NVIDIA와 LG 그룹, AI 팩토리 및 물리 AI 생태계 구축을 위한 전략적 협력

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TL;DR

NVIDIA와 LG 그룹이 로봇, 자율주행, 데이터 센터 기술을 아우르는 AI 팩토리 구축을 위해 협력한다. 양사는 NVIDIA의 풀스택 AI 플랫폼과 LG의 제조 기술 및 데이터를 결합하여 물리 AI 시스템을 위한 통합 워크플로우를 구현한다. 이 협력은 로봇 시뮬레이션, 자율주행 아키텍처, 소버린 AI 모델인 EXAONE의 고도화를 포함한다. NVIDIA DSX 플랫폼을 기반으로 확장 가능하고 에너지 효율적인 AI 팩토리 인프라를 조성하여 차세대 AI 산업 표준을 정립한다.

배경

AI 인프라 기초 지식, 디지털 트윈 개념, 로봇 공학 기초

대상 독자

AI 인프라 구축 및 물리 AI 시스템 개발에 관심 있는 엔지니어 및 기업 관계자

의미 / 영향

이번 협력은 제조, 로봇, 자율주행 등 물리적 산업 현장에 AI를 통합하는 표준 모델을 제시한다. 특히 AI 팩토리 인프라와 소버린 AI 모델의 결합은 기업이 자체적인 AI 경쟁력을 확보하고 운영 효율성을 극대화하는 데 중요한 전환점이 된다.

섹션별 상세

LG 전자는 NVIDIA Isaac Sim과 Isaac Lab을 활용해 가정용 로봇을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 훈련하며, Isaac GR00T 모델을 도입해 로봇의 추론 능력을 강화한다.

근거

LG 전자는 NVIDIA Isaac Sim과 Isaac Lab을 활용해 가정용 로봇을 가상 환경에서 시뮬레이션하고 훈련한다. — Advancing Physical AI and Robotics 섹션

LG CNS는 물리 AI 데이터 팩토리를 구축하여 로봇 및 산업용 AI 프로젝트를 위한 고품질 학습 데이터를 생성하고, PhysicalWorks 플랫폼에 NVIDIA의 로봇 기술을 통합한다.

NVIDIA DSX 플랫폼을 기반으로 LG 전자와 LG Uplus 등은 냉각 솔루션과 모듈형 설계를 적용한 고성능 AI 팩토리 인프라를 구축하여 전력 및 열 관리 요구사항을 해결한다.

LG AI 연구원은 NVIDIA Blackwell GPU와 NeMo 프레임워크, TensorRT-LLM을 활용하여 소버린 AI 모델인 EXAONE을 고도화하고, 기업용 챗봇 서비스인 ChatEXAONE을 통해 비즈니스 전반의 AI 전환을 가속한다.

자율주행 분야에서 LG 전자는 NVIDIA DRIVE 플랫폼과 아키텍처를 자사 ADAS 및 차량용 AI 시스템에 정렬하여 소프트웨어 정의 차량 개발을 추진한다.

기술

NVIDIA Isaac Sim
NVIDIA Isaac Lab
NVIDIA Isaac GR00T
NVIDIA Cosmos
NVIDIA DSX
NVIDIA DRIVE
NVIDIA Blackwell
NVIDIA NeMo
NVIDIA TensorRT-LLM
EXAONE

활용 사례

AI 팩토리 구축
가정용 로봇 개발
자율주행 시스템
산업용 AI 데이터 생성