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
AI 에이전트와 생성형 AI가 기업 혁신의 핵심 동력으로 자리잡으면서 기술 선택이 AI 경쟁력을 좌우하는 시대가 됐다. 오픈소스 기반의 로컬 AI 확산, 모델 경량화를 통한 비용 절감, AI 기반 애플리케이션 개발 자동화 등 AI 기술의 진화 방향이 빠르게 다양화되는 가운데 기업 관점에서 최신 AI 기술 트렌드를 정확히 해석하고 전략적으로 선택해야 할 필요성이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 4월 16일(목) 오후 2시부터 3시까지 '최신 AI 기술 리뷰: 엔비디아 NeMoClaw, 구글 Gemma 4, TurboQuant, Stitch, Lyria 3'를 주제로 생방송 토크 웨비나를 진행한다. 매달 빠르게 변하는 AI 트렌드를 기업 관점에서 해석하는 '권실장의 AI 톡톡' 시리즈의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 차세대 AI 기술의 방향을 폭넓게 조망하는 자리다. 웨비나는 총 5개의 핵심 포인트로 구성된다. 첫 번째로 구글의 오픈소스 모델 Gemma 4를 살펴본다. Apache 2.0 라이선스 기반의 생태계 전략과 멀티모달·긴 컨텍스트·에이전트 역량, PC·모바일·엣지·클라우드를 아우르는 실행 환경을 소개한다. 두 번째로는 NVIDI
공작기계가 스스로 가공 상태를 인지·실행하는 ‘완전자율머신(Fully Autonomous Machine)’ 실증 현장 공개 엔비디아·프라운호퍼·위아공작기계 기술 기반 인공지능 전환(AX) 플랫폼으로 실가공 전 과정 구현한다 인터엑스가 내달 13일 열리는 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’에 참가한다. 이 자리에서 실제 장비 기반 ‘완전 자율 머신(Fully Autonomous Machine)’ 구현 모습을 공개한다. 이번 전시 콘셉트는 그동안 대시보드·시뮬레이션 영상에 머물렀던 제조 인공지능(AI) 전시의 한계를 깨는 것이다. 기계가 스스로 판단해 가공을 수행하는 실증(Pilot) 현장을 선보이는 것이 핵심이다. 사측이 공개하는 완전 자율 머신 솔루션은 글로벌 기술 협업으로 개발됐다. 이 가운데 인터엑스와 파트너십을 체결한 독일 소재 응용과학 연구소 프라운호퍼는 스마트툴을 공급했다. 해당 기술은 실시간으로 물리량을 감지하는 ‘감각’을 담당한다. 여기에 회사는 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아의 플랫폼을 활용했다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 특화 컴퓨팅 솔루션 ‘엔비디아 젯슨 토르(NVIDIA Jetson Thor)’를
‘엔비디아 베라 루빈(NVIDIA Vera Rubin)’ 양산 일정에 맞춘 자사 솔루션 시장 전략 구축 자사 그래픽처리장치(GPU) 관리 솔루션 ‘아스트라고(AstraGo)’ 고도화 및 시장 선점 노린다 차세대 인공지능(AI) 데이터센터 최적화 핵심 기능 탑재로 ‘주목’ 씨이랩이 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 차세대 로봇 인프라용 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처 ‘엔비디아 베라 루빈(NVIDIA Vera Rubin)’ 출시 로드맵에 발맞춰 선제적 대응에 나선다. 이번 조치는 차세대 로봇 인프라 시장을 겨냥한 것으로, 하드웨어 세대교체에 맞춘 최적화된 운영 플랫폼을 통해 시장 주도권을 확실히 굳힌다는 전략이다. 사측은 이러한 전략을 기반으로, 자사 GPU 관리 솔루션 ‘아스트라고(AstraGo)’ 고도화에 착수한다. 이는 지난주 열린 엔비디아 연례 개발자 콘퍼런스 ‘엔비디아 GTC 2026(NVIDIA GPU Technology Conference 2026)’에서 확인된 베라 루빈의 하반기 양산 일정을 토대로 설계됐다. 실제로 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)가 이 자리에서 오는 2027년까지 1조 달러(1500조 원
‘엔비디아 GTC 2026’서 피지컬 AI 실시간 로보틱스 실행 기술 및 연구 성과 발표 자사 소프트웨어 제어기 ‘WMX’ 기반 구동 체계 개발 과정 공개 “로봇 통신 지연(Latency) 혁신” 모벤시스가 차세대 실시간 소프트웨어 기반 로봇 구동 제어 방법론을 공개했다. 이 모습은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 연례 개발자 콘퍼런스 ‘엔비디아 GTC 2026(NVIDIA GPU Technology Conference 2026)’에서 펼쳐졌다. 엔비디아 GTC 2026은 글로벌 인공지능(AI)·로보틱스 개발자 행사로, 이달 16일(현지시간)부터 19일까지 미국 캘리포니아주 산호세 컨벤션 센터(San Jose Convention Center)에서 열렸다. 행사는 AI, 가속 컴퓨팅(Accelerated Computing), 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 자율 주행 등 분야의 최신 기술 트렌드와 산업별 혁신 사례를 공유한다. 특히 올해는 '피지컬 AI(Physical AI)'와 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 핵심 테마로 설정해, 가상 환경의 지능이 실제 물리적 로봇의 움직임으로 구현되는 ‘시뮬레이션·현실 전이(Sim2Rea
사회적 상호작용이 가능한 로봇 기술 스타트업 인트봇(IntBot)이 엔비디아(NVIDIA)의 연례 개발자 컨퍼런스 'GTC 2026'에서 로봇 하드웨어의 종류와 상관없이 구동되는 범용 사회지능 엔진 ‘인트엔지(IntEng)’를 선보이며 로봇 산업의 새로운 지평을 열었다. 인트봇은 이번 발표를 통해 특정 제조사의 하드웨어에 종속되지 않고 사회지능을 탑재할 수 있는 소프트웨어 스택의 가능성을 입증했다. 인트봇은 이달 18일(현지 시간)부터 열린 GTC 2026 현장에서 동일한 ‘인트엔지’ 엔진으로 구동되는 서로 다른 세 가지 플랫폼의 로봇을 배치해 실시간 시연을 진행한다. 이번 행사의 핵심 목적은 대본 없는 실시간 상호작용을 통해 사회지능을 물리적 인공지능(AI) 시스템에 성공적으로 이식한 사례를 보여주는 데 있다. 전시장 곳곳에 투입된 로봇은 참관객의 이동 경로를 안내하는 컨시어지 역할부터 참가자와 자유롭게 소통하는 모바일 참여 로봇, 교육 세션을 돕는 지원 로봇 등 다양한 실제 환경에서의 데모를 수행했다. 이를 통해 환대 산업과 공공 공간 등 인간과의 상호작용이 필수적인 분야에 로봇 도입을 가속화하겠다는 비전을 제시한다. 인트봇의 범용 엔진은 음성, 시각적
화낙이 엔비디아와 손잡고 '피지컬 AI(Physical AI)'를 앞세운 차세대 공장 자동화 전략을 본격화한다. 양사는 이번 협력을 통해 인공지능(AI)과 물리적 로봇을 결합, 기계가 스스로 보고 추론하며 행동하는 동적 제조 환경을 구축하는 데 집중할 계획이다. 화낙·엔비디아의 피지컬 AI 협력 프로젝트는 전 세계 제조 및 물류 현장의 디지털 전환(DX)을 목표로 상시 운영된다. 이번 협업의 핵심은 화낙의 로봇 시뮬레이션 소프트웨어 ‘로보가이드(ROBOGUIDE)’에 엔비디아의 아이작 심(Isaac Sim)과 옴니버스(Omniverse) 프레임워크를 통합하는 것이다. 이를 통해 제조사는 실제 공장과 똑같은 포토리얼리스틱 디지털 트윈을 구축해 가상 환경에서 로봇을 미리 훈련시킬 수 있다. 무라리 고팔라크리슈나(Murali Gopalakrishna) 엔비디아 로보틱스 총괄 책임자는 “인력 부족 해소와 운영 효율 향상을 위해 가상과 실제의 간극을 메우는 물리 AI 솔루션 수요가 급증하고 있다”며 “양사의 전문성을 통합해 적응형 자동화를 대규모로 구축할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 이 방식은 실제 하드웨어 배치 전에 워크플로를 검증함으로써 커미셔닝 시간·비용을
“로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔습니다(The ChatGPT moment for robotics nearly here)” 지난해 ‘국제전자제품박람회(CES 2025)’에서 “자, 피지컬 AI 이야기를 해보죠. 범용 로보틱스의 챗GPT급 전환이 코앞입니다(OK, let’s talk about physical AI. The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner)”라는 메시지가 울려 퍼졌다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아(NVIDIA) 최고경영책임자(CEO)가 피지컬 AI(Physical AI)를 공통어로 만든 순간이었다. 현실에서 움직이는 AI, 즉 AI의 다음 단계로 피지컬 AI를 점찍은 것이다. 쉽게 말해, 컴퓨터 화면 속에 머물던 AI가 실체적인 ‘몸’을 얻어, 현실의 물리적 공간에서 직접 움직이고 작업하는 시대의 탄생을 의미한다. 올해 CES 2026에서는 지난해 선언한 ‘전환이 코앞’에서 ‘거의 왔다(nearly here)’로 무게중심이 이동한 장면이 연출됐다. 2026년 1월 5일(현지시간) 황 CEO는 AI 모델, 가상 실험실 및 시뮬레이션, 개발 도구 등을 사용자
엔비디아 에지(Edge)용 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈 ‘엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)’ 탑재 강화학습(Reinforcement Learning)·모방학습(Imitation Learning) 등 피지컬 AI 기능도 “3차원(3D) 촉각 센서, 19자유도(DoF) 기반 로봇 핸드 등 고정밀 사양 확보” 아이엘이 한국형 세미 휴머노이드 로봇 ‘아이엘봇C2(ILBOT C2)’ 양산형 모델을 발표했다. 사측에 따르면, 이 기체는 글로벌 로봇 기술 업체의 휴머노이드 로봇 플랫폼을 기반으로 설계됐다. 해당 모델은 정밀 양팔 협동 작업, 인공지능(AI) 기반 자율주행, 산업 설비 연동 등 제조 현장에 특화된 기능을 담았다. 특히 피지컬 AI(Physical AI)를 활용한 강화학습(Reinforcement Learning)·모방학습(Imitation Learning) 기술을 적용한 점이 특징이다. 이때 피지컬 AI는 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다. 로봇이 실제 환경에서 행동·판단하며 배우는 강화학습과 인간의 동작 패턴을 모사하며 학습하는 모방
씨이랩이 ‘국제 컴퓨터 비전 학회(ICCV) 2025’에서 열린 ‘AI 시티 챌린지(AI City Challenge)’에서 글로벌 4위를 차지했다고 23일 밝혔다. 이번 대회는 미국 하와이 호놀룰루에서 개최됐으며, 교통 및 스마트시티 환경에서 수집된 실제 도시 영상 데이터를 기반으로 AI 영상분석 기술의 정확도와 실시간 처리 성능을 종합적으로 평가하는 세계 최고 권위의 AI 경진대회다. 씨이랩이 참가한 트랙 4(Road Object Detection in Fish-Eye Cameras)는 어안(Fisheye) 카메라로 촬영된 영상에서 차량과 보행자를 실시간 탐지하는 기술을 평가하는 과제로, 엣지 디바이스 환경에서 초당 10프레임(FPS) 이상의 성능을 요구하는 까다로운 부문이다. 해당 부문은 참가 팀 수가 가장 많고 글로벌 유수 연구기관 및 기업 간 기술 경쟁이 치열하게 검증된 핵심 트랙으로 꼽힌다. 스마트시티 및 교통 분야는 사각지대를 최소화하기 위해 어안 카메라를 확대 도입하고 있으나, 주변부 왜곡으로 인해 객체 인식률이 크게 저하되는 문제가 있다. 또한 서버 중심 분석 방식은 비용과 지연이 커 현장(엣지) 단에서의 경량·실시간 처리 기술이 핵심 과제로
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UPDATE: 2026년 05월 21일 17시 31분
