“로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔습니다(The ChatGPT moment for robotics nearly here)” 지난해 ‘국제전자제품박람회(CES 2025)’에서 “자, 피지컬 AI 이야기를 해보죠. 범용 로보틱스의 챗GPT급 전환이 코앞입니다(OK, let’s talk about physical AI. The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner)”라는 메시지가 울려 퍼졌다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아(NVIDIA) 최고경영책임자(CEO)가 피지컬 AI(Physical AI)를 공통어로 만든 순간이었다. 현실에서 움직이는 AI, 즉 AI의 다음 단계로 피지컬 AI를 점찍은 것이다. 쉽게 말해, 컴퓨터 화면 속에 머물던 AI가 실체적인 ‘몸’을 얻어, 현실의 물리적 공간에서 직접 움직이고 작업하는 시대의 탄생을 의미한다. 올해 CES 2026에서는 지난해 선언한 ‘전환이 코앞’에서 ‘거의 왔다(nearly here)’로 무게중심이 이동한 장면이 연출됐다. 2026년 1월 5일(현지시간) 황 CEO는 AI 모델, 가상 실험실 및 시뮬레이션, 개발 도구 등을 사용자
SK하이닉스 – 2026년 NAND 실적 전망치 대폭 상향, 영업이익 103조원 전망 키움증권은 SK하이닉스(000660)에 대해 투자의견 'BUY'를 유지하며 목표주가를 88만원으로 상향 조정했다. 현재주가 72만 6,000원 대비 약 21.2%의 상승여력이 있다는 분석이다. 2026년 매출액 163조 2,010억원(+72% YoY), 영업이익 102조 9,490억원(+130% YoY)으로 전망된다. 키움증권은 2026년 NAND 판가 전망치를 기존 +14%에서 +50%로 대폭 상향했다. 4분기부터 NAND 웨이퍼 판매 가격이 급등했고, 1분기에는 eSSD와 UFS 등 주요 모듈 제품 가격이 +25~35% 급등할 것으로 예상된다. NAND 부문 영업이익 전망치도 기존 3.5조원에서 13조원으로 상향 조정됐다. HBM 부문 역시 2분기부터 HBM4 판매가 본격화되고, 범용 DRAM의 tight한 수급이 HBM 가격 협상에도 우호적으로 작용할 전망이다. 키움증권은 범용 DRAM의 낮아진 유통재고, DDR5 공급 감소, 서버 DRAM 수요 개선 등으로 가격 상승 중심의 업황 회복 사이클이 나타나고 있다며 실적 눈높이 상향을 전망했다. LG에너지솔루션 – 상반기
DGIST 에너지공학과 인수일 교수 연구팀은 첨가제 및 반용매 공정 제어 기술을 적용해 페로브스카이트 기반 베타전지의 핵심 구성 요소인 방사선 흡수체 성능을 획기적으로 향상시키는 데 성공했다. 이 기술을 통해 방사선 에너지를 전기로 변환하는 효율과 장기 안정성을 동시에 크게 개선함으로써, 외부 충전 없이 장기간 작동 가능한 고성능 차세대 베타전지 개발에 성공했다고 밝혔다. 최근 인공지능, 사물인터넷, 우주 탐사 기술이 빠르게 발전하면서 극한 환경에서도 유지보수 없이 장기간 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 차세대 에너지원에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 기존 리튬이온 배터리는 수명이 제한적이고 화재 위험이 있으며, 주기적인 충전과 교체가 필요하다는 한계를 지닌다. 이러한 한계를 극복할 대안으로 주목받는 베타전지는 방사성 동위원소가 붕괴하면서 방출하는 베타선 전자를 전기에너지로 변환하는 장치다. 외부 전력 공급 없이 자체적으로 전력을 생산할 수 있고, 동위원소의 반감기에 따라 매우 긴 수명을 확보할 수 있으며, 방사선 관리 또한 가능한 수준이라는 장점이 있다. 다만 기존 베타전지는 방사선 흡수체 소재의 낮은 에너지 변환 효율로 인해 상용화에 어려움을 겪어
광주과학기술원(GIST)은 환경·에너지공학과 윤진호 교수가 이끄는 국제 공동연구팀이 인공지능 기술을 활용해 미국 서부 지역의 기상 상태를 최대 32일 뒤까지 기존보다 더 세밀하고 정확하게 예측할 수 있는 새로운 기상예보 방법을 개발했다고 밝혔다. 이번 연구는 복잡한 산악·해안·내륙 지형이 혼재해 예측 난도가 높은 미국 서부 지역에서 성능을 검증했다는 점에서, 기후위기 시대 고해상도 지역 예보 기술의 새로운 가능성을 제시한다. 기존 기상청과 유럽중기예보센터 등에서 활용하는 수치예보 모델은 약 120km 간격의 비교적 넓은 예보 구역 단위로 정보를 제공해 지역 특성을 충분히 반영하기 어렵다는 한계가 있었다. 특히 미국 서부는 고도 차이가 크고 해양과 내륙 간 기단 교환이 활발해 실제 날씨가 지형에 따라 크게 달라지는 지역으로, 예측 정확도를 높이기 어려운 곳으로 알려져 있다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 날씨가 시간에 따라 어떻게 이어지고 변화하는지를 함께 학습하도록 설계한 ‘3차원 U-Net 기반 AI 예보 후처리 모델’을 개발했다. 이 모델은 예보 선행시간 전체를 하나의 연속된 흐름으로 분석해, 비교적 정확도가 높은 초단기·중기 예보 정보를 활용해 연장중기
배터리는 스마트폰과 전기차 등 현대 사회의 필수 기술이지만 화재·폭발 위험과 높은 비용이라는 한계를 안고 있다. 이를 해결할 대안으로 전고체 배터리가 주목받아 왔지만, 안전성·성능·가격을 동시에 만족시키는 데에는 어려움이 있었다. 이러한 가운데 국내 연구진이 비싼 금속을 추가하지 않고 구조 설계만으로 전고체 배터리 성능을 수 배 향상시키는 데 성공했다. KAIST는 신소재공학과 서동화 교수 연구팀이 서울대학교 정성균 교수, 연세대학교 정윤석 교수, 동국대학교 남경완 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 저비용 원료를 사용하면서도 폭발과 화재 위험이 낮고 성능이 우수한 전고체 배터리 핵심 소재 설계 방법을 개발했다고 7일 밝혔다. 일반 배터리는 액체 전해질 안에서 리튬 이온이 이동하는 반면 전고체 배터리는 액체 대신 고체 전해질을 사용한다. 이로 인해 전고체 배터리는 안전성이 높지만 고체 내부에서 리튬 이온이 빠르게 이동하도록 만들기 위해서는 그동안 값비싼 금속을 사용하거나 복잡한 제조 공정이 필요하다는 한계가 있었다. 연구팀은 전고체 전해질 내부에 리튬 이온이 원활하게 이동할 수 있는 통로를 만들기 위해 산소(O²⁻)와 황(S²⁻)과 같은 이가 음이온에 주목했다
삼성전자 – NAND 가격 급등과 HBM 3배 성장으로 2026년 영업이익 120조원 전망 키움증권은 삼성전자(005930)에 대해 투자의견 'BUY'를 유지하며 목표주가를 17만원으로 상향 조정했다. 현재주가 13만 8,100원 대비 약 23.1%의 상승여력이 있다는 분석이다. 2026년 매출액 435조 8,370억원(+32% YoY), 영업이익 120조 2,320억원(+181% YoY)으로 전망된다. 키움증권은 2026년 NAND 판가 전망치를 기존 +15%에서 +49%로 대폭 상향했다. 4분기부터 NAND 웨이퍼 판매 가격이 급등했고, 1분기에는 eSSD와 UFS 등 주요 모듈 제품 가격이 +25~35% 급등할 것으로 예상된다. NAND 부문 영업이익 전망치도 기존 6.5조원에서 20.1조원으로 상향 조정됐다. HBM 부문 역시 2026년 판매량이 전년 대비 3배 급증할 전망이다. 1분기부터 주요 ASIC 고객향 판매가 증가하고, 2분기부터는 NVIDIA Rubin향 판매가 본격화될 것으로 예상된다. 키움증권은 삼성전자가 DRAM 3사 중 가장 저평가되어 있어 차별화된 상승 모멘텀이 발생할 수 있다며 반도체 업종 탑픽으로 제시했다. 현대차 – 관세 영향
이재명 대통령의 중국 국빈 방문을 계기로 한·중 기업인들이 한자리에 모여 인공지능(AI), 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서의 민간 협력을 강화했다. 대한상공회의소(대한상의)가 5일 중국 베이징에서 한중 비즈니스 포럼을 개최했다고 밝혔다. 이날 양국 경제인들은 한중 수교협상을 했던 역사적 장소인 조어대 14호각에서 '신(新)경제협력 모델' 발굴에 나서기로 뜻을 모았다. 최태원 대한상의 회장은 개회사에서 "9년 전 열린 한중 비즈니스 포럼에 사절단 단원으로 참가한 데 이어, 이번 포럼을 주관하게 되어 감회가 남다르다"며 "오늘 포럼은 지난해 시진핑 주석의 11년 만의 방한 계기로 형성된 한중 협력의 훈풍을 이어받아 양국 기업과 국민이 체감할 수 있는 협력 방안을 모색하기 위해서 마련됐다"고 말했다. 이어 "흔히 한중 관계의 방향을 논할 때 '작은 차이는 존중하되 공통의 목표와 이익을 우선으로 모색하자'는 의미의 구동존이라는 표현을 사용하고는 한다"며 "오늘 자리가 두 나라를 대표하는 경제인들이 서로의 차이를 넘어서 좋은 성장의 실마리를 함께 찾아가는 계기가 되기를 바란다"고 말했다. 이번 사절단은 지난해 11월 시진핑 국가주석의 APEC 정상회의 계기 국빈 방한
이재명 대통령의 중국 국빈 방문을 계기로 한국과 중국 기업 간 9건의 양해각서(MOU)가 체결되면서 양국 경제 협력이 탄력을 받게 될 것으로 보인다. 한중 기업들은 소비재, 콘텐츠, 공급망 등 다양한 분야에서 협력을 강화하기로 했다. 산업통상부는 이날 중국 베이징에서 열린 한중 비즈니스 포럼에서 김정관 산업부 장관이 참석한 가운데 총 9건의 양국 기업 간 MOU가 체결됐다고 밝혔다. 산업 분야별로는 소비재가 4건으로 가장 많았고 콘텐츠 3건, 공급망 2건 등의 순이었다. 먼저 소비재 분야에서는 한국의 신세계그룹과 알리바바 인터내셔널이 MOU를 맺고 협력하기로 했다. 신세계가 대중 수출 상품을 발굴하면 알리바바 인터내셔널이 자사 플랫폼을 통해 한국 상품을 온라인으로 수출하기로 했다. 산업부는 양국의 메가 유통 플랫폼 기업이 협력해 알리바바의 글로벌 유통망을 활용하면서 한국 우수 상품의 세계 시장 진출이 확대될 것으로 기대했다. 또한 어묵으로 유명한 삼진식품은 중국 '삼진애모객 유한공사'(三進愛陌客有限公司)와 협력해 중국 내 매장 운영·유통·마케팅 등 사업 전반에서 협력하기로 했다. 한국의 팜스태프와 중국 '중환이다'(中環易達)는 한국 딸기 품종의 중국 스마트팜
“이제는 분석보다 올바른 결정을 고민해야 할 때” 제조업 환경이 급격히 변화하면서 데이터 분석의 역할도 함께 확장되고 있다. 단순한 품질 관리나 공정 개선을 넘어 글로벌 공급망 재편과 지정학적 리스크, 신제품 개발과 설비 투자 판단까지 데이터 기반 의사결정이 기업 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐다. 이러한 흐름 속에서 미니탭은 통계 소프트웨어 기업이라는 기존 인식을 넘어 제조 의사결정을 지원하는 엔드투엔드 데이터 분석 플랫폼으로의 전환을 강조하고 있다. 미니탭은 지난 52년간 데이터 분석 소프트웨어를 제공해 온 기업으로 특히 제조업 분야에서 제품 개발, 품질 향상, 프로세스 개선, 비용 절감 등 다양한 의사결정을 지원해 왔다. 민천홍 미니탭 동북아지역 본부장은 “미니탭은 제조 분야 분석 툴로서 이미 생존 경쟁의 시기를 거쳐 독보적인 위치를 확보했다”며 “현재 포춘 500대 기업의 약 90%가 미니탭을 사용하고 있다”고 설명했다. 이러한 기반 위에서 미니탭은 데이터 수집, 정제, 분석, 시각화, 의사결정까지 하나의 흐름으로 통합하는 전략을 추진하고 있다. 동북아 시장을 바라보는 시각도 이러한 변화와 맞닿아 있다. 민 본부장은 한국과 일본 제조업이 공통적으로 중
제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026) 개막 시동...500여 개사 총출동 센서·비전부터 인공지능(AI)·스마트물류까지 이어지는 ‘자율제조 루프’ 구현 기대 200여 개 세션 콘퍼런스, 수출 상담회 등 실질적인 도입 모델 제시한다 글로벌 제조업의 패러다임이 ‘대량 생산’에서 ‘지속 가능한 생산’으로 급격히 전환되고 있다. 이제 제조업은 ‘더 많이’가 아니라 ‘더 오래 살아남기’ 위한 싸움으로 진입한 양상이다. 공급망 붕괴, 에너지 리스크, 탄소 규제가 생존과 직결된 위협으로 급부상한 것이 이 흐름의 주요 배경이다. 이 가운데 제조 생태계의 친환경 요구는 ‘증명 가능한 생산’을 압박하고 있다. 이에 따라 공장은 더 촘촘히 측정하고 빠르게 판단하며 낭비를 최소화하는 자율화(Automonous)로 영역을 확장하고 있다. 이 흐름의 핵심인 ‘자율성’은 작업자가 매번 개입하는 전통적 공정에서 탈피한 최신 방법론이다. 이러한 자율제조(Autonomous Manufacturing)는 설비·시스템 등 핵심 인프라가 스스로 상태를 읽고 최적의 다음 행동을 선택하는 지능형 공정으로의 이동을 의미한다. 이러한 전환이 이루어질 때 품질, 에너지 효율, 안전 등 동시에 확
산업 현장의 안전 점검은 여전히 인력 의존도가 높고, 그만큼 공백과 지연이 반복된다. 특히 제철·조선·발전·반도체·정유·화학처럼 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 산업일수록 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하느냐가 사고 규모와 생산성에 직결된다. 위드로봇은 이러한 구조적 한계를 ‘로봇 기반 순찰’이라는 방식으로 재정의한다. 작업자가 접근하기 어려운 고열·고소·협소 공간과 장거리 배관 구간을 로봇이 대신 점검하고, 에지 AI 기반 현장 판단으로 이상 징후를 즉시 걸러내 대응 시간을 단축하는 전략이다. 이는 단순 자동화를 넘어 안전과 생산성을 동시에 관리하는 새로운 산업 안전 운영 모델로 주목받고 있다. 최근 산업 현장에 CCTV와 센서가 없어서 사고가 나는 경우는 드물다. 사고·화재·누수·고장 등이 반복되는 이유는 장비가 부족해서가 아니라 확인이 제때 이뤄지지 않기 때문이다. 문제는 넓고 위험한 구역이 늘어날수록 순찰에 소모되는 자원은 많아지고, 그 사이에 생긴 빈 시간이 발견 지연과 대응 지연으로 이어진다. 실제로 현장에서 치명적인 것은 이상이 커지기 전 신호를 놓치는 상황이다. 작은 누수는 바닥이 젖는 수준에서 끝날 수 있지만, 발견이 늦으면 설비 정지와 안전
배터리 용량을 늘리려고 전극 자체를 두껍게 만들면 출력이 떨어지는 문제가 생긴다. 이를 해결할 후막 전극이 새롭게 개발됐다. 주행 거리가 길어져도 오르막길을 오를 때 힘이 딸리지 않는 전기차 개발에 청신호가 켜졌다. UNIST 에너지화학공학과 정경민 교수팀은 배터리 후막 전극 내 다공성 구조를 최적화함으로써 출력을 기존 대비 75% 높인 대용량 전극을 개발했다고 5일 밝혔다. 전기차 시장의 화두는 단연 주행거리다. 배터리 전극 자체를 두껍게 쌓아 배터리 용량을 늘리는 ‘후막’ 전극 기술이 주목받는 이유다. 하지만 전극이 두꺼워지면 순간적으로 전기를 방출하는 출력 성능이 떨어지는 문제가 뒤따른다. 전극 두께만큼 리튬이온이 이동해야 할 거리가 늘어나고 통로가 복잡해져 방전 과정이 느려지기 때문이다. 연구팀이 개발한 전극은 면적당 용량이 10mAh/cm²에 달하는 고용량임에도 출력 성능이 뛰어나다. 특히 2C 고출력 환경에서 기존 전극은 면적당 용량이 0.98 mAh/cm²에 그친 반면, 연구팀이 개발한 전극은 1.71 mAh/cm²를 기록했다. 짧은 시간 안에 뽑아낼 수 있는 전기 에너지가 약 75% 늘어났다는 의미다. 연구팀은 전극 내 기공을 두 종류로 분류하
“RFID는 기술이 아니라 패키징입니다” 20년 넘게 FPCB·전자부품 제조 현장에서 기술력을 쌓아온 정승환 대표가 이끄는 ㈜지엘티(GLT)가 RFID 산업에 과감히 도전장을 던졌다. 기존 유맥으로부터 RFID 컨버팅 장비와 검사 설비를 인수하며, ‘특수태그’와 ‘컨버팅 기반 생산’을 아우르는 사업체계를 갖춘 지엘티는 이제 단순 라벨 공급을 넘어, 고부가가치 RFID 솔루션 기업으로 거듭나고 있다. Q1. RFID 태그 컨버팅 사업에 진출하게 된 배경은 무엇입니까? A. RFID 시장은 단기 유행이 아닌, 장기적인 산업 흐름입니다. 특히 감염성 폐기물, 자산관리, 기록물 관리 등 공공 기반 수요가 명확한 분야에서 RFID는 핵심 기술로 자리잡아가고 있습니다. 기존에 특수태그 개발 경험을 바탕으로, 이 시장은 ‘지켜보는 것’이 아니라 ‘직접 뛰어들 시기’라는 판단이 들었습니다. 오랜 시간 제조 공정에 몸담아왔기에, 태그 설계와 패키징 역량에 자신이 있었고, 이를 제품화하는 과정에서 RFID 컨버팅 장비 인수는 전략적으로 자연스러운 결정이었습니다. Q2. 유맥에서 인수한 설비는 지엘티에 어떤 시너지를 주고 있나요? A. 이번에 인수한 RFID 컨버팅 장비 2대,
AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
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