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[IT뉴스]솔버엑스 “2주 걸릴 제조 시뮬레이션 결과, 물리 AI로 단번에”

온카뱅크관리자

2026-03-11 18:57:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [스케일업 리포트] 물리법칙 학습한 차세대 AI모델로 엔지니어링 설계 검증 속도 혁신 로봇·항공·배터리 등 다분야 적용 자동차 부품사 등 15곳 PoC 진행 CES선 글로벌기업 러브콜 이어져 최윤영 “물리 AI 대표 기업 도약” 
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 <img alt="최윤영 솔버엑스 대표. 오승현 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/seouleconomy/20260311184926858ormz.jpg" data-org-width="620" dmcf-mid="zuDJs2oMyG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/11/seouleconomy/20260311184926858ormz.jpg" width="658">
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 최윤영 솔버엑스 대표. 오승현 기자
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 빨래를 개고 설거지를 하는 등 가사일을 돕는 로봇이 등장했다. 제조 공정에서 박스를 옮기고 물건을 조립하는 로봇은 이미 상용화 단계에 접어들었다. 로봇을 중심으로 피지컬 인공지능(AI) 시대가 성큼 다가오고 있다. 피지컬 AI는 챗GPT, AI 에이전트 등 온라인으로 존재하는 챗봇과 달리 물리적 실체를 갖고 현실 세계에서 작동하는 AI다. 피지컬 AI가 실제 환경에서 제대로 작동하려면 물리법칙에 대한 이해가 필수다. 로봇만 해도 로봇 팔이 움직이는 방향, 힘의 강도, 압력 등에서 아직 사람처럼 자유자재로 조절하기 어렵다. 어느 정도 강도로 물건을 쥐어야 제품이 손상되지 않는지 등을 판단하려면 물리 법칙에 기반한 정교한 계산과 학습이 필요하다.
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 이 같은 물리 법칙을 AI로 학습해 내재화된 물리 AI 기술을 개발하는 기업이 바로 솔버엑스다. 최윤영(사진) 솔버엑스 대표는 최근 서울 강남에서 서울경제신문과 만나 “대규모언어모델(LLM)에서 로보틱스까지 정보의 양이 많아지는 방향으로 기술은 발전하고 있다”며 “이 중에서도 현실을 이해하는데 도움이 되는 물리AI가 차세대 AI가 될 것”이라고 말했다.
 솔버엑스는 현실에서 작동하는 복잡한 물리 법칙들을 AI로 학습시킨 뒤 안정적으로 결과를 예측해내는 기술력을 갖고 있다. 이를 바탕으로 자동차, 항공, 배터리 등 산업용 엔지니어링에 특화된 AI 솔루션을 개발하고 있다. 예를 들어 기존 자동차 회사들은 신차를 설계할 때 가상공간에서 새로운 설계도에 따라 제품에 물리적 문제가 없는지 시뮬레이션을 돌려 본다. 이때 사용하는 소프트웨어가 컴퓨터 엔지니어링 솔루션(CAE)으로, 지멘스 등 글로벌 회사들이 공급하고 있다. 문제는 이 솔루션으로 시뮬레이션을 돌려 결과를 받아보기까지 최대 2주가 걸린다는 점이다. 최 대표는 “내연기관에서 전기차로 넘어가면서 새로 설계할 게 많아지고 체크할 게 더 늘었다”며 “기술 발전으로 제품 트렌드가 빠르게 바뀌고 있지만 시뮬레이션이 오래 걸리면서 제조 기업은 부담이 커질 수밖에 없다”고 언급했다.
 솔버엑스는 이 같은 병목현상을 AI로 해결했다. 물리 법칙을 학습한 AI와 각 기업이 보유한 데이터를 접목해 맞춤형 솔루션을 제작한다. 이 솔루션으로 새로운 설계에 따른 시뮬레이션을 돌리면 결과는 수초 만에 나온다. AI로 결과보고서까지 바로 받아볼 수 있다. 기업 입장에서는 기존 솔루션으로 수일에 걸쳐 아이디어 하나씩 시뮬레이션을 돌려보던 방식에서 벗어나 솔버엑스의 AI 솔루션을 이용해 여러 아이디어를 빠르게 시험해보는 게 가능해진다. 시간, 비용의 제약 없이 혁신 시도를 더 많이 해볼 수 있는 기회가 열리는 셈이다. 최 대표는 “실시간으로 시뮬레이션을 돌려보면서 기업이 자유롭게 설계하고 더 좋은 제품을 만들 수 있다”며 “이 과정에서 기업의 마진을 높일 수도 있다”고 설명했다.
 물론 물리법칙을 AI로 학습시켜 산업별 엔지니어링 솔루션으로 제작하는 게 쉬운 작업은 아니다. 제조 현장의 데이터가 AI가 학습할 만큼 많지 않다는 점이 대표적인 제약으로 손꼽힌다. 특히 기술검증(PoC) 작업은 과거 제품에 대한 데이터로 진행되지만 과거 제품 데이터를 체계적으로 관리하는 회사는 많지 않다. 데이터를 외부기업과 공유하는 것을 꺼리는 문화도 여전하다. 최 대표는 “고객사의 부품 정보, 디테일한 설계 데이터를 받아야 하는데 어려웠다”며 “학회에 가서 기업 관계자들을 만나 설득하고 전화를 하고, 메일을 보내 공짜로 테스트 해주겠다며 설득하기도 했다”고 털어놓았다.
 이 과정을 거쳐 2024년 첫 PoC를 진행한 곳이 바로 국내 자동차 부품회사다. 그는 “과거 AI를 도입하고 싶어 글로벌 회사들과 업무를 추진했다가 무산됐던 기업이었다”며 “PoC를 통해 글로벌 회사와는 다른 시뮬레이션 결과를 보고 만족했다”고 전했다. 최 대표는 “LLM은 데이터가 많을수록 더 좋은 결과가 나오는 모델로, 데이터가 많지 않은 제조 현장에서는 그대로 적용하기 어렵다”며 “수학적 개념, 특성을 추가해 데이터가 많지 않아도 정확한 결과가 나오도록 구현한 결과, 정확도를 높일 수 있었다”고 덧붙였다.
 현재까지 솔버엑스는 15개 기업에서 PoC를 진행했다. 분야별로는 자동차 부품회사가 제일 많다. 이 외에는 가전제품, 반도체, 중공업 등 회사에서 솔버엑스의 솔루션을 시험검증했다. 이 중 일부 회사는 PoC 결과를 보고 실제 계약을 체결하기도 했다. 회사의 기술력, 사업모델을 인정한 것이다. 올해는 외국계 자동차부품 회사와 PoC도 진행할 예정이다. 최 대표는 “요즘 기업들이 AI 전환(AX)에 관심이 많아 사업하기 유리한 측면이 있다”며 “일주일에 고객사 미팅만 6번할 정도”라고 설명했다.
 회사는 솔버엑스의 솔루션을 반도체 제조 공정 등 다른 제조 분야로 확대하는 방안도 추진하고 있다. 현재 수준으로는 모든 물리현상에 적용할 수 없다. 어렵고 복잡한 물리 현상을 이해시키도록 개발해야 한다. 물리법칙이 어려워질수록 AI로 학습에 성공할 때 시너지는 더 크다. 그는 “국내 로봇회사들이 로봇 학습 시 물리 AI를 활용하는 방안을 먼저 제안해 연구하는 단계”라며 “현재 솔루션이 클라우드 환경에서 작동되는데, 인터넷 연결이 제한된 상황에서도 솔루션이 돌아가면 방산 업체에서도 활용할 수 있다”고 했다. 이 외에도 최근에는 솔루션에 생성형 AI의 대화 기능을 추가했다. 직원들이 새로운 솔루션의 기능을 배우지 않고 대화만으로 시뮬레이션을 돌려보고 결과를 받아볼 수 있게 구현한 것이다. 최 대표는 “한국은 간단한 부품부터 로켓 등 최첨단까지 다양한 분야의 제조공정이 많은 나라로 이 같은 국가는 전 세계에서 독일, 한국, 일본, 중국 밖에 없다”며 제조공정을 기반으로 한 물리 AI를 시험해보기 적합한 환경이라고 주장했다.
 솔버엑스는 해외 시장의 문을 두드리는 데도 적극적이다. 솔버엑스는 올해 미국 라스베이거스에서 열린 글로벌 가전 전시회(CES)에 참여했다. 당시 부스를 방문했던 외국 기업 관계자 등을 통해 협업 논의가 계속 이어지고 있다. 이달 중 서울에서 열리는 마이크로소프트 AI 투어에는 스타트업 분야의 연사로 참여할 예정이다. 최 대표는 사업 초기부터 미국 등 해외 시장을 겨냥해 사업을 준비해왔다. 솔버엑스는 해외 시장에 진출하거나 글로벌 회사와 계약을 체결할 때 제약이 없는 투자금 중심으로 투자를 받았다. 사업 초기 글로벌 빅테크 관계자로부터 투자 추천서를 받기도 했다.
 최 대표는 “지금 AI 코딩의 대표로 ‘앤트로픽’을 떠올리는 것처럼 물리 AI를 대표하는 회사로 ‘솔버엑스’를 만들고 싶다”며 “글로벌 시장에서 경쟁력 갖추는 게 목표”라고 강조했다.
 김지영 기자 jikim@sedaily.com
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