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AI가 디지털 환경을 넘어 자동차와 로봇, 산업용 머신 등 물리적 세계로 확장되면서 피지컬 AI(Physical AI)를 구현하기 위한 에코시스템 차원의 협력이 본격화되고 있다. AI 모델부터 컴퓨팅, 센서, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 통합하는 복잡성을 줄이고 실제 배포를 앞당기기 위한 움직임이다. 

Arm은 피지컬 AI 개발을 위한 ‘Arm Total Design for Physical AI’를 발표하고, 로봇 시스템의 역량을 공통 기준으로 정의하기 위한 ‘로보틱스 역량 프레임워크(Robotics Capability Framework)’를 공개했다. 

Arm Total Design for Physical AI에는 AWS, ECARX, 허깅페이스, 리퀴드 AI, NXP, QNX, 지멘스, 유니트리 로보틱스 등 80개 이상의 기업이 참여한다. 국내에서는 삼성 파운드리와 텔레칩스, 가온칩스, 보스세미컨덕터가 합류했다. 

AI 모델부터 센서·컴퓨팅까지 통합 협력 

피지컬 AI는 AI 모델과 소프트웨어, 컴퓨팅 하드웨어, 센서, 액추에이터 등을 결합해 머신이 주변 환경을 감지하고 판단해 스스로 행동하도록 구현하는 기술이다. 하지만 다양한 기술을 하나의 신뢰할 수 있는 시스템으로 통합해야 해 개발 복잡성이 높은 분야로 꼽힌다. 

Arm은 Total Design을 통해 소프트웨어 스택과 AI 모델, 센서, 컴퓨팅 하드웨어, 가상 플랫폼, 디지털 트윈 등 기술 스택 전반의 전문성을 결집한다. 이를 통해 시스템 통합 리스크를 낮추고 워크로드를 최적화하는 한편, 개념 검증에서 실제 배포까지 걸리는 시간을 단축한다는 전략이다. 

로보틱스 분야에서는 시스템 역량을 일관되게 설명하고 비교할 수 있는 공통 기준 마련에도 나섰다. 새롭게 공개한 로보틱스 역량 프레임워크는 실제 활용 사례를 로봇의 동작 및 출력과 연결하고, 지연 시간과 컴퓨팅 배치, 메모리·전력 제약, 결정론적 동작, 안전성 등 시스템 요구사항을 바탕으로 로봇의 고도화 수준을 단계별로 정의할 예정이다. 

Arm은 SAE 레벨이 자동차의 주행 자동화를 설명하는 공통 기준으로 활용되는 것처럼 로보틱스 분야에도 공통 언어가 필요하다고 설명했다. 향후 로보틱스 에코시스템 기업들과 협력해 프레임워크를 지속적으로 발전시킬 계획이다. 

Arm은 피지컬 AI가 향후 가장 큰 컴퓨팅 기회 가운데 하나로 성장할 것으로 보고 있다. 기술 스택 전반의 기업들이 혁신과 차별화를 유지하면서도 공동으로 활용할 수 있는 기반을 구축해 피지컬 AI 기술의 실제 산업 현장 배포를 가속한다는 방침이다.