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[IT뉴스]씨이랩 "AstraGo, 리즈닝 AI에 최적 GPU 관리 솔루션"

온카뱅크관리자

2025-08-07 07:17:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰] 채정환 대표 "GPU 효율성 50% 이상 높여줘...산업특화 AI도 성과" 
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 (지디넷코리아=방은주 기자)"아스트라고(AstraGo)는 리즈닝(reasoning)AI 시대의 최적 GPU 관리 솔루션입니다."
 채정환 씨이랩 대표는 6일 지디넷코리아와 인터뷰에서 "우리 회사의 AI 어플라이언스 사업은 GPU 자원을 보다 효율적으로 활용하려는 고객을 위해 개발한 통합형 AI 인프라 솔루션이다. 단순한 하드웨어 공급이 아니라 우리가 개발한 GPU 클러스터 최적화 소프트웨어인 ‘아스트라고’를 고성능 서버 인프라와 함께 결합해 AI 모델 개발과 운영에 최적화한 환경을 패키지 형태로 제공하고 있다"며 이같이 밝혔다.
 씨이랩의 주력 솔루션인 '아스트라고'는 쿠버네틱스(Kubernetes) 기반의 GPU 자원 관리 시스템이다. GPU를 모니터링, 최적으로 분배하거나 연결해준다. 이에, GPU 효율성을 기본으로 50% 이상 높여준다고 회사는 강조했다. 효율성 향상 뿐 아니라 학습 시간 예측, 잡 스케줄링, 실시간 모니터링 등 환경 운영에 필요한 기능도 제공한다. 고객은 복잡한 설정 없이 1분 내에 AI 워크로드를 구성할 수 있어, 개발 생산성과 인프라 운영 효율을 동시에 높일 수 있다.
 특히 씨이랩이 제공하는 어플라이언스는 엔비디아 DGX 뿐 아니라 HPE, 델 등 주요 OEM 서버와도 연동이 가능하다. 클라우드와 온프레미스 환경을 모두 지원하고 무엇봐 고객 맞춤형 구성이 가능한 장점이 있다. 채 대표는 "씨이랩의 AI 어플라이언스는 단순한 장비 판매를 넘어, AI 기술 도입 장벽을 낮추고 고객의 AI 전환을 실질적으로 지원하는 전략적 제품군"이라고 설명했다.
 채 대표는 한국말로 모두 추론이라고 쓰는 영어 inference와 reasoning이 큰 차이가 있다고 짚었다. 그에 따르면, inference는 학습을 하고 파라미터를 줘 뭔가를 출원할 때 원샷으로, 딱 한번 하고 끝난다. 이는 오류가 많은 단점이 있다. 반면 reasoning은 추론을 한번하고 끝내는 것이 아니라, 여러번 바복할 수 있다. 이런 특성은 에이전트AI와 잘 맞는다. 채 대표는 "AI가 리즈닝AI 시대로 가면서 학습에 필요한 리소스가 더 많이 들어가고 있다"면서 "이에 '아스트라고' 같은 GPU 관리 모니터링 소프트웨어 역할이 더 필요해졌고, 각광받고 있다. 리즈닝AI 시장이 커질터인데, 우리는 여기에 집중할 것"이라고 밝혔다.
 채 대표는 광운대 전자계산학과를 졸업하고, HPE 등 글로벌 IT 회사에서 30여년간 일했다. 2022년 씨이랩에 합류했다. 이후 영업을 총괄하는 AI 인프라 전문가로 자리잡았고, 올해부터 각자대표이자 최고사업책임자(CBO)를 맡아 전체적인 사업 비즈니스를 진두지휘하고 있다. 아래는 채 대표와 일문일답.
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 <img alt="채정환 씨이랩 각자대표가 회사 현황과 비전을 설명하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/ZDNetKorea/20250807070243998outj.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="q8iDCr6Fku" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/ZDNetKorea/20250807070243998outj.jpg" width="658">
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 채정환 씨이랩 각자대표가 회사 현황과 비전을 설명하고 있다.
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 -AI 산업의 현재 트렌드와 앞으로의 성장 가능성을 어떻게 전망하고 있나?
 "현재의 AI산업은 산업의 구조 자체를 바꾸는 전환기에 들어섰다고 보고 있다. 특히 최근 몇 년간 생성형 AI 부상 이후 AI는 단순한 업무 보조 수준을 넘어 의사결정 자동화하고 산업 공정을 최적화하는 주체로 빠르게 진화하고 있다. 기술 트렌드를 보면 ▲초거대모델 LLM 실용화 ▲엣지 AI(On-device) 보편화 ▲AI 인프라 수요 급증 ▲디지털 트윈과 실시간 AI 판단을 결합한 피지컬AI(Physical AI)의 두드러진 확장 등이 이뤄지고 있다.
 씨이랩은 이런 흐름에 발맞춰 비전AI(Vision AI)와 GPU 최적화, 디지털 트윈 기술을 통합한 ‘산업 맞춤형 AI 솔루션’을 공급하고 있다. 특히, 바이오, 반도체, 제조, 물류 등 실제 산업에서 PoC(시험테스트)를 넘어 본사업 전환과 매출 실현이 가능한 AI를 구현하고 있다는 점이 가장 큰 차별화다. 앞으로 AI는 모든 산업의 기본 인프라가 될 것인데, 씨이랩은 선도적인 기술력을 바탕으로 그 변화를 주도할 실용적인 산업 파트너로 자리매김하고 있다."
 ■ 비즈니스 전략
 -회사의 핵심 비즈니스 모델은 어떻게 구성돼 있나?
 "씨이랩의 비즈니스 모델은 단순한 기술 판매가 아닌, AI 기술을 산업 현장에 실제 적용하고 운영까지 책임지는 구조로 설계돼 있다. 핵심은 크게 세 축이다. 첫째, AI 인프라(AI Infra) 영역에서는 GPU 최적화 솔루션 '아스트라고(AstraGo)'를 중심으로 클러스터 구축, 운영, 모니터링까지 통합 제공하는 AI 어플라이언스 사업을 전개하고 있다. 이를 바탕으로 고성능 GPU 수요가 급증하는 시장에서 기술 내재화 기반의 독립적 수익모델을 갖추고 있다.
 둘째, 비전AI 플랫폼인 '엑스아이바(XAIVA)'와 '비디고(VidiGo)'는 산업 맞춤형 영상 분석 서비스를 클라우드 혹은 온디바이스 형태로 제공, 정기적인 구독형 라이선스 모델과 시스템 통합 기반 매출을 함께 확보하고 있다. 특히, 바이오·반도체·보안 분야에 특화된 모델을 통해 고부가가치를 창출하고 있다.
 셋째, 디지털 트윈 사업은 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse) 기반의 시뮬레이션 기술과 씨이랩의 영상분석·합성데이터 기술을 결합, 실제 산업 환경의 설계부터 운영, 검증까지 산업 공정을 가상화하는 고도화 서비스로 진화 중이다. 이처럼 씨이랩은 기술 라이선스·AI 플랫폼 사용료·기술 유지보수 등 다층적 매출 구조를 갖춘 비즈니스 모델을 통해 안정적인 성장 기반을 확보하고 있으며, 전방 산업의 디지털 전환과 함께 시장 확장성이 매우 높은 구조라고 자부한다."
 -최근 가장 성공적이었던 사업 전략이나 프로젝트 사례를 말해준다면
 "가장 상징적이었던 사례는 반도체 제조 현장에 적용한 옴니버스(Omniverse) 기반 반도체 디지털 트윈 구축 사업이다. 이 프로젝트는 엔비디아의 '옴니버스 컴피턴시(Omniverse Competency)'를 공식 획득한 이후, 단순 실증(PoC)이 아니라 실제 생산라인에 도입돼 반도체 공정라인을 확장하고 디지털 공정 최적화와 품질 관리 자동화를 실현했다는 점에서 의미가 크다.
 실제 반도체 제조 공정을 옴니버스 플랫폼 내에서 그대로 구현하고, 여기에 우리가 보유한 실시간 비전AI 기술과 합성데이터 생성 솔루션을 통합, 적용했다. 단순한 3D 시뮬레이션을 넘어, AI가 공정 내 발생할 수 있는 이상 상황을 사전에 예측하고, 실제와 동일한 환경에서 시뮬레이션 기반 대응 전략까지 구체화할 수 있다. 이에, 고객사는 수작업 검사와 장비 설정 의존도를 줄이고, 생산 효율성과 정밀도, 품질 리스크 대응력을 동시에 향상시킬 수 있었다.
 이 프로젝트를 통해 디지털 트윈 사업이 실증에서 본사업으로 확장됐고, 우리 회사 입장에서도 산업별로 ‘적용 가능한 AI’를 증명한 전환점이었다. 이번 사업 레퍼런스를 바탕으로  반도체를 비롯한 바이오, 제조, 건설, 모빌리티 등 다양한 산업군으로 확장할 계획이며, 글로벌 반도체 고객사들과의 협력 논의도 이어지고 있다."
 -경쟁이 치열한 AI 시장에서 씨이랩 만의 차별화한 경쟁력이나 프로페셔널 서비스(Professional Service)는 무엇인가?
 "씨이랩은 단순히 GPU 서버 공급에서만 그치는 것이 아니라 AI 모델과 기업 환경에 최적화한 하드웨어 인프라를 구축하고 유지보수를 책임지는 ‘통합형 기술지원 체계’를 갖추고 있다. 특히, AI 워크로드에 특화한 하드웨어 기술 역량이 우리 서비스의 핵심 차별화 포인트이자 프로페셔널 서비스라고 할 수 있다.
 구체적으로 보면 첫째, 서버 납품 단계부터 AI 학습 환경에 맞는 GPU 구성 최적화를 지원한다. 예를 들어, 고객의 AI 모델 구조와 데이터 용량, 요구사항 등 프로젝트 목적에 부합하는 워크로드 기반의 하드웨어 구조를 설계 및 컨설팅한다.
 둘째, 납품 이후에는 GPU 장비 버전과 환경 등을 사전 구성해 고객이 별도 설치 없이 즉시 ML/DL 워크로드를 실행할 수 있게 해준다. 특히 아스트라고(AstraGo)가 사전 내장된 AI 어플라이언스로 진행할 경우 GPU 자원 스케줄링부터 병렬처리 테스트까지 초기 세팅이 완료된 상태에서 도입이 가능하다."
 셋째, 운영 중에는 하드웨어 상태 모니터링 및 장애 대응을 위한 정기 점검 체계를 운영한다. 구성 요소의 데이터를 실시간 수집하고, 이상 징후 발생 시 자동 알림과 함께 전담 엔지니어가 원격 진단 및 현장 대응을 수행한다. 또 서버 업데이트나 GPU 드라이버 업그레이드가 필요한 경우에도 중단 없는 롤링 방식으로 작업을 수행, AI 서비스의 가용성에 영향을 주지 않게 하고 있다. 우리는 다년간 쌓아온 IT 노하우를 바탕으로 엔드 투 엔드(End-to-End) 기술 지원 체계를 갖추고 있다. 고객은 단순 장비 공급이 아닌 AI인프라 전체를 신뢰하고 맡길 수 있는 토탈 매니지드 서비스를 경험할 수 있다."
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f27455c5f868b5cf717510ebbb993223d9d676fe91805b782d2b51210449822c" dmcf-pid="UhPjrc2XaD" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="채정환 씨이랩 각자대표. HP 등 30년 이상 IT업계에 몸담아 온 채 대표는 2022년 씨이랩에 합류했다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/ZDNetKorea/20250807070245263wudt.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="BP0Vx4GkAU" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/ZDNetKorea/20250807070245263wudt.jpg" width="658">
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 채정환 씨이랩 각자대표. HP 등 30년 이상 IT업계에 몸담아 온 채 대표는 2022년 씨이랩에 합류했다.
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 ■ 파트너십 및 협업
 -최근 엔비디아, 레노버 등 글로벌 기업과 파트너십을 맺었다. 이런 글로벌 파트너십 전략과 의미에 대해 말해달라
 "씨이랩은 글로벌 기술기업들과의 전략적 파트너십을 통해 상호 시너지를 극대화하는 전략을 펼치고 있다. 우선 엔비디아(NVIDIA)와의 협력은 우리에게 매우 중요한 기반이다. 씨이랩은 2019년 국내 소프트웨어 기업 최초로 엔비디아의 우선 파트너(Preferred Partner)로 선정될 만큼 일찍이 엔비디아와 긴밀한 관계를 구축했다.
 작년 '엔비디아 옴니버스' 컴피턴시 획득을 바탕으로 엔비디아와 디지털 트윈 분야 기술 교류를 활발히 진행했고, 엔비디아의 최신 GPU 기술과 우리 소프트웨어 역량을 결합한 GPU 어플라이언스 사업도 추진하고 있다. 최근에는 레노버코리아와 OEM 파트너십 계약을 체결, 레노버의 고성능 서버 하드웨어에 씨이랩의 GPU 최적화 소프트웨어(AstraGo)를 결합한 산업별 맞춤형 AI 통합 어플라이언스를 공동 출시할 예정이다.
 레노버가 글로벌 시장에서 검증된 인프라 솔루션 포트폴리오를 보유하고 있기 때문에, 여기에 우리 소프트웨어를 탑재, 고객이 쉽고 안정적으로 쓸 수 있는 턴키(Turn-Key)형 AI 인프라 솔루션을 제공할 수 있게 됐다.
 이번 계약 체결로 씨이랩의 AI 인프라 사업 역량을 글로벌 스케일로 확대할 수 있는 발판을 만들었고, 고성능 AI 인프라를 보다 빠르고 안정적으로 다양한 산업에 공급, 급증하는 기업들의 AI 수요에 선제적으로 대응할 계획이다."
 -지난 4월에 출범한 파트너 프로그램 'XPN(XIILAB Partner Network)'도 궁금하다. 세일즈 관점에서 XPN의 구조와 철학은 무엇인가? 또 지금까지의 성과와 향후 계획은?
 "XPN은 씨이랩이 파트너사들과 함께 시장을 개척하기 위해 시작한 전략적 파트너십 프로그램이다.  XPN의 가장 큰 특징은 씨이랩 AI 기술력과 각 파트너사의 산업 도메인 전문성을 결합해 고객 현장 문제를 함께 해결하고 공동 비즈니스 기회를 창출하는 협력 모델이라는 점이다. 단순히 우리 제품을 재판매하는 유통관계가 아니라, 산업별로 실질적인 성과를 낼 수 있는 기술 협업을 지향하는 것이 XPN의 철학이다.
 이런 취지에 공감하는 파트너들을 단기간에 확보한 결과, 출범 3개월 만에 비전AI 분야 5개사, AI 인프라 분야 6개사 등 총 11개의 전략적 파트너십을 체결했다. 현재 반도체, 바이오, 자동차, 금융 등 고부가가치 산업군의 전문 기업들이 대거 참여, 파트너십을 추가 논의 중에 있다. 각 산업 현장에서 AI를 적용하는 다양한 PoC(실증) 기회를 빠르게 확보하고 있다. 이처럼 짧은 기간에 의미있는 파트너 풀을 형성한 덕분에 씨이랩은 파트너들과 함께 산업별 맞춤형 AI 보급을 가속화하며 새로운 시장 기회를 창출하고 있다.
 씨이랩은 앞으로 XPN 프로그램을 더욱 체계적으로 고도화할 계획이다. 단순히 파트너 수를 늘리는 것을 넘어, 파트너사에 대한 기술지원 및 마케팅 지원 등 실질적인 혜택을 강화하고 파트너사의 성장을 도울 예정이다. XPN을 확장해 파트너와 고객 모두에게 장기적 혁신을 제공하고, 지속 가능한 공동 수익 모델을 만들어가는 것이 궁극적인 지향점이다."
 -글로벌 시장 진출을 위한 전략과 현재 진행 상황은? 해외 시장 개척을 위한 방안과 현재까지 거둔 성과가 있다면 말해달라
 "글로벌 진출을 중장기 성장의 핵심 축으로 삼고 있다. 해외 시장 공략 전략으로는, 먼저 글로벌 기업과의 협업 네트워크를 최대한 활용하고 있다. 앞서 말한대로 엔비디아, 레노버 등과의 파트너십은 씨이랩 기술을 글로벌 스탠더드 플랫폼에 실을 수 있는 기회를 제공한다. 실제로 씨이랩 솔루션은 엔비디아의 GPU 플랫폼에 탑재된 어플라이언스 형태로 글로벌 시장에 공급되고 있어 해외 고객들도 자연스레 우리 기술을 접할 수 있는 구조다. 이를 기반으로 우리는 글로벌 반도체 기업을 포함한 다양한 도메인 산업의 프로젝트를 진행하며 우수한 프로젝트 성과를 거두고 있다.
 또 현지 파트너십과 채널 개척을 통한 시장 진입을 추진하고 있다. 현재 조달 계획중인 자금을 활용해 해외 파트너십 및 영업망 확대에 집중 투자할 계획이다. 동남아나 중동, 북미 등 AI 수요가 높은 지역의 기업들이나 유망한 해외 현지 업체들과 파트너 네트워크를 구축해 공동 솔루션 개발 및 현지 고객 발굴에 나설 계획이다. 글로벌 기업과의 협력을 통해 그 지역 산업 특성에 맞는 AI 적용 사례를 만들고, 이를 교두보로 시장을 넓히겠다는 전략이다.
 이러한 파트너십 기반 사업 협력은 향후 2~3년을 글로벌 진출 가속화의 시기로 삼아 투자를 아끼지 않을 생각이다. 궁극적으로는 피지컬AI(Physical AI) 시대를 여는 글로벌 선도기업이 되겠다는 포부 아래, 전사적으로 해외 시장 개척에 박차를 가하고 있다."
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1497b7fd63308cd5a70a899f3ba300e81317ffd1a59a2daae0b9a097dd7aa68e" dmcf-pid="PuDYtHNfAe" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="지디넷코리아와 인터뷰에서 채 대표가 활짝 웃고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/ZDNetKorea/20250807070246500opch.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="b4ahYSJqap" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/07/ZDNetKorea/20250807070246500opch.jpg" width="658">
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 지디넷코리아와 인터뷰에서 채 대표가 활짝 웃고 있다.
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 ■ 시장 및 고객
 -AI 솔루션이 산업 전반에 미치는 영향과 고객 반응은 어떤가
 "AI가 산업 현장에 미치는 영향은 체감할 수 있을 정도로 크다. 단순히 효율을 높이거나 자동화하는 수준을 넘어, AI가 업무 방식 자체를 바꾸는 수준까지 진화하고 있다. 단순 반복 작업의 대체를 넘어, 의사결정 기반의 예측·판단·실행까지 실시간으로 수행하는 사례들이 확산되고 있다. 예를 들어, 우리가 공급하고 있는 비전AI 솔루션 '엑스아이바 온 디바이스(XAIVA ON-DEVICE)'는 바이오 제조 현장에서 위생복 착용 상태를 실시간으로 인식하고 GMP 규정에 맞는 자동 점검 리포트를 생성해준다. 기존 사람 육안으로 확인하던 프로세스를 AI로 대체, 이를 통해 생산중단 리스크를 줄이고 품질 신뢰도를 높이는 핵심 시스템이 되고 있다.
 고객 반응 역시 과거와 다르다. 예전에는 “AI를 한번 도입해보겠다”는 실험적 접근이 많았다면, 최근에는 “어떻게 하면 전사 시스템에 적용하고 실질적인 KPI를 만들 수 있는가”에 집중한다. 이런 면에서 씨이랩은 단순 솔루션 공급을 넘어, 고객의 산업 환경에 맞춘 엔드 투 엔드(End-to-End) 맞춤형 AI 적용을 지원하고 있고, 실제로 여러 고객들이 “이제 AI 없이는 공정을 운영하기 어렵다”고 할 정도로 의존도와 만족도가 높다. 우리는 앞으로도 단순히 AI 기술을 보여주는 것이 아니라, 고객의 비즈니스에 작동하고 기여하는 AI를 만드는 데 집중할 계획이다."
 -고객 요구 및 시장 변화에 어떻게 대응하고 있나
 "고객이 AI를 ‘어떻게 쓸지’보다 ‘왜 써야 하는지’를 함께 고민하는 파트너가 되는 걸 중요하게 생각한다. 현재 산업 시장이 빠르게 변하는 만큼, 기술 중심의 일방향 솔루션 제공보다는 고객 환경과 문제에 맞춘 유연한 대응력이 핵심이라고 보고 있다. 실제 다양한 산업군 고객들을 접하다 보면, 단순한 모델 성능을 넘어 ‘조직구조와의 적합성’, ‘기존 시스템과의 연동성’과 같은 현실적인 요구사항 비율이 높다. 이에, 씨이랩은 기술을 모듈화하고, 클라우드·온디바이스·어플라이언스 등 다양한 형태로 제공할 수 있게 제품 구조 자체를 유연하게 설계하고 있다.
 또 하나 강조하고 싶은 건, PoC(실증)를 본사업으로 전환시키는 실행력이다. 많은 AI 기업들이 실증 단계에서 멈추는 경우가 많은데, 우리는 서비스 전담 조직을 통해 고객 현장에서 발생하는 요구사항을 지속 반영하면서, 서비스 적용 범위를 빠르게 확장하고 있다. 예를 들어, 바이오 고객사의 경우 AI 영상분석 솔루션을 먼저 도입한 후, 내부 규정 맞춤 보고서 자동화, HW/SW 통합관리 시스템 연동까지 순차적으로 확대 적용,  ‘프로세스 전체’로 통합하는 방식으로 진화시키고 있다.
 결국 우리 방향성은 단순한 기술 공급자이기 보다, 고객의 업무 방식과 조직 운영에 실질적인 변화를 이끌어내는 ‘산업 맞춤형 AI 실행 파트너’가 되는 데 있다."
 ■ 성장과 도전
 -사업 확장 과정에서 앞으로 어떤 AI 기술이나 솔루션에 집중할 계획인가
 "현재 글로벌 단위의 AI수요 증가에 맞춰 아스트라고(AstraGo) 기반 GPU 인프라 최적화, 산업별 특화 비전AI(Vision AI), 디지털트윈, 그리고 VLM 기반 피지컬AI(Physical AI)로 사업 방향을 명확히 설정했다. AI인프라 최적화 분야에서는 우리가 보유한 GPU 클러스터 관리 솔루션 'AstraGo'를 중심으로 GPU 기반의 고성능 인프라를 효율적으로 운영할 수 있는 구조를 고도화하고 있다. 특히, 정부 차원 대규모 AI 인프라 투자 확대가 본격화되면서 많은 GPU를 동시에 운용할 수 있는 하이퍼스케일 클러스터 기술 수요가 급격히 커지고 있다. 이 흐름에 맞춰 'AstraGo'를 통해 GPU 자원 스케줄링, 분할, 작업 최적화 등 운영 비용을 절반 가까이 줄일 수 있다.
 비전AI 분야에서는 산업 특화 모델을 고도화할 예정이다. 특히. 최근 선보인 '엑스아이바 마이크로(XAIVA Micro)'는 반도체 제조 현장에서 0.5픽셀 이하 초미세 결함을 3ms 이내 탐지할 수 있는 속도와 정밀도를 구현했다. 이를 통해 반도체 뿐 아니라 엣지 디바이스 형태로 다양한 산업용으로 확장할 계획이다.
 디지털트윈 기술에서는 현재 엔비디아 옴니버스 플랫폼을 기반으로 반도체 공정 전체를 시뮬레이션하고 최적화하는 모델을 상용화하고 있다. 이를 바이오, 물류, 건설 등 다양한 산업군으로 확장할 예정이다. 단순히 가상의 3D 시뮬레이션 보다 실제 공정 데이터를 반영해 AI가 판단을 내리는 피지컬AI로 자리잡아 새로운 성장 동력이 되도록 할 계획이다.
 마지막은 최근 공식 출시한 VLM(Vision-Language Model) 기술이다. 영상과 텍스트를 통합적으로 이해하는 비전언어모델을 통해 사용자의 검색 의도를 파악해 해당 상황을 탐지해주는 기술이다. 향후에는 디지털 트윈이나 로봇 관제에 이 모델을 연결, AI가 상황을 인식하고 장비를 제어하는 구조까지 구현할 계획이다."
 방은주 기자(ejbang@zdnet.co.kr)
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