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피지컬AI 강국?...AI 기지국 인프라부터 갖춰야

생성형AI가 촉발시킨 글로벌 AI 경쟁은 AI에이전트를 넘어 피지컬AI로 향하고 있다. AI 3대 강국을 외치는 한국이 독자 모델 확보와 컴퓨팅 인프라 구축에 여념이 없으나 AI가 실제로 작동하는 'AI고속도로' 위에서 실제 도로 역할을 하는 네트워크 진화는 뒤처졌다. AI고속도로 국정과제 주요 내용을 살펴보면 AI컴퓨팅인프라 확충과 데이터 구축 및 개방, 국가AI위원회 역할 강화와 함께 초지능 네트워크 구축이 제시됐으나 5G 진화에도 속도를 내지 못한 점이 전체 AI 발전 생태계에서 아쉬운 점으로 꼽힌다. 정부가 LTE를 비롯한 주파수 재할당 방침을 밝히면서 5G SA 의무 구축을 조건으로 내걸었고 최근 과학기술관계장관회의에 '하이퍼 AI네트워크 전략'이 의결됐는데, AI시대의 네트워크 성능을 비롯해 구조혁신이 더 이상 미룰 수 없다는 고민이 엿보인다. 정영길 과학기술정보통신부 네트워크정책과장은 “과거 초고속 정보통신망 구축과 CDMA 상용화, BcN 사업을 거쳐 세계 최고 품질의 5G 통신망을 확보했지만 AI의 급격한 발전으로 네트워크 수요는 증가하고 선제적인 네트워크 인프라 전 요소의 고도화가 긴요하다”고 말했다. 이어, “현재 인간 중심의 통신 네트워크와 달리 AI가 (네트워크의) 새로운 이용 주체로 등장하면서 데이터 전송 속도나 처리시간 등 기존과는 차원이 다른 성능을 요구받고 있다”고 강조했다. 이동통신 기지국에 올라탄 AI 컴퓨팅 이동통신 기지국에 AI 컴퓨팅 기능을 더한 AI-RAN은 올해 통신업계에서 화두로 부상한 기술이다. 이를테면 세계 최대 통신장비 회사인 화웨이가 AI-네이티브 RAN을 선보였고, 지난해 주요 빅테크들이 결성한 AI-RAN 얼라이언스는 세를 불리기 있다. 엔비디아는 인수합병 규모의 투자로 노키아와 협력을 시작했고, 삼성전자와 소프트뱅크는 공동 연구에 나섰다. 또 엔비디아는 지난 APEC 당시 한국을 찾아 통신 3사, 삼성전자 등과 맞손을 잡았다. AI-RAN는 쉽게 말하면 기지국에 엔비디아 GPU를 얹어 전파 신호를 주고받는 일과 AI 컴퓨팅을 동시에 처리하는 방식이다. 기지국은 안테나와 전파 신호를 디지털로 처리하는 장치로 이뤄지는데, 고도화된 컴퓨팅 인프라로 통신을 연결하는 중간 역할을 넘어 기지국 단계에서 AI 연산도 맡겠다는 뜻이다. 5G 상용화 초기에 많이 논의된 모바일엣지컴퓨팅(MEC)이 엣지AI로 바뀐 셈이다. 이같은 초지능 기지국은 피지컬AI 발전에 따라 더는 피할 수 없는 과제가 됐다. 단순 센싱 수준의 데이터만 처리하는 물리 객체도 있지만, 휴머노이드나 자율주행과 같은 피지컬AI 단계에서는 수많은 데이터가 오가야 한다. 물리 객체마다 AI 컴퓨팅 인프라를 갖추기에는 전력이나 비용 문제에 곧장 한계에 도달할 수 있는데 원활한 통신이 이뤄지면 추론을 비롯한 컴퓨팅은 기지국 단위에서 해결하고 개별 객체는 데이터를 수집하고 전송한 뒤 반응만 하면 된다. 정보통신기획평가원(IITP)의 최성호 PM은 “휴머노이드가 실제 서비스를 제공하기 위해 컴퓨팅을 갖는 점은 전력의 문제가 있다”며 “사람처럼 보고 듣고 연산하고 작동하는데 200ms 내에 이뤄져야 하는데, 이는 엣지AI 인프라의 도움 없이는 불가능하다”고 평가했다. 온디바이스AI 환경에서는 추론 성능이 제한적이고, 대규모 집중 컴퓨팅이 이뤄지는 클라우드까지 데이터가 오가기에는 피지컬AI에서 요구하는 지연시간을 맞추기 어렵다는 설명이다. 아울러 휴머노이드 외에 앞으로 등장할 피지컬AI의 많은 비즈니스모델이 이와 비슷한 상황에 놓이게 될 전망이다. 제조산업 현장부터 교통, 물류, 교육, 의료 등의 다양한 도메인에서 AI 서비스가 발굴되더라도 결국 AI-RAN 여부에 따라 서비스 제공 범위가 결정될 수 있다. 정부는 2030년까지 500곳의 AI-RAN 거점 구축 계획을 세웠다. 먼저 통신 집중국사 200곳에 AI 컴퓨팅 방식으로 전환하고 산업단지 100곳, 공항 항만 철도 100곳, 교육 의료 100곳으로 확산시킨다는 전략이다. AI시대 네트워크 고도화...통신을 위한 AI AI시대로 접어들면서 무선 기지국 외에 유선망과 국제망에 대한 변화도 필요해졌다. 당장 국가 통신망의 기본 뿌리로 불리는 백본망 용량을 늘리는 것이 급한 과제로 꼽힌다. 현재 국내 무선백본망의 용량은 초당 37.6 테라비트(Tb)를 처리할 수 있는 수준인데 IITP 6G사업단이 AI 사용량 증가에 따른 백본망 용량은 오는 2029년에 한계에 봉착할 수 있다. 2030년에는 현재 용량 대비 약 4배 수준으로 확대해야 할 필요성이 제기됐다. 정부는 이에 따라 2027년 70Tbps, 2030년 160Tbps 수준의 용량 증설을 목표로 세웠다. 누구나 가정 내에서 AI 서비스를 원활하게 이용할 수 있도록 실수요가 존재하는 가구와 건물의 광전환율도 끌어올린다는 방침이다. 현재 가입자망 구간에서 광케이블 기반의 초고속인터넷망 구축 비율은 91% 수준인데 이를 2030년까지 98% 수준으로 끌어올린다는 방침이다. 외국과의 데이터 이동도 늘어나는 점을 고려해 해저케이블 용량도 120Tbps 급에서 220Tbps 급으로 용량을 확대한다. 해저케이블이 국내 육지로 닿는 육양국도 분산시켜 어느 한 곳이 끊기더라도 다른 곳에서 데이터 전송이 이뤄질 수 있도록 안정성도 높인다. 네트워크를 AI를 위한 도구로만 쓰지 않고, AI를 통해 통신 성능도 발전시킨다. 예컨대 실시간으로 기지국의 성능을 최적화해 에너지 소모를 30% 이상 절감시킨다는 복안이다.

2025.12.21 14:38박수형 기자

씨이랩 "AI고속도로 최적 파트너···GPU 관리50% 절감"

"우리는 비전모델 130종을 보유하고 있습니다. GPU 관리 비용을 50% 이상 절감해주는 기술도 갖고 있습니다. 정부가 추진하는 AI고속도로에 최적의 파트너라고 자부합니다." 윤세혁 씨이랩 대표는 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "GPU 사용을 최적화, 비용을 다이어트해주는 기술과 솔루션을 보유하고 있다"며 이 같이 밝혔다. 이재명 대통령이 국가 핵심성장 전략이자 1호 공약으로 AI 3대강국을 제시하면서 우리나라도 AI고속도로를 서둘러 깔아야한다는 여론이 높다. 국가경쟁력 강호를 위해 정부가 AI길을 내고 그 위를 혁신 민간기업이 달려야 하기 때문이다. 이에 정부는 향후 5년간 민관이 100조원을 조성해 GPU 5만개 이상을 확보하고, 전국의 데이터센터 구축을 통해 AI고속도로를 만들 방침이다. 윤 대표는 씨이랩이 이러한 정부의 AI고속도로에 가장 좋은 파트너라고 강조했다. 씨이랩은 2010년 설립된 비전AI(Vision AI) 전문기업이다. AI기반 영상분석 기술을 근간으로 ▲AI 인프라 ▲비전AI ▲디지털트윈 등 세 영역에서 비즈니스를 하고 있다. 엔비디아를 비롯해 HPE, 델(Dell) 과 같은 글로벌 IT 기업과 파트너십도 맺었다. 특히 대량의 엔비디아 GPU를 클러스터로 연결, 안정적으로 운영할 수 있는 하이퍼스케일 인프라 기술을 확보했다. GPU 운영비를 줄여주는 기술이다. 윤 대표는 "내년까지 엔비디아 GPU 수만장을 연결하는 기술을 확보할 예정"이라고 강조했다. 특히 씨이랩은 2016년부터 비전 모델을 개발, 현재 130종을 보유하고 있다. 올해말까지 170종으로 늘릴 계획이다. 산업화 시대의 경부고속도로에 비견되는 'AI고속도로'를 위해 씨이랩은 '아스트라고(AstraGo)'라는 GPU 최적화 솔루션을 보유하고 있다. 윤 대표는 "(AI고속도로가) 국가 재정이 대규모로 들어가는 만큼 비용 대비 효율성이 좋은 솔루션을 사용한다면 그만큼 국가적으로도 이익이 될 것"이라고 짚었따. 윤 대표는 올 3월 CEO에 선임됐다. 서울대 전기컴퓨터공학과를 졸업하고 동 대학원에서 컴퓨터비전 전공으로 석사 학위를 받았다. KT 신사업전략실을 거쳐 엔젠바이오에서 경영기획본부장을 지냈다. 엔젠바이오 상장에도 큰 역할을 했다. 기술 전문성과 재무 및 전략 분야에 인사이트를 갖춘 융합형 전문가로 평가받고 있다. 현재 씨이랩은 'Seeing the Unseen' 이라는 슬로건 아래 AI를 통해 사람 눈에 보이지 않는 가치를 찾아내는 일에 매진하고 있다. 중장기적으로는 'Touching the Untouchable' 이라는 슬로건을 앞세워 AI를 실제 물리환경에 적용하는 피지컬AI(Physical AI)로 새 도약에 나서고 있다. 자체 개발 중인 VLM(Vision-Language Model)과 엔비디아 '옴니버스(Omniverse)' 플랫폼을 활용해 디지털트윈 환경에서 물리적 데이터를 연동, 사람이 경험하지 못한 것을 AI를 통해 시뮬레이션, 새로운 가치를 제시하며 주목받고 있다. 아래는 윤 대표와 일문일답. -피지컬AI를 강조하고 있는데...... "피지컬AI는 AI모델이 단순히 분석을 넘어 로봇이나 제조설비 등 실제 물리적인 환경과 상호작용하는 기술 및 시스템을 의미한다. 씨이랩은 디지털트윈과 VLM 기술을 통해 AI를 제조현장과 바이오, 자율주행, 로봇공학 등 실질적인 산업현장에 적용, 사업 영역을 넓혀가고 있다." -오랫동안 비전AI를 해왔다. 비전AI와 피지컬AI의 시장 전망을 어떻게 보나 "비전AI는 글로벌 연평균(CAGR) 21.5%로 성장하고 있다. 씨이랩은 비전AI 시장에서 영상분석을 넘어 디지털트윈 및 VLM 융합을 통한 피지컬AI 전문기업으로 진화하고 있다. 우리는 피지컬AI를 작동하는 핵심 엔진을 개발, 보유하고 있다. 우리가 개발한 비전AI 솔루션은 '엑스아이바(XAIVA) 와 '비디고(VidiGo)'다. 대규모 제조시설에서 안전장비 착용 및 위험탐지, 초미세 이물탐지, 제품 불량 판정 등에 사용한다. AI기술이 산업현장과 개인 일상에 깊이 스며들면 새로운 표준이 될 것이라 확신한다." ■ 핵심 기술 및 경쟁력 -핵심 제품인 아스트라고(AstraGo)는 어떤 솔루션인가? 기업이나 기관에 어떤 가치를 주나? "AstraGo는 대규모 GPU를 효율적으로 운영하게 해주는 솔루션이다. GPU 관리 비용을 50% 이상 절감해준다. 또 머신러닝(ML) 환경을 1분안에 구성해 준다. HPE·델 등과의 호환성도 확보해 확장성이 뛰어나다. AstraGo에는 수많은 GPU를 여러 사람이 쓸 수 있게 도와주거나 여러 대의 GPU를 하나의 목적으로 묶어 활용할 수 있게 지원하는 클러스터링 기술을 적용했다. GPU 사용 인원이 증가하거나 GPU 수량이 증가해도 GPU 사용 손실 없이 AI 인프라를 안정적으로 운영할 수 있다. AstraGo 의 클러스터링 기술을 고도화하는 작업도 하고 있다. 수 만장의 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하는 하이퍼스케일 인프라 관리 기술을 내년 중 확보, AI GPU 인프라 확대 정책에 대응할 계획이다." -디지털트윈(Digital Twin) 사업도 강조하고 있는데... "작년에 우리가 엔비디아의 옴니버스 컴피턴시(NVIDIA Omniverse Competency) 자격을 획득, 엔비디아 디지털 트윈플랫폼인 '옴니버스(Omniverse)' 판매권을 확보했다. 옴니버스 기반의 디지털 트윈 기술력을 통해 산업 데이터를 시뮬레이션할 수 있는 3D 모델링과 물리엔진 최적화, 시나리오 기반 AI 연동 기술 등 다양한 자체 기술을 고도화하고 있다. 특히 국내 대형 반도체 및 제조 라인에 이를 적용, 시뮬레이션 기반 공정 최적화와 안정성 예측에 기여하고 있다. 반도체 외에 글로벌 자동차 회사에도 이를 공급하기 위해 준비하고 있다. 우리가 공급하는 디지털트윈은 '옴니버스' 플랫폼에 우리가 자체 개발한 가상환경 데이터 생성 솔루션 '엑스젠'을 붙인 것으로, 여러 산업현장의 혁신을 촉진할 것이다. 씨이랩 디지털트윈 사업은 환경구축을 넘어 우리가 추진하는 피지컬AI 전환의 핵심 역할을 수행한다. 자율주행 로봇 분야와 결합, 디지털트윈 환경에서 물리 데이터와 연계해 시뮬레이션을 제공한다. 주행환경 데이터를 디지털트윈 환경과 연동해 최적의 로봇 이동 경로를 도출할 뿐 아니라 공정 최적화도 구현한다. 디지털트윈 환경 내 물리 엔진 연동을 통해 피지컬AI로 전환하려는 전략을 갖고 있고, 이를 '옴니버스' 플랫폼을 통해 실현하고 있다." -자체 개발중인 VLM 기술은 무엇인가? 어떻게 활용하나? "VLM(Vision-Language Model)은 영상을 텍스트로 설명하거나 텍스트 질의에 맞는 영상 장면을 찾아내는 기술이다. 씨이랩의 비전AI 솔루션 이름이 '엑스아이바(XAIVA)'다. 이 솔루션을 활용해 산업내 복잡한 영상 환경에서도 정확한 객체 인식과 맞춤 이벤트 탐지를 구현했다. 올해는 한 단계 더 나아가 자율주행, 물류, 제조 현장에 설명형 영상분석을 구현한 코어 VLM(core VLM) 기술을 선보일 예정이다. 고정밀 비전 AI를 다양한 산업에 적용해 시장을 확대하겠다." ■ 제품 및 산업 적용 사례 -비전AI 솔루션 '엑스아이바(XAIVA)'의 산업 사용이 늘고 있다. 데이터가 적어도 사용할 수 있다던데... "엑스아이바는 CCTV의 실시간 객체 탐지와 행동 분석으로 건설과 보안 산업에서 대용량의 영상분석이 가능한 AI 영상분석 솔루션이다. 주로 제조업에 적용하는데 바이오 분야 경우 엑스아이바를 통해 안전보호구 착용 유무나 이물질 노출과 같은 GMP 위생관리에 활용한다. 화장품 분야에도 적용한다. 화장품 용기의 불량 검출에 사용한다. 산업에 특화한 비전AI(Vision AI) 모델을 쉽게 만들 수 있기 때문에 가능한 일이다. 우리는 지난 2017년부터 국방부와 협력해 합성데이터 생성 기술 연구를 했다. 합성데이터 증강을 통해 데이터가 부족해도 원하는 비전AI 모델을 완성할 수 있는 강점이 있다." -최근 출시한 '엑스아이바 온 디바이스(XAIVA ON-DEVICE)' 와 '엑스아이바 마이크로(XAIVA Micro)' 제품에 대해서도 소개해달라 "엑스아이바 온 디바이스(XAIVA ON-DEVICE)는 바이오 및 GMP(제조품질관리기준) 규제를 적용받는 산업 현장을 위한 AI 품질위생 관리 솔루션이다. 키오스크안에 GPU 장치와 경량화한 AI 모델을 탑재, 현장에 쉽게 적용할 수 있게 했다. 또 AI 객체 탐지 및 추적 기술을 통해 작업자의 위생복과 움직임 등을 1초 이내로 자동 점검 할 수 있다. 99% 정확도로 현장 효율을 높인다. 특히 온디바이스에 AI모델 경량화 기술을 적용해 저사양 GPU 환경에서도 고성능 영상 분석이 가능하다. 이 점이 '엑스아이바 온 디바이스'의 큰 장점이자 차별점이다. 바이오, 제약 등 GMP 산업에 특화했다. 또 '엑스아이바 마이크로(XAIVA Micro)'는 반도체 및 첨단 제조 공정 내 품질 검사를 위한 초정밀 AI 영상분석 솔루션이다. 반도체 산업의 부품 제조 과정에서 웨이퍼 정렬 정확도를 0.5 픽셀 이하로 구현했다. 당 330장 이미지 처리와 3ms 이하 초고속 분석 능력을 갖췄다. 품질 정확도와 효율성을 크게 개선해준다. 웨이퍼 전면을 실시간으로 스캔해 미세 오염, 스크래치 등 미세 결함을 99.9% 이상 탐지할 수 있다. '엑스아이바 마이크로(XAIVA Mico)'에도 씨이랩의 자체 합성데이터 생성 기술을 적용했고, 소량의 데이터 만으로도 고정밀 검사 모델을 구축할 수 있다." ■ 국내외 사업성과 -최근 사업 실적에서 주목할 만한 성과는? "씨이랩은 세 가지 사업 영역에서 의미 있는 성과를 실현하고 있다. 먼저 디지털 트윈 부문에서는 반도체 제조공정 디지털트윈 구축 사업을 성공적으로 진행, 전년 대비 600% 이상 매출 성장을 기록했다. 지난 2022년 시범사업(PoC)으로 진행한 반도체 분야 디지털트윈 사업이 작년에 본사업으로 전환, 사용하는 공정 라인이 확대됐다. 올해도 계속 확대될 예정이다. 엔비디아 '옴니버스(Omniverse)' 기반의 플랫폼을 활용해 AI 시뮬레이션과 물리엔진을 결합한 피지컬AI 전환도 추진하고 있다. AI인프라 부문에서는 작년에 출시한 GPU 최적화 솔루션 '아스트라고(AstraGo)'를 리뉴얼, 올해 괄목할만한 시장 진입이 예상된다. AstraGo 는 기존 제품 대비 클러스터 GPU 관리 기능 등을 대폭 강화했다. 대규모 데이터센터를 보유한 그룹사의 대기업을 중심으로 공급 확대에 나서고 있다. 비전AI(Vision AI) 부문에서는 '엑스아이바 온 디바이스(XAIVA On-device)'와 '엑스아이바 마이크로(XAIVA Micro)' 두 신제품을 기반으로 반도체와 바이오 산업을 중심으로 매출 확대에 나서고 있다." ■ 재무 및 투자자 관점 -최근 약 180억 규모 유상증자에 나섰다. 유상증자 결정의 주요 목적과 향후 성장 전략은? "유상증자는 시장확장을 가속화하기 위한 전략적 결정이다. 지금이 투자를 진행하기에 적기로 판단했다. 구체적으로, 국가차원의 대규모 AI 인프라 투자와 LLM에서 비전AI로의 AI 시장 트렌드 전환, 엔비디아 옴니버스 플랫폼 수요 증가 등 AI환경 급변에 발맞춰 사업 추진 인력과 기술 내재화가 필요한 시점이라고 생각, 증자에 나섰다. 이번에 확보한 자금은 ▲VLM·Physical AI 연구개발(R&D) 강화 ▲GPU 클러스터 기반 데이터센터 확장 ▲AstraGo 하이퍼스케일 인프라 기술 고도화 ▲해외 파트너십 및 영업망 확대에 집중 투자한다. 단기적인 수익성 확보와 함께 중장기적인 기술 내재화도 병행한다. 지속적인 기술 검증과 프로젝트 확장으로 복잡한 산업 현장에 맞춤형 AI지원을 제공, 기업의 AI 도입 장벽 단계를 낮추고 실질적인 변화를 견인할 예정이다." ■ 향후 계획 및 주주 메시지 -향후 5년내 매출 10배 이상을 올리겠다고 했다. 달성가능 한가? 너무 도전적 목표 아닌가? "작년 매출은 90억이었다. 국내외적으로 AI인프라 시장이 큰 폭으로 커질 전망이다. 우리가 보유한 '아스트라고' 솔루션은 가성비가 매우 우수한 AI인프라용 최적화 솔루션이다. 이외에 비전AI 시장 성장과 산업 적용 및 디지털트윈 사업 확장 전략이 효과를 제대로 내면 지금보다 10배 이상 성장할 수 있다고 본다." -마지막으로 주주 및 투자자에게 전하고 싶은 메시지가 있다면 "씨이랩은 새로운 변곡점을 맞았다. 전략적 투자와 글로벌 단위 확장을 통해 비전AI를 넘어 피지컬AI 시대를 여는 글로벌 AI 선도기업으로 도약한다는 목표를 갖고 있다. 고객 적용에 방점을 두고, 지속 가능성과 성장을 추구 실질적인 성과로 보답하겠다. 상장사는 국민이 주인이다. AI전문 기업으로서 국가에 혜택을 줄 수 있는 걸 고민하고 있다. AI를 통해 우리가 국민한테 줄 수 있는 건 모두가 쉽고 빠르게 GPU를 사용하는 것이다. 이 부분을 우리가 국내서 가장 잘 할 수 있다고 생각한다."

2025.06.10 11:42방은주 기자

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