그래픽처리장치(GPU)·서버를 무작정 밀어 넣는 식의 용량 경쟁은 또 다른 임계점에 직면해 있다. 데이터센터 내 랙(Rack) 전력 밀도가 한계치에 다다르면서, 인공지능(AI) 연산 능력의 병목은 서버실 내부가 아닌 서버실 '밖' 인프라에서 터져 나오고 있다. 전력 변환, 배전, 고밀도 냉각, 무정전전원장치(UPS)가 유기적으로 맞물리지 못하면 수천억짜리 고성능 칩셋도 순식간에 멈춰 서는 고철에 불과하다. 안정적인 ‘AI 팩토리(AI Factory)’ 구동을 결정짓는 진짜 변수는 전력 변환 효율과 냉각 통제력이다. 인 정(Yin Zheng) 슈나이더일렉트릭 중국·동아시아 총괄 부사장은 인프라 생애주기(Lifecycle) 설계 역량에 방점을 찍었다. 그는 “AI 수요 폭발 대응의 핵심은 데이터센터의 설계·시뮬레이션·구축·유지보수를 관통하는 전체 프로세스에 있다”고 잘라 말했다. IT 부하의 변동폭이 극심하고, 캠퍼스 규모가 기가와트(GW)급으로 비대해진 상황에서 엔지니어 개인의 수동 관리 모델은 효용을 다했다는 지적이다. 결국 AI 팩토리 구축·운영 단계 전반에 지능형 소프트웨어·자동화를 이식하는 흐름이 불가피해졌다는 시각으로 확장된다. 글로벌 에너지 관리 및
데이터센터가 진화하고 있다. 바로 인공지능(AI)을 엎은 변화다. 서버 증설에 집중한 기존 데이터센터에서 전력 구조, 냉각, 운영 안정성을 요구하는 트렌드가 확산되고 있기 때문이다. AI 활용 폭증에 따른 AI 워크로드 특유의 변동성까지 더해지면서 기존 전력망과 운영 시스템의 부담을 가중시키고 있다는 뜻이다. 데이터센터는 더 이상 전산실의 확장이 전부가 아니다. 이미 24시간 가동되는 산업 설비이자, 전력·냉각·소프트웨어가 동시에 설계돼야 하는 ‘AI 생산 인프라’로 인식된다. 이 변화는 이달 2일(현지시간) 대만 타이베이에서 개막한 ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026 이하 컴퓨텍스)’ 현장에서도 고스란히 드러났다. AI 서버, 고밀도 랙, 수랭(Liquid Cooling), 전력 보호 장비 등이 전시장을 가득 메웠다. 이 가운데 데이터센터 인프라는 컴퓨팅 장비의 부속 영역에서 AI 산업을 지탱하는 별도의 기술 체계로 다뤄졌다. 업계는 AI 수요가 커질수록 데이터센터는 더 많은 전력을 받아들이고, 열처리를 요구하며, 짧은 시간 안에 안정적으로 구축돼야 하는 산업 인프라로 바뀌고 있다고 입을 모은다. 글로벌 에너지 관리
인공지능(AI) 산업의 기술 판도가 흔들리는 양상이다. 모델 크기와 추론 속도를 주요 경쟁 요소로 삼았던 기존 트렌드가 전환되는 모습. 이제 시장은 기업 업무를 대행하는 '에이전트(Agent)', 토큰(Token)을 생산하는 'AI 공장(AI Factory)', 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 향하는 모양새다. 데이터센터 역시 단순한 서버의 집합체에서 벗어나 전력·냉각·네트워크·보관소·보안·소프트웨어등을 통합 설계하는 인프라로 진화하는 추세다. 이 가운데 토큰은 생성형 AI(Generative AI)가 텍스트·명령을 처리하고 결과를 출력할 때 사용하는 기본 단위다. 컴퓨터는 사람처럼 문장 전체를 한 번에 이해하지 못하고, 글자를 잘게 쪼개서 인식한다. 쉽게 말해, 토큰은 그 쪼개진 글자 한 조각 한 조각을 뜻하는 것이다. 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 AI 팩토리를 토큰을 생산하는 시설로 규정하며, 컴퓨팅 성능을 수익 구조와 직접 연결했다. 그에 따르면, 에이전트는 이 패러다임 전환의 핵심 근간이다. 단순 답변 생성 프
피지컬 AI(Physical AI) 및 자율 지능 기반 하이브리드 에지 AI 솔루션 들고 나온다 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반 디지털 트윈(Digital Twin) 영상 분석 방법론도 어드밴텍이 내달 6일부터 사흘간 막을 올리는 ‘제9회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2026)’에서 산업 현장 지능화를 구현하는 최신 인공지능(AI) 인프라를 내놓는다. 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. 어드밴텍은 올해 전시회에서 ‘클라우드와 현장의 경계를 허무는 피지컬 AI 기반 산업 현장 통합 하이브리드 에지(Hybrid Edge) AI 솔루션’을 핵심 주제로 잡았다. 이는 AI가 스스로 판단하는 자율 지능(Autonomous Intelligence)과 실시간 데이
엔비디아 파트너 네트워크(NPN)서 기술력 및 사업 성과 인정 씨이랩이 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 글로벌 협력 네트워크 생태계에서 최고 등급을 받았다. 해당 생태계인 엔비디아 파트너 네트워크(NVIDIA Partner Network 이하 NPN)는 엔비디아가 자사 그래픽처리장치(GPU) 기술·소프트웨어 솔루션을 전 세계에 공급하기 위해 운영하는 체계다. 파트너사는 기술 전문성, 고객 서비스 역량, 실제 매출 성과 등을 기준으로 심사를 받게 된다. 씨이랩은 이번 심사에서 ‘엔비디아 엔터프라이즈 소프트웨어(NVIDIA Enterprise Software)’ 부문 최고 등급인 ‘엘리트(Elite)’ 레벨로 승격했다. 이는 기업용 인공지능(AI) 운영의 핵심인 '엔비디아 AI 엔터프라이즈(NVIDIA AI Enterprise)'와 가상 협업 및 시뮬레이션 플랫폼 ‘엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)’ 등을 다루는 분야다. AI 모델 학습, 추론 최적화, 디지털트윈(Digital Twin) 구현 등 고도의 소프트웨어 기술력이 필수적이다. 씨이랩 측은 이번 성과에 대해, 엔비디아가 자사 피지컬 AI(Physical AI) 및 디지털
아비바(AVEVA)·엔비디아(NVIDIA)가 협력해 기가와트(GW) 규모의 인공지능(AI) 공장 전용 라이프사이클(Lifecycle) 디지털 트윈(Digital Twin) 아키텍처를 개발한다. 아비바는 자사 엔지니어링·운영 소프트웨어를 엔비디아 차세대 데이터센터 디지털 트윈 표준 설계도 ‘엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트(NVIDIA Omniverse DSX Blueprint)’에 통합하는 새로운 협력을 발표했다. 이로써 양사는 '인공지능 팩토리(AI Factory)'로 알려진 대규모 데이터 센터에 배포 가능한 물리적 디지털 모듈을 공동으로 제작하게 됐다. 이번 협력은 아비바 산업 인텔리전스 플랫폼 '커넥트(CONNECT)'와 산업용 디지털 트윈 역량을 활용해, AI 팩토리 구축 속도와 규모를 가속화할 전망이다. 아비바는 자사 솔루션을 옴니버스 DSX 블루프린트에 통합해, AI 팩토리 라이프사이클의 모든 단계에 디지털 트윈의 이점을 제공하고자 한다. 이를 통해 사용자는 3차원(3D) 데이터 서술·교환용 오픈소스 기반 상호운용성 프레임워크 '오픈USD(OpenUSD)', 지능형 3D 자산(Asset) 규격 '심레디(SimReady)' 등을 아비바 통합 엔지니
고수익 소프트웨어·라이선스 매출 확대로 이익 체질 개선 및 적자 폭 축소 도모한다 디지털 트윈(Digital Twin) 부문 134% 성장세 강조...“피지컬 AI(Physical AI) 리더십 확보” 씨이랩이 고부가가치 소프트웨어 플랫폼 업체로의 체질 개선을 지속하며 올린 성과를 공개했다. 사측은 지난해 연결 기준 매출액 102.7억 원, 매출총이익 24.4억 원을 기록하며 수익성 중심의 성장 궤도에 진입했다고 밝혔다. 씨이랩 측은 전년 대비 매출총이익이 87% 급증한 것에 집중했다. 그러면서 자체 개발 그래픽처리장치(GPU) 운영 관리 솔루션인 ‘아스트라고(AstraGo)’와 영상 분석 솔루션 등 소프트웨어 중심의 비즈니스가 본격 가동됐음을 의미한다고 전했다. 이 가운데 디지털 트윈(Digital Twin) 비즈니스 부문은 전년 대비 134% 성장한 것으로 나타났다. 이는 최근 주목받고 있는 피지컬 AI(Physical AI) 기술 방법론이 자사 핵심 동력으로 자리 잡았다는 것을 의미한다. 특히 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)와의 파트너십을 기반으로, 실시간 3차원(3D) 협업 및 시뮬레이션 플랫폼 '엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omni
텍스트만으로 로봇 학습용 3D 자산 뽑아내는 ‘꿈의 공장’ 세운다 생성형 AI(Generative AI) 기반 로봇 시뮬레이션용 3D 자산 자동화 기술 개발 비전·언어·행동(VLA) 모델 학습용 대규모 합성 데이터 공급 및 데이터레이크 적재 도모해 로봇이 현실의 물리 법칙을 깨우치기 위한 가상 훈련 시뮬레이션이 엔닷라이트의 기술 엔진을 통해 고도화를 앞두고 있다. 엔닷라이트는 삼성SDS·레인보우로보틱스 등 국내 유수의 기관들과 손잡고, 피지컬 AI(Physical AI) 모델 학습을 위한 대규모 데이터 파이프라인 구축 프로세스에 착수했다. 이번 프로젝트에 엔닷라이트가 담당하는 핵심 역할은 텍스트·이미지를 정밀한 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 모델로 변환하는 과정이다. 구체적으로 기존 단순 시각 데이터와 달리, 질량·마찰계수·충돌메쉬(Collision Mesh) 등 물리적 속성이 자동 부여된 ‘시뮬레이션-레디(Sim-Ready)’ 자산을 생성한다. 이는 로봇이 가상 공간 환경인 디지털 트윈(Digital Twin)에서 실제와 같은 물리 반응을 학습하도록 하는 핵심 동력이 될 것으로 기대된다. 특히 사측는 글로벌 컴퓨팅 기수 업체 엔비디아(NVIDIA)와
PTC가 엔비디아와의 협업 범위를 확대하며, 자사의 설계 자동화 소프트웨어(CAD, Computer-Aided Design)인 크레오(Creo)와 제품 수명주기 관리(PLM, Product Lifecycle Management) 솔루션인 윈칠(Windchill)에 엔비디아 옴니버스기술을 통합한다고 12일 밝혔다. 이를 통해 제조 및 제품 기업들이 고성능 인쇄 회로 기판(PCB, Printed Circuit Board), 첨단 냉각 시스템, 대규모 데이터센터 장비 등 AI 인프라의 핵심 하드웨어를 포함한 복잡한 제품을 더욱 효율적으로 설계·시뮬레이션하고 협업할 수 있도록 지원한다. 이번 협업을 통해 윈칠은 옴니버스의 실시간 시뮬레이션 플랫폼과 연동돼 사용자들이 크레오에서 설계한 최신 데이터를 몰입형 3D 환경에서 시각화하고 실시간으로 협업할 수 있게 된다. 특히 윈칠에는 옴니버스의 OpenUSD 및 RTX 라이브러리가 적용돼 고품질 실시간 시뮬레이션 뷰포트가 구현된다. 이를 통해 사용자는 PLM 환경을 벗어나지 않고도 실감나는 시뮬레이션을 직접 경험할 수 있다. 엔지니어링부터 마케팅까지 전 부서에서 추적 가능하고 버전 관리가 된 제품 정보를 실시간으로 활용함으
씨이랩이 코엑스에서 열리는 ‘PLM/DX 베스트 프랙티스 컨퍼런스 2025’에 참가해 제조 산업의 디지털 혁신을 위한 디지털 트윈 솔루션을 소개한다고 20일 밝혔다. 이번 컨퍼런스는 인공지능(AI)과 디지털 전환(DX)의 가속화로 빠르게 변화하는 제조업 환경 속에서 디지털 트윈과 생성형 AI를 활용한 PLM(Product Lifecycle Management)의 우수 사례를 공유하는 자리다. 씨이랩 김건우 매니저는 이날 ‘엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 활용한 디지털 트윈의 비즈니스 실현’을 주제로 발표를 진행했다. 기존 디지털 트윈 솔루션의 데이터 연계와 실시간성 부족 등 산업 적용의 현실적 한계를 지적하고, 이를 극복할 수 있는 씨이랩의 해결 방안과 구체적인 적용 사례를 소개했다. 현장 부스에서는 옴니버스 기반 디지털 트윈 구축 사례와 핵심 기술이 함께 공개된다. ▲고품질 3D 시뮬레이션 ▲합성데이터 자동 생성 기술 ▲실시간 데이터 기반 예측 및 시각화 기능을 포함한 씨이랩의 자체 보유 기술을 직접 확인할 수 있다. 씨이랩은 엔비디아 옴니버스를 활용해 다양한 산업 내 디지털 트윈 통합 환경과 대규모 데이터셋을 실시간으로 연동하는 솔루션
앤시스가 시뮬레이션 성능 향상을 위해 엔비디아 옴니버스와 자사 소프트웨어를 통합한다고 26일 밝혔다. 오는 3분기부터 엔비디아 옴니버스와 통합될 소프트웨어는 유체 시뮬레이션 소프트웨어 앤시스 플루언트(Ansys Fluent)와 자율주행차 센서 모델링 및 테스트용 소프트웨어 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors) 총 2종이다. 앤시스는 “이번 통합을 바탕으로 데이터 수집 자동화와 고정밀 모델을 구현해 시뮬레이션 프로세스를 간소화하고 보다 깊이 있는 인사이트를 제공할 것으로 기대된다”며 “이를 통해 엔지니어가 시뮬레이션의 결과를 의사 결정권자, 제품 이해관계자 및 잠재 고객에게 전달 시의 부담도 덜게 될 것으로 보인다”고 전했다. 시뮬레이션을 위한 대량의 데이터를 준비하려면 데이터의 품질, 상호운용성, 유연성을 확보해야 한다. 이는 일반적으로 사용자가 하나의 시뮬레이션 모델에 대한 매개변수를 준하기 위해 여러 소프트웨어를 사용함을 의미한다. 또한 모델의 매개변수화 이후 시각화를 위해 추가적인 전문 도구 및 지식이 필요한 경우가 많다. 앤시스의 소프트웨어는 엔비디아 옴니버스를 활용함으로써 3D 씬(Scene) 데이터의 상호운용
씨이랩은 2024년 연결기준 매출액 91억 원을 기록해 전년 대비 148% 증가했다고 24일 공시를 통해 밝혔다. 영업손실은 51억 원을 기록해 전년대비 적자폭이 24% 개선됐다. 엔비디아(NVIDIA)와의 협업으로 진행중인 옴니버스(Omniverse) 활용 반도체 디지털트윈 사업이 작년대비 600% 큰 폭으로 성장했으며, 실증사업(PoC)으로 전개되던 비전(Vision) AI 사업이 본 사업으로 전환되며 규모가 크게 확장된 것이 매출성장의 주요인이라고 회사는 설명했다. 씨이랩은 엔비디아 프리퍼드 파트너(Preferred Partner) 기업으로 지난해 7월 엔비디아 옴니버스 컴피턴시(Competency)를 획득하며, 옴니버스 플랫폼 제품 판매권을 확보했다. 이를 통해 반도체 분야 디지털트윈 사업을 성공적으로 추진하며 국내 엔비디아 옴니버스 플랫폼의 핵심 사업자로서의 역할을 수행하고 있다. 엔비디아 협업 효과로 지난 3분기 매출액은 전년 대비 438% 큰폭으로 증가했으며, 4분기 매출액도 50% 올랐다. 회사 측에 따르면 비용 구조 개선 등 경영 효율화도 강화해 2025년부터 본격적인 실적 반등이 기대된다. 이우영 씨이랩 대표는 “올해는 VLM 기술의 일상화
옴니버스·코스모스 등 자사 플랫폼과 연동한 휴머노이드 로봇 개발 솔루션 제시 “핵심은 모방학습 기술...방대한 동작 데이터 구현 가능해” 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)가 ‘제58회 국제전자제품박람회(CES 2025)’에서 휴머노이드 로봇 개발 플랫폼 ‘엔비디아 아이작 GR00T 블루프린트(NVIDIA Isaac GR00T blueprint)’를 공개했다. 이 플랫폼은 차세대 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하는 기술이다. 방대한 합성 모션 데이터를 생성해 개발자가 모방학습(Imitation Learning)을 구현하도록 지원한다. 쉽게 말해, 로봇 합성 모션 데이터세트(Dateset)를 쉽게 구성할 수 있도록 돕는다. 모방학습은 각 현장에서 수행되는 작업자의 업무 데이터를 인공지능(AI)이 학습한 후 로봇이 이 동작을 그대로 수행하도록 하는 기술이다. 엔비디아 아이작 GR00T 블루프린트는 이 과정에서 로봇 학습 모델인 ‘로봇 파운데이션 모델’, 데이터 흐름 전주기 시스템 ‘데이터 파이프라인’, 가상 로봇 테스트 환경 ‘시뮬레이션 프레임워크’ 등을 다룬다. 구체적으로 ‘GR00T-텔레옵(GR00T-Teleop)’, GR
씨이랩이 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)를 통해 제조 건설 시장에 디지털 트윈 기술을 본격적으로 공급한다고 19일 밝혔다. 씨이랩은 지난 7월 엔비디아 옴니버스 역량 자격을 획득해 산업 디지털 혁신과 실시간 Physical AI 시뮬레이션에 대한 기술력을 공식 인정받았다. 그 결과 9월 에즈웰플러스와 18억 원 규모 엔비디아 옴니버스 디지털 트윈 플랫폼 구축 계약을 체결하며 정식 리셀러로서 본격적인 디지털 트윈 시장 확대에 나섰다. 디지털 트윈 개발 플랫폼의 대표적인 예인 엔비디아 옴니버스는 개발자가 물리적 AI를 위한 범용 장면 설명(Open USD)을 활용할 수 있도록 API, 소프트웨어 개발 키트, 서비스를 제공한다. 엔비디아 옴니버스를 기반으로 구축된 애플리케이션과 서비스에서 사용자는 실제 환경을 모델링하고 실시간으로 협업하며, 3D Open USD 기반 에셋을 제작 및 공유할 수 있다. 이때 옴니버스는 엔비디아의 가속 컴퓨팅을 기반으로 해 더욱 현실감 넘치는 가상 현실을 구현할 수 있다는 것이 가장 큰 특징이다. 또한 사용자 필요에 따라 기능을 확장하거나 자동화할 수 있어 대규모 프로젝트 지원이 가능하다. 최근에는 AI와 머신러닝
현시점 로보틱스와 인공지능(AI)은 산업 내에서 뜨거운 이슈몰이 중이다. 전 세계 각국은 양 산업을 차세대 먹거리로 분류하고, 기술 육성을 위해 몰두하고 있다. 지난 2021년 오픈에이아이(OpenAI)가 론칭한 2세대 AI 로봇 ‘달리(DALL·E)’가 이 현상에 불을 지폈다. 특히 우리나라는 로봇·AI 분야 선도국으로 인식되는 만큼 이 양상에 더욱 박차를 가하고 있다. 과학기술정보통신부 산하 한국과학기술원(KIST)은 ‘AI·로봇연구소’를 통해 범국가 차원에서의 스텝업을 노리고 있다. 산업통상자원부는 양 기술을 활용해 로봇 산업에 성장 동력을 부여하기 위해 역대 최대 규모의 예산 523억을 투입했다. 방위사업청도 지난 2013년 신설된 ‘국방로봇사업팀’에 AI를 녹여 재편한 ‘인공지능로봇사업팀’을 배치해 국방 혁신을 도모하는 중이다. 두 기술은 각각으로도 산업 고도화를 이룩할 수 있는 잠재력이 있지만, 함께 접목됐을 때 더욱 큰 시너지와 가치를 발휘하기 때문에 융합에 대한 로드맵이 절실하다. 로봇 분야 끝판왕이 될 것이라고 기대받는 휴머노이드 로봇이 이를 대변한다. 이러한 형국에서 산업용 컴퓨팅 솔루션 업체 어드밴텍이 ‘2024 어드밴텍 Robot+AI
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