AI 선도 기업 발굴·육성

산업과 금융, 제조 인공지능 전환(M.AX)과 국민성장펀드가 만나 글로벌 피지컬 AI 시장을 선도할 기업을 발굴·육성한다. 산업통상부와 금융위원회는 1일 서울 여의도 산업은행 대회의실에서 '국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트' 민관 합동간담회를 개최하고 AI팪토리·로봇·미래차 등 피지컬 AI 핵심분야 메가프로젝트 발굴을 위한 협업 방안을 논의했다. 김정관 산업부 장관은 “지난해 12월에 이어 두 번째로 산업과 금융의 만남이 이뤄졌다”며 “오늘 논의되는 AI팩토리·AI로봇·반도체는 다가오는 AI 시대 우리 성장을 이끌어낼 핵심인 만큼 과감한 투자가 필요하다”고 밝혔다. 김 장관은 “M.AX 인프라 구축 등의 투자는 대기업조차 결정하기 쉽지 않은 만큼, 국민성장펀드가 든든한 성장 사다리가 되길 바란다”면서 “산업부도 정책역량을 총동원해 M.AX 확산을 뒷받침하고 국민성장펀드의 투자효과를 M.AX로 끌어올리겠다”고 말했다. 이억원 금융위원장은 “우리나라의 다양하고 수준 높은 제조현장에서 구현될 피지컬 AI는 생산성 향상과 새로운 성장동력 창출에 크게 기여할 분야로 주목받고 있다”며 “국민성장펀드는 대한민국 '피지컬 AI 글로벌 1강' 도약 비전을 현실로 만드는 강력한 이행수단으로서, 민간 투자를 촉진하는 마중물이 되겠다”고 말했다. 이 위원장은 이어 “금융위원회는 피지컬 AI 부문에 대한 장기적이고 과감한 금융지원으로 대한민국이 대체불가 초격차 산업강국으로 도약할 수 있는 토대를 마련하겠다”고 덧붙였다. 최연우 산업부 산업인공지능정책관은 “맥스는 정부 단독이나 기업 단독으로는 할 수 없는, 역량의 결집이 필요한 정책”이라며 “정부 부처 간에도 협업이 필수적”이라고 말했다. 최 국장은 이어 “M.AX에는 기술개발과 대규모 자금이 필수적”이라며 “효과적으로 추진하려면 산업부의 기업 R&D 실증, 컨설팅 지원과 함께 금융위의 국민성장펀드 등 투융자 지원이 함께 이뤄져야 한다”고 강조했다. 최 국장은 이수페타시스(초고다층 PCB 제조기술 개발)·LS전선(고중량 해저케이블 제조 AI모델 개발)·대성하이텍(심혈관 질환 카테터 품질검사 공장 지능화사업 추진)·뉴로메카(저감속기 고토크 액티베이터 개발)·원익로보틱스(관절자유도와 촉각 민감도 제고 기술)·SK에너지(휴머노이드 개발)·CJ대한통운(그리퍼 멀티모델 파운데이션 모델 개발) 등의 현황 설명과 함께 국민성장펀드 연계 방안을 발표했다. 손영채 금융위 국민성장펀드추진단장은 “(그동안은) 기초연구와 실증, 사업화가 분절된 면이 있었는데, 범부처 간 협력을 바탕으로 지원방안을 마련할 필요가 있다”며 “산업부문과 잘 협의해서 산업 생태계에 파급효과가 큰 기업을 잘 선정해 10년 이상의 장기 인내자본을 공급하겠다”고 밝혔다. 금융위는 국민성장펀드를 통해 AI·반도체·미래차·로봇·방산·이차전지 등 6개 산업 부문에 올해 간업투자 4조 2000억원을 포함해 16조원을 지원할 계획이다. 산업부와 금융위는 이날 간담회를 계기로 산업육성정책과 금융정책을 긴밀히 연계해 기술개발·실증·사업화·스케일업에 이르는 모든 과정을 지원하고 대한민국이 글로벌 제조·피지컬 AI 시장의 선도주자로 자리매김할 수 있도록 협력을 확대할 계획이다. 산업부에 따르면 이날 참석기업들은 AI시대를 선도하기 위해서는 연구개발 지원을 넘어 대규모 시설투자·실증 인프라 구축로벌 진출 등을 위한 장기 인내자본 공급이 필수적이라고 입을 모았다.

2026.07.01 15:04주문정 기자

서울AI허브, 피지컬 AI 산업 클러스터 연계 강화

서울AI허브가 피지컬 인공지능(AI) 분야 기업과 기관 간 협력 기반을 넓혔다. 서울AI허브는 지난 26일 서울AI허브 메인센터에서 '산업별 클러스터 연계 인공지능 전환(AX) 확산 네트워킹 데이'를 열고 AI·로봇 분야 기업과 기관 간 협력 방안을 논의했다고 30일 밝혔다. 이번 행사는 서울AI허브와 수서 로봇클러스터인 강남 로봇플러스 테스트필드를 연계해 AI·로봇 기업 간 협업 기회를 확대하기 위해 마련됐다. 산업별 클러스터 간 연결을 통해 AI 생태계 활성화를 도모하는 데 초점 맞춰졌다. 이날 서울 AI 허브를 비롯해 강남 로봇플러스 테스트필드, 한국전자기술연구원, 한국AI·로봇산업협회, 서울경제진흥원, 현대무벡스, 서울AI허브 입주기업 등 산·학·연 관계자가 참석했다. 이들은 기관별 지원사업과 협력 사례를 공유하고 산업 간 네트워크 확대 방안을 논의했다. 서울AI허브와 강남 로봇플러스 테스트필드, 한국AI·로봇산업협회는 각 기관 주요 지원사업과 협력 방향을 소개했다. 이어 서울시 테스트베드 실증 지원사업과 현대무벡스의 AI·로봇 산업 적용 사례도 발표됐다. 서울 AI 허브 입주기업인 하이퍼엑셀과 에어로로보틱스이노베이션도 기술 소개에 나섰다. 하이퍼엑셀은 AI 반도체를 에어로로보틱스이노베이션은 AI 드론 기술과 사업 성과를 각각 공유했다. 강연에서는 피지컬 AI 기술과 시장 전망이 다뤄졌다. 장준현 투모로로보틱스 부대표는 휴머노이드 로봇 AI 기술과 시장 동향을 설명했다. 문전일 한국피지컬AI협회 부협회장은 피지컬 AI 산업의 성장 가능성과 미래 비전을 주제로 글로벌 기술 흐름과 산업 적용 방향을 제시했다. 서울 AI 허브는 산업별 수요기업과 AI 스타트업을 연결하는 네트워킹 프로그램도 지속 운영하고 있다. 지난해에는 제조 미디어 클라우드 예술 분야를 주제로 한 산업별 네트워킹 데이 5회와 투자자 수요기업 유관기관 등이 참여한 소규모 네트워킹 10회 등 총 15회의 프로그램을 운영했다. 지난해 네트워킹 프로그램에는 총 486명의 기업 관계자가 참여했다. 서울 AI 허브는 이를 통해 산업 간 협력 기회를 확대하고 AI 스타트업의 기술 실증과 사업화를 위한 교류 기반을 마련했다고 설명했다. 변우석 서울AI허브 센터장은 "AI 산업이 피지컬 AI와 로봇 등 실물 산업으로 빠르게 확장하면서 산업 간 연결과 협력이 중요해지고 있다"며 "우리는 다양한 산업 클러스터와 협력을 확대해 AI 스타트업 기술 실증과 사업화를 적극 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.06.30 10:26김미정 기자

피지컬 AI 선점 위해 '팀 코리아' 뭉쳐야…데이터 구매·공장 수출 등 제안

주요 피지컬 인공지능(AI) 스타트업이 한자리에 모여 글로벌 시장 선점을 위한 원팀 구축과 정부 지원을 촉구했다. 글로벌 빅테크와 경쟁에서 이기려면 국내 기업 간 연합군 형성과 데이터 확보가 필수라고 봤기 때문이다. 류중희 리얼월드 대표는 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "리얼월드의 오픈소스 파운데이션 모델이 엔비디아를 제치고 글로벌 벤치마크 1위를 차지했다"며 "거대언어모델(LLM)에서 정부가 독자 파운데이션 모델을 개발하는 것처럼 피지컬 AI도 대기업, 강소기업, 컴퓨팅 기업으로 연합군을 구성하면 글로벌 초격차를 달성할 수 있을 것"이라고 밝혔다. 현장의 로 데이터(Raw Data) 수집 프로세스를 혁신해야 한다는 목소리도 나왔다. 엄윤설 에이로봇 대표는 "로봇 기업에 가장 필요한 것은 실제 작업자의 동작 데이터지만, 기업마다 형식과 기준이 달라 데이터 취득이 매우 어렵다"고 지적했다. 엄 대표는 '에고센트릭(바디캠 착용) 방식'을 제안했다. 조선소나 자영업자 등 현장 인력에게 바디캠을 통한 시각 데이터 확보와 전송 방법을 교육하고, 정부가 이 데이터를 사주는 방식이다. 엄 대표는 이를 통해 데이터 표준을 정립하고 대학, 연구소, 기업이 자유롭게 데이터를 활용할 수 있는 기반을 닦을 수 있다고 주장했다. 기술력을 패키지화해 해외 시장을 공략하자는 전략도 제시됐다. 장영재 다임리서치 대표는 "해외 기업에서 지능형 AI뿐만 아니라 로봇, 센서, 제어기를 포함해 공장 전체를 턴키(일괄 수주)로 지어달라는 요청이 나온다"며 "피지컬 AI 기반 공장 수출이 가장 현실적인 피지컬 AI 성장 모델"이라고 강조했다. 장 대표는 "이미 KAIST를 중심으로 국내 로봇, 센서, 통신 장비 기업들과 '팀 코리아'를 구축했다"며 "'첨단 공장 제조는 대한민국'이라는 새로운 수출공식을 만들 수 있도록 정부 차원 전략이 필요하다"고 요청했다. 한정된 자본을 효율적으로 활용하기 위한 파이프라인 조율 중요성도 강조됐다. 신정규 래블업 대표는 "우리나라가 AI 리딩 그룹에 진입할 기회를 맞이했으나, 미국이나 중국과 같은 자본 규모로 정면 승부하는 것은 불가능하다"고 단언했다. 신 대표는 AI 데이터센터(AIDC) 인프라 구축 시 발생하는 막대한 감가상각 비용을 언급하며, "에너지 수급, 그래픽처리장치(GPU) 보급 속도, 비즈니스 모델 구축 등 전체 파이프라인에서 지연이 발생하면 막대한 자본 손실로 이어진다"고 우려했다. 이어 "시장 자율성을 존중하되, 정부가 각 주체 간 조율을 주도해 사업 진행 속도와 자본 효율성을 높여야 한다"고 제언했다.

2026.06.29 18:31진운용 기자

정부, 2028년 '산업 특화 휴머노이드' 상용화…2030년 피지컬 AI 1강 도약

정부가 2028년 상용화를 목표로 10대 산업 특화 휴머노이드를 개발한다. 데이터팩토리를 구축해 실제 산업 현장 데이터를 확보하고, 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다는 계획이다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 로봇 파운데이션 모델은 한 모델로 여러 작업과 로봇에 두루 쓸 수 있는 범용 인공지능(AI) 두뇌다. 산업통상부는 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "2030년까지 피지컬 AI 1강으로 도약하겠다"고 밝혔다. 정부는 실데이터와 합성데이터 확보에 집중한다. 먼저 10대 업종을 선별해 중소기업 현장 데이터 대량 수집체계를 구축한다. 10대 업종은 ▲화학 ▲조선 ▲디스플레이 ▲가전 ▲물류 ▲의료 ▲호텔 ▲자동차 ▲철강 ▲배터리 등이다. 다만 자동차, 철강, 배터리 분야는 확정이 아니다. 정부·민간 데이터를 집적한 범정부 데이터 라이브러리도 세운다. 정부는 데이터 표준화와 가이드라인을 배포하고, 정부사업에서 민간과 협력해 일관된 형태로 데이터를 생산할 방침이다. 실데이터의 절대적 부족을 해결하기 위해 가상환경에서 저렴하게 데이터를 생산하는 합성데이터 인프라도 만든다. 물리법칙에 맞는 대량의 합성데이터를 생성할 수 있는 월드모델을 개발하고, 현실세계를 구현한 디지털트윈을 활용해 합성데이터를 생산한다는 계획이다. 정부는 내년부터 매년 AI 로봇을 1000대씩 사업장에 배치한다. 로봇 형태는 휴머노이드 등 다양하다. 형태에 집착하기보다 산업 환경에 맞는 로봇을 우선 배포한 다음 데이터를 확보해 2028년 휴머노이드를 선보인다는 의도로 풀이된다. 하드웨어 개발에도 힘을 쏟는다. 국내 로봇 3대 취약 부품인 액추에이터, 로봇손, 센서 연구개발(R&D)을 지원하고, 로봇 맞춤형 반도체·배터리를 개발한다. 또 로봇을 자체 생산할 여력이 부족한 스타트업을 지원하기 위해 새만금에 로봇 파운드리를 구축한다. 로봇 파운드리 구축에는 현대자동차그룹이 참여한다. 인력 양성과 금융 지원도 병행한다. 범부처가 협업해 향후 5년 간 로봇 전문인력 1만명을 배출하고, 국민성장펀드 등으로 기업의 신증설 투자자금을 지원할 계획이다. 산업부는 "대규모 투자와 산학연의 모든 역량을 결집해 3년 내에 세계 최고 수준의 독자 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발하겠다"고 말했다.

2026.06.29 16:06진운용 기자

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