[비즈한국] 엔비디아가 한국에서 확대하는 사업은 그래픽처리장치(GPU) 공급에만 그치지 않는다. 로봇을 가상공간에서 학습시키고 실제 공장에 투입하기 전 검증하는 과정에 자사 소프트웨어를 적용하는 한편, 국산 신경망처리장치(NPU)도 자사 서버 랙에 연결하고 있다. 9~10일 서울 강남구 코엑스에서 열린 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026’에서는 국내 기업들의 구체적인 기술 적용 사례가 공개됐다.
세탁기 상판 거는 휴머노이드, 레시피 찾는 샌딩 로봇
로봇이 실제 제조 현장에서 작업을 수행하려면 다양한 작업 데이터를 확보하고, 이를 학습한 뒤 실제 환경에 투입하기 전 동작과 성능을 검증하는 과정이 필요하다. 엔비디아는 이 같은 개발 과정에 자사 시뮬레이션과 학습 솔루션을 접목하는 방식으로 협력 범위를 넓히고 있다.
LG전자는 로보틱스사업센터 산하 LG데이터팩토리를 중심으로 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터의 수집·생성·증강부터 모델 학습, 실제 제조 현장 투입과 검증·배포까지 이어지는 체계를 구축하고 있다. 데이터 확보에서 현장 적용까지 전 과정을 연결하는 이른바 ‘데이터 플라이휠’이다.
박정섭 LG전자 로보틱스인텔리전스 팀장은 협업 사례를 소개하며 “데이터를 수집하고 생성하는 것부터 증폭하는 것까지 데이터를 정제하고 모델을 학습한 뒤 실제 제조 현장에 투입해 검증하고 배포하는 전체 플라이휠을 다루고 있다”며 “이 과정에서 엔비디아 쪽 여러 가지 솔루션을 활용해 가속화하고 있다”고 말했다.
최근 LG전자는 양재 데이터팩토리에서 학습시킨 휴머노이드를 세탁기 생산라인에 투입해 작업을 실증했다. 약 4㎏ 무게의 세탁기 상판(탑플레이트)을 행거에 거는 반복 작업이다. 박 팀장은 “이 작업을 사람이 반복적으로 하기에는 근골격계 질환이라든가 피로도가 증가하는 어려움이 있어서, 이런 부분을 로봇으로 대체하기 위해 휴머노이드를 투입하게 됐다”고 설명했다.
두산로보틱스는 로봇이 제조 공정에 투입되기 전 작업 조건을 스스로 찾아내는 기술을 개발하고 있다. 대상은 금속 표면 등을 다듬는 샌딩(연마) 공정이다. 샌딩 품질은 로봇이 이동하는 경로와 사포 굵기, 접촉력, 속도, 반복 횟수 등을 조합한 작업 조건인 ‘레시피’에 따라 달라진다. 현재는 작업자가 부품마다 레시피를 설정하고 연마 결과를 확인한 뒤 조건을 다시 조정하는 방식이 일반적이다.
손경찬 두산로보틱스 피지컬 AI 플랫폼 팀장은 “지금 작동하는 대부분의 로봇 샌딩 셀은 작업자가 부품마다 레시피를 직접 수동으로 세팅하고, 연마한 다음 결과를 보고 다시 고치는 반복구조”라며 “부품마다 수 시간에서 수 일, 현장에서는 1주일 이상도 걸리는 문제가 있다”고 말했다. 두산로보틱스가 구상하는 것은 AI 에이전트가 부품별 최적의 레시피를 도출하고 실제 작업에 앞서 시뮬레이션으로 검증하는 방식이다. 손 팀장은 “기존에 100번 정도 해야 부품 완성도가 올라갔다면 시뮬레이션으로 그 횟수를 줄여 비용 효과적인 솔루션을 만드는 것이 목표”라며 “실행 전 검증 단계에 시뮬레이션이 필수적”이라고 강조했다.
반도체 분야에서도 비슷한 흐름이 나타난다. 삼성전자는 엔비디아 피직스네모를 활용해 칩 단위 열·기계 분석을 고도화하고 있다. AI가 예측한 재료 물성과 성긴 계산 격자, GPU 가속을 결합한 사례에서는 32코어 CPU로 약 18시간 걸리던 계산을 41초로 단축했다. 특정 시뮬레이션에서 약 1600배의 속도 개선을 거둔 것이다.
엔비디아는 GPU뿐 아니라 이를 활용하는 소프트웨어와 개발·검증 도구까지 공급하면서 고객사의 기술 개발 과정에 관여하는 범위를 넓히고 있다.
국산 NPU까지 끌어안았지만…변수·과제는
AI 인프라 분야에서는 국내 AI 반도체를 엔비디아 플랫폼에 연결하는 협력이 이뤄졌다. SK텔레콤·엔비디아·리벨리온은 ‘NV링크 퓨전’ 기반 GPU·NPU 통합 시스템 개발을 위한 업무협약(MOU)을 맺었다. NV링크 퓨전은 엔비디아의 AI 컴퓨팅 시스템에 외부 가속기를 적용할 수 있도록 지원하는 기술이다.
이번 협력의 핵심은 AI 추론 과정을 GPU와 NPU에 나눠 맡기는 것이다. 입력된 질문과 문맥을 처리하는 ‘프리필’은 엔비디아 GPU가, 답변을 순차적으로 생성하는 ‘디코드’는 리벨리온의 NPU ‘리벨 R200’이 담당한다. SKT는 서버 랙 설계 규격인 MGX를 적용한 통합 시스템을 자사 AI 데이터센터에서 검증하고 상용화 가능성을 살펴볼 계획이다. 국산 NPU가 엔비디아 플랫폼 안에서 역할을 맡는 구조다.
국내 AI 모델 및 스타트업과의 협력도 확대한다. 엔비디아는 정부의 ‘모두의 AI’ 사업에 선정된 3개 컨소시엄과 국내 주요 파운데이션 모델 개발사 4곳을 대상으로 추론 최적화 소프트웨어 ‘다이나모’ 활용을 지원하기로 했다. 국내 AI 스타트업 가운데서는 반도체 인터커넥트 기업 포인트투테크놀로지에 대한 투자를 발표하고 모티프 테크놀로지스·리얼월드·업스테이지에 대한 추가 투자 계획도 공개했다. AI 인프라부터 반도체, 모델과 실제 산업용 애플리케이션까지 협력 대상을 넓히는 모습이다.
다만 피지컬 AI가 제조 현장 전반으로 확산하기까지는 해결해야 할 과제도 있다. 가상공간에서 학습한 로봇이 실제 현장의 마찰이나 접촉, 부품별 편차 등 다양한 조건에서도 안정적으로 작업할 수 있어야 한다. 시뮬레이션 결과와 실제 작업 간 오차를 줄이는 것이 중요하다. 탈라 부사장도 현장에서 “피지컬 AI 분야에서는 여전히 정확도와 신뢰성, 안전성 등의 문제가 해결되지 않았다”며 피지컬 AI의 대규모 상용화를 위해 이 같은 요소와 경제성이 확보해야 한다고 강조했다.
젠슨 황 엔비디아 CEO를 둘러싼 논란도 변수로 떠올랐다. 파이낸셜타임스는 지난 6일(현지시각) 미 정보당국이 싱가포르 데이터센터 업체 메가스피드의 전 임원 앨리스 황을 중국 정보기관에 포섭된 인물로 의심하고 있으며, 그가 황 CEO와 사적인 관계를 맺었다고 보도했다. 황 CEO는 지난 8일 직원들에게 보낸 이메일에서 아내에게 부정한 행동을 했다고 인정하고 사과했다. 엔비디아 이사회는 외부 법률 자문을 받아 독립 조사에 착수했다면서 현재까지 국가안보나 회사 기밀이 침해됐다고 볼 근거는 없다고 밝혔다.
국내 기업들과 피지컬 AI 협력 논의를 이어온 장녀 매디슨 황 엔비디아 수석이사의 방한도 가족 사유로 취소됐다. 당초 과학기술정보통신부 장관 면담과 국내 기업 방문 등이 예정돼 있었지만 관련 일정이 무산됐다.
미 하원 외교·중국·정보위원회 위원장 3명은 황 CEO에게 오는 18일 비공개 브리핑을 요청했다. 하원 민주당 지도부도 중국의 AI 반도체 접근을 제한하는 내용을 포함한 국방수권법안 처리를 촉구하고 있다. 미국의 대중 반도체 수출 규제가 강화되면 엔비디아의 제품 공급 전략뿐 아니라 관련 HBM을 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스에도 간접적인 영향이 미칠 수 있다. 탈라 부사장은 이날 “앞으로 10년간 피지컬 AI 발전 과정에서 한국은 매우 중요한 역할을 하게 될 것”이라고 말했다.
