[2026 산업AX Korea ②] Track 2 완전 분석: AI 인프라·데이터 전략·3D 프린팅·피지컬 AI·디지털 트윈 - 피지컬 AI 구현 5개 레이어

 

Track 2가 던진 질문: "AI를 현장에서 멈추지 않게 하려면 무엇이 필요한가"

Track 1이 '어떤 AI를 어느 공정에 적용했는가'를 다뤘다면, Track 2는 한 단계 더 근본적인 질문을 파고들었다. '그 AI가 공장에서 실제로 24시간 멈추지 않고 작동하게 하려면 무엇이 필요한가?'

이 질문의 답은 다섯 가지 레이어로 나뉜다. 인프라(IBM POWER11)가 AI 시스템을 상시 구동하고, 데이터(슈퍼브AI)가 AI에게 판단의 재료를 제공하며, 디지털 트윈(어드밴텍케이알)이 현장 투입 전 가상에서 검증하고, 피지컬 AI(아이벡스)가 검사와 제어를 연결하며, 3D 프린팅(스트라타시스)이 소프트웨어 검증을 물리적 제작으로 완결한다. Track 2의 다섯 세션은 사실상 피지컬 AI 구현의 5개 레이어를 순서대로 해설한 셈이다.

 

세션 ① 한국IBM — "꺼지면 끝": AI 공장에 Always On 인프라가 필요한 이유

발표 주제: Always On Infra with IBM POWER11

 

한국IBM의 발표는 Track 2 전체에서 가장 근본적인 전제를 다뤘다. 아무리 정교한 AI 모델을 구축해도, 그것을 구동하는 인프라가 멈추면 공장 AI는 무용지물이 된다. 헬로티 포토뉴스가 현장에서 포착한 핵심 메시지 그대로다: "꺼지면 끝, AI 공장도 체력이 필요해."

한국IBM이 이번 행사에서 제시한 해법은 IBM POWER11 기반 Always On 인프라다. AI 워크로드 특유의 변동성—예지정비 알림이 집중되는 새벽 시간대, 품질 검사 라인의 피크 부하, 실시간 생산 데이터 스트리밍—을 안정적으로 처리할 수 있는 엔터프라이즈 서버 플랫폼이다.1)

 

[ IBM POWER11 핵심 특성 및 제조 AI 운영 관점 분석 ]

특성	기술적 의미	제조 AI 운영 관점	기존 x86 서버 대비
Always On(상시 가동)	99.9999% 이상 가용성 (연간 약 31초 다운타임 이내)	예지정비·품질검사 AI의 24/7 무중단 운영 보장	x86 기준 일반 99.99% (연간 52분 다운타임)
AI 워크로드 최적화	온프레미스·클라우드 하이브리드 AI 추론 성능 대폭 향상	LLM·비전 AI·예지보전 모델 온프레미스 실행 가속	AI 워크로드 전용 최적화 아키텍처 적용
보안 내장	칩 레벨 암호화·보안 내장 (IBM 자체 Power 칩 설계)	생산 데이터 외부 유출 방지 AI 데이터 파이프라인 보호	별도 보안 모듈 추가 대비 기본 내장으로 TCO 절감
하이브리드 클라우드 연동	온프레미스-IBM Cloud 단일 운영 환경 제공	클라우드 AI 모델과 현장 실시간 데이터 연결	멀티클라우드 환경에서 단일 관리 포인트 실현

출처: IBM POWER11 제품 사양, 헬로티 현장 취재 기반 스마트팩토리아 자체 정리

 

Track 2 사전 분석 자료에 따르면, 한국IBM 세션은 '판단 체계를 떠받치는 상시 운영 인프라' 관점을 중심으로 구성됐다. 생산 조건, 품질 결과, 작업 이력, 설비 상태가 연결될 때 AI가 공정의 현재 상태를 판단할 수 있는데, 이 판단이 24/7 작동하기 위해서는 기저 인프라의 가용성이 전제되어야 한다는 논지다.2)

아이티센씨티에스는 이번 행사 쇼케이스에서 IBM POWER 시리즈의 서버·스토리지 제품을 전시하며, POWER11의 등장으로 관련 인프라 시장에 새로운 흐름이 형성되고 있다고 설명했다. 제조, 의료, 공공, 금융 등 AI가 상시 가동되어야 하는 분야 전반으로 적용 확장이 이루어지고 있다.1)

세션 ② 슈퍼브AI — "AI 도입 의향 80%, 양산 안착 10%": 격차의 원인은 데이터

발표 주제: 산업 AX의 다음 1년 — 모델이 아니라 데이터에서 승부가 갈린다

 

슈퍼브AI 발표에서 가장 강렬한 데이터는 시작 부분에서 제시됐다. 제조업계에서 AI 도입 의향을 밝힌 기업은 80%를 넘지만, 실제 양산 환경에 안착한 비율은 10~15%에 불과하다. 70%p에 달하는 이 격차의 원인이 기술 선택의 문제가 아닌 데이터 품질의 문제라는 것이 발표의 핵심 명제다.3)

슈퍼브AI가 진단한 현장의 현실은 세 가지 문제로 수렴된다. 첫째, 범용 AI 모델은 특정 공장의 공정 특성을 이해하지 못한다. 둘째, 불량 데이터가 너무 희소해 학습이 어렵다. 셋째, 기존 데이터 중 모델 성능에 실제로 기여하는 데이터는 극히 일부다.

 

[ 슈퍼브AI 데이터 중심 AX 3단계 전략 ]

단계	핵심 과제	슈퍼브AI 접근법	기대 효과
데이터 수집	현장 전문가 한 명의 일관성 있는 판단 기준 확보	전문가 판단 기준을 AI에 학습시키는 데이터셋 구축	AI 모델의 현장 적합성 확보 (범용 모델 대비)
데이터 정제	불필요 데이터 70% 제거 핵심 데이터만 선별	스마트 큐레이션으로 모델 성능 기여 데이터만 추출	학습 비용·시간 대폭 절감 모델 성능 집중 향상
데이터 보강	희소 불량 유형 학습 데이터 부족 문제 해결	정상 이미지에 결함 합성하는 합성 데이터(Synthetic Data) 생성	즉시 불량 학습 데이터 확보 현장 도입 속도 가속

출처: 슈퍼브AI '산업AX Korea 2026' 발표, 슈퍼브AI 공식 블로그, 헬로티 현장 취재 기반 스마트팩토리아 자체 정리

 

슈퍼브AI가 제시한 핵심 솔루션은 두 가지다. 첫째는 스마트 큐레이션이다. 전체 학습 데이터 중 모델 성능 향상에 실질적으로 기여하는 핵심 데이터만 선별해 불필요한 데이터의 70%를 제거한다. 둘째는 합성 데이터(Synthetic Data) 생성이다. 정상 이미지에 결함 패턴을 합성해 희소한 불량 유형의 학습 데이터를 즉시 생성함으로써, 실제 불량 데이터 수집에 드는 시간과 비용을 대폭 절감한다.3)

슈퍼브AI는 자사의 비전 AI 파운데이션 모델 'ZERO'를 통해 데이터 라벨링 없이 즉시 적용 가능한 제로샷 객체 인식을 지원하며, 엔비디아 피지컬 AI 에코시스템 파트너로도 이름을 올리고 있다. 이날 발표는 Track 1의 데이터랩스 세션과 같은 방향성—데이터 품질이 AI 경쟁력의 본질—을 피지컬 AI 관점에서 심화한 것이었다.

세션 ③ 스트라타시스 — 검증은 화면 밖에서도 끝나야 한다: 3D 프린팅이 연결하는 디지털-물리 세계

발표 주제: 3D 프린팅 기반 제조현장 업무 혁신

 

스트라타시스의 발표는 Track 2에서 독특한 위치를 차지한다. 다른 세션들이 소프트웨어·AI·인프라를 다뤘다면, 스트라타시스는 '검증의 마지막 단계는 손으로 만질 수 있어야 완결된다'는 명제를 제시했다. 디지털 트윈으로 공정을 검증하고 AI로 판단하는 흐름이 실제 현장에서 완성되려면, 물리적 제작물—시제품, 지그, 픽스처—이 신속하게 만들어져야 한다.2)

스트라타시스는 이번 행사 쇼케이스에서 대표 3D 프린팅 기술 두 가지를 중심으로 현장 적용 가능성을 제시했다.

 

•      FDM(Fused Deposition Modeling): 열가소성 수지를 층층이 쌓는 가장 보편적인 방식. 기능 검증용 시제품, 생산 라인용 지그·픽스처 제작에 적합. 비용 대비 생산성이 높아 현장 보조 도구 제작에 주로 활용된다.

•      PolyJet(액상 기반 3D 프린팅): 액상 포토폴리머를 사용해 사출품 수준의 매끄러운 표면, 풀컬러, 투명 소재까지 구현 가능. 외관 검증용 목업, 휴대폰·웨어러블 기기의 사전 디자인 검증에 활용된다.

 

제조 현장에서 3D 프린팅이 가져오는 실질적 변화는 '부품을 기다리지 않는 공장'이다. 헬로티 포토뉴스의 현장 취재 문구가 정확히 포착했다. 맞춤형 지그나 특수 픽스처를 발주하고 납품받는 데 수 주가 걸리던 것이, 3D 프린터로 당일 제작 가능한 수준에 도달했다. AI 기반 공정 최적화가 설계한 새로운 치공구를 즉시 현장에 투입할 수 있는 연결 고리가 생긴 것이다.

세션 ④ 아이벡스 — 검사와 제어를 하나로: 피지컬 AI의 실전 구현

발표 주제: 피지컬 AI 기술 진화와 제조 애플리케이션

 

아이벡스는 Track 2에서 피지컬 AI의 실제 작동 구조를 가장 구체적으로 보여준 세션이었다. '피지컬 AI'라는 개념이 AI가 물리적 세계를 인식하고 행동하는 시스템을 의미한다면, 아이벡스는 이를 AI 비전 검사와 로봇 자율 제어의 통합이라는 형태로 제조 현장에 구현한다.

헬로티 취재 자료에 따르면, 아이벡스는 이번 행사에서 AI 검사부터 로봇 자율 제어까지 잇는 산업 AI 솔루션을 공개했다. 기존에는 AI 비전 검사 시스템과 로봇 제어 시스템이 별도로 운용되어 데이터와 판단이 단절되는 구조였다. 아이벡스의 접근은 이 두 레이어를 하나의 일관된 AI 판단 흐름으로 연결하는 것이다.1)

피지컬 AI 구현의 핵심 과제는 세 가지다.

•      현실 인식(Perception): 카메라·센서로 수집한 현장 데이터를 AI가 실시간으로 해석하는 능력. 아이벡스는 고속 라인에서도 정밀한 AI 비전 검사를 구현하는 기술을 보유하고 있다.

•      판단(Reasoning): 인식 결과를 바탕으로 불량 여부, 로봇 동작 방향, 예외 상황 처리를 스스로 결정하는 능력. 단순 분류를 넘어 맥락 판단이 가능한 AI 아키텍처가 전제된다.

•      행동(Action): 판단 결과를 로봇·설비 제어 명령으로 즉시 전환하는 능력. 아이벡스의 솔루션은 검사 판정 결과가 로봇 제어 신호로 실시간 연결되는 구조다.

 

아이벡스의 발표는 Track 2의 흐름 속에서 명확한 위치를 가진다. IBM이 인프라를 안정시키고, 슈퍼브AI가 데이터를 준비하며, 어드밴텍케이알이 디지털 트윈으로 사전 검증했다면, 아이벡스는 그 모든 준비의 결과물을 공장 현장에서 실행하는 레이어를 담당한다.

세션 ⑤ 어드밴텍케이알 — "로봇도 리허설은 필요해": Omniverse가 만드는 AI 팩토리

발표 주제: Physical AI를 현실로: Omniverse와 Digital Twin이 만드는 AI 팩토리

 

Track 2의 마지막 발표자 어드밴텍케이알은 피지컬 AI 구현 과정에서 간과되기 쉬운 '가상 검증 단계'의 중요성을 집중 조명했다. 헬로티 포토뉴스의 표현이 핵심을 잘 담았다: "피지컬 AI도 '리허설'은 필요해...로봇이 공장 가기 전 예행연습하는 법."

어드밴텍케이알이 제시한 기술 체계는 두 가지 축으로 구성된다. 하드웨어 측면에서는 NVIDIA Jetson Thor 기반 MIC-742 개발자 키트를 통해 로봇·자율 시스템에 탑재 가능한 AI 추론 엔진을 제공한다. Jetson Thor는 실시간 AI 추론을 통해 휴머노이드 로봇의 두뇌 역할을 수행하며, GMSL 카메라·CANbus·다양한 센서와 연결 가능한 확장성을 갖는다.1)

소프트웨어 측면에서는 NVIDIA Omniverse와 디지털 트윈을 활용한 AI 팩토리 구현 방안을 제시했다. Omniverse 기반 디지털 트윈의 핵심 가치는 세 가지다.

•      무한 시뮬레이션: 실제 공장 설비를 가상 환경에 복제해 공정 변경, 로봇 도입, 설비 재배치를 실제 비용 없이 무제한 시험할 수 있다.

•      AI 학습 가속: 로봇 AI 모델을 실제 현장이 아닌 가상 환경에서 대규모로 학습시켜 현장 투입 전 성능을 사전 최적화한다.

•      안전한 실패: 현장에서는 한 번의 충돌이나 공정 오류가 설비 파손과 생산 중단으로 이어지지만, 디지털 트윈에서는 마음껏 실패하며 최적해를 찾을 수 있다.

 

Track 2 사전 분석 자료의 표현을 빌리면, "피지컬 AI가 하나의 두뇌라면, 디지털 트윈은 그 두뇌가 마음껏 실수를 연발해도 안전한 가상 시뮬레이터"다. 공정 설계부터 설비 배치, 가상 시운전, 운영 조건 검증이 하나의 연속된 순환 고리로 묶이는 구조다.2)

Track 2 종합: 피지컬 AI 구현을 위한 5개 레이어 완성

Track 2의 다섯 세션은 각자 독립된 기술을 다뤘지만, 하나의 완결된 구조로 읽힌다. 피지컬 AI가 공장 현장에서 실제로 작동하기 위한 5개 기술 레이어가 순서대로 제시된 것이다.

 

[ 피지컬 AI 현장 구현을 위한 5개 기술 레이어 ]

레이어	기술 요소	Track 2 발표사	제조 적용 시나리오
인프라 레이어	AI 워크로드 전용 서버 상시 가동 보장	한국IBM (POWER11)	예지정비·품질검사 AI 모델 24/7 무중단 실행
데이터 레이어	고품질 학습 데이터 구축 합성 데이터 보강	슈퍼브AI (Superb Platform)	현장 불량 데이터 자동 구축 비전 AI 파운데이션 모델 ZERO
검증 레이어	디지털 트윈 기반 가상 시운전·공정 검증	어드밴텍케이알 (Omniverse + Jetson Thor)	로봇 도입 전 가상 리허설 공정 변경 사전 시뮬레이션
실행 레이어	AI 검사·로봇 자율 제어 현장 직접 운용	아이벡스 (피지컬 AI 솔루션)	AI 비전 검사와 로봇 제어 단일 솔루션으로 통합 운용
제작 레이어	3D 프린팅 기반 신속 시제품·지그 제작	스트라타시스 (PolyJet·FDM)	부품 대기 없이 현장 즉시 제작 맞춤형 지그·픽스처 신속 생산

출처: 산업AX Korea 2026 Track 2 각 세션 발표 내용 기반 스마트팩토리아 자체 정리

 

이 5개 레이어가 모두 갖춰졌을 때 비로소 'AI 팩토리(AI Factory)'가 완성된다. 어느 하나가 빠지면 전체 파이프라인이 작동하지 않는다. AI 인프라가 불안정하면 모든 것이 멈추고, 데이터 품질이 낮으면 AI의 판단이 틀리며, 가상 검증 없이 현장에 투입하면 파손 위험이 있고, 검사와 제어가 분리되면 자율화가 불가능하며, 물리적 제작 연계 없이는 소프트웨어 검증이 현장으로 이어지지 않는다.

제조기업·SI 기업을 위한 Track 2 실행 시사점

[ Track 2 5개 세션 핵심 인사이트 및 실행 시사점 ]

발표사	핵심 메시지	제조기업 실행 시사점	SI 기업 기회
한국IBM	AI 공장에 1초도 멈춤이 없으려면 인프라가 먼저 준비돼야 한다	현재 AI 서버의 가용성 수준을 점검하고 Always On 인프라 요건 정의	엔터프라이즈 AI 인프라 구축·마이그레이션 프로젝트 수주
슈퍼브AI	AI 도입 실패의 원인은 기술이 아니라 데이터에 있다	현장 전문가 판단 기준을 데이터화하고 합성 데이터로 희소 불량 학습 보강	데이터 구축·라벨링·AI 학습 전주기 지원 서비스 제공
스트라타시스	검증은 화면 안에서만 끝나지 않는다	시제품·지그 제작 리드타임을 3D 프린팅으로 단축하는 파일럿 추진	3D 프린팅 도입·운용 컨설팅 현장 지그 맞춤 제작 서비스
아이벡스	피지컬 AI는 검사와 제어를 하나의 흐름으로 연결한다	AI 검사와 로봇 제어의 분리 구조를 통합 솔루션으로 전환하는 시나리오 검토	피지컬 AI 통합 솔루션 구축 AI 검사-로봇 연동 SI 역량 확보
어드밴텍케이알	로봇이 공장에 가기 전 반드시 리허설이 필요하다	신규 로봇·설비 도입 전 Omniverse 기반 가상 시운전 도입 검토	디지털 트윈 기반 가상 검증 환경 구축 SI 서비스로 확장

출처: 한국IBM·슈퍼브AI·스트라타시스·아이벡스·어드밴텍케이알 2026 산업AX Korea 발표 기반 스마트팩토리아 자체 정리

 

제조기업 관점

•      AI 시스템이 단 1분 멈추는 것이 공정에 어떤 영향을 미치는지 분석하고, 인프라 가용성 요건을 정량화한 뒤 현재 AI 서버 수준을 점검한다.

•      AI 도입 실패의 원인을 기술에서 찾기 전에 학습 데이터의 품질과 일관성을 먼저 진단한다. 현장 전문가의 판단 기준을 체계적으로 데이터화하는 것이 첫 번째 과제다.

•      신규 로봇·설비 투자 계획이 있다면, 실물 도입 전 디지털 트윈 환경에서 가상 시운전을 먼저 수행해 투자 리스크를 사전에 최소화한다.

•      AI 비전 검사와 로봇 제어가 분리된 구조라면, 통합 솔루션 전환의 ROI를 분석하고 파일럿 공정을 선정한다.

 

SI(시스템 통합) 기업 관점

•      'AI 구축'이 아닌 '피지컬 AI 파이프라인 구축'을 서비스 단위로 정의하고, 5개 레이어 중 자사가 커버하는 영역을 명확히 한 뒤 파트너십으로 공백을 채우는 전략을 수립한다.

•      Omniverse 기반 디지털 트윈 환경 구축을 독립 서비스 상품으로 개발해 로봇·설비 도입 전 검증 수요를 선점한다.

•      데이터 구축·AI 학습·배포까지 전주기를 지원하는 역량을 확보해, 단품 솔루션 공급에서 AX 파트너십으로 고객 관계를 고도화한다.

결론: Track 2가 선언한 피지컬 AI 시대의 실행 공식

Track 2의 다섯 발표가 공통으로 향하는 결론은 하나다. 피지컬 AI는 단일 기술이 아니라 5개 레이어가 유기적으로 연결된 시스템이다. 어느 하나의 레이어에서 단품 기술을 도입하는 것만으로는 AI 팩토리를 완성할 수 없다.

한국IBM이 인프라의 체력을 준비하고, 슈퍼브AI가 AI에게 먹일 데이터를 정제하며, 스트라타시스가 검증의 물리적 완결을 담당하고, 아이벡스가 검사와 제어를 하나로 연결하며, 어드밴텍케이알이 가상 리허설로 현장 투입의 리스크를 없애는 것. 이 다섯 단계가 순서대로 완성될 때 'AI가 공장에서 멈추지 않고 스스로 판단하는 세계'가 실현된다.

Track 3(로보틱스 & 오토메이션) 리뷰는 이 시리즈의 ③편에서 이어집니다.

참고문헌

1) 헬로티(HelloT). "[2026 산업AX KOREA] 아이티센씨티에스, IBM 서버·스토리지 인프라 소개" / "[2026 산업AX KOREA] 어드밴텍케이알, Jetson Thor 기반 피지컬 AI 솔루션 소개" / "[2026 산업AX KOREA] 아이벡스, AI 검사부터 로봇 자율 제어까지 잇는 산업 AI 솔루션 공개." hellot.net. 2026.06.16. https://www.hellot.net/news/article.html?no=113207

2) 헬로티(HelloT). "[2026 산업AX KOREA] SDF부터 다크 팩토리까지...대전환기 속 제조 AX의 구동 접근법은?" / "[2026 산업AX KOREA] 스트라타시스가 내세우는 액상 기반 3D 프린팅의 활용성." hellot.net. 2026.06.09~16. https://www.hellot.net/news/article.html?no=113081

3) 슈퍼브에이아이. "슈퍼브에이아이, '산업AX 코리아 2026' 참가 — 데이터 중심의 AX 실행 전략 공유." blog-ko.superb-ai.com. 2026.06. https://blog-ko.superb-ai.com/superbai-at-industry-ax-korea-2026/