머니투데이

AI(인공지능) 테크 기업 크라우드웍스는 지난 10일 농촌진흥청(이하 농진청) 산하 국립농업과학원에서 열린 농업 분야 AX(AI전환) 혁신을 위한 AI 기술 협력을 위한 간담회에 참석했다고 15일 밝혔다. 이번 간담회는 농업분야 디지털 전환과 AI 활용 확대를 위해 최신 AI 선도기술을 공유하고 이를 산업 현장에 적용하기 위한 구체적 방안을 논의하고자 마련됐다. 이 자리에는 성제훈 국립농업과학원 원장, 김형태 성균관대 인공지능융합원 산학교수, AI 솔루션 기업 스페이스뱅크 등 산학연을 아우르는 주요 관계자들이 참석했다. 현재 농진청은 농림위성을 기반으로 한 차세대 AI 농업관측 체계를 구축·운영하고 있다. 지난 7일 우주항공청과 농진청, 산림청이 공동 추진해 한국 독자 기술로 개발한 국내 최초의 농림위성이 성공적으로 발사됨에 따라, 전국 농경지와 산림 데이터를 수집할 수 있는 기반이 마련됐다. 이를 통해 수집되는 위성자료는 향후 농경지 변화 분석, 작황 관측, 가뭄과 병해충 재해 대응, 산림 변화 모니터링 등에 전방위적으로 활용될 예정이다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. AI 테크 기업 크라우드웍스가 최근 농촌진흥청 산하 국립농업과학원에서 열린 농업 분야 AX 혁신을 위한 AI 기술 협력 간담회에 참석했다고 15일 밝혔다. 이번 간담회는 농업분야 디지털 전환과 AI 활용 확대를 위해 최신 AI 기술을 공유하고 이를 산업 현장에 적용하기 위한 구체적 방안을 논의하고자 마련됐다. 최근 농진청은 농림위성을 기반으로 한 차세대 AI 농업관측 체계를 구축·운영하고 있다. 지난 7일 우주항공청과 농진청, 산림청이 공동 추진해 한국 독자 기술로 개발한 농림위성이 발사됨에 따라 전국 농경지와 산림 데이터를 수집할 수 있는 기반이 마련됐다. 이를 통해 수집되는 위성자료는 향후 농경지 변화 분석, 작황 관측, 가뭄과 병해충 재해 대응, 산림 변화 모니터링 등에 전방위적으로 활용될 예정이다. 이번 간담회에서는 국가 연구기관이 보유한 고품질 위성·농업 데이터에 민간의 첨단 AI 기술을 결합해 '농업 AX의 새로운 실증모델'을 구축하는 방안이 논의됐다.

AI(인공지능) 테크 기업 크라우드웍스는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '2026년도 AI허브 학습용 데이터(추론용) 사업'의 '복합 문서 기반 지식 추론 데이터' 구축 과제를 수주했다고 7일 밝혔다. 이번 과제는 크라우드웍스가 주관기관을 맡고 워트인텔리전스·젠다이브가 공동 참여하는 컨소시엄 형태로 수행한다. 최근 국산·글로벌 생성형AI를 대상으로 한 한국어 전문지식 평가에서 대다수 AI 모델의 추론 능력이 인간 평균에 미달하는 것으로 나타났다. 이는 문맥을 다각도로 이해하고 고차원적 인과관계를 도출하는 추론 능력의 한계에서 비롯된 것으로, 실제 산업 현장에서 AI 혁신을 가로막는 핵심 과제로 꼽힌다. 정부는 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 '2026년도 AI허브 학습용 데이터(추론용) 사업'을 기획했다. 산업 현장에 적용 가능한 고난도 추론용 AI 데이터를 구축해 국내 AI 산업의 질적 경쟁력을 높이겠다는 취지다. 사업 과제는 총 10개로 구성됐으며 크라우드웍스 컨소시엄은 이 중 '복합 문서 기반 지식 추론 데이터' 구축 과제를 맡는다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 테크 기업 크라우드웍스가 자사 ‘A1 데이터 마켓플레이스’를 통해 피지컬 AI 학습에 최적화된 로봇 정밀 조작 데이터셋을 공급한다고 1일 밝혔다. 이 데이터셋은 전 세계 145명의 오퍼레이터(조작자)가 로봇팔을 직접 원격 조작해수집한 사례로 구성됐다. ‘르로봇(LeRobot)’ 형식으로 제작됐으며 별도의 데이터 가공 없이 즉시 모델 학습에 활용할 수 있다. 이 데이터셋의 특징은 데이터의 다양성과 품질을 동시에 확보했다는 점이다. 일반 연구실 환경이 아닌 글로벌 오퍼레이터의 참여로 생성한 데이터인 만큼 다양성이 높아 로봇이 특정 환경에 치우치지 않고 범용적인 행동을 학습하는 데 유리하다. 또한 각 데이터마다 완성도, 속도, 경로 효율, 안전성 등을 개별 점수화해 AI에 판별 기준을 학습시키는 등의 전략적 활용이 가능하다. 난이도에 따라 기본 및 고급 데이터로 구분되며 기초 조작부터 고난도 작업까지 총 12가지 유형의 시나리오를 포함한다.

AI(인공지능) 테크 기업 크라우드웍스가 'A1 데이터 마켓플레이스'를 통해 피지컬AI 학습에 최적화된 로봇 정밀 조작 데이터셋을 공급한다고 1일 밝혔다. 이 데이터셋은 전 세계 145명의 오퍼레이터(조작자)가 로봇팔을 직접 원격 조작해 수집한 1만2000여 건의 성공 사례로 구성됐다. '르로봇(LeRobot)' 형식으로 제작됐으며, 별도의 데이터 가공 없이 즉시 모델 학습에 활용할 수 있다. 이 데이터셋의 특징은 데이터의 다양성과 품질을 동시에 확보했다는 점이다. 일반 연구실 환경이 아닌 글로벌 오퍼레이터의 참여로 생성한 데이터인 만큼, 다양성이 높아 로봇이 특정 환경에 치우치지 않고 범용적인 행동을 학습하는 데 유리하다. 또한 각 데이터마다 완성도, 속도, 경로 효율, 안전성 등을 개별 점수화해 AI에 판별 기준을 학습시키는 등의 전략적 활용이 가능하다. 난이도에 따라 기본 및 고급 데이터로 구분되며 기초 조작부터 고난도 작업까지 총 12가지 유형의 시나리오를 포함한다. 특히 고난도 정밀 조작 데이터는 오픈 소스에서 찾아보기 어려워 산업 현장에서 활용도가 높을 것으로 평가된다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 테크 기업 크라우드웍스가 자사의 AI 교육 자회사인 크라우드아카데미의 올해 1월에서 5월까지 기업 대상 AI 교육(B2B) 매출이 전년 대비 390% 증가했다고 23일 밝혔다. 회사 측은 성장세의 배경에 전체 산업군으로 확산된 AI 교육 수요가 있다고 설명했다. 올해 1~5월 AI 교육을 실시한 기업을 업종별로 분석하면 제조업이 32%로 가장 높은 비중을 차지한 것으로 나타났다. 이어 IT 소프트웨어(23%), 비영리공공(12%), 유통서비스(8%) 순으로 집계됐다. 특히 제조업이 1위를 차지한 점은 주목할 만하다는 평가가 나온다. 기존 IT 업종 중심에서 벗어나 전통 제조 기업까지 전사적인 AI 체질 개선에 나서고 있다는 의미로 풀이된다. 회사 측은 이를 기업들의 AI 도입 기조가 일회성 체험 단계에서 실질적인 업무 생산성을 높이는 단계로 진입했다고 봤다. 단순 이론 중심의 AI 교육을 넘어 기업 내부 데이터를 실제 업무 프로세스에 적용해 생산성을 높이려는 수요가 빠르게 확대되고 있다는 분석이다.

AI(인공지능) 테크 기업 크라우드웍스는 AI 교육 자회사인 크라우드아카데미의 1월 ~ 5월 기업 대상 AI 교육(B2B) 매출이 전년 대비 390% 증가했다고 23일 밝혔다. 이 같은 가파른 성장세의 배경에는 IT 업종을 넘어 전체 산업군으로 확산된 AI 교육 수요 덕분이다. 실제로 올해 1~5월 AI 교육을 실시한 기업을 업종별로 분석하면 제조업이 32%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 IT/소프트웨어(23%), 비영리/공공(12%), 유통/서비스(8%) 순으로 집계됐다. 특히 제조업이 1위를 차지한 점은 주목할 만하다. 기존 IT 업종 중심에서 벗어나 전통 제조 기업까지 전사적인 AI 체질 개선에 나서고 있기 때문이다. 이는 기업들의 AI 도입 기조가 일회성 체험 단계에서 실질적인 업무 생산성을 높이는 단계로 진입했음을 시사한다고 회사는 설명했다. 단순 이론 중심의 AI 교육을 넘어, 기업 내부 데이터를 실제 업무 프로세스에 적용해 생산성을 높이려는 수요가 빠르게 확대되고 있다는 분석이다.

AI(인공지능) 데이터 전문기업 크라우드웍스가 10일 오전 코스닥 시장에서 상한가를 기록하고 있다. 크라우드웍스가 최근 피지컬AI 국책과제를 수주하며 투자수요가 늘어난 것으로 풀이된다. 이날 오전 9시 42분 현재 코스닥 시장에서 크라우드웍스는 전 거래일 대비 755원(29. 96%) 오른 상한가 3275원에서 거래되고 있다. 크라우드웍스는 지난 9일 과학기술정보통신부(과기정통부)와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 '피지컬AI 선도기술개발 사업' 착수식에서 총 340억원 상당의 국책과제를 맡았다. 크라우드웍스는 2017년 설립된 AI 데이터·솔루션 전문기업이다. 크라우드웍스는 이번 국책과제에서 피지컬AI 학습을 위한 핵심 데이터 인프라를 구축할 것으로 알려졌다. 앞서 크라우드웍스는 IITP·과기정통부의 파운데이션 모델 개발 등 국책과제를 수주한 바 있다.

AI(인공지능) 테크 기업 크라우드웍스는 과기부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 '피지컬 AI 선도기술개발 사업' 착수식을 지난 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 개최했다고 10일 밝혔다. 이번 국책 과제는 총 사업규모가 340억원으로 피지컬 AI 월드 파운데이션 모델 개발을 목표로 한다. 피지컬 AI는 실제 물리 환경을 인식하고 예측하며 자율적으로 행동하는 AI로 다양한 환경에서 수집되는 시각·센서·행동 데이터 등을 기반으로 학습한다. 이에 따라 로봇의 판단과 행동을 고도화할 수 있는 대규모 고품질 멀티모달 데이터 확보가 중요하다. 크라우드웍스는 이번 과제에서 시각 정보와 로봇 행동 데이터가 결합된 초고정밀 멀티모달 데이터 파이프라인 구축 역할을 맡았다. 다양한 로봇 환경에서 생성되는 대량의 정형·비정형 데이터를 체계적으로 관리하고 품질을 검증할 수 있는 데이터 관리 체계를 통해, 피지컬 AI 학습을 위한 핵심 데이터 인프라를 구축한다. 특히 자체 개발한 '피지컬 AI 데이터 플랫폼'을 활용해 데이터 전처리부터 검수까지 전 과정을 자동화·지능화한다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 테크 기업 크라우드웍스가 과기부와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 ‘피지컬 AI 선도기술개발’ 사업을 수주하고 차세대 피지컬 AI 모델 학습을 위한 고품질 데이터 구축에 나선다고 10일 밝혔다. 착수식은 지난 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 개최됐다. 과기부 류제명 제2차관을 비롯해 각 컨소시엄 주요 관계자들이 이날 참석해 기술 리더십 구축을 위한 협력과 도전 의지를 다졌다. 총 사업규모 340억원에 달하는 이번 국책 과제는 ‘피지컬 AI 월드 파운데이션 모델’ 개발을 목표로 한다. 피지컬 AI는 실제 물리 환경을 인식하고 예측하며 자율적으로 행동하는 AI로 다양한 환경에서 수집되는 시각·센서·행동 데이터 등을 기반으로 학습한다. 이에 따라 로봇의 판단과 행동을 고도화할 수 있는 대규모 고품질 멀티모달 데이터 확보가 핵심 성공 요인으로 꼽힌다. 크라우드웍스는 이번 과제에서 시각 정보와 로봇 행동 데이터가 결합된 초고정밀 멀티모달 데이터 파이프라인 구축 역할을 맡았다.

젠슨 황 엔비디아 CEO(최고경영자) 방한을 앞두고 협력 기대감에 피지컬 AI(인공지능)와 휴머노이드 관련 주들이 동반 상승세다. 1일 오전 9시19분 현재 LG전자는 전 거래일 대비 7만3500원(25. 09%) 오른 36만6500원에 거래 중이다. 로보티즈(16. 44%), LG이노텍(11. 52%), 포스코DX(10. 94%), 레인보우로보틱스(10. 68%), 크라우드웍스(5. 11%), 현대오토에버(4. 62%), 이랜시스(4. 16%), 현대차(3. 32%) 등도 뛰고 있다. 황 CEO는 이번 주 GTC 타이베이 2026 주요 일정을 마친 후 한국을 방문해 현대차, LG, 네이버, SK 등과 만날 것으로 알려졌다. 이에 피지컬 AI 분야 협력 기대감이 커지면서 관련 주들이 상승 중이다.

더벨'머니투데이 thebell'에 출고된 기사입니다. 인공지능(AI) 테크 기업 크라우드웍스가 피지컬AI 데이터 사업 가속화를 위한 ‘피지컬AI 데이터랩(Physical AI Data Lab)’을 사내에 구축했다고 28일 밝혔다. 미래 AI 시장의 핵심으로 떠오른 피지컬AI 분야를 선점하기 위한 전략적 행보다. ‘피지컬AI 데이터랩’은 로봇, 자율주행, 제조 등 물리적 환경에서 작동하는 피지컬AI를 위한 멀티모달 데이터를 연구개발 및 실증하는 것이 목표다. 피지컬AI의 핵심은 AI가 현실 세계의 물리 법칙을 인식하고 행동으로 연결할 수 있도록 학습시키는 것으로 고품질 데이터 확보가 관건이다. 크라우드웍스는 ‘피지컬AI 데이터랩’을 통해 로봇의 정밀한 제어와 판단을 가능하게 하는 고품질 멀티모달 학습 데이터를 표준화하고 자체 개발한 피지컬AI 데이터 플랫폼 고도화에 집중한다는 전략이다. 이를 위해 실제 휴머노이드 로봇을 도입했으며 원격 조종(텔레오퍼레이션)을 기반으로 관절 궤적, 힘, 시각 정보 등 인간 행동 및 로봇 센서 데이터를 정밀하게 수집·가공·검수하는 시스템을 본격 가동했다.