컴퓨팅 기반 인공지능(AI) 산업 생태계가 기존 모델 성능과 칩(Chip) 확보를 넘는 인프라 전반의 결합으로 확장되고 있다. 공급망·데이터센터·전력·냉각·로보틱스 등 인프라다. 이처럼 AI가 현실의 장비와 산업 시스템으로 본격 가동되는 것이 요즘 추세다. 이에 따라 이제는 컴퓨팅 장비 자체의 성능보다 이를 안정적으로 구동·제어할 인프라 환경을 구축하는 것이 핵심 변수로 부각되고 있다. 이 시점에서 ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026)’가 이달 2일(현지시간) 대만 타이베이에서 막을 올렸다. 올해 전시 주제는 ‘AI 투게더(AI Together)’다. 주최 측에 따르면, 이번 45회 박람회는 AI·컴퓨팅(AI & Computing), 로보틱스·모빌리티(Robotics & Mobility), 차세대 기술(Next-Gen Tech)을 중심으로 구성됐다. 최근 산업 트렌드에 발맞춘 이러한 콘셉트는 올해 전시회의 덩치를 더욱 키운 배경이 됐다. 올 컴퓨텍스에는 33개 국가·지역에서 1500개 업체가 참가해 약 6000여 개에 달하는 부스를 마련했다. 현장에서는 AI가 데이터센터·서버에서 끝나는 기술이 아니라 로
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
제주에서 돌아와 노트북을 열었다. 무인항공기(드론) 촬영본을 옮길 차례. 바다, 현무암 길, 숲길, 오름, 풍차까지 꽤 많이 찍었다. 촬영 당시 조종기 화면에서 보인 실시간 장면은 전부 만족스러웠고, 비행 중 보던 화면도 익숙했다. 전용 조종기(Controller) 속 화면에서는 일반 드론 영상처럼 보였고, 촬영 버튼도 정상적으로 눌렀다. 그런데 폴더 안에는 MP4 형식의 파일이 없었다. 대신 낯선 확장자의 파일이 줄지어 있었다. OSV. 처음 보는 이름이었다. 일반 플레이어로 열자 화면은 동그랗게 휘어 보였다. 어떤 파일은 길게 펼쳐진 360° 지도처럼 보였다. 이게 뭔가 싶었다. 조종기에서 보던 그 화면과 다른 모습. 순간 촬영을 망친 줄 알았다. 제주에서 며칠 동안 날린 영상이 전부 이상한 파일로 저장된 것으로 보였기 때문이다. 그런데 망한 게 아니었다. 그 파일이 DJI 아바타 360(DJI Avata 360)의 진짜 원본이었다. 조종기 속 화면은 가짜였을까? 재생 화면에서 ‘흠칫!’ 조종기에 탑재된 사용자 화면(UI)은 현장에서 비행·촬영을 확인하기 위한 창이었다. 기체가 저장한 것은 그 화면 한 방향이 아니었다. 알고 보니 드론은 기본적으로 주변
생성형 AI 열풍이 산업 전반을 뒤흔드는 가운데, 이제 기업 경쟁력은 단순한 AI 도입 여부가 아니라 ‘어떻게 활용하느냐’에서 갈리고 있다. 한국마이크로소프트 백인송 이사는 “AI 시대의 승자는 상위 5% 기업이 될 가능성이 높다”며, 업무 인프라·데이터 전략·보안 체계까지 연결된 ‘AI 활용 구조’의 중요성을 강조했다. 특히 최근 시장은 생성형 AI를 넘어 독립적으로 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI’ 중심으로 빠르게 이동하고 있으며, 이에 따라 SaaS 산업 구조와 기업 조직 운영 방식까지 변화하고 있다는 분석도 제기됐다. AI는 단순 생산성 도구를 넘어 기업 가치와 조직 생존 전략 자체를 바꾸는 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. ‘에이전트 AI’ 시대, 지금 기업 현장에서 벌어지는 일 불과 2~3년 전까지만 해도 기업들의 관심은 ‘생성형 AI를 도입할 것인가’에 머물러 있었다. ChatGPT가 등장하던 초기만 해도 AI는 문서를 요약하고 보고서를 작성하거나 간단한 질의응답을 수행하는 수준의 도구로 인식됐다. 하지만 지금 시장의 분위기는 완전히 달라졌다. 이제 AI는 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 행동하고 업무를 수행하는 ‘에이전트 AI(Agent
CLI·Workers·Agent SDK·External Agent API 4대 구성 요소로 이뤄진 개발자 전용 플랫폼 공개 외부 시스템 데이터 싱크·커스텀 툴 빌드·다중 에이전트 조율을 단일 워크스페이스에서 구현 AI 전환 4단계 모델 제시 "에이전트 간 오케스트레이션 가능한 Agent OS로 진화" 노션(Notion)이 지난 26일 서울에서 기자간담회를 열고 개발자와 코딩 에이전트를 위한 'Notion Developer Platform(노션 디벨로퍼 플랫폼)'을 공개했다. 이번 플랫폼은 워크스페이스 내 데이터 싱크와 커스텀 툴 구축 그리고 외부 에이전트 연동을 하나의 플랫폼에서 구현할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 박대성 노션 코리아 지사장은 간담회에서 AI 전환(AX)의 4단계 모델을 제시하며 이번 출시의 배경을 설명했다. 1단계는 AI를 사고 파트너로 활용하는 수준이고 2단계는 사용자 요청에 따라 정해진 작업을 수행하는 비서형 AI다. 3단계는 특정 이벤트나 시간에 자동으로 작동하는 자율 에이전트 단계이며 4단계는 내·외부 에이전트들이 서로 소통하며 하나의 시스템을 이루는 오케스트레이션 단계다. 박 지사장은 "기업들이 AI 툴을 많이 쓸수록 데이터
AI 산업의 중심축이 생성형 AI에서 ‘AI 에이전트(AI Agent)’와 ‘AX(AI Transformation)’로 빠르게 이동하고 있다. 바이브컴퍼니 이민혜 부문장은 “이제 기업 경쟁력은 단순 AI 도입이 아니라 조직 전체를 어떻게 AX 구조로 전환하느냐에 달려 있다”고 강조했다. 최근 공공기관과 기업 현장에서는 멀티 에이전트와 MCP(Model Context Protocol)를 활용해 전세사기 분석, 시설물 안전 점검, 민원 응대, 노후 설계 상담까지 실제 업무 자동화가 빠르게 확산되고 있다. 다만 조직 문화와 ROI, 보안, 레거시 시스템 통합 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. AI는 이제 단순 생산성 도구가 아니라 기업의 정체성과 운영 방식 자체를 재설계하는 단계로 진입하고 있다. 이제 기업은 ‘AX 경쟁’을 시작했다 기업들의 AI 전략이 완전히 달라지고 있다. 불과 1~2년 전만 해도 시장의 중심은 생성형 AI였다. 기업들은 ChatGPT를 어떻게 활용할지 고민했고, 누가 더 빠르게 생성형 AI를 도입하느냐가 경쟁력처럼 여겨졌다. 하지만 최근 현장 분위기는 사뭇 다르다. 이제 업계는 더 이상 단순한 생성형 AI만 이야기하지 않는다. 대신 ‘A
에이전트 신뢰·통제·프로세스 통합이 관건…“개별 자동화 아닌 전사적 워크플로 관리가 성패 좌우” 오케스트레이션은 AI 확장의 핵심 요소다. 인공지능(AI) 에이전트가 복잡한 지식 기반 업무까지 자동화를 확장할 수 있다는 가능성은 기업 경영진이 외면하기에는 너무나 매력적이다. 모든 산업 분야에서 기업들은 복잡한 작업을 자동화하기 위해 인공지능을 실험하고 있으며, 이전에는 전적으로 인간의 판단에 의존했던 업무에서 실질적인 가치를 발견하고 있다. 하지만 많은 경우, 이러한 가능성은 아직 완전히 실현되지 않았다. 광범위한 실험에도 불구하고, 카문다(Camunda)의 '2026년 에이전트 오케스트레이션 및 자동화 현황 보고서'에 따르면 조직의 거의 4분의 3(73%) 이 에이전트 기반 AI에 대한 비전과 현재 현실 사이에 상당한 격차가 있음을 인정했다. 많은 조직이 AI 에이전트를 사용하고 있다고 보고했지만, 작년에 실제로 상용화된 프로젝트는 10개 중 1개에 불과했다. 그 결과 좌절감이 커지고 있다. 수많은 시범 사업과 실험이 진행되지만, 그 영향력과 결과는 미미하다. 조직이 비전과 현실 사이의 격차를 해소하지 못한다면, 인공지능이 지닌 잠재적 가치의 극히 일부만을
오픈AI 제이슨 권 CSO, 한국 정부·공공기관·기업 대상 사이버 AI 접근 프로그램 'TAC' 공식 가동 발표 K-water·기술보증기금과 MOU 체결로 물관리·기술금융 분야 AI 협력 본격화 코덱스 국내 주간 활성 사용자 연초 대비 10배 증가하며 글로벌 상위 5개국 진입 오픈AI가 한국을 대상으로 한 사이버 보안 분야 협력 실행계획을 공식 발표하며 정부·공공기관과의 AI 협력 전선을 본격 확대했다. 제이슨 권 오픈AI 최고전략책임자(CSO)는 27일 오전 서울 서초구 JW 메리어트 호텔에서 기자회견을 열고 '한국 사이버 액션 플랜'을 발표했다. 이 계획은 오픈AI의 사이버 보안 이니셔티브 '데이브레이크(Daybreak)' 아래 한국 정부와 공공기관 및 국내 주요 기업이 첨단 AI 기반 사이버 방어역량에 접근할 수 있도록 지원하는 실행계획이다. 한국 사이버 액션 플랜의 핵심은 '사이버 분야 신뢰기반 접근 프로그램(TAC, Trusted Access for Cyber)'의 한국 내 확대다. TAC는 정부 기관을 대상으로 한 GTAC와 민간 기업 대상 프로그램으로 구분되며 각각 별도의 자격 심사 절차를 거쳐 접근 권한을 부여한다. 제이슨 권 CSO는 "최신
기계가 움직이려면 동력이 있어야 하고 그 동력은 정확하게 전달되고 안정적으로 연결되어야 한다. 감속기와 모터가 힘의 크기와 방향을 결정하고 드라이브가 속도와 제어를 책임지며 케이블과 씰이 신호와 유체의 흐름을 끊김 없이 이어준다. 자동화 설비가 고도화되고 로봇·수소 등 신산업으로 적용 영역이 넓어지면서 이 구동·전달·연결 부품들에 요구되는 정밀성과 신뢰성의 기준도 함께 높아지고 있다. KIMEX 2026 현장에는 이 같은 기계 구동의 근간을 담당하는 전문 기업들이 한자리에 모였다. 헬리컬 베벨 감속기와 정밀유성감속기로 동력 전달 신뢰성을 앞세운 업체부터 고출력 소형화를 실현한 BLDC 기어드모터 전문 기업 수백만 회의 굽힘을 견디는 로봇 케이블과 산업용 이더넷 케이블 솔루션 업체 그리고 유공압씰부터 수소용 씰링까지 조건별 최적 솔루션을 갖춘 씰링 전문 기업까지 제조 설비의 보이지 않는 심장부를 구성하는 기업들이 저마다의 기술력을 선보였다. <엘에스지엠> 국내 생산·JIS 2급 정밀 기어...헬리컬 베벨 감속기 ‘’HELIX’ 동력 전달 신뢰성↑ 엘에스지엠은 이번 KIMEX 2026에서 헬리컬 베벨 감속기 'HELIX'를 선보였다. HELIX는 전
로봇이 고정 울타리(Fence)를 벗어나 작업자 영역으로 도입된 지 적지 않은 시간이 흘렀다. 작업자 근처에서 함께 호흡하는 ‘로봇 팔(Robot Arm)’, 제조 라인을 가로지르는 ‘자율주행 플랫폼’, 작업자와 이동 통로를 공유하도록 설계되는 중인 ‘휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)’까지. 공장·물류센터 등 로봇을 향한 산업 현장의 경계를 허무는 것이 추세다. 이처럼 물리적 경계가 무너지면서 ‘가까이 오면 무조건 멈추는’ 고전적 로봇 안전 공식은 한계에 직면했다. 무작정 세우는 수동적 방어 기제만으로는 고도화된 자율제조(Autonomous Manufacturing) 현장의 생산성과 인간·로봇 상호작용(HRI)을 동시에 달성하기 어렵기 때문이다. 문제는 로봇 지능이 진화할수록 안전 방정식의 변수 역시 복잡해진다는 점이다. 로봇의 판단 범위가 넓어지고 이동 반경이 확장되는 만큼 작업 조건은 매 순간 바뀐다. 업계는 완전 무인화라는 환상과 달리, 점검·유지보수·예외처리가 필요한 순간마다 사람이 로봇의 가동 반경 안으로 다시 들어갈 수밖에 없다고 목소리를 높인다. 따라서 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 자율제조가 마주한 화두는 무인화 그 자체
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
사람 곁에 놓인 로봇은 ‘형태 최적화’에 앞서 ‘행동 구현’을 증명해야 한다. 개별 기능을 더 늘리는 것보다, 사람·에이전트(Agent)·로봇이 함께 움직이는 전체 작업 흐름(Work Flow)을 설계하는 것이 더 큰 성과를 만든다는 진단이 나온다. 문제는 여기서부터다. 로봇 기체의 한계는 데이터 순환 체계의 단절에서 드러난다는 시각인데. 학습 데이터가 물리적 움직임으로 무결하게 치환되는 과정, 인간과의 협업 중 발생하는 변수 제어 능력 등이 시장 안착의 기준으로 떠오르는 배경이다. 인지·판단·구동·환류로 이어지는 연쇄 작용이 하나의 루프로 동기화되지 않는다면, 현장 운영 단계로의 전환은 먼 미래가 될 수 있다는 얘기다. “이제는 언어·지각·행동을 통합해 세계를 더 인지적·개념적으로 추론하는 지능형 기계와 함께 일할 수 있다 (It is now possible to work with intelligent machines that integrate language, perception, and action to reason in more cognitive and conceptual ways about the world)” - 다니엘라 루스(Daniela Rus
문승일 한국에너지공과대학교(KENTECH) 연구원장이 인공지능(AI) 확산과 재생에너지 확대가 맞물린 에너지 전환 국면에서 전력망 운영 방식의 근본적인 변화가 필요하다고 강조했다. 문승일 연구원장은 “전기가 풀리지 않으면 AI는 도루묵”이라며, 기존 송전망 중심의 전력 체계만으로는 재생에너지 확대와 AI 시대의 전력 수요를 동시에 감당하기 어렵다고 지적했다. 문승일 원장은 21일 열린 제3회 디지털 ESG 조찬회에서 ‘에너지 전환의 시대, 전남·광주의 역할’을 주제로 강연했다. 디지털 ESG 조찬회는 디지털 ESG 얼라이언스(i-DEA)가 매월 진행하는 정기 조찬회로, 이날 강연은 특별히 20일부터 21일까지 전남 광주에서 열린 '전남기업 C레벨 대상 AI 주도 DX/GX 융합 리더십 포럼'과 연계해 진행됐다. AI 시대, 전력망 문제가 산업 경쟁력 변수로 문 원장은 AI와 전력 문제가 서로 분리될 수 없다고 강조했다. AI 산업이 성장하려면 막대한 전력이 필요하고, 동시에 복잡해지는 전력망 운영 문제를 풀기 위해서도 AI가 필요하다는 설명이다. 그는 “AI가 전력의 문제를 해결해줘야 하고, AI가 살아남으려면 전기의 도움을 받아야 한다”며 “에너지를 위한
제조 현장의 경쟁력이 '얼마나 정밀하게 감지하고 얼마나 빠르게 판단하느냐'로 수렴되고 있다. 센서와 머신비전이 공정 곳곳에 촘촘히 배치되고 레이저 기반 계측과 열처리 기술이 고도화되면서 제조 품질의 기준선 자체가 높아지고 있다. 여기에 도면과 공정 데이터를 디지털로 통합 관리하는 DX 솔루션이 더해지면서 현장의 정보 흐름이 하드웨어와 소프트웨어 양 축에서 동시에 진화하고 있다. 이번 KIMEX 2026에는 이 같은 흐름을 대표하는 기업들이 한자리에 모였다. 산업 현장의 안전과 감지를 담당하는 센서·라이다 솔루션부터 열풍·레이저 기반 공정 장비 배전·하네스 자동화 솔루션 및 제조 DX를 위한 도면 관리 시스템까지 현장을 읽고 관리하는 기술의 현주소를 확인할 수 있는 부스들이 참관객의 발길을 이끌었다. <키엔스코리아> 3D-AI 스캔으로 측정 자동화...전문가 없이도 고정밀 데이터 취득 키엔스코리아는 이번 KIMEX 2026에서 3D-AI 기술을 탑재한 '3D 스캐너형 측정기 VL-800 시리즈'를 선보였다. 기존 3차원 측정기와 3D 스캐너의 장점을 결합한 이 제품은 대상물을 올려놓기만 하면 전체 형상을 자동으로 스캔하는 일체화 구조를 갖췄다. 측
KIBA서울-中 염성경제개발구 맞손…한·중 기업 ‘양방향 비즈니스’ 넓힌다
[SCM FAIR 2026] 탑차·윙바디·전기차까지…롯데오토리스, 물류 현장 맞춤 상용차 리스 라인업 공개
[SCM FAIR 2026] 로그인네트웍, AI 기반 수출입 통관 솔루션 통한 물류 End-to-End 자동화 제안
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[SCM FAIR 2026] 울산항만공사, 친환경 에너지 물류허브 울산항 미래 비전 제시
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