0. AX 2.0

• AX 1.0은 현재 우리가 경험하고 있는 단계로 텍스트나 이미지를 생성하는 기술에 집중한다. 초거대 모델을 기반으로 하지만 운영에 고비용이 발생한다.

• AX2.0은 생성을 넘어 행동에 초점을 맞춘 단계이다.

• 현재 AX 패러다임은 AX 1.0(생성)에서 AX 2.0(행동과 자율) 단계로 급격히 이동하고 있다.

• AX 2.0의 2가지 핵심 축은 소프트웨어 중심의 에이전틱 AI와 하드웨어 중심의 피지컬 AI이다.

  • 에이전틱 AI

  단순히 질문에 답하는 것이 아니라 사용자의 목표를 달성하기 위해 추론 → 계획 → 실행 과정을 스스로 반복하는 AI이다.

  • 스스로 API를 호출해 외부 앱을 실행하거나 복잡한 업무(예: "이번 달 매출 분석 보고서를 쓰고 담당자들에게 메일 보내줘")를 한 번의 명령으로 끝낸다.
  • '인지' 프로세스를 넘어선 '대행(Agency)' 능력
  • 피지컬 AI

  디지털 세상의 지능이 현실 세계(물리적 환경)와 상호작용하는 단계

  • 휴머노이드 로봇, 자율주행 드론, AI 기반 스마트 팩토리 등이 대표적으로 나타난다.
  • 센서와 AI를 통한 환경 인식과 실시간 물리적 제어 기술의 결합.

1. 에이전틱 AI

• 수많은 ai agent들이 개발 되었지만 자율적으로 인지행동을 하는 것에 한계가 있고 실제로도 도입이 잘 안되고 있다고 한다.
• 앞으로는 단순히 생성하는 것을 넘어서 장기 메모리를 통한 사용자의 맥락을 이해하고 이에 따라서 자율적으로 행동하는 에이전틱 AI 시대가 올 것이라고 한다.

2. 피지컬 AI

• 현재 AI가 디지털 환경을 벗어나 로봇, 자동차 등의 현실 세계의 개체와 결합하여 직접 행동하는 단계인 피지컬 AI 시대에 접어들고 있다.
• 주요 사례로는 테슬라의 옵티머스 2, 보스턴 다이나믹스의 아틀라스와 같은 휴머노이드 로봇등이 있다.
• 실생활의 움직이는 모든 것(드론, 선박, 자동차, 로봇 등)에 피지컬 AI가 적용될 수 있어 현대인이 일상 속에서 AI를 체감할 수 있을 것 같다.
• 피지컬 AI 풀스택 혁신을 위해서는 멀티모달 지능과 물리 법칙 이해가 결합된 로봇 파운데이션 모델과 AI 트윈 기술이 필요하다고 한다.

3. AI 반도체

• 원래 AI 반도체의 절대 강자인 nvidia를 중심으로 amd, intel, 그리고 자사 서비스에 특화된 빅테크들이 반도체를 생산하고 있다.
• 다만 GPU는 비용과 전력 소모가 크다는 단점이 있다.
• 그래서 GPU 대비 가격은 $1/5 \sim 1/10$ 수준이고 전력 효율은 약 10배 뛰어난 NPU에 시장이 본격적으로 관심을 가지게 되었다.
• 또한 AI 연산의 focus가 학습에서 추론으로 이동한 만큼 NPU가 더욱 각광 받고 있는 상황이다.
• 연산이 빨라진 만큼 고대역폭, 고용량의 메모리의 수요가 늘어나고 있다.
• HBM4로의 세대 교체, 프로세서와 메모리를 통합한 PIM, 대용량 데이터 전송을 위한 CXL 3.0 등의 차세대 메모리 기술 경쟁이 진행 중이라고 한다.