챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
H100·H200 등 엔비디아(NVIDIA) 고성능 그래픽처리장치(GPU) 연산 인프라 확보 “추론형 모델과 시각·언어·행동(VLA) 모델 기반 기술 개발 가속화” 인공지능(AI)·로보틱스의 융합이 이루어지는 가운데, 복잡한 실세계 환경에서 로봇이 직접 주변 상황을 인지·판단하도록 돕는 피지컬 AI(Physical AI) 기술이 핵심 차별화 요소로 떠오르고 있다. 특히 시각 정보와 언어 명령을 다단계 동작으로 연계하는 추론형 로봇 지능을 구현하기 위해서는 대규모 연산 인프라 확보가 필수 과제로 꼽힌다. 이러한 흐름 속에서 엑스와이지가 정부·지자체 주관 고성능 컴퓨팅 지원사업에 선정됐다. 이를 통해 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)과 시각·언어·행동(VLA) 모델 개발을 위한 연산 자원을 확보했다. 실제로 엑스와이지는 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원(NIPA)·서울특별시 주관 지원사업을 통해, 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 최신 그래픽처리장치(GPU)를 유치했다. 앞선 과학기술정보통신부·NIPA가 추진하는 '인공지능 고성능 컴퓨팅 자원 지원 사업'과 서울특별시의 '서울AI허브 고성능 컴퓨팅 자원 지원사업'은 인프라 지원 정책이
제조·물류·반도체 등 첨단 산업 현장의 인공지능(AI) 도입이 속속 진행되는 와중이다. 이때 활용되는 AI는 텍스트 생성이나 화면 속 추론(Inference)을 수행하는 생성형 AI(Generative AI)와는 결이 다르다. 물리 세계의 로봇·장비를 직접 제어하고, 유효한 행동을 구현하는 자율 시스템으로의 진환이 본격화됐기 때문에 기존과는 다른 AI가 필요하다. 이 흐름에서 대다수 기업은 여전히 단편적인 개념증명(PoC)이나 이벤트성 데모 제작에 머물러 있다는 지적이 나온다. 이를 실제 공정 라인에 이식하고 다수의 현장으로 유연하게 확장·배포하는 데 기술적 병목을 겪고 있다는 분석이다. 이러한 한계를 돌파하기 위해서는 어떻게 실시간으로 인프라를 제어하고, 로봇·설비·장비 등 여러 디바이스에 AI를 배포할 것인지에 대한 운영 전략이 필요하다. 이에 대한 기술 해법으로 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 떠오르고 있다. 이 기술 방법론은 정밀한 물리 제어를 수행하는 것이 핵심 목표다. 따라서 초저지연 연산 성능과 실시간성을 보장하는 동시에, 작은 오작동도 인적·물적 피해로 이어지지 않도록 방어하는 기능 안전
KDB산업은행 리드 150억 원 규모 투자 유치...‘네이버 D2SF’ 후속 투자도 ‘시뮬레이션 준비(SimReady)’ 3차원 에셋(3D Asset) 기반 피지컬 AI(Physical AI) 시뮬레이션 데이터 병목 해소 ‘정조준’ 엔닷라이트가 150억 원 규모의 성장 동력을 확보했다. 이번 투자는 KDB산업은행이 주도했고, 기존 투자자인 네이버D2SF·IMM인베스트먼트·캡스톤파트너스가 후속 투자로 참여한 것으로 알려졌다. 여기에 NH벤처투자·스톤브릿지·아워크라우드(OurCrowd) 등이 신규 투자자로 대거 합류했다. 특히 네이버의 기술 스타트업 투자·육성 조직 네이버D2SF는 프리시리즈 A(Pre-series A), 시리즈 A(Series A)에 이어 세 번째 연속 투자를 단행한 바 있다. 엔닷라이트는 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'를 통해 3차원 에셋(3D Asset) 생성 과정을 지원하고 있다. 질량·마찰 등 물리 속성과 관절 구조, 충돌 범위를 반영한 '시뮬레이션 준비(SimReady)' 데이터를 자동 생성하는 기술이다. 이를 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 가
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주(Dexterity) 평가 벤치마크 '덱스벤치(DexBench)' 고도화 추진한다 국내 시뮬레이션·로보틱스 3사와 업무협약(MOU) 리얼월드(RLWRLD)가 국내 시뮬레이션·로보틱스 스타트업과 손잡았다. 합성 데이터(Synthetic Data) 기술 업체 ‘피직스심랩’, 시뮬레이션 및 물리 데이터 레이어 기술 업체 ‘스페이스에이아이’, 3차원(3D) 데이터 인프라 업체 ‘엔닷라이트’ 등과 로봇 손재주(Dexterity) 분야 글로벌 표준을 만들기 위한 협력 체계를 구축한 것. 이번 협력은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)와 함께 개발 중인 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주 평가 벤치마크 ‘덱스벤치(DexBench)’를 고도화하기 위해 추진됐다. 이는 실제 산업 현장에서 로봇이 사람처럼 손을 사용해 복잡한 과제를 수행할 수 있는지를 시뮬레이션 및 실물 환경에서 검증하는 오픈소스 프로젝트다. 회사는 3개 업체와 함께 3D 에셋(Asset), 물리 기반 데이터, 시뮬레이션 검증 체계 등을 고도화할 방침이다. 이 가운데 자체 개발 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘알엘디엑스-1(RLDX
디지털 트윈·로봇·제조까지 협력 확대…산업 생태계 조성 기대 연구개발부터 인재양성까지…글로벌 피지컬 AI 협력 체계 구축 KAIST와 엔비디아가 차세대 피지컬 AI(Physical AI) 기술 확보를 위해 공동연구에 나선다. 양 기관은 인간의 움직임을 이해하고 예측하는 '인체 동작 파운데이션 모델(Human Motion Foundation Model)'을 공동 개발하며, 웨어러블 로봇과 휴머노이드의 정밀 제어 기술 고도화를 추진한다. KAIST는 엔비디아와 피지컬 AI 분야 협력을 위한 '엔비디아 AI 테크놀로지센터(NVAITC)'를 설립하고 공동 연구를 본격 추진한다고 밝혔다. 이번 협력은 KAIST 기계공학과와 인간물리지능연구센터를 중심으로 진행되며, 향후 웨어러블 로봇을 비롯해 휴머노이드, 디지털 트윈, 제조 분야까지 연구 범위를 확대할 계획이다. 공동연구의 핵심은 인체 동작 파운데이션 모델 구축이다. 이 모델은 대규모 인간 동작 데이터를 학습해 사람의 움직임을 이해하고 예측하는 생성형 AI 기반 기술이다. 연구진은 이를 통해 웨어러블 로봇과 휴머노이드가 사용자의 의도와 행동을 보다 자연스럽게 인식하고 반응할 수 있는 기반을 마련한다는 목표다. KAIS
FDE 모델로 현장 구현 지원…중요 인프라 AI 적용·사이버보안·레거시 시스템 리스크 완화 추진 히타치(Hitachi)가 피지컬 AI(Physical AI)의 글로벌 도입 확대에 맞춰 '전진 배치 엔지니어(Forward Deployed Engineers, FDE) 모델'을 도입하고, 오픈AI 및 구글 클라우드와의 협력을 확대한다. 히타치는 복잡한 물리적 환경에서 AI를 안전하고 효과적이며 신뢰성 있게 구현하기 위한 현장 중심 지원 체계를 강화한다. 히타치가 피지컬 AI 배포 확대에 대응하기 위해 전진 배치 엔지니어 모델(FED)을 도입한다. 이와 함께 오픈AI, 구글 클라우드와의 파트너십을 확대해 피지컬 AI 통합과 사이버보안 역량을 강화한다고 발표했다. 도쿠나가 토시아키 히타치 최고경영자는 “AI를 배포하는 것은 시작에 불과하다”며 “진짜 과제는 복잡한 물리적 환경에서 AI가 안전하고 효과적이며 신뢰성 있게 작동하도록 만드는 것”이라고 말했다. FDE 모델, 고객 현장에 직접 투입되는 소프트웨어 전문가 체계 FDE는 고객 조직에 직접 배치되는 소프트웨어 전문가다. 이들은 구현 과정의 여러 단계에서 엔드투엔드 지원을 제공한다. FDE의 업무에는 경영 과제 식
글로벌 컴퓨팅 비전 기술 업체 에스제이센싱과 파트너십 에스제이센싱 차량용 카메라 및 3차원(3D) 로봇 비전 국내 독점 공급 파이프라인 구축해 엠디에스테크가 글로벌 인공지능(AI) 이미징 및 컴퓨팅 비전(Computing Vision) 솔루션 업체 에스제이센싱과 손잡았다. 이번 파트너십은 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)과 자율주행 차량에 필수적인 고정밀 AI 카메라 제품의 국내 공급망을 확보하기 위해 전개됐다. 에스제이센싱은 고속 영상 전송 규격 GMSL(Gigabit Multimedia Serial Link) 기반의 차량용 카메라와 3D 로봇 비전 하드웨어를 설계하고 있다. 특히 로봇의 두뇌 역할을 하는 카메라 내부의 이미지 처리 알고리즘, 즉 영상신호처리기(ISP) 최적화 엔진을 가상 관제 형태로 제어하는 노하우를 보유했다. 이러한 기술력을 토대로 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 로보틱스·비전 분야 엘리트 파트너로 활약 중이다. MDS테크도 지난 13년간 엔비디아 로보틱스 컴퓨팅 솔루션 ‘엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)’ 총판 사업을 운영한 바 있다. 이렇게 축적한 인프라 제어 노하우와 이번 파트너십 체결을 통해 공
컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026)서 주목받아 부대행사 ‘AI 기반 자동 3D 도시 재구성 경진대회(CVPR Building3D Challenge 2026)’ 석권도 “엔비디아 플랫폼 기반 고정밀 디지털 트윈(Digital Twin) 공간 데이터 파이프라인 고도화” 모빌테크가 글로벌 인공지능(AI) 및 컴퓨터 비전 학술대회 ‘컴퓨터 비전 및 패턴 인식 학술대회(CVPR 2026)’에서 글로벌 탑티어 기술력을 입증했다고 전했다. 회사는 AI 기반 자동 3차원(3D) 도시 재구성 기술을 평가하는 CVPR 2026 부대행사 ‘AI 기반 자동 3D 도시 재구성 경진대회(CVPR Building3D Challenge 2026)’에서 최종 1위를 차지했다. 해당 챌린지는 글로벌 디지털 트윈(Digital Twin) 공간 재구성 경진대회다. 전 세계 500만 개 이상의 라이다(LiDAR) 기반 건축물 점군 데이터(Point Cloud Data)를 활용해 기술력을 검증하는 무대다. 글로벌 석학과 로보틱스 인재가 집결한 가운데, 참가팀은 객체 추출 정확도와 가상 복원 오차율을 낮추는 연산 경쟁을 전개했다. 이 과정에서 자율주행, 스마트시티, 피지컬 AI(
한화오션 조선 현장 피지컬 AI(Physical AI) 기반 휴머노이드 로봇(Humnoid Robot) 실증 추진 에이로봇 휴머노이드 플랫폼, 엔비디아 시뮬레이션 활용...디지털 트윈(Digital Twin) 환경 구축해 에이로봇·엔닷라이트가 손잡고 한화오션을 대상으로 한 조선업 현장 맞춤형 피지컬 AI(Physical AI) 실증(Pilot)을 본격화한다. 이들은 중공업 제조 혁신을 견인하기 위한 활동을 전개하기로 했다. 이번 협력은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 스타트업 지원 프로그램인 '인셉션(NVIDIA Inception)' 생태계 내 파트너사 간 협력으로 추진됐다. 양사는 하드웨어·소프트웨어 역량을 연계해 피지컬 AI의 실제 산업 적용을 앞당길 방침이다. 이들이 실증에 뛰어드는 조선업은 휴머노이드 로봇(Humanoid Roobot)의 실효성을 검증하기에 상징적인 산업군으로 꼽힌다. 대형 블록 조립, 협소 선박 내부 공간 등 고난도 작업 환경을 갖춘 곳이기 때문이다. 에이로봇은 자사의 대표 휴머노이드 플랫폼 ‘앨리스(ALICE)’를 기반으로, 조선 현장에서 요구되는 고중량 물품 운반, 자율 이동, 험지 보행, 장애물 회피, 도구 조
흔히 로봇 팔(Robot Arm)로 인식되는 산업용 로봇은 오랫동안 정해진 공간 안에서 정해진 동작을 반복하는 장비로 이해됐다. 산업·공장 자동화(FA)의 핵심 지표도 속도, 반복 정밀도, 가동률을 기준으로 삼았다. 이 같은 로봇은 빠르고 정확했지만, 대부분 사전에 정의된 조건 안에서 움직인다는 점이 한계로 지적돼 왔다. 현시점 로보틱스는 변화하는 환경을 해석하고, 작업 의도를 이해하면서도, 그 판단을 실제 행동으로 바꾸는 영역으로 진화하고 있다. 인공지능(AI)이 모니터 화면에서 벗어나, 실제 하드웨어를 구동하는 방법론인 '피지컬 AI(Physical AI)'가 등장한 배경이다. 이 경계를 흔드는 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 접근법이다. 이를 적용한 로봇은 물체를 단순 감지하거나 경로를 계산하는 기존의 수동적인 기계에 머물지 않는다. AI의 출력도 텍스트·이미지보다는 이동·집기·정렬·분류·회피·복구 등 행동으로 바뀐다. 이 가운데 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 지난 1
NVIDIA·인텔·Qualcomm 등 글로벌 기업과 AI 협력 생태계 강화 WEDA 기반 AI Agent·디지털 트윈·엣지 컴퓨팅 융합 비전 제시 산업용 컴퓨터(IPC), IoT 솔루션 및 임베디드 플랫폼 분야의 글로벌 기업 어드밴텍이 ‘Edge AI Conference’, ‘COMPUTEX 2026’, ‘World Partner Conference(WPC)’를 잇달아 개최하며 엣지 AI와 피지컬 AI 시대를 겨냥한 전략과 비전을 공개했다. 어드밴텍은 지난 6월 1일 대만 화난은행 국제컨벤션센터에서 글로벌 Edge AI Conference를 개최했다. 이번 행사에는 업계 전문가와 파트너 기업들이 참석했으며, 온라인 생중계를 포함해 전 세계 3,000명 이상이 참여했다. 행사에서는 NVIDIA, Qualcomm Technologies, Intel 등 글로벌 AI 생태계 주요 기업 관계자들이 연사로 나서 엣지 AI와 피지컬 AI의 최신 기술 동향과 산업 적용 사례를 공유했다. 또한 피지컬 AI 확산을 위한 기술적 과제와 산업 발전 방향에 대한 논의도 진행됐다. 기조연설에 나선 K.C. 리우(K.C. Liu) 어드밴텍 회장은 “AI가 클라우드 중심 환경에서 엣지로
그래픽처리장치(GPU)·서버를 무작정 밀어 넣는 식의 용량 경쟁은 또 다른 임계점에 직면해 있다. 데이터센터 내 랙(Rack) 전력 밀도가 한계치에 다다르면서, 인공지능(AI) 연산 능력의 병목은 서버실 내부가 아닌 서버실 '밖' 인프라에서 터져 나오고 있다. 전력 변환, 배전, 고밀도 냉각, 무정전전원장치(UPS)가 유기적으로 맞물리지 못하면 수천억짜리 고성능 칩셋도 순식간에 멈춰 서는 고철에 불과하다. 안정적인 ‘AI 팩토리(AI Factory)’ 구동을 결정짓는 진짜 변수는 전력 변환 효율과 냉각 통제력이다. 인 정(Yin Zheng) 슈나이더일렉트릭 중국·동아시아 총괄 부사장은 인프라 생애주기(Lifecycle) 설계 역량에 방점을 찍었다. 그는 “AI 수요 폭발 대응의 핵심은 데이터센터의 설계·시뮬레이션·구축·유지보수를 관통하는 전체 프로세스에 있다”고 잘라 말했다. IT 부하의 변동폭이 극심하고, 캠퍼스 규모가 기가와트(GW)급으로 비대해진 상황에서 엔지니어 개인의 수동 관리 모델은 효용을 다했다는 지적이다. 결국 AI 팩토리 구축·운영 단계 전반에 지능형 소프트웨어·자동화를 이식하는 흐름이 불가피해졌다는 시각으로 확장된다. 글로벌 에너지 관리 및
인공지능(AI)이 실존하는 육체를 얻은 모습이다. 그동안 반도체·서버의 영역에 머물던 인공지능(AI)이 물리 환경을 직접 움직이기 시작했다. ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026)’는 이 같은 AI의 가시적인 진화와 상용화 가능성을 제시한 무대다. 대만 타이베이시 난강구 소재 주요 전시장 ‘타이베이난강전람관(Taipei Nangang Exhibition Center Hall)’에는 서버, 에지 컴퓨팅(Edge Computing), 전력·냉각 인프라 등 기존 전시 콘셉트를 이어가는 제품이 놓였다. 여기에 로보틱스 인프라 기술이 더해지며 AI를 실제 장비로 구동하기 위한 연산·전원·제어 기반이 함께 배치됐다. 1편에서 신이구 ‘타이베이세계무역센터(Taipei World Trade Center Exhibition Hall)’가 로봇 본체와 적용 장면을 보여줬다면, 난강 전시장은 그 로봇을 움직이는 연산·전력·제어 기반을 전면에 세웠다. 이번 [봇규가 간다] 컴퓨텍스 로봇 특집은 두 개의 현장으로 나눠 본다. 2편은 난강에서 로봇을 움직이는 기반 기술을 들여다본다. 로봇은 원격 조작(Teleoperation), 에지 AI 연산
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
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UPDATE: 2026년 10월 10일 16시 53분
