휴머노이드 경쟁이 중국뿐 아니라 미국과 유럽에서도 빠르게 확산하고 있다. 미국과 유럽에서는 실제 제조·물류 현장을 피지컬 AI 학습장으로 활용하는 움직임이 확산하고 있다. 자동차·전자·조선 등 다양한 산업 현장에서 로봇을 투입해 작업 데이터를 축적하고, 이를 기반으로 AI 성능을 높인 뒤 상용 배치로 연결하는 방식이다. 미국 앱트로닉은 지난 6월 텍사스 오스틴에 약 9만제곱피트 규모 '로봇 파크'를 확대하고 휴머노이드 '아폴로 2'를 제조·물류
중국 휴머노이드 로봇 산업이 개발을 넘어 실제 현장 검증 단계로 들어섰다. 한국도 휴머노이드 개발에 속도를 내면서 실증 환경 확보가 다음 경쟁력으로 떠올랐다. 중국 로봇 산업은 퍼포먼스보다 실제 활용으로 넘어가는 단계다. 랩스딥리포트의 '2026년 2분기 중국 로봇 산업 분석 보고서'에 따르면 중국에서는 유니트리처럼 핵심 부품부터 완제품까지 자체 생산하는 수직통합형 모델과 애지봇처럼 설계와 생산을 외부 제조사와 나누는 분업형 모델이 동시에 확산
중국 광저우는 곳곳에서 로봇을 마주할 수 있는 장소다. 휴머노이드 로봇의 본격적인 상용화를 앞두고 대중의 낯섦과 거부감을 낮추려는 노력이 활기차다. 기업들은 안내·이벤트 로봇은 물론, 인간 작업자를 대체할 휴머노이드 로봇 개발에 매진하고 있다. 중국은 로봇이 일자리를 줄일 가능성보다 생산성을 높이고 사람이 더 가치 있는 업무에 집중하도록 하는 효과에 주목하고 있다. ◇전시장 들어서자 휴머노이드가 '환영'…로봇개·축구로봇도 체험 광저우 하이신샤
고대역폭메모리(HBM)에 쏠려 있던 인공지능(AI) 메모리 경쟁이 메모리 안에서 연산을 하는 프로세싱인메모리(PIM)로 넓어지고 있다. AI가 학습에서 추론·온디바이스로 옮아가면서, 데이터를 그래픽처리장치(GPU)로 나르는 전력과 시간이 새 과제가 됐기 때문이다. 업계는 PIM을 HBM 대체가 아니라 보완재로 본다. 학습과 초고속 연산은 HBM이, 전력·발열이 민감한 추론과 엣지는 PIM이 맡는 그림이다. 고대역폭플래시(HBF)가 용량을 키운다
S램이 인공지능(AI) 메모리 산업의 '라이징 스타'로 급부상했다. AI가 '학습' 단계에서 '추론'으로 넘어가면서 이에 최적화한 새로운 메모리가 필요해졌기 때문이다. 기존 고대역폭메모리(HBM)가 주도했던 AI 메모리 시장 저변이 한층 넓어질 전망이다. S램은 전원이 공급되는 동안 데이터를 유지하는 정적 메모리다. D램처럼 주기적으로 정보를 재충전할 필요가 없어 접근 속도가 빠르다. 중앙처리장치(CPU)·그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(
인공지능(AI)이 빠르게 에이전트 단계로 진입하면서 안전성 평가와 권한 통제, 책임 소재, 제도 정비를 함께 서둘러야 한다는 제언이 나왔다. AI가 단순한 답변 도구를 넘어 계획을 세우고 외부 도구를 활용해 행동하는 수준으로 발전하면서 인간이 모든 과정과 결과를 직접 검토하는 방식은 한계에 직면했다는 평가다. 특히 한국은 기술 발전 속도를 인위적으로 늦출 때가 아니라 오히려 속도를 내야할 상황이다. 이 과정에서 모니터링·평가·보험·책임 체계를
“인공지능(AI) 경쟁력을 갖추려면 세 가지가 필요합니다. 쓸 만한 데이터가 있어야 하고, 품질이 좋아야 하고, 무엇보다 제대로 활용할 수 있어야 합니다. 국가데이터처는 앞으로 데이터의 '활용'에 초점을 맞춰야 합니다.” 안형준 국가데이터처장은 인공지능(AI) 시대 국가데이터처의 역할을 '대한민국 데이터 최고책임자(CDO)'로 규정했다. 과거 국가통계를 생산·공표하는 데 그쳤다면 이제는 정부와 민간에 흩어진 데이터를 연결하고 AI가 활용할 수
D램 기반 고대역폭메모리(HBM)에 집중되던 인공지능(AI) 반도체 메모리 경쟁 무대가 낸드플래시로 빠르게 확장하고 있다. 특히 AI 에이전트 모델 진화는 낸드 기반 고대역폭플레시(HBF) 필요성을 더욱 키우는 요인으로 꼽힌다. 발열 문제로 기존 HBM 층을 무한정 늘리기가 어렵고 AI가 필요로 하는 데이터양도 감당이 어렵기 때문이다. 이에 HBM과 HBF를 함께 활용하는 새로운 메모리 계층이 AI 인프라의 주요 축으로 부상할 것이란 전망이 나
인공지능(AI)이 '잘 벼려진 칼'이 되고 있다. 과거에는 손잡이가 없어도 조심스럽게 쥐고 쓸 수 있는 무딘 칼에 가까웠다면, 불과 몇 달 사이 사람이 모든 과정을 확인하기 어려울 만큼 날카로워졌다. 칼날을 벼리는 속도만큼이나 날카로운 칼을 안전하게 쥘 수 있는 '손잡이'를 만드는 일이 중요해졌다는 지적이 나온다. AI 분야 전문가들은 전자신문 창간 44주년 'AI 신인류 리포트' 좌담회에서 이 같이 진단하고 AI의 빠른 기술 발전 속도와 인간
생성형 인공지능(AI)이 다양한 정보를 대신 찾아주는 시대에도 20대는 기초 교육의 필요성이 줄어들지 않을 것으로 내다봤다. 오히려 AI를 제대로 활용하기 위해 더 많은 지식과 교육이 필요하다는 인식이 우세했다. AI 활용 능력이 취업 경쟁력을 좌우하는 핵심 역량으로 떠오르는 동시에 교육과 경험의 차이가 새로운 격차로 이어질 수 있다는 우려도 커지고 있다. 전자신문이 오픈서베이에 의뢰해 20대 500명을 대상으로 생성형 AI 이용 실태와 진로·
인공지능(AI)이 기업과 기관 업무 전반으로 빠르게 확산되면서 활용 방향에 대한 기준도 정립되고 있다. 단순 반복 업무를 넘어 자료 분석과 의사결정까지 AI에 맡기려는 수요가 커진 반면, 개인정보와 기업 기밀 등 민감정보는 맡기지 않고 최종 판단과 책임은 사람이 가져야 한다는 경계도 뚜렷하게 나타났다. 전자신문이 기업·기관 AI 관리자 143명을 대상으로 한 설문에선 'AI를 사용할 때 프롬프트에 입력하지 않는 정보는 무엇인가'라는 질문에 개인
인공지능(AI)이 존재하지 않는 사실이나 자료, 출처를 마치 진짜인 것처럼 제시하는 환각(할루시네이션) 현상은 여전히 업무 현장에서 AI 활용의 걸림돌로 작용했다. 이로 인해 관리자급 AI 담당자들은 AI의 분석 결과는 참고 자료로 활용하고, 전문가의 의견을 신뢰하는 경향이 더 높은 것으로 나타났다. 전자신문이 AI 관리자 143명을 대상으로 진행한 설문조사에서 무려 139명(97.2%)이 “AI 서비스를 이용하면서 잘못된 정보나 왜곡된 답변으
생성형 인공지능(AI) 활용이 확산하면서 '정보유출'이 가장 임박한 위협으로 부상하고 있다. 개인 신상정보와 디지털 자산뿐 아니라 지식재산권 등 산업분야에 이르기까지 정보 유출에 대한 우려가 큰 상황이다. AI 위협이 점차 실체화되는 가운데 국내 AI 관리자 다수는 기술적·제도적 보완을 통해 이를 해결할 수 있다고 전망했다. AI 위협에 대한 경계심은 뚜렷하지만, 제도적 노력과 가이드라인 제정 등이 해법이 될 수 있다는 분석이다. 전자신문이 창
전자신문은 지난해 9월 1일 지령 1만호를 맞아 '인공지능 전환(AX) 전문 미디어'로 새출발을 선언했다. 이와 함께 인공지능(AI) 기반 맞춤형 콘텐츠, 대국민 AI 역량 강화, 국가 전반의 AI 혁신 등 새롭게 추진하는 '10대 AX 사업'을 공개했다. AI 시대에 미디어는 단순 정보 전달자를 넘어 AX를 이끄는 지식 큐레이터이자 담론 형성자가 되어야 한다고 판단했다. 약 1년이 지난 지금, AX 전문 미디어 약속은 하나둘 결실을 보고 있다
국내 기업·기관의 인공지능(AI) 담당자 10명 중 7명은 신뢰도 측면에서 AI가 인간을 따라잡지 못했다고 인식하는 것으로 조사됐다. AI 통제 이슈에 대해서도 보완 작업 등으로 문제를 해결하고 AI를 인간의 관리 영역에 둘 수 있다고 판단했다. 전자신문이 기업·기관의 AI 관리자급 143명을 대상으로 실시한 설문조사에서 109명(76.2%)이 AI보다는 전문가 의견에 더 신뢰가 간다고 답했다. 인간의 AI 통제 가능성에도 긍정 답변이 101명