Arm, 80개 기업 손잡고 피지컬 AI 생태계 구축…로봇 공통 기준 제시

Arm이 피지컬 AI 시장 공략을 본격화했다. 피지컬 AI는 AI의 실제 물리적 세계 구현 개념이다. Arm은 8일 'Arm Total Design for Physical AI' 출범을 발표하며 피지컬 AI 개발을 위한 협력 체계를 내놓았다.

이번 이니셔티브에는 피지컬 AI 기술 스택 전반에 걸쳐 80개 이상 기업이 참여한다. 참여 기업은 AWS, ECARX, 허깅페이스, 리퀴드 AI, NXP, 플러스AI, PSYONIC, QNX, Qwen, 지멘스, 유니트리 로보틱스다. 국내 참여 기업은 삼성 파운드리, 텔레칩스, 가온칩스, 보스세미컨덕터다.

이번 이니셔티브는 소프트웨어 스택·AI 모델·센서·컴퓨팅 하드웨어·가상 플랫폼·디지털 트윈을 포괄한다. Arm은 해당 기술 역량을 하나의 협력 체계로 통합 추진한다. Arm 발표 요지는 'Arm Total Design for Physical AI' 출범과 80개 이상 기업 참여다.

Arm은 이 구성을 통해 시스템 통합 복잡성 축소와 개발 리스크 경감을 추진한다. 아울러 개념 검증부터 실제 제품 배포까지의 기간 단축을 목표로 한다.

피지컬 AI는 디지털 공간을 넘어 실제 환경을 인식하고 판단한 뒤 물리적 행동을 수행하는 기술이다. 피지컬 AI의 적용 분야는 자율주행차, 휴머노이드, 산업용 로봇, 물류, 제조, 농업, 자원 개발로 확대되고 있다.

Arm은 에이전틱 AI의 발전으로 지능형 시스템의 역량이 확대됐다고 판단했다. 이어 향후 AI 기술의 핵심 과제로 지능을 물리적 세계로 확장하는 점을 제시했다. Arm은 피지컬 AI의 적용 산업으로 자원 채굴, 식량 생산, 제조, 운송을 예시로 들었으며, 이들 산업이 전 세계적으로 수조 달러 규모의 경제 활동을 창출하고 있다고 봤다. 또한 2030년대에는 연간 약 2000억 달러 규모의 컴퓨팅 기회가 형성될 것으로 전망했다.

다만 피지컬 AI는 일반적 AI 서비스보다 기술적 복잡성이 높다. 이는 AI 모델의 추론 성능이 요구되는 데다 센서가 수집한 데이터를 실시간으로 처리해야 하고, 안전성을 확보해야 하며, 액추에이터를 정밀하게 제어해야 하기 때문이다.

Arm은 피지컬 AI의 기술적 난제를 개별 기업이 단독으로 해결하기보다 기술 스택 전반의 기업 협력용 공통 기반이 필요하다고 주장한다. 이런 인식 아래 Arm은 기존 Arm 토탈 디자인의 클라우드 AI 협업 모델을 피지컬 AI로 확대할 계획이다.

Arm은 자율주행차·로보틱스의 공통 과제로 인지, AI, 실시간 제어, 기능 안전, 전력 효율, 컴퓨팅 성능을 제시한다. 또 OEM·기술 파트너의 과제로는 시스템 통합 리스크 축소와 특정 워크로드 최적화 시스템의 신속 개발을 꼽는다. Arm Total Design for Physical AI의 목적은 이런 요구에 대응하기 위해 다양한 분야의 기업을 연결하는 데 있다.

자동차 분야 사례로 Arm은 AWS, 구글, HERE, RemotiveLabs, 지멘스와 통합 디지털 콕핏 레퍼런스 솔루션을 개발했다. 이를 통해 개발자는 실제 반도체 출시 전에 Arm Zena CSS 기반 자동차 소프트웨어를 개발·테스트·검증할 수 있다.

Arm은 기존 협업 방식을 피지컬 AI 전반으로 확대할 방침이다. 목표는 실제 하드웨어 구축 이전 단계에서 시스템을 검증·최적화할 수 있는 개발 환경을 제공하는 것이다.

Arm은 피지컬 AI 생태계 확대와 함께 로보틱스 역량 프레임워크(Robotics Capability Framework)도 공개했다. Arm은 로봇 기술이 빠르게 발전하고 있지만 로봇의 작업 수행 수준을 규정하는 기준의 일관성이 부족하고, 필요한 컴퓨팅 성능·지연시간·메모리·전력·안전성을 규정하는 기준의 일관성도 부족하다고 설명했다.

리처드 그리센스웨이트 Arm 수석 아키텍트는 새 매니페스토를 통해 로봇 시스템 역량을 설명하고 비교하기 위한 공통 체계의 필요성을 강조했다. 그는 비교 대상으로 자동차 업계의 SAE 레벨을 제시했다.

SAE 레벨은 자율주행 기술 수준을 구분하는 공통 기준으로 활용된다. Arm은 로보틱스 분야에도 기술 수준과 시스템 요구사항을 설명하기 위한 공통 언어가 필요하다는 입장이다.

로보틱스 역량 프레임워크는 실제 활용 사례와 로봇 동작·출력을 연결하고, 필요 시스템 요구사항을 단계별로 정의하는 방향으로 개발된다. 시스템 요구사항 항목에는 지연시간, 컴퓨팅 배치, 메모리 제약, 전력 제약, 결정론적 동작, 안전성이 포함된다.

Arm은 초기 프레임워크 마련 과정에서 로보틱스 생태계의 다양한 의견을 반영했다. Arm은 향후 Anaxi Labs, 애니로보틱스, FMC³ 로보틱스, 푸리에, GALBOT, 그래비스 로보틱스, 레노버, 맥킨지, 로보텍.ai와 협력해 체계를 고도화할 계획이다.

이 같은 Arm의 행보는 피지컬 AI 시대 대응, 반도체 설계자산(IP) 중심 사업 모델 확장, 생태계 전체 연결 플랫폼 전략 강화로 해석된다. 피지컬 AI 시스템은 AI 모델 하나만으로 구현할 수 없으며, 센서의 주변 환경 인식, 컴퓨팅 시스템의 데이터 분석, AI의 판단, 실시간 제어 시스템·액추에이터의 실제 동작 연결의 흐름으로 구성된다.

Arm은 피지컬 AI 확산 과정의 난도를 개별 기업이 아닌 생태계 차원의 협력으로 낮추기 위해 생태계 협력으로 기술적 복잡성을 완화하는 전략을 추진하고 있다. 또 참여 기업의 강점 영역별 차별화 가능성을 확대하는 방향으로 지원하며, 국내 참여 기업으로는 삼성 파운드리, 텔레칩스, 가온칩스, 보스세미컨덕터가 포함된다. 이들 참여로 국내 반도체·자동차·로보틱스 산업 내 Arm 기반 피지컬 AI 플랫폼 확대 여부가 주목된다.

Arm은 피지컬 AI의 현실 세계 대규모 배포를 위해서는 혁신 기술 외에도 생태계가 공동 활용 가능한 공통 기반이 필요하다고 밝혔다. Arm은 이를 통해 기술 혁신의 실제 대규모 배포 전환을 가속하고, AI 주도의 새로운 경제 성장 기회 확대를 추진한다는 입장이다.

출처: 테크월드뉴스 · 박규찬 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406663

참고자료

• https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406663