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[IT뉴스]인텔 “피지컬 AI 상용화 시대 앞당긴다”

온카뱅크관리자

2026-10-14 19:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">인텔 ‘로보틱스 워크샵’ 14일 개최</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8qotRtgRLc">
          <p contents-hash="bd85d9c9f7ba245a631bf4306ce10c5c2ea80a967adbf1e073d9821da29b5de4" dmcf-pid="6BgFeFaeRA" dmcf-ptype="general">지금까지 수십년간 인텔의 x86 CPU(중앙처리장치)는 PC뿐만 아니라 일상 속 키오스크 등 임베디드 장비, 사물인터넷(IoT) 장비 등에서도 널리 활용돼 왔다. 이제 인텔은 이러한 활용 범위를 로봇으로 상징되는 '피지컬 AI'로 본격 확장한다. 높은 성능의 최신 하드웨어와 최적화된 소프트웨어 스택, AI 모델 지원을 통해 피지컬 AI 시대에도 가장 익숙하고 접근성 높은 플랫폼을 제시하며 상용화 시대를 앞당긴다는 전략이다.</p>
          <div contents-hash="286c1835e1d1bb89bdae7c4393bd86a001dc99994b1c2be0247b704bdaffd047" dmcf-pid="Pba3d3NdRj" dmcf-ptype="general">
           14일 서울 JW 메리어트 호텔에서 열린 '인텔 로보틱스 워크샵'에서 인텔은 제조와 물류, 의료, 건설 등 주요 산업군에서 피지컬 AI의 도입을 가속화하기 위해 자사의 하드웨어에 최적화된 소프트웨어 도구와 AI 모델 구축, 개발과 활용 방안을 제시했다. 이 자리에는 파트너들의 솔루션들도 전시돼 눈길을 끌었다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7ff9ae61125d049274fa1bdf3be5521dc6b23903e33160bd9b51186243d97c97" data-idxno="454753" data-type="photo" dmcf-pid="QKN0J0jJiN" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="존 힐리 인텔 인더스트리얼&amp;로보틱스 부문 총괄 / 인텔" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192615050mmce.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="9npXPXiPRr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192615050mmce.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            존 힐리 인텔 인더스트리얼&amp;로보틱스 부문 총괄 / 인텔
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="db5305de6429c623c4fad8c68f05a5eb592605fd4b5846d1a014ded1e2868ddf" dmcf-pid="x9jpipAina" dmcf-ptype="general"><strong>큰 가능성 가진 피지컬 AI, 상용화에는 실시간 제어-결정론적 동작 필요 </strong></p>
          <p contents-hash="420f0306f1b145a8f1142161dd41d284ad9f5d6d9b4c1f09d84c220a2968a61b" dmcf-pid="yspjZjUZLg" dmcf-ptype="general">존 힐리 인텔 인더스트리얼&amp;로보틱스 부문 총괄은 "피지컬 AI는 큰 가능성을 갖췄다. 실제 도입될 때 기회를 제한하는 것은 우리의 상상력일 것"이라며 "업계에서도 피지컬 AI에 대한 큰 기대가 있다. 최근 조사 결과 10명 중 6명은 5년 내 로봇이 대규모로 배치될 것을 기대한다"고 말했다. 이어 "이러한 여정을 위한 실질적 전략을 가진 기업들은 40% 정도에 지나지 않는다. 이는 경고이자 행동 촉구의 메시지"라며 "인텔은 우리 모두의 기대와 현실의 격차를 해소하기 위해 노력할 것"이라 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="badce5de5d0216215ee767bf92e78ffa9df6afc80536de560cf37d08d1ff2418" dmcf-pid="WOUA5Au5no" dmcf-ptype="general">향후 피지컬 AI는 제조나 물류, 의료, 건설 등 다양한 산업군에서 수조 달러 이상의 기회를 만들 것으로 기대된다. 하지만 피지컬 AI의 실제 '상용화'를 위해서는 다양한 과제를 해결해야 한다. 존 힐리 총괄은 "상용화를 위해서는 정밀한 실시간 제어와 함께 결정론적이고 예측 가능한 동작을 보장할 수 있어야 한다"고 지적했다. </p>
          <p contents-hash="b8a4adfb9ae749f67bcaa354b1c67a5f0a54aa8d808e482e083427afa7daa512" dmcf-pid="YIuc1c71LL" dmcf-ptype="general">인텔은 피지컬 AI 시장에도 어디서든 모델을 구축하고 시뮬레이션하며, 장비 자산에 배포할 수 있도록 학습과 미세 조정을 지원해 마찰 없이 배포하는 것을 접근법으로 제시했다. 인텔의 '피지컬 AI 스튜디오'는 인텔 하드웨어 기반 환경에서 사용하는 모델의 미세조정을 쉽게 할 수 있게 돕고, '오픈비노(openVINO) 피지컬 AI 프레임워크'는 피지컬 AI 기반 환경이 기존 시스템과 편리하게 통합될 수 있게 돕는다.</p>
          <div contents-hash="96900e10deff196daf953e06d5eae76a33100544203497f5f6c33b16aa582a8c" dmcf-pid="GjHdSdXSJn" dmcf-ptype="general">
           인텔은 피지컬 AI 시장에서 제품에 CPU(중앙처리장치), GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치)를 모두 내장해 개발자들이 단일 플랫폼에서 다양한 유형의 하드웨어를 효과적으로 활용할 수 있게 지원한다. 이를 통해 개발에서 운영 단계로 넘어갈 때 중요한 효율성, 탄력성 등을 제공한다. '개방형 생태계'로 이러한 가치를 극대화한다는 전략이다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c8dfb2f7ee714ffbefec413d0a5733ae5e820dac34d09fb47a3c0ced5fd01e24" data-idxno="454754" data-type="photo" dmcf-pid="HAXJvJZvLi" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="장영재 카이스트 교수 / 인텔" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192616316dscf.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="2Q8BNBrNew" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192616316dscf.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            장영재 카이스트 교수 / 인텔
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="350bce4e596b9842d129f220c0fb6ab04ce6f207c56339751a744575eeba36d0" dmcf-pid="XcZiTi5TLJ" dmcf-ptype="general"><strong>자율 공장 구현, '턴키 솔루션' 전략 기회 될 것</strong></p>
          <p contents-hash="122a9e99082c2f31bf333e8ad348c25ea33d1fe3ea5b526329894fe850950a88" dmcf-pid="Zk5nyn1ynd" dmcf-ptype="general">장영재 카이스트 교수는 '다크 팩토리 전략'을 소개했다. 그는 "다음 산업 플랫폼은 자율 공장이 될 것"이라며 "자율 공장은 자동화와는 다르다. 자율 공장은 로봇과 기계를 조율하고 최소한의 인력으로 공장 전체 운영을 최적화한다. 하지만 가능성과 오류 가능성을 함께 가지고 있다"고 말했다. </p>
          <p contents-hash="d9b5e998eb67e19d74853cfcb1e36bccee340b96c9b256312a0bfe3694b5cdff" dmcf-pid="5E1LWLtWee" dmcf-ptype="general">AI 인프라라고 하면 일반적으로는 'GPU'를 떠올리지만 자율 공장에서는 아니다. 장 교수는 "로봇간 오케스트레이션이나 스케줄링, 작업 계획, 시뮬레이션은 CPU가 필요하고, 비전 추론에는 GPU가 필요하다. 또한 공장 내에서 AI를 처리하는 온프레미스 환경이 필요하다"며 "이기종 컴퓨팅 환경 구성에 기회가 될 것"이라 말했다.</p>
          <p contents-hash="6bbf83d43c031eabd98491b331e9e2e6aacdaae5dddb115153cd187b4281d309" dmcf-pid="1DtoYoFYnR" dmcf-ptype="general">이 '자율 공장'의 구현에도 새로운 기회가 있다. 장 교수는 "AI는 프로젝트마다 다르다. 여러 가지 기술의 통합은 복잡하고 책임은 분산되며 고객은 시스템 통합자가 되기를 원하지 않는다"며 "이미 시장에는 자동화와 개별 AI, 공급업체가 다 있다. 하지만 아직 공장 전체의 자율 소프트웨어와 검증된 이기종 컴퓨팅 플랫폼을 결합한 명확하고 반복 가능한 시장 표준은 보이지 않는다. 이를 제공할 수 있는 턴키 솔루션이 기회가 될 것"이라고 말했다.</p>
          <div contents-hash="7da1e7cf4afff0e01c2d9a74edd30182d7ed95372545c0d9599123b6c9a76375" dmcf-pid="twFgGg3GiM" dmcf-ptype="general">
           장 교수는 '카이로스(KAIROS)' 시스템을 통한 자율 공장의 턴키 접근법을 언급했다. 그는 "휴머노이드 로봇의 발전과 상용화에는 많은 노력과 시간이 필요하다. 하지만 자율 공장은 지금 시장이 있고 고객이 원한다"며 "많은 로봇을 오케스트레이션하고 AI가 운영하는 시스템으로 이를 구현한다. 공장 자체를 하나의 거대한 로봇으로 보면서 이 시장을 개척하며 파트너들과 함께 하고 있다"고 말했다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d37bd3b017f08977c641ffaefd7b9fd92646ac8b47132665c4ff9025a2eda60a" data-idxno="454755" data-type="photo" dmcf-pid="Fr3aHa0HMx" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지반 타카레 인텔 최적화 및 기술 지원 아키텍트 / 인텔" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192617558lfmb.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="VRAiTi5TLD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192617558lfmb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지반 타카레 인텔 최적화 및 기술 지원 아키텍트 / 인텔
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="edd80621554a13b173b1fa74a938227962697def6d718f9341e7e3bed28300cd" dmcf-pid="3m0NXNpXdQ" dmcf-ptype="general"><strong>인텔 '로보틱스 AI 스위트', 피지컬 AI 위한 풀 스택 지원</strong></p>
          <p contents-hash="75d92d49529e51c83dbf8a5ba34252d31e1a2059d1541c608908908cd7bd63eb" dmcf-pid="0spjZjUZMP" dmcf-ptype="general">인텔의 로보틱스 AI 스위트는 인텔 플랫폼에서 피지컬 AI 기술을 빠르게 상용화할 수 있게 지원하는 도구들의 모음이다. 지반 타카레(Jeevan Thakare) 인텔 최적화 및 기술 지원 아키텍트는 "현재 로보틱스 영역은 산업용 로봇 팔부터 휴머노이드까지 다양한 폼팩터가 있고, 각 폼팩터에 사용되는 기반 기술도 다르다"며 "로보틱스 AI 스위트는 어떤 폼팩터로 시작하든, 모든 것을 새로 구축하지 않아도 되도록 했다"고 설명했다. 이어 "각 요소는 인텔 하드웨어에 최적화됐다. 확장과 통합도 자유롭다. 고객은 애플리케이션과 비즈니스 로직에 집중하면 된다"고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="c7a417400edbe94bf94b5fb034f57127ba2e1891843c4b2a3933391336de525d" dmcf-pid="pOUA5Au5e6" dmcf-ptype="general">인텔의 로보틱스 AI 스위트는 운영체제와 펌웨어 단계부터 라이브러리, AI 알고리즘과 모델, 개발 도구와 파이프라인에 이르는 '풀 스택' 구성을 갖췄다. 운영체제와 펌웨어 수준에서는 실시간성 워크로드를 위한 전용 옵션과 최적화 커널 등을 준비해 사용자가 직접 설정을 찾을 필요 없이 바로 프리셋을 사용할 수 있게 했다. 라이브러리도 50개 이상 지원하며, 한 기계가 여러 역할을 할 때도 빠르게 적응할 수 있도록 운영 중인 모델의 학습 방법도 제공한다. 이를 통해 실시간 운영 환경에서 데이터셋 수집, 학습까지 자동 진행도 가능하다.</p>
          <p contents-hash="571933f65b59118a63d1c780e57975179100da027ba2e3461cc3cc67878d9051" dmcf-pid="UIuc1c71d8" dmcf-ptype="general">'오픈비노 피지컬 AI 프레임워크'는 한 번 만든 모델을 다양한 위치로 배포할 수 있도록 돕는다. 여러 로봇과 카메라, 정책이 조합된 복잡한 환경에서도 통합 배포가 가능해 배포의 복잡성을 줄여 준다. 이러한 소프트웨어 스택의 조합으로, 새로운 동작 학습을 별도의 인프라가 아닌 엣지 자체에서 직접 수행할 수도 있다. 실제 엣지에서 동작을 녹화하고 모델을 훈련하는 경우, 모델과 하드웨어 사양에 따라 다르지만 빠르면 수 시간 정도에 작업을 마무리할 수 있는 것으로 소개됐다.</p>
          <div contents-hash="a224b8079dfd6254c199e73d3ef1e75396e30573e5b6dfaea3c22e335c52756f" dmcf-pid="uC7ktkztd4" dmcf-ptype="general">
           한편, 이번 행사에서는 인텔의 '로보틱스 AI 스위트'를 사용해 엣지에서 직접 동작을 훈련시키는 시연도 마련됐다. 인텔과 파트너들의 피지컬 AI 구현 데모 시연과 관련 시스템들도 전시됐다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="27c8843b0de939be10d66fab666fd5857684107f2850f266c70dcea58c80e8a9" data-idxno="454756" data-type="photo" dmcf-pid="7FMWfWRfef" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 행사에 전시된 파트너들의 피지컬 AI 솔루션들 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192618794hptx.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="fnzEFEqFnE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192618794hptx.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 행사에 전시된 파트너들의 피지컬 AI 솔루션들 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fa5cc6deb6702bde6610fb23e76043c97a204c99cb49e3d4f30be407e117054d" data-idxno="454757" data-type="photo" dmcf-pid="z3RY4Ye4nV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="행사장에 전시된 에이수스의 IoT 시스템들 / 권용만 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192620026geaj.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="4Huc1c71Rk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/14/552810-SDi8XcZ/20261014192620026geaj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            행사장에 전시된 에이수스의 IoT 시스템들 / 권용만 기자
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="76feb6b274d8b6992bc2afa5f4baf3e178ed770a0af984b96962d01c39328ce1" dmcf-pid="q0eG8Gd8n2" dmcf-ptype="general">권용만 기자<br>yongman.kwon@chosunbiz.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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