2025년 5월 3일 AI 트렌드

[KOREA MAT 2025] Part 2. 물류 자동화 최전선, 로봇이 자리 잡는다

KOREA MAT 2025에서 로봇 자동화의 추세를 다루고 있으며, 여러 회사가 물류 및 제조 공정을 개선하기 위해 AI 및 비전 기술을 통합하는 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

• CMES는 3D 비전과 AI를 사용하여 상자 순서에 대한 사전 지식 없이 효율적으로 상자를 선택하고 쌓을 수 있는 ‘Random Box Palletizing Solution’을 선보였습니다.
• Kardex는 창고 자동화에서 공간 효율성과 안전 이점을 강조한 VLM(Vertical Lift Module) 시스템을 강조했습니다.
• KN Robotics는 징동물류와 협력하여 설치 비용을 절감하고 피킹 효율성을 향상시키도록 설계된 토트 박스 기반 자동화 시스템인 ‘Jilang’을 소개했습니다.
• Twinny는 물류 작업에서 인력과 시간을 줄이기 위해 피킹 및 분류 작업을 자동화하는 ‘Nargo Order Picking’ 솔루션을 제시했습니다.
• AutoStore는 Kardex와 협력하여 큐브 스토리지 그리드 시스템을 시연하고 AI 기반 로봇 피킹 솔루션인 ‘CarouselAI’와 주문 처리를 최적화하기 위한 다양한 워크스테이션 솔루션을 소개했습니다.

KOREA MAT 2025에서 로봇 자동화 기술이 물류 및 제조 분야에서 얼마나 빠르게 발전하고 있는지 보여줍니다. 특히 AI와 비전 기술을 결합하여 효율성과 정확성을 높이는 솔루션들이 주목할 만합니다. 이러한 기술들은 인건비 절감, 작업 시간 단축, 공간 활용도 증가 등 다양한 이점을 제공하여 기업 경쟁력 강화에 기여할 것으로 예상됩니다.

[Biz-inside,China] “달리고 차고 싸우고” 中 휴머노이드 로봇 상용화 성큼…가격이 관건

중국에서 인간형 로봇의 상용화가 추진되고 있으며, 로봇은 달리기, 발차기, 격투 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

• ‘중국 지능형 로봇 운동회’에서는 100개 이상의 연구팀과 기업에서 150대 이상의 로봇을 선보였습니다.
• 제조 및 서비스 산업에서 인간형 로봇의 활용 가능성이 높으며, 지하철 보안 및 배터리 공장과 같은 분야에 도입하기 위한 협력 프로젝트가 체결되었습니다.
• 중국 로봇 산업은 빠르게 성장하고 있으며 관련 기업 수도 크게 증가하고 있습니다.
• 시장 규모는 향후 크게 확대될 것으로 예상되지만, 가정용 서비스 로봇의 가격이 70만 위안에 달하는 등 높은 비용이 장벽으로 남아있습니다.
• 전문가들은 기술 발전으로 비용이 절감되고 인간형 로봇의 채택이 확대될 것으로 낙관하고 있습니다.

중국이 로봇 산업, 특히 인간형 로봇 분야에서 상당한 기술적 진보를 이루고 있으며, 정부 차원에서도 적극적으로 지원하고 있다는 것을 알 수 있습니다. 높은 비용 문제가 해결된다면, 중국이 로봇 산업의 선두 주자가 될 가능성이 높아 보입니다.

[특별기고] 휴머노이드로봇 기술 혁신과 물류 자동화

• 물리적 AI의 등장: 휴머노이드 로봇은 물리적 AI 기술 덕분에 실제 세계와 상호 작용이 가능해졌습니다.
• 물류 자동화의 잠재력: AI, 센서, 하드웨어의 발전으로 휴머노이드 로봇이 물류 분야에서 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
• 다양한 작업 수행 능력: 기존의 산업용 로봇과는 달리, 휴머노이드 로봇은 창고 운영, 시설 간 운송, 배송 등 물류의 모든 영역에서 활용될 수 있습니다.
• 기존 인프라 활용: 휴머노이드 로봇은 인간을 위해 설계된 도구와 공간을 그대로 사용할 수 있어, 특별한 인프라 구축의 필요성을 줄여줍니다.
• 물류 센터 완전 자동화 가능성: 디지털 트윈 및 실시간 모니터링 기술과 결합하면 물류 센터의 24시간 운영, 생산성 향상, 팬데믹과 같은 혼란 상황에서도 운영 유지가 가능해집니다.

휴머노이드 로봇이 물류 산업에 혁신을 가져올 잠재력이 크다는 것을 보여줍니다. 특히, 인건비 절감, 생산성 향상, 24시간 운영 가능성 등 경제적인 이점뿐만 아니라, 위험한 작업 환경에서의 안전성 확보, 팬데믹과 같은 위기 상황에서의 물류 운영 유지 등 사회적인 이점도 기대할 수 있습니다. 다만, 휴머노이드 로봇 도입에 따른 일자리 감소 문제, 로봇의 안전성 문제, 초기 투자 비용 문제 등 해결해야 할 과제도 존재합니다.

“양자 기반 인공지능의 혁신”…아이온큐, 하이브리드 알고리즘으로 LLM 미세조정 및 소재 이미지 생성

이 기사는 양자 컴퓨팅이 인공지능(AI) 분야에 미치는 잠재력에 대한 IonQ의 연구를 다룹니다.

• IonQ는 하이브리드 양자-고전적 접근 방식이 고전 알고리즘에 비해 대규모 언어 모델(LLM) 및 재료 이미지 생성 성능을 향상시켰음을 입증했습니다.
• LLM 미세 조정에서 하이브리드 모델은 특히 큐비트 수가 증가함에 따라 더 높은 분류 정확도를 보였습니다. 또한 46큐비트를 초과하는 문제에 대해 더 나은 에너지 효율성을 보였습니다.
• 양자 기술은 이미지 처리, 화학, 생물학 및 재료 과학과 같이 제한된 데이터가 있는 영역에서 효과적으로 사용될 수 있습니다.
• IonQ와 Ansys는 양자 시뮬레이션 도구가 CAE 워크플로를 최대 12%까지 향상시켰음을 보여주었습니다.
• IonQ는 일본 연구소 AIST와 협력하여 하이브리드 양자 컴퓨팅과 AI를 결합하는 방법을 모색하고 있습니다.

양자 컴퓨팅은 AI 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 특히 데이터가 부족한 분야에서 유용할 수 있습니다. IonQ의 연구는 양자 컴퓨팅과 AI의 결합이 다양한 산업 분야에서 혁신을 가져올 수 있음을 시사합니다.

‘비용 낮추고 활용도 높인다’··· IT 리더가 소규모 언어 모델에 주목하는 이유

• SLM의 부상: 기존의 대규모 언어 모델(LLM)보다 특정 비즈니스 요구에 더 적합하며, 운영 비용 절감 및 효율성 측면에서 주목받고 있습니다. 가트너는 2027년까지 SLM 사용량이 LLM보다 3배 이상 많아질 것으로 예측했습니다.
• SLM의 장점:
  • 정확성 및 신뢰성: LLM의 환각 현상(잘못된 정보 생성) 리스크를 줄여, 특정 비즈니스 맥락에서 더 정확한 정보를 제공합니다.
  • 비용 효율성: 연산 자원 소모가 적어 운영 및 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다.
  • 민첩성 및 보안: 빠른 프로토타입 개발, 조직 데이터 보안 및 프라이버시 측면에서 유리합니다.
  • 맞춤형 AI: 특정 기능이나 도메인 데이터에 맞게 미세 조정된 특화 모델로, 고객 서비스 자동화, 시장 동향 분석 등에 활용될 수 있습니다.
• SLM 개발 동향: 메타, 마이크로소프트, 구글 등 주요 기업들이 SLM 개발에 적극적으로 참여하고 있으며, 다양한 산업 분야에 적용 가능한 SLM 모델을 출시하고 있습니다.
• LLM과의 관계: SLM이 LLM을 대체하는 것이 아니라, LLM은 기반 모델 역할을 하고 SLM은 특정 비즈니스 요구를 충족시키는 조합으로 발전할 가능성이 높습니다.

• SLM의 잠재력: SLM은 특정 산업 및 업무에 최적화된 AI 솔루션을 제공함으로써, 기업의 생산성 향상 및 비용 절감에 크게 기여할 수 있습니다. 특히, 데이터 보안 및 프라이버시가 중요한 분야에서 SLM의 활용도가 더욱 높아질 것으로 예상됩니다.
• AI 모델의 미래: 대규모 모델과 소규모 모델이 상호 보완적인 관계를 형성하며 발전해 나갈 것입니다. 기업은 자사의 요구 사항에 맞는 최적의 모델 조합을 선택하여 AI 시스템을 구축해야 합니다.
• 지속적인 기술 발전: SLM 기술은 아직 초기 단계이지만, 지속적인 연구 개발을 통해 성능이 향상되고 적용 분야가 확대될 것으로 기대됩니다. 기업은 SLM 기술 동향을 주시하고, 새로운 기회를 모색해야 합니다.

AI 자동화로 연결되는 실감 나는 기업형 MCP 활용

• MCP(Multi-Channel Platform) 기술은 기업의 AI 자동화에 활용되고 있습니다.
• MCP 기술은 LLM(Large Language Model) 모델을 웹 크롤링 정보, 비즈니스 소프트웨어, 콘텐츠 저장소와 같은 외부 데이터 소스와 연결합니다. 이를 통해 다양한 작업을 자동화하는 AI 에이전트 생성이 가능합니다.
• MCP는 영업 및 CRM 프로세스 자동화, 팀 협업 및 일정 관리 개선, 제조 프로세스 최적화, 교통 및 보안 관리와 같은 공공 부문 서비스 개선, 금융 데이터 분석 및 투자 결정 자동화 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있습니다.
• MCP는 LLM과 데이터를 단순히 연결하는 도구에서 벗어나 실제 비즈니스 환경에서 AI 자동화를 구현하는 실질적인 도구로 진화하고 있습니다.
• 실시간 데이터 통합, 컨텍스트 최적화, 보안 규정 준수 등의 기능은 기업이 LLM 기반 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필수적입니다.
• MCP 기반 AI 자동화 도입은 다양한 산업 분야로 확대되어 비즈니스 효율성과 혁신을 더욱 향상시킬 것으로 예상됩니다.

• MCP 기술은 LLM을 활용한 AI 자동화의 핵심적인 역할을 수행하며, 다양한 산업 분야에서 혁신을 주도할 수 있습니다.
• 기업은 MCP 기술을 통해 업무 효율성을 높이고 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다.
• MCP 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 다양한 기능과 활용 사례가 등장할 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI) 전쟁, 이제 눈으로… 시선 혁명이 온다

인공지능 경쟁이 AI 플랫폼 구축 단계를 넘어 AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, 차세대 기기로 확장되고 있으며, 특히 빅테크 기업들이 ‘스마트 글래스’를 새로운 격전지로 보고 있다는 내용을 담고 있습니다.

• AI 경쟁의 확산: AI 경쟁이 AI 플랫폼을 넘어 AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, 차세대 기기로 확대되고 있습니다.
• 스마트 글래스의 부상: 빅테크 기업들이 스마트 글래스를 새로운 경쟁 영역으로 주목하고 있습니다.
• 감각 융합의 중요성: AI가 텍스트 처리를 넘어 시각, 청각 등 다양한 감각을 융합하는 방향으로 발전하고 있습니다.
• 스마트 글래스의 잠재력: 스마트 글래스는 손이나 귀 없이 시각과 청각을 통해 AI와 상호작용할 수 있게 해주어, 인간 감각을 확장하는 이상적인 도구로 여겨집니다.

스마트 글래스는 단순히 새로운 기기가 아니라, AI와 인간의 상호작용 방식을 혁신할 잠재력을 지닌 플랫폼이라고 생각합니다. 멀티모달 인식 기술이 발전함에 따라 스마트 글래스를 통해 얻을 수 있는 정보와 활용 가능성은 무궁무진할 것입니다. 앞으로 스마트 글래스 시장의 경쟁이 더욱 치열해질 것으로 예상되며, 이 분야의 기술 발전과 시장 변화를 계속 주시해야 할 것입니다.

AI가 일하는 시대 ‘성큼’…챗GPT 경쟁 모델 클로드, 기업 시스템에 파고든다

챗GPT의 경쟁 모델인 앤트로픽의 클로드가 기업 시스템에 통합되어 비즈니스 애플리케이션 전반에서 업무를 수행하게 되었다는 내용을 다룹니다.

• 앤트로픽은 클로드를 다양한 협업툴 및 결제 서비스와 통합하여 프로젝트 작업 할당부터 송장 생성, 제품 판매 분석까지 AI가 자율적으로 수행할 수 있도록 했습니다.
• 이러한 통합 기능은 클로드 요금제에서 사용할 수 있으며, 스노우플레이크와 세일즈포스 등 글로벌 SW 기업들이 클로드를 기반으로 애플리케이션을 구축하고 있습니다.
• 앤트로픽의 최근 연간 매출은 전년 대비 약 10배 증가한 20억 달러로, 2027년에는 120억 달러의 매출 달성을 목표로 사업을 확장 중입니다.

• AI의 업무 자동화 확장: 클로드의 기업 시스템 통합은 AI가 단순 업무를 넘어 더 복잡하고 핵심적인 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있음을 보여줍니다. 이는 기업의 생산성 향상과 비용 절감에 크게 기여할 수 있습니다.
• AI 경쟁 심화: 앤트로픽의 성장과 클로드의 기능 확장은 AI 시장 경쟁이 더욱 치열해지고 있음을 시사합니다. 챗GPT 외에도 다양한 AI 모델이 등장하면서 기업들은 자신에게 맞는 최적의 솔루션을 선택할 수 있는 기회가 넓어지고 있습니다.
• SW 기업들의 AI 활용 증가: 스노우플레이크, 세일즈포스와 같은 주요 SW 기업들이 클로드를 기반으로 애플리케이션을 구축하는 것은 AI 기술이 SW 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하게 될 것임을 나타냅니다. 앞으로 더 많은 기업들이 AI를 활용하여 혁신적인 서비스를 제공할 것으로 예상됩니다.
• 앤트로픽의 성장 가능성: 앤트로픽의 매출 성장 추이와 사업 확장 목표는 이 회사가 AI 시장에서 중요한 플레이어로 자리매김할 가능성이 높다는 것을 보여줍니다.

반도체 뛰어넘는 미래 먹거리 이제 바이오의 시간

현재 전 세계적으로 바이오 산업이 반도체 산업을 넘어설 정도로 빠르게 성장하고 있으며, 주요 강대국들이 바이오 산업에 적극적으로 투자하고 있다는 점을 강조합니다. 특히 미국의 AI 신약 개발, 중국의 국가 주도 전략, 일본의 줄기세포 연구 개발 등을 예시로 들며 글로벌 바이오 시장 규모가 반도체의 3배 이상으로 성장할 것이라고 전망합니다.

반면 한국은 전통 제조업의 한계에 직면한 가운데, 지난 20년간 합성 의약품과 바이오시밀러 중심의 양적 성장에 머물러 질적 성장이 미흡한 상황이라고 지적합니다. 이러한 상황에서 매일경제신문사는 창간 59주년 국민보고대회를 통해 K바이오의 재도약을 위한 구체적인 전략을 제시하고, 이를 담은 책 “바이오 패권 경쟁”을 출간했습니다.

이 책에서는 의료 데이터 활용, 혁신 신약 개발, 산업 융합, 항노화 산업 육성 등을 포함하는 ‘액션플랜 V4’를 제시하며, 레드바이오, 화이트바이오, 그린바이오 등 3대 바이오 산업 육성을 통해 향후 10년간 K바이오 산업 규모가 4배 성장하여 반도체 산업 규모를 넘어설 것으로 예측합니다. 이를 통해 한국 경제가 저성장에서 벗어날 수 있는 중요한 기회가 될 수 있다고 강조하며, 바이오 패권 경쟁에 적극적으로 대응하기 위한 기업과 정책 당국자의 필독서임을 시사합니다.

• 미래 성장 동력으로서의 바이오 산업의 중요성: 더 이상 반도체에만 의존할 수 없는 한국 경제의 새로운 성장 동력으로 바이오 산업이 부상하고 있으며, 글로벌 시장의 흐름 또한 이를 뒷받침하고 있다는 점을 명확히 인식해야 합니다.
• 글로벌 경쟁 심화와 한국의 위기: 주요 국가들이 바이오 산업을 국가 전략적으로 육성하고 있는 반면, 한국은 아직 질적인 성장이 미흡하다는 점을 인지하고, 적극적인 변화와 투자가 시급하다는 점을 깨달아야 합니다.
• 데이터, 융합, 제도 개선의 중요성: K바이오의 도약을 위해서는 의료 데이터의 적극적인 활용, 다양한 산업과의 융합, 그리고 혁신적인 성장을 위한 제도 개선이 필수적이라는 점을 강조하고 있습니다. 특히 잠재력 있는 의료 데이터의 활용 방안 모색이 중요해 보입니다.
• 단기적인 성과를 넘어 장기적인 비전 제시: 바이오시밀러나 CDMO 중심의 단기적인 성과를 넘어, 블록버스터 신약 개발과 미래 유망 분야 육성과 같은 장기적인 비전을 가지고 꾸준히 투자하고 전략을 실행해야 글로벌 경쟁에서 우위를 확보할 수 있을 것입니다.
• 정책적 지원과 민간의 노력의 조화: 정부의 적극적인 정책 지원과 규제 완화뿐만 아니라, 기업들의 적극적인 R&D 투자와 혁신 노력이 함께 이루어져야 K바이오 산업의 성공적인 성장을 이끌어낼 수 있을 것입니다.

현재 한국 바이오 산업은 중대한 기로에 서 있으며, 적극적인 투자와 전략적인 접근을 통해 미래 경제 성장의 핵심 동력으로 육성해야 할 중요한 시점이라고 판단됩니다.