한화오션 조선 현장 피지컬 AI(Physical AI) 기반 휴머노이드 로봇(Humnoid Robot) 실증 추진 에이로봇 휴머노이드 플랫폼, 엔비디아 시뮬레이션 활용...디지털 트윈(Digital Twin) 환경 구축해 에이로봇·엔닷라이트가 손잡고 한화오션을 대상으로 한 조선업 현장 맞춤형 피지컬 AI(Physical AI) 실증(Pilot)을 본격화한다. 이들은 중공업 제조 혁신을 견인하기 위한 활동을 전개하기로 했다. 이번 협력은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 스타트업 지원 프로그램인 '인셉션(NVIDIA Inception)' 생태계 내 파트너사 간 협력으로 추진됐다. 양사는 하드웨어·소프트웨어 역량을 연계해 피지컬 AI의 실제 산업 적용을 앞당길 방침이다. 이들이 실증에 뛰어드는 조선업은 휴머노이드 로봇(Humanoid Roobot)의 실효성을 검증하기에 상징적인 산업군으로 꼽힌다. 대형 블록 조립, 협소 선박 내부 공간 등 고난도 작업 환경을 갖춘 곳이기 때문이다. 에이로봇은 자사의 대표 휴머노이드 플랫폼 ‘앨리스(ALICE)’를 기반으로, 조선 현장에서 요구되는 고중량 물품 운반, 자율 이동, 험지 보행, 장애물 회피, 도구 조
흔히 로봇 팔(Robot Arm)로 인식되는 산업용 로봇은 오랫동안 정해진 공간 안에서 정해진 동작을 반복하는 장비로 이해됐다. 산업·공장 자동화(FA)의 핵심 지표도 속도, 반복 정밀도, 가동률을 기준으로 삼았다. 이 같은 로봇은 빠르고 정확했지만, 대부분 사전에 정의된 조건 안에서 움직인다는 점이 한계로 지적돼 왔다. 현시점 로보틱스는 변화하는 환경을 해석하고, 작업 의도를 이해하면서도, 그 판단을 실제 행동으로 바꾸는 영역으로 진화하고 있다. 인공지능(AI)이 모니터 화면에서 벗어나, 실제 하드웨어를 구동하는 방법론인 '피지컬 AI(Physical AI)'가 등장한 배경이다. 이 경계를 흔드는 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 접근법이다. 이를 적용한 로봇은 물체를 단순 감지하거나 경로를 계산하는 기존의 수동적인 기계에 머물지 않는다. AI의 출력도 텍스트·이미지보다는 이동·집기·정렬·분류·회피·복구 등 행동으로 바뀐다. 이 가운데 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 지난 1
NVIDIA·인텔·Qualcomm 등 글로벌 기업과 AI 협력 생태계 강화 WEDA 기반 AI Agent·디지털 트윈·엣지 컴퓨팅 융합 비전 제시 산업용 컴퓨터(IPC), IoT 솔루션 및 임베디드 플랫폼 분야의 글로벌 기업 어드밴텍이 ‘Edge AI Conference’, ‘COMPUTEX 2026’, ‘World Partner Conference(WPC)’를 잇달아 개최하며 엣지 AI와 피지컬 AI 시대를 겨냥한 전략과 비전을 공개했다. 어드밴텍은 지난 6월 1일 대만 화난은행 국제컨벤션센터에서 글로벌 Edge AI Conference를 개최했다. 이번 행사에는 업계 전문가와 파트너 기업들이 참석했으며, 온라인 생중계를 포함해 전 세계 3,000명 이상이 참여했다. 행사에서는 NVIDIA, Qualcomm Technologies, Intel 등 글로벌 AI 생태계 주요 기업 관계자들이 연사로 나서 엣지 AI와 피지컬 AI의 최신 기술 동향과 산업 적용 사례를 공유했다. 또한 피지컬 AI 확산을 위한 기술적 과제와 산업 발전 방향에 대한 논의도 진행됐다. 기조연설에 나선 K.C. 리우(K.C. Liu) 어드밴텍 회장은 “AI가 클라우드 중심 환경에서 엣지로
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
인공지능(AI)이 실존하는 육체를 얻은 모습이다. 그동안 반도체·서버의 영역에 머물던 인공지능(AI)이 물리 환경을 직접 움직이기 시작했다. ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026)’는 이 같은 AI의 가시적인 진화와 상용화 가능성을 제시한 무대다. 대만 타이베이시 난강구 소재 주요 전시장 ‘타이베이난강전람관(Taipei Nangang Exhibition Center Hall)’에는 서버, 에지 컴퓨팅(Edge Computing), 전력·냉각 인프라 등 기존 전시 콘셉트를 이어가는 제품이 놓였다. 여기에 로보틱스 인프라 기술이 더해지며 AI를 실제 장비로 구동하기 위한 연산·전원·제어 기반이 함께 배치됐다. 1편에서 신이구 ‘타이베이세계무역센터(Taipei World Trade Center Exhibition Hall)’가 로봇 본체와 적용 장면을 보여줬다면, 난강 전시장은 그 로봇을 움직이는 연산·전력·제어 기반을 전면에 세웠다. 이번 [봇규가 간다] 컴퓨텍스 로봇 특집은 두 개의 현장으로 나눠 본다. 2편은 난강에서 로봇을 움직이는 기반 기술을 들여다본다. 로봇은 원격 조작(Teleoperation), 에지 AI 연산
젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아(NVIDIA) 최고경영자(CEO)가 던진 메시지는 무대 밖에서 한층 묵직하게 다가왔다. 어제 1일(현지시간) 열린 ‘엔비디아 GTC 타이베이 2026(NVIDIA GTC Taipei 2026)’ 기조연설이 끝난 뒤에도 행사가 열린 타이베이 뮤직센터(Taipei Music Center) 주변은 한동안 한산해지지 않았다. 행사장 외벽의 GTC 안내판 앞은 발표 내용을 복기하려는 참관객·취재진의 동선이 쉴 새 없이 이어졌다. 외부 포토존 역시 엔비디아 로고를 배경으로 기념 촬영을 하려는 인파가 길게 늘어섰다. 이번 키노트를 관통한 핵심은 인공지능(AI) 모델 자체의 성능보다, 해당 AI를 실제 산업 시스템 안에서 구동하는 인프라 아키텍처의 정립이었다. 이날 젠슨 황 CEO는 ▲AI 팩토리(AI Factory) ▲에이전틱 AI(Agentic AI) ▲피지컬 AI(Physical AI) ▲자율주행 ▲반도체 공장(Fabrication Facility 이하 팹) 전용 AI 등을 하나의 컴퓨팅 체계 안에서 통합하는 방안을 내놨다. 장내외의 관심 역시 엔비디아가 제시한 이 거대한 청사진이 향후 산업·공급망·현장으로 파고들지에 집중되
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
Isaac Sim·ROBOGUIDE 통합 확대, 티셔츠 접는 AI 코봇 공개 Jetson Thor 기반 AI 연산 성능 7.5배 향상…“가상과 현실 경계 허문다” 일본 산업용 로봇 기업 화낙(FANUC)이 엔비디아(NVIDIA)와의 협력을 확대하며 디지털 트윈과 피지컬AI(Physical AI) 기반 제조 자동화 고도화에 나섰다. 양사는 로봇 시뮬레이션 플랫폼 통합을 강화하고, 모방학습 기반 협동로봇과 차세대 AI 엣지 컴퓨팅 기술을 공개하며 차세대 스마트 팩토리 구현에 속도를 내고 있다. 외신에 따르면, 화낙은 최근 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 프레임워크 ‘NVIDIA Isaac Sim’과 자사 로봇 시뮬레이션 소프트웨어 ‘ROBOGUIDE’ 간 통합 수준을 한층 강화했다고 발표했다. 이번 협력의 핵심은 가상 공장(Virtual Factory) 환경에서 실제 산업용 로봇과 동일한 동작·궤적·사이클 타임을 구현하는 것이다. 화낙은 지난해 일본 도쿄 국제로봇전(iREX)에서 ROBOGUIDE 기반 시뮬레이션 데이터를 Isaac Sim으로 가져와 실제 로봇 제어 알고리즘과 동일하게 재현하는 기술을 선보인 바 있다. 이번에는 양 플랫폼 간 직접 통신 구조를 강화해
가상 환경의 ‘연산 자원’과 데이터 보관소에 머물던 ‘클라우드’가 공장의 로봇·설비·장비 구동 운영 인프라로 확장되고 있다. 과거 전산 인프라 확보에 치중했던 클라우드의 역할이 데이터 수집, 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실시간 제어·관제를 관통하는 ‘현장 구동 인프라’로 체질을 바꾸면서다. 사용자 화면(UI) 속 디지털 연산이 로봇 궤적·속도, 물류 동선, 순찰 장비 이상 감지 등 비정형적 물리 환경과 실시간으로 동기화되는 패러다임 전환이 이뤄지는 양상이다. 이러한 변화의 최전선에 놓인 현실 인프라가 로봇이다. 이 가운데 공간 데이터 확보, 기체 학습, 시뮬레이션 검증까지 로봇 고도화에 필요한 워크플로가 클라우드 인프라 위에서 활약을 앞두고 있다. 구동 후 발생하는 위치·영상·상태 등 정보가 클라우드로 끊임없이 되돌아오기 때문이다. 앞으로의 로봇 성능은 데이터를 정제하고 다종·이기종 기체를 실시간 제어하며 관리·통제하는 '클라우드 관리 체계'에서 결정될 전망이다. 이 때문에 로봇 도입을 위한 의문도 바뀌고 있다. 어떤 기체를 들여올 것인가에 앞서, 학습·검증·운영 전반을 아우르는 관리 인프라를 어떻게 구축할 것인가가 선행 과제다. 실제 현장에는 사람, 장애
이달 21일 '피지컬 AI(Physical AI)' 및 '하이브리드 에지(Hybrid Edge)' 구현 전략 공유 엔비디아(NVIDIA)·AMD·딥엑스·노타AI 등 인공지능(AI) 관련 업체 대거 참여한다 ‘엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor)’ 기반 에지 AI 시스템부터 고성능 그래픽처리장치(GPU) 서버 라인업 등판해 어드밴텍이 오는 5월 21일 피지컬 AI(Physical AI)와 하이브리드 에지(Hybrid Edge) 기술을 융합한 차세대 산업 현장 자율화 구현 기법을 공개한다. 행사는 서울 강남구 역삼동 소재 GS강남타워에서 국내 산업 관계자를 대상으로 열린다. ‘2026 어드밴텍 에지 AI 솔루션 세미나’는 ‘The Core of Physical AI: 산업 현장 자율화를 위한 Hybrid Edge 아키텍처’를 메인 테마로 잡았다. 이 자리에는 엔비디아(NVIDIA)·AMD 등 글로벌 빅테크와 함께 인공지능(AI)이 물리적 제조 공간의 패러다임을 어떻게 혁신하는지 다룰 예정이다. 특히 최수혁 어드밴텍 IIoT 사업부 부사장이 연사로 나선다. 그는 ‘왜 Hybrid Edge가 핵심인가? 산업 현장 자율화를 위한 Hybrid Edge
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
‘제79회 하노버산업박람회(Hannover Messe 2026)’ 참가 ‘지멘스 아이겐 엔지니어링 에이전트(Siemens Eigen Engineering Agent)’ 등 차세대 솔루션 대거 출품해 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반 로보틱스, 산업용 메타버스(Metabus) 등 시연도 지멘스가 ‘제79회 하노버산업박람회(Hannover Messe 2026)’에 등판해 산업용 인공지능(AI)와 로봇 공학(Robotics)을 결합한 차세대 솔루션을 통해 주목받았다. 이 자리에서 글로벌 제조 현장의 인공지능 전환(AX) 리더십 확보를 공언했다. 하노버산업박람회는 매년 독일 하노버에서 열리는 산업 기술 행사다. 지난 1947년 처음 시작된 이래 전 세계 제조·자동화(Automation) 산업의 향방을 가늠하는 역할을 해왔다. 특히 4차 산업혁명의 핵심 개념인 ‘인더스트리 4.0(Industry 4.0)’이 최초로 선포된 장소이기도 하다. 현장에는 기계공학·전기공학·에너지·물류·IT 등 산업 기술이 총망라한다. 지멘스 부스에서 가장 큰 호응을 받은 기술은 상용 AI 시스템 ‘지멘스 아이겐 엔지니어링 에이전트(Siemens Eigen Engineering A
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
‘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
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
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