생성형 AI(Generative AI) 확산세가 ‘인공지능 (AI) 모델 성능 경쟁’에서 ‘인프라(Infrastructure) 경쟁’으로 이동하고 있다. 문자(Text) 중심 서비스만으로도 AI 연산 수요는 이미 임계점에 도달했다. 여기에 로보틱스와 피지컬 AI(Physical AI)가 본격화되면서 수요의 질적 변화가 일어나는 상황이 핵심 배경으로 꼽힌다. 구체적으로 ▲로봇의 시각·센서·기록 데이터 ▲디지털 트윈(Digital Twin) 기반 시뮬레이션 ▲현장 추론 및 제어 수요가 동시에 급증하고 있다. 이에 따라 데이터 적재량은 늘고 이동 속도는 빨라져야 하며, 처리 지연 시간(Latency)은 극도로 낮아져야 하는 과제에 직면했다. 업계는 이러한 변화를 ‘수요 폭발’과 ‘공급 지연’의 프레임으로 규정하고 있다. AI 지출 확대, 에이전틱 AI(Agentic AI) 및 AI 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장 성장, 연간 데이터 생성량 급증 추세 등이 동시에 맞물리고 있기 때문이다. 이 과정에서 시장에서는 ‘AI 채택이 거시 경제의 펀더멘털(Fundamental)을 강화한다’는 메시지가 반복적으로 강조되는 모습이다. 이는 AI 도입이 산업 전반의 생산성을
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. 올해 국제전자제품박람회(CES 2026)가 막을 내렸다. 미국 라스베이거스에서 이달 6일(현지시간) 열린 올해 축제는 ‘인간 중심의 AI와 자율형 인프라(Human-centric AI & Autonomous Infrastructure)‘를 테마로 진행됐다. 이러한 슬로건의 중심에는 인공지능(AI) 기반 로보틱스 기술이 핵심으로 자리잡은 모습을 보였다. 이 가운데 글로벌 로보틱스 생태계가 한해의 혁신 기술 트렌드를 미리 정의했다. 로봇은 더 이상 하드웨어 형태(Form-factor)의 화려함만으로 평가받지 않았다. 이번 CES에서 목격된 로봇의 가장
·사이버 공격의 영향, IT 운영 넘어 재무·이사회 영역까지 확산 ·한국 기업 72% 실질 피해 경험, 반복 공격·재감염 문제 부각 ·복구 속도와 다중 백업·AI 기반 대응이 핵심 경쟁력으로 제시 사이버 공격의 여파가 IT 운영 차원을 넘어 기업의 재무 전략과 이사회 의사결정까지 영향을 미치고 있다는 진단이 제기됐다. 코헤시티는 지난 20일 글로벌 조사 결과와 2026년 보안 트렌드를 공유하는 미디어 라운드테이블에서 사이버 레질리언스가 기업 경영의 핵심 요소로 부상하고 있다고 밝혔다. 이상훈 코헤시티 코리아 지사장은 행사 도입부에서 “오랫동안 트래디셔널한 데이터 보호 체계에서 벗어나보안이 강화된 상태에서 데이터를 평소에도 활용하고 분석해 생산성을 높일 수 있도록 돕는 방향으로 가고 있다”고 말했다. 이어 “지난 1년 동안 데이터 보호 포트폴리오를 현대화하며 새로운 솔루션들을 접목해 왔다”고 설명했다. 기조 발표에 나선 킷 빌 코헤시티 최고매출책임자(CRO)는 사이버 레질리언스가 더 이상 기술 부서만의 과제가 아니라고 선을 그었다. 그는 “사이버 레질리언스는 이제 이사회와 투자자들이 우선순위로 다루는 주제가 됐다”며 “아시아태평양 지역에서도 동일한 흐름이 나타
국내 수출기업들이 올해 최대 대외 리스크로 환율 변동성 확대와 미국의 관세 인상을 꼽았다. 수출기업들은 올해 매출 목표를 작년보다 높게 설정하고 투자도 유지·확대하려는 경향을 보였으나 경영 환경 전망을 놓고는 개선과 악화 전망이 맞섰다. 한국무역협회 국제무역통상연구원은 지난달 17∼26일 국내 수출 업체 1천193곳을 대상으로 진행한 '2026년 경영환경 전망' 온라인 설문 결과 이같이 조사됐다고 21일 밝혔다. 올해 경영 환경에 대해 수출기업의 38.6%는 '작년과 비슷할 것'이라고 내다봤다. 개선 전망은 31.1%, 악화 전망은 30.3%로 각각 조사됐다. 특히 경영 환경이 개선될 것이라는 응답이 작년(14.2%)과 비교해 2배 이상 증가해 수출기업들의 경영 환경 인식이 호전되고 있는 것으로 분석됐다. 품목별로는 생활용품(개선될 것 48.2%), 의료·정밀·광학기기(42.2%), 반도체(38.2%) 등 분야의 경영 환경 개선 기대감이 높았고, 석유제품(악화할 것 45.5%)과 섬유·의복(43.1%) 등은 악화 우려가 컸다. 그러나 올해 매출 목표는 작년보다 높게 설정한 기업(47.1%)이 많았다. 올해 투자 계획 역시 국내·해외투자 모두 전년 수준을 유지
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. 올해 국제전자제품박람회(CES 2026)가 막을 내렸다. 미국 라스베이거스에서 이달 6일(현지시간) 열린 올해 축제는 ‘인간 중심의 AI와 자율형 인프라(Human-centric AI & Autonomous Infrastructure)‘를 테마로 진행됐다. 이러한 슬로건의 중심에는 인공지능(AI) 기반 로보틱스 기술이 핵심으로 자리잡은 모습을 보였다. 이 가운데 글로벌 로보틱스 생태계가 한해의 혁신 기술 트렌드를 미리 정의했다. 로봇은 더 이상 하드웨어 형태(Form-factor)의 화려함만으로 평가받지 않았다. 이번 CES에서 목격된 로봇의 가장
수소·전력망·AI까지 묻는 RE100 산단의 현실성 선언과 실행 사이, 한국형 RE100 모델 시험대 RE100은 더 이상 일부 글로벌 기업이 선택하는 ‘친환경 선언’이 아니다. 재생에너지 100% 사용 여부는 이제 글로벌 공급망에서 거래 지속 여부를 결정하는 새로운 기준이 됐다. 애플, 구글, BMW 등 글로벌 기업들은 협력사에게까지 RE100 이행을 요구하고 있으며, 이를 충족하지 못한 기업은 공급망에서 밀려나는 사례도 현실이 되고 있다. 수출 의존도가 높은 한국 제조업에 RE100은 선택이 아닌 생존 조건이다. 그러나 국내 재생에너지 비중은 낮고, 경직된 전력시장과 전력망 한계로 개별 기업이 RE100을 달성하기는 쉽지 않다. 이러한 구조적 한계를 돌파하기 위한 해법으로 정부가 꺼내 든 카드가 ‘RE100 산업단지’다. 산업단지 단위로 재생에너지와 전력 인프라, 에너지 관리 기술을 묶어 기업의 RE100 전환을 지원하겠다는 구상이다. 그렇다면 한국의 RE100 산단은 지금 어디까지 와 있으며, 글로벌 경쟁 속에서 실질적인 해법이 될 수 있을까. 자발적 선언은 끝났다… RE100이 ‘조건’이 된 이유 RE100은 더 이상 기업의 친환경 이미지 전략이 아니
정책은 AI를 향하지만, 산업 승부는 장비·기계 기술에서 갈린다 AI 이후 준비하는 제조업, 한국이 마주한 구조적 한계와 선택지 제조업 현장에서 인공지능(AI)은 더 이상 선택의 문제가 아니다. 공정 자동화, 품질 검사, 예지보전, 자율로봇 운영까지 AI는 제조 경쟁력의 핵심 도구로 자리 잡았다. 글로벌 제조 AI 시장은 2025년 약 342억 달러에서 2030년 1,550억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 성장률은 35%를 상회한다. 주요 제조국들은 예외 없이 AI를 제조업 혁신의 핵심 축으로 삼고 정책과 투자를 확대하고 있다. 그러나 최근 산업계와 정책 현장에서 보다 근본적인 질문이 제기되고 있다. AI 경쟁이 일정 수준에 도달한 이후, 제조업의 진짜 승부처는 어디인가라는 물음이다. 한국기계연구원이 발간한 기계기술정책 보고서는 이에 대해 분명한 방향성을 제시한다. AI 경쟁의 다음 국면에서 국가와 기업의 경쟁력을 가르는 요소는 AI 그 자체가 아니라, AI가 구현되는 ‘기계와 장비의 본질적 성능’이라는 진단이다. AI가 주도한 제조 혁신, 그러나 물리적 한계는 여전히 존재 제조 AI는 방대한 데이터를 분석해 공정의 최적해를 도출하고, 불량과
2025년 글로벌 반도체 시장은 단순한 경기 회복 국면을 넘어, 산업 구조 자체가 재편되는 전환점에 들어섰다. 가트너의 예비조사에 따르면 전 세계 반도체 매출은 7,930억 달러로 전년 대비 21% 성장하며 사상 최대치를 기록했다. 이 성장을 견인한 핵심 동력은 명확하다. AI 인프라 확산과 함께 프로세서, 고대역폭메모리(HBM), 네트워킹 칩 수요가 폭발적으로 증가하면서 반도체 산업의 중심축이 ‘범용 반도체’에서 ‘AI 특화 반도체’로 빠르게 이동하고 있다. 특히 AI 반도체는 2025년 전체 매출의 약 3분의 1을 차지했으며, 2029년에는 절반을 넘어설 것으로 전망된다. 반도체 산업의 성장 공식이 근본적으로 달라지고 있음을 보여주는 대목이다. 엔비디아 독주 체제, 반도체 판도를 바꾸다 이번 조사에서 가장 눈에 띄는 변화는 엔비디아의 독보적 상승세다. 엔비디아는 2025년 매출 1,257억 달러를 기록하며 반도체 업계 최초로 연 매출 1,000억 달러를 돌파했다. 이는 전년 대비 63.9% 성장한 수치로, 글로벌 반도체 시장 전체 성장의 35% 이상을 단일 기업이 견인한 셈이다. AI 서버용 GPU와 가속기 수요가 폭증하면서 엔비디아는 경쟁사와의 격차를
[세 줄 요약] ·퀵텔, 글로벌·한국 IoT 시장 구조 변화와 기술 전환 발표 ·LTE Cat-1bis 확산과 4G 단일화, 5G 점진 확대 흐름 제시 ·한국 시장은 스마트미터·SDV 중심으로 ODM 수요 가속 엔드투엔드 글로벌 IoT 솔루션 제공업체 퀵텔이 14일 서울 영등포구 FKI 타워 컨퍼런스 센터에서 미디어 브리핑을 열고 2030년까지의 글로벌 및 한국 IoT 시장 전망을 발표했다. 이번 브리핑은 단순한 수치 전망을 넘어, IoT 산업이 어떤 구조적 전환 국면에 들어서 있는지를 기술·비즈니스 양 측면에서 짚는 자리로 구성됐다. 이상헌 퀵텔 테크놀로지 코리아 대표는 IoT 산업의 변화를 ‘네트워크 전환’이라는 키워드로 설명했다. 그는 “IoT는 오랫동안 점진적으로 성장해 왔지만 시장의 성격을 바꾼 계기는 5G의 등장”이라며 “5G 이전의 네트워크 환경이 사막을 가는 비포장도로였다면 5G 이후는 고속도로에 가깝다”고 말했다. 이어 “이전에는 기술적으로 가능해도 구현하기 어려웠던 무인자동차, 로봇, 인간과 로봇의 협업 환경이 네트워크 변화로 현실화되고 있다”고 설명했다. IoT 개념의 형성과 진화에 대한 설명도 이어졌다. 이상헌 대표는 “초기에는 M2M(
세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. 올해 국제전자제품박람회(CES 2026)가 막을 내렸다. 미국 라스베이거스에서 이달 6일(현지시간) 열린 올해 축제는 ‘인간 중심의 AI와 자율형 인프라(Human-centric AI & Autonomous Infrastructure)‘를 테마로 진행됐다. 이러한 슬로건의 중심에는 인공지능(AI) 기반 로보틱스 기술이 핵심으로 자리잡은 모습을 보였다. 이 가운데 글로벌 로보틱스 생태계가 한해의 혁신 기술 트렌드를 미리 정의했다. 로봇은 더 이상 하드웨어 형태(Form-factor)의 화려함만으로 평가받지 않았다. 이번 CES에서 목격된 로봇의 가장
“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
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 개막 시동...500여 개사 총출동 센서·비전부터 인공지능(AI)·스마트물류까지 이어지는 ‘자율제조 루프’ 구현 기대 200여 개 세션 콘퍼런스, 수출 상담회 등 실질적인 도입 모델 제시한다 글로벌 제조업의 패러다임이 ‘대량 생산’에서 ‘지속 가능한 생산’으로 급격히 전환되고 있다. 이제 제조업은 ‘더 많이’가 아니라 ‘더 오래 살아남기’ 위한 싸움으로 진입한 양상이다. 공급망 붕괴, 에너지 리스크, 탄소 규제가 생존과 직결된 위협으로 급부상한 것이 이 흐름의 주요 배경이다. 이 가운데 제조 생태계의 친환경 요구는 ‘증명 가능한 생산’을 압박하고 있다. 이에 따라 공장은 더 촘촘히 측정하고 빠르게 판단하며 낭비를 최소화하는 자율화(Automonous)로 영역을 확장하고 있다. 이 흐름의 핵심인 ‘자율성’은 작업자가 매번 개입하는 전통적 공정에서 탈피한 최신 방법론이다. 이러한 자율제조(Autonomous Manufacturing)는 설비·시스템 등 핵심 인프라가 스스로 상태를 읽고 최적의 다음 행동을 선택하는 지능형 공정으로의 이동을 의미한다. 이러한 전환이 이루어질 때 품질, 에너지 효율, 안전 등 동시에 확
산업 현장의 안전 점검은 여전히 인력 의존도가 높고, 그만큼 공백과 지연이 반복된다. 특히 제철·조선·발전·반도체·정유·화학처럼 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 산업일수록 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하느냐가 사고 규모와 생산성에 직결된다. 위드로봇은 이러한 구조적 한계를 ‘로봇 기반 순찰’이라는 방식으로 재정의한다. 작업자가 접근하기 어려운 고열·고소·협소 공간과 장거리 배관 구간을 로봇이 대신 점검하고, 에지 AI 기반 현장 판단으로 이상 징후를 즉시 걸러내 대응 시간을 단축하는 전략이다. 이는 단순 자동화를 넘어 안전과 생산성을 동시에 관리하는 새로운 산업 안전 운영 모델로 주목받고 있다. 최근 산업 현장에 CCTV와 센서가 없어서 사고가 나는 경우는 드물다. 사고·화재·누수·고장 등이 반복되는 이유는 장비가 부족해서가 아니라 확인이 제때 이뤄지지 않기 때문이다. 문제는 넓고 위험한 구역이 늘어날수록 순찰에 소모되는 자원은 많아지고, 그 사이에 생긴 빈 시간이 발견 지연과 대응 지연으로 이어진다. 실제로 현장에서 치명적인 것은 이상이 커지기 전 신호를 놓치는 상황이다. 작은 누수는 바닥이 젖는 수준에서 끝날 수 있지만, 발견이 늦으면 설비 정지와 안전
AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
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