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
사람 곁에 놓인 로봇은 ‘형태 최적화’에 앞서 ‘행동 구현’을 증명해야 한다. 개별 기능을 더 늘리는 것보다, 사람·에이전트(Agent)·로봇이 함께 움직이는 전체 작업 흐름(Work Flow)을 설계하는 것이 더 큰 성과를 만든다는 진단이 나온다. 문제는 여기서부터다. 로봇 기체의 한계는 데이터 순환 체계의 단절에서 드러난다는 시각인데. 학습 데이터가 물리적 움직임으로 무결하게 치환되는 과정, 인간과의 협업 중 발생하는 변수 제어 능력 등이 시장 안착의 기준으로 떠오르는 배경이다. 인지·판단·구동·환류로 이어지는 연쇄 작용이 하나의 루프로 동기화되지 않는다면, 현장 운영 단계로의 전환은 먼 미래가 될 수 있다는 얘기다. “이제는 언어·지각·행동을 통합해 세계를 더 인지적·개념적으로 추론하는 지능형 기계와 함께 일할 수 있다 (It is now possible to work with intelligent machines that integrate language, perception, and action to reason in more cognitive and conceptual ways about the world)” - 다니엘라 루스(Daniela Rus
‘엔비디아 네모트론 해커톤(NVIDIA Nemotron Hackathon)’서 전문가혼합(MoE) 양자화 특화 기술 선봬 합성 데이터 생성 기반 기술로 20개 팀 중 종합 1위 성과 “‘데이터 중심(Data Centric)’ 접근법 통해 MoE 모델 성능 손실↓” 노타가 엔비디아 네모트론 해커톤(NVIDIA Nemotron Hackathon)에서 종합 우승을 차지하며 글로벌 수준의 기술 경쟁력을 증명했다. 이번 해커톤은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 오픈 소스 기반 거대언어모델(LLM) 시리즈 ‘네모트론(Nemotron)’을 활용한 기술 경진대회다. 해당 모델을 활용해 누가 더 창의적이고 실무적인 인공지능(AI) 솔루션을 만들어내는지 겨루는 장이다. 노타는 전문가혼합(MoE) 양자화에 특화된 합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation) 기술을 기반으로 한 접근법을 내놨다. 이를 통해 전체 20개 참가 팀 중 최고점을 기록하며 종합 1위에 올랐다. 이는 고품질 데이터셋(Dataset) 구축을 위한 합성 데이터 파이프라인 설계 트랙에서 강조됐다. 사측은 과정에서 네모트론의 하이엔드 모델 ‘네모트론 3 슈퍼(Nemotron
‘시스코 커넥트 2026 코리아(Cisco Connect 2026 Korea)’ 등판 산업용 3차원(3D) 자산(Asset)을 피지컬 AI(Physical AI) 학습용 데이터로 전환하는 파이프라인 공개 엔닷라이트가 지난 8일 열린 ‘시스코 커넥트 2026 코리아(Cisco Connect 2026 Korea)’에 참가해, 피지컬 AI(Physical AI) 학습을 위한 차세대 3차원(3D) 데이터 파이프라인을 알렸다. 시스코 커넥트 코리아는 글로벌 IT 업체 시스코의 최신 기술 비전과 혁신 솔루션을 한자리에서 선보이는 사측 연례 행사다. 올해 행사는 인공지능 전환(AX) 시대를 맞이한 기업이 확보해야 할 인프라 회복 탄력성과 고객 경험 고도화 전략을 탐구했다. 특히 에이전틱 AI(Agentic AI) 등 지능형 기술이 산업 전반으로 확산되는 흐름 속에서, 기업의 디지털 비즈니스 가속화를 위한 해법을 제시했다. 엔닷라이트는 이 자리에서 ‘모든 것을 시뮬레이션 가능하게(Making everything sim-ready)’의 비전을 앞세웠다. 이때 핵심은 산업 현장에서 보유한 기존(Legacy) 3D 컴퓨터지원설계(CAD) 데이터를 인공지능(AI) 학습 및 로봇
모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄 합류 심레디(Sim-Ready) 3D 데이터, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action) 모델 등 피지컬 AI 학습 토대 마련한다 “정밀 3차원(3D) 컴퓨터지원설게(CAD) 생성부터 시뮬레이션 데이터 변환 기술로 인공지능 전환(AX) 견인” 엔닷라이트가 모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄에 합류해, 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 구축을 위한 국가 프로젝트에 본격 착수한다. 모티프테크놀로지스 컨소시엄은 국가 AI 경쟁력 강화를 목표로, 300B 파라미터급 추론형 거대언어모델(LLM) 구축하는 연합체다. 이어 시각·언어(Vision·Language) 모델, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action 이하 VLA) 모델 등까지 단계적으로 모델을 고도화하는 ‘대한민국 AI 파운데이션 모델 구축 프로젝트’를 진행한다. 해당 컨소시엄은 모델 가중치, 코드, 연산 최적화 라이브러리 등을 상업용 오픈소스로 공개해, 국내 AI 산업 생태계 전반의 기술 자립과 성장을 견인한다는 방침이다. 엔닷라이트는 이번 프로젝트에서 AI가 물리 세계를 이해하
최근 제조·물류 현장의 경쟁은 자동화 설비의 도입 숫자로 판단되지 않는다. 센서와 장비는 한층 촘촘해졌고 데이터도 이전보다 훨씬 많이 쌓이는 상황이다. 하지만 현장에서는 이 다음 단계로의 전진을 원한다. 측정된 정보가 얼마나 빠르게 판단으로 이어지는지, 그 판단이 로봇·설비의 동작으로 얼마나 자연스럽게 연결되는지, 예외 상황이 발생했을 때 공정과 물류 흐름이 얼마나 빨리 다시 안정되는지가 새 경쟁력으로 떠올랐다. 이 같은 흐름은 공장을 보는 시선을 ‘도입’에서 ‘운영’으로 옮겨 놓고 있다. 개별 장비의 성능을 높이는 데 머물던 방식으로는 공급망 변동성, 에너지 부담, 안전과 품질, 인력 공백이 한꺼번에 겹치는 현장을 감당하기 어렵기 때문이다. 지난 4일 열린 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Automation World 2026, AW 2026)’은 이런 변화 속에서 자율성(Autonomy)·지속가능성(Sustainability)의 동력을 내세우며, 로보틱스·소프트웨어·물류·비전·제어 등 기술이 하나의 운영 체계로 이어지는 장면을 전시장 전면에 펼쳐 보였다. 겉으로 화려하게 보이지는 않지만, 로봇의 완성도를 좌우하는 로보틱스 기술을 조명한다. 물체를 다루는
씨이랩이 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원 주관 사업인 데이터 품질인증(DQ인증)에서 최고 등급을 획득했다. DQ인증은 데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법에 따라 데이터 품질을 평가하고 인증하는 제도다. 이번 사업에서 씨이랩은 ‘LVM Automobile’와 ‘Logo’ 데이터를 인증 대상으로, 약 2만 장의 객체 데이터와 라벨링 데이터 품질 입증 과정에서 국내 대표 데이터 품질인증 기관인 와이즈스톤으로부터 Class A 등급을 받았다. X-GEN은 합성 데이터 생성 플랫폼으로, 기상 조건·시간·카메라 각도 등 다양한 변수와 시나리오를 재현해 분당 100장 이상의 데이터를 자동으로 생성한다. 이로써 사용자는 시간과 비용을 절감하고 AI 학습용 데이터셋을 효율적으로 구축한다. 씨이랩은 이번 데이터 품질인증으로 자체 생성 데이터의 신뢰성과 가치에 대한 객관적인 평가에서 합성데이터 항목으로 데이터 품질을 인정받은 국내 최초 사례를 달성했다. 이문규 씨이랩 책임리더는 “데이터 품질인증 Class A 등급 획득은 데이터 생성 및 관리 기술력을 입증한 성과”라며 “앞으로도 고품질 데이터 확보로 AI 및 데이터 부족 문제를 해결해 산업 발전에 기여할 것”이라
생성 AI 기술은 이미지와 동영상을 생성하며 산업 전반에 혁신을 가져오고 있다. 제조업에서 AI 도입이 어려운 이유는 높은 초기 도입비용과 시스템 업데이트의 어려움 때문이다. 생성형 AI와 합성 데이터는 AI 학습을 위한 데이터 문제를 해결하고 비용을 절감할 수 있다. 이 기술은 제조업뿐만 아니라 의료, 금융, 교육 등 다양한 분야에서도 적용 가능하며 시장 변화에 빠르게 적응할 수 있는 유연성을 제공한다. 또한 윤리적, 법적 문제를 해결하고, AI 모델의 성능과 신뢰성을 향상시킨다. 제조 혁신을 위한 생성형 AI 기술에 대해 ‘2024 AI 자율제조혁신포럼’에서 김현수 슈퍼브에이아이 대표가 발표한 내용을 토대로 정리했다. 생성 AI 기술의 혁신적인 발전에 따라, 이제는 텍스트로부터 복잡한 이미지와 동영상까지 생성할 수 있는 AI 서비스가 등장하고 있다. 대표적인 예로는 오픈AI의 다양한 생성 모델과 Stability AI, Midjourney 같은 회사들이 이미지 생성 분야에서 주목받고 있다. 이러한 기술들은 실제 이미지와 구별하기 어려울 정도의 고품질 결과물을 제공하며, 최근에는 동영상 생성까지 가능해진 Sora 같은 제품도 소개되었다. 인지형 AI와 생성
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