스마트팩토리 ‘VLM·Edge AI’ 도입, 비용 장벽 허물 해법 모색

스마트팩토리 시장이 확산하고 있지만, 하드웨어 도입 비용의 벽은 여전하다. 본지 취재에 따르면 뉴로클이 최근 ‘VLM(Visual Language Model)·Edge AI’ 융합 솔루션을 공식 발표하며 국내외 제조업계에 새로운 전환점을 제시했다. 현장의 최우선 관심사는 언제나 ROI(투자 대비 효율)와 확장성이다. AI 기반 자동화, 특히 생산·품질 검사 영역에서 ‘AI+로봇’ 발전 속도는 인상적이지만, 고성능 GPU 장착 고가 서버 및 데이터센터 중심 인프라 의존성은 중견·중소 제조업체에겐 현실적인 진입장벽이 될 수밖에 없었다.

뉴로클이 하드웨어 부담을 크게 줄일 수 있다는 점에 초점을 맞춘 것은 최근 글로벌 컨설팅 기업의 데이터와 맥락이 맞닿는다. 맥킨지, BCG 등은 2025~2027년까지 아시아 제조업의 AI 도입률이 매년 두 자릿수 증가 전망을 내놓는 한편, 제조업 AI 프로젝트의 절반 이상이 ‘초기 하드웨어·운영 비용 부담’으로 본격 확장 전 단계에서 멈춘다는 조사 결과도 동시에 언급한다. VLM·Edge AI 융합 솔루션은 바로 이 영역의 패러다임 전환을 겨냥했다.

VLM은 대규모 멀티모달 AI 모델, 즉 이미지·텍스트를 동시에 해석해 복합적 작업을 처리하는 최신 구조다. 자연어로 ‘공정별 결함 위치 알려줘’, ‘카메라 13번 화면에서 불량품 골라내’와 같은 질의를 주면, 현장 카메라·센서 데이터와 연동해 즉시 분류·지시가 가능하다. 여기에서 ‘Edge AI’가 중요한 역할을 담당한다. 현장에서 수집된 데이터의 의사결정(분석·판단)을 클라우드 전송 없이 엣지 서버·장치 내에 내재된 AI가 바로 처리한다. 이로써 기존 대비 방대한 서버 렌털·운영비용이나 네트워크 지연 문제를 대폭 줄여준다. 뉴로클이 내놓은 VLM·Edge AI 패키지는 이 논리적 조합을 실질적 옵션으로 상용화한 것이 특징이다.

비슷한 맥락에서, 최근 글로벌 AI 팩토리 솔루션 시장을 주도하는 미국 레이븐 AI, 일본 FANUC, 독일 지멘스도 엣지 기반 AI·머신비전 통합 모델을 속속 내놓고 있다. 각사의 정책 공통점은 ‘제조 라인 현장에서 즉시 운영, 실시간 대응, 하드웨어 비용 최소화’이다. 뉴로클의 전략 역시 전 세계 공급망 압박, 인건비 상승, 공장 무인화 신뢰성 확보와 맞물린다. 실제로 자동차·전자·식품·화학 등 국내 대표 기업들이 실증 테스트에 착수한 배경 역시 비용 절감뿐만 아니라 유연한 맞춤 대응 가능성에 있다. 피력된 사례에 따르면 기존 스마트팩토리 초기화 비용이 수십억 원대에 달했으나, 엣지 AI 기반 모듈 통합 후 30~50%까지 절감 효과를 본 것으로 나타났다.

하지만 AI 기반 스마트팩토리의 도입이 무조건 장밋빛만은 아니다. 첫째, VLM과 같은 대규모 멀티모달 AI는 막대한 연산량에 최적화된 하드웨어가 여전히 필요하다. 엣지 설비에서 경량화된 AI만 적합한 일부 공정이 있는 한계, 그리고 실제 운영 데이터를 주기적으로 클라우드와 연동해 알고리즘을 재교육(리트레이닝)하는 과정에서 추가 네트워크나 추가 장비 투자가 불가피하다. 둘째, 품질 관리나 보안 위험성 문제다. 한 번의 오류가 전체 라인 생산 중단이나, 품질 하자 대량 발생으로 연결될 수 있다. 그래서 선진 IT기업이나 제조사는 AI 인식 오류 가능성, 데이터 변조 위협 등에도 주목한다. 실제 해외 사례에서 AI기반 검수 시스템이 복수의 불량품을 놓쳐 수십억 원대 리콜로 이어진 사례가 보고된 바 있다. 이를 위해선 사람 중심의 감시 체계, 복수 단계 알고리즘 평가 및 예외 상황 대응 매뉴얼 등 병행이 필요하다.

기술 기회 측면에서 한국 제조업은 이번 뉴로클의 ‘VLM·Edge AI’ 사례를 계기로 하드웨어 의존형 AI 솔루션의 진입 문턱을 한 층 낮출 수 있게 됐다. 중소·중견 공장 자동화 역시 인간 감각+데이터 기반 결합형 ‘현장 최적화’로 거듭나는 흐름이 가속화될 전망이다. 최근 삼성, LG, 현대자동차 등 국내 선도 기업들 역시 사내 외 인재를 중심으로 엣지 기반 AI 트윈 공정, 예지정비, 실시간 품질 개선을 시범 운영 중이라는 점, 더 나아가 글로벌 부품 공급망 혼란이 반복되고 있는 가운데, 각사별 맞춤형 AI+엣지 도입 전략이 단순 비용 절감뿐 아니라, 중복 투자 방지·재고 리스크 관리 등 전방위 위험 대응으로 확장되고 있다.

전문가는 “제로 트러스트(Zero Trust) 보안 원칙, AI-인간 혼합 의사결정 체계, 엣지-클라우드 연계 재학습 프로세스 등 신기술과 운영조건의 적절한 균형 확보가 중요하다”고 강조했다. 결론적으로, 스마트팩토리 AI 고도화의 동인으로서 뉴로클의 이번 시도는 국내 제조 현장의 하드웨어 비용 리스크 해소와 데이터 중심 혁신의 핵심 실마리를 보여준다. 시장 확대+현장 리스크 상존의 양면성을 모두 살펴야 할 시점이다.

— 유재혁 ([email protected])