삼성SDS는 16일 잠실 스카이31 컨벤션에서 제조 기업을 대상으로 ‘제조의 미래를 준비하는 삼성SDS Industry Day’ 세미나를 개최했다. 이번 세미나는 삼성SDS만의 차별화된 생성형 AI 기술과 ERP, MES, PLM, OT 보안 등 제조 특화 솔루션의 실제 도입 사례를 소개하고, 관련 노하우를 공유했다. 이번 행사에는 제조 기업 IT 담당자 300여 명이 참석해 제조업의 디지털 혁신 사례에 높은 관심을 보였다.이날 삼성SDS는 ▲제조 업종 AI 에이전트 활용 사례 ▲제조 ERP 혁신 방안 ▲랜섬웨어 대응을 위한 OT 보안 전략 ▲5G 특화망(Private 5G) 기반 제조 현장 혁신 ▲AI 기반 디지털 구매(SRM) 혁신 사례 등 다양한 주제를 다루며 디지털 제조 혁신 전략을 제시했다.기조 연설을 맡은 삼성SDS 김정욱 컨설팅팀장(상무)은 삼성SDS가 보유한 제조 산업의 핵심 시스템 경험과 글로벌 사례를 바탕으로 기업별 맞춤형 디지털 혁신 전략을 발표하며 제조업의 미래 방향을 제시했다. 이어서 ‘AI 에이전트: 하이퍼오토메이션 핵심 노트’ 세션에서는 제조업의 하이퍼오토메이션 주요 요소와 실제 적용 사례를 소개했다. 스마트팩토리 확산과 IoT·5G 네트워크 확대에 따라 제조 현장의 보안 위협이 더욱 증가하고 있다는 분석도 공유했다. 한편, 삼성SDS는 글로벌 개발센터(GDC, Global Development Center)의 활용 사례와 방안을 공유하며 참석자들의 호응을 얻었다. 삼성SDS는 중국, 베트남, 인도에서 글로벌 개발센터를 운영하고 있다. 삼성SDS는 지난 2월 국방 업종 세미나에 이어 제조, 유통·서비스, 금융, 공공 등 다양한 업종별 고객을 대상으로 세미나를 지속적으로 개최하고 있다. 클라우드 및 생성형 AI, 업종 특화 솔루션을 활용한 업무 생산성 혁신을 적극 지원할 계획이다.이정헌 삼성SDS 전략마케팅실장(부사장)은 “삼성SDS Industry Day는 생성형 AI 활용, 하이퍼오토메이션 전략 등 고객들의 고민을 함께 나누고 해결책을 제시하기 위해 마련된 행사”라며, “앞으로도 삼성SDS의 경험과 노하우를 바탕으로 고객들이 실질적인 혁신을 이룰 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

LG전자가 자사 제품 개발 단계부터 생산까지의 효율성을 인공지능(AI)을 활용해 높이는 ‘제조 AI’를 선보였다. 이를 활용하면 제품의 품질 예측 시간을 기존 대비 최대 99%까지 단축할 수 있다. LG전자가 선보인 제조 AI는 제품 개발 과정에서 수차례 반복되는 검증 시간을 줄여 개발기간 단축은 물론, 생산 효율성도 높일 것으로 기대하고 있다. 기존에는 시제품 제작 전에 품질을 예측하기까지 매번 약 3~8시간이 소요됐다. 이번에 개발한 기술은 AI를 활용해 별도의 시뮬레이션 없이 3분 이내로 예측할 수 있다.이 기술은 유사한 딥러닝 알고리즘 기반의 AI 기술과 비교해 분석을 위한 AI의 학습 시간을 95% 이상 단축했다. 또한 메모리 사용량은 10분의 1 수준으로 줄이면서 정확도는 15% 이상 향상했다. 결과를 실제 제품에 가까운 3D 형태로 보여줘 개발자가 직관적으로 검토할 수 있는 것도 장점이다.제품 개발자들의 편의성도 높였다. 이 기술은 3D 도면 정보만 입력하면 오차를 줄이기 위해 도면 좌표를 기준에 맞춰 정밀하게 정렬하는 등 별도의 과정 없이 정확하고 빠르게 품질 예측 결과를 보여준다. LG전자는 개발자들이 이 기술을 업무에 편리하게 활용할 수 있도록, 웹 기반 서비스 플랫폼인 ‘Eng.AI(Engineering AI)’도 선보일 계획이다.LG전자는 이 AI 기술을 자체 제조역량 강화에 우선 활용할 계획이다. 냉장고, 세탁기 등 생활 가전과 TV, 차량용 제품 등에 사용되는 부품 설계에 순차 적용한다. 이 기술을 스마트팩토리 솔루션에도 적용할 계획이다. LG전자는 지난해부터 한국과학기술원(KAIST) 박찬영 교수팀과 제품 설계 과정의 효율화를 위한 검증 기술을 공동 연구해 왔다. 최근에는 AI 분야 글로벌 최고 수준 학회인 ‘국제머신러닝학회(International Conference on Machine Learning)’에 관련 논문을 제출해 학술적으로도 기술 검증을 받을 예정이다. 정대화 LG전자 생산기술원장 사장은 “스마트팩토리 사업을 담당하고 있는 생산기술원에서는 스마트팩토리 전(全) 단계에서 고객에게 최적의 솔루션을 제공하고 있다”라며 “AI 기반의 검증 기술로 제품 개발 주기의 단축은 물론, 개발 효율성 역시 크게 향상될 것”이라고 말했다.

최근 생성형 AI 분야에서는 주요한 혁신들이 빠르게 등장하고 있다. 대표적으로 딥시크(DeepSeek RI)와 그록3(Grok-3)의 공개는 AI의 발전 속도가 한층 가속화되고 있음을 보여준다. 이는 AI가 기존보다 더 빠르고 정교하게 학습할 수 있는 기술이 개발됐으며, 이를 통해 AI의 활용 가능성이 더욱 넓어지고 있음을 의미한다.스탠퍼드 대학의 2024년 AI 인덱스 보고서에 따르면, 생성형 AI 기술은 새로운 알고리즘 개발과 하드웨어 성능 향상에 기인하고 있으며, AI 연산에 사용되는 반도체 기술이 발전하면서 대용량 데이터를 더욱 효율적으로 처리할 수 있게 됐다.딥시크(DeepSeek)는 2023년 설립된 중국의 AI 스타트업으로서 2025년 1월 22일 발표한 딥시크 RI 모델의 연구 논문을 통해 시장에 충격을 주었다. 이 논문에 따르면, 딥시크 RI 모델이 수학, 언어, 코딩 등 추론 능력 면에서 오픈AI의 o1-mini 모델보다 우수하고, 오픈AI의 o1 모델과 유사한 성능을 보여주었다.반면, 월스트리트저널(WSJ)은 비용 면에서 딥시크 RI 모델 개발에 투입된 비용이 558만 달러에 불과하며, 이는 기존 유사한 LLM 모델 개발 비용의 10% 정도에 해당된다고 전했다. 또한, 시장에 출시된 딥시크 앱은 1월 28일 정오 기준으로 앱스토어 무료 앱 다운로드 순위 1위, 구글 플레이스토어에서는 2위를 차지했다.기존의 AI 모델들이 주로 영어권 중심으로 개발된 것과 달리, 딥시크 RI는 중국이 주도하는 초거대 언어 모델로, 중국어 및 기타 아시아 언어들을 보다 자연스럽게 이해하고 처리할 수 있도록 설계된 만큼 LLM 시장의 중심 중 하나가 아시아권이 됨을 자연스럽게 알렸다.그록(Grok)3는 일론 머스크가 설립한 인공지능(AI) 기업 ‘xAI’가 2025년 2월 17일 공개한 최신 챗봇 모델이다. 라이브스트림 발표회에서 ▲수학 ▲과학 ▲코딩 벤치마킹 분야 ▲추론 분야에서 알파벳의 구글 제미나이-2 프로, 딥시크의 V3 모델, 앤스로픽의 클로드 3.5 소넷, 오픈AI의 GPT-4o와 비교해서 더 우수했고, 추론 분야에서는 오픈AI의 o1 모델, 딥시크 R1 모델, 구글 제미나이-2 플래시 씽킹 모델과 비교해 우수함을 보여줘 ‘지구에서 제일 똑똑한 AI’를 표방했다.검열로 인한 결과의 품질이 저하되지 않고, 생성 이미지의 품질과 커스터마이제이션의 자율성이 높은 반면, 다국어 역량이 부족하고 요금제가 약간 비싸다는 평가가 있다. 그록3는 더욱 대화형이고 유머러스한 응답을 제공하는 방향으로 설계돼 보다 인간적인 대화를 목표로 한다. AI가 단순히 정보를 제공하는 도구에서 벗어나, 사람과의 소통을 통해 더욱 친숙한 기술로 자리 잡는 과정이라고 볼 수 있다.AI 발전이 불러온 ‘문제’그러나 이러한 발전에도 불구하고 몇 가지 주요한 문제점이 제기된다. 첫째, 정보 정확성 문제다. 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 응답을 생성하지만, 그 데이터 자체가 반드시 정확하다고 보장할 수는 없다.이에 따라 AI는 종종 허위 정보를 포함한 내용을 생성할 가능성이 있으며, 사용자가 이를 사실로 받아들일 경우 사회적으로 부정적인 영향을 미칠 위험이 있다. 많은 연구와 전문가들은 생성형 AI가 기존 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 생성하는 과정에서 사실과 다른 정보를 생성하는 '할루시네이션'(hallucination) 문제가 발생할 수 있음을 지적하고 있다.둘째, 윤리적 문제다. AI가 생성하는 텍스트, 이미지, 음악 등은 기존의 창작물을 학습해 만들어지는 경우가 많다. 이 과정에서 AI가 원작자의 창작물을 참고하는 수준을 넘어, 실제 저작권을 침해하는 콘텐츠를 만들어낼 가능성이 제기되고 있다. 따라서 AI를 활용한 창작 활동이 증가함에 따라, 이에 대한 명확한 법적 기준과 윤리적 가이드라인이 필요하다. 유럽연합(EU)은 AI 기술의 발전에 따른 윤리적 문제를 해결하기 위해 2024년 6월 13일 '인공지능법(AI Act)'을 제정하였고 지속적으로 수정하고 있다. 대한민국도 2024년 12월 26일 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 AI 기본법)을 제정했다.셋째, 데이터 편향성 문제다. AI는 학습하는 데이터의 성격에 따라 편향된 결과를 생성할 가능성이 크다. 예를 들면, 특정 문화나 정치적 성향을 반영한 데이터가 많을 경우, AI는 이에 따라 편향된 의견을 제공할 수 있다. 따라서 AI가 보다 공정하고 균형 잡힌 정보를 제공할 수 있도록 데이터의 다양성과 객관성을 확보하는 것이 중요한 과제가 된다. 2024년 스탠퍼드 AI 인덱스 리포트에 따르면, AI 시스템의 편향성과 관련된 여러 문제를 다루고 있으며, AI 시스템이 학습한 데이터의 편향으로 인해 발생하는 문제와 이를 해결하기 위한 다양한 접근법이 논의되고 있다.생성형 AI가 점점 더 범용적으로 활용되면서 가장 큰 영향을 받는 산업과 기업군이 있다. 이러한 변화의 중심에는 데이터 기반 의사결정이 중요한 산업들이 포함된다. AI 직접 영향권에 든 산업은 어디AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 분석할 수 있는 능력을 갖추고 있기 때문에, 데이터를 활용하는 방식이 중요한 산업일수록 AI의 영향을 크게 받을 가능성이 높다. 이러한 변화는 특히 콘텐츠 제작과 소프트웨어 개발, 고객 서비스와 교육 및 연구 산업에서 뚜렷하게 나타나고 있다.먼저, 콘텐츠 산업 (미디어·출판·광고·마케팅) 분야다. AI는 자동으로 기사, 광고 문구, 마케팅 카피를 생성할 수 있다. 이에 따라 저널리즘, 카피라이팅, 영상 콘텐츠 제작 업계가 빠르게 변화하고 있다. 기존에는 사람이 직접 기획하고 작성해야 했던 콘텐츠들이 AI를 통해 자동화됨에 따라, 기업들은 생산성을 높이고 비용을 절감할 수 있게 됐다. 로이터 인스티튜트 디지털 뉴스 리포트 2024에 따르면, AI의 발전이 뉴스 산업에 미치는 영향이 매우 크고 지속될 것을 강조하면서, AI 기반 검색 인터페이스와 챗봇의 발전이 뉴스 웹사이트와 앱으로의 트래픽 흐름을 감소시킬 수 있으며, 향후 정보 환경에 불확실성을 더할 수 있다는 우려도 함께 제기했다. 또한, AI가 제공하는 이미지 및 영상 생성 기술은 광고 및 마케팅 업계에서 인간 창작자의 역할을 대체할 가능성이 크다. AI 기반 이미지 생성 도구인 미드저니(Midjourney)와 달리(DALL·E)는 디자이너 없이도 고품질의 시각 자료를 생성할 수 있어 광고 및 브랜딩 작업에 적극적으로 활용되고 있다. 매킨지 AI 보고서 2023에 따르면, 생성형 AI가 마케팅 및 영업 분야에서 창의적인 콘텐츠 생성을 통해 인간의 업무를 보완하거나 일부 대체할 수 있다. 즉, AI가 인간 디자이너와 협력하거나 일부 업무를 대체하는 현상이 증가할 것으로 예상된다.둘째, 소프트웨어 개발 및 IT 서비스 분야다. IDC 2024 AI 보고서에 따르면, AI 코딩 도구는 프로그래머들의 생산성을 크게 높이며, 단순 코딩 작업을 대체하고 있으며, AI 도구들은 개발자가 몇 줄의 코드만 입력해도 전체적인 코드 블록을 자동으로 생성해주기 때문에, 개발 속도가 크게 향상되고 반복적이고 표준화된 코드 작성이 많은 기업에서는 AI 도구를 적극적으로 활용해 개발 비용을 절감하고 있다. 소규모 스타트업에서는 AI를 활용해 최소한의 인력으로도 강력한 소프트웨어 개발이 가능해지고 있기 때문에 스타트업들은 AI 코딩 보조 도구를 활용해 소수의 개발자만으로도 복잡한 소프트웨어를 구축할 수 있게 되면서, 초기 개발 비용을 줄이고 신속하게 시장에 제품을 출시할 수 있는 경쟁력을 확보할 수 있다. 셋째, 고객 서비스 및 콜센터 분야다. AI 챗봇과 음성 비서의 발전으로 인해 콜센터 산업의 상당 부분이 자동화될 전망다. 현재 많은 기업들이 AI 챗봇을 활용해 기본적인 고객 응대를 자동화하고 있으며, 24시간 고객 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있다. AI 기반 고객 서비스 솔루션은 고객의 질문을 실시간으로 분석하고 최적의 답변을 제공할 수 있어 응대 속도와 만족도를 높이는 데 기여하고 있다. 액센츄어의 최신 연구에 따르면, 기업의 74%가 생성형 AI와 자동화에 대한 투자가 기대치를 충족하거나 초과 달성했으며, 63%는 2026년까지 이러한 역량을 더욱 강화할 계획이다. 가트너의 2024년 보고서에 따르면, AI 및 디지털 기술은 업무 방식을 변화시킬 수 있지만, 단순히 도입한다고 해서 생산성이 기하급수적으로 향상되는 것은 아니며, 경영진은 AI의 실제 잠재력을 현실적으로 평가해야 한다고 언급하면서 AI 기술이 고객 서비스 분야에서 생산성 향상과 효율성 증대에 기여할 수 있음을 시사했다. 기업들은 AI 기반 고객 서비스 솔루션을 도입함으로써 비용 절감과 효율성을 극대화할 수 있다. 넷째, 교육 및 연구 산업 분야다. AI 기반 튜터링 시스템과 연구 논문 작성 보조 AI가 교육 및 학술 연구 환경을 바꾸고 있다. AI 기반 튜터링 시스템은 학생들의 학습 패턴을 분석해 개별 맞춤형 학습 계획을 제공하고, 자동으로 피드백을 제공할 수 있다. 예를 들면, 칸 아카데미(Khan Academy)는 AI 기반 맞춤형 학습 서비스를 도입해 학생들의 학습 수준에 맞춰 개별적으로 학습 자료를 제공하고 있다. 이는 기존의 일률적인 교육 방식에서 벗어나, 보다 개인화된 학습이 가능하도록 만든다. 또한, 연구 논문 및 기술 문서 작성을 돕는 AI 모델이 더욱 정교해지면서 학계에서의 활용도가 증가할 것이다. AI는 대량의 논문을 분석해 연구자들에게 관련된 논문을 추천하고, 논문 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있다. 네이처(2024)에 따르면, AI 기반 논문 요약 및 추천 서비스인 엘리시트(Elicit)가 연구자들이 관련 연구 결과를 더 빠르게 찾을 수 있도록 도와주고 있으며, 이는 연구의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하고 있다. AI 대체 어려운 산업군도 존재생성형 AI의 변화를 약하게 받는 산업과 기업도 존재한다. 건설업, 제조업, 농업과 같은 분야는 기계적 자동화가 가능하긴 하지만, 여전히 인간의 손길과 창의적인 문제 해결 능력이 필요하다. AI가 로봇과 결합해 특정 작업을 보조할 수는 있지만, 작업 현장의 복잡한 변수를 실시간으로 판단하고 즉각 대응하는 것은 여전히 인간의 역할이 크다. 건설업에서 AI는 건축 설계를 보조하고 시뮬레이션을 통해 안전성을 평가할 수 있지만, 현장에서 예측하지 못한 변수(날씨 변화, 지반 문제 등)에 대응하는 것은 숙련된 인부들의 몫이다. 오라클 보고서(2024)에 따르면, 생성형 AI가 건설업계에서 공정 효율성 개선, 비용 절감, 건설 성과 향상 등에 기여하고 있고, 건설 관련 문서 작성 및 요약 작업에서 유용하게 활용되고 있으며, 인재 격차 해소에도 도움을 주고 있지만, 현장 작업의 복잡한 변수에 대한 실시간 대응은 여전히 인간 노동자의 역할이 중요하다. 마찬가지로, 농업 분야에서는 AI가 자동화된 트랙터, 드론을 활용한 작물 모니터링 등의 방식으로 일부 혁신을 이루고 있지만, 복합적인 농업 환경에서 AI가 완전한 의사결정을 내리기는 어렵다. 예를 들면, AI 기반 작물 관리 시스템은 토양 데이터를 분석해 최적의 수분 공급량을 계산할 수 있지만, 갑작스러운 기후 변화나 예상치 못한 해충 발생에 대한 즉각적인 대응은 농부의 경험과 판단이 필요하다.둘째, 정밀한 인간 판단이 필요한 직업 (의료·법률·심리 상담)이다. AI가 의료 영상 분석이나 법률 문서 검토 등의 보조 역할을 수행할 수 있지만, 최종 판단은 여전히 인간 전문가의 몫이다. 예를 들면, AI는 환자의 엑스레이 영상을 분석해 질병을 예측할 수 있지만, 종합적인 치료 계획을 세우는 것은 의사의 경험과 판단이 필요하다. AI는 진단 스캔 해석의 속도와 정확성을 향상시키고 있지만, 임상 전문가를 완전히 대체할 수는 없으며, AI와 인간의 전문 지식을 결합하는 것이 최상의 결과를 가져온다. 즉, AI 기반 영상 분석 시스템은 특정 암 진단에서 인간 의사보다 높은 정확도를 보이기도 하지만, 환자의 병력, 생활 습관, 복합적인 증상 등을 고려한 통합적 진료는 아직 인간 의사가 수행해야 한다. 법률 분야에서도 AI는 문서 검색과 판례 분석을 도울 수 있지만, 법정에서 변론을 하거나 법적 해석을 내리는 것은 인간 변호사 또는 인간 판사의 역할이다. 세션트 리걸 리서치 AI는 미국 연방 및 주 법원의 수백만 건의 판례를 분석해 사용자가 몇 초 만에 주요 법적 선례를 확인하고, 법률 문서를 작성할 수 있도록 돕고 있다. 하버드 로스쿨 데이비드윌킨 (David Wilkin) 교수는 AI는 특정 사건과 관련된 판례를 빠르게 찾아 제공할 수 있으나, 실제 사건에서 변호사가 고려해야 할 사회적 맥락, 도덕적 판단, 법적 전략 등은 인간의 경험과 논리적 사고가 요구된다고 밝혔다. 심리 상담 분야에서도 AI 챗봇이 간단한 정신 건강 상담을 제공할 수 있지만, 인간 상담사의 공감과 직관적인 판단은 대체할 수 없다. AI 기반 정신 건강 앱들은 사용자의 감정 변화를 모니터링하고 일반적인 조언을 제공할 수 있으나, 복잡한 심리적 문제를 해결하는 과정에서 상담사와의 대면 대화가 훨씬 효과적인 것으로 보고됐다. 특히, 상담 과정에서 신뢰와 관계 형성이 중요한데, AI는 감정을 진정으로 이해하거나 즉각적인 정서적 반응을 보이는 데 한계가 있다. 셋째, 공예 및 수공업 기반 산업 분야이다. 예술, 디자인, 공예 등 인간의 창의성이 중요한 분야는 AI가 지원할 수 있지만, 완전히 대체하기 어려운 영역이다. 예를 들면, AI는 그림을 그리고 음악을 작곡할 수 있지만, 개별 아티스트의 독창적인 스타일과 감성을 완전히 복제할 수는 없다. 최근 AI 기반 이미지 생성 기술(예: DALL·E, Midjourney)이 발전하면서 그래픽 디자인, 일러스트 제작 등에 활용되고 있지만, 디자이너들이 갖고 있는 직관적 감각과 창의적인 아이디어를 그대로 모방하는 것은 어렵다. AI가 과거의 데이터를 학습해 새로운 작품을 만들어낼 수 있지만, 이는 기존 스타일의 변형일 뿐, 완전히 새로운 예술적 개념을 창조하는 것은 인간의 창의성이 필요한 영역이다. 공예 분야에서도 손으로 만드는 특유의 질감과 창의성은 AI가 쉽게 따라갈 수 없는 부분이다. 예를 들면, 전통 도자기 제작이나 수제 가구 제작과 같은 분야에서는 장인의 경험과 기술이 중요한 요소로 작용한다. AI가 설계 도면을 제시할 수는 있지만, 세밀한 조각, 균형 감각, 재료의 특성을 활용하는 부분은 여전히 인간의 손을 거쳐야 한다. 특히, 맞춤형 제작이 중요한 공예 산업에서는 고객의 취향과 감각을 고려해 즉흥적으로 조정하는 작업이 필수적이며, 이는 AI가 단순 반복 학습을 통해 대체하기 어려운 영역이다. 패션 디자인에서도 AI가 트렌드를 분석하고 디자인 시안을 생성할 수 있지만, 창의적인 패션 스타일을 창조하는 것은 인간 디자이너의 역할이다. AI는 소비자 선호도 데이터를 바탕으로 새로운 패턴과 스타일을 추천할 수 있지만, 혁신적인 디자인을 만들어내는 과정에서 인간 디자이너의 예술적 감각과 문화적 이해가 필수적이다. 일부 패션 브랜드는 AI를 활용해 디자인 효율성을 높이고 있다. 예를 들면, 프랑스 패션 브랜드 카사블랑카(Casablanca)는 2023년 봄/여름 컬렉션 캠페인에서 AI 기술을 활용해 초현실적인 분위기의 이미지를 생성하였지만, AI 활용은 인간 디자이너와의 협업을 통해 최종적인 디자인 결정은 여전히 인간 디자이너가 주도했다.생성형 AI 시대에서 개인이 경쟁력을 유지하려면 지속적인 학습과 AI 도구의 효과적인 활용이 필수적이다. AI의 한계를 이해하고 비판적 사고 능력을 키우며, 창의성과 감성 지능을 강화하는 것이 중요하다. 또한, 개인정보 보호 및 보안 인식을 높여 AI 시대의 위험 요소에 대비해야 한다. 생성형 AI의 발전은 피할 수 없는 흐름이며, 이를 어떻게 활용하고 대비하는지가 미래 경쟁력을 결정할 것이다. 변화의 속도가 빠른 만큼, 개인과 기업 모두가 이에 적응할 수 있도록 준비해야 한다. 김호림 동양대 교수는_현재 동양대 AI융합연구센터장으로서 세계환경사회거버넌스학회(WAESG) 회장, 한국경영정보시스템학회(KMIS) 부회장, 한국인터넷전자상거래학회(KIECA) 부회장을 역임하고 있다. 주요 연구 분야는 머신러닝, 인공신경망, 스마트팩토리, 기업정보시스템, ESG, 블록체인이다. 고성능 AI 솔루션 개발 및 생성형 모델을 비즈니스에 적용하는 연구를 수행중이다. 또한, 디지털 전환(DT)과 관련하여 스마트팜, 스마트팩토리 등의 생산성 향상, 결함 탐지, 생산관리 시스템(MES) 데이터 분석을 지원하며, 정부 지원사업과 연계한 AI 및 데이터 활용 방안을 연구하고 있다.

신한투자증권은 미국의 고성능 인공지능(AI)클라우드 기업 람다(Lambda)가 진행한 시리즈 D펀딩에서 신기술투자조합을 통해 9300만 달러를 투자했다고 4일 밝혔다.미국 독립계 AI클라우드 사업자 중 탑(Top)2 규모를 자랑하는 Lambda는 전 세계에서 엔비디아 그래픽처리장치(GPU)를 가장 많이 공급받는 회사 중 하나이다. Lambda는 엔비디아의 다양한 GPU모델을 기반으로 AI클라우드 서비스를 제공하며, 개발자들이 AI모델 구축과 연구 개발을 보다 신속하게 진행할 수 있도록 지원하고 있다. 독자적으로 개발한 인프라와 소프트웨어를 통해 고객들에게 고품질의 AI학습 및 추론 솔루션과 다양한 편의 기능을 제공하고 있다. Lambda는 이번 시리즈 D라운드에서 총 4억8000만달러 규모의 투자를 유치했다고 발표했다. 이번 라운드는 안드라캐피탈(Andra Capital)과 SGW가 리드 투자자로 참여했다. 그 외 ▲엔비디아 ▲슈퍼마이크 ▲페가트론 등이 신한투자증권과 함께 투자자로 참여했다.또 회사는 이전 시리즈 C라운드 주요 투자자인 SK텔레콤과의 전략적 협업을 통해 SK브로드밴드가 소유한 가산동 AI데이터센터에서 구독형 GPU 클라우드 서비스(GPU-as-a-Service)를 올해 초 출시했다. 람다는 한국을 아시아태평양 지역의 첫번째 거점으로 활용해 글로벌 사업도 확장할 계획이다.업무집행조합원인 신한투자증권은 데이터센터, AI밸류체인, 스마트팩토리 등 성장성이 높은 미래산업에 대한 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 지난해에는 국내 대기업과의 협력을 통해 호주수전해 기업 하이사타(Hysata)에 투자했으며 미국 데이터센터 서버용 스마트팩토리 기업 브라이트머신에도 투자한 바 있다. 이외에도 ▲미국 광고기술 업체 몰로코 ▲미국 최대 배터리 재활용 기업 어센드 엘리먼츠 ▲유럽 바이오시밀러 기업 알보텍텍 등에 투자하면서 글로벌 투자 포트폴리오를 다각화하고 있다.

AX전문기업 LG CNS가 지난해 역대 최대 실적을 달성했다. LG CNS는 6일 지난해 및 4분기 실적을 발표했다. 지난해 매출액은 5조9826억원, 영업이익은 5129억원을 기록했다. 전년 대비 각각 6.7%, 10.5% 증가했다. 2024년 4분기 실적도 역대 분기 실적 최대인 매출액 2조242억원, 영업이익 2001억원을 기록했다. 전년 동기 대비 4분기 매출액은 6.2%, 영업이익은 1.1% 증가했다.LG CNS의 핵심 성장동력으로는 클라우드와 AI 사업이 꼽힌다. 전년 대비 15.8% 고성장을 달성하며 최대 실적을 견인했다. 지난해 클라우드와 AI 분야 매출은 전체 매출의 약 56%인 3조3518억원이다. 클라우드 영역에서 LG CNS는 국내 대표 MSP(Managed Service Provider)로 손꼽힌다. 특히 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글 클라우드 등 글로벌 CSP(Cloud Service Provider)들과의 긴밀한 파트너십을 맺고 있다. LG CNS는 지난해 6월 국내 최초로 AWS의 ‘생성형 AI 컴피턴시’ 인증을, 같은해 10월에는 아시아 최초로 구글 클라우드의 ‘생성형 AI 전문기업’ 인증을 획득하며 우수한 역량을 입증했다.AI 분야에서도 좋은 성과를 내고 있다. 고객이 원하는 생성형 AI 서비스 개발을 돕는 ‘DAP GenAI 플랫폼’, 멀티모달 기반의 이미지 생성형 AI인 ‘드래그(DRAG)’ 등 자체 솔루션을 기반으로 AI 사업을 활발히 진행하고 있다. AI 신사업 분야인 AI 데이터센터 사업도 본격 추진한다. LG CNS는 AI 데이터센터의 필수 기술로 손꼽히는 ‘액침냉각’ 기술 연구과제를 수행하고 있다. 데이터센터를 가상으로 구현해 장비 과열 등을 실시간 모니터링하는 디지털트윈 기술로 차별화된 서비스를 제공할 계획이다.스마트로지스틱스·스마트팩토리·스마트시티를 아우르는 스마트엔지니어링 사업 매출은 안정적인 성장세를 유지했다. 전년 대비 3.7% 증가한 1조2370억원을 기록했다. 시스템 통합(SI, System Integration), 시스템 운영(SM, System Management) 등 전통적 IT서비스 사업 영역에서는 1조3938억원의 매출을 올렸다.

AI 기반 스마트팩토리 솔루션 전문 기업 피아이이가 기관 수요예측에서 높은 관심을 받으며 기업공개(IPO) 흥행 청신호를 켰다.16일 투자은행(IB) 업계에 따르면 피아이이는 지난 8~14일 진행한 기관 수요예측에서 경쟁률 1117대 1을 기록했다. 수요예측에 참여한 기관투자가 1921곳 중 1035곳(53.8%, 가격 미제시 포함)이 공모가 희망밴드(4000~5000원) 상단을 이상의 가격을 제시했다.피아이이는 공모가를 밴드 상단인 5000원으로 확정하고 오는 20~21일 일반 공모청약을 진행한다. 일반 투자자 몫으로는 90만주를 배정했다. 이후 청약 증거금 환불 등을 거쳐 오는 2월 4일 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 상장 후 시가총액은 약 1791억원, 대표 주관사는 삼성증권이다.피아이이는 최근 초음파∙엑스레이(X-ray), 컴퓨터단층촬영(CT)과 같은 비파괴검사 관련 핵심기술을 확보하고 새로운 사업 영역으로 진출했다. 이를 통해 검사 신뢰도를 높일 뿐만 아니라 반도체 패키징, 유리기판 등 다양한 첨단 산업군 진출로 매출 다변화를 모색한다는 계획이다.최정일 피아이이 대표는 “피아이이가 보유한 AI SW 기술력을 믿고 수요예측에 참여해 주신 기관투자자분들께 감사드린다”며 “2차전지 AI 비전을 통해 축적해 온 성과를 바탕으로 비파괴검사, AI Agent 기술을 이용한 반도체, 자동차, 제약 등 다양한 분야로 사업을 다각화해 성장세에 속도를 낼 것”이라고 설명했다.

올해 조 단위 대어급 기업들이 기업공개(IPO) 시장 출격을 앞두고 있다. 지난해에 이어 올해도 기업공개(IPO) 시장 한파가 이어지는 가운데, 이들 기업이 IPO시장의 반등 분위기를 살릴 수 있을지 업계 관심이 커지고 있다. 금융투자업계에 따르면 올해 상반기 대어급 IPO 종목으로는 ▲LG CNS ▲디엔(DN)솔루션즈(옛 두산공작기계) ▲서울보증보험 ▲롯데글로벌로비스(옛 현대로지스틱스) ▲달바 글로벌 등이 거론된다. 몸값이 최대 6조원대로 거론되는 LG CNS는 1월 9일부터 15일까지 기업공개를 위한 기관 수요예측을 실시한다. LG CNS의 희망공모가는 5만3700~6만1900원으로 이를 고려한 기업가치는 5조2027억~5조9972억원에 달한다. 공모예정금액은 1조406억~1조1994억원이다. 업계에서는 올해 유가증권시장(코스피) 입성 첫 타자인 LG CNS의 흥행 여부에 따라 이후 IPO 향방이 가늠될 것으로 보고 있다. 최근 국내 증시는 비상계엄 사태 등 불확실성이 커지며 공모 여건이 녹록하지 않은 상황이다. 올해 상장에 나서는 기업들은 공모희망가를 내리거나 공모물량을 대폭 축소하는 등 눈높이를 낮추는 모습도 포착됐다. 대어 LG CNS도 마차가지다. 상장주관사인 KB증권 등은 당초 상장 시가총액 목표를 7조원으로 설정했다. 하지만 지난해 말 공모주 시장이 얼어붙으면서 시장 친화적으로 공모가를 산정한 것으로 풀이된다. LG CNS가 몸값을 낮춰서라도 증시 입성에 도전하는 배경으로 맥쿼리PE와 협상 조건이 걸려있기 때문이라는 분석이 나온다. 앞서 맥쿼리PE는 지난 2020년 LG CNS 지분 35%를 약 1조원에 인수하며 당시 5년 이내 상장 조건을 내걸었다. 상장 마감 기한은 2025년 4월이다. 현재 LG CNS의 2대 주주인 맥쿼리PE는 이번 IPO를 통해 보유한 주식 일부를 매각할 전망이다. LG CNS의 IPO 흥행 기대감은 긍정적이다. 신용등급 전망 상향에 이어 꾸준한 매출 증가세가 이어지고 있어서다. 회사의 매출액은 ▲2021년 4조1431억원 ▲2022년 4조9696억원 ▲2023년 5조6053억원으로 연평균 16.3% 성장했다. 2024년 3분기 누적 매출도 전년 동기 대비 7% 증가한 3조9584억원을 기록했다. LG CNS는 클라우드·인공지능(AI)·스마트팩토리 등 디지털전환(DX) 영역으로 사업을 확장하며 미래 성장동력을 확보했다.공작기계 전문 제조기업 DN솔루션즈는 지난해 12월 코스피 시장 상장을 위한 예비심사를 통과했다. DN솔루션즈의 상장 후 예상 기업가치는 5조~6조원에 달한다. DN솔루션즈는 대우중공업 사업부가 모태로, 자동차·정보통신(IT)·반도체·우주항공 등 다양한 제조업 현장에서 필요한 첨단 금속 절삭가공 장비를 만든다. 최근에는 공작기계에 로봇이나 AI를 결합한 자동화 솔루션도 공급한다. 2023년 별도재무제표 기준 매출액 1조7922억원, 영업이익 3914억원을 기록했다. 상장 공동 대표 주관사는 미래에셋증권·삼성증권·UBS증권이다. 공모가 눈높이 낮추는 등 시장 ‘눈치 보기’코스피 입성 재수생 서울보증보험은 지난해 10월 유가증권시장본부로부터 상장예비심사 승인을 받았다. 삼성증권과 미래에셋증권이 대표 주관을 맡았다. 예상 기업가치 3조원 수준이다. 서울보증보험의 상장 도전은 이번이 두 번째다. 서울보증보험은 ‘고평가’ 논란이 일며 2023년 8월 기관 투자가 대상 수요예측에서 부진하며 고배를 마셨다. 2023년 서울보증보험이 제시한 공모가 희망 범위는 3만9500~5만1800원이다. 이를 기준으로 한 시가총액은 2조7580억~3조6168억원이다. 하지만 수요예측 결과 희망공모가 하단에서도 필요한 모집금액을 모으지 못한 것으로 알려졌다. 주관 사단과 서울보증보험은 이런 문제점을 극복하기 위해 공모가를 다소 낮춰 수요예측 흥행에 나설 전망이다. 서울보증보험은 1969년에 설립돼 보증보험업을 영위하는 회사로, 지난해 별도재무제표 기준 매출액 2조5838억원, 영업이익 5191억원을 기록했다.다만 LG CNS를 제외한 대어급 기업들의 공모 일정은 아직 구체화되지 않았다. DN솔루션즈·서울보증보험·롯데글로벌로지스·달바글로벌 등은 이제 상장예심을 통과한 상태다. 시장에서는 이들 기업이 상장예심을 통과했지만 IPO를 완수할 수 있을지에 대해서는 예의 주시하고 있다. 최근 인터넷전문은행 케이뱅크가 IPO를 철회하면서 업계에서는 신중한 분위기가 감지된다. 케이뱅크의 상장 철회는 이번이 처음이 아니다. 지난 2022년 상장을 준비하다가 2023년 2월 투자심리 위축 등을 고려해 상장을 연기했다. 이후 2024년 8월 상장 예비심사를 통과하면서 10월 말 상장을 목표로 IPO에 재도전했다.이에 케이뱅크는 지난해 하반기 IPO 대어로 꼽히며 시장의 기대감을 한 몸에 받았다. 하지만 수요예측 결과가 당초 기대보다 부진하게 나오면서, 지난해 10월 목표였던 IPO를 올해 초로 연기했지만 이 역시 무산된 것이다. 케이뱅크는 외형 성장과 수익성 제고에 주력함으로써 기업가치를 높이고, 주식시장 상황이 개선되면 조속히 IPO에 다시 나선다는 계획이다. 이창희 삼성증권 연구원은 “올해 국내 IPO 시장 반등은 주식시장의 지수 반등이 먼저 이뤄져야 한다”며 “2월 유가증권시장에 상장 예정인 LG CNS의 흥행 여부가 IPO 시장 분위기 반등에 중요한 기점이 될 것”이라고 예상했다.

현대차그룹이 엔비디아와 모빌리티 혁신을 위한 전략적 파트너십을 체결했다.현대차그룹은 이번 파트너십 체결을 통해 소프트웨어 중심 차량(SDV) 로보틱스 등 핵심 모빌리티 솔루션을 지능화하고 사업 운영 전반에 걸쳐 AI 기술 적용을 강화할 계획이라고 10일 밝혔다.특히 디지털 트윈 기술을 활용해 가상 환경에서 신규 공장 구축 및 운영 과정을 시뮬레이션 한다. 이를 기반으로 제조 효율성과 품질을 향상하고, 비용을 절감하기 위해 엔비디아의 디지털 트윈 플랫폼 ‘옴니버스’(Omniverse)를 활용할 계획이다.현대차그룹은 엔비디아의 가속 컴퓨팅 하드웨어와 생성형 AI(인공지능) 개발 툴을 활용해 AI 모델이 방대한 양의 데이터를 안전하게 학습시키기 위한 체계를 마련하고 이를 통해 밸류체인 전반에 필요한 AI 애플리케이션을 개발한다.또한 현대차그룹은 엔비디아의 로보틱스 플랫폼인 아이작(Isaac)으로 AI 기반 로봇을 개발하고 로봇 학습에 필요한 가상환경 구축을 위해 엔비디아와 협력할 예정이다.현대차그룹은 AI, 로봇 기술 등 혁신적인 자동화 방식을 적용한 스마트팩토리 생태계 ‘이포레스트’(E-FOREST)를 구축해 글로벌 제조 역량을 고도화하고 있다.김흥수 현대차그룹 GSO 본부장 부사장은 “현대차그룹은 로봇, 자율주행, 스마트팩토리 등 다양한 분야에서 AI를 활용해 혁신적인 시도를 하고 있다”며 “엔비디아와의 협력을 통해 이러한 혁신들을 내실화하고 가속화해 미래 모빌리티를 선도하는 기업으로 도약할 것”이라고 밝혔다.리시 달 엔비디아 오토모티브 담당 리시 달 부사장은 “생성형 AI, 소프트웨어 플랫폼, 가속 컴퓨팅 하드웨어 기술 등이 새로운 모빌리티 시대를 열어가고 있다”며 “이번 파트너십을 통해 현대차그룹은 더 안정적이고 지능화된 차량을 만들고 높은 효율성과 품질로 제조 역량을 강화하며 혁신적인 로봇 기술을 개발할 수 있는 환경을 구축하게 될 것”이라고 말했다.

고려아연은 자회사 ‘로보원’(ROBOne)이 ‘CES 2025’에서 2개의 혁신상을 수상했다고 9일 밝혔다. 고려아연은 지난해 9월 지분 투자로 로보원의 경영권을 확보해 자회사로 편입했다. 로로보원은 로보틱스 솔루션 기업이다.로보원이 개발한 ‘폐기물 선별 로봇’ 로빈(ROBin)은 ‘스마트시티’와 ‘지속가능성·에너지&전력 분야’에서 혁신상을 받는 영예를 안았다. 로보원은 로봇과 자동화 시스템을 포함해 인공지능 선별 로봇, 협동 로봇 솔루션 등을 보유하고 있다. 이번 CES에서 혁신상을 받은 로빈에는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 융합된 AIoT 기술이 적용됐다. 이러한 기술을 기반으로 로빈은 폐기물이 컨베이어 위로 지나가면 비전(카메라)이 이를 인식하고 로봇에 달린 진공 블로어를 통해 목적물을 스스로 잡아낸다.앞서 고려아연은 로보원의 인공지능 폐기물 선별로봇을 활용해 미래 신성장 동력인 ‘트로이카 드라이브’의 자원순환 분야, 즉 전자폐기물(E-Waste) 선별공정 상당수를 자동화함으로써 업무 효율성과 생산성을 향상시키기 위해 로봇 회사에 대한 투자 인수를 단행했다. 이후 첫번째 프로젝트로 ‘폐기물 선별로봇’ 로빈을 2024년 11월 미국 계열사인 이그니오 에브테라(evTerra) 시카고 허브에 설치해 현재 운전 중이다. 이를 위해 고려아연과 이그니오 기술진들이 합심해 해당 로빈을 최적화했다. 고려아연은 ‘폐기물 선별 로봇’ 로빈을 현장에 설치하고 운용함으로써 축적한 데이터를 바탕으로 성능을 지속적으로 업그레이드하고 이를 다른 산업 분야에 활용할 수 있도록 다양한 로봇 관련 기술 투자도 병행할 예정이다. 폐배터리 선별처리와 제련소 공정 빅데이터 활용 등 자원순환과 기존 제련 분야뿐만 아니라 트로이카 드라이브 전체로 산업로봇 적용 범위를 확대해 산업 경쟁력을 강화할 계획이다.고려아연 관계자는 “로빈을 효율성 제고와 원가 절감, 스마트팩토리 실현에 앞장설 것”이라며 “앞으로 미국 전역 총 6곳의 지역 허브에 있는 에브테라 공장에 순차적으로 로빈을 확대 적용할 계획”이라고 밝혔다.

IBK벤처투자가 총 1000억원 규모의 펀드 결성에 성공했다. IBK벤처투자가 결성한 두 개의 펀드는 모두 ‘스타트업코리아펀드’ 초격차 분야에 선정됐다. 민관 합동 벤처투자 플랫폼인 스타트업 코리아 펀드는 19개 민간출자자가 3280억원을, 모태펀드가 2310억원을 출자하게 된다. 초격차·세컨더리 분야로 나뉜다. IBK벤처투자가 결성한 펀드는 ‘스타트업 코리아 IBKVC-FP 2024 펀드’(초기펀드)와 ‘스타트업 코리아 IBKVC-코오롱 2024 펀드’(중후기펀드)다. 초기펀드는 초기 창업기업에 지원하게 되고, 중후기 펀드는 기업의 스케일업과 글로벌 진출을 목표로 하는 기업에 투자하는 펀드다. 초기펀드는 퓨처플레이와, 중후기펀드는 코오롱인베스트먼트와 컨소시엄을 구축했다. 두 펀드의 주목적은 10대 초격차 분야인 ▲시스템반도체 ▲바이오·헬스 ▲미래모빌리티 ▲친환경·에너지 ▲로봇 ▲빅데이터·인공지능(AI) ▲사이버보안·네트워크 ▲우주항공·해양 ▲차세대원전 ▲양자기술 등의 중소·벤처기업 또는 정부의 ‘초격차 스타트업 1000+ 프로젝트’ 선정 기업이다. IBK벤처투자가 이 펀드로 투자한 기업은 ‘아이디어오션’(10억원, 초기펀드) ‘해양드론기술’(10억원, 초기펀드) ‘아이지(20억원, 중후기펀드)다. 아이디어오션은 기구 설계 영역에서 AI 생성형 설계 솔루션을 상용화한 기업이다. 해양드론기술은 참치 어군 및 해상 배송 드론 서비스를 제공하는 기업이다. 글로벌 진출 기반을 마련한 것이 투자의 포인트다. 아이지는 스마트팩토리 등 신기술 관련 직무 교육 솔루션을 제공하고 있다. 매출과 이익 모두 성장세를 기록하고 있다는 게 투자를 받은 이유로 꼽힌다. IBK벤처투자는 다양한 산업 분야에서 투자 대상을 선발할 계획이다. 최근 투자심리가 위축된 가운데 IBK벤처투자의 적극적 행보는 초기 투자 생태계에 활력을 불어넣고, 신생 기업들의 성장 기반을 탄탄히 할 것으로 기대된다. 조효승 IBK벤처투자 대표이사는 “결성된 두 개 펀드를 통해 미래 성장 분야에 자금을 공급하고, 딥테크 기업의 혁신성장을 적극 지원하여 국내 경제 활성화에 기여하겠다”라고 밝혔다.