중기부, 지역생태계, 팁스 R&D, 기술사업화 등에 역대 최대인 2.2조원 지원 산업부, 첨단·주력산업 기술혁신·산업AI확산 등 역대 최대 규모인 5.5조원 투자 중소벤처기업부(장관 한성숙, 이하 중기부)와 산업통상부(장관 김정관, 이하 산업부)는 양 부처가 추진하는 R&D사업의 지원내용·대상·절차·일정 등을 담은 ‘26년도 R&D사업 통합시행계획(이하 통합시행계획)’을 함께 공고한다고 밝혔다. 지금까지는 양 부처가 각각 통합시행계획을 공고함에 따라 기업들은 일일이 중기부, 산업부 또는 R&D전문기관 홈페이지에 방문해야만 기업지원 R&D정보를 확인할 수 있었다. 이에, 기업들의 편의 제공을 위해 양 부처가 통합시행계획을 함께 공고함으로써 중기부·산업부·R&D전문기관 어디든 한 곳에서 기업지원 R&D사업 시행계획을 모두 살펴볼 수 있게 되었다. 중기부는 ‘25년 대비 45% 증액된 총 2.2조원을 지원할 예정이다. 이 중 신규 지원과제 예산은 7,497억원으로, ’25년 신규과제 예산인 3,301억원의 2.3배 수준으로 대폭 증액되었다. 2026년 중기부 R&D 사업은 ➊ 지역 생태계에 과감하게 R&am
AI 팩토리 전환이 가속화되면서 제조업의 핵심 경쟁력은 더 이상 생산 자동화가 아니라 설비 보전의 지능화로 이동하고 있다. 특히 PLC 제어 프로그램을 자동 해석하고 전체 공정 시퀀스를 AI로 학습하는 기술은 설비 고장의 원인 규명부터 사전 예측까지 이어지는 새로운 제조 혁신의 기반이 되고 있다. 유디엠텍 김남기 팀장은 설비 데이터를 통합 분석하고 알람의 근본 원인을 자동 추적하며, 하루~3일 뒤 이상 징후를 예측하는 기술을 공개했다. 이 기술은 자동차·반도체 산업처럼 공정 연계성이 높은 제조 현장에서 기존의 경험 기반 보전 방식이 가진 한계를 극복하고, 생산 안정성·품질 향상·비가동 손실 최소화라는 제조 혁신의 핵심 목표에 직접적으로 기여한다. AI 기반 지능형 보전은 지금 제조업이 직면한 전문 인력 감소와 복잡한 자동화 환경을 극복하기 위해 반드시 필요한 차세대 전략으로 자리 잡고 있다. 자동화의 심장, 보전의 재발견 AI 팩토리 시대라는 거대한 수식이 등장하면서 제조업은 더 빠르고 정교한 자동화를 향해 질주하고 있다. 하지만 이 화려한 진보의 그림자에는 우리가 외면해온 진실이 존재한다. 공장 자동화의 중심에는 언제나 ‘설비 보전’이 있다. 공정이 아무리
씨이랩은 조앤선즈와 피지컬 AI 데이터센터 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 반도체·제조 산업 현장과 데이터센터를 유기적으로 연결하는 차세대 AI 인프라 모델인 ‘피지컬 AI 데이터센터’를 공동 기획·추진한다. 단순한 AI 학습 중심의 데이터센터를 넘어, AI 추론 기반의 실시간 서비스가 가능한 ‘AI 팩토리’ 구현을 목표로 하며, 수도권 거점 데이터센터를 중심으로 산업 현장과 데이터센터 간 지능형 연동 체계를 구축할 계획이다. 기존 AI 학습용 데이터센터가 대규모 데이터 학습에 초점을 맞췄다면, 이번에 추진되는 피지컬 AI 데이터센터는 산업 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 처리·활용하는 ‘추론 특화 구조’를 지향한다. AI 추론을 통해 현장에서 즉각적인 의사결정과 제어가 가능하도록 설계되며, 엣지(현장)와 데이터센터를 연동한 구조를 기반으로 초저지연 AI 서비스 환경을 구현한다. 또한 설비, 공정, 로봇 등 물리적 환경을 가상으로 재현하는 디지털 트윈 기술을 적용해 운영 효율을 극대화한다. 이를 통해 실제 산업 현장의 운영 상황을 데이터센터와 연계해 분석·예측하고, 생산성과 안정성을 동시에 높이는 구조
한국전자기술연구원(이하 KETI)이 제조 특화 AI 파운데이션 모델 연구 성과를 공유하고 산업 적용 전략을 논의하는 ‘AI 팩토리 해커톤 2025’ 컨퍼런스를 개최했다. 이번 행사는 제조 AI 분야의 국내외 전문가와 개발자 260여 명이 참석한 가운데 열렸으며 제조 AI 생태계 확산을 본격화하는 자리로 마련됐다. AI 팩토리 해커톤 2025는 산업통상부가 후원하고 한국산업기술기획평가원이 주최, KETI가 주관했다. 컨퍼런스에서는 제조 특화 AI 파운데이션 모델(MFM)과 소프트웨어 기반 제조(SDM) 기술의 연구 성과를 공개하고 이를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 전략을 중심으로 논의가 이뤄졌다. KETI는 지난 10월 서울대, KAIST, 포항공대와 함께 MFM 공동 연구를 위한 업무협약을 체결하고 세계적 수준의 제조 특화 AI 모델 개발을 추진 중이다. 이번 컨퍼런스를 통해 제조 AI 연구의 주요 방향성과 기술적 접근 방식을 공유했다. MFM은 제조 공정 데이터를 사전 학습해 제조 도메인 지식을 내재화한 범용 AI 모델이다. 기존 언어모델과 달리 시계열, 이미지, 센서 데이터 등 제조 현장의 특성을 반영한 학습 구조를 갖춘 것이 특징이다. 이를 통해 데
슈퍼마이크로가 엔비디아 HGX B300 기반 4U 및 2-OU 수냉식 솔루션을 출시하고 출하를 시작했다고 밝혔다. 슈퍼마이크로의 엔비디아 블랙웰 아키텍처 제품군에 새롭게 추가된 이번 두 제품은 슈퍼마이크로 데이터센터 빌딩 블록 솔루션의 핵심 구성으로, 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 팩토리를 위한 높은 GPU 집적도와 에너지 효율성을 구현한다. 슈퍼마이크로 사장 겸 CEO 찰스 리앙은 “엔비디아 HGX B300 기반 수냉식 솔루션은 하이퍼스케일 데이터센터와 AI 팩토리가 요구하는 성능 집적도와 에너지 효율성을 충족한다”며 “업계에서 가장 컴팩트한 엔비디아 HGX B300 탑재 솔루션으로 단일 랙에서 최대 144개의 GPU를 지원하며, 슈퍼마이크로의 검증된 DLC 기술을 통해 에너지 소비량과 냉각 비용을 절감한다”고 말했다. 이어 그는 “슈퍼마이크로는 DCBBS를 통해 대규모 AI 인프라 구축을 지원하며 준비 시간 단축, 와트당 최고 성능 구현, 설계부터 배포까지의 엔드투엔드 통합 제공이 핵심”이라고 설명했다. 엔비디아 HGX B300 기반 2-OU 수냉식 솔루션은 21인치 OCP 오픈 랙 V3 규격으로 설계됐으며, 랙당 최대 144개의 GPU를 탑재하는 최고
현대오토에버 – AI 팩토리 기대감과 기존 역량의 사업 확대 가능성 현대오토에버는 10월 30일 깐부 회동(정의선-이재용-젠슨황) 이후 AI 팩토리 기대감과 로보틱스 기대감으로 주가가 급등했다. 현재주가 22만 2,500원 대비 목표주가 25만 원으로 상승여력 약 12%를 기록하고 있다. 2024년 매출 3조 7,140억 원, 영업이익 2,240억 원을 기록했으며, 2025년 매출 4조 2,060억 원(+13.3% YoY), 영업이익 2,660억 원(+18.9% YoY)으로 전망된다. 2026년에는 매출 4조 7,980억 원, 영업이익 3,180억 원으로 성장이 가속화될 것으로 기대된다. 엔비디아 GPU 5만장 구매와 관련해 현재 정해진 사업 모델은 제한적이지만, 동사는 기존 SI, 차량 SW 사업 기반으로 현대차그룹 클라우드/데이터센터 레퍼런스, 스마트팩토리 기술, 차량제어기 관련 SW 기술을 보유 중이다. 가능한 사업 모델로는 단순 유통, 인프라 구축·운영, 인프라 서비스(구독형) 등 세 가지가 검토되고 있으며, GPU 구매 규모는 약 2조4조 원으로 추정된다. SI 사업은 상시 4,0005,000개 프로젝트가 동시 진행되며 스마트팩토리 적용 시 메타플랜
산업 인공지능(AI) 전문기업 원프레딕트(대표 윤병동)가 산업통상자원부가 주관하는 ‘AI팩토리 선도사업’을 수주하며 대한민국 제조 혁신의 핵심 주체로 부상했다. 이번 사업은 식음료(F&B) 산업의 공정 설비 전반에 인공지능을 도입해 생산성과 설비 효율을 혁신하는 국가 전략 프로젝트로, 원프레딕트는 농심과 함께 AI 기반 자율정비 관리 시스템을 구축한다. AI팩토리 선도사업은 제조업의 생산성과 품질 향상을 위해 인공지능 기술을 산업 현장에 본격 도입하는 대형 국가 과제다. 원프레딕트는 ‘F&B 공정설비 통합 PHM(고장예지·건전성관리) 플랫폼 개발 및 실증사업’을 주관하며, 식음료 산업을 시작으로 AI팩토리 모델을 실증한다. 총 사업비는 약 100억 원 규모로, 오는 2029년 12월까지 4년 3개월간 추진된다. 이번 사업에는 농심과 농심엔지니어링, 국내 주요 연구기관이 공동 참여한다. 농심은 식품 제조 과정에서 원료공급, 제면, 포장 등 연속된 공정에서 한 설비의 고장이 전체 생산라인에 영향을 미치는 문제를 해결하기 위해, AI 기반의 자율정비 관리 시스템을 도입한다. 이를 통해 설비 상태를 실시간 감지하고 이상 징후를 조기에 탐지함으로써 설비
갈수록 약화하는 제조업 경쟁력 회복을 위해 인공지능(AI) 전환이 필수 과제로 떠올랐으나 기업 현장에서는 이를 위한 자금과 인력, 불확실성의 '삼중고'를 겪는 것으로 나타났다. 18일 대한상공회의소가 국내 504개 제조기업을 상대로 조사한 결과를 담은 'K-성장 시리즈⑺ 기업의 AI 전환 실태와 개선방안' 보고서에 따르면 응답 기업의 82.3%가 'AI를 경영에 활용하지 않고 있다'고 답했다. 특히 중소기업의 AI 활용도는 4.2%에 그쳐 49.2%인 대기업에 비해 크게 낮았다. AI 투자 비용의 부담 수준을 묻는 말에 기업의 73.6%는 '부담이 된다'고 답했다. 역시 이 같은 답은 중소기업이 79.7%로, 57.1%인 대기업보다 많았다. AI 활용을 위한 전문 인력이 있는지에 대한 질문에는 기업의 80.7%가 '없다'고 밝혔다. AI 인력을 어떻게 충원하는지에 대해서도 82.1%가 '충원하고 있지 않다'고 한 반면, '내부 직원 교육을 통해 전문 인력으로 전환한다'는 답은 14.5%, '신규 채용한다'는 답은 3.4%에 불과했다. 보고서는 "한국의 AI 인재는 2만 1000명 수준으로, 41만 1000명의 중국이나 19만 5000명의 인도, 12만 명의
퓨어스토리지가 시스코, 엔비디아와 함께 기업용 생성형 AI 구현을 위한 통합 인프라를 제시했다. 퓨어스토리지는 시스코와 공동으로 ‘플래시스택 시스코 인증 디자인(FlashStack Cisco Validated Design, CVD)’을 발표하며, 엔비디아와 시스코가 공동 개발한 ‘시스코 시큐어 AI 팩토리(Cisco Secure AI Factory)’의 핵심 모듈인 AI 파드(AI PODs) 컬렉션에 새롭게 추가됐다. 이번 협력은 컴퓨트, 스토리지, 네트워킹, 소프트웨어를 하나로 통합한 프로덕션급 플랫폼을 통해, 기업이 파일럿 수준의 AI 프로젝트를 실제 운영 단계로 전환할 수 있도록 지원한다. 퓨어스토리지의 마치에이 크란츠 엔터프라이즈 총괄 매니저는 “많은 기업이 GPU나 컴퓨팅 성능에 집중하지만, 신뢰할 수 있는 데이터 없이는 모델이 잠재력을 온전히 발휘할 수 없다”며 “시스코 및 엔비디아와의 협업은 이러한 데이터 장벽을 제거해 고객이 AI를 운영화하는 데 필요한 성능, 단순성, 효율성을 제공한다”고 말했다. 시스코의 제레미 포스터 수석 부사장 겸 총괄 매니저는 “이번에 선보인 새로운 플래시스택 CVD는 단순히 하드웨어를 검증하는 수준을 넘어, RAG의
엔비디아가 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대차그룹, 네이버클라우드 등 국내 4개 기업에 총 26만 장의 그래픽처리장치(GPU)를 투입한다. 최대 14조 원에 달하는 규모인데, 이로써 전 세계적으로 부족 현상이 나타나는 GPU를 한국이 우선으로 받는 동시에 엔비디아의 'AI 인프라 생태계'에 참여함으로써 한국의 주권형 AI 구축이 빨라질 수 있다는 관측이 나온다. 이밖에도 엔비디아는 국내 기업들과 6세대 이동통신(6G), 의료, 양자컴퓨팅 부문에서도 폭넓게 협력한다는 계획이다. 최신 GPU ‘블랙웰’ 우선 할당 예상…"국내 AI GPU 수량 6만 5000개에서 30만 개로 증가" 31일 업계에 따르면 엔비디아는 전날 국내외 미디어를 대상으로 온라인 사전브리핑을 열고 이 같은 내용을 담은 한국 인프라·기술 발전 AI 이니셔티브를 발표했다. 한국이 26만 개에 달하는 엔비디아의 최신 GPU ‘블랙웰’을 활용해 AI 인프라를 구축하고, 자동차·제조·반도체·통신 등 주요 산업의 AI 개발과 디지털 전환을 가속한다는 게 골자다. 먼저 정부는 최대 5만개 GPU를 배치해 기업과 산업의 AI 개발을 지원한다는 계획이다. 또 삼성과 SK그룹, 현대차그룹은 각각 최대 5만개의
버티브가 차세대 AI 팩토리 구현을 가속화하기 위해 엔비디아와 추진 중인 협력에서 의미 있는 성과를 거뒀다고 밝혔다. 버티브는 800VDC 전력 아키텍처에 대한 설계 성숙도를 공개하며, 2025년 5월 발표한 전략적 협력 관계를 기반으로 ‘유닛 오브 컴퓨트(Unit of Compute)’ 전략의 핵심이 되는 플랫폼 설계를 한층 고도화했다. 이번 단계는 개념 설계를 넘어 실제 엔지니어링 구현이 가능한 수준으로 발전한 것으로, 버티브의 800VDC 전력 포트폴리오는 2026년 하반기 출시를 목표로 개발 중이며, 2027년 공개 예정인 엔비디아 루빈 울트라(NVIDIA Rubin Ultra) 플랫폼을 지원할 예정이다. 데이터센터 산업은 지금 중대한 전환점에 놓여 있다. 기존의 킬로와트(kW)급 랙 기반 54VDC 인랙(in-rack) 분배 구조는 가속 컴퓨팅 시대의 메가와트(MW)급 전력 수요를 충족하기 어렵다. 이에 따라 버티브와 엔비디아는 에너지 저장 장치가 통합된 확장형 버티브 800VDC 시스템을 공동 개발하고 있으며, 대규모 동기식 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 워크로드에 최적화된 AI 팩토리의 기반을 구축하고 있다. 버티브는 현재 중앙 정류기(rect
산업 인공지능(AI) 전문기업 원프레딕트가 산업통상자원부가 추진하는 ‘AI솔루션 실증·확산 지원사업’에 참여해 자동차 산업 분야의 자율제조 혁신을 주도한다. 이번 사업은 이미 개발된 산업 AI 솔루션을 9개월 내 자동차 제조 현장에 적용해 성과를 검증하고, 협력업체를 포함한 산업 전반으로 기술 확산을 추진하는 것이 핵심 목표다. 최근 완성차 제조사들이 AI 제조 솔루션을 국내외 공장에 빠르게 도입하면서 완성차-협력사 간 기술 격차가 커지고 있는 가운데, 이번 사업은 AI 제조 생태계의 균형 발전을 위한 전략 과제로 주목받고 있다. 원프레딕트는 이번 과제에서 AI 예지보전과 품질예측 솔루션 실증 및 고도화를 담당한다. 회사는 산업 데이터 관리 플랫폼 ‘guardione cyclone’을 기반으로 자동차 공정에서 발생하는 대규모 데이터를 수집·분석하고, 예지보전 솔루션 플랫폼 ‘guardione pdx’와 연계해 실시간 설비 이상을 감지할 예정이다. 이를 통해 불량률 감소, 설비 가동률 향상, 유지보수 비용 절감 등 실질적인 제조 효율화 효과를 창출하는 것이 목표다. 사업 성과는 한국자동차학회, 산업 AI 전시회, 스마트팩토리 오토메이션 월드(SFAW) 등 다양
산업 인공지능(AI) 전문기업 원프레딕트(onepredict)가 제조현장의 디지털 혁신을 위한 국가 프로젝트에 참여한다. 원프레딕트는 한국전자기술연구원(KETI)이 주관하는 ‘AI 자율제조 SDM(Software Defined Manufacturing, 소프트웨어 기반 제조)’ 플랫폼 개발 사업의 핵심 기술 설계 및 실증 과제를 수주했다고 14일 밝혔다. 이번 프로젝트를 통해 원프레딕트는 자사의 제조 특화 AI 파운데이션 모델(MFM, Manufacturing Foundation Model)을 적용해, 산업 현장에서 직접 활용 가능한 차세대 AI 기반 제조 시스템을 구현할 계획이다. 원프레딕트는 국내 최초의 산업용 AI 솔루션 ‘가디원(guardione)’으로 잘 알려져 있다. 설비 이상 징후를 조기에 감지하는 AI 예지보전(PdM) 기술을 중심으로 다양한 산업군에 맞춰 확장 가능한 AI 모델을 개발해 왔다. 특히 가디원에 적용된 ‘oneSolution’ 기술은 대량의 설비 데이터를 미리 학습, 여러 산업 환경에서도 스스로 적응하고 다양한 설비에 범용적으로 활용될 수 있는 모델을 만드는 것이 특징이다. 이번 MFM 개발은 이러한 기술력을 한 단계 발전시켜 산
산업통상자원부가 1일 ‘AI 팩토리 M.AX 얼라이언스 전략 회의’를 열고 2030년 제조 최강국 도약을 위한 성과와 향후 전략을 점검했다. 이번 회의에는 삼성전자, 현대자동차, LG전자, LG에너지솔루션, 삼성SDI, SK에너지, 삼성중공업, 한화시스템, LS전선, HD현대중공업, 농심 등 주요 기업들이 참여했다. AI 팩토리 선도사업은 제조 공정에 AI를 접목해 생산성을 높이고 비용과 탄소 배출을 줄이는 프로젝트다. 삼성전자는 AI 기반 불량 식별로 HBM 반도체 검사 정확도를 99% 이상 향상시키고 검사 시간을 25% 단축할 계획이다. HD현대중공업은 선체 오염 제거와 재도장 작업을 수행할 MRO 로봇을 개발해 연료 효율과 안전성을 높인다. 현대자동차는 다양한 조립·검사 공정을 수행할 AI 다기능 로봇팔을 개발해 셀 기반 생산 전환에 대응하며 생산성을 30% 이상 높인다. 농심은 라면 제조설비에 자율정비 시스템을 도입해 설비 효율성과 유지보수 비용 절감을 추진한다. 이날 회의에서는 제조 현장에 휴머노이드 로봇을 투입하는 실증 계획도 공개됐다. 레인보우로보틱스, 에이로봇, 로브로스, 홀리데이로보틱스 등이 각각 삼성디스플레이, 대한통운, HD현대미포, 삼성
생성형 AI 확산으로 데이터 품질의 중요성이 커지고 있다. 특히 의료·헬스케어와 제조 현장에서는 부정확하거나 불완전한 데이터가 진단과 치료, 공정 개선의 신뢰도를 떨어뜨려 AI 혁신의 성패를 좌우할 수 있어 정부와 업계의 관심이 높아지고 있다. 미소정보기술은 한국산업기술시험원(KTL)으로부터 데이터품질진단서비스 ‘스마트MDQ’가 국가 공인 GS(Good Software)인증 1등급을 획득했다고 30일 밝혔다. GS인증은 과학기술정보통신부가 정한 소프트웨어 품질 기준에 따라 국산 소프트웨어의 우수성을 검증하는 제도다. 스마트MDQ는 기능 적합성, 성능 효율성, 사용성 등 9개 항목에서 최고 수준 평가를 받아 1등급을 획득했다. 이번 인증으로 스마트MDQ는 우수조달품목 선정 대상 자격을 확보하며 공공시장 진출 기반을 강화하게 됐다. 이번 성과는 산업통상자원부와 한국산업기술기획평가원이 추진하는 ‘하이브리드 업무환경 근로자 AI 어시스턴트 및 건강관리 서비스’ 기술 개발 사업의 일환으로 진행됐다. 스마트MDQ는 ▲AI 모델 학습을 위한 고품질 데이터 확보 지원 ▲메타데이터와 실제데이터 분석 정확성 보장 ▲데이터 품질진단 업계 최초 CSAP 인증으로 보안 강화 ▲의료
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UPDATE: 2025년 12월 30일 21시 13분
