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[스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] "피지컬 AI(인공지능) 분야에서 우리나라가 중국보다 뒤처졌다고 생각할 필요는 없다. 우리는 데이터 확보, 내비게이션, 실시간 제어 등 핵심 요소 기술에서 이미 세계적 수준에 도달해 있고 저전력 AI 칩까지 개발해 온 경험이 있다." 유회준 카이스트(KAIST) 인공지능반도체대학원장은 31일 국회의원회관에서 열린 제1회 '국가미래전략기술포럼'에서 이 같이 말했다. 유 원장은 이 자리에서 '피지컬 AI(Physical AI)' 개념과 한국형 발전 전략을 제시했다. 이번 포럼은 '인공지능 대전환(AX)의 미래: 피지컬 AI'를 주제로, 국회 과학기술정보방송통신위원회 간사 최형두 국민의힘 의원과 산업통상자원중소벤처기업위원회 위원 김한규 더불어민주당 의원이 공동 주최했다. 유 원장은 이날 기조발표에서 "피지컬 AI는 단순한 알고리즘이나 소프트웨어가 아니라 반도체, 로봇, 센서 등 물리적

중국 AI(인공지능) 스타트업 딥시크가 저사양 AI 반도체로 학습한 이른바 '고성능·저비용 AI'를 공개한 가운데, 국내에서는 이미 지난해 딥시크가 사용한 H800보다 저렴한 '게임용 GPU'로 AI를 학습시킨 사례가 있어 뒤늦게 주목받고 있다. 딥시크 AI의 개발 비용을 낮춘 핵심 기술인 'MoE(Mixture of Expert·전문가 기반 혼합형)'도 국내에서 구현됐다. 딥시크가 공개한 R1이 화제가 된 건 엔비디아의 저사양 GPU(그래픽처리장치)인 H800을 써서다. 개당 6000만원을 호가하는 고사양 GPU(그래픽처리장치) H100으로 훈련한 챗 GPT와 달리, H100과 비교해 성능은 30% 떨어지지만 가격은 수천만 원 저렴한 H800을 활용해 고성능 AI를 개발하는데 성공했기 때문이다. 그런데 한동수 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 지난해 9월 공개한 분산 학습 프레임워크 '스텔라트레인(Stella Train)'은 H800보다도 저렴한 100만~300만원대 저가