글로벌 인공지능(AI) 트렌드에 발맞추기 위한 무게중심이 기존 ‘모델 개발’에서 ‘대규모 연산 인프라 확보’로 전환되는 분위기다. 그래픽처리장치(GPU)만 대량으로 도입하는 수준에서는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 것을 뜻한다. 메모리·네트워크·전력·소프트웨어를 통합해 지능을 생산하는 ‘AI 팩토리(AI Factory)’가 국가·기업의 핵심 기반 시설로 부상하는 모습이다. 한국에서는 SK그룹·네이버가 서로 다른 방식의 대규모 AI 팩토리 구축에 나섰다. SK그룹은 자회사 SK텔레콤의 최대 2기가와트(GW) 규모 AI 인프라와 또 다른 자회사 SK하이닉스의 차세대 메모리를 결합하는 데 집중하고 있다. 네이버는 각 세종특별자치시 소재 데이터센터를 중심으로, 최대 1GW 규모의 멀티테넌트(Multi-tenant) 소버린 AI(Sovereign AI) 클라우드를 추진한다. 쉽게 말해, 여러 기업·기관이 하나의 대규모 AI 인프라를 각자 분리된 환경에서 함께 이용하면서도, 데이터, 모델, 운영 권한은 국내 체계 안에서 통제하는 방식이다. 두 사업의 공통 기반은 엔비디아(NVIDIA)의 AI 팩토리 설계·배포·운영 청사진인 ‘엔비디아 DSX(NVIDIA DSX)’다. 다만
'AI+ SMART FACTORY SHOW 2026' 주요 프로그램인 '제조 AX 컨퍼런스(Manufacturing AX Tech Show)'가 지난 11일 서울 코엑스 D홀 메인 무대에서 개최됐다. 이번 컨퍼런스는 'AI와 함께 하는 제조의 미래'를 주제로 글로벌 제조AI 및 자율제조(AX) 트렌드와 구축사례를 공유하고 제조기업의 AI Factory 전환 전략과 실행방안을 제시하기 위해 마련됐다. 컨퍼런스는 오전 글로벌 기업 세션과 오후 국내 우수기업 세션으로 나뉘어 진행됐으며 제조AI, 디지털트윈, 로봇, 제조데이터, 산업보안, 예지보전, 제조 LLM 등 제조업 AI 전환의 핵심 의제가 다뤄졌다. 오전 글로벌 기업 세션에서는 지멘스가 설계부터 생산까지 연결되는 Digital Twin과 Industrial AI 기반의 AI Factory 전략을 발표했으며 Festo는 다층형 Agentic AI 오케스트레이션 전략을 제시했다. SAP는 Software-defined Factory 구현을 위한 제조데이터 플랫폼과 AI 운영체계를 소개했고 다쏘시스템은 Virtual Twin Factory와 AI Factory 플랫폼 전략을 공유했다. 노조미 네트웍스는 OT보안
스마트제조혁신협회가 지난 7일 서울 코엑스에서 '2026 하노버메세 인사이트 랩업 세미나'를 개최했다. 세계 최대 산업기술 전시회인 하노버메세 2026에서 확인된 주요 트렌드와 산업적 시사점을 국내 제조기업과 공유하기 위해 마련된 자리다. 최근 하노버메세는 단순한 기술 전시를 넘어 AI 기반 산업 운영 모델과 실제 제조현장 적용 사례를 제시하는 방향으로 빠르게 변화하고 있다. 올해 전시회에서는 생성형 AI를 넘어 Industrial AI와 Physical AI·AI Factory·Software-defined Factory 등이 핵심 화두로 부상하며 글로벌 제조산업의 새로운 방향성을 보여줬다. 행사는 김문선 스마트제조혁신협회 사무국장의 '2026 하노버메세 핵심 인사이트' 발표를 시작으로 안광현 인공지능혁신추진단 단장이 'AI 기반 제조혁신 정책 방향'을 발표했다. 이어 김인숙 국가AI전략위원회 위원이 'Industrial AI와 자율제조 기술 구조'를 주제로 글로벌 제조 AI 기술 흐름과 산업 적용 방향을 설명했다. 글로벌 기업 세션에서는 다쏘시스템(Dassault Systèmes)과 SAP Korea가 참여해 디지털트윈 기반 공장 설계와 데이터 기반 제조
AI 성능 경쟁의 기준이 근본적으로 변화하고 있다. 개별 칩이나 모델의 성능을 높이는 방식에서 벗어나, 칩·시스템·네트워크·소프트웨어·모델을 하나의 구조로 정교하게 조율하는 인프라 설계가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 토크아이티는 12월 30일 오후 2시 텐 오세진 대표와 함께 2025년 AI 인프라의 핵심 흐름과 2026년 전략을 짚는 웨비나를 진행한다. 이번 웨비나에서는 엔비디아가 제시한 Extreme Co-Design 전략을 중심으로 AI 인프라 설계 방식의 변화를 살펴본다. Extreme Co-Design은 개별 요소의 성능 최적화가 아닌, 전체 스택을 하나의 플랫폼처럼 설계하는 접근법이다. 칩, 시스템, 네트워크, 소프트웨어, AI 모델을 동시에 고려해 설계함으로써 비용 효율성과 성능을 함께 끌어올리는 전략으로 평가된다. AI 네이티브 데이터센터로의 전환도 주요 주제로 다뤄진다. 고대역폭·저지연 패브릭 기반 네트워크 재편, 학습과 추론을 동시에 고려한 듀얼 아키텍처 확산, 냉각·배치·전력 효율 중심의 운영 혁신은 기존 데이터센터 운영 방식의 근본적인 변화를 요구하고 있다. 이러한 변화는 단순한 설비 업그레이드를 넘어, 데이터센터를 AI 워크로드에
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