최근 제조업계에서는 자율제조(Autonomous Manufacturing)가 주목받고 있다. 자율제조란 인공지능(AI), 사물인터넷(IIoT), 디지털 트윈 등의 기술을 활용하여 최소한의 인간 개입으로 제품을 기획, 설계, 생산, 공급하는 혁신적인 시스템을 의미한다. 이러한 자율제조 시스템은 전통적인 생산 방식과는 다른 효율성과 유연성을 제공하여, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 중요한 역할을 한다. 여기서는 자율제조 정의와 트렌드, 글로벌 사례, 자율제조의 혜택 및 기술적 도전 과제에 대해 다루고자 한다. 자율제조는 고객의 요구에 신속하게 대응하기 위한 자율화된 제조 시스템으로, AI와 IIoT, 디지털 트윈 기술을 결합하여 인간의 개입을 최소화한 상태에서 제품의 기획, 설계, 생산, 공급을 가능하게 한다. 이는 기존의 자동화 및 정보화 기술을 넘어서는 지능형 제조 시스템으로서, 빠른 의사결정과 효율적인 생산이 핵심이다. 자율제조의 트렌드는 지능화된 자율 생산 시스템의 도입을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 디지털 트윈 기술을 통해 현실 세계의 데이터를 가상공간에 실시간으로 반영하여 생산 공정을 최적화하는 방식이 대표적이다. 이 외에도 AI를 활용한
오늘날 제조업의 패러다임은 급격히 변화하고 있으며, 그 중심에는 자율제조(Autonomous Manufacturing) AI가 자리잡고 있다. 자율제조 AI는 데이터를 활용하여 생산 공정을 자동화하고 최적화함으로써 효율성을 극대화하는 기술이다. 이는 단순히 노동력을 대체하는 것을 넘어, 데이터 기반의 의사결정을 가능하게 하여 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 다양한 효과를 창출하고 있다. 여기서는 자율제조 AI의 개념과 현재 적용 동향, 주요 사례와 도입 효과에 대해 살펴봄으로써, 산업계에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 자율제조 AI의 개념 자율제조 AI는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 제조 공정을 자동화하고 최적화하는 시스템을 의미한다. 이는 머신러닝, 딥러닝, 데이터 분석 등의 기술을 바탕으로 하며, 생산 과정에서 발생하는 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 최적의 운영 방안을 제시한다. 자율제조 AI는 기존의 자동화 시스템과 달리, 실시간 데이터를 바탕으로 지속적인 학습과 최적화를 통해 점점 더 효율적이고 정확한 운영을 가능하게 한다. 자율제조 AI의 핵심은 데이터를 기반으로 한 의사결정이다. 이는 제조 공정에서 발생하는 데이터를 실시간으로
데이터 센터는 AI 개발과 데이터 분석, 클라우드 컴퓨팅과 같은 기술의 핵심 인프라로 자리매김했다. 이 기술의 급격한 발전과 더불어 데이터 센터 수요도 기하급수적으로 증가하는 추세다. AI 개발을 주도하는 주요 국가들은 필수 지역에 데이터 센터 구축을 요구하며, 기업들은 그 전략에 부응해 데이터 센터를 구축하고 있다. 무엇보다 데이터 센터와 관련해 AI 연구 개발이 전력 소비를 크게 증가시키고 있어, 데이터 센터의 에너지 관리와 탄소중립은 어느 때보다 중요한 이슈로 부상하고 있다. AI 경쟁과 심화하는 전력 소비 최근 빅테크 사이에서 발표된 환경 보고서가 화제다. 이에 따르면, AI 인프라 구축 과다로 인한 기후변화 대처에 미숙했다는 내용이 골자다. 구글은 지난해 자사 온실가스 배출량이 전년 대비 13% 증가한 1430만t을 기록했다고 공개했다. 이는 5년 만에 온실가스 배출이 48% 증가했다는 것을 의미한다. 구글은 주 요인으로 데이터 센터 증가를 꼽았다. 구글은 2030년까지 탄소중립을 완성하는 것은 어려운 일이라며, AI가 미래 환경에 미칠 영향에 대해 불확실성이 존재한다고 밝혔다. 지난 5월 마이크로소프트(MS)는 데이터 센터로 인해 2020년 이후
HBM(High Bandwidth Memory)이 가진 시장 가치가 치솟고 있다. 최근 반도체 시장이 호황에 접어들면서, HBM은 AI 반도체에 필수 요소로 자리잡았다. 더욱이 HBM을 원하는 시장 수요가 점차 증가하는 추세다. HBM을 생산하는 주요 기업의 행보도 연일 뉴스거리다. HBM3E 납품을 시작한 SK하이닉스, 마이크론 테크놀로지와 아직 HBM3E 검증기간을 거치는 삼성전자가 그 주인공들이다. 업계에서는 주요 고객사로 납품되는 5세대 HBM3E을 넘어 6세대 HBM4의 향방을 점치고 있다. 수출, 고객 수요에서 영향력 확대되는 HBM 국내 수출 부문에서 큰 비중을 차지하는 분야는 단연 반도체다. 반도체 안에서도 메모리 반도체가 대부분을 차지하는 가운데, HBM 비중이 점차 확대되고 있다. 산업통상자원부 조사에 따르면, 6월 국내 반도체 수출액은 134억2000만 달러였으며, 이중 HBM을 포함한 메모리 반도체 수출액은 88억 달러로, 반도체 수출에서 65.8%를 차지한 것으로 알려졌다. 산업부는 시스템 반도체 수출이 상대적으로 더디게 증가하는 과정에서 메모리 반도체 수출이 빠르게 확대되고 있다고 언급했다. AI 성능 개선을 위해 요구되는 HBM의
미국과 중국, 두 나라의 치열한 AI 경쟁이 벌어지고 있다. 두 나라를 보고 있으면, 과거 냉전시대, 달에 먼저 발을 내딛기 원했던 우주 경쟁이 떠오른다. AI는 21세기의 새로운 우주임에 틀림없다. 이처럼 미국과 중국은 최첨단의 AI를 확보하기 위해 치열한 전략을 펼치고 있다. 두 나라의 경쟁은 단순히 속도뿐 아니라, 각국의 산업 기반, 정책, 투자 환경에 따라 복잡해지고 있으며, 이는 곧 세계 AI 시장에서 얼마나 영향력을 발휘할 수 있느냐를 결정짓는 요소가 되고 있다. 첫 번째 전장, 투자와 논문 세계에서 가장 진보한 AI 기술을 가진 국가는 단연 미국이다. AI 경쟁력을 논할 때 표면적으로 비교할 수 있는 분야는 투자 규모다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 글로벌 정부·민간 분야 AI 투자 동향 분석 보고서에 따르면, 작년 미국 정부·민간의 AI 투자액은 874억1000만 달러(약 120조7800억 원)에 달했다. 동년 전 세계 정부·민간 AI 투자액이 1419억 달러 규모로 추정될 때, 미국 투자액이 전체에서 62%를 차지할 정도로 막대하다. 뒤이어 유럽연합(EU)가 8%로 2위, 중국이 7%로 3위를 차지해 미국과는 다소 큰 격차를 보였다. 각국
세계 반도체 시장에 훈풍이 분다. 반도체 산업을 평가하는 주요 지표가 상승하는 가운데, 일각에서는 반도체 슈퍼사이클이 다시 올 것이라는 의견이 나오고 있다. 지난 2021년, 반도체 산업은 코로나19 팬데믹이라는 전무후무한 위기 속에서도 슈퍼사이클을 언급할 정도로 호실적을 기록한 바 있다. 그때와 달리, AI를 필두로 한 지금의 반도체 호황은 이제 막 시작된 듯하다. 개선되는 반도체 산업 지표 슈퍼사이클이라는 용어는 특정 기간 동안 반도체 수요가 지속적으로 증가해 공급이 부족해지고 가격이 상승하는 현상을 말한다. 지난 2011년, 코로나 19 팬데믹을 직면했던 반도체 산업은 아이러니하게도 슈퍼사이클에 준하는 호황을 맞아 우상향을 그렸다. 반도체 기업은 수요·공급의 비대칭으로 인한 단가 상승으로 높은 매출과 영업이익을 기록하기도 했다. 약 3년이 지난 지금, 반도체 시장에서는 생성형 AI로 인한 파급효과로 슈퍼사이클 도래 가능성을 점치고 있다. 호조세를 맞은 반도체 시장은 지표로 나타나고 있다. 국내의 경우 올해 상반기 ICT 분야 수출액이 상반기 기준 역대 두 번째로 많았는데, 이를 이끈 것은 반도체였다. 과학기술정보통신부에 따르면, 올해 상반기는 작년 동기
AI 기술이 산업의 중심으로 자리 잡으면서, 주요 빅테크 기업은 AI 분야에서의 주도권을 확보하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 대표적으로 ‘매그니피센트 7’이 있다. 이들은 AI의 발전을 통해 제품과 서비스를 혁신하고, 새로운 시장 기회를 창출하기 위해 대규모 투자와 연구개발에 집중한다. 매그니피센트 7의 행보가 주가에 미치는 파급력 또한 상당하다. 이를 통해 업계에서 차지하는 그들의 영향력이 어떤 움직임에 따라 변화하는지 주목해볼 만하다. AI ‘한 방’으로 역전 계기 마련한 애플 애플이 시가총액 3조5000억 달러(4852조 원)라는 기념비적인 기록을 세웠다. 다우존스 마켓 데이터에 따르면, 애플 주가는 7월 9일(현지시간) 기준 0.38% 상승한 228.68달러로 거래를 마감해 시총 3조5070억 달러를 기록했다. 애플은 올초만 해도 주가가 하향세였으나, 지난 6월 세계 개발자 회의(WWDC)에서 ‘애플 인텔리전스’라는 AI 전략을 공개하면서 전세가 달라졌다. 애플 인텔리전스는 애플의 모든 기기에 적용되는 AI 시스템으로, 애플은 아이폰 운영체제 iOS를 비롯해 올해 새롭게 업데이트되는 소프트웨어에 생성형 AI 기능을 탑재할 계획이다. 애플은 오픈
TSMC와 삼성전자. 세계 반도체 생산을 주도하는 두 개의 기둥이다. 반도체 제조를 위탁받아 생산을 진행하는 파운드리 영역에서 두 기업의 행보가 주목되고 있다. AI 시대에 본격적으로 돌입함에 따라, AI 구현을 위한 반도체 수요가 점차 높아지는 추세다. 이를 증명이라도 하듯 삼성전자와 TSMC는 지난 2분기에 괄목할 만한 실적을 기록했다. 양사는 파운드리 사업을 위한 전략 수행에 발빠르게 움직이는 한편 사업이 진행되는 양상에서 다소 부침을 겪는다. 이 글에서는 대내외적인 과제를 안은 두 기업의 행보를 주목해 본다. 나란히 호성적 기록한 삼성-TSMC 지난해부터 반도체 훈풍이 불기 시작했다. AI로부터 시작된 이 흐름은 약 2년여간 침체됐던 반도체 시장에 희소식이었다. 이에 최근 공개된 삼성전자 2분기 실적이 화제가 됐다. 삼성전자는 2분기 매출 74조 원, 영업이익 10조4000억 원으로 어닝 서프라이즈를 기록했다. 매출의 경우 전년 동기 대비 23.31% 증가한 수치였다. 부문별 실적이 공개되진 안았으나, 증권가에서는 디바이스솔루션(DS) 부문 실적을 약 28조 원대로 예상했다. 이는 올해 1분기 매출(23조1400억 원)과 비교해도 20%가량 수준이다.
AI 인프라는 AI 시스템의 효과적인 구현을 위한 기술 기반을 제공한다. 이는 데이터의 저장, 처리 및 분석을 위한 하드웨어와 소프트웨어 리소스를 포함한다. 대표적인 예가 클라우드 서비스다. 최근 빅테크가 주도하는 AI 인프라 확장이 지속되고 있다. 대량의 데이터를 신속하게 처리하고, 고도의 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있는 강력한 인프라는 기업의 경쟁력 그 자체다. 나아가 국가 차원에서도 AI 인프라 확충을 위해 발빠르게 나서고 있다. 정부·민간, AI 인프라 확보에 주력하다 AI 기술력 확보를 위해 기업을 비롯해 세계 각국의 경쟁이 지속되고 있다. 지난 6월 미 일간 월스트리트저널(WSJ)은 WSJ은 “아시아와 중동, 유럽에 있는 국가가 자국의 새 AI 컴퓨팅 시설에 수십억 달러를 쏟아붓고 있다”고 밝혔다. 그리고 이는 엔비디아에 빠르게 성장하는 수익원이 될 것이라고 덧붙였다. 각국 정부의 목표는 대부분 흡사하다. 자국 내에서 첨단 AI를 개발하고 현지 데이터를 기반으로 모국어를 이용하는 대규모언어모델(LLM)을 학습시키는 것이다. WSJ은 이 같은 흐름이 AI 기술에 대한 전략적 자립을 추구하는 것이라고 분석했다. 국가적인 AI 모델 구축에 상대적으
우리나라는 AI 강국 중 하나로 손꼽힌다. 정부와 민간 기업은 세계적인 AI 경쟁력을 구축하기 위해 꾸준히 노력해 왔다. AI 기술 연구 및 개발에 막대한 투자를 지속하며 다양한 산업 분야에 AI 기술 적용을 확대하고 있다. 특히 국내에서 초거대 AI를 구축한 기업들의 움직임은 업계의 관심사다. 이번 기사에서는 네이버와 카카오, SK텔레콤과 KT가 최근 공개한 행보를 살펴보며 국내 AI 산업의 다음 페이지를 가늠해보고자 한다. 네이버, 안전한 AI 위한 기틀 만든다 지난 6월, 네이버는 AI에 관한 안전성 실천 체계(ASF, AI Safety Framework)를 발표했다. 네이버 ASF는 AI 시스템이 초래할 수 있는 위험을 각각 통제력 상실 위험과 악용 위험으로 정의하고 이에 대응하는 방법을 설계한 것이 특징이다. 인간이 AI 시스템에 영향을 미치지 못하게 되는 통제력 상실 위험을 완화하기 위해 AI 시스템의 위험을 주기적으로 평가하고 관리할 계획이다. 네이버는 현존 최고 성능의 AI 시스템을 ‘프런티어 AI’로 정의하고 이 기술 수준에 해당하는 AI 시스템에 대해 3개월마다 위험 평가를 수행한다. 시스템 능력이 기존보다 6배 이상 급격히 증가할 경우 추
지난 10여 년간 빅데이터는 산업계에서 중요한 화두로 자리 잡았다. 초기에는 단순히 많은 데이터를 수집하는 것에 집중했지만, 이제는 그 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가에 대한 고민이 시작됐다. 이는 빅데이터와 AI, 딥러닝 등 첨단 기술의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있다. 대한민국의 제조업체들도 이러한 변화를 적극적으로 수용하고 있으며, 스마트 제조업으로의 전환을 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 빅데이터의 변화와 도전 빅데이터는 단순히 많은 양의 데이터를 의미하는 것이 아니다. 이제는 양보다는 질이 중요해졌다. 양질의 데이터를 통해 유의미한 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 것이 중요하다. 많은 기업들이 아직도 어떤 데이터가 자신들에게 유용한지, 어떻게 활용해야 할지에 대한 명확한 이해를 갖지 못하고 있다. 데이터의 양은 제타바이트(ZB) 단위로 늘어나고 있으며, 이는 기가바이트(GB)와 테라바이트(TB)를 넘어서는 엄청난 양이다. 이러한 데이터를 효과적으로 관리하고 활용하는 것이 기업의 중요한 과제가 되었다. 데이터의 홍수 속에서 질의 세계로 빅데이터는 이제 양보다는 질의 세계로 이동하고 있다. AI와 딥러닝 기술을 통
정부 지원 사업은 기업들이 혁신적인 기술을 도입하고 사업 경쟁력을 높이기 위한 중요한 기회다. 그러나 이러한 지원을 효과적으로 받기 위해서는 다양한 정보와 전략이 필요하다. 이 글에서는 정부 지원 사업을 이해하고, 성공적으로 활용하기 위한 방법과 정보를 제공하고자 한다. 정부 지원 사업 정보는 어디서 얻을 수 있을까? 정부 지원 사업에 대한 정보를 얻기 위해서는 몇 가지 주요 사이트를 참고하는 것이 좋다. 이들 사이트는 다양한 정부 지원 사업의 공고와 관련 정보를 제공하여 기업들이 필요한 지원을 적시에 받을 수 있도록 돕는다. 첫 번째로, 중소벤처기업부에서 운영하는 ‘기업마당’ 사이트를 추천한다. 이 사이트는 중앙부처와 지자체의 다양한 정책 지원 사업 정보를 종합적으로 제공한다. 특히, 2024년도 중소기업 지원 사업에 대한 정보를 한눈에 볼 수 있는 PDF 자료를 제공하여 기업들이 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있도록 도와준다. 두 번째로, 소상공인을 위한 다양한 지원 사업 정보를 제공하는 ‘소상공인시장진흥공단’ 사이트가 있다. 이 사이트에서는 ‘스마트 제조 지원 강화 사업’ 등 소상공인을 위한 중요한 사업 공고를 확인할 수 있다. 소규모 제조업체들도 손쉽게
디지털 전환(DX)이 단순한 업무부터 거시적인 비즈니스 영역까지 산업 안에서 활발하게 진행 중이다. 디지털 전환은 IIoT, 디지털 트윈, 클라우드, 5G, 증강현실(AR)·확장현실(XR) 등 4차 산업혁명으로 촉발된 차세대 기술을 활용하는 데 기본 토대 역할을 한다. 여기에 근간을 둔 인공지능(AI)은 디지털 전환과 더불어 제조 산업에 새로운 가능성을 열 기술로 적극적인 도입이 요구된다. 이에 여러 제조기업은 제조 영역의 원초적 목적인 생산성 및 효율성 향상, 수율 상승, 제조 기술 제고 등을 실현하는 이른바 ‘제조혁신’ 로드맵의 핵심요소로 디지털 전환과 AI 도입을 염두에 두고 있다. 전문가들은 이 과정에서 규모가 큰 기업 대비 중소 규모의 기업은 디지털 전환과 AI 도입이 현실적으로 쉽지 않다고 분석한다. 인프라 구축 및 투자가 필요한데 중소·중견기업은 이러한 과정에서 애로에 직면한다는 것이다. 정부는 주관부처 및 전담기관을 선정해 우리 기업의 디지털 전환을 지원하고 있다. 이는 생산설비 자동화, 로봇 자동화, 시스템 구축 및 정보 디지털화, 디지털 전환 고도화, 빅데이터 및 AI, 에너지 및 환경, 신제품 및 신기술 개발 등을 포함한다. 중소벤처기업부
오늘날 AI 시장을 주도하는 집단이 미국의 빅테크라는 사실에 대부분 동의할 것이다. 이 빅테크는 높은 기술 완성도와 막대한 인프라 규모, 훌륭한 인적 자원을 기반으로 AI의 현재와 미래를 주도하고 있다. 특히 생성형 AI가 등장한 이래로, 빅테크의 영향력은 국가와 산업을 뛰어넘고 있다. 이번 글에서는 빅테크의 행보를 바탕으로 이들이 제시하는 기술 방향성과 비즈니스 전략에 대해 살펴보고자 한다. ‘애플 인텔리전스’로 경쟁력 과시한 애플 지난 6월, 애플이 드디어 야심찬 AI 전략을 세상에 공개해 화제가 됐다. 지난 6월 10일(현지시간) 미 캘리포니아주 애플 파크 본사에서 연례 세계 개발자 회의(WWDC) 2024를 열고, 아이폰 운영체제 iOS 18 등 업데이트 사항을 발표했다. 가장 큰 변화는 AI 기능의 탑재다. 애플은 자체 AI 시스템을 ‘애플 인텔리전스’라고 소개했다. 애플 인텔리전스는 텍스트를 요약하고 이미지를 생성하며 사용자가 필요할 때 관련성 높은 데이터를 검색하는 데 활용된다. 크레이그 페더리기 애플 소프트웨어 엔지니어링 수석 부사장은 “우리는 강력한 생성형 AI 모델을 아이폰과 아이패드, 맥 OS에 탑재할 예정이다”고 밝혔다. 특히 애플은 오
제조업체는 정교한 센서를 활용하여 비즈니스 방식을 혁신하고, 품질 제어를 강화하고, 효율성을 개선하며, 안전을 증가시킬 수 있다. 3D 센서 기술이 발전함에 따라, 제조 및 물류와 같은 분야에서 새로운 응용 분야를 형성할 가능성이 있다. 이는 더 큰 효율성, 생산성, 그리고 움직이는 물체를 흔들림 없이 정확하게 스캔할 수 있는 능력을 가능하게 한다. 얼라이드 마켓 리서치(Allied Market Research)에 따르면, 글로벌 3D 센서 시장은 2022년부터 연평균 성장률(CAGR) 13%로 2031년까지 570억 달러에 이를 것으로 전망된다. 이 기술의 첫 상업적 사용은 게임 분야에서 3D 이미징 및 감지 용도로 사용되었으며, 소비자 기기의 3D 깊이 감지 기술은 지난 10년 동안 스마트폰 수요와 3D 안면 인식을 사용하여 전화를 잠금 해제할 수 있는 기능에 힘입어 증가했다. 최근 3D 깊이 감지 기술을 필요로 하는 응용 분야는 제조, 물류, 증강 현실을 포함하도록 확장되었다. 3D 센서 기술은 품질 관리 향상, 자동화 증가, 안전 강화, 최적화된 보관과 같은 이점을 가져온다. 예를 들어, 이 기술은 창고에서 공간을 최대화하고 로봇 픽 앤 플레이스를 가
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