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AI 뉴스

공장 로봇, 비용 40% 하락하며 입지 확대

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작성자 xtalfi
작성일 10.13 17:42
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

주요 제조업체들은 최근의 기술적 과제를 부각시키는 어려움에도 불구하고, 인공지능의 발전으로 이러한 인간형 기계가 산업 작업에 점점 더 실용적이 되면서 공장 현장에 휴머노이드 로봇 배치를 가속화하고 있습니다.


Boston Dynamics의 Atlas 로봇은 이번 달 조지아주에 있는 현대  전기차 공장에서 현장 테스트를 시작했으며, 이는 이족보행 로봇의 첫 실제 제조 현장 배치를 의미합니다. 이 로봇은 초기에 부품 순서 배열 작업을 담당하며, 조립 전에 차량 사양에 따라 부품을 정확한 순서로 정리합니다. 이는 Atlas가 연구 시연에서 실제 생산 작업으로 전환됨에 따라 휴머노이드 로봇 공학의 중요한 이정표를 나타냅니다.

 

업계 선두주자들 사이의 혼재된 진전


그러나 이 분야는 역풍에 직면하고 있습니다. Tesla 는 로봇 손과 정교한 조작 시스템의 중대한 설계 문제로 인해 이번 달 야심찬 Optimus 로봇 생산 계획을 축소한 것으로 알려졌습니다. 회사는 2025년 생산 목표를 5,000대에서 2,000대로 낮췄으며, 소식통에 따르면 Tesla는 기능적인 손과 팔뚝이 없는 부분적으로 완성된 로봇들을 축적해왔습니다.


한편, BMW는 사우스캐롤라이나주 스파턴버그 공장에서 Figure AI의 Figure 02 로봇 시험을 성공적으로 완료했으며, 이 휴머노이드 로봇들은 밀리미터 수준의 정밀도를 요구하는 판금 삽입 작업을 수행했습니다. 로봇들은 하루 최대 1,000개의 작업을 처리할 수 있는 능력을 보여주었지만, 2025년 말 기준으로 해당 시설에 영구 배치된 Figure 로봇은 없습니다.

 

도전 과제에도 불구하고 경제성이 도입을 주도하다


휴머노이드 로봇의 경제성 개선으로 산업계의 관심이 가속화되고 있습니다. Goldman Sachs 는 예측을 뛰어넘는 제조 비용 급락을 기록했는데, 저가형 모델의 생산 비용이 단 1년 만에 50,000달러에서 30,000달러로 40% 하락했으며, 이는 회사의 초기 예측치인 15-20% 감소를 훨씬 초과하는 수치입니다. 30,000달러 가격대에서 22시간 교대 근무를 하는 로봇의 운영 비용은 시간당 단 1.20달러까지 떨어질 수 있습니다.


산업 보고서에 인용된 삼성증권 분석에 따르면 “단가가 30,000달러로 떨어지면 비용은 시간당 1.20달러로 더욱 낮아집니다”. 이러한 비용 구조는 특히 기존 로봇이 인간을 위해 설계된 작업 공간을 쉽게 탐색할 수 없는 24시간 연중무휴 작업에서 휴머노이드 로봇을 인간 노동력과 점점 더 경쟁력 있게 만듭니다.


글로벌 휴머노이드 로봇 시장은 2035년까지 380억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 이전 예측치보다 6배 이상 증가한 수치이며, 출하량은 4배 증가한 140만 대에 이를 것으로 예상됩니다. 현재 배치는 주로 파일럿 프로젝트에 머물러 있으며, 분석가들은 2025-2026년까지 수백 대에서 수천 대의 산업용 휴머노이드 로봇이 배치될 것으로 예상하고 있습니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)삼성전자가 15일 '흰지팡이의 날'을 맞아 시각장애인과 저시력자를 위한 인공지능(AI) 가전 매뉴얼 '모두를 위한 사용법'을 공개했다고 발표했다. 이번 발표는 시각장애인의 가전제품 접근성을 획기적으로 개선하기 위한 포용적 기술 혁신의 일환이다.스타트업과의 협업으로 탄생한 혁신삼성전자는 올해 초 'C랩 아웃사이드' 스타트업 육성 프로그램에 선정된 시각보조앱 개발 스타트업 투아트(TUAT)와 협업해 이 매뉴얼을 개발했다. 투아트는 200여 개 이상의 국가에서 활용되는 AI 기반 시각보조앱 '설리번 플러스'를 제작한 회사로, 이미지 묘사와 문자 읽기 등 다양한 서비스를 제공하고 있다.새로운 매뉴얼은 삼성닷컴과 AI 기반 시각보조앱 '설리번 플러스'에서 확인할 수 있으며, 화면 읽기 기능과 하단 재생버튼을 통한 음성 설명을 제공한다.혁신적인 접근성 기능들매뉴얼의 가장 큰 특징은 제품 외관과 조작부 위치를 "눈앞에 그리듯" 상세하게 설명한다는 점이다. 예를 들어 '비스포크 AI 콤보' 세탁건조기의 먼지필터 청소 시 기존 매뉴얼이 그림으로 표현했던 것을 "세탁기 전면부 상단 오른쪽 모서리에 먼지필터 도어가 있습니다"와 같이 구체적으로 안내한다.부품 외관도 "손바닥보다 조금 큰 사이즈의 문이 먼지필터 도어입니다"처럼 촉각적 경험에 기반한 설명을 포함했다. 또한 음성인식 Q&A 기능을 탑재해 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 했으며, 시각장애인을 위한 촉각 스티커 부착 위치도 안내한다.단계적 확대와 미래 계획매뉴얼은 2024년형과 2025년형 비스포크 AI 콤보 세탁건조기, 인피니트 AI 콤보 세탁건조기, 비스포크 AI 원바디 세탁기·건조기, 비스포크 AI 세탁기와 비스포크 AI 건조기 등 6개 제품에 우선 제공된다. 한국어 버전으로 시작해 향후 스페인어, 영어, 프랑스어를 포함한 20개 언어로 확대될 예정이다.양혜순 삼성전자 생활가전(DA)사업부 부사장은 "모든 사용자가 삼성 제품을 불편함 없이 사용할 수 있도록 접근성을 지속적으로 개선해 나갈 것"이라며 "앞으로도 혁신 기술과 사회적 가치를 결합해 더 나은 사용자 경험을 제공하겠다"고 밝혔다.흰지팡이의 날은 1980년 세계시각장애인연합회가 시각장애인들의 권리를 보호하고 사회적 관심을 이끌어내기 위해 제정한 기념일이다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)아마존이 인공지능 분야에 대한 투자를 가속화함에 따라 인사(HR) 부서의 최대 15%를 감원할 준비를 하고 있다고 이 사안에 정통한 소식통이 화요일 밝혔다. 이번 감원은 전 세계적으로 1만 명이 넘는 인력을 보유하고 채용, HR 기술, 직원 지원 기능을 담당하는 회사의 People eXperience and Technology(PXT) 부서를 주로 대상으로 한다.이 같은 인력 감축은 앤디 재시 CEO가 올해 인공지능 인프라와 클라우드 컴퓨팅 역량에 1,000억 달러 이상을 쏟아붓는 동시에, 기업 인건비를 줄이기 위한 대대적인 전략의 최신 단계로 평가된다. 아마존의 핵심 소비자 사업 부문에서도 추가적인 감원이 예상되지만, 정확한 규모와 시기는 아직 명확하지 않다.AI 기반 인력 혁신이번 해고는 자시(Jassy)가 6월에 직원들에게 AI 도입으로 인해 회사 전반에 걸쳐 인력 감축이 있을 것이라고 경고한 메모에 따른 것이다. "AI를 회사 전체에 광범위하게 활용하면 효율성이 높아져 전체 기업 인력이 감축될 것으로 예상합니다,"라고 자시는 적었으며, 직원들에게 기술적 변화를 받아들이지 않으면 뒤처질 위험이 있다고 강조했다.아마존은 이미 역사상 최대 규모의 인력 감축을 단행했으며, 2022년 말부터 2023년 사이에 약 27,000개의 기업 직무를 없앴다. 이번 감축은 전통적인 성과 기반 감축과 달리, 아마존의 장기 AI 전환에 따른 전략적 구조조정이라는 점에서 차이가 있다.회사의 대규모 AI 투자는 내부 운영을 지원하고 기업 고객에게 서비스를 제공하기 위한 미래형 데이터 센터 구축을 포함한다. 아마존 웹 서비스는 자사의 AI 사업이 현재 수십억 달러 규모로 성장하고 있으며, 세 자릿수 성장률을 기록하고 있다고 밝혔다.휴일 채용, 전략적 변화 강조아마존이 휴일 시즌을 맞아 미국 전역의 창고와 물류 네트워크에서 25만 명의 임시직 근로자를 채용하겠다고 발표한 것과 동시에, 기업 정리해고가 뚜렷한 대조를 이룹니다. 시간당 평균 19달러 이상의 임금을 받는 이 임시직들은 지난 2년과 같은 수준의 채용 규모를 보이며, 회사가 휴일 수요 증가에 대비하고 있음을 보여줍니다.이러한 상반된 접근 방식은 아마존이 변화하는 인력 전략—화이트칼라 일자리 감축과 일선 운영 유지는 병행—을 추구하고 있음을 강조합니다. 이러한 조치는 회사가 트럼프 대통령의 관세 정책 아래에서의 경제적 불확실성을 헤쳐 나가면서, 마이크로소프트, 알파벳 등 경쟁사와의 AI 및 클라우드 컴퓨팅 분야 경쟁 우위 유지를 위해 분투하는 가운데 이루어지고 있습니다.업계 분석가들은 아마존의 이러한 접근 방식을 빅테크 전반의 광범위한 트렌드를 반영하는 것으로 보고 있습니다. 즉, 기업들이 선별적인 정리해고를 단행하는 한편, 미래 성장과 효율성을 이끌 AI 역량에 막대한 투자를 하고 있다는 뜻입니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)AMD는 월요일 산호세에서 열린 Open Compute Project Global Summit에서 Helios 랙 규모 AI 플랫폼을 공개하며, AI 인프라 시장에서 Nvidia의 지배력에 대한 과감한 도전을 알렸습니다. 이 발표는 Oracle이 2026년 3분기부터 50,000개의 AMD Instinct MI450 GPU를 배포하기로 약속하며 첫 주요 고객이 된 것과 동시에 이루어졌습니다.Helios 플랫폼은 급속도로 확장되는 AI 데이터 센터 시장에서 경쟁하기 위한 AMD의 가장 야심찬 노력을 나타내며, Meta의 새로운 Open Rack Wide 사양을 활용하여 Nvidia의 차기 Vera Rubin 아키텍처보다 50% 더 많은 메모리 용량을 제공한다고 회사는 주장합니다. 각 Helios 랙은 72개의 MI450 GPU를 탑재하고 있으며, 31TB의 HBM4 메모리와 1.4 PB/s의 총 대역폭으로 최대 1.4 엑사플롭스의 FP8 성능을 제공합니다.오라클 파트너십은 주요 검증을 의미합니다업계 분석가들에 따르면 약 35억~40억 달러 규모로 평가되는 오라클과의 계약은 AMD의 AI 전략에 대한 중요한 검증을 의미합니다. 오라클 클라우드 인프라스트럭처는 MI450 프로세서로 구동되는 최초의 공개 이용 가능한 AI 슈퍼클러스터의 일환으로 50,000개의 GPU를 배치할 예정이며, 2027년 이후 확장 계획을 가지고 있습니다."고객들은 극한의 확장성과 효율성을 위해 설계된 적응 가능하고 개방적인 컴퓨팅 솔루션을 필요로 합니다"라고 오라클은 파트너십 발표에서 밝혔습니다. 이번 배치는 MI450 GPU와 차세대 EPYC "Venice" CPU, 그리고 Pensando "Vulcano" 네트워킹 기술을 결합한 AMD의 통합 Helios 랙 디자인을 활용할 것입니다.AMD의 주가는 이번 발표 이후 시간외 거래에서 3% 이상 상승했으며, 이는 주로 회사의 최근 AI 파트너십에 힘입어 올해 85% 상승한 것에 더해진 것입니다. 오라클과의 계약은 AMD가 수년간 6기가와트의 GPU 용량을 제공하기로 OpenAI와 수십억 달러 규모의 계약을 체결한 지 불과 일주일 만에 이루어졌습니다.Nvidia 생태계에 대한 개방형 표준 도전Helios 플랫폼은 Nvidia의 독점 생태계에 대한 대안으로 개방형 표준을 촉진하는 AMD의 전략을 구현합니다. 기가와트 규모의 데이터 센터에 최적화된 더블 와이드 랙을 정의하는 Meta의 Open Rack Wide 사양을 기반으로 구축된 Helios는 UALink 및 Ultra Ethernet Consortium 아키텍처를 포함한 개방형 컴퓨팅 표준을 통합합니다.AMD 데이터 센터 솔루션 부문 수석 부사장인 Forrest Norrod는 "개방형 협업은 AI를 효율적으로 확장하는 핵심입니다"라고 말했습니다. "Helios를 통해 우리는 개방형 표준을 실제 배포 가능한 시스템으로 전환하고 있습니다".각 MI450 GPU는 최대 432GB의 HBM4 메모리와 19.6 TB/s의 메모리 대역폭을 제공하여 AMD에게 메모리 집약적인 AI 워크로드에서 잠재적인 이점을 제공합니다. 이 플랫폼은 또한 AMD가 이전 세대 대비 17.9배 높은 성능을 제공하며 Nvidia의 경쟁 시스템인 Vera Rubin과 비교하여 우수한 메모리 사양을 제공한다고 설명합니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)한국과학기술원(KAIST) 연구진이 개인정보를 전혀 공유하지 않으면서도 여러 기관에서 활용 가능한 연합학습 AI의 고질적 성능 저하 문제를 근본적으로 해결하는 혁신적 기술을 개발했다고 15일 발표했다.박찬영 KAIST 산업및시스템공학과 교수 연구팀은 '합성데이터' 방식을 도입해 연합학습에서 발생하는 '지역 과적합' 문제를 완전히 극복했다고 밝혔다. 이번 연구는 김성원 데이터사이언스대학원 학생이 제1저자로 참여했으며, 지난 4월 AI 분야 최고 권위 학술대회인 '국제표현학습학회(ICLR) 2025'에서 상위 1.8% 우수 논문에만 주어지는 구두 발표 논문으로 채택됐다.연합학습의 구조적 한계 돌파연합학습은 병원의 환자 진료기록이나 은행의 금융 데이터처럼 개인정보를 한곳에 모으기 어려운 상황에서 여러 기관이 데이터를 직접 주고받지 않고도 공동으로 AI를 학습할 수 있는 방식이다.하지만 기존 연합학습은 공동으로 완성한 AI 모델을 각 기관이 자체 환경에 맞게 최적화하는 과정에서 심각한 문제가 발생했다. 기존의 폭넓은 지식이 희석되면서 AI가 특정 기관의 데이터 특성에만 과도하게 적응하는 '지역 과적합' 현상이 나타났기 때문이다.예를 들어 여러 은행이 공동 대출 심사 AI를 구축한 후 특정 은행이 대기업 고객 데이터를 중심으로 파인튜닝을 진행하면, 해당 은행의 AI는 대기업 심사에서는 강점을 보이지만 개인이나 스타트업 고객 심사에서는 성능이 현저히 떨어지는 문제가 발생했다.합성데이터로 전문성과 범용성 동시 확보연구팀이 개발한 해결책은 각 기관의 데이터에서 핵심적이고 대표적인 특징만을 추출해 개인정보를 포함하지 않는 가상의 '합성데이터'를 생성하고, 이를 파인튜닝 과정에 적용하는 방식이다.이를 통해 각 기관의 AI는 개인정보 공유 없이 자신의 데이터에 맞춰 전문성을 강화하면서도, 공동학습으로 얻은 폭넓은 시야와 일반화 성능을 동시에 유지할 수 있게 됐다.연구 결과, 이 방법은 의료·금융 등 데이터 보안이 중요한 분야에서 특히 효과적인 것으로 확인됐다. 또한 소셜미디어나 전자상거래처럼 새로운 사용자와 상품이 지속적으로 추가되는 환경에서도 안정적인 성능을 발휘했다. 새로운 기관이 협력에 참여하거나 데이터 특성이 급격히 변하더라도 AI가 혼란 없이 안정적으로 성능을 유지할 수 있는 것으로 나타났다.박찬영 교수는 "이번 연구는 데이터 프라이버시를 지키면서도 각 기관의 AI가 전문성과 범용성을 동시에 보장하는 새로운 길을 열었다"며 "의료 AI, 금융 사기 탐지 AI처럼 데이터 협업이 필수적이지만 보안이 중요한 분야에서 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.
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