·엔비디아 '네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026' 개최...국내 AI 개발자 500명 집결 ·카탄자로 부사장 기조연설서 네모트론3 전략·한국어 합성 데이터셋 600만 건 공개 ·GTC 화제작 '빌드 어 클로' 세계 최초 한국 상륙...해커톤 우승은 노타AI 엔비디아가 지난 21일부터 22일까지 양일간 서울 디캠프 마포(d·camp)에서 '엔비디아 네모트론 디벨로퍼 데이즈 서울 2026(NVIDIA Nemotron Developer Days Seoul 2026)'을 개최했다. 이번 행사는 과학기술정보통신부(MSIT)와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 공식 후원한 이번 행사에는 국내 AI 개발자·연구자·산업 리더 약 500명이 참석해 엔비디아 네모트론 팀과 직접 소통했다. 엔비디아 최신 오픈 모델 '네모트론'을 중심으로 한국 AI 산업 성장을 지원하고 글로벌 소버린 AI 생태계 구축을 가속화하기 위해 마련된 자리였다. "AI는 이제 스스로 생각하고 행동한다" 행사 첫날 기조연설자로 나선 브라이언 카탄자로(Bryan Catanzaro) 엔비디아 응용 딥러닝 연구 부문 부사장은 자율형 에이전트 패러다임을 화두로 던지며 연설을 시작했다. 그는 "AI 에이전트란 모델
기업들의 AI 도입이 제조·물류·건설 등 산업 현장으로 빠르게 확산되고 있지만, PoC(Proof of Concept)를 넘어 실질적인 성과로 이어지는 사례는 여전히 제한적이라는 지적이 높아지고 있다. 현장에서 데이터를 제대로 수집하지 못하거나, AI 모델이 실험실 환경에서는 작동하지만 실제 양산 라인에서는 정확도를 재현하지 못하는 경우가 잦기 때문이다. 'AI를 도입했다'는 것과 'AI로 성과를 냈다'는 것 사이의 간극이 커지고 있는 셈이다. 이 같은 현실적 과제를 짚고 산업 현장에서의 AI 전환 성공 조건을 구체적으로 논의하는 'AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스(이하 AI TECH 2026)'가 오는 5월 6일 서울 코엑스 3층 E홀에서 열린다. 이번 AI Tech 2026의 표어는 'Make AI Work for Your Business(AI가 당신의 비즈니스를 위해 일하게 하라)'로, AI를 실제 업무에서 어떻게 작동하게 만들 것인지를 핵심 화두로 제시한다. AI Tech 2026 C트랙은 '산업별 AI 융합 성공 사례'를 주제로, 제조·물류·건설 등 주요 산업 현장에서 AI가 어떻게 실질적인 변화를 만들었는지를 집중적으로 다룬다. 첫 번째 순서는 바
지난 20일, 인피니언 테크놀로지스 코리아가 국내 기자들을 대상으로 'RISC-V로 여는 차세대 차량용 마이크로컨트롤러 전략 발표 기자간담회'를 개최했다. 이번 행사는 차량용 반도체 시장 글로벌 1위 기업인 인피니언이 업계 최초로 차량용 RISC-V 기반 마이크로컨트롤러(MCU) 제품군 출시 계획을 공식화하는 자리였다. 소프트웨어 정의 차량(SDV) 전환이 가속화되는 가운데, 개방형 아키텍처인 RISC-V를 자동차 산업의 새로운 표준으로 정착시키겠다는 인피니언의 장기 전략과 실행 로드맵이 한국에서 처음으로 공개됐다는 점에서 의미가 크다. "맞춤형 양복처럼 설계한다"…왜 지금 RISC-V인가 첫 번째 발표자로 나선 최재홍 인피니언 코리아 오토모티브 MCU 사업부 기술총괄 부사장은 RISC-V라는 다소 생소한 개념을 청중에게 쉽게 풀어내며 포문을 열었다. 그는 RISC-V를 "기성복이 아닌 맞춤형 양복"에 비유했다. 기존 Arm 코어는 특정 업체의 라이선스에 종속된 고정된 규격이지만, RISC-V는 전 세계적으로 표준화된 오픈 명령어 세트로서 필요한 기능만 골라 담고 불필요한 부분은 덜어낼 수 있는 모듈형 구조라는 설명이다. 최 부사장은 "자동차 산업이 지금 S
지난 13일부터 닷새간 개막한 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’은 절삭기·프레스 등 공작기계의 물리적 성능을 뽐내던 과거의 틀을 깼다고 평가받는다. 특히 수요·공급, 인력·소프트웨어, 자동화·실증(Pilot)을 한데 아우르는 제조 생태계를 거대한 ‘산업 플랫폼’으로 탈바꿈시켰다는 점이 주목받았다. 올해의 화두는 ‘AI 자율제조와 인재의 만남(AI Autonomous Manufacturing Meets Talent)’이다. 기계 본체가 아닌 그 ‘심장부’와 ‘신경망’을 파헤친다. 전시장에는 기계를 움직이는 제어·구동 기술부터 공정을 완결 짓는 자동화 공정 단위(Cell), 이를 총괄하는 운영 소프트웨어가 늘어섰다. 절삭과 가공은 장비의 몫이나, 그 장비를 지능적으로 깨우고 멈추지 않게 만드는 기술 체계의 존재감이 뚜렷했다. 생산 라인을 실질적으로 전개하는 제어·운영 기술의 결합이 이번 편의 핵심이다. < 한국미쓰비시전기오토메이션 > “3배 더 앞서 읽는다” 파라미터 하나로 끝내는 CNC 통합 전략 먼저, 산업 자동화 솔루션 업체의 기술이 자리잡았다. 한국미쓰비시전기오토메이션(이하 미쓰비시전기)은 이번 SIMTOS에서 차세대 컴
중소벤처기업부(중기부)가 ‘중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 개발 사업’을 통해 제조 산업의 AX(AI 전환)를 본격 추진한다. 해당 사업은 중소 제조기업의 비정형 작업 대응력 강화와 공정 품질 최적화를 목표로 하며, PoC(개념검증)와 R&D를 연계한 단계적 지원 구조가 특징이다. 특히 식품, 뷰티, 제약 등 8대 특화 산업을 중심으로 멀티 AI 에이전트 기술을 적용해 제조 공정뿐 아니라 기획·물류·마케팅까지 확장 가능한 통합 혁신 모델을 제시한다. AI 오케스트레이션 기반 생산 최적화, 데이터 품질 관리, 현장 적용성 검증 등 실질적인 산업 변화가 기대되는 가운데, 공급·수요 기업 협력 구조를 통한 생태계 확장 전략도 주목된다. 제조 혁신 패러다임 전환, ‘멀티 AI 에이전트’가 답이 되는 이유 제조 산업은 지금 단순 자동화에서 지능형 협업 체계로 이동하는 변곡점에 서 있다. 기존의 스마트팩토리가 설비 중심 자동화와 데이터 수집에 집중했다면, 최근에는 데이터 해석과 의사결정을 수행하는 AI의 역할이 급격히 확대되는 흐름이다. 특히 단일 AI가 특정 기능만 수행하던 방식에서 벗어나, 복수의 AI가 동시에 협업하며 공정을 운영하는 ‘멀티 AI 에이전트
산업통상자원부가 ‘산업 현장 문제 해결형 산업 AI 에이전트 기술 개발(R&D) 사업’을 통해 제조 현장의 디지털 전환을 본격화한다. 이번 사업은 산업 특화 AI 에이전트를 활용해 생산계획, 품질관리, 공급망, 공정자동화 등 핵심 과업을 해결하고 글로벌 AI 기술 주도권 확보를 목표로 한다. 특히 멀티 에이전트 기반 협업 구조와 실시간 데이터 분석을 통해 판단을 넘어 실제 설비 제어까지 수행하는 ‘고도화 AI 에이전트’와 범용성을 강화한 ‘경량화 AI 에이전트’로 구분해 추진되는 것이 특징이다. 총 10개 과제, 약 400억 원 규모로 진행되는 이번 사업은 제조업 AI 전환의 분기점이 될 것으로 평가된다. 산업 AI 에이전트, 제조 혁신의 새로운 기준이 되다 제조업의 디지털 전환은 이미 오래전부터 진행되어 왔지만, 지금의 변화는 이전과 결이 다르다. 과거 스마트팩토리가 데이터 수집과 모니터링 중심이었다면, 이제는 ‘AI가 스스로 판단하고 실행하는 단계’로 진입하고 있기 때문이다. 이러한 흐름 속에서 산업통상자원부가 추진하는 ‘산업 현장 문제 해결형 산업 AI 에이전트 기술 개발(R&D) 사업’은 단순한 기술 개발을 넘어 제조 혁신의 방향성을 제
에이전틱 AI가 생성형 AI 이후 차세대 핵심 기술로 급부상하고 있다. 단순 응답을 넘어 목표를 설정하면 스스로 계획·실행·피드백을 반복하는 ‘행동형 AI’로 진화하며 산업 전반의 패러다임을 바꾸는 흐름이다. 과학기술정보통신부는 이러한 기술 흐름에 대응해 ‘실세계 능동 행동형 에이전틱 AI 기술 개발 사업’을 추진하며 초음파 의료, 기업 업무 혁신, 정서 지원, 물리 해석 등 4대 분야를 중심으로 대규모 R&D를 시작한다. 특히 멀티 에이전트 협업, 자율 수행, 작업 완수율 95% 목표 등은 AI가 개인을 넘어 조직 단위 업무까지 대체할 가능성을 시사한다. 글로벌 기술 경쟁이 본격화되는 가운데, 국내 산업 구조와 결합된 전략적 접근이 성패를 가를 핵심 변수로 떠오른다. 생성형 AI 이후, ‘행동하는 AI’로 넘어가는 결정적 전환점 생성형 AI가 등장했을 당시, 많은 이들은 인공지능이 인간의 지식 수준을 빠르게 따라잡고 있다는 사실에 놀라움을 감추지 못했다. 그러나 그 충격이 채 가시기도 전에 AI는 또 한 단계 진화하고 있다. 이제 AI는 단순히 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 수준을 넘어, 스스로 목표를 이해하고 행동하는 ‘에이전틱 AI’로 이동하
‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’은 생산제조 기술 전시 외연을 공작기계 외부로 확장했다. 올해 테마는 ‘AI 자율제조와 인재의 만남(AI Autonomous Manufacturing Meets Talent)’이다. 지난 13일부터 닷새간 전개된 전시는 35개국 1300개사가 6100여 부스를 꾸렸다. 현장에는 금속절삭, 금형, 소재부품, 제어, 툴링, 측정, 절단가공, 용접, 프레스, 성형 등 기술이 기본 골격으로 배치됐다. 여기에 로봇 및 디지털 제조 기술 특별전 ‘M.A.D.E. in SIMTOS’가 더해졌다. 인공지능(AI) 자율제조(Autonomous Manufacturing), 공정 연결, 운영 효율, 인력 대응 등 최신 방법론이 하나의 전시장 안에서 통합된 콘셉트가 강조됐다. 올 SIMTOS에서 등장한 로보틱스는 공정 단위 자동화의 집약체였다. 로봇은 단일 장비를 넘어선 솔루션으로의 진화가 이 자리의 핵심 어젠다였다. 이전 로봇이 ‘속도’와 ‘정밀도’에 매몰됐다면, 로봇을 지탱하는 기반 기술과 데이터 운영 체계가 자율제조의 승부처임을 시사했다. 결국 작업자 숙련도에 의존하던 제조·물류 현장의 불확실성을 로봇 기반 지능형 운영
파수AI 조규곤 대표 "지속가능한 AX를 위해 ROI와 리스크 관리 균형 잡아야" 데이터·거버넌스 인프라가 AX 성패 좌우 "원샷 대규모 AI 프로젝트는 무모한 도전" 미국 법인 합병해 심볼로직 출범...글로벌 AX 지원 체계 구축에 본격 시동 파수AI가 지난 15일 서울 여의도 페어몬트 앰배서더에서 연례 콘퍼런스 'FDI 심포지엄 2026(Fasoo Digital Intelligence Symposium 2026)'을 개최하고 이와 연계해 기자간담회를 진행했다. 지난 3월 30일 정기 주주총회를 통해 사명을 '파수'에서 '파수AI'로 변경한 뒤 공식 첫 대외 행사로 나선 자리에서 조규곤 파수AI 대표는 AX(AI 혁신) 지원 기업으로의 전환 비전과 전략을 직접 밝혔다. 조 대표는 사명 변경의 배경에 대해 "시장에서는 여전히 보안회사로 인식하고 있고 내부에서도 기존 사업에 안주하려는 반응이 있어 대내외적으로 이 시대에 제대로 정면 대응하겠다는 각오와 결의를 다지는 뜻으로 사명을 변경했다"고 밝혔다. 그는 파수가 '수닷컴'으로 시작해 '파수'로 바꾼 지 7년 만에 다시 '파수AI'로 전환하는 것이라며 "닷컴 시대를 만들어서 AI 시대까지 잘 넘어오고 있다고 스
기계 산업, DX 넘어 AX 전환 진입…공작기계에 AI 두뇌 탑재 본격화 "기술 주권·공급망 안보 핵심"…선진국 수출 규제가 증명하는 공작기계의 전략 가치 한국, AI 전환 수용 속도 빠르다…글로벌 시장 확대 기회 선점 나서야 한국공작기계산업협회가 지난 13일 경기도 고양시 킨텍스(KINTEX)에서 SIMTOS(서울국제생산제조기술전) 2026 기자간담회를 개최했다. 이 자리에서 김원종 한국공작기계산업협회 회장은 "기계 산업의 변화 흐름은 디지털 전환(DX)을 넘어 인공지능 전환(AX: AI Transformation) 단계로 진입하고 있다"며 공작기계 산업의 미래 비전을 제시했다. 김 회장은 공작기계를 '기계를 만드는 기계'로 정의하며 자동차·반도체·우주항공·방위산업 등 전방위 제조업에 필수적인 산업 기반임을 강조했다. 산업혁명 이후 기계 산업의 혁신 동력이 동력·전기·자동화·디지털 연결을 거쳐 이제 '지능과 자율' 단계로 전환되고 있다고 진단하며 AI 기술의 성숙, 방대한 제조 데이터 축적, 숙련 노동자 감소와 세대 간 기술 전수 단절, 글로벌 경쟁 심화 등을 AX 전환이 불가피한 배경으로 꼽았다. 그는 "단순한 연결만으로는 한계가 있으며 데이터를 읽고 의
각종 환경 규제와 공급망 불안 등으로 전 세계 제조 업계는 자원과 에너지를 절감하고 효율화하는 ‘지속가능한 제조’에 주목하고 있다. 이런 가운데 스위스 엔지니어링 소프트웨어 기업 오토폼엔지니어링(AutoForm Engineering, 이하 오토폼)은 디지털 전환이 지속가능경영을 구현하는 수단이 될 수 있다며, 자사 솔루션이 제조 현장에서 지속가능경영을 어떻게 구현할 수 있는지 소개했다. 오토폼은 지난 7일 서울 용산구의 한 호텔에서 기자간담회를 열고, 제조 현장에서 불량률을 낮추고 소재를 절감하는 것이 결과적으로 탄소 배출과 비용을 함께 줄이는 지속가능경영의 핵심이라고 강조했다. 오토폼이 제시한 지속가능경영의 출발점은 설계 초기 단계다. 개발 초기부터 소재 사용량과 수율, 성형 가능성 등을 함께 따져봐야 불필요한 낭비를 줄일 수 있다는 설명이다. 오토폼은 자사 솔루션 카바디플래너(AutoForm-CarBodyPlanner)에 대해 “AI가 설계 초기 단계에서부터 다양한 개별 부품에 대해 최적화된 수율 확보 공법을 제시해 주는데, 이를 통해 소재 낭비와 이산화탄소(CO₂) 배출을 최소화할 수 있다”고 설명했다. 기존처럼 공정 후반에 불량과 재작업을 줄이는 형태
'2026 한국전자제조산업전(Electronics Manufacturing Korea)'과 '2026 오토모티브월드코리아(Automotive World Korea)'가 지난 4월 8일부터 10일까지 사흘간 서울 코엑스에서 개최됐다. 전자제조·자동차·스마트팩토리 산업을 아우르는 이번 통합 전시회에는 전 세계 25개국 250개 기업이 참가했으며, 리드케이훼어스·케이훼어스·스마트제조혁신협회가 공동 주최하고 산업통상자원부와 중소벤처기업부가 후원했다. 전시 현장에서는 SMT·PCB, 반도체 패키징, 시험·검사·계측, 스마트팩토리, 로봇, 그린팩토리 등 전자제조 전반의 첨단 기술과 함께 자동차 전장, 자율주행, 친환경차, 모빌리티 서비스 등 미래 모빌리티 핵심 기술이 한자리에 펼쳐졌다. 다우데이타, Ansys 전자기장·구조·유동 해석 솔루션으로 설계 시뮬레이션 역량 제시 다우데이타가 한국전자제조산업전 2026에서 글로벌 시뮬레이션 소프트웨어 Ansys의 전자기장·구조·유동 해석 솔루션을 선보였다. 다우데이타는 1992년 설립된 코스닥 상장 IT 전문기업으로, 글로벌 소프트웨어와 온·오프라인 결제시스템을 아우르는 IT 솔루션을 제공하고 있다. Autodesk, Micro
웨어러블 로봇(Wearable Robot)은 그동안 기기 무게, 보조력, 착용감을 중심으로 경쟁해 왔다. 앞선 요소가 비교적 일반화된 지금, 기체를 지속 개선하는 업데이트와 이를 뒷받침하는 구독형 모델, 즉 서비스형 로봇(Robotics as a Service 이하 RaaS)을 활용한 접근법이 확산되고 있다. 웨어러블 로봇도 판매 시점의 제품 성능만으로 그 가치를 오랜 기간 이어가기에는 어려워졌기 때문이다. 이에 따라 사용 목적, 보행 패턴, 신체 상태 등에 따라 기능이 계속 달라지는 로봇의 서비스성이 새 수익 구조로 부상하는 국면이다. 이때 RaaS는 로봇 소프트웨어 업데이트와 추가 기능을 지속 제공하고, 사용자가 월 단위로 이용료를 내는 구조다. 이는 그동안 웨어러블 로봇을 활용한 사용자의 의견이 반영된 것이 배경이다. 초기 도입 비용 부담 분산, 지속 업데이트, 데이터 기반 사용자 맞춤화, 유지관리 일원화 수요 등이 이러한 기능 분화의 출발점이 됐다. 국내 휴머노이드·웨어러블 로봇 기술 업체 위로보틱스는 이미 착용한 기기에 얼마나 정교한 기능과 반복 매출 구조를 얹느냐가 새로운 승부처가 될 것임을 암시했다. “기기 단품 판매에서 무한 진화로” 사용자 목
로봇 분야는 흥미롭습니다. 그런데 이상하게 이 로봇 공학은 기술 메커니즘보다 이름·명칭이 더 어렵게 느껴질 때가 있습니다. 낯선 용어가 많아서이기도 하지만, 산업 현장과 기업이 붙여놓은 이름이 늘 친절한 것만은 아니기 때문입니다. 어린 시절 만화 속 로봇으로 이 세계를 처음 접했던 기자 역시 다르지 않습니다. 기사 마감이 코앞인데도 용어를 다시 찾고, 모델명을 하나씩 다시 확인하고, 이게 제품인지 플랫폼인지 솔루션인지 잠시 멈칫한 적이 한두 번이 아닙니다. 기사를 읽는 독자들도 사정은 크게 다르지 않을 것이라 생각합니다. [봇규, 그거 업계 용어죠?!]는 그 헷갈림을 함께 정리해보려는 목적에서 출발했습니다. 거창한 사전보다, 로봇을 읽고 쓰는 사람들이 덜 헤매기 위한 공동의 해설서에 가깝습니다. 로봇 공학의 기본 용어부터 산업계 제품명과 기술 언어까지, 어려운 ‘로봇말’을 조금 덜 어렵게, 조금 더 친근하게 풀어보겠습니다. 로봇의 감각을 봅니다. 로봇은 단순히 강철로 된 팔(Arm)이나 굴러가는 바퀴(Wheel)만으로 정의되지 않습니다. 명령을 수행하기에 앞서 세상을 보고, 거리를 가늠하며, 손끝에 닿는 미세한 힘을 읽고, 광활한 현장 속 자신의 좌표를 스스
지난달 31일 열린 ‘제16회 국제물류산업대전(KOREA MAT 2026)’ 현장에는 물류 워크플로 운영 전반을 재구성하려는 모습이 나타났다. 전시장에는 저장 설비, 분류 장비, 이송 로봇, 피킹 시스템, 적재 자동화, 제어 소프트웨어 등 방법론이 한데 이어졌다. 단일 설비의 속도나 적재 능력만 앞세우는 이전 분위기와는 달랐다. 입고·보관·집품·분류·출고 등으로 이어지는 흐름을 단일 파이프라인으로 구축하고, 그 안에서 병목을 줄이려는 제안이 전면에 나왔다. 이는 기존 대비 작업자를 구하기 어려워졌고, 수도권 창고 부지는 비싸진 국내 물류 산업의 현재를 반영한 움직임이다. 여기에 냉장·냉동 물류까지 커지면서 창고는 더 높은 처리량과 더 안정적인 운영을 동시에 요구받고 있다. 이로써 이번 전시장에 나온 해법은 한 방향으로 모였다. 같은 공간에 더 많이 저장하고, 작업 동선은 더 짧게 줄이고, 운영은 끊기지 않게 유지하는 구조다. 저장·분류 공정의 최적화가 끝난 뒤, 작업자의 손·발을 필요로 하는 구간이 남았다. 선반 사이를 이동하며 대상물을 식별하고, 이를 집어 대차에 싣고, 다음 공정으로 인계하는 과정이다. 이 고반복·고부하 작업군에 로봇을 투입해 인적 의존도
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