일본 AI 기술 동향 — 2026년 10월 22일

오늘 전하는 일본 AI 동향은 10월 20~21일에 나온 움직임으로, 정부 직원이 직접 AI 에이전트를 만들어 쓰는 시대가 일본 정부에서 시작됐다는 소식, 2나노급 반도체를 의료 영상 AI에 쓰려는 대형 프로젝트의 채택, 광전융합을 품은 AI 프로세서 설계 과제, 휴머노이드와 공작기계가 자연어로 말을 주고받으며 가공하는 시스템, 그리고 데이터센터 냉각 전력을 30% 줄이겠다는 냉각 부품 개발이 겹쳤습니다. 쓰는 쪽, 의료, 칩 설계, 공장, 냉각이라는 다섯 층이 이틀 사이에 함께 움직인 셈입니다.

디지털청, 정부 직원 약 18만 명 대상 '겐나이'에 AI 에이전트 환경 제공 시작 — 안전 기준 '겐나이 기준'도 공표, 2027년 오픈소스 공개 예정

디지털청이 10월 20일, 정부 직원 약 18만 명이 쓰는 생성 AI 이용 환경 '가버먼트 AI 겐나이(源内)'에 AI 에이전트 이용 환경을 도입한다고 발표했습니다. 자연어로 지시하면 여러 작업을 묶어 자동으로 실행하고 결과를 파일이나 문서로 내주는 '에이전트 챗'은 같은 날부터 각 부처에 순차 도입됐고, 파일 조작과 명령 실행을 수십~수백 단계까지 이어 붙여 웹 앱 시제품까지 만들 수 있는 개발 환경 '겐나이 공방'은 12월 무렵까지의 도입을 목표로 합니다. 직원이 만든 작업 절차(스킬)를 부처를 넘어 공유하는 '겐나이 라이브러리'도 함께 갖춥니다. 디지털청은 자사 조사 기준으로, 고도의 AI 코딩 에이전트에 상당하는 환경을 전문 직원이 아닌 일반 직원도 일상 업무에서 쓸 수 있는 정부 공통 기반으로서 약 18만 명 규모로 도입하는 것은 세계 최초의 시도라고 설명했습니다. 에이전트는 실행 범위가 넓어지는 만큼 위험도 커지기 때문에, 이용자·관리자·개발자 각각의 책무를 정한 안전 기준 '겐나이 기준'을 AI 세이프티 인스티튜트(AISI)의 협력을 받아 같은 날 제정·공표했고, 두 환경은 2027년 2월 무렵 '겐나이 OSS Ver.2.0'으로 오픈소스 공개할 예정입니다. 겐나이는 2026년 5월부터 전 부처 약 18만 명을 대상으로 한 대규모 실증 중이며, 이번 제공 시작은 그 실증이 '답하는 AI'에서 '일을 실행하는 AI'로 넘어가는 분기점입니다. ITmedia NEWS, TECH+

LSTC·홋카이도대·후지필름 등, 추론 특화 2나노 반도체를 쓰는 의료 영상 AI 개발 시작 — 현행 GPU 대비 속도 5배·전력 효율 10배 목표, NEDO 채택

라피더스 등이 참여하는 기술연구조합 최첨단반도체기술센터(LSTC)와 홋카이도대학, 후지필름, GE헬스케어·재팬, 벨기에 연구기관 imec 등 5자가 10월 20일, 추론에 특화한 2나노 세대 반도체를 활용하는 고속·저소비전력 의료 영상 처리 시스템의 연구개발이 NEDO 사업으로 채택됐다고 발표했습니다. CT 영상 진단, 초음파 진료, 수술 영상 해석이라는 세 시스템을 대상으로, 의료기기 안에서 실시간으로 도는 AI 추론 기반을 만드는 것이 목표입니다. 의료 영상이 고해상도·대용량화되는데도 환자 정보를 다루는 특성상 병원 밖 클라우드로 보내기 어렵고, 현행 GPU는 소비전력과 처리 지연이 병목이 되고 있다는 것이 출발점입니다. 성능 목표는 현행 GPU와 비교해 영상 처리 속도 5배 이상, 에너지 효율 10배 이상이며, 시스템 전체 소비전력은 현행 GPU의 절반 정도를 상정합니다. 연구 기간은 2031년 9월까지로, 2028년도까지는 IBM의 5나노 반도체로 검증하고 2029년도 이후에는 2나노 반도체를 써서 홋카이도대학병원에서 유용성을 확인한다는 일정입니다. 쓸 2나노 반도체의 제조처는 아직 정해지지 않았다고 밝혔지만, 홋카이도대학 교수는 기자회견에서 라피더스가 최유력 후보라고 말했습니다. 첨단 반도체와 그 반도체를 쓸 응용을 동시에 개발하겠다는 구도라는 점에서, 라피더스의 양산 계획과 맞물려 주목되는 프로젝트입니다. 일본경제신문, TECH+, The Japan Times

PFN과 텐스토렌트, 광전융합 기술을 품은 'xPU 설계·개발' 과제로 NEDO에 채택 — 5년 연구로 학습·추론 겸용 고효율 AI 프로세서 목표

프리퍼드 네트웍스(PFN)와 미국 텐스토렌트가 10월 21일, 두 회사의 공동 제안이 NEDO의 포스트5G 정보통신 시스템 기반 강화 연구개발 사업에서 '광전융합 기술을 도입한 xPU 설계 및 개발' 테마로 채택됐다고 발표했습니다. 어제 전한 NTT 그룹 중심의 광전융합 양산 기술 과제와는 별개의 테마로, 이쪽은 빛과 전기를 잇는 기술을 전제로 AI 프로세서 자체를 어떻게 설계할 것인가에 초점을 둡니다. 5년간의 연구개발에서 두 회사는 광전융합과 첨단 패키징 기술을 살린 AI 프로세서의 시스템 통합 기술 개발을 함께 맡고, PFN은 3차원 메모리 적층 기술로 초고대역폭 메모리를 갖춘 AI 칩렛 개발도 담당합니다. 목표는 학습과 추론 양쪽에서 높은 성능과 효율을 내는 시스템이며, 에이전트형 AI와 피지컬 AI, 과학 분야 AI 같은 다음 단계의 활용처를 염두에 두고 연구 성과를 사업화로 잇겠다는 계획입니다. AI 모델과 워크로드가 계속 커지는 가운데 연산 수요를 감당할 인프라가 필요하다는 문제의식에서 출발한 과제로, 일본의 대표 AI 기업인 PFN이 반도체 설계 쪽으로 발을 넓히는 움직임으로도 읽힙니다. Morningstar(ACCESS Newswire)

미쓰비시전기, 휴머노이드와 CNC 공작기계가 피지컬 AI로 연계하는 가공 시스템 개발 — 자연어로 작업 분담, 2030년 실용화 목표

미쓰비시전기가 10월 21일, 피지컬 AI를 매개로 휴머노이드 로봇과 CNC 공작기계가 매끄럽게 연계하는 가공 시스템을 개발했다고 발표했습니다. 시스템은 세 요소로 이뤄집니다. 작업자의 자연어 지시를 해석해 등록된 작업 목록에서 필요한 작업을 조합해 계획을 자동 생성하고, 공작기계와 로봇에 작업을 나눠 관리하는 'AI 가공 태스크 플래너', 피지컬 AI를 탑재해 자연어로 조작 정보를 주고받으며 가공을 실행하는 CNC 공작기계, 그리고 일반적인 휴머노이드 로봇입니다. 플래너와 공작기계에는 자사 AI 기술 'Maisart'로 새로 개발한 피지컬 AI가 들어갑니다. 지금까지는 휴머노이드를 공작기계와 붙이려면 로봇마다 개별 통신 기능과 제어 순서를 개발해야 해 도입 장벽이 컸는데, 이번 구조는 로봇 기종에 의존하지 않는 연계를 내세워 고도의 시스템 통합 없이도 셋업, 청소, 완성품 꺼내기, 운반, 검사, 이상 대응처럼 사람이 맡아 온 주변 작업을 로봇으로 대체하기 쉽게 하는 것이 목표입니다. 실용화 목표는 2030년으로, 기능 고도화와 실증 실험을 이어 갈 계획이며, 10월 26일부터 도쿄 빅사이트에서 열리는 JIMTOF2026에서 데모를 전시할 예정입니다. 로보스타

히타치, GPU 냉각용 콜드플레이트 개발 — 'U자 터널 유로' 구조로 냉각 전력 약 30% 절감 전망, 조기 사업화 목표

히타치제작소가 10월 21일 기자회견에서, 데이터센터의 전력 소비를 줄이는 GPU 냉각용 콜드플레이트를 개발했다고 발표했습니다. 핵심은 냉각수를 GPU 발열부에 직접 닿게 한 뒤 U자 형태로 되돌리는 독자 구조 'U자 터널 유로'입니다. 수천 개의 미세 유로를 병렬로 배치해 약 40도의 냉각수로도 GPU 전체를 고르게 식히고, 차가운 물과 데워진 물이 섞이지 않아 냉각 성능이 유지되는 구조입니다. 온도가 높은 냉각수를 쓸 수 있으면 외기 냉각을 활용하기 쉬워져 전력을 많이 먹는 냉각기(칠러) 의존도를 낮출 수 있고, 도쿄 등 도시의 외기 조건으로 연간 시뮬레이션한 결과 냉각 설비 전체의 소비전력을 약 30% 줄일 수 있다는 전망을 얻었다고 합니다. 제조 방식도 특징으로, 금속을 깎는 가공 없이 인쇄회로기판 공정과 같은 에칭으로 미세 유로를 낸 얇은 동박을 수십 장 겹쳐 열압착하는 적층 구조라 대량생산과 저비용화를 기대할 수 있다고 설명했습니다. 아직 연구개발 단계의 성과 발표이지만, 히타치는 실기 검증을 포함해 가능한 한 빨리 사업화하겠다는 방침이며, 앞으로 펌프와 칠러를 포함한 냉각 설비 전체의 고성능화와 자사 디지털 서비스와의 연계로 발전시켜 나갈 계획입니다. MONOist, 일본경제신문, ZDNET Japan

새로운 일본 AI 소식이 있을 때마다 이 시리즈로 이어 가겠습니다.