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<경기도, 성남에 ‘피지컬AI 랩’ 개소…제조기업 AI전환 선도>

◎ 일자: 2025년 12월 21일

◎ 출처: 연합뉴스

◎ 주요내용

경기도 성남시에 중소 제조기업 대상 경기 피지컬AI 랩’을 개소함.

-휴머노이드 로봇·자율이동로봇(AMR)·산업용 로봇팔 등 피지컬AI 기반 제조 자동화 기술을 현장 실증할 수 있는 거점임.

-총 6개 기업이 입주해 기업당 최대 3년간 무상 실증을 진행할 수 있음.

-경기도는 이를 통해 3년간 매출 1,000억 원, 고용 150명, 기술개발 50건의 성과를 목표로 함.

◎ 원본링크: https://n.news.naver.com/article/001/0015806551?sid=105 

<미국 에너지부, 주요 클라우드·AI 기업 총출동한 ‘제네시스 미션’ 착수>

◎ 일자: 2025년 12월 21일

◎ 출처: AI타임스

◎ 주요내용

• 미국 에너지부(DOE)가 AI를 과학 연구 전반에 적용하는 국가 프로젝트 **‘제네시스 미션(Genesis Mission)’**을 공식 착수, 연구 생산성 제고와 에너지·안보 역량 강화를 목표로 설정

• MS·구글·엔비디아·오픈AI·AWS·오라클·AMD·인텔·팔란티어 등 클라우드·AI·반도체 핵심 기업 24곳이 참여해 대규모 연구 인프라 공동 구축

• 엔비디아는 가속 컴퓨팅·시뮬레이션, MS·구글은 클라우드·AI 도구, 오픈AI·앤트로픽은 AI 에이전트 기반 연구 자동화를 담당하는 등 역할 분담 명확화

• 원자력, 첨단 제조, 로보틱스, 반도체, 양자기술 등 20개 이상 국가 핵심 과제를 선정해 ‘AI 기반 과학·제조 혁신 모델’을 본격 실증

◎ 원본링크: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=204961

<AX부터 AI팩토리까지… 삼성전자, AI·로봇 전략 인재 모은다>

◎ 일자: 2025년 12월 22일

◎ 출처: 머니투데이

◎ 주요내용

• 삼성전자, AX팀·노바 AI랩·미래로봇추진단 중심으로 AI·로봇 인재 대규모 확보

• AX팀 신설로 전사·사업부별 AI 전환 과제 기획·실행 체계 구축

• 생성형 AI 전담 노바 AI랩 출범, 사내 핵심 인재·해외 인재 집중 육성

• 미래로봇추진단, 휴머노이드 중심 로봇 원천기술 개발 위해 경력 채용 병행

• 디지털 트윈·AI팩토리 등 제조 전 과정에 AI 적용하는 ‘AI Driven Company’ 전략 가속

◎ 원본링크 : https://naver.me/5DDd5O3P

<국산AI에 28조 쏟아붓는 日, 내년 소프트뱅크 주도 합작사 신설>

◎ 일자: 2025년 12월 21일 

◎ 출처: 파이낸셜뉴스

◎ 주요내용

   • 일본이 소프트뱅크 주도의 합작사를 설립해 1조 파라미터 규모의 국산 AI 모델 개발에 착수

   • 내년 봄 출범 예정인 합작사는 일본 기업들이 자사 목적에 맞게 활용할 수 있도록 AI 기반 모델을 개방하고, 이를 로봇 탑재용 AI로 확장하는 것을 목표

   • 일본 정부와 민간은 국산 AI 개발에 총 3조 엔 규모의 투자를 추진하며, 경제산업성은 향후 5년간 약 1조 엔을 재정 지원할 계획

   • 프로젝트는 일본 제조업이 축적해 온 현장 데이터를 해외 AI에 의존하지 않고 활용해 산업 경쟁력을 강화하려는 전략

◎ 원본링크 : https://www.fnnews.com/news/202512210951292232

<AI 공장 500개 목표… 제조업 전환 전략 한자리에>

◎ 일자: 2025년 12월 21일 

◎ 출처: 조선일보

◎ 주요내용

   • 한국경영학회와 한국경영정보학회는 12월 19일 국회의원회관에서 ‘제8차 AI 인사이츠 포럼’을 열고 제조 생태계와 피지컬 AI의 미래를 논의

   • 참석자들은 GDP 대비 제조업 비중이 OECD 2위(27.6%)인 한국에서 제조 경쟁력 유지를 위해 AI 전환이 필수적이라는 데 공감

   • 산업통상자원부는 ‘제조업 AI 대전환(M.AX)’ 전략을 소개하며, 2030년까지 AI 팩토리 500개 구축, M.AX 얼라이언스 추진, 13개 산업단지 AX 실증 거점 조성 계획 발표

◎ 원본링크 : https://it.chosun.com/news/articleView.html?idxno=2023092153262

<[부산 지역 자율형 디지털 혁신 프로젝트] AI·디지털트윈 기술로 조선기자재 공정 혁신>

◎ 일자: 2025년 12월 21일 

◎ 출처: 전자신문

◎ 주요내용

  • 부산시와 부산정보산업진흥원은 AI·디지털트윈 기반 제조 공정 혁신 서비스 4종을 개발·실증하며, 조선기자재산업의 생산성 저하·안전 문제·인력난을 동시에 해결할 수 있는 AX 모델을 제시

  • 과기정통부 소관 ‘지역 자율형 디지털 혁신 프로젝트’의 일환으로, 부산 지역에서는 3년간 총 27억 원(국비+시비)을 투입해 조선기자재 공정 혁신을 추진 중

  • 이번 프로젝트는 데이터가 부족한 중소 제조 현장에서도 비전 AI·디지털트윈으로 데이터를 생성·활용할 수 있음을 입증한 사례

◎ 원본링크 : https://www.etnews.com/20251219000035

<美 ARM연구소, 제조업 강화 위한 4개 '핵심 기술 프로젝트’ 선정>

◎ 일자: 2025년 12월 21일

◎ 출처: 로봇신문

◎ 주요내용

  • 미국 제조·국방 분야 로봇 혁신을 주도하는 민관협력 조직 ARM연구소(Advanced Robotics for Manufacturing Institute)가 민간 컨소시엄을 대상으로 한 ‘25-01 핵심기술 프로젝트’ 공모 결과 4개 과제를 최종 선정

  • 선정 과제들(400만 달러, 약 60억원)은 AI 기반 로봇, 실시간 경로 계획, 인간–로봇 협업, 다중 로봇 협력 등 미국 제조 현장의 구조적 난제 해결에 초점을 맞췄음

  • 이번 프로젝트는 피지컬 AI 기반 로봇을 실제 제조·국방 현장에 적용하는 데 초점을 둔 실증형 연구로, 인력 투입 최소화, 고위험·고정밀 공정 자동화, 인간–로봇 협업 고도화를 동시에 겨냥하고 잇음

◎ 원본링크 : https://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idx

<'근거' 알려주는 자율주행 AI…엔비디아 '도전장'>

◎ 일자: 2025년 12월 21일

◎ 출처: 로봇신문

◎ 주요내용

  • 자율주행 차량은 카메라·센서 데이터를 기반으로 인지부터 판단, 경로 계획까지 전 과정을 AI가 처리하는 엔드투엔드(end-to-end) 방식이 주류로 자리 잡고 있음

  • 테슬라의 FSD가 대표 사례로, 무인 택시 서비스까지 적용될 정도로 기술 성숙도가 높아졌지만 왜 그런 판단을 내렸는지 인간이 이해하기 어렵다는 한계를 지닌다. 이는 사고 발생 시 원인 규명과 책임 판단에 큰 제약으로 작용

  • 엔비디아는 알파마요-R1을 무료 공개했으며 테슬라에 뒤처진 완성차 업체들을 끌어들여 자율주행 AI 플랫폼 표준 선점, 엔비디아 생태계 의존도 확대, 최신 AI 칩(블랙웰) 구매로 연결되는 락인(Lock-in) 효과를 노린 전략임

◎ 원본링크 : https://www.youtube.com/watch?v=ZNdD05_wDB0

<제조AX, '데이터 융합'과 '규제 개선' 등 산업 구조적 혁신 필요>

◎ 일자: 2025년 12월 21일 

◎ 출처: 전자신문

◎ 주요내용

  • ‘제조AX(M.AX) 대전환 좌담회’ 참석자들은 AX를 통한 초격차 확보에 실패할 경우 국가 산업 기반이 흔들릴 수 있다고 진단했다. 전면적 전환보다 단일 공정·라인을 고도화한 ‘골든 베이스라인’ 구축 후 확산하는 전략이 현실적 해법으로 제시

  • 데이터는 제조AX의 핵심 과제로, 파편화된 현장 데이터를 안전하게 순환·활용할 수 있는 구조 설계가 우선돼야 한다는 지적이 나왔다. 이를 토대로 업종·업무 특화 파운데이션 AI 모델로 발전해야 한다는 제언

  • 참석자들은 제조AX를 개별 사업이 아닌 산업 구조 재설계 전략으로 추진하고, 데이터·표준·인력 정책을 통합한 범정부 컨트롤타워를 통해 지속 가능한 M.AX 체계를 구축해야 한다고 강조

◎ 원본링크 : https://www.etnews.com/20251221000065

<[제조 AX(M.AX), 골든타임을 잡아라]〈끝〉“핵심은 사람과 데이터…제도·거버넌스 재설계 시급”>

◎ 일자: 2025년 12월 21일 

◎ 출처: 전자신문

◎ 주요내용

  • 전자신문은 M.AX 얼라이언스 출범을 계기로 특별기획 「제조AX(M.AX) 골든타임을 잡아라」를 연재하며, 반도체·로봇·자율주행·AI 팩토리·조선·가전·방산·유통 등 주요 산업의 AI 전환 가능성과 한계를 점검

  • 참석자들은 제조AX가 단순한 AI 기술 적용이 아니라 데이터·인력·규제·거버넌스를 동시에 재설계하는 구조 전환 과제라는 데 공감

  • 전문가들은 미국의 AI 주도 모델이나 독일의 설비 중심 모델과 달리, 한국은 빠른 제품화와 양산 역량에 AI를 결합하는 전략이 현실적이라고 평가

◎ 원본링크 : https://www.etnews.com/20251221000003

<'공짜 데이터' 고갈에 AI기업들 유료·전문 지식 확보 비상>

◎ 일자: 2025년 12월 21일

◎ 출처: 조선일보 

◎ 주요내용

• 공개 인터넷 기반의 ‘공짜 데이터’가 사실상 고갈되면서, AI 기업들이 과학·바이오·금융·법률 등 전문 지식 데이터 확보로 경쟁 범위를 확대하고 있음

• 기존 LLM은 인터넷 공개 정보 위주로 학습 → 기업 내부 문서, 임상·법률·금융 실제 데이터 부족하며, 범용 데이터만으로는 차별적 성능·혁신 한계 도달

• AI 경쟁력의 핵심은 모델이 아닌 데이터 접근권과 소유 구조로 이동했고 향후 AI 산업은 도메인 데이터 확보 능력이 성패를 좌우하는 국면에 진입

◎ 원본링크 : https://www.chosun.com/economy/tech_it/2025/12/21/AOBXXXU3IFCX3HMJXBAMYSAHAE/ 

 <2030년까지 새로 짓는 데이터센터만 150곳, 지금의 3.6배… 이대로 비싸면 못 돌린다>

◎ 일자: 2025년 12월 23일

◎ 출처: 조선일보

◎ 주요내용

• 2030년까지 국내 신규 데이터센터 150곳, 전력 수요 9.4GW로 현재의 3.6배

• 데이터센터 전기요금이 산업용이 아닌 일반용 요금 적용돼 비용 부담 급증

• AI 확산으로 전력 사용 폭증했지만 요금 완화·전용 제도 부재

• 전기요금 부담이 AI·클라우드 투자 및 신규 건설의 핵심 리스크로 부상

• 해외는 전기료 감면·보조금 제공… 국내도 탄력 요금제·직접 전력 조달 필요성 제기

◎ 원본링크 : https://naver.me/FDGIqnz5

 <공정 최적화, 제조 노하우 전수하는 AI… 은퇴한 베테랑 자리 채운다>

◎ 일자: 2025년 12월 22일

◎ 출처: 한국일보

◎ 주요내용

• KAIST 연구팀이 실제 공정 데이터를 기반으로 제조 공정을 스스로 최적화하는 생성형 제조AI 시스템을 개발

• 온도·습도·압력 등 10개 핵심 변수를 조합해 최적 조건을 자동 계산, 오류율을 최대 44% → 1.63%로 감소

• 자연어 질의로 공정 조건·매뉴얼·계산 결과를 제공하는 제조 AI 에이전트(IM-Chat) 구현

• 숙련 인력의 노하우를 디지털화해 인력 부족·기술 단절 문제 해결, 자율제조 기반 확장 기대

◎ 원본링크:

https://m.hankookilbo.com/News/Read/A2025122210380002641 

 <AI, 추론 모델→행동도구로…'월드모델' 경쟁 불붙는다>

◎ 일자: 2025년 12월 22일

◎ 출처: ZDNet Korea

◎ 주요내용

• 글로벌 AI 경쟁이 언어·추론 중심 모델에서 물리 세계를 이해하고 행동하는 ‘월드모델·피지컬 AI’ 단계로 전환

• 구글 딥마인드·엔비디아는 공장·물류를 가상공간에서 학습·검증하는 시뮬레이션 기반 AI 생태계 확대

• 2026년을 기점으로 AI 에이전트가 실제 업무·개발·웹 자동화에 본격 투입, 보안·책임 체계 중요성 부각

• 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 규제 대응·GPU 인프라·AI 인재 양성이 산업 경쟁력의 핵심 과제로 지목

◎ 원본링크:

https://zdnet.co.kr/view/?no=20251216091956

 <로봇이 농사 짓는 시대…정부, ‘농업 피지컬 AI’ 키운다>

◎ 일자: 2025년 12월 22일

◎ 출처: 연합뉴스

◎ 주요내용

-배경훈 장관과 송미령 장관이 충남 천안시 연암대 ‘그린테크이노베이션센터’를 방문해 농업·농식품 분야 AI 전환 가속화 방안을 논의함.

-스마트팜 농식품 제조 분야 기업들이 자율주행 농기계, AI 기반 생육·환경 제어, 축산 데이터 분석·자동화, 제조공정 품질관리 등의 적용 사례를 공유함.

-농촌 고령화와 인력 부족 대응을 위해 로봇을 활용한 ‘농업 피지컬 AI’ 기술 확보가 필수적이라는 데 공감대 형성.

-데이터 표준화 부족, 현장 실증 기반 미흡, 규제 및 초기 투자 비용 부담이 농업 AI 전환의 주요 과제로 지적됨.

-과기부와 농식품부는 농업 피지컬 AI 기술 개발·실증을 공동 추진하고, 농업·농촌 AI 전환 지원사업을 확대하기로 함.

◎ 원본링크: https://n.news.naver.com/article/001/0015808652?sid=105