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[IT뉴스]“로봇 몸은 중국, 뇌는 미국”…한국이 노리는 피지컬AI ‘마지막 퍼즐’ [더테크웨이브]
온카뱅크관리자
조회:
8
2026-07-08 20:27:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">피지컬AI 인프라 스타트업 모빌테크 김재승 대표 인터뷰</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="KHmvboyOy7"> <p contents-hash="ad49ecc09bd48c5e47c512414146b17bf0b3b826d462a2417335c1ae797dfc37" dmcf-pid="9XsTKgWIlu" dmcf-ptype="general">휴머노이드·로봇·자율주행차를 아우르는 ‘<strong>피지컬 AI(Physical AI)</strong>’ 경쟁은 <strong>얼마나 튼튼한 ‘몸’을 만드느냐, 또 로봇 몸에 얼마나 똑똑한 ‘뇌’를 심느냐에 </strong>달려 있다.</p> <p contents-hash="4cad5e30620bcd02eaa358afbd116a0b9204882fc6f47747bcf4870a3d7603f4" dmcf-pid="2ZOy9aYCWU" dmcf-ptype="general">엔비디아는 옴니버스, 코스모스와 같은 플랫폼을 앞세워 피지컬 AI 생태계 전반을 장악하기 위해 본격적으로 나섰다. 테슬라, 보스턴다이내믹스, 피규어, 유니트리 등 하드웨어 강자들은 저마다 실증 데이터를 쌓기 위해 움직이고 있다. 로봇 사업의 성패가 ‘학습과 검증의 인프라’를 누가 선점하느냐에 달려 있다는 판단이 깔린 것이다.</p> <p contents-hash="8e65e39a362cc26ba6132215f1f8753233de64a2094afe9c3ca9dba86b5fd6bd" dmcf-pid="V5IW2NGhlp" dmcf-ptype="general">로봇의 몸과 뇌가 실제 물리 세계에서 오작동 없이 맞물려 돌아가려면 눈에 잘 보이지 않는 단계를 거쳐야 한다. 라이다·카메라 등 서로 다른 <strong>센서들의 오차를 하나의 좌표계로 맞추는 캘리브레이션</strong>, <strong>로봇의 몸과 뇌가 도로에 나가기 전 안전하게 실패해볼 수 있는 디지털 트윈·시뮬레이션</strong> 환경이 대표적이다.</p> <p contents-hash="fba21c1d93ff192cfb239309cc1dd057486107c1c5d336b75f6116a7cd3ff42c" dmcf-pid="f1CYVjHlW0" dmcf-ptype="general">로봇의 몸과 뇌가 결합하는 지점에서 한국 기업에 사업 기회가 열릴 수 있다. 특히 정밀 센서·데이터·시뮬레이션 등 핵심 부품을 공급하는 수요가 기하급수적으로 늘어날 것이라는 전망이다. 반도체 산업에서 그랬던 것처럼 로봇 시장이 커질수록 관련한 인프라에서 새로운 수익 모델이 생겨나는 셈이다.</p> <p contents-hash="d6298f9a6a97fed625f45e430420321711dbd6bd9349aa8ea38e4dc69bc3b326" dmcf-pid="4OoE16waC3" dmcf-ptype="general">예컨대 엔비디아의 가상훈련 플랫폼에 쓰이는 3D 데이터와 학습 데이터의 상당 부분은 미국·유럽의 도로·건물을 기준으로 만들어져 있다. 한국 도로·건물·표지판 환경에 맞춘 ‘현지화’ 작업이 별도로 필요한 상황이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fb510a45e8210d1c6ae4935e5e043e9b4fbd6d7d6773538107827f624f26ed3c" dmcf-pid="8IgDtPrNCF" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="모빌테크 창업자인 김재승 대표가 매일경제와 인터뷰하고 있다. [모빌테크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202103870bxzc.png" data-org-width="700" dmcf-mid="XfuKNW2uyM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202103870bxzc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 모빌테크 창업자인 김재승 대표가 매일경제와 인터뷰하고 있다. [모빌테크] </figcaption> </figure> <div contents-hash="3806cc3bc7a2867d53476fc62f864e4a80e8f4425b2156b06a48b03d7b1655e0" dmcf-pid="6CawFQmjvt" dmcf-ptype="general"> 2017년 설립된 <strong>모빌테크</strong>는 이러한 틈새를 정확히 파고들고 있는 <strong>한국의 피지컬AI 인프라 기업</strong>이다. </div> <p contents-hash="08c0faed5306049889c3571179652e76f468b1c05faecf1615d082ddb655341e" dmcf-pid="PhNr3xsAS1" dmcf-ptype="general">자율주행차·로봇 등 피지컬 AI가 현실 세계를 인식하고 안전하게 작동하기 위해 필요한 인프라를 솔루션으로 구축해 수출하고 있다. 특히 엔비디아와 협력해 옴니버스의 생태계 내 공간 데이터 인프라를 위한 한국형 공간 데이터를 직접 공급 중이다. 2025년 CES에서는 엔비디아와 공동 전시도 진행했다.</p> <p contents-hash="5248393e7c9b537a946e3771a10a0ff48e3f2572e632086ef6be1908ee34476e" dmcf-pid="Qljm0MOch5" dmcf-ptype="general">모빌테크는 네이버, 현대자동차를 초기 투자자로 확보하며 사업을 확장 중이다. 자율주행차·로봇의 ‘인지-판단-제어’ 과정에서 AI 알고리즘이 학습하고 검증할 수 있도록 ‘보이지 않는 인프라’를 만드는 것이 회사의 사업 전략이다.</p> <p contents-hash="6a65e15a1b2319135af113602e91e0870dddeef10ffd1296f02f654622447fdd" dmcf-pid="xSAspRIkWZ" dmcf-ptype="general">이번 주 <더테크웨이브>는 서울 서초구 모빌테크 본사에서 <strong>창업자인 김재승 대표</strong>를 만나 로봇 산업의 미래와 한국의 기회에 관해 이야기를 나눴다. 1988년생인 그는 대학원에서 곧바로 창업 전선에 뛰어들었다. 다음은 일문일답.</p> <div contents-hash="2e5e2cf0062c9538684e10af0461e27236b4d0d6911a87ca0853248fb86d0338" dmcf-pid="y6U9jYV7yX" dmcf-ptype="general"> <div> <strong>로봇 몸은 中, 두뇌는 美…한국 기회는</strong> </div> <strong>-모빌테크의 사업 모델이 궁금합니다. </strong> </div> <p contents-hash="b40060b4d09f9522145570c42f3decb0126c9290179f48361334869dabd3451a" dmcf-pid="WPu2AGfzCH" dmcf-ptype="general">자율주행의 인지·판단·제어는 모두 인공지능(AI) 소프트웨어 영역입니다. 그런데 이걸 하려면 결국 <strong>센서, 센서 융합·캘리브레이션(조정), 학습·검증용 데이터와 시뮬레이션 환경이 필요</strong>합니다. 저희는 인지·판단·제어의 핵심 알고리즘은 현대차 등과 같은 업체의 영역으로 맡겨두고, 그들이 필요한 센서·캘리브레이션·시뮬레이션·모니터링을 공급합니다. 피지컬 AI의 인프라를 공급하는 회사인 셈입니다.</p> <p contents-hash="ecb1a6aa60ac1a58583aedd950646c0f55c6a95b844bccdb376310413c0c0bf4" dmcf-pid="YQ7VcH4qyG" dmcf-ptype="general"><strong>-글로벌 로봇 생태계는 향후 어떤 구도로 재편될까요. </strong></p> <p contents-hash="15327663d584c6eb8794916109da6c098345f3a78a22bd84bb02a53484eb08ee" dmcf-pid="GxzfkX8ByY" dmcf-ptype="general">결국 <strong>좋은 솔루션과 좋은 AI를 가진 회사가 쫙 깔릴 것이고, 이른 시일 안에 완전히 큰 회사와 벤처로 갈릴 것 같습니다. </strong>AI도 GPT, 제미나이, 클로드 선에서 정리된 것처럼 로봇 두뇌 쪽도 비슷하게 갈 것으로 판단하고 있습니다.</p> <p contents-hash="2d0dbbf6c7500580e8f26f66594e8656dc0db845df4252e70cb9494435d3d339" dmcf-pid="HMq4EZ6bWW" dmcf-ptype="general"><strong>-미국과 중국의 로봇 패권 경쟁 속에서 한국은 어떤 기회를 찾아야 할까요. </strong></p> <p contents-hash="fa346ef649a1566002716ed80540c41cd25802bbd9525b72c1ef13b200c76901" dmcf-pid="X2tzLSB3Sy" dmcf-ptype="general">로봇의 몸(하드웨어)은 중국이, 뇌(AI 모델)는 미국이 앞서 있어요. 결국 이 둘이 결합할 텐데, 한국은 반도체 산업이 그래왔듯 정밀 센서·데이터·시뮬레이션 같은 핵심 부품을 공급하는 자리를 잘 찾아야 한다고 봅니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bef7e49d20adfb5d54b625556a305412fbfedf6795201b6f11477bd667cce4a8" dmcf-pid="ZVFqovb0lT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="모빌테크의 자체 디지털트윈 기술로 구현한 공장 시뮬레이션 모습. [모빌테크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202105218wcis.png" data-org-width="700" dmcf-mid="5YCy9aYCTQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202105218wcis.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 모빌테크의 자체 디지털트윈 기술로 구현한 공장 시뮬레이션 모습. [모빌테크] </figcaption> </figure> <div contents-hash="8e1db39fc3418e5b57d8b16eaf81b04c70296a626ea8d2e88b75b554c23086ad" dmcf-pid="5f3BgTKplv" dmcf-ptype="general"> <strong>-모빌테크는 어떤 틈새를 노리고 있나요. </strong> </div> <p contents-hash="07fd7603fdb9f8e7c97cededb31e0dfedf9dfa83658b801612ba4708e7ee1b4a" dmcf-pid="140bay9UlS" dmcf-ptype="general">AI가 산업 현장에 투입되려면 그 전에 시뮬레이션으로 학습해야 합니다. 이러한 인프라를 계속 공급하다 보면 밸류체인(가치사슬)에 자리를 잡을 수 있다고 봅니다. AI·휴머노이드도 결국 공간을 알아야 움직일 수 있다는 점에서 시뮬레이션 환경이 그만큼 핵심 인프라라고 생각합니다.</p> <p contents-hash="ca5a4914b2bfa72443f086d77f2c3dab37a04ed8896ab143a5e197a99c739abf" dmcf-pid="t8pKNW2uSl" dmcf-ptype="general"><strong>-휴머노이드의 상용화 시점은 언제쯤으로 보고 있나요.</strong></p> <p contents-hash="b5475c70f15a9417591bae9e10e005ed2b4f15bd92659ccebd76669b3f390286" dmcf-pid="F6U9jYV7Ch" dmcf-ptype="general">산업용 로봇이 먼저일 것이라고 생각합니다. 휴머노이드는 아직 하드웨어와 AI가 완성 단계가 아니라 룰로 움직이기도 애매합니다. 반면 산업용 로봇은 이미 신뢰성이 높고 정해진 동작만 반복하면 됩니다. 휴머노이드가 산업에 투입은 됐지만, 요식행위 수준인 것들은 내년 정도면 여러 사례가 나올 것 같습니다.</p> <p contents-hash="48ed1fb200c90143b3966ad29450a5e2f1ae8e22d1c72a9cf72fd26291263476" dmcf-pid="3Pu2AGfzWC" dmcf-ptype="general">그러다 2~3년이 지나면 <strong>로봇 AI 모델에서 ‘돌파구’가 나올 것 </strong>같습니다. 챗GPT가 대중의 기대치에 미치지 못하던 과도기를 지나 단숨에 침체기를 넘어선 것처럼요. 로봇 모델도 그런 순간이 분명히 올 것으로 봅니다.</p> <div contents-hash="a1f46b6a37a963d1b98345bc81e427d3f1fe73f36f197b3d3c6edf679f952bc7" dmcf-pid="0Q7VcH4qhI" dmcf-ptype="general"> <div> <strong>피지컬AI ‘인프라’ 노린다</strong> </div> <strong>-센서 사업과 시뮬레이션 사업, 두 축 중 매출 비중은 어느 쪽이 높나요.</strong> </div> <p contents-hash="5e85d55734d68bc38e461faebad97eab1c7ae7108dbf630bd9e944090543cab5" dmcf-pid="pxzfkX8BCO" dmcf-ptype="general">금액으로 보면 센서 쪽이 더 높습니다. 로봇·휴머노이드는 하드웨어 전쟁이 끝나가고 AI로 넘어가는 흐름인데, 자율주행은 아직 하드웨어를 갖추는 데 더 많은 역량이 들어가고 있어요. 그래서 비중으로는 센서 쪽이 많은데, AI 시뮬레이션 쪽은 재미있는 일들이 계속 새로 일어나고 있습니다.</p> <p contents-hash="92a56ec2de082e38e3f9d688599bb99bcf7809c373df982fbc81538f780863c3" dmcf-pid="UMq4EZ6bSs" dmcf-ptype="general"><strong>-앞으로는 어느 쪽 시장이 더 커질 것으로 보시나요.</strong></p> <p contents-hash="d05e4636a6e9ae99cf369169c4f16d9b72b251f483c7d94bb92f324edd5dabae" dmcf-pid="uUy1QwFYTm" dmcf-ptype="general">센서 쪽은 당분간 캐시카우(현금창출원) 역할을 계속할 것이라고 생각합니다. 그런데 결국 스타트업의 ‘J커브’(누적 현금 흐름. 스타트업 아래로 내려갔다가 올라오기 전까지의 보유 현금은 줄어들 수밖에 없고, 매출이 날 때까지 시간이 걸린다)를 만들어주는 건 시뮬레이션이라고 봅니다. 적용할 수 있는 산업이 무궁무진하기 때문입니다. 부동산이나 콘텐츠 쪽인데, 영화 배경 같은 것도 원래 이런 기술이 들어가는 영역입니다. 그래서 결국 J커브를 만들어주는 건 시뮬레이션·디지털 트윈 쪽으로 보고 준비하고 있습니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d304a9afab0e9302b9b14ff27e3b3ba89a0041dc41af24dec610e0772c9c704d" dmcf-pid="7uWtxr3GWr" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="모빌테크의 자체 디지털트윈 기술로 구현한 도심 자율주행 모습. [모빌테크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202106525utvk.png" data-org-width="700" dmcf-mid="1GrhziSryP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202106525utvk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 모빌테크의 자체 디지털트윈 기술로 구현한 도심 자율주행 모습. [모빌테크] </figcaption> </figure> <div contents-hash="e6031ba46cebe77e29365be3b007ef3b5039fd8a7d33c392d64e9d7599c573fd" dmcf-pid="z7YFMm0HWw" dmcf-ptype="general"> <strong>-모빌테크의 제품군이 궁금합니다. </strong> </div> <p contents-hash="4bf5bcfe87b01e91033b01cd095652ac5b1adf354e8792308af5fc3449e40fb9" dmcf-pid="qzG3RspXWD" dmcf-ptype="general">우선 ‘센서 스위트’는 차량·로봇에 들어가는 여러 센서를 동기화·융합해 안정적으로 데이터를 수집하는 시스템입니다. ‘캘리브레이션 스위트’는 이 센서들을 하나의 좌표계로 자동 정렬·바로잡는 솔루션입니다. 현대차, 스트라드비전 등이 저희 고객입니다. 이 업계 회사들은 저희 솔루션을 하나 이상은 다 씁니다. 또 다른 축인 ‘레플리카 시티’는 시뮬레이션 환경입니다.</p> <p contents-hash="2e90a38ada6bfbb49b85e35c1e2b7643ba4ce04cf7a11b6001d9d791dbd3da25" dmcf-pid="BqH0eOUZyE" dmcf-ptype="general"><strong>-시뮬레이션 환경을 보여주는 ‘레플리카 시티’의 원리를 쉽게 설명해 주실 수 있나요.</strong></p> <p contents-hash="806e2f87a4e5e2299ecbe16f883c7489b64cb2a8dd05f7874187db989b8e4ac9" dmcf-pid="bBXpdIu5Ck" dmcf-ptype="general">라이다로 실제 공간을 스캔하면 주변이 3D로 누적돼서 담깁니다. 가령 옛날 스타크래프트 게임에서 어두운 곳을 지나가면 그 주변이 밝혀지면서 환경이 표출되는 것처럼요. 저희는 여기에 게임 엔진의 시각화 기법을 적용해서 실제와 최대한 유사하게 만듭니다. 그냥 가상 환경이 아니라 실제 크기와 좌표가 똑같습니다. 그 안에서 차를 타고 다니면 실제 차 타고 다니는 것과 똑같은 느낌을 받습니다.</p> <p contents-hash="77fe3014a45f787d16ba08a3e7c452894f48de8b49857cb92ca2942f5b0c01bf" dmcf-pid="KbZUJC71Sc" dmcf-ptype="general"><strong>-이 솔루션은 어디에 납품됩니까. </strong></p> <p contents-hash="ae0c9940c91efdf899be8c902ff9228390b6e0e75bd9324a5d6e512add6ddb34" dmcf-pid="9K5uihztyA" dmcf-ptype="general">국내외 자율주행, 물류, 제조 관련 기업과 같이 실제 환경에서 하기 어려운 걸 시뮬레이션을 하는 데 쓰고 있습니다. 최근에는 자동차뿐 아니라 로봇 학습 쪽으로 확장하고 있습니다. 예를 들어 책상 위에 콜라를 놨다가 물을 놨다가 하는 상황을 시뮬레이션해 보는 겁니다. 로봇에게 다양한 상황을 체험하게 하고 학습시키려면 시뮬레이션이 더 필요해집니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="83b25a93806ec35e7c1cbfee727173a3563fb529ec5749c55b90bbd31d1f6956" dmcf-pid="2917nlqFWj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="모빌테크의 자체 디지털트윈 기술로 구현한 제조업의 항만 모습. [모빌테크]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202107835kmqk.png" data-org-width="700" dmcf-mid="tMB8D5PKT6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202107835kmqk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 모빌테크의 자체 디지털트윈 기술로 구현한 제조업의 항만 모습. [모빌테크] </figcaption> </figure> <div contents-hash="d744849c81ce4fbc0143764b5e247ee765fb798225bbabc5b8b2f16008fc4234" dmcf-pid="V2tzLSB3lN" dmcf-ptype="general"> <strong>-해외 사례도 있을까요.</strong> </div> <p contents-hash="93d65963e11574ed980bbe55d3156b33fca6136a0f272a6807a923a3e4210bb3" dmcf-pid="fVFqovb0Wa" dmcf-ptype="general">두바이 항만을 모사해서 컨테이너를 내리고 올리는 자동화 환경을 꾸며드린 적이 있습니다. 또 네이버의 사우디 사업도 같이하고 있습니다. 최근에는 휴머노이드 대응도 하고 있습니다. 휴머노이드가 물류나 제조뿐 아니라 가사노동까지 한다고 하니, 이걸 3D로 만들어서 휴머노이드가 그 환경에서 자기 움직임을 학습할 수 있게 하는 것이죠.</p> <p contents-hash="585583d3cebc11c833c8704dbd96719a08ddc010f7423a3c10f158036dcf0f9d" dmcf-pid="4CawFQmjlg" dmcf-ptype="general"><strong>-하드웨어에서 앞서가는 중국 로봇 업체들과 협력 가능성도 있나요.</strong></p> <p contents-hash="913d1536170c0c627becaace7b1823073aade1a605f9e4b946e38392407dd2f5" dmcf-pid="8hNr3xsAho" dmcf-ptype="general">아직 일한 경험은 없지만 추진해보고 있습니다. 지금까지는 로봇 하드웨어 싸움이 더 강했는데, 이제부터는 인공지능(AI) 모델로 넘어가는 흐름이라고 봅니다. 몸이 됐으니 이제 뇌를 만들어야 하고, 뇌를 만들기 위해서는 시뮬레이션에서 반복 학습을 많이 해야 하거든요. 그래서 이런 수요가 앞으로 더 많아질 거라 보고, 물류 환경도 계속 만들어서 공급할 예정입니다.</p> <div contents-hash="1c3f48acfac7b98d654ca703990656d095d9e77aab59e47b9095b90430e905e1" dmcf-pid="6ljm0MOcSL" dmcf-ptype="general"> <div> <strong>엔비디아와의 협력과 창업 비하인드</strong> </div> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="175f2f085078cf14678b508296e0055dfd9c2da5eb920622fa960548c6bcb82c" dmcf-pid="PSAspRIkhn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="지난 2024년 그루트 휴머노이드 로봇을 소개하는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 모습. [엔비디아 유튜브]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202109121fhnm.png" data-org-width="700" dmcf-mid="BnQnvqoMTq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202109121fhnm.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 지난 2024년 그루트 휴머노이드 로봇을 소개하는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 모습. [엔비디아 유튜브] </figcaption> </figure> <div contents-hash="469a8d586ba9befae0bb339e79c48fad93dc283b5b64f553de7d40905a87e500" dmcf-pid="QvcOUeCEyi" dmcf-ptype="general"> <strong>-엔비디아와의 협력 스토리가 궁금합니다. </strong> </div> <p contents-hash="78372e619d4a4509d3f745847a711ae3fb7e4e02c51810bbb255fb9990bf698c" dmcf-pid="xTkIudhDvJ" dmcf-ptype="general">몇 년 전 CES에서 만난 엔비디아 관계자를 통해 인연이 시작됐어요. 현재는 한국형 3D 에셋(자산)을 엔비디아에 공급하고 있습니다. 최근엔 엔비디아 솔루션의 국내 진출을 돕는 작업도 하고 있습니다. 국내 자율주행에서 엔비디아와 이런 일을 하는 회사는 저희뿐인 걸로 압니다.</p> <p contents-hash="5c59dea2ae2bdc77cd89f1a038ded930229678134590c3817174ce8c95343a93" dmcf-pid="yQ7VcH4qTd" dmcf-ptype="general"><strong>-엔비디아가 만드는 피지컬 AI 생태계, 냉정하게 어떻게 보십니까.</strong></p> <p contents-hash="c2787eff472d2e7b741bdcc689031069b4a355179479205007981adc0a9b5d8a" dmcf-pid="WxzfkX8Bve" dmcf-ptype="general">물론 생태계에 엔비디아만 계속 존재하지는 않을 것이고 언젠가 제2·제3의 경쟁자가 나올 것이라고 생각합니다. 그런데 기술 개발을 하는 입장에서 보면 아직 이 기술이 성숙 단계에 있지 않아요. 기업들 입장에선 불확실한 솔루션으로 앞단부터 기술 개발을 하기엔 시간과 비용이 많이 듭니다. 이 때문에 단기적으로는 엔비디아 중심으로 갈 것으로 보고 있습니다. <strong>당분간 엔비디아 솔루션과 엔비디아 칩으로 자율주행, 로봇 시장이 흘러갈 가능성이 큽니다.</strong> 생태계가 어느 정도 성숙해서 AI 모델을 다 개발하고 나면, 그때 가격을 낮추려는 시도로 새로운 플랫폼이 나타날 것이라고 생각합니다.</p> <p contents-hash="7586a39886849b9af058c05ddb67a330fea28d570102bddcd4f3a6620420a882" dmcf-pid="YMq4EZ6blR" dmcf-ptype="general"><strong><i>기사 전문은 매일경제신문의 프리미엄 재테크 콘텐츠 플랫폼 매경플러스에서 확인할 수 있습니다. 네이버에서 ‘매경플러스’를 검색하거나 아래 QR코드를 스마트폰으로 찍으면 연결됩니다.</i></strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b34cb5f6fe55d7c539252d9fcd8cdbbdc0ef8723567be40888f934c002c4c463" dmcf-pid="GRB8D5PKSM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202110384snbl.jpg" data-org-width="450" dmcf-mid="bljm0MOcyz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/08/mk/20260708202110384snbl.jpg" width="658"></p> </figure> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>
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