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AI 추론 최적화 수요 확대…노타, 상반기 수주 174억원 기록 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 시장이 '학습' 중심 경쟁에서 실제 서비스를 운영하는 '추론' 경쟁으로 빠르게 이동하면서 AI 모델을 효율적으로 구동하는 최적화 기술의 중요성이 커지고 있다. 이에 피지컬 AI와 온디바이스 AI 확산으로 제한된 연산 자원에서도 AI를 안정적으로 실행하려는 수요가 늘어나면서 AI 경량화 기술 기업인 노타의 사업 기회도 확대되는 모습이다. 26일 노타는 올해 2분기 수주액이 약 61억원을 기록했다고 밝혔다. 지난해 같은 기간 약 28억원과 비교하면 두 배 이상 증가한 규모다. 1분기 수주액 약 113억원을 포함한 상반기 누적 수주액은 약 174억원으로 집계됐다. 최근 AI 산업은 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁을 넘어 실제 서비스 환경에서 얼마나 빠르고 효율적으로 AI를 실행할 수 있는지가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. AI 모델 규모가 커질수록 연산량과 전력 소비가 증가하는 만큼, 반도체 성능을 최대한 활용하면서도 추론 속도를 높이는 최적화 기술이 기업들의 새로운 투자 분야로 부상하고 있는 것이다. 특히 제조 현장과 자율주행, 로봇, 스마트시티 등 피지컬 AI 분야가 확대되면서 클라우드 서버가 아닌 단말기에서 AI를 직접 구동하는 온디바이스 AI 시장도 빠르게 성장하고 있다. 산업 현장에서는 네트워크 연결 여부와 관계없이 실시간으로 AI를 실행해야 하는 사례가 늘어나면서 AI 모델을 경량화하고 하드웨어 환경에 맞게 최적화하는 기술 수요가 확대되고 있다. 이에 노타는 시장 변화에 맞춰 AI 최적화 플랫폼 '넷츠프레소'와 AI 비전 솔루션 'NVA(노타 비전 에이전트)'를 양축으로 사업을 확대하고 있다. 노타에 따르면 플랫폼 부문은 올해 2분기 전년 동기 대비 184% 성장했다. 최근 AI 반도체 기업 모빌린트와 넷츠프레소 라이선스 계약을 체결하면서 삼성전자, 퓨리오사AI, Arm 등에 이어 반도체 및 하드웨어 기업과의 협력 범위를 지속 확대하고 있다. 넷츠프레소는 AI 모델을 반도체와 하드웨어 환경에 맞춰 경량화·최적화하는 플랫폼이다. 제한된 연산 자원에서도 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있도록 지원하며, 피지컬 AI와 온디바이스 AI뿐 아니라 데이터센터 환경에서도 AI 추론 효율을 높이는 기술로 활용되고 있다. 노타는 AI 반도체 종류가 다양해질수록 각 칩 특성에 맞는 최적화 기술의 중요성도 함께 높아지고 있다고 설명했다. 산업 현장 중심의 AI 솔루션 사업도 성장세를 이어갔다. NVA 솔루션 부문은 지난해 같은 기간보다 약 1.8배 성장했다. 제조업과 건설, 플랜트, 산업안전 분야를 비롯해 영상 관제와 도시 안전, 교통 인프라 등 다양한 분야에서 적용 사례를 확대하며 사업 기반을 넓히고 있다. 최근에는 교통 영상 기반 비전언어모델(VLM) 분석과 다중 운집 분석 등 공공안전 분야 레퍼런스도 확보했다. 산업 현장과 도시 인프라에서 클라우드 의존도를 낮추고 현장 단말에서 AI를 즉시 실행하려는 수요가 늘면서 NVA의 적용 범위도 지속 확대되고 있다. IT 업계에서는 향후 AI 시장 경쟁이 모델 자체의 성능뿐 아니라 얼마나 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동할 수 있는지가 중요 요인으로 작용할 것으로 전망하고 있다. AI 서비스가 제조와 모빌리티, 로봇, 공공안전 등 실제 산업 현장으로 확산될수록 추론 최적화와 경량화 기술은 AI 생태계의 핵심 기반 기술로 자리 잡을 것이라는 분석이다. 특히 노타는 플랫폼과 솔루션을 동시에 확대하며 AI 최적화 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. 플랫폼 사업에서는 반도체 및 컴퓨팅 환경 전반으로 협력 범위를 넓히고, 솔루션 사업에서는 산업안전과 모빌리티, 교통, 공공안전 등 피지컬 AI 수요를 기반으로 레퍼런스를 확대해 AI 추론 최적화 시장에서 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 채명수 노타 대표는 "AI가 다양한 디바이스와 산업 현장으로 확산될수록, 제한된 자원 안에서 AI를 빠르고 안정적으로 실행하는 추론 최적화 기술의 중요성은 더욱 커지고 있다"며 "올해 2분기 수주 성과는 넷츠프레소를 중심으로 한 반도체향 사업 확대와 NVA 기반 경량 AI 솔루션의 현장 적용성이 함께 입증된 결과"라고 말했다.2026-06-26 15:16:27
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NC AI, 조선업 진출 본격화…한화오션 손잡고 자율용접 AI 개발 [경제일보] NC AI가 한화오션과 손잡고 조선업계의 난제로 꼽히는 용접 공정 자동화에 나선다. 국방과 제조 분야에 이어 조선·해양 산업까지 사업 영역을 확대하며 피지컬 AI 기업으로서 입지를 강화하고 있다. 4일 NC AI는 한화오션의 '비전 인식 기반 용접 전용 모델 및 협동로봇 기반 자율 용접 모델 개발' 과제를 수주하고 본격적인 개발에 착수했다고 밝혔다. 이번 과제는 선박 건조의 핵심 공정인 용접 작업에 AI 비전 인식 기술과 로봇 제어 기술을 접목하는 프로젝트다. 기존 자동화 설비가 정해진 경로를 반복 수행하는 수준에 머물렀지만 이번 프로젝트는 로봇이 작업 환경을 스스로 인식하고 최적의 용접 경로와 작업 방식을 판단하는 자율 용접 시스템 구현을 목표로 진행된다. 특히 조선소 용접 환경은 강한 아크광과 불꽃, 실시간으로 발생하는 용접 분진, 야외 작업 환경 등으로 인해 비전 AI가 작동하기 어려운 대표적인 산업 현장으로 꼽힌다. NC AI는 실제 조선소 현장에서 수집한 데이터를 기반으로 용접선을 정밀하게 인식하고 결함을 실시간으로 탐지하는 조선 특화 AI 모델을 개발할 계획이다. 앞서 NC AI는 최근 현대로템과 다종·다중 로봇 통제 국방 AX 사업을 수행하고 포스코DX와 로봇 AI 기술 협력을 진행하는 등 제조 및 국방 분야에서 성과를 확대해 온 바 있다. 이어 조선업까지 진출하면서 산업 특화 AI 역량을 선보인다. NC AI는 이번 자율 용접 프로젝트에 자사가 개발 중인 차세대 산업 특화 비전언어모델(VLM) '배키 비전'을 적용할 예정이다. 배키 비전은 이미지와 텍스트 정보를 통합적으로 이해하는 산업 특화 AI 모델로, 향후 시각(Vision)과 언어(Language), 행동(Action)을 동시에 수행하는 VLA(시각-언어-행동) 모델로 발전시킨다는 계획이다. 이를 통해 작업자가 자연어로 작업 지시를 내리면 AI가 용접 대상물의 상태를 실시간으로 분석하고 협동 로봇의 토치 각도와 이동 속도, 용접 경로 등을 스스로 결정하는 방식의 자율 용접 체계를 구현한다는 구상이다. NC AI는 해당 구현이 단순한 하드웨어 자동화를 넘어, 로봇이 스스로 주변 환경을 인지하고 유연하게 대처하는 진정한 '피지컬 AI 자율 용접'의 완성형 사례가 될 것으로 기대된다고 설명했다. 이연수 NC AI 대표는 "대한민국 조선업을 선도하는 한화오션과의 협력은 NC AI가 가진 소버린 산업 특화 AI 파운데이션 모델 '배키'의 확장성을 보여주는 최고의 무대가 될 것"이라며 "현장의 분진과 오염을 극복하는 강인한 비전 인식 기술과 자율 제어 모델을 성공적으로 개발해, 실제 조선 공정에 투입할 수 있는 세계 최고 수준의 피지컬 AI 모델을 만들겠다"고 말했다.2026-06-04 08:41:01
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노타, 엔비디아 무대서 '현장 AI' 비전 제시…피지컬 AI 공략 속도 [경제일보] AI 모델 경량화·최적화 기업 노타가 엔비디아 아시아태평양 파트너 행사에서 피지컬 AI 시대의 엣지 AI 비전을 공유했다. AI가 클라우드 안에 머무는 것을 넘어 도시와 도로, 항만, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 흐름이 빨라지는 가운데 노타의 온디바이스 AI 최적화 기술이 주목받고 있다. 노타는 김태호 최고기술책임자(CTO) 겸 공동창업자가 대만에서 열린 ‘NVIDIA APAC Robotics and Edge AI Partner Day’에 초청돼 패널 토크에 참여했다고 2일 밝혔다. 이번 행사는 컴퓨텍스 2026 기간 중 엔비디아가 개최한 아시아태평양 지역 파트너 행사로, 로보틱스와 엣지 AI 분야 주요 기업들이 피지컬 AI와 스마트 공간 지능화 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 김 CTO가 참여한 패널 토크 주제는 ‘How Physical AI is Helping Transform Smart Spaces’였다. 세션에서는 도시, 도로, 항만, 산업 현장 등 실제 공간에서 AI가 상황을 실시간으로 인지하고 판단하며 대응하는 기술 흐름이 다뤄졌다. 카메라 등 현장 인프라에서 수집되는 데이터를 AI가 분석해 사고 예방, 안전 관리, 운영 효율화로 연결하는 방식이다. ◆ 피지컬 AI 핵심은 ‘현장 가까운 AI’ 노타는 이번 패널에서 온디바이스 AI와 엣지 AI 최적화 기술의 중요성을 강조했다. 엣지 AI는 데이터를 모두 클라우드로 보내 처리하는 대신 카메라, 로봇, 교통 인프라, 산업 장비 등 현장 가까운 기기에서 AI를 구동하는 방식이다. 네트워크 지연을 줄이고 개인정보 보호 부담을 낮추며, 통신 환경이 불안정한 현장에서도 빠르게 대응할 수 있다는 장점이 있다. 특히 스마트시티와 산업공간에서는 실시간성이 중요하다. 사고 위험을 감지하거나 작업자 안전을 확인하는 과정에서 AI 판단이 늦어지면 실제 대응 효과가 떨어질 수 있다. 노타는 AI 모델을 작고 효율적으로 최적화해 제한된 연산 자원과 전력 환경에서도 AI가 안정적으로 작동하도록 하는 기술을 보유하고 있다. 노타는 스마트 공간이 단순한 데이터 수집 공간에서 AI가 맥락을 이해하고 의사결정을 보조하는 지능형 공간으로 진화하고 있다고 봤다. 비전 언어 모델(VLM)과 비전 AI 에이전트가 발전하면서 영상 데이터는 단순 관제 대상을 넘어 현장 상황을 요약하고 보고하며 운영자의 판단을 돕는 핵심 데이터로 활용되고 있다. ◆ 엔비디아 생태계 협력 확대 이번 패널 참여는 노타가 엔비디아 생태계 안에서 쌓아온 협력 흐름을 피지컬 AI와 로보틱스 영역으로 넓히는 계기로 평가된다. 노타는 앞서 엔비디아 커넥트 파트너로 선정됐고 지난 4월 엔비디아 네모트론 해커톤에서 대상과 트랙 1위를 차지하며 AI 최적화 역량을 선보였다. 엔비디아가 최근 로보틱스와 엣지 AI, 피지컬 AI를 차세대 성장축으로 강조하고 있다는 점도 의미가 있다. 로봇과 드론, 스마트시티, 산업 자동화가 확산될수록 현장에서 작동하는 AI 모델의 효율성과 안정성은 중요한 경쟁력이 된다. 노타 입장에서는 엔비디아 젯슨 등 엣지 AI 플랫폼과 연계한 최적화 기술을 글로벌 파트너들에게 알릴 수 있는 기회다. 다만 피지컬 AI 시장 확대를 위해서는 실제 현장 적용 사례 확보가 필요하다. AI 모델 최적화 기술이 도시·교통·산업 현장에서 비용 절감, 운영 효율화, 안전 개선 효과로 이어져야 사업성이 커진다. 노타가 글로벌 파트너들과의 협력을 통해 엣지 AI 레퍼런스를 얼마나 빠르게 늘리느냐가 향후 성장의 핵심 변수가 될 전망이다. 김태호 노타 CTO 겸 공동창업자는 “피지컬 AI 시대에는 AI가 디지털 공간을 넘어 실제 물리 환경에서 상황을 인지하고 판단하며 대응하는 역량이 중요해지고 있다”며 “노타는 온디바이스 AI 최적화 기술을 기반으로 도시, 교통, 산업 현장에서 실시간으로 작동하는 엣지 AI 구현에 집중해왔으며 앞으로도 글로벌 파트너들과 함께 로보틱스와 엣지 AI 생태계 확산에 기여하겠다”고 말했다.2026-06-02 09:21:28
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르노코리아, 부산상의와 판매 확대 나선다…지역 협력 강화 [경제일보] 르노코리아가 부산상공회의소와 손잡고 지역 기반 판매 확대에 나섰다. 부산공장을 중심으로 지역 경제와 자동차 산업 생태계를 함께 키우겠다는 전략이다. 20일 르노코리아에 따르면 회사는 지난 19일 부산 강서구 신호산업단지 내 부산공장에서 부산상공회의소와 ‘판매 증대 캠페인 업무협약(MOU)’을 체결했다. 이번 협약은 부산지역 경제 활성화와 지역 자동차 산업 경쟁력 강화를 위한 협력 체계 구축에 초점이 맞춰졌다. 르노코리아와 부산상공회의소는 지역 기업 임직원을 대상으로 차량 구매 혜택을 제공하고, 지역 내 판매 확대 캠페인을 공동 추진할 계획이다. 판매 대상 차종과 할인 혜택, 신청 절차 등 세부 운영 계획은 별도 안내를 통해 공개될 예정이다. 업무협약식 이후에는 부산지역 자동차산업 활성화를 위한 현장 간담회도 진행됐다. 르노코리아 부산공장의 경쟁력 강화 방안과 지역 자동차 산업 활성화 전략 등이 논의됐다. 1997년 완공된 르노코리아 부산공장은 르노그룹 내 핵심 생산 거점 가운데 하나로 평가받고 있다. 현재 필랑트와 그랑 콜레오스, 아르카나, 폴스타4 등을 생산하고 있다. 특히 내연기관과 하이브리드 차량, 전기차를 동시에 생산할 수 있는 혼류 생산 체계를 구축하며 생산 유연성을 강화하고 있다. 르노코리아는 올해 1월 부산공장 생산 설비를 대규모로 개편했다. 기존 내연기관 중심 생산라인을 전동화 대응 체계로 전환하면서 전기차 전용 플랫폼 생산 역량도 확보했다. 생산 자동화 수준도 높다. 차체 공장은 용접 공정 자동화율 100% 체계를 구축했고, 도장 공장 역시 전 공정 자동화 시스템을 운영 중이다. 조립 공장 물류 공급 과정에는 AGV(무인운반차) 기반 자동 물류 시스템이 적용됐으며 자동화율은 95% 이상 수준이다. 르노코리아는 부산공장을 중장기적으로 ‘스마트 제조 허브’로 전환한다는 계획도 추진하고 있다. 생산 데이터를 실시간으로 분석·제어·관리할 수 있는 연결형 인프라를 구축하고, AI 비전 시스템을 활용한 생산 품질 검수 영역도 확대할 방침이다. 제조 공정 효율성과 품질 안정성을 동시에 높이겠다는 전략이다. 르노코리아는 부산공장을 중심으로 미래차 생산 체계 전환에 속도를 내고 있다. 중국 지리자동차와 협력 중인 하이브리드 프로젝트와 전기차 생산 확대 전략 역시 부산공장을 중심으로 추진되는 상태다. 니콜라 파리 르노코리아 대표이사는 “임직원 2000명 이상이 근무하는 부산공장은 25년 넘게 국내시장과 글로벌 수출을 함께 이끌어온 르노코리아의 핵심 생산기지”라며 “부산을 기반으로 시장 경쟁력을 강화하고, 지역 기업과의 상생 협력을 확대해 부산 자동차산업과 지역경제 활성화에 기여해 나가겠다”고 말했다.2026-05-20 09:01:32
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가전의 진화는 '인지'…삼성전자, AI 가전으로 북미 생활 방식 파고든다 [경제일보] 글로벌 가전 기업 삼성전자가 인공지능(AI) 기반 '인지형 가전'을 앞세워 북미 시장 공략을 강화하고 있다. 단순 자동화 수준을 넘어 사용자의 행동과 환경을 이해하는 '생활 밀착형 AI'로 가전의 역할을 재정의하려는 시도로 해석된다. 삼성전자는 최근 미국 뉴저지에서 열린 '더 브리프 뉴욕' 행사에서 AI 가전 기술을 공개했다. 냉장고와 오븐 등 주요 제품에 카메라와 AI 비전 기술을 적용해 식재료를 인식하고 조리 과정을 분석하는 기능을 시연했다. 표면적으로는 신제품 소개지만 업계에서는 이를 가전 산업의 경쟁 축 변화로 본다. 기존 성능·효율 경쟁에서 사용자 경험 경쟁으로 중심이 이동하고 있다는 점에서다. 이번 전략의 핵심은 인지다. AI 비전 기반 냉장고는 식재료의 입출고를 자동으로 인식하고 오븐은 음식 상태를 분석해 조리 조건을 조정한다. 이는 사용자가 직접 설정하지 않아도 기기가 상황을 이해하고 판단하는 구조다. 과거 스마트 가전이 '연결(Connectivity)'에 초점을 맞췄다면 이제는 '이해(Understanding)'로 진화하고 있는 셈이다. 이 같은 변화의 배경에는 가전 시장의 성숙이 있다. 글로벌 가전 시장은 이미 보급률이 높아지면서 성능 개선만으로는 차별화가 어려운 단계에 접어들었다. 이에 따라 기업들은 제품 자체의 기능을 넘어 사용 경험을 개선하는 방향으로 경쟁 전략을 전환하고 있다. 특히 AI 기술은 이 전환을 가능하게 하는 핵심 요소로 데이터를 기반으로 사용자 행동을 학습하고 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 북미 시장 전략도 맞물린다. 삼성전자는 대용량 저장, 위생, 공간 효율을 중시하는 북미 소비자 특성을 반영한 제품을 선보였다. 이는 글로벌 공통 제품이 아닌 지역 맞춤형 전략을 강화하는 흐름으로 읽힌다. 가전이 단순 제품이 아니라 라이프스타일에 맞춰 진화하는 생활 플랫폼으로 바뀌고 있는 것이다. 이 과정에서 AI 생태계의 중요성도 커지고 있다. 개별 제품의 기능을 넘어 냉장고, 오븐, 세탁기 등 가전이 서로 연결되고 데이터를 공유할 때 시너지 효과가 극대화된다. 삼성전자가 '홈 컴패니언'을 강조하는 것도 이러한 맥락이다. 결국 경쟁은 개별 제품이 아니라 '가정 내 AI 생태계' 단위로 확장되고 있다. 다만 AI 가전은 데이터 수집과 활용이 필수적인 만큼 개인정보 보호와 보안 이슈가 함께 제기된다. 또한 카메라 기반 인식 기술의 정확성과 신뢰성 확보도 소비자 수용도를 좌우하는 요소다. 기술 고도화와 함께 사용자 신뢰 확보가 병행돼야 하는 구조다. 가전 산업은 기능을 넘어 경험을 제공하는 산업으로 재편되고 있다. 삼성전자의 이번 행보는 AI를 통해 가전의 역할을 도구에서 동반자로 확장하려는 시도로 볼 수 있다. 문종승 삼성전자 DA 사업부 부사장은 "삼성전자의 AI 가전은 소비자의 삶을 이해하고 돕는 홈 컴패니언으로 진화하고 있다"며 "북미 라이프스타일에 밀착된 특화 기능과 독보적인 AI 생태계를 구현해 시장을 적극 공략해 나갈 것"이라고 말했다.2026-04-17 09:46:31
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LS, AI '업무' 넘어 '산업 운영'으로…전사 디지털 혁신 본격화로 제조 혁신 축 이동 [경제일보] 전력·소재 중심 산업 기업 LS그룹이 생성형 AI 도입을 계기로 '업무 자동화'를 넘어 제조·설비·농업까지 아우르는 전사 디지털 전환에 속도를 내고 있다. AI를 단순 효율화 수단이 아닌 생산성과 수익성을 좌우하는 핵심 인프라로 끌어올리겠다는 전략이다. LS그룹의 AI 전략은 올해 초부터 방향성이 명확해졌다. 구자은 회장은 지난 1월 신년사에서 직접 AI를 활용해 메시지를 생성하는 과정을 임직원에게 공개하며 "저부가가치 업무는 AI로 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다"고 강조했다. 단순한 도입을 넘어 조직 전반의 업무 방식 자체를 바꾸겠다는 선언이었다. 이 같은 기조 아래 LS는 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 비롯해 'LS Biz 인텔리전스', 'HR AI 에이전트' 등을 도입하며 사무·관리 영역의 디지털화를 빠르게 추진하고 있다. 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 반복 업무를 자동화해 생산성을 끌어올리는 데 초점이 맞춰졌다. 눈에 띄는 변화는 제조 현장에서 나타나고 있다. LS전선은 강원 동해 해저케이블 공장에 제조운영관리(MOM) 시스템을 도입해 원료 입고부터 출하까지 전 과정을 디지털로 관리하고 있다. 이를 기반으로 전 사업부에 스마트팩토리 구축 노하우를 확산시키며 그룹 전반의 디지털 전환을 가속화하는 모습이다. 최근에는 디지털 트윈과 AI를 결합해 공정 최적화 수준까지 끌어올리고 있다. 실시간 불량 예측과 시뮬레이션 기반 생산관리 체계를 구축하며 품질과 생산성을 동시에 개선하는 구조다. 협력사와의 연계도 강화되고 있다. IoT 센서를 활용한 '아이체크(i-Check)' 시스템은 전력 설비의 이상 상태를 실시간 감지해 사고를 사전에 차단하는 역할을 한다. 산업단지를 중심으로 도입이 확대되면서 전력 인프라 안전 관리 영역에서도 AI 활용도가 높아지고 있다. LS일렉트릭은 제조 자동화의 고도화를 통해 AI 적용 효과를 수치로 입증하고 있다. 청주사업장 스마트 공장 도입 이후 저압기기 생산량은 기존 대비 약 2.5배 증가했고 에너지 사용량은 60% 이상 절감됐다. 불량률 역시 글로벌 최고 수준인 7PPM까지 낮아졌다. 단순 자동화를 넘어 AI 기반 검사·용접·물류 시스템이 생산 효율을 구조적으로 끌어올린 결과다. 여기에 더해 LS일렉트릭은 물리적 검증이 어려운 고압 설비를 가상환경에서 시뮬레이션하는 '디지털 검증 체계'구축에도 나서고 있다. 제조 공정의 안전성과 정밀도를 동시에 확보하려는 시도다. 소재 분야에서도 변화는 뚜렷하다. LS MnM은 울산 온산 제련소에 'ODS(온산 디지털 스멜터)'를 도입해 원료부터 출하까지 데이터를 통합 관리하고 있다. AI 기반 설비 운영 최적화와 고장 예측 시스템을 통해 에너지 효율과 설비 안정성을 동시에 개선하고 있다. 특히 AI 비전 시스템을 활용한 전기동 검사 자동화는 기존 검사 한계를 보완하며 품질 신뢰도를 끌어올렸다는 평가다. 농업 분야로의 확장도 눈에 띈다. LS엠트론은 '마이파머스' 등 디지털 농업 플랫폼을 통해 데이터 기반 영농 의사결정 체계를 구축하고 있다. 작물·기상·병해충 정보를 AI가 분석해 맞춤형으로 제공하는 방식으로 농업 생산성과 수익성을 동시에 개선하겠다는 전략이다. 산업용 제조를 넘어 1차 산업까지 AI 적용 범위를 넓히는 흐름이다. 에너지 사업에서도 AI는 핵심 역할을 맡고 있다. E1은 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 위험과 잔여 수명을 예측하는 예지보전 시스템을 도입했다. 유지보수 비용을 줄이는 동시에 안전성을 높이는 효과를 동시에 노리고 있다. 이처럼 LS그룹의 AI 전략은 단순한 '업무 자동화'를 넘어 '산업 운영 체계 재설계' 수준으로 확장되고 있다는 평가가 나온다. 특히 전선·전력기기·제련·에너지 등 전통 제조업 중심 포트폴리오에 AI를 결합하면서 생산성 개선과 비용 절감이라는 실질적인 성과로 이어지고 있다는 점이 특징이다. 업계에서는 LS의 행보를 제조업 AI 전환의 전형적인 사례로 보고 있다. 기존 제조 경쟁력이 설비 투자와 규모의 경제에 기반했다면 이제는 데이터와 AI 활용 역량이 성과를 좌우하는 구조로 바뀌고 있기 때문이다. 특히 전력 인프라와 소재 산업은 품질 안정성과 설비 운영 효율이 핵심인 만큼 AI 도입 효과가 상대적으로 크게 나타나는 분야로 꼽힌다. 향후 관건은 AI 활용 범위를 '현장 단위 최적화'에서 '사업 간 연결'로 확장하는 데 있다. 계열사 간 데이터 통합과 플랫폼 고도화가 이뤄질 경우 그룹 차원의 시너지 창출이 가능하기 때문이다. 동시에 AI 투자 확대에 따른 비용 부담과 보안, 인력 재교육 등 과제도 병행될 전망이다.2026-04-07 17:55:12
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