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딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 16:28:12
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SK쉴더스, 에코프로와 OT 보안 실증…산업제어 보안 시장 정조준 [경제일보] 스마트팩토리와 인공지능(AI) 기반 제조 환경이 확산되면서 산업제어시스템(OT) 보안 중요성이 커지는 가운데 SK쉴더스가 국산 OT 통합 침해대응 플랫폼을 앞세워 제조업 보안 시장 공략에 속도를 낸다. 외산 솔루션 중심으로 형성된 OT 보안 시장에서 이차전지 기업 에코프로를 첫 실증 사례로 확보하며 산업 현장 중심의 사업 확대에 나선 것으로 풀이된다. 6일 SK쉴더스는 이상징후 탐지부터 분석, 대응까지 전 과정을 통합한 OT·산업제어시스템(ICS) 침해대응 플랫폼을 기반으로 에코프로 포항공장에서 실증을 추진한다고 밝혔다. 이번 실증은 에코프로가 생산 공정 전반의 보안 체계를 강화하는 과정에서 추진된다. 에코프로는 국내외 생산시설을 중심으로 인프라와 통합 보안관제 체계를 고도화해 왔으며, 최근에는 생산 설비 영역까지 보안 적용 범위를 확대하고 있다. 이차전지 산업은 생산설비의 안정적인 운영이 경쟁력과 직결되는 만큼 사이버 위협을 실시간으로 탐지하고 대응할 수 있는 OT 보안 체계 구축이 중요해지고 있다. 다만 기존 OT 환경은 설비별 보안 시스템이 개별적으로 운영되는 경우가 많아 통합 대응이 어렵고, 폐쇄형 네트워크 특성으로 인해 기존 IT 보안 기술을 적용하는 데에도 한계가 있는 것으로 나타나고 있다. 또한 SK쉴더스는 기존 외산 단일 벤더 중심의 시장 구조로 국내 기업들의 도입 부담도 적지 않았다고 설명했다. 이에 SK쉴더스는 한국인터넷진흥원(KISA)의 '2026년 통합보안 모델 개발 시범사업'의 일환으로 메니인소프트, 앰진, 센스톤 등과 협력해 OT 통합 침해대응 플랫폼을 개발하고 에코프로 생산 현장에 시범 적용한다. 플랫폼은 인증과 접속 관리, 위협 탐지, 분석, 대응 기능을 하나로 통합해 산업 현장의 보안 운영 효율성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 특히 설비나 네트워크를 변경하지 않고 보안 기능을 적용할 수 있는 '무변경' 방식을 적용해 생산 공정에 미치는 영향을 최소화했다. 또한 위협 탐지 이후 보안 전문가가 최종 판단에 참여하는 'HITL' 구조를 도입해 자동화와 운영 안정성을 함께 확보했다. 기업 규모와 산업 환경에 따라 필요한 기능을 단계적으로 도입할 수 있도록 모듈형 구조로 설계한 점도 특징이다. SK쉴더스는 이번 실증을 계기로 국산 OT 보안 플랫폼 경쟁력을 높이는 동시에 제조업 전반으로 사업을 확대할 계획이다. 특히 반도체와 배터리, 화학 등 다양한 제조 산업에서 축적한 OT 보안 구축 경험을 기반으로 컨설팅부터 구축, 운영, 관제까지 아우르는 통합 서비스를 강화한다는 전략이다. 또한 IT와 OT 환경 전반의 자산과 위협을 통합 관리할 수 있는 가시성을 확보하고 AI 기반 보안관제(AI SOC)를 통한 이상징후 탐지·분석 자동화, 생산설비와 제어시스템을 보호하는 OT CPS(사이버물리시스템) 보안 역량도 지속 강화할 방침이다. 이를 통해 제조 현장에 최적화된 OT 보안 모델을 확산하고 국내 산업 인프라의 사이버 대응 역량을 높인다는 계획이다. 김병무 SK쉴더스 사이버보안부문장 부사장은 "운영 현장에서의 가시성과 대응 속도를 확보하기 위해 OT 환경 전반에 산재된 보안 체계를 하나의 플랫폼으로 통합해 관리하는 것이 중요하다"며 "이번 실증을 통해 현장 환경에 최적화된 통합 대응 모델을 검증하고, 산업 전반의 사이버 리질리언스를 강화해 나가겠다"고 말했다.2026-07-06 17:20:33
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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
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딥엑스, 피지컬 AI 시장 공략 본격화…'피지컬 AI 엑스포'서 日 기업 협력 확대 [경제일보] 초저전력 온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 일본 피지컬 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 일본 최대 피지컬 AI 전문 전시회에서 현지 기업들과 대규모 상용화 상담을 진행한 데 이어 일본 기술 유통기업과 전략적 파트너십까지 체결하며 일본 제조·로봇 시장을 겨냥한 공급망 구축에 나선 것으로 풀이된다. 6일 딥엑스는 최근 일본 도쿄 빅사이트에서 열린 '제1회 피지컬 AI 엑스포'에 참가해 일본 주요 제조·정보기술(IT)·산업 인프라 기업들과 자사 신경망처리장치(NPU)의 제품 적용 가능성과 후속 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 올해 일본에서 처음 열린 피지컬 AI 엑스포는 현실 세계에서 작동하는 AI와 로봇, 센서 기술 등을 선보이는 전문 전시회다. 행사 기간 하루 평균 3만명 이상의 관람객이 방문했으며, 일본 제조업과 산업 자동화 기업들을 중심으로 피지컬 AI 기술에 대한 관심이 집중된 것으로 평가된다. 딥엑스는 이번 전시회에서 초저전력 NPU와 엣지 AI 개발 환경, 산업용 레퍼런스 플랫폼을 비롯해 글로벌 고객사의 실제 양산 사례를 공개했다. 행사 기간 동안 약 1300건의 상담과 고객 문의가 이어졌으며, 일본 주요 IT·인쇄 기업과 글로벌 종합전기 기업, 통신·장비 및 첨단 소재 기업 관계자들이 제품 도입과 상용화 방안을 논의한 것으로 알려졌다. 특히 일부 기업은 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 연산 구조를 저전력 NPU 기반으로 전환하는 방안에 관심을 보이며 후속 협의를 요청했다. 전시 기간 진행된 타운홀 세션에서는 천승희 딥엑스 미국법인장 겸 상무가 연사로 나서 딥엑스 NPU 기술과 글로벌 고객사의 제품 적용 사례를 소개했다. 딥엑스는 전시회에서 확인한 현지 수요를 실제 사업으로 연결하기 위해 일본 기술 유통기업 고시다테크와 전략적 파트너십도 체결했다. 양사는 일본 시장에서 엣지 AI 활용 확대를 위해 딥엑스 NPU 제품군의 현지 공급과 사업 확대를 공동 추진하기로 했다. 이번 협약에 따라 고시다테크는 일본 내 고객 네트워크를 기반으로 프로젝트 발굴과 제품 제안, 고객 대응, 공급 확대를 담당한다. 딥엑스는 NPU 제품군과 소프트웨어 개발 환경(SDK), 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 제공해 현지 고객사의 제품 개발과 양산을 지원할 계획이다. 딥엑스는 이번 협력으로 일본 시장 공급망도 한층 강화하게 됐다. 현재 에브넷, 더블유피지, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여개 글로벌 유통사와 협력하고 있으며, 고시다테크와의 파트너십을 통해 일본 시장 내 엣지 AI 상용화를 더욱 확대한다는 전략이다. 일본은 제조와 로봇, 자동차, 산업 자동화, 사회 인프라 분야 경쟁력이 높은 데다 고령화와 인력 부족으로 무인화와 지능화 수요가 빠르게 늘고 있는 시장이다. IT 업계에서는 공장과 물류 센터, 보안 카메라, 스마트시티 등 데이터를 클라우드가 아닌 현장에서 처리해야 하는 환경이 많아 엣지 AI 반도체 수요가 높은 시장으로 평가한다. 이에 일본 정부 역시 오는 2040년까지 글로벌 피지컬 AI 시장 점유율 30% 달성을 목표로 약 1조엔 규모의 투자를 추진하고 있다. 딥엑스의 주력 제품인 'DX-M1'은 5나노미터(㎚) 공정 기반 초저전력 AI 반도체다. 최대 25TOPS(초당 25조회 연산)의 AI 연산 성능을 제공하는 동시에 3~5W 수준의 저전력 구동을 지원하도록 설계됐다. 보안카메라와 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비, 엣지 서버 등 다양한 산업용 기기에 적용할 수 있는 것으로 알려졌다. 딥엑스는 이번 전시회와 현지 파트너십을 계기로 일본 제조·로봇·산업 인프라 시장에서 상용화 사례를 확대하는 동시에 글로벌 엣지 AI 반도체 시장 공략도 강화해 나갈 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 전시회를 통해 피지컬 AI와 초저전력 NPU에 대한 일본 산업계의 실질적인 수요를 확인했다"며 "현장에서 논의된 프로젝트를 바탕으로 제조·로봇·보안 등 일본 산업 현장에 딥엑스 기술을 적용하고 상용화 사례를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-06 16:01:17
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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![[기자수첩] 3대 메가프로젝트, 800조보다 중요한 것은 반도체와 AI 연결](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630160303796707.jpg)
3대 메가프로젝트, 800조보다 중요한 것은 반도체와 AI 연결 [경제일보] 800조원, 550조원, 1000조원. 이재명 대통령이 공개한 '3대 메가프로젝트'는 숫자만으로도 압도적이었다. 삼성전자와 SK그룹의 대규모 투자 계획까지 더해지면서 발표 직후 관심은 자연스럽게 투자 규모와 지역별 배치에 쏠렸다. 정치권에서는 호남 투자 비중을 둘러싼 공방도 이어졌다. 그러나 이번 발표를 조금만 다른 시각에서 들여다보면 숫자보다 먼저 읽혀야 할 메시지가 있다. 정부가 발표한 것은 '3대 메가프로젝트'였지만 산업계가 받아들여야 할 키워드는 따로 있다. 바로 'AI 공급망'이다. 이번 프로젝트는 반도체 팹 확충, AI데이터센터(AIDC) 구축, 피지컬AI 육성이라는 세 개의 사업으로 구성됐다. 그러나 이를 각각의 투자 계획으로만 바라보면 이번 발표의 의미를 절반밖에 읽지 못한다. 이번 프로젝트의 핵심은 개별 산업을 육성하는 데 있는 것이 아니라 반도체 생산부터 AI 서비스 구현, 제조업 적용까지 하나의 생태계로 연결하는 데 있다. 정부가 제시한 '3대 메가프로젝트'는 세 개의 사업이 아니라 대한민국 AI 경쟁력을 떠받칠 산업 구조를 새롭게 설계하는 청사진에 가깝다. 반도체는 AI의 연산 능력을 결정하는 핵심 부품이다. 이렇게 생산된 반도체는 AI데이터센터에서 막대한 데이터를 처리하는 데 활용되고 데이터센터에서 학습한 AI는 다시 로봇과 스마트팩토리, 자율 제조 등 피지컬AI 산업으로 확장된다. 다시 말해 반도체와 데이터센터, 피지컬AI는 각각의 산업이 아니라 하나의 가치사슬 안에서 유기적으로 맞물리는 구조다. 어느 한 축이 흔들리면 나머지 산업도 경쟁력을 유지하기 어려운 이유다. 이 점은 글로벌 AI 경쟁 구도와도 맞닿아 있다. 미국이 생성형 AI 플랫폼과 거대언어모델(LLM) 경쟁을 주도하고 있다면 한국은 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 기반으로 AI 공급망을 구축하는 전략을 선택한 셈이다. 반도체 생산 역량과 제조업 기반을 AI 시대의 경쟁력으로 연결하려는 시도라는 점에서 이번 프로젝트의 의미는 단순한 투자 계획 그 이상의 의미를 갖는다. 그동안 국내에서는 대규모 산업 프로젝트가 발표될 때마다 투자 금액에만 관심이 쏠리는 경향이 있었다. 하지만 이번 발표의 의미는 투자 규모에만 있지 않다. 반도체와 AI데이터센터, 피지컬AI를 하나의 산업 전략으로 묶어냈다는 데 더 큰 의미가 있다. 물론 AI 공급망은 반도체 공장과 데이터센터를 짓는 것만으로 완성되지 않는다. 첨단 반도체 생산에는 대규모 전력과 초순수 등 안정적인 용수 공급이 필수고 AI데이터센터 역시 막대한 전력을 안정적으로 공급할 송전망과 전력 인프라가 갖춰져야 비로소 제 기능을 할 수 있다. 여기에 AI와 반도체 전문 인력 양성, 지역 정주 여건 개선, 인허가 절차의 신속한 추진까지 유기적으로 맞물려야 비로소 정부가 그리는 청사진도 현실이 된다. 결국 이번 프로젝트는 개별 기업의 투자만으로 완성될 수 있는 사업이 아니다. 정부 정책, 지방자치단체의 인프라 조성, 기업의 투자 및 인재 확보가 동시에 맞물릴 때 완성형 AI 산업 생태계가 작동할 수 있다. 결국 이번 3대 메가프로젝트의 성패를 가를 것은 투자 규모가 아니다. AI 공급망을 적기에 구축하고 산업 전반을 유기적으로 연결하는 역량이 성패를 좌우한다. 이번 발표가 대한민국 AI 산업의 새로운 출발점으로 기록될지, 또 하나의 대형 투자 계획에 머물지는 결국 추진 속도와 완성도에 달려 있다.2026-06-30 16:22:01
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'9m 자동창고·로봇'이 일하는 곳…HD현대일렉트릭, 청주를 배전 '마스터캠퍼스'로 [경제일보] HD현대일렉트릭이 AI 데이터센터 확산을 겨냥해 배전기기 사업 확대에 속도를 낸다. 충북 청주에 배전기기 생산 거점을 구축하고 생산능력을 기존보다 70% 끌어올리며 급증하는 글로벌 전력 인프라 수요 선점에 나섰다. 발전소에서 생산된 전기를 최종 수요처까지 전달하는 '배전'이 AI 시대 핵심 인프라로 떠오르면서 회사의 투자 축도 초고압 전력기기에서 배전기기로 확장되는 모습이다. 충북 청주시 흥덕구 HD현대일렉트릭 청주 배전캠퍼스. 공장 안으로 들어서자 가장 먼저 시선을 사로잡은 것은 공장 한쪽을 가득 메운 약 9m 높이의 자동화 창고였다. 천장 가까이까지 촘촘히 쌓인 자재 사이를 자율주행 물류로봇(AMR)이 쉼 없이 오가며 제품을 실어 날랐다. 로봇은 필요한 위치까지 스스로 이동해 자재를 적재한 후 생산라인으로 운반했고 넓은 공장 내부에서는 이러한 작업이 끊임없이 반복됐다. 생산라인은 생각보다 조용했다. 금속을 가공하는 공장 특유의 큰 소음보다는 자동화 설비가 움직이는 기계음이 잔잔하게 들리는 정도였다. 직원들은 안전복과 안전모를 착용한 채 각자의 공정에서 제품 조립과 검사를 수행했고 작업자와 물류로봇이 한 공간에서 유기적으로 움직이는 모습이 인상적이었다. 사람이 무거운 자재를 직접 운반하기보다 로봇이 물류를 담당하고 작업자는 조립과 품질 관리에 집중하는 스마트팩토리의 모습이었다. 이곳은 HD현대일렉트릭이 총 1161억원을 투자해 조성한 약 8만5420㎡(약 2만5000평) 규모의 배전기기 생산 거점이다. 기존 울산과 안성 등에 분산돼 있던 생산기능을 통합해 중저압 차단기를 중심으로 배전기기 생산 역량을 집약했으며 공장 설계 단계부터 자동화 설비와 물류 시스템, 제조실행시스템(MES), 창고관리시스템(WMS)을 하나로 연결한 '그린필드(Greenfield)' 스마트 공장으로 구축됐다. 청주 배전캠퍼스의 핵심 경쟁력은 생산성과 자동화다. 이창호 HD현대일렉트릭 부사장은 기자간담회에서 "기존 생산능력이 약 500만대 수준이었다면 현재는 약 850만대로 확대돼 생산 캐파가 약 70% 증가했다"며 "기존 공장의 생산 자동화율이 약 70%였다면 청주 배전캠퍼스는 평균 93% 수준까지 높아졌고 생산라인 효율도 50% 후반대에서 현재 75% 수준으로 향상됐다"고 했다. 이어 "오는 2030년까지 설비종합효율(OEE)을 90% 수준까지 끌어올리는 것이 목표"라고 덧붙였다. 생산 방식에도 인공지능(AI)이 깊숙이 들어왔다. 영업 부문에서 AI 기반 수요예측을 수행하면 S&OP(Sales & Operations Planning)를 거쳐 생산계획과 공급계획이 수립되고 협력사들도 이에 맞춰 부품을 공급하는 구조다. 이 부사장은 "영업에서 AI를 활용해 수요를 예측하고 공장에서 생산계획과 공급계획을 수립하면 협력사들도 이에 맞춰 자동으로 부품을 준비해 공급하는 체계를 갖췄다"며 "하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 측면에서도 기존 생산체계와 상당히 달라진 것이 청주 배전캠퍼스의 가장 큰 차별화 포인트"라고 했다. 회사는 이번 투자를 단순한 생산시설 증설이 아닌 사업 포트폴리오 다변화의 출발점으로 보고 있다. 현재 회사 전체 매출에서 배전 부문 비중은 약 15% 수준이지만 향후 배전과 회전기 사업을 함께 키워 초고압 전력기기 중심의 사업 구조를 보다 안정적으로 가져가겠다는 전략이다. 이 부사장은 "배전은 갑자기 성장하는 사업이라기보다 오랜 기간 꾸준히 우상향해온 사업"이라며 "글로벌 전력 수요 증가와 공급망 재편이라는 새로운 흐름 속에서 배전 사업이 회사의 또 다른 성장축으로 자리 잡을 것으로 기대한다"고 했다. HD현대일렉트릭은 특히 북미 AI 데이터센터 시장을 핵심 성장 시장으로 보고 있다. 지난해까지는 신재생에너지와 노후 전력망 교체 수요가 중심이었다면 올해부터는 데이터센터향 매출 비중이 본격적으로 확대되고 있다는 설명이다. 이 부사장은 "데이터센터향 매출은 지난해까지는 크지 않았지만 올해부터 본격적으로 반영되고 있다"며 "올해는 데이터센터 관련 매출이 전체 매출의 두 자릿수 비중을 차지할 것으로 예상한다"고 말했다. 이어 "올해도 매출과 수주 모두 전년 대비 최소 10~20% 이상 성장할 것으로 보고 있으며 우선순위 시장은 북미 데이터센터"라고 강조했다. 미국 현지 생산 가능성도 열어뒀다. 최근 경쟁사들이 차단기와 배전반 등의 미국 현지 생산을 추진하는 것과 관련해 이 부사장은 "현재 굉장히 심도 있게 검토하고 있다"고 했다. 그는 HD현대일렉트릭의 강점으로 납기 경쟁력을 거듭 강조하며 꼽았다. 이 부사장은 "초고압 변압기를 사용한 고객들이 납기와 품질을 경험한 뒤 배전기기까지 HD현대일렉트릭을 벤더리스트에 올리는 사례가 늘고 있다"며 "제품 간 시너지 효과가 실제 나타나고 있다"고 했다. 청주 배전캠퍼스는 앞으로 배전반과 배전변압기, 중저압 차단기 등 배전기기 전반을 아우르는 통합 생산거점으로 확대될 예정이다. 회사는 AI 데이터센터와 북미 전력 인프라 시장을 겨냥한 패키지·솔루션 사업도 본격 확대한다는 계획이다. 이 부사장은 "청주를 단순한 배전공장이 아니라 배전캠퍼스라고 이름 붙인 것도 장기적인 마스터플랜을 담고 있기 때문"이라며 "향후 배전반과 배전변압기까지 생산거점을 단계적으로 집적해 AI 시대 글로벌 배전 허브로 육성해 나갈 계획"이라고 했다.2026-06-28 14:00:00
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대통령 자문기구 "AI 전환, 성장만으론 부족…혁신·포용 국가전략 필요" [경제일보] 대통령 자문기구인 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의가 인공지능(AI) 전환 시대의 국가 전략 마련을 주문했다. AI가 산업 경쟁력뿐 아니라 고용과 교육, 지역 격차를 동시에 흔드는 만큼 혁신과 포용을 함께 설계해야 한다는 문제의식이다. 국가과학기술자문회의와 국민경제자문회의는 25일 서울 중구 대한상공회의소 국제회의장에서 ‘AX 도전과 대응: 혁신·성장·포용을 위한 국가전략’을 주제로 공동 심포지엄을 열었다. 양 자문회의는 AI 전환 경쟁력 확보와 포용적 전환을 위한 정책 방향을 논의했다. 이경수 국가과학기술자문회의 부의장은 개회사에서 “AI가 기업과 산업, 교육과 고용을 비롯한 사회 전반과 일상에 깊이 결합하고 있다”며 “기회와 격차 문제를 함께 살피고 대응할 수 있는 실질적 전략을 도출해야 한다”고 말했다. 김성식 국민경제자문회의 부의장은 에이전틱 AI와 피지컬 AI 확산을 새로운 기회로 봤다. 그는 제조 경쟁력과 데이터, 디바이스 역량을 바탕으로 AI 풀스택 전략을 구축하고 국가 차원의 협력 체계를 마련해야 한다고 강조했다. AI 모델만이 아니라 반도체와 클라우드, 네트워크, 제조 현장 적용까지 연결하는 전략이 필요하다는 취지다. 정부와 산업계도 같은 문제의식을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관과 최태원 대한상공회의소 회장은 축사를 통해 AI 전환기 미래 전략 확보를 위해 정부와 산업계의 협력이 필요하다고 밝혔다. 첫 세션에서는 제조 피지컬 AI 도입 전략과 AX 산업 생태계 강화가 논의됐다. 장영재 KAIST 교수는 AI가 정보기술 시스템 중심을 넘어 센서와 통신장비, 데이터 인프라가 함께 발전하는 생태계형 기술로 진화하고 있다고 진단했다. 제조 분야를 기반으로 한 AX 혁신과 ‘다크 팩토리’ 턴키 수출 전략도 제안했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 설비와 로봇, 제조 공정을 인식하고 판단하며 움직이는 기술 흐름이다. 한국이 강점을 가진 제조업과 결합할 경우 생산성 향상과 공정 자동화, 스마트팩토리 수출로 이어질 수 있다. 반대로 핵심 소프트웨어와 운영체계를 해외 기술에 의존하면 제조 경쟁력의 부가가치가 외부로 빠져나갈 수 있다는 우려도 나온다. 권용현 LG유플러스 부사장은 소버린 AI 생태계의 필요성을 제기했다. 국내 자체 스택이 갖춰지지 않으면 매출의 상당 부분이 해외로 유출될 수 있다는 지적이다. 통신망과 클라우드, 데이터센터, 디바이스, AI 모델을 국내 산업 생태계 안에서 연결해야 실질적 경쟁력을 확보할 수 있다는 의미다. 교육과 노동시장 재설계도 주요 의제로 다뤄졌다. 류근관 서울대 명예교수는 AI 확산이 노동수요를 숙련 수준에 따라 비대칭적으로 재편하는 ‘스킬 축 J커브’ 구조를 보인다고 분석했다. 그는 선택과 집중형 교육체계 구축을 핵심 전략으로 제시했다. 배상훈 성균관대 교수는 AI 교육 확대와 격차 해소를 함께 추진해야 한다고 강조했다. 생애주기형 맞춤형 AI 교육체계를 구축해 학생과 재직자, 고령층이 각자의 수준에 맞게 AI 역량을 갖추도록 해야 한다는 제안이다. AI 전환이 특정 계층의 기회로만 작동하지 않도록 교육 접근성을 넓혀야 한다는 취지다. 이번 심포지엄은 AI 정책의 초점이 기술 개발에서 산업 구조와 노동, 교육, 포용 전략으로 넓어지고 있음을 보여준다. 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 확산되면 기업의 업무 방식과 제조 현장, 고용 구조는 빠르게 바뀔 수밖에 없다. 국가 전략도 모델 개발이나 규제 완화에 머물 수 없다. 양 자문회의는 이번 심포지엄에서 제기된 정책 제안과 현장 의견을 향후 대통령 자문과 정책 제언 과정에 반영하고 후속 논의를 이어갈 방침이다. AI 전환은 더 이상 먼 미래의 산업 의제가 아니다. 한국이 제조와 데이터, 인재 기반을 실제 경쟁력으로 연결하려면 기술 투자와 교육 개편, 산업 생태계 전략을 같은 속도로 추진해야 한다.2026-06-25 15:09:13
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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습 [경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.2026-06-25 09:52:59
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네이버클라우드, 지멘스와 제조 AI 동맹...산업 현장 혁신 나선다 [경제일보] 네이버클라우드가 글로벌 산업 자동화 기업 지멘스와 손잡고 제조업 인공지능(AI) 전환 시장 공략에 나선다. 공공·금융 중심으로 확장해온 AI 사업 영역을 제조 현장으로 확대하는 것으로 풀이된다. 24일 네이버클라우드는 한국지멘스와 제조 산업의 AI 전환 가속화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 최근 경기 성남 네이버 제2사옥 1784에서 진행됐으며 김유원 네이버클라우드 대표와 정하중 한국지멘스 대표이사·사장, 티노 힐데브란트 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문장 등이 참석했다. 특히 지멘스 그룹 경영이사회 멤버이자 디지털 인더스트리 부문 대표(CEO)인 세드릭 나이케 부회장이 직접 참석해 눈길을 끌었다. 글로벌 사업부문 최고경영자가 국가 단위 파트너십 협약식에 직접 참석하는 것은 한국 제조 시장의 전략적 중요성과 이번 협력에 대한 지멘스의 높은 관심이 반영된 것으로 풀이된다. 양사는 제조업을 AI 전환 잠재력이 가장 큰 산업 분야 가운데 하나로 보고 있다고 설명했다. 제품 설계부터 생산, 운영, 유지보수까지 전 과정에서 방대한 데이터가 생성되는 만큼 AI를 활용한 생산성 향상과 품질 혁신 효과가 크기 때문이다. 이번 협력을 통해 지멘스는 글로벌 제조 현장에서 축적한 자동화·디지털화 역량과 산업 데이터 활용 경험을 제공하고, 네이버클라우드는 AI 및 클라우드 인프라 운영 역량을 결합해 제조 현장에 최적화된 AI 기반 혁신 모델을 공동 발굴할 계획이다. 특히 지멘스의 자동화·디지털 트윈·산업용 AI·OT(운영기술)·IT 융합 솔루션과 네이버클라우드 인프라를 결합한 통합 솔루션 경쟁력을 강화한다. 또한 네이버클라우드의 하이퍼스케일 및 모듈러 데이터센터 역량을 기반으로 산업용 AI와 디지털 전환(DX) 솔루션 확대에 나설 예정이다. 세드릭 나이케 부회장은 "제조업은 지금 새로운 혁신과 도약의 전환점을 맞이하고 있고, 오늘날 경쟁력을 확보하기 위해서는 더욱 빠르고, 효율적이며, 유연한 생산 체계를 갖추는 것이 중요하다"며 "지멘스는 네이버클라우드와 함께 AI를 제품의 설계, 생산, 운영 전 과정의 중심에 적용함으로써 제조업의 혁신을 가속화하고, 미래 산업의 새로운 기준을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 양사는 공동 고객 발굴과 시장 확대, 제조 산업에 특화된 레퍼런스 아키텍처 공동 개발 등 협력 범위도 넓혀갈 방침이다. 단순 기술 협력을 넘어 제조업 AI 전환을 위한 사업 모델을 함께 구축하겠다는 전략이다. 이번 협력은 국내 제조업 AI 시장 확대에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 최근 제조 기업들이 생산성 향상과 품질 관리, 설비 예지보전 등을 위해 생성형 AI와 산업용 AI 도입을 확대하는 가운데 클라우드 인프라와 제조 전문성을 결합한 통합 솔루션 수요가 커지고 있기 때문이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 계기로 제조 산업을 AI 사업의 핵심 성장 축 가운데 하나로 육성할 것으로 분석된다. 공공과 금융 분야에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 제조 현장으로 확장하며 산업 AI 시장 내 입지를 강화한다는 구상이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력은 AI·클라우드 분야와 제조 혁신 분야의 리더가 만나 산업 현장의 혁신을 함께 만들어가는 의미 있는 출발점"이라며 "데이터 주권과 국내 규제 대응 역량을 갖춘 AI·클라우드 플랫폼을 바탕으로 국내 제조 기업들이 AI의 가치를 현장에서 실질적으로 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-24 14:11:03
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노타, LG CNS와 글로벌 스마트시티 공략 맞손…AI ITS 사업 확대 [경제일보] 노타가 LG CNS와 손잡고 인공지능(AI) 기반 지능형 교통체계(ITS) 시장 공략에 나선다. 생성형 AI를 넘어 실제 도시 인프라를 제어하고 운영하는 '피지컬 AI' 시장이 확대되는 가운데 교통 분야를 중심으로 글로벌 스마트시티 사업 기회를 확대하려는 전략으로 풀이된다. 23일 노타는 최근 LG CNS와 AI 기반 실시간 지능형 교통체계 사업화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약은 LG CNS의 글로벌 스마트시티·ITS 사업 역량과 노타의 AI 경량화·최적화 기술을 결합해 해외 교통 인프라 시장을 공동 공략하기 위해 마련됐다. 양사는 공동 마케팅과 현장 실증, 기술 개발, 사업 발굴 및 구축까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 최근 스마트시티 시장은 단순 데이터 수집과 모니터링 중심에서 AI가 실시간으로 상황을 분석하고 의사결정을 지원하는 형태로 진화하고 있다. 특히 교통 분야는 방대한 영상과 센서 데이터를 즉시 분석해야 하는 만큼 피지컬 AI의 대표 적용 영역으로 꼽힌다. 교통 혼잡 완화와 사고 예방, 도시 운영 효율화 수요가 증가하면서 AI 기반 ITS 시장도 빠르게 성장하고 있다. 노타는 AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 바탕으로 엣지 환경에서도 실시간 영상 분석이 가능한 ITS 솔루션을 제공하고 있다. 생성형 비전언어모델(VLM) 기반 영상관제 솔루션 'NVA'를 통해 교통 흐름 분석과 돌발 상황 감지, 보행자 및 차량 위험 상황 인식 등 다양한 기능을 지원한다. 특히 AI 모델을 현장 장비에서 직접 구동할 수 있도록 최적화해 클라우드 의존도를 낮추고 실시간성을 확보한 것이 특징이다. 이를 통해 교통관제센터와 도로 인프라가 보다 빠르게 상황을 인식하고 대응할 수 있도록 지원한다. LG CNS는 도시 전체의 교통 흐름을 분석·예측하는 도시통합운영센터(IOC)를 기반으로 글로벌 스마트시티 사업을 추진해 왔다. 양사는 노타의 ITS 기술과 LG CNS의 AI 스마트시티 플랫폼을 연계해 교통 인프라 디지털 전환과 AI 기반 도시 운영 수요에 대응할 계획이다. 양사는 향후 미주 지역을 주요 전략 시장으로 삼고 AI 기반 ITS 프로젝트를 공동 발굴할 예정이다. 교통 데이터 분석과 실시간 관제 기술을 활용해 도시 교통 운영 효율을 높이고 안전성을 강화하는 다양한 사업 기회를 모색한다는 방침이다. 앞서 노타는 지난해 LG CNS가 주관한 케냐 나이로비 교통관제센터 구축 사업에 참여해 AI 모델 최적화 기술을 적용한 스마트 교차로 시스템을 구축한 바 있다. 해당 프로젝트를 통해 국내 AI 기업과 스마트시티 사업자의 협력 모델을 검증한 것이다. 최근 AI 산업이 소프트웨어 영역을 넘어 로봇과 자율주행, 스마트팩토리, 도시 인프라 등 물리적 공간으로 확장되면서 피지컬 AI 시장 경쟁도 본격화되고 있다. 이에 노타는 스마트폰과 자동차, 로봇, 산업장비 등에서 축적한 온디바이스 AI 기술을 바탕으로 도시 인프라 시장까지 사업 영역을 확대하고 있다. 채명수 노타 대표는 "이번 협약은 노타의 AI 경량화·최적화 기술이 글로벌 ITS 사업 역량을 갖춘 LG CNS와 결합해 더 큰 시장으로 확장될 수 있는 계기"라며 "교통은 피지컬 AI가 도시 인프라에서 실질적인 가치를 만들 수 있는 주요 영역인 만큼, 양사의 기술과 사업 역량을 바탕으로 현장에서 활용 가능한 AI 기반 지능형 교통 체계 솔루션을 만들어가겠다"고 말했다.2026-06-23 08:36:44
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보스턴다이내믹스 완전 자회사 되나…현대차그룹에 미칠 변화는 [경제일보] 현대자동차그룹이 미국 로봇기업 보스턴다이내믹스의 잔여 지분까지 확보할 가능성이 제기되면서 그룹의 로봇 사업 전략에도 변화가 예상된다. 100% 지배체제가 구축될 경우 로봇 사업에 대한 주도권이 강화되고 계열사 간 사업 연계도 확대될 전망이다. 다만 아직 안정적인 수익 구조를 확보하지 못한 만큼 미래 성장성과 실적 부담이 공존할 것이라는 분석이 나온다. 22일 투자은행(IB) 업계에 따르면 현대차그룹 주요 계열사는 조만간 이사회를 열고 소프트뱅크가 보유한 보스턴다이내믹스 지분 9.65%를 인수하는 방안을 논의할 것으로 알려졌다. 인수 금액은 3억2500만달러(약 5000억원) 수준으로 거론된다. 현재 보스턴다이내믹스 지분 구조는 현대차 28%, 정의선 현대차그룹 회장 22.6%, 기아 17.2%, 현대모비스 11.3%, 현대글로비스 11.25%, 소프트뱅크 9.65%다. 현대차그룹과 정 회장이 이미 90% 이상을 보유하고 있는 가운데 소프트뱅크 지분까지 확보할 경우 보스턴다이내믹스는 사실상 현대차그룹의 완전 자회사 체제로 전환된다. 이번 지분 인수 가능성은 지난 2021년 보스턴다이내믹스 인수 계약에 포함된 옵션 조항에 따른 것이다. 당시 현대차그룹은 소프트뱅크와 풋옵션(주식매도청구권)과 콜옵션(매수청구권) 계약을 체결했다. 일정 기간 내 기업공개(IPO)가 성사되지 않을 경우 소프트뱅크는 잔여 지분 매각을 요구할 수 있고, 현대차그룹은 해당 지분을 매입할 수 있다. 업계에서는 소프트뱅크 잔여 지분이 현대차그룹으로 넘어갈 가능성에 무게를 두고 있다. 보스턴다이내믹스의 기업가치가 크게 높아진 데다 향후 상장 추진 과정에서 지배구조를 단순화할 필요성이 커졌기 때문이다. 시장에서는 현재 보스턴다이내믹스의 기업가치를 30조원 이상으로 평가하고 있다. 이는 현대차그룹이 2021년 인수 당시 평가한 약 11억달러(약 1조2000억원)와 비교해 약 25배 높아진 규모다. 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI 시장 성장에 대한 기대가 반영된 결과로 풀이된다. 업계에서는 현대차그룹이 2027~2028년께 보스턴다이내믹스의 미국 나스닥 상장을 추진할 수 있다는 관측이 나오고 있다. 완전 자회사 체제가 구축될 경우 상장 시점과 방식, 외부 투자자 유치 여부 등을 보다 주도적으로 결정할 수 있게 된다. 정의선 회장이 보유한 22.6% 지분 가치 역시 기업가치 상승에 따라 커질 수 있다. 사업 측면에서는 로봇 사업에 대한 그룹 차원의 통제력이 한층 강화될 전망이다. 외부 주주와의 이해관계 조정 부담이 줄어들면서 연구개발 투자와 사업화 전략을 보다 빠르게 추진할 수 있다. 특히 현대차그룹이 추진 중인 스마트팩토리 전략과의 연계가 예상된다. 보스턴다이내믹스는 휴머노이드 로봇 아틀라스와 물류 로봇 스트레치 상용화를 추진하고 있으며 현대차그룹은 2028년 아틀라스 양산을 목표로 관련 사업을 확대하고 있다. 향후 생산 공정과 물류 현장에 로봇 기술이 적용될 경우 제조 경쟁력 향상에도 도움이 될 수 있다는 평가가 나온다. 계열사와의 협업 범위도 넓어질 전망이다. 현대모비스는 센서와 제어 기술을 보유하고 있으며 현대글로비스는 물류 자동화 사업을 확대하고 있다. 보스턴다이내믹스 기술이 생산과 물류 분야에 접목될 경우 그룹 차원의 활용도 역시 높아질 전망이다. 다만 완전 자회사 체제 전환은 재무적 부담도 동반한다. 보스턴다이내믹스는 여전히 대규모 연구개발 투자가 이뤄지는 단계로 안정적인 수익 구조를 확보하지 못한 상태다. 2025년 매출은 1501억원을 기록했지만 순손실은 5284억원에 달한 것으로 알려졌다. 현재도 보스턴다이내믹스 실적은 현대차그룹 연결 실적에 반영되고 있다. 다만 소프트뱅크가 보유한 잔여 지분까지 확보할 경우 로봇 사업 성과와 손실에 대한 현대차그룹의 책임과 영향력은 더욱 커질 것으로 예상된다. 휴머노이드 로봇 상용화가 본격화되기 전까지는 연구개발 투자 부담이 이어질 가능성이 크다. 업계 관계자는 “잔여 지분 인수 이후에는 현대차그룹이 로봇 사업에 어느 정도까지 자원을 투입할지가 시장의 관심사가 될 수 있다”며 “향후 보스턴다이내믹스가 그룹의 제조·물류 체계 혁신에 어느 정도 역할을 할 수 있느냐도 중요한 과제가 될 것”이라고 말했다.2026-06-22 17:10:58
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AI 에이전트부터 GPU까지…삼성SDS가 STK 2026서 꺼낸 '풀스택 카드' [경제일보] 생성형 AI(인공지능)와 AI 에이전트, 스마트팩토리 솔루션을 앞세운 기업들의 경쟁이 코엑스 전시장을 가득 메웠다. AI가 더 이상 미래 기술이 아닌 산업 현장에 적용되는 실질적인 도구로 자리 잡고 있음을 보여주는 모습이었다. 12일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 열린 '스마트테크코리아(STK) 2026'에서는 산업 현장에 적용되는 AI 기술을 소개하는 기업 부스들이 관람객들을 맞이했다. 이 가운데 전시장 입구 인근에 마련된 삼성SDS 부스에는 많은 관람객들의 발길이 이어졌다. 단순한 AI 서비스 시연을 넘어 기업들의 AI 전환 과정 전반을 지원하는 'AI 풀스택(AI Full Stack)' 전략을 전면에 내세웠다. 현장에서는 제조·유통·서비스 등 산업 현장에서 활용 가능한 AI 솔루션 시연이 이어졌다. 특히 음성 기반 AI 상담 에이전트와 업무 지원 AI 비서 기능이 소개됐다. AI 에이전트가 고객 문의를 응대하고 항공권 예약 절차를 수행하는 시연이 진행됐으며 회의 내용을 자동으로 정리하고 사내 데이터를 검색해 필요한 정보를 제공하는 기능도 공개됐다. 올해 STK의 핵심 화두가 AI였던 만큼 다양한 기업들이 생성형 AI 기술을 선보였지만 삼성SDS는 단순한 서비스 소개보다 AI를 실제 기업 환경에서 운영하기 위한 기반 역량을 강조하는 데 초점을 맞췄다. 삼성SDS 관계자는 현장에서 "기업들이 AI 도입을 검토하는 단계를 넘어 실제 업무에 적용하는 단계로 넘어가면서 서비스 자체보다 안정적인 운영 환경 구축에 대한 관심이 커지고 있다"고 했다. 또 다른 공간에서는 회의 내용을 자동으로 정리하고 사내 데이터를 검색해 필요한 정보를 제공하는 AI 업무 비서 기능도 소개됐다. 관람객들은 직접 질문을 입력하며 응답 속도와 정확도를 확인했다. 삼성SDS가 이번 전시에서 강조한 키워드는 'AI 풀스택(AI Full Stack)'이다. AI 서비스뿐 아니라 이를 구동하기 위한 플랫폼과 인프라, 운영 체계까지 통합 제공하겠다는 전략이다. 이는 최근 기업들의 AI 투자 방향 변화와도 맞닿아 있다. 생성형 AI 활용이 확산되면서 단순히 AI 모델을 도입하는 것만으로는 충분하지 않다는 인식이 커지고 있기 때문이다. 실제 기업들은 △GPU 확보 △데이터 관리 △보안 △전력 효율화 △시스템 안정성 등 운영 전반에 대한 고민을 함께 안고 있다. 삼성SDS는 이러한 수요에 대응하기 위해 GPUaaS(GPU as a Service) 사업도 확대하고 있다. GPUaaS는 기업이 고가의 AI용 GPU를 직접 구매하지 않고 필요한 만큼 빌려 사용할 수 있는 서비스다. 업계에서는 AI 시장의 경쟁 구도가 모델 개발 중심에서 운영 경쟁으로 이동하고 있다고 보고 있다. AI 에이전트 활용이 늘어날수록 안정적인 데이터센터 운영 능력과 인프라 관리 역량이 중요해질 수밖에 없다는 분석이다. 이번 STK 2026 현장에서도 삼성SDS 부스는 AI가 무엇을 할 수 있는지를 보여주는 데서 한 걸음 더 나아가 AI를 어떻게 안정적으로 운영할 것인가에 대한 해답을 제시하는 데 집중하는 모습이었다.2026-06-12 15:55:27
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![[경제일보] 엔비디아 협력 가능성 커진 새만금…현대차 미래 모빌리티 시험대](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/11/20260611093446698494.jpg)
엔비디아 협력 가능성 커진 새만금…현대차 '미래 모빌리티' 시험대 [경제일보] 현대자동차그룹의 새만금 구상이 엔 비디아와의 협력 가능성으로 확장되고 있다. 새만금이 AI 데이터센터와 로봇, 수소 에너지 거점으로 부상하면서 현대 차그룹의 미래 모빌리티 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 다만 엔비디아의 참여 방식과 투자 규모, 전력 인프라 구축 계 획 등은 사업 추진을 위한 중요한 과제 로 남았다. 10일 업계에 따르면, 정의선 현대차그룹 회장은 전날 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)에게 새만금 프로젝트 참여를 제안했다. 현대차그룹은 새만금을 중심으로 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 산업을 결합한 미래 산업 거점 구축을 추진하고 있다. 황 CEO가 이에 긍정적인 반응을 나타내면서 양사 협력 가능성에 관심이 쏠리고 있다. 새만금 프로젝트는 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 에너지 산업을 집적하는 대형 개발 사업이다. 현대차그룹은 오는 2030년까지 9조원을 투입해 새만금 국가산업단지 내 112만4000㎡(34만평) 규모 부지에 AI 데이터센터와 AI 스마트팩토리, 로봇 제조 클러스터, AI 수소 시티, 수전해 플랜트, 태양광 발전 설비 등을 조성하는 방안을 추진하고 있다. 현대차그룹이 기대하는 부분은 AI 인프라 확보다. 소프트웨어 중심 차량(SDV)과 자율주행 기술은 대규모 데이터 학습과 검증 과정을 필요로 한다. 엔비디아의 GPU와 AI 플랫폼이 새만금 데이터센터 구축 과정에 활용될 경우 차량 개발과 자율주행 알고리즘 고도화, 차량용 AI 서비스 개발에 필요한 연산 환경을 확보할 수 있다. 현대차그룹이 자회사 포티투닷을 중심으로 차량용 운영체제(OS)와 AI 에이전트, 자율주행 기술 개발을 추진하고 있는 만큼 AI 인프라 확보는 미래 사업 전략과도 연결된다. AI 연산 역량 확보 여부가 향후 완성차 업체들의 소프트웨어 경쟁력을 가르는 요소 가운데 하나가 될 것으로 전망된다. 자동차 산업에서는 데이터 확보 경쟁이 중요해지고 있다. 차량에서 수집되는 주행 정보와 운전자 행동 데이터, 차량 상태 정보는 자율주행과 차량용 AI 서비스 고도화에 활용된다. 글로벌 완성차 업체들이 AI 인프라 확보에 적극 나서는 배경도 방대한 데이터를 효율적으로 학습하고 활용하기 위해서다. 현대차그룹 역시 차량용 AI 에이전트와 SDV 개발을 확대하고 있다. 향후 차량 기능 상당수가 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 개선되는 구조가 자리 잡을 경우 데이터 학습과 연산 역량 확보 중요성도 더욱 커질 것으로 예상된다. 엔비디아 입장에서도 현대차그룹은 중요한 협력 대상이다. 엔비디아는 AI 반도체 시장을 주도하고 있지만 피지컬 AI 분야에서는 실제 산업 현장에서 기술을 검증할 수 있는 환경 확보가 중요하다. 현대차그룹은 완성차 생산 공장과 물류센터, 로봇 사업을 동시에 운영하고 있어 다양한 실증 환경을 제공할 수 있다. 황 CEO는 최근 현대차그룹 양재사옥 방문 당시 “AI의 다음 물결은 모빌리티와 피지컬 AI”라고 언급했다. 피지컬 AI는 AI가 실제 공간을 인식하고 판단해 차량과 로봇, 기계를 제어하는 기술을 의미한다. 특히 보스턴다이내믹스가 개발 중인 휴머노이드와 물류 로봇은 피지컬 AI 적용 가능성이 높은 분야로 꼽힌다. 엔비디아는 로봇 개발용 플랫폼인 아이작(Isaac)을 통해 로봇 학습 환경을 구축하고 있다. 업계에서는 현대차그룹의 로봇 기술과 엔비디아의 AI 플랫폼이 결합될 경우 상용화 속도를 높이는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 양사의 협력이 현실화될 경우 글로벌 시장에서의 파급력도 작지 않을 것으로 예상된다. 엔비디아는 AI 반도체와 AI 소프트웨어 생태계를 주도하고 있고, 현대차그룹은 완성차 생산뿐 아니라 스마트팩토리와 로보틱스, 도심항공교통(UAM)까지 미래 사업 포트폴리오를 확대하고 있다. 제조 역량과 AI 기술이 결합될 경우 글로벌 미래 모빌리티 산업 전반의 경쟁 구도에도 영향을 미칠 수 있다는 관측이 나온다. 자동차 산업이 하드웨어 중심 경쟁에서 소프트웨어와 AI 중심 경쟁으로 이동하는 상황에서 양사의 협력은 미래 산업 전략 측면에서도 관심을 받고 있다. 글로벌 시장에서는 자동차 산업과 AI 산업 간 협력 사례가 늘어나고 있다. 테슬라는 자체 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)를 구축해 자율주행 데이터를 학습하고 있으며 중국 기업들은 AI 기반 스마트카 개발에 공격적으로 투자하고 있다. 폭스바겐과 메르세데스-벤츠, BMW 등 글로벌 완성차 업체들도 AI 기업과 협력을 확대하는 추세다. 현대차그룹은 수소와 재생에너지, 데이터센터를 연계한 사업 구조도 검토하고 있다. 데이터센터 운영에 필요한 전력을 확보하는 동시에 수소 산업과 연계한 사업 구조를 구축할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터와 수전해 설비, 태양광 발전 단지가 함께 조성될 경우 에너지 활용 효율을 높일 수 있다는 전망도 나온다. 새만금 프로젝트가 본격화될 경우 관련 산업으로의 확산 효과도 기대된다. AI 데이터센터 구축에는 반도체와 서버, 통신 장비, 전력 설비, 냉각 시스템, 클라우드 기업 등이 참여한다. 엔비디아가 프로젝트에 참여할 경우 국내외 관련 기업들의 투자와 협력 논의가 확대될 가능성도 있다. 다만 엔비디아의 참여 방식은 구체화되지 않은 상태다. 데이터센터 구축에 직접 참여할지, AI 반도체 공급에 집중할지, 공동 연구개발 형태가 될지 여부는 향후 협의 과정을 통해 구체화될 전망이다. 투자 규모와 사업 구조 역시 아직 확정되지 않았다. 전력 인프라 확보도 중요한 과제다. AI 데이터센터는 대규모 전력 공급이 필수적이다. 재생에너지 확대와 함께 안정적인 송전망 구축, 전력 공급 체계 마련이 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 데이터센터 운영 비용과 냉각 설비 구축 비용 역시 사업성 검토 과정에서 중요한 요소로 꼽힌다. 업계 관계자는 “현대차그룹과 엔비디아의 협력이 현실화되면 자동차 산업을 넘어 AI와 로보틱스, 에너지 산업까지 연결되는 협력 모델이 구축될 수 있다”며 “새만금 프로젝트는 미래 모빌리티와 피지컬 AI 기술이 실제 산업 현장에 적용되는 거점으로 발전할 가능성이 있다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 11일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-11 09:42:38
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