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생성형 AI가 산업 디자인과 제조를 혁신하다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.16 18:27
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


생성형 인공지능은 산업이 제품을 설계하고 제조 시설을 운영하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다고, 2025년 11월 14일 Discovery Artificial Intelligence 저널에 발표된 새로운 연구가 밝혔습니다. Valencia-Arias 외 연구진의 연구는 이 기술이 설계자와 엔지니어들이 전례 없는 창의적 가능성을 탐구할 수 있게 하는 동시에, 낭비를 줄이고 생산성을 향상시키는 데이터 기반 접근 방식을 통해 생산 공정을 최적화한다는 점을 강조합니다.


창의적 지평을 확장하면서 낭비를 줄이기

이 연구는 제조 부문 전반에 걸쳐 혁신을 주도하는 인간의 창의성과 기계 지능 간의 공생 관계를 강조합니다. 미리 정의된 규칙을 따르는 전통적인 AI 시스템과 달리, 생성형 AI는 기존 제품을 분석하고 특정 매개변수를 충족하는 변형을 생성하여 엔지니어가 수천 가지의 설계 반복을 동시에 탐색할 수 있게 합니다. 이러한 기능은 제품 개발 주기를 가속화하는 동시에 재료 낭비를 최소화합니다. 제조업체들은 AI로 최적화된 절단 패턴과 생산 계획을 통해 최대 10%의 절감 효과를 보고하고 있습니다.

이 기술의 영향은 설계를 넘어 확장됩니다. AI 알고리즘은 현장 데이터를 분석하여 비효율성을 식별하고 자원을 극대화하고 낭비를 줄이는 개선 사항을 제안합니다. 여러 제조업체가 효율성 향상을 문서화했으며, 일부는 AI 기반 자동화를 통해 주기 시간이 20-30% 개선되고 오류율이 25% 감소했다고 보고하고 있습니다.


산업 도입 가속화

이 연구는 주요 산업 기술 기업들이 제조업을 위한 새로운 생성형 AI 기능을 도입하는 가운데 발표되었습니다. 2025년 11월 13일, 로크웰 오토메이션(Rockwell Automation, Inc.)은 공장 환경의 엣지 기반 생성형 AI를 위해 NVIDIA(NVIDIA Corporation)의 Nemotron Nano의 통합을 발표했으며, 이는 한정된 공간과 전력으로 동작하는 제조 장비에 적용될 수 있도록 설계되었습니다. 이와 유사하게, 지멘스(Siemens AG)와 NVIDIA는 2025년 11월, AI를 활용해 수백 개의 공장 레이아웃을 시뮬레이션하여 설계 기간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축시키는 첨단 디지털 트윈 기술을 선보였습니다.

업계 설문조사에 따르면 AI의 도입이 광범위하게 이루어지고 있습니다. 제조업체의 77%가 2025년에 어느 정도 AI를 도입했으며, 이는 2023년의 70%에서 증가한 수치로 생산 최적화, 품질 관리, 재고 관리 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 29%는 시설 또는 네트워크 단위에서 AI 및 머신러닝을 사용하고 있으며, 24%는 같은 규모로 생성형 AI를 배치했습니다.

발렌시아-아리아스(Valencia-Arias) 연구는 제조업에서 AI의 보급이 확대됨에 따라 인간의 감독이 여전히 매우 중요하다는 점을 강조합니다. 이 기술은 인간의 역량을 대체하는 것이 아니라 확장해주는 역할로, 인간의 창의성이 AI가 생성한 결과물을 해석하고, 기계가 간과할 수 있는 정성적 요인을 바탕으로 의사결정을 내리는 데 필수적입니다. 이러한 협력적 접근 방식은 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서 혁신과 윤리적 판단이라는 필수적인 인간적 요소를 유지할 수 있게 해준다고 연구는 제안합니다.

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Executive Summary • 구글, 크롬 브라우저에 'Auto Browse' AI 에이전트 기능 출시 - Gemini 3 기반 자동 웹 브라우징 가능 • 티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 등 웹 작업 자동화 지원하나 정확도 문제 여전 • AI 에이전트가 지시를 '너무 문자 그대로' 해석하는 한계 드러나 - 콘서트 좌석 예매 시 연석 아닌 별도 열 선택 • 보안 취약점 우려: 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 노출 가능성 Background 구글이 AI 프로 및 울트라 요금제 사용자를 대상으로 크롬 브라우저에 'Auto Browse' 기능을 출시했다. 이는 AI 에이전트가 사용자를 대신해 웹을 탐색하고 클릭하는 기능으로, 구글의 최신 Gemini 3 모델을 기반으로 한다. 이번 출시는 OpenAI, Anthropic 등 경쟁사들도 AI 에이전트 개발에 박차를 가하는 가운데 이루어져, 자동화된 웹 브라우징 시대의 본격적인 개막을 알린다. Impact & Implications 기술적 의미 Auto Browse는 다단계 웹 작업을 사람의 개입 없이 수행할 수 있다는 점에서 기존 AI 어시스턴트와 차별화된다. Gemini 3 모델이 먼저 작업 목표를 정의하고 전략을 수립한 뒤, 실제 클릭 동작을 수행하는 방식이다. 그러나 테스트 결과 '상식적 판단'이 필요한 상황에서는 여전히 한계를 보였다. 예를 들어 "통로 옆 두 좌석"을 예매해달라는 요청에 같은 열이 아닌 다른 열의 좌석을 선택하는 실수를 범했다. 사용자 영향 일반 사용자 입장에서 Auto Browse는 단순 반복 작업의 자동화라는 편의를 제공하지만, 결과물에 대한 검증 없이 신뢰하기에는 이르다. 쇼핑 테스트에서는 검색 결과 상위 3개를 그대로 장바구니에 담는 등 '큐레이션'이라기보다는 단순 자동화에 그쳤다. 구글은 결제나 SNS 게시 등 민감한 작업에는 사용자 승인을 요구하는 안전장치를 마련했다. 보안/정책 영향 보안 전문가들은 AI 에이전트가 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 취약할 수 있다고 경고한다. 사용자가 AI에게 결제 정보를 맡기는 경우 금전적 피해로 이어질 수 있어, 신중한 사용이 권장된다. 크롬이 전 세계 브라우저 시장의 압도적 점유율을 차지하는 만큼, 이 기능의 확대 적용은 웹 생태계 전반에 영향을 미칠 전망이다. Key Data & Facts 항목수치/내용 서비스명Google Auto Browse 기반 모델Gemini 3 대상 사용자AI Pro/Ultra 요금제 가입자 (월 $20~) 출시 지역미국 우선 주요 기능티켓 예매, 쇼핑, 여행 계획 자동화 Key Quote "Auto Browse currently lacks the accuracy I need to rely fully on a tool like this as part of my daily life." "Auto Browse는 일상에서 전적으로 의존하기에는 아직 정확도가 부족하다." — Reece Rogers, WIRED 기자
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2026.01.31 등록
Executive Summary • 메타 전 수석 AI 과학자 얀 르쿤이 샌프란시스코 스타트업 Logical Intelligence의 이사회에 합류 • 이 회사는 LLM과 다른 접근법인 '에너지 기반 추론 모델(EBM)'을 개발, 자기 수정 능력과 낮은 연산량이 특징 • 첫 모델 Kona 1.0은 단일 H100 GPU로 작동하며, 스도쿠 풀이에서 주요 LLM보다 빠른 성능 시연 • CEO는 LLM, EBM, 월드 모델의 결합이 AGI로 가는 길이라고 주장 Background 얀 르쿤은 오랫동안 대형언어모델(LLM)만으로는 인공일반지능(AGI)에 도달할 수 없다고 주장해왔다. 지난해 11월 메타를 떠난 이후 그는 실리콘밸리의 "LLM 집착"을 공개적으로 비판하며 대안적 AI 아키텍처 연구를 지지해왔다. 이번 Logical Intelligence 이사회 합류는 그의 이론을 실제 제품으로 구현하려는 첫 상업적 시도다. Impact & Implications 기술적 의미 에너지 기반 추론 모델(EBM)은 LLM과 근본적으로 다른 접근법을 취한다. LLM이 다음 단어를 확률적으로 예측하는 반면, EBM은 주어진 제약조건(예: 스도쿠 규칙) 내에서 작업을 수행한다. CEO Eve Bodnia는 이를 에베레스트 등반에 비유했다. "LLM 등반가는 한 방향만 보고 계속 전진하다 구멍을 만나면 떨어진다. EBM은 여러 방향을 보고 경로를 수정할 수 있다." 이 자기 수정 능력이 할루시네이션 문제를 해결할 수 있다고 회사 측은 주장한다. 산업/시장 영향 Kona 1.0 모델은 2억 개 미만의 파라미터로 구성되어 단일 Nvidia H100 GPU에서 작동한다. 이는 수천 개의 GPU가 필요한 대형 LLM과 대조적이다. 회사는 에너지 그리드 최적화, 반도체 제조, 신약 개발 등 오류 허용도가 없는 분야를 목표로 하고 있다. 주요 칩 제조업체 및 데이터센터 기업들과 이미 협의 중이라고 밝혔다. 향후 전망 Logical Intelligence는 르쿤이 설립한 파리 기반 스타트업 AMI Labs와 협력할 예정이다. AMI Labs는 물리적 환경을 인식하고 행동 결과를 예측하는 '월드 모델'을 개발 중이다. Bodnia는 AGI가 단일 모델이 아닌 여러 AI 모델의 생태계가 될 것이라고 전망했다. "LLM은 인간과 자연어로 소통하고, EBM은 추론을 담당하며, 월드 모델은 로봇이 3D 공간에서 행동하도록 돕는다." Key Data & Facts 항목수치/내용 모델명Kona 1.0 파라미터 수2억 개 미만 필요 하드웨어단일 Nvidia H100 GPU 주요 협력자얀 르쿤 (이사회), AMI Labs 타겟 분야에너지 그리드, 반도체 제조, 신약 개발 오픈소스 여부비공개 (향후 검토 예정) Key Quote "LLM은 하나의 거대한 추측 게임이다. 신경망에 인터넷의 온갖 쓰레기를 먹이고 사람들이 어떻게 소통하는지 가르치려 한다. 하지만 언어는 지능의 발현일 뿐, 지능 자체가 아니다. 왜 언어와 무관한, 추측 게임이 아닌 AI에 집중하지 않는가?" — Eve Bodnia, Logical Intelligence CEO
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2026.01.30 등록
Executive Summary • 구글이 크롬 브라우저에 'Auto Browse' 기능을 새롭게 도입했다. Gemini 3 모델 기반의 AI 에이전트로, 항공권 예약이나 아파트 검색 같은 온라인 작업을 사용자 대신 수행한다. • 현재 미국 내 AI Pro 및 AI Ultra 유료 구독자에게만 제공되며, 일반 사용자 및 타 국가로의 확대 일정은 미정이다. • AI 에이전트가 브라우저를 제어해 작업을 수행하지만, 구글은 에이전트의 행동에 대한 책임은 사용자에게 있다고 명시했다. Background 구글은 지난해 'Gemini in Chrome' 기능을 출시하며 웹페이지 내용을 요약하고 여러 탭의 정보를 종합하는 AI 기능을 선보인 바 있다. 이번 Auto Browse는 그 연장선에서 웹 브라우징의 자동화를 한 단계 더 진화시킨 것으로, OpenAI의 Atlas 브라우저 등 AI 기반 웹 서비스들과의 경쟁이 본격화되는 양상이다. Impact & Implications 기술적 의미 Auto Browse는 사용자의 명령을 받아 독립적으로 웹사이트를 탐색하고 클릭하며 작업을 완료하는 '에이전틱 AI'의 본격적인 상용화 사례다. 기존의 질의응답 수준을 넘어, AI가 실제로 사용자의 행동을 대리하는 단계로 진입했다는 점에서 기술적 이정표가 된다. 다만 악성 웹사이트의 프롬프트 인젝션 공격에 취약할 수 있어 보안 우려도 제기된다. 사용자 영향 구글은 소셜미디어 포스팅이나 결제 같은 민감한 작업에는 여전히 사용자 확인을 요구한다. 하지만 에이전트의 모든 행동에 대한 책임은 사용자에게 있다는 면책 조항이 명시되어 있어, 자동화의 편의성과 개인 책임 사이의 긴장이 존재한다. AI가 온라인에서 무엇을 하든 그 결과는 사용자가 감당해야 한다. 경쟁 구도 변화 실리콘밸리 전반에서 AI 기반 웹 브라우징이 대세로 자리 잡고 있다. OpenAI의 Atlas부터 기존 브라우저에 AI를 접목한 구글 크롬까지, 대부분의 브라우저가 AI 기능을 탑재하고 있다. AI를 원치 않는 사용자를 위한 선택지(예: Vivaldi 브라우저)는 점점 줄어드는 추세다. Key Data & Facts 항목수치/내용 기반 모델Gemini 3 출시 지역미국 한정 이용 대상AI Pro, AI Ultra 구독자 출시일2026년 1월 28일 Key Quote "Use Gemini carefully and take control if needed. You are responsible for Gemini's actions during tasks." — 구글 Auto Browse 데모 화면 안내문
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2026.01.29 등록
Executive Summary • Anthropic이 MCP(Model Context Protocol) 확장 기능을 통해 Claude 챗봇 내에서 Slack, Canva, Figma 등 외부 앱을 직접 실행할 수 있는 기능 출시 • 기존에는 텍스트 응답만 가능했던 것에서 벗어나, 이제 사용자가 Claude 내에서 슬라이드 편집, 메시지 포맷팅, 차트 생성 등 시각적 작업 가능 • Asana, monday.com, Figma, Hex, Amplitude, Box, Clay 등 다양한 협업 도구 지원, Salesforce 연동도 곧 출시 예정 • MCP Apps 확장은 Claude뿐 아니라 MCP를 지원하는 모든 AI 제품에서 사용 가능한 개방형 표준 • AI 플랫폼이 단순 도구에서 '모든 것을 아우르는 앱' 형태의 운영체제로 진화하는 추세 반영 Background MCP(Model Context Protocol)는 2024년 Anthropic이 개발한 오픈소스 프로토콜로, AI 에이전트가 인터넷 전반의 도구와 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록 설계되었다. 작년 말 Anthropic은 MCP를 리눅스 재단에 기증하고, OpenAI, Google, Microsoft, AWS, Block, Bloomberg, Cloudflare 등 주요 기술 기업들과 함께 'Agentic AI Foundation'을 설립하여 오픈소스 에이전틱 AI 발전을 위한 기반을 마련했다. 이번 MCP Apps 출시는 이러한 생태계 확장 전략의 일환이다. Impact & Implications 산업/시장 영향 AI 챗봇이 단순 질의응답 도구에서 종합 업무 플랫폼으로 진화하고 있다. Anthropic의 이번 발표는 ChatGPT가 작년 자체 앱 생태계를 구축한 것과 유사한 방향으로, AI 플랫폼 간 '슈퍼앱' 경쟁이 본격화되고 있음을 보여준다. 중국 텐센트의 WeChat처럼 하나의 앱에서 모든 업무를 처리하는 모델이 AI 분야에서도 표준이 될 가능성이 높다. 기술적 의미 MCP가 오픈소스 표준으로 자리잡으면서, 기업들이 각각 다른 인터페이스를 개발·유지할 필요가 줄어들었다. OpenAI, Google, Microsoft 등 주요 기업들이 이미 MCP를 채택했으며, 이번 MCP Apps 확장은 어느 AI 제품에서든 인터랙티브 앱 인터페이스를 제공할 수 있는 기반을 마련했다. 이는 AI 에이전트 생태계의 상호운용성을 크게 높일 전망이다. 경쟁 구도 변화 Anthropic은 Claude Code, Cowork 등 에이전틱 AI 기능을 연이어 출시하며 OpenAI와의 격차를 좁히고 있다. 특히 MCP를 개방형 표준으로 확립함으로써 플랫폼 종속 대신 생태계 주도권을 확보하는 전략을 취하고 있다. 이는 폐쇄형 생태계 구축에 집중하는 경쟁사들과 차별화되는 접근 방식이다. Key Data & Facts 항목내용 발표일2026년 1월 26일 핵심 기술MCP Apps (Model Context Protocol 확장) 지원 앱Slack, Canva, Figma, Asana, monday.com, Hex, Amplitude, Box, Clay 예정 연동Salesforce (Data 360, Agentforce, Customer 360) 주요 파트너OpenAI, Google, Microsoft, AWS, Block, Bloomberg, Cloudflare 관리 기관Linux Foundation (Agentic AI Foundation) Key Quote "Users will now be able to interact with apps directly inside the Claude chatbot, letting you draft and format Slack messages to colleagues and create presentations for clients in Canva without having to switch tabs."
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2026.01.28 등록
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