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[더벨]마음AI ‘피지컬 AI를 위한 AI Network’ 청사진 제시
마음AI는 11일 국방AI&로보틱스 부문 손병희 대표가 「제1회 Korea Real-World AI Network(KRAIN) 2026」에서 피지컬 AI 로봇과 휴머노이드의 대규모 산업 현장 운영을 위한 차세대 AI 네트워크 방향을 제시한다고 밝혔다.
정부·산업계·학계 관계자 약 250명이 참석하는 이번 행사에서 손 대표는 ‘Real-Time Connected Humanoids in Industrial Environments: System Architecture, Control, and Edge-Cloud Integration’을 주제로 발표할 예정이다.
공장 순찰과 위험구역, 캠퍼스, 공공장소 등 실제 환경에서 향후 수십~수백 대의 로봇이 동시에 움직이고 협업하기 위해 필요한 AI 네트워크와 컴퓨팅 인프라의 조건을 제시할 계획이다.
피지컬 AI 로봇은 현실 공간을 이동하며 카메라와 LiDAR 등 다양한 센서로 환경을 인지하고 AI의 판단을 실제 행동으로 연결한다. 이에 따라 네트워크 지연이나 단절, 컴퓨팅 자원 부족은 서비스 품질을 넘어 로봇의 임무 수행과 안전에도 직접적인 영향을 줄 수 있다.
손 대표는 이를 해결하기 위해 피지컬 AI의 지능을 ‘Robot Edge-Edge/MEC-Cloud’로 분산하는 아키텍처를 제시한다. 장애물 회피와 안전 제어 등 즉각적인 판단은 Robot Edge의 On-device AI에서 수행하고, 다수 로봇의 실시간 협업과 고성능 AI 추론은 Edge/MEC를 활용한다. 대규모 AI 모델 학습과 시뮬레이션, 데이터 분석은 Cloud에서 수행하는 방식이다.
이를 통해 네트워크가 불안정한 상황에서도 로봇 자체의 안전성과 기본적인 자율성을 유지하면서 필요할 경우 외부의 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있다는 설명이다.
손 대표는 피지컬 AI 시대의 네트워크가 단순한 Connectivity를 넘어 ‘Connectivity + Computing + Context’를 제공해야 한다고 강조한다. 로봇의 위치와 상태, 수행 중인 임무를 파악해 필요한 통신 품질과 AI 컴퓨팅 자원을 동적으로 연결할 수 있어야 한다는 것이다.
평상시에는 자체 On-device AI를 중심으로 작동하고, 복잡한 상황에서 더 큰 VLM이나 VLA의 판단이 필요하면 가까운 Edge/MEC의 컴퓨팅 자원을 활용하는 구조다. 여러 대의 로봇이 협업할 경우에는 공간·상황 정보를 공유해 실시간 임무 조정과 AI 추론을 지원한다.
손 대표는 “로봇 사업자 입장에서 필요한 것은 단순히 GPU 몇 장을 빌리는 환경이 아니다”며 “필요한 순간과 장소에서 필요한 만큼의 AI 지능을 사용할 수 있는 AI Computing + Network Infrastructure가 필요하다”고 말했다.
이어 “즉각적인 판단은 Robot Edge에서, 실시간 협업과 공유지능은 Edge/MEC에서, 대규모 학습과 시뮬레이션은 Cloud에서 수행하고 AI Network가 이들을 하나의 지능처럼 연결하는 구조가 중요하다”고 설명했다.
김인엽 기자 info@thebell.co.kr
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