175년 이상의 산업 경험을 자랑하는 지멘스는 엔비디아 와 산업용 AI 분야에서 협력을 강화하기 위해 공식 파트너십을 체결했습니다. 양사는 하드웨어와 소프트웨어 통합을 넘어 AI, 아날로그, 디지털 트윈, 자동화를 종합적으로 결합하여 실제 공장에서 "실질적으로 운영 가능하고 확장 가능한" 산업용 AI 운영 체제를 구축하는 것을 목표로 합니다. 지멘스 CEO 롤랜드 부쉬와 엔비디아 CEO 젠슨 황은 이번 산업용 AI 시스템의 구현 일정, 적용 시나리오, 그리고 제조, 에너지, 글로벌 공급망에 미칠 실질적인 영향에 대해 처음으로 자세히 설명했습니다.
산업용 인공지능은 공장에 도입되어 의사 결정 지원에서 직원을 대신하여 작업을 수행하는 단계로 나아가고 있습니다.
부쉬는 현재 산업 AI의 핵심적인 변화는 차세대 모델이 단순히 제안만 제공하는 것이 아니라 인간을 대신하여 직접 결정을 내리고 실행할 수 있다는 점이며, 이를 통해 시스템이 자율성과 자체 조정 기능을 갖추기 시작할 수 있다고 지적합니다.
그는 또한 많은 고객들이 한 걸음 더 나아가 제조 공정의 디지털 트윈을 만들어 가상 세계에서 공정을 최적화한 다음 실제 공장에 구현하고 있다고 언급했습니다. 인공지능은 이미 생산 라인에서 작동하고 있지만, 더욱 높은 수준으로 발전하고 있다는 것입니다.
진정한 과제는 규모 확장에 있습니다. 배포 및 복제를 더 쉽게 하려면 진입 장벽을 낮춰야 합니다.
부쉬는 인공지능의 실현 가능성보다는 규모 확장과 광범위한 도입에 진정한 어려움이 있다고 솔직하게 인정했습니다. 주요 장애물은 다음과 같습니다.
- 고객들은 충분한 기술을 보유하고 있습니까?
- 이 시스템은 배포하기 쉬운가요?
- 그리고 그것이 여러 공장과 산업 분야에 신속하게 적용될 수 있는지 여부입니다.
현재 산업용 AI 도입은 여전히 전문 인력과 복잡한 통합 작업에 크게 의존하고 있습니다. 따라서 지멘스는 진입 장벽을 낮추고 배포를 더욱 쉽고 직관적으로 만드는 데 집중하고 있습니다. 그는 또한 조선, 중공업부터 스타트업에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 관련 솔루션이 도입되기 시작했으며, 이는 시장 모멘텀이 빠르게 성장하고 있음을 보여준다고 강조했습니다.
엔비디아는 지멘스의 소프트웨어 통합을 가속화하여 설계부터 생산까지 전체 프로세스를 간소화합니다.
황런쉰은 이번 협력이 단순한 상징적 동맹이 아니라 소프트웨어와 하드웨어, 그리고 프로세스 전반에 걸친 심층적인 통합이라고 밝혔습니다. 이번 협력의 핵심 사항은 다음과 같습니다.
- 지멘스의 EDA 소프트웨어 속도를 향상시키세요
- 가속 물리 및 공정 시뮬레이션 소프트웨어
- AI, 물리적 AI 및 대규모 모델을 Teamcenter 및 공장 자동화 시스템에 통합
이는 엔비디아가 향후 칩과 시스템을 설계할 때 지멘스의 아날로그 및 디지털 트윈 툴을 더욱 직접적으로 활용하게 될 것임을 의미합니다. 동시에 엔비디아의 자체 공장과 파트너사(예: 폭스콘) 또한 이 산업용 AI 운영 체제를 생산 라인 및 공장 관리에 사용하여 연구 개발에서 제조에 이르는 완벽한 폐쇄 루프를 구축할 수 있습니다.
(참고: 팀센터는 지멘스에서 개발한 제품 수명주기 관리 소프트웨어입니다. 기업 내 사람, 프로세스, 데이터를 연결하는 디지털 플랫폼으로, 통합된 디지털 스레드를 통해 기계, 전자, 소프트웨어 설계, 자재 명세서(BOM), 프로세스 관리를 통합하여 제품 컨셉 및 설계부터 제조 및 서비스에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 협업을 지원하고, 제품 상장 단축 및 개발 비용 절감을 돕습니다. EDA 소프트웨어는 컴퓨터 지원 설계(CAD) 도구를 사용하여 논리 설계, 회로 시뮬레이션, 배치, 검증 등을 포함한 집적 회로(IC) 및 전자 시스템의 복잡한 설계 프로세스를 자동화합니다.)
디지털 트윈은 시행착오 비용을 줄여주고, 엣지 추론은 효율성을 높여줍니다.
젠슨 황은 인공지능이 현실 세계에 미치는 영향에 대해 논의하면서 "베라 루빈" 시스템을 예로 들며, 시스템의 복잡성과 비용 압박으로 인해 완전히 새로운 설계 방식이 필요하다고 설명했습니다. 이 시스템은 6개의 칩을 통합하고 있으며, 단일 GPU는 최대 24만 와트의 전력을 소비하지만, 이전 모델보다 에너지 효율과 비용 효율이 10배 향상되었습니다.
그의 핵심 주장은 전체 시스템 설계 및 검증을 지멘스의 디지털 트윈에서 완료할 수 있다면 시행착오 비용을 크게 줄일 수 있어 "불가능"을 "대량 생산 가능"으로 바꾸고 원스텝 솔루션에 더 가까워질 수 있다는 것입니다.
부쉬는 AI의 경쟁 무대가 데이터 센터에만 국한된 것이 아니며, 진정한 가치는 저지연 추론이 공장의 엣지 디바이스까지 도달할 수 있는지 여부에 있다고 덧붙였습니다. AI 칩은 이제 컨트롤러, 산업용 컴퓨터 및 엣지 디바이스에 사용되어 공장이 사후 분석이 아닌 실시간으로 조정 및 최적화할 수 있도록 함으로써 생산량, 에너지 소비 및 전반적인 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
(참고: 엣지 디바이스는 공장, 기계 또는 현장에 설치되어 실시간으로 감지, 처리 및 반응할 수 있는 컴퓨터/컨트롤러입니다.)
자율 공장과 에너지 병목 현상이 공존하며, 공급망 압박은 우주까지 미치고 있다.
양측은 노동력 부족, 생산량 증대, 에너지 효율성 향상 등의 요인으로 자율 및 고도 자동화 공장에 대한 수요가 증가하고 있으며, 이는 특히 미국 제조업의 부활에 매우 중요하다는 데 동의했습니다.
황런쉰은 현대 공장을 "거대한 로봇"이라고 묘사했는데, 과거 가장 큰 어려움은 로봇을 가르치기가 너무 어렵고 소프트웨어 개발에 너무 많은 인간의 노력이 필요하다는 점이었다. 물리적 인공지능의 가치는 로봇을 "가르치기" 쉽게 만들고, 대량 의 수동 프로그래밍을 시연으로 대체하는 데 있다.
에너지 문제에 관해 황런쉰은 모든 산업혁명은 에너지 제약을 받아왔으며, AI 혁명 또한 예외가 아니라고 단호하게 밝혔다. 따라서 모든 세대의 제품은 더욱 에너지 효율적이어야 한다고 강조했다. 이에 부쉬는 시야를 넓혀 전체 전력 공급망을 언급하며, 데이터센터의 고품질 전력 수요가 발전소, 가스 터빈, 고전압 변압기, 배전 설비 등에 부담을 주고 있으며, 일부 영역에서 병목 현상이 발생할 수 있다고 지적했다.
황런쉰은 중국 시장에 대한 논의를 이어가며 수요가 여전히 강세를 보이고 있으며, 이러한 분위기는 주로 기업 채널을 통해 간접적으로 반영되고 있다고 밝혔습니다. 부쉬 또한 지멘스의 소프트웨어 투자 확대를 지속할 것이며, 인수합병 가능성도 배제하지 않는다고 언급했습니다.
마지막으로 두 사람은 장기적인 관점을 제시하며 우주 데이터 센터가 에너지 및 냉각 측면에서 이점을 가질 수 있다고 제안했습니다. 만약 우주에서 생산이 이루어진다면, 가장 적합한 제품은 지구로 신속하게 전송될 수 있는 지능형 해시레이트 일 것입니다. 향후 2~3년 안에 인공지능, 디지털 트윈, 자동화가 완벽하게 통합되면 자율 공장은 더 이상 단순한 개념이 아니라 글로벌 제조 경쟁의 새로운 출발점이 될 것입니다.
(엔비디아의 알파마요 생태계가 공개되었습니다. AI 기반 자율주행차에 추론 능력을 부여하고, 차량의 결정 이유를 설명할 수 있도록 지원합니다.)
이 기사, "지멘스와 엔비디아, 산업용 AI 시스템 공동 출시: 디지털 트윈에서 자율 공장까지, 제조 분야 AI 구현 가속화"는 연쇄 뉴스 플랫폼인 ABMedia 에 처음 게재되었습니다.
