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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

마키나락스, 日 시장 공략 '시동'…도쿄 사무소 열고 '제조 AI' 전면 배치

마키나락스가 일본 시장 공략을 본격화하며 현지 제조업 고객 확보에 나선다. 도쿄에 첫 해외 사무소를 열고 인공지능(AI) 엑스포 도쿄 참가와 세미나를 통해 기술력도 뽐낸다. 마키나락스는 오는 14일 도쿄 토라노몬에 일본 사무소를 공식 개소한다고 8일 밝혔다. 이를 통해 일본 제조업계와의 직접적인 접점을 넓히고 본격적인 현지 시장 공략에 나선다는 방침이다. 사무소 개소식에는 도쿄도청, 키라보시은행, 히타치 등 일본 내 주요 관공서 및 제조 기업 관계자들이 참석할 예정이다. 이번 일을 계기로 현지 파트너십 기반을 다지고 사업 협력 가능성을 구체화할 방침이다. 또 마키나락스는 오는 15일부터 사흘간 도쿄 빅사이트에서 열리는 'AI 엑스포 도쿄'에 참가해 제조 특화 에이전트를 대거 공개한다. 이 전시는 일본 최대 기술 박람회인 '넥스테크 위크 도쿄' 내 주요 행사로, 지난해 기준 약 3만 명의 참관객이 찾았다. 이번 행사에서 마키나락스는 ▲제품 디자인 생성 에이전트 ▲산업용 제어기(PLC) 코드 분석 도구 ▲공정 제어 AI ▲반도체 설계 자동화 ▲비전 AI 기반 배터리 검사 등 실제 산업 현장에 적용된 사례를 중심으로 데모를 진행한다. 전시 기간 중 열리는 'AI 엑스포 특별 세미나'에도 연사로 나선다. 마키나락스가 준비한 'AI 에이전트 시대의 시작 : 자동화에서 지능화로' 세션은 전체 25개 세션 중 유일하게 사전 등록이 조기 마감됐다. 발표는 오는 16일 오전 10시 도쿄 빅사이트 동 6~7홀에서 열린다. 윤성호 마키나락스 대표는 "산업 현장의 고유한 문제를 해결하는 특화된 솔루션을 AI 플랫폼 기반으로 신속히 제공하는 것이 우리 핵심 기술력"이라며 "일본 제조 기업의 AI 전환을 가속하는 든든한 AI 파트너가 되겠다"고 밝혔다.

2025.04.08 17:12조이환

"피지컬 AI도 똑똑한 뇌 필수"…특화 모델·시뮬레이션 주목

인공지능(AI)이 컴퓨터 속 소프트웨어(SW)에서 현실 세계에서 활동하기 시작했습니다. AI가 현실과 상호작용하며 스스로 세계를 이해하는 '피지컬 AI' 시대가 열렸습니다. 피지컬 AI 개념과 빅테크 전략, 산업 전반에 미칠 변화를 조망해 보겠습니다. [편집자주] '피지컬 인공지능(AI)'이 성공적으로 구축되려면 이에 특화된 모델 개발과 시뮬레이션 환경이 필수적이라는 의견이 이어지고 있다. 기계가 사람 명령어뿐 아니라 세상을 스스로 이해·추론할 수 있는 인지력과 이를 테스트하기 위한 인프라 조성이 필요해서다. 31일 IT 업계에 따르면 피지컬 AI 인지력 향상을 위한 소프트웨어(SW)와 시뮬레이션 이 필수인 것으로 전해졌다. 특화 모델과 전용 SW, 시뮬레이션 중요성이 높아졌다. 다쏘시스템 지앙 파울로 바씨 고객 경험 부문 수석 부사장은 지난달 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2025' 기자간담회에서 "피지컬 AI 구현을 위해선 하드웨어뿐 아니라 인지 능력을 동시개발할 필요가 있다"고 재차 강조했다. 이어 "현재 최신 AI 로봇도 특정 업무 수행에 그친다"며 "사람 지시 없이 스스로 작업할 수 없기 때문"이라고 말했다. 예를 들어 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟'은 지형 탐색과 계단 오르내리기 등 특정 작업 수행을 할 수 있다. 다만 이를 사람이 직접 프로그래밍해야 가능하다. 스스로 주변 환경을 살피며 새로운 움직임을 보이거나 사람이 명령하지 않은 임무 수행은 불가다. 바씨 부사장은 "피지컬 AI로 구현된 스팟은 위험한 냄새를 스스로 감지하거나 열을 느끼고, 다른 로봇에 실시간으로 현 상태를 공유할 수 있는 능력을 갖출 것"이라고 강조했다. 그러면서 "로봇도 인간처럼 오감 느끼는 '센스 컴퓨팅'이 필요한 시점"이라고 주장했다. 엔비디아·오픈AI, 피지컬 AI 인지 능력 기르기 나서 엔비디아와 오픈AI도 피지컬 AI 구현에 속도를 내고 있다. 특히 피지컬 AI의 '뇌'에 해당하는 특화 모델 연구에 한창이다. 엔비디아는 최근 열린 'GTC 2025'에서 피지컬 AI 모델 '코스모스'를 공개했다. 이 모델은 현실 세계 움직임을 학습·예측할 수 있는 멀티모달 형태다. 현실 세계와 유사한 가상 환경을 자동 생성할 수 있다. 개발자는 이 안에서 로봇과 자율주행 시스템을 학습시키거나 시뮬레이션할 수 있다. 이 모델은 엔비디아 옴니버스와 연동돼 대규모 합성 데이터도 자동 생성할 수 있다. 이를 통해 고품질 훈련 데이터를 확보가 가능하다. '코스모스리즌 모델'로 AI의 시공간 추론과 연쇄적 사고도 가능하다. 비디오 데이터 이해와 자연어 예측을 지원한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "코스모스 모델은 단순히 로봇을 제어하는 AI가 아니라, 물리 세계 전체를 이해하고 계획할 수 있는 AI 인프라"라며 "AI가 현실을 학습하고 예측하는 시대를 여는 신호탄"이라고 기조연설서 밝혔다. 오픈AI도 피지컬 AI 구축을 위해 기초 모델 연구에 착수한 것으로 전해졌다. 단순 AI 로봇뿐 아니라 모든 물리적 현상을 분석·추론할 수 있는 것을 목표로 뒀다. 외신에 따르면 오픈AI는 모델의 고품질 학습 데이터를 위해 전문 연구자를 라벨링 작업에 투입한 것으로 알려졌다. 물리학자가 가공한 정제된 데이터를 활용해 물리학 분야 성능을 극대화할 방침이다. 피지컬 AI 인지력, 가상 세계서 엿볼 수 있다 업계 관계자들은 피지컬 AI로 구성된 제품·서비스가 현실서 제대로 구현되려면 이를 가상 세계에서 테스트해야 한다고 입을 모았다. AI 인지력을 체크하면서 기능을 수정·보완할 수 있기 때문이다. 이를 통해 제품 안전성을 높일 수 있다. 다쏘시스템은 이미 가상·현실을 넘나드는 시뮬레이션 환경을 구축한 상태다. 3D CAD 제품인 '솔리드웍스'로 버추얼 트윈 간 상호작용이 가능하게 서비스를 제공하고 있다. 작업자는 통합된 버추얼 트윈에서 제품 설계부터 기능 테스트까지 한 번에 수행할 수 있다. 또 솔리드웍스는 올해 7월 설계용 AI 도구 '아우라' 추가를 앞뒀다. 아우라는 사용자 설계 데이터·패턴을 학습해 맞춤형 명령어와 설계법을 추천할 수 있다. 설계 과정에서 부품 배치도 돕는다. 이 도구는 사용자 명령어를 통해 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 예를 들어 사용자가 "이 제품 내구성을 테스트해 줘. 이를 2미터 높이에서 떨어뜨려 봐"라고 명령하면 AI가 해당 시뮬레이션 환경을 자동 구축해 테스트를 명령어에 맞게 수행한다. 다쏘시스템은 3D 설계용 AI 모델을 솔리드웍스와 3D익스피리언스에 탑재한 상태다. 해당 모델은 제품 스케치부터 설계, 조립, 시뮬레이션 등을 기존보다 더 신속·정확히 돕는다. 현실과 동일한 환경에서 제품 성능을 시뮬레이션할 수 있게 도울 수도 있다. 마니쉬 쿠마 솔리드웍스 CEO는 "버추얼 트윈 기술을 활용하면 로봇의 인지 기능을 사전에 시뮬레이션해 안전성과 효율성을 더욱 강화할 수 있다"며 "버추얼 트윈은 인간과 기계가 공존하는 새로운 패러다임을 만들기 위한 필수 인프라"라고 강조했다. 다쏘시스템은 버추얼트윈을 통한 피지컬 AI 실현은 안전성뿐 아니라 개발 비용까지 줄일 수 있다고 강조했다. 보통 기업은 제품 개발에 필요한 부품을 구입·소비 후 바로 폐기한다. 이때 자원 낭비가 발생한다. 반면 버추얼 트윈 상에서 제품을 개발할 때 이 과정이 생략된다. 생산 전 과정을 가상 세계에서 시뮬레이션할 수 있기 때문이다. 사용 기업은 안전성뿐 아니라 경제성까지 챙길 수 있다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 CEO는 "버추얼 트윈이 확산하면 제품 개발을 위해 부품을 한번 사용하고 폐기하는 전통적 소비 개념은 저물 것"이라며 "생산 전 과정을 시뮬레이션하는 순환 경제 시스템이 활성화할 것"이라고 주장했다.

2025.03.31 16:53김미정

美 빅테크, '피지컬 AI' 가동…세상 이해하는 AI 만든다

인공지능(AI)이 컴퓨터 속 소프트웨어(SW)에서 현실 세계에서 활동하기 시작했습니다. AI가 현실과 상호작용하며 스스로 세계를 이해하는 '피지컬 AI' 시대가 열렸습니다. 피지컬 AI 개념과 빅테크 전략, 산업 전반에 미칠 변화를 조망해 보겠습니다. [편집자주] 미국 빅테크가 현실 세계를 이해할 수 있는 '피지컬 인공지능(AI)' 가동을 본격화했다. AI가 현실에서 하드웨어(HW) 제어하는 수준을 넘어 세상 형태와 움직임을 이해·추론하는 지능형 시스템으로 진화하기 시작했다. 30일 IT 업계에 따르면 엔비디아와 구글 등 미국 빅테크는 이같은 AI 서비스·기술 확장에 나선 것으로 전해졌다. 이를 구현하기 위해 기업 간 협업과 파트너십도 진행되고 있는 추세다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계와 상호작용하며 이를 스스로 인식·행동하는 개념이다. 단순 AI를 탑재한 HW를 넘어 세상을 이해하는 AI로 진화하는 식이다. 적용 범위는 스마트홈을 비롯한 자율주행차, 제조, 신약 개발, 에너지 등이다. 이는 기계에 AI를 탑재한 로보틱스보다 상위 개념이다. 엔비디아, 피지컬 AI '옴니버스 생태계' 가동 엔비디아는 이달 미국 내서제이에서 열린 'GTC 2025'에서 피지컬 AI 구현을 핵심 과제로 제시했다. 자사 플랫폼 '옴니버스' 중심으로 물리 세계를 시뮬레이션하고 제어하는 기술을 공개했다. 옴니버스는 물리 데이터를 예측하고 조작할 수 있는 피지컬 AI 전용 운영체제다. 개방형 USD 프레임워크(OpenUSD) 기반으로 설계돼 다양한 로봇, 센서, 제조 설비 데이터를 하나의 환경에 통합할 수 있다. 옴니버스를 통한 피지컬 AI 구현 사례도 소개됐다. 현대차그룹은 옴니버스로 보스턴다이내믹스 로봇을 가상 조립 라인에서 학습시키고 있다고 발표했다. 폭스콘은 사람형 로봇 작업 환경을 시뮬레이션하고 있다. SAP와 지멘스, 슈나이더일렉트릭 등도 이 플랫폼과 연동해 창고 관리, 전력 인프라, 냉각 시스템 환경을 시뮬레이션하고 있다. 단순 로봇 제어를 넘어 물리 환경 전체를 AI가 이해하고 최적화하는 인프라가 구축되고 있다는 설명이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "옴니버스를 앞세워 제조를 비롯한 물류, 전력, 콘텐츠 제작 등 산업 전반을 피지컬 AI 기반으로 재구성할 것"이라고 밝혔다. 구글, '제미나이'로 피지컬 AI 만든다 구글도 자사 모델 '제미나이'로 피지컬 AI 산업까지 적용 범위를 확장할 방침이다. 구글 딥마인드는 이달 제미나이 2.0 기반으로 한 로봇 제어 모델 '제미나이 로보틱스'와 '제미나이 로보틱스-EX'을 공개했다. 두 모델 제미나이 로보틱스는 사용자 음성 지시에 따라 물건을 조작하거나, 환경 변화에 실시간 반응할 수 있도록 설계됐다. 특히 제미나이 로보틱스-EX는 멀티모달 이해와 고차원 추론 능력을 갖춘 것으로 전해졌다. 복잡한 작업 흐름을 스스로 계획하고 실행할 수 있다는 이유에서다. 현실 세계에서 유연하게 작동하기 위한 범용성과 상호작용성을 모두 고려한 피지컬 AI 모델로 평가받고 있다. 업계는 구글의 장기 목표도 단순 로보틱스를 넘어선 피지컬 AI에 있다는 분위기다. 순다 피차이 구글 CEO도 "로보틱스는 물리 AI의 실험장일 것"이라고 강조했다. 엔비디아-알파벳, 피지컬 AI 손잡다 엔비디아는 피지컬 AI 적용 산업 확대를 위해 기업 협력에도 나섰다. 두 기업은 이번 GTC 2025에서 피지컬 AI 혁신을 위한 파트너십을 확대했다. 의료를 비롯한 제조, 에너지, 스포츠 등 물리 환경 전반을 아우르는 피지컬 AI 생태계를 구축하겠다는 목표를 제시했다. 알파벳 산하 로봇기업 인트린직은 엔비디아의 파운데이션 모델을 도입해 범용 로봇 파지 기술을 개발할 방침이다. 복잡하고 비효율적인 프로그래밍 한계를 극복하기 위한 전략이다. 인트린직은 옴니버스 플랫폼과의 실시간 연결을 위해 오픈USD 기반 스트리밍 기능도 공개했다. 이를 통해 로봇 작업 셀을 가상 환경에서 시각화하고 직관적으로 실험할 수 있는 워크플로를 구현했다. 구글클라우드는 이번 GTC에서 엔비디아의 차세대 블랙웰 그래픽처리장치(GPU)를 가장 먼저 도입한다고 발표했다. GB300 NVL72와 RTX 프로 6000 블랙웰은 의료, 제조, 콘텐츠 등 산업별 AI 워크로드를 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 알파벳은 이 외에도 딥마인드, 아이소모픽랩스, X 산하 태피스트리 팀 등 계열사와 피지컬 AI의 실험을 병행하고 있다. 신약 개발, 에너지망 최적화 등 고난도 분야에서도 협력의 범위를 확장하고 있다. 젠슨 황 CEO는 "AI 인프라부터 대규모 산업 적용까지 양사 협력은 기술 혁신을 가속화하고 있다"고 말했다.

2025.03.30 11:03김미정

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

[현장] 장병탁 서울대 AI연구원장 "AI, 직접 행동하며 학습해야"

"인공지능(AI)은 이제 단순히 데이터를 분석하거나 콘텐츠를 생성하는 단계를 넘어 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 합니다. '챗GPT' 같은 생성형 AI가 언어 모델 혁신을 가져왔다면 그다음 단계는 물리적 세계에서 환경과 상호작용하며 스스로 문제를 해결하는 행동형 AI입니다. 이를 위해 우리는 피지컬 AI와 로봇 기술을 결합해 현실에서 학습하는 AI를 만들어가야 합니다." 장병탁 서울대 AI연구원장은 25일 'KGAF 2025 산업한류 제조 AX 이니셔티브' 포럼에서 이같이 말했다. 한국생성AI파운데이션(KGAF)이 판교 스타트업 캠퍼스에서 개최한 이 행사는 국내 AI 기반 제조 혁신과 글로벌 경쟁력 강화를 논의하기 위해 마련됐다. 국내외 AI 및 제조업 전문가들이 한자리에 모여 인공지능(AI)과 첨단 기술이 산업 전반에 미칠 영향과 미래 전략을 집중 조명하는 자리였다. 이날 AI의 장기적 발전 방향에 대해 발표하며 장 원장은 AI 혁신의 다음 단계로 '행동형 AI'를 제시했다. 기존 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하는 수준에 머물렀다면 이제 AI가 직접 현실 세계에서 행동하고 학습해야 한다는 분석이다. 장 원장에 따르면 행동형 AI란 단순한 데이터 분석이나 콘텐츠 생성이 아니라 주어진 목표를 수행하기 위해 환경과 상호작용하며 학습하는 기술이다. 강화학습을 기반으로 사용자의 요구를 이해하고 피드백을 받아 점점 더 정교한 판단과 행동을 할 수 있다. 기존의 판단형 AI는 룰과 지식에 기반해 데이터를 분석해 결과를 도출해왔고 생성형 AI는 텍스트·이미지·영상을 창작하는 방식으로 작동했다. 이와 달리 행동형 AI는 사용자의 목표를 이해하고 달성하기 위해 능동적으로 움직이는 것이 특징이다. 장 원장은 "비행기 티켓을 예매하는 AI를 예로 들면 단순히 정보를 제공하는 것이 아니라 사용자의 피드백을 반영해 최적의 항공권을 찾아 예약까지 진행해야 한다"며 "AI가 인간처럼 '목표를 설정하고 해결책을 찾아 실행하는 단계'로 발전해야 하는 것이 '행동형 AI'"라고 표현했다. 행동형 AI가 발전하기 위해서는 AI가 물리적 세계와 직접 연결돼야 한다. 기존 AI는 소프트웨어 내에서만 작동하는 '소프트웨어 에이전트'에 머물렀지만 향후에는 '피지컬 AI'로 발전해 실세계와 상호작용해야 한다는 의미다. 이 과정에서 중요한 역할을 하는 것은 바로 '휴머노이드 로봇'이다. 인간의 환경에서 작업하는 AI가 필요하기 때문에 인간과 유사한 형태를 가진 로봇이 더욱 효과적이기 때문이다. 장 원장은 실제로 테슬라, 구글, 스탠퍼드 등 주요 기업과 대학들이 AI와 로봇을 결합한 연구를 진행 중이라고 지적했다. 구글은 대규모 언어 모델을 로봇에 적용해 텍스트 명령을 현실에서 수행하는 AI 로봇을 개발하고 있다. 테슬라는 산업 현장에서 활용할 수 있는 휴머노이드 로봇 '옵티머스'를 선보였다. 스탠퍼드 대학 연구진은 로봇이 인간의 행동을 직접 관찰하고 학습하는 기술을 연구 중이다. 서울대 연구진도 지난 2023년 독자적인 AI 로봇 '피카(PICA)'를 개발해 공개한 바 있다. '피카'는 단순히 명령만 수행하는 것이 아니라 시각·청각·촉각 정보를 활용해 스스로 판단하고 움직일 수 있다. '챗GPT'가 텍스트만 이해하는 AI라면 피카는 인간과 같은 '오감'을 통해 세상을 인식한다. 또 AI가 인간처럼 사고하고 행동하기 위해서는 강화학습(Reinforcement learning)이 필수적이다. 알파고가 수많은 바둑 게임을 반복적으로 학습하며 실력을 키운 것처럼 행동형 AI 역시 실제 세계에서 직접 시행착오를 겪으며 성능을 개선해 나가야 한다. 이같은 노력이 지속돼 성공한다면 행동형 AI는 인간의 직업과 일상에도 큰 변화를 가져올 전망이다. 기존 AI는 단순한 반복 작업을 자동화하는 수준이었지만 이제는 AI가 스스로 배우고 행동하는 시대가 도래한다는 것이다. 전문가들은 AI와 로봇이 제조업, 물류, 서비스업 등 다양한 분야에서 인간을 대체할 가능성이 높다고 분석한다. 장 교수는 AI가 인간의 역할을 대신하면서 새로운 직업도 등장하고 있다는 점도 지적했다. 그는 "현재 '프롬프트 엔지니어' 같은 직군이 새롭게 등장한 것이 대표적"이라며 "향후에는 이제 AI가 실제 세계를 학습하는 것을 보조하는 AI 튜터가 필요해질 것"이라고 말했다. 이어 "AI의 발전 속도에 맞춰 인간이 어떤 역할을 해야 할지에 대한 논의가 필요하다"고 강조했다. 물론 현재 AI는 특정 작업에서 뛰어난 '좁은 AI' 수준이다. 다만 행동형 AI가 발전하면 인간처럼 다양한 문제를 해결할 수 있는 범용 AI로 나아갈 수 있는 길이 열릴 것으로 전망된다. 이에 따라 기업과 연구기관 역시 범용 인공지능로 가는 길을 모색하며 천문학적인 금액을 투자하고 있는 상황이다. 다만 AI가 인간과 유사한 판단 능력을 가지게 되면서 윤리적 문제도 대두되고 있다. AI가 자율적으로 행동하는 시대가 오면 의사결정의 책임 소재를 어디까지 설정해야 할지 고민해야 한다. 이에 따라 AI 윤리 및 법적 규제에 대한 논의도 활발해질 전망이다. 장 원장은 "AI가 단순히 명령을 따르는 것이 아니라 실제로 사고하고 행동하는 시대가 오고 있다"며 "기업과 연구기관, 정부가 함께 AI 시대를 대비해야 한다"고 강조했다.

2025.02.25 17:01조이환