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[IT뉴스][AIF2026] “피지컬 AI엔 절대강자 없다···향후 3년이 글로벌 패권 골든타임”

온카뱅크관리자

2026-09-17 11:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 로봇 넘어 '피지컬 AI'로, 정부, 데이터·모델·하드웨어 묶어 승부수 제조업·반도체 기반 활용해 피지컬 AI 전략산업 육성 10개 업종 데이터 확보·국산 모델 개발·부품 국산화 동시 추진 
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 <img alt="이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장이 17일 서울 그랜트하얏트호텔에서 AIF 기조연설을 하고 있다. / 사진=시사저널E" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917112418006ljzc.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="qhXddJ6bJr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917112418006ljzc.jpg" width="658">
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 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장이 17일 서울 그랜트하얏트호텔에서 AIF 기조연설을 하고 있다. / 사진=시사저널E
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 [시사저널e=노경은 기자] 생성형 인공지능(AI)에 이어 현실 세계에서 직접 움직이고 판단하는 '피지컬 AI'가 차세대 AI 경쟁의 핵심 무대로 떠오르고 있다. 정부는 제조업과 반도체 등 한국이 강점을 가진 산업 기반을 AI와 결합해 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 육성한다는 구상이다. 기존 산업용 로봇을 공급하는 데 그치지 않고 AI 모델과 소프트웨어(SW), 데이터, 핵심 부품까지 국내 생태계 안에서 확보하는 것이 목표다.
 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책실장은 17일 시사저널e 주최로 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 제 12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)에서 '국가 미래산업과 피지컬 AI'란 주제로 기조연설에서 "AI is everything, Everything is becoming AI(AI가 전부다. 모든 것이 AI화 되고 있다)"라고 말했다.
 피지컬 AI는 디지털 공간에서 답을 생성하는 기존 생성형 AI와 달리 현실 세계를 인식하고 판단한 뒤 직접 행동하는 AI를 말한다. 로봇을 비롯해 자율주행차, 물류 시스템, 공장 설비, 국방·재난 대응 장비 등 실제 물리적 장치와 결합한다. 제조와 물류를 넘어 농업, 국방, 돌봄 등 적용 범위가 넓어 생산성과 산업 경쟁력에도 직접적인 영향을 미칠 수 있다는 게 정부 판단이다.
 정부는 이에 따라 AI 로봇 글로벌 3강과 피지컬 AI 글로벌 1강을 정책 목표로 제시한 상태다. 산업통상부가 지난 6월 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'에도 제조업 AI 전환과 핵심 부품·데이터 확보, 양산 체계 구축 등이 포함됐다. 과기정통부 역시 피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략을 별도로 추진하고 있다.
 이도규 실장은 "지난 7월 24일 삼성전자, SK 등 국내 기업 총수 및 글로벌 빅테크 기업인 엔트로픽, 엔비디아 등 CEO가 참석한 '샌프란시스코 AI 서밋(San Francisco AI Summit)'에 참석한 기업의 시가총액만도 1.7경에 달할 정도였다. 이 자리에서 우리 기업은 9500억달러 규모의 반도체 공급 및 생산 협력 성과를 거두기도 했다. 글로벌 빅테크들이 우리나라 AI 및 반도체 기술을 인정하고 핵심 파트너로서 인식하는 자리이면서, 동시에 우리나라의 AI 비전을 글로벌 AI 핵심 공급망들에 알리는 기회였다"라고 밝혔다.
 ◇제조 강국의 '몸'에 AI 두뇌…데이터부터 다시 쌓는다
 한국의 강점으로는 제조업 기반과 반도체 역량이 꼽힌다. 자동차·반도체·조선·기계 등 대규모 생산 현장이 이미 구축돼 있어 AI가 실제 작업을 배우고 검증할 수 있는 산업 현장을 갖췄다는 것이다. 반면 로봇을 구성하는 하드웨어만으로는 경쟁력을 확보하기 어렵다는 판단도 깔려 있다.
 산업화 시대에는 더 빠르고 정밀한 기계를 생산하는 것이 경쟁력의 핵심이었다면 피지컬 AI 시대에는 같은 하드웨어라도 어떤 AI와 SW가 탑재되느냐가 성능을 좌우하기 때문이다. 정부는 이에 따라 단순 로봇 보급보다 AI·SW를 장비 안에 내재화하는 방향으로 정책의 무게중심을 옮기고 있다.
 특히 데이터 확보가 관건이다. 대규모언어모델(LLM)은 인터넷 등에 축적된 방대한 텍스트와 이미지 데이터를 활용해 학습할 수 있지만 피지컬 AI가 필요로 하는 데이터는 성격 자체가 다르다. 카메라가 포착한 시각정보뿐 아니라 소리와 촉각, 관절의 움직임, 물체의 무게와 마찰력, 작업 과정과 결과 등 현실 세계에서 발생하는 데이터를 함께 학습해야 한다.
 공장에서 로봇이 부품 하나를 집어 조립하는 작업만 해도 물체 위치와 형태뿐 아니라 어느 정도 힘으로 잡고 어떤 경로로 이동해야 하는지 등을 알아야 한다. 이 때문에 실제 산업 현장에서 생산되는 고품질 데이터를 누가 얼마나 많이 확보하느냐가 피지컬 AI 경쟁력을 좌우할 수 있다.
 정부는 제조·농업·국방·항만·물류·건설 등 다양한 현장에서 데이터를 확보하는 체계를 구축할 방침이다. 이날 과기정통부 발표자료에 따르면 정부는 10개 업종, 300개 공정을 중심으로 실데이터를 축적하고 현실에서 확보하기 어려운 데이터는 '월드모델' 등을 이용한 합성데이터로 보완한다는 구상이다. 확보한 데이터는 이른바 '피지컬 AI 레디 데이터'로 가공해 모델 개발에 활용한다.
 이 실장은 "생성형 AI 시장에서는 우리나라가 조금 늦었지만 피지컬 AI 시장엔 아직 절대적 강자가 없다. 우리나라가 선도할 수 있는 기회가 존재하기 때문에 국가적 역량을 총결집하려고 한다. 향후 3년이 글로벌 패권을 잡을 골든타임인데, 정부가 민관과 힘을 합쳐 최대한 빨리 성과를 내려고 하고 있다"고 말했다.
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 이어 그는 "우리가 세계를 선도할 강점은 산업, 국방, 항만, 물류 등 제조 기반의 강력하고 다양한 현장이 있다는 점이다. 글로벌 빅테크들이 우리나라와 협력을 희망하는 것도 다양한 산업현장에서 양질의 데이터를 확보할 수 있기 때문이기도 하다. 이를 기반으로 기술개발과 현장실증 속도전, 기술개발과 사용화 속도를 극대화해 피지컬 AI를 국가 전략산업으로 육성하고자 한다"고 밝혔다.
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 <img alt="지난 7월 샌프란시스코 AI 서밋에서 국내 재계 총수 및 세계적 빅테크 기업 CEO들의 모습 / 사진=시사저널E" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917112419295cgdm.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="PQl448B3io" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917112419295cgdm.jpg" width="658">
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 지난 7월 샌프란시스코 AI 서밋에서 국내 재계 총수 및 세계적 빅테크 기업 CEO들의 모습 / 사진=시사저널E
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 ◇범용 AI 모델부터 자동차·반도체 특화 모델까지
 두 번째 축은 국산 피지컬 AI 모델이다. 정부는 여러 종류의 로봇과 장비에서 공통으로 활용할 수 있는 범용 파운데이션 모델과 산업별 특화 모델을 함께 개발하는 '투트랙' 전략을 추진한다.
 범용 모델은 로봇 종류나 산업 현장이 달라지더라도 기본적인 인식과 판단, 행동 기능을 수행할 수 있는 AI의 기반 역할을 한다. 정부 자료에는 2027년부터 파운데이션 모델을 내놓고 이후 고도화해 2029년께 고난도 작업을 수행할 수 있는 모델로 발전시키는 구상이 담겼다.
 동시에 제조 공정에 곧바로 활용할 수 있는 특화 모델 개발도 병행한다. 자동차와 반도체 등 10대 업종의 핵심 공정을 중심으로 현장 데이터를 활용해 AI 모델을 개발하고 실증하는 방식이다. 범용 AI 기술을 개발한 뒤 산업 현장에 적용하는 기존 방식보다 실제 생산현장의 문제를 모델 개발 단계부터 반영하겠다는 취지다.
 정부는 데이터와 AI 모델, 하드웨어가 반복적으로 성능을 높이는 구조도 구축할 계획이다. 로봇을 실제 공장에 투입해 얻은 데이터를 다시 AI 모델 학습에 활용하고, 개선된 모델을 하드웨어에 적용해 다시 현장에서 검증하는 '현장 데이터-모델-하드웨어' 선순환 구조다.
 전북과 경남에서는 제조 분야를 중심으로 관련 실증을 추진한다. 공장 운영과 자율 정밀제조 등에 AI를 적용한 뒤 제조기업으로 확산하는 방식이다. 정부는 가공 과정의 미세 데이터 자동 수집부터 장비 성능 최적화, 나아가 여러 설비를 AI가 통합 관리하는 공장 단위 자율운영까지 적용 수준을 단계적으로 높인다는 구상이다. 과기정통부는 올해 피지컬 AI 기반 지역 제조혁신을 국정과제 추진 실적으로도 제시하고 있다.
 ◇로봇 '몸'도 국산화…새만금·대경권 생산기반 구축
 AI의 두뇌뿐 아니라 이를 실제 행동으로 구현하는 하드웨어 경쟁력 확보도 병행한다. 정부는 로봇의 움직임을 만드는 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품의 국산화를 추진한다. 차세대 배터리와 AI 반도체 개발도 연계한다.
 현재 국내 제조업은 세계적인 로봇 수요 기반을 갖추고 있지만 핵심 부품 상당 부분은 해외에 의존하고 있다. 향후 제조 현장에서 피지컬 AI 활용이 확대될수록 AI 모델뿐 아니라 부품과 장비 공급망까지 경쟁력과 산업안보에 영향을 미칠 수 있다는 판단이다.
 생산 기반도 확대한다. 새만금에는 로봇 파운드리와 부품 클러스터를 조성하고, 대경권에는 자동차·가전 등 기존 산업과 연계한 로봇 테스트필드를 구축하는 구상도 담겼다. 정부는 AI 모델과 반도체, 센서, 로봇·장비, 데이터 인프라를 국내 기술로 연결하는 '국산 피지컬 AI 풀스택'을 구축한다는 목표다. 정부의 앞선 3대 메가프로젝트에도 액추에이터·로봇손·센서 R&amp;D 확대와 새만금 로봇 파운드리, 대경권 생산기반 구축 계획이 포함돼 있다.
 피지컬 AI 적용 대상도 제조업에만 머물지 않는다. 정부는 농업과 물류, 재난안전, 국방, 건설, 교통 등 정부 R&amp;D가 진행되는 분야에 검증된 기술을 확산하고 지역발전과 스타트업 육성, 산업 안전에도 활용한다는 방침이다.
 이를 위해 기업과 연구기관이 참여하는 피지컬 AI 관련 얼라이언스를 중심으로 기술 개발과 사업화를 연계하고 정부 부처 간에는 데이터 공유와 실증 사업을 조율하는 협업 체계를 구축한다. 과기정통부는 지난 6월 피지컬 AI 얼라이언스 2기를 출범시키는 등 민관 협력체계를 확대하고 있다.
 이도규 실장은 "정부는 우리나라가 피지컬 AI 글로벌 1강을 달성할 수 있도록 고품질 데이터를 기반으로 하드웨어 생태계 재구성, 시장확산 등 선순환 체계를 만들고자 한다. 현장의 목소리를 귀기울이고 뒷받침하겠다"며 "정부가 마중물 역할을 하겠지만 산업계 역할도 매우 중요하다"고 현장의 현장의 혁신과 결단을 주문했다.
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