챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
“글로벌 AI 인프라 시장, 학습 중심에서 추론 연산 중심으로의 구조적 전환” 생성형 AI(Generative AI) 모델의 고도화와 산업 현장 적용 확대로 글로벌 인공지능(AI) 산업의 중심이 '추론' 분야로 전환되고 있다. 이에 따라 전력·부지·공급망 등을 적기에 확보하고, 장기적인 실효 수요와 연계하는 인프라 운용 역량이 새로운 핵심 경쟁력으로 떠오르는 추세다. 글로벌 경영 컨설팅 업체 알바레즈앤마살(이하 A&M)은 보고서 '네오스케일러의 부상: AI 인프라 구축을 위한 글로벌 경쟁(Rise of the Neoscalers: Global Race to Build AI Infrastructure)'을 발간했다. 해당 보고서는 미국 하이퍼스케일러의 2026년 설비 투자액과 추론 중심 시장 재편에 따른 AI 인프라 시장의 구조적 성장을 분석한 자료다. 전력망·부지 확보 난제, 칩(Chip) 교체 주기와 기반 시설 간 자본 회수 시차 문제를 명시했다. 여기에 오픈AI·코어위브 등 네오스케일러의 부상과 소버린 AI(Sovereign AI) 및 산업 특화 AI 수요 대응 방안을 제시하기도 했다. 특히 이 안에는 미국 5대 하이퍼스케일러의 2026년 설비투자
글로벌 인공지능(AI) 트렌드에 발맞추기 위한 무게중심이 기존 ‘모델 개발’에서 ‘대규모 연산 인프라 확보’로 전환되는 분위기다. 그래픽처리장치(GPU)만 대량으로 도입하는 수준에서는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 것을 뜻한다. 메모리·네트워크·전력·소프트웨어를 통합해 지능을 생산하는 ‘AI 팩토리(AI Factory)’가 국가·기업의 핵심 기반 시설로 부상하는 모습이다. 한국에서는 SK그룹·네이버가 서로 다른 방식의 대규모 AI 팩토리 구축에 나섰다. SK그룹은 자회사 SK텔레콤의 최대 2기가와트(GW) 규모 AI 인프라와 또 다른 자회사 SK하이닉스의 차세대 메모리를 결합하는 데 집중하고 있다. 네이버는 각 세종특별자치시 소재 데이터센터를 중심으로, 최대 1GW 규모의 멀티테넌트(Multi-tenant) 소버린 AI(Sovereign AI) 클라우드를 추진한다. 쉽게 말해, 여러 기업·기관이 하나의 대규모 AI 인프라를 각자 분리된 환경에서 함께 이용하면서도, 데이터, 모델, 운영 권한은 국내 체계 안에서 통제하는 방식이다. 두 사업의 공통 기반은 엔비디아(NVIDIA)의 AI 팩토리 설계·배포·운영 청사진인 ‘엔비디아 DSX(NVIDIA DSX)’다. 다만
최신 인공지능(AI) 서버 6종 선봬 AMD 6세대 기업·데이터센터용 서버 중앙처리장치(CPU) ‘AMD EPYC 9006 시리즈’ 탑재 어드밴텍이 차세대 서버·네트워크 플랫폼을 공식 발표했다. 사측은 미국 캘리포니아 주 샌프란시스코에서 24일(현지시간) 열리는 AMD Advancing AI 2026'에 참가해 이 같은 제품을 선보일 예정이다. 어드밴텍은 이번 행사에서 공간 활용도를 극대화한 ‘2U 4노드(2U 4-Node)’ 규격의 에지(Edge) 서버와 대용량 부품 탑재가 가능한 확장형 메인보드 ‘EATX(Extended Advanced Technology eXtended) 서버 보드 등을 공개한다. 여기에 확장 가능한 고성능 인공지능(AI)에지 컴퓨팅 인프라 구축 방안을 제시할 계획이다. 이들 제품은 AMD 6세대 기업·데이터센터용 서버 중앙처리장치(CPU) ‘AMD EPYC 9006 시리즈’를 적용한 점이 특징이다. 해당 CPU 시리즈는 2나노미터(nm) 공정과 AMD의 차세대 젠 6)Zen 6) 및 고효율 저전력 설계 젠 6c(Zen 6c) 등 아키텍처를 기반으로 제작됐다. 이를 통해 높은 연산 능력과 전력 절감 효과를 제공하는 것으로 평가받는다.
엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor) 기반 차세대 고효율 컴퓨터 모듈 라인업 공개 인공지능(AI) 소프트웨어 최적화 기능 ‘젯슨 에이전트 스킬(Jetson Agent Skills)’ 공개도 엔비디아가 로보틱스 특화 컴퓨팅 솔루션 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’ 기술 구조를 채택한 신규 모듈 라인업을 내놨다. 젯슨 T3000(Jetson T3000)·젯슨 T2000(Jetson T2000) 등 두 종이 론칭했다. 이번에 베일을 벗은 라인업은 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) 인프라 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 한다. 여기에 Arm의 서버·인프라 특화 중앙처리장치(CPU) ‘네오버스(Neoverse)’를 결합했다. 이로써 고성능 인공지능(AI) 추론 능력을 유지하면서도 크기와 소비 전력을 기존 대비 절반 수준으로 줄였다는 평가다. 특히 젯슨 T3000은 거대언어모델(LLM)과 월드 파운데이션 모델(WFM) 등 멀티모달(Multimodal) 워크로드를 저전력으로 소화한다. 아울러 하드웨어 요구 사양을 낮춰 고비용 메모리 환경에서 시스템 구축 단가를 낮출 것으로 기대받는다. 더불어 엔비디아는 산업 특화형 엔비디아 IG
인텔(Intel) 초청 대만 기술 행사서 피지컬 AI(Physical AI) 실행 기술 전격 공개 예고 구동 제어 소프트웨어 시리즈 ‘WMX’와 인텔 최신 프로세서 융합 방법론 전파한다 “별도 제어 장치 없이 단일 PC 환경에서 인공지능(AI) 추론과 로봇 제어 동시 수행 지원” 모벤시스가 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 인텔(Intel)의 공식 초청을 받아, 단일 PC 기반 차세대 피지컬 AI(Physical AI) 실시간 실행 기술을 전 세계 파트너에게 전수한다. 사측은 이달 29일(현지시간) 대만 현지에서 열리는 ‘인텔 엣지 솔루션 서밋 2026(Intel Edge Solution Summit 2026)’에 등판한다. 이 행사는 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 및 로보틱스 제조 공급망의 시선이 집중된 하드웨어·소프트웨어 융합 기술 콘퍼런스다. 이 자리에는 전 세계 고성능 컴퓨팅 연산 장치 엔지니어와 자동화 플랫폼 관계자가 대거 집결한다. 중앙 서버를 거치지 않고 데이터를 즉각 처리하는 에지(Edge)단에서의 인공지능 전환(AX) 실증 데이터를 교류하는 핵심 무대로 기능할 전망이다. 특히 올해 서밋은 시각 인식·추론을 거쳐 로봇 자율 구동으로 직결되는
데이터센터 전력실의 이슈는 정전 순간에만 국한되지 않는다. 업계는 이보다 더 자주 문제를 만드는 것을 ‘부하 요동’이라고 지목한다. 수많은 그래픽처리장치(GPU)를 결집한 연산 인프라, 즉 ‘GPU 클러스터(GPU Cluster)’가 들어선 랙(Rack)은 기존 범용 서버 중심 설비와 다른 전력 요구사항이 있다. 특히 인공지능(AI) 학습·추론이 반복되는 데이터센터와 같은 환경에서는 전력 소비 패턴이 비정형적으로 변한다. 이로 인해 순간적으로 치솟았다가 급격히 내려앉는 ‘연산 부하’, 그에 따라 발생하는 ‘고조파(Harmonics)·발열’, 상위 전원단으로 전이되는 ’계통 부담‘ 등이 동시다발적인 연쇄 반응으로 나타난다. 이 배경에서 데이터센터가 우후죽순 구축되면서 랙당 전력 밀도가 한계를 경신하고 있다. 그럴수록 ’무정전전원장치(UPS)‘의 용량 산정과 운전 전략 역시 과거의 ‘평탄 부하’ 전제에서 빠르게 이탈하고 있다. 과거의 평탄 부하가 전력 수요의 등락이 크지 않은 안정적인 상태를 의미했다면, 이제는 GPU 연산량에 따라 전력이 널뛰는 ‘비정형 부하’가 표준이 됐다는 뜻이다. 이러한 이탈은 UPS 설계를 기존 ‘정전 대비용’에서 ‘실시간 전력 요동 흡
‘제9회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2026)’서 기업용 인공지능 전환(AX) 통합 솔루션 등판한다 하이라이트는 그래픽처리장치(GPU) 자원 실질 가동률 추적·시각화 솔루션 ‘아스트라몬(AstraMon)’ 능동형 영상 이해 솔루션 '자이바 에이전트(XAIVA agent)' 등장도 씨이랩이 ‘제9회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2026)’에 출격한다. 이 자리에서 기업의 인공지능 전환(AX)을 지원하는 기술 방법론을 들고 나온다. 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 열리는 국제인공지능대전은 국내외 AI 생태계가 총망라하는 AI 전문 박람회다. 지난 2018년 첫 개최 이후 챗GPT(ChatGPT)로 촉발된 생성형 AI(Generative AI) 기술부터 제조·유통·금융·의료 등 산업 전반에 적용되는 산업용 AI(Industrial AI), 로봇에 지능을 부여하는 피지컬 AI(Physical AI)까지 다양한 AI 접근법이 나온다. 씨이랩은 이번 행사에서 신제품 2종을 필두로 한 '통합 AI 포트폴리오'를 선보인다. 이를 통해 기업이 AX 과정에서 겪는 기술적·경제적 과제에 대한 로드맵을 제시할 예정이다. 하이라이트 제품은 그래
그래픽처리장치(GPU) 자원 실질 가동률 추적·시각화 솔루션 ‘아스트라몬(AstraMon)’ 정식 론칭 “고가의 GPU 도입 비용 대비 낮은 가동 효율 개선”...‘고스트 세션’ 감지 및 원인 분석 씨이랩이 대규모 그래픽처리장치(GPU) 자산의 효율성을 금액으로 환산해 도출하는 솔루션 '아스트라몬(AstraMon)'을 국내 시장에 내놨다. 이번 신제품은 고가의 GPU 리소스가 기업 가치 창출에 기여하는 정도를 지표로 증명하는 데 초점을 맞췄다. 이때 핵심은 GPU 유휴 자원에서 발생하는 경제적 손실액을 ‘원 단위’로 시각화한다는 점이다. 사측에 따르면, 그동안 기업 경영진은 GPU 도입에 자본을 투입하면서도, 실질적인 가동 효율을 파악하는 데 어려움을 겪어왔다고 싶었다. 이에 이번 솔루션은 기존 단순 점유율 지표를 비용 개념으로 변환해 제시한다. 이로써 GPU 유휴 자원으로 인해 발생한 비용에 대한 경영 판단을 내릴 수 있도록 돕는다. 아울러 이 솔루션은 실제 연산 작업이 이뤄지지 않으면서 자원만 점유하는 이른바 ‘비활성 세션(Ghost Session)’을 실시간 감지하고 발생 원인을 추적한다. 여기에 자사 GPU 통합 관리(Orchestration) 솔루션
미 반도체 기업 엔비디아가 차세대 인공지능 시스템 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’을 공개하고 기존 시스템 대비 전력 효율을 10배 높였다고 밝혔다. 미국 경제방송 CNBC가 보도한 바에 따르면, 엔비디아의 실적 발표가 예정된 가운데 현재 랙스케일 시스템 판매가 급증하고 있지만, 시장의 관심은 올해 말 출시 예정인 차세대 인공지능 시스템 베라 루빈에 쏠려 있다. 베라 루빈은 약 130만 개의 부품으로 구성되며, 엔비디아는 이 시스템이 직전 세대인 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell) 대비 와트당 성능이 10배 높다고 주장했다. CNBC는 캘리포니아주 산타클라라에 위치한 엔비디아 본사에서 베라 루빈 실물을 단독으로 확인했다고 전했다. 엔비디아는 새 인공지능 시스템이 전 세계에서 조달한 복잡한 부품 네트워크로 구성돼 있다고 설명했다. 엔비디아에 따르면, 베라 루빈의 핵심 칩은 72개의 루빈 그래픽처리장치(GPU)와 36개의 베라 중앙처리장치(CPU)로 구성되며, 이들 칩은 주로 대만반도체제조(TSMC)가 생산한다. 이 밖에 액침식 냉각 요소, 전력 시스템, 컴퓨트 트레이 등 다른 부품들은 중국, 베트남, 태국, 멕시코, 이스라엘, 미국 등 최소 20개
생성형 AI(Generative AI) 확산세가 ‘인공지능 (AI) 모델 성능 경쟁’에서 ‘인프라(Infrastructure) 경쟁’으로 이동하고 있다. 문자(Text) 중심 서비스만으로도 AI 연산 수요는 이미 임계점에 도달했다. 여기에 로보틱스와 피지컬 AI(Physical AI)가 본격화되면서 수요의 질적 변화가 일어나는 상황이 핵심 배경으로 꼽힌다. 구체적으로 ▲로봇의 시각·센서·기록 데이터 ▲디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션 ▲현장 추론 및 제어 수요가 동시에 급증하고 있다. 이에 따라 데이터 적재량은 늘고 이동 속도는 빨라져야 하며, 처리 지연 시간(Latency)은 극도로 낮아져야 하는 과제에 직면했다. 업계는 이러한 변화를 ‘수요 폭발’과 ‘공급 지연’의 프레임으로 규정하고 있다. AI 지출 확대, 에이전틱 AI(Agentic AI) 및 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 성장, 연간 데이터 생성량 급증 추세 등이 동시에 맞물리고 있기 때문이다. 이 과정에서 시장에서는 ‘AI 채택이 거시 경제의 펀더멘털(Fundamental)을 강화한다’는 메시지가 반복적으로 강조되는 모습이다. 이는 AI 도입이 산업 전반의 생산성을
피지컬 AI(Physical AI)를 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 모델의 거대화와 데이터 확보전을 넘어서는 양상이다. 이제는 ‘실행의 완결성’이라는 현실적인 문제를 해결하는 데 집중하는 모양새다. 이렇게 뜨거운 감자로 올라선 피지컬 AI는 가상 환경의 지능이 로봇·장비 등 물리적 실체에 이식된 형태를 말한다. 즉 인공지능(AI)이 상황을 인식하고 판단하는 ‘뇌’라면, 피지컬 AI는 그 판단을 근육과 관절의 움직임으로 바꿔 실질적인 행동을 수행하는 ‘신체’를 가진 AI다. 이 기술이 제조업의 판도를 바꿀 핵심으로 꼽히는 이유는 ‘자율화(Autonomous)’를 구현하기 때문이다. 기존 로봇이 정해진 궤적만 반복했다면, 피지컬 AI는 스스로 상황을 파악해 최적의 동작을 결정한다. 하지만 이 차세대 지능이 산업 현장에서 가치를 인정받기 위해서는 치명적인 전제 조건이 붙는다. 바로 ‘신뢰성’이다. 가상 및 시뮬레이션 환경에서 백발백중이던 AI 기반 로봇이 실제 공장 라인에 투입되는 순간, 미세한 진동과 엇박자를 내며 멈춰 서는 장면은 더 이상 낯선 풍경이 아니다. 현시점 모든 산업 현장이 원하는 AI의 가치는 모터와 축이 그 결정을 얼마나 ‘제때’, ‘일관된 품질로’
수계페이스트 기반 배터리 팩 개발 본격화...실제 산업 현장 자율주행로봇(AMR) 대상 기술 검증 앞둬 차세대 모빌리티용 핫스왑 배터리 시스템 및 고출력 휴머노이드 로봇 확장 설계 추진 인공지능(AI) 연산용 그래픽처리장치(GPU) 서버 및 전력 인프라 특화 하이브리드 냉각 솔루션 구축 예고도 세이프에너지가 고안전 배터리 기술의 실제 산업 현장 안착을 위한 승부수를 던졌다. 사측은 수계페이스트(Aqueous Paste) 기반 배터리 안전 기술을 중심으로, 로봇 및 고발열 전력 환경에 특화된 에너지 솔루션 개념증명(PoC)에 박차를 가하고 있다. 뉴로메카의 사내 벤처 1호로 출발해 독자 노선을 걷기 시작한 독사 독립(Spin-off) 업체다. 이번 실증은 리튬이온 배터리의 열폭주를 구조적으로 억제하는 수계페이스트 기술이다. 수계페이스트는 리튬이온(Li-ion) 배터리의 화재 위험을 낮추기 위해 사용되는 물 기반 특수 혼합물을 뜻한다. 현재 철강 공정 자동화 현장에서 운용 중인 뉴로메카의 자율주행로봇(AMR) ‘모비200(Moby200)’에 해당 기술이 적용된 배터리팩이 탑재됐다. 이를 통해 장시간 운용에 대한 신뢰성 데이터를 확보하는 중이다. 사측은 이에 대해
모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
지금 엔비디아(NVIDIA)가 한국에서 찾는 주체는 단순한 그래픽처리장치(GPU) 구매자가 아니다. 자신들이 이미 구축한 인공지능(AI) 인프라와 컴퓨팅 자원을 전제로, 산업 구조 자체를 AI·로봇 중심으로 새롭게 재편하려는 팀을 주시하고 있다. 이는 생산·물류·서비스·콘텐츠·플랫폼 등 거의 모든 핵심 산업 영역을 포괄하는 전략적 움직임이다. 이처럼 엔비디아는 단일 솔루션이나 시범(Pilot) 프로젝트가 아니라, AI·로봇 기반 비즈니스 모델을 어떻게 설계할 것인가를 보여줄 주체를 찾고 있다. 이러한 팀들을 한 무대에 세워 문제의식과 해법을 공유한 자리가 ‘엔비디아 인셉션 스타트업 & VC 리셉션(NVIDIA Inception Startup & VC Reception)’이다. 이 프로그램은 엔비디아의 글로벌 스타트업 지원 프로그램 '엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception)'의 일환이다. AI, 데이터 과학, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 분야에서 혁신을 추구하는 스타트업과 이들에게 투자하는 벤처캐피털(VC)을 연결해 교류를 촉진하는 글로벌 네트워킹 행사다. 우리나라에서는 지난 17일 국내 개발자·스타트업을 대상으로 한 AI 기술 행사 ‘엔비
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘, 이준원 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김진희 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 09월 05일 20시 48분
