세상의 흐름을 읽는 스마트한 습관 [글로벌NOW] 매주, 세계는 조용히 변화를 시작합니다. 기술이 바꾸는 산업의 얼굴, 정책이 흔드는 공급망 질서, 기업이 선택하는 미래 전략. 세계 곳곳에서 매주 벌어지는 이 크고 작은 변화는 곧 우리 산업의 내일과 맞닿아 있습니다. 글로벌NOW는 매주 주목할 만한 해외 이슈를 한 발 빠르게 짚어주는 심플한 글로벌 브리핑입니다. AI, 제조, 물류, 정책 등 다양한 분야에서 벌어지는 굵직한 사건과 트렌드를 큐레이션해 독자들이 산업의 큰 그림을 한눈에 파악하도록 돕겠습니다. [로보틱스] 중국 정부, 휴머노이드 로봇 시장 ‘거품’ 직격...“150개 난립, 속도·거품 같이 봐야” · 中 국가발전개혁위원회(NDRC) “휴머노이드 업체 150곳 넘게 난립…여러 측면서 관리” 지적 · 올해 생산량 1만 대, 전 세계 절반 넘는 수준...공유 자전거, 반도체 같이 버블 재연 우려 · 기술력 약한 업체 정리·자원 통합 통해 ‘고통스러운 조정기’ 거쳐 체질 개선 시도 중국 정부가 자국 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 산업에 공개적으로 브레이크를 걸었다. 국가발전개혁위원회(NDRC) 대변인은 지난달 말 브리핑에서 “현재 중국 내
모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원, 한국·미국·독일과 피지컬 AI 및 PINN 모델 데이터 표준화 콘퍼런스 개최 글로벌 빅테크 LLM과 달리, 성장 잠재력 높은 피지컬 AI 시장 주도권 확보 목표 제조업 심장부 경남에서 데이터 수집 및 실증 연계 추진, AI 강국 도약 발판 마련 피지컬 AI(Physical AI) 시장 주도권 확보를 위한 한국·미국·독일의 협력이 시작됐다. 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원(NIPA)이 이달 1일 개최한 ‘피지컬 인공지능(AI) 및 물리정보신경망(PINN) 모델을 위한 데이터 표준화 콘퍼런스’에서 이 같은 내용이 공유됐다. 이번 콘퍼런스는 정부가 올해부터 추진하는 ‘물리정보신경망(PINN) 모델 제조 융합 데이터 수집·실증 사업’의 일환으로 전개됐다. 특히 최근 뜨거운 감자로 떠오른 높은 피지컬 AI 생태계를 다뤘다는 점에서 주목받았다. 현장에서는 피지컬 AI 글로벌 연계 협력을 도모하고 우수 사례를 공유했다. 행사의 주요 어젠다인 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다. 이어 PINN은 물리 법칙을 학습 과정에
미스트랄AI와 유럽 시장 내 소버린 AI(Sovereign AI) 서비스 공급 시너지 도모 자사 클라우드 서비스 ‘아웃스케일(OUTSCALE)’에 미스트랄AI AI 서비스 두 종 통합 “유럽 최고 수준 보안으로 민감 데이터 및 지식재산권 보호” 다쏘시스템과 미스트랄AI가 양사의 기술이 통합된 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’ 서비스를 유럽 규제 산업 및 공공 부문에 공급한다. 이번 협력은 유럽 내 기업·기관의 데이터 기밀 및 사이버 보안 규정 준수를 보장하기 위해 성사됐다. 이들은 보안성이 확보된 고성능 인공지능(AI)의 혜택을 제공하겠다고 포부를 밝혔다. 양사는 혁신성, 소프트웨어 전문성, 소버린 클라우드 운영 등 역량을 결합해 산업·공공 부문의 디지털 전환(DX)을 꾀한다. 본 파트너십을 통해 민감 데이터, 노하우, 지적재산권(IP) 보호를 중시하는 유럽 시장의 요구에 대응하겠다는 것이 양사 비전이다. 협약에 따라 다쏘시스템은 미스트랄AI의 ‘르 샤 엔터프라이즈(Le Chat Enterprise)’와 ‘AI 스튜디오(AI Studio)’를 자사 클라우드 서비스 ‘아웃스케일(OUTSCALE)’에 접목한다. 이를 통해 유럽 내 높은 수준의 보안 인증을
인공지능(AI)은 이미 이전부터 공장 안에서 활동하고 있었다. 다만 그동안의 AI는 품질 검사, 수요 예측, 설비 이상 감지 등 개별 공정을 지능화하는 조연에 가까운 기술로 치부됐다. 최근 1~2년 사이 분위기는 다르다. 생성형 AI(Generative AI)와 에이전트형 AI(Agentic AI)가 이 분위기를 주도하고 있다. 이들 최신 기술은 설계 문서, 고객 요구사항, 서비스 매뉴얼 등을 읽고 쓰는 업무까지 AI가 담당하면 어떨까 하는 데서 활용 범위를 확장했다. 하지만 생산성 향상을 기대하는 만큼, 잘못된 답 하나가 안전사고와 제품 회수(Product Recall)로 이어질 수 있다는 불안도 동시에 커지고 있다. 특히 복잡한 기계·로봇을 만드는 제조사는 고민이 더 깊다. 자동차·항공우주·방산·의료기기처럼 요구사항과 규제가 촘촘한 산업에서는 한 줄의 요구사항, 한 번의 설계 변경, 한 건의 서비스 기록까지 모두 추적 가능해야 한다. 이때 AI를 활용하더라도 어디까지 AI에게 맡기고, 어떤 부분은 작업자가 담당해야 하는지에 대한 확실한 의사결정 없이는 시도 자체가 위험해질 수 있다. 또한 AI가 참고하는 데이터를 어떻게 신뢰하도록 할지에 대한 고민도 뒤따
오픈AI(OpenAI) 코리아가 국내 기업들의 AI 전환을 적극 지원하겠다고 밝혔다. 4일 부임 후 처음으로 열린 공식 기자간담회에 참석한 김경훈 오픈AI 코리아 총괄 대표는 AI의 긍정적인 경제적 효과가 기업의 AI 전환을 통해 가장 크게 실현될 수 있다며 이같이 밝혔다. 이날 기자간담회는 챗GPT 출시 3년 이후 나타난 AI 도입 현황을 소개하고 기업 중심의 AI 전환 전략과 실제 효과를 논의하기 위해 마련됐다. 김 대표는 "전 세계적으로 챗GPT 일일 메시지는 지난해 6월 4.5억 건에서 올해 6월 26.3억 건으로 약 6배 증가하며 AI의 일상화를 이끌고 있다"며, 챗GPT 사용량이 빠르게 증가하며 일상 속으로 스며들고 있다는 점을 강조했다. 전 세계 사용자를 기준으로 볼 때, 챗GPT는 운동·건강, 생활 정보, 학습 조언, 창의적 아이디어 제안 등의 실용적인 조언을 위해 사용하는 경우가 약 29%로 가장 큰 비중을 차지했다. 또한 정보 탐색을 위한 사용 역시 24% 수준으로 높은 비중이었다. 챗GPT가 일상 속에서 결정과 판단을 도와주는 조언자 역할을 하고 있는 셈이다. 한국에서는 챗GPT의 사용 패턴이 조금 달라 업무 목적의 활용이 상대적으로 두드
노동력 부족과 비용 압박 속, AI·센서·하드웨어 결합된 '피지컬 AI'가 산업 자동화의 판도를 바꾸고 있다 제조업이 격변기를 맞고 있다. 치솟는 운영 비용, 고질적인 노동력 부족, 그리고 갈수록 까다로워지는 고객의 요구는 제조업체들이 당면한 가장 큰 과제다. 이러한 난제 속에서, 인공지능(AI), 첨단 센서, 로봇 하드웨어의 혁신이 결합된 '피지컬 AI(Physical AI)'가 산업 자동화의 새로운 시대를 열며 강력한 해결책을 제시하고 있다. 아마존과 폭스콘 같은 선도 기업들은 이미 이 지능형 로봇 기술을 도입하여 효율성 향상, 배송 시간 단축, 심지어 새로운 형태의 숙련직 일자리 창출이라는 상당한 성과를 거두고 있다. 피지컬 AI는 단순히 생산성을 높이는 것을 넘어, 공장 현장에 인간 수준의 유연성과 회복탄력성을 불어넣고 있다. 지능형 로봇 시대의 개막과 WEF의 진단 자동화는 제1차 산업혁명부터 제조업의 핵심 동력이었지만, 오늘날 제4차 산업혁명 시대의 자동화는 이전과는 궤를 달리한다. 과거의 산업용 로봇이 통제된 환경에서 고정적이고 반복적인 작업을 수행하도록 설계된 '규칙 기반' 시스템이었다면, 최근 인공지능, 비전 시스템 등의 발전은 환경을 스스로
‘로봇·AI 국제규범 및 글로벌 협력 세미나’ 개최 국제 표준 기반 로봇·인공지능(AI) 신뢰성 확보 및 무역기술장벽(TBT) 대응 방안 모색해 한국산업기술시험원(KTL)·세계무역기구(WTO), 로봇·AI 분야 글로벌 테스트·인증 전략 집중 논의 한국산업기술시험원(KTL)이 ‘로봇·AI 시대의 국제규범과 글로벌 협력 세미나’를 진행했다. 이 자리에서 국제 규범 대응 및 협력 방안 마련에 나섰다. 최근 로봇·인공지능(AI) 기술이 전 세계적으로 확산됨에 따라, 관련 기술에 대한 국제 표준의 신뢰성·안전성 확보가 강조되는 추세다. 이 흐름에서 각 주요국은 기술 규정, 표준, 적합성 평가 절차 등 무역 시 장애로 작용하는 무역기술장벽(TBT)에 대한 정책·규제 논의가 이뤄지고 있다. 우리 정부 역시 미래형 첨단산업 육성을 위한 전략 수립에 나섰다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 양산 및 산업용 AI 로봇 확산을 위한 신성장동력 분야 관련 규제 혁신을 국정 과제로 삼고 있다. 이번 세미나는 우리나라가 이 같은 트렌드에 발맞추기 위해 기획됐다. 로봇·AI 국제 표준 기반 경쟁력 확보를 강조하기 위해 마련됐다. 특히 각국의 TBT 강화에 선제 대응하고,
물류창고 현장을 채우는 것은 보통 컨베이어·파렛트 등으로 보이기 쉽다. 하지만 실제로 물류를 움직이는 것은 상자 옆에 붙은 각 라벨이다. 바코드, QR 코드, RFID(Radio Frequency Identification) 태그 등 라벨에 찍힌 정보가 입·출고, 집품(Picking), 배송까지 전 과정을 이끈다. 코로나19(COVID-19) 팬데믹 이후 전자상거래와 물류의 최종 구간을 뜻하는 ‘라스트 마일(Last Mile)’ 시장이 폭발하면서, 이러한 ‘자동 식별 및 데이터 캡처(Automatic Identification & Data Capture 이하 AIDC)’ 장비가 주목받고 있다. 이들 기술 방법론은 ‘그늘 속 인프라’가 아니라 공급망의 성능을 가르는 변수로 떠오르고 있다. 문제는 장비만으론 해답이 안 된다는 데 있다. 프린터, 모바일 컴퓨터, 스캐너, 클라우드 등 핵심 인프라가 각각 다른 브랜드와 파트너를 통해 들여오다 보니, 현장에선 장애가 발생할 때마다 대응하는 데 많은 시간을 할애한다. 글로벌 AIDC 시장이 일찌감치 ‘토털 솔루션’을 내세운 이유도 여기에 있다. 단말, 인프라, 소프트웨어를 한 덩어리로 가져가겠다는 전략이다. 하지
오는 9일 '자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때' 테마로 온라인 세미나 열어 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 자동화 최신 동향 집중 조명해 로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 지능형 로봇 기술 업체 전문가 총출동 글로벌 로봇 산업에 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라는 핫토픽이 여전한 가운데, 인공지능(AI) 로봇 자동화 기술 업체 씨메스가 관련 동향을 짚는 온라인 세미나(웨비나)를 연다. 이번 웨비나는 ‘자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때’를 주제로 오는 9일 개막한다. 씨메스는 발표에 참여 업체 관계자들과의 도입 경험을 생생하게 전달하고, 현재 로봇 산업 트렌드를 진단한다. AI와 로봇 발전에 대한 정보와 실현 가능한 로봇 자동화의 미래를 제시할 예정이다. 이 자리에는 씨메스·로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 로봇 분야 전문가가 한데 모인다. 프로그램은 김현우 씨메스 최고기술책임자(CTO)가 ‘로봇을 넘어 에이전트로: Physical AI로 진화하는 물류·제조 플랫폼’을 주제로 발표를 진행한다. 이 과정에서 피지컬 AI를 통한 로봇 자동화의 현재 기술과 앞으로의 기술적 방향성을 제시할 전망이다. 이어 김병수 로보티즈 대표이
산업통상자원부 산하 ‘K-휴머노이드 연합’ 신규 멤버로 합류...‘로봇 부품사’ 분과 최종 선정 국내 휴머노이드 시장에 에지 인공지능(Edge AI) 기반 로봇 인지·제어 솔루션 전파한다 위드로봇이 산업통상자원부 주관 휴머노이드 전문 조직 ‘K-휴머노이드 연합’의 신규 참여 기업으로 낙점됐다. 사측이 소속된 K-휴머노이드 연합은 국내 로봇 산·학·연·정 공식 협력 플랫폼으로, 지난 4월 공식 출범했다. 이들은 로봇 인공지능(AI) 모델, 로봇 하드웨어, 반도체, 배터리 등 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 개발에 필요한 핵심 기술을 공동 개발하고, 산업 생태계를 조성하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 오는 2030년 휴머노이드 최강국 실현을 꿈꾸고 있다. 위드로봇은 이로써 휴머노이드 분야 국책 연구개발(R&D) 사업 참여 자격을 확보했다. 이를 기반으로 관련 기술 생태계의 핵심 파트너로 활동하게 됐다. 연합 내 ‘로봇 부품사(Perception & Control)’ 분과 소속으로 국내 휴머노이드 산업에 자사 기술을 공급한다. 이번 선정 배경으로 에지 인공지능(Edge AI) 기반 로봇 인지·제어 솔루션 ‘카멜레온 AI 인지 보드 &a
포럼 성료 및 순직 조종사 자녀 5명에게 장학금 수여 “인공지능(AI) 파일럿 기술 이전 및 국산화율 제고에 집중할 것” 퀀텀에어로가 공동 주최한 국방 분야 정기 행사 '국방AI포럼'이 지난달 27일 공식 출범했다. 해당 포럼은 국방 분야의 미래 인공지능(AI) 기술 적용과 산업 생태계 발전을 논의하기 위해 기획된 행사다. 이날 'AI 드론, 전장의 게임 체인저: 검증된 실전 기술과 전망'의 주제로 특별강연이 진행됐다. 이를 통해 민간 주도 AI 기술의 국방 분야 도입 및 국산화율 제고 방안 모색에 중점을 뒀다. 이 가운데 전동근 퀀텀에어로 이사회 의장은 강연을 통해 미국 군수 분야에 적용된 민간 AI 기술의 최신 트렌드를 소개했다. 그는 미국에서 민간 주도의 개발로 사업이 빠르게 성장하고 있다는 점을 강조했다. 퀀텀에어로는 포럼에 앞서 순직 조종사 자녀 5명에게 장학금을 수여하며 사회적 책임을 수행했다. 사측은 포럼 기획 의도와 결을 같이하는 활동 또한 전개하고 있다. 미국 방산 인공지능(AI) 기술 업체 쉴드AI와 파트너십을 맺고, 쉴드AI AI 파일럿 기술 ‘하이브마인드(Hivemind)’를 국내에 전파하고 있다. 전 의장은 “퀀텀에어로가 쉴드AI의 기
인공지능(AI)·신경망처리장치(NPU) 동맹 결성...K-AI 경쟁력 강화 ‘정조준’ 퓨리오사AI NPU 성능 극대화에 노타 AI 최적화 기술 적용 노타가 인공지능(AI) 반도체 기술 업체 퓨리오사AI와 신경망처리장치(NPU) 기반 AI 기술 파트너십을 맺었다. 이번 협업은 국내 기술 기반의 AI 반도체와 AI 최적화 소프트웨어 기술력이 융합되는 사례다. 이들은 NPU 경쟁력의 핵심인 전력 효율성과 고속 추론 성능을 국내 AI 기술로 달성한다는 목표를 세웠다. 또한 다양한 AI 워크로드에서 복잡하고 고도화된 AI 모델 연산을 구현하기 위해 지속 협력하기로 했다. 이 과정에서 고효율·고성능 AI 실증 모델을 구축하고, 로봇·모빌리티 등 다양한 산업에서 글로벌 시장 확대를 공동 추진한다. 구체적으로 ▲AI 솔루션 개발·사업화 ▲기술 파트너십 확대 ▲기술·사업성 검증 프로젝트 등을 위해 협업할 예정이다. 노타는 이 과정에서 자사의 AI 최적화 기술을 통해 퓨리오사의 NPU가 제한된 전력으로도 대규모 AI 모델을 신속하게 구동할 수 있도록 지원할 예정이다. 채명수 노타 대표는 “이번 협력은 양사의 기술 시너지를 통해 국내 반도체 경쟁력 강화에 기여한다는 점에서 큰
클라우데라가 ‘2026년 전망’을 발표하며, 내년 기업들이 자사의 데이터 기반을 전면 재평가·강화해야 한다고 강조했다. 리무스 림 클라우데라 아태지역 수석 부사장은 “대기업들은 차세대 혁신에 막대한 자원을 투자하고 있고, 그보다 작은 기업들은 신중한 접근을 취하고 있다”며 “하지만 모든 기업은 탄탄한 데이터 기반 없이는 AI 성공이 불가능하다는 사실을 깨닫게 될 것”이라고 말했다. 그는 “규제는 강화되고 기대치는 높아지는 만큼 올바른 데이터 확보가 무엇보다 중요해졌다”며 “이는 기업이 얼마나 안전하게 확장하고 자신감 있게 혁신하며, 측정 가능한 사업 영향력을 만들어낼 수 있는지를 결정할 것”이라고 덧붙였다. 클라우데라는 이런 문제의식을 바탕으로 2026년을 규정할 5대 AI 키워드를 다음과 같이 제시했다. ‘AI 사일로’, 기업의 새로운 난제로 부상 생성형 AI에 이어 에이전틱 AI가 각광받으면서 기업들은 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 빠르게 기술을 도입하고 있다. 그러나 상당수 기업은 부서별로 서로 다른 도구를 선택하고, 개별 PoC(파일럿)를 진행하며, 독립적으로 솔루션을 배포하는 방식으로 접근하고 있다. 이는 비즈니스 인텔리전스(BI) 도입 초기와 유사한
디지털 전환 시대, 기업은 데이터에 목말라 하고 있다. 하지만 데이터 자체는 경쟁력의 근원이 아니다. 진짜 경쟁력은 데이터를 활용해 '어떻게 더 스마트하고, 더 빠르고, 더 책임 있는 의사결정'을 하느냐에 달려 있다. 이는 더 이상 선택이 아닌 생존의 문제다. 인간 직관에서 AI 통찰로…의사결정의 패러다임이 바뀐다 지금까지 기업의 의사결정은 경영자의 경험과 직관에 많이 의존해왔다. 그러나 시장은 더 이상 직관만으로 통할 만큼 단순하지 않다. 오늘날 리더들은 AI 인텔리전스를 기반으로 미래를 예측하고, 그 배경까지 설명 가능한 ‘결정’을 요구받고 있다. AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 해석하고, 과거의 패턴 속에서 미래의 방향을 읽는다. 전통적 분석이 '무엇이 일어났는가'에 집중한다면, AI는 ‘무엇이 일어날 것이며, 왜 그런가’를 설명한다. 이를 통해 마케팅 전략 수립, 인력 자원 배분, 리스크 대응 등에서 탁월한 선제적 결정이 가능해진다. ‘데이터 기반’이 아닌 ‘AI 기반’ 결정이 필요한 이유 많은 기업들이 “우리는 이미 데이터 기반으로 움직인다”고 말한다. 하지만 데이터 분석만으로는 미래 대응이 어렵다. 데이터 기반 의사결정은 과거 데이터를 해석
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