[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 한국무역협회와 한국정보산업연합회가 17일 서울 코엑스에서 '2026 AX 이니셔티브 컨퍼런스'를 개최한 가운데, 이날 행사에 참석한 전문가들은 로봇·디지털 트윈·휴머노이드가 결합한 '피지컬 AI'가 공장 전체를 하나의 거대한 로봇으로 바꾸는 차세대 제조 인프라로 부상하고 있다고 진단했다.

먼저, 장영재 KAIST 교수는 '피지컬AI와 대한민국 제조 산업의 새로운 기회'를 주제로 한 기조연설에서 "피지컬 AI는 로봇에 인공지능을 얹는 기술이 아니라, 공장 전체를 하나의 거대한 로봇처럼 만드는 방식이다"이라고 규정했다.

이어 "(제조 분야의 AI 도입과 관련해) 지난 20년간 정부 사업의 초점은 품질·설비 관리였으나, (진정한 AI를 통한) 공장의 혁신은 공장 전체 운영체계가 소프트웨어적으로 정의되는 데서 출발한다"며 "각 공장의 자동화 솔루션, 로봇 브랜드, 물류 시스템이 모두 다르고 조각조각 붙여 쓰는 상황에서는 AI 적용이 구조적으로 제한된다. 사람을 교체하는 방식의 SI 중심 운영이 우리나라에는 여전히 두드러진다. 공장마다 설비가 모두 커스텀이기 때문에 단순히 제조 데이터를 모으면 더 똑똑해진다는 발상은 제조에 대한 이해가 부족한 이야기"라고 지적했다.

장 교수는 우리나라 제조업이 피지컬 AI를 통해 한층 발전하기 위한 요소로 ▲VLA(Vision-Language-Action) 기반 모델 ▲강화학습(RL) 및 디지털 트윈(DT) ▲소프트웨어 정의(Software Defined Factory) 등을 제조 피지컬 AI의 핵심으로 제시했다.

그는 "제조 영역은 언어모델처럼 정답이 있는 세계가 아니다. 레시피·설비·제품이 계속 바뀌기 때문에 과거 데이터를 무한히 모아도 의미가 없고, 가상 공장에서 스스로 행동하며 최적을 찾아가는 강화학습이 필수"라며 "엔비디아는 피지컬 AI를 가상에서 학습해 현실로 전이하는 기술로 정의하고 있다. 하지만 한국의 제조 공장은 세계 최고 수준임에도 여전히 사람을 중심으로 운영하는 경우가 많다. 다만 제조 강국이라는 우리의 기반은 피지컬 AI 시대를 맞아 기회가 될 수 있다"고 강조했다.

또 "(현실적으로) 미국·유럽 모두 제조업 부활을 외치지만, 실제로 공장을 지을 수 있는 나라는 많지 않다. AI·IT·로봇·제조 역량을 가진 한국이 글로벌 공장 구축을 통째로 수출하는 시대가 올 수 있다고 본다"며 "이제는 기술의 성능이 아니라, 전체 생태계를 하나의 운영체계로 통합할 수 있느냐가 승부처다. 이를 위해 KAIST는 정부와 전북권에서 국내 최대 규모의 피지컬 AI 테스트베드를 구축 중으로, 중소기업이 로봇 도입 전 전체 공정을 시뮬레이션해볼 수 있는 'AI 공장장' 솔루션도 개발했는데, 내년부터 이를 무료 배포할 계획"이라고 전했다.

김태경 경희대 빅데이터경영학과 교수 역시 '2026 디지털 비즈니스 트렌드 전망'을 주제로 한 기조연설에서 "산업계에서 바라보는 2026년 디지털 비즈니스의 핵심 키워드는 데이터·피지컬 AI·안전한 AI·데이터 거버넌스·AX 대전환"이라고 제시했다.

김 교수는 "(일각에서는) 혁신 IT 투자만으로 성과가 나지 않는다는 점에서, 1990년대 IT 생산성 역설이 반복되고 있다는 이야기도 나온다. 조직 변화, 교육, AI 활용 체계가 갖춰지지 않으면, 아무리 고도화된 AI도 생산성으로 이어지기 어렵다"면서도 "하지만 지금은 상황이 달라졌다. 몇 년 전 화두였던 디지털 트윈·스마트 센서는 사라진 것이 아니라, AI를 탑재한 '작지만 똑똑한 사물들'로 다시 등장해 공장·도시·물류 전반에 붙기 시작했다. AI 활용이 문서·이미지를 넘어 실제 물리 세계와 본격 결합하는 단계로 진입하고 있다"고 강조했다.

이어 "물론 아직은 모라벡의 역설처럼, AI가 인간에게 어려워 보이는 분석·코딩·문서 작업은 잘하지만, 공장에서 삐뚤어진 물건을 바로잡는 것처럼 인간에겐 쉬운 일을 오히려 더 못하는 경우도 있다. 다만 실제 교육 현장에서는 학생들이 AI를 사용해 1시간에 1000줄짜리 분석 코드를 짤 수 있을 정도로 상황이 급변하고 있다"며 "이런 가운데 데이터 거버넌스·신뢰 가능한 AI·양자컴퓨팅·보안, 중소기업의 AX 대전환은 매우 중요한 문제"라고 지적했다.

그는 "데이터는 이제 거래의 부산물이 아니라 팔기 위해 생산하는 상품이 되는 단계로 전환되고 있다. 방대한 데이터를 그냥 쌓아두고 작은 모델만 만드는 것은 (기업에게 있어) 최악의 전략이 될 수 있다"며 "그러나 AI의 할루시네이션, 법적 책임, 윤리·투명성 문제 해결 없이는 기업이 본격적으로 AI를 도입하는 것도 어렵다. 그렇기 때문에 안전한 AI 인증제와 데이터 교환·거래 생태계 구축이 필수 과제"라고 강조했다.

나아가 "대규모 AI 투자가 새로운 진입장벽이 되어 중소·수출기업을 압박하지 않도록 정부 역시 안전망과 정책 지원을 고민할 필요가 있다. 지금 필요한 건 파운데이션 모델을 '한국도 만들자'는 담론이 아니라, 중소 제조·수출기업이 AI를 싸고 안전하게 쓸 수 있게 만드는 정책과 투자"라며 "이제는 AI가 중요하다는 말 자체가 진부한 상황이다. 지금은 불과 2~3개월 안에 각 산업과 일자리에 AI가 어떤 변화를 가져올지 냉정하게 따져볼 때"라고 덧붙였다.

김정연 PwC 파트너도 이날 '현실 세계와 융합하는 AI의 미래'라는 발표를 통해 "피지컬 AI는 새로운 학문이나 산업 카테고리가 아니라, 가상에 머물던 AI가 로봇·자율주행·스마트 인프라와 결합해 현실 세계로 내려오는 과정으로 볼 수 있다"며 "지금은 엔비디아를 중심으로 컴퓨팅 인프라, 시뮬레이션 플랫폼, AI 파운데이션 모델, 로봇·자율주행차·휴머노이드 등이 하나의 생태계로 묶이고 있다"고 설명했다.

실제로 엔비디아는 단순한 칩 제조사를 넘어 피지컬 AI의 '엔드투엔드 플랫폼' 사업자로 변신, 시뮬레이션·그래픽 역량을 집약한 물리 시뮬레이션 플랫폼 '옴니버스'와 '코스모스', 범용 파운데이션 모델 '그루트(GROOT)' 등을 통해 생태계를 확장 중이다.

김 파트너는 "구글·MS·아마존, 테슬라·현대차·토요타, ABB·쿠카 같은 로봇·OEM들이 자사 도메인용 파운데이션 모델을 개발하면서도, 시뮬레이션은 엔비디아 플랫폼을 쓰는 구조가 빠르게 고착되고 있다"며 "산업용·협동 로봇의 다음 단계로 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI 결합이 예상, 이미 아마존이나 아우디와 같은 업체들이 물류센터·조립·용접 등 공정에서 휴머노이드 로봇을 실증 중"이라고 전했다.

이어 "우리나라는 정형·반복 공정에 있어 세계 최고 수준의 자동화를 이뤘지만, 숙련공 부족과 산업재해 우려가 큰 고위험·비정형 공정은 여전히 공백지대다. 휴머노이드의 경우, 서서 걷고 손을 쓰는 인간과 유사한 폼 팩터 덕분에 조선·건설처럼 '넓고 복잡하고 위험한' 비정형 작업에서 필요성이 크다"면서도 "다만 하중·정밀도·배터리·유연성 같은 하드웨어 과제는 여전히 남아 있어 테슬라·벤츠·BMW 등이 경량화·모듈화·고에너지 배터리 연구에 매달리고 있다"고 기회 요인도 소개했다.

아울러 "우리나라는 언어 기반 AI에서는 뒤처졌다는 인식이 있지만, 피지컬 AI는 센서·통신·반도체·제조 역량이 모두 맞물려야 가능하다는 점에서 제조·물류에서 강점을 가진 한국은 전방위 생태계와 산업 특화 전략을 결합하는 '하이브리드형'으로 나아가야 한다고 본다"며 "정부가 피지컬 AI 5대 도메인과 각종 이니셔티브를 내놓고 있는데, 피지컬 AI는 단순히 기술 트렌드가 아니라 새로운 산업 전략, 새 비즈니스 모델로 정책·규제·생태계 설계가 함께 움직인다면 한국 기업들이 '현장형 AI 리더'로 도약하고, 새로운 수익원을 여는 기회가 될 수 있다"고 강조했다.

이영환 고려대 융합연구센터장은 '한국형 피지컬 AI 생태계 조성 방안과 현장 목소리'를 주제로 한 발표에서 "지금 필요한 건 디지털·AI 전환보다 '인식의 전환'"이라고 강조했다. 

이 센터장은 "예컨대 행정학을 전공한 나조차도 AI를 제대로 다루지 못하는데, 현재 양자 AI·의료·토목까지 연구 과제를 기획하고 있다. 생성형 AI 덕분에 인문·기술·산업 경계를 넘나드는 일은 이미 현실"이라며 "일례로 공직자 강연 현장을 가보면, 거의 100%가 챗GPT를 이미 쓰고 있다. AI가 '사람을 줄이는 기술'이 아니라, 평범한 사람이 여러 분야를 넘나들게 만드는 역량 확장 기술이라는 점을 강조하고 싶다"고 전했다.

그는 피지컬 AI 개념과 엔비디아의 플랫폼 옴니버스와 관련해서도 "피지컬 AI는 현실을 디지털로 옮기는 데서 끝나는 게 아니라, 이를테면 이상적인 공장·도시를 디지털에서 설계한 뒤 그것을 현실로 조금씩 내려보내는 발상의 전환으로 활용할 수 있다"며 "국내 중소 제조업 현장에서는 여전히 '돈이 없다, 사람이 없다'는 문제에 더해 'AI를 어디에, 어떻게 써야 할지 모르겠다'는 목소리가 나오는데, 안전사고 감축용 AI를 상품화한 파나시아나 영업 데이터를 기반으로 재구매 고객을 추천하는 시스템을 만든 서플러스글로벌, 불량·물성 시뮬레이션으로 개발 속도 혁신을 일으킨 인터로조 등과 같은 혁신 사례도 있다. 이들 기업의 공통점은 위에서 떨어진 지시가 아니라, 현장의 한 사람·한 팀이 문제를 끝까지 밀고 나간 점에 있는데, 이를 주목해야한다"고 인식의 전환을 재차 강조했다.

나아가 "정부 역시 AX 대전환에 있어 정부가 '주인공'이 아니라 조연이어야 한다는 생각을 가져야 한다. 또한 기업이 고객 영역을 넓히고, 개인은 자신의 역할과 직무를 AI와 함께 확장해 나가야 한다"며 "AI는 사람을 대체하는 게 아니라, 직무를 '한 칸'이 아니라 '한 판' 넓혀주는 에이전트라고 봐야 한다. 사람을 줄이기보다, 사람과 AI가 친해지고 실패를 두려워하지 않는 조직 문화를 만드는 것이 피지컬 AI 시대의 진짜 준비"라고 덧붙였다.

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