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[IT뉴스]엔비디아, 현대차·두산·LG와 피지컬 AI 협력… 가상 공장서 로봇 훈련

온카뱅크관리자

2026-11-09 13:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 현대차 공장 디지털 트윈·두산 정밀 연마 로봇 개발 협력 LG전자 로봇 학습·SK하이닉스 AI 팩토리 구축 지원 AI 에이전트 운영비 3분의 1로… 데이터센터 전력 효율도 강화 
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 엔비디아가 현대자동차그룹과 두산로보틱스, LG전자, SK하이닉스 등 국내 주요 기업과 손잡고 피지컬 인공지능(AI) 생태계 확대에 나선다. 자동차 생산라인의 로봇 시뮬레이션부터 차체 연마, 가전제품 조립, 반도체 공장 디지털 트윈까지 AI 기술을 제조 현장에 적용하기 위한 협력을 강화한다. 엔비디아는 AI 에이전트 기술을 활용해 로봇 개발에 필요한 시뮬레이션 환경 구축 시간을 수개월에서 일주일 이내로 단축할 수 있게 됐다고 강조했다.
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 <img alt="9일 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 AI 데이 서울 2026 기조연설 자료화면./최효정 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/09/chosunbiz/20261109131534203hdvj.jpg" data-org-width="4000" dmcf-mid="QtsLjAIkcH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/09/chosunbiz/20261109131534203hdvj.jpg" width="658">
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 9일 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 AI 데이 서울 2026 기조연설 자료화면./최효정 기자
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 디푸 탈라 엔비디아 로보틱스·엣지 AI 부문 부사장은 9일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026’ 기조연설에서 “한국은 중공업과 자동차, 전자제품 제조 분야에서 오랫동안 뛰어난 역량을 보여왔다”며 “향후 10년간 한국은 피지컬 AI 발전에 매우 중요한 역할을 할 것”이라고 말했다.
 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 물리 법칙과 주변 환경을 이해하고 로봇 등을 통해 직접 행동하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 로봇이 사전에 입력된 명령에 따라 정해진 동작을 반복했다면, 피지컬 AI 기반 로봇은 주변 상황을 인식하고 변화하는 환경에 맞춰 작업을 수행할 수 있다.
 탈라 부사장은 “지난 30~40년간 자동차 공장의 자동화가 진행됐지만, 이는 AI가 아니라 프로그래밍된 로봇에 의한 자동화였다”며 “작업 환경이 계속 바뀌는 영역에서는 모든 동작을 프로그래밍할 수 없다”고 설명했다.
 엔비디아는 이러한 한계를 극복하기 위해 로봇 개발 플랫폼 ‘아이작(Isaac)’과 가상 환경 구축 플랫폼 ‘옴니버스(Omniverse)’, 월드 모델 ‘코스모스(Cosmos)’ 등을 제공하고 있다. 실제 로봇을 제작하거나 공장에 투입하기 전에 가상 공간에서 다양한 작업을 학습시키고 성능을 검증할 수 있도록 하는 기술이다.
 현대차그룹과는 자동차 생산 공장을 디지털 트윈으로 구현하는 작업을 진행하고 있다. 디지털 트윈은 실제 공장과 설비를 가상 공간에 재현하는 기술이다. 이를 활용하면 생산라인에 로봇을 배치하거나 작업 순서를 변경하는 등의 실험을 실제 공장 가동에 영향을 주지 않고 수행할 수 있다.
 두산로보틱스와는 자동차 차체 표면을 정밀하게 연마하는 로봇 기술을 개발하고 있다. 연마 작업은 소재의 특성과 표면 상태, 로봇이 가하는 압력 등에 따라 결과가 달라져 자동화가 까다로운 공정이다. 엔비디아의 물리 시뮬레이션 엔진 ‘뉴턴(Newton)’ 등을 활용해 로봇의 연마 동작에 따른 표면 변화를 예측하는 기술을 개발하고 있다.
 LG전자와는 가전제품 제조 공정에 투입되는 로봇의 학습과 검증 기술을 고도화하고 있다. 엔비디아의 아이작 심(Isaac Sim)과 아이작 랩(Isaac Lab)을 활용해 세탁기 등 가전제품의 부품을 집어 들고 조립하거나 배치하는 작업을 가상 공간에서 반복 학습시키는 방식이다. SK하이닉스·SK텔레콤과는 대규모 AI 팩토리 구축을 위한 협력을 진행하고 있다.
 탈라 부사장은 과거 여러 엔지니어가 수개월에 걸쳐 수행하던 시뮬레이션 환경 구축 작업을 이제 엔지니어 한 명이 일주일 이내에 마칠 수 있게 됐다고 설명했다. AI 에이전트가 로봇 개발에 필요한 다양한 소프트웨어 도구를 연계해 활용하면서 개발 과정의 상당 부분을 자동화할 수 있게 됐다는 것이다.
 이날 엔비디아는 피지컬 AI뿐 아니라 기업용 에이전틱 AI를 효율적으로 운영하기 위한 기술 전략도 공개했다. 에이전틱 AI는 사용자의 명령을 받아 스스로 작업을 계획하고 외부 소프트웨어와 데이터를 활용해 목표를 수행하는 AI 시스템이다.
 조나단 코헨 엔비디아 응용연구 부문 부사장은 기조연설에서 “대규모언어모델(LLM)은 매우 강력한 기술이지만 결과가 비결정적이고 연산 비용이 높다는 한계가 있다”며 “AI 에이전트는 언어모델의 지능과 기존 컴퓨터 과학의 효율성을 결합하는 방식”이라고 설명했다.
 엔비디아는 AI 작업의 난도와 비용에 따라 적합한 모델을 선택하는 ‘스위치야드(Switchyard)’ 기술도 소개했다. 코헨 부사장에 따르면 엔비디아 내부 실험에서 단일 고성능 모델을 사용하는 대신 여러 모델에 작업을 분산한 결과, 동일한 작업 성공률 80%를 유지하면서 비용을 약 3분의 1 수준으로 낮출 수 있었다.
 코헨 부사장은 “모든 작업을 가장 지능적인 모델에 맡길 필요는 없다”며 “상대적으로 간단한 작업은 비용이 저렴한 모델에 맡기고 복잡한 작업에만 고성능 모델을 활용하면 효율성을 높일 수 있다”고 설명했다.
 국내 AI 기업들과의 협력도 확대하고 있다. 엔비디아는 네이버와 오픈 AI 모델 개발 협력체인 ‘네모트론 연합(Nemotron Coalition)’을 통해 데이터와 학습 기술을 공유하고 있다. SK텔레콤과 LG AI연구원, 업스테이지 등도 엔비디아의 네모트론 기술과 데이터셋을 활용해 한국어와 국내 산업 환경에 특화된 AI 모델을 개발하고 있다.
 AI 데이터센터의 전력 효율을 높이기 위한 인프라 기술도 소개됐다. 정구형 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 팀장은 데이터센터 전체를 하나의 컴퓨터로 보고 GPU와 네트워크, 냉각 설비, 전력 공급 체계를 통합적으로 최적화하는 ‘DSX’ 플랫폼을 설명했다.
 정 팀장은 “주어진 전력 한도 내에서 얼마나 많은 토큰을 생성할 수 있느냐가 중요한 목표”라고 설명했다. 엔비디아에 따르면 클라우드 파트너사 엔스케일(Nscale)은 동적 전력 관리 소프트웨어를 적용해 동일한 전력 예산에서 GPU 배치 규모를 약 37% 늘리고 토큰 생성량을 약 50% 높였다.
 제시 클레이튼 엔비디아 AI 인프라 부문 수석 제품 마케팅 매니저는 맞춤형 AI 반도체를 엔비디아의 데이터센터 인프라에 통합하는 ‘NV링크 퓨전(NVLink Fusion)’ 전략을 소개했다. 기업이 자체 개발한 AI 가속기를 엔비디아의 고대역폭·저지연 연결 기술과 결합해 서버와 네트워크, 랙 시스템을 별도로 개발하는 부담을 줄이는 방식이다.
 클레이튼 매니저는 “맞춤형 반도체를 설계하고 테이프아웃하는 것은 시작에 불과하다”며 “이후 시스템 통합과 네트워킹, 랙 단위 아키텍처 개발, 공급망 구축 등 상당한 작업이 필요하다”고 말했다. 엔비디아는 NV링크 퓨전을 통해 맞춤형 반도체 개발 기업들이 기존 AI 인프라 생태계를 활용하고 제품 출시 기간을 단축할 수 있도록 지원한다는 계획이다.
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