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[IT뉴스][인터뷰] 루카 베레 ST마이크로 부사장 “피지컬 AI 승부처는 두뇌 아닌 시스템 전체”

온카뱅크관리자

2026-10-31 06:07:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 피지컬 AI, 지연 시간은 안전 문제로 직결 “분산형 인텔리전스가 관건” 휴머노이드 한 대에 600달러 상당 반도체 탑재 
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 <img alt="루카 베레(Luca Verre) ST마이크로일렉트로닉스 부사장./ST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/31/chosunbiz/20261031060311178suha.jpg" data-org-width="3150" dmcf-mid="xnOfMZaeoh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/31/chosunbiz/20261031060311178suha.jpg" width="658">
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 루카 베레(Luca Verre) ST마이크로일렉트로닉스 부사장./ST 제공
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 “로봇이 현실 세계에서 성공적으로 작동하는 이유는 하나의 강력한 프로세서를 갖추고 있어서가 아니라, 적절한 위치와 시점에서 감지하고 판단하고 행동할 수 있기 때문이다. 피지컬 AI의 승부처는 두뇌 그 자체가 아니라 시스템 전체다.”
 루카 베레(Luca Verre) ST마이크로일렉트로닉스 마이크로컨트롤러, 디지털 IC 및 RF 제품 그룹 전략 부문 그룹 부사장은 지난 23일 조선비즈와의 서면 인터뷰에서 “로봇이 현실 세계에서 성공하는 열쇠는 한 개의 강력한 프로세서가 아니라 감지·판단·행동을 기계 전체에 분산하는 시스템 설계에 있다”고 했다. 베레 부사장은 “인공지능(AI)이 물리적 세계로 들어오는 순간 지연 시간은 안전 문제가 되고 전력은 시스템 차원의 문제가 되며 신뢰성은 타협할 수 없는 요소가 된다”고 설명했다. 로봇공학의 미래는 중앙 집중식 인텔리전스가 아니라 기계 전체에 걸친 분산형 인텔리전스를 기반으로 구축될 것이라는 전망이다.
 ST는 이 같은 변화에 맞춰 센서에서 움직임을 분류하는 감지 시스템으로, 마이크로컨트롤러유닛(MCU)에서 로컬 추론이 가능한 임베디드 플랫폼으로, 전력 소자에서 효율적이고 반응성이 뛰어난 움직임을 지원하는 전력 아키텍처로의 ‘세 가지 전환’을 추진하고 있다. 감지, 임베디드 처리, 전력, 구동, 연결성 가운데 어느 한 계층이라도 느리거나 전력 소모가 크거나 안전성이 취약하면 시스템 전체가 무너진다는 인식에서다.
 베레 부사장은 휴머노이드 로봇이 피지컬 AI가 풀어야 할 복잡한 과제를 시험하는 무대라고 짚었다. ST는 아키텍처에 따라 일반적인 휴머노이드 플랫폼 한 대에 약 600달러 상당의 반도체 부품이 탑재될 것으로 추산한다. 감지, 임베디드 인텔리전스, 전력 관리, 모터 제어, 커넥티비티가 로봇의 특정 부위가 아니라 전반에 고르게 분산 적용된다는 설명이다. 다만 시장은 아직 초기 단계에 가깝다는 점도 인정했다. 다음은 베레 부사장과의 일문일답.
 ㅡ차세대 로봇은 더 크고 강력한 ‘두뇌’를 갖게 될 것이라는 시각이 많다. 
 “로봇공학을 둘러싼 흔한 오해다. 흥미롭지만 정확한 사실은 아니다. 현실 세계에서 로봇이 성공적으로 작동하는 이유는 하나의 강력한 프로세서를 갖추고 있어서가 아니라 적절한 위치와 시점에서 감지하고 판단하고 행동할 수 있기 때문이다.”
 ㅡ그렇다면 ‘피지컬 AI’를 어떻게 정의하나.
 “피지컬 AI는 클라우드를 벗어나 엣지를 넘어, 현실 세계의 기계 내부에서 물리적 형태를 띤다. 전력이 제한된 환경에서, 그리고 사람과 매우 가까운 거리에서 실시간으로 작동해야 하는 인텔리전스를 의미한다.”
 ㅡAI가 물리적 세계로 들어오면 무엇이 달라지나.
 “규칙이 바뀐다. 지연 시간은 곧 안전 문제가 되고, 전력은 시스템 차원의 문제가 되며, 신뢰성은 타협할 수 없는 요소가 된다. 로봇 팔은 원격 서버가 신호를 해석할 때까지 기다릴 여유가 없다. 자율주행 차량은 클라우드와의 왕복 통신에 의존해서는 주행 안정성을 유지할 수 없다. 휴머노이드 로봇 역시 감지, 균형, 동작 제어에서 어떠한 불확실성도 감수할 수 없다. 결국 로봇공학의 미래는 하나의 중앙 집중식 인텔리전스가 아니라 기계 전체에서의 분산형 인텔리전스를 기반으로 구축될 것이다. 바로 이 지점에서 반도체의 역할이 결정적으로 중요해진다.”
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 <img alt="휴머노이드 로봇의 주요 기능 블록 설명. /ST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/31/chosunbiz/20261031060312427bnji.jpg" data-org-width="1386" dmcf-mid="yPTMLpDgkC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/31/chosunbiz/20261031060312427bnji.jpg" width="658">
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 휴머노이드 로봇의 주요 기능 블록 설명. /ST 제공
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 ㅡ반도체 업계는 이런 변화에 어떻게 대응하고 있나.
 “피지컬 AI는 감지, 임베디드 처리, 전력 공급, 구동, 연결성까지 모든 계층이 매끄럽게 맞물려 작동해야 한다. 이 중 어느 하나라도 속도가 느리거나 전력 소모가 과도하거나 안전성이 취약하면 시스템 전체가 무너진다. 이 때문에 업계는 원시 데이터를 그대로 중앙 프로세서로 전송하는 수동적 감지 아키텍처에서 벗어나, 정보를 로컬에서 해석하고 중요한 내용만 상위 시스템으로 전달하는 지능형 시스템으로 전환하고 있다. 기계가 세상을 인식하는 방식 자체를 근본적으로 재설계하는 것이다.”
 ㅡST는 이 변화에서 어떤 경쟁력을 갖췄다고 보나.
 “ST는 이러한 변화를 결정적인 기회로 보고 있으며, AI를 위한 지능형 센싱의 기반을 구축하고 있다. 글로벌 종합반도체제조사(IDM)로서 광학 센싱과 MCU, 미세전자기계시스템(MEMS) 분야를 선도하고 있어 물리적 세계와 디지털 세계가 만나는 접점의 기술로 차세대 로봇, 차량, 산업용 기계를 지원할 수 있는 입지를 갖췄다고 자평한다. ST의 경쟁력은 단일 제품이 아니라 업계에서 가장 광범위한 센싱 포트폴리오와 더불어 임베디드 프로세싱, 엣지 AI 툴, 아날로그 및 전력 기술, IDM 모델 기반의 생산 역량에서 나온다. 로봇공학은 시스템 차원의 문제이고, 센서, 프로세서, 전력단, 액추에이터가 어떻게 상호 작용하느냐가 로봇의 성능을 좌우하기 때문이다.”
 ㅡ앞서 언급한 ‘세 가지 전환’은 구체적으로 무엇인가.
 “움직임을 감지·보고하는 센서에서 움직임을 분류하는 감지 시스템으로의 전환, 코드를 실행하는 MCU에서 로컬에서 직접 추론할 수 있는 임베디드 플랫폼으로의 전환, 그리고 부하를 구동하는 전력 소자에서 효율적이고 반응성이 뛰어난 움직임을 지원하는 전력 아키텍처로의 전환이다. 이러한 통합 역량은 시스템 자체가 곧 제품인 피지컬 AI 분야에서 특히 빛을 발한다. 로봇은 하나의 칩을 중심으로 만들어지지 않는다. 수많은 신호와 판단이 얽힌 하나의 네트워크를 기반으로 구축되며, 이 네트워크는 사람과 공존하는 복잡하고 불확실한 환경 속에서도 안정적으로 유지되어야 한다.”
 ㅡ휴머노이드 로봇에 업계의 관심이 집중되는 이유는 무엇이며, 탑재되는 반도체 규모는 어느 정도로 보나.
 “휴머노이드 로봇은 단순한 미래 기술이 아니라 피지컬 AI가 풀어야 할 복잡한 과제를 시험하는 무대다. 거리, 질감, 움직임, 힘, 그리고 사람의 존재까지 인지해야 하고, 끊임없이 균형을 유지하며 지체 없이 실시간으로 반응해야 한다. 이 모든 것을 제한된 전력, 비용, 안전성 안에서 수행해야 한다. 시장은 아직 초기 단계에 가깝지만 나아가야 할 방향은 분명하다. 휴머노이드는 중요한 성장 동력으로 부상하고 있고, 그 안에 탑재되는 반도체 규모도 상당하다. ST는 아키텍처에 따라 일반적인 휴머노이드 플랫폼 한 대에 약 600달러 상당의 반도체 부품이 탑재될 것으로 추산한다. 여기에는 감지, 임베디드 인텔리전스, 전력 관리, 모터 제어, 커넥티비티가 모두 포함되며, 로봇의 특정 부위가 아니라 전반에 걸쳐 고르게 분산 적용된다. 이러한 분산형 구조야말로 AI의 다음 단계에서 반도체 산업이 중요한 역할을 하는 이유다.”
 ㅡ피지컬 AI가 프로토타입에서 상용화로 넘어가는 단계에서 ST의 역할은 무엇인가.
 “피지컬 AI는 기계가 세상을 이해하고 실시간으로 반응하며, 대규모 양산 단계에서도 안정적으로 작동할 수 있도록 지원하는 파트너를 필요로 한다. ST는 이미 감지, 임베디드 처리, 전력, 제어 분야의 교차점에서 비즈니스를 운영하고 있다. 피지컬 AI가 프로토타입에서 상용화 단계로 넘어가는 과정을 지원할 수 있는 폭넓은 기술, 고객 참여 모델, 생산 역량을 갖췄다. 이러한 강점을 바탕으로 오늘날 컨슈머 센싱 분야에서 강력한 입지를 확보했고, 더 까다로운 조건이 요구되는 산업·자동차·로봇 시스템 분야로 영역을 확대해 나가고 있다.”
 ㅡAI의 다음 단계는 어디서 결정된다고 보나.
 “AI의 다음 단계는 단순히 모델의 규모를 키우거나 데이터센터의 처리 속도를 높이는 것만으로 정의되지 않을 것이다. 인텔리전스가 기계에 어떻게 분산되느냐가 그 다음 단계를 정의할 것이다. 이것이 로봇공학이 ‘두뇌’ 중심의 사고를 넘어서고 있는 이유다. 승부처는 두뇌 그 자체가 아니라 시스템 전체다. 전체 시스템을 더 스마트하게 만들 수 있는 기업이 차세대 혁신의 선두에 서게 될 것이다.”
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