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"일본 제조업 위기 해결한다"...엔비디아, 후지쯔·화낙과 맞손

엔비디아가 후지쯔와 화낙, 야스카와전기, 가와사키중공업 등 일본 주요 제조업체와 함께 피지컬 AI(Physical AI) 기반 산업 자동화 생태계 구축에 나선다. 일본 제조업이 직면한 인력난과 생산성 과제에 대응하고 일본 산업계의 자국 주도 소버린 AI 역량 확보를 지원한다는 구상이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 16일 도쿄 토라노몬 힐스 모리타워에서 열린 미디어 간담회에서 일본 4개 제조업체와의 피지컬 AI 협업 계획을 발표했다. 이번 협업의 배경에는 일본 제조업의 구조적 과제가 있다. 후지쯔에 따르면 일본 제조업은 저출산·고령화에 따른 노동력 부족과 숙련 기술자 감소, 글로벌 경쟁 심화 속에서 지속가능한 성장을 위한 디지털전환(DX)이 필수 과제로 떠오른 상태다. 이에 따라 AI와 로봇을 활용헤 업무를 자동화는 피지컬 AI가 제조업 혁신의 해법으로 주목받고 있다는 설명이다. 화낙 야마구치 겐지 대표이사 사장 겸 CEO는 "이번 협업이 로보틱스 기반 피지컬 AI의 현장 구현을 앞당기는 중요한 걸음"이라며 "엔비디아 기술을 결합한 자율 AI 플랫폼을 화낙 AI 로봇과 결합해 인력 부족 등 현장 과제를 해결할 것"이라고 밝혔다. 이번 협업은 우선 공장, 유통·물류, 헬스케어 3개 영역에 집중한다. 공장에서는 생산계획 최적화와 현장 자율 대응을 통해 생산성과 유연성을 높이고, 유통·물류에서는 실시간 판매·재고 데이터를 반영한 작업 자동화로 인력 부담을 줄인다는 목표다. 헬스케어 분야에서는 의약품·검체 운송과 외래 접수·안내 등 병원 내 반복 업무 자동화를 추진한다. 하시모토 야스히코 가와사키중공업 대표이사 사장은 "고령화와 노동력 부족에 직면한 헬스케어·요양 분야에서 로보틱스와 AI를 활용한 신규 솔루션 창출이 시급한 과제"라며 "엔비디아와 파트너사의 역량을 결합하면 원스톱 헬스케어 솔루션을 실현할 수 있을 것"이라고 내다봤다. 후지쯔는 각사 협업을 총괄하면서 엔비디아의 AI, 월드모델, 시뮬레이션, 로보틱스 기술을 활용해 '소버린 협조제어 플랫폼'을 고도화할 계획이다. 이를 통해 산업 현장에 필요한 지능형 자동화 인프라를 구축하고 향후 적용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 구체적 실행 일정도 공개됐다. 후지쯔는 오는 9월 말부터 이시카와현 가사시마의 AI 서버·슈퍼컴퓨터 제조 거점에서 협조제어 플랫폼의 사내 실장을 먼저 진행한 뒤 연내 각 파트너사에 버전 1을 전개할 계획이다. 이후 파트너사 피드백을 반영해 내년 버전 2를 개발·출시한다는 방침이다. 조인트벤처(JV) 설립이나 공동투자 가능성도 열어두고 있으나, 현재로서는 사업 검토 초기 단계라고 설명했다. 참여 기업들은 각자 강점을 살려 역할을 분담한다. 화낙은 오픈 플랫폼 기반 AI 로봇으로 제조 현장 자동화를 확대하고, 야스카와전기는 자율 AI 로봇과 오픈 플랫폼 전략을 바탕으로 공장 적용을 넓힌다. 가와사키중공업은 헬스케어·요양 분야에서 로보틱스와 AI를 결합한 병원 솔루션 구현에 집중한다. 후지쯔는 이들 기술을 연결하는 디지털 플랫폼과 시스템 통합을 맡는다. 도키타 다카히토 후지쯔 대표이사 CEO는 "각사의 로봇 제어 기술과 후지쯔의 디지털 기술, 고신뢰 컴퓨팅 역량을 결합해 제조, 물류, 헬스케어 전반에서 사람과 로봇이 협업하는 새로운 사회 인프라를 만들겠다"고 밝혔다. 협업의 또 다른 축은 소버린 AI다. 젠슨 황 CEO는 "어떤 국가나 기업도 지능 자체를 아웃소싱해서는 안 된다"며 "국가의 지능은 스스로 통제하고 소유해야 한다"고 강조했다. 오픈 모델로 출발하더라도 각 국가와 기업이 이를 자체적으로 정제하고 축적하는 순간 그 지능은 고유 자산이 된다는 설명이다. 업계에서는 이번 발표가 엔비디아가 반도체와 생성형 AI를 넘어 로보틱스와 산업 자동화로 영향력을 넓히는 신호탄이라는 점에 주목하고 있다. 일본은 정밀 메카트로닉스와 산업용 로봇 분야의 경쟁력을 갖춘 데다 고령화와 인력 부족이라는 구조적 과제를 안고 있어 피지컬 AI 도입 효과를 검증하기에 적합한 시장으로 평가된다. 젠슨 황 CEO는 "후지쯔, 화낙, 야스카와전기, 가와사키중공업은 세계에 제조 기술을 가르친 기업"이라고 평가하며 "엔비디아의 풀스택 피지컬 AI 플랫폼과 이들 기업의 현장 역량이 결합하면 공장과 병원, 도시 곳곳에서 기계가 사람과 함께 생각하고 움직이며 일하는 시대를 앞당길 수 있을 것"이라고 강조했다.

2026.07.16 16:54남혁우 기자

NIA, 산업 현장 피지컬 AI 시대 연다…조선소·공장 통신망 실증 시동

한국지능정보사회진흥원(NIA)이 조선소와 제조공장에 차세대 인공지능(AI) 통신망을 구축해 피지컬 AI 상용화에 나선다. 5G 단독모드(5G-SA)와 AI-RAN 기반 '하이퍼-AI 네트워크'를 구축해 용접·도장·순찰 로봇 등 산업 현장 맞춤형 피지컬 AI 서비스를 실증하고 국가 산업 전반의 AI 전환(AX) 기반을 마련한다는 목표다. NIA와 과학기술정보통신부는 '하이퍼-AI 네트워크 기반조성' 사업 착수보고회를 개최했다고 14일 밝혔다. 이번 사업은 'AI 3대 강국 도약을 위한 AI 고속도로 구축' 국정과제와 '대한민국 인공지능 행동계획'에 따라 추진된다. 피지컬 AI와 에이전틱 AI 서비스 구현에 필요한 차세대 네트워크 기술을 산업 현장에서 검증하는 것이 핵심이다. NIA는 총사업비 172억 600만원(2026년 정부출연금 80억원) 규모로 SK텔레콤과 KT를 각각 주관기관으로 선정했다. 양 컨소시엄은 네트워크 장비 기업과 AI 솔루션 기업, 수요기업, 대학, 시험인증기관 등과 함께 산업 현장 맞춤형 하이퍼-AI 선도망 구축과 피지컬 AI 서비스 실증을 추진할 계획이다. SK텔레콤 컨소시엄은 SK인천석유화학과 KG모빌리티를 대상으로 사족보행 순찰로봇 기반 산업안전 서비스와 라이다(LiDAR) 기반 무인 자율이송 서비스를 검증한다. KT 컨소시엄은 HD현대삼호에서 사족보행 용접로봇 기반 판넬 조립 용접과 업링크 강화 기반 무인 자율주행 도장 서비스를 실증할 계획이다. 사업에선 조선소와 제조공장에 AI-RAN 기술이 적용된 5G-SA 기반 하이퍼-AI 선도망을 구축하고 다양한 벤더 장비와 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU) 연산자원을 활용해 네트워크 성능을 비교·검증할 예정이다. 기존 네트워크 대비 업로드 속도와 지연시간, 자율운영 성능 등을 종합 평가해 피지컬 AI에 적합한 초저지연·고신뢰 통신 환경을 구현한다는 방침이다. 피지컬 AI 실증도 단계적으로 확대한다. AI 기반 용접·도장·순찰 로봇의 실시간 인지·판단·제어 성능과 다중 로봇 군집 협업 성능을 산업 현장에서 검증하고 내년 이후에는 휴머노이드까지 실증 범위를 넓힐 계획이다. 또 올해 12월 개최 예정인 '6G 페스타'와 연계해 국민과 산업계가 기술 성과를 직접 체험할 수 있는 시연도 추진한다. 아울러 산·학·연 중심 '국가 하이퍼-AI 구축 협의체'를 구성해 기술 개발과 실증, 상용화를 연계하고 산업 확산과 6G·AI 네트워크 생태계 활성화를 지원할 예정이다. 김형철 NIA 원장은 "피지컬 AI가 산업 현장에서 안전하고 안정적으로 구현되기 위해선 초저지연·고신뢰 통신과 대용량 업링크를 지원하는 하이퍼-AI 네트워크가 필수적"이라며 "이번 사업을 통해 AI-RAN 등 차세대 AI 네트워크 기술의 현장 적용성을 검증하고 산업 현장에 최적화된 피지컬 AI 서비스 모델을 발굴·확산해 국가 산업 전반의 AX를 가속화하겠다"고 밝혔다.

2026.07.14 11:24한정호 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

노타, 올 상반기 수주 174억원…"AI 추론 최적화 수요 늘어"

노타가 인공지능(AI) 추론 최적화 수요 확대에 힘입어 상반기 수주 성장을 이어간 것으로 나타났다. 노타는 올해 2분기 수주액 약 61억원을 기록했다고 26일 밝혔다. 이는 지난해 2분기 약 28억원보다 184% 증가한 규모다. 이로써 올해 상반기 누적 수주액은 약 174억원이다. 업계에서는 이번 성과가 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 AI 모델 추론 효율성이 중요해진 데 따른 것이란 평가가 이어지고 있다. 최근 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 클라우드에 의존하지 않고 현장에서 AI를 구동하려는 수요가 커지고 있다는 이유에서다. 현재 경량화 기술 활용 범위도 제조·교통·공공안전 전반으로 확대되고 있다. 이에 하드웨어(HW) 환경에 맞춰 AI를 빠르고 안정적으로 실행하려는 최적화 수요가 늘어난 점이 노타 사업 수주 확대에 영향을 줬다는 분석이 이어지고 있다. 넷츠프레소 플랫폼 부문 매출은 올해 전년 동기 대비 184% 올랐다. 노타는 모빌린트와 넷츠프레소 라이선스 계약을 체결하며 삼성전자, 퓨리오사AI, Arm에 이어 반도체와 HW 파트너 대상 공급 레퍼런스를 확대했다. 넷츠프레소는 AI 모델을 반도체와 HW 환경에 맞춰 경량화·최적화하는 플랫폼이다. 제한된 연산 자원에서도 AI가 안정적으로 구동되도록 지원한다. 노타는 온디바이스 AI뿐 아니라 데이터센터향 AI에서도 추론 효율화가 중요해지면서 넷츠프레소 사업 기회가 커지고 있다고 설명했다. 다양한 반도체 환경에서 AI 모델을 최적화하려는 수요가 확대되고 있다는 것이다. 노타 비전 에이전트 솔루션 부문도 성장세를 보였다. 이 부문은 올해 2분기 전년 동기 대비 약 3.2배 성장했다. 노타 비전 에이전트는 제조 현장 산업안전, 건설·플랜트 현장 안전관리, 영상감시, 도시·공공안전, 교통 인프라 등 실제 현장 기반 영역으로 확대되고 있다. 산업 현장과 도시 인프라에서 클라우드 의존도를 낮추고 현장 단말에서 AI를 바로 실행하려는 수요가 커진 영향이다. 도시·공공안전 분야에서는 교통 비전언어모델(VLM) 영상분석과 다중운집 분석 등 레퍼런스를 확보했다. 이를 통해 제조와 산업안전을 넘어 모빌리티, 교통, 공공안전 등 물리적 현장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 채명수 노타 대표는 "AI가 다양한 디바이스와 산업 현장으로 확산할수록 제한된 자원 안에서 AI를 빠르고 안정적으로 실행하는 추론 최적화 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다"며 "올해 2분기 수주 성과는 넷츠프레소를 중심으로 한 반도체향 사업 확대와 노타 비전 에이전트 기반 경량 AI 솔루션의 현장 적용성이 함께 입증된 결과"라고 말했다.

2026.06.26 14:24김미정 기자

"AI도 제로트러스트 대상...행위주체에 포함해야"

"기업망에 접근하는 모든 행위주체를 신뢰하지 않고 지속적으로 검증한다는 '제로트러스트'에서 말하는 행위주체에 AI 에이전트도 포함해야 합니다. 통제 대상 역시 기존에는 정적인 데이터였다면 이제는 피지컬 리소스, 외부 개체, 외부 툴, 나아가 다른 AI 에이전트까지 확장해야 합니다." 이석준 가천대 스마트보안학과 교수는 24일 한국정보보호학회가 개최한 '2026 공급망보안 워크숍'에서 이같이 강조했다. 그는 이날 '에이전틱 AI 시대의 공급망 보안'을 주제로 발표하며, 에이전틱 AI 시대의 제로트러스트와 AI 자재명세서(AIBOM)의 방향성에 대해 제시했다. 그는 "제로트러스트와 공급망 보안의 중요성이 크게 부각되는 일이 있었다. 바로 2021년 조 바이든 전 미국 대통령의 행정명령이다"라며 "바이든 정부는 당시 행정명령을 통해 제로트러스트와 공급망 보안을 위해 '대담한 변화와 상당한 투자'가 필요하다고 명시했다. 이후 미국 제로트러스트, 공급망 보안은 크게 강화됐다"고 설명했다. 이 교수는 AI가 스스로 판단하고 의사결정을 하는 에이전틱 AI 시대가 다가올수록 외부 공격과 관계 없이 AI의 자체판단으로 사용자에게 피해나 악영향을 줄 가능성이 존재한다고 봤다. 그는 "AI에이전트는 명령을 받은 다음에는 스스로 목표를 세우고 여러 에이전트나 외부 툴을 이용해서 일종의 액션을 취한다"면서 "이 액션을 통제하기 위해서는 제로트러스트를 새롭게 발전시킬 필요가 있다. 제로트러스트에서 말하는 최소 권한의 원칙을 최소 에이전트 원칙으로, 필요한 만큼만 자율성을 부여하고 인간이 AI 에이전트에 행하는 명령 자체가 안전한 것인지, 허용된 범위 이내인지 등을 지속적으로 검증할 수 있어야 한다"고 역설했다. 이 교수는 "공급망 보안 측면에서도 AIBOM이 진화할 필요가 있다"면서 "소프트웨어 자재명세서(SBOM)은 코드나 라이브러리를 중요하게 여겨졌지만, 에이전틱 AI 시대에서는 AI가 무엇을 가지고 학습을 했는지가 중요한 이슈다. 이에 AI 에이전트의 자율적 판단·추론마다 동적 결정이 필요하다"고 밝혔다. 그는 AIBOM이 AI 에이전트 배포 이전에만 보장되는 점을 두고 있으며, 배포 이후 런타임 단계에서는 AIBOM이 보안을 보장하지 않는다고 진단했다. 이 교수는 "제로트러스트 관점에서 AIBOM 역시 런타임 환경에서의 보안 체계를 갖춰야 한다. AI가 실제로 무엇을 어떻게 호출하고 있느닞, 그 상대가 안전한지 지속적인 검증이 필요하다"고 강조했다. 아울러 이 교수는 "AI 에이전트가 다양한 외부 툴과 통신하면서 목표를 수정하는 과정에서 발생하는 문제, 즉 공급망 보안 관점의 AIBOM 발전 방향을 논의해야 할 때"라고 부연했다. "피지컬 AI 공급망 침해 시 '무기' 된다" 이날 워크숍 행사에서는 한근희 코어시큐리티 연구소장도 '피지컬 AI와 공급망 보안'을 주제로 발표했다. 한 소장은 "공급망 침해는 피지컬AI의 무기화와 직결된다"면서 "피지컬 AI 시대의 공급망 공격은 위협을 더욱 가중시킬 것"이라고 밝혔다. 한 소장은 "특히 피지컬 AI는 고도의 하드웨어와 소프트웨어가 결합되는 체계인 만큼, 피지컬 AI 설계 전 과정에 걸쳐 검증 작업이 필요하다"면서 "피지컬AI를 둘렀나 공급망 어느 한 곳이라고 침해당하면 모든 신뢰가 무너진다. 이는 곧 피지컬AI의 오작동을 유발, 사용자의 안전을 해칠 우려가 있다"고 강조했다. 이에 그는 핵심 방어 전략으로 ▲AI의 양면성 인정 ▲국제 표준의 내재화 ▲회복력 중심의 프로세스 혁신 등을 주문했다. 한 소장은 "피지컬AI 개발 전반으로 보안을 전진 배치해야 한다"며 "초기 설계 단계부터 시큐어 바이 디자인·디폴트가 필요하다"고 제언했다.

2026.06.24 22:58김기찬 기자

NC AI, '3D 생성 모델' 업데이트…피지컬 AI 시장 공략 강화

NC AI가 3D 생성 인공지능(AI) 모델을 앞세워 피지컬 AI 시장 공략을 강화한다. NC AI는 이미지·텍스트 기반으로 3D 애셋을 생성하는 AI 서비스 '바르코 3D' 차세대 모델인 '바르코 3D 2.0' 개발을 마쳤다고 24일 밝혔다. 바르코 3D 2.0은 지난해 12월 출시 후 쌓은 사용자 피드백과 자체 연구 성과를 바탕으로 기존 모델 성능을 개선한 모델이다. NC AI는 이번 모델이 3D 생성형 AI 주요 한계로 꼽히는 원본 형상 왜곡 문제를 크게 줄였다고 설명했다. 이번 모델은 원본 이미지의 실루엣과 전체 비례를 반영하면서도 복잡한 장식 요소와 세부 구조까지 구현하는 데 초점 맞췄다. 캐릭터와 크리처, 건축물처럼 구조가 복잡한 오브젝트도 기획 의도를 유지한 채 3D 모델로 생성할 수 있다. 성능은 벤치마크 지표에서도 확인됐다. 바르코 3D 2.0은 대표 형상 유사도 평가 지표인 유니3D에서 0.449를 기록해 기존 1.1 버전 0.319보다 약 40.8% 향상됐다. NC AI는 바르코 3D 2.0이 글로벌 최신 오픈소스 모델 트렐리스2 0.436, 울트라셰이프 0.428, 훈위안3D 2.1 0.427을 앞섰다고 밝혔다. 또 클립-N과 유립-2 등 주요 평가 지표에서도 가장 높은 성능을 기록했다고 설명했다. 새 모델은 향상된 시각적 완성도를 갖춘 것으로 나타났다. 바르코 3D 2.0은 최대 4K 해상도의 고품질 텍스처를 지원하고 원본 이미지의 색감과 재질, 금속·목재 등 다양한 소재 질감, 표면의 미세한 패턴과 마모 표현까지 구현한다. NC AI는 실제 생성 결과에서도 형상 유지력과 세부 디테일, 텍스처 품질을 차별화 요소로 제시했다. 훈위안, 메시, 트리포 등 주요 3D 생성 AI 서비스와 비교해 복잡한 구조와 미세한 질감을 더 선명하게 재현했다고 밝혔다. 바르코 3D는 피지컬 AI와 디지털 트윈 구현을 위한 기반 기술로도 활용 범위를 넓히고 있다. 현실 세계를 이해하고 학습하는 피지컬 AI에는 실제 객체의 형태와 물성을 반영한 대규모 3D 데이터와 가상환경이 필요해서다. NC AI는 바르코 3D가 물성 정보와 결합 가능한 디지털 객체를 빠르게 구축할 수 있는 기반을 제공한다고 설명했다. 기존에는 전문가가 약 4주에 걸쳐 만들던 3D 애셋을 최대 3분 만에 생성해 데이터 구축 비용과 시간을 줄일 수 있다는 것이다. 이번 모델은 국내 독자 기술로 3D 생성 AI 파운데이션 모델을 고도화했다는 점에서도 의미가 있다. NC AI는 해외 기술 의존도를 낮추고 민감한 데이터를 보호할 수 있는 환경을 제공해 국내 산업의 AI 기술 자립과 AI 주권 강화에 기여할 것으로 보고 있다. 바르코 3D 2.0은 오는 7월 바르코 3D 서비스형 소프트웨어(SaaS) 서비스에 적용된다. 기존 이용자는 별도 추가 절차 없이 향상된 형상 유지 성능과 고품질 텍스처 생성 기능을 사용할 수 있다. 이연수 NC AI 대표는 "바르코 3D 2.0은 독보적인 형상 유지력과 고품질 텍스처 표현력으로 콘텐츠 창작자들 실무 환경을 혁신할 것"이라며 "피지컬 AI와 디지털 트윈 시대를 이끄는 핵심 인프라로 키울 것"이라고 밝혔다.

2026.06.24 15:33김미정 기자

[AI 고속도로] 같은 GPU, 다른 결과…AI 인프라도 산업별 맞춤형 설계

인공지능(AI) 인프라 시장의 경쟁 축이 단순 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 산업별 워크로드 최적화로 이동하고 있다. 로봇과 자율주행, 바이오, AI 에이전트 등 활용 분야가 다양해지면서 같은 GPU라도 데이터 특성과 운영 방식에 따라 필요한 인프라 구조가 달라지고 있다는 분석이 나온다. 21일 업계에 따르면 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한해 로보틱스·제조·모빌리티 분야 AI 활용 가능성을 강조하면서 한국형 피지컬 AI가 화두로 떠올랐다. 다만 업계에선 피지컬 AI 확산이 곧 획일적인 인프라 수요 증가로 이어지지는 않을 것으로 보고 있다. 산업마다 AI 모델을 학습·검증·배포하는 방식이 다르고 GPU 사용 규모와 기간, 배치 환경도 제각각이기 때문이다. 이에 대해 안재만 베슬AI 대표는 "AI 인프라 수요는 더 이상 하나의 덩어리로 움직이지 않는다"며 "GPU를 얼마나 확보하느냐 못지않게 누가·어떻게·어디서 쓰는지에 따라 인프라 설계가 달라지고 있다"고 말했다. 피지컬 AI 확산…LLM과 다른 인프라 필요 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차처럼 현실 공간에서 동작하는 AI를 의미한다. 대규모언어모델(LLM)이 인터넷 기반 텍스트 데이터로 학습하는 것과 달리 물체 파지나 충돌 반응 등 물리 데이터를 필요로 한다. 이에 시뮬레이션 환경에서 데이터를 생성하고 실제 데이터와 결합하는 과정이 중요해지고 있다. 인프라 구조 역시 LLM과 차이가 있다. 베슬AI에 따르면 시뮬레이션 데이터 생성부터 비전·언어·행동(VLA) 모델 학습, 이후 로봇이나 차량의 온보드 컴퓨터에 탑재해 실시간으로 구동하는 과정까지 고려해야 한다. 안 대표는 "스토리지, 네트워크, 데이터 공급 구조까지 함께 설계해야 피지컬 AI 학습 효율을 높일 수 있다"고 밝혔다. 대학은 짧고 기업은 길게…GPU 사용 패턴도 차별화 실제 GPU 활용 방식도 기관 성격에 따라 뚜렷하게 구분된다. 베슬AI가 최근 30일간 자사 플랫폼 '베슬 클라우드' 운영 데이터를 분석한 결과 대학과 연구기관의 평균 동시 사용 GPU 중앙값은 1.8장 수준으로 나타났다. 반면 기업 고객의 경우 46%가 한 번에 8장 이상 GPU를 사용했으며 최대 32장 규모의 멀티노드 환경까지 확장한 사례도 확인됐다. 배치 환경 역시 산업별 특성이 반영된다. 방산과 금융, 바이오, 통신 분야는 민감 데이터를 다루는 만큼 온프레미스나 폐쇄망 환경을 선호해 왔지만 최근에는 보안 인증을 갖춘 클라우드 활용도 함께 검토하는 추세다. 실제 베슬AI 고객사에도 통신과 보험, 의료, 방산 기업이 포함된 것으로 전해졌다. 로봇·에이전트·바이오마다 다른 GPU 전략 베슬AI는 산업별 특성에 맞춰 GPU 기종과 계약 방식, 노드 구성, 배치 환경을 달리 제공하고 있다. A100과 H100은 물론 B200·B300급 GPU까지 지원하며 온디맨드와 단기·장기 약정 방식, 단일 GPU와 멀티노드 클러스터 등을 워크로드에 맞춰 조합하는 구조다. 베슬AI는 각 고객별 맞춤형 AI 인프라를 지원하고 있다. 대표적으로 휴머노이드 로봇용 파운데이션 모델을 개발하는 기업은 시뮬레이션 데이터와 실제 로봇 데이터를 함께 학습해야 하는 만큼 테라바이트(TB)급 대규모 스토리지와 고성능 GPU를 제공했다. 여러 고객사 프로젝트를 동시 운영할 수 있는 격리된 개발 환경이 중요했던 B2B AI 에이전트 기업에는 학습 환경 추상화 레이어와 클러스터 공유 스토리지를 제공해 다중 워크스페이스 운영을 지원했다. 또 바이오·신약 AI 기업은 보안성이 높은 프라이빗 환경과 클라우드 자원을 유연하게 활용하는 구조를 선호하기에 베슬AI는 글로벌 'SOC 2 Type II' 인증과 초기 도입 부담을 완화한 소규모 시범 사용 크레딧을 제공하고 있다. 안 대표는 "AI 인프라 시장은 GPU를 빌려주는 단계를 넘어 산업별 워크로드가 실제로 작동할 수 있는 환경을 설계하는 방향으로 진화하고 있다"며 "앞으로는 피지컬 AI, 바이오, AI 에이전트 등 산업별 수요에 맞춰 유연한 GPU 인프라 운영 모델을 제공하는 것이 중요하다"고 강조했다.

2026.06.21 15:00한정호 기자

기술자립·데이터·제조실증 3대 축 가동…'피지컬 AI 강국' 도약 선포

국내 인공지능(AI)과 로봇 산업의 미래를 이끌 '피지컬 AI 얼라이언스 2기'가 공식 출범했다. 이와 함께 정부와 유관 기관은 국산 피지컬 AI 핵심 기술 확보와 데이터 인프라 구축, 제조 현장 실증을 축으로 한 대규모 프로젝트를 본격 추진한다. 연구실 수준에 머물던 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 적용해 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 19일 정보통신산업진흥원(NIPA)과 정보통신기획평가원(IITP)은 서울 중구 더플라자 호텔에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'에서 피지컬 AI 산업 육성 전략과 주요 사업 추진 계획을 공개했다. 기술 자주성 확보와 '풀스택' 국산화 조준 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 지역 AX 본부장은 2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기의 핵심 과제로 ▲기술 자립 ▲데이터 확보 ▲규제 개선 등 3대 중점 프로젝트를 제시하며 산업 경쟁력 강화를 위한 민관 협력 필요성을 강조했다. 정 본부장은 얼라이언스 1기 운영 과정에서 200여 개 기업의 의견을 수렴한 결과, 글로벌 피지컬 AI 경쟁력 확보를 위해 기술 종속 문제와 데이터 부족, 규제 장벽이 가장 시급한 과제로 도출됐다고 설명했다. 첫 번째 과제는 국산 기술 기반의 피지컬 AI 풀스택(Full Stack) 구축이다. 그는 현재 국내 산업이 해외 AI 플랫폼과 컴퓨팅 생태계에 크게 의존하고 있다며 국방, 보안, 국가 전략기술 분야에서는 기술 주권 확보와 핵심 기술 내재화가 필수적이라고 강조했다. 이를 위해 과학기술정보통신부와 함께 피지컬 AI 핵심 기술 확보 사업을 추진하고 있으며, 제조 분야 특화 피지컬 AI 모델도 고도화하고 있다고 밝혔다. 또한 연구개발을 넘어 기업 간 협력과 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있는 생태계 구축이 필요하다고 덧붙였다. 두 번째 과제는 피지컬 AI용 행동 데이터 생산 체계 구축이다. 정 본부장은 피지컬 AI는 단순히 기존 데이터를 활용하는 방식만으로는 한계가 있다고 설명했다. 실제 산업 현장에서 요구되는 데이터를 생성하고 검증할 수 있는 전용 인프라가 필요하다는 것이다. 이를 위해 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진하고 있으며, 이곳에서 데이터 생성과 시뮬레이션, 합성 데이터 생산이 가능한 통합 환경을 조성할 계획이라고 밝혔다. 해당 사업은 과기정통부 신규 사업으로 기획 단계에 있으며 얼라이언스 참여 기업들과 함께 구체적인 운영 방안을 마련할 예정이다. 세 번째 과제는 법·제도 개선이다. 정 본부장은 피지컬 AI가 실제 산업과 비즈니스로 확산되기 위해서는 규제 개선이 필수적이라고 말했다. 기업이 기술 개발과 사업화 과정에서 겪는 제도적 애로사항을 지속적으로 수렴해 정책과 법제도 개선에 반영하겠다는 계획도 밝혔다. 정 본부장은 "피지컬 AI 세계 1등 국가가 되기 위해서는 기술과 데이터, 제도뿐 아니라 더 많은 과제가 필요하다"며 "산업계와 협단체, 정부가 함께 논의하며 부족한 부분을 채워나가겠다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI 얼라이언스가 국내 기업의 성장과 글로벌 진출을 적극 지원해 한국이 세계적으로 주목받는 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있도록 노력하겠다"고 강조했다. 피지컬 AI 경쟁력 핵심은 데이터...트레이닝 센터 구축 추진 피지컬 AI 경쟁력의 핵심으로 꼽히는 데이터 인프라 구축도 추진된다. 피지컬 AI는 로봇이 실제 환경을 인식하고 판단·행동해야 하는 만큼 생성형 AI보다 훨씬 방대한 데이터가 필요하다. 업계에서는 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 규모가 거대언어모델(LLM)의 수백~수천배에 이를 것으로 전망하고 있다. 이에 따라 NIPA는 실제 산업 현장 데이터와 시뮬레이션 기반의 합성데이터(Synthetic Data)를 동시에 생산·검증할 수 있는 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진한다. 센터에서는 데이터 생성부터 디지털 트윈, 가상 시뮬레이션, 합성데이터 제작 환경을 풀스택(Full Stack)으로 통합 구축하여 국내 기업이 고품질 학습 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. 김욱 IITP 피지컬AI PM은 "피지컬 AI는 기존 LLM 대비 100배에서 1000배 이상 데이터 양이 필요하다"며 "단순한 데이터 개방을 넘어 실데이터와 가상 데이터를 유기적으로 통합 정제하는 대규모 데이터 파이프라인 구축이 기술 성패를 가를 핵심 과제"라고 강조했다. 이어 "이렇게 확보된 데이터는 로봇이 미래를 예측해 자율 제어하도록 돕는 '월드 모델(World Model)' 학습에 투입된다"며 "나아가 로봇의 실시간 제어를 뒷받침할 '초저지연·저전력 온디바이스 AI 반도체'와의 공동 디자인(Co-design)을 통해 하드웨어와 소프트웨어가 완전 융합된 생태계를 완성하겠다"고 덧붙였다. 전북·경남서 미래형 AI 공장 실증...5년 프로젝트 시동 제조 현장 실증은 지역 거점을 중심으로 본격화된다. 이준우 NIPA 전북·경남 AX 사업 PM은 전북과 경남을 두 축으로 하는 대형 실증 프로젝트 추진 계획을 공개했다. 이 PM은 "피지컬 AI의 핵심은 물리 세계에서 자율적으로 상호작용하는 것"이라며 기술 개발뿐 아니라 현장 적용과 검증의 중요성을 피력했다. 전북 지역에서는 AI 기반 미래형 제조공장 구축을 목표로, 휴머노이드와 다양한 지능형 장비가 유기적으로 협력하는 '무인·자율 공장 모델'을 개발한다. 실제 제조 현장에서 작동 가능한 테스트베드와 데이터 플랫폼을 구축해 미래형 공장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 경남 지역에서는 제조업 현장의 '물리지능(Physical Intelligence) 고도화'에 초점을 맞춘다. 제조 장비와 공정에서 발생하는 데이터를 기반으로 물리 법칙을 스스로 학습하는 AI 모델을 개발하고 인간과 AI가 협업하는 차세대 제조 환경을 구현하는 것이 목표다. 특히 숙련 작업자의 경험과 노하우를 AI에 이식해 생산성을 극대화하고 작업자 안전을 강화하는 데 집중할 계획이다. 이준우 PM은 "궁극적으로는 AI가 공장 운영 전반을 자율적으로 지원하는 미래형 제조 레퍼런스를 구축하는 것이 목표"라며 "지역 제조 산업의 체질을 개선하는 동시에, 향후 글로벌 시장에 공장 자체를 패키지 형태로 수출할 수 있는 새로운 산업 모델까지 창출해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.06.19 14:08남혁우 기자

정부, K-피지컬 AI 풀스택 전략 공개…"독자 기술력 확산 목표"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 기술 역량을 전 산업에 확산하기 위한 전략을 제시했다. 이주식 과학기술정보통신부 정보통신산업정책과장은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향·확대 운영 방안'에서 기존 얼라이언스를 피지컬 AI 국가 프로젝트 발굴 플랫폼으로 재정비하겠다고 밝혔다. 이날 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자 약 200명이 자리했다. 이 과장은 향후 3년을 피지컬 AI 글로벌 패권 확보를 위한 골든타임으로 봤다. 제조와 물류 같은 산업현장뿐 아니라 돌봄과 가사 등 생활 영역까지 피지컬 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 내다봤다. 이 과장은 "2기 얼라이언스는 K-피지컬 AI 풀스택 확보와 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼 구축을 핵심 방향으로 삼았다"며 "국산 AI반도체와 AI 모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 하드웨어(HW)를 아우르는 독자 기술력을 키울 것"이라고 강조했다. 이 과장은 얼라이언스 조직 체계도 개편했다고 밝혔다. 기존 10대 분과는 K-피지컬 AI 풀스택 분과, 버티컬 산업 브릿지 분과, 기반 거버넌스 분과 등 3대 핵심 대분과로 통합된다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 주권과 국산화를 맡는다. AI모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 등 액션그룹이 배치된다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 피지컬 AI를 전 산업으로 확산하는 역할을 한다. 국방·방산, 해양·조선, 제조, 의료·웰니스, 자율주행·물류, 일상 서비스 분야가 주요 축이다. 기반 거버넌스 분과는 표준과 제도, 신뢰성, 안전, 통신, 인재, 글로벌 협력을 담당한다. 피지컬 AI가 산업현장에 적용될 때 필요한 제도와 보안, 통신 기반을 마련하는 것이 해당 분과 역할이다. 얼라이언스 2기는 과기정통부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회가 공동 의장을 맡는 구조로 운영된다. 산업부를 비롯한 중기부, 농림부, 복지부, 국방부, 해수부, 국토부, 행안부 등 관계부처도 얼라이언스와 연계된다. 한국정보통신기술협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI로봇산업협회, 한국팹리스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국IT서비스산업협회, 정보보호산업협회, 한국정보통신진흥협회, 6G포럼, AI네트워크얼라이언스 등도 얼라이언스에 참여한다. 이 과장은 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼도 구축한다고 밝혔다. 해당 플랫폼은 기술개발, 컴퓨팅 인프라, 고신뢰 네트워크와 보안, 시스템 통합을 함께 지원하는 구조다. 이 과장은 "이 플랫폼은 분절된 AI 모델과 로봇 HW, 센서를 현장 레거시 시스템과 통합 설계하는 데 초점을 맞춘다"며 "저전력·고속 온디바이스 AI 반도체 설계와 추론 처리 역량을 높이는 것도 주요 과제"라고 강조했다. 정책 지원도 확대된다. 정부사업 연계, 정책금융 연계, 글로벌 협력 확대 등 세 갈래로 추진된다. 우수 프로젝트는 신규 연구개발과 실증사업으로 연결하고 유망 프로젝트는 국민성장펀드, AI 혁신펀드, 코리아 IT 펀드 등과 연계한다. 이 과장은 피지컬 AI 해외 협력도 강화할 방침이라고 밝혔다. 해외 거점센터를 활용한 현지 네트워킹과 정보 제공을 지원하고 글로벌 컨퍼런스, 공동연구, 해외 전시회 참여, 투자와 판로 개척을 돕는다. 1기서 도출된 40개 과제 연결…3대 핵심 프로젝트 제시 정부는 얼라이언스 1기에서 도출된 40개 과제를 연결·압축한 프로젝도를 제시했다. 2기는 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼 구축, 행동 데이터 확보를 위한 트레이닝센터 구축, 가칭 피지컬 AI 진흥법 제정을 추진한다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼은 엔비디아 '쿠다' 생태계 독점에 대응하는 국가 공용 HW·SW 통합 생태계 조성을 목표로 한다. 국산 신경처리장치(NPU) 위에서 대형 모델과 범용 파운데이션 모델이 원활하게 구동되는 표준 생태계와 개발도구를 제공하는 내용이다. 트레이닝센터는 기업 수요 기반 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 행동데이터 구축과 학습, 실증을 지원한다. 현실 공간의 텔레오퍼레이션과 가상 공간의 디지털 트윈 시뮬레이터를 활용해 실데이터와 합성 행동데이터를 대량 생산하는 전국 5권역 특화 거점을 조성한다. 피지컬 AI 진흥법은 기술개발과 실증, 상용화를 촉진하고 산업 생태계를 체계적으로 육성하기 위한 제도적 기반이다. 선도사업 발굴·지원, 실증단지 지정, 규제특례 부여, 데이터 인프라 마련, 안전과 신뢰성 확보 방안 등이 담길 예정이다. 정부는 올해 6월부터 12월까지 중점 프로젝트를 수행한다. 내년 예산안과 신규 과제 기획, 얼라이언스 자체 프로젝트 발굴, 기술교류회, 해외 전문가 세미나, 성과보고회도 순차적으로 추진할 방침이다. 이 과장은 "우리는 외산 의존에서 벗어나 피지컬 AI 기술 역량을 강화할 것"이라며 "제조를 넘어 물류, 농업, 의료, 국방, 행정 분야로 적용 범위를 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.06.19 12:02김미정 기자

여야 과방위 의원 '피지컬 AI 2기 얼라이언스' 초당적 지원 약속

여야 정치권이 대한민국을 글로벌 피지컬 AI 강국으로 도약시키기 위해 한뜻으로 초당적 협력과 지원을 약속했다. 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'에는 더불어민주당 정동영 통일부 장관과 황정아 의원, 국민의힘 최형두 의원이 참석해 산업 육성 의지를 밝혔다. 이날 참석한 여야 의원은 제조업과 반도체 경쟁력을 기반으로 대한민국이 글로벌 피지컬 AI 경쟁을 선도해야 한다는 데 공감대를 형성했다. 정치권 역시 관련 산업 육성을 위한 정책과 제도 지원을 지속적으로 뒷받침하겠다고 약속했다. 정동영 장관은 축사를 통해 AI 강국 도약을 위한 정부의 강력한 추진 의지를 강조했다. 그는 최근 엔비디아가 한국을 전략적 파트너로 선택한 배경에는 제조 역량과 메모리 경쟁력뿐 아니라 국가 차원의 AI 비전과 리더십이 있다고 평가했다. 이어 "세계적인 AI 경쟁에서 이기는 길은 동맹(Alliance)"이라며 "정부와 기업, 연구기관이 함께 힘을 모아 대한민국이 글로벌 피지컬 AI 선도국가로 도약해야 한다"고 말했다. 정 장관은 국회와 정부, 산업계가 함께 운영해 온 피지컬 AI 전략포럼을 언급하며 "현장의 목소리를 정책에 반영해 온 결과 AI 산업 육성을 위한 공감대가 형성됐다"며 지속적인 지원 의지를 밝혔다. 최형두 의원은 피지컬 AI 전략이 여야 협력을 통해 추진된 대표적인 사례라고 평가했다. 그는 2016년 알파고와 이세돌 대국이 AI 시대 전환점이었지만 당시 한국 사회가 이를 충분히 활용하지 못했다고 진단했다. 그는 "이번에는 기회를 놓쳐서는 안 된다"며 "국회와 정부, 산업계가 함께 AI G3 도약을 목표로 정책과 예산을 추진해 왔다"고 설명했다. 특히 올해 CES 현장에서 확인한 한국의 경쟁력으로 제조 데이터를 꼽았다. 최 의원은 "대한민국 곳곳에 축적된 제조 데이터는 다른 나라가 쉽게 확보할 수 없는 자산"이라며 "이를 기반으로 피지컬 AI용 파운데이션 모델과 월드모델을 구축해야 한다"고 강조했다. 황정아 의원은 피지컬 AI 얼라이언스 1기가 기반을 마련하는 단계였다면 2기는 실질적인 성과를 창출해야 하는 시기라고 강조했다. 그는 "대한민국은 제조 강국이자 반도체·메모리 강국"이라며 "우리가 가장 잘할 수 있는 분야에 집중해 AI 3대 강국으로 도약해야 한다"고 말했다. 황 의원은 피지컬 AI 지원 특별법과 국가연구데이터법, AI 데이터센터 구축 관련 법안 등을 소개하며 입법 지원 의지도 밝혔다. 그는 "기업들이 기술 개발과 사업화에 집중할 수 있도록 국회가 입법과 예산, 정책 측면에서 적극 지원하겠다"며 "국방과 의료 분야를 중심으로 피지컬 AI 활용을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.06.19 11:39남혁우 기자

조준희 "AI는 승자독식 시장…정부·기업·산업계 힘 모아야"

"인공지능(AI) 시대는 승자독식 시장입니다. 글로벌 시장에서 생존하기 위해선 정부와 기업, 산업계가 연대해 한국형 피지컬 AI 생태계를 구축해 경쟁력을 갖춰야 합니다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장(KOSA)은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 피지컬 AI 얼라이언스 공동 의장으로 선임된 조 회장은 피지컬 AI 얼라이언스의 존재 이유로 '연대'를 꼽았다. 그는 "정부 역할이 있고 기업 역할이 있지만 AI 시대에는 각자 움직여서는 안 된다"며 "정부와 기업, 협회가 하나의 완성형 산업 생태계를 만들어야 한다"고 말했다. 특히 AI 산업이 소수 기업 중심으로 재편되는 점을 언급하며 핵심 기술 확보의 중요성을 강조했다. 그는 "한국형 월드모델(World Model)과 로보틱스 파운데이션 모델이 없다면 국내 기업들은 결국 해외 빅테크 플랫폼에 종속될 수밖에 없다"고 지적했다. 조준희 회장은 한국이 보유한 경쟁력으로 고대역폭메모리(HBM)과 제조 데이터를 제시했다. 그는 "엔비디아도 한국의 HBM 공급 없이는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 미국도 한국 수준의 제조 데이터를 확보하지 못하고 있다"며 "이 같은 강점을 바탕으로 월드모델, 버티컬 파운데이션 모델, NPU 등 AI 핵심 기술을 함께 육성해야 한다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI는 대한민국이 AI 3강 국가로 도약할 수 있는 중요한 기회"라며 "산업계와 정부가 힘을 모아 AI 강국 실현에 나서야 한다"고 강조했다.

2026.06.19 11:14남혁우 기자

배경훈 부총리 "피지컬 AI '글로벌 1강' 목표…민관 협력 필수"

"피지컬 인공지능(AI)은 공장 로봇만 의미하지 않습니다. 컴퓨터 안에서 작동하던 AI가 현실로 나와 제조, 공장, 의료계, 공공 영역 등 모든 현장에 적용되는 개념으로 진화했씁니다. 대한민국이 피지컬 AI 선도국으로 성장할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠습니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 배 부총리는 "이번 2기 출범은 1기에서의 탐색을 넘어 본격적인 실행 단계로 들어가겠다는 의미를 갖는다"며 "우리는 피지컬 AI 분야에서 우선권을 가져야 하며 기존 AI 경쟁을 넘어 피지컬 AI에서는 선도국으로 성장해야 한다"고 강조했다. 배 부총리는 2기 핵심 과제로 데이터 확보 체계를 꼽았다. 현장 데이터와 사업 데이터가 부족한 만큼 산업 현장에서 데이터를 모으고 이를 AI 학습과 활용으로 연결하는 기반을 갖춰야 한다는 의미다. 배 부총리는 가상 시뮬레이션 환경 구축도 중요하다고 봤다. 실제 피지컬 AI 환경을 가상공간에 구현하고 후성 데이터를 만들어내는 작업을 통해 데이터 부족 문제를 보완하겠다는 구상이다. 배 부총리는 "AI 3대 강국 도약을 위해 AI 인프라를 비롯해 모델, 플랫폼, 소프트웨어 생태계, 서비스, 데이터 체계를 함께 보완해야 한다"며 "피지컬 AI 역시 선제적 연구 기반과 데이터 확보 체계가 마련돼야 다음 단계로 나아갈 수 있다"고 말했다. 이어 "우리가 피지컬 AI 글로벌 1강으로 가기 위한 도전을 하겠다"며 "피지컬 AI 얼라이언스에 참여하는 모두가 한 뜻으로 함께해 주길 바란다"고 덧붙였다.

2026.06.19 11:02김미정 기자

정부, '피지컬 AI 얼라이언스' 2기 출범…"기술 현장 확산"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 생태계 구축 속도를 높이기 위해 민관 협력체를 확대했다. 과학기술정보통신부는 19일 서울 더플라자 호텔에서 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자를 초청해 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'을 열었다. 이번 출범식에는 배경환 부총리 겸 과기정통부 장관을 비롯해 정동영·최형두·황정아 국회의원과 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 등이 참석했다. 정보통신산업진흥원, 정보통신기획평가원, 한국지능정보사회진흥원 원장과 산업부·중기부 관계자 등 200여 명도 자리했다. 피지컬 AI는 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 작동하는 기술이다. 제조, 자율주행, 조선, 의료, 국방 등 주요 산업에서 생산성과 효율성을 높이는 핵심 기술로 떠오르고 있다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범했다. 1기는 산업 현장 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 방향을 논의하는 역할을 맡았다. 2기 얼라이언스는 논의 중심 활동에서 벗어나 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전으로 이어지는 실행형 협력체계로 운영된다. 과기정통부는 이를 피지컬 AI 기술개발부터 현장 적용과 구축·운영까지 지원하는 '피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼'으로 고도화한다는 방침이다. 개편 방향은 세 가지로 구성됐다. 우선 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 'K-피지컬 AI 풀스택' 확보에 나선다. 2기 얼라이언스는 전주기 협력 플랫폼도 구축할 방침이다. 기존 모델·솔루션 기술개발 중심 협력을 넘어 통신망, 시스템 통합, 데이터센터, 보안, 표준·인증, 운영까지 포괄하는 구조로 확대한다. 이를 통해 얼라이언스는 피지컬 AI를 전 산업에 확산한다. 피지컬 AI를 제조뿐 아니라 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 범용 기술로 보고 수요와 공급 역량을 연결한다. 얼라이언스 운영 체계도 바뀐다. 의장 체계는 과기정통부와 KOSA 공동의장 체계로 운영된다. 정부의 정책 지원과 민간 실행 역량을 더 긴밀하게 연결하기 위한 조치다. 기존 10대 분과는 3대 핵심 대분과로 개편된다. 새 체계는 'K 피지컬 AI 풀스택 분과', '버티컬 산업 브릿지 분과' '기반 거버넌스'로 구성된다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둬 실제 과제 발굴과 프로젝트 구체화를 추진한다. 참여 협·단체도 12곳으로 확대됐다. KOSA를 비롯한 한국피지컬인공지능협회, 한국인공지능·로봇산업협회, 제조혁신피지컬인공지능협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 육지포럼, AI 네트워크 얼라이언스가 참여한다. 피지컬 AI 얼라이언스는 관계 부처와 관련 얼라이언스와도 협력한다. 특히 제조 분야에서는 M.AX 얼라이언스와 연계해 기술개발 성과를 현장 수요와 연결하고 실증과 확산으로 이어지도록 할 계획이다. 이날 행사에 앞서 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 시연을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행과 완제품 로봇 적용으로 이어지는 기술 성과를 소개했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스를 처음 출범할 당시만 해도 피지컬 AI는 아직 많은 이들에게 생소한 개념이었지만, 불과 1년도 되지 않아 글로벌 AI 경쟁의 핵심 패러다임으로 떠올랐다"며 "피지컬 AI 경쟁에서 앞서가기 위해서는 독자적인 기술역량과 산업 확산 기반을 함께 갖춰야 한다"고 밝혔다.

2026.06.19 10:00김미정 기자

두산로보틱스 "로봇, 시연 화려하지만 산업적용 드물어"

"춤을 추는 등 화려한 동작을 보여주는 로봇이 대거 등장하고 있지만 실제 산업에 적용되거나 양산되는 사례는 찾아보기 어렵습니다. 로봇과 이를 제어하기 위한 소프트웨어(SW)가 연동되지 못하고 있기 때문입니다." 김민표 두산로보틱스 대표는 18일 강원 춘천 엘리시안 강촌에서 열린 '제3회 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 리더스 포럼'에서 발표했다. 김 대표는 내부 사례를 바탕으로 설명하며 본격적인 로봇 성장을 위해선 하드웨어 제조 기업과 AI 기업 간 긴밀한 협력이 시급한 시기라고 제언했다. 제조업 인력난 '퍼펙트 스톰'…자동화는 생존 조건 김 대표는 피지컬 AI 시대를 가속화하는 가장 강력한 거시 요인으로 구조적 인구 변화를 꼽았다. 저출산과 고령화가 전 세계 제조업 기지를 동시에 압박하면서 현장 인력 확보가 사실상 불가능한 수준에 이르렀다는 설명이다. 그는 "위험하고 기피되는 3D 산업 특성 탓에 젊은 세대의 제조업 기피가 심화되고 있다"며 "글로벌 제조업은 지금 인력 공급이 수요를 따라가지 못하는 '퍼펙트 스톰(Perfect Storm)'에 직면해 있으며, 이 관점에서 로봇 자동화는 더 이상 비용 절감 수단이 아니라 기업 생존을 위한 필수 조건"이라고 역설했다. 다만 최근 많은 기업에서 보여주는 화려한 로봇 시연와 현실 사이에는 여전히 거대한 기술적 공백이 존재한다고 지적했다. 김 대표는 "텍스트 기반 대규모언어모델(LLM)은 인터넷에 존재하는 방대한 데이터를 기반으로 학습하지만 로봇 관절의 움직임이나 미세한 힘을 제어하는 '힘 순응 데이터'는 인터넷 어디에도 존재하지 않는다"며 "현장마다 해결해야 할 문제가 다르고 데이터 획득 자체가 거대한 전쟁"이라고 말했다. 시뮬레이션 기반 학습의 한계도 짚었다. 그는 "가상 환경에서 수천만 번 학습한 모델이라 하더라도 마찰력, 조명, 환경 변수 등 미세한 차이로 인해 실제 현장에서는 오차가 발생한다"며 "이른바 심투리얼(Sim-to-Real) 갭은 여전히 피지컬 AI의 핵심 난제"라고 설명했다. 이어 "소프트웨어의 오류가 곧바로 물리적 사고와 자산 손실로 이어지는 로봇 산업 특성상 완벽한 시뮬레이션만으로 현실을 대체하는 것은 불가능하다"고 강조했다. 두산로보틱스, '협동로봇 제조사'에서 '풀스택 AI 기업'으로 전환 두산로보틱스는 지난 1년 반 동안 이 문제를 정면 돌파하기 위해 단순 협동로봇 제조사에서 데이터 기반 '풀스택 로봇 솔루션 기업'으로 체질을 전환하고 있다. 토스증권 초창기 아키텍트를 영입하는 등 소프트웨어 인재 중심으로 조직을 재편하고 기술 스택을 내재화한 것이 대표적인 변화다. 이를 통해 로봇 운영체제(OS)를 기반으로 한 '에이전틱(Agentic) 구조'를 구축했다. 로봇이 외부에서 주어진 좌표를 단순 실행하는 수준을 넘어, 스스로 상황을 인지하고 판단해 작업을 수행하는 방식을 말한다. 김 대표는 엔비디아(NVIDIA) 주최 경진대회에서 세계 1위를 차지한 지능형 팔레타이저 기술을 사례로 들었다. 해당 기술은 시뮬레이션 환경에서 파손된 박스를 스스로 인지하고 처리 방법을 추론하는 기능을 구현한 것이다. 또한 올해 CES에서 '최고 혁신상'을 수상한 자율주행 지게차 결합형 샌딩 모듈 역시 이러한 실용적 지능화 전략의 결과물이라고 설명했다. 김 대표는 피지컬 AI 시장이 전 세계적으로 다수의 기술검증(PoC)에 머물러 있고 실제 양산으로 이어지지 못하는 이유로 제조 기업과 SW 기업 간 이원화 구조를 지목하며 김 대표는 "피지컬 AI는 소프트웨어 기업이나 제조사 어느 한쪽의 역량만으로는 결코 완성될 수 없다"며 "현장의 실데이터, AI 모델, 로봇이 작동하는 산업 환경이 유기적으로 연결돼야 한다"고 말했다. 이어 "두산로보틱스의 로봇 OS 플랫폼 위에서 국내 소프트웨어 기업들이 자유롭게 비즈니스를 전개할 수 있도록 데이터와 모델 오너십을 포괄하는 오픈 이노베이션 파트너십을 언제든 환영한다"고 밝히며 발표를 마무리했다.

2026.06.18 18:51남혁우 기자

알리바바, 큐원 로봇 모델 공개…"걸어다니는 범용 AI"

알리바바그룹이 범용 인공지능(AI) '큐원' 기반 로보틱스 파운데이션 모델을 공개했다. 알리바바는 따르면 구현형 지능 분야를 겨냥한 로보틱스 파운데이션 모델 스위트 '큐원-로봇 스위트' 시리즈를 출시했다고 17일 밝혔다. 이 제품군은 범용 비전-언어-액션 모델 '큐원-로봇매니프'와 비전-언어 내비게이션 모델 '큐원-로봇내브', 구현형 지능용 비디오 월드 모델 '큐원-로봇월드'로 이뤄졌다. 큐원-로봇 스위트는 이동성과 조작, 물리 세계 동작 원리 등 실제 로봇 행동에 필요한 요소를 포괄하도록 설계됐다. 알리바바는 이를 통해 로봇이 다양한 환경에 적응하고 낯선 작업을 처리하며 처음 접하는 물체와도 상호작용할 수 있다고 설명했다. 이 모델군은 큐원의 언어 이해와 시각 인식, 공간 추론 역량을 물리 세계로 확장한 것이 특징이다. 알리바바에 따르면 세 모델은 로보챌린지 등 수십 개 로봇 평가 벤치마크에서 가장 높은 점수를 받았다. 현재 일부 알리바바클라우드 기업 고객 대상으로 실제 환경 파일럿 테스트를 진행 중이다. 큐원-로봇매니프는 큐원3.5-4B 비전언어 모델 기반으로 한 비전-언어-액션 모델이다. 로보틱스 리포지토리와 인간 조작 영상, 합성 인간-로봇 데이터셋 등 오픈소스 데이터 3만 8000 시간 이상을 학습에 활용했다. 이 모델은 로보챌린지에서 1위를 기록했고 애자일엑스알로하, 프랑카, 유알, 에이알엑스 등 주요 로봇 하드웨어 플랫폼에서 검증됐다. 큐원-로봇내브는 큐원3-비전언어를 기반으로 개발된 비전-언어 내비게이션 모델이다. 1560만 건의 정제 샘플로 학습됐으며 로봇이 물리 공간에 관한 질문에 답하는 구현형 질문응답 같은 장기 과제를 처리하도록 설계됐다. 알리바바는 이 모델이 에이전틱 시스템에 통합될 경우 내비게이션 단계를 줄이면서도 주요 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 냈다고 밝혔다. 큐원-로봇월드는 현재 관측값을 바탕으로 물리 법칙에 맞는 미래 시각 변화를 예측하는 비디오 월드 모델이다. 20개 넘는 로봇 형태와 500개 동작 범주에 걸친 2억 프레임 이상을 포함한 860만 건의 비디오-텍스트 쌍으로 학습됐다. 이 모델은 로봇 학습용 합성 비디오 데이터를 만들고 실행 전 미래 궤적을 시뮬레이션하는 데 활용될 수 있다. 알리바바는 큐원-로봇 스위트가 범용 AI 모델을 물리 공간의 실용적 에이전트로 전환하는 기반이 될 것으로 보고 있다. 범용 큐원 모델이 상위 전략 기획자 역할을 맡고 큐원-로봇내브 같은 로보틱스 모델이 실행 도구로 작동하면 실제 공간을 자율적으로 탐색해 근거 기반 답변을 내놓을 수 있다는 설명이다. 알리바바는 최근 큐원 3.5와 기업용 에이전틱 AI 플랫폼 '아시오 워크'를 내놓으며 업무 자동화와 에이전트 시장으로 AI 전략을 넓혔다. 이번 큐원-로봇 스위트 공개는 이 같은 흐름을 물리 세계로 확장하려는 행보로 풀이된다. 알리바바는 "우리는 큐원-로봇 스위트를 물리적 에이전트 생태계 전반에 통합할 계획"이라며 "복잡하고 변화하는 실제 환경에서 자율 인식과 공간 의사결정, 장기 실행 능력을 갖춘 에이전트 구현을 목표로 한다"고 밝혔다.

2026.06.17 11:06김미정 기자

피지컬 AI로 만든 비행사 로봇 "조종사처럼 하늘 난다"

스스로 전문 지식을 학습하고, 실제 비행 상황에 실시간 대응할 수 있는 피지컬 인공지능(AI)형 비행 조종사 로봇이 공개돼 관심을 끌었다. KAIST는 심현철 전기및전자공학부 교수 연구팀이 인간형 조종사 로봇 '파이봇(PIBOT)'을 기반으로 하는 항공기 자율조종 프레임워크가 2026년 IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)으로부터 지난해 이 매거진에 게재된 논문 가운데 '최우수 논문'으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 이 매거진은 IEEE(미국 전기전자공학자협회) 산하 로보틱스 및 자동화 학회(RAS)가 발행하는 학술 잡지다. IF(임팩트 팩터)는 7.1이다. 심현철 교수는 "인간형 로봇이 단순 보행이나 물품 운반을 넘어, 항공기 조종과 같은 복잡한 작업을 인공지능 기반으로 체계적이고 적응적으로 수행 가능한 피지컬 AI기술을 매우 높은 수준으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다"고 말했다. 기존 로봇이 걷고 단순한 물체 조작을 하는데 머무는 반면, '파이봇'은 인간을 위해 설계된 실제 조종석 환경에서 전문적인 절차와 판단이 필요한 임무를 수행할 수 있다는 점이다. 특히, 로봇에 맞는 환경으로 개조하지 않은 점도 특색이다. 로봇이 기존 환경을 이해하고 다루도록 설계했다. 기술 개발은 지난 2021년부터 2023년까지 1단계 연구가 진행됐다. 2024년부터는 실제 항공기 조종에 적합하도록 인간과 유사한 체격 및 관절 구조를 갖춘 조종사 로봇 개발을 진행 중이다. 사업 지원은 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발과제로부터 57억원을 받았다. 연구팀은 그동안 가장 어려웠던 점에 대해 "인간 조종석에 바로 적용 가능한 등신대 휴머노이드 하드웨어를 설계하고, 그 안에 구동기와 전선, 센서, 컴퓨팅 장치 등을 모두 집적하는 일이었다. 아직도 이 문제를 모두 해결한 것은 아니다"라며 "또한 실제 항공기에 이를 적용한 후 비행시험으로 검증해야 하는데, 인간형 로봇을 이용한 항공기 조종은 기존 항공법규에 해당사항이 없어 승인이 어려웠다"고 덧붙였다. 연구는 민성재·강규리·김형주 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했다.

2026.06.05 19:33박희범 기자

엔비디아-폭스콘, 대만 의료기관에 '피지컬 AI' 투입

엔비디아가 인공지능(AI) 기술로 대만 의료기관 운영 자동화에 시동 걸었다. 엔비디아는 1일 컴퓨텍스 2026 기간 동안 열린 '엔비디아 GTC 타이베이'에서 폭스콘과 대만 주요 의료센터가 엔비디아 기술 기반 특수 AI 에이전트를 도입한다고 밝혔다. 이번 발표는 대만 정부 '건강한 대만' 이니셔티브와 맞물렸다. 대만은 임상 병원, 학술기관, 기술 기업을 연결하는 소버린 규제 준수형 AI 의료 시스템 구축을 위해 15억 달러를 투자한 바 있다. 엔비디아와 폭스콘이 내세운 핵심은 에이전틱 AI다. 이는 단일 AI 도구를 넘어 병원 안에서 임상 추론, 문서화, 치료 조율을 맡는 디지털 에이전트와 물류, 모니터링, 절차 지원을 담당하는 피지컬 에이전트를 운영하는 방식이다. 폭스콘은 의료 AI 플랫폼 '코닥터'를 통해 심혈관 치료, 종양학, 안과학 등에 특화된 AI 에이전트 팀을 구성했다. 이 플랫폼은 임상의가 복잡한 증상을 분석하고 진단을 내리며 부서 간 치료 과정을 조율하도록 돕는다. 코닥터에는 심전도 선별을 지원하는 'ECG AI 에이전트'와 심장·관상동맥을 3D로 자동 재구성하는 '코로비아 AI 에이전트'가 포함됐다. 코로비아는 기존에 2시간 걸리던 임상 워크플로우를 1분으로 줄이는 것을 목표로 한다. 이날 대장내시경 솔루션 '엔도비아 AI 에이전트'도 공개됐다. 이 솔루션은 밀리초 수준의 엣지 추론으로 실시간 병변 감지와 AI 기반 임상 워크플로를 지원한다. 엔비디아는 폭스콘 특수 에이전트가 실제 임상 환경에서 작동하도록 풀스택 플랫폼을 제공한다. 엔비디아 네모트론 오픈 모델은 임상 추론과 실시간 멀티모달 기능을 지원하며, 의료기관이 모델을 직접 제어할 수 있는 오픈 가중치 형태로 제공된다. 폭스콘은 엔비디아 네모클로 기반 임상 지능형 에이전트 시스템 '코도클로'도 선보였다. 코도클로는 코닥터 AI를 독립형 AI 도구에서 멀티 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로 확장해 유방암 선별, ECG 분석, 안저 이미지 분석, 관상동맥 분석 등을 조정한다. 이들 에이전트는 이미 대만 주요 의료센터에서 활용되고 있다. 적용 분야는 심장 질환 ECG 선별, 암 하위 유형 분류, 수술 계획, 대장내시경 검사 중 실시간 진단 지원 등이다. 병원 현장에서는 피지컬 AI 적용도 확대되고 있다. 폭스콘 '스크럽 봇'은 수술실 간호사 협동 로봇으로 외과의 음성 명령에 반응해 수술실 요구에 실시간으로 대응한다. 간호 협동 로봇 '누라봇'은 엔비디아 피지컬 AI 스택을 기반으로 운영된다. 누라봇은 지난해 타이중 보훈종합병원에서 현장 검증을 마쳤고 현재 다중 기관 배포 단계로 확대되고 있다. 누라봇은 운송과 물류 작업을 맡아 일선 간호사가 하루 평균 2~3시간을 확보하도록 돕는다. 폭스콘은 향후 누라봇에 엔비디아 네모클로와 피지컬 AI 기술을 시범 적용해 임상 워크플로우 지원 능력을 높일 계획이다. 폭스콘은 로봇을 실제 병원에 배치하기 전 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈에서 테스트와 훈련, 검증을 진행한다. 회사는 이 시뮬레이션 우선 접근 방식이 배포 시간을 40%까지 줄이고 98%의 탐색 정확도를 지원한다고 설명했다. 대만은 현재 85개의 FDA 또는 TFDA 승인 의료용 AI 솔루션을 확보했다. 주요 의료센터 대부분은 AI 연구나 임상 시험에 참여하고 있으며 창궁 기념병원, 가오슝 의과대학 부속 병원, 맥케이 메모리얼, 국립 대만 대학병원, 타이중 보훈종합병원, 타이베이 보훈종합병원 등이 AI 시스템을 운영하고 있다. 킴벌리 파월 엔비디아 헬스케어 부문 부사장은 "다음 의료 시대는 임상의와 협력하는 디지털, 피지컬 AI 에이전트 팀인 에이전틱 AI가 이끌어갈 것"이라고 말했다.

2026.06.01 16:36김미정 기자

엔비디아, 현실 이해하는 '코스모스 3' 출시…월드 모델 생태계 확장

엔비디아가 로봇·자율주행차 개발에 필요한 인공지능(AI) 모델을 개방형으로 출시했다. 엔비디아는 1일 '컴퓨텍스 2026' 기간 동안 열린 '엔비디아 GTC 타이베이'에서 개방형 월드 파운데이션 모델 '엔비디아 코스모스 3'를 공개했다고 1일 밝혔다. 코스모스 3는 비전 추론과 월드 생성, 행동 예측을 한 시스템에 결합한 피지컬 AI용 모델이다. 코스모스 3는 텍스트와 이미지, 영상, 주변 소리, 행동을 이해하고 생성할 수 있는 완전 개방형 옴니모델이다. 엔비디아는 이 모델이 피지컬 AI 학습과 평가 주기를 수개월에서 수일로 줄일 수 있다고 설명했다. 이 모델은 혼합 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 작동한다. 추론 트랜스포머와 전문가 생성 트랜스포머를 결합해 객체 상호작용과 움직임, 시공간 관계를 이해한 뒤 영상과 행동 궤적을 생성하는 식이다. 엔비디아는 코스모스 3를 텍스트와 이미지, 영상, 소리, 행동 궤적을 포함한 대규모 멀티모달 피지컬 AI 데이터셋으로 학습시켰다. 개발자는 이를 비전 언어 모델과 월드 모델, 비디오 파운데이션 모델, 월드 액션 모델 백본으로 활용할 수 있다. 코스모스 3는 개방형 모델 중 여러 피지컬 AI 벤치마크에서 1위를 기록한 것으로 나타났다. 월드 생성 정확도 부문에서는 아티피셜 애널리시스, 피직스-IQ, PAI-벤치, R-벤치에서 상위 성과를 냈으며, 행동 정책과 비전 이해 평가에서도 상위권에 올랐다. 엔비디아는 개발 목적에 따라 코스모스 3 제품군을 나눠 제공한다. '코스모스 3 슈퍼'는 높은 물리 정확도와 생성 품질이 필요한 로보틱스와 자율주행차 모델 사후 학습용이다. '코스모스 3 나노'는 빠른 영상·행동 추론용이다. 실시간 엣지 추론을 위한 '코스모스 3 엣지'는 추후 출시된다. 엔비디아는 코스모스 생태계 확대를 위해 '엔비디아 코스모스 연합'도 출범했다고 밝혔다. 애자일로봇을 비롯한 블랙포레스트랩스, 제너럴리스트, 런웨이, 스킬드 AI 등이 창립 회원사로 참여한다. 코스모스 플랫폼은 로보틱스와 물리, 인간 동작, 자율주행, 창고 안전, 공간 추론용 데이터셋도 제공한다. 신경망 기반 장면 재구성, 결함 이미지 생성, 영상 증강을 위한 피지컬 AI 에이전트 스킬도 포함됐다. 현재 코스모스 3 슈퍼와 코스모스 3 나노는 이용 가능하다. 개발자는 엔비디아 빌드에서 모델을 시험하고 허깅페이스에서 개방형 모델을 내려받을 수 있다. 깃허브와 허깅페이스 디퓨저스를 통해 모델 맞춤화와 합성 데이터 생성도 가능하다. 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 최고경영자"CEO)는 "멀티모달 추론 언어와 비전, 월드 모델의 혁신 덕분에 피지컬 AI 빅뱅이 눈앞으로 다가왔다"며 "코스모스 3 개방형 프런티어 옴니모델 제품군은 개발자들이 물리 세계를 인식하고 추론하며 계획하고 행동하는 로봇, 자율주행차, 비전 AI를 구축할 수 있도록 세대적 도약을 제공한다"고 밝혔다.

2026.06.01 16:02김미정 기자

포스코DX-NC AI, '피지컬AI 지능화' 기술 공동 개발

포스코DX가 NC AI 손잡고 산업현장 로봇 지능화 기술 개발에 나섰다. 포스코DX는 지난 29일 NC AI 판교 본사에서 AI 기반 로봇 자율작업 체계 구현을 위한 업무협약을 체결했다고 31일 밝혔다. 협약식에는 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장과 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO) 등 양사 관계자들이 참석했다. 이번 협력 핵심은 포스코DX 로봇 시뮬레이션·제어 기술과 NC AI의 AI 모델 개발 역량을 결합하는 것이다. 두 기업은 이를 바탕으로 산업현장에 적용할 수 있는 로봇 파운데이션 모델을 공동 개발한다. 포스코DX는 산업현장에 투입될 로봇 모션 플래닝과 제어 시뮬레이션 검증을 맡는다. 로봇이 실제 현장에서 안정적으로 움직일 수 있도록 디지털 트윈 기반 가상 테스트 환경도 구성해 제공한다. NC AI는 로봇 파운데이션 모델에 적용될 AI 모델 개발을 담당한다. 산업현장 데이터를 수집·분석해 로봇이 다양한 작업 상황을 이해하도록 지원할 방침이다. 비전·언어·행동 모델을 적용해 판단력과 작업 정확도를 높일 계획이다. 두 기업은 디지털 트윈 기반 비전·언어·행동 시뮬레이션 환경 구축과 안정화 작업에서도 협력한다. 실제 현장 투입 전 가상 환경에서 로봇의 동작과 작업 수행 가능성을 검증해 적용 리스크를 낮추겠다는 구상이다. 로봇 파운데이션 모델이 적용되면 산업용 로봇은 시각 정보와 언어 지시를 동시에 이해할 수 있다. 작업 상황을 스스로 해석하고 판단해 작업물 위치 편차나 장비 간 인터페이스 차이에도 유연하게 대응할 수 있다. 이는 기존 산업용 로봇의 룰 기반 제어 방식이 갖던 한계를 보완하는 방향이다. 정해진 절차를 반복하는 수준을 넘어 산업현장에서 자주 발생하는 비정형 작업까지 처리할 수 있다는 의미다. 최근 피지컬AI 생태계는 로봇 파운데이션 모델과 물리 기반 시뮬레이션을 중심으로 빠르게 확장하고 있다. 특히 비전·언어·행동 모델은 로봇이 보고 이해한 뒤 행동하는 체계를 구현하는 핵심 기술로 부상하고 있다. 포스코DX는 로봇자동화센터 중심으로 산업현장 로봇 자동화 기술을 고도화하고 있다. 시뮬레이션 기반 검증과 표준화 모델 구축을 통해 산업용 로봇의 안정성과 적용 속도를 높이는 데 집중하고 있다. 이기종 로봇 운영 플랫폼 개발도 추진 중이다. 다양한 로봇을 통합 관리하고 실시간 데이터 분석을 통해 운영 효율성을 높이는 것이 목표다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 "이번 협력을 통해 범용 로봇 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다"고 밝혔다. 김민재 NC AI CTO는 "범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다"며 "이번 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.05.31 18:43김미정 기자

[현장] 세계 첫 피지컬 AI 패션쇼…"인간과 로봇의 공존을 입히다"

갤럭시코퍼레이션이 세계 최초 피지컬 AI 패션쇼를 열고 인간과 로봇이 공존하는 미래 비전을 공개했다. 갤럭시코퍼레이션은 28일 서울 강동구 갤럭시 로봇 파크에서 '마하33(MACH 33) : 피지컬 AI 패션쇼'를 개최했다. 이번 패션쇼는 로봇 기술 시연이나 일회성 퍼포먼스를 넘어 인간의 철학과 감성을 피지컬 AI에 투영한 새로운 형태의 미래형 런웨이로 꾸며졌다. 우주 향한 '마하33'에 담은 공존 메시지 이날 패션쇼에선 갤럭시코퍼레이션이 론칭한 로봇 패션 브랜드 '마하 33(MACH 33)'이 소개됐다. 최용호 갤럭시코퍼레이션 대표는 "브랜드명 '마하33'에 인간이 지구를 벗어나 우주로 진출하는 데 필요한 최소 속도라는 의미를 담았다"며 "인간과 로봇이 공존하는 세상을 꿈꾸며 이 브랜드를 선보이게 되었다"고 브랜드명을 소개했다. 물리적 한계를 넘어 우주로 향하듯 인간과 로봇이 함께 살아가는 새로운 미래로 도약하겠다는 비전을 상징한다. 이어 "언젠가는 누구나 핸드폰을 하나씩 가지고 있는 것처럼 로봇과 함께하는 세상이 올 것"이라며 "사람이 로봇의 패션을 따라 입고, 로봇이 사람의 옷을 입으며 자신만의 패션을 공유하는 미래가 곧 올 거라 믿는다"고 포부를 밝혔다. 마하33의 첫 타겟은 어린이로 설정됐다. 빠르면 올해 연말 안에 실제 판매 및 론칭을 준비 중이다. 최 대표는 "어린아이들이 본인의 로봇과 함께 걸어 다니고 춤을 추며 패션을 공유할 때 분명히 감성이 공유될 것"이라며 "로봇이 가진 따뜻함을 아이들은 분명히 느낄 수 있다"고 덧붙였다. 사랑, 행복, 가족… 10가지 철학 담은 로봇 의상 이번 쇼에서 선보인 의상은 총 10벌이다. 사랑, 행복, 꿈, 사상, 가족, 무한, 초인류, 마하, 사람, 우주 등 갤럭시코퍼레이션의 10가지 핵심 철학을 바탕으로 기획되었다. 무대 위에서는 의상을 착용한 모델과 10대의 로봇이 스스로 움직이며 춤을 추는 자동화 퍼포먼스를 선보였다. 안무가의 움직임을 로봇에 입혀 차가운 금속의 로봇이 인간 고유의 가치인 사랑과 행복을 실현하는 상상력을 콘텐츠로 시각화했다는 설명이다. 패션쇼 외에도 사람이 로봇을 직접 조종해 경쟁하는 '로봇 킥복싱' 대회도 함께 열렸다. 수십 번의 시행착오 끝에 완성된 '공학적 로봇 패션' 최 대표는 로봇에 맞춘 의상을 제작하기 위해 사람과 다른 구조와 배터리 발열 문제를 해결하기 위해 '공학적 보안 설계'를 도입했다고 밝혔다. 그는 "로봇은 사람과 체형이 다르고 내장된 배터리가 있다"며 "의상이 배터리 부위를 가리면 발열 속도가 빨라져 80도 이상을 넘어가게 되고 결국 로봇이 멈춰버린다"고 설명했다. 갤럭시코퍼레이션은 수십 번의 반복 테스트 끝에 로봇이 과열되어 멈추는 현상을 방지하는 공학적 의상을 구현해 내는 데 성공했다. 약 6~7개월 동안 본질적인 고민을 거듭하며 준비한 결과물이다. 최용호 대표는 "우리가 고민하는 AI의 미래는 피지컬 AI를 넘어선 '감성 AI(Emotional AI)'에 있다"며 "로봇도 사람처럼 마음이 따뜻하고 서로 다 개성을 가진 채 사랑까지 나누는 세상이 올 것이라 믿는다"고 말했다. 이어 "마하33은 'AI를 두려워할 것인가, 공존할 것인가'에 대한 갤럭시의 답"이라며 "우리는 단순히 기술을 만드는 기업이 아니라 인간과 기술이 가장 아름답게 공존하는 미래를 설계하고 있다"고 강조했다.

2026.05.28 17:55남혁우 기자

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