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'물리 AI'통합검색 결과 입니다. (11건)

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SPRI "생성형 다음은 행동형…피지컬 AI 패권경쟁, 韓 배제될 수 있다"

피지컬 인공지능(AI) 주도권 경쟁이 본격화된 가운데 한국은 여전히 기술·생태계·전략 모두에서 뚜렷한 준비가 부족한 상황이라는 연구결과가 나왔다. 글로벌 기술 패권이 '생성형 AI'에서 '행동하는 AI'로 이동하는 시점에 대응이 늦어지면 공급망 종속과 표준 종속이라는 이중 위협에 직면할 수 있다는 경고다. 13일 소프트웨어정책연구소(SPRI)가 발표한 '피지컬 AI의 현황과 시사점' 보고서에 따르면 '피지컬 AI'는 생성형 AI 기반의 언어·시각 모델에 센서와 액추에이터를 결합해 물리적 환경을 인지하고 행동까지 자율적으로 수행하는 시스템이다. 인간처럼 보고 듣고 움직일 수 있는 이른바 '실행형 AI'로, 휴머노이드·드론·자율주행차·이동형 로봇 등 산업·국방·물류 전 분야에 걸쳐 적용이 확산되고 있다. 기술의 핵심은 세 가지로, ▲거대언어모델(LLM)에 기반한 멀티모달 '파운데이션' 모델과 강화학습의 통합 ▲3차원 세계 모델링과 센서 융합 ▲엣지 기반 온디바이스 추론이다. 여기에 전용 AI 반도체, 초경량 LLM까지 더해지면서 생성형 AI와는 차원이 다른 기술 복합성이 요구된다. 세계 주요국은 이에 대한 대응을 본격화했다. 미국은 스타게이트 프로젝트를 통해 5천억 달러(한화 약 700조원) 규모의 피지컬 AI 인프라를 구축 중이며 오픈AI·테슬라·보스턴다이내믹스 등 민간 주도 생태계가 신속히 움직이고 있다. 중국은 자체 그래픽처리장치(GPU)와 AI 칩부터 드론, 자율주행 로봇까지 공급망 완결성을 높이고 있다. 일본은 '문샷 계획'을 통해 고령화 대체 로봇과 인간형 AI 기술을 동시 추진하고 있다. 반대로 한국은 핵심 기술의 국산화 수준이 낮다. 멀티모달 파운데이션 모델, 행동 특화 LLM, AI 엣지 반도체 등은 대부분 수입에 의존하고 있으며 월드 모델·센서 퓨전 기술은 기초 R&D 단계에 머물러 있다. 산업 생태계 역시 대기업과 스타트업 간 분절돼 있고 실증과 테스트베드 환경도 턱없이 부족하다. 보고서는 한국이 지금과 같이 전략 없이 개별 기업·기관의 산발적 대응을 유지한다면 향후 글로벌 피지컬 AI 표준과 시장 주도권에서 완전히 배제될 수 있다고 경고했다. 특히 규제와 책임 법제가 부재한 상황에서 안전성과 윤리 기준도 선진국 주도로 결정될 가능성이 크다. 이에 따라 보고서는 국가 차원의 '피지컬 AI 전략위원회' 설치, 10년 단위 대규모 R&D 펀드 조성, 고위험 로봇의 안전 규제 정비, 민간 수요 촉진을 위한 공공 선구매 제도 등이 시급하다고 지적했다. 더불어 산업별 테스트베드 구축과 다학제 인재 육성 트랙 도입, 국제 표준화기구 진입도 병행돼야 한다고 꼬집었다. 소프트웨어정책연구소 보고서는 "생성형 AI가 콘텐츠와 언어의 영역이라면 피지컬 AI는 제조·물류·국방 등 실물경제 전체를 재편할 수 있는 파괴력을 지녔다"며 "기술 주권 확보와 전략적 대응 없이는 AI 시대의 종속국으로 전락할 가능성이 높다"고 밝혔다.

2025.05.13 18:00조이환

제프리 힌튼 "기업·정부 외면하는 AI 위협, 대중이 막아야'"

인공지능 연구로 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌튼 교수가 AI 기업과 정부를 강하게 비판했다. 그는 AI 기업들이 수익에만 몰두해 안전성을 무시하고 있다고 지적했다. 또한 이런 행태를 제대로 규제하지 않는 정부 역시 문제라고 꼬집었다. 27일 CBS와의 인터뷰에서 그는 "AI 기술의 무분별한 발전이 인류에게 심각한 위협이 될 수 있지만 기업과 정부는 이를 외면하고 있다"며 "이를 막기 위해서는 일반 대중이 적극적으로 목소리를 내고 정부에 압박을 가해야 한다"고 강조했다. "AI, 인류에 이익이자 위협… 균형 잡힌 대응 필요" 먼저 힌튼은 인터뷰에서 AI 기술이 의료, 교육, 에너지 등 다양한 분야에서 인류에 막대한 이익을 가져올 수 있다는 점을 인정했다. 그는 "AI는 수백만 건의 의료 데이터를 학습해 의사보다 정밀한 진단을 내릴 수 있으며, 학생 개개인에 맞춘 강력한 개인 튜터가 될 것이다"라며, "또한 새로운 소재 개발과 기후 변화 대응에도 핵심 역할을 할 것"이라고 전망했다. 하지만 곧바로 AI가 가져올 심각한 부작용에 대한 우려를 덧붙였다. 특히 나쁜 의도를 가진 사람들이 AI를 악용하는 문제와 AI 자체가 인간보다 더 높은 지능을 갖추어 통제 불가능한 존재로 변모할 가능성을 경고했다. 제프리 힌튼 교수는 "현재의 대형 언어 모델들도 이미 방대한 지식을 습득하고 있다. 향후 이들은 인간 전문가를 능가하는 수준으로 진화할 것이다"라며, "그때가 되면 우리는 더 이상 AI를 제어할 수 없을 수도 있다"고 밝혔다. "대형 AI 기업들, 수익 위해 안전성 뒷전" 특히 제프리 힌튼 교수는 현재 AI 개발을 주도하는 대형 기업들의 행보를 강하게 비판했다. 그는 "AI 기업들은 주주 이익을 극대화하는 것을 법적 책무로 삼고 있다"며, "장기적인 기술 안전성보다는 단기적인 시장 지배와 수익 창출에 몰두하고 있다"고 지적했다. 특히 오픈AI, 메타 등 일부 기업들이 대형 모델의 '가중치(weights)'를 외부에 공개하는 움직임에 대해 강한 우려를 표했다. 힌튼 교수는 "가중치 공개는 핵무기의 핵물질을 아무 제약 없이 유통시키는 것과 같다"며 "이로 인해 소규모 테러조직이나 사이버 범죄자가 손쉽게 강력한 AI를 구축할 수 있게 될 것"이라고 경고했다. 또한 기업들이 안전성 테스트나 장기적 위험성 연구에는 충분한 자원을 투자하지 않고 있으며 심지어 정부 규제 완화위한 로비 활동에도 적극적이라고 비판했다. "정부 자발적 규제 기대 어렵다" 더불어 힌튼 교수는 현실적으로 정부가 스스로 강력한 AI 규제에 나설 가능성은 낮다고 내다봤다. 그는 "특히 미국에서는 대형 AI 기업과 정치권 간 긴밀한 유착 관계가 형성돼 있다"며, "기업 이익을 보호하려는 정치적 압력이 강해져 정부는 규제에 소극적일 수밖에 없다"고 분석했다. 그는 "AI 기술이 국가 안보와 경제 성장의 핵심으로 여겨지는 상황에서, 규제는 오히려 기술 경쟁력을 약화시킬 수 있다는 인식이 퍼져 있다"며 "이런 분위기 속에서 정부가 자발적으로 규제에 나설 가능성은 극히 낮다"고 지적했다. "공공 여론이 변화를 이끌어야" 이러한 비관적 전망에도 제프리 힌튼교수는 해답이 아예 없는 것은 아니라고 희망을 제시했다. 그는 "지금 상황을 바꿀 수 있는 유일한 힘은 공공 여론"이라고 강조했다. 이어 "일반 시민들이 AI 기술의 위험성과 윤리적 문제를 인식하고, 정부와 기업에 강력한 규제와 책임을 요구해야 한다"며, "대중의 압력이 커질 때만이 정부는 기업들에 맞서 안전성 확보를 위한 정책을 추진할 수 있다"고 밝혔다. 힌튼 교수는 단순한 관심을 넘어서, 구체적인 법안 통과를 요구하고, 안전성 테스트 의무화, 개발 제한 장치 마련 등 구체적이고 실질적인 규제를 촉구해야 한다고 제안했다. "AI 규제는 선택이 아닌 생존의 문제" 힌튼 교수는 AI 기술에 대한 경계심을 단순한 '미래의 가능성'으로 치부해서는 안 된다고 강조했다. 그는 "AI는 지금 이 순간에도 빠른 속도로 발전하고 있으며, 인간보다 월등히 뛰어난 존재로 성장할 가능성은 점점 커지고 있다"고 말했다. 그는 AI 기술의 통제가 실패할 경우, 인류 전체가 통제력을 상실하는 상황에 직면할 수 있다고 경고했다. 더불어 "AI 규제는 이제 단순한 선택의 문제가 아니라, 인류 생존과 직결된 문제"라며, "우리는 이 엄중한 현실을 직시해야 한다"고 목소리를 높였다. 힌튼은 AI가 선한 방향으로 인류를 도울 수도 있지만, 지금처럼 무분별하게 경쟁하고 수익을 좇는 방식으로 발전한다면, 인류가 스스로 재앙을 초래할 것이라고 경고했다. 제프리 힌튼 교수는 "지금의 AI는 마치 귀여운 아기 호랑이와 같다"며 "어릴 때는 무해해 보이지만 시간이 지나면서 훨씬 강력한 존재로 성장해 결국 인간을 위협할 수 있다"며 기술 그 자체가 아닌 그것을 다루는 인간 사회의 무책임성과 탐욕에 대해 경고했다.

2025.04.27 17:27남혁우

엔비디아, 구글과 손잡고 AI 판도 재편…옴니버스로 '피지컬 AI' 혁신

엔비디아가 인공지능(AI) 추론, 기상 예측, 피지컬 AI 기반 산업 자동화 기술을 종합적으로 혁신하고 있다. 오픈소스 소프트웨어와 협력 이니셔티브를 통해 반도체 강자로서의 입지를 공고히 하는 동시에 AI 시대에서도 지속적인 경쟁력을 확보하기 위한 초읽기에 들어갔다. 엔비디아는 18일(현지 시간) 미국 새너제이에서 열린 GTC 2025에서 '다이나모', '어스-2', '옴니버스' 등의 AI 기술을 발표하고 알파벳과의 협력 이니셔티브를 공개했다. 지난 17일부터 닷새간 진행되는 이번 행사는 회사가 발전시킨 주요 기술과 업계 협력 사례를 공개하기 위해 마련됐다. 엔비디아는 '다이나모'를 통해 AI 추론 최적화를 실현하고 '어스-2'로 초정밀 기상 예측 솔루션을 선보였다. 더불어 알파벳·구글과 협력해 물리 AI 기반 로봇·신약 개발·전력망 최적화 등 다양한 산업 분야에서 AI 자동화를 추진하며 세부 기술력을 한층 고도화하고 있다. '다이나모'로 AI 추론 성능 극대화…'어스-2'로 기상 예측 혁신 엔비디아는 GTC 2025에서 '다이나모'와 '어스-2' 플랫폼을 공개했다. 각각 AI 모델의 성능 향상과 기상 예측 정밀도를 높이는 데 초점을 맞추고 있지만 두 기술 모두 엔비디아 GPU의 가속 성능을 극대화해 기존보다 효율적이면서도 신속한 모델 운영을 지원한다. '다이나모'는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터에서 AI 추론을 최적화하는 소프트웨어다. 다수의 GPU를 활용해 AI 모델이 더 많은 데이터를 빠르게 처리하도록 돕는다. 특히 언어 모델의 추론을 각 단계별로 다른 GPU에 분산하는 '분리 서빙' 방식을 채택해 처리량을 극대화하고 비용을 절감할 수 있다. 기존 AI 추론 방식에는 모델이 한 번 계산한 데이터를 다시 연산하는 비효율이 존재했다. 이에 '다이나모'는 '스마트 라우터' 기능을 도입해 이미 연산된 정보를 특정 GPU에 저장하고 필요할 때 재사용할 수 있도록 한다. 이로써 대규모 AI 팩토리에서 토큰 수익을 극대화하고 GPU 활용도를 높일 수 있게 됐다. 특히 엔비디아 최신 GPU 아키텍처인 '호퍼' 기반 시스템에서 '다이나모'를 활용할 경우 동일한 수의 GPU에서 AI 모델의 처리량을 두 배 이상 증가시킬 수 있다. 또 'GB200 NVL72' 랙에서 딥시크 'R1' 모델을 실행할 때는 GPU당 생성되는 토큰 수가 30배 이상 증가하는 것으로 나타났다. 엔비디아는 AI 추론뿐만 아니라 기상 예측 기술도 혁신하고 있다. '다이나모'와 동시에 공개된 '어스-2 기상 분석용 블루프린트'는 AI 기반 고해상도 기상 예측 솔루션이다. 기후 변화로 인한 재해 위험이 증가하는 가운데 보다 정확하고 빠른 기상 예측이 가능하도록 지원한다. '어스-2 블루프린트'에는 AI 기상 모델 '포캐스트넷'과 고해상도 데이터 변환 모델 '코디프'가 포함됐다. 이들은 기존 CPU 기반 기상 예측보다 최대 500배 빠른 연산 속도를 제공한다. 또 GPU 기반 AI 기상 분석을 통해 보다 세밀한 지역별 기상 예측이 가능하며 예측 정확도도 향상됐다. 엔비디아는 이번 블루프린트를 통해 다양한 기업과 연구 기관이 기상 분석과 재해 대응에 AI를 활용할 수 있도록 돕고 있다. 실제로 아랍에미리트 국립기상센터(UAE NCM), 기상 리스크 관리 기업 JBA 리스크 매니지먼트, 위성 데이터 분석 기업 스파이어 글로벌 등이 어스-2 블루프린트를 도입해 자체 AI 예측 모델을 구축하고 있다. 특히 스파이어 글로벌은 엔비디아 GPU를 활용해 기존 물리 기반 기상 모델보다 1천배 빠른 예측 시스템을 개발했다. 이 시스템은 위성 데이터를 분석해 최대 45일간의 기후 변화를 예측할 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 "어느 때보다도 극심한 기상 이변과 자연재해가 인류의 생명, 재산을 위협하고 있다"며 "'어스-2용 옴니버스 블루프린트'는 전 세계 산업들을 도와 기후 변화와 기상 관련 재난의 대비, 피해 완화에 기여할 것"이라고 말했다. 알파벳과 함께 '물리 AI' 혁신 맞손…'옴니버스'로 산업 자동화 확대 엔비디아는 물리 분야에서도 AI 혁신을 주도하고 있다. 알파벳·구글과 협력해 물리 AI(Physical AI) 개발을 강화하고 산업용 AI 운영체제 '옴니버스'를 통해 산업 자동화를 가속하고 있다. 실제로 엔비디아는 이번 행사에서 알파벳과 함께 'AI 발전을 위한 공동 이니셔티브'를 발표했다. 이번 협력으로 엔비디아의 AI 가속 기술과 알파벳의 인공지능·로보틱스 연구가 결합돼 의료·제조·에너지·스포츠 등 산업 전반에서 AI 혁신을 가속화할 전망이다. 알파벳의 계열사인 구글 클라우드는 엔비디아의 최신 AI 인프라 'GB300 NVL72 랙 스케일 솔루션'과 'RTX PRO 6000 블랙웰 서버 에디션'을 가장 먼저 도입한다. AI 연구와 생산 시스템을 위한 인프라 최적화를 목표로, 생성형 AI의 투명성을 높이기 위해 구글 딥마인드의 AI 워터마킹 기술 '신스ID'도 도입하기로 했다. 알파벳의 로봇 연구 조직인 인트린직은 엔비디아의 '아이작 매니퓰레이터 파운데이션 모델'을 활용해 AI 기반 로봇 자동화 기술을 개발하고 있다. 이를 통해 산업용 로봇이 보다 정교한 작업을 수행할 수 있도록 지원하며 제조업체들이 AI 기반 로봇을 보다 쉽게 적용할 수 있도록 한다. 엔비디아는 물리 AI의 확장을 위해 '옴니버스 물리 AI 운영체제' 역시 전면 업그레이드했다. 옴니버스는 현실 데이터를 디지털 환경과 연결하는 산업용 AI 운영체제로, 제조업·물류·데이터센터·전력망 관리 등 다양한 분야에서 AI 최적화를 지원한다. 특히 이번 GTC 2025에서는 ▲AI 기반 로봇 공장 ▲물류 자동화 ▲데이터센터 디지털 트윈 ▲대규모 합성 데이터 생성을 포함한 4개의 새로운 '옴니버스 블루프린트'를 공개했다. 이를 통해 공장 자동화와 물류 시스템의 효율성을 높이고, AI 로봇의 학습 속도를 더욱 향상시킬 수 있도록 했다. 폭스콘, GM, 현대자동차, 메르세데스-벤츠 등 글로벌 제조 기업들은 이미 '옴니버스'를 도입해 생산라인과 물류 시스템을 최적화하고 있다. 현대차는 보스턴 다이내믹스의 '아틀라스' 로봇을 생산 공정에 적용해 테스트하고 있으며 메르세데스-벤츠는 '아폴로' 휴머노이드 로봇을 활용해 차량 조립 작업을 혁신하고 있다. 또 데이터센터 운영 효율을 높이기 위해 옴니버스를 활용한 디지털 트윈 시스템도 공개됐다. AI 팩토리 디지털 트윈을 통해 공장의 냉각·전력 시스템을 설계하고 시뮬레이션할 수 있어 AI 기반 데이터센터의 에너지 절감 효과를 극대화할 수 있다. 엔비디아는 클라우드 환경에서도 옴니버스 사용을 확대하고 있다. 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 오라클 클라우드, 구글 클라우드에서도 옴니버스를 지원해 개발자들이 보다 쉽게 AI 모델을 학습하고 배포할 수 있도록 하고 있다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "우리는 알파벳과 AI 인프라 및 소프트웨어 구축부터 대규모 산업에서의 AI 활용을 촉진하는 데까지 오랜 기간 협력해 왔다"며 "신약 개발에서 로보틱스에 이르기까지 구글과 엔비디아의 연구진과 엔지니어들이 협력해 어려운 과제들을 해결해 나가는 모습을 보면 매우 뿌듯하다”고 말했다.

2025.03.19 11:50조이환

"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화

엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다. 엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 지난 17일 개최돼 닷새간 진행되는 이 행사에서 회사는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다. 회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다. '코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다. 또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개한다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다. '아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다. 의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다. GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다. 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다. AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다. 실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다. 알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.03.19 05:00조이환

'저전력' AI칩에 힘 주는 엔비디아…삼성·SK, LPDDR 성장 기대감

엔비디아가 인공지능(AI) 반도체 시장 영역을 자율주행·로봇·개인용 PC 등으로 적극 확장하기로 하면서 고성능 데이터 연산과 동시에 '저전력' 특성이 중요한 삼성전자, SK하이닉스의 고부가 메모리 사업에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 관측된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 6일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT 박람회 'CES 2025′ 기조연설을 진행했다. 이날 젠슨 황 CEO는 ▲ 휴머노이드 로봇 및 자율주행용 컴퓨터인 '젯슨 토르' ▲ 물리적 AI 개발 플랫폼인 '코스모스' ▲ 개인용 AI 슈퍼컴퓨터를 위한 'GB10' 슈퍼칩 등 차세대 AI 시장을 선점하기 위한 솔루션을 대거 공개했다. 엔비디아 신규 솔루션, 물리적 AI 등 '저전력' 초점 물리적 AI는 실제 물리적 환경에서 센서와 구동기를 통해 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 자율주행과 로봇 등이 대표적인 응용처다. 기존 서버 중심의 LLM(거대언어모델) 대비 빠른 응답 속도와 다양한 환경 변수 처리 성능이 필요하다. 물리적 AI를 제대로 구현하기 위해서는 기기 자체에서 AI 연산을 처리하는 온디바이스 AI가 필수적이다. 이에 일반 메모리 대비 전력 효율성이 높은 LPDDR(저전력 D램)의 수요가 촉진될 것으로 관측된다. 구체적으로 엔비디아는 올 상반기 중 젯슨 시리즈의 신규 제품 '토르'를 출시할 예정이다. 젯슨은 엔비디아가 로보틱스 및 엣지 컴퓨팅 시장을 겨냥해 개발한 제품군이다. 토르의 경우 최대 800테라플롭스(1테라플롭스는 초당 1조번 연산 수행)의 AI 처리 성능과 엔비디아의 차세대 GPU인 블랙웰을 탑재한다. 젯슨 시리즈가 LPDDR을 채용해온 만큼, 토르 역시 최첨단 LPDDR 제품이 쓰일 것으로 전망된다. GB(그레이스블랙웰)10 슈퍼칩은 엔비디아가 대만 주요 팹리스 미디어텍과 개발한 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 '프로젝트 디지트(Digits)'에 채용된다. 프로젝트 디지트는 오는 5월 출시 예정이다. GB10 슈퍼칩은 FP4 정밀도에서 최대 1페타플롭스(1초당 1천조번 연산)의 AI 성능을 제공한다. 또한 GB10 내부의 '그레이스' CPU는 128GB(기가바이트) 용량의 LPDDR5X를 채용했다. 그레이스는 엔비디아가 서버 시장을 겨냥해 자체 개발한 CPU다. 향후 노트북 등 개인용 PC에도 적용될 예정이다. 메모리반도체 업계 관계자는 "엔비디아가 이전부터 AI 시장의 영역을 슈퍼컴퓨팅에서 온디바이스AI, 물리적 AI 등 에지 영역으로 확장하겠다는 계획을 발표해 왔다"며 "현재로선 저전력 구동에 LPDDR 제품이 필수불가결하기 때문에 수요가 늘어날 것이고, 향후 AI 기술이 고도화되면 이에 맞춰 차세대 메모리가 상용화될 것"이라고 설명했다. LPDDR·LPCAMM 중요성 높아져…삼성·SK 기회 이 같은 추세는 삼성전자, SK하이닉스 등 국내 기업의 고부가 메모리 사업에도 긍정적인 영향을 미칠 전망이다. LPDDR은 1-2-3-4-4X-5-5X 순으로 개발돼 왔다. 가장 최근 상용화된 7세대 LPDDR5X은 삼성전자, SK하이닉스와 미국 마이크론만이 상용화에 성공한 고부가 제품에 해당한다. CXMT(창신메모리) 등 후발 주자들은 지난 2023년 말 기준 LPDDR5 양산에 돌입했다. LPCAMM도 차세대 메모리로서 상용화가 기대된다. LPCAMM은 기존 LPDDR 모듈 방식인 So-DIMM(탈부착)과 온보드(직접 탑재)의 장점을 결합한 기술이다. 기존 방식 대비 패키지 면적을 줄이면서도 전력 효율성을 높이고, 탈부착 형식으로 제작하는 것이 가능하다. 이에 주요 메모리 기업들은 지난 2023년께 2세대 LPCAMM인 LPCAMM2을 앞다퉈 개발하는 등 시장 선점을 준비해 왔다. 반도체 업계 관계자는 "젠슨 황 CEO의 이번 발표는 엔비디아가 GB 플랫폼의 중심을 저전력으로 변화시키고 있다는 것을 보여준다"며 "엔비디아도 PC 시장을 위한 차세대 솔루션에서 LPCAMM을 채용하는 방안을 검토하고 있는 것으로 안다"고 밝혔다.

2025.01.09 13:57장경윤

구글·엔비디아, 멀티모달 뛰어넘다…"다음 세대는 '물리 AI'"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [김미정의 SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [김미정의 SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI)과 보안 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 구글과 엔비디아가 인공지능(AI)을 한 단계 끌어올린 기술을 공개하면서 새 AI 시대를 예고했다. 8일 업계에 따르면 구글은 월드 모델 개발팀을 꾸려 멀티모달을 뛰어넘은 AI 생태계 청사진을 공유했다. 엔비디아는 물리 AI 구현을 돕는 '엔비디아 코스모스' 도구를 공개했다. 구글은 현실을 가상 세계에서 실시간 시뮬레이션·예측할 수 있는 월드 모델 개발팀을 꾸렸다고 발표했다. 해당 팀은 딥마인드 소속으로 운영되며 팀 브룩스 연구원이 해당 업무를 담당한다. 그는 지난해 10월 오픈AI에서 비디오 생성기 '소라' 개발에 참여한 바 있다. 월드 모델은 외부 환경을 학습해 이를 가상세계에서 구현·예측할 수 있다. 가상에서 특정 시나리오를 테스트하거나 별도 전략을 학습하는 원리다. 이에 모델이 실제 환경에서 데이터를 직접 쌓지 않아도 기존보다 더 나은 의사 결정을 내는 식이다. 월드 모델은 비전 모델과 메모리 모델, 예측 모델을 결합해 작동한다. 단순히 문자와 이미지를 인식·생성하는 멀티모달보다 한 단계 더 성숙한 모델로 평가받고 있다. 구글 개발팀은 자사 '제미나이'와 '비오' '지니' 개발 연구 경험을 바탕으로 월드 모델을 구축할 방침이다. 제미나이는 구글의 대표 멀티모달 모델이며 비오는 비디오 생성 모델이다. 지니는 게임·3D 환경을 실시간 시뮬레이션할 수 있는 모델로 현실을 3D 세계에 구현할 수 있는 기능을 갖췄다. 구글은 이 모델들을 통합해 기존보다 한 단계 업그레이드한 월드 모델을 구축할 목표다. 젠슨 황 "차세대 AI 개척지는 '물리AI'에 있다" 엔비디아는 이번 CES에서 물리 AI 구현을 돕는 도구 엔비디아 코스모스를 발표했다. 엔비디아 코스모스는 월드 모델과 토크나이저, 영상 프로세싱 파이프라인으로 작동한다. 사용자는 코스모스를 통해 현실에 구축할 빌딩 설계 도면을 제작하거나 자동차 제작 등 물리 AI 시스템을 구축 작업을 할 수 있다. 물리 AI는 현실 속 물리적 법칙을 이해할 수 있는 AI다. 물리적 법칙을 알 수 있기 때문에 실제 환경에 맞는 자동차나 건물 설계를 시뮬레이션을 통해 진행할 수 있다. 이에 업계에서는 물리 AI가 멀티모달 기술을 뛰어넘은 시스템으로 평가하고 있다. 보통 멀티모달은 이미지나 문자, 영상 등을 생성할 수는 있다. 다만 실제 환경을 고려한 물체나 설계 작업을 수행할 수는 없다. 멀티모달이 특정 환경에 대한 물리적 상태를 이해할 수 없기 때문이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO도 "앞으로 AI의 차세대 개척지는 물리 AI"일 것이라고 CES 기조연설을 통해 밝힌 바 있다. 이날 황 CEO는 코스모스가 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 세계를 동영상 형태로 만들 수 있다고 도구 원리를 설명했다. 사용자는 코스모스를 통해 현실에 구축할 빌딩 설계 도면이나 자동차 제작, 특정 훈련 시나리오 검색, 모델 작동 테스트 등을 수행할 수 있다. 그는 "코스모스 목표는 AI 모델에 예측과 멀티모달 시뮬레이션 기능을 지원하는 것"이라며 "발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적 행위를 선택할 수 있게 돕는 것"이라고 강조했다. 이어 "거대언어모델이 생성형 AI를 혁신한 것과 같은 수준의 영향력을 보일 것"이라고 내다봤다.

2025.01.08 17:30김미정

"현실과 똑같은 가상 구현"…구글, '월드 모델' 개발 착수

구글이 현실을 가상 세계에서 예측·시뮬레이션 할 수 있는 인공지능(AI) 모델 개발팀을 꾸렸다. 7일 테크크런치 등 외신에 따르면 구글은 이같은 '월드 모델' 개발에 나섰다. 구글 딥마인드에서 해당 업무를 맡았으며 브룩스 연구원이 팀을 이끌 예정이다. 브룩스는 지난해 10월 오픈AI에서 비디오 생성기 '소라' 개발에 참여했다. 해당 팀은 구글의 제미나이와 비오, 지니 개발 연구 바탕으로 꾸려진다. 제미나이는 구글의 대표 멀티모달 모델이며 비오는 비디오 생성 모델이다. 지니는 게임·3D 환경을 실시간 시뮬레이션할 수 있는 모델로 현실을 3D 세계에 구현할 수 있는 기능을 갖췄다. 구글은 이 모델들을 통합해 기존보다 한 단계 업그레이드한 월드 모델을 구축할 목표다. 월드 모델은 물리·가상 세계의 구조, 동작, 규칙을 학습하고 이를 기반으로 시뮬레이션할 수 있도록 설계된 AI 모델이다. 해당 모델은 환경을 이해하고 그 안에서 일어날 수 있는 상황을 예측하거나 생성할 수 있다. 스타트업과 다른 빅테크도 월드 모델 개발에 뛰어든 바 있다. 페이페이 리 스탠포드대학교 교수는 월드랩스를 설립해 해당 모델 개발에 착수했다. 이스라엘 스타트업 데카르드, 오디세이도 해당 모델을 개발 중이다. 리 교수는 "월드 모델은 AI 능력을 언어 중심적 이해를 넘어 자연과 물리 세계, 우주까지 영역을 확장할 수 있을 것"이라며 "증강현실(AR)·가상현실(VR) 기술 발전에 기여할 수 있을 것"이라고 자신했다. 다만 일반 멀티모달보다 데이터 학습·훈련에 드는 시간이 상당해 구체적 출시 시기는 미정이다. 저작권 문제도 여전히 해결되지 않았다. 테크크런치는 "다수 월드 모델은 비디오 게임 영상 기반으로 훈련됐다"며 "이런 비디오가 허가 없이 사용되면 모델을 개발한 기업이 소송 대상이 될 수 있다"고 분석했다.

2025.01.07 09:41김미정

생성형 AI 다음은?…"물리 AI·공간 지능 시대 열린다"

밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [김미정의 SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [김미정의 SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI)과 보안 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주] 생성형 인공지능(AI) 다음 시대에 대한 기대감이 높아지고 있다. 업계에서는 가상·현실 세계 차이점을 최대한 줄여 결과물 정확성을 높이는 '물리 AI'와 현실 세계의 3차원 특성을 반영한 '공간 지능'에 대한 관심이 쏠렸다. 해당 기술이 기존 AI 한계를 넘어 현실에 더 적합하고 정확한 결과물을 산출할 것으로 기대하는 분위기다. 25일 업계에 따르면 가상·현실 세계 차이를 최대한 줄여 결과 정확성을 높이는 '물리 AI'에 주목해야 한다는 목소리가 나왔다. 전문가들은 물리 AI가 기존 추론에 물리학 계산까지 접목해 현실에 더 적합하고 정확한 결과물을 산출한다고 입을 모았다. 물리 AI란 물리적 법칙과 데이터 기반 학습을 결합해 실제 현상을 더 정확히 예측하고 이해하는 AI다. 기존 생성형 AI 모델이 데이터를 활용해 추론하는 것에서 한 단계 더 심화했다. 이를 활용하면 기존 데이터 기반 모델이 추론하기 어려운 희귀 사건이나 극단적 상황을 더 정확히 예측할 수 있다. 대표적인 활용 예시는 날씨 예측과 자동차·반도체 설계, 우주 정거장 건설 등이다. 예를 들어 기존 AI가 비가 올 확률을 예측할 경우 기상 데이터 기반으로 계산한다. 반면 물리 AI는 공기 흐름이나 대기 압력 변화 등 물리학적 요소까지 고려해 비 올 확률을 계산한다. 이를 통해 물리 AI가 현실에 더 정확한 예측을 할 수 있는 이유다. 그동안 산업계에서도 물리 AI를 적용한 서비스를 출시한 바 있다. 대표 기업이 엔비디아와 다쏘시스템이다. 엔비디아는 지난해 3D 시뮬레이션 플랫폼 'VIMA'를 공개했다. 디지털 트윈 기술인 '엔비디아 옴니버스'를 활용해 현실 세계와 가상 세계 정보를 통합해 현실에 가장 적합한 시스템 구축을 지원한다. 다쏘시스템은 버추얼 트윈 플랫폼 '3D익스피리언스'로 가상 현실서 시뮬레이션해 현실 세계에 가장 적합한 제품 설계를 돕는다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 최고경영자(CEO)는 지난달 한국서 열린 기자간담회에서 3DX가 물리 AI에 기반한 플랫폼이라고 강조한 바 있다. 달로즈 CEO는 "그동안 여러 산업서 수집한 텍스트와 이미지, 비디오 등 다양한 유형의 데이터를 수집해 3DX에 접목했다"며 "개발자는 이를 3D 모델링 작업에 적용해 현실 세계에 더 적합한 제품을 만들 수 있다"고 설명했다. 예를 들어 개발자가 3DX로 공장을 설계할 경우 이를 분자 수준까지 분석해 자재 성분이나 적용 결과를 시뮬레이션할 수 있다. 설계도를 축소하면 공장 전체의 물류와 공급망 흐름을 확인할 수 있다. 기존 소프트웨어 기술이 물리 AI와 결합해 구현할 수 있는 기능이다. "1차원 멀티모달 넘자…공간 지능으로 3차원 AI 구현" 문자와 이미지를 모두 처리하는 멀티모달 모델이 진전을 보이는 가운데 차세대 기술로 공간 지능 모델도 주목받고 있다. AI 업계 전문가들은 현존하는 멀티모달은 1차원적 AI에 그친다고 평했다. 모델이 글과 이미지, 음성 등 여러 정보를 한 번에 다룰 수 있지만 한계가 있다는 분석이다. 사람과 달리 모델은 이미지, 음성 등 모든 정보를 '텍스트'로 취급해 다뤄서다. 이에 고유 이미지와 영상의 진정한 의미를 이해할 수 없다. 모든 정보를 1차원적 토큰 시퀀스에 끼워 맞추는 셈이다. 공간 지능은 여기서 한발 더 나아간다. 사람처럼 현실의 3차원적 특성 중심으로 데이터 처리와 문제 해결을 진행한다. 멀티모달과 달리 문자, 이미지, 음성 등 여러 특성을 각각 고려하면서 데이터를 처리하는 셈이다. 기존 AI는 종이 위에 그려진 지도만 보고 방향을 찾으려 한다면, 공간 지능은 직접 그 장소를 걸어 다니며 주변 환경을 보고 느끼면서 방향을 찾는 셈이다. 현재 스탠퍼드대 페이페이 리 교수는 공간 지능 구현을 위해 스타트업 월드랩스를 설립했다. 현재 월드랩스는 공간 지능에 필요한 대형세계모델(LWM)을 개발 중이다. 다만 일반 멀티모달보다 데이터 학습·훈련에 드는 시간이 상당해 구체적 출시 시기는 미정이다. 리 교수는 "공간 지능은 AI 능력을 언어 중심적 이해를 넘어 자연과 물리 세계, 우주까지 영역을 확장할 수 있을 것"이라며 "증강현실(AR)·가상현실(VR) 기술 발전에 기여할 수 있을 것"이라고 자신했다.

2024.11.25 17:18김미정

"AI 위협 걱정"…노벨물리학상 수상자들, 왜 경고했나

'인공지능(AI) 대부'로 꼽히는 제프리 힌튼 토론토대학 교수가 존 홉필드 프린스턴대학 교수와 공동으로 2024년 노벨물리학상을 수상했다. 하지만 제프리 힌튼은 노벨상 수상자로 선정된 직후 또 다시 'AI의 위협'에 대해 경고해 눈길을 끌었다. 공동 수상자인 존 홉필드 교수 역시 AI가 방대한 정보망과 연결되면서 초래할 부작용에 대해 우려를 나타냈다. 월스트리트저널을 비롯한 외신들에 따르면 힌튼은 8일(현지시간) 노벨상위원회와 인터뷰에서 "우리 보다 더 똑똑한 시스템이 초래할 결과에 대해 우려한다"고 말했다. 하지만 그는 자신의 연구 작업에 대해선 "똑 같은 작업을 할 것"이라고 강조했다. 힌튼은 1980년대 중반 다층 퍼셉트론과 역전파 알고리즘을 제안하면서 요즘 우리가 알고 있는 AI 연구의 기반을 닦았다. 역전파법은 챗GPT를 비롯한 많은 대용량언어모델(LLM)의 기반 기술이 됐다. 제프리 힌튼은 이날 노벨물리학상 수상자로 선정된 직후 워싱턴포스트와 인터뷰에서도 “AI가 초래할 수 있는 수 많은 나쁜 결과에 대해 걱정해야만 한다”고 강조했다. 이날 힌튼은 “(AI는) 여러 가치 측면에서 놀라우며, 엄청난 생산성 향상을 가져올 것이다”면서도 “인간보다 더 똑똑해질 경우 초래할 결과에 대해 우려하고 있다”고 덧붙였다. 그는 또 “어떤 물건들이 인간보다 더 똑똑해지는 상황을 경험한 적이 없다”고도 말했다. 인터뷰 당시 힌튼은 캘리포니아의 한 호텔에 묵고 있었다. 그는 노벨상 수상자로 선정된 직후 가진 워싱턴포스트와 인터뷰에서 “MRI 예약을 해 놨는데, 취소해야 할 것 같다”고 밝히기도 했다. 힌튼이 'AI의 위협'에 대해 경고한 것은 이번이 처음은 아니다. 지난 해 5월 힌튼은 10년 동안 몸 담았던 구글을 떠나면서 “AI가 인류에겐 존재론적 위협이 되고 있다”고 말해 많은 사람들을 깜짝 놀라게 했다. 당시에도 힌튼은 “AI가 사람보다 더 똑똑해지기까지는 아직 상당한 시간이 필요할 것이라고 생각했지만 이젠 그렇게 생각하지 않는다”는 말도 했다. 심지어 AI 시스템에서 일어나는 일이 사람 뇌보다 더 나은 경우도 있다고 경고했다. 힌튼은 오픈AI가 내놓은 GPT-4를 보면서 그런 생각을 하게 됐다고 밝혔다. 그는 MIT테크놀로지리뷰와 인터뷰에서 “외계인이 지구에 착륙했는데, 그들이 아주 훌륭한 영어를 구사하다보니 사람들이 그 위협을 깨닫지 못하고 있는 것과 비슷한 상황이다”고 주장했다. 노벨물리학상 공동 수상자인 존 홉필드도 AI에 대한 우려에 동참했다. 하지만 홉필드 교수는 AI 자체보다는 방대한 정보와 연결된 상황에 대해 경계심을 나타냈다. 이날 프린스턴대학 강당에서 가진 노벨상위원회와의 화상 인터뷰에서 "지구상의 방대한 정보 흐름과 결합된 AI에 대해 우려한다"고 말했다. 그는 또 "신경망의 간단한 알고리즘이 매우 거대한 정보 시스템을 통제할 수도 있다"면서 "그런 시스템의 작동 방식을 우리가 제대로 이해하지 못하고 있다는 점이 당황스럽다"고 강조했다.

2024.10.09 09:28김익현

자율주행 산업서 '물리적 AI' 뜬다…삼성, 'LP-PIM'로 미래 준비

자율주행을 위한 AI 기술이 급속도로 발전하는 가운데, 삼성전자가 이를 위한 솔루션으로 'LPDDR-PIM(LP-PIM)'에 주목하고 있다. 해당 반도체는 메모리가 자체적으로 데이터를 연산해, 성능 및 전력 효율성을 높인 것이 특징이다. 25일 오전 여의도 국회의원회관에서는 'AI·모빌리티 신기술전략 조찬포럼'이 개최됐다. 이번 포럼은 정동영 더불어민주당 의원·최형두 국민의힘 국회의원이 공동 주최했다. 국내 미래기술의 발전을 위해 각계 전문가가 모여 트렌드를 분석하고, 정책 분석 및 제안을 논의하고자 마련됐다. 이날 '물리적(Physical AI)'와 모빌리티 융합을 위한 방안 제언'을 주제로 발표를 진행한 유재훈 삼성전자 마스터는 자율주행용 물리적 AI 기술의 고도화가 필요함을 강조했다. 물리적 AI는 실제 물리적 환경에서 센서와 구동기를 통해 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 자율주행을 비롯해 로봇, 드론 등이 대표적인 응용처다. 거대언어모델(LLM) 등 기존 AI 대비 더 뛰어난 실시간 의사 결정과 다양한 환경 변수 처리 성능이 요구된다. 유 마스터는 "젠슨 황 엔비디아 CEO도 올해 컴퓨텍스 행사에서 물리적 AI를 차세대 기술로 소개해 주목받은 바 있다"며 "향후 2~5년 내에 관련 기술의 생산성이 정상에 도달할 수 있을 것으로 전망된다"고 밝혔다. 물리적 AI를 구현하기 위해서는 ▲고성능 GPU 인프라 기반의 'AI 모델 학습' ▲가상 환경에서 AI 모델을 테스트하는 '시뮬레이션' ▲실제 환경에서 데이터를 처리하기 위한 '온디바이스 AI' 등 3단계가 중요하다. 특히 온디바이스 AI의 경우, 고효율 AI 가속기와 고성능 메모리가 필요하다. 이를 위한 솔루션으로 유 마스터는 LPDDR(저전력 D램) 기반의 PIM(프로세싱-인-메모리)를 제시했다. PIM은 메모리 반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 메모리와 시스템반도체 간 데이터를 주고받는 과정을 생략하기 때문에 효율성이 높다. 삼성전자의 경우 LPDDR5-PIM을 개발해 기존 LPDDR 시스템 대비 성능은 4.5배, 전력효율성은 72% 향상됐음을 확인했다. 유 마스터는 "이는 작년에 공개한 성과로, 구체적으로 언급할 수는 없으나 성능을 지속 개선 중"이라고 말했다. 유 마스터는 이어 "차량용 칩이나 PIM 연구 개발에서 AI 반도체 핵심 인력을 확보하고 유지하는 것이 관건일 것"이라며 "국내로 복귀하는 인력에게 조세 혜택이나 세액공제를 제공하는 것도 방안이 될 것"이라고 덧붙였다. 이어진 토론 시간에서 채정석 현대자동차 상무는 "향후 자율주행 레벨이 높아지게 되면 칩 사이즈가 커지고, 이에 따라 수율 등 여러 문제점이 발생할 수 있다"며 "이는 원가 상승으로 연결되기 때문에, 칩 설계 관점에서 보완 기술을 준비해야 할 것"이라고 밝혔다. 하정우 네이버 AI Future센터장은 "AI 기술이 고도화되려면 계속해서 정보를 산출하고 고치는 과정이 필요한데, 이를 위해서는 양질의 데이터를 많이 확보하는 것이 중요하다"며 "현재의 LPDDR로는 용량이 부족해, 이를 개선하기 위한 연구개발이 있어야 한다고 생각한다"고 강조했다. 유 마스터는 이에 "데이터 용량 자체가 커져야 한다는 부분에 동감한다"며 "이러한 부분들에 주의하면서 연구를 진행하도록 할 것"이라고 답변했다.

2024.09.25 11:22장경윤

"휴머노이드 아직 인간처럼 일 못해...로봇 언어 있어야 창조 가능"

휴머노이드(인간형) 로봇이 물건을 집어 나르고 요리나 설거지를 하는 수 많은 장면이 매스컴에 등장하고 있다. 그러나 이 정도로 사람처럼 일한다고 보는 것은 아직 '착각'이라는 주장이 제기됐다. 김상배 매사추세츠공대(MIT) 기계공학과 교수는 28일 서울 중구 신라호텔에서 열린 '서울포럼 2024' 기조강연에서 “지금까지 로봇에 생성형 인공지능(AI)을 접목한 사례는 모방에 가깝다”며 “새로운 창조 활동을 했다고는 보기 어렵다”고 말했다. 김 교수는 세계에서 가장 빠른 4족 보행로봇 '치타'를 개발한 로봇공학 권위자다. MIT 생체모방로봇연구소를 이끌며 세상과 상호 작용할 수 있는 로봇을 만들기 위한 연구를 이어왔다. 김 교수는 이날 강연에서 특히 물리적 데이터의 중요성에 대해 재차 강조했다. 단지 문자와 그림을 연계해 인간의 흉내를 내는 것에 그쳐서는 안 되고, 실제 물리 세계에서 로봇이 이해할 수 있는 언어를 통해야만 진정한 창조가 가능하다고 설명했다. 글로벌 빅테크 기업들이 생성형 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다. 여기에 쓰는 언어 데이터는 수집하거나 다루기 쉬운 형태로 정돈된 경우가 많았다. 그보다 다양성이 넓은 그림 데이터는 일일이 언어와 대치하는 라벨링 작업을 거쳐야 학습이 가능했다. 이런 학습 과정이 실제 물리적 세상에 나왔을 때 곧바로 대응할 수 있는지는 전혀 다른 문제다. 김 교수는 몇 가지 문제점을 짚었다. 먼저 충분한 데이터를 확보하기 어렵다는 것이다. 대개 실제 실험이나 시뮬레이션을 거쳐야 하는데 아직까지 한계가 많다는 지적이다. 또 실제 세계에서는 변수가 발생했을 때 상당한 비용을 지불해야 하는 점도 난제다. 김 교수는 “우리 몸을 동작하고 만지고 짚는 이런 지능들은 대부분 무의식적”이라며 “물리적 세상에서는 아무리 알고리즘을 잘 짜도 항상 불확실성이 있다. 단지 사람의 데이터를 모방하는 것만으로는 안 된다”고 말했다. 김 교수는 설거지를 하는 상황을 가정했다. 몇 가지 상황만 생각하더라도 변수가 많다는 것. 그는 “사람은 실수하면 만회한다. 미끄러지면 다시 잡을 때도 있고, 접시를 떨어뜨리면 다시 집는다. 깨질 수도 있다”며 “이 모든 상황에 대한 데이터를 모으는 것을 상상하기 어렵다”고 덧붙였다. 이와 같은 문제를 극복하기 위한 답으로 제시된 것이 '로봇 언어'다. 단지 가상 세계에서 모방하는 방식을 넘어 물리적인 현실을 이해할 수 있는 획기적인 대안이 필요하다고 그는 역설했다. 김 교수는 마지막으로 한국이 전통 제조업을 근간으로 AI 기술을 갖추기에 적합한 환경이라며 기대감을 드러냈다. 중국이 제조업 굴기로 매섭게 산업 역량을 키우고 있고, 미국이 고부가가치의 AI 패권을 쥐는 형세이지만 “한국 입장에서는 다르게 보면 기회”라고 말했다. 그는 “단지 AI 기술이 뒤쳐졌다고 챗GPT에만 경쟁할 게 아니라 이런 기술을 어떻게 활용할 수 있을지 고민해야 한다”며 “제조 인프라를 바탕으로 하드웨어와 소프트웨어를 함께 발전시켜 나가는 방향이 그 무엇보다 중요하다”고 꼬집었다.

2024.05.29 09:01신영빈

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"2030년 기업용 PC 10대 중 1대는 AI 기반 워크스테이션"

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