엔비디아, 삼성·SK·LG와 '피지컬 AI' 영토 확장...반도체 연구부터 로봇 실증도

[파이낸셜뉴스] 엔비디아와 국내 기업들이 제조 현장에 피지컬 인공지능(AI)을 접목하기 위한 협력을 확대하고 있다. 가상공간에서 로봇을 학습·검증하고 실제 생산공정에 투입해 성능을 높이는 방식이다. 국내 기업의 제조 경험과 엔비디아의 AI 기술을 결합해 복잡하고 다양한 작업을 수행하는 로봇 개발에 속도를 내고 있다.

디푸 탈라 엔비디아 로보틱스 및 에지 AI 부문 부사장은 9일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 데이 서울 2026'의 '피지컬AI의 현주소와 미래'를 주제로 한 기조 발표에서 "한국은 중공업, 자동차, 전자제품 제조 분야에서 항상 기대 이상의 성과를 내왔다. 곧 범용 로보틱스도 실현될 것"이라며 "한국은 앞으로 10년 동안 피지컬 AI 발전에서 핵심적인 역할을 하게 될 것"이라고 말했다.

LG전자는 엔비디아와 로봇 학습·검증을 위한 시뮬레이션 기술 협력을 이어가고 있다. 숙련 작업자의 동작과 시뮬레이션 데이터를 엔비디아의 로봇 AI 모델 '그루트'에 학습시켜 약 4㎏의 세탁기 상판을 행거에 거는 공정에 휴머노이드를 투입·검증했다.

가상환경에서 학습한 로봇이 실제 공장에서도 안정적으로 작업하도록 성능을 개선하는 데도 협력하고 있다. 현장 배경이 학습 환경과 달라지면서 성능이 떨어지는 문제는 엔비디아의 '코스모스'로 다양한 배경의 학습 데이터를 만들어 보완했다. 또 가상공간에 공정을 재현해 로봇의 동작을 검증하고, 실제 로봇에는 '텐서RT'를 적용해 추론 속도를 높였다.

박정섭 LG전자 로보틱스 인텔리전스팀장은 "공장 현장에 로봇을 투입하기 위해서는 연속 동작에 대한 성능을 확보하는 것이 굉장히 중요하다"며 "공장 현장은 굉장히 정형화된 공간에서 무언가가 일어나는 것처럼 보이기는 하지만 실제 공장 현장에 들어가 보면 생산계획에 따라서도 굉장히 많은 변수가 있고 배치도 달라지고 부품도 달라진다"고 말했다.

SK하이닉스는 엔비디아와 반도체 연구개발에 필요한 시뮬레이션 속도를 높이는 데 협력하고 있다. 엔비디아의 AI 개발 도구 '피직스네모'를 활용해 식각 공정에서 재료가 깎이면서 형상이 변하는 과정을 예측하는 AI 모델을 개발했다. 기존 시뮬레이션과 같은 수준의 결과를 수십 배 빠르게 도출해 다양한 공정 조건을 검토하는 데 필요한 데이터를 확보하는 방식이다.
이날 발표에 나선 김정한 SK하이닉스 TCAD 인텔리전스팀장은 "앞으로 반도체 영역에서 AI 솔루션을 빠른 속도로 개발해 나갈 예정"이라며 "그 과정에서 엔비디아와의 협업이 그 속도를 더 가속화시켜 줄 것으로 기대하고 있다"고 말했다.

삼성전자는 엔비디아의 AI 시뮬레이션 기술 '피직스네모(PhysicsNeMo)'를 활용해 반도체 칩 단위의 열·기계적 특성을 분석하는 워크플로도 개발 중이다.

이를 통해 AI가 예측한 재료의 유효 물성과 GPU 가속을 결합하는 'AI 균질화' 기법을 적용한 한 사례에서는 실제 속도를 약 1천600배 끌어올렸으며, 약 18시간 걸리던 시뮬레이션을 41초 만에 수행했다는 설명이다.

[email protected] 박지연 기자