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"분산형 AI, 2035년 한국서 연 68조원 가치 창출 전망"

AI 보편화로 추론 수요가 증가하는 가운데, 클라우드와 엣지·온디바이스·온프레미스 등 여러 컴퓨팅 환경을 연결하는 '분산형 AI'가 2035년 한국에서 연간 500억 달러(약 68조원) 상당 경제적 가치를 만들어낼 것이라는 전망이 나왔다. 글로벌 기술정책 컨설팅 기업 액세스 파트너십은 이같은 내용을 담은 보고서 '클라우드에서 엣지로: 한국의 분산형 AI가 창출하는 가치'를 공개했다. 보고서에 따르면 분산형 AI는 한국이 직면한 인구절벽, 노동력 부족, 높은 수출 의존도 등 구조적 과제에 대응하는 동시에 2035년 기준 연간 500억 달러(약 68조원) 이상의 경제적 가치를 창출할 수 있을 것으로 전망된다. 액세스 파트너십은 또 보고서에서 "이런 경제적 가치 창출을 위해서는 향후 10년간 약 180억 달러(약 24조원)의 추가 투자가 필요하다"고 분석했다. 디지털 강국 한국, 인구·노동력·수출 '3중 과제' 보고서는 한국이 2024년 OECD 국가 가운데 5G 관련 지표 1위를 기록하고, ICT 산업이 2023년 GDP의 13%를 차지하는 등 높은 수준의 디지털 인프라와 기술 생태계를 갖췄다고 평가했다. 정부도 온디바이스·피지컬 AI, 산업 AI 전환, AI 반도체와 컴퓨팅 인프라, 6G 등에 대한 투자를 확대하고 있다. 반면 인구 고령화와 노동력 부족, 높은 수출 의존도는 구조적 위험 요인으로 꼽힌다. 보고서는 2050년 한국 인구의 약 40%가 고령층에 해당하고, 2025년 제조 중소기업의 61%가 인력 채용에 어려움을 겪고 있다고 분석했다. 무역의존도 역시 GDP 대비 91% 수준으로 높다. AI 추론 수요 2030년 30배 증가...데이터센터 5배 필요 AI 확산에 따라 컴퓨팅 수요도 급증할 전망이다. 액세스 파트너십은 한국의 AI 추론 컴퓨팅 수요가 2030년까지 현재의 약 30배로 증가할 수 있다고 분석했다. 이를 클라우드 중심으로 충당하려면 데이터센터 용량을 약 5배 확대해야 하지만, 현재의 데이터센터 투자 추세가 이어질 경우 필요한 AI 추론 처리 역량의 약 86%가 부족할 수 있다고 전망했다. 피지컬 AI 확산은 문제를 더욱 복잡하게 만든다. 로봇·자동차·제조설비 등은 주변 환경을 인식하고 실시간으로 판단·제어해야 해 네트워크를 거쳐 중앙 데이터센터의 추론 결과를 기다리는 방식에 한계가 있다. 제조 데이터나 생체정보처럼 민감한 데이터를 클라우드로 전송하는 과정에서는 보안과 개인정보 보호 문제도 고려해야 한다. 클라우드 한계 보완할 '분산형 AI', 엣지·온디바이스로 추론 분산 보고서는 클라우드 위주 AI 처리 대안으로 클라우드와 엣지, 온디바이스, 온프레미스 등 다양한 위치에서 AI를 처리하는 '분산형 AI'를 대안으로 제시했다. 대규모 연산과 복잡한 AI 처리는 클라우드의 확장성을 활용하는 한편, 즉각적인 판단이 필요한 작업은 사용자나 산업 현장과 가까운 엣지 또는 기기 자체에서 처리해 지연 시간과 전력 소모 등 비용을 줄일 수 있다는 것이다. 특히 피지컬 AI 시대에는 이러한 구조의 중요성이 더욱 커진다. 로봇이나 자율 시스템처럼 실제 환경을 인식하고 실시간으로 판단·행동해야 하는 AI는 네트워크 연결 상태나 중앙 데이터센터의 응답을 기다리는 방식만으로는 한계가 있기 때문이다. 자율형 산업·수출 경쟁력·돌봄 로봇서 68조원 가치 전망 액세스 파트너십은 분산형 AI의 활용 가능성과 경제적 효과를 분석해 ▲자율형 산업 운영 ▲분산형 AI를 통한 수출 경쟁력 강화 ▲동반자·보조 로봇 등 분야의 경제적 가치를 제시했다. 먼저 자율형 산업 운영 분야에서는 2035년 연간 230억 달러(약 31조원) 이상의 경제적 가치를 창출할 수 있을 것으로 전망했다. 산업용 로봇, 건설 로봇, 위험 작업용 휴머노이드 로봇, 자율 점검 로봇, 예지정비 등에 분산형 AI를 적용하면 인력 부족 보완, 생산성 강화와 설비 중단 시간 단축, 작업장 안전사고 감소 등 효과가 기대된다. 분산형 AI를 통한 수출 경쟁력 강화에서는 연간 210억 달러(약 28조원) 이상의 경제적 가치가 예상된다. 스마트폰, 스마트 가전, 가정·서비스용 로봇, XR 기기 등 한국 기업이 경쟁력을 보유한 제품에 온디바이스 및 분산형 AI 기능을 확대하면 제품의 부가가치를 높이고 글로벌 시장점유율을 확대하는 동시에 새로운 제품군을 창출할 수 있다는 분석이다. 인구 절벽 대응을 위한 동반자·보조 로봇 분야에서도 연간 59억 달러(약 8조원) 이상의 경제적 가치를 창출할 수 있을 것으로 전망됐다. 이동 지원, 낙상 감지 및 안전 모니터링, 대화형 동반 로봇 등에 분산형 AI를 활용하면 고령자의 독립적인 생활을 지원하는 동시에 돌봄 인력 부족과 관련 비용 부담을 완화할 수 있다. 세 가지 핵심 활용 사례를 종합하면 분산형 AI는 AI 도입에 따른 생산성 향상, 시장 확대에 따른 기업 추가 매출, 비용 절감 등으로 2035년 국내에서 연간 500억 달러(약 68조원) 규모 가치를 창출할 것으로 기대된다. 연간 2조원 이상 투자와 표준·6G·규제 정비 제안 보고서는 한국이 메모리·파운드리 등 반도체 제조 역량과 온디바이스 AI용 NPU, 5G 네트워크, AI 컴퓨팅 인프라 등 분산형 AI 확산에 필요한 산업 기반을 갖췄다고 평가했다. 다만 잠재력을 실제 경제적 가치로 연결하려면 추가 투자가 필요하다. 액세스 파트너십은 2026년부터 2035년까지 약 180억 달러(약 24조원), 연평균 약 20억 달러(약 2조 7100억원) 추가 투자가 필요할 것으로 추산했다. 산업 AI 도입 지원, 인력·기술 역량 전환, 분산형 AI 인프라·연결성, 반도체·하드웨어 생태계, R&D 및 수출 경쟁력 강화 등이 주요 투자 분야다. 정책 과제로는 ▲주요국과의 표준 협력을 통한 글로벌 상호운용성 강화 ▲공급자 다양성과 데이터 이동성 확보 ▲분산형 AI와 연계한 6G·차세대 네트워크 투자 ▲제조·모빌리티·헬스케어 분야의 안전·성능 기준 마련 등 4가지를 제시했다. 아울러 국내 기술·산업 역량과 글로벌 협력을 결합하는 'Korea-Along' 전략도 제안했다. 한국을 분산형 AI의 실증 환경으로 활용하면서 국제표준과 글로벌 시장에서의 협력을 확대해야 한다는 취지다.

2026.09.30 15:51권봉석 기자

[기고] AI와 IoT의 결합, '앰비언트 인텔리전스' 시대를 열다

첨단 반도체와 자동차 제조를 비롯해 탄탄한 물류, 리테일, 헬스케어 생태계를 갖춘 한국의 주요 산업은 인력 부족과 더욱 복잡해지는 현장 환경에 대응하는 동시에 운영 속도, 정확성 및 회복탄력성을 높여야 한다는 압박에 직면해 있다. 기업이 디지털 전환을 가속화함에 따라 그 초점은 단순히 디바이스를 연결하고 데이터를 수집하는 것을 넘어서는 방향으로 변화하고 있다. 산업 전반에서 기존 사물인터넷(IoT)은 변화하고 진화하고 있다. 인공지능(AI)으로 강화된 현장 데이터와 데이터 캡처 솔루션은 새로운 형태의 가치와 지능을 제공하고 있다. 이를 통해 기업은 연결된 현장 직원의 역량을 강화하고, 자산 가시성을 높이며, 보다 지능적으로 운영할 수 있게 된다. 이러한 변화를 'AI 기반 IoT'라고 표현할 수도 있지만 '앰비언트 인텔리전스(Ambient Intelligence)'라는 용어가 더욱 정확한 표현이다. AI 기반 IoT가 이러한 변화를 구현하는 방법이라면 앰비언트 인텔리전스는 연결된 현장 직원이 일상 업무에서 활용할 수 있는 실질적인 가치와 성과, 즉 결과를 의미한다. 그렇다면 앰비언트 인텔리전스란 정확히 무엇을 의미할까. 간단히 말해 물리적 환경과 워크플로우, 자산 및 재고를 디지털화하고, 그 데이터를 인사이트, 트렌드, 예측, 알림, 권고사항으로 전환해 현장 직원과 운영팀이 활용할 수 있도록 하는 것이다. 이를 통해 조직 전반의 자산 가시성을 높일 수 있다. 앰비언트 인텔리전스는 물리적 계층, 데이터 계층, AI 분석 계층, 실행 계층을 적절한 수준의 자동화와 결합한다. 이를 기반으로 실시간으로 작동해 현장에서 발생하는 상황을 지속적으로 업데이트하고 디지털 형태로 반영하며, 연결된 현장 직원에게 지능형 운영에 필요한 데이터와 맥락을 제공한다. 다중 센서 계층과 AI는 물리적 공간과 현장 직원에 상황 인식 기능을 부여함으로써 운영 현황을 실시간으로 파악하고 변화에 유연하게 대응할 수 있는 환경을 구축한다. 이러한 통합적 접근 방식은 현장을 연결하고 운영 환경에 대한 보다 폭넓은 이해를 제공하며, 모든 자산의 가시성을 확보하는 동시에 다양한 산업 환경에서 지능형 자동화를 지원한다. 연결의 핵심 기반: 분산형 엣지 인텔리전스 앰비언트 인텔리전스를 구현하는 핵심 요소는 센싱 기술, 소프트웨어, 엣지 기반 실시간 처리 및 AI를 유기적으로 연결하는 구조다. 물리적 환경에서 생성되는 다양한 입력 데이터는 AI 모델에 제공된다. 이를 위해 다양한 센싱 기술을 통합해 환경과 워크플로우를 동적으로 파악해야 하며, 최신 소프트웨어 플랫폼은 이러한 데이터를 종합해 자산 가시성을 향상시킨다. 여기에는 무선주파수식별(RFID)이 포함되며, 첨단 실시간 위치추적 솔루션(RTLS)은 고정형 및 유연형 시스템을 활용해 정확한 위치 정보를 제공한다. 이외에도 컴퓨터 비전, AI 기반 음성 명령, 디바이스 사용 데이터, 위치 정보, 2D 및 3D 머신 비전과 기본 식별 데이터를 제공하는 바코드 등을 함께 활용할 수 있다. 센서가 증가할수록 이미지, 음성, 오디오, 성능, 위치 데이터의 양도 늘어난다. 멀티모달 AI 모델은 이러한 데이터를 활용해 운영 환경을 이해하고 보다 풍부한 인텔리전스와 워크플로우 자동화를 제공할 수 있다. 데이터를 엣지에서 처리하면 물리적 환경과 데이터, 실행 간의 격차를 줄일 수 있으며, 빠른 처리가 요구되는 산업 환경이나 연결성이 불안정할 수 있는 야외 환경에서도 지연 없는 워크플로우를 구현할 수 있다. 신경망처리장치(NPU)를 탑재하도록 설계된 최신 모바일 컴퓨터와 머신 비전 하드웨어 역시 데이터를 로컬에서 처리할 수 있다. 이를 통해 보다 빠른 추론이 가능하고 클라우드 비용을 절감하는 동시에 강력한 보안과 개인정보 보호를 지원한다. 이러한 디바이스를 사용하는 연결된 현장 직원은 필요한 순간 화면이나 음성을 통해 즉시 활용할 수 있는 인사이트를 제공받는다. 향후 전망: 증강 집단 지능(ACI) IoT가 AI와 결합해 앰비언트 인텔리전스로 진화하고 있는 동시에 AI 자체도 지속적으로 발전하고 있다. 이제 컴퓨터 비전, 딥러닝, 머신 비전에 더해 AI 에이전트 또는 디지털 작업자가 등장하고 있으며, 이들은 앰비언트 인텔리전스 환경에서 다양한 업무를 수행하게 될 것이다. 인간 작업자와 AI 에이전트가 결합된 이러한 형태를 '증강 집단 지능(ACI)'이라고 할 수 있으며, 앰비언트 인텔리전스는 에이전트가 작동하는 핵심 기반이 된다. 이를 통해 현장 직원의 역량을 한층 강화하고 자율적인 지능형 운영을 구현함으로써 생산성과 수익성을 높일 수 있다. ACI는 모든 것을 아는 단일 모델이 아니라 여러 디바이스가 분산형 네트워크를 이루거나 서로 연결된 특정 업무에 특화된 AI 에이전트 또는 디지털 작업자가 집단적으로 작동하는 개념으로 이해할 수 있다. 또한 생성형 AI와 전통적인 알고리즘 등 서로 다른 유형의 AI를 결합해 복잡한 업무를 수행한다. 여기에 인간의 역량 강화도 필수적이다. 현장 직원은 고유한 판단력과 도메인 전문성을 네트워크에 제공하고, AI는 의사결정 지원을 통해 이러한 역량이 보다 폭넓게 활용될 수 있도록 지원한다. 기술적 관점에서 앰비언트 인텔리전스는 적합한 연결 기술, 멀티모달 센서 및 AI를 결합해 여러 센서에서 수집된 원시 데이터를 실시간 운영 맥락으로 전환하고, 이를 통해 지능형 운영에 필요한 자산 가시성을 확보하는 것을 의미한다. 산업적 관점에서 앰비언트 인텔리전스는 현장 환경을 디지털화하고 연결하며 자동화하고 지능화함으로써 자율적이고 실시간으로 운영되는 환경을 구현하는 데 기여한다. 사람의 관점에서 앰비언트 인텔리전스는 연결된 현장 직원이 업무에 필요한 선제적 인사이트와 자산 가시성, 명확한 정보를 바탕으로 매일 더 나은 방식으로 업무를 수행할 수 있는 환경을 구축하는 것을 의미한다. 자세한 내용은 지브라가 옥스퍼드 이코노믹스와 함께 발간한 '지능형 운영의 영향(Impact of Intelligent Operations)' 보고서에서 확인할 수 있다.

2026.08.31 17:55서희정 컬럼니스트

실내 액자도 6G 안테나로 쓴다...AI로 기지국 공간 배치

LG유플러스가 포항공과대학교 홍원빈 교수 연구팀과 무전력 분산형 지능형 표면(RIS)과 AI를 활용한 차세대 실내 커버리지 확장 기술을 실증했다고 25일 밝혔다. RIS는 별도의 전원이 없어도 전파를 정교하게 반사 또는 투과하며 제어해 도심 빌딩이나 지하 공간 등 음영지역에서도 원활한 신호 전달을 가능하게 하는 솔루션으로, 6G 후보 주파수 대역의 전송 효율을 획기적으로 높일 수 있는 핵심기술로 평가받고 있다. 분산형 RIS를 활용하면 6G 후보 주파수대역인 어퍼 미드밴드 환경에서 품질을 고도화할 수 있다. 어퍼 미드밴드 대역은 넓은 대역폭과 커버리지를 동시에 확보할 수 있지만 건물 벽과 유리, 도심 구조물로 인한 침투 손실과 셀 내부의 미세 음영 지역 발생이 여전히 문제로 지적돼 왔다. 특히 액자, 벽지, 간판 등 생활 속의 실내 소품 형태의 분산형 RIS를 보급하면 실내 커버리지를 크게 향상시킬 수 있다. LG유플러스와 홍원빈 교수 연구팀은 현재 RIS는 정교한 정렬이 필요해 설치 장소의 제약과 설치 소요 기간이 오래 걸리는 문제점을 분산형 RIS를 통해 개선되는 것을 확인했다. 이어 강화학습 기반 AI 알고리즘으로 기지국 위치, 실내외 구조, 주파수 대역을 고려해 RIS 배치를 최적화한 '지능형 전파 제어 인프라'로 작동하게 했다. 또한 연구팀은 분산형 RIS를 활용하면 전파 도달 과정에 장애물이 있는 실내 환경(NLoS)애서 전파 손실을 획기적으로 줄이고 커버리지를 확장할 수 있음을 확인했다. 이 기술은 6G뿐 아니라 현재 5G와 와이파이 환경에도 적용 가능해 전반적인 통신서비스 품질 향상에 기여할 수 있을 것으로 전망된다. 향후 분산형 RIS가 상용화되면 실내 환경뿐 아니라 ▲공장, 물류센터와 같은 산업 현장 ▲터널과 지하철 역사 등 공공 인프라 ▲대형 엔터테인먼트 시설 등 다양한 공간에서 저지연 균일 커버리지를 형성하며 품질 개선에 기여할 수 있을 것으로 전망된다. 이상헌 LG유플러스 네트워크선행개발담당은 “이번 분산형 RIS의 기술 검증으로 기존 RIS의 기술적 한계를 넘어 보다 넓은 커버리지 제공이 가능함을 확인할 수 있었다”며 “앞으로도 LG유플러스는 차세대 통신 기술을 선도하며, 6G 시대를 대비해 최적화된 통신 환경을 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다. 홍원빈 POSTECH 교수는 “분산형 RIS 기술은 세계 최초로 무전력 전파 스킨을 지능적으로 배치·활용함을 통해 무선 통신 전파 환경을 제어해 효율적인 통신 시스템 구성을 가능케 한다는 점에서 의미가 크다”며, “특히 기존 RIS가 반드시 정렬된 설치를 요구했던 한계를 극복해, 건물 내외 어디서든 자유롭게 설치할 수 있다는 점에서 큰 혁신을 이뤘으며, 앞으로도 다양한 연구 개발을 통해 글로벌 기술 경쟁력을 확보해 나가겠다”고 말했다.

2025.12.25 09:00박수형 기자