2026.02.22 일요일
검색
'Blackwell' 검색결과
기간검색
-
~
검색영역
검색어
-
현대차그룹, 로봇개 '스팟' 이어 휴머노이드 '아틀라스'까지…'로봇 두뇌' 확보에 사활 [이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 미국 로보틱스 소프트웨어 스타트업 '필드AI(Field AI)'에 전략적 투자를 단행했다. 보스턴다이내믹스라는 세계 최고 수준의 하드웨어 기술력에 필드AI의 소프트웨어 역량을 결합해 '피지컬 AI(Physical AI)' 상용화 시계를 앞당기겠다는 포석이다. 22일 업계에 따르면 현대차그룹은 최근 필드AI에 수백만달러 규모의 투자를 집행했다. 필드AI는 로봇이 사전에 학습되지 않은 낯선 환경에서도 스스로 인식하고 판단해 움직일 수 있게 하는 '로봇 파운데이션 모델(FFM)' 기술을 보유한 기업이다. 지난해 베이조스익스페디션, 인텔캐피털 등 글로벌 큰손들로부터 4억달러 이상의 자금을 유치하며 기술력을 인정받았다. 현대차그룹의 이번 투자는 '기술 내재화'와 '외부 협력'을 병행하는 투트랙 전략의 일환이다. 그동안 보스턴다이내믹스를 통해 로봇의 몸체(하드웨어)를 고도화했다면, 이제는 그 몸을 움직일 지능(소프트웨어)을 외부 수혈을 통해 빠르게 확보하겠다는 것이다. 기존의 로봇 자율주행은 사전에 정밀 지도를 구축해야만 가능했지만, 필드AI의 기술은 지도 없이도(Map-less) 카메라와 센서만으로 실시간 환경을 인식한다. 이는 변수가 많은 건설 현장이나 공장에서 로봇을 운용하기 위한 필수 기술이다. 실제로 필드AI의 소프트웨어는 이미 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟(Spot)'에 탑재돼 건설 현장 등에서 실증을 마쳤다. 업계에서는 이번 투자를 기점으로 차세대 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'에도 필드AI의 기술이 적용될 것으로 보고 있다. 아틀라스가 사전 프로그래밍 없이도 산업 현장의 돌발 상황에 대처하는 능력을 갖추게 되면, 2028년으로 예정된 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 투입 계획도 한층 탄력을 받을 전망이다. ◆ 박민우 사장 합류…로봇·자율주행·SDV '삼각편대' 가속 로보틱스 기술은 자율주행 및 SDV(소프트웨어 중심 차량) 전환과도 밀접하게 맞닿아 있다. 로봇이 복잡한 환경을 인지하고 경로를 생성하는 기술은 자율주행차의 핵심 알고리즘과 궤를 같이하기 때문이다. 이와 관련해 현대차그룹의 SDV 전환을 진두지휘할 박민우 AVP(첨단차플랫폼) 본부장 겸 포티투닷 사장이 23일부터 공식 업무를 시작한다. 테슬라와 엔비디아 출신인 박 사장의 합류로 현대차그룹은 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 모빌리티 생태계 구축에 속도를 낼 것으로 보인다. 현대차그룹은 지난해 엔비디아와 협력을 통해 최신 GPU '블랙웰' 5만장을 확보하는 등 피지컬 AI 인프라 구축에도 공을 들이고 있다. 2026년은 테슬라의 '옵티머스', 피규어AI 등 글로벌 빅테크들이 휴머노이드 로봇을 실제 산업 현장에 투입하는 원년이 될 전망이다. 현대차그룹은 이번 투자를 통해 '보스턴다이내믹스(구동)-필드AI(제어)-엔비디아(연산)'로 이어지는 강력한 연합 전선을 구축하게 됐다. 업계 관계자는 "현대차그룹이 자체 기술 개발에만 매달리지 않고, 각 분야 최고 기업들과 연합 전선을 구축하며 시장 선점에 나섰다"며 "단순한 로봇 제조사를 넘어, 로봇이 스스로 일하는 '지능형 공장'을 완성하는 것이 최종 목표가 될 것"이라고 분석했다.2026-02-22 16:15:39
-
AWS '트레이니엄3' 공개에도 시장 반응 '싸늘'… "엔비디아 대체하기엔 역부족" [이코노믹데일리] 세계 최대 클라우드 서비스 기업(CSP)인 아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 독주를 막기 위해 자체 개발한 차세대 인공지능(AI) 칩 ‘트레이니엄3(Trainium3)’를 공개했으나 시장의 반응은 냉담하다. 전작 대비 효율이 좋아졌다는 주장 외에 객관적인 성능 지표를 공개하지 않아 경쟁사인 구글이나 엔비디아의 최신 칩과 비교해 기술적 우위를 증명하지 못했다는 평가가 지배적이다. AWS는 지난 2일(현지시각) 미국 라스베이거스에서 개막한 연례 기술 콘퍼런스 ‘리인벤트(re:Invent) 2025’에서 자사의 최신 AI 학습용 칩 ‘트레이니엄3’를 전격 공개했다. 맷 가먼 AWS 최고경영자(CEO)는 기조연설을 통해 “트레이니엄3는 전작인 트레이니엄2 대비 컴퓨팅 성능을 4배 이상 끌어올렸고 에너지 소비량은 40%가량 낮췄다”며 “운영 비용을 최대 50% 절감할 수 있는 효율적인 칩”이라고 강조했다. 이는 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)에 대한 높은 의존도를 낮추고 비용 효율성을 앞세워 자체 하드웨어 생태계를 확장하겠다는 전략으로 풀이된다. 하지만 업계 전문가들은 AWS의 발표가 ‘알맹이 없는 선언’에 불과하다고 지적한다. AI 칩의 성능을 가늠하는 핵심 지표인 ‘플롭스(FLOPS, 초당 부동소수점 연산 횟수)’나 대규모언어모델(LLM) 구동 시의 벤치마크 점수를 전혀 공개하지 않았기 때문이다. 최근 구글이 자체 칩인 텐서처리장치(TPU) 최신 버전을 공개하며 자사의 AI 모델 ‘제미나이’를 학습시킬 때의 성능, 전력 효율, 속도 등을 구체적인 수치로 제시한 것과는 대조적인 행보다. 특히 엔비디아의 주력 제품군인 H100, H200, GB200 등과의 직접적인 비교 수치가 빠져 있다는 점이 의구심을 키우고 있다. AWS가 내세운 ‘전작 대비 4배 성능 향상’은 자사 제품 간의 비교일 뿐 현재 AI 칩 시장의 표준으로 자리 잡은 엔비디아 GPU와 견줘 어느 정도의 경쟁력을 갖췄는지 판단하기 어렵다. 전작인 트레이니엄2 역시 가성비 모델로 포지셔닝됐을 뿐 절대적인 성능 면에서는 GPU에 크게 미치지 못했다는 점을 고려하면 이번 신제품 역시 고성능 AI 학습 시장의 판도를 바꾸기에는 역부족일 것이라는 분석이 나온다. 대규모 AI 인프라 구축의 핵심인 ‘클러스터링’ 기술에 대해서도 우려가 제기된다. AWS는 트레이니엄3를 통해 최대 10만 개 규모의 칩 클러스터를 구성할 수 있다고 발표했다. 그러나 수만 개의 칩을 하나처럼 연결해 연산할 때 발생하는 데이터 병목 현상과 동기화 문제를 어떻게 해결했는지에 대한 기술적 설명은 부재했다. 10만 개의 칩을 물리적으로 연결하더라도 통신 속도와 효율이 뒷받침되지 않으면 실제 학습 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. 데이터센터 운영 비용의 핵심인 발열 관리(Thermal Throttling) 데이터가 빠진 점도 약점으로 꼽힌다. AWS는 전력 효율성을 강조했으나 실제 고부하 작업 시 칩의 발열을 제어하는 능력이나 이에 따른 실전 운영 데이터는 제시하지 않았다. 이는 엔비디아나 구글이 칩 설계 단계부터 발열 제어와 전성비(전력 대비 성능) 최적화에 사활을 걸고 구체적인 데이터를 공개하는 것과 비교해 신뢰도를 떨어뜨리는 요인이다. 소프트웨어 최적화 측면에서도 경쟁력이 모호하다는 지적이다. 구글의 경우 자사 TPU를 AI 모델 ‘제미나이’에 최적화해 학습 성능을 극대화한 반면 AWS의 트레이니엄 시리즈는 범용성을 지향하다 보니 특정 고성능 모델에서의 최적화 수준이 상대적으로 낮다. GPU 대신 트레이니엄을 사용할 경우 대규모 학습 모델에서 AI 서비스 품질 저하가 발생할 수 있다는 우려가 나오는 이유다. 클라우드 업계의 한 관계자는 “이번에 공개된 트레이니엄3의 연산 능력은 엔비디아의 현역 최신 모델인 블랙웰(Blackwell) 시리즈는커녕 이전 세대인 H100보다도 낮은 수준으로 추정된다”며 “클라우드 환경에 특화된 설계로 비용 절감 효과는 있겠지만 고도의 연산 능력이 필요한 첨단 AI 학습 영역에서 엔비디아 GPU를 대체하기는 어려울 것”이라고 평가했다.2025-12-04 08:35:31
많이 본 뉴스
영상
Youtube 바로가기
![[편집인 칼럼] 사죄 없는 무기수, 윤석열의 오만이 남긴 헌정의 깊은 상처](https://image.ajunews.com/content/image/2026/02/20/20260220094852969249_518_323.png)