5G 특화망이 AI 자율제조와 피지컬 AI 시대를 구현할 핵심 인프라로 부상하고 있다. 제조 현장이 기존 스마트팩토리를 넘어 AI가 로봇과 설비를 실시간으로 판단·제어하는 ‘AI 팩토리’로 진화하면서 초저지연·초연결·고신뢰성을 갖춘 산업 전용 네트워크의 중요성도 커지는 모습이다. 김태윤 AI 네트워크 얼라이언스(AINA) 산업융합위원회 위원장은 “5G 특화망은 단순한 통신망 교체가 아니라 우리 기업의 제조 경쟁력을 실제 수치로 증명해내는 전략적 투자이자 국가 AI 인프라의 대동맥”이라고 강조했다. 실제 5G 특화망은 제조 생산성 향상과 불량률 감소, 물류 효율화, 산업안전 강화뿐 아니라 로봇과 센서, 생산설비를 실시간으로 연결하는 기반으로 주목받고 있다. 특히 산업단지 AX 전환이 본격화되면서 5G 특화망은 스마트팩토리를 넘어 AI 팩토리와 피지컬 AI 생태계를 구현하는 핵심 연결망으로 자리매김할 전망이다. AI 자율제조가 ‘전용 고속도로’를 요구한다 제조업의 디지털 전환이 새로운 단계로 접어들고 있다. 과거 스마트팩토리의 핵심이 생산설비 자동화와 데이터 수집이었다면 이제 제조 현장의 화두는 AI가 스스로 판단하고 로봇과 설비를 움직이는 ‘AI 자율제조’다.
제조업의 인공지능 전환(AX)을 위해서는 휴머노이드나 거대 AI 모델 도입에 앞서 현장 데이터를 어떻게 확보하고 연결할 것인지부터 살펴야 한다는 지적이 나왔다. 공장 설비와 기업마다 제각각인 데이터 형식을 표준화하지 않으면 AI 도입 과정의 상당 부분을 데이터 정리와 변환에 써야 해 투자 대비 효과(ROI)를 확보하기 어렵다는 설명이다. 이정준 국제전기기술위원회(IEC) 이사·서울대학교 공학전문대학원 교수는 지난 28일 경기 성남시 판교타운홀에서 열린 ‘2026 제6회 디지털 ESG 조찬회’에서 ‘제조 AX와 피지컬 AI, 어떻게 구현할까?: 데이터를 중심으로’를 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 이 교수는 최근 제조업계에서 AI 팩토리와 피지컬 AI, 자율공장, 휴머노이드 등의 개념이 빠르게 확산하고 있지만 실제 제조 현장의 고민은 이보다 구체적이라고 짚었다. 그는 “실제로 공장을 운영하시는 분들은 ‘저건 먼 얘기고 지금 당장 어떻게 할 건데’라는 질문에 답을 찾아야 한다”며 “결국 AI를 어떻게 활용할 것인가의 관점에서 접근해야 하고, 그러려면 AI를 돌릴 데이터가 도대체 어디에 있는지부터 봐야 한다”고 말했다. 제조 AI의 현실적 활용, 예지보전·품질검사
제조업의 경쟁력이 빠르게 재편되는 가운데 AI가 생산·품질·설비·물류·공급망을 혁신하는 핵심 기술로 확장되고 있다. 로보틱스와 AI 팩토리가 제조 현장의 생산성과 경쟁력을 결정하는 새로운 기준으로 부상하면서 산업단지와 제조기업의 AX 전환 전략에 대한 관심도 높아지고 있다. 이러한 변화 속에서 산업 AX 전략부터 현장 적용까지를 집중적으로 다루는 컨퍼런스 '2026 산업단지 M.AX 혁신 서밋'이 9월 14일(월)부터 16일(수)까지 대구컨벤션센터(EXCO) 서관 전시장 내 컨퍼런스 특설무대에서 개최된다. 한국산업단지공단과 한국산업단지경영자연합회, ㈜첨단이 주최·주관한다. 이번 서밋의 핵심 메시지는 AI가 먼 미래의 기술이 아니라는 데 있다. 불량률을 어떻게 줄일 것인지, 생산성과 수율을 어떻게 높일 것인지, 인력 부족을 AI와 로봇으로 어떻게 보완할 것인지, 중견·중소기업이 AI 팩토리를 어디서부터 시작해야 하는지 등 제조 현장의 실질적인 질문에서 출발해 구체적인 방향을 제시한다. DAY 1(9월 14일)은 오후 2시부터 진행된다. M.AX가 여는 제조 AI의 새로운 변화를 시작으로 제조 파운데이션 모델의 가능성과 신뢰성을 다루는 세션이 이어진다. 이어 산
엔비디아 RFM ‘엔비디아 아이작 그루트(NVIDIA Isaac GR00T)’ 기반 차세대 이족 보행 휴머노이드 로봇 공동 개발 LG그룹·엔비디아이 피지컬 AI(Physical AI) 및 지능형 인프라 시장을 주도하기 위해 기술 동맹을 맺었다. 양사는 엔비디아의 범용 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘엔비디아 아이작 그루트(NVIDIA Isaac GR00T)’를 적용한 차세대 이족 보행 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 공동 개발하기로 했다. 이 기체는 내년 1분기에 정식 공개될 예정이다. 이들은 미국 캘리포니아 주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 이 같은 내용의 업무협약(MOU)을 체결했다. 현장에는 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 최고경영책임자(CEO)와 구광모 LG그룹 대표가 참석했다. 양측은 이번 협업을 통해 로보틱스, AI 팩토리, 미래 모빌리티 등 3대 핵심 분야에서 실질적인 사업 실행 단계에 돌입한다. 구 대표는 "양사의 협력으로 피지컬 AI와 AI 팩토리 분야의 지향점이 한층 명확해졌다"며 "글로벌 시장을 선도하는 고도화된 레퍼런스를 확보해 산업 전반의 AI 혁신을 이끌어가겠다"고 강조했다. 로보틱스 분야에서는 컴퓨팅
슈나이더 일렉트릭이 AMD와 함께 랙당 최대 246kW의 고밀도 인공지능(AI) 워크로드를 지원하는 ‘AMD Helios 랙스케일 솔루션’ 레퍼런스 디자인을 공개했다. 슈나이더 일렉트릭은 AMD와 AMD Helios 랙스케일 솔루션 레퍼런스 디자인을 공동 개발하고 검증을 완료했다고 29일 밝혔다. 이번 레퍼런스 디자인은 고밀도 AI 인프라를 빠르고 안정적으로 구축할 수 있도록 지원하는 청사진으로, 양사 협력의 첫 결과물이다. 새롭게 공개된 레퍼런스 디자인은 AMD Helios 랙스케일 솔루션의 대규모 연산 환경을 지원하기 위해 개발됐다. 컴퓨팅 성능과 인터커넥트 대역폭, 메모리 용량, 시스템 통합 기술을 기반으로 전력 효율을 유지하면서 크고 복잡한 AI 워크로드를 처리할 수 있도록 설계됐다. AMD Helios 레퍼런스 디자인은 전력(Facility Power), 냉각(Facility Cooling), IT 공간(IT Space), 라이프사이클 소프트웨어(Lifecycle Software) 등 4개 기술 영역에 대한 세부 정보를 제공한다. 데이터센터 설계자와 운영자는 사전에 검증된 설계 기준을 바탕으로 전력과 냉각, IT 인프라를 설계할 수 있다. 구축 계획
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
한국로봇산업진흥원, 제조업 인공지능 전환(AX) 비전 실현 위한 프로젝트 추진한다 국내 로봇 산업 현장 순회 소통 간담회 기획 현장 의견 수렴 기반 실증(Pilot) 사업 고도화 및 국가적 핵심 과제 연계 정책 건의 전개 예고 한국로봇산업진흥원(KIRIA)은 지난 20일 대구지식산업센터에서 제3산업단지 내 관계자가 참석한 가운데 첫 ‘로봇 산업 현장 간담회’를 전개했다. 이번 간담회는 정부가 선포한 제조 인공지능 전환(AX)을 위한 초석이다. 즉, 산업통상부 주관 제조업 AX 프로젝트 협의체 ‘M.AX 얼라이언스(Manufacturing AX Alliance)’를 위한 활동이다. 이 비전의 핵심 분과인 AI 팩토리(AI Factory) 및 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 관련 실증(Pilot) 사업을 전국 단위 핵심 산업단지에 이식하기 위한 첫 관문으로 풀이된다. 현장 일선에서 로봇 도입을 추진 중인 전통 제조 업체는 저출산·고령화에 따른 극심한 전방위 인력난을 타개하기 위해 고도화된 지능형 로봇 도입에 높은 관심을 보이고 있다. 그러나 현장 안착까지의 장벽은 여전히 높은 실정이다. 이들 중소·중견기업은 초기 설비 투자 비용에 대한 자금 압박과
산업과 금융 결합한 ‘M.AX 프로젝트’ 본격 추진 16조 규모 투자 AI 팩토리·로봇·미래차 집중 지원 정부가 제조업 경쟁력을 기반으로 글로벌 피지컬 AI(Physical AI) 시장 선점을 위한 대규모 지원에 나섰다. 산업정책과 금융정책을 연계해 AI 기반 제조혁신을 가속화하고, AI 팩토리와 로봇, 미래차 등 차세대 산업을 이끌 핵심 기업 육성에 속도를 낸다는 전략이다. 산업통상자원부와 금융위원회는 지난 1일 서울 산업은행 대회의실에서 ‘국민성장펀드-M.AX 프론티어 프로젝트’ 민관 합동 간담회를 개최하고 피지컬 AI 분야의 유망 기업과 메가 프로젝트 발굴 및 지원 방안을 논의했다. 최근 글로벌 AI 경쟁은 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 직접 판단하고 움직이는 피지컬 AI 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 특히 제조업은 휴머노이드 로봇, AI 팩토리, 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 등 다양한 기술이 산업 현장에 적용되면서 변화 속도가 가장 빠른 분야로 꼽힌다. 정부는 이러한 변화에 대응하기 위해 대한민국이 보유한 제조 경쟁력을 적극 활용한다는 계획이다. 국내 제조업은 세계적인 생산 인프라와 공급망, 축적된 제조 데이터라는 강점을 갖추고 있어 피지컬
넷앱과 시스코가 기업의 인공지능(AI) 인프라 도입을 지원하기 위한 신규 FlexPod 검증 솔루션을 발표했다. 지능형 데이터 인프라 기업 넷앱은 시스코와 함께 보다 안전하고 확장 가능한 AI 구축을 지원하는 FlexPod 검증 솔루션을 선보였다고 밝혔다. FlexPod는 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지를 통합한 검증 아키텍처다. 이번 신규 솔루션은 AI 워크로드가 요구하는 인프라 복잡성을 줄이고, 기업이 보다 빠르고 안정적으로 AI 환경을 구축할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. 최근 기업들은 생성형 AI와 AI 에이전트 도입을 확대하고 있지만, 실제 운영 환경에서는 데이터 관리, 보안, 거버넌스, 네트워크 성능, 스토리지 확장성 등 여러 과제를 동시에 해결해야 한다. 넷앱과 시스코는 FlexPod 기반 사전 검증 아키텍처를 통해 이러한 부담을 낮춘다는 구상이다. 댈러스 올슨 넷앱 최고사업책임자(CCO)는 “IT팀이 모든 환경에서 안정적이고 일관된 성능을 제공해야 하는 과제를 안고 있는 가운데, AI 워크로드는 데이터 인프라에 대한 요구사항도 빠르게 높아지고 있다”며 “넷앱과 시스코의 FlexPod 파트너십은 이미 고객의 인프라 관리 및 유지보수 시간을
미소정보기술이 반도체 부품 생산라인에 인공지능(AI) 비전 검사 기반 지능형 제조 플랫폼을 구축했다. 멀티모달 데이터 플랫폼 기업 미소정보기술은 반도체 공정용 소재부품 기업 씨엠티엑스(CMTX) 제조 공정에 AI 비전 검사 기반 차세대 지능형 제조 플랫폼 ‘DAXI’를 구축했다고 15일 밝혔다. 이번 프로젝트는 기존 수작업 중심의 육안검사 체계를 AI 기반 자동 판정 시스템으로 전환한 제조 AI 적용 사례다. 미소정보기술은 검사 정확도 향상과 이미지당 추론 속도 개선을 통해 실제 양산 현장에서의 적용성과 효율성을 입증했다고 설명했다. CMTX는 반도체 식각 공정에 사용되는 실리콘 부품을 글로벌 반도체 기업에 공급하고 있다. 식각 공정용 부품은 반도체 생산 품질에 영향을 미치는 핵심 소재부품으로, 미세 이물과 결함 검사가 중요하다. 그동안 CMTX는 제품의 미세 이물과 결함 여부를 숙련 작업자의 육안검사에 의존해왔다. 이 과정에서 작업자 숙련도에 따른 검사 품질 편차, 판정 일관성 부족, 생산량 증가 대응 한계 등이 과제로 꼽혔다. 미소정보기술은 이번 프로젝트에서 3대 검사 장비의 실시간 이미지 수집부터 검사 단위인 LOT 판정, 통계 분석까지 전체 검사 파이
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
엔비디아와 SK하이닉스가 글로벌 AI 팩토리 구축과 반도체 설계 및 제조 가속화를 위해 차세대 메모리 발전을 위한 다년간의 기술 파트너십을 6월 9일(현지 시간) 발표했다. Robotics Business News에 따르면, 엔비디아와 SK하이닉스 발표에서 이번 계약은 수년간 이어온 두 기업의 긴밀한 공동 엔지니어링 협력을 기반으로 한다고 밝혔다. 이 파트너십은 첨단 메모리의 장기 개발 주기, 첨단 제조 공정, 그리고 AI 팩토리의 전 세계적 구축을 뒷받침하는 자본 투자를 해결하기 위한 공급 지원을 목표로 한다. AI 팩토리가 전 세계적으로 확장됨에 따라 이번 전략적 파트너십은 엔비디아의 인프라 로드맵과 보조를 맞출 수 있도록 메모리 공급을 보장한다. 이번 파트너십을 통해 SK하이닉스는 엔비디아가 개척하는 AI 인프라, 개인용 AI, 물리적 AI 등 새로운 시장으로 사업을 다각화한다. 양사는 엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin) AI 슈퍼컴퓨터, 엔비디아 베라(Vera) CPU, 엔비디아 RTX 스파크(RTX Spark™) 탑재 PC, 엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor™) 로보틱 컴퓨팅 플랫폼용 메모리를 공동 개발할 예정이다. 두 회사
엔비디아와 네이버가 엔비디아 DSX 플랫폼을 활용한 소버린 AI 인프라 확장 협력 계획을 발표했다. 네이버는 초기 55메가와트(MW) 규모로 시작해 향후 기가와트(GW)급까지 확장할 예정이며 기업·산업계·정부를 지원할 풀스택 엔드투엔드 AI 플랫폼을 단계적으로 구축해 나간다. 새로운 DSX 기반 클라우드는 세종특별자치시에 위치한 네이버의 차세대 하이퍼스케일 데이터센터 '각(GAK) 세종' 인프라 확장에 투입된다. 각 세종은 고밀도 엔비디아 가속 컴퓨팅 환경에 맞춰 설계됐으며 첨단 자동화, 지속 가능성 기능, 강력한 재해 복구 능력을 갖췄다. 모델 개발 측면에서는 네이버가 엔비디아 네모트론 3 울트라(Nemotron 3 Ultra) 오픈 모델을 자체 데이터와 훈련 전문성으로 파인튜닝해 하이퍼클로바X(HyperCLOVA X) 모델을 고도화한다. 네이버는 엔비디아 네모트론 연합(Nemotron Coalition)에 참여한 최초의 한국 기업으로 사전 훈련, 사후 훈련, 강화 학습 전반에 걸친 오픈 모델 개발에 기여한다. 올해 하반기에는 엔비디아 네모클로(NemoClaw) 블루프린트 기반 'AI 에이전트 플랫폼'을 국내에 출시할 계획이다. 아울러 엔비디아 코스모스(C
미소정보기술이 SDT와 손잡고 양자컴퓨팅 기반 헬스케어 및 제조 인공지능(AI) 사업 협력에 나선다. 멀티모달 의료데이터 플랫폼 기업 미소정보기술은 양자기술 전문기업 SDT와 양자 AI 기반 ‘양자전환(QX)’ 사업 추진을 위한 업무협약을 체결했다고 27일 밝혔다. 이번 협약은 미소정보기술의 멀티모달 의료데이터 플랫폼과 에이전틱 AI 기술에 SDT의 양자컴퓨팅·양자보안 기술을 결합해 차세대 디지털 헬스케어와 정밀의료 서비스를 공동 개발하기 위해 마련됐다. 양사는 의료기관 중심의 실증사업도 확대할 계획이다. 협력 분야는 정밀의료 기반 양자헬스 플랫폼 구축, 유전체·의료영상·임상데이터 기반 초정밀 AI 분석, AI병원 및 연구중심병원 대상 양자 AI 서비스, 희귀질환 및 중증질환 의료데이터 분석 등이다. 대규모 의료데이터 최적화와 예측 분석, 양자 기반 초고속 의료 AI 연산, 생성형 AI 공동 연구도 추진한다. 양사는 방대한 의료데이터와 유전체, 의료영상, 전자의무기록(EMR), 개인건강기록(PHR) 데이터를 기반으로 기존 AI 분석의 한계를 보완하는 의료 AI 분석 체계를 구축한다는 목표다. 이를 통해 질병 예측, 맞춤형 치료, 신약개발, 임상연구 등 의료
한국훼스토가 스마트테크 코리아 2026에서 제조업의 인공지능 전환 전략을 선보인다. 글로벌 산업 자동화 솔루션 기업 한국훼스토는 오는 6월 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘제15회 스마트테크 코리아 2026(STK 2026)’에 참가한다고 밝혔다. STK 2026은 인공지능(AI), 로보틱스, 클라우드 등 첨단 기술을 중심으로 산업 전반의 디지털 혁신 흐름을 조망하는 기술 전시회다. 올해 행사는 산업 간 연결성과 AI 기반 제조 혁신을 핵심 주제로 진행된다. 한국훼스토는 이번 전시에서 예지 보전 AI 솔루션 ‘Festo AX’를 중심으로 제조 현장의 디지털 전환 사례를 소개할 예정이다. Festo AX는 설비 데이터를 기반으로 이상 징후를 사전에 감지하고 유지보수 시점을 예측하는 솔루션이다. 회사는 이를 통해 제조기업이 생산 중단 시간을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있다고 설명했다. 또한 설비 데이터를 활용한 의사결정 체계 구축을 지원해 단순 자동화를 넘어 AI 기반 자율 운영으로 확장되는 제조 환경을 제시한다는 계획이다. 한국훼스토는 전시 둘째 날인 6월 11일 코엑스 D홀에서 열리는 ‘제조 인공지능 전환(AX) 컨퍼런스’에도 참여한다. 이
KIBA서울-中 염성경제개발구 맞손…한·중 기업 ‘양방향 비즈니스’ 넓힌다
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