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[IT뉴스]엔비디아 "국내 반도체 업체와 피지컬 AI 협력 지속"

온카뱅크관리자

2026-02-11 15:47:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> "삼성전자·SK하이닉스와 협력 확대... 생산 공정도 최적화" 
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 (지디넷코리아=권봉석 기자)"한국은 삼성전자, SK하이닉스, 현대차그룹, LG전자 등 세계적 제조기업을 보유한 전략적 거점이다. 엔비디아가 추진하는 디지털 트윈과 피지컬 AI 기반 협력을 주도하는 전초기지 역햘을 수행하고 있다."
 11일 서울 코엑스에서 열린 '세미콘 코리아 2026' 기조연설에서 정소영 엔비디아코리아 대표가 이렇게 설명했다.
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 <img alt="정소영 엔비디아코리아 대표. (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154330546wzoo.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="UBIh5cSraT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154330546wzoo.jpg" width="658">
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 정소영 엔비디아코리아 대표. (사진=지디넷코리아)
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 이날 엔비디아는 반도체 설계부터 제조까지 산업 전반에 걸친 단계에서 생산성과 효율을 강화할 수 있는 AI 모델과 디지털 트윈 기술을 소개했다. 또 반도체 생태계를 넘어 산업 전반의 혁신 기업으로 역할을 확대해 나가겠다는 비전을 제시했다.
 제품 대신 지능 생산하는 'AI 팩토리' 대두
 이날 정소영 대표는 AI 시대 산업 패러다임의 전환이 'AI 팩토리'와 '피지컬 AI' 등 두 축을 중심으로 일어나고 있다고 설명했다.
 정 대표는 "전통적인 공장은 사람과 자원을 투입해 제품을 생산한 반면 AI 시대의 공장은 데이터와 전기를 투입해 지능(인텔리전스)를 생산하는 공간"이라고 정의했다.
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 <img alt="정 대표는 AI 전환 중심축으로 피지컬 AI와 AI 팩토리를 들었다. (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154332087zrjx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="udGXzC5Tcv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154332087zrjx.jpg" width="658">
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 정 대표는 AI 전환 중심축으로 피지컬 AI와 AI 팩토리를 들었다. (사진=지디넷코리아)
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 이어 "AI 팩토리에서 생성된 인텔리전스가 반도체·제조·자동차·통신 등 다양한 산업에 접목되며 실질적인 변화를 만들어내고 있다. 이미 글로벌 주요 산업 현장에서 AI 기반 혁신이 가속화되고 있다"고 덧붙였다.
 그는 피지컬 AI에 대해 "이는 단순히 로봇을 움직이는 것이 아니라 현실 세계에 존재하는 다양한 물리적 개체(entity)에 지능을 결합해 우리 삶과 생산 현장 전반에 AI의 영향을 확장시키는 단계"라고 밝혔다.
 "엔비디아, AI 팩토리 구성 인프라 제공"
 엔비디아는 2020년대 이후 AI 연산을 수행하는 GPU에 머무르던 것에서 벗어나 AI 처리 인프라를 제공하는 기업으로 포지션 변화를 시도하고 있다.
 정소영 대표는 "AI 팩토리는 GPU를 시작으로 클라우드와 온프레미스 데이터센터, 그 위에서 구동되는 AI 모델과 고부가가치 소프트웨어·서비스로 구성된다. 엔비디아는 이런 가속 컴퓨팅 기반을 산업 전반에 제공하는 인프라 기업"이라고 말했다.
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 <img alt="엔비디아가 올 하반기 출시할 차세대 GPU 플랫폼 '베라 루빈' 구성도. (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154333338noxk.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="7igec2J6jS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154333338noxk.jpg" width="658">
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 엔비디아가 올 하반기 출시할 차세대 GPU 플랫폼 '베라 루빈' 구성도. (사진=지디넷코리아)
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 이어 "올 하반기 출시할 차세대 GPU 플랫폼 '베라 루빈'은 베라 CPU, 루빈 GPU와 네트워킹 칩, 스위치 등 6개 요소를 동시 개발하고 최적화하며 AI 플랫폼을 구현중"이라고 덧붙였다.
 "CPU 대신 GPU 활용해 소요시간 단축"
 엔비디아는 CPU 대신 GPU를 활용하는 쿠다(CUDA)-X 라이브러리로 고성능·장시간 연산이 필요한 산업계 과제의 소요 시간 단축을 제공하고 있다.
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 <img alt="쿠다-X 라이브러리를 활용한 산업계 워크로드 가속 사례 중 일부. (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154334636ybwl.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="z4P9e3V7cl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154334636ybwl.jpg" width="658">
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 쿠다-X 라이브러리를 활용한 산업계 워크로드 가속 사례 중 일부. (사진=지디넷코리아)
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 2023년 엔비디아가 개발한 소프트웨어 라이브러리인 cu리소(cuLitho)는 반도체 식각 공정에 쓰이는 포토마스크 설계 시간을 크게 단축한다. 기존 CPU로 2주 이상 걸리던 연산 시간을 하루 내외로 줄였다.
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 <img alt="엔비디아 플랫폼 기반 TCAD를 활용한 삼성전자 사례. (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154335856aegx.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qmrjCRcnNh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154335856aegx.jpg" width="658">
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 엔비디아 플랫폼 기반 TCAD를 활용한 삼성전자 사례. (사진=지디넷코리아)
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 정소영 대표는 "주요 반도체 소자를 시뮬레이션하는 TCAD, 리소그래피, 전자설계자동화(EDA) 등 반도체 전 분야에 AI 기반 모델이 적용된다. 삼성전자·SK하이닉스 등 국내 주요 업체도 설계 시간 단축, 시뮬레이션 고도화 등을 추진중"이라고 밝혔다.
 시뮬레이션 플랫폼 '옴니버스', 반도체 생산 자동화 가속
 엔비디아는 현실 세계 물리 법칙과 환경을 시뮬레이션 할 수 있는 플랫폼 '옴니버스'를 피지컬 AI 구현에 활용하고 있다. 자율주행차와 휴머노이드 로봇, 자율이동로봇(AMR) 등 다양한 장비 개발 소요 시간을 단축하고 정밀도를 높일 수 있다.
 정소영 대표는 옴니버스 활용 사례로 "어플라이드 머티어리얼즈(AMAT)와는 디지털 트윈 기반 생산 공정 제어에 협력하고 있고 램리서치 및 LG디스플레이 등과도 협업을 확대하고 있다"고 설명했다.
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 <img alt="반도체 업계에 투입 가능한 피지컬 AI 사례. (사진=지디넷코리아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154337081osfc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="BHicldEooC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/11/ZDNetKorea/20260211154337081osfc.jpg" width="658">
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 반도체 업계에 투입 가능한 피지컬 AI 사례. (사진=지디넷코리아)
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 정 대표는 "반도체 산업은 축적된 방대한 부품·공정 데이터를 보유하고 있어 AI 에이전트를 통한 자동화와 EDA 가속화에 유리하다. 실제로 아드반테스트와 AI 에이전트를 활용한 제품 테스트 자동화도 공동 개발 중"이라고 밝혔다.
 권봉석 기자(bskwon@zdnet.co.kr)
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