삼성 시뮬레이션 18시간→41초, 엔비디아 피지컬 AI 협력

엔비디아가 2026년 11월 9일 밝힌 국내 기업 협력 내용 가운데, 삼성전자는 약 18시간 걸리던 반도체 시뮬레이션을 GPU 가속으로 41초 만에 처리했습니다. 엔비디아는 삼성전자, LG전자, 카카오모빌리티 등 국내 기업들과 가속 컴퓨팅과 AI, 시뮬레이션 기술을 활용해 한국의 ‘피지컬 AI’ 생태계 발전을 지원하고 있다고 밝혔습니다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 물리적 환경을 이해하고 로봇이나 자동차 등을 제어하는 기술입니다.

세 기업은 엔비디아 기술로 무엇을 하고 있나

• 삼성전자: 반도체 소재 연구와 공정 개발, 소자 설계 등에 AI 기술을 적용하고 있습니다. 엔비디아에 따르면 ‘피직스네모’를 활용한 반도체 열·기계 분석에서 기존 32코어 중앙처리장치(CPU)로 약 18시간 걸리던 시뮬레이션을 그래픽처리장치(GPU) 가속 기술로 41초 만에 처리했습니다. 연산 속도로 약 1600배입니다.
• LG전자: 엔비디아의 로봇 AI 모델 ‘아이작 GR00T’를 활용해 로봇 학습과 제조 환경 시뮬레이션을 고도화합니다. 양사는 LG전자의 ‘클로이드’ 로봇을 실제 제조 환경에서 작동시키는 시연을 마쳤고, AI 학습과 성능 검증을 반복하는 기술 개발 체계도 구축했습니다.
• 카카오모빌리티: 엔비디아의 자율주행 플랫폼 ‘하이페리온’과 안전 기술 ‘헤일로스’를 활용해 운전자 개입 없이 정해진 구역에서 운행하는 레벨4 자율주행 시스템을 개발합니다. 기아의 목적기반차량(PBV)을 중심으로 기술을 통합해 국내 자율주행 서비스 상용화 기반을 마련할 계획입니다.

한국 기업 AX 시사점

삼성전자 사례에서 볼 지점은 속도 자체보다 반복 횟수입니다. 해석 한 번에 약 18시간이 걸리면 설계 조건을 바꿔 검증하는 일이 하루 한 번도 빠듯하지만, 41초라면 조건을 바꿔 가며 여러 번 돌려 볼 수 있습니다. 설계·공정 해석에 시간이 오래 걸리는 조직이 GPU 가속을 검토한다면, 반복 횟수가 가장 많이 막혀 있는 해석부터 대상으로 고르는 편이 순서입니다.

LG전자는 제조 환경 시뮬레이션에서 로봇 학습을 고도화하면서, 클로이드를 실제 제조 환경에서 작동시키는 시연까지 마쳤습니다. 가상 환경에서 학습·검증을 반복한 뒤 실제 현장으로 옮기는 순서입니다. 로봇 도입을 검토한다면 로봇 기종보다, 그 로봇을 가상 환경에서 학습·검증할 수단이 있는지부터 따져 보는 편이 안전합니다.

세 기업의 진행 단계도 서로 다릅니다. 결과 수치가 나온 일(삼성전자), 시연을 마친 일(LG전자), 개발하며 상용화 기반을 마련할 계획인 일(카카오모빌리티)이 한 발표에 함께 들어 있습니다. 협력 발표를 도입 검토 자료로 쓸 때는 이 세 단계를 구분해 읽어야 합니다.

이번 주에 확인해 볼 것은 하나입니다. 우리 조직의 설계·공정 해석 가운데 한 번 돌리는 데 몇 시간 이상 걸려 반복이 막혀 있는 작업이 무엇인지 목록으로 적어 보십시오.

출처: 엔비디아, 삼성·LG·카카오 손잡고 韓 ‘피지컬 AI’ 키운다