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인텔 "韓, 로봇 도입 기대 높지만 전략 마련은 미흡"

클라우드와 GPU에 머물던 AI 모델을 실제 세계로 끌어낼 수단으로 피지컬 AI와 로봇이 주목받고 있다. 그러나 로봇을 실제 업무에 투입하려는 기업들의 속도에 비해 이를 뒷받침할 전략과 인력, 안전 체계 등 운영 기반은 충분히 마련되지 않은 것으로 나타났다. 인텔은 20일(현지시간) 이 같은 내용을 담은 '로보틱스 준비도 격차 조사' 보고서를 공개했다. 인텔은 보고서를 통해 "로봇의 성능 자체보다 이를 실제 산업 현장에 얼마나 안정적으로, 그리고 대규모로 배치할 수 있느냐가 더 큰 문제로 부상했다"고 진단했다. 또 "한국은 로봇 도입에 대한 기대는 높지만 인간과 로봇이 함께 일하는 환경에 대한 공식 전략과 안전 기준 마련에서는 주요국보다 준비가 부족하다"고 평가했다. "5년 내 로봇 도입 전망 크지만 준비 수준은 전반적으로 미흡" 이번 조사는 미국·중국·독일·일본·영국·한국 등 6개 나라의 연 매출 5억 달러(약 6970억원) 이상인 기업의 경영진과 로봇 전문가, 정부·의료 관계자 등 800명을 대상으로 진행했다. 존 힐리 인텔 산업 및 로보틱스 부문 총괄부사장은 사전 브리핑에서 "조사 결과 응답자의 60%는 향후 5년 내 자사 또는 소속 조직이 로봇을 운영할 것으로 예상했다"고 설명했다. 이어 "반면 인간과 로봇이 함께 일하는 환경을 관리하기 위한 공식적인 전략을 마련했다는 응답은 40%에 그쳤다. 로봇 도입에 대한 기업의 의지는 높지만 실제 운영과 확장을 위한 준비 수준은 이를 따라가지 못하고 있다"고 지적했다. "인간과 로봇이 공존할 전략 갖춘 기업 40%에 불과" 인텔은 보고서에서 기업의 로봇 도입 준비도를 가르는 주요 요소로 전략(Strategy), 기술·역량(Skills), 안전(Safety), 형태(Shape), 확장(Scale) 등 '5S'를 내세웠다. 우선 전략 측면에서는 준비 수준과 기대 사이의 격차가 두드러졌다. 응답자의 67%는 2030년까지 인간과 로봇이 혼합된 작업 환경을 관리할 준비가 될 것으로 예상했지만, 기업이나 조직 차원 인간·로봇 활용 전략을 갖춘 기업은 40%에 불과했다. 존 힐리 총괄부사장은 "고도화된 적응형 로봇의 경우 명확한 책임과 소유권이 없으며 로봇 도입 과정에서 CTO, CIO, COO 등 여러 관계자가 관여하며 책임과 의사결정이 분산되는 점을 개선해야 한다"고 설명했다. "로봇 도입, 인간 대체보다 보조·공존 전망" 대부분의 응답자는 인력 측면에서 로봇이 인간을 대체하기보다는 인간을 도우며 공존할 것으로 예상했다. 또 응답자의 3분의 2는 로봇 도입이 인간 노동자의 기술 수준을 높일 것으로 봤다. 반복적이고 단순한 작업은 로봇이 담당하고 인간은 판단과 감독, 의사결정 등 보다 높은 수준의 업무에 집중할 수 있다는 것이다. 다만 로봇과 AI를 동시에 이해할 수 있는 인력이 부족하다는 점도 부각됐다. 안전 역시 로봇 확산의 핵심 변수로 꼽혔다. 응답자의 31%는 로봇 도입의 가장 큰 가치 가운데 하나로 안전을 꼽았지만, 안전성이나 인증 문제는 오히려 도입을 늦추는 요인으로 작용하고 있다. 존 힐리 총괄부사장은 "안전은 마지막에 설계할 수 있는 것이 아니라 처음부터 고려해야 한다. 안전을 로봇 기기뿐 아니라 주변 인프라와 관리 계층, 실제 작업 프로세스까지 포함한 전 과정에서 확보해야 한다"고 강조했다. "로봇 외형보다 성능·신뢰성 더 중요" 주요 로봇 기업들은 자사 기술력을 내세우기 위한 수단으로 인간과 닮은 휴머노이드 형 로봇을 전면에 내세운다. 그러나 응답자 중 77%는 로봇의 외형보다 신뢰성과 성능이 중요하다고 답했다. 존 힐리 부사장은 "의료나 서비스 분야에서는 사람과 상호작용하기 쉬운 형태가 적합하다. 그러나 수행하는 작업에 맞춰 형태를 결정해야 한다. 예를 들어 정밀 조립에는 다관절 로봇이 더 적합하다"고 설명했다. 확장 단계에서는 엣지 AI와 온디바이스 AI가 중요해질 것으로 전망했다. 조사 응답자의 55%는 주요 로봇 의사결정에 100ms(0.1초) 이하 지연시간이 필요하다고 답했다. 존 힐리 부사장은 "엣지용 코어 울트라 시리즈3 프로세서는 최대 180 TOPS의 AI 연산 성능을 바탕으로 제한된 전력 환경에서도 로봇의 센싱부터 AI 추론, 실제 동작으로 이어지는 전체 처리 과정에서 요구되는 시간과 성능을 충족할 수 있도록 하는 것이 핵심"이라고 설명했다. "한국, 로봇 도입 기대와 준비도 격차 커" 보고서에 따르면 국내 업계의 로봇 도입에 대한 기대와 실제 준비 사이의 간극이 더욱 뚜렷했다. 국내 응답자 중 67%는 향후 5년 내 로봇이 사업장에 도입될 것으로 예상했고, 76%는 2030년까지 인간과 로봇이 협동하는 환경에 대응 가능하다고 답했다. 그러나 이에 대한 구체적인 전략을 갖췄다는 응답은 27%로 주요 조사국 가운데 가장 낮았다. 국내 기업의 과제는 안전 분야에서도 확인됐다. 글로벌 안전 표준이 마련되면 로봇 도입이 빨라질 것이라는 응답은 64%였지만, 표준화된 글로벌 안전 기준을 갖추고 있다는 응답은 31%에 그쳤다. 로봇의 처리 속도와 응답 속도에 대한 요구 수준도 다른 나라 대비 높았다. 응답자의 82%가 주요 로봇 애플리케이션에서 100ms 이내의 의사결정이 필요하다고 답했고, 38%는 10ms(0.01초) 이내의 응답이 필요하다고 봤다. "로봇 가격 하락에 경제성 확보 시점 빨라진다" 인텔은 로봇이 인력보다 비용 측면에서 유리해지는 시점도 가까워지고 있다고 봤다. 조사에 참여한 기업들은 향후 3년 내 로봇 도입이 추가적인 인간 노동력 투입보다 비용 효율적인 수준에 도달할 것으로 예상했다. 존 힐리 부사장은 "로봇 가격 하락과 규모의 경제, 로봇 한 대가 수행할 수 있는 업무 범위 확대 등이 작용하면 중소 규모 기업에서도 로봇 도입 사례가 늘어날 것'이라고 전망했다. 그는 이어 "인텔은 실험실 내 AI 모델과 실제 환경 간 간극을 줄이는 AI 처리용 프레임워크 '오픈비노 피지컬 AI' 등 AI 모델 개발부터 실제 로봇 배포까지 이어지는 소프트웨어·하드웨어 생태계를 구축하는 데 주력하고 있다"고 덧붙였다.

2026.08.21 09:00권봉석 기자

뉴플로이, 온디바이스 AI 문서 OCR 서비스 '뉴플로이 AI' 출시

뉴플로이가 온디바이스 AI 모델 기반의 문서 광학문자인식(OCR) 소프트웨어 '뉴플로이 AI'를 무료 제공한다. 19일 회사에 따르면, 뉴플로이 AI는 PDF와 스캔 문서의 글자, 표, 레이아웃을 인식해 내용 전체를 데이터 형태로 구조화한다. 단순 텍스트 인식에 그치지 않고 문서 레이아웃 분석, 표 구조 및 셀 단위 텍스트 인식, 표 내 데이터의 연관 관계 분석까지 가능하다. 아울러 수식은 이공계 논문 작성 표준인 라텍(LaTeX) 형식으로 변환해 인식하며 한영 번역 기능도 함께 제공된다. 특히 뉴플로이가 자체 개발한 온디바이스 AI 모델은 사용자의 디바이스 내에서 문서 데이터 처리·저장 등 전 과정을 수행하며 파일은 외부 서버로 전송되지 않는다. 이에 보안 정책상 클라우드·온라인 등 외부 서비스에 업로드가 어려운 사내 자료나 개인정보 포함된 문서도 유출 우려 없이 처리할 수 있다. 뉴플로이는 문서 레이아웃 분석, 한국어·영어 OCR, 표 구조 분석 등 역할별로 특화된 소형 AI 모델을 결합하는 방식을 적용했다. 사용자는 필요한 모델만 선택·실행할 수 있기에 고성능 GPU 없이 일반 PC의 CPU만으로 문서 작업이 가능하다. 뉴플로이 AI는 개인·기업 고객 구분 없이 무료로 제공되며, 연내 맥OS 프로그램을 비롯해 다양한 AI 모델을 순차적으로 선보일 예정이다. 사용자는 뉴플로이 앱 설치 후 필요한 기능의 AI 모델만 선택해 사용할 수 있다. 김진용 뉴플로이 대표는 “뉴플로이 AI는 고성능 GPU 없이도 누구나 자신의 PC에서 다양한 온디바이스 AI 모델을 활용할 수 있도록 하는 것이 목표”라며 “문서 OCR은 그 첫 번째 모델로, 앞으로도 사용자가 자신의 디바이스에서 동작하는 AI를 직접 구성할 수 있도록 관련 모델을 계속 개발해 제공하겠다”고 약속했다.

2026.08.19 10:35백봉삼 기자

딥엑스, NPU 양산 1년 만에 글로벌 77건 구매 수주

국내 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 1세대 칩 양산 1년 만에 총 1300만달러(183억원) 이상의 구매주문(PO)을 확보했다. 18일 딥엑스에 따르면 자사 신경망처리장치(NPU) 칩인 'DX-M1'은 글로벌 10여개 국가·지역에서 총 77건의 구매주문(PO)을 수주했다. 딥엑스는 2025년 8월 삼성전자 5나노 공정 기반으로 DX-M1 양산을 시작한 이후 한국을 비롯해 미국, 중국, 유럽, 대만, 일본 등 주요 시장에서 수주를 이어왔다. 특히 전체 주문 77건 중 약 62%에 달하는 48건이 최근 4개월(2026년 4~7월) 사이에 집중 발생했다. 공급 제품은 DX-M1, DX-M1 M.2, DX-M1M, DX-M1M M.2 등 DX-M1 계열과 일부 DX-H1 제품으이다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 연산을 수행할 수 있도록 설계된 온디바이스용 NPU로, 삼성전자 5나노 공정에서 양산된다. 적용 대상은 저전력 환경에서 영상·비전 AI를 구동해야 하는 CCTV, 스마트팩토리, 로보틱스 등이다. 고객 기반도 글로벌로 확대 중이다. 중국에서는 바이두와 레노버에 제품을 공급하고 있으며 대만 산업용 컴퓨팅 기업 AAEON에도 딥엑스 칩이 들어가고 있다. 회사는 500건 이상의 특허와 90% 수준의 양산 수율을 바탕으로 공급 안정성을 확보하는 한편, 27개 글로벌 유통망과 50여 개 모듈 협력사를 연계해 해외 진출 기반을 다졌다. 아울러 삼성전자 2나노 공정을 적용한 차세대 반도체 'DX-M2'를 개발해 2027년 상반기 시제품을 선보인다는 방침이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "양산 첫 1년 동안 가장 의미 있는 점은 특정 국가나 산업에 국한되지 않고 세계 여러 시장에서 반복 주문이 발생하고 있다는 점"이라고 말했다.

2026.08.18 11:26진운용 기자

퀄컴 스냅드래곤, 스마트폰 넘어 워치·스마트 글래스까지

그동안 스마트폰 성능 경쟁은 앱 실행 속도, 게임 성능, 배터리 지속시간, 사진 품질 등 다양한 분야에서 펼쳐졌다. 여기에 최근 AI가 주목받으면서 경쟁 분야는 지능형 경험까지 확대됐다. AI를 활용한 실시간 번역, 사진 편집, 문서 요약 등이 모바일 경험의 중심으로 자리 잡기 시작했다. 스마트폰 이용자의 관심도 단순한 성능을 넘어 AI를 활용한 새로운 이용자 경험으로 이동하고 있다. 스마트폰 분야에서 다양한 포트폴리오를 보유한 퀄컴 역시 스마트폰을 넘어 다양한 기기로 영역을 확장하고 있다. 갤럭시 언팩서 확인된 스냅드래곤 생태계 확장 지난 7월 22일(현지시간) 영국 런던에서 열린 '갤럭시 언팩 2026'에서도 이러한 전략이 드러났다. 폴더블 스마트폰인 갤럭시Z폴드8·폴드8 울트라에는 갤럭시용 스냅드래곤8 엘리트 5세대가 탑재됐고, 갤럭시워치 울트라2·워치9에는 스냅드래곤 웨어 엘리트가 적용됐다. 출시를 앞둔 스마트 글래스에는 스냅드래곤 AR1 1세대가 탑재됐다. 스마트폰을 중심으로 성장한 스냅드래곤이 웨어러블과 인텔리전트 아이웨어 등으로 적용 범위를 넓히면서 멀티 디바이스 플랫폼으로 진화하고 있는 모습이다. 스냅드래곤, 스마트폰 넘어 PC·XR·웨어러블로 스냅드래곤은 퀄컴이 2007년 시작한 고성능 휴대전화용 시스템반도체(SoC)로 출발했다. 이후 스마트폰 보급과 4G LTE·5G 등 새로운 통신규격의 등장 과정에서 안드로이드 스마트폰의 핵심 엔진으로 자리 잡았다. 현재 스냅드래곤의 역할은 모바일 AP에만 머무르지 않는다. 8월 현재 스냅드래곤 기반으로 작동하는 기기는 약 35억 대 이상으로 추산된다. 퀄컴은 이를 기반으로 PC, XR, 웨어러블, 자동차 등으로 플랫폼 적용 범위를 넓히고 있다. 13일 퀄컴 관계자는 "스냅드래곤은 과거 스마트폰에서 머무르던 모바일용 제품에서 벗어나 PC, XR, 웨어러블, 자동차 등을 아우르는 멀티 디바이스 생태계로 영역을 넓히고 있다"고 설명했다. 이어 "영역 확대의 핵심은 다양한 기기에 단순히 서로 다른 칩을 공급하는 것을 떠나 이들 기기 사이를 유기적으로 연결해 이용자 경험을 단일 AI 플랫폼으로 연결하는 것"이라고 덧붙였다. AI 겨냥 CPU·GPU·NPU 아우르는 최적화 퀄컴이 내세우는 차별점은 CPU나 GPU, NPU 등 개별 구성요소의 성능을 넘어 플랫폼 차원에서 이를 최적화하는 데 있다. Arm 호환 오라이언 CPU와 모바일 환경에 최적화된 아드레노 GPU, 헥사곤 NPU, 5G·블루투스·와이파이 등 연결성 기술을 하나의 시스템으로 통합해 각 기기에서 요구되는 AI 경험을 구현하는 방식이다. 퀄컴 관계자는 "국내 소비자 대상 설문조사에서 응답자 중 61%는 '스냅드래곤이 프리미엄 안드로이드 경험을 향상시키는 핵심 요소'라고 평가했다"고 밝혔다. 이어 "이는 스냅드래곤이 모바일 칩셋을 넘어 개인의 디지털 경험 전반을 연결하는 공통 플랫폼으로 자리 잡고 있음을 보여주는 지표이며 단순히 연산 성능만으로 얻을 수 없는 성과"라고 평가했다. 갤럭시용 스냅드래곤 8 엘리트 5세대, AI 경험 강화 이 같은 전략은 갤럭시용 스냅드래곤 8 엘리트 5세대에서 구체화된다. 오라이언 CPU를 기반으로 고성능과 반응성을 확보하면서도 전력 효율을 유지하는 데 초점을 맞췄으며, 지능형 카메라 기능과 몰입감 높은 게이밍, AI로 강화된 연결성 등을 지원한다. 콘텐츠와 미디어 경험도 강화됐다. 고효율 영상 코덱인 AV1과 H.265를 지원해 영상 콘텐츠의 데이터 효율을 높이고, 최대 8K 60fps 영상 재생을 지원한다. 또 AI 기반 5G 및 와이파이 연결 최적화를 통해 이동 중에도 안정적인 스트리밍 환경을 제공한다. 이에 따라 프리미엄 모바일 플랫폼의 경쟁 기준도 CPU·GPU의 절대적인 성능에서 AI 연산과 연결성, 전력 효율을 얼마나 효과적으로 결합하느냐로 이동하고 있다. 웨어러블·스마트 글래스로 확장되는 퍼스널 AI 스마트폰을 넘어선 스냅드래곤의 확장은 퍼스널 AI 구현에서도 의미를 갖는다. 이용자의 신체와 일상에 밀착된 웨어러블과 XR 기기는 사용자의 상태와 주변 환경에 관한 정보를 실시간으로 확보할 수 있어 개인화된 AI를 구현하는 새로운 접점으로 주목받고 있다. 갤럭시워치 울트라2·워치9을 구동하는 스냅드래곤 웨어 엘리트는 다양한 센서를 통해 이용자 건강과 관련된 정보를 지속적으로 수집하고 연결성을 지원한다. 이를 통해 이용자의 상태와 상황을 보다 세밀하게 파악하고 개인에게 최적화된 맥락 인식 AI 경험을 구현할 수 있다. 스냅드래곤 AR1 1세대는 이러한 경험을 인텔리전트 아이웨어로 확장한다. 스마트 안경은 스마트폰 화면을 바라보지 않고도 이용자의 시야와 주변 상황에 맞춰 필요한 정보를 제공해야 한다. 이를 위해서는 컴퓨팅 성능뿐 아니라 카메라와 센서, 연결성을 유기적으로 활용해야 한다. 스냅드래곤 AR1 1세대는 이러한 요구에 대응하며 AI가 스마트폰 화면을 넘어 사용자의 일상으로 들어가는 기반을 제공한다. 단순 성능 넘어 기기 간 AI 경험 경쟁 강화 AI 시대에는 개별 칩의 성능을 넘어 다양한 기기에서 AI를 얼마나 효율적으로 구현하고 연결할 수 있는지가 플랫폼 경쟁의 중요한 기준으로 자리 잡을 전망이다. 퀄컴이 스냅드래곤을 PC, XR, 웨어러블, 자동차 등으로 확대하는 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있다. 이번 갤럭시 언팩 역시 스냅드래곤이 스마트폰용 AP에서 다양한 폼팩터를 아우르는 플랫폼으로 확장되고 있음을 보여줬다. 퀄컴 관계자는 "개인화 AI 시대 경쟁력은 단순히 어떤 칩이 더 빠른가를 넘어 이용자의 맥락을 얼마나 잘 이해하고, 서로 다른 기기 사이에서 경험을 얼마나 자연스럽게 연결하느냐에 달려 있다"고 설명했다.

2026.08.13 16:07권봉석 기자

모빌린트, AI칩 '레귤러스' 국내외 고객에 공급 확대

모빌린트는 자사 최신형 인공지(AI) 칩 레귤러스(REGULUS)를 국내외 주요 고객사에 본격 공급하기 시작했다고 13일 밝혔다. 모빌린트는 고객 개발환경과 적용 목적에 따라 선택할 수 있도록 시스템온칩(SoC) 단품부터 시스템온모듈(SOM), 싱글보드컴퓨터(SBC), USB 타입 모듈, 산업용 PC까지 다양한 형태 응용 제품군도 단계적으로 확대하고 있다. 레귤러스 기반 SOM과 USB 타입 제품을 중심으로 해외 시장 문의와 수요가 이어지고 있다. 신규 하드웨어 개발이 필요한 고객부터 기존 장비에 AI 기능을 추가하려는 고객까지 각기 다른 개발환경에 대응할 수 있다는 점이 모빌린트 강점으로 작용하고 있다. 특히 개발기간과 비용 부담을 낮추면서 실제 제품과 서비스에 AI를 빠르게 적용할 수 있어 글로벌 제조·테크 기업을 중심으로 도입 논의가 확대되고 있다. 최근에는 기존 시스템을 크게 변경하지 않고 AI 기능을 추가하려는 고객 수요에 대응해 레귤러스 기반 USB 타입 AI 가속기 'MLD-R1'도 정식 출시했다. MLD-R1은 USB 연결만으로 기존 PC와 산업용 장비에 AI 추론 기능을 추가할 수 있도록 설계한 제품이다. 별도의 복잡한 시스템 구축 없이 레귤러스 AI 성능을 활용할 수 있다. 기존 설비를 유지하면서 빠르게 AI 기능을 도입할 수 있어 제조·리테일·보안 등 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있다. 이러한 수요를 바탕으로 레귤러스는 국내외 다양한 산업 분야에서 주문과 납품이 이어지며 본격 상용화 단계에 진입하고 있다. 모빌린트는 "국내에서는 공공·방산 분야를 비롯해 POS 단말기, 드론, 엣지 디바이스, AI CCTV 등 다양한 고객에 레귤러스 및 응용 제품을 공급하고 있다"며 "해외에서도 미국, 독일, 대만, 일본 등 주요 시장으로 납품을 확대하고 있다"고 밝혔다. 회사는 "제조와 리테일을 비롯해 보안 등 다양한 산업 현장으로 적용 영역이 넓어지면서 레귤러스를 중심으로 한 모빌린트의 온디바이스 AI 사업도 속도를 내고 있다"고 덧붙였다. 모빌린트는 "고객 수요와 적용 환경에 맞춰 레귤러스 기반 제품군을 확대하고 공급 규모를 늘릴 계획"이라고 밝혔다. 이어 "기존 AI 가속기 제품군을 통해 확보한 산업·공공·보안 분야 고객 기반에 더해, 레귤러스 SoC부터 MLD-R1을 비롯한 응용 제품까지 아우르는 제품 포트폴리오를 기반으로 제조, 리테일, 스마트 디바이스 등 온디바이스 AI가 빠르게 확산되고 있는 시장으로 사업 영역을 넓히겠다"고 설명했다.

2026.08.13 09:07장경윤 기자

아웃오브셋, AI 음성 콘텐츠 제작 '에어리 스튜디오' 출시...'팁스' 선정도

아웃오브셋(대표 김형주)이 음성 AI 브랜드 '에어리'를 공개, AI 음성 콘텐츠 제작 웹서비스 '에어리 스튜디오'를 출시했다. 아울러 중소벤처기업부의 민간투자주도형 기술창업 지원 프로그램 팁스(TIPS)에도 선정됐다. 12일 아이오브셋에 따르면, 에어리는 가볍고 빠른 동작 속도와 직관적인 사용자 경험(UX)을 담아낸 통합 음성 AI 브랜드다. 아웃오브셋은 에어리를 중심축으로 향후 온디바이스 음성 파운데이션 모델부터 응용 제품, 개발자용 API·SDK까지 라인업을 계속 넓혀간다는 방침이다. 에어리 스튜디오는 텍스트를 AI 음성으로 변환해 주는 웹기반 서비스다. 별도 설치나 복잡한 설정 없이 음성 생성부터 다운로드까지 누구나 무료로 이용할 수 있다. 현재 한국어·영어 2개 언어와 10종의 보이스 캐릭터를 지원하며, 향후 보이스 캐릭터와 지원 언어를 순차적으로 추가할 예정이다. 에어리 스튜디오의 가장 큰 강점은 빠른 속도다. 기존 클라우드 기반 음성 서비스가 무거운 AI 모델로 인해 대기 시간과 네트워크 지연을 겪어야 했던 반면, 에어리 스튜디오는 아웃오브셋이 자체 개발한 초경량 TTS(문자 음성 변환) 모델을 탑재해 사용자가 생성 버튼을 누른 뒤 첫 응답(TTFB)까지 0.2초(200ms) 만에 음성을 출력한다. 아웃오브셋은 이번 TIPS 선정으로 '온디바이스 음성 인식 및 합성 AI 파운데이션 모델' 개발에 향후 2년간 최대 8억원의 연구개발 자금을 투입한다. 인터넷 연결 없이 기기 자체에서 구동되는 초경량 음성 AI 모델을 고도화해 개인정보 유출, 네트워크 지연, 높은 운영 비용, 서버 장애 등 클라우드 AI의 구조적 제약을 기기 단에서 해결한다는 구상이다. 김형주 대표는 서울대 전기·정보공학 석사 출신으로 네오사피엔스와 수퍼톤에서 음성 AI 개발을 이끌었다. 수퍼톤 재직 당시 공개한 온디바이스 음성 합성 모델은 허깅페이스 분야 1위, 깃허브 별점 수천 개를 기록한 바 있다. 김 대표는 "막대한 클라우드 추론 비용과 지연 시간을 극복해 사람과 기기를 지연 없이 연결하는 것이 온디바이스 음성 AI의 핵심 과제"라며 "에어리 스튜디오를 통해 '0.2초 만에 즉시 반응하는 가볍고 빠른 음성 경험'을 사용자가 직접 체감하게 하고, 나아가 개발자까지 함께 누리는 온디바이스 음성 AI 생태계를 구축해 나가겠다"고 말했다.

2026.08.12 15:01백봉삼 기자

모빌린트, AI USB 'MLD-R1' 정식 출시… 온디바이스 AI 시장 공략

인공지능(AI) 반도체 전문기업 모빌린트가 손쉽게 온디바이스 AI를 구현할 수 있는 AI USB 신제품을 선보인다. 모빌린트는 독립형 AI 시스템 온 칩(SoC) 레귤러스를 기반으로 개발한 AI USB 'MLD-R1'을 정식 출시한다고 7일 밝혔다. MLD-R1은 지난 6월 컴퓨텍스 2026에서 공개한 레퍼런스 플랫폼을 상용 제품으로 완성한 것이다. MLD-R1은 USB 3.1 Gen1 타입-C 인터페이스를 지원해 노트북, 산업용 PC, 임베디드 시스템에 연결해 바로 사용할 수 있다. 별도 PCIe 카드 장착이나 복잡한 시스템 변경 없이 온디바이스 AI 추론 기능을 추가할 수 있다. 윈도우와 리눅스 환경, x86 및 ARM 호스트를 모두 지원한다. 신제품은 최대 10TOPS(INT8)의 AI 성능과 3W 수준 저전력 설계를 갖췄다. 4GB 또는 8GB LPDDR4X(저전력 D램) 메모리를 탑재해 비전 AI와 함께 소형 생성형 AI 모델(sLLM) 구동을 지원한다. 파치터치(PyTorch), ONNX, 텐서플로(TensorFlow) 등 주요 AI 프레임워크와 호환된다. 모빌린트는 이번 신제품을 통해 스마트팩토리, 머신비전, 로보틱스, 보안, 의료기기 등 다양한 산업 분야로 온디바이스 AI 적용을 확대할 방침이다. 김성모 모빌린트 사업개발본부장은 "MLD-R1은 컴퓨텍스에서 공개 후 선주문과 문의가 이어졌다"며 "AI 가속기 포트폴리오를 확대해 온디바이스 AI 생태계를 만들겠다"고 말했다.

2026.08.07 09:53전화평 기자

딥엑스, 공군 기지 AI 경계감시체계에 국산 NPU 공급

초저전력 온디바이스 AI 반도체 기업 딥엑스가 공군 기지 AI 경계감시체계 구축 사업에 신경망처리장치(NPU)를 공급한다. 딥엑스는 자사 NPU가 국방부의 'NPU 기반 지능형 영상감시체계 시범 구축 사업'에 최종 적용 제품으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 이번 사업은 외산 GPU 중심의 AI 영상감시 체계를 100% 국산 NPU로 구현한 국방 분야 첫 사례다. 이번 프로젝트는 공군 기지 활주로와 철책 등 주요 경계 지역을 AI 기반으로 24시간 감시하는 시스템 구축 사업이다. 국방 부대 네트워크 전문기업 케이엠넷과 AI 영상분석 전문기업 핀텔이 협력해 진행하며, 딥엑스는 AI 연산 플랫폼을 공급한다. 공개 경쟁입찰을 거쳐 지난 7월 30일 최종 계약이 체결됐다. 공급되는 제품은 영상 디코딩과 AI 추론을 통합 처리하는 'DX-H1 V-NPU'와 최대 100TOPS 성능의 'DX-H1' 엣지 서버용 NPU 카드다. 기존 GPU가 맡던 영상 디코딩과 AI 추론을 하나의 NPU로 처리해 구축 비용과 전력 소비를 줄인 것이 특징이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 사업은 외산 GPU 중심의 시스템을 국산 NPU 기반으로 전환한 사례"라며 "공공 안전과 국방을 포함한 다양한 산업 현장으로 온디바이스 AI 적용을 확대할 것"이라고 말했다.

2026.08.05 10:25전화평 기자

전문가 6인이 쓴 K-피지컬 AI 성적표…"정책 방향은 'A', 실행은 빠르게"

올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 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 관문도 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] "우리나라는 독자 인공지능(AI) 모델이 있고, (다양하고 특화된)제조업에 강점이 있다. 제조 현장 데이터를 모아 산업용 특화 로봇을 만든다면 전 세계 피지컬 AI 3강도 불가능하지 않다." 연중기획 '피지컬 AI가 미래다' 1부에서 만난 산·학·연 전문가 6인은 대한민국 피지컬 AI 경쟁력과 현 정부의 정책 방향에 대해 모두 긍정적인 평가를 내렸다. 그러나 6명 모두 평가 뒤에 단서를 달았다. 그 단서들이 향후 한국 피지컬 AI 정책이 풀어야 할 과제 목록인 셈이다. 취재에 응한 전문가는 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수(K-휴머노이드 연합 위원장·투모로로보틱스 대표), 최홍섭 마음AI 대표, 조남민 엔젤로보틱스 대표, 황건필 에니아이 대표, 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수(M.AX AI반도체 얼라이언스 위원장), 엄윤설 에이로봇 대표 등 모두 6명이다. 이들은 대학과 연구 현장, 로봇 완제품 제조사, 의료·웨어러블 로봇 기업, 반도체 분야를 각각 대표한다. "방향성 점수는 'A'" 앞서 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "2030년까지 피지컬 AI 1강으로 도약하겠다"는 우리 한국경제의 지속 성장 비전을 발표했다. 이를 위해 정부는 2028년 상용화를 목표로 10대 산업 특화 휴머노이드를 개발한다는 방침이다. 또한 데이터팩토리를 구축해 산업 현장 데이터를 확보하고 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다는 계획이다. 여기에는 삼성·SK 등 대기업과 협력해 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 데이터센터를 설립한다는 구상도 포함됐다. 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. 현 정부의 피지컬 AI 정책 점수를 매겨 달라는 요청에 장병탁 교수는 'A-'를, 최홍섭 대표와 황건필 대표는 'A'를, 조남민 대표는 'B'를 줬다. 김용석 교수와 엄윤설 대표는 학점 대신 정책 방향에 대한 긍정 평가를 내렸다. 엄윤설 대표는 "휴머노이드 시장을 예측할 때 세 가지를 본다"며 "노동 인구가 감소하고 있는지, 인건비가 높은지, 강력한 제조업 기반을 갖고 있는지를 봐야 한다"고 말했다. 그러면서 "미국은 인건비는 높지만 노동 인구가 줄지 않고 제조 시설이 없다. 중국은 고령화 얘기가 나와도 여전히 생산가능인구가 많고 인건비가 비싸지 않다"며 "두 나라 모두 자국 내 휴머노이드 수요 자체가 크지 않다"고 설명했다. 이어 "반면 한국은 세 조건을 모두 충족한다"며 "노동 인구가 급격히 줄고 있고, 인건비도 비싸 휴머노이드 수요가 많다. 또 소형 칩부터 대형 선박까지 다양한 제조 데이터를 보유하고 있어 피지컬 AI 3대 강국으로 도약할 잠재력이 충분하다"고 강조했다. 장병탁 교수는 "정부가 못하지는 않는다"며 "큰 틀과 방향을 잡고 빨리 시작한 점, 수요 기업과 하드웨어 회사, AI 회사를 한데 묶는 기획은 우리나라에 맞게 잘하고 있다"고 평가했다. 다만 "좀 더 통 크게, 확확 밀어붙이는 추진력이 필요하다"고 주문했다. 최홍섭 대표는 "성과에 대한 'A'라기보다 방향성과 추진 의지에 대한 'A'에 가깝다"는 단서를 달았다. 그는 "정부와 부처가 피지컬 AI를 단순 연구개발(R&D) 과제가 아니라 국가 산업 경쟁력의 핵심 의제로 받아들이기 시작했고, 고위 책임자들까지 기술의 본질을 공부하고 산업계에 묻는 분위기가 분명히 있다"고 말했다. 조남민 대표는 "방향은 맞고 문제 의식도 생겼지만 아직은 집중력과 실행 구조, 실증에서 산업화로 이어지는 연결이 더 강해져야 한다"며 "이제는 산업별 우선순위를 더 분명히 하고 실제로 시장이 열리는 분야에 정책 자원을 과감히 집중할 시점"이라고 진단했다. "정부, R&D 지원 넘어 첫 번째 고객 돼야" 이들 전문가가 공통적으로 가장 많이 지적한 대목은 정부 역할 전환이었다. 연구비를 대는 지원자에서 제품을 사 주는 구매자로 옮겨가야 한다는 것이다. 최홍섭 대표는 "정부가 기술개발비를 지원하는 것과 개발된 제품의 첫 번째 고객이 돼 주는 것은 전혀 다르다"며 "연구비만 대면 논문과 시제품은 나오지만 생산라인과 부품 공급망, 유지보수 조직은 만들어지지 않는다"고 말했다. 그는 "제품이 안 팔리면 생산량이 늘지 않고, 생산량이 늘지 않으면 가격도 내려가지 않고 데이터도 쌓이지 않는다"며 폐루프(closed loop)가 돌지 않는 구조를 문제로 짚었다. 구체적 처방으로는 일정 성능·안전 기준을 충족한 국산 제품을 공공시설·물류·국방·소방·철도·발전소·공공병원 등에 우선 구매하도록 하는 제도를 제시했다. 명확한 성능 기준과 단계별 퇴출 조건을 두되 초기 실패 자체는 허용해야 한다는 조건도 달았다. 여기에 중소기업이 성과만큼 비용을 내는 서비스형 로봇(RaaS)과 정책금융을 결합하는 방안도 함께 제안했다. 조남민 대표 역시 "단순한 R&D 지원만으로는 부족하고 기술이 시장에서 반복적으로 채택되도록 하는 정책적 다리가 필요하다"며 실증 프로젝트와 공공 조달의 연결 고리를 주문했다. 의료 분야에서는 수가와 분류체계 같은 제도 정비가 병행돼야 한다는 점도 강조했다. 그는 "좋은 기술이 있어도 제도 안에 들어오지 못하면 넓게 쓰일 수 없다"고 말했다. 장병탁 교수는 민간 대기업의 역할 확대를 요구했다. 장병탁 교수는 "삼성·현대차 같은 대기업이 더 나서줘야 한다"며 "스타트업이 혼자 로봇을 만들기엔 경쟁력이 부족할 수 있는 만큼 '로봇 파운드리'가 필요할 수 있다"고 제언했다. "휴머노이드라는 형태에 갇히지 말아야" 정책의 범위를 놓고도 주문이 이어졌다. 피지컬 AI를 '휴머노이드'라는 특정 폼팩터로 좁게 정의하면 정작 시장이 먼저 열리는 영역을 놓칠 수 있다는 지적이다. 황건필 대표는"피지컬 AI를 휴머노이드라는 특정 형태에만 한정해 바라보지 않았으면 한다"고 말했다. 황 대표는 "피지컬 AI의 본질은 사람 형태의 로봇을 만드는 것이 아니라 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 데 있다"며 "제조·물류·외식·서비스 등 산업마다 필요한 형태와 기능은 다를 수 있고, 중요한 것은 형태가 아니라 실제 현장에서 인력난을 해결하고 생산성을 높이는 지능과 자동화 기술"이라고 강조했다. 이어 K-휴머노이드 연합도 "휴머노이드 중심을 넘어 다양한 산업의 피지컬 AI 기업이 함께 성장하는 생태계로 발전하면 좋겠다"고 제언했다. 조남민 대표는 한발 더 나아가 조직 자체의 확장을 제안했다. 조 대표는 "K-휴머노이드 연합도 넓게 보면 'K-피지컬 AI 연합'으로 진화해야 한다"며 "사람을 대체하는 로봇뿐 아니라 사람을 확장하는 로봇까지 포함하는 구조여야 한국의 현실과도 맞고 상용화 가능성도 더 높다"고 말했다. 고령화, 산업재해, 돌봄 부담 같은 당면 문제에 직접 개입할 수 있는 웨어러블 로봇을 정책 우선순위에 올려야 한다는 취지다. "AI 쏠림 경계"…하드웨어·반도체 지원 요구도 연구개발(R&D) 자금의 배분 문제를 제기한 목소리도 나왔다. 엄윤설 대표는 "국가 정책과 R&D 자금이 AI에만 쏠리면 안 된다"며 "AI만 뛰어나고 하드웨어가 못 받쳐주면 머리로는 우주의 원리를 깨우쳤는데 몸은 움직이지 않는 상황이 된다"고 지적했다. 엄 대표는 이미 하드웨어 분야가 병목이라고 진단했다. 특히 성능이 아닌 가격이 문제라는 것이다. 그는 "똑같은 성능의 액추에이터가 중국산은 50만원인데 국산은 200만원"이라며 "훌륭한 성능의 액추에이터를 만드는 국내 기업은 많지만 휴머노이드 기업이 부담 없이 쓸 만큼 싸게 만드는 곳은 적다"고 말했다. 제도적 처방으로는 국산 부품 사용을 유도하는 인증 제도를 제시했다. 엄 대표는 "중국산 로봇에 껍데기만 바꿔 국산으로 속여 파는 행위를 막고, 부품의 3분의 2 이상을 국산으로 쓴 로봇에 보조금을 주는 '국산 휴머노이드 인증 제도' 조성이 시급하다"며 "휴머노이드는 안보이자 주권 산업으로, 소버린 AI 다음은 소버린 휴머노이드"라고 강조했다. 첨단전략산업의 R&D 경쟁력을 높이기 위해 포괄임금제 지양과 야근 수당 지급, 구성원 과반 동의 등 요건을 갖춘 경우에 한해 주 52시간 근무제 예외를 인정하는 방안도 제안했다. 김용석 교수는 로봇 몸체가 아니라 그 안에 들어가는 칩에 주목했다. 김 교수는 정부가 추진하는 총사업비 8000억원 규모 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'을 "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 이유에서다. 김 교수는 다만 "M.AX 얼라이언스(제조업과 AI 기술을 결합한 협력 네트워크)를 구호에 그치지 않게 만들고 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 협력 생태계를 실질적으로 작동시켜야 한다"며 "계획은 구체적이어야 하고 온 힘을 다해 실천하는 것이 중요하다"고 말했다. 데이터 정책, '팩토리'냐 '수매제'냐 정부 정책 가운데 전문가들의 견해가 가장 뚜렷하게 갈린 대목은 데이터였다. 정부가 준비 중인 '데이터 팩토리' 사업을 두고 평가가 엇갈렸다. 장병탁 교수는 데이터 팩토리를 "우리나라다운, 나름의 엣지가 있는 한국형 피지컬 AI 모델"이라고 평가했다. 장 교수는 "거대언어모델(LLM)은 30년간 인터넷에 쌓인 데이터로 학습했지만 피지컬 AI는 아직 그런 데이터가 없어 이제 막 모으기 시작하는 단계"라며 "정부가 직접 하기보다 마중물 역할을 하고 민간에 맡기는 방향으로 가야할 것"이라고 전망했다. 데이터 자체는 생성 기업이 보유하고 학습된 모델만 공유하는 연합학습(페더레이티드 러닝) 방식도 대안으로 거론된다고 소개했다. 최홍섭 대표는 "정부 정책이 단순한 데이터 구축사업에 머물러선 안 된다"고 강조했다. 그가 지향하는 모델은 실험실이 아닌 '현장형 데이터 팩토리'다. 로봇을 실제 제조·물류·농업 현장에 RaaS로 투입해 매출을 만들면서 동시에 고품질 행동데이터를 축적하는 구조여야 데이터 수집이 비용으로만 남지 않는다는 설명이다. 반면 엄윤설 대표는 다른 방식을 제안했다. 엄 대표는 "격리된 공간에 전화부스처럼 만들어 놓는 데이터 팩토리보다는 일반인이나 자영업자가 바디캠을 착용하고 촬영한 1인칭 시점, 이른바 에고센트릭 데이터를 정부가 사주는 '데이터 수매제'가 필요하다"고 제안했다. 매니퓰레이터 기반 데이터는 표준화가 어려워 공유가 힘들지만, 바디캠으로 수집한 인간의 관절·뼈대 움직임 원시 데이터는 로봇 모델과 무관하게 리타게팅을 통해 표준화가 가능하다는 논리다. 법인 소속 근로자가 아닌 자영업자를 대상으로 데이터를 확보하면 데이터 소유권 분쟁도 피할 수 있다는 점을 근거로 들었다. 남은 과제는 결국 '실행' 6인의 진단을 종합하면 한국형 피지컬 AI 정책의 좌표는 비교적 선명하다. 국가 아젠다 설정과 생태계 기획이라는 1단계는 통과했다는 것이 전문가들의 공통된 평가다. 다음 문제는 과감하고 속도감 있게 행동하는 것이다. 김용석 교수는 "지금이 바로 골든 타임이고 앞으로 5년이 매우 중요한 시기"라고 말했으며, 장병탁 교수는 "아직 (피지컬AI 산업은)초기여서 가능성이 열려 있다"며 "잘 적응하면 AI든, 로봇이든 정말 3강이 될 수 있다"고 강조했다.

2026.08.03 16:46진운용 기자

국산 AI칩 단 무인기 나온다…KAI, '피지컬 AI' 첫발

한국항공우주산업(KAI)이 국내에서 설계·생산한 인공지능(AI) 반도체를 무인기에 탑재해 자율제어 성능을 검증한다. 향후 AI 파일럿과 정찰위성까지 적용 범위를 넓혀 항공우주 분야의 피지컬 AI 기술을 확보한다는 구상이다. KAI는 지난 30일 산업통상자원부가 추진하는 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업' 방산 분야 우선협상대상자로 선정됐다고 31일 밝혔다. 이번 사업은 국산 온디바이스 AI 반도체와 무인기용 자율제어시스템을 개발해 실제 플랫폼에서 성능을 검증하는 프로젝트다. 사업 기간은 5년이며 전체 사업 규모는 953억원이다. 다만 KAI가 수주할 구체적인 사업비는 공개되지 않았다. 온디바이스 AI는 외부 서버나 클라우드에 데이터를 보내지 않고 기기 내부에서 정보를 분석하고 판단하는 기술이다. 통신이 제한되거나 실시간 대응이 필요한 전장 환경에서 활용도가 높다. KAI와 협력 기업들은 방산 분야에 적용할 시스템온칩(SoC) 형태의 AI 반도체와 이를 탑재한 자율제어시스템(ACS)을 개발한다. KAI는 해당 시스템을 자체 개발 중인 무인기 플랫폼에 탑재해 성능을 검증할 계획이다. 사업은 총 3개 세부 과제로 구성된다. KAI는 사업 총괄과 1·3세부 과제를 주관해 고속 소모성 공중 무인기와 자율제어시스템의 개발·통합·검증을 담당한다. AI 반도체 개발에 해당하는 2세부 과제는 국내 팹리스 업체가 주관한다. 국내 AI 반도체 및 AI 모델 개발 기업과 연구기관도 컨소시엄에 참여한다. 반도체 생산은 삼성전자가 맡는다. 국내 기업이 설계한 반도체를 국내 파운드리에서 생산해 무인기에 적용하는 방식이다. KAI는 이번 사업을 통해 해외 의존도가 높은 국방용 반도체의 국산화 가능성을 검증하고, 국내 팹리스와 AI 기업이 방산시장에 진입할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다. 향후에는 국산 AI 반도체를 자체 개발 중인 AI 파일럿인 '카일럿'에 적용할 방침이다. AI 파일럿은 무인기가 수집한 데이터를 실시간으로 처리해 비행과 임무 수행을 자율적으로 제어하는 기술이다. 적용 범위를 위성으로 확대하는 방안도 추진한다. 정찰위성이 획득한 전장 데이터를 지상 관제소로 전송하기 전에 위성 내부에서 직접 분석할 수 있는 온디바이스 AI 반도체를 개발한다는 구상이다. 장기적으로는 유·무인 항공기와 위성, 지상체계를 국산 AI 반도체 및 통신망으로 연결하는 초연결 전장체계를 구축할 계획이다. 한편 KAI는 지난해 11월 삼성전자, 이달 초 네이버·네이버클라우드와 각각 업무협약을 체결하고 AI 반도체와 클라우드 기술을 연결하는 소버린 AI 체계 개발을 추진하고 있다.

2026.07.31 14:38류은주 기자

딥엑스, KT·세솔과 온디바이스 AIoT 사업 협력

인공지능(AI) 반도체 스타트업 딥엑스가 KT, 세솔과 온디바이스 AIoT 시장 공략에 나선다. 딥엑스는 KT, 세솔과 'NPU 기반 온디바이스 AIoT 사업 협력을 위한 3자 업무협약(MOU)'을 체결했다고 31일 밝혔다. 3사는 저전력·저발열 신경망처리장치(NPU)를 적용한 차세대 AI 에지 박스를 공동 개발한다. 전기차(EV) 충전소, 이동식 CCTV, 교통 인프라 등 실시간 AI 영상분석이 필요한 현장에 온디바이스 AI 서비스를 확대할 계획이다. 협약에 따라 KT는 네트워크 통신망과 관제 플랫폼, 사업개발을 담당한다. 딥엑스는 초저전력 NPU 칩 'DX-M1'과 소프트웨어 개발도구(SDK)를 제공한다. 세솔은 AI 에지 박스 개발과 제조, 현장 실증을 맡는다. DX-M1은 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 실시간 AI 추론을 수행하는 온디바이스 AI 반도체다. 그래픽처리장치(GPU) 기반 장비 대비 전력 소비와 발열을 낮춘 것이 특징이다. 3사는 공공기관, 지자체, 교통산업 안전 분야를 중심으로 AI 반도체와 네트워크를 결합한 AI 에지 서비스를 발굴할 예정이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "AI가 산업 현장으로 확산될수록 낮은 전력으로 데이터를 실시간 처리할 수 있는 온디바이스 AI 중요성이 커지고 있다”며 “KT의 네트워크 및 서비스 역량, 세솔의 단말 개발·제조 기술과 딥엑스의 초저전력 AI 반도체 기술을 결합해 다양한 산업 현장에서 활용할 수 있는 AI 에지 솔루션을 구현하겠다"고 말했다 성제현 KT 엔터프라이즈 부문 수도권강북법인고객본부장(상무) "이번 협약은 AI 반도체와 AI 에지 기술, KT의 네트워크 및 AI 서비스 역량을 결합해 차세대 AI 영상분석 시장을 선점하기 위한 협력"이라며 "실시간 AI 영상분석이 필요한 산업 현장에 안정적이고 효율적인 AI 서비스를 제공하겠다"고 말했다.

2026.07.31 09:41전화평 기자

SK하이닉스, 또 쌓는다...온디바이스 AI용 '3D 적층 D램' 개발 시동

SK하이닉스가 온디바이스AI향 차세대 D램으로 평가되는 3D 적층(Stacked) D램 개발에 속도를 낸다. 최근 미국 고객사와 협력해 관련 기술을 공동 설계할 인재 채용을 시작한 것으로 파악됐다. 3D 적층 D램-온(on)-로직(Logic) 설계는 로직 반도체(시스템 반도체) 위에 메모리를 직접 쌓아올리는 차세대 반도체 기술이다. 생성형 AI 이후 피지컬 AI 시대 온디바이스 방식의 엣지 AI 기기의 핵심 반도체로 작동할 것으로 기대된다. 24일 업계에 따르면 SK하이닉스는 최근 미국 산호세에 위치한 미주 법인을 통해 3D 적층(Stacked) D램-온(on)-로직(Logic) 설계 엔지니어를 채용하고 있다. SK하이닉스가 3D 적층 D램 분야의 전문 인력을 채용하는 것은 이번이 처음이다. 해당 기술이 온디바이스 AI 영역에서 차세대 메모리반도체로 주목받고 있는 만큼, 선제적으로 상용화 준비에 나서려는 것으로 풀이된다. 특히 SK하이닉스는 이미 특정 고객사와 해당 기술 적용을 위한 협력 관계를 맺은 것으로 파악된다. 회사는 이번 채용 공고에서 "미국 고객사와 긴밀히 협력해 3D 적층 D램 로직(logic) 다이 공동 설계를 주도할 수 있는 인재를 찾고 있다"며 "변화하는 기술 요구사항과 시장 수요에 부합하는 다이 설계 솔루션을 제공하는 것이 목표"라고 설명했다. 세부적으로 SK하이닉스는 3D 적층 D램-온-로직 디자인 설계를 담당할 인력을 모집한다. 3D 적층 D램-온-로직은 시스템반도체 위에 D램을 수직으로 직접 쌓아 올리는 최첨단 적층 기술이다. 단순히 두 칩을 위아래로 배치하는 PoP(패키지-온-패키지)보다 칩 간 연결 거리를 크게 줄일 수 있으며, 동일한 면적에서 더 많은 데이터 전송통로(I/O)를 구현할 수 있다. 덕분에 데이터 전송 지연을 줄이고 전력 효율과 공간 활용도를 높일 수 있다. SK하이닉스의 설명에 따르면 해당 기술은 주로 온디바이스 AI 시장을 타겟으로 개발되고 있다. 온디바이스 AI는 높은 메모리 대역폭과 저전력 특성을 동시에 요구하기 때문에 PoP 구조로는 성능 구현에 한계가 있다는 지적이 제기돼 왔다. 가장 유망한 적용처로는 모바일 AP(어플리케이션 프로세서) 등이 거론된다. 모바일 AP는 스마트폰의 두뇌 역할을 담당하는 시스템반도체로, 기기 내 온디바이스 AI 구현을 위해 가장 최첨단 파운드리 및 패키징 공정을 채용하는 분야다. 애플과 퀄컴 등이 대표적인 설계 기업이다. 이와 관련 안현 개발총괄 사장은 지난 4월 열린 'TSMC 테크놀로지 심포지엄 2026'에서 "메모리와 로직 기술의 통합은 기존 구조의 한계를 뛰어넘어 AI 성능을 극대화할 기술적 돌파구"라며 "커스텀 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 고대역폭플래시(HBF), 3D 적층 D램-온-로직에 이르기까지 고객의 다양한 워크로드에 최적화된 솔루션을 제공할 것"이라고 밝힌 바 있다.

2026.07.24 11:03장경윤 기자

LG디스플레이 "탠덤 OLED, 중·대형 이어 스마트폰에도 적용 추진"

LG디스플레이가 탠덤(Tandem) OLED 적용처를 기존 중·대형에서 스마트폰 등 모바일 시장으로 확대할 계획이다. 탠덤 OLED는 일반 OLED 대비 성능 및 전력 효율성이 뛰어나, 온디바이스 AI 기기 내에서 수요가 증가할 것으로 기대되고 있다. 최영석 LG디스플레이 최고기술책임자(CTO)는 21일 서울 코엑스에서 열린 '디스플레이 비즈니스 포럼 2026'에서 '탠덤 OLED: OLED 사업 확장과 AI 시대의 성장을 이끌 핵심 구조'를 주제로 발표를 진행했다. 이날 최 CTO는 "디스플레이 산업은 AI 시대에서 새로운 전환점을 맞이하고 있다"며 "온디바이스 AI·앰비언트 AI 등은 매우 높은 전력효율성을 요구하기 때문에, 탠덤 OLED가 차세대 디스플레이 시장의 핵심 축으로 주목받고 있다"고 말했다. 탠덤 OLED는 레드·그린·블루(RGB) 유기발광층을 복수로 쌓는 기술이다. 기존 단일층(싱글 스택) OLED 대비 적은 전류로도 구동이 가능해 열화 속도가 크게 줄어든다. 덕분에 수명은 2배 이상으로 늘어나고, 소비 전력은 30% 이상 감소한다. LG디스플레이는 탠덤 OLED를 중·대형 디스플레이 산업에 적용하고 있다. TV, 모니터, 차량용 디스플레이 등이 대표적인 적용처다. 지난 2024년부터는 애플이 자사 태블릿인 아이패드에 탠덤 OLED를 채용하기 시작하면서, IT 시장 내에서도 비중을 확대하고 있다. 나아가 LG디스플레이는 스마트폰 등 모바일용 탠덤 OLED를 상용화할 계획이다. 현재 스마트폰에는 싱글 스택 OLED가 주로 채용되고 있다. 최 CTO는 "탠덤 OLED를 기존 중·대형에서 스마트폰, 웨어러블 디바이스 등 모든 제품 카테고리에 적용할 것"이라며 "향후에는 탠덤 아키텍처를 얼마나 빠르고 효율적으로 구축 및 양산하느냐에 따라 디스플레이 기업의 경쟁력이 결정될 것"이라고 강조했다. 특히 스마트폰 및 노트북에서 온디바이스 AI 기능을 구동하는 경우, 탠덤 OLED는 최적의 성능 구현할 것으로 기대된다. 최 CTO의 설명에 따르면, 기존 싱글 스택 OLED의 디스플레이 소모 전력은 약 5133mW(밀리와트)다. 이에 따른 배터리 수명은 2.6시간이다. 반면 탠덤 OLED의 소모 전력은 3115mW, 배터리 수명은 3.9시간으로 나타났다.

2026.07.21 11:26장경윤 기자

HP "AI가 일하고 인간이 혁신하는 시대가 온다"

"오늘날 모두가 '경험(Experience)'에 대해 이야기합니다. 레알 마드리드에게 경험은 경기장에서 벌어지는 일뿐 아니라 경기장, 그리고 사람들까지 포함합니다. 우리 목표는 사람과 경기장을 유기적으로 연결하는 것이며 IT 기술이 핵심 역할을 담당합니다." 15일 오후 서울 여의도 페어몬트 앰배서더 호텔에서 진행된 'HP 일의 미래 서밋'에서 스페인 축구 구단 레알 마드리드 최고정보책임자(CIO), 엔리케 무리엘이 이렇게 설명했다. HP코리아는 이날 국내 주요 기업 IT 담당자/결정권자 100여 명이 참여한 가운데 AI와 AI를 활용한 업무 개선 방안, 2024년 글로벌 기술 파트너십을 맺은 레알 마드리드가 HP 기술을 활용하고 있는 사례를 소개했다. 이날 행사에서 엔리케 우리엘 레알 마드리드 CIO는 "HP는 레알 마드리드와 스페인 축구 국가대표팀 구장인 베르베나우의 컴퓨팅과 협업, 보안 인프라를 뒷받침하는 핵심 파트너"라고 강조했다. "향후 업무 중 핵심 10%만 인간이 처리할 것" 이날 강용남 HP코리아 대표는 "AI가 일을 하고 인간이 혁신을 하는 시대가 될 것"이라며 "기업은 AI가 반복 업무를 처리하도록 하고 사람은 더 높은 가치의 업무를 수행하도록 변화해야 한다"고 강조했다. "AI는 자연어 기반 인터페이스, 실시간 번역과 회의 자동 요약, 데이터와 업무 프로세스 자동화로 문서 작성과 데이터 처리의 90%는 AI가 담당하게 될 것이며, 인간은 검토와 의사결정 등 나머지 10%의 핵심 업무에 집중하게 될 것이다." 그는 "AI가 개인의 업무 역량을 획기적으로 끌어올리는 '가속기' 역할을 하고 있다. 여러 사람이 수행하던 업무를 이제는 개인이 AI와 함께 처리할 수 있고, 나아가 AI 에이전트가 자동으로 업무를 수행하는 시대가 열리고 있다"고 설명했다. 강용남 대표는 "HP는 이런 변화를 지원하기 위해 온디바이스 AI 기반 협업 지원 플랫폼 'HP IQ', 기업/조직 내 기기 관리 플랫폼 '워크포스 익스피리언스 플랫폼(WXP)' 등을 공급하고 있다"고 설명했다. 베르나베우를 바꾼 '디지털 혁명' HP는 2024년 레알 마드리드와 글로벌 기술 파트너십을 체결하고 경기장 운영과 선수 훈련, 전사적 IT 장비 관리 분야에 각종 기술과 PC, 서버, 워크스테이션 등 장비를 공급하고 있다. 엔리케 무리엘 레알 마드리드 CIO는 지난 6년간 진행한 산티아고 베르나베우 경기장 리모델링 프로젝트를 '디지털 혁명'이라고 정의했다. 레알 마드리드는 리모델링 과정에서 ▲ 새로운 기술을 지속적으로 수용할 수 있는 인프라 ▲ 모든 시설이 네트워크로 연결된 스마트 빌딩 ▲ 클라우드 기반 방송 시스템 ▲ 콘텐츠 제작 플랫폼 ▲ 관람객 중심의 연결성 등을 목표로 추진했다. 엔리케 무리엘 CIO는 "경기장 내부의 모든 설비를 네트워크로 연결해 축구 경기뿐 아니라 콘서트와 컨퍼런스 등 다양한 행사에 맞게 공간을 즉시 전환할 수 있도록 했다. 방송 시스템 역시 클라우드 기반 제작 환경으로 바꿔 공간 활용도를 높였다"고 말했다. "AI 시대, 보안은 강화하고 업무는 단순해야" 강용남 HP코리아 대표와 엔리케 무리엘 레알 마드리드 CIO는 이날 대담을 통해 AI 시대를 맞이한 기업의 IT 운영 방향도 소개했다. 엔리케 무리엘 CIO는 "보안은 반드시 강화해야 하지만 직원들의 업무 생산성을 떨어뜨려서는 안 된다. HP의 보안 솔루션을 통해 디바이스 분실 시 원격 삭제, 펌웨어 보호, 보안 프린팅 등을 적용하고 있다"고 소개했다. 또 "HP 기반으로 컴퓨팅과 프린팅, 협업 환경을 표준화하면서 복잡한 IT 환경을 단순화했다. WXP를 활용해 최적의 장비를 공급하고 디바이스 상태와 사용자 경험을 실시간으로 분석해 문제가 발생하기 전에 선제적으로 대응하고 있다"고 덧붙였다. 엔리케 무리엘 CIO는 "혁신을 멈추는 순간 뒤처질 수밖에 없다"며 "직원의 목소리를 적극 반영하고 AI와 협업 기술을 활용해 업무 경험을 지속적으로 개선해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.07.15 16:40권봉석 기자

딥엑스, '오픈 피지컬 AI' 통합 생태계 구축

온디바이스 AI 반도체 팹리스(반도체 설계전문) 딥엑스가 글로벌 3대 AI 소프트웨어·하드웨어 개발자 플랫폼과 자사 신경망처리장치(NPU)를 전격 연계한다. 파편화된 개발 환경을 하나로 통합해, 개발자가 아이디어를 검증한 뒤 산업용 제품 양산까지 원스톱으로 이어갈 수 있는 개방형 '피지컬 AI' 생태계를 구축하겠다는 구상이다. 딥엑스는 울트라리틱스 욜로(YOLO), 패들패들(PaddlePaddle), 라즈베리 파이 등 글로벌 3대 인프라와 자사 NPU 기술을 연동해 '오픈 피지컬 AI 생태계'를 본격 가속화한다고 14일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇, 스마트팩토리, 지능형 카메라 등 현실 세계의 물리적 기기 안에서 AI가 실시간으로 인식하고 연산·제어하는 온디바이스 AI 기술이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 “피지컬 AI 시대에는 우수한 칩셋 하나를 제공하는 것만으로는 시장을 주도할 수 없다”라며 “개발자가 소프트웨어 모델을 설계하고 하드웨어에서 손쉽게 검증해 실제 산업 현장에 즉각 배포할 수 있는 통합 생태계가 필수적”이라고 설명했다. 이를 위해 딥엑스는 글로벌 비전 AI 생태계인 '울트라리틱스 욜로'와 자사 하드웨어를 직접 연결했다. 전 세계 500만 명 이상의 사용자를 보유한 욜로v8 등의 비전 AI 모델을 변환이나 별도의 최적화 프로세스 없이, 딥엑스 NPU 기반 장치에서 실시간으로 직접 구동할 수 있도록 제휴를 완료했다. 전 세계 400만 명 이상의 개발자를 확보한 바이두 주도의 오픈소스 딥러닝 프레임워크 '패들패들'과의 연계도 고도화됐다. 딥엑스는 자사의 M.2 규격 AI 가속기 'DX-M1'(최대 25TOPS)에 패들패들의 초경량 모델인 'PP-OCR 5세대'를 탑재해 스마트시티, 로보틱스, 드론 등에서 필요한 실시간 문자 인식(OCR) 최적화 환경을 완성했다. 하드웨어 단에서는 누적 판매량 7300만 대에 달하는 '라즈베리 파이' 생태계를 지렛대로 삼는다. 지난 6월 출시한 라즈베리 파이 5세대 전용 AI 가속 프로세서 모듈을 통해 글로벌 개발자들이 욜로나 패들패들 기반 모델을 라즈베리 파이에서 곧바로 구동·테스트할 수 있도록 했다. 딥엑스의 궁극적인 플랫폼 전략은 '개발자 경험의 산업용 양산 연계'에 있다. 개발자들이 라즈베리 파이 환경에서 구현한 프로토타입을 바탕으로 연구기관·기업의 개념검증(PoC) 과정을 거친 뒤, 실제 산업용 카메라, 스마트팩토리 엣지 게이트웨이 등의 양산 장비로 원활하게 마이그레이션(이전)할 수 있는 가교 역할을 하겠다는 계획이다. 딥엑스는 향후 전용 소프트웨어 개발 키트(SDK)와 산업용 기술 레퍼런스, 기업 대상 현장 검증 프로그램 등 지원 인프라를 전방위로 지속 확대해 나갈 방침이다.

2026.07.14 15:03전화평 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

AWS 공인 파트너 '노타', AI칩 최적화 서비스 출시

노타가 아마존웹서비스(AWS)와 함께 모바일(삼성), 반도체 IP(Arm), 데이터센터(퓨리오사AI), 엣지(모빌린트)에 이어 클라우드까지 인공지능(AI) 모델 경량화 사업 영역을 넓힌다. 노타는 AWS 공인 파트너 자격으로 트레이니움을 포함한 AWS AI 칩 환경에서 고객 AI 모델 경량화 및 튜닝 서비스를 제공한다고 7일 밝혔다. 노타는 이번 협력으로 자사 플랫폼 '넷츠프레소' 기반 AI 모델 튜닝 서비스를 출시한다. 대규모 AI 모델 학습에서 토큰 경제성을 제공하는 AWS 트레이니움과 고성능 추론을 낮은 비용으로 제공하는 AWS 인퍼런시아 도입을 검토하는 기업 고객이 대상이다. 넷츠프레소는 AI 모델 크기를 최대 90% 이상 축소하면서도 정확도를 유지할 수 있는 경량화·배포 자동화 플랫폼이다. 서비스는 기술검증(PoC) 및 진단, 모델 포팅 및 경량화, 성능 튜닝 단계로 구성된다. 노타는 AWS 트레이니움 및 인퍼런시아 환경에서 대규모언어모델(LLM) 튜닝 경험을 축적해왔다. 320억 개 파라미터 규모의 고성능 언어 모델에 경량화 기술을 적용해 모델 크기를 68% 줄이면서도 정확도 손실을 1% 미만으로 유지하는 성과를 달성했다. 채명수 노타 대표는 "고객이 뛰어난 가격 대비 성능을 제공하는 AWS AI 칩 성능을 자사 모델에서 온전히 활용할 수 있도록 모델 튜닝을 지원한다"며 "AWS AI 칩 기반 인프라 도입을 검토하는 기업 고객에게 실질적인 비용 효율화 성과를 제공하겠다"고 강조했다.

2026.07.07 16:53이나연 기자

퍼스널에이아이, 마이데이터 플랫폼 '마이디' 알린다

퍼스널에이아이(대표 이재영)가 4일까지 코엑스마곡에서 열리는 '2026 일잘러 페스타'에 참가해 마이데이터 플랫폼 '마이디'를 소개한다. 2026 일잘러 페스타는 '일의 본질을 묻다'를 주제로, AI와 자동화가 확산되는 시대에 개인과 조직이 일하는 방식을 어떻게 다시 설계할 것인지를 조망하는 행사다. 퍼스널에이아이는 이번 행사에서 데이터를 단순히 소비하는 방식을 넘어, 개인이 자신의 데이터를 직접 소유하고 자산으로 활용하는 새로운 업무·경제 패러다임을 제안한다. 마이디는 사용자가 금융(은행·카드), 쇼핑, 건강(진료·건강검진 기록), 관심사(검색·시청 이력) 등 일상에서 쌓이는 생활 데이터 가운데 원하는 데이터만 선택해 거래하고 포인트로 보상받을 수 있다. 적립한 포인트는 각종 페이 상품이나 모바일 쿠폰 등 현금처럼 사용할 수 있다. 마이디는 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 사용자 스마트폰 단말기 내부에서 직접 분석·결합하는 온디바이스 AI 구조다. 이를 통해 개인정보 유출 위험을 원천적으로 낮추면서도, 기업에는 꼭 필요한 형태의 데이터만 안전하게 제공한다. 또 데이터 거래 서비스 '마이디 커넥트'를 통해 개인은 자신의 데이터를 익명 또는 실명으로 직접 거래하고, 데이터 활용에 따른 이익을 정당하게 배분받는 구조를 경험할 수 있다. 이 모든 과정을 단말기 안의 AI 에이전트가 처리해, 개인이 데이터 거래의 주체가 되는 생태계를 구현한다. 퍼스널에이아이는 행사 기간 동안 부스를 운영하며 마이디 앱의 실제 사용 흐름과 온디바이스 데이터 처리 기술을 시연한다. 참관객은 자신의 생활 데이터가 어떻게 안전하게 자산화되는지 직접 확인할 수 있으며, 기업·기관 관계자를 대상으로 한 데이터 활용 및 협력 상담도 함께 진행할 예정이다. 이재영 퍼스널에이아이 대표는 "AI가 일하는 방식을 바꾸는 지금, 개인이 자신의 데이터를 스스로 통제하고 가치를 창출하는 역량이 새로운 경쟁력이 될 것이라며 일잘러 페스타를 찾는 실무자와 기업들에게 데이터 주권이라는 관점에서 일과 삶의 새로운 가능성을 제시하고자 한다"고 밝혔다.

2026.07.03 14:00백봉삼 기자

딥엑스, 고시다테크와 맞손…日 피지컬 AI 시장 정조준

온디바이스 AI 반도체 스타트업 딥엑스가 일본 기술 유통기업과 손잡고 현지 피지컬 AI 및 엣지 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 딥엑스는 지난 2일 일본 도쿄에 위치한 고시다테크 본사에서 현지 기술 유통 및 솔루션 전문기업 고시다테크와 전략적 파트너십 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 일본 산업 전반에 엣지 AI를 보급하기 위해 딥엑스의 신경망처리장치(NPU) 제품군을 현지 제조 및 인프라 현장에 확산하는 작업을 공동 추진한다. 고시다테크는 오랜 기간 다져온 현지 고객 네트워크와 시장 이해도를 바탕으로 프로젝트 발굴, 제품 제안, 고객 대응 등을 전담한다. 딥엑스는 독자적인 NPU 제품군과 독자 소프트웨어 개발 환경, 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 포괄적으로 제공해 일본 고객사의 제품 개발과 최종 양산을 밀착 지원할 방침이다. 일본은 딥엑스가 글로벌 시장 확대를 위해 주목해 온 핵심 거점이다. 로봇, 자동차, 산업 자동화, 보안 등 제조·인프라 분야의 글로벌 경쟁력이 높은 반면, 심각한 고령화와 인력 부족 현상으로 인해 산업 현장의 무인화·지능화 수요가 급증하고 있어서다. 특히 공장이나 물류센터, 건설 현장 등 데이터를 외부 클라우드로 전송하지 않고 현장에서 즉각 처리해야 하는 보안·산업 영역이 많아 초저전력 엣지 AI 반도체의 핵심 요충지로 꼽힌다. 이번 일본 공략의 주력 제품은 딥엑스의 DX-M1이다. 5nm(나노미터, 10억분의 1m) 공정 기반인 이 칩은 25TOPS급 AI 연산 성능을 내면서도 소모 전력은 3~5W 수준에 불과한 초저전력 AI 반도체다. 고도의 전력 효율성이 필수적인 보안카메라, 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비 등에 최적화됐다. 이번 계약으로 딥엑스의 글로벌 공급망 체계도 한층 견고해졌다. 딥엑스는 현재 에브넷(AVNET), 더블유피지(WPG), 마크니카(Macnica), 디지키(DigiKey) 등 20여 개 글로벌 대형 유통사와의 파트너십을 통해 북미, 중화권, 동남아 전역에 고객망을 촘촘히 확보해 왔다. 여기에 1930년 설립돼 자동차와 IoT 분야에서 탄탄한 입지를 다진 고시다테크의 엔지니어링 네트워크가 더해지면서 일본 내 상용화 궤도 진입이 빨라질 것으로 기대된다. 김녹원 딥엑스 대표는 “일본 파트너와의 협력을 통해 우리 NPU가 실제 산업 현장에서 상용화되는 성공 사례를 하나씩 늘려가는 것이 최우선 목표”라며 “국내에서 완성한 초저전력 AI 반도체 기술력을 글로벌 제조·인프라 현장에 실질적으로 이식하겠다”고 포부를 밝혔다. 고시다 케이 고시다테크 이사 겸 집행임원은 “일본 내에서 제조 현장과 사회 인프라에 AI를 접목하려는 요구가 빠르게 늘고 있다”며 “고시다테크의 일본 내 네트워크와 시장 지식을 바탕으로 딥엑스와의 프로젝트 수주 및 사업 확대를 강력하게 추진하겠다”고 말했다.

2026.07.03 09:42전화평 기자

"하천 넘치면 AI가 먼저 안다"…미소정보기술, 차세대 도시안전망 사업 참여

하천 수위가 급격히 상승하면 현장에 설치된 인공지능(AI) 장비가 통신망 연결 없이도 위험 상황을 스스로 판단해 경보를 발령한다. 공원과 산책로 등 CCTV 사각지대에는 사족보행 로봇이 순찰하며 범죄와 응급 상황을 실시간 감지한다. 미소정보기술은 충남테크노파크(충남TP)와 함께 과학기술정보통신부가 추진하는 '2026년 온디바이스 AI 서비스 실증·확산 사업'에 최종 선정됐다고 29일 밝혔다. 이번 사업은 천안시가 제안한 '멀티태스크 기반 온디바이스 AI 도시안전망 구축' 과제로, 총사업비 107억원 규모다. 사업은 2027년까지 단계적으로 추진되며 재난·안전 분야에 국산 AI 반도체 기반 기술을 적용해 도시 안전 체계를 고도화하는 것이 목표다. 온디바이스 AI는 데이터를 클라우드 서버로 전송하지 않고 현장 기기에서 직접 분석·처리하는 기술이다. 네트워크 장애나 통신 두절 상황에서도 독립적으로 작동할 수 있어 재난 대응의 신속성과 안정성을 높일 수 있다. 미소정보기술은 천안시 하천과 지하차도 등 침수 위험 지역에 온디바이스 AI 장비를 설치해 수위 변화와 위험 상황을 실시간 감시할 계획이다. 위험 수위가 감지되면 즉시 관제센터에 경보를 전달하며, 통신망이 마비된 상황에서도 현장 장비가 자체적으로 차량 진입을 통제하는 등 긴급 대응 기능을 수행할 수 있다. 기존 영상관제 시스템은 영상을 중앙 서버로 전송한 뒤 분석하는 구조여서 처리 지연이 발생할 수 있었다. 반면 온디바이스 AI는 분석 기능을 현장 장비에 탑재해 대응 시간을 단축하고 영상 데이터 외부 전송을 최소화함으로써 개인정보 보호 효과도 높일 수 있다. 사업에는 AI 기반 사족보행 순찰로봇도 투입된다. 로봇은 공원과 하천 산책로 등 고정형 CCTV가 감시하기 어려운 지역을 이동하며 폭력 행위나 이상행동, 응급 상황 등을 탐지한다. 위험 상황 발생 시 위치 정보와 영상 데이터를 관계기관에 실시간 전송해 신속한 대응을 지원한다. 특히 사족보행 로봇은 계단과 경사로, 비포장 구간 등 일반 바퀴형 로봇의 이동이 어려운 환경에서도 안정적인 순찰이 가능하다. 이를 통해 야간이나 취약 지역의 감시 공백을 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 이번 사업에는 국산 신경망처리장치(NPU)가 적용된다. 단일 장비에서 침수 감지와 객체 인식 등 복수의 AI 기능을 동시에 수행할 수 있어 도시 안전 서비스 운영 효율성을 높일 전망이다. 미소정보기술은 이번 실증 사업을 통해 확보한 기술과 운영 경험을 기반으로 도시 안전 모델을 다른 지방자치단체로 확대 적용한다는 계획이다. 향후 국방·산업안전·스마트시티 등 다양한 분야로 온디바이스 AI 활용 범위를 넓혀간다는 방침이다. 남상도 미소정보기술 대표는 "온디바이스 AI와 피지컬 AI 기술을 결합해 시민의 생명과 안전을 보호하는 차세대 도시안전 플랫폼을 구현할 것"이라며 "공공 분야 AI 혁신과 스마트시티 안전 인프라 확산에 기여하겠다"고 말했다.

2026.06.29 15:01남혁우 기자

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