경기도의회 교육행정위원회 최미금 의원(국민의힘, 비례대표)은 1일 열린 본회의 5분 자유발언을 통해 도내 학생들에게 보다 안전하고 공정한 체험교육 여건을 제공해야 한다고 강조하며 「경기도교육청 가상체험학습 운영 및 지원 조례안」 제정을 위한 의회와 경기도교육청의 초당적 협력을 촉구했다. 최미금 의원은 “교육은 시대의 변화에 응답해야 한다”며 “AI와 디지털 기술이 생활과 산업 전반을 빠르게 바꾸고 있는 만큼 학교도 미래교육의 새로운 방향과 해법을 적극적으로 모색해야 한다”고 발언 취지를 밝혔다. 최 의원은 시공간적 한계를 극복할 수 있는 확장현실(XR) 기반 가상체험학습의 교육적 효과를 집중 조명했다. 현실에서 직접 접하기 힘든 우주 탐험이나 의료 수술 현장 참관, 소방관·로봇공학자 등 다채로운 직업 실습을 가상공간에서 구현함으로써 학생들의 진로 탐색 지평을 대폭 넓힐 수 있다는 설명이다. 그는 가상체험학습 도입의 3대 핵심 필요성으로 ▲학생 안전을 담보한 체험 기회 확장 ▲시대 변화에 부응하는 질적 고도화 ▲가정 형편 및 학교 여건에 구애받지 않는 공정한 교육 기회 보장을 제시했다. 이와 관련해 단체 이동과 숙박이 필수적인 기존 현장체험학습의 내재적 사고 위험을 짚었다. 최 의원은 2022년 강원도 속초 현장체험학습 도중 일어난 학생 사망 사고로 담임교사에게 유죄 판결이 최종 확정된 사례를 언급하며, 안전사고에 대한 일선 학교 현장의 행정적·심리적 부담이 가중된 현실을 지적했다. 그러면서 “이제는 체험교육을 포기하는 것이 아니라, 안전하게 체험교육을 확대할 수 있는 새로운 방법을 함께 모색해야 하는 시점”이라고 강조했다. 이어 체험학습 패러다임 전환의 당위성을 설명하며 “이제 체험학습은 단순히 어디를 방문했는가에 머무르지 않고 무엇을 경험하고 배웠으며, 어떤 생각을 갖게 되었는지가 중요하다”며 “가상체험학습을 활용하면 시간과 비용, 거리의 문제로 접근하기 어려웠던 장소와 상황을 경험할 수 있다”고 말했다. 다만 가상체험학습이 전통적인 현장 활동을 전면 대체하는 것은 아니라는 점을 분명히 했다. 최 의원은 “가상체험학습은 현장체험학습의 대체재가 아니라 현장체험학습과 디지털 체험을 결합해 체험교육의 폭과 깊이를 넓힐 수 있는 촉매가 될 것”이라며 “현장체험학습의 장점은 살리고 디지털 기술의 장점을 더해 학생들에게 더 많은 교육 기회를 제공하기 위한 것”이라고 설명했다. 아울러 “학생의 가정 형편이나 학교 여건에 따라 경험할 수 있는 교육의 범위가 달라져서는 안 된다”며 “가상체험학습은 이러한 격차를 줄이는 데 활용할 수 있다”고 덧붙였다. 최미금 의원은 “가상체험학습은 학생에게는 안전한 체험을, 교사에게는 안심하고 가르칠 수 있는 환경을, 모든 학생에게는 공정한 교육의 기회를 제공하는 계기가 될 것”이라며 “경기교육이 AI와 디지털 시대의 교육을 선도할 수 있도록 선배·동료 의원과 교육 관계자의 적극적인 관심과 협조를 부탁드린다”고 호소했다.

청소나 설거지는커녕 양말과 펜 정도만 집을 수 있는 작은 로봇 오리가 전 세계 개발자들 사이에서 돌풍을 일으키고 있다. 출시 하루 만에 260만 달러(약 36억원)어치가 팔리면서 신규 주문은 내년까지 기다려야 할 정도로 밀렸다. 2일 중국 홍성신문에 따르면 인공지능(AI) 오픈소스 플랫폼 허깅페이스 산하 폴렌로보틱스는 지난달 27일 이족보행 로봇 ‘마이크로덕(Microduck)’의 예약판매를 시작했다. 가격은 399달러(55만원)다. 예약판매 6시간 만에 주문액이 100만 달러를 넘어섰고, 24시간 동안 260만 달러 이상의 주문이 들어왔다. 판매량으로 환산하면 5000대가 넘는다. 주문이 몰릴 때는 평균 4초마다 한 대씩 팔린 셈이다. 회사는 “커뮤니티에서 오리를 너무 많이 주문했다”는 공지를 올렸다. 현재 신규 주문의 배송 대기 기간은 4∼6개월로 늘어나 올해 안에 제품을 받기 어려울 수 있다. 마이크로덕은 키 25㎝, 무게 800g의 탁상용 로봇으로 두 다리로 걷거나 앉았다 일어날 수 있으며 넘어지면 스스로 몸을 일으킨다. 바퀴를 달면 롤러스케이트를 타고 움직이고, 작은 집게 역할을 하는 부리로 양말이나 펜 같은 가벼운 물건도 집을 수 있다. 15개의 모터와 카메라, 소형 라이다, 관성측정장치 2개를 탑재했다. 와이파이와 블루투스, 근거리무선통신(NFC)도 지원한다. 기본적으로 걷기와 앉기, 공 차기 등 7가지 동작을 할 수 있다. 집안일 대신 개발자가 ‘새 동작’ 가르치는 로봇마이크로덕이 주목받는 이유는 당장 집안일을 대신해주기 때문이 아니다. 개발자가 직접 프로그램을 수정하고 강화학습을 통해 새로운 움직임을 가르칠 수 있는 오픈소스 연구용 로봇이라는 점이 인기 요인으로 꼽힌다. 이용자는 가상환경에서 로봇의 동작을 훈련한 뒤 이를 실제 마이크로덕에 적용할 수 있다. 자신이 만든 동작을 온라인 커뮤니티에 공개해 다른 개발자와 공유하는 것도 가능하다. 기존 연구용 로봇은 수천만원에서 수억원에 달해 개인이 접근하기 어려웠다. 반면 마이크로덕은 399달러에 판매되고 소프트웨어와 학습 도구도 공개돼 학생과 개인 개발자가 로봇 강화학습을 실험할 수 있다. 마이크로덕을 개발한 폴렌로보틱스는 프랑스 보르도에 기반을 둔 로봇 기업으로 2025년 허깅페이스에 인수됐다. 제품 생산은 중국 선전의 오픈소스 하드웨어 기업 시드스튜디오가 맡았으며, 중국 반도체 기업 락칩의 RK3566 칩이 사용됐다. 따라서 중국 기업이 로봇 전체를 개발했다기보다는 프랑스에서 설계하고 허깅페이스의 오픈소스 생태계를 활용해 중국 선전에서 생산하는 글로벌 협업 제품에 가깝다. 중국인들은 “어릴 때 갖고 놀던 동물 장난감이 현실로 나온 것 같다”, “처음부터 거창한 인간형 로봇을 만들기보다 저렴한 장난감부터 기술을 쌓는 방향이 현실적”이라는 반응을 보였다. 반면 “결국 중국은 위탁생산만 맡은 것 아니냐”, “당장은 쓸모없는 부자들 장난감”이라는 지적도 나왔다.

전남광주 최대 규모 복합개발 프로젝트로 관심을 받아 온 ‘올 뉴 챔피언스시티(이하 챔피언스시티)’의 첫 주거단지인 ‘챔피언스시티 1차’ 견본주택이 오는 4일 오픈한다. ‘챔피언스시티 1차’는 전남광주통합특별시 북구 임동 100-1번지 일원, 옛 전방·일신방직 부지에 조성된다. 지하 3층~지상 49층, 12개 동, 전용면적 84~214㎡ 규모로 총 3216가구가 공급된다. 이 가운데 전체의 약 79%인 2534가구가 실수요자 선호도가 높은 전용면적 84㎡로 구성된다. 시공은 우미건설과 신영씨앤디가 맡는다. 청약 일정은 9월 14일(월) 특별공급을 시작으로 15일(화) 1순위, 16일(수) 2순위 순으로 진행된다. 당첨자 발표는 9월 22일(화)이며, 정당계약은 10월 5일(월)부터 9일(금)까지 진행된다. 1순위 청약 자격은 청약통장 가입 기간 6개월 이상, 지역별·면적별 예치금 기준을 충족한 만 19세 이상의 전남광주통합특별시 거주자에게 주어진다. 주택 소유 여부와 상관없이 세대주, 세대원, 유주택자 누구나 1순위 청약이 가능하며 과거 당첨 사실이 있어도 청약할 수 있다. 단, 과거 2년 이내 가점제로 당첨된 사람의 세대에 속한 경우 1순위 추첨제로만 청약이 가능하다. 전용 84㎡는 일반공급 물량의 40%가 가점제, 60%가 추첨제로 공급된다. 전용 85㎡를 초과하는 103㎡·112㎡·128㎡와 펜트하우스는 100% 추첨제가 적용되며, 추첨제 물량의 75%는 무주택세대구성원에게 우선 공급된다. 계약금은 분양가의 5%이며, 1차 계약금 1000만원으로 계약할 수 있다. 또한 당첨자 발표일로부터 6개월 이후 전매가 가능해 1차 중도금 납부 전에 전매할 수 있으며, 토지거래허가제 대상에서도 제외된다. ▲9만 평 복합개발지구 첫 주거단지…‘더현대 광주’ 등 대규모 생활 인프라 조성 챔피언스시티는 옛 전방·일신방직 부지 약 29만8000㎡(약 9만 평)를 개발하는 대규모 복합개발 프로젝트다. 1차와 2차를 합쳐 총 4315가구의 주거단지와 더현대 광주, 특급호텔, 문화공원, 업무시설 등이 조성될 예정이다. 챔피언스시티 중심에는 ‘어반 코어(Urban Core)’ 개념을 적용, 주요 시설을 보행 동선으로 연결할 계획이다. 특히 챔피언스시티 1차는 전방·일신방직 산업유산을 활용해 조성되는 문화공원과 연결되며, ‘더현대 서울’ 연면적의 약 1.4배 규모로 계획된 ‘더현대 광주’도 가까이에서 이용할 수 있다. 더현대 광주는 챔피언스시티 1차 입주보다 앞선 2029년 5월 준공을 목표로 진행되고 있어, 입주 초기부터 관련 인프라를 이용할 수 있을 전망이다. 도심 입지인 만큼 기존 생활 인프라도 손쉽게 이용할 수 있다. 서광주IC와 무진대로 등 주요 도로망에 편리하게 접근할 수 있으며, 광주역을 비롯해 광주-기아 챔피언스필드, 신세계백화점 등이 인접해 있다. 단지 인근에는 초등학교가 계획돼 있어 찻길을 건너지 않고 걸어서 통학할 수 있는 교육환경을 갖출 예정이다. ▲테라스·3면 발코니 등 특화설계…‘신경건축학’ 설계 도입 ‘챔피언스시티 1차’는 최고 49층의 스카이라인을 형성하고, 랜드마크 동 옥탑 구조물과 특화 경관조명 등을 적용해 단지를 상징하는 외관을 구현할 예정이다. 세대 내부는 총 24개 주택형으로 구성된다. 특히 일부 주택형을 제외한 세대에 테라스 설계를 적용하고, 3면 발코니 설계를 도입해 서비스면적을 넓혔다. 이를 통해 같은 전용면적에서도 보다 넓은 실사용 공간을 확보했다. 펜트하우스와 가변형 특화 옵션, 조망형 창호 등도 적용된다. 공간 설계에는 KAIST 정재승 교수와 마인드브릭 디자인랩이 참여해 ‘신경건축학’ 개념을 접목, 입주민의 정서적 안정과 가족 간 유대감을 높이는 데 초점을 맞췄다. 또한 단지 중앙에 약 300m 길이의 센트럴파크를 조성하고, 단지 곳곳에 포켓가든 등을 배치해 자연과 휴식을 누릴 수 있는 공원형 주거환경을 구현할 계획이다. ▲교육·스마트·헬스케어까지…광주 최대 규모 통합형 커뮤니티 챔피언스시티 1차에는 광주 최대 규모의 통합형 커뮤니티가 조성된다. 25m길이 실내수영장, 어프로치 타석이 포함된 실내 골프연습장, 다목적 실내체육관, 피트니스센터, GX룸, 필라테스룸 등이 마련된다. 또 44층에는 스카이라운지와 스카이 게스트하우스 등으로 구성된 스카이 커뮤니티가 들어서며, 프라이빗 다이닝룸과 사우나, 티하우스, 펫가든 등도 계획되어 있다. 국내 대표 교육 브랜드와도 협업한다. 단지 인근 영풍문고는 커뮤니티 내 북카페의 북큐레이션을 맡고, 근린생활시설에 서점과 문구·카페 기능을 결합한 복합문화공간을 선보일 예정이다. YBM은 커뮤니티 내 다목적실에서 원어민 영어교육 프로그램을 운영한다. 종로엠스쿨은 근린생활시설에 입점해 교과학습 및 학습관리 프로그램을 운영하고 입주민 전용 할인 혜택을 제공한다. 그린램프는 카페형 독서실과 자기주도 학습케어, 관리형 독서실 등을 마련할 예정이다. 스마트 리빙 시스템도 도입된다. 삼성물산의 주거생활 케어 플랫폼 ‘홈닉’을 비롯해 청소와 운반 기능을 수행하는 AI 로봇, 음식물쓰레기 자동이송 시스템 등을 적용할 계획이다. 챔피언스시티복합개발에이엠씨는 이와 함께 상무병원 및 한국병원과 업무협약을 체결해 전문 응급인력 교육과 건강검진 프로그램 등에서 협력할 예정이다. 또, 우미건설은 전남대학교병원과 업무협약을 맺고 생활권 기반 헬스케어 서비스를 적용하는 방안을 검토하고 있다. 챔피언스시티 관계자는 “전남광주통합특별시 출범에 이어 삼성·SK 반도체 메가프로젝트 등 광주에 큰 변화가 예고되며 챔피언스시티에 대한 관심이 높아지고 있다”며 “주거와 상업·문화·업무시설이 함께 들어서는 만큼, 견본주택을 통해 첫 주거단지의 상품과 챔피언스시티의 미래 모습을 직접 확인할 수 있을 것”이라고 말했다. ‘챔피언스시티 1차’ 견본주택은 챔피언스시티 부지 내에 마련되며, 입주는 오는 2030년 11월 예정이다.

車공장이 로봇 두뇌 훈련 ‘AI 교실’테슬라, FSD 방식 ‘옵티머스’로 확장BMW·벤츠 등도 실증 무대로 활용현대차, 공장 →AI 재학습 구축 속도 중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

주로 딱딱한 물건을 찍어내는 3D 프린터로 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있는 방법을 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 찾아냈다. 이 방법을 활용해 다양한 물건을 손쉽게 집을 수 있는 로봇 손도 개발됐다. 카이스트 기계공학과, 한국과학기술연구원(KIST) 극한물성소재연구센터, 서울과학기술대 생산시스템 및 설계공학전공 공동 연구팀은 AI로 3D 프린팅이 가능하면서 고무처럼 크게 늘어나는 ‘소재 레시피’를 찾아냈다고 1일 밝혔다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 연구팀은 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 ‘DLP 3D 프린팅’ 기술을 활용했다. 또 AI로 프린터에서 잘 출력되는 소재, 점도가 높아 출력하기 어려운 소재 등에 관해 학습을 시킨 뒤 최적의 소재 레시피를 찾도록 했다. 그 결과 AI는 최적의 소재 조합을 찾아냈고 이 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보였다. 연구팀은 활용 가능성을 확인하기 위해 공기압을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만드는 장치인 ‘소프트 액추에이터’를 3D 프린팅해 작동시켰는데 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어지는 것이 관찰됐다. 또 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1㎏ 물병을 들어 올리고 달걀, 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스, 종이 등 모양과 단단한 정도가 다른 물체들을 안정적으로 집어 드는 데 성공했다. 이승철 카이스트 교수는 “이번 기술은 로봇, 웨어러블 기기, 맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅 활용 범위를 넓히는 데 도움을 줄 것”이라고 설명했다.

중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

인공지능(AI)과 반도체를 미래 성장동력으로 삼아 3대 메가프로젝트에 내년 21조3000억원이 투입된다. 반도체 생산기반과 피지컬AI, AI 데이터센터(AIDC)를 집중 육성하고 독자 AI 모델 개발과 전력·용수 인프라까지 뒷받침해 AI 산업 전 주기를 국내에 구축한다는 구상이다. 1일 정부의 ‘2027년도 예산안’에 따르면 올해 가장 큰 폭으로 늘어난 투자 항목은 3대 메가프로젝트를 비롯한 AI 분야다. 올해보다 97.2% 늘어난 21조 3000억원이 편성됐다. 반도체는 생산기반부터 기술·인재까지 전 주기를 지원한다. ‘반도체산업 경쟁력강화 특별회계’를 신설하고 서남권 반도체 클러스터에 1조 5000억원을 투입한다. 용인·평택 반도체 팹의 조기 가동을 위한 기반시설에도 1000억원을 지원한다. 국산 AI 반도체 경쟁력 강화에도 나선다. 국산 신경망처리장치(NPU)와 AI 모델·서비스를 통합 최적화하는 ‘K-AI 반도체’ 기술개발에 200억원을 신규 투입하고 화합물반도체 시제품 제작·실증을 위한 상생팹 구축에 국비 480억원을 지원한다. 피지컬AI 분야에는 3조 1000억원을 투입한다. 제조·스마트팩토리·건설·농업·국방·돌봄·물류·항만 등 8개 분야에서 AI 로봇의 현장 실증을 지원하고 선도적 수요 창출을 위해 국산 AI 로봇 2000여대를 도입한다. 핵심 기술 연구개발에는 1조 5000억원을 투입하고 AI 학습용 데이터를 생산할 트레이닝센터와 데이터팩토리도 구축한다. AIDC에는 5000억원을 투자한다. 핵심 부품 성능을 검증하는 테스트랩을 구축하고 서버·전력·냉각 등 소재·부품·장비와 클라우드 기술개발을 지원한다. AI와 반도체 산업의 기반인 전력·용수 인프라에는 2조 1000억원을 지원해 송전망과 변전소, 에너지저장장치(ESS) 등을 확충한다. 독자 AI 모델 개발에는 5조 2000억원을 편성했다. 프런티어 AI 모델 확보를 위해 최상위급 그래픽처리장치(GPU)인 ‘베라루빈’ 1만장을 확보하는 데 3조 9000억원을 투자하고 AI 학습용 데이터와 해외 연구자 유치 등을 지원한다. AI 활용을 국민 생활로 확산하기 위한 ‘모두의 AI’에는 2조 4000억원을 투입한다. AI가 주민등록 발급이나 여권 재발급, KTX 예매 등 공공서비스를 찾아 신청하는 AI 에이전트를 개발하고 여행·돌봄 등 민간 서비스에도 AI 활용을 확대한다. 전 국민 390만명을 대상으로 한 AI 교육에는 2조 1000억원을 지원한다. 새로운 성장축을 만들기 위한 첨단전략산업 지원 예산도 올해보다 14.4% 늘어난 41조4000억원을 편성했다. 이 가운데 NEXT 10대 전략기술 분야에는 15조원을 투입한다. 우주항공 분야에서는 2030년 달 착륙을 목표로 착륙선과 발사체 개발 등 핵심 기술 확보에 나선다. 자율주행 실증을 확대하고 도심항공교통(UAM) 실기체 도입 등 미래 모빌리티 기술의 상용화 기반도 마련한다. 국가 연구개발(R＆D) 투자는 차세대 성장축 확보에 집중한다. 소형모듈원자로(SMR)·핵융합·재생에너지·양자·우주항공·첨단바이오·첨단공급망 등 ‘7대 SEED’ 분야에 대한 투자를 확대하고, 기업 R＆D에 정부가 지분을 확보하는 투자형 R＆D도 새롭게 도입한다. 에너지 대전환을 위해 공장 지붕과 영농형 태양광 등 다양한 형태의 태양광 사업을 지원하고 지역 주민이 재생에너지 발전 수익을 공유하는 햇빛소득마을도 확대한다. 전기차 보조금 지원 물량도 30만대에서 역대 최대인 43만대로 늘린다. 창업 생태계 조성에도 재정 투입을 확대한다. ‘모두의 창업’ 프로젝트 선발 인원을 1만 5000명에서 2만명으로 늘리고 비수도권 창업도시도 4곳에서 10곳으로 확대한다. 재창업과 사업전환을 지원하는 재도전 사업도 강화한다. 문화 분야에서는 K-콘텐츠의 기획부터 사업화·유통·해외 진출까지 전 주기 지원을 강화한다. 방한 관광객 유치를 위해 5대 메가관광권을 조성해 지방 관광 활성화에도 나선다. 중소기업의 성장과 수출 지원도 강화한다. 신성장 분야 유망기업 300곳을 선정해 맞춤형 지원을 제공하고 중소기업 R＆D와 기술사업화, 수출 지원을 강화한다.

이전까지는 3D 프린터로 주로 딱딱한 물건을 찍어냈지만 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 고무처럼 부드럽고 잘 늘어나는 제품까지 만들 수 있는 방법을 찾아냈다. 카이스트 기계공학과, 한국과학기술연구원(KIST) 극한물성소재연구센터, 서울과학기술대 생산시스템 및 설계공학전공 공동 연구팀은 AI로 3D 프린팅이 가능하면서 고무처럼 크게 늘어나는 소재 ‘레시피’를 찾아냈다고 1일 밝혔다. 이번 기술로 복잡한 형태로 출력하면서도 원래 크기보다 6배 이상 늘어날 수 있게 해 로봇 손부터 몸에 착 붙는 웨어러블, 맞춤형 의료기기까지 3D 프린팅 활용 범위를 넓히는 데 도움을 줄 것으로 기대하고 있다. 이번 연구 결과는 기초과학 및 공학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’에 실렸다. 최근 소프트 로봇과 웨어러블 기기, 환자 맞춤형 의료기기 등 개발이 활발해지면서 복잡한 모양을 가지면서도 부드럽고 잘 늘어나는 소재에 대한 필요성이 커지고 있다. 이런 가운데 연구팀은 액체 소재에 빛을 비춰 원하는 모양으로 굳히는 3D 프린팅 기술인 DLP를 활용했다. DLP는 복잡한 구조를 빠르게 제작할 수는 있지만 소재를 잘 늘어나고 튼튼하게 만들수록 프린팅 소재의 점도가 높아져 출력이 어려워지고, 반대로 잘 출력되도록 묽게 하면 신축성과 강도가 떨어진다는 단점이 있다. 연구팀은 AI로 프린터에서 잘 출력되는 소재, 점도가 높아 출력하기 어려운 소재 등에 관해 학습을 시킨 뒤 최적의 소재 레시피를 찾도록 했다. 연구팀은 이를 위해 다양한 배합의 액체 소재를 작은 틀에 넣어 굳힌 뒤 얼마나 잘 늘어나는지, 단단한지, 빛을 받으면 얼마나 빨리 굳는지, 얼마나 잘 흐르는지 등을 측정해 소재의 배합과 각각의 성능을 연결한 데이터를 구축하고 머신러닝으로 학습시켰다. 그 결과, AI는 최적의 소재조합을 찾아냈다. 이 소재는 실제 DLP 3D 프린터에서 안정적으로 출력됐고 쉽게 끊어지지 않고 원래 길이의 6배 이상 늘어나는 높은 신축성을 보이기도 했다. 또 활용 가능성을 확인하기 위해 공기압을 이용해 사람의 근육처럼 부드러운 움직임을 만드는 장치인 ‘소프트 액추에이터’를 3D 프린팅해 작동시켰는데 공기를 넣자 풍선처럼 부풀면서 사람의 손가락처럼 자연스럽게 휘어지는 것이 관찰됐다. 또 여러 개의 액추에이터를 결합해 만든 소프트 로봇 손은 1㎏ 물병을 들어 올리고 달걀, 유리병, 달걀판, 컴퓨터 마우스, 종이 등 모양과 단단한 정도가 다른 물체들을 안정적으로 집어드는 데 성공했다. 이승철 카이스트 교수는 “이번 연구는 잘 늘어나는 소재 하나를 개발한 것을 넘어 AI를 활용해 원하는 성능의 소재를 보다 빠르게 찾아내는 방법을 제시했다는 데 의미가 있다”며 “기존에는 연구자가 수많은 소재를 직접 배합하고 시험하면서 최적의 조합을 찾아야 했다면 앞으로는 AI가 실험 데이터를 바탕으로 유망한 소재 조합을 먼저 찾아내고 연구자가 이를 실험으로 검증하는 방식으로 시행착오와 소재 개발 시간을 줄일 수 있을 것”이라고 말했다.

- 액체 핸들링 로봇에서 자율실험실(Self-Driving Lab)로, AI 학습용 실험 데이터 생산 인프라 구축- 바이오 외 반도체, 화학, 화장품, 2차 전지 품질 분석 자동화 연속 수주 로보틱스 기반 실험실 자동화 전문기업 에이블랩스(대표 신상)가 121억 원 규모의 시리즈 A 투자 유치를 마무리했다고 31일 밝혔다. 이번 투자 라운드는 이노폴리스파트너스가 주도했으며, IBK기업은행, 캡스톤파트너스, 호라이즌인베스트먼트, 마그나인베스트먼트, 퓨처플레이, 나우아이비캐피탈 등 총 7개 기관이 참여했다. 2021년 설립된 에이블랩스는 바이오 실험실 내 액체 핸들링(Liquid Handling) 공정을 자동화하는 로봇 장비와 소프트웨어를 공급해 왔다. 연구진이 피펫으로 시약을 옮기는 수작업 방식을 로봇으로 대체하는 데서 나아가, 인공지능(AI)이 실험 조건을 능동적으로 설계하고 도출된 결과를 재학습하는 ‘자율실험실(Self-Driving Lab)’ 플랫폼으로 영역을 확장하고 있다. 이번 투자는 양질의 실험 데이터 확보 필요성이 부각된 점이 주효했다. AI 모델의 성능을 좌우하는 것은 고품질 학습 데이터지만, 데이터 생산 과정은 여전히 수작업 비중이 높다. 국제학술지 네이처(Nature)의 연구자 1,576명 대상 설문조사에 따르면 응답자의 70% 이상이 타 연구진의 실험 재현에 실패했으며, 과반수는 본인의 실험조차 재현하지 못한 경험이 있다고 답했다. 과학계에서는 재현성이 담보되지 않은 데이터를 신뢰할 수 없는 데이터로 평가한다. 이에 따라 실험실 자동화의 목적 역시 단순 인건비 절감이나 처리 속도 개선을 넘어 동일 조건에서 일관된 데이터를 생산하는 ‘데이터 인프라’ 관점으로 전환되고 있다. 에이블랩스는 2025년 매출 12.9억 원을 기록하며 전년 대비 113% 성장했고, 2026년 상반기 수주액은 이미 지난해 연간 매출의 2배를 넘어섰다. KAIST, 부산대학교, 한국화학연구원 등 주요 연구기관과 국내 바이오 기업들이 장비를 도입해 사용 중이며, 올해는 바이오 외 산업으로도 수주가 확대됐다. 액체 분주는 다루는 양이 적을수록 오차가 커진다. 국제 학술 연구에 따르면 숙련된 연구자가 10마이크로리터를 수동 분주할 때 변동계수는 작업자에 따라 5.7%에서 8.1%까지 벌어진다. 에이블랩스는 출하 전 모든 피펫을 자동 검사하고 보정하는 시스템을 제조 공정에 내재화해 8채널 20마이크로리터 기준 변동계수 1.5%를 보장한다. 임상 환경의 데이터 무결성 표준인 미국 FDA 21 CFR Part 11 대응 기능과 의료기기 품질 국제표준 ISO 13485도 갖췄다. 벤치톱 액체 핸들링 로봇 가운데 이 조건을 모두 충족하는 사례는 글로벌 시장에서도 드물다. 자율실험실 전략은 국가 연구개발 과제로 구체화되고 있다. 에이블랩스가 현재 수행 중인 국가 연구개발 과제는 8건이며, 5년간 확보한 정부 연구비는 100억 원을 넘는다. 산업통상자원부 ADC(항체약물접합체) 자율제조 과제와 바이오파운드리용 액체 핸들링 로봇 개발 과제를 주관하고 있으며, 미국 존스홉킨스대학교와 오가노이드 배양 및 약물 효능 평가 전자동화 플랫폼 개발 과제를 주관하여 공동 연구를 수행 중이다. 미국 FDA가 2025년 동물실험 의무 폐지 로드맵을 발표하면서 오가노이드 기반 검증 수요도 빠르게 늘고 있다. 실험실 자동화의 적용 범위는 바이오에 한정되지 않는다. 에이블랩스는 올해 바이오 외 영역인 반도체, 화학, 화장품, 2차 전지 등 4개 산업에서 품질 분석 자동화 프로젝트를 연이어 수주했다. 시료 전처리와 희석, 분주가 반복되는 이들 산업의 품질 관리 공정은 실험실과 구조가 같고, 측정값의 재현성이 품질 판정의 신뢰도를 결정한다는 점도 동일하다. 여기에 다루는 시료가 독성을 띠거나 인체에 유해한 경우가 많아 작업자를 위험에서 분리해야 한다는 요구가 더해진다. 재현성과 안전이라는 두 가지 이유로 자동화가 절실한 영역이다. 신상 에이블랩스 대표는 “AI가 급속도로 발달하면서 지금 가장 중요해진 것은 연구 데이터와 실험 결과의 품질인데, 정작 그 데이터는 여전히 사람 손으로 만들어지고 있다”며 “로보틱스를 기반으로 한 자율 제조와 품질 평가 자동화로 효율을 극대화하려는 수요가 산업 전반에서 빠르게 커지고 있다”고 말했다. 이어 “올해 바이오 외 산업에서 그 수요를 크게 확인하면서 사업이 확장되고 있다”며 “지금까지 축적해 온 하드웨어와 소프트웨어 인프라 기술을 기반으로 자율실험실 사업을 본격화하겠다”고 밝혔다. 이번 라운드를 리드한 이노폴리스파트너스는 “자율실험실은 네이처가 2025년 주목할 기술로 꼽은 분야로, 글로벌 시장이 이제 막 상용화 국면에 들어섰다”며 “에이블랩스는 그 초입에서 이미 국내 대기업 연구개발 현장에 도입 실적을 만들었고 글로벌 빅파마 대상 영업까지 확대하고 있어, 섹터의 글로벌 선도 기업으로 성장할 잠재력이 크다고 판단했다”고 밝혔다. 에이블랩스는 이번 투자금을 자율실험실 플랫폼 개발과 글로벌 시장 진출에 투입한다. 미국과 유럽 판매 채널을 구축하고 연구개발 인력을 확충할 계획이다. 현재 미국 대형 제약사와 개념검증(PoC)을 진행 중이며 싱가포르에는 첫 고객사 납품을 완료했다.

서울 양천구는 스마트 양천 미래교육센터에 자율체험존 ‘디지털 창작소’를 새롭게 조성했다고 28일 밝혔다. 목동·넓은들 미래교육센터 개관 2주년을 맞아 다음달 특별 이벤트도 운영한다. 구는 인공지능(AI)이나 코딩, 자율주행, 드론 등 미래 기술을 체험할 수 있는 스마트양천·목동·넓은들 등 3개 미래교육센터를 권역별로 운영 중이다. 최근 빠르게 변화하는 기술 환경을 반영해 체험 콘텐츠를 정비했다. 특히 스마트 양천 미래교육센터에는 미래 기술을 체험할 수 있는 자율체험존 ‘디지털 창작소’를 새롭게 마련했다. ▲AI 바둑·오목로봇 ▲스마트미러 ▲영상스튜디오 아나운서 체험 ▲생성형 AI ▲3D 프린팅 등을 경험할 수 있다. 올해 개관 2주년을 맞은 목동·넓은들 미래교육센터는 각각 자율주행·코딩·XR(확장현실) 체험과 AI로봇·드론·코딩 등을 운영한다. 각자 연령에 관계없이 관심에 맞는 체험존을 이용할 수 있게 됐다. 기존엔 연령대별 이용 시간대가 달라 형제·자매가 함께 와도 다른 시간에 체험해야 했던 불편을 개선한 것이다. 드론 체험은 기존에는 초등학교 4학년 이상만 가능했지만 초등학교 1학년 이상으로 확대했다. 부모 동반 참여도 가능해졌다. 다음달부터 유아와 초등·중학생이 센터를 체험한 뒤 소셜미디어(SNS)에 방문 인증을 하면, 센터별 특별 기념품 ‘해우리 큐브’도 선착순 증정한다. 체험 신청은 양천구 평생학습포털에서 하면 된다. 체험비는 모두 무료다. 이기재 구청장은 “아이들이 직접 만지고 만들며 자연스럽게 미래 기술을 익힐 수 있어야 한다”며 “앞으로도 창의 융합형 인재 양성을 위한 미래 기술 교육 인프라와 양질의 프로그램을 지속적으로 확대해 나가겠다”고 말했다.

EV·자율주행·민군엑스포 동시 개최기아·KGM·볼보 등 다양한 차종 전시에이투지·SWM, 로보택시 기술 선봬 미래 모빌리티의 최신 핵심 기술을 한자리에서 둘러볼 수 있는 ‘2026 퓨처 모빌리티 위크’가 25일 서울 강남구 코엑스에서 막을 올렸다. 전기차 경쟁이 ‘얼마나 멀리 달리느냐’를 넘어 ‘얼마나 스스로 판단하느냐’로 확장되고, 인공지능(AI)이 복잡한 도로 상황을 이해·추론하는 자율주행 기술도 진화하고 있음을 볼 수 있다. 이번 행사는 전기차 전문 전시회인 ‘EV트렌드코리아 2026’과 ‘2026 자율주행모빌리티산업전(AME 2026)’, 드론과 방산 로봇 기술을 아우르는 ‘2026 무인이동체 X 민군협력 엑스포’까지 역대 최대 규모로 꾸려졌다. EV트렌드코리아에서 두드러진 변화는 전기차의 ‘외연 확대’다. 기아는 소형 전기 스포츠유틸리티차량(SUV) ‘EV3’, 패밀리 전기 SUV ‘EV5’와 함께 7인승 목적기반차량(PBV)인 ‘PV5 패신저’를 전시하며 일상과 레저, 비즈니스 등 다양한 활용성을 강조했다. 전기차의 범위는 차종뿐 아니라 동력원에서도 넓어졌다. KG모빌리티(KGM)는 도심 주행 시 최대 94%까지 전기차 모드로 주행할 수 있는 SUV ‘액티언 하이브리드’를 비롯해 리튬인산철(LFP) 배터리를 적용한 전기 SUV ‘토레스 EVX’를 선보였고, 전기차의 장점에 픽업의 적재·활용성을 더한 전기 픽업 ‘무쏘 EV’도 제시했다. 전기차 자체의 경쟁도 배터리와 주행거리만으로 설명하기 어려워지고 있다. 볼보자동차는 엔비디아·퀄컴과 공동 개발한 지능형 플랫폼 ‘휴긴 코어’를 적용해 무선 업데이트를 지원하는 플래그십 전기 세단 ‘ES90’으로 소프트웨어중심 차량(SDV) 경쟁력을 강조했다. BYD는 순수 전기 SUV ‘아토3 플러스’와 독자 플러그인 하이브리드(PHEV) 기술을 적용한 중형 SUV ‘씨라이언 6 DM-i’를 전시하는 등 경쟁 영역은 차량의 용도와 소프트웨어 경험까지로 넓어지고 있다. 올해로 3회째를 맞은 AME에선 자동차의 ‘두뇌’를 바꾸는 AI 경쟁이 두드러졌고, 피지컬 AI와 E2E(엔드투엔드) 자율주행이 핵심 기술로 떠올랐다. 오토노머스에이투지는 레벨4 자율주행 셔틀 ‘로이’와 글로벌 시장을 겨냥한 로보택시 솔루션을 공개했다. 라이드플럭스는 무인 자율주행차와 간선 물류용 화물트럭 AI 소프트웨어를, SWM은 서울 강남 도심을 실제로 달리는 로보택시 기술을 각각 선보였다. 마르코 파보네 미국 스탠퍼드대 교수 겸 엔비디아 AI 부문 시니어 디렉터는 기조연설에서 엔비디아의 추론 기반 피지컬 AI 파운데이션 모델 ‘알파마요’를 거론하며 “자율주행을 넘어 휴머노이드, 사족보행 로봇까지 폭넓게 적용될 것”이라고 강조했다. 알파마요는 광범위하고 다양한 데이터로 학습해 복잡한 상황을 추론하고 스스로 행동하도록 설계된 피지컬 AI 모델이다.

우크라 독립일 ‘무인 열병식’ 공개병사 대신 로봇 무인 전력 등 과시러, 엔비디아 칩 탑재 AI 드론 투입명령 없이도 스스로 표적 찾아 공격유엔 “킬러 로봇 규제 마련을” 성명 우크라이나가 독립 35주년을 맞아 대규모 드론과 로봇 군단을 전면에 내세운 ‘무인 열병식’을 펼치며 첨단 기술력을 과시했다. 러시아는 인간의 개입 없이 운용되는 완전 자율 살상 드론을 실전에 배치한 것으로 확인되는 등 4년 6개월째를 맞는 우크라이나 전쟁은 인공지능(AI) 기술이 전장의 판도를 전면적으로 바꾸고 있음을 재차 보여주고 있다. 우크라이나 대통령실이 24일(현지시간) 공개한 독립기념일 영상에는 병사와 탱크 대신 다양한 총포로 무장한 무인 군용 차량 수십대가 수도 키이우 중심가 흐레샤티크 거리를 행진하는 모습이 담겼다. 군사 퍼레이드라면 떠오르는 군인과 전차 등의 대규모 행진이 아닌 첨단 무인 전력으로만 구성된 파격적인 열병식을 선보인 것이다. 영상에는 집단 드론이 비행하고 자폭 무인정이 거친 물살을 가르는 모습도 담겨 육해공에서 모두 무인 전력을 갖추고 있음을 대내외에 과시했다. 우크라이나는 이번 열병식을 통해 대러시아 전쟁이 과거 전쟁과는 다른 ‘로봇·드론 전쟁’임을 보여주었다는 분석이 나온다. 2022년 러시아의 침공 당시만 해도 단기간에 굴복할 것 같았던 동유럽 소국 우크라이나였지만, 이 같은 첨단 기술을 저력으로 삼아 재래식 병력의 열세를 극복했다는 평가다. 유로뉴스는 “행진하는 병사도, 탱크도 없었지만 같은 임무를 수행하도록 설계된 로봇이 등장해 미래 전쟁의 모습을 엿볼 수 있게 했다”며 “4년 반 동안 이어진 러시아의 전면적 침공이 우크라이나군을 얼마나 크게 변화시켰는지를 보여준다”고 전했다. 전장의 다른 한편에서는 AI가 스스로 인명을 살상하는 미래 전쟁의 또 다른 모습이 확인됐다. 뉴욕타임스(NYT)는 러시아군이 인간의 개입 없이 스스로 표적을 찾아가는 AI 드론을 실전에서 시험해 온 정황을 보도했다. 지난달 6일 우크라이나 남동부 자포리자에서 러시아군의 소형 드론이 민간인을 사살했는데, 현장 조사 결과 이 기체는 사전에 입력된 프로그램에 따라 주유소 내 프로판가스 탱크를 군사적 가치가 있는 최종 표적으로 판단해 타격한 것으로 드러났다. 잔해에서는 핵심 연산 장치인 미 엔비디아사의 소형 AI 컴퓨터 ‘젯슨 오린’이 발견됐다. 기존의 군사용 드론은 인간이 공격 대상을 설정하지만, 이번에 발견된 자율 살상 드론은 학습된 데이터를 토대로 AI가 스스로 표적을 찾아내 공격한다는 점이 다르다. 인간이 아닌 알고리즘에 살상 권한을 위임한 것으로, 국제인도법을 위협하는 통제 불능의 상황을 초래할 수 있다는 우려가 나온다. 카테리나 본다르 미 전략국제문제연구소(CSIS) 산하 와드와니 AI센터 선임연구원은 “러시아가 자율형 AI를 실험하고 있다는 가장 확실한 증거”라고 지적했다. 유엔(UN)과 국제적십자위원회(ICRC)도 25일 공동 성명을 내고 “인간의 통제를 벗어난 ‘킬러 로봇’이 도덕적 레드라인을 넘어서기 직전”이라며 인류의 안전을 위협하는 자율 무기에 대한 즉각적인 글로벌 규제 마련을 촉구했다.

러시아의 인공지능(AI) 자율형 드론이 우크라이나 전장에 처음 투입되자마자 민간인이 사망한 사실이 처음 확인됐다. 뉴욕타임스의 24일(현지시간) 보도에 따르면 지난달 6일 우크라이나 남동부 자포리자의 한 주유소 인근에 러시아 소형 드론이 추락해 폭발했다. 해당 공격으로 자포리자국립대에서 회계학을 공부하던 민간인 3명이 숨진 것으로 확인됐다. 드론 전문가와 우크라이나군 지휘관, 잔해를 조사한 감식팀은 해당 드론이 인간 조종사가 아닌 실험용 AI 시스템의 유도를 받은 것으로 판단했다. 정확한 사용 경로를 보면 인간 운용자(러시아군)가 공격 발생 지역인 주유소까지 이동하도록 직접 경로를 입력했다. 다만 드론이 현장에 접근한 후부터는 드론이 프로판가스 탱크로 추정되는 공격 대상을 스스로 고른 것으로 추정된다. 러시아군 드론이 공격 대상으로 프로판가스 탱크를 정확히 인지한 것인지, 민간인을 프로판가스 탱크로 잘못 인지한 것인지는 확인되지 않았다. 우크라이나 당국은 드론 잔해를 분석한 결과 내부에서는 엔비디아의 ‘젯슨 오린’ 미니컴퓨터가 발견됐으며 외부에는 통신을 위한 안테나가 없었다. 조사관들은 엔비디아 칩에 입력된 지형 이미지와 프로그램 코드를 확인했고, 코드에는 드론이 인식하고 공격하도록 학습된 표적 유형이 담겨 있었다. 프로판가스 탱크는 학습된 표적 유형 중 하나였다. “AI 탑재한 드론의 첫 민간인 사망 사례”워싱턴 전략국제문제연구소(CSIS) 산하 와드와니 AI센터의 카테리나 본다르 선임연구원은 NYT에 “이번 사건은 자체 표적 설정 AI를 탑재한 러시아 드론으로 민간인 사망자가 발생한 첫 문서화된 사례”라고 밝혔다. 이어 “엔비디아 모듈이 러시아가 자율형 AI를 실험하고 있었다는 사실을 보여주는 ‘가장 확실한 증거‘”라고 평가했다. 현재 전장에서 빠질 수 없는 필수 무기로 꼽히는 드론의 상당수에는 AI 기능이 탑재돼 있다. 대부분은 인간 조종사가 표적을 미리 정한 뒤 공격 직전 마지막 단계에서 AI가 활용된다. 그러나 이번에 사용된 러시아군의 AI 드론은 완전 자율형 드론으로, 최종 표적을 선정하는 과정에서도 인간의 선택을 배제했다. 이미지 수천 장을 학습한 AI가 드론 카메라에 포착된 물체를 공격해 공격 여부를 결정하는 방식이다. 우크라이나 하르키우항공연구소의 드론 전문가 바딤 쿠시니코우는 민간인 3명을 숨지게 한 러시아군 드론에 대해 “가상현실에서 특정 물체를 추적하도록 훈련된 사전 프로그래밍 장치”라고 설명했다. AI 드론의 위험성 어느 정도?전문가들은 자율형 AI 드론이 전파를 이용한 원격 조종이 필요 없어 전파 방해도 받지 않을뿐더러 미리 입력된 좌표를 타격하는 무기보다도 정확도가 높다고 설명한다. 러시아군이 활용한 것으로 추정되는 이번 AI 드론에도 안테나는 보이지 않았다. 드론 조종사를 따로 배치할 필요도 없어 전쟁 장기화로 전문 인력이 특히 부족한 러시아 입장에서 활용도가 높다. 일각에서는 AI가 공격 직전 주변 상황을 판단하는 기능이 있는 만큼, 일반 포탄보다 민간인의 희생을 줄이는 데 영향을 줄 수 있다고 반박한다. 그러나 대다수의 전문가들은 AI가 민간인과 전투원 또는 민간 시설과 군사 시설을 제대로 구분하지 못할 경우 오인 공격으로 이어질 수 있다고 지적한다. 아무리 방대한 데이터를 AI로 학습시키더라도, 현자의 특수 상황 등을 미리 예측하기란 어렵기 때문이다. 더불어 AI 드론이나 무기가 민간인을 사망에 이르게 했을 때 이에 대한 법적 책임을 어떻게 물게 할지 여부도 불분명하다. 국제적십자위원회는 AI나 자율무기 자체에 법적 책임을 전가할 수 없다는 점을 강조해 왔다. 국제인도법상 공격에 관한 법적 판단과 책임은 인간에게 있으며 기계나 소프트웨어, 알고리즘이 인간의 법적 책임을 대신할 수 없기 때문이다. “킬러 로봇 안 돼” 유엔도 한 목소리현재 유엔은 킬러 드론을 포함해 인류의 안전을 위협하는 치명적 자율무기(LAW)의 전면 금지를 주장하고 있다. 지난달 안토니우 구테흐스 유엔 사무총장은 스위스 제네바에서 열린 인공지능(AI) 거버넌스 회의 연설을 통해 “인간의 통제와 판단 없이 기계가 스스로 목표물을 선정·타격해 인간의 목숨을 빼앗는 것은 도덕적으로 혐오스러운 일”이라고 강조했다. 이어 “이러한 무기들을 본질 그대로 ‘킬러 로봇’이라 부르자. 이 킬러 로봇을 국제법으로 완전히 금지해야 한다”고 주장했다. 민간용으로 개발된 AI 시스템과 반도체 칩이 우크라이나 전쟁 등 실제 전장에서 활용되고, 전쟁 중이 아닌 국가에서도 군 지휘부가 전방위로 도입하면서 군대가 AI를 어느 수준까지 활용해야 하는지를 두고 논쟁이 가열되는 분위기다. 앞서 미국 AI 기업 앤트로픽은 미 국방부에 자사 AI 모델을 민간인 감시나 자율무기 시스템에 사용하지 않겠다는 보장을 요구했다가 국방부와의 계약을 일방적으로 파기당했다. 당시 앤트로픽의 AI 시스템을 활발히 사용하던 국방부는 “모든 합법적인 목적에 AI를 사용할 수 있어야 한다”며 업체의 요구를 거부했고, 도널드 트럼프 대통령은 앤트로픽을 향해 “재앙적 실수를 저지른 좌파 반미 집단”이라 몰아붙이며 연방 전 기관의 사용 즉시 중단을 명령했다. 결국 앤트로픽과 정부의 계약은 파기됐고 그 자리는 챗GPT를 개발한 오픈AI가 차지했다. 해당 사건은 민간 AI 기업의 기술이 사실상 국방 인프라가 되는 상황, 반대로 기업이 군사 목적의 사용을 통제할 권한이 있는가 등의 논쟁으로 확산했다. 더불어 군이 표적 탐지부터 판단, 공격에 이르는 군사적 의사 결정 과정에 AI가 어디까지 관여할 수 있는지에 대한 우려의 목소리로 이어졌다. 도덕적 논란의 중심에 선 방산업체AI 업체와 더불어 해당 논란의 중심에는 방산업체가 있다. AI와 자율주행, 센서 기술을 활용한 무기체계 개발이 미래 방산 시장의 핵심 분야로 떠오르면서 주요 방산기업들은 자율 기능을 갖춘 드론, 무인전투차량, 자율잠수정 등 다양한 무기체계를 개발하고 있다. 일부 방산업체는 해당 기술이 병력 손실을 줄일 수 있을 뿐 아니라 국방력을 강화할 수 있다고 주장하지만, 구테흐스 사무총장 등 ‘킬러 로봇’을 반대하는 쪽에서는 방산업체의 기술 개발 경쟁이 자율살상무기 확산을 부추길 수 있다고 비판한다. 킬러 로봇 논쟁이 단순한 기술 문제를 넘어 국가 안보, 국제법, 윤리, 그리고 방위산업의 이해관계가 복합적으로 얽힌 국제적 쟁점으로 평가되는 상황에서, 방산업체의 고민은 차세대 무기 기술 개발을 지속해야 한다는 요구와 자율살상무기 확산에 대한 국제사회의 우려를 동시에 고려해야 한다는 점에 있다.

경북도가 삼성의 구미 지역 로봇 분야 투자에 발맞춰 지역 로봇산업 생태계 육성에 본격적으로 나섰다. 도는 24일 구미시청에서 양금희 경제부지사와 김장호 구미시장, 경북테크노파크·한국로봇융합연구원 등 관계기관 및 로봇기업 관계자 30여 명이 참석한 가운데 ‘경북 로봇산업 공급망 대응 태스크포스(TF)’를 발족했다고 밝혔다. TF는 경제부지사를 단장으로 ▲전략기획반 ▲공급망 전환반 ▲연구개발(R＆D) 발굴반 ▲투자유치반 ▲산업입지반 ▲기업협력반 등 6개 실무반으로 구성됐다. 로봇 기업의 산업용지 확보부터 R＆D 과제 발굴, 투자 인센티브 지원까지 기업별 맞춤형 행정을 지원하는 역할을 맡는다. 도는 이날 ‘로봇산업 전략’도 발표했다. 이 전략에 따르면 구미는 로봇 부품 생산과 양산 중심의 공급망 거점으로, 포항은 R＆D와 실증 거점으로 육성한다. 이를 위해 앞으로 5년간 4862억 원을 투입해 6대 전략, 15개 과제를 추진한다. 특히 액추에이터(관절 부품)와 센서·카메라 모듈, 로봇용 배터리, 케이싱 등 4대 핵심 부품의 국산화를 집중적으로 지원한다. 부품과 완제품을 아우르는 ‘오픈 파운드리’를 구축하고 표준화·인증·평가 지원센터와 ‘피지컬 AI 로봇 학습센터’도 확충할 계획이다. 현재 포항·구미·경산 등 3개 거점 중심으로 운영되는 로봇기업협의회는 북부권까지 포함해 4개 권역으로 확대한다. 현장 수요에 맞춘 전문 인력 약 3000명도 양성한다. 김 시장은 “경북도와 힘을 모아 지역 기업의 공급망 진입과 성장을 지원하고 구미를 K로봇 공급망의 핵심 거점으로 육성해 나가겠다”고 말했다.

경북도가 삼성의 구미 로봇 분야 투자에 발맞춰 지역 로봇산업 생태계 육성에 본격적으로 나섰다. 도는 24일 구미시청에서 양금희 경제부지사와 김장호 구미시장, 경북테크노파크·한국로봇융합연구원 등 관계기관 및 로봇기업 관계자 30여 명이 참석한 가운데 ‘경북 로봇산업 공급망 대응 태스크포스(TF)’를 발족했다고 밝혔다. TF는 경제부지사를 단장으로 ▲전략기획반 ▲공급망전환반 ▲연구개발(R＆D) 발굴반 ▲투자유치반 ▲산업입지반 ▲기업협력반 등 6개 실무반으로 구성됐다. 로봇기업의 산업용지 확보부터 연구개발 과제 발굴, 투자 인센티브 지원까지 기업별 맞춤형 행정을 지원하는 역할을 맡는다. 경북도는 이날 ‘로봇산업 전략’도 발표했다. 이 전략에 따르면 구미는 로봇 부품 생산과 양산 중심의 공급망 거점으로, 포항은 연구개발과 실증 거점으로 육성한다. 이를 위해 앞으로 5년간 4862억 원을 투입해 6대 전략, 15개 과제를 추진한다. 특히 액추에이터와 센서·카메라 모듈, 로봇용 배터리, 케이싱 등 4대 핵심 부품의 국산화를 집중 지원한다. 부품과 완제품을 아우르는 ‘오픈 파운드리’를 구축하고 표준화·인증·평가 지원센터와 ‘피지컬 AI 로봇 학습센터’도 확충할 계획이다. 현재 포항·구미·경산 등 3개 거점 중심으로 운영되는 로봇기업협의회는 북부권까지 포함해 4개 권역으로 확대한다. 현장 수요에 맞춘 전문 인력 약 3000명도 양성한다. 김장호 구미시장은 “경북도와 힘을 모아 지역 기업의 공급망 진입과 성장을 지원하고 구미를 K-로봇 공급망의 핵심 거점으로 육성해 나가겠다”고 말했다. 양금희 경제부지사는 “지자체와 산업계가 원 팀이 돼 경북이 로봇 공급망과 제조혁신의 중심으로 도약할 수 있도록 모든 정책 역량을 집중하겠다”고 밝혔다.

- 거주자 생활 패턴 학습해 환경·서비스 먼저 제공하는 ‘초개인화 AI 홈’ 구현- 버튼·터치 없이 자연스러운 대화로 공간 제어부터 생활 서비스까지 연결- 베스틴 월패드, AI Wonder Home 굿디자인 선정…하드웨어 넘어 AI 사용자 디자인 경험으로 경쟁력 확대 HDC그룹의 공간 AX(AI 전환) 솔루션 기업 HDC랩스가 거주자의 맥락을 학습해 작동하는 ‘AI 홈 에이전트’를 필두로 스마트홈 고도화에 속도를 내고 있다. HDC랩스는 이준형 대표이사 취임 이후 기존 하드웨어 중심 사업에 인공지능을 접목하는 단계를 넘어, AI를 매개로 공간과 서비스를 통합하는 AX 전문 기업으로 사업 구조를 재편해 왔다. 이번에 선보인 AI 홈 에이전트는 입주자의 일상 패턴과 실내외 환경 데이터를 정밀 분석해 최적화된 주거 환경과 편의 서비스를 능동적으로 제안·실행하는 핵심 플랫폼이다. 기존 스마트홈이 사용자의 명령에 반응하는 단순 제어에 머물렀다면, AI 홈 에이전트는 거주자의 생활 맥락을 파악해 선제적으로 대응하는 것이 특징이다. 자연어 처리 기술과 초개인화 AI 알고리즘을 결합해 별도의 버튼 조작이나 화면 터치 없이도 일상적인 대화만으로 사용자의 의도를 분석한다. 이를 통해 조명, 냉난방, 환기 등 주요 공조 환경을 제어하고 연계 생활 서비스를 유기적으로 실행한다. 특히 사용 기간이 누적될수록 개인화 성능이 강화된다. 시스템이 축적된 행동 데이터와 주거 환경 변화를 학습해 개별 선호도를 정밀하게 반영하며 공간을 최적화한다. 여기에 헬스케어 및 생활 데이터를 연동해 이상 징후를 감지하거나 맞춤 정보를 제공함으로써 스마트홈 제어부터 건강 관리, AI 비서 기능까지 단일 플랫폼에서 일괄 지원한다. HDC랩스는 이를 위해 생활 데이터 수집→AI 패턴 학습→공간 자동 최적화→건강·생활 케어→AI 비서 지원으로 이어지는 서비스 체계를 구축하고 있다. 궁극적으로 사용자가 일일이 기능을 찾아 실행하는 스마트홈에서 벗어나, 공간이 거주자를 이해하고 필요한 기능과 서비스를 먼저 제공하는 ‘초개인화 AI 홈’으로 진화시킨다는 구상이다. 이 같은 방향성은 HDC랩스의 스마트홈 서비스 ‘AI Wonder Home’에도 구체화되고 있다. AI Wonder Home은 외부 날씨와 실내 기기 데이터를 분석해 온·습도와 공기질을 관리하고, “나 지금 나갈게”와 같은 자연스러운 표현을 인식해 외출 모드와 일괄 소등, 엘리베이터 호출 등 상황에 필요한 기능을 실행한다. 단지 내 배달 로봇의 이동 경로와 엘리베이터 혼잡도를 연계해 예상 도착 정보를 안내하는 등 개별 기기를 넘어 다양한 주거 서비스를 연결하는 사용자 경험도 구현했다. 이러한 기술력과 사용자 경험은 디자인 경쟁력으로도 인정받았다. 베스틴(BESTIN) 월패드 ‘Bestin Wallfit Series’는 제품디자인 부문에서, ‘AI Wonder Home’은 서비스·경험디자인 부문에서 각각 ‘2026 굿디자인코리아’ 우수디자인(GD)에 선정됐다. HDC랩스는 2013년부터 14년 연속 GD 선정 기록을 이어가며 하드웨어를 넘어 AI 기반 사용자 경험으로 디자인 경쟁력을 확장했다. HDC랩스는 앞으로 AI 홈 에이전트를 주거 공간뿐 아니라 빌딩과 다양한 생활 공간으로 확대할 계획이다. 공간·생활 데이터와 외부 서비스를 유기적으로 연결해 공간이 스스로 사용자를 이해하고 최적의 환경과 서비스를 제공하는 공간 AX 솔루션 기업으로 도약한다는 목표다.

휴머노이드 로봇 세계 1위 기업인 유니트리가 그제 상하이증권거래소 커촹반(과학기술주 전용시장)에 상장했다. 유니트리 상장은 중국 휴머노이드가 세계 시장에 본격 진출하는 신호로 해석된다. 중국 전역에 로봇 관련 기업이 1만개 이상인 ‘로봇시티’가 22곳 있다. 대표적으로 선전시의 ‘로봇밸리’에서는 로봇을 현실 환경에서 테스트할 수 있다. 학습·생산데이터를 대량으로 모으면서 가격 경쟁력을 갖춘 로봇 개발 생태계가 구축되고 있다. 장기 데이터 저장에 쓰이는 낸드플래시 메모리를 생산하는 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)는 내년 증시 상장을 준비 중이다. YMTC는 국유기업인 후베이창성개발공사가 최대 주주이며 올 2분기에 삼성전자, SK하이닉스에 이어 낸드플래시 시장 세계 3위에 진입했다. 지난달 27일 상장한 D램 제조업체 창신메모리테크놀로지(CXMT)처럼 조달자금을 생산능력 확충에 쓴다는 계획이다. 우리나라의 휴머노이드는 아직 계획과 실증 단계다. 지난 4월 열린 제1차 규제합리화위원회에서 로봇 메가특구 추진 방안이 나왔다. 무인소방로봇의 도로 통행, 실외 이동로봇 공원 내 영업활동 허용 등 여전히 되는 것만 거론하는 포지티브 방식이다. 이마저도 메가특구법이 제정돼야 가능하다. 삼성전자·SK하이닉스에서 촉발된 영업이익의 N% 성과급 요구를 견제할 방안은 아직이다. N% 성과급 고착화는 기업의 투자 여력을 줄인다. 메가특구만큼은 할 수 없다고 규정된 일을 제외하고 무엇이든 할 수 있는 네거티브 규제구역이어야 한다. 예측도 힘든 모든 상황을 법령으로 규제하는 방식은 혁신을 더디게 만들 뿐이다. 글로벌 빅테크들이 탐내는 우리나라의 제조업 인프라는 규제 개혁과 충분한 자금 투입으로 초격차가 될 수 있다. 경제사회노동위원회는 N% 성과급을 사회적 대화 의제로 다루는 방안을 검토하고 있다. 노동시장 이중구조 해소를 위해서라도 경사노위가 적극 나서야 한다.

반도체·차량·보안 등 분야 다양해GPU·소프트웨어 ‘과도 의존’ 우려“NPU 육성해 자체 솔루션 만들어야” 삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이  베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.

2024년 9월 출시한 오픈AI o1 추론 모델은 인공지능(AI) 발전 역사에서 중요한 이정표다. 인간의 평균 지능을 능가하는 IQ 120 수준 기계의 등장은 과학기술 연구에도 인간과 AI의 협업과 공생이라는 새로운 질문을 던진다. 지난 2월 싱가포르의 한 스타트업은 완전 자동 연구시스템을 공개했다. 417시간 동안 기계학습 논문 166편, 2시간 30분에 한 편꼴이었고 편당 비용은 1100달러 수준이었다. 3월에는 가설 설정부터 실험 설계, 코딩을 통한 실험 수행 및 결과 분석, 최종 논문 작성까지 전 과정을 수행하는 AI의 연구 성과가 네이처에 실렸다. 구글의 AI 코사이언티스트는 막대한 양의 연구 가설을 생성하고 실험실에서는 로봇이 실험을 대신 해 준다. 몇 해 전만 해도 논문 요약과 코드 작성을 돕던 도구가 이제 연구 설계자의 자리를 넘보고 있다. 속도가 바뀌면 판이 바뀐다. 미국은 지난해 11월 맨해튼 프로젝트에 버금가는 제네시스 미션을 선언하고 17개 국립연구소의 슈퍼컴퓨터와 시설, 데이터를 하나의 플랫폼으로 묶었다. 올해 7월에는 15개 이상 부처가 참여하는 50억 달러 규모 범부처 프로젝트로 확대했다. 10년 안에 과학 생산성을 두 배로 만들겠다는 목표다. 미국과학재단은 연구자에게 데이터와 컴퓨팅을 직접 제공하고, 영국은 연구비 대신 자체 슈퍼컴퓨터 이용 시간을 지원한다. 경쟁의 축이 “더 많은 연구비”에서 “더 좋은 연구자원”으로 옮겨 간 것이다. 우리에겐 위협이자 기회다. 위협은 분명하다. AI 도입으로 논문 수와 인용 건수로 줄을 세우던 논문 평가 체계가 무력해진다. 개인 연구자에게 소액 과제를 넓게 뿌리는 방식만으로는 첨단 컴퓨팅과 실험 시설이 결합된 대형 연구자원 경쟁을 감당하기도 어렵다. 기회도 분명하다. 한국은 반도체와 이차전지, 바이오처럼 실물 데이터가 매일 쌓이는 제조·연구 현장을 가진 몇 안 되는 나라다. AI에 필요한 양질의 실험 데이터는 현장에서 나온다. 남보다 빨리 실험·검증하는 나라가 앞서는 경쟁이라면 한국에 결코 불리하지 않다. 정부의 역할도 재설계해야 한다. 첫째, 지원 단위를 개인에서 시스템으로 넓혀야 한다. 우수 연구자를 골라내는 일 못지않게 질문이 계속 창출되는 시스템에 투자하는 것도 중요하다. 데이터와 연구 장비·시설·전문 인력이 하나로 묶여야 성과가 난다. 지금 대학에 가장 부족한 부분이다. 대학 연구 기반 블록펀딩이 그 출발점이다. 둘째, 연구비를 넘어 자원을 제공해야 한다. 과학기술 AI 파운데이션 모델과 국가바이오데이터스테이션, 8496개의 GPU를 갖춘 국가 슈퍼컴 6호기 ‘한강’은 개별 연구자나 대학이 결코 살 수 없는 자산이다. 함께 쓰게 하는 편이 훨씬 효율적이다. 올해 출범한 대학의 과학기술AI연구센터와 출연연의 국가과학AI연구센터도 같은 취지다. 셋째, 평가 방식을 바꿔야 한다. AI가 문장을 대신 써 주는 시대라면 이제는 질문과 증거를 살펴봐야 한다. 무엇을 물었고, 어디까지를 AI에 맡겼으며, 어떻게 검증했는지가 측정 가능한 기록으로 남아야 한다. 책임이 사람에서 기계로 넘어가는 지점을 연구자 스스로 밝히는 문화도 만들어야 한다. AI는 논문을 읽고 계산을 대신할 수 있다. 그러나 어떤 창의적인 질문을 내고 문제를 풀 것인지, 주어진 결과를 어떻게 검증하고 결정할 것인지, 틀렸을 때 누가 책임질 것인지는 인간 연구자의 몫이다. AI 시대 R＆D 정책의 목표는 AI를 잘 쓰는 연구자를 늘리는 데 그치지 않는다. AI가 아무리 빠르고 똑똑해져도 흔들리지 않는 질문의 힘, 그 힘이 자라는 과학기술 생태계를 만든다. 김성수 과학기술정보통신부 연구개발정책실장

삼성전자·SK·현대자동차그룹·LG·두산·네이버 등 국내 주요 기업들의 ‘엔비디아 활용법’이 모두 베일을 벗은 가운데 로보틱스, 반도체, 인공지능(AI) 인프라, 보안 등 협력 분야는 예상보다 광범위했다. 다만 미래 산업의 두뇌를 하나의 플랫폼에 과도하게 의존할 수 있다는 우려도 나온다. 17일 업계에 따르면 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 장녀이자 로보틱스 분야 임원인 매디슨 황은 LG전자 양재 연구·개발(R＆D) 캠퍼스의 데이터 팩토리를 18일 찾는다. LG는 그룹의 전자·부품·통신 역량을 결합해 피지컬 AI 분야에서 엔비디아와 협력하고 있다. 삼성전자는 고대역폭메모리(HBM) 등 AI용 반도체와 반도체 공장의 AI화를, SK는 차세대 HBM과 대규모 AI 인프라를 각각 공략한다. 현대자동차그룹은 자율주행·로보틱스에서, 두산은 산업용 로봇 분야에서, 네이버는 AI 클라우드·모델 부문에서 엔비디아와 손을 잡았다. 엔비디아의 글로벌 AI 생태계는 빅테크·AI 모델, 클라우드, 반도체·메모리, 로보틱스, 산업용 소프트웨어, 보안 AI 등 전방위로 확장 중이다. 국내 기업들은 반도체·클라우드·로보틱스·AI 모델·보안 등 대부분의 층위에서 엔비디아와 동맹을 맺었다. 최병호 고려대 AI연구소 교수는 “엔비디아는 CUDA(쿠다)처럼 하나의 생태계를 만들고 월드 모델까지 포함해 결국 피지컬 AI를 주도하려는 전략”이라며 “지금은 원하는 시기에 원하는 GPU를 공급받을 수 있느냐 자체가 기업의 능력이 된 만큼 국내 기업에는 사실상 불가피한 선택”이라고 말했다. GPU 병목을 이용해 세계 AI 생태계의 맹주가 된 엔비디아를 무시하고 독자 노선을 고집하다 개발 속도와 비용 면에서 뒤처질 수 있다는 의미다. 소프트웨어정책연구소는 엔비디아가 전 세계 데이터센터 GPU 매출에서 약 86%를 차지한다고 분석했다. 반대로 엔비디아 의존을 우려하는 시선도 적지 않다. GPU에서 출발한 엔비디아의 생태계는 데이터센터를 통한 AI 모델의 학습부터 가상공간 시뮬레이션, 로봇과 자동차의 현장 판단과 행동 등 산업 전반으로 뻗어 내리고 있다. 엔비디아가 20년간 구축한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 CUDA 등 소프트웨어 생태계는 구조적인 진입 장벽으로 작용하며 다른 플랫폼으로 갈아타는 전환 비용도 높이고 있다. 엔비디아가 GPU의 연산 능력을 실제 AI 성능으로 끌어내는 프레임워크·라이브러리·드라이버·컴파일러까지 일찌감치 선점한 만큼 소프트웨어와 모델 개발·운용 체계 등을 특정 플랫폼에 맞추면 공급자를 바꾸는 비용은 더욱 커진다. 하지만 한국 기업의 일방적 종속으로 보기는 힘들다는 관측이 대체적이다. 엔비디아가 직접 확보하기 어려운 제조 데이터와 현장 실증 기반, 삼성전자·SK하이닉스가 공급하는 HBM 등이 한국의 핵심 협상 카드다. 결국 양측은 ‘엔비디아 우위의 비대칭적 상호의존’ 관계에 가깝다는 분석이 나온다. 국내 기업에는 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올릴 플랫폼이, 엔비디아에는 한국의 HBM과 제조 기반이 필요하다. 최 교수는 “국내 신경망처리장치(NPU) 업체와 스타트업을 더욱 육성해 우리만의 솔루션을 만들 필요가 있다”며 “우리가 잘하는 제조를 살려 방산과 선박, 메모리 등 경쟁력 있는 분야를 최대한 강화하면서 우리만의 경쟁력을 살리는 쪽으로 가야 한다”고 강조했다.