(보고서) 엣지컴퓨팅과 생성형 AI가 만나면 좋은 점 간략 정리

최근 클라우드 중심의 인공지능(AI)은 높은 연산 자원 소모와 응답 지연 문제로 한계에 직면했다는 지적이 나온다. 이에 현장 근처에서 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅과 생성형 AI의 융합이 부각되고 있다. 이런 가운데 정보통신기획평가원(IITP)에서는 엣지 AI와 생성형 AI의 결합을 통해 실시간 응답성 향상, 데이터 보안 및 네트워크 비용 절감과 같은 기술적 이점을 기대할 수 있다는 내용의 보고서를 발간했다.

보고서는 또한, 엣지 AI 구현을 위한 핵심 기술 요소인 하드웨어(AI 가속기), 모델 경량화 기술 및 프레임워크를 소개하며, 제조업, 헬스케어, 스마트시티, 금융 등의 구체적인 산업 사례와 적용 효과를 심층 분석한다. 최종적으로 해당 기술의 실질적 활용 방안과 정책적 제언을 제시하여, 엣지 AI의 미래 전망을 종합적으로 살펴보는 내용도 담고 있다.

본 블로그에서는 보고서(『엣지 AI와 생성형 AI의 융합, 실시간 인공지능 혁신』)의 주요 내용을 소개하고 맨 아래에 보고서 전문을 읽을 수 있는 링크를 공유한다.

(보고서) AI시대 전력 수요 대응 위한 SMR 활용 본격화 - 최근 상황 총정리

미국에서는 지난 2019년 NEIMA 발효를 시작으로 2024년 ADVANCE Act 제정과 2025년 1월 관련 행정명령까지 발표하는 등 SMR 규제 완화가 본격적인 궤도에 진입하고 있는 것으로 평가되고 있다. 'Unleashing American Energy' 행정명령과 CEQ 규정 철폐는 원자력규제위원회가 자체 환경 규정 수정 작업에 착수하게 하여 인허가 심사의 환경 평가 범위와 절차 간소화를 추진, 원자력 분야 신기술 도입의 속도가 가속화할 전망이다.

이런 상황과 관련해 정보통신기획평가원(IITP)에서는 『ICT브리프』 4월호에서 "Al 시대 전력 수요 대응, SMR 시장 본격화"라는 글을 발간했다. 관심있는 독자들은 읽어볼 것을 권한다. 본 블로그에서는 주요 내용을 공유한다.

(보고서) 세계 속의 한국 AI 반도체 역량·환경 비교 결과

정보통신기획평가원(IITP)이 최근 발간한 『주요국과 환경 및 역량 비교를 통한 국내 AI 반도체 산업 발전 방향』 보고서의 주요 부분을 소개한다. 관련 주제에 관한 글은 아주 귀한 것은 아니지만, 이 보고서는 최근 동향까지 담고 있으며, 국가별 비교 분석 결과도 제공하고 있어서 관심 있는 독자들에게는 큰 도움이 될 것으로 생각한다.

본 블로그에서는 보고서의 도입부와 "주요국 대비 국내 AI 반도체의 강점과 약점에 대한 조사결과 분석," 그리고 "주요국 대비 국내 AI 반도체의 기회와 위협에 대한 조사결과 분석" 부분을 소개하고, 맨 아래에 보고서 원문을 볼 수 있는 링크를 공유한다.

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인공지능(AI) 반도체는 AI 알고리즘의 연산을 효율적으로 처리하는 미래 산업의 핵심 기반이 되는 기술이다. 특히, 자동차, 헬스케어, 금융, IoT 등 다양한 산업의 디지털 혁신을 가속화할 뿐만 아니라, AI 모델의 처리 속도와 에너지 효율을 획기적으로 향상시켜 스마트 인프라의 필수 요소로 자리매김하고 있다. 

이러한 AI 반도체는 국가 경제와 산업 경쟁력의 중요한 축을 형성하며, 글로벌 산업 환경에서도 높은 경제적 가치와 비중을 지닌 분야로 부상하고 있다. 이러한 중요성을 인식하여 세계 주요국은 AI 반도체를 국가 핵심 전략 기술로 지정하고, AI 시장의 주도권 확보와 자국 중심의 반도체 공급망 구축을 위해 총력을 기울이고 있다. 

이러한 상황에서 한국은 메모리 반도체 분야에서 세계적인 경쟁력을 보유하고 있으나 시스템 반도체의 한 분야인 AI 반도체 분야에서는 아직 글로벌 경쟁력을 확보하지 못한 상황이다.

본 고는 국내 AI 반도체 산업의 경쟁력 강화 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 AI 반도체의 개념과 시장 전망, 주요국의 육성 정책을 살펴보며 글로벌 동향을 파악하였다.

이어서 전문가 조사를 통해 한국과 주요국의 산업 역량을 비교 · 분석하여 한국의 강점과 약점을 도출하고, 한국 AI 반도체 산업이 직면한 기회와 위협 요인을 SWOT 분석을 통해 종합적으로 진단, 이를 바탕으로 국내 AI 반도체 산업 경쟁력 강화를 위한 발전 방향을 제시하고자 한다.

(보고서) 자율주행 인공지능 기술 최근 동향·향후 추이

구글 웨이모는 2009년 자율주행차 프로젝트를 시작으로, 2018년 애리조나 피닉스에서 세계 최초의 상업용 자율주행 택시 서비스인 Waymo One을 출시하며 자율주행 기술 발전의 중요한 이정표를 세웠다. 테슬라 역시 FSD(Full Self-Driving) 베타 프로그램을 통해 완전자율주행 상용화를 목표로 하고 있다. 

그러나 상용화 과정에서 기술적 한계와 안전 문제로 인해 일부 기업들이 사업 축소나 철수를 결정하는 사례도 있어, 자율주행 기술은 여전히 안전성과 신뢰성 확보라는 과제를 안고 있다. 그럼에도 불구하고, 웨이모와 테슬라를 비롯한 주요 기업들은 딥러닝, 강화학습, 모듈러 End-to-End와 같은 혁신적 접근법을 통해 기술 발전을 이어가고 있으며, 이를 지원하기 위한 데이터셋과 시뮬레이션 환경 구축에 집중하고 있다. 

주요 학술대회에서도 관련 연구가 활발히 발표되며, 자율주행 기술은 지속적으로 진화하고 있다. 이런 가운데 민경욱 한국전자통신연구원 실장이 작성한 『자율주행 인공지능 기술 동향』이라는 기고문을 담은 보고서가 정보통신기획평가원(IITP)에서 발간됐다. 본 블로그에서는 기고문 가운데 일부를 소개하고 보고서를 구할 수 있는 링크를 맨 아래에 공유한다.

(참고자료) AI로 빨라진 휴머노이드 상용화: 미국·중국 개발 전략·현황 비교 정리

글로벌 IT·자동차 산업을 중심으로 주요 기업들이 휴머노이드 로봇 개발에 대규모 투자를 단행하며, 2025년을 기점으로 상용화 시대가 본격적으로 열리기 시작하리라는 전망이 널리 받아들여지고 있다. 

지난 CES 2025 전시회 기간 엔비디아는 휴머노이드용 로봇 개발 플랫폼 '코스모스'를 공개하였으며, 테슬라는 2026년 옵티머스 (범용 휴머노이드 로봇) 양산을 목표로 제품 고도화에 집중하고 있다. 

2025년 1월 10일, 오픈 AI도 자체 개발 AI 모델과 센서를 탑재한 휴머노이드 로봇 개발을 위해 로봇공학팀을 부활하고 대규모 인재 영입에 착수했다. BMW, 현대차 등 글로벌 자동차 제조사 역시 AI 탑재 휴머노이드를 생산라인에 시범 투입하며 상용화에 박차를 가하고 있으며, 업계는 제조·물류 현장의 획기적 변화를 예고하기도 했다.

휴머노이드 로봇은 그동안 데이터 처리와 동작 제어의 난제로 자동화 장비 수준에 머물렀으나, 생성형 AI 기술이 새로운 도약의 전환점을 제시하게 됐다. 실시간 환경 인식과 자율학습이 가능한 AI 기술로 로봇의 적응력이 크게 향상되며, 복잡한 작업도 유연하게 수행 가능한 단계로 발전하기에 이른 것이다.

이에 정보통신기획평가원(IITP)에서는 미국과 중국을 중심으로 휴머노이드 로봇 개발 경쟁이 가속화하는 상황과 양국의 휴머노이드 로봇 개발 정책의 차이점과 주요 기업들의 개발 현황 등을 총정리한 내용을 정례 보고서(『ICT Brief(2025-02호)』에 게재했다. 보고서의 "주요 이슈" 가운데 첫번째 항목으로 소개된 "2025 휴머노이드 로봇, AI가 앞당긴 상용화 원년" 부분 중 일부를 소개한다. 보고서 전체는 맨 아래 링크를 클릭해 구할 수 있다.