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
서울대학교 로보틱스연구소·기계공학부와 MOU...‘피지컬 AI’ 분야 차세대 인재 양성 본격화 엔비디아 로보틱스 컴퓨팅 솔루션 ‘엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)’ 활용한다 엠디에스테크가 서울대학교와 손잡고 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대를 이끌 핵심 인재 육성에 나선다. 사측은 학교의 로보틱스연구소·기계공학부와 협력한다. 이번 협약은 대학의 고도화된 로봇 연구 성과를 산업 현장과 연결하고, 엔비디아 인공지능(AI) 컴퓨팅 기술을 교육 커리큘럼에 이식하기 위해 마련됐다. 국내 시장에 엔비디아(NVIDIA) 로보틱스 컴퓨팅 솔루션 ‘엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)’을 공급 중인 회사는 학생이 로봇을 설계·제작하는 과정에서 컴퓨팅 기술을 제공한다. 특히 최신 프로세서인 ‘젯슨 오린 나노 슈퍼 개발자 키트(Jetson Orin Nano Super Dev-kit)’를 능숙하게 다루도록 자사 실무 전문가의 맞춤형 교육을 지원한다. 해당 키트는 로봇의 시각적 인식과 복합적 판단을 실시간으로 처리하는 두뇌 역할을 수행하는 기술이다. 학생이 지능형 로봇을 설계·검증하는 과정에서 최적화된 고성능 AI 개발 성능을 제공할 전망이다. 소형 로봇, 무
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
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