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"6G 핵심은 AI 네이티브"…SKT, 통신망을 AI 인프라로 전환
[경제일보] "장비뿐만 아니라 우리가 일하는 방식과 프로세스에도 AI 네이티브가 녹아들고 있고 미래 지향점이 아니라 지금도 벌어지고 있다" 8일 서울시 중구 삼화타워에서 열린 '세계 최초 CDMA 상용화 30주년 언론 스터디' 이후 진행된 Q&A에서 이종훈 SK텔레콤 네트워크 전략 담당 부사장은 5G에서 6G 그리고 AI 시대로 넘어갈 때의 핵심 키워드를 AI 네이티브로 꼽으며 이렇게 말했다. 이날 열린 행사에서는 이내찬 한성대학교 교수가 '세계 최초 CDMA 성공 스토리: 통신의 진화와 ICT 발전의 역사'에 대해 강연을 진행했고 이종훈 부사장은 '이동통신 현재와 미래(6G/AI)'를 주제로 발표했다. SK텔레콤은 6G 시대를 앞두고 네트워크 전략의 중심축을 'AI 네이티브 네트워크'로 설정하고 통신 사업 구조 전환에 속도를 내고 있다고 설명했다. 단순한 통신 서비스 제공을 넘어 AI 연산과 서비스까지 담당하는 인프라 기업으로의 변화를 본격화하는 모습이다. SK텔레콤은 이동통신 기술이 약 10년 주기로 진화해 왔다고 설명했다. 2G, 3G, LTE, 5G로 이어지는 흐름 속에서 표준화·기술 개발·상용화까지 약 10년이 소요됐다는 분석이다. 다만 6G는 특정 기술 중심이 아닌 AI, 클라우드, 위성, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 기술이 결합된 통합 플랫폼 형태가 될 가능성이 높아 기존 세대와 성격이 다를 것으로 전망했다. 이 부사장은 "과거 세대에는 특정 기술의 포커싱이 됐다면 6G는 좀 더 광범위한 기술들이 총망라된 것을 총칭하는 세대가 될 것"이라며 "현재 단계에서는 표준화 단체들과 이야기를 하면서 6G에 대한 기술을 정의하고 연구하는 것에 집중하고 있다"고 말했다. 또한 현재 서비스 중인 5G에 대해서는 "현재 모바일 트래픽 증가 속도는 상상을 초월해 LTE가 수용할 수 있는 용량을 초과했다"며 "모바일 동영상 서비스와 AI 관련 서비스들로 인한 많은 트래픽을 5G가 지금 상용화되고 있기 때문에 수용할 수 있었다"고 설명했다. 특히 한국은 빠른 5G 전국망 구축을 통해 AI 서비스 확산 기반을 마련했다는 평가다. 정부와 통신 3사 협력으로 빠른 커버리지 확대가 가능했다는 분석이다. 5G·6G 도입과 동시에 SK텔레콤은 AI 기반 자율 네트워크 구축을 추진하고 있다. 앞서 SK텔레콤은 벚꽃축제, 불꽃축제, BTS 공연 등의 대형 행사에서 트래픽 급증에 대응하기 위해 AI 기반 이벤트 대응 시스템을 운영하고 있다. 이 부사장은 "현장 오퍼레이터들이 현장에 가서 최적화를 하는 것이 아닌 기술 노하우가 온톨로지(AI가 인식할 수 있는 데이터로 변환)가 돼서 실제 AI가 해석할 수 있게 만들어 놓았다"며 "지난 광화문 BTS 공연을 준비하려고 한다면 많은 인원들이 일주일가량 준비를 해야 했지만 해당 툴로 일정 부분 설계는 30분 만에 설계했다"고 강조했다. SK텔레콤은 통신망 자체를 AI 인프라로 활용하는 전략도 추진 중이다. 하이퍼스케일 데이터센터와 엣지 데이터센터, 네트워크를 결합해 AI 서비스를 제공하는 구조다. 특히 전국 통신국사를 AI 연산 거점으로 활용하는 방안을 검토 중이다. 이 부사장은 "분명히 AI에 대한 수요는 굉장히 폭발적으로 증가할 것"이라며 "네트워크라는 것들이 단순히 서비스만을 제공하는 것이 아닌 실제 AI 워크로드를 돌리고 서비스를 제공할 수 있는 인프라가 될 수 있다고 생각한다"고 말했다.
2026-04-09 10:16:47
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노타, 1분기 수주 118억…'AI 경량화' 기술 공급하며 '퀀텀 점프'
[경제일보] AI 경량화 기술 기업 노타(대표 채명수)가 2026년 1분기 수주액 118억원을 기록하며 전년 동기 대비 111%라는 폭발적인 성장세를 보였다. 이번 성과는 노타의 AI 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso®)’가 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI 등 글로벌 반도체 기업들의 까다로운 검증을 통과하며 기술 공급을 본격화한 결과다. 이는 AI 산업의 무게중심이 거대 모델 개발에서 ‘효율적인 운영’으로 이동하고 있음을 보여주는 상징적인 사건이다. 생성형 AI 모델의 규모가 기하급수적으로 커지면서 이를 구동하는 데 필요한 천문학적인 연산 비용과 전력 소모가 산업계의 가장 큰 골칫거리로 떠올랐다. 특히 스마트폰이나 자율주행차와 같은 ‘온디바이스 AI’ 환경에서는 거대한 모델을 그대로 탑재하는 것이 물리적으로 불가능하다. 바로 이 지점에서 노타의 ‘AI 경량화’ 기술이 빛을 발한다. 노타의 넷츠프레소 플랫폼은 AI 모델의 성능을 유지하면서도 크기를 획기적으로 줄여 저사양의 엣지 디바이스에서도 AI가 원활하게 구동되도록 돕는다. 이는 막대한 데이터센터 구축 비용을 절감하고 AI 서비스의 응답 속도를 높이는 핵심 기술이다. 노타의 터보퀀트(TurboQuant) 기술이 시장의 주목을 받은 이유도 여기에 있다. 추론 효율과 메모리 최적화에 대한 시장의 요구가 높아지면서 노타의 기술은 이제 ‘선택’이 아닌 ‘필수’가 되고 있다. 노타의 기술적 가치는 삼성전자, Arm, 퓨리오사AI 등 글로벌 반도체 기업들과의 연이은 수주 계약으로 증명됐다. 삼성전자와의 계약을 통해 온디바이스 AI 분야의 기술력을 입증한 데 이어 Arm과의 파트너십은 노타가 글로벌 AI 생태계의 핵심 플레이어로 부상했음을 의미한다. Arm은 현재 모바일을 넘어 데이터센터, 자동차, 로보틱스까지 AI 생태계를 확장하고 있다. 노타의 최적화 기술은 Arm 기반의 다양한 컴퓨팅 환경에서 하드웨어 성능을 극대화하는 ‘소프트웨어 계층’의 표준이 될 가능성이 높다. 이는 노타가 단순한 기술 공급사를 넘어 Arm 생태계에 참여하는 모든 개발자들이 반드시 거쳐야 하는 ‘필수 플랫폼’으로 자리매김할 수 있음을 시사한다. 솔루션 부문의 성장도 괄목할 만하다. 비전언어모델(VLM) 기반의 영상 분석 솔루션 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’는 단순히 객체를 인식하는 수준을 넘어 추론을 통해 영상의 맥락과 상황을 판단한다. 이를 통해 실시간 상황 요약 및 보고까지 가능해져 조선, ITS, 제조 등 다양한 산업 현장에서 활용 범위를 넓혀가고 있다. 글로벌 자동차 부품 기업을 비롯한 다양한 고객군에서 기술 검증 이후 실제 계약으로 이어지는 사례가 증가하는 것은 NVA의 기술적 완성도와 현장 적용성이 이미 시장의 신뢰를 얻었음을 보여준다. 향후 노타는 플랫폼과 솔루션이라는 두 날개를 통해 성장을 가속할 전망이다. 플랫폼 부문에서는 반도체 및 컴퓨팅 환경 전반으로 협력 범위를 넓히고 솔루션 부문에서는 산업별 맞춤형 공급을 통해 시장 지배력을 강화할 것이다. 채명수 대표는 “확보한 수주를 고객 성과로 연결하고 AI 최적화 시장에서의 기술 리더십을 공고히 하겠다”고 밝혔다. AI 모델의 ‘다이어트’ 기술이 기업의 생존을 결정짓는 시대에, 노타의 행보는 K-소프트웨어 기업이 글로벌 반도체 공급망의 핵심 파트너로 성장할 수 있음을 보여주는 모범 사례가 될 것이다. 한편 AI의 미래는 ‘얼마나 더 큰 모델을 만드느냐’가 아니라 ‘얼마나 더 효율적으로 운영하느냐’에 달려 있다. 노타는 이 질문에 대한 가장 명확한 답을 제시하고 있다. 앞으로 노타가 AI 반도체 시장의 ‘숨은 강자’를 넘어 글로벌 AI 최적화 시장의 표준을 제시하는 ‘게임 체인저’가 될 수 있을지 귀추가 주목된다.
2026-04-07 10:45:09
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구글, '젬마4' 출시로 오픈소스 AI 경쟁 참전…'제미나이' 투트랙 전략
[경제일보] 구글이 오픈형 인공지능(AI) 모델 '젬마 4'를 공개하며 개방형 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 고급 추론 능력과 온디바이스 실행을 강화한 모델을 앞세워 개발자 생태계를 확대하고 폐쇄형 모델인 제미나이와의 투트랙 전략으로 AI 경쟁력 강화에 나서는 것으로 분석된다. 2일(현지시간) 구글은 고급 추론과 에이전트 기반 워크플로우를 지원하는 오픈형 모델 제품군 '젬마 4'를 출시했다고 밝혔다. 젬마 4는 아파치 2.0 라이선스로 제공되며 상업적 활용이 가능하다. 구글은 오픈형 모델을 통해 개발자와 기업이 다양한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 확대한다는 전략이다. 젬마 4는 'Effective 2B(E2B)', 'Effective 4B(E4B)', '26B Mixture of Experts(MoE)', '31B Dense' 등 총 4가지 모델로 구성됐다. 해당 모델들은 단순한 대화 기능을 넘어 복잡한 논리 처리와 에이전트 기반 자동화 작업을 지원하도록 설계됐다. 특히 고급 추론 기능과 코드 생성 능력, 이미지·오디오 처리 기능 등 멀티모달 지원을 강화했으며 최대 256K 컨텍스트를 지원해 긴 문서 처리도 가능하다. 또한 140개 이상의 언어를 지원해 글로벌 애플리케이션 개발 환경을 제공한다. 구글은 이번 젬마 4를 통해 온디바이스 AI 전략도 강화했다. E2B와 E4B 모델은 스마트폰과 노트북, IoT 기기 등 엣지 환경에서 실행할 수 있도록 설계됐다. 이를 통해 클라우드 연결 없이도 AI 기능을 활용할 수 있으며 낮은 레이턴시와 개인정보 보호 측면에서도 장점을 제공한다. 특히 구글 픽셀을 비롯해 퀄컴, 미디어텍 등 주요 반도체 기업과 협력을 통해 스마트폰과 라즈베리 파이, 엔비디아 젯슨 나노 등 다양한 기기에서 오프라인 실행을 지원한다. 온디바이스 AI 확산이 가속화되는 가운데 구글이 모바일 중심 AI 경쟁력 확보에 나선 것으로 풀이된다. 오픈형 AI 모델 경쟁도 한층 치열해지고 있다. 메타의 'Llama' 시리즈를 비롯해 '미스트랄', 알리바바 'Qwen', 마이크로소프트 'Phi' 등 주요 기업들이 오픈형 모델을 잇따라 공개하며 개발자 생태계 확보 경쟁에 나서고 있다. 이에 구글 역시 젬마 4를 통해 오픈형 AI 시장에서 영향력을 확대하려는 전략으로 분석된다. 구글은 폐쇄형 모델인 제미나이를 중심으로 고성능 AI 서비스를 제공하는 동시에 젬마 시리즈를 통해 구글의 AI 전략 다변화를 진행하고 있다. 제미나이가 클라우드 기반 서비스와 기업 고객 중심이라면 젬마는 개발자와 스타트업을 대상으로 한 오픈형 생태계 구축에 초점이 맞춰져 있다. 두 모델을 병행 운영하며 AI 플랫폼 경쟁력을 강화하려는 전략으로 풀이된다. 또한 구글은 허깅페이스, vLLM, Ollama, NVIDIA NIM 등 주요 개발 도구에서 젬마 4를 출시 당일부터 지원해 개발자 생태계 확대에도 집중한다. 또한 구글 AI 스튜디오와 구글 콜랩, 버텍스 AI 등을 통해 모델 학습과 배포 환경을 확인할 수 있어 개발자는 로컬 환경뿐 아니라 구글 클라우드를 통해 확장 가능한 AI 서비스를 구축할 수 있을 것으로 전망된다. 하드웨어 지원 범위도 확대됐다. 젬마 4는 소비자용 GPU부터 엔비디아 H100 GPU, 구글 TPU까지 다양한 환경에서 실행할 수 있도록 최적화됐다. AMD GPU와의 연동도 지원하며 엣지 기기부터 클라우드까지 폭넓은 환경에서 활용 가능하도록 설계됐다. 이번 젬마 4 출시 이후 온디바이스 AI와 개방형 생태계를 중심으로 AI 시장 주도권 경쟁이 확대될 것으로 분석된다. 구글이 젬마 4를 통해 개발자 생태계 확보에 나서면서 AI 플랫폼 경쟁 구도도 한층 치열해질 전망이다.
2026-04-03 11:32:17
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"자율주행 2027년·UAM 2028년"…국토부, 모빌리티 로드맵 현실성은
[이코노믹데일리] 정부가 2027년 고도 자율주행차와 2028년 도심항공교통(UAM) 상용화를 목표로 한 중장기 모빌리티 로드맵을 공개했다. 자율주행과 UAM을 중심으로 한 정책 일정이 제시됐지만 사고 대응과 책임 구조, 엣지 케이스 검증이 충분히 축적되지 않은 상황에서 정책의 현실성이 검증 대상에 올랐다. 국토교통부는 26일 발표한 '2030 모빌리티 혁신성장 로드맵'을 통해 인공지능(AI) 등 첨단기술로 이동의 편의를 높이고, 미래 친환경 모빌리티의 확산을 지원하기 위한 향후 5년간 모빌리티 정책의 청사진을 제시했다. 먼저 미국, 중국에 이은 글로벌 3대 자율주행 강국 도약을 목표로 2027년 레벨4(고도 자동화) 자율주행을 상용화한다. 레벨4는 운전석에 사람이 없이 실증구역 등 특정 구간에서 자율주행이 가능한 수준의 기술이다. 올해 국내 첫 도시 단위 자율주행 실증 공간으로 지정된 광주광역시에 200대가 넘는 자율주행차를 투입하는 것을 시작으로 대규모 실증에 나설 계획이다. 이를 통해 학습한 실주행 데이터는 표준화해 통합·공유하는 자율주행 데이터 플랫폼을 구축해 AI 기반 자율주행 기술개발 체계 구축을 본격화한다. 동시에 범부처 협력을 통해 엔드투엔드(E2E·AI가 학습한 데이터에 기반해 스스로 의사결정을 내리는 방식) 자율주행 AI 기술 개발에 속도를 낸다. 자율주행 AI 파운데이션 모델 등 원천기술을 개발하고, 차량용 고성능 AI 가속기 반도체 등을 개발해 고도화된 E2E 기술을 확보한다는 구상이다. 현재 국내 자율주행 제도는 여전히 실증 특례 중심 구조에 머물러 있다. 사고 발생 시 책임 주체를 어떻게 구분할 것인지, 보험 적용 범위를 어디까지 인정할 것인지에 대한 기준은 실증 사업별로 다르게 적용되고 있으며, 제조사·소프트웨어 개발사·원격 관제 사업자·서비스 운영 주체 간 책임 배분 구조도 전국 단위 상용 서비스를 전제로 한 법 체계는 정리되지 않았다. 특히 실제 도로 환경에서 발생하는 비정형 상황, 이른바 '엣지 케이스'에 대한 데이터 축적이 충분한 수준인지에 대해서는 검증이 진행 중이다. 현지 실증은 특정 지역과 조건에 한정돼 있어, 일반 도로 전반으로 확대될 경우 사고 대응과 제도적 보완이 어느 수준까지 가능한지는 추가 검증이 필요한 단계다. 국토부는 자율주행 실증을 가로막는 규제를 '선허용 후규제'를 원칙으로 개선할 예정이다. 자율주행 안전을 책임지면서 원격 관제·대여·중개 등을 전문으로 하는 서비스 사업을 제도화하고 보험 제도를 정비하는 등 산업 생태계 육성도 추진한다. UAM은 2028년 공공 서비스 중심의 상용화를 우선 목표로 제시했다. 제주와 대구·경북 등을 시범 운용 구역으로 지정하고 응급의료·재난·치안·관광 등 공공 분야 서비스를 제공한다. 제주에서는 제주 성산항·제주공항·중문에 UAM 이착륙장인 버티포트를 둬 지역 간 이동을 겸한 관광 사업을 추진한다. 대구와 경북에서는 UAM을 산불 감시와 고속도로 사고 모니터링 등 공공 안전을 구축하는 방향으로 활용하는 방안이 논의되고 있다. 2030년에는 민간 주도의 UAM 서비스를 본격적으로 추진한다. 승객들이 UAM을 타고 도심과 공항 사이를 이동하거나, 빠른 배송이 필요한 화물을 UAM으로 나르는 서비스를 상용화해 '일상 속의 UAM' 시대를 연다는 구상이다. UAM과 함께 드론 활용도가 높은 소방·항공·농업·물류·시설관리 등 5대 분야의 드론 기체 및 모터 등 핵심 부품·기술 개발을 적극 지원하고 드론 공원 등 일반 국민이 드론을 띄울 수 있는 구역을 내년까지 대폭 늘린다. 그러나 UAM 관련 제도 역시 기체 인증, 운항 기준, 공역 관리, 소음 및 안전 기준 등 핵심 요소가 동시에 정비되고 있는 단계다. 기존 항공 안전 체계는 유인 항공기 중심으로 설계돼 저고도 도심 운항을 전제로 한 새로운 안전 기준과 사고 책임 구조는 아직 확정되지 않았다. 국토부는 내년 공공플랫폼을 구축하는 등 수요응답형 교통체계(DRT) 활성화 기반을 마련하고, 미래 모빌리티와 도시가 유기적으로 결합할 수 있도록 제도 정비에 나설 계획이다. 홍지선 국토부 제2차관은 "AI 전환으로 모빌리티 혁신 속도가 빨라지는 상황에서 이번 로드맵이 정책적 이정표가 되기를 기대한다"며 "국민이 체감할 수 있도록 세부 과제를 추진하겠다"고 말했다.
2026-02-26 15:28:27
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AI 데이터센터 패권 경쟁…LG유플러스, LG 그룹 시너지로 차별화 선언
[이코노믹데일리] LG유플러스가 MWC26에서 LG그룹과의 시너지를 전면에 내세운 글로벌 최고 수준의 AI 데이터센터(AIDC) 전략을 공개한다. AI 인프라 수요가 폭증하는 가운데 단순 통신사를 넘어 'AI 인프라 사업자'로 도약하겠다는 승부수로 풀이된다. 24일 LG유플러스는 내달 2일(현지시간)부터 스페인 바르셀로나에서 진행되는 MWC26 전시회에서 LG 계열사 역량을 집결한 'ONE LG'를 중심으로 전력·냉각·운영 전 영역을 아우르는 '비욘드 AI-레디 AIDC' 전략을 제시한다고 밝혔다. 또한 수도권 최대 규모로 건설 중인 '파주 AI 데이터센터'에 적용될 최신 기술과 차세대 운영 모델도 공개한다. 오는 2027년 준공을 목표로 하는 파주 AIDC에는 LG유플러스, LG전자, LG에너지솔루션 등 그룹사의 기술력이 총동원되는 것으로 알려졌다. ◆통신사는 왜 AI 데이터센터에 승부를 거는가 통신사가 AI 데이터센터 사업에 적극 나서는 배경에는 성장 한계에 직면한 전통 통신 사업 구조가 있다. 이동통신 가입자 증가율이 둔화되고 요금 인상은 어려운 상황에서 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 데이터센터와 AI 컴퓨팅 인프라는 새로운 수익원으로 각광받고 있다. 특히 생성형 AI 확산으로 GPU 기반 고성능 인프라 수요가 폭증하면서 네트워크와 IDC 운영 경험을 동시에 보유한 통신사는 유리한 고지를 선점하고 있다. 데이터 전송부터 엣지, 코어, 클라우드까지 아우르는 통합 인프라 제공이 가능하기 때문이다. LG유플러스의 차별화 포인트는 그룹 차원의 수직 통합이다. AIDC의 최대 난제로 꼽히는 발열 문제는 LG전자와의 협업으로 풀겠다는 전략이다. 고성능 GPU에 전용 금속판을 부착하고 냉각수 분배장치(CDU)를 통해 액체를 순환시키는 'D2C' 방식의 액체냉각 솔루션을 적용한다. LG유플러스는 자체 실증 결과 기존 공기 냉각 대비 약 24% 에너지 효율 개선 효과를 확인했다고 설명했다. 액체냉각용 냉각수는 LG전자의 공랭식 프리쿨링 칠러가 생산한다. 또한 LG에너지솔루션의 고성능 UPS 배터리를 적용해 정전이나 전압 변동 상황에서도 무중단 운영을 지원할 예정이다. 운영 측면에서는 자체 개발 중인 AI 기반 DCIM을 데이터센터 전 영역에 적용한다. 전력 사용량, 온·습도, 냉각 상태, 설비 이상 여부 등을 실시간으로 분석해 자원을 최적 배분하는 구조다. 전력 사용 추이를 기반으로 용량 부족을 사전 예측하고, 과열 징후를 조기 감지해 사고를 예방한다는 구상이다. 다만 'ONE LG' 전략이 실제 시장에서 가격 경쟁력과 확장성 측면에서 얼마나 설득력을 가질지가 관건이다. 최근 많은 IT 기업들이 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 만큼 그룹 시너지가 원가 절감과 안정성 측면에서 충분한 차별화를 만들어낼 수 있느냐가 성패를 가를 전망이다. ◆ 글로벌 빅테크 AI 데이터센터 투자 확대…국내 통신 3사도 가속 AI 데이터센터 경쟁은 이미 글로벌 차원에서 격화되고 있다. 아마존웹서비스, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들은 수십조원 규모의 AI 전용 데이터센터 투자 계획을 잇달아 발표하며 전 세계에 거점을 확장하고 있다. GPU 확보 경쟁과 전력 인프라 선점 경쟁도 동시에 벌어지는 양상이다. 국내에서도 통신 3사의 AIDC 경쟁이 본격화됐다. SK텔레콤은 AI 컴퍼니 전환을 선언하고 GPU 팜과 하이퍼스케일 데이터센터 사업을 확대 중이며 KT 역시 초대형 IDC와 클라우드 사업을 강화하고 있다. 통신사라는 이점을 내세워 AI 반도체 기업 및 글로벌 파트너와 협력해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 이 같은 경쟁 구도 속에서 LG유플러스는 상대적으로 후발주자에 가깝다. 이에 그룹 차원의 제조·배터리·AI 연구 역량을 묶은 통합 전략으로 차별화를 시도하고 있다. 단순 임대형 IDC가 아닌 설계·구축·운영을 아우르는 통합 컨설팅 모델을 강화하고 자산운용사 등과 협력해 투자 모델도 다변화할 계획이다. MWC26에서 공개 예정이라 밝힌 '소버린 AI 어플라이언스'도 이러한 전략의 연장선에 있는 것으로 풀이된다. LG유플러스는 LG AI 연구원, 퓨리오사AI와 협업해 전원과 네트워크만 연결하면 즉시 AI를 활용할 수 있는 통합 솔루션을 선보일 계획이다. 복잡한 인프라 구축 과정을 단순화해 공공·기업 고객을 겨냥한다는 구상이다. 안형균 LG유플러스 AI사업그룹장 상무는 "'ONE LG' 시너지를 기반으로 파주 AI데이터센터를 글로벌 최고 수준의 거점으로 만들겠다"며 "그간 AI-레디 센터를 준비해 온 것을 넘어 AI가 실제로 상시 가동되는 환경을 전제로 한 비욘드 AI‑레디 전략을 통해 GPU를 가장 안정적으로 운영하고 확장하는 AI 팩토리로 도약하겠다"고 말했다.
2026-02-24 09:01:00
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윈드리버가 선택한 K-스타트업 노타, '온디바이스 AI' 최적화로 세계 무대 정조준
[이코노믹데일리] 국내 AI(인공지능) 최적화 기술 스타트업 노타(대표 채명수)가 글로벌 임베디드 소프트웨어 1위 기업 윈드리버(Wind River)와의 협력을 통해 국방, 항공, 자율주행 등 '미션 크리티컬(Mission Critical)' 분야로 사업 영토를 확장한다. 단순한 기술 제휴를 넘어 윈드리버의 글로벌 세일즈망을 타고 세계 시장에 진출하는 교두보를 마련했다는 평가다. 노타는 최근 미국 라스베이거스에서 열린 '윈드리버 앰플리파이 2026(Wind River Amplify 2026)'에 참가해 자사의 AI 최적화 기술과 솔루션을 성공적으로 시연했다고 12일 밝혔다. 이 행사는 윈드리버의 전 세계 세일즈 담당자와 핵심 파트너들이 모여 그해의 사업 전략을 공유하는 자리다. 한국 스타트업이 이곳에 초청받아 기술을 시연한 것은 노타의 기술력이 글로벌 '피지컬 AI' 생태계의 핵심 요소로 인정받았음을 의미한다. ◆ 윈드리버의 '무거운' 인프라 고민, 노타가 '가볍게' 해결 윈드리버는 화성 탐사선, 전투기, 자율주행차 등에 들어가는 실시간 운영체제(RTOS) 'VxWorks'로 유명한 기업이다. 최근 산업 현장에서는 이러한 엣지(Edge) 디바이스에도 고성능 AI를 탑재하려는 '피지컬 AI' 수요가 폭발하고 있다. 하지만 하드웨어 성능의 제약과 보안 문제로 인해 무거운 AI 모델을 그대로 올리는 것은 불가능에 가깝다. 노타는 이 지점을 파고들었다. 이번 행사에서 노타는 윈드리버 클라우드 플랫폼(WRCP) 위에서 작동하는 생성형 AI 영상 관제 솔루션 'NVA(Nota Vision Agent)'와 온프레미스(사내 구축형) LLM(거대언어모델) 데모를 선보였다. 무거운 AI 모델을 경량화해 윈드리버의 엣지 환경에서도 빠르고 정확하게 구동시킬 수 있음을 증명한 것이다. 랜디 콕스 윈드리버 AI 담당자는 "노타의 AI 혁신 역량과 윈드리버의 검증된 엣지 전문성을 결합해 보안이 강화된 환경에서 AI 잠재력을 극대화할 것"이라고 평가했다. 양사의 협력은 지난해 5월 맺은 파트너십의 연장선에 있다. 당시 노타의 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'를 윈드리버 개발 환경에 통합하기로 한 데 이어, 이번에는 윈드리버의 영업 조직이 직접 노타의 솔루션을 들고 글로벌 고객을 만나는 단계로 진화했다. 이는 노타에게 천군만마와 같다. 항공, 방산, 우주 등 윈드리버가 장악하고 있는 보수적인 시장은 스타트업이 단독으로 뚫기 어려운 진입 장벽이 존재한다. 윈드리버라는 검증된 파트너를 등에 업음으로써 노타는 전 세계 특수 산업 현장에 자사의 AI 최적화 기술을 공급할 수 있는 고속도로를 확보하게 됐다. 2026년은 AI가 데이터센터를 벗어나 로봇, 드론, 공장 설비 등 물리적 세계로 들어오는 '피지컬 AI'의 원년이다. 업계에서는 노타와 윈드리버의 결합이 이 시장의 표준이 될 가능성에 주목하고 있다. 채명수 노타 대표는 "글로벌 임베디드 OS 리더인 윈드리버와 구체적인 비즈니스 협력을 논의하게 되어 뜻깊다"며 "글로벌 빅테크와의 파트너십을 통해 노타의 기술적 가치를 세계 시장에 확산시킬 것"이라고 강조했다. 노타는 이번 협력을 발판으로 윈드리버의 모회사인 앱티브(Aptiv)가 주도하는 자율주행 시장은 물론, 스마트 팩토리와 국방 시스템 등 고신뢰성이 요구되는 엣지 AI 시장 전반으로 점유율을 확대할 계획이다.
2026-02-12 16:07:20
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광주 자율주행차 200대 실증…"엣지 케이스·안전·보험 시험대"
[이코노믹데일리] “자율주행 상용화의 관건은 기술 수준이 아니라, 예측하기 어려운 엣지 케이스를 얼마나 안전하게 처리할 수 있느냐에 있습니다. 이를 위해서는 실제 도로에서 대규모로 데이터를 축적하고 이를 학습·검증으로 반복 연결하는 구조를 구축하는 동시에, 사고 책임과 보험, 데이터 활용 규칙을 실증 단계부터 함께 작동시켜야 합니다.” 11일 정준호 더불어민주당 의원은 국회 의원회관에서 ‘AI 자율주행 실증도시, 기술을 넘어 서비스로’를 주제로 토론회를 열고, 정부와 유관기관, 업계 관계자들과 함께 광주 AI 자율주행 실증 서비스 구축과 안전 문제를 논의했다. 이번 행사는 카카오모빌리티가 공동 주최했으며, 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장, 김성진 광주미래차모빌리티진흥원장, 김수영 현대자동차그룹 모빌리티사업실 상무, 정상준 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 상무 등이 참석했다. 광주 AI 자율주행 실증 사업은 오는 10월부터 광주 전역에 자율주행차 약 200대를 단계적으로 투입해 여객·서비스 운행을 병행하는 방식으로 추진된다. 기존 특정 구간 중심의 실증과 달리, 실제 도심 도로에서 다수 차량을 동시에 운행하며 주행 데이터를 축적하고, 안전 관리와 사고 대응, 보험 적용 체계까지 함께 점검하는 상용화 전 단계 실증이다. 이날 발제를 맡은 최준원 서울대 교수는 자율주행 기술의 산업 동향을 짚고, 실증 단계를 상용화로 전환하기 위한 조건을 중심으로 발표했다. 최 교수는 “자율주행의 본질은 엣지 케이스 대응 능력”이라며 “정해진 환경에서의 데모 주행과 달리, 실제 도로에서는 예상하지 못한 상황이 반복적으로 발생한다”고 말했다. 그는 “이러한 상황을 규칙 기반으로 모두 처리하는 데는 한계가 있으며, 결국 실도로 주행 데이터를 축적하고 이를 AI 학습과 검증으로 반복 연결해야 한다”고 설명했다. 이어 “데이터와 모델 규모가 커질수록 성능이 개선되는 스케일의 법칙은 자율주행에서도 그대로 적용된다”며 “관건은 데이터를 얼마나 많이, 얼마나 다양한 환경에서 확보하느냐”라고 덧붙였다. 모빌리티 사업자 관점에서 발제에 나선 김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼연구소장은 기술 이후 단계로 운영과 제도 문제를 짚었다. 김 소장은 “레벨4 단계에서는 운전자가 사라지는 만큼, 엣지 케이스 발생 시 이를 흡수하는 운영 체계가 필요하다”며 “원격 관제, 동적 라우팅, 현장 출동, 승객 커뮤니케이션이 함께 작동하지 않으면 대규모 상용 운행은 곧바로 서비스 리스크로 이어질 수 있다”고 말했다. 그는 사고 책임과 보험 문제도 함께 언급했다. 김 소장은 “자율주행에서는 사고 가능성을 전제로 한 논의를 피할 수 없다”며 “누가 책임을 지는지, 보험은 어떤 조건에서 작동하는지, 데이터는 어디까지 활용 가능한지를 실증 단계에서부터 점검해야 한다”고 말했다. 이어 “이 구조가 정리되지 않으면 기술 성능과 관계없이 상용 서비스로의 전환은 어렵다”고 했다. 토론자로 참석한 김수영 현대자동차그룹 상무는 완성차 업체 입장에서 안전과 시민 수용성을 핵심 변수로 꼽았다. 김 상무는 “실증이라는 이유로 안전 기준을 낮출 수는 없다”며 “자율주행은 기술 이전에 사회적 수용이 전제돼야 하고, 이를 위해 실증 단계에서도 상용 서비스 수준의 안전 관리가 필요하다”고 말했다. 정석원 엔비디아코리아 전무는 AI 학습 인프라 측면에서 “대규모 GPU 인프라뿐 아니라 생성형 AI 기반 시뮬레이션과 가상 데이터를 활용하면 엣지 케이스 학습 효율을 높일 수 있다”며 “광주처럼 다양한 도로 환경에서 실제 운행이 이뤄지는 조건은 학습과 검증을 병행하기에 의미가 있다”고 말했다. 좌장을 맡은 이동민 대한교통학회 수석부회장은 “광주 실증은 기술 시연을 넘어, 자율주행 서비스를 가능하게 하는 조건을 실제로 점검하는 과정”이라며 “이 경험이 다른 도시로 확산 가능한 구조로 남는지가 중요하다”고 말했다. 마지막으로 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장은 “자율주행 상용화를 논의하려면 기술 성능보다 먼저 안전이 실제로 검증돼야 한다”며 “사고 발생 시 책임 주체와 보험이 어떻게 작동하는지까지 함께 점검하지 않으면 자율주행 서비스는 성립할 수 없다”고 밝혔다. 이어 “자율주행은 사고가 발생하지 않는 기술이 아니라, 사고 발생 시 피해를 어떻게 관리하고 흡수할 수 있는지까지 포함해 평가해야 한다”며 “광주 실증은 차량 운행을 통해 안전 기준과 사고 대응 절차, 보험 적용 범위가 실제 환경에서 작동하는지를 동시에 검증하는 사업”이라고 설명했다. 또 “이 같은 안전·보험 검증 없이 자율주행 서비스 확대나 제도 정비를 논의하는 것은 현실적이지 않다”며 “광주에서 축적되는 실증 결과는 향후 자율주행 정책과 보험·책임 제도 설계의 기준으로 활용될 수밖에 없다”고 말했다.
2026-02-11 16:43:46