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엔비디아, 미국 공장을 위한 AI 플랫폼 확대

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작성자 xtalfi
작성일 2025.10.30 01:44
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


NVIDIA는 월요일, 토요타, 대만 반도체 제조회사, 폭스콘을 포함한 업계 거물들과 파트너십을 맺고 AI 기반 공장 디지털 트윈을 구축하여, 미국의 1조 2천억 달러 규모의 제조업 재투자 물결의 중심에 회사를 위치시키는 Omniverse Blueprint 플랫폼의 대규모 확장을 발표했습니다.​

이 칩 설계 회사는 워싱턴 GTC 컨퍼런스에서 "메가" Omniverse Blueprint가 이제 공장 규모의 디지털 트윈을 설계하고 시뮬레이션하기 위한 포괄적인 기술을 포함하며, 지멘스가 이 플랫폼을 자사의 Xcelerator 시스템에 통합한 최초의 회사가 되었다고 밝혔습니다. 이번 발표는 제조업체들이 점점 더 경쟁이 치열해지는 글로벌 시장에서 노동력 부족 문제를 해결하고 생산성을 높이기 위해 인공지능을 활용하기 위해 경쟁하는 가운데 나왔습니다.​


제조 대기업들, 디지털 트윈 기술 도입

주요 기업들이 운영 혁신을 위해 NVIDIA의 플랫폼을 빠르게 도입하고 있습니다. Foxconn은 Omniverse 기술을 사용하여 NVIDIA AI 인프라 시스템 제조를 위한 휴스턴 신규 시설(242,287평방피트)을 설계하고 최적화하고 있습니다. TSMC는 피닉스 시설에서 반도체 제조 설계 및 건설을 가속화하기 위해 이 플랫폼을 배포했으며, Toyota는 켄터키주 조지타운 공장의 디지털 트윈을 생성하여 복잡한 자동화 시나리오를 탐색하고 있습니다.​

는 예측 유지보수 및 공급망 최적화를 위해 Omniverse를 적용하고 있으며, 전기차 제조업체 Lucid Motors는 실시간 공장 계획 및 AI 기반 로봇 공학 훈련을 위해 이 기술을 사용하고 있습니다. 이러한 파트너십은 제조업체들이 공급망 혼란과 변화하는 고객 수요 속에서 운영의 디지털화를 추구하는 광범위한 추세를 반영합니다.​


로봇공학 혁명이 노동력 변화를 주도하다

NVIDIA의 3-컴퓨터 아키텍처는 선도적인 로봇 기업들과의 파트너십을 통해 차세대 협업 로봇을 가능하게 하고 있습니다. Figure AI는 시뮬레이션과 훈련을 위해 NVIDIA의 Isaac 플랫폼을 사용하여 첨단 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며, Agility Robotics의 Digit 로봇은 전신 제어 개선을 위해 NVIDIA Isaac Lab 프레임워크를 채택하고 있습니다.​

Amazon Robotics는 Omniverse 라이브러리를 활용하여 로봇 개발 일정을 수년에서 수개월로 단축했으며, BlueJay 다중 암 매니퓰레이터는 개념에서 생산까지 1년 조금 넘는 기간에 완성되었습니다. 이 회사는 또한 버지니아의 새로운 연구 센터에서 검증된 기가와트급 AI 팩토리 건설을 위한 Omniverse DSX 블루프린트를 소개했습니다.​

NVIDIA 창립자이자 CEO인 Jensen Huang은 "AI는 세계의 공장들을 지능형 사고 기계, 즉 새로운 산업 혁명의 엔진으로 변모시키고 있습니다"라고 말했습니다. 이 이니셔티브는 트럼프 대통령의 광범위한 재산업화 의제를 지원하며, 심각한 노동력 부족 문제를 해결하는 동시에 미국의 경쟁력 있는 제조업 지위를 강화합니다.

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Google은 미국 외 지역에서 최대 규모의 인공지능 인프라 하드웨어 엔지니어링 센터를 대만에 개설했으며, 라이칭더 총통은 이번 조치가 대만이 신뢰할 수 있는 기술 파트너이자 안전한 AI 개발을 위한 핵심 허브임을 입증하는 것이라고 설명했다.타이베이에 위치한 이 시설은 매일 수십억 명의 사람들이 사용하는 기기에 전력을 공급하는 전 세계 Google 데이터 센터에 배치되는 기술을 개발하고 테스트할 예정이라고 Google Cloud 부사장 아머 마흐무드가 밝혔다.대만은 전 세계 반도체의 60% 이상, 최첨단 칩의 90% 이상을 생산하고 있으며, AI 수요가 급증하는 가운데 TSMC만으로도 계약 칩 제조 분야에서 64%의 글로벌 시장 점유율을 차지하고 있다.
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2025.11.20 등록
**마이크로소프트(Microsoft)**의 AI CEO **무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)**은 Copilot과 Windows에 AI가 통합되는 것에 불만을 가진 비평가들에게 반박하며, 사람들이 AI와 유창하게 대화하고 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 능력에 감명을 받지 않는다는 사실에 “정말 놀랐다”고 말했다.술레이만의 옹호는 최근 The Verge의 보고서에서 실제 Copilot의 기능이 **마이크로소프트(Microsoft)**가 광고에서 보여주는 것과 맞지 않는다는 점이 지적된 가운데 나왔으며, Windows 사장 **파반 다불루리(Pavan Davuluri)**가 “대리 OS(agentic OS)” 비전을 홍보하다가 심한 반발을 받아 자신의 게시물에서 답글 기능을 비활성화해야 했던 사건에 이어졌다.이 논란은 **마이크로소프트(Microsoft)**가 새로운 “AI를 위한 당신의 캔버스(Your canvas for AI)” 슬로건을 밀어붙이는 가운데, Windows의 평판이 해당 매체가 “역대 최저”라고 묘사할 정도로 떨어진 상황을 부각시킨다. 사용자들은 모든 인터페이스에 원하지 않는 AI 기능을 강제로 넣는 대신 회사가 근본적인 플랫폼 문제를 해결할 것을 요구하고 있다.
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2025.11.20 등록
Google DeepMind는 Boston Dynamics의 전 최고기술책임자(CTO)인 Aaron Saunders를 하드웨어 엔지니어링 부사장으로 영입했습니다. 이는 CEO Demis Hassabis가 Gemini를 Android가 여러 제조업체의 스마트폰을 구동하는 것처럼 범용 로봇 운영체제로 변모시키려는 비전을 발전시키기 위한 것입니다.Hassabis는 Gemini가 “거의 모든 물리적 구성으로 즉시 작동할 수 있는” AI 기반으로 기능하기를 목표로 하며, 이는 인간형 및 비인간형 로봇을 포함하여 회사가 AI 기반 로봇공학 분야로의 진출을 강화하고 있는 가운데 추진되고 있습니다.이러한 움직임은 Google DeepMind를 2035년까지 510억 달러 규모에 달할 것으로 예상되는 급속히 성장하는 시장에서 경쟁할 수 있는 위치에 올려놓습니다. 경쟁사인 Tesla는 향후 10년간 백만 대의 Optimus 인간형 로봇 생산을 목표로 하고 있으며, Unitree와 같은 중국 기업들은 경쟁력 있는 가격의 다리 달린 로봇을 제공하고 있습니다
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2025.11.20 등록
MIT 연구원들은 새로운 추론 AI 모델에서 가장 많은 연산 처리를 요구하는 문제 유형이 인간이 해결하는 데 가장 오래 걸리는 문제와 동일하다는 것을 발견했으며, 이는 인공지능과 생물학적 지능이 복잡한 사고에 접근하는 방식에서 예상치 못한 수렴을 시사합니다PNAS에 게재된 이 연구는 7가지 문제 유형에 걸쳐 인간의 반응 시간과 AI가 생성한 “토큰”(내부 연산 단계)을 측정했으며, 놀라운 상관관계를 발견했습니다—인간과 모델 모두 “ARC 챌린지“라고 불리는 시각적 추론 과제에 가장 오래 걸리고 기본 산술에는 가장 적은 노력을 소비했습니다추론 모델은 훈련 중 강화 학습을 통해 향상된 성능을 달성하는데, 정답에 대해서는 보상을 받고 오류에 대해서는 페널티를 받아 문제 공간을 탐색하고 인간의 문제 해결 접근 방식을 반영하는 단계별 솔루션 전략을 개발할 수 있습니다
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2025.11.20 등록
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