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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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AI폰 시대에도 가성비 승부…SKT, 갤럭시 와이드9 선봬 [경제일보] SK텔레콤이 40만원대 5G 스마트폰 '갤럭시 와이드9'를 단독 출시하며 중저가 스마트폰 시장 공략에 나선다. 프리미엄 AI 스마트폰 중심으로 시장 경쟁이 치열해지는 가운데 가격 경쟁력과 실용성을 앞세운 전용 단말을 통해 소비자 선택지를 넓히고 보급형 시장 경쟁력을 강화하겠다는 전략이다. 3일 SK텔레콤은 '갤럭시 와이드9'를 공식 온라인몰 T다이렉트샵과 전국 T월드 매장에서 단독 출시한다고 밝혔다. 갤럭시 와이드9의 출고가는 46만9700원이다. 5000mAh 대용량 배터리와 최대 25W 고속 충전 기능을 지원하며, 6.7인치 슈퍼 아몰레드 디스플레이를 탑재했다. 또한 5000만 화소 후면 카메라와 손떨림 방지(OIS) 기능을 적용했으며, 무게는 192g, 두께는 7.5mm로 전작보다 가볍고 얇아졌다. 이번 제품은 50만원 이하의 가격임에도 일상에서 자주 사용하는 기능을 강화한 것이 특징이다. 대화면 디스플레이와 대용량 배터리, 고화질 카메라 등을 갖춰 실속형 스마트폰을 찾는 소비자들의 수요를 겨냥했다. 특히 자녀의 스마트폰 사용을 관리할 수 있는 '잼(ZEM)' 애플리케이션이 기본 탑재돼 첫 스마트폰을 사용하는 청소년이나 학생은 물론 부모 세대까지 폭넓은 이용자를 고려한 것으로 분석된다. 보호자는 자녀의 스마트폰 사용 시간과 앱 이용 현황 등을 관리할 수 있어 가족용 단말 수요도 노렸다. SK텔레콤은 T다이렉트샵 구매 고객을 대상으로 다이소 3만원 상품권과 루메나 탁상용 무선 선풍기 등 다양한 사은품도 제공한다. 이번 출시는 프리미엄 AI 스마트폰 중심으로 재편되는 시장에서 중저가 스마트폰 수요를 공략하기 위한 전략으로 풀이된다. 최근 스마트폰 제조사들이 AI 기능을 앞세운 프리미엄 제품을 잇달아 선보이고 있지만, 가격 부담이 상대적으로 낮은 보급형 제품에 대한 수요도 꾸준히 이어지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 전용 단말을 통해 가격 경쟁력을 확보하는 동시에 고객 선택권을 확대한다는 방침이다. 갤럭시 와이드 시리즈는 지난 2016년 첫 출시 이후 SK텔레콤 전용 스마트폰 브랜드로 활용되고 있다. 합리적인 가격과 실용적인 성능을 앞세워 중저가 시장에서 꾸준한 판매를 이어왔으며, SK텔레콤은 이를 기반으로 전용 단말 라인업을 지속 확대하고 있다. 윤명원 SK텔레콤 채널&디바이스 담당은 "갤럭시 와이드 시리즈는 지난 10년간 고객들에게 꾸준한 호응 속에 검증받은 대표적인 가성비 라인업"이라며 "앞으로도 합리적인 가격에 알찬 스펙을 갖춘 다양한 단말 출시를 통해 고객들의 선택권을 확대해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-03 14:21:21
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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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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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배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.2026-06-19 18:03:42
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젠슨 황 "지금은 한국의 시간"…정부·AI 생태계와 피지컬 AI 도약 논의 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 일정에서 한국 인공지능(AI) 생태계 전반과 협력 확대 의지를 재확인했다. 정부와는 GPU 26만장 도입, 베라 루빈 기반 AI 팩토리, 엔비디아 R&D센터 설립을 논의했고 국내 대기업·스타트업과는 피지컬 AI와 글로벌 진출 방안을 공유했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 8일 서울 신라호텔에서 열린 엔비디아 ‘코리아 AI 에코시스템 리셉션’에 앞서 황 CEO와 별도 면담을 가졌다. 양측은 지난해 APEC 정상회의를 계기로 형성된 한국과 엔비디아의 AI 인프라 협력을 실제 성과로 이어가야 한다는 데 뜻을 모았다. 배 부총리는 이 자리에서 엔비디아 GPU 26만장의 차질 없는 도입을 요청했다. 또 엔비디아의 차세대 AI 컴퓨팅 인프라인 베라 루빈 NVL72 기반 AI 팩토리 도입을 연내 추진할 수 있도록 협력을 당부했다. AI 팩토리는 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 결합해 데이터 수집과 학습, 추론까지 AI 전 과정을 수행하는 차세대 지능형 데이터센터다. 정부의 관심은 단순 GPU 확보에 그치지 않는다. 배 부총리는 한국이 거대언어모델(LLM) 경쟁에서는 미국 빅테크에 뒤처졌지만, 제조와 로봇, 반도체 기반을 결합한 피지컬 AI에서는 앞서갈 수 있다는 점을 강조했다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇, 공장, 자동차, 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 엔비디아 R&D센터 국내 설립도 주요 의제였다. 배 부총리는 엔비디아 연구개발 거점이 조속히 국내에 마련돼 국내 산·학·연과 피지컬 AI 공동연구를 수행하는 실질적 협력 허브가 되길 기대한다고 밝혔다. 앞서 엔비디아가 서울 근무 조건으로 피지컬 AI 관련 인력 채용에 나선 만큼 한국 R&D센터 설립 논의는 실행 단계로 접어든 것으로 보인다. 황 CEO는 이날 한국 AI 산업에 대한 강한 기대감을 드러냈다. 그는 “지금이 바로 한국의 시간”이라며 한국이 반도체와 제조, 에너지 인프라, 소프트웨어, 문화적 확산력을 함께 갖춘 드문 국가라고 평가했다. 중공업과 전자 산업에서 세계적 경쟁력을 쌓은 한국이 AI 시대에도 중요한 역할을 할 수 있다는 메시지다. 황 CEO는 한국에 “수천억달러 규모의 잠재적 사업”을 가져왔다고도 말했다. 특히 SK하이닉스와 SK텔레콤을 언급하며 메모리와 AI 클라우드 분야의 초대형 파트너십이 막대한 경제적 기회를 만들 수 있다고 강조했다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 가속기에 필요한 HBM 핵심 공급사이고 SK텔레콤은 엔비디아 DSX 기반 GW급 AI 클라우드 구축에 나섰다. 이날 리셉션에는 삼성전자, SK하이닉스, SK텔레콤, 현대차그룹, LG전자, 네이버, 크래프톤 등 국내 주요 대기업이 참석했다. 업스테이지, NC AI, 프렌들리AI, 트웰브랩스, 파일러, 노타 등 AI 스타트업과 두산로보틱스, 로보티즈, 엔닷라이트, 에이로봇 등 로봇·피지컬 AI 기업도 자리를 함께했다. 반도체, 클라우드, 게임, 로봇, 모빌리티, 생성형 AI 기업이 한자리에 모인 셈이다. 간담회에서는 생성형 AI와 소버린 AI, AI 반도체 인프라, 스타트업 투자, 글로벌 시장 진출, 피지컬 AI 협력 방안이 폭넓게 논의된 것으로 알려졌다. 황 CEO는 참석 투자사들을 향해 한국 AI 스타트업에 대한 투자를 독려한 것으로 전해졌다. 한국이 AI의 미래에 투자하기 좋은 시장이라는 메시지를 직접 던진 것이다. 이번 방한에서 엔비디아의 한국 전략은 뚜렷해졌다. SK하이닉스는 HBM과 차세대 메모리, SK텔레콤은 AI 클라우드, 네이버는 소버린 AI와 AI 팩토리, LG는 데이터센터와 휴머노이드 로봇, 현대차는 모빌리티와 제조 AI, 두산은 로보틱스, 게임업계는 시뮬레이션과 피지컬 AI 소프트웨어에서 각각 협력 축을 맡는다. 정부의 역할도 중요해졌다. GPU 도입과 AI 팩토리 구축은 전력, 냉각, 데이터센터 입지, 인재, 규제, 보안 체계가 함께 움직여야 성과를 낼 수 있다. 엔비디아 R&D센터가 실제 산학연 공동연구와 산업 실증으로 이어지려면 정부 지원과 민간 투자가 맞물려야 한다. 검증대에는 실행력이 오른다. GPU 26만장 도입과 베라 루빈 AI 팩토리 구축이 일정대로 진행되는지, 엔비디아 R&D센터가 국내 연구개발 생태계에 어떤 역할을 하는지, 스타트업 투자와 글로벌 진출이 실제 성과로 이어지는지가 관건이다. 황 CEO의 방한은 한국을 단순한 메모리 공급국이나 GPU 구매국이 아니라 AI 인프라와 피지컬 AI를 함께 설계하는 전략 거점으로 끌어올리는 계기가 됐다. 이제 남은 과제는 선언을 산업 현장의 성과로 바꾸는 일이다. 한국이 반도체와 제조, 로봇, 클라우드, 소프트웨어를 묶어 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있을지가 이번 협력의 본질적 시험대가 될 전망이다.2026-06-08 22:57:11
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삼성, 젠슨 황과 HBM4E·HBM5 논의…엔비디아 '한국 AI 동맹' 마지막 퍼즐 맞추나 [경제일보] 삼성전자가 엔비디아와 차세대 고대역폭메모리(HBM)와 파운드리 협력 확대를 논의했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 기간 SK, LG, 현대차, 네이버, 두산, 게임업계까지 잇달아 만나며 한국 AI 생태계 전반과 협력망을 넓힌 가운데, 삼성도 HBM4E·HBM5와 파운드리 카드를 앞세워 엔비디아 동맹 재정비에 나선 모습이다. 전영현 삼성전자 대표이사 겸 디바이스솔루션(DS) 부문장 부회장은 8일 서울 중구 신라호텔에서 황 CEO와 만난 뒤 “내년부터 HBM4E와 파운드리 비즈니스, HBM5 등 장기적인 협력을 많이 이야기했다”고 밝혔다. 그는 “단기적으로는 올해부터 HBM4나 SOCAMM을 충분히 공급해야 한다”며 엔비디아 차세대 AI 플랫폼에 필요한 메모리 솔루션 공급 의지도 드러냈다. 파운드리 협력도 주요 의제였다. 전 부회장은 “4나노와 8나노에서 필요한 자율주행 칩과 엔비디아의 액셀러레이터 칩인 그록 칩에서 협력하고 있고, 그다음 세대의 협력도 같이 논의하고 있다”고 말했다. 삼성전자가 메모리뿐 아니라 AI 칩 생산 파트너로도 엔비디아와 접점을 넓히려는 흐름이다. 이번 회동은 삼성에 중요한 시험대다. SK하이닉스는 이미 엔비디아의 핵심 HBM 공급사로 자리 잡았다. SK하이닉스와 엔비디아는 이번 방한 기간 AI 팩토리용 차세대 메모리 개발을 위한 장기 기술 파트너십을 체결했다. 협력 대상은 베라 루빈 AI 슈퍼컴퓨터, 베라 CPU, RTX 스파크 PC, 젯슨 토르 로보틱 컴퓨팅 플랫폼 등이다. HBM 중심 협력이 AI PC와 로봇, 엣지 AI용 메모리까지 확장되는 셈이다. SK텔레콤도 엔비디아와 AI 인프라 동맹을 맺었다. 양사는 엔비디아 DSX 플랫폼 기반의 기가와트(GW)급 AI 클라우드를 한국에 구축하고, 첫 AI 팩토리를 2027년 가동한 뒤 아시아로 확장한다는 계획을 내놨다. 통신망과 데이터센터 운영 역량을 가진 SK텔레콤이 엔비디아 클라우드 파트너로 합류하면서, SK그룹은 HBM 공급망과 AI 클라우드 인프라를 동시에 거머쥐는 구조를 만들고 있다. 네이버와의 협력도 방한의 핵심 축이었다. 네이버는 엔비디아 DSX를 활용해 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 기반으로 AI 팩토리 구축에 나선다. 2027년 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 100MW, 2028년 200MW까지 단계적으로 확대하는 구상이다. 네이버는 하이퍼클로바X와 클라우드 운영 경험을 바탕으로 소버린 AI와 글로벌 AI 인프라 사업을 함께 겨냥한다. LG그룹은 로봇과 데이터센터에서 엔비디아와 손을 맞잡았다. 황 CEO는 구광모 LG그룹 회장과 만난 뒤 휴머노이드 로봇과 차세대 데이터센터 아키텍처 협력을 언급했다. LG전자의 로봇·가전·스마트홈 역량, LG CNS의 스마트팩토리·클라우드 역량, LG유플러스의 AI 데이터센터 인프라가 엔비디아의 피지컬 AI 플랫폼과 결합할 수 있는 지점이다. 현대차그룹과의 협력은 피지컬 AI와 미래 모빌리티에 맞춰져 있다. 현대차는 자동차 제조와 자율주행, 로보틱스, 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 기술을 보유하고 있다. 엔비디아 입장에서는 실제 제조 현장과 모빌리티 데이터를 가진 파트너이고, 현대차 입장에서는 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 고도화를 위한 AI 인프라가 필요하다. 두산도 로보틱스 협력선으로 부상했다. 엔비디아는 두산그룹과 피지컬 AI와 AI 팩토리 인프라 분야 협력을 추진하고 있다. 두산로보틱스가 협동로봇과 산업용 로봇 시장에서 쌓아온 역량은 엔비디아의 로봇 시뮬레이션·AI 플랫폼과 연결될 수 있다. 황 CEO가 방한 기간 잠실야구장에서 박정원 두산그룹 회장과 함께 시구에 나선 것도 단순 이벤트 이상의 상징성을 남겼다. 게임업계와의 회동도 눈에 띄었다. 황 CEO는 크래프톤 장병규 의장, 엔씨소프트 김택진 대표와 각각 만나 게임 AI와 피지컬 AI 협력 가능성을 논의했다. 엔씨는 아이온2와 신더시티를 통해 엔비디아 RTX 기술을 활용하고 있고, AI 자회사 NC AI를 통해 로봇 두뇌와 월드모델 연구를 확대하고 있다. 크래프톤은 루도로보틱스를 통해 휴머노이드 로봇용 AI 기술 개발에 나섰다. 게임사가 보유한 3D 가상공간, 물리 시뮬레이션, 캐릭터 행동 설계 역량이 로봇 학습과 디지털 트윈으로 확장될 수 있다는 점에서 엔비디아의 관심이 커지고 있다. 이처럼 황 CEO의 방한은 한국 기업별 협력 축을 분명히 드러냈다. SK하이닉스는 메모리, SK텔레콤은 AI 클라우드, 네이버는 소버린 AI 인프라, LG는 로봇·데이터센터, 현대차는 모빌리티·제조 AI, 두산은 로보틱스, 게임업계는 시뮬레이션과 피지컬 AI 소프트웨어다. 삼성전자는 이 구도에서 HBM과 파운드리 양쪽을 모두 제공할 수 있는 종합 반도체 파트너라는 점을 다시 증명해야 한다. 업계의 시선은 삼성의 실제 공급 성과에 쏠린다. HBM4와 SOCAMM의 단기 공급, HBM4E 샘플 검증, HBM5 공동 개발, 차세대 파운드리 협력이 구체적인 계약과 양산 물량으로 이어지는지가 관건이다. 전 부회장은 SK하이닉스가 엔비디아의 최대 메모리 파트너로 언급된 데 대해 “저희는 저희 일을 열심히 할 것”이라며 “나중에 결과로 보여드리겠다”고 말했다. 황 CEO의 이번 방한은 한국 AI 산업의 지형을 새로 그렸다. 엔비디아는 한국을 단순한 메모리 공급국이 아니라 AI 팩토리, 데이터센터, 로봇, 모빌리티, 게임 AI를 함께 실증할 전략 거점으로 보고 있다. 삼성전자가 이 판에서 다시 중심축으로 올라서려면 차세대 HBM과 파운드리에서 결과를 보여줘야 한다. 승부는 방한 이벤트가 아니라 엔비디아의 다음 로드맵 안에 삼성의 기술이 얼마나 깊숙이 들어가느냐에서 갈릴 전망이다.2026-06-08 22:33:09
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HBM 넘어 AI 팩토리로…SK하이닉스·엔비디아, 장기 기술동맹 확대 [경제일보] 글로벌 AI 반도체 기업 엔비디아와 SK하이닉스가 차세대 AI 인프라 구축을 위한 장기 기술 동맹을 강화한다. 양사는 차세대 AI 메모리를 공동 개발하는 것은 물론 반도체 설계·제조 공정에도 인공지능(AI)을 본격 적용하며 AI 시대 핵심 인프라 경쟁력 확보에 나선다. SK하이닉스는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축을 위한 차세대 메모리 공동 개발 및 반도체 기술 협력 확대에 합의했다고 8일 밝혔다. 이번 협력은 양사가 수년간 이어온 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계를 넘어 차세대 AI 인프라 전반으로 협력 범위를 확대했다는 점에서 의미가 크다. 업계에서는 AI 모델 고도화와 데이터센터 투자 확대가 이어지는 상황에서 메모리와 AI 플랫폼 기업 간 전략적 협력이 더욱 중요해지고 있다는 분석이 나온다. 양사는 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 첨단 메모리는 개발 기간이 길고 기술 난도가 높은 만큼 장기 협력을 통해 AI 인프라 확대 수요에 선제 대응한다는 전략이다. SK하이닉스는 이를 기반으로 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 로드맵에 맞춘 메모리 공급을 확대할 예정이다. 특히 엔비디아가 추진 중인 AI 인프라와 퍼스널 AI, 피지컬 AI 분야까지 협력 범위를 넓힌다. 양사는 △차세대 AI 슈퍼컴퓨터 '베라 루빈(Vera Rubin)' △중앙처리장치(CPU) '베라' △개인용 AI 컴퓨터 'RTX 스파크' △로봇용 컴퓨팅 플랫폼 '젯슨 토르(Jetson Thor)' 등에 적용될 메모리도 공동 개발할 계획이다. 반도체 설계와 제조 과정에서 AI 활용도도 확대한다. SK하이닉스는 현재 엔비디아의 CUDA-X 라이브러리와 PhysicsNeMo 프레임워크를 활용해 반도체 공정 특성 분석(TCAD)과 계산 리소그래피 등 시뮬레이션 작업 효율을 높이고 있다. 양사는 향후 협력 범위를 반도체 설계자동화(EDA)와 시뮬레이션 전반으로 확대할 예정이다. 이를 통해 반도체 제조사와 AI 플랫폼 기업, EDA 소프트웨어 업체가 함께 참여하는 협력 체계를 구축해 반도체 개발 속도를 높인다는 구상이다. AI 기반 스마트 팹 구축도 협력 대상이다. SK하이닉스는 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼인 옴니버스(Omniverse)와 OpenUSD 기술을 활용해 실제 반도체 공장을 3차원 가상 공간에 구현하고 있다. 이를 통해 생산 공정을 시각화하고 제조 환경을 분석·최적화하고 있다는 설명이다. 또 GPU 가속 기반 최적화 엔진 'cuOpt'와 '메트로폴리스(Metropolis)' 플랫폼을 활용해 자율이동로봇(AMR)과 주요 설비 운영 효율도 높이고 있다. 업계에서는 이번 협력이 단순 메모리 공급 관계를 넘어 AI 인프라 구축과 반도체 제조 혁신을 공동 추진하는 수준으로 진화했다는 평가가 나온다. 특히 엔비디아가 AI 생태계 확장에 속도를 내는 가운데 SK하이닉스 역시 차세대 HBM과 AI 메모리 시장 주도권 확보에 유리한 위치를 선점할 수 있을 것으로 전망된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI 팩토리는 차세대 산업혁명의 엔진이며 첨단 메모리는 그 성능을 좌우하는 핵심 요소"라며 "SK하이닉스와 함께 AI 팩토리용 차세대 메모리를 공동 개발하고 글로벌 AI 인프라 확장을 가속화하겠다"고 말했다. 최태원 SK그룹 회장은 "이번 파트너십은 양사가 수년간 이어온 협력 관계의 깊이를 보여주는 사례"라며 "차세대 메모리 공동 개발과 AI 기반 반도체 설계·제조 혁신을 통해 AI 인프라의 미래를 함께 만들어 나갈 것"이라고 밝혔다.2026-06-08 10:03:15
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젠슨 황 "한국에 4개 사업 선물"…서울 AI센터 설립도 시동 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국에 차세대 인공지능(AI) 사업을 본격적으로 가져오겠다고 밝혔다. 서울에 AI 연구센터를 세우는 방안도 구체화하면서 한국이 엔비디아의 AI 반도체·피지컬 AI 생태계에서 핵심 거점으로 부상할지 주목된다. 황 CEO는 5일 서울 마포구 홍대입구 인근 삼겹살집 ‘형님저요’ 앞에서 취재진과 만나 “한국에 큰 선물로 엔비디아의 4개 새로운 사업을 가져왔다”고 말했다. 그는 4개 사업으로 차세대 AI 가속기 ‘베라 루빈’, 베라 중앙처리장치(CPU), AI PC 플랫폼 ‘RTX 스파크’, 피지컬 AI용 엣지 슈퍼컴퓨터 ‘젯슨 토르’를 언급했다. 황 CEO는 “단일 제품에 집중했던 올해와 달리 내년에는 4개의 신제품이 쏟아져 매우 바빠질 것”이라며 “한국은 정말 바빠질 것”이라고 말했다. 이는 엔비디아의 차세대 AI 플랫폼 확대가 한국 반도체와 제조·로봇 생태계에 직접적인 수요로 이어질 수 있다는 의미로 해석된다. 가장 큰 관심은 메모리 반도체다. 베라 루빈 등 엔비디아 차세대 AI 플랫폼에는 고대역폭메모리(HBM)가 핵심 부품으로 들어간다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM4 공급망에서 엔비디아와의 협력 확대를 노리고 있다. 황 CEO가 한국 기업들의 사업이 “폭발적으로 잘되고 있다”고 평가한 것도 이 같은 공급망 협력 기대와 맞닿아 있다. AI 연구센터 설립도 속도를 내고 있다. 엔비디아는 최근 서울 근무 조건으로 AI 기술센터 소속 피지컬 AI 담당 솔루션 아키텍트 채용 공고를 냈다. 디지털 트윈과 로보틱스 분야 인력이 대상이다. 황 CEO도 “한국 내 AI 연구 엔지니어와 로봇공학 연구를 위한 뛰어난 연구센터를 구축하고 있다”며 “AI 연구원이나 엔지니어를 안다면 일하러 오라고 전해 달라”고 직접 러브콜을 보냈다. 센터 위치에 대해서는 “확실하진 않지만 서울인 것 같다”고 말했다. 최종 부지와 규모는 아직 확정되지 않았지만, 채용이 시작됐다는 점에서 한국 AI기술센터 설립은 실행 단계에 들어간 것으로 볼 수 있다. 이번 행보는 엔비디아와 한국의 협력이 단순 GPU 구매나 부품 공급을 넘어 R&D와 산업 적용으로 확장되고 있음을 보여준다. 지난해 한국 정부와 주요 기업은 엔비디아 GPU 26만장 이상을 확보해 공공 AI 인프라와 삼성·SK·현대차·네이버 등의 민간 AI 프로젝트에 활용하기로 했다. 여기에 AI 연구센터까지 더해지면 한국은 AI 인프라, HBM, 제조 AI, 로봇 실증을 연결하는 거점이 될 수 있다. 기대가 실제 성과로 이어지려면 구체적인 투자와 인재 확보, 산학연 협력 체계가 뒤따라야 한다. 엔비디아의 4개 신사업이 한국 기업의 매출과 기술 협력으로 이어질지, 서울 AI센터가 단순 지원 조직을 넘어 글로벌 R&D 거점으로 자리 잡을지가 앞으로의 핵심 변수다.2026-06-05 22:19:52
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젠슨 황이 다시 띄운 SKT…피지컬 AI 협력사로 존재감 확대 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 CEO 정재헌)이 엔비디아의 피지컬 AI 전략에서 제조 분야 주요 협력사로 다시 이름을 올렸다. SK하이닉스 반도체 공장에 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈 기술을 적용한 사례가 공개되면서 SKT의 AI 사업이 통신을 넘어 제조·산업 현장으로 확장되고 있다. SKT는 1일(현지시각) 대만에서 열린 ‘GTC 타이베이’ 기조연설에서 제조 피지컬 AI 분야 엔비디아 주요 협력 파트너로 소개됐다고 밝혔다. GTC는 엔비디아가 주최하는 AI·GPU 콘퍼런스다. 이번 GTC 타이베이는 글로벌 IT 전시회 컴퓨텍스와 연계해 열렸다. 기조연설 영상에는 SKT가 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 팹에 디지털 트윈을 적용한 사례가 담겼다. 옴니버스는 디지털 트윈과 3D 시뮬레이션을 위한 엔비디아의 협업 플랫폼이다. 실제 공장과 설비를 가상 공간에 구현하고, 공정 변경이나 설비 배치 영향을 사전에 검증하는 데 활용된다. ◆ 반도체 팹, 피지컬 AI 실증 무대로 부상 이번 사례가 주목받는 이유는 반도체 팹이 제조 현장 중에서도 가장 복잡한 공간으로 꼽히기 때문이다. 대규모 3D 데이터와 복잡한 설비 구조, 미세한 공정 조건이 맞물려 있어 단순 시각화 수준의 디지털 트윈으로는 운영 효율을 높이기 어렵다. AI가 공장의 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화해야 실질적인 효과를 낼 수 있다. SK하이닉스는 ‘자율형 공장 2030’ 구축을 목표로 지난해 SKT와 반도체 팹 대상 디지털 트윈 기술 검증을 완료했다. 향후 단계적으로 상용화를 추진할 계획이다. 자율형 팹은 오퍼레이션 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈을 세 축으로 삼아 공장이 스스로 학습하고 의사결정하는 제조 환경을 구현하는 것이 핵심이다. SKT는 엔비디아의 에이전트 툴킷을 활용해 제조 현장의 설비와 공간 구조 데이터를 디지털 트윈 환경에 맞게 자동화·지능화해 처리하는 ‘에이전틱 디지털 트윈 모델링’ 기술을 개발했다. 이를 통해 데이터 변환, 장면 최적화, 성능 개선 등 디지털 트윈 구축·운영 과정의 효율을 높일 수 있다는 설명이다. ◆ AI 풀스택 사업자로 제조 영역 확장 SKT가 젠슨 황 CEO의 기조연설에 등장한 것은 지난 3월 미국 산호세 GTC 2026에 이어 두 번째다. 당시 SKT는 테크맨 로봇, 보스턴 다이내믹스 등 글로벌 로봇·AI 기업들과 함께 전략적 파트너로 소개됐다. 이번 GTC 타이베이 재등장은 SKT가 피지컬 AI 분야에서 일회성 협력사가 아니라 지속적인 제조 AI 파트너로 자리 잡고 있음을 보여준다. SKT는 현재 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합해 대규모 3D 장면의 로딩 속도와 실행 성능, GPU·메모리 사용 효율을 개선하는 방향으로 플랫폼을 고도화하고 있다. 이를 기반으로 AI 인프라, 모델, 서비스까지 아우르는 풀스택 AI 사업자로 공공·기업 시장 공략을 확대한다는 방침이다. 남은 과제는 기술 검증을 실제 제조 현장 성과로 연결하는 일이다. 디지털 트윈은 공정 시행착오를 줄이고 설비 운영 효율을 높일 수 있지만 현장 데이터 품질과 시스템 연동성, 보안, 운영 안정성이 함께 뒷받침돼야 한다. SKT가 반도체 팹에서 검증한 기술을 다른 제조 산업으로 확장할 수 있을지가 향후 사업화의 핵심 변수가 될 전망이다. 마이크 가이어 엔비디아 인더스트리얼 디지털 트윈 총괄은 “반도체 팹은 대규모 3D 데이터, 복잡한 설비 구조, 고도의 최적화 요구가 결합된 가장 까다로운 제조 환경 중 하나”라며 “SKT는 이러한 환경에서 엔비디아 옴니버스 에이전트 툴킷을 실제 산업 현장에 적용하고 검증할 수 있는 높은 수준의 기술 역량을 보여줬다”고 밝혔다. 조익환 SKT 피지컬 AI 담당은 “SKT는 엔비디아와의 협력을 통해 제조 디지털 트윈이 단순한 3D 시각화를 넘어, AI가 제조 현장의 대규모 3D 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화할 수 있음을 확인했다”며 “앞으로도 반도체를 비롯한 다양한 제조 산업에서 엔비디아와 함께 피지컬 AI 기술 파트너로서 역할을 확대해 나가겠다”고 말했다.2026-06-01 14:51:46
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![[6·3 막판 표심] 미래산업 수도 외치는 후보들…표심 가를 실행력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/29/20260529142815804283.png)
'미래산업 수도' 외치는 후보들…표심 가를 '실행력' [경제일보] 6·3 지방선거가 막판으로 접어들면서 광역단체장 선거의 중심 의제는 복지와 교통을 넘어 지역 산업의 생존전략으로 확장되고 있다. 경기에서는 반도체, 경남에서는 우주항공·조선, 울산에서는 자동차·석유화학의 인공지능 전환, 충남에서는 디스플레이·철강·제조업의 AI 접목, 전북에서는 새만금 미래산업 벨트가 승부처로 떠올랐다. 특히 후보마다 ‘미래산업 수도’를 강조하고 있는 가운데 유권자들의 시선은 실제 투자 규모와 기업 유치 가능성, 인프라(전력·용수·부지) 및 전문인력 확보, 규제 권한 등 누가 더 구체적인 실행력을 갖추었느냐에 쏠리고 있다. 이번 선거에서 산업 공약이 커진 배경은 지역경제가 더 이상 중앙정부 예산 배분만으로 버티기 어려워졌기 때문이다. 반도체와 이차전지, 우주항공, 조선, 석유화학, 철강 같은 전략산업은 모두 국가 경쟁력의 축이지만, 실제 공장과 항만, 산단과 주거지는 지방정부 관할 안에 있다. 중앙정부가 큰 방향을 잡아도 인허가, 산단 조성, 도로·철도 연결, 인재 정착, 민원 조정은 광역단체장의 실행력에 좌우되고 있는 상황이다. 경기도 반도체 클러스터, 승패 가를 ‘병목 타개’ 가장 치열한 산업 공약 전장은 경기도지사 선거다. 더불어민주당 추미애 후보와 국민의힘 양향자 후보는 모두 경기남부 반도체 클러스터 완성을 선거 공약으로 제시하고 있다. 두 후보는 반도체 클러스터와 GTX 조기 개통, 신도시·구도심 재정비 등 큰 틀에서는 유사한 방향을 보이고 있지만, 접근 방식에는 차이가 있다. 추 후보는 여당 후보로서 추진력과 행정 조정 능력을 강조하고, 양 후보는 반도체 현장 경험과 첨단산업 전문성을 전면에 내세우고 있다. 경기 반도체 공약의 본질은 ‘누가 더 많이 말했느냐’가 아니라 ‘누가 병목을 풀 수 있느냐’다. 추 후보는 경기남부 8개 시·군 후보들과 K-반도체 클러스터 공동 공약을 발표하며 설계·소부장·후공정까지 권역 안에서 완결되는 생태계 청사진을 제시했다. 양 후보는 도민 1인당 GRDP 1억원, 고연봉 일자리 10만개, 권역별 첨단산단 조성 등을 제시하며 ‘돈 버는 경기도’를 강조했다. 다만, 양측 모두 전력망 확충, 용수 확보, 수도권 규제 완화, 인력 주거대책 없이는 공약이 클러스터 구호에 머물 수 있다는 우려의 목소리도 존재한다. 경남, 우주항공·조선-앵커 산업 시너지 경쟁 경남도지사 선거에 출마한 더불어민주당 김경수 후보와 국민의힘 박완수 후보는 모두 우주항공청이 있는 사천·진주권을 미래 성장축으로 보고 있다. 김 후보는 전남 고흥, 사천·진주·창원, 여수·광양, 하동까지 연결하는 남해안권 우주항공 산업벨트를 구상하고 있는 반면, 박 후보는 사천을 중심으로 우주항공복합도시를 집중 육성하는 데 무게를 두고 있다. 창원에는 기계·방산·원전 제조 기반이 있고, 거제에는 조선소가 있다. 또 사천에는 우주항공청과 항공산업 기반이 있다. 박 후보는 경남을 중부·동부·서부·남부·북부 5개 권역으로 나눠 창원은 제조AI·SMR·방산, 동부권은 물류·첨단소재, 서부권은 우주항공, 남부권은 조선·해양플랜트로 육성하겠다는 권역별 전략을 제시했다. 반면, 김 후보는 부울경 메가시티와 청년 일자리, 광역 교통망을 결합해 산업 인력의 정착 조건을 개선하겠다는 쪽에 방점을 찍고 있다. 울산, 신산업 유치보다 절박한 주력산업 ‘AI 전환’ 울산은 산업 공약의 성격이 다른 지역과 다소 차이가 있다. 새로운 산업을 유치하는 문제보다 기존 주력 산업의 생존 및 전환이 더 절박한 상황이기 때문이다. 자동차, 조선, 석유화학은 울산을 산업수도로 만든 기반이지만, 중국발 공급 과잉과 글로벌 수요 둔화, 탄소 규제, 전기차 전환이 동시에 밀려오고 있다. 이와 같은 상황에서 울산시장 선거에 출사표를 던진 국민의힘 김두겸 후보와 더불어민주당 김상욱 후보는 서로 다른 AI 활용 전략을 제시하고 있다. 김두겸 후보는 지난 4년간 기업 투자유치 36조원, 개발제한구역 해제, 분산에너지법 제정 등을 성과로 내세우며 AI 수도, 소버린AI 집적단지, 수중데이터센터, 양자융합원, UAM, K-배터리, 암모니아 벙커링, 북극항로 거점항만을 제시했다. 반면, 김상욱 후보는 노동 중심 산업AX, 울산형 직업전환 보장제, 청년AX아카데미, 숙련노동자 AI 동행사업, 석유화학 안전진단 특화 SLLM 모델 개발을 내세우고 있다. 김두겸 후보의 공약은 현직 시장의 연속성과 대형 프로젝트 추진력이 강점이다. 다만 AI 데이터센터와 전력도시, 항만·에너지 허브 구상은 전력 수급과 주민 수용성, 국가계획 반영 여부가 관건이다. 김상욱 후보의 노동 중심 AX는 산업전환 과정에서 일자리 충격을 줄이는 장점이 있지만, 기업이 실제 설비투자와 데이터 개방에 참여할 유인이 충분한지가 숙제다. 울산의 진짜 승부처는 ‘신산업 유치’보다 ‘구산업의 고부가 전환’이다. 충남, 제조업 AI 접목…기업 유치-지역 정착 간극 ‘숙제’ 충남은 경기와 함께 반도체·디스플레이·철강 공급망의 후방을 맡는 산업권이다. 이에 충남도지사 선거에 나선 민주당 박수현 후보와 국민의힘 김태흠 후보는 모두 AI와 충남·대전 통합을 핵심 공약으로 제시했다. 박 후보는 중소기업과 협력사를 위한 AI 원스톱 지원체계, 직무 전환 노동자 재교육 수당, 생활밀착형 AI 서비스를 내세웠고, 김 후보는 AI 전문인력 3만명 양성, 첨단 반도체 후공정 생산거점, 천안 종축장 글로벌 빅테크 기업 유치, 민선 9기 80조원 투자유치를 제시했다. 구체적으로 박 후보는 천안·아산의 반도체·디스플레이·모빌리티, 당진·서산의 석유화학·제철·제조 등에 AI를 접목하고 AI 오픈랩, GPU·NPU 클라우드 인프라, 현장형 AX 인재 양성을 제시했다. 김 후보는 민선 8기부터 추진해온 투자유치와 베이밸리 구상을 바탕으로 대기업·빅테크 유치를 강조하고 있다. 이들 공약들의 관전 포인트는 AI가 실제 제조 현장에 얼마나 스며들 수 있느냐다. 표면적으로 AI 교육이나 인재 양성을 말하기는 쉽지만, 실제 중소 제조업체들이 데이터를 정리하고 시스템을 바꾸며 인력을 재교육하기까지는 상당한 비용과 시간이 든다. 따라서 충남의 산업 공약은 ‘기업 유치’와 ‘지역소득 정착’ 사이의 간극을 좁히는 구체적 대안이 마련될 때 완성될 수 있다고 전문가들은 입을 모으고 있다. 전북, ‘기회의 땅’ 새만금 ‘실질적 대안’ 관건 전북도지사 선거는 가장 큰 변동성을 안고 있는 선거판이다. 새만금은 부지와 항만, 공항, 재생에너지, 대규모 산업단지를 한꺼번에 묶을 수 있는 잠재력이 있지만, 동시에 전력망, 기반시설, 인허가, 기업 수요라는 벽을 넘어야 한다. 민주당 이원택 후보와 무소속 김관영 후보는 모두 새만금을 전북 성장의 핵심 무대로 삼는다. 이 후보는 전북성장공사 설립과 체감 성장을 내세웠고, 김 후보는 대기업 15개, 투자 50조원 유치를 목표로 제시했다. 김 후보의 강점은 현직 도정에서 축적한 투자유치 성과를 확장하겠다는 실행 서사다. 그는 피지컬AI, 수소, 방산, 금융중심지, 새만금 미래산업 전진기지를 앞세워 향후 4년간 50조원 투자유치와 대기업 15개 유치를 약속했다. 이 후보는 새만금 200조원 투자유치, 300만평 규모 AI반도체 메가클러스터, 삼성전자·SK하이닉스 등 반도체 관련 기업 유치 구상을 내세우며 중앙정부·여당과의 연결성을 강조한다. 다만, 두 공약 모두 전북 자체 산업 생태계의 두께와 전문인력 공급 능력을 동시에 증명해야 하는 숙제를 안고 있다. 정치권 관계자는 “결국 이번 지방선거의 산업정책 승자는 산업 이름을 가장 많이 외친 후보가 아니다”라며 “유권자들은 이미 존재하는 기업 생태계와 연결되는지, 중앙정부 권한이 필요한 규제를 풀 현실적 통로가 있는지, 전력·용수·항만·철도·주거 같은 인프라의 우선순위가 분명한지, 지역 대학과 직업교육이 산업 인력 수요를 따라갈 수 있는지, 투자유치가 지역소득과 청년 정착으로 이어지는 장치를 갖췄는지 등을 꼼꼼히 따져보게 될 것”이라고 했다. 이어 “이번 선거는 사실상 대한민국 산업지도의 다음 4년을 결정하는 선거가 됐다”며 “‘무엇을 유치하겠다’가 아니라 ‘어떻게 가능하게 만들 것인가’에 대한 후보들의 막판 설득력이 선거 결과의 향방을 결정하게 될 것으로 보인다”고 덧붙였다.2026-05-31 08:00:00
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오토폼, AI, 제조업의 '뇌'가 되다…'스마트 금형'으로 K-제조 혁신 주도 [경제일보] 스위스의 금형 시뮬레이션 소프트웨어 기업 오토폼엔지니어링이 인공지능(AI)을 탑재한 디지털 제조 솔루션을 앞세워 한국 제조업의 ‘게임 체인저’를 자처하고 나섰다. 7일 ‘AI로 다시 뛰는 제조 산업의 심장: 사라지는 금형 산업의 숙련 기술을 디지털 유산으로’를 주제로 열린 이번 간담회에는 나딘 올리비에리 로자노(Nadine Olivieri Lozano) 주한 스위스 대사가 직접 참석해 환영사를 전했다. 올리비에 르퇴르트르 CEO는 “제조업체에 진정으로 필요한 AI는 숙련공의 노하우를 데이터화하여 지식을 전수하는 것”이라며 비전문가도 AI의 도움으로 복잡한 금형 설계를 1분 내에 끝낼 수 있는 혁신적인 솔루션을 공개했다. 이는 단순한 공정 자동화를 넘어 제조업의 고질적인 문제인 ‘인력난’과 ‘기술 단절’을 AI로 해결하려는 시도다. 금형 산업은 자동차, 가전 등 모든 제조업의 근간이 되는 ‘뿌리 산업’이다. 그러나 동시에 숙련공의 경험과 직관에 크게 의존하는 ‘노동집약적’ 산업이기도 하다. 최근 국내 제조업은 고령화로 인한 숙련공 은퇴와 청년층의 기피 현상으로 심각한 인력난을 겪고 있으며 이는 곧 기술 경쟁력 약화로 이어지고 있다. 오토폼이 제시하는 해법은 바로 ‘AI 기반 지식 자산화’다. 수십 년 경력의 장인이 보유한 문제 해결 노하우를 AI가 학습하여 초보 엔지니어도 그 지식을 활용할 수 있게 만드는 것이다. 이번에 공개된 ‘카바디 플래너’와 ‘다이디자이너 AI’는 이러한 철학이 집약된 솔루션이다. ‘카바디 플래너’는 차량 개발 초기 단계에서 부품 형상과 원가를 자동 분석하고 ‘다이 디자이너 AI’는 공정 지식이 없는 설계자도 주름이나 파단 등 잠재적 문제를 사전에 예측하고 해결할 수 있도록 돕는다. 르퇴르트르 CEO는 “과거 반나절 걸리던 작업을 1분 내로 단축할 수 있다”며 자신감을 보였다. 오토폼의 전략은 단순히 소프트웨어를 파는 데 그치지 않는다. 한국 시장의 구조적 문제를 해결하기 위한 ‘인재 양성’에도 직접 뛰어들었다. 조영빈 오토폼코리아 대표가 주도하는 ‘이음 프로젝트’는 경북 지역 특성화고 학생들에게 자사의 소프트웨어 교육을 무료로 제공하고 인력이 부족한 중소 제조기업에 취업까지 연계해 주는 프로그램이다. 이는 대기업 중심의 디지털 전환(DX)에서 소외된 중소기업들에게 ‘가뭄의 단비’와도 같다. 조 대표는 “국내 중소 제조기업의 디지털 전환 수준은 현저히 낮아 생존이 어려운 상황”이라며 “AI를 활용해 실패 비용을 줄이고 품질을 높이는 구조로 바꿔야 한다”고 강조했다. 오토폼은 향후 2년간 10개 학교로 이 프로젝트를 확대하며 ‘제조 AI’ 생태계의 풀뿌리를 다지겠다는 계획이다. 오토폼이 그리는 미래는 설계부터 생산까지 전 과정을 하나의 디지털 흐름으로 연결하는 ‘디지털 프로세스 트윈’이다. 이는 단순히 공정을 모니터링하는 것을 넘어 AI가 실시간으로 데이터를 분석해 최적의 생산 조건을 찾아내고 탄소 배출량까지 예측·관리하는 ‘지속가능한 스마트 공장’을 의미한다. 나딘 올리비에리 로자노 주한 스위스 대사가 축사에서 “디지털화와 지속가능성은 이제 선택이 아닌 경쟁력의 핵심”이라고 강조했듯 오토폼의 기술은 ESG 경영을 요구받는 현대 제조업의 필수 솔루션으로 자리 잡을 전망이다. 삼성전자, LG전자, 현대차 등 국내 100여 개 기업이 이미 오토폼의 고객사라는 점은 이러한 기술의 실효성을 입증한다. 이번 오토폼이 던지는 메시지는 명확하다. AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니며 지금 당장 제조업의 현장에서 ‘돈’과 ‘시간’을 아껴주는 가장 강력한 도구라는 것이다. 조영빈 대표의 말처럼 지금은 대한민국 제조업이 다시 도약할 수 있는 마지막 ‘골든타임’이다. 한편 오토폼의 AI 솔루션과 인재 양성 프로젝트가 결합하여 ‘경험의 단절’이라는 위기를 ‘지식의 확산’이라는 기회로 바꿀 수 있을지 그리고 이를 통해 K-제조업이 글로벌 시장에서 다시 한번 경쟁력을 회복할 수 있을지 귀추가 주목된다. AI가 이제 숙련공의 머릿속에만 있던 ‘감(感)’을 만인이 쓸 수 있는 ‘데이터’로 바꾸고 있다. 이 거대한 변화의 흐름에 올라타지 못하는 기업은 도태될 수밖에 없는 시대가 왔다.2026-04-07 20:09:42
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