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젠슨 황의 CES 2026 엔비디아 키노트는 “신제품 발표”가 아니라, AI 시대에 컴퓨터 산업이 어떻게 다시 설계되어야 하는지를 스택 전체 관점에서 설명한 일종의 선언문에 가깝습니다. 메시지는 단순합니다. 이제 AI는 앱 위에 얹는 기능이 아니라, 소프트웨어를 만들고 실행하는 방식 자체를 바꾸는 플랫폼 전환이며, 그 결과 컴퓨팅 산업의 5계층 스택 전체가 재발명되고 있다는 것입니다.

CES 2026 엔비디아 키노트, 한눈에 보는 핵심 요약

• 지금은 두 개의 플랫폼 전환이 동시에 진행 중입니다: (1) AI 기반 앱 시대, (2) 소프트웨어 개발/실행 방식의 근본 변화
• AI는 학습 + 추론(Reasoning) 단계로 진입했고, “테스트 타임 스케일링(Test-time Scaling)”으로 컴퓨팅 수요가 폭발합니다.
• 미래 AI 앱의 기본 골격은 에이전틱 AI + 멀티모델(라우팅) + 멀티클라우드/하이브리드입니다. 엔비디아는 이를 Blueprint로 제시합니다.
• Physical AI를 위해서는 **세 종류의 컴퓨터(학습·추론·시뮬레이션)**와 디지털 트윈/합성 데이터가 필수이며, 월드 파운데이션 모델 Cosmos가 중심입니다.
• 자율주행 AlphaMayo는 “엔드투엔드 학습 + 추론 + 설명 가능성”을 내세우며, 벤츠와 풀스택으로 레벨4 시대를 예고합니다(2026년 지역별 출시 로드맵 포함).
• 차세대 슈퍼칩 Vera Rubin은 무어의 법칙 둔화를 “극한의 공동 설계(Extreme Co-design)”로 돌파합니다: 칩 6종을 하나처럼 움직이는 시스템 설계, 100% 수냉식 랙, AI 전용 이더넷(Spectrum‑X), BlueField‑4 기반 메모리 병목 해소가 핵심입니다.
• 결과적으로 토큰 비용은 10분의 1, 팩토리 처리량은 10배, 대형 모델 학습 속도는 “프론티어 도달 시간”을 결정하는 경쟁우위로 강조됩니다.

1) 두 개의 플랫폼 전환: 5계층 스택 전체가 다시 짜이고 있다

젠슨 황은 컴퓨터 산업이 10~15년 주기로 플랫폼 전환을 겪어왔다고 전제합니다. 메인프레임 → PC → 인터넷 → 클라우드 → 모바일. 매번 “새로운 플랫폼”이 등장할 때마다, “새로운 앱”이 그 위에 다시 만들어졌습니다.

그런데 지금은 전환이 하나가 아니라 두 개가 동시에 일어나고 있다는 설명입니다.

1. AI 시대로의 전환: 앞으로의 애플리케이션은 AI를 기반으로 구축된다.
2. 개발·실행 방식의 전환: 소프트웨어를 만들고 실행하는 방식 자체가 바뀌며, 컴퓨터 산업의 5계층 스택 전체가 재발명된다.

여기서 그는 아주 공격적인 관점을 던집니다. 소프트웨어 개발은 “코딩”에서 “학습”으로 전환되었고, 소프트웨어는 CPU가 아니라 GPU에서 실행되며, 미리 컴파일된 정적 결과물이 아니라 문맥을 이해해 매번 새롭게 생성되는 방향으로 가고 있다는 것입니다.

또 하나의 큰 배경은 시장 규모입니다. 지난 10년간 구축된 약 10조 달러 규모의 컴퓨팅 인프라가 AI 방식으로 현대화되고, 100조 달러 규모의 산업이 R&D 예산을 AI로 이동하는 흐름이 만들어지고 있다는 언급은, 이번 전환이 “일시적 트렌드”가 아니라 자본과 산업 구조의 이동이라는 점을 강조합니다.

2) 2025년의 교훈: 스케일링 법칙과 ‘추론(Reasoning)’의 시대

AI 발전의 핵심으로 그는 다시 스케일링 법칙(Scaling Laws)을 꺼냅니다. BERT(2015), 트랜스포머(2017), 그리고 2022년의 “ChatGPT 모멘트”를 거쳐, 2023년에는 추론 모델의 등장으로 혁명이 시작됐다고 설명합니다.

여기서 중요한 전환점이 “테스트 타임 스케일링(Test-time Scaling)”입니다. 모델을 단순히 사전 학습시키는 것을 넘어, 강화학습 기반의 사후 훈련으로 기술을 숙달하게 하고, 실제 사용 시점에 “실시간으로 사고하는(Thinking)” 단계로 넘어갔다는 진단입니다.

그리고 2024년부터 확산되기 시작한 것이 에이전틱 시스템(Agentic Systems)입니다. 이 시스템은 단순 답변이 아니라,

• 추론(Reasoning)
• 정보 탐색(Search)
• 도구 사용(Tools)
• 미래 계획(Planning)
• 결과 시뮬레이션(Simulation)

을 결합해 중요한 난제를 해결하는 형태로 진화합니다.

그는 “정보의 형태”가 LLM에만 국한되지 않는다고 강조하며, 특히 Physical AI를 가장 큰 분야 중 하나로 지목합니다. 물리적 AI는 “세상과 상호작용하는 AI”, 그리고 AI 물리학은 “물리 법칙 자체를 이해하는 AI”라는 구분까지 제시합니다.

3) 오픈 모델의 폭발적 성장과 엔비디아의 기여: 모델만이 아니라 ‘데이터’도 연다

젠슨 황은 오픈 모델(Open Models)의 발전이 AI를 모든 곳으로 확산시키고 있다고 말합니다. 2023년은 오픈 모델이 도약한 해였고, 딥시크(DeepSeek)의 추론 시스템 R1이 이 흐름을 촉발시켰다는 맥락이 포함됩니다. 오픈 모델은 프론티어 모델 대비 약 6개월 뒤처지지만, 빠르게 발전하며 다운로드가 폭발한다는 설명입니다.

여기서 엔비디아의 포지셔닝은 명확합니다. 엔비디아는 DGX 클라우드를 운영하며 오픈 모델을 개발하고, 다양한 도메인에서 프론티어 수준의 모델까지 연구한다. 그리고 중요한 차별점으로 모델뿐 아니라 학습 데이터까지 오픈소스로 공개한다는 메시지를 강조합니다.

연설에서 언급된 주요 모델 라인업은 다음과 같습니다.

• 디지털 생물학: La Proteina(단백질 합성), OpenFold3(구조 이해), Evo2(이해·생성)
• 물리 법칙/기상: Earth‑2, ForecastNet, CorDiff
• LLM: Nemotron(하이브리드 트랜스포머 SSM), Nemotron‑3
• 월드 파운데이션 모델: Cosmos(세상이 작동하는 방식 이해)
• 로보틱스: Groot(휴머노이드), AlphaMayo(자율주행 자동차)

또한 NeMo 라이브러리를 통해 데이터 처리→학습→생성→평가→배포까지 AI 수명 주기 전체를 지원하는 오픈소스 제품군을 제공한다고 설명합니다.

이 파트에서 반복되는 핵심 문장은 사실상 이것입니다. 모든 기업·산업·국가가 AI 혁명에 참여할 수 있도록, 엔비디아는 ‘완전히 개방적인 방식’으로 플랫폼을 구축한다.

4) Agentic AI(에이전틱 AI): “환각”을 줄이는 길은 ‘조사·도구·계획’이다

젠슨 황은 AI의 환각(hallucination)이 발생하는 이유를 “현재와 미래를 알지 못하기 때문”이라고 규정합니다. 따라서 답변을 생성하기 전에 AI에게 필요한 것은,

• 조사(Research)
• 도구 사용(Tool use)
• 문제를 단계별로 분해(Decomposition)
• 검색과 계획(Search & Planning)

같은 추론 기반 프로세스이며, 이 능력이 결합될 때 “학습되지 않은 일도 수행하는 절차”를 설계할 수 있다고 말합니다. 또한 그는 미래의 AI가 반드시 멀티모달이자 멀티모델이어야 한다고 강조합니다.

• 멀티모달: 음성, 이미지, 텍스트, 비디오, 3D 그래픽, 단백질 구조까지 이해
• 멀티모델: 작업에 가장 적합한 “전 세계의 뛰어난 모델”을 선택해 활용

그리고 AI는 필연적으로 멀티클라우드/하이브리드 환경에 존재해야 합니다. 모델은 서로 다른 장소(엣지, 무선 기지국, 기업 내부, 병원 등)에 있고, 데이터는 실시간 처리가 필요한 곳에서 처리되어야 하기 때문입니다.

이 구조를 가능하게 하는 핵심 구성요소가 바로 스마트 라우터입니다. 프롬프트 의도를 파악해 “가장 적합한 모델”을 결정하는 관리자 역할을 수행하며, 이를 통해 다음 두 가지를 동시에 만족시키는 아키텍처가 완성됩니다.

• 완벽히 커스터마이징 가능한 AI(고유 기술·영업비밀 학습)
• 항상 최전선(frontier)에 있는 AI(최신 기술 즉시 활용)

엔비디아는 이 프레임워크를 Blueprint라고 부릅니다. 데모에서는 DGX Spark를 개인 클라우드로 전환하고, 로컬 오픈 모델(예: 이메일 관리)과 프론티어 모델(다른 고난도 작업)을 의도 기반 모델 라우터로 연결해 개인 비서를 구축하는 과정을 보여주었다고 정리됩니다.

5) 엔터프라이즈의 미래: 엑셀과 명령어가 사라지는 UI 전환

젠슨 황은 에이전틱 AI 프레임워크가 이미 주요 엔터프라이즈 플랫폼 기업들과 통합되고 있다고 말합니다.

• Palantir: AI 및 데이터 처리 플랫폼 통합/가속
• ServiceNow: 고객·직원 서비스 플랫폼
• Snowflake: 클라우드 데이터 플랫폼
• NetApp: 시맨틱 AI 및 에이전틱 시스템 기반 고객 서비스

그리고 결론을 이렇게 내립니다. 미래 플랫폼의 UI는 엑셀 시트나 명령어 입력이 아니라, 에이전틱 시스템 자체가 될 것이다. 사람과 대화하듯 멀티모달 정보 처리를 수행하는 “단순한 상호작용”이 인터페이스의 표준이 된다는 주장입니다.

6) Physical AI의 본질: 상식을 ‘학습’시키는 월드 파운데이션 모델 Cosmos

물리적 AI에서 가장 어려운 과제는, AI가 물리 세계의 “상식”을 이해하도록 만드는 것입니다.
대상 영속성, 인과관계, 마찰, 중력, 관성 같은 “세상이 돌아가는 이치”를 배워야 한다는 설명이 이어집니다.

이를 위해 엔비디아는 물리적 AI 시스템 구축에 세 종류의 컴퓨터가 필요하다고 정리합니다.

1. 학습용 컴퓨터: 모델 학습(엔비디아가 구축)
2. 런타임 추론용 컴퓨터: 자동차·로봇·엣지에서 실행되는 로보틱스 컴퓨터
3. 시뮬레이션용 컴퓨터: 행동 결과 평가 및 시뮬레이션

이때 시뮬레이션의 중심 플랫폼이 Omniverse(디지털 트윈이자 물리 기반 시뮬레이션 세계)이며, 월드 파운데이션 모델이 Cosmos입니다. Cosmos는 “언어가 아닌 물리 세계를 위한” 월드 모델로 소개됩니다.

여기서 데이터 문제가 등장합니다. 현실 데이터는 부족하기 때문에, 물리 기반 시뮬레이션을 활용한 합성 데이터 생성(Synthetic Data Generation)이 혁신의 핵심이 됩니다.

Cosmos는 교통 시뮬레이터 출력값을 입력받아 물리적으로 타당한 고품질 서라운드 비디오를 생성하며, 인터넷 규모의 비디오·실제 주행/로보틱스 데이터·3D 시뮬레이션을 통해 사전 학습되었다고 설명됩니다. 또한 언어·이미지·3D·행동(Action)을 통합적으로 이해하고, 단일 이미지로부터 생성/추론/궤적 예측까지 수행할 수 있다고 제시됩니다.

핵심은 개발자가 Cosmos 내에서 폐쇄 루프(closed‑loop) 시뮬레이션을 실행하며, AI가 롱테일(long‑tail) 예외 상황을 학습하도록 돕는다는 점입니다.

7) 사고하고 설명하는 자율주행 ‘AlphaMayo’: 벤츠와 함께 여는 레벨4 로드맵

AlphaMayo는 “세계 최초의 사고하고 추론하는 자율주행 AI”로 소개됩니다. 카메라 입력부터 실제 구동 출력까지 엔드투엔드(end‑to‑end)로 학습되었고, 학습 데이터는

• 실제 주행 데이터
• 인간 운전 시연 데이터
• Cosmos가 생성한 방대한 주행 데이터

의 조합이라고 정리됩니다.

AlphaMayo의 차별점으로 연설에서 강조된 포인트는 다음입니다.

• 단순히 조작(control)하는 것을 넘어 행동을 추론하고
• 결정 이유를 설명하며
• 이동 경로를 제시한다
• 인간 시연 기반 학습으로 운전이 매우 자연스럽다
• 복잡한 롱테일 상황을 “평범한 작은 시나리오들”로 분해해 추론·해결한다

또한 자율주행 AI는 5계층 스택으로 구성된다고 설명합니다.

• (하단) 자동차
• 칩(GPU·네트워킹·CPU)
• 인프라(Omniverse, Cosmos)
• 모델(AlphaMayo)
• (상단) 애플리케이션(메르세데스‑벤츠)

엔비디아는 AlphaMayo를 오픈소스로 공개하며 벤츠와 풀스택 프로젝트를 진행했다고 언급합니다.

출시 로드맵도 구체적으로 제시됩니다. 엔비디아 기술이 탑재된 첫 자율주행차는 2026년 1분기 미국, 2분기 유럽, 3~4분기 아시아 출시 예정이라는 일정이 포함됩니다.

안전성 전략은 “이중 스택”입니다.

• 1. 엔드투엔드로 학습된 AlphaMayo 스택
  2. 안전 가드레일 역할의 클래식 AV 스택

안전 정책 평가자가 AlphaMayo에 확신이 없다고 판단하면, 더 단순하고 확실한 클래식 스택으로 전환하는 구조입니다. 그는 자율주행이 “최초의 대규모 주류 물리적 AI 시장”이 될 것이며, 향후 10년 내 비자율주행에서 자율주행으로의 변곡점이 온다고 확신합니다.

8) 로보틱스와 산업의 융합: 로봇은 ‘컴퓨터 안에서’ 설계되고, 공장은 ‘거대한 로봇’이 된다

자율주행에 쓰인 기본 기술(세 대의 컴퓨터, 합성 데이터, 시뮬레이션)은 모든 로봇 시스템에 적용된다고 정리됩니다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이터는 Isaac, 로봇 학습 공간은 Omniverse입니다.

흥미로운 부분은 “AI 물리학이 엔비디아를 있게 한 산업(설계·생산 산업)을 다시 혁신한다”는 주장입니다.

• Cadence는 CUDA‑X를 시뮬레이션과 솔버에 통합
• Synopsys·Cadence는 칩 설계를 넘어 시스템 설계·시뮬레이션 영역으로 확장
• 미래에는 칩과 시스템 전체가 해당 환경에서 설계·에뮬레이션·시뮬레이션될 것
• 엔비디아는 Siemens와 협력해 CUDA‑X 물리적 AI, 에이전틱 AI, NeMo, Nemotron을 지멘스 세계에 통합

이 흐름의 종착점은 “에이전틱 칩 설계자”와 “에이전틱 시스템 설계자”가 설계를 돕고, 로봇은 컴퓨터 안에서 설계되며, 로봇을 생산할 플랜트/공장 자체가 본질적으로 거대한 로봇이 되는 미래입니다.

9) 차세대 슈퍼칩 ‘Vera Rubin’: 무어의 법칙 이후를 위한 Extreme Co‑design

젠슨 황은 컴퓨팅 수요 폭발을 아주 직설적으로 수치화합니다.

• 모델 규모는 매년 10배씩 커지고
• 추론이 “사고”가 되면서 강화학습을 위한 컴퓨팅이 기하급수적으로 증가
• 테스트 타임 스케일링으로 생성되는 토큰 수는 매년 5배 증가
• 경쟁 심화로 토큰 비용은 매년 약 10배 감소 압력

따라서 엔비디아는 “매년 컴퓨팅 최첨단을 발전”시키기로 결정했고, 그 결과물이 차세대 슈퍼칩(정확히는 슈퍼칩+시스템) Vera Rubin입니다. 이름은 암흑 물질을 발견한 천문학자 베라 루빈에서 따왔다는 설명이 포함됩니다.

핵심 개념은 극한의 공동 설계(Extreme Co‑design)입니다. Vera Rubin은 단일 칩이 아니라 6개의 칩이 하나처럼 작동하도록 엔지니어링된 시스템입니다.

• Vera CPU: 맞춤형 설계 CPU, 이전 세대 대비 2배 성능(전력 제약 환경에서도 와트당 2배)
  • 88개 물리 코어
  • 공간 멀티스레딩으로 176 스레드가 온전한 성능 발휘
• Rubin GPU: Vera와 양방향 일관 데이터 공유하도록 공동 설계
  • 부동소수점 연산 성능이 Blackwell의 5배
  • 트랜지스터 수 증가는 1.6배에 그침
  • 성능 도약의 핵심 기술: NVFP4 텐서 코어(정밀도·구조를 하드웨어에서 동적으로/적응형으로 조정)

또한 Vera Rubin 컴퓨트 보드는 이전 세대의 5배인 100 페타플롭스 AI 성능을 제공한다고 정리됩니다.

10) 인프라 혁신: 100% 수냉식 랙, AI 전용 이더넷(Spectrum‑X), NVLink 6세대

Vera Rubin은 칩 혁신만으로 완성되지 않습니다. 인프라도 함께 “극한의 공동 설계”로 재설계됩니다.

DGX 섀시의 재설계

• 케이블: 43개 → 0개
• 튜브: 6개 → 2개
• 조립 시간: 2시간 → 5분
• 냉각: 80% 액체 냉각 → 100% 액체 냉각

AI 전용 이더넷: Spectrum‑X

AI 트래픽은 동서(East‑West) 트래픽이 매우 집약적이고 극도로 낮은 지연시간을 요구합니다. 그래서 엔비디아는 AI 전용 이더넷인 Spectrum‑X를 제시합니다.

또한 “데이터센터 경제성” 관점의 예시가 나옵니다. 기가와트급(약 500억 달러 규모) 데이터 센터에서 네트워킹 효율을 10%만 높여도 50억 달러 가치가 있는데, Spectrum‑X가 처리량을 25%까지 높여준다는 논리입니다.

NVLink 6세대 스위치와 스케일업

• 18개의 컴퓨트 노드를 연결해 72개의 Rubin GPU가 하나처럼 작동하도록 확장
• 스위치 처리 성능: 초당 400Gbps급 처리, 모든 GPU가 동시에 모든 GPU와 통신
• 랙 백플레인의 처리량: 초당 240TB(전 세계 인터넷 트래픽 약 100TB/s의 2배 이상이라는 비유 포함)

45℃ 냉각수: ‘칠러 없는’ 효율성

Vera Rubin 랙은 전력 소모가 이전 세대 대비 두 배이지만, 유입 냉각수 온도는 45℃로 동일하다고 정리됩니다. 45℃ 냉각수는 별도의 냉각기(chiller)가 필요 없어 효율적이며, 에너지 최적화의 핵심 포인트로 강조됩니다.

또한 TSMC와 공동 혁신한 CoWoS 공정으로 실리콘 포토닉스가 칩에 직접 통합되어, 200Gbps 속도의 512포트를 지원하는 Spectrum‑X 이더넷 AI 스위치가 가능해졌다는 설명도 포함됩니다.

11) 메모리 병목 해소: KV 캐시, 랙 내부 초고속 스토리지, BlueField‑4

젠슨 황은 추론 시대의 새로운 병목을 컨텍스트 메모리(KV 캐시)로 규정합니다.

• 토큰을 생성할 때마다 GPU는 모델 전체와 KV 캐시 전체를 읽고, 생성 토큰을 다시 KV 캐시에 저장
• 대화가 길어지고 모델이 커질수록 컨텍스트 메모리가 폭증
• HBM이나 고속 컨텍스트 메모리만으로 감당이 어려워짐
• 외부 스토리지로 나가면 네트워크가 느려져 병목이 심해짐

그래서 등장하는 해법이 BlueField‑4입니다.
BlueField‑4를 통해 랙 내부에 매우 빠른 KV 캐시 컨텍스트 메모리 저장소를 두어, 대규모 토큰 생성을 수행하는 AI 연구소/클라우드 사업자의 네트워크 트래픽 고충을 해결하는 혁명적 아이디어라고 설명합니다.

연설에서 제시된 구조는 다음과 같습니다.

• GPU당 추가 16TB 메모리 확보
• 각 컴퓨트 노드 뒤에 BlueField 4개 장착
• 각 BlueField 뒤에 50TB 컨텍스트 메모리 저장
• GPU는 동서 트래픽과 동일한 200Gbps 속도로 추가 메모리에 접근

여기에 보안·운영 안정성 요소가 더해집니다.

• 기밀 컴퓨팅(Confidential Computing): 전송/저장/연산 중 데이터 암호화, PCIe·NVLink 버스 통신 암호화로 모델 노출 방지
• 전력 평활화(Power Smoothing): 올 리듀스(all‑reduce) 단계에서 최대 25% 치솟는 순간 전력 급증을 평활화해 과도한 전력 프로비저닝/낭비 없이 전력 예산을 꽉 채워 쓰게 함

12) 압도적 성능과 비용: 무어의 법칙을 넘어선 ‘경제성’이 핵심이다

젠슨 황은 성능 자체보다 경제성을 더 날카롭게 강조합니다. AI는 “더 빨리 학습할수록 다음 프론티어에 더 빨리 도달”하고, 그 속도가 기술 리더십과 가격 경쟁력으로 이어지기 때문입니다.

연설에서 제시된 핵심 수치들은 다음과 같습니다.

• 10조(Trillion) 파라미터 모델 학습: Rubin 시스템은 Blackwell 시스템의 4분의 1만 있어도 1개월 내 학습 가능
• 팩토리 처리량(Factory Throughput): Rubin은 Blackwell 대비 약 10배
• 토큰 생성 비용: Rubin은 Blackwell 대비 약 10분의 1

정리하면 엔비디아는 칩→인프라→모델→애플리케이션에 이르는 AI 풀스택(Full Stack)을 구축하고 있으며, 임무는 “전 세계가 놀라운 애플리케이션을 만들 수 있도록 이 전체 스택을 제공하는 것”이라고 마무리합니다.

13) 내 비즈니스에 적용하는 실전 체크포인트

이번 키노트에서 실무자가 가져갈 인사이트는 “기술 트렌드”가 아니라, 다음 1~3년의 아키텍처 의사결정 기준입니다.

1) AI 도입의 기본 단위는 ‘모델’이 아니라 ‘에이전트(Agent)’로 이동

• 단일 챗봇 도입보다, 업무를 쪼개서 실행하는 에이전틱 시스템이 UI가 됩니다.
• 내부 데이터/보안 요구가 있으면 로컬(온프렘/프라이빗) 모델과 프론티어 모델을 라우팅하는 구조가 필수입니다.

2) 멀티모델 라우팅은 “비용”과 “품질”을 동시에 잡는 설계

• 모든 요청을 비싼 최전선 모델에 보내지 않고, 의도 기반으로 최적 모델을 선택하는 것이 토큰 비용을 지배합니다.
• “커스터마이징 AI”와 “최신 AI”를 동시에 가져가려면, 라우터/정책/관찰가능성(로그·평가)이 필요합니다.

3) Physical AI를 하려면 시뮬레이션·합성 데이터가 ‘필수 인프라’

• 자율주행·로보틱스·제조 최적화는 현실 데이터만으로는 부족합니다.
• 디지털 트윈(Omniverse) + 월드 모델(Cosmos) + 폐쇄 루프 시뮬레이션이 경쟁력의 핵심이 됩니다.

4) AI 인프라는 이제 “수냉 + 네트워크 + 메모리”가 함께 설계되어야 한다

• 100% 수냉식, AI 전용 이더넷(Spectrum‑X), BlueField‑4 기반 랙 내 컨텍스트 스토어 같은 구조는
  단순 서버 구매가 아니라 데이터센터 설계/운영 모델 자체를 바꿉니다.

5) 보안은 ‘옵션’이 아니라 ‘요금표’에 직접 연결되는 기본값

• 기밀 컴퓨팅, 멀티테넌시 분리, 버스 암호화 같은 설계는 엔터프라이즈가 AI를 “외부 유출 걱정 없이” 쓰게 만드는 전제 조건입니다.

이번 젠슨 황의 CES 2026 엔비디아 키노트를 보면서 구글, AMD 등의 도전이 GPU 자체로는 계속되겠지만 한번 시작된 엔비디아의 아성을 위협하기에는 어렵겠다는 생각입니다. 한 마디로 이 동네의 최고 강자는 자신들이다라는 것을 다시 한번 선언하듯 자신들의 키노트 이외에도 다른 기업들의 여러 컨퍼런스에도 등장하면서 생태계를 공고히 한 모습이었습니다. 이에 올해 CES 2026의 주인공 기업 하나를 꼽는다면 저는 엔비디아를 선택할 것 같습니다.

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CES 2026 레노버의 메시지는 명확합니다. AI를 “클라우드에만 있는 기능”이 아니라, 개인의 모든 디바이스와 기업의 데이터가 존재하는 현장(온프레미스·엣지)까지 확장해 ‘모두가 쓰는 AI’로 만들겠다는 선언입니다.
그 중심에는 (1) 개인의 삶과 업무를 통합하는 개인 AI 슈퍼 에이전트 ‘Lenovo Kira’, (2) 엔터프라이즈의 실시간 의사결정을 가속하는 AI 추론(Inferencing) 최적화 인프라, (3) 이를 가능하게 하는 하이브리드 컴퓨팅 인프라와 멀티 에이전트 백본이 있습니다.

1) 하이브리드 AI 시대 선언: “AI 민주화의 궁극적인 경로”

CES 2026, 레노버는 이번 키노트를 통해 하이브리드 AI(Hybrid AI)를 ‘AI 민주화를 위한 궁극적인 경로’로 제시했습니다. 핵심 문장은 사실상 이 한 줄로 정리됩니다.
AI의 힘은 사용자에게 속해야 하며, ‘모두를 위한 AI(AI built for all)’는 사용자 중심 기술 혁신과 함께 가야 한다.

여기서 말하는 하이브리드 AI는 단순히 “클라우드 + 온디바이스”의 조합이 아닙니다. 레노버가 그리는 그림은 다음과 같습니다.

• 개인은 폰·PC·태블릿·웨어러블에 흩어진 데이터/지식을 하나로 묶어 개인화된 AI를 갖는다.
• 기업은 퍼블릭 클라우드·프라이빗 클라우드·온프레미스·엣지를 엮어, 필요한 워크로드를 가장 적합한 위치에서 실행한다.
• 그리고 이 모든 것을 에이전트(Agent) 기반으로 자동화해, AI가 ‘답변’에서 끝나지 않고 업무를 수행하도록 만든다.

2) NVIDIA 협력: Lenovo AI Cloud Gigafactory가 겨냥하는 것

레노버는 NVIDIA와 함께 Lenovo AI Cloud Gigafactory를 공식 출시하며, 하이브리드 AI 전략의 ‘인프라 레이어’를 전면에 내세웠습니다. 이미 작년 테크 월드에서 Lenovo Hybrid AI Advantage를 공개한 뒤, 분기별로 공동 혁신을 발표해 왔다는 흐름도 함께 강조됐습니다.

이번 Gigafactory가 노리는 포인트는 매우 실무적입니다. 바로 클라우드 환경에서 LLM을 서비스할 때 중요한 지표인 “첫 토큰까지 걸리는 시간(Time to First Token)”을 크게 줄이는 것. 사용자가 체감하는 응답 속도와 직결되는 영역이기 때문입니다.

키노트에서 제시된 그림은 스케일 자체가 다릅니다.

• 수십만 개의 GPU를 활용해
• 조(Trillion) 단위 매개변수를 가진 대규모 언어 모델(LLM)을 지원하는 인프라로 확장
• 그리고 레노버는 이를 “컴퓨터”가 아니라 고객을 위한 AI 팩토리(AI Factory)로 빠르게 전환하는 것을 목표로 제시

여기서 엔비디아 CEO 젠슨 황이 언급한 포인트도 인상적입니다. 레노버가 전 세계 TOP500 슈퍼컴퓨터 중 3분의 1을 구축했다는 맥락을 통해, 단순 공급사가 아니라 “대규모 시스템 제조·설치 전문성”이 AI 팩토리 구축의 핵심 역량임을 강조한 것입니다.

또한 레노버는 이 시스템에 자연 액체 냉각(natural liquid cooling)을 적용하고, 인하우스 설계·제조·글로벌 서비스를 이 규모로 결합할 수 있는 유일한 회사라는 점을 강하게 부각했습니다. 결국 Gigafactory는 “AI를 더 크게 만들겠다”가 아니라, AI를 ‘빠르고 안정적으로’ 돌리는 공장으로 만들겠다는 선언에 가깝습니다.

3) 하이브리드 AI의 기술 백본: 에이전트 네이티브 미래를 여는 3요소

레노버 CTO 토가 코토골루(Toga Kotogulu)는 하이브리드 AI에서 가장 중요한 축으로 사용자의 의도를 진정으로 이해하는 지능형 에이전트를 짚었습니다. 그리고 미래의 AI는 ‘단일 모델’이 아니라, 슈퍼 에이전트가 워크플로우를 설계하고 작업별 에이전트 팀이 실행하는 멀티 에이전트 협업으로 흘러갈 것이라고 정리합니다.

레노버가 제시한 “에이전트 네이티브(agent-native) 미래”의 기술 백본은 다음 3가지입니다.

1. 지능형 모델 오케스트레이션(Intelligent model orchestration)
2. 에이전트 코어(Agent core)
3. 멀티 에이전트 협업(Multi-agent collaboration)

이 구조가 의미하는 변화는 분명합니다. 사람이 모든 지식의 복잡성을 직접 처리하는 대신, 인간은 창조·탐색·연결 같은 ‘인간이 가장 잘하는 일’에 집중하고, 에이전트가 복잡한 실행과 조정을 맡는 방식으로 역할이 재배치됩니다.

4) 개인 AI 슈퍼 에이전트 Lenovo Kira: “내 모든 기기 위에서, 내 패턴을 학습하는 AI”

이번 발표에서 대중이 가장 직관적으로 이해할 수 있는 주인공은 단연 Lenovo Kira입니다. 레노버는 Kira를 “개인 AI 슈퍼 에이전트”라고 정의하며, 단순 챗봇이 아니라 여러 디바이스를 관통하고, 환경을 인지하며, 사용자의 패턴을 학습해 개인화된 경험을 제공하는 AI로 소개합니다.

왜 ‘개인 AI’가 필요한가

레노버의 문제 정의는 현실적입니다.
사진, 파일, 연락처, 아이디어, 경험 등 사용자의 삶 전체가 폰·PC·태블릿·스마트 워치/글래스 등으로 흩어져 있고, 운영체제와 앱 생태계도 제각각입니다. 기술이 진짜 ‘사용자 중심’이 되려면 이 파편화된 데이터/지식을 원활하게 통합해야 합니다.

그래서 목표는 하나입니다.
단기/장기 기억을 보유하고 사용자 패턴을 학습하는 하나의 슈퍼 에이전트로, 개인의 디지털 삶을 통합하는 것.

Kira의 작동 방식: Perception → Collaboration → Hub

Kira는 크게 세 단계로 설명됩니다.

• 지각(Perception): 스마트 글래스, 스마트 링 같은 웨어러블과 회의실 카메라 등 감지 장치에서 출발합니다. 개인 AI는 사용자의 허가 하에 사용자가 보고 듣는 것을 인지합니다.
• 협업(Collaboration): PC·태블릿·휴대폰 같은 휴대용 대화형 컴퓨팅 장치 전반에서 사용자의 계획, 창작, 소통을 돕고 학습하며 성장합니다.
• 개인 AI 컴퓨팅 허브: 이 흐름은 레노버가 Project Qubit(프로젝트 큐비트)로 개척 중인 “Personal Computing Hub”라는 새로운 범주의 컴퓨팅으로 뒷받침됩니다. 개인 사용을 위한 고성능 확장형 AI 컴퓨팅을 제공하고, 시간이 지날수록 사용자의 인지 파트너(cognitive partner)로 진화한다는 설정입니다.

플랫폼을 넘는 Kira: Windows부터 Android까지

레노버는 Kira가 폰·PC·태블릿·웨어러블 등 AI가 필요한 모든 곳에서 작동하며, Windows부터 Android까지 플랫폼을 초월해 동작한다고 설명합니다. 또한 중국에서는 Tianxi라는 이름으로 불린다는 점도 함께 언급됩니다.

데모 시나리오(Angelina Gomez)로 본 Kira의 ‘실제 쓰임새’

키노트 데모는 Kira를 “설명”하지 않고 “사용 장면”으로 설득합니다.

• 라스베이거스 스피어(Sphere)에서 스마트 글래스를 통해 주변 환경(16만 평방피트 스크린, 수천 명 청중)을 인지하고 설명하며,
• 개인 생활(아이들 사진)과 업무(FIFA 브리핑 이메일, PC에서 만든 가족 영상)처럼 여러 기기에 흩어진 정보를 ‘정말 중요한 것’ 중심으로 요약해 주고,
• 조카 선물 구매 같은 할 일을 파악해 라스베이거스 몰의 상점을 추천하고, 다음 날 오전 11시의 여유 시간을 찾아 캘린더 알림까지 추가하는 식으로 능동적 일정 관리를 수행합니다.
• 문서 작업에서도 사용자가 작성 중이던 FIFA 문서를 찾아 최신 통계를 반영해 마지막 단락 업데이트를 제안하고, 사용자가 수락하면 문서를 포맷해 특정 수신자에게 이메일로 보내는 흐름까지 제시됩니다.
• 더 나아가 웨어러블(개념 증명 형태의 AI 목걸이)을 통해 중요한 순간을 포착하고 자동 회의록을 작성하며, 과거 발언을 정확히 기억해 인용하는 장면으로 “장기 기억”을 강조합니다.
• 사용자가 LinkedIn 게시물 초안을 요청하면, 글 작성은 물론 외부(엑소스피어 밖)에서 찍은 사진을 자동 저장해 게시물에 쓸 수 있도록 준비하는 등 멀티 디바이스 콘텐츠 통합을 보여줍니다.

결국 Kira의 캐릭터는 이렇게 요약됩니다.
Kira는 (1) 주변 환경을 예리하게 인식하는 지각 AI, (2) 선호를 기억하고 다음 필요를 예측하는 개인화 AI, (3) 여러 AI 에이전트를 조정해 통찰을 만드는 인지적 인간-기계 인터페이스이며, 시간이 갈수록 사용자와 닮아 개인 AI 트윈(personal AI twin)으로 진화한다는 비전입니다. 동시에 개인 정보 보호를 최우선으로 한다는 메시지도 반복됩니다.

5) Intel 협력: AI PC Aura Edition 확장과 “Kira 내장” 로드맵

레노버는 인텔과의 협력 축에서 AI PC Aura Edition을 전면에 배치합니다. 키노트에서는 두 회사가 30년 이상 협력해 왔고, 앞으로도 PC·데이터센터·클라우드 전반에서 AI 혁신을 “접근 가능하고 책임감 있으며 포괄적”으로 만들겠다는 방향성이 강조됩니다.

Aura Edition의 핵심은 단순 스펙이 아니라 지능형 PC 경험입니다. 레노버의 디자인 리더십과 인텔의 AI 성능을 결합해, 더 많은 폼팩터와 기능으로 포트폴리오를 확장한다고 설명합니다.

차세대 Aura Edition AI PC에서 제시된 사용자 경험은 ‘작은 마찰 제거’에 집중합니다.

• 간단한 탭으로 폰 ↔ PC 간 비디오 파일 전송
• 작업 모드 ↔ 게임 모드 빠른 전환
• PC 관련 질문에 대한 실시간 서비스 지원

그리고 무엇보다 중요한 한 줄이 있습니다.
슈퍼 에이전트 Lenovo Kira가 곧 Aura Edition AI PC에 내장된다는 로드맵입니다. “더 스마트한 AI를 모두에게”라는 구호가 PC 제품 경험으로 연결되는 지점입니다.

게이밍 영역에서는 FIFA 브랜드를 적용한 게이밍 PC(예: Li Jing Pro 7i, FIFA 월드컵 26번째 에디션)를 언급하며, 장차 Kira가 게이머의 플레이 방식을 학습해 더 스마트한 플레이를 돕는 미래도 제시합니다.

6) 스마트 디바이스 포트폴리오: 레노버 IDG와 모토로라 전략

레노버 IDG 사장 루카 로시(Luca Rossi)는 ThinkPad X1·X9부터 Yoga 시리즈까지, Aura Edition이 프리미엄의 의미를 재정의한다고 설명합니다. 최신 프로세서 기반으로 더 스마트한 AI 가속과 효율성을 제공하고, Kira 탑재 시 개인화·지능이 강화되며 올데이 배터리·보안·스마트 모드 등 UX 전반을 끌어올린다는 메시지입니다.

모토로라는 프리미엄 시장에서의 경험을 전면에 내세웁니다. 특히 Razr Fold 제품군의 성과를 강조하고, Moto Pen의 강력한 신규 기능도 언급됩니다. 또한 (키노트 시연처럼) Razr Fold가 Kira와 함께 실행되어 모든 앱에서 더 직관적이고 연결된 경험을 제공하는 그림이 제시됩니다.

신규 플래그십: Motorola Signature

이번 주 출시로 소개된 Motorola Signature는 “레노버가 만든 가장 세련된 휴대폰”이라는 포지셔닝입니다.

• 4개의 5,000만 화소 카메라를 탑재한 최초의 제품
• Qualcomm Snapdragon 8 Gen 5 기반 초고속 성능
• 곧 Motorola Kira를 통해 “최고의 온디바이스 AI” 제공
• 별자리에서 영감을 받은 스와로브스키 크리스털 특별판도 예고

디자인 측면에서는 Pantone 파트너십, 지속 가능한 목재·알칸타라·비건 가죽·크리스털 등 소재 전략을 통해 “흑백의 세계에서 눈에 띄는 색상과 마감”을 제공한다는 내러티브가 이어집니다.

또 하나의 축은 마이크로소프트와의 협력입니다. Copilot을 모토로라 폰에 도입해 원활한 경험을 제공하고, PC-폰 간 문자 전송 같은 일상적 작업을 간편화하며, 모토로라 사용자가 Copilot 앱에 접근할 수 있도록 한다는 방향입니다.

7) 엔터프라이즈 AI: “다음 물결은 AI 추론” 그리고 하이브리드 인프라

개인용 AI가 Kira라면, 엔터프라이즈 영역의 키워드는 단연 AI 추론(Inferencing)입니다. 레노버는 AI 컴퓨팅의 흐름을 4개의 물결로 정리합니다.

1. 전통적 컴퓨팅: 기업 디지털화
2. 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 서비스/앱 급증
3. AI 컴퓨팅: LLM을 위한 대규모 CPU·GPU 클러스터(훈련+추론)
4. AI 추론의 급증: 강력한 장치가 온프레미스·엣지·사용자 손안으로

핵심 논리는 명확합니다. 훈련(Training)은 주로 클라우드에 남지만, 추론은 데이터가 생성되는 곳에 더 가까워져야 합니다. 그래야 응답이 빨라지고, 비용과 보안·거버넌스 측면에서도 유리해집니다.

키노트에서 든 사례들도 모두 “현장성”을 강조합니다.

• 공장 운영: 엣지 추론으로 실시간 유지보수 경고 → 시간/비용 절감
• 체인점 운영: 재고가 낮을 때 즉각 알림 → 진열 보충·판매 증대
• 온프레미스 추론: 기업 경쟁우위로 직결

이 흐름을 구현하는 기반이 하이브리드 컴퓨팅 인프라(퍼블릭·프라이빗·온프레미스·엣지)이며, 레노버 Hybrid AI Advantage가 이 위에서 작동한다는 구조입니다.

8) Lenovo Hybrid AI Advantage + AMD 협력: ThinkSystem SR675i와 Helios

레노버는 Hybrid AI Advantage의 ‘작동 방식’을 꽤 구체적으로 설명합니다.

• 견고한 하이브리드 인프라 위에서 엔터프라이즈 데이터/지식과 함께 작동하며
• 적절한 AI 모델을 적절한 작업에 매칭할 수 있게 한다
  • 예: 불량품 감지 같은 쉬운 작업은 경량 모델
  • 생산 일정 계획·수요 예측 같은 복잡 문제는 고급 모델
• 여러 도메인 에이전트를 조정해 정보 접근·추출·계획 생성·조치 수행까지 연결한다
• 결국 하이브리드 인프라+데이터+모델+에이전트 플랫폼을 통합해 AI 팩토리를 만들고, 가치사슬 전반을 위한 AI 솔루션 라이브러리를 구축한다

여기서 AMD 협력이 실체를 갖습니다. AMD CEO 리사 수(Lisa Su)는 기업들이 AI를 데이터에 더 가깝게 가져오는 방법을 모색하고 있다고 언급하며, 레노버는 AMD EPYC 기반 최신 AI 추론 서버를 소개합니다. 키노트에서 직접 언급된 제품이 ThinkSystem SR675i입니다.

SR675i는 온프레미스 AI 추론으로 실시간 통찰, 더 빠른 의사결정, 중요한 데이터의 안전한 보호를 목표로 하며, 향후 AMD Instinct 가속기 지원 유연성도 강조됩니다.

그리고 “단일 서버를 넘어”를 상징하는 키워드가 Helios 랙 스케일 AI 아키텍처입니다. 추론 수요가 가속화되면서 고객이 더 큰 모델·더 높은 처리량을 원하고, 따라서 랙 스케일 인프라가 중요해진다는 논리입니다.

Helios는 (키노트 설명 기준) 다음을 결합한 청사진으로 제시됩니다.

• AMD EPYC CPU
• Instinct GPU
• Pensando 네트워킹
• Rackham 개방형 소프트웨어 스택
• 중심 가속기: 차세대 Instinct MI455X

이로써 고객은 SR675i 기반의 온프레미스 워크로드부터, 랙 AI 시스템의 훈련/분산 추론까지 명확한 경로를 갖게 된다는 메시지로 연결됩니다.

9) AI 추론 최적화 인프라 포트폴리오: “The Beast / Sweet Spot / Anywhere”

인프라 파트에서는 “AI는 엔진 없는 F1 자동차와 같다”는 비유로, 하이브리드 인프라의 중요성을 못 박습니다. 또한 전 세계 상위 10개 클라우드 서비스 제공업체 중 8곳이 레노버를 신뢰한다는 점, 그리고 넵튠(Neptune) 액체 냉각이 에너지 사용량을 40% 절감하고 성능과 지속 가능성에 기여한다는 메시지가 함께 제시됩니다(키노트 언급 기준).

그리고 추론 최적화 포트폴리오가 3개 축으로 정리됩니다.

SR675i: The Beast

높은 토큰 처리량, 낮은 지연 시간의 AI 추론에 최적화된 포트폴리오 중 하나로 소개되며, 넵튠 액체 냉각·높은 GPU 밀도·대규모 메모리로 “전체 LLM을 어디서든 실행”하는 그림을 제시합니다.
헬스케어 사례로는 MRI 스캐너에서 생성되는 대용량(예: 30GB) 영상 데이터를 생성된 곳에서 추론 분석해 진단을 지원하고 환자 기록과 연결해 효율·비용·프라이버시를 동시에 잡는 시나리오가 언급됩니다.

SR650i: The Sweet Spot Server

대부분의 추론 워크로드에 적합한 서버로, 이미 5개의 AI 추론 세계 기록을 보유했다는 설명이 붙습니다.
금융 서비스에서는 사기 탐지가 반응형에서 실시간 보호로 전환되고, 모든 거래/로그인/결제가 밀리초 단위로 분석되어 에이전트 기반 대응을 제공하는 장면이 제시됩니다.

SE455i: The Anywhere Server

데이터 생성과 즉시 의사결정이 필요한 엣지 환경에 AI를 제공하는 서버로, 까다로운 환경에서도 컴퓨터 비전 같은 원시 입력을 자동화 워크플로우로 전환한다고 설명합니다.
소매업 사례에서는 실시간 비디오와 구매 데이터를 분석해 재고를 예측하고 보충 인력 스케줄링까지 연결하는 형태로 “클라우드 지연 없이” 즉시 인텔리전스를 제공하는 흐름이 강조됩니다.

이 모든 운영을 서비스 레이어에서 받쳐주는 것이 Lenovo TruScale Infrastructure as a Service와 “하이브리드 AI 팩토리 서비스”입니다. 즉, 기업이 추론 워크로드를 어디서든 배포하고 관리하도록 돕겠다는 구조입니다.

10) Sphere 사례: Big Sky 카메라 시스템과 ‘픽셀 인 → 픽셀 아웃’ 파이프라인

이번 키노트가 흥미로운 이유는, 레노버가 단순히 “AI를 잘합니다”가 아니라 AI/컴퓨팅 인프라가 어떤 산업 경험을 가능하게 하는지까지 구체 사례로 보여준다는 점입니다. Sphere와의 협력은 그 대표격입니다.

Sphere 측은 “기술이 창의성과 만나는 곳”이며 관객이 콘텐츠를 ‘보는’ 수준을 넘어 시각·소리·냄새·느낌·감정까지 몰입하는 경험적 매체라고 설명합니다. 문제는, 그 스케일과 품질을 만족하는 촬영/제작 시스템이 기존에는 없었다는 것. 그래서 Sphere는 독자적인 카메라 시스템 Big Sky를 설계·구축했다고 소개됩니다.

Big Sky의 핵심은 “데이터 폭발”입니다.

• 최초의 18K 센서 포함
• 4K의 40배, HD 프레임 대비 70배 이상 큰 프레임
• 초당 30GB의 원시 데이터 생성
• 특허 5개 발급, 10개 출원 중(키노트 언급 기준)

이 전례 없는 데이터 볼륨을 풀 컬러 이미지로 변환하고, 그레이딩·합성·렌더링을 처리하는 역할을 레노버 워크스테이션과 인프라가 수행한다는 설명으로 연결됩니다. 또한 Big Sky는 카메라만이 아니라 렌즈, 기록 매체, 맞춤형 액세서리, 그리고 픽셀 인(pixel in)부터 픽셀 아웃(pixel out)까지의 엔드 투 엔드 파이프라인 전체 생태계로 제시됩니다.

11) Lenovo AI 서비스·AI 라이브러리: “기술만으로는 충분하지 않다”

엔터프라이즈 고객이 AI를 도입할 때 마주하는 현실적 장벽은 늘 비슷합니다. ROI, 인력, 데이터 거버넌스. 레노버는 이 지점을 정면으로 언급하며 Lenovo AI 서비스를 통해 도입 계획 수립 → 솔루션 배포 → 장기 운영까지 지원한다고 설명합니다. 필요에 따라 유연하게 확장/축소할 수 있는 Lenovo TruScale도 함께 묶입니다.

또 하나의 축은 Lenovo AI 라이브러리입니다. 키노트에서는 “업계에서 유례없는 수준”이며, 고객 비즈니스에 맞게 조정할 준비가 된 수백 가지 검증 솔루션을 포함한다고 소개됩니다. 그리고 라이브러리에서 시작하면 위험을 줄이고 90일 이내 가치 확보가 가능하다는 메시지가 붙습니다(키노트 언급 기준).

소개된 솔루션 사례는 다음과 같습니다.

• XIQ Workplace: IT 리소스 관리와 직원 생산성/만족도의 균형, 환경 모니터링으로 장애를 사전 해결
• i-Drawing(제조): 부품을 적시에 적소로 이동시키는 지휘자 역할, 악천후/공급 부족에도 프로세스 지속
• iChain(공급망): 전 세계 180개+ 시장 배송에서 최적 경로를 지속적으로 탐색

12) FIFA 협력: Football AI Pro로 ‘데이터 접근성의 민주화’

레노버는 FIFA와의 협력을 단순 스폰서십이 아니라, 엔터프라이즈 지식 지원 시스템으로 구체화합니다. FIFA는 매년 수백 경기, 수천 선수, 수백만 데이터 포인트를 보유한 “세계에서 가장 데이터가 풍부한 조직 중 하나”로 소개되며, 레노버는 맞춤형 솔루션 Football AI Pro를 함께 만들었다고 설명합니다.

Football AI Pro는 AI 에이전트 팀을 지휘해 FIFA의 방대한 데이터를 검색하고 몇 초 만에 필요한 정보를 제공하는 구조로 제시됩니다.

• 코치: 상대 전술 고려
• 선수: 개인화된 경기 분석
• 분석가: 비디오 클립·3D 중재로 팀 패턴 비교
• 다국어 이해: 2026년 월드컵 참가 48개 팀 모두와 상호작용 가능

FIFA 회장 지아니 인판티노(Gianni Infantino)는 레노버가 글로벌 기술 파트너로서 완전한 IT 솔루션을 제공한다고 확인하며, 심판이 지연 없이 오프사이드 판정을 내리도록 돕는 인프라 지원도 언급됩니다.

팬 경험 혁신도 흥미롭습니다.

• Football AI Pro를 팬에게도 제공 예정
• 심판 시점 영상에 AI 안정화 적용 → “마치 경기장 중앙” 같은 시청 경험
• AI 지원 3D 선수 아바타(정밀 식별/추적) → 반자동 오프사이드 기술에 이점
• 궁극적으로 AI를 통해 더 포용적이고 접근 가능한 축구를 만들겠다는 방향

13) FIFA 월드컵 26 에디션 모토로라 Razr

레노버는 FIFA 월드컵 26 에디션 ‘FIFA Motorola Razr’도 출시한다고 밝힙니다. 또한 다음 달(문맥상 2026년 2월로 추정)에 FIFA의 또 다른 글로벌 네트워킹 파트너인 Verizon을 통해 판매될 예정이라고 언급하며, 글로벌 파트너십이 실제 제품/유통으로 연결되는 장면을 보여줍니다.

14) 최종 요약: “Smarter AI for All”이 제품·인프라·산업 사례로 연결됐다

키노트 말미에는 Kira에게 요약을 요청하는 장면이 등장하며,

• 레노버는 Lenovo Kira, Aura Edition AI PC, AI Cloud Gigafactory, AI 추론 서버까지 하이브리드 AI를 모두에게 제공한다.
• Hybrid AI Advantage를 통해 F1, FIFA 월드컵 같은 글로벌 조직을 위한 실시간 솔루션을 구현하며, “모두를 위한 더 스마트한 AI”를 실현한다.

마무리로는 게스트 연사를 다시 무대로 초대해 ‘모두를 위한 더 스마트한 AI’를 함께 만들자고 메시지로 마무리됩니다. 물론 스피어라는 공간을 이렇게밖에 활용하지 못했나는 의견들이 많았던 것처럼 무대 연출에서는 아쉬움이 많이 남는 것도 사실입니다. 다만, 그들이 전달하고자 하였던 메시지에서는 꽤나 흥미로운 지점들이 많이 있었던 것이 사실입니다.

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CES 2026, 캐터필러가 던진 핵심 메시지는 단순합니다. 우리가 매일 사용하는 AI, 클라우드, 데이터센터, 디지털 서비스는 결국 물리적 세계의 기반 위에서만 작동한다는 것. 캐터필러는 이를 ‘보이지 않는 기술 스택(Invisible Layer of the Tech Stack)’이라고 부릅니다.

AI가 ‘움직이는 지능(intelligence in motion)’으로 산업과 일상을 바꾸는 시대가 되었지만, 그 AI가 돌아가려면 먼저 다음이 필요합니다.

• AI 칩을 만들기 위한 광물(구리·철광석·리튬·희토류 등)
• 모델이 돌아갈 데이터센터(처음부터 “건설”되어야 하는 인프라)
• 데이터센터와 산업 현장을 유지하는 안정적인 전력 시스템
• 경제를 연결하는 도로·항구·전력선 같은 대규모 인프라

캐터필러는 바로 이 물리적 기반을 “조용히, 하지만 결정적으로” 구축해 온 기업이며, CES 2026에서는 한 단계 더 나아가 그 기반 자체를 AI와 자율성으로 지능화하겠다고 선언합니다. 즉, AI가 클라우드에서만 똑똑해지는 것이 아니라, 클라우드가 의존하는 물리적 레이어로 내려오는 흐름을 본격화하겠다는 방향입니다.

100년 기업의 다음 100년: 캐터필러의 ‘재정의’

키노트는 캐터필러가 더 이상 “노란 중장비 회사”에 머물지 않는다는 선언으로 시작됩니다. 과거에는 고속도로, 광산, 스카이라인을 만들던 브랜드였다면, 지금은 데이터·연결성·자율성(Autonomy)·AI를 중심으로 중공업의 모습을 다시 그리는 회사라는 것이죠.

특히 캐터필러는 2025년에 창립 100주년을 맞이했고, CES를 “기념”이 아니라 다음 세기를 공개하는 무대로 선택했다고 설명합니다. 가장 혹독한 환경에서도 오차 없이 작동해야 하는 장비에 AI/ML을 내장하고, 데이터를 의사결정으로 전환하며, 자율성을 효율성으로 바꾸고, 지속가능성을 비즈니스 이점으로 만들겠다는 메시지가 이어집니다.

CEO 조 크리드(Joe Creed)가 말하는 ‘규모’와 ‘방향’

키노트에서 소개된 캐터필러의 스케일은 이 전략이 “파일럿”이 아니라는 점을 보여줍니다.

• 직원 11만 명+
• 63개국 운영
• 건설·에너지·채굴은 물론 국방·우주까지 확장된 파트너십

그리고 2025년 CEO로 취임한 조 크리드는 약 30년에 걸쳐 재무·운영·제조·전략을 거쳐 온 내부 전문가로 소개되며, 회사를 미래에 맞게 재편하고 있다고 설명됩니다. 이 키노트가 AI/로보틱스/지속가능성/물류/인프라 산업 관계자에게 중요한 이유도 여기에 있습니다. 레거시 산업의 리더십이 첨단 기술과 결합할 때 무엇이 달라지는지를 ‘현장 기준’으로 보여주기 때문입니다.

“1930년에 이미 그려진 미래” — 캐터필러의 혁신 DNA

흥미로운 장면은 1930년대 이야기를 꺼내는 대목입니다. 키노트에서는 1930년 한 직원이 그린 만화를 소개합니다. 트랙터가 고장 난 고객이 마을로 가지 않고, 거실에서 텔레비전으로 딜러와 영상 통화(원격 진단)를 하고, 딜러는 재고 관리 컴퓨터를 조작하며, 로봇 팔이 부품을 집어 드론처럼 배송해 25분 만에 현장에 도착한다는 내용입니다.

핵심은 “예언”이 아니라 “철학”입니다.
고객의 문제를 중심에 두고 기술을 상상하는 문화가 거의 100년 전부터 존재했고, 지금 AI 시대에도 그 사고방식이 동일한 방향으로 이어진다는 점을 강조합니다.

지능화된 장비: 센서·연결성·AI가 현장을 ‘학습 시스템’으로 바꾼다

캐터필러가 말하는 지능화는 장비에 기능 하나를 더 얹는 수준이 아닙니다. 현장 전체가 “보고, 배우고, 적응하는 시스템”이 되는 것에 가깝습니다.

키노트에서 제시된 흐름은 다음과 같습니다.

• 1990년대: 집채만 한 자율 채굴 트럭 실험을 시작
• 건설 현장: 3D 등급 제어 시스템이 디지털 설계도를 GPS 기반 블레이드 지침으로 바꿔 센티미터 단위 정밀 시공을 지원
• 안전: 센서·비전·예측 분석으로 사람을 배경과 구분하고 위험 상황을 사전에 경고
• 이 모든 기반: 150만 대+ 연결된 자산이 운영 시간마다 데이터를 생성하며 시스템을 개선

즉, 캐터필러는 장비를 “제품”이 아니라 데이터가 축적되는 운영 플랫폼으로 보고 있습니다.

AI 시대의 진짜 병목은 ‘물리적 세계’에 있다

키노트에서 가장 실무적인 메시지 중 하나는 이것입니다.
오늘날 기술의 병목은 소프트웨어가 아니라 물리적 세계에 있다.

• AI는 더 많은 칩을 필요로 하고
• 칩은 땅에서 채굴되는 광물을 필요로 하며
• 데이터센터는 현재 그리드가 제공할 수 있는 것보다 더 많은 전력을 요구하고
• 디지털 경제는 더 빠르게 구축되고, 더 강하게 운영되며, 어떤 상황에서도 온라인 상태를 유지할 인프라를 요구한다

캐터필러는 이 과제들이 “클라우드 소프트웨어만으로 풀 수 있는 문제”가 아니며, 자신들이야말로 이 영역의 병목을 풀 수 있는 고유한 위치에 있다고 주장합니다. 이를 위해 작년에 ‘고객의 가장 어려운 문제 해결’을 미션으로 하는 새로운 전략을 발표했다고 설명합니다.

또한 외부 고객만이 아니라 내부 운영에서도 AI를 적극 사용해 공장을 최적화하고, 디지털 트윈으로 강철을 절단하기 전에 설계·테스트하는 등 자기 혁신을 병행하고 있다고 덧붙입니다.

Cat AI Assistant: 150만 대 장비 데이터에서 태어난 ‘현장형 AI’

CES 2026에서 캐터필러가 최초 공개한 것으로 소개되는 것이 Cat AI Assistant입니다. 키노트에서 Cat AI Assistant는 “챗봇”이 아니라 현장 중심 AI 플랫폼으로 정의됩니다.

Cat AI Assistant를 가능하게 하는 디지털 기반: Helios

최고 디지털 책임자(CDO) 오기 레자케(Augie Redzake)의 설명에 따르면, AI 도입은 강력한 디지털 기반에서 시작됩니다. 캐터필러는 그 기반을 Helios라는 단일 통합 디지털 플랫폼으로 구축했다고 말합니다.

• 완전 클라우드 네이티브, 이벤트 기반(event-driven)
• 전 세계 약 150만 대 연결 자산 데이터 통합
• 초당 수천 메시지 송수신, 하루 수백만 데이터 파이프라인 트리거
• 16PB+ 재사용 가능한 고품질 데이터 보유(대규모 디지털 자산 구축 사례로 연구 소개되었다는 언급 포함)

정리하면, Cat AI Assistant는 “모델 하나”가 아니라, 대규모 운영 데이터가 흐르는 플랫폼 위에 얹힌 에이전트형 AI입니다.

Cat AI Assistant의 작동 방식: ‘단일 어시스턴트로 보이는 에이전트 그룹’

키노트에서 Cat AI Assistant는 다음 특징을 가집니다.

• AI 에이전트 그룹이 함께 작동하지만 사용자에게는 단일 어시스턴트로 제공
• 멀티모달: 음성·텍스트·이미지·비디오로 상호작용
• 고객 함대 상태를 파악하고 상황을 이해하며, 애플리케이션/API를 통해 조치(action)까지 수행하는 방향

현장 직무별 가치: “지식의 격차를 메우는 부조종사”

키노트는 Cat AI Assistant가 현장에서 누구에게 어떤 가치를 주는지 직무별로 구체화합니다.

• 상태 모니터링 분석가: 장비의 추가 ‘눈’ 역할, 정비 시점/부품 추천, 고객 상담을 더 쉽게
• 기술자(정비): 수천 권 매뉴얼을 손끝에서 보는 것처럼 수리 단계 안내, 일반 문제 강조, 필요한 부품 제안(첫 시도 성공률 향상)
• 운영자(In-Cab): 질문에 즉시 답하고 생산성 팁 제공, 오류 감소를 돕는 “부조종사(co-pilot)”

실제 데모: Cat 306 미니 굴착기에서 본 ‘인-캡 AI’의 방향

키노트는 콘셉트에 머물지 않고 데모를 제시합니다. 캐터필러 부스에서 마크 퍽스(Mark Perks)가 Cat 306 미니 굴착기 운전석에 앉아 시연한 흐름은 다음과 같습니다.

1. 신규 운영자가 “처음 어떻게 시작하지?”라고 묻자

• 조이스틱 기능(왼쪽: 스틱/스윙, 오른쪽: 붐/버킷)과 이동 레버를 단계적으로 안내

2. 유틸리티 작업에서 전력선 접근을 제한하기 위해

• “E-Ceiling을 머리 위 13피트로 설정”하는 명령을 수행

3. 버킷이 경계에 가까워지면

• 기계가 자동으로 속도를 낮춰 전력선에 과도하게 접근하지 않도록 방지

출시 계획에 대해서는 Cat AI Assistant가 이번 분기 출시 예정, 인-캡 애플리케이션도 최종 검증 단계로 곧 출시될 예정이라고 소개됩니다.

NVIDIA와의 파트너십: ‘실리콘과 강철이 만날 때’ 생기는 것들

캐터필러는 NVIDIA를 AI 시대의 “보이지 않지만 필수적인 기여자”로 언급하며, 자신들은 물리적 세계에서 동일한 역할을 한다고 대비합니다. 그리고 실리콘(가속 컴퓨팅)과 강철(중공업 장비)이 만날 때 물리적 세계가 디지털 세계만큼 역동적이고 데이터 중심적으로 변한다고 설명합니다.

키노트에서 양사의 협력 축은 3가지로 정리됩니다.

1. 고객·딜러를 대규모로 지원하는 AI 어시스턴트
2. 엣지에서 사고하는 자율 기계(On-machine intelligence)
3. 공장/장비를 만들기 전에 더 스마트하게 설계하는 디지털 트윈

NVIDIA 관점: 엣지 AI가 중요한 이유

NVIDIA의 딥푸 탈라(Deepu Tala) 부사장 대담 파트에서는 엣지 AI의 조건이 강조됩니다.

• 안전이 중요한 환경
• 연결성이 보장되지 않는 환경
• 최저 지연이 필수인 환경

이런 현장에서 AI는 “클라우드 왕복”으로는 부족하다는 논리입니다. Isaac/Jetson 플랫폼을 통해 인지·계획·제어·안전 모델을 기계에서 실행하고, AI 팩토리에서 센서 데이터를 받아 학습한 모델을 다시 현장 기계로 배포/업데이트하는 루프가 제시됩니다.

NVIDIA Thor 도입: 현장에서 계속 작동하는 AI

또한 캐터필러는 NVIDIA의 최신 로봇 공학 플랫폼 Thor를 차세대 온-머신 인텔리전스에 활용한다고 설명합니다.

• 음성 인식, 고급 AI 모델, 제어 로직을 기계 자체(엣지)에서 실행
• 외딴 지역/악천후/험난한 환경에서도 AI가 계속 작동
• 운영자는 실시간으로 개인적이고 에너지 효율적인 AI 지원을 받음

캐터필러가 강조하는 전제는 명확합니다. 빠르게 혁신하되, 현장은 고객과 커뮤니티에 걸린 것이 크기 때문에 “파괴”가 아니라 안전·신뢰성·신뢰와 결합된 혁신이어야 한다는 것입니다.

자율성의 미래: 30년의 채굴 경험이 건설 현장으로 확장된다

캐터필러는 자율성을 “운영자를 지원하는 지능”에서 더 나아가, “운영자의 지침에 따라 운영자가 되는 지능”으로 정의합니다. 키노트에서 자율 장비는 단지 작은 로봇이 아니라, 3층 건물 크기, 만재된 제트 여객기보다 무거운 기계가 운전석 없이 흙을 옮기는 수준으로 묘사됩니다.

30년 자율 주행 역사(키노트 서술 기준)

• 1980년대: 카네기 멜론과 파트너십으로 초기 소프트웨어/GPS/인지 시스템 개척
• 1990년대: 감지·위치 파악·제어 발전, 현재 시스템 기반 구축
• 2000년대 중반: DARPA 그랜드 챌린지 협력으로 극한 조건에서 의사결정/테스트 확장
• 레벨 4: 10년도 더 전에 레벨 4 자율성을 제공한 최초 기업 중 하나라는 언급

성과 지표(키노트에서 제시된 수치)

• 110억 톤 이상의 자재 운반
• 3억 8,500만 km+ 자율 주행
• 자동차 산업 자율 주행 마일리지의 두 배 이상을 부상 보고 0건으로 달성했다는 설명

자율성은 기술이 아니라 ‘운영 체계 변화’에서 가치가 커진다: Luck Stone 사례

키노트가 설득력 있는 지점은 “성공은 기술만으로 오지 않는다”는 부분입니다.
미국 최대 가족 소유 쇄석/모래/자갈 생산 업체인 Luck Stone과의 협력 사례가 그 근거로 제시됩니다.

• 버지니아 Bull Run 채석장에 자율성을 도입
• 1년여 전 완전 무인 함대를 출시한 뒤, 100톤 트럭이 200만 톤+ 자재를 일관되고 반복 가능한 성능으로 안전하게 운반
• 운영자/현장 관리는 운전석에서 벗어나 함대 관리·데이터 기반 의사결정 역할로 이동

여기서 캐터필러가 말하는 “진정한 돌파구”는 장비 자동화 자체가 아니라, 고객과 함께 인력·프로세스 전환을 지원해 자율성의 가치를 끝까지 실현한 것이라고 정리됩니다.

건설 현장으로의 확장: ‘자율 건설 장비 5종’과 디지털 신경계

캐터필러는 건설이 자율성에 더 큰 기회를 제공한다고 봅니다. 건설 현장은 역동적이고 복잡하며, 작업량이 크고 사회적 영향도 큽니다. 동시에 안전 문제가 매우 크다는 점도 강조됩니다(키노트에서는 미국 건설업이 전체 노동력 5% 미만이지만 직장 사망 사고 20% 이상을 차지한다는 수치가 언급됩니다).

과거에는 현장이 너무 가변적이라 자율화가 어렵다고 여겨졌지만, 이제는 컴퓨팅과 AI 발전으로 기계가 수십억 데이터 포인트를 기반으로 빠르게 의사결정할 수 있다는 논리가 이어집니다.

그리고 건설 자율성의 다음 시대를 예고하며 5가지 핵심 장비가 공개됩니다.

• 휠 로더(Wheel Loader)
• 도저(Dozer)
• 운반 트럭(Haul Truck)
• 굴착기(Excavator)
• 다짐기(Compactor)

캐터필러가 강조하는 포인트는 “장비 하나 자동화”가 아니라, 이 장비들을 통합해 작업 현장 워크플로우를 정밀하고 안정적으로 조율하는 작업 현장의 디지털 신경계입니다.

• AI/머신러닝/컴퓨터 비전/엣지 컴퓨팅 기반
• LIDAR·레이더·GPS·고해상도 카메라가 협업
• 센서 데이터를 실시간 처리해 현장의 업데이트되는 디지털 뷰를 생성
• 수백만 시간의 실제 데이터(ground truth)로 “보는 것”을 넘어 “이해”로 이동

결과적으로 운영자는 조종이 아니라 현장 조율로 역할이 바뀌고, 인간의 판단은 가장 중요한 순간에 개입하는 구조로 재배치됩니다. 캐터필러는 이 변화가 기술 인재 수요를 실리콘밸리에만 가두지 않고, 광산·채석장·도로 공사 현장 등으로 확장할 것이라고 말합니다(키노트에는 한국 현장까지 확장될 가능성을 언급하는 맥락도 포함됩니다).

WM(Waste Management)과의 협력: 자율성은 “미래”가 아니라 “현재 진행형”

키노트는 변화가 하룻밤 사이에 오지 않는다는 점을 인정하면서도, 캐터필러가 “오늘의 가치”를 만들기 위한 다양한 솔루션에 투자하고 있다고 설명합니다. 그 사례 중 하나가 WM(Waste Management)과의 협력으로, 매립지(landfill)에 자율성을 도입하는 시연이 예고됩니다.

결론은 단호합니다.
자율성의 미래는 기다리는 것이 아니라, 이미 여기 있으며, 캐터필러는 이를 하나의 작업 현장, 하나의 돌파구, 하나의 대담한 아이디어로 구축하고 있다는 메시지입니다.

결론: ‘보이지 않는 레이어’가 스마트해질수록, 사람은 더 중요해진다

CES 2026에서 캐터필러가 보여준 그림은 기술의 화려함보다 구조의 변화입니다.

• 캐터필러는 보이지 않는 물리적 기반을 구축해 왔고
• 이제 그 레이어는 센서·소프트웨어·연결성·AI로 지능을 얻고 있으며
• Helios와 Cat AI Assistant는 고객이 더 많이 보고, 더 빠르게 결정하고, 더 안전하게 작업하도록 돕고
• 자율성은 채굴에서 검증된 것을 건설로 확장하면서 안전·효율·인력 구조를 재편한다

그리고 마지막 메시지는 “사람”입니다. 보이지 않는 기술 스택이 스마트해질수록, 그 뒤에서 이를 구축하고 운영하는 사람들은 사라지지 않고 오히려 더 가시화된다는 것. 신규 운영자는 첫날부터 가파른 학습 곡선 대신 “지식이 풍부한 부조종사”를 갖게 되고, 조직은 새로운 역할과 커리어 경로를 설계해야 합니다.

이 맥락에서 캐터필러는 1,000만 달러 투자를 약속합니다. 교육·훈련·파트너십에 자금을 투입해 고객, 딜러, 학교, 지역사회와 함께 새로운 역할로의 전환을 지원하겠다는 계획입니다.

정리하면, Caterpillar는 여전히 물리적 세계를 만들고 전력을 공급하지만, 이제는 NVIDIA 같은 파트너와 함께 그 물리적 기반을 훨씬 더 지능적으로 만들고, 동시에 그 변화를 가능하게 하는 인력에도 과감히 투자하겠다는 선언을 CES 2026에서 분명히 했습니다.

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CES 2026 지멘스는 산업 AI가 더 이상 ‘기능(Feature)’이 아니라 ‘현실 세계에 직접적인 영향을 미치는 힘(Force)’이 되는 전환점을 선언했습니다. 그리고 그 힘을 안전하고 신뢰할 수 있게 산업 현장에 확산시키기 위해 산업 AI 기술 + 도메인 노하우 + 파트너십을 하나의 엔드투엔드 스택으로 결합하고 있다고 밝혔습니다.

1) CES 2026 지멘스, ‘지능의 시대’ 선언: 전기가 만든 세상처럼, AI가 산업을 재정의한다

지멘스는 CES 2026 메시지를 “비교”에서 시작합니다. 과거 전기 이전의 세계는 사람의 속도에 맞춰 움직였고, 기계는 증기기관이 움직였으며, 아이디어는 편지나 목소리만큼만 빨리 전달됐습니다. 그러나 전기의 등장은 밤을 낮으로 바꾸고 인간의 능력을 증폭시키며 생산성을 끌어올려 현대 생활의 기반이 됐습니다.

지멘스는 그 전기 시대의 전개 과정에서 통신 및 전력망 개척, 대량 생산 기계 개발, 전기 열차를 통한 이동 혁신, 전기의 글로벌 확장에 기여해 왔다고 강조합니다. 그리고 150년이 지난 지금, 에너지(Energy)가 아니라 지능(Intelligence)이라는 새로운 범용 기술, 즉 AI가 등장했다고 선언합니다.

핵심은 속도와 영향력입니다. 지멘스는 사회 변화를 촉발한 기술들의 확산 속도를 비교하며, 증기(60년) → 전기(30년) → 컴퓨터(15년) → AI(7년 또는 그 이하)로 “지능이 일상 시스템에 내재화”되는 시간이 급격히 짧아질 것이라고 봅니다.

특히 지멘스가 강하게 짚는 포인트는 다음입니다.

• AI가 물리적 시스템에 들어가는 순간, AI는 단순한 기능이 아니라 ‘힘(Force)’이 된다.
• 이 힘은 제품 설계·제조, 인프라 구축·운영, 도시·경제 시스템의 적응력과 효율성 자체를 재정의한다.
• 산업 현장에 배포되는 AI는 환각(Hallucination)이 용납될 수 없으므로, 신뢰성·안전성·속도·확장성을 갖춘 구현이 필수다.

그리고 지멘스는 바로 이 지점에서 “자신들의 역할”을 명확히 합니다. AI 기반 기술, 산업 도메인 노하우, 적절한 파트너를 결합해 산업 AI를 현실 세계 시스템에 쉽게 확장하고 실제 영향을 만들겠다는 것입니다. 이 모든 것은 귀중한 산업 데이터와 연결되며, Siemens Accelerator Marketplace에서 통합 제공된다는 메시지로 이어집니다.

2) 산업 AI 구현을 위한 3가지 핵심 요소: 기술·도메인·파트너

지멘스는 산업 AI를 ‘구호’가 아니라 ‘구현’으로 가져오기 위해 반드시 갖춰야 할 3요소를 제시합니다.

(1) 적절한 기술(The Right Technologies): 엔드투엔드 산업 AI 스택

산업 AI 구현에는 소프트웨어, 하드웨어, GPU 기반 고성능 컴퓨팅, 데이터가 필요합니다. 많은 기업이 디지털 트윈이나 소프트웨어 같은 일부 요소를 갖추고 있지만, 그것만으로 AI 준비가 끝난 것은 아니라는 진단이 나옵니다.

• 기존 컴퓨팅은 주로 CPU 중심
• AI는 GPU 중심
• 데이터는 종종 파편화되어 사일로에 갇혀 활용되지 못함

따라서 현실 세계에 영향을 주려면 엔드투엔드(End-to-End) 산업 AI 스택이 중요하다고 강조합니다.

(2) 산업 도메인 노하우(Industrial Domain Know-how)

지멘스는 50년 이상 산업용 AI 연구를 지속해 왔고, 1,500명 이상의 AI 전문가, 그리고 25만 명 이상의 엔지니어 조직이 디지털과 현실 세계를 함께 이해하는 기반을 갖췄다고 설명합니다.

또한 30개 산업 분야에서 축적한 노하우를 근거로 듭니다.

• 제조 자동화, 철도망 운영, 전력망 설계/운영, 건물 효율화 등에서의 장기 고객 경험
• 전 세계 제조 기계 3대 중 1대에 지멘스 컨트롤러가 작동
• 지멘스 소프트웨어는 제품과 제조 현장의 포괄적 디지털 트윈을 구축하게 하며, 여기에 AI 경험을 더해 왔음

이 경험이 결국 “어떤 데이터가 중요한지”, “어떻게 클러스터링해야 하는지”, “어떤 AI 애플리케이션이 합리적인지”, “어떤 결정은 인간에게 남겨야 하는지”를 구분하는 실전 감각으로 연결된다는 주장입니다.

(3) 적절한 파트너(The Right Partners)

산업 설계·제조·운영 데이터를 활용하려면 막대한 컴퓨팅 파워가 필요하며, 이는 중앙집중식 AI 팩토리(AWS·Microsoft 등)뿐 아니라 엣지(Edge)에서도 필요하다고 강조합니다.

GPU 기반 대규모 컴퓨팅이 가능해지면:

• 디지털 트윈이 수천 가지가 아니라 수십만 가지 옵션을 탐색할 수 있고
• 복잡한 산업 파운데이션 모델이 전례 없는 양의 산업 데이터로 훈련되며
• 디지털 트윈이 공장 전체를 실시간으로 제어하는 단계로 갈 수 있다는 그림이 제시됩니다.

결국 3요소가 결합될 때, 기업은 “문제 보고”를 넘어 “문제 예측”으로 이동하고, 기계가 자율적으로 조정하며, 인간은 오류에 반응하는 역할에서 벗어나 아이디어를 속도·품질·효율로 현실 세계의 영향으로 전환할 수 있다는 메시지로 정리됩니다.

3) NVIDIA와의 협력: 산업 AI 운영 체제를 향한 5대 협력 분야

지멘스 CEO 롤랜드 부시(Roland Busch)는 NVIDIA CEO 젠슨 황(Jensen Huang)을 “비전 있는 엔지니어링 마인드”로 소개하며, 양사가 2022년 뮌헨 지멘스 본사에서 파트너십을 시작했다고 설명합니다. 공통된 목표는 사실상 하나입니다.
산업 AI 운영 체제(Operating System)에 가까운 기반을 구축해 설계·시뮬레이션·계획·운영 방식을 혁신하는 것.

사례: HD현대 선박·조선소 디지털 트윈

HD현대는 지멘스와 NVIDIA 기술로 거대한 선박과 조선소를 건설하고 있고, 선박 디지털 트윈은 모든 너트와 볼트까지 포함하는 완벽한 CAD 모델이며 사람의 작업까지 시뮬레이션한다고 소개됩니다. 선박은 겉모습이 비슷해도 각각 개별적이어서, 디지털에서 설계·최적화 후 실제 건조해야 한다는 맥락에서 디지털 트윈의 필수성이 강조됩니다.

지멘스 전체 스택과 NVIDIA Omniverse 결합으로 포토리얼리스틱 표현이 가능해지고, 장차 가상 바다에서 작동까지 시뮬레이션하는 미래를 희망한다는 발언도 연결됩니다. 결론은 명확합니다.
실제 선박을 물에 띄우기 전에 모든 문제를 해결해야 하므로 디지털 트윈이 필수라는 것.

4) 산업 AI 혁명을 가속화하는 5대 협력 영역(지멘스 × NVIDIA)

지멘스와 NVIDIA는 산업 AI를 더 빠르게 확장하기 위해 5가지 협력 분야를 명시합니다.

1) AI 네이티브 칩 설계(AI Native Chip Design)

젠슨 황은 최신 GPU ‘Vera Rubin’을 예로 들며, 이는 240kW 전력을 소모하는 거대한 랙 규모의 시스템이고 총 220조 트랜지스터로 구성된다고 설명합니다. 이 시스템을 만들기 위해 CPU, GPU, 네트워킹 스위치(스케일업/스케일아웃), 스마트 NIC, 스토리지용 데이터 프로세서 등 6가지 고유 칩 설계가 필요했고, 하나의 시스템에 15만 엔지니어링 년(engineering years)이 투입됐다는 맥락으로 “설계 복잡성의 폭발”을 강조합니다.

여기서 협력의 첫 단계가 구체적으로 제시됩니다.

• Siemens EDA(전자 설계 자동화) 소프트웨어와 Simcenter를 GPU로 가속
• NVIDIA CUDA를 활용해 EDA 소프트웨어를 재작성(rewrite)하여
  • 100배 더 빠르게,
  • 백만 배 더 확장 가능한 수준을 목표로 한다는 내용입니다.

궁극적으로는 방대한 데이터로 모델을 훈련해 설계 검증을 넘어 새로운 설계 아이디어 제안까지 하는 AI 네이티브 칩 설계를 지향합니다. 즉, 엔지니어의 목표가 Verilog를 “작성”하는 데서 끝나는 것이 아니라, 문제 해결과 솔루션 구상으로 이동하고, AI 기반 EDA 디자이너가 함께 탐색하는 미래입니다.

2) AI 네이티브 시뮬레이션(AI Native Simulation)

시뮬레이션은 막대한 수치 연산을 포함하지만 여전히 CPU에서 실행되는 경우가 많습니다. 지멘스는 이를 GPU로 가져와 수백~수천 배 가속하는 것을 첫 단계로 제시합니다(BMW 공기 흐름 시뮬레이션 같은 사례 언급).

여기서 목표는 “검증”이 아니라 “창조”입니다.
Simcenter를 CUDA/CUDA-X로 완전히 가속화하고, 더 나아가 AI에 물리 법칙을 학습시켜 물리 현상을 모방(emulate)하게 함으로써 물리 시뮬레이션을 1만~10만 배 가속해 “디지털 트윈 풍동에서 실시간 실험” 같은 접근을 가능하게 하겠다는 방향이 제시됩니다.

3) AI 기반 적응형 제조(AI Driven Adaptive Manufacturing)

젠슨 황은 오늘날 자동차를 센서·컴퓨터·소프트웨어·AI로 구동되는 “소프트웨어 정의 로봇”으로 비유하고, 같은 논리로 자동차 공장 역시 하나의 거대한 로봇이 될 것이라고 설명합니다. 공장은 로봇을 조직화하고, 그 로봇들은 다시 ‘로봇인 제품(소프트웨어 정의 자동차)’을 만들게 되는 미래—즉 로봇이 로봇을 조직화하여 로봇을 만드는 구조입니다.

지멘스는 이미 제조 공장의 운영체제 역할을 하고 있으므로, 이 기반 위에서 제조를 소프트웨어 정의로 만들고 AI 기반으로 전환하겠다는 목표를 밝힙니다. 또한 2026년 독일에서 최초의 완전 AI 기반 적응형 제조 현장 시작 계획이 제시되며, 디지털 트윈이 생성하는 정보를 실시간으로 소비하는 “AI 두뇌”를 자동화·운영 소프트웨어 위에 구축하는 방식으로 설명됩니다.

폭스콘(Foxconn)이 NVIDIA와 함께 AI 슈퍼컴퓨터를 구축하는 공장 운영 사례도 함께 언급되며, 설계·시뮬레이션·제조가 GPU·CUDA·지멘스·AI로 구동되는 그림이 제시됩니다. 디지털 트윈의 목표는 “물리적·운영적으로 중요한 모든 면에서 완벽한 표현”이며, 궁극적으로는 AI가 디지털 트윈과 물리 세계를 구별할 수 없을 정도의 복제본을 만드는 것입니다.

4) AI 팩토리(AI Factories) 구축

AI 팩토리는 지능을 생산하는 공장이고, 새로운 AI 팩토리(예: Vera Rubin)는 기존 데이터센터와 다르게 설계되어야 합니다. 젠슨 황은 1기가와트 규모 공장은 500억 달러 투자가 드는 전례 없는 시설이며, 설계 변경·일정 지연이 용납되지 않는다고 말합니다.

따라서 AI 팩토리 구축 전 디지털 트윈을 생성해 모든 것을 사전 계획/시뮬레이션해야 하고, 운영 단계에서도 슈퍼컴퓨터·네트워크·스토리지·전력·냉각 등 전체 시스템을 정밀 제어해야 하므로 디지털 트윈 없이 구축/운영 성공 가능성은 극히 낮아지게 됩니다.

지멘스와 NVIDIA는 AI 팩토리 청사진 설계를 공동 구축했고, 지멘스 자동화 기술은 변동 수요 패턴에 대응할 수 있다는 설명이 이어집니다. 또한 지멘스가 175년간 전력망 운영 노하우를 축적해 왔고, AI 팩토리를 전력망에 연결하는 방법을 안다는 맥락도 결합됩니다.

5) 상호 기술 활용 및 개발 가속화(Drinking Our Own Champagne/Beer)

양사는 서로의 기술을 더 깊이 활용해 개발 속도를 높이겠다고 강조합니다.

• NVIDIA는 Siemens EDA 가속 → 더 빠른 칩 설계
• 그 결과가 다시 EDA 가속에 활용되는 선순환
• NVIDIA는 Simcenter 가속 → AI 팩토리 설계/시뮬레이션 가속
• 공장 자동화로 슈퍼컴퓨터 구축 → 그 슈퍼컴퓨터가 만든 AI가 다시 지멘스 AI 팩토리를 생산적으로 만드는 구조

젤슨 황의 표현대로 “파트너의 버그를 고치면 그 이점이 내 엔지니어에게 바로 돌아온다”는 식의, 매우 실리적인 상호 가속 모델이 제시됩니다.

5) 디지털 트윈 컴포저(Digital Twin Composer): 산업 메타버스를 ‘실제 운영 시스템’으로

롤랜드 부시는 CES에서 “산업 메타버스 비전을 현실화하고 있다”고 선언하며 Digital Twin Composer 출시를 발표합니다. 이 도구의 핵심은 단순 3D 모델링이 아니라, 다음을 한 번에 묶는다는 점입니다.

• 모든 제품·공장·프로세스의 가상 3D 모델 생성
• 포토리얼리스틱한 장면에서 실시간 구현
• 엔지니어링 데이터, 날씨 데이터, 기계 시계열 데이터 등 실시간 데이터 연결
• 문제 발생 시 원인 추적(시간을 거슬러) 또는 구축 전 미래 시뮬레이션

더 중요한 연결은 “운영 스택”입니다. Digital Twin Composer를 지멘스의 운영 소프트웨어 및 하드웨어 스택에 연결하면, 가상 환경에서 속도·온도·압력 등 품질과 수율을 결정하는 매개변수를 최적화하고 그 변경을 실제 현장에 반영하는 흐름을 만들 수 있다고 설명합니다. 또한 이 도구는 Siemens Accelerator Marketplace에서 제공될 예정이라는 안내로 이어집니다.

6) 실제 적용 사례: 펩시코(PepsiCo)가 보여주는 ‘효율의 숫자’

지멘스가 제시한 대표적 현실 사례가 펩시코입니다. 펩시코는 농장에서 선반까지 글로벌 운영을 수행하고, 수요 급증이나 토네이도 같은 이례 사건에도 공급을 맞춰야 하는 복잡한 환경에 있습니다. 특히 50년 된 창고 같은 기존 자산을 포함해 시설 용량을 극대화하고 처리량을 늘려야 한다는 과제가 있습니다.

펩시코는 디지털 우선 설계를 채택해, 물리 건설 전에 디지털 트윈으로 레이아웃을 공동 설계·시뮬레이션·최적화합니다. 그리고 Digital Twin Composer를 통해:

• 대규모 데이터를 통합된 몰입형 환경에서 시뮬레이션
• AI 기반 시뮬레이션으로 수백~수천 개 레이아웃을 탐색해 최적안 도출
• 기존에는 수개월 걸리던 작업을 며칠로 단축

성과로는 미국 게토레이(Gatorade) 공장 적용 결과 3개월 만에 효율 20% 증가, 그리고 전체 운영에서 CapEx 10~15% 절감 추정이 제시됩니다.

이외에도 KION의 공급망/창고 혁신(개발 기간 수년→수개월), PAVE 360 Automotive(자율주행 시스템 디지털 트윈으로 차량 하드웨어를 디지털에서 복제해 개발 가속), ARM 자동차 IP 통합을 통한 ADAS·인포테인먼트·AI 조종석 기능 지원 등의 사례가 추가로 언급됩니다.

7) 생명 과학(신약 개발) 혁신: AI + 디지털 트윈이 “발견부터 제조까지” 바꾼다

지멘스는 산업 AI를 제조·물류에만 한정하지 않고, 생명 과학(제약)까지 확장합니다. 신약 개발은 10년 이상, 비용은 최대 20억 달러에 달할 수 있는 고비용·장기 프로젝트입니다. 지멘스는 AI를 초기 연구부터 제조까지 전 단계에 적용해 혁신을 가속한다고 말합니다.

• 연구 단계: 과학자들은 암 치료제 연구 등에서 수십억 데이터 포인트를 생성하지만 데이터가 분산됨
• 지멘스 플랫폼 Luma로 데이터를 통합·구조화하고 자연어로 질문 가능
• AI 기반 시뮬레이션으로 분자 거동을 시뮬레이션해 유망 분자 구조를 250만 배 더 효율적으로 식별
• 제조 단계: 바이오리액터 디지털 트윈으로 디지털에서 실험을 먼저 실행해 시행착오 감소
• 최고 품질·최고 생산량을 디지털에서 확인한 후 실제 생산 시작
• 결과적으로 발견→제조를 가속해 치료법이 시장에 최대 50% 더 빠르게 출시될 수 있다고 설명

8) Microsoft 파트너십: 산업 데이터로 훈련되는 맞춤형 모델·에이전트, 그리고 ‘AI 3가지 물결’

이런 혁신에는 NVIDIA와 논의한 GPU 인프라(AI 팩토리)뿐 아니라, Microsoft 같은 파트너의 클라우드 인프라도 필요하다고 연결됩니다. Microsoft CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)는 디지털 지능과 물리적 운영을 결합해 설계·구축·운영 방식을 재창조할 기회가 있다고 강조하고, 지멘스의 도메인 전문성과 Microsoft의 신뢰 가능한 클라우드/AI 역량 결합을 통해 지속 가능한 에너지·운송·스마트 시티·정밀 의학 등 문제 해결을 돕고 있다고 말합니다.

특히 Microsoft 핵심 AI 팀 리더 제이 파리크(Jay Parikh)가 제시한 “AI 3가지 물결”은 산업 AI의 다음 단계를 이해하는 데 중요한 프레임입니다.

1. 1물결: 챗봇/질문/코드 완성
2. 2물결: 특정 작업 위임(긴 문서 작성 등)
3. 3물결: 여러 에이전트가 오케스트레이션되어 더 복잡·장기 작업 수행
   • 여러 모델, 자체 모델 훈련, 엔터프라이즈 데이터 통합, 에이전트 오케스트레이션
   • 보안, 관찰 가능성, 규정 준수 등 엔터프라이즈 추상화 필요

Microsoft는 이 3물결에 집중하며, 이것이 산업별 사용 사례 적용의 핵심이라고 설명합니다.

롤스로이스(Rolls-Royce) 사례: 코파일럿이 CAM 시간을 80% 줄였다

롤스로이스는 항공기 터빈을 제조하며 100% 신뢰성과 연료 효율성을 목표로 합니다. 핵심 부품인 유압 펌프는 지멘스 소프트웨어와 Microsoft 기술로 설계되며, 펌프 자체 디지털 트윈과 가공 기계 디지털 트윈을 함께 두고 공정을 시뮬레이션합니다. 결과적으로 펌프가 더 단단하고 가벼워졌고, 지멘스·Microsoft 공동 AI 코파일럿으로 CAM 프로그래밍 시간이 80% 단축, 공장 생산성 30% 향상 성과가 제시됩니다. 또한 GitHub 플랫폼 제공으로 개발 혁신을 가속한다는 내용도 연결됩니다.

9) 문화적 변화와 현장 적용: 9개 산업 코파일럿 추가 + META 스마트 글래스

제이 파리크는 지난 1년 고객 대화의 70~80%가 기술이 아니라 문화·사람·조직 변화에 관한 것이었다고 말합니다. 그리고 다음과 같은 현실 장벽을 짚습니다.

• 직원들은 개인 생활에서 AI를 쓰지만, 회사에서는 규정 준수·위험·보안·재정·인센티브 문제로 채택이 막힌다
• 조직이 함께 배우고 변화 문화를 공개적으로 공유해야 한다
• AI 모델/플랫폼 역량은 우리가 인식하는 것보다 더 크므로, “야망 수준”을 높여야 한다

이 맥락에서 지멘스는 CES에서 AI 기반 산업 코파일럿 9개를 추가 출시하며, 산업 가치사슬 전반에 지능을 제공해 설계·엔지니어링·운영 방식을 바꾼다고 설명합니다.

또 하나의 흥미로운 연결이 META와의 협력(레이밴 META 글래스)입니다. 산업 AI용으로 현장 접근성을 높이기 위해 스마트 글래스를 제작하고, 현장 직원에게 실시간 오디오 안내로 “어떤 버튼을 누르고 어떤 매개변수를 변경해야 하는지”까지 안내하는 시나리오가 제시됩니다.

신입 직원 ‘사라’가 AI 코파일럿을 통해 실시간 기계 데이터, 동료 지식, 표준 운영 절차를 통합해 자신의 속도와 언어로 안내받고, 센서 문제를 예측·해결하는 과정을 따라가며 더 빠르고 자신감 있게 문제를 해결한다는 현장 스토리가 이어집니다. 초기 테스트에서 자신감과 생산성 향상이 있었다는 언급도 포함됩니다.

10) 미래 에너지: 핵융합(Fusion)과 전력망 안정화까지 산업 AI가 확장된다

지멘스는 산업 AI가 확산될수록 기가와트급 전력 수요가 생기며 전력 공급이 병목이 될 수 있다고 진단합니다. 이 지점에서 Commonwealth Fusion Systems(CFS)의 핵융합 상용화 도전이 연결됩니다.

• 핵융합은 “지구상에 별을 담는 기계”인 토카막(tokamak)으로 구현
• 시뮬레이션 도구·물리 이해·복잡 제조 기술 스택 발전으로 “지금 가능해졌다”는 논리
• CFS는 지멘스 소프트웨어로 자석 설계, 공장 운영, 플랜트 제어 등 전체 산업 개발
• 시연 장치 Spark는 투입 에너지보다 더 많은 에너지 생성으로 실현 가능성 검증 목표
• 상업용 기계 Arc는 버지니아에 건설 예정이며 약 400MW 전력 생산 목표
• Google이 Arc 전력 구매에 합의했다는 내용이 함께 언급
• 제어 시스템은 NVIDIA 컴퓨팅과 DeepMind가 가속화한 대규모 시뮬레이션으로 검증된 소프트웨어를 실행한다는 연결도 제시됩니다.

한편, 설령 풍부한 청정 에너지가 생기더라도 “전력망 가용성/안정성”이라는 병목이 남는다고 말합니다. 태양광·풍력처럼 간헐적 에너지원이 늘면서 전력망이 불안정해질 수 있으므로, 실시간 부하 예측과 안정화가 필요하다는 것입니다.

지멘스는 산업 AI가 대규모 전력망에서도 자율적으로 이를 수행할 수 있고, 예를 들어:

• 전기차 1만 대 추가가 지역에 미치는 영향을 시뮬레이션하거나
• 도시 전체 건물이 에어컨을 30초 낮춰 부하를 조정하는 방식으로
  전력망 안정화에 기여할 수 있다고 설명합니다. 그리고 이미 AI로 기존 인프라 추가 없이 전력망 용량을 최대 20% 극대화하고 있다는 결론으로 이어집니다.

11) 최종 요약: CES 2026 지멘스가 제시한 산업 AI 청사진(현장 적용 관점)

CES 2026에서 지멘스가 던진 메시지는 기술 트렌드 소개가 아니라, 산업 AI를 ‘현실 세계 영향’으로 바꾸는 방법론에 가깝습니다. 이를 한 장의 청사진으로 정리하면 다음과 같습니다.

• 산업 AI는 전기처럼 결국 “삶의 사실(a fact of life)”이 될 것이다.
• 이를 위해 기업은
  1. 엔드투엔드 산업 AI 스택(기술·GPU·데이터)을 갖추고
  2. 도메인 노하우로 신뢰성과 안전성을 확보하며(환각 불가)
  3. 클라우드/엣지 파트너십으로 속도와 확장을 만든다.
• NVIDIA와는 칩 설계, 시뮬레이션, 적응형 제조, AI 팩토리, 상호 기술 활용이라는 5개 축에서 “개발 속도 자체를 가속”한다.
• Digital Twin Composer로 디지털 트윈을 모델링 수준에서 끝내지 않고, 실시간 데이터와 운영 스택에 연결해 “현장 최적화”까지 가져간다.
• 펩시코·롤스로이스·HD현대·신약 개발·핵융합·전력망 안정화 사례는 산업 AI가 제조/물류를 넘어 사회 시스템으로 확장되는 방향을 보여준다.

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CES 2026 삼성의 ‘더 퍼스트 룩(The First Look)’ 이벤트는 단순히 신제품x을 나열하는 자리가 아니라, “AI가 생활 속에서 어떤 형태로 자리 잡아야 하는가”에 대한 명확한 선언에 가깝습니다. 삼성전자 DX 부문장(CEO) TM Roh는 행사 오프닝에서 “새로운 시대가 시작됐다”고 말하며, 삼성의 미션을 AI 리빙 동반자(AI Living Companion)로 규정했습니다. 핵심은 하나입니다.
AI를 일부 기능으로 붙이는 것이 아니라, TV·가전·웨어러블·모바일·서비스 전반에 ‘내재화’해 사용자가 체감하는 경험을 끊김 없이 하나로 만들겠다는 방향입니다.

CES 2026 삼성, 핵심 요약

삼성의 AI 비전은 세 가지 키워드로 정리됩니다.

1. AI 리빙 동반자: 모든 제품·서비스에 AI를 내재화해 삶을 더 풍요롭고 의미 있게 만든다.
2. 통합된 경험: SmartThings와 One Samsung 전략으로 기기 간 연결이 자연스럽고 매끄럽게 이어지도록 한다.
3. 신뢰와 윤리: Samsung Knox와 Knox Matrix로 프라이버시·보안을 AI 경험의 중심에 둔다.

1) “AI Living Companion” 선언: AI를 전 제품·서비스에 내재화한다

삼성은 ‘규모’를 활용해 사람들에게 정말 중요한 기술과 경험을 만들겠다고 했습니다. 이를 위해 선택한 방법은 명확합니다.

• 모든 제품군·제품·서비스에 AI를 내장해
• 하나의 끊김 없는 통합 AI 경험을 제공하고
• 혁신을 더 많은 사람에게 전달하겠다는 것

삼성은 이런 전략의 배경으로 “규모”를 강조합니다. 매년 휴대폰·TV·가전·웨어러블·디스플레이 등 약 5억 대의 디바이스를 출하하며, 사용자의 일상 순간 속에 존재하기 때문에 축적되는 독특한 소비자 이해도가 있다는 주장입니다. 또한 업계 리더들과의 파트너십을 통해 “최고의 AI 경험”을 만들겠다는 방향도 같이 제시합니다.

기술적으로는 온디바이스 AI(개인정보 보호·개인화·실시간 처리)와 클라우드 AI(복잡한 처리)를 결합해 고성능·멀티 디바이스 인텔리전스를 구현하겠다고 설명합니다.

여기서 중요한 포인트는 “AI 경험의 디자인 원칙”입니다. 삼성은 최고의 AI 경험은 일상 루틴에 자연스럽게 녹아들어야 하며, 필요할 때만 지원해야 한다고 못 박습니다. 즉, 사용자를 ‘방해’하지 않는 AI를 지향합니다.

2) One Samsung + SmartThings + One UI: “연결되는 경험”을 제품 전체로 확장

삼성은 통합 경험의 핵심 축으로 SmartThings와 One Samsung 전략을 전면에 둡니다.

• 디바이스들이 통일되게 작동하도록 만들고
• One UI를 TV와 가전으로 확장해 인터페이스 일관성을 구축하며
• Brief와 Bixby는 더 직관적이고 지능적으로 진화해, 상황 인지 기반 어시스턴트로서 끊김 없이 동작하도록 한다는 설명입니다.

즉 “각 제품이 똑똑해지는 것”이 끝이 아니라, 제품들이 한 팀처럼 행동하게 만들어 사용자가 체감하는 흐름을 바꾸겠다는 구조입니다.

3) 신뢰가 먼저다: Samsung Knox와 Knox Matrix를 AI 경험의 중심에

삼성은 AI가 진정한 동반자가 되기 위해서는 신뢰와 개인정보 보호가 필수라고 강조합니다. 그래서 보안 플랫폼인 Samsung Knox와 Knox Matrix가 “모든 경험의 핵심”에 위치한다고 밝혔습니다.

정리하면, 삼성은 AI 경험을 확장할수록 사용자 불안(프라이버시·보안)이 커질 수 있다는 점을 전제로 깔고, 이를 “기술 옵션”이 아니라 기본값으로 설계하겠다는 메시지를 던진 셈입니다.

4) 엔터테인먼트의 진화: AI TV와 Vision AI Companion이 TV의 역할을 바꾼다

삼성은 TV를 “단순한 디스플레이”가 아니라 스토리·흥분·음악과 연결되는 존재로 정의하며, AI를 통해 하드웨어 우수성을 ‘시각적 지능(Visual Intelligence)’으로 진화시키겠다고 말합니다.

발표에서 삼성은 20년 연속 세계 1위 TV 브랜드이며, 그 기간 동안 8억 3천만 대 이상의 TV 판매를 언급합니다(모든 스크린을 나란히 놓으면 지구를 약 24번 감싼다는 비유 포함). 그리고 2013년 보르도 디자인부터 LED TV, 스마트 TV, QLED, MicroLED, Samsung OLED 확대까지 TV 역사의 변혁을 주도해왔다고 정리합니다.

4-1) 2026년 AI TV 라인업: “화질을 넘어 상호작용의 시대”

삼성은 앞으로 20년은 화질을 넘어 TV와의 상호작용 방식이 완전히 달라질 것이라며, Vision AI Companion(VAC)으로 구동되는 AI TV 라인업을 제시합니다.

• MicroLED: 디스플레이 엔지니어링의 정점(궁극의 시청 경험)
• Micro RGB: TV에서 가능한 가장 순수하고 생생한 색상
• OLED: 어떤 방에서도 눈부심 없는 영화 같은 대비
• Neo LED / Mini LED: 더 많은 가정에서 접근 가능
• UHD TV: 이제 AI 활성화(확산)

또한 VAC는 지난 9월 출시 이후 3개월 만에 서비스 채택률 25%를 기록했으며, 기존 AI 서비스 대비 약 7배 빠른 속도라고 설명합니다.

4-2) 130인치 Micro RGB: “규모와 화질의 기념비”

삼성은 울트라 프리미엄 카테고리로 Micro RGB를 강조하며, 새로 공개된 130인치 Micro RGB가 규모와 화질 면에서 기념비적이고 이미 CES 최고 혁신상을 수상했다고 소개합니다.

디자인 측면에서는 2013년 라스베이거스에서 시작된 타임리스 갤러리 디자인 유산을 계승한 타임리스 프레임(Timeless Frame)을 강조합니다. 초슬림 디자인으로 산만함을 최소화하고, 벽걸이 또는 스탠드 배치 시 최적 시야각으로 기울기 조정이 가능하다고 설명합니다.

기술적으로는 마이크로 사이즈 RGB 광원을 생성해 빨강·초록·파랑 다이오드가 독립적으로 빛나며, AI 엔진이 RGB 색상을 정밀 제어해 장면마다 뛰어난 화질을 만든다는 구조입니다.

4-3) 오디오/콘텐츠 기술: HDR10+ Advanced와 Eclipsa Audio

삼성은 TV를 엔터테인먼트 동반자로 만들기 위해 화질뿐 아니라 사운드 기술도 강화합니다.

• HDR10+ Advanced: HDR10+를 기반으로 한 고도화 기술. 2026년 TV 라인업에 최초 적용.
  • Amazon Prime Video는 올해부터 일부 타이틀 지원, 2026년 더 확대 계획
• Eclipsa Audio: Google과 공동 개발. 일부 YouTube 영상에서 사용 가능하며 공간 사운드 경험 제공

또한 Q Symphony(TV와 오디오 기기의 사운드 조율)는 Harman 산하 세계 유수 브랜드 제품군으로 확장될 예정이라고 밝혔습니다. 여기서 삼성의 메시지는 “독점 기술만 고집하는 게 아니라 외부 기술도 통합해 산업 전체 발전을 이끈다”는 방향으로 정리됩니다.

4-4) VAC(비전 AI 컴패니언)의 기능 확장: 스포츠·요리·분위기

삼성은 2026년이 TV 산업의 전환점이며, VAC가 “TV의 새로운 정의”가 될 것이라고 말합니다. VAC는 더 깊은 맥락, 더 스마트한 통찰, 더 의미 있는 상호작용으로 진화합니다.

• 스포츠:
  • AI 사운드 컨트롤러로 해설 제거(음소거) 또는 배경 소음 제거
  • 경기 전 최신 순위·스타 선수·경기 예측을 질의하면 응답 제공(몰입감 강화)
• 다이닝/레시피:
  • TV에서 본 요리 레시피를 요청 가능
  • 최근 운동 패턴을 감지해 페스카테리언/회복 도움 등 개인화 추천(예: 단백질 풍부한 브랜지노)
  • “주방으로 보내줘” 요청 시 주방의 Moving Style 화면으로 레시피가 끊김 없이 전송
• 일상 분위기:
  • “요리하는 동안 들을 신나는 음악 틀어줘” 같은 대화로 플레이리스트 제공
  • 사용자를 이해하고 반응하며 일상 관리를 돕는 동반자 역할

5) 디자인 혁신 + 플랫폼 전략: 스피커·S95H OLED·제로 갭·타이젠 7년 업그레이드

TV 경험은 화면만이 아니라 “공간”으로 확장됩니다.

• Music Studio Wi‑Fi 스피커 시리즈:
  • Irwan Buhulk 디자이너 협업
  • Spotify 협력으로 인스턴트 뮤직 재생 버튼 + 고해상도 오디오 경험 결합
  • “소리가 멈춘 순간에도 공간 분위기를 형성하는 존재감”을 강조
• S95H OLED + 제로 갭(Zero Gap) 벽걸이 마운트:
  • 초슬림 디자인, 벽에 완벽 밀착, 설치 용이
• Tizen OS:
  • 업계 벤치마크로 7년간 OS 업그레이드 제공
  • TV가 집에 들어간 뒤에도 계속 진화하도록 보장
  • 2026년 경험은 Samsung Vision AI를 핵심으로 라이프스타일과 함께 진화

6) 홈 컴패니언: 가전은 ‘집안일 기계’가 아니라 ‘이해하고 돌보는 동반자’가 된다

삼성은 가전의 본래 목적이 “집안일 스트레스를 없애고, 사람들이 좋아하는 일에 시간을 쓰게 하는 것”이었다고 다시 상기시킵니다. 그리고 이제 연결된 장치 + AI 기능의 결합으로 가전을 진정한 홈 컴패니언(Home Companion)으로 진화시키겠다고 합니다.

홈 컴패니언의 조건은 3가지로 제시됩니다.

1. 연결된 장치의 방대한 생태계
2. 최적화된 폼 팩터(사용자와 상호작용 방식 혁신)
3. 지속적인 신뢰성(업데이트·예방 관리·내구성)

6-1) SmartThings 생태계: 규모가 곧 개인화 역량

삼성은 2014년 SmartThings 인수 이후 10년 이상 연결된 홈 경험을 확장해왔으며, 현재 SmartThings는:

• 4억 3천만 명+ 사용자
• 390개+ 파트너 브랜드
• 4,700개+ 디바이스 유형 연동

이 규모가 다른 브랜드가 하기 어려운 방식으로 사용자를 이해하고 맞춤형 솔루션을 제공한다고 설명합니다.

6-2) “보고·듣고·응답하는 가전”: 스크린·카메라·Bixby의 확대

삼성은 가전이 효율적으로 집을 관리하려면 사용자와 상호작용 방식이 바뀌어야 하며, 가전도 “보고, 듣고, 응답”해야 한다고 말합니다.

• 프리미엄 냉장고의 3분의 1 이상에 스크린 도입
• 다양한 AI 비전 기능을 위해 카메라 추가
• Bixby를 모든 제품군에 적용

특히 Family Hub는 2024년 AI Vision Inside로 식품을 스캔·기록해 식사 계획을 돕고 음식물 쓰레기를 줄였다고 소개합니다. 그리고 AI Vision은 Google Gemini와 통합돼 완전히 업그레이드되며, 냉장고의 기존 한계를 뛰어넘는 AI 기반 동반자 역할을 강화한다고 설명합니다. Family Hub가 CES 혁신상을 10번 수상했고, AI 기능 냉장고는 3년 연속 수상했다는 점도 언급됩니다.

6-3) “지속적인 신뢰성”: 7년 업데이트 + 예방 관리 + 내구성

삼성은 연결된 가전이 ‘동반자’가 되려면 무엇보다 신뢰성이 필요하다고 봅니다.

• 소프트웨어 업데이트: 2024년 이후 출시된 스마트 가전에 대해 Bixby 음성 ID, AI Vision, Knox 등 핵심 기능을 최대 7년 OTA 업데이트 제공
• 예방적 관리(Proactive Preventative Care): 2017년부터 도입된 HRM(Home Appliance Remote Management)을 AI와 함께 개선해 성능·사용량을 능동 모니터링, 문제 발생 전 예방 조치 권고
• 하드웨어 내구성: 컴프레서 50년 혁신, 3억 개+ 제작, 매년 1천만 개+ 디지털 인버터 타입 생산, 하이브리드 냉각 기술로 진화

7) AI 기반 컴패니언 케어: “무엇을 할지 고민”까지 줄여주는 집

삼성은 AI 기반 컴패니언 케어 경험으로 CES 혁신상을 수상했다고 밝히며, 사용자의 라이프스타일을 이해해 “집안일에서 해방”시키겠다고 합니다.

7-1) 주방: 레시피 추천, Video to Recipe, Food Note, Now Brief

삼성은 조사 결과 “요리에서 가장 스트레스 받는 건 요리 자체가 아니라 무엇을 요리할지 선택하는 과정”이었다고 말합니다. 이를 해결하기 위한 기능이 등장합니다.

• What’s for Today(오늘의 메뉴): 냉장고 속 재료 기반 레시피 추천(게임화)
  • 예: 퀘사디아 선택 → Family Hub가 레시피를 오븐으로 보내고 조리 중 장치 동기화
• Video to Recipe(동영상을 레시피로): 요리 영상을 따라하기 쉬운 단계별 레시피로 변환해 냉장고 화면에 표시하거나 오븐으로 전송
• Food Note(푸드 노트): 주간 보고서로 섭취 패턴 요약, 자주 반입/반출 품목 추적, 쇼핑 의사결정 지원, 레시피 추천 및 재고 보충 알림
• Now Brief(나우 브리프): Family Hub 커버 화면에서 라이프스타일 위젯 제공
• Bixby 음성 ID: 화자 식별로 개인별 맞춤형 위젯(사진·관심 뉴스·건강 정보 등) 표시

7-2) 세탁·의류·청소: “옮기지 않아도 되는 세탁”과 “지능형 청소”

실제 생활의 고통점을 정면으로 다룹니다. 세탁 후 건조기로 옮기는 과정이 큰 스트레스이며, 미국 소비자의 거의 절반이 세탁 완료 후 1시간 이상 방치했고, 5분의 1이 4시간 이상 방치했다는 조사 결과도 제시합니다.

• Bespoke AI Laundry Combo: 세탁·건조 통합으로 옮길 필요 없음, 이전 모델보다 더 빠른 초고속 사이클, 더 많은 세탁량 처리
• Air Dresser(에어 드레서): 자동 주름 관리 기능(강력 공기+스팀)으로 ‘걸어두기만 하면’ 다림질한 듯 준비
• Bespoke AI Jetbot Steam Ultra 로봇청소기:
  • Qualcomm Dragon Wing AI 칩셋, 3D 듀얼 장애물 센서 탑재
  • 커피·주스·투명한 액체까지 다양한 액체를 지능적으로 식별해 유출물 회피
  • 카메라로 집 주변 감시(청소 + 가족/반려동물 돌봄)
  • “Hi, Bixby… 내 침실 청소해 줄래?”처럼 자연 대화로 실행하는 향상된 Bixby 경험

8) 보험 혁신: HSB와 ‘Smart Home Savings’로 보험료 절감까지 연결

삼성은 연결된 가전이 “편리함”을 넘어 경제적 혜택으로 이어질 수 있음을 HSB(Hartford Steam Boiler)와의 파트너십으로 보여줍니다.

• Smart Home Savings(스마트 홈 절약) 프로그램:
  • SmartThings에 연결된 가전의 정보를 활용해 수해(water damage) 등 위험을 낮추고 보험료 절감에 기여
  • 예: 부엌 물 넘침 전 작은 누출 감지 → 사용자 경고 → 보험사는 비용 큰 클레임 예방 → 개인화된 보험 혜택 가능

작년 미국에서 시범 프로그램을 시작했고, 초기 결과가 주택 보험료에서 상당한 절감 효과를 보였다고 합니다. 올해부터는 주요 주택 보험사와 협력해 더 많은 주로 확대할 예정이라고 밝혔습니다.

9) 인텔리전트 케어: “치료(reactive)에서 예방(proactive)으로”의 전환

삼성은 헬스케어 비전을 Intelligent Care(지능형 케어)로 정리합니다. 기존 치료가 문제가 발생한 후에 해결하는 수동적 방식이었다면, 삼성은 AI를 휴대폰·가전·웨어러블 등 생태계 전반에 통합해:

• 수동적 치료 → 능동적(프로액티브) 치료
• 파편화된 경험 → 통합된 지능
• 문제 대응 → 문제 예측 및 예방

으로 전환하겠다고 말합니다. 지능형 케어는 사용자의 맥락을 이해하고 잠재 위험을 식별해 문제가 생기기 전에 행동하며, 일상 전반에서 끊김 없이 지원하는 기술로 정의됩니다.

9-1) Samsung Health: 수면·활동·영양·정신 건강을 총체적으로 코칭

삼성은 건강 관리가 수면·운동·영양·마음챙김 같은 일상 습관으로 형성되므로 총체적 관리가 필수라고 봅니다. Samsung Health는 모바일·웨어러블·가전이 건강 목표를 즉시 이해하고 달성하도록 돕는 개인 맞춤형 건강 코칭을 제공하는 것이 목표라고 합니다.

또한 심장 건강·뇌 건강·근골격계 및 대사 건강 등 만성 질환 징후를 식별하는 방향을 제시합니다.

9-2) 만성 질환 관리: 심장 건강 지표와 예방 활동

심혈관 질환이 전 세계 사망의 주요 원인이라는 문제의식 아래, 삼성은:

• 혈관 부하(vascular load), 혈중 산소, ECG(심전도) 등 지표로 심장 건강 가시성 제공
• 이상 징후 식별에 그치지 않고, 수면·피트니스 개선 등 데일리 통찰/지침 기반 코칭 프로그램 제공
• 필요 시 앱에서 의료 제공자와 연결

을 목표로 합니다.

9-3) 개인화 영양·수면: 냉장고와 웨어러블이 헬스를 함께 만든다

삼성의 헬스케어 비전은 “기기 간 연결”이 특히 강하게 드러납니다.

• 맞춤형 식사 추천: 냉장고 속 재료 + 사용자의 혈당 데이터 + 기록된 식사를 고려해 개인화 레시피 제안
• 수면 관리: 취침 전 조명·온도 조절, 잔잔한 음악, 간단 명상, 수면 이야기 등으로 숙면 지원
• 수면 코칭 프로그램: Galaxy Watch·Galaxy Ring이 수면 단계 모니터링, 일주기 리듬 기반 최적 취침 시간 결정, 에어컨과 연동해 온도 조절

9-4) 중요 징후 모니터링 + 의료 연결, 그리고 Zelt 인수

삼성은 중요 징후를 모니터링해 일반 패턴에서 벗어난 편차가 감지되면 사용자에게 경고하고, 필요 시 의사와 가상 연결을 돕겠다고 합니다. 또한 Zelt 인수를 통해 데이터가 단일 360도 플랫폼으로 의사에게 전달되어 더 빠른 대응, 더 깊은 통찰, 더 나은 예방 치료가 가능해진다는 방향을 제시합니다.

9-5) 가족(노인) 인지 변화 조기 인식 지원: “진단이 아니라 보조적 인식”

삼성은 고령 가족의 인지 건강 우려를 언급하며, 인지 변화 징후가 명백해지기 전 일상 습관·수면 패턴·음성 억양의 미묘한 변화로 나타날 수 있다고 설명합니다.

여기서 삼성이 강조하는 선은 분명합니다.

• 목표는 진단이나 예측이 아니라
• 보조적인 인식(supportive awareness) 제공

즉, Galaxy 디바이스에서 수집된 데이터를 분석해 인지 변화 초기 징후 식별을 “돕는” 방향이며, 이를 통해 가족이 언제 전문가의 지도를 받을지 선택하고 관리 전략을 계획할 수 있도록 한다는 비전입니다. 이 기능은 일부 시장에서 베타 버전으로 출시될 예정이며, 과학 기반으로 전문가와 협력해 전문 평가를 보완하는 통찰을 제공하겠다고 설명합니다.

10) 결론: “기술은 사람에게 봉사해야 한다” — 윤리·보안·인재 투자까지 포함한 AI 로드맵

TM Roh는 기술의 근본 목적을 “사람들에게 봉사하는 것”이라는 단순한 진실로 되돌리고 싶다고 말하며, 오늘 공개한 디바이스·서비스·AI 혁신은 모두 삶을 더 낫고 풍부하고 의미 있게 만드는 목적을 가진다고 정리합니다.

또한 AI 시대에는 성능만으로 진보를 정의할 수 없고 신뢰가 중요하므로, AI 설계에 윤리와 보안이 내장되어야 한다는 “최고 윤리 기준”을 강조합니다. 사용자는 기술이 자신을 위해 작동한다는 명확성, 선택권, 신뢰를 누릴 자격이 있다는 메시지입니다.

마지막으로 삼성은 미래 창조자에 대한 투자도 함께 언급합니다.

• 삼성 혁신 캠퍼스: 학생과 지역 사회에 AI 분야의 깊은 기술 제공
• Solve for Tomorrow: 젊은 혁신가들이 생성형 AI로 지역 사회 문제 해결하도록 영감 제공

이번 CES 2026 삼성의 메시지는 “혁신은 사용자로부터 시작해 사용자에게 끝난다”는 선언으로 마무리됩니다.

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CES 2026 현장은 미래 기술의 경연장이었습니다. 그중에서도 현대자동차그룹의 미디어 데이는 단순한 신차 발표를 넘어, 인류의 진보를 위한 거대한 비전, 즉 ‘인간 중심 AI 로보틱스’의 시대를 선포하는 자리였습니다. 특히 CES 2026 현대차 미디어데이에 등장한 보스턴 다이내믹스와의 협력을 통해 탄생한 차세대 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’가 무대 위에서 스스로 일어나는 순간은, 우리가 상상하던 미래가 현실로 다가왔음을 알리는 결정적인 장면이었습니다.

1. 유압을 벗고 전동으로, 혁신을 입은 ‘아틀라스’

이번에 공개된 아틀라스는 기존의 유압식 시스템을 완전히 버리고 전동식(Electric)으로 새롭게 태어났습니다. 이 변화는 로봇의 성능과 효율성을 극적으로 끌어올렸습니다.

• 인간을 뛰어넘는 유연성: 아틀라스는 56개의 자유도(Degrees of Freedom)를 가진 관절을 통해 360도 회전이 가능하며, 사람의 움직임을 뛰어넘는 효율성과 민첩성을 보여줍니다.
• 극한 환경 대응 능력: 50kg에 달하는 무게를 번쩍 들어 올릴 수 있는 강력한 힘은 물론, 영하 20도의 혹한부터 영상 40도의 폭염까지 견딜 수 있는 내구성을 갖추고 있어 다양한 산업 현장에 투입될 준비를 마쳤습니다.
• 정교한 작업 수행: 단순히 힘만 센 것이 아닙니다. 손가락과 손바닥에 탑재된 촉각 센서 덕분에 아주 정교하고 섬세한 작업까지 수행할 수 있어, 단순 반복 작업뿐만 아니라 복잡한 조립 공정에도 투입될 수 있습니다.

2. 로봇 지능의 요람: SDF와 RMAC의 시너지

아틀라스가 이처럼 똑똑하고 유능해질 수 있었던 비결은 현대차그룹이 구축한 첨단 데이터 및 학습 인프라에 있습니다. 바로 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’과 ‘RMAC(Robotics Manufacturing & AI Center)’입니다.

• RMAC: 로봇을 위한 데이터 팩토리: RMAC는 로봇이 실제 공장 데이터를 바탕으로 사람과 함께 일하는 방식을 학습하는 거점입니다. 이곳에서 로봇은 수많은 시행착오와 데이터를 통해 지능을 고도화합니다.
• 오빗(Orbit) 플랫폼을 통한 지식 공유: RMAC에서 학습된 최신 지능과 기술은 ‘오빗(Orbit)’이라는 플랫폼을 통해 전 세계에 배치된 모든 아틀라스 로봇과 실시간으로 공유됩니다. 이는 한 대의 로봇이 배운 기술을 수만 대의 로봇이 동시에 익히게 되는 혁신적인 학습 속도를 의미합니다.

3. 글로벌 테크 리더와의 협력: AI 두뇌를 장착하다

현대차그룹은 로봇 혁신의 속도를 가속화하기 위해 구글 딥마인드, 엔비디아와 같은 글로벌 테크 리더들과 강력한 파트너십을 구축했습니다.

특히 구글 딥마인드의 ‘제미나이 로보틱스’가 아틀라스의 두뇌 역할을 맡게 되면서, 아틀라스는 단순한 자동화 기계를 넘어 상황을 이해하고 추론하는 지능형 파트너로 진화하게 되었습니다.

4. 인간 중심 로보틱스: 경쟁자가 아닌 파트너

많은 이들이 로봇이 일자리를 대체할 것을 우려하지만, 현대차그룹이 제시한 로보틱스 철학은 명확합니다. 로봇은 사람과 경쟁하는 존재가 아니라, 사람을 대신해 위험하고 힘든 일을 ‘경쟁’하며 우리의 안전과 효율을 지켜주는 파트너라는 것입니다.

• 가치 있는 일에 집중: 로봇이 위험하고 반복적인 작업을 수행함으로써, 사람은 감독, 의사결정, 창의적인 문제 해결과 같은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있게 됩니다.
• 산업 생태계의 변화: 2026년부터 현대차 공장에 우선 배치될 아틀라스는 생산성을 극대화하고, 안전성을 높이는 새로운 산업 생태계를 구축할 것입니다.

5. CES 2026 현대차, RaaS 모델로 로봇 대중화 시대를 열다

현대차그룹은 로봇 기술의 혜택을 더 많은 기업과 개인이 누릴 수 있도록 ‘Robots-as-a-Service(RaaS)’라는 구독 모델을 도입할 계획을 밝혔습니다.

• 도입 문턱 하락: RaaS 모델은 기업들이 초기 투자 비용 부담 없이 로봇 기술을 도입하고 활용할 수 있게 하여, 로봇 대중화의 문턱을 획기적으로 낮춥니다.
• 미래의 동료: 공장에서 실력을 입증한 아틀라스는 머지않아 우리의 가정과 일상 속으로 들어와 든든한 동료이자 조력자가 되어줄 것입니다.

이번 CES 2026에서 현대차그룹이 보여준 아틀라스와 인간 중심 로보틱스 비전은, 기술이 우리의 삶을 어떻게 더 따뜻하고 희망적으로 변화시킬 수 있는지에 대한 명확한 해답을 제시했습니다. 로봇과 인간이 공존하며 진보하는 미래가 바로 눈앞에 펼쳐지고 있습니다.

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​매년 CES 흥행의 신호탄을 쏘는 회사 중 하나가 바로 LG전자인데요, 이번 CES 2026 LG전자의 현장 열기는 여느때와는 달리 뜨거웠던 것 같습니다. 이번 행사의 주제는 바로 ‘인간 중심의 혁신(Innovation for a Human-Centric Future)’이었습니다. LG전자는 단순히 기술을 뽐내는 것을 넘어, 기술이 어떻게 우리의 삶에 깊숙이 스며들어 더 나은 일상을 만들 수 있을지 그 청사진을 제시했답니다.

LG전자가 제시한 핵심 키워드는 바로 ‘공감지능(Affectionate Intelligence)’입니다. AI가 단순히 명령을 수행하는 기계가 아니라, 인간의 감정과 상황, 그리고 숨겨진 니즈까지 이해하고 배려하며 관계를 맺는 동반자가 된다는 의미입니다. AI의 다음 진화 단계는 바로 인간을 깊이 이해하고 공감하는 능력이 되어야 한다는 LG의 철학이 고스란히 담겨 있었습니다.

스크린을 넘어 우리 삶으로 들어온 ‘행동하는 AI’, 클로이드(Cloyd)

이번 CES에서 가장 큰 주목을 받은 것은 단연 LG의 새로운 홈 로봇인 ‘클로이드(Cloyd)’였습니다.

클로이드는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니었어요. LG는 AI를 단지 스크린 안에 가두지 않고, 물리적인 세상을 돌아다니며 우리를 돕는 ‘행동하는 AI’로 구현해냈습니다. 이 로봇은 사람의 표정이나 목소리 톤 변화를 감지해 우리의 기분을 이해하고, 필요한 도움을 알아서 제공하는 ‘공감지능’의 정수라고 할 수 있습니다.

예를 들어, 우리가 지쳐 보이는 날에는 클로이드가 먼저 다가와 좋아하는 음악을 틀어주거나, 집안의 온도를 조절해주는 식이죠. 이 로봇은 집 안 구석구석을 돌아다니며 가전제품과 네트워크를 연결하고 관리하는 허브 역할까지 수행해요. 마치 가족 구성원 한 명이 더 생긴 것처럼, 클로이드는 우리의 일상을 섬세하게 보듬어주는 ‘제로 레이버 홈(Zero Labor Home)’의 핵심 축이었습니다.

주방과 거실을 바꾸는 AI 에이전트 가전과 혁신 TV

집 안의 풍경 역시 ‘공감지능’을 통해 완전히 새로워지고 있었습니다. LG전자는 AI가 탑재된 다양한 에이전트 가전들을 선보였는데, 이들은 우리의 생활 패턴을 학습하여 집안일을 거의 자동화하는 수준에 도달했습니다.

주방에서는 AI 냉장고가 보관된 식재료의 상태와 유통기한을 점검하고, 우리의 건강 상태에 맞춰 새로운 레시피를 제안합니다. 심지어 인덕션이나 오븐과 연동되어 요리 과정을 자동으로 설정해주기까지 하니, 요리에서 오는 수고로움이 획기적으로 줄어들 것 같네요. 이것이 바로 LG가 꿈꾸는 진정한 ‘제로 레이버 홈’의 모습입니다.

거실에서는 혁신적인 AI TV가 시선을 사로잡았습니다. LG는 기존의 디스플레이 기술을 뛰어넘어, 필요한 순간에만 나타나고 평소에는 벽과 완벽하게 하나가 되는 새로운 차원의 ‘월페이퍼 tv’를 공개했습니다.

이 AI TV는 우리의 시청 습관을 분석하여 콘텐츠를 추천하는 것은 물론, 집안의 조명이나 사운드를 통합적으로 관리하는 스마트 홈 컨트롤 타워 역할을 수행합니다. 스크린이 꺼져 있을 때는 미니멀한 인테리어 오브제가 되거나, 조명 환경에 맞춰 은은한 예술 작품을 띄워주는 기능도 정말 인상 깊었습니다.

집을 넘어 도로 위로 이어지는 끊김 없는 AI 경험

LG전자의 혁신은 집 안에서만 머무르지 않았습니다. 이번 CES에서는 ‘공감지능’을 탑재한 모빌리티 솔루션도 큰 비중을 차지했습니다. LG는 자동차를 단순한 이동 수단이 아니라, ‘또 하나의 생활 공간’으로 정의하고, 집에서 경험하던 AI 편의성을 도로 위까지 확장했습니다.

차량 내부에 탑재된 AI는 운전자의 컨디션을 실시간으로 모니터링하며, 피로도를 감지하면 자동으로 휴식 공간 모드를 활성화하고 맞춤형 음악이나 향기를 제공합니다. 또한, 집의 AI 시스템과 완벽하게 연동되어, 퇴근길에 도착 시간을 예측해 집안의 에어컨을 미리 켜두거나 로봇 청소기를 작동시키는 등 끊김 없는 연결 경험을 제공합니다. 이는 우리의 일상이 물리적인 공간의 경계를 허물고, AI를 통해 매끄럽게 이어지고 있다는 것을 의미합니다.

CES 2026 LG전자, 공감지능이 약속하는 더 따뜻한 미래

LG전자가 CES 2026에서 보여준 ‘공감지능’은 기술이 단순히 효율성을 높이는 것을 넘어, 우리의 삶을 더 따뜻하고 풍요롭게 만들 수 있다는 희망을 보여주었습니다. 홈 로봇 클로이드부터 시작해 주방, 거실, 그리고 모빌리티에 이르기까지, 모든 혁신은 ‘인간 중심’이라는 하나의 철학 아래 통합되고 있었죠.

LG전자는 AI가 우리의 삶을 대신하는 것이 아니라, 우리가 진정으로 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 조력자가 될 것임을 강조했습니다. 기술이 발전할수록 인간성이 더욱 존중받는 미래, LG의 ‘공감지능’이 만들어갈 다음 세대의 삶이 정말 기대됩니다!

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젠스파크 AI로 만든 슬라이드 만들기

AI로 PPT 만들기에는 마이크로소프트 코파일럿에 대한 기대가 처음에는 높았지만 아직까지 그 결과물은 기대와는 다른 상황인 것 같습니다. 이어서 나온 대안은 Claude로 SVG파일로 변환하여 파워포인트에서 활용하는 방법도 소개되었답니다. 하지만 아래 젠스파크로 만든 PPT 만들기는 지금까지 나온 그 어떤 결과물에 비교해볼 때 가장 뛰어난 결과물을 만들어 주는 것 같습니다.

위의 결과물은 다음의 원문을 활용한 글입니다.

https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders?hl=en&fbclid=IwY2xjawJtE75leHRuA2FlbQIxMAABHqGXoKVNT-_Wkv-LNMAExoReAne6_VkmtGlYd8DGEdeNuW3Ouli3kKL50yTD_aem_B–C_3FTva6EskF4DtnmRg

AI가 바꿀 사무직군의 변화는 우리가 예상하는 것보다 더 빨리 변화하고 있는 것 같습니다.

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AI가 알아서 사람의 요청을 개별 사이트로 이동해서 자동으로 해 준다면? 얼마전 OpenAI의 Operator에서 보았던 장면인데요, 기존에 미국으로 한정된 이 서비스가 한국을 포함하여 글로벌로 확대하였다는 소식입니다.

OpenAI Operator는 AI 기반 자동화 솔루션의 최전선에 서 있는 대표적인 기술이라 할 수 있습니다. 올해 1월 미국에서 처음 출시된 Operator는 AI 에이전트로서 사용자의 다양한 업무를 대신 처리할 수 있는 기능을 제공하며, 이번에 OpenAI는 Operator를 호주, 브라질, 캐나다, 인도, 일본, 싱가포르, 한국, 영국을 포함한 여러 국가에서 정식 출시한다고 발표하였습니다. OpenAI Operator가 어떤 기능을 제공하는지, 그리고 앞으로 AI 기반 업무 자동화 시장에 어떤 영향을 미칠지 살펴보고자 합니다.

OpenAI Operator란 무엇인가?

OpenAI Operator는 사용자를 대신하여 특정 업무를 수행하는 AI 에이전트입니다. 이 에이전트는 단순한 정보 검색을 넘어, 티켓 예약, 레스토랑 예약, 경비 정산 제출, 전자상거래 쇼핑 등의 업무를 자동으로 처리할 수 있습니다.

핵심 기능

• 완전 자동화된 업무 수행
• 웹사이트 탐색 및 데이터 수집
• 전자상거래 자동 결제 및 주문 관리
• 일정 관리 및 예약 시스템 통합
• 실시간 피드백 및 사용자 개입 가능

OpenAI의 Operator는 타사 AI 가상 비서나 업무 보조 도구보다 현재까지는 더 정교한 기능을 제공하며, 사용자의 개입 없이도 높은 완성도의 결과를 도출한다는 점에서 주목받고 있습니다.

Operator의 글로벌 확장: 한국에서도 사용 가능!

Operator는 지난 1월 미국에서 처음으로 선보인 후 높은 관심을 받았지만, 초기에는 일부 국가에서만 서비스가 제공되었습니다. 이제 OpenAI는 다양하게 확대해 Operator를 다음과 같은 국가에서 사용할 수 있도록 발표하였습니다.

출시 국가(2025년 2월 기준)

• 미국
• 호주
• 브라질
• 캐나다
• 인도
• 일본
• 싱가포르
• 한국
• 영국

미출시 국가

• 유럽연합(EU)
• 스위스
• 노르웨이
• 리히텐슈타인
• 아이슬란드

한국에서도 정식 출시됨에 따라 이제 국내 사용자들도 Operator의 강력한 기능을 이용할 수 있게 되었습니다.

Operator, 어떻게 사용할 수 있을까?

아직까지 Operator는 ChatGPT Pro 가입자를 대상으로 한 월 200달러 유료 서비스 형태로 제공됩니다.

사용 방법

1. Operator 전용 웹사이트에 접속합니다.
2. ChatGPT Pro 계정으로 로그인합니다.
3. Operator를 통해 원하는 업무를 입력합니다.
4. AI가 자동으로 업무를 수행하고 결과를 반환합니다.

Operator는 별도의 웹 브라우저 창에서 실행되며, 필요 시 사용자가 직접 컨트롤할 수 있습니다. 이는 AI가 자동으로 업무를 처리하는 과정을 실시간으로 확인하고, 개입하여 수정할 수 있는 방식을 제공합니다. 예를 들어, "다음 주 화요일에 서울 강남에서 미팅을 위한 레스토랑을 예약해줘"라고 입력하면, Operator는 적절한 레스토랑 옵션을 검색한 후 사용자의 최종 확인을 받고 자동 예약을 진행할 수 있습니다.

주요 경쟁사와 비교

OpenAI의 Operator는 AI 기반 업무 자동화 시장에서 여러 경쟁사들과 경쟁하고 있습니다.

Google과 Anthropic과 같은 업체가 비슷한 서비스를 준비 중이나, 현재로서는 Operator만이 전 세계적으로 즉각 활용 가능한 수준에 도달한 상태입니다.

기업과 개인 모두에게 유용한 AI 에이전트

Operator는 개인뿐만 아니라 기업 고객에게도 유용한 도구로 활용될 수 있습니다.

기업에서 Operator를 활용하는 방법

• 외부 데이터 적재: 특정 웹 사이트의 정보를 반복적으로 접근해서 데이터 적재하여 파이프라인으로 활용
• 인사 및 채용 관리: 지원서 분류, 일정 관리, 인터뷰 예약
• 재무 및 회계: 경비 청구서 자동 제출 및 승인 프로세스 간소화
• 고객 서비스: AI 챗봇과 연계한 자동화된 상담 지원
• 시장 조사: 웹에서 관련 데이터 자동 수집 및 분석

개인 사용자에게 유용한 활용 예

• 여행 계획: 비행기 및 호텔 예약, 관광 명소 추천 및 일정 자동 생성, 레스토랑 예약
• 업무 자동화 도구: 회의 일정 조정, 이메일 작성 및 전송, 온라인 쇼핑 및 비용 비교

Operator는 단순한 AI 챗봇이 아니라 실제 업무를 자동화하는 강력한 비서 역할을 할 것입니다.

Operator의 미래 전망

현재 Operator는 ChatGPT Pro 사용자에게 제한적으로 제공되지만, OpenAI는 앞으로 더 많은 사용자가 보다 저렴하게 이용할 수 있도록 할 계획이라고 밝혔습니다. 또한, 향후 업데이트를 통해 Operator의 기능이 더욱 강화될 것으로 기대됩니다.

기대되는 변화

• 더 많은 플랫폼과 통합: Google 캘린더, Slack, Zoom 등과의 연동
• 음성 명령 지원: 음성만으로 AI 에이전트 컨트롤 가능
• 더 똑똑한 AI 모델 적용: 사용자의 개별 습관과 선호도를 반영한 맞춤형 서비스

AI 기반 자동화 기술이 계속 발전하면서 Operator는 개인의 디지털 비서로써, 그리고 기업의 자동화 파트너로서의 역할을 더욱 강화할 것입니다.

마치며

OpenAI Operator의 글로벌 출시는 AI 기술이 우리의 일상에 깊숙이 스며드는 중요한 전환점을 의미합니다. 특히, 한국을 포함한 여러 국가에서 사용 가능해진다는 점은 AI의 대중화를 더욱 가속할 것입니다.

여러분은 AI가 실제 생활에서 업무를 대신 처리해 주는 환경을 상상해 본 적이 있나요? 이제 Operator는 이 미래를 현실로 만들어줄 것입니다.

지금 바로 ChatGPT Pro에서 Operator를 직접 체험해 보세요.

참고

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