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https://www.avpasion.com/nvidia-lg-display-fabricacion-oled-gemelos/
엔비디아와 LG 디스플레이, 디지털 트윈으로 OLED 패널 제조 가속화를 위해 협력
패널과 공장 세계를 오랫동안 지켜본 분이 아니라면, 이 소식은 완전히 무시하고 지나칠 법한 뉴스 중 하나입니다. 하지만 조금만 더 주의 깊게 읽어보면 이것이 얼마나 중요한 이야기인지 깨닫게 됩니다. 브랜드가 단순히 밝기를 조절하거나 메뉴를 예쁘게 만들기 위해 인공지능을 판매하는 것과, 실제로 막대한 비용이 드는 OLED 패널의 개발 및 제조 단계에 AI를 도입하는 것은 차원이 다른 문제이기 때문입니다.
이것이 바로 LG 디스플레이가 새로운 "디지털 패널 솔루션"인 **DPS(Digital Panel Solution)**를 통해 선보인 내용입니다. 이 제안의 핵심은 OLED 패널 개발을 가속화하기 위해 "디지털 트윈"을 구축하는 것인데, 이는 엔비디아(NVIDIA)의 기술, 특히 끝없는 시뮬레이션에 갇히지 않고 물리 법칙과 인공지능을 통합하도록 설계된 플랫폼인 **엔비디아 피직스니모(NVIDIA PhysicsNeMo)**를 기반으로 합니다.
이 발표는 **세미콘 코리아 2026(Semicon Korea 2026)**에서 이루어졌으며, 현장 내용에 따르면 엔비디아 코리아 측에서도 이 사례를 높게 평가했습니다. 정소영 엔비디아 코리아 대표는 LG 디스플레이가 실제 디스플레이 제조 환경에서 피직스니모를 사용하는 한국 내 유일한 기업이라는 점을 강조했습니다.
단순한 시뮬레이션이 아닌, OLED를 위한 디지털 트윈
일반적인 산업용 디지털 트윈은 변수를 수집하고 수치 모델을 사용한 뒤 결과를 기다립니다. 재료, 온도, 열 조건 등 수만 가지 요소를 고려해야 하며, 설계에서 무언가 하나라도 바꾸면 처음부터 다시 시작해야 합니다. 이는 느리고 비용이 많이 들며, 제품 출시 일정과 맞지 않는 경우가 많습니다.
여기서 LG 디스플레이의 접근 방식은 다릅니다. 시간 제한이 없는 실험실 방식이 아닌 현대적인 공장에 더 적합한 모델을 제시합니다. 매번 모든 것을 처음부터 다시 계산하는 대신, 이전 시뮬레이션 결과와 실제 OLED 생산 라인의 데이터를 통해 물리학을 이미 "학습"한 시스템을 훈련시킵니다. 이를 통해 전체 시뮬레이션을 다시 실행하지 않고도 특정 매개변수를 변경했을 때 어떤 일이 일어날지 예측할 수 있습니다.
이 프로젝트에는 수년간 공동 연구를 진행해 온 한국의 스타트업 **알세미(ALSEMI)**도 참여하고 있으며, 엔비디아는 GPU 가속 인프라와 피직스니모 엔진을 제공합니다. 이는 매우 의미 있는 일인데, 엔비디아 측에 따르면 소프트웨어 수준의 개선을 통해 훈련 및 미세 조정 시간을 최대 절반까지 단축할 수 있다고 합니다. 모델 훈련 비용이 막대한 환경에서 이는 매우 흥미로운 대목입니다.
LG 디스플레이가 이를 통해 노리는 것은 '시간 단축'
그들이 내놓은 목표는 마치 "엑셀 시트를 펼쳐 든 엔지니어"의 말처럼 들리며, 개인적으로 매우 적절하다고 생각합니다. 최적의 공정 조건을 더 빠르게 찾고, 테스트에서의 시행착오를 줄이며, 물리적 검증 단계에 도달하기 전에 결과를 예측하여 개발 기간을 단축하는 것입니다. 다시 말해, 대규모 복제가 필요한 제조 레시피를 조정할 때 허공에 날리는 헛발질과 낭비되는 시간을 줄이겠다는 뜻입니다.
또한, 이러한 시스템의 장점은 한 번 완성되었다고 해서 정체되지 않는다는 것입니다. 새로운 데이터가 유입될수록 모델은 더욱 정교해집니다. 그래서 LG 디스플레이는 이를 개발 및 생산 전반을 아우르는 광범위한 제어 시스템의 기반으로 보고 있으며, 전체 공정을 최적화할 수 있는 단계로 나아가 실제 대량 생산에 적용될 때 제조 수율을 개선하겠다는 구상입니다.
결국 더 나은 수율을 확보하고 좋은 패널을 만들기까지의 반복 과정을 줄인다면, 이는 보통 공급 안정성, 가격, 그리고 운이 좋다면 특정 기술 개선 사항의 빠른 시장 출시로 이어지게 됩니다.
갑자기 나온 이야기가 아니다, LG 디스플레이는 이미 AI로 심각한 수치를 보여주었다
흥미로운 점은 이 이야기가 난데없이 나온 것이 아니라는 사실입니다. LG 디스플레이는 이미 OLED 생산에 적용된 다른 AI 도구들의 결과를 언급한 바 있습니다. 예를 들어, 생산 라인에서 실시간 경고를 보내고 품질 문제에 대한 해결책을 제안하는 시스템을 통해 분석 및 수정 시간을 약 3주에서 2일로 단축했으며, 연간 약 2,000억 원의 비용 절감 효과를 거둔 것으로 추정됩니다. 이것은 "예쁜 형용사를 붙인 혁신"이 아니라, 대기업의 모든 구성원을 진지하게 만드는 전형적인 수치입니다.
설계 분야에서도 생각할 거리를 던져주는 수치를 공개했습니다. 특이한 형태의 패널에서 특정 보상 패턴을 설계해야 할 때, AI를 통해 작업 시간을 한 달에서 약 8시간으로 단축했다고 합니다. 제가 이런 소식을 좋아하는 이유는 모호한 약속이 아니라 구체적인 시간과 구체적인 작업을 보여주기 때문입니다.
이 모든 것은 디자인부터 생산까지 전 사이클을 아우르기 위해 AI 도구와 물리 모델을 사용하는 엔비디아의 "AI 팩토리(AI factory)" 담론과 일치합니다. 그리고 지정학적 맥락으로 인해 특정 국가들이 엔비디아의 최신 기술을 대규모로 도입하기 어려워진 상황에서, 엔비디아는 외부 블록에서 강력한 활용 사례가 필요합니다. 산업적 규모와 비중을 고려할 때 LG 디스플레이는 완벽한 쇼케이스입니다.
결국 이 프로젝트가 설명만큼 잘 진행된다면, 우리가 보게 될 것은 박스에 "AI가 탑재된 OLED"라고 적힌 제품이 아닐 것입니다. 우리가 보게 될 것은 더 잘 만들어지고, 더 빠르게 생산되며, 내부적인 시행착오가 줄어든 OLED입니다. 비록 웅장한 음악이 깔린 광고에는 나오지 않더라도, 중장기적으로 차이를 만드는 것은 바로 이런 지점입니다.