피지컬 AI 확산에 엣지 AI도 '계층화'…어드밴텍, Jetson Thor 기반 플랫폼 확대

[산업일보]
휴머노이드 로봇과 자율이동로봇(AMR), 머신비전 등 피지컬 AI(Physical AI) 적용 분야가 늘어나면서 산업용 엣지 AI 플랫폼도 하나의 고성능 제품보다 용도에 따라 세분화되는 방향으로 발전하고 있다.

과거에는 가능한 한 높은 연산 성능을 확보하는 것이 중요했다면, 최근에는 AI 모델 규모와 센서 구성, 전력 소비, 구축 비용 등을 종합적으로 고려해 적합한 컴퓨팅 플랫폼을 선택하는 사례가 늘고 있다.

어드밴텍은 이러한 시장 변화에 맞춰 NVIDIA Jetson Thor T2000·T3000 모듈을 지원하는 신규 엣지 AI 플랫폼을 공개했다고 밝혔다. 이번 제품 추가로 Jetson Thor 전 라인업(T2000~T5000)을 지원하는 플랫폼 구성을 갖추게 됐다.

AI 연산 성능보다 '적정한 컴퓨팅'이 중요
산업 현장에서 활용되는 AI는 용도에 따라 요구 성능이 크게 다르다.

여러 대의 카메라를 동시에 분석하는 머신비전 시스템과 자율주행 로봇, 대규모 언어모델(LLM)을 활용하는 AI 에이전트는 필요한 연산량이 서로 다르다. 반면 전력 사용량과 설치 공간은 제한적인 경우가 많아 모든 환경에서 최고 사양 플랫폼을 사용하는 것이 효율적인 것은 아니다.

Jetson Thor T3000은 최대 865FP4 TFLOPS 수준의 AI 연산 성능을 제공하면서도 전력 소비를 낮춘 구성을 적용했다. T2000은 보다 낮은 전력과 비용으로 다양한 엣지 AI 시스템 구축을 고려하는 시장을 겨냥한 제품이다.

이처럼 플랫폼 선택 폭이 넓어지면서 기업은 필요한 AI 성능에 맞춰 시스템을 구성할 수 있게 됐다.

AI 플랫폼도 적용 분야별로 분화
플랫폼 구성 역시 로봇과 산업 자동화, 머신비전 등 활용 목적에 따라 세분화되는 추세다.

어드밴텍은 로보틱스와 산업 자동화를 위한 MIC-AI 시리즈를 비롯해 AI 보드(MIB), 로봇 제어 플랫폼(AFE·ASR), 머신비전용 AIR 시리즈 등을 통해 서로 다른 산업 환경을 지원하고 있다.

이들 제품은 NVIDIA JetPack, CUDA-X, TensorRT, Holoscan 등 AI 개발 환경을 지원하며, 다중 카메라와 LiDAR, IMU 등 다양한 센서를 연결해 실시간 추론을 수행할 수 있도록 설계됐다.

최근에는 AI 모델 자체보다 센서와 AI를 얼마나 안정적으로 통합해 현장에 적용할 수 있는지가 경쟁력으로 부각되면서, 이러한 플랫폼 기반 접근이 확대되는 모습이다.

국내도 피지컬 AI 투자 증가
국내에서도 피지컬 AI 관련 투자는 증가하는 추세다.

스타트업얼라이언스가 발표한 '2026 피지컬 AI 스타트업맵'에 따르면 국내 AI 투자 비중은 최근 꾸준히 확대되고 있으며, 피지컬 AI 스타트업 가운데 로봇 분야가 가장 높은 비중을 차지했다. 정부 역시 로봇 산업을 미래 성장 분야 가운데 하나로 선정하고 관련 지원 정책을 확대하고 있다.

시장에서는 제조와 물류, 서비스 로봇 등 다양한 분야에서 엣지 AI 컴퓨팅 수요가 지속적으로 늘어날 것으로 전망하고 있다.

스티븐 리우(Steven Liu) 어드밴텍 로보틱스 사업개발 매니저는 "휴머노이드 로봇과 산업용 로봇이 실제 생산 현장으로 확대되면서 다양한 센서와 AI 추론을 동시에 처리할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼에 대한 요구도 커지고 있다"며 "개발 단계에서 검증한 시스템을 양산 환경까지 연결할 수 있도록 다양한 성능의 플랫폼을 지속적으로 제공할 계획"이라고 말했다.

어드밴텍은 NVIDIA의 공급 일정에 맞춰 Jetson Thor T2000·T3000 기반 플랫폼을 순차적으로 출시할 예정이며, 상용화는 2027년 1분기를 목표로 하고 있다.