"피지컬 AI 주도권 잡는다"…韓, 기술 자립 승부수

데이터·월드모델·반도체 기술 확보…독자 생태계 구축 속도

정부와 산업계가 ‘피지컬 AI’를 제조업을 넘어 유통·물류·서비스·의료 등 전 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 범용 기술로 보고 기술 자립과 산업 확산에 힘을 모은다. 정부는 데이터 확보와 범용 피지컬 AI 모델 개발을 지원하며, 산업계는 월드 모델부터 반도체, 로봇으로 이어지는 독자 생태계 구축에 나선다.

송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 국회서 열린 토론회에서 피지컬 AI를 과거 산업혁명 시대의 기계나 디지털 시대의 컴퓨터에 버금가는 범용기술로 평가하며 국가 차원의 장기적인 육성이 필요하다고 강조했다.

송 팀장은 "제조가 가장 중요한 부분인 것은 맞지만 피지컬 AI는 제조뿐 아니라 유통, 물류, 서비스, 의료 등 거의 모든 분야와 관련된 범용기술"이라며 "파급력이 굉장히 높은 만큼 국가적으로 반드시 육성해야 하는 분야"라고 말했다.

기존 산업용 로봇과 피지컬 AI의 가장 큰 차이는 활용 범위와 지능이다. 기존 로봇은 통제된 환경에서 반복적인 노동을 자동화하는 데 집중됐다. 한국은 이 같은 로봇 활용에서 세계 최고 수준의 보급률을 기록했지만 핵심기술 국산화에서는 한계를 보였다.

정부와 산업계가 피지컬 AI 주도권 확보를 위해 데이터·월드모델·반도체를 아우르는 기술 자립에 나선다.

송 팀장은 "우리나라는 로봇을 굉장히 잘 활용했지만 잘 만들어내지는 못했다"며 "피지컬 AI 시대에는 낮은 국산화율을 그대로 방치해서는 미래를 양보할 수 있다"고 진단했다.

그러면서 피지컬 AI 시대에는 하드웨어 자체보다 이를 움직이는 AI 소프트웨어가 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다.

송 팀장은 "피지컬 AI 시대에는 하드웨어가 굉장히 다양하겠지만 이를 운용하는 두뇌는 공통"이라며 "AI 소프트웨어 내재화가 반드시 필요하다"고 강조했다.

 정부, 데이터부터 범용모델까지…8월 전북·경남서 실증

피지컬 AI는 아직 기술적으로 초기 단계다. 거대언어모델(LLM)은 매개변수와 데이터, GPU 투입을 늘려 성능을 높이는 방향성이 어느 정도 확립된 반면 피지컬 AI는 최적의 모델 구조가 정립되지 않았고 학습에 필요한 데이터도 부족하다.

송 팀장은 "LLM도 어렵지만 피지컬 AI는 훨씬 더 어렵다"며 "빅테크도 자본력을 바탕으로 다양한 시도를 하면서 실패 경험을 축적하고 있는 단계"라고 설명했다.

정부는 이에 범부처 협업을 기반으로 피지컬 AI 데이터 획득·관리 체계를 구축한다. 각 부처가 산업 분야별 데이터를 확보하고 과기정통부는 범용 데이터를 축적하는 방식이다.

송창종 과기정통부 디바이스AX혁신팀장

실제 환경에서 확보하기 어려운 실패와 복구 과정 등의 데이터는 월드모델을 활용한 합성데이터로 대량 생산한다. 확보한 데이터를 기업과 연구기관 등이 활용할 수 있도록 데이터 라이브러리도 구축할 예정이다.

세계 최고 수준의 범용 피지컬 AI 모델 개발도 추진한다. 개별 기업이 다양한 기술적 시도와 실패에 따른 비용을 모두 감당하기 어려운 만큼 정부가 생태계 차원에서 위험을 분산하고 내년부터 대규모 연구개발(R&D)을 지원할 계획이다.

올해 8월부터는 전북과 경남에서 제조 분야 선도 실증에 착수한다. 개발 중인 모델을 현장에 적용하고 여기서 얻은 데이터를 다시 모델 고도화에 활용하는 '데이터 플라이휠'을 가동한다. 이후 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등과 협력해 성과를 다른 산업으로 확산한다.

송 팀장은 "피지컬 AI는 단기적인 시각으로 볼 게 아니라 정부에서도 끈질기게 지원해 육성해야 하는 영역"이라며 "단기적으로 불타올랐다가 사그라드는 영역은 아니다"고 말했다.

산업계 "월드모델→K반도체→로봇으로 기술 자립"

산업계에서는 피지컬 AI 기술 자립을 위해 데이터부터 월드모델, AI 반도체, 산업용 로봇으로 이어지는 독자적인 가치사슬을 구축해야 한다는 제언이 나왔다.

유태준 한국피지컬AI협회장은 "불과 1년 전만 해도 피지컬 AI가 무엇인지 개념부터 설명해야 했지만 지금은 국가 차원의 핵심 프로젝트로 빠르게 성장했다"며 "단지 새로운 기술 하나가 등장했다는 의미가 아니라 국가 경쟁력을 결정하는 중요한 축이 피지컬 AI가 될 것이라는 의미"라고 말했다.

협회는 올해 ▲피지컬 AI 기술 자립 ▲산업 확산 ▲글로벌 표준 정립 등 3개 분야에 집중한다.

우선 산업 현장에서 생산되는 피지컬 AI 데이터를 확보하고 로봇의 두뇌 역할을 하는 월드모델을 자체 기술로 개발한다. 이를 국산 AI 반도체에 탑재해 온디바이스 AI로 구현한 뒤 제조 물류 건설 국방 의료 농업 등 다양한 분야의 로봇과 기계로 확산하는 'K-피지컬 AI 기술 자립 파이프라인'을 구축한다는 구상이다.

유태준 한국피지컬AI협회장

이날 토론회에 참가한 기업들도 기술자립의 자신감을 보였다. 마음AI의 최홍섭 기술총괄대표는 "미국이 월드모델을 주도하는데 빅테크가 만든 것을 보면 부족함이 보인다"며 "미국도 제조데이터와 같은 산업 데이터를 확보하는 데 한계를 보여 충분히 이겨낼 수 있다"고 했다.

퓨리오사AI의 정영범 상무는 "월드모델을 잘 만들 수 있다는 점을 서버 단에서 증명하겠다"며 "나아가 로봇 등에 필요한 NPU를 적기에 양산해 공급할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.

유 협회장은 특히 AI 모델 기업과 반도체 기업, 로봇 기업, 제조 기업이 힘을 합쳐 피지컬 AI 분야의 독자 파운데이션 모델을 확보해야 한다고 강조했다.

온디바이스 AI 반도체 경쟁력 확보도 주요 과제로 꼽았다. 생성형 AI 모델을 구동하면서도 로봇에 탑재할 수 있도록 발열과 전력 소비를 낮추고 양산 단가와 안정적인 수급 등의 조건까지 충족해야 한다는 설명이다.

중소 제조업은 피지컬 AI가 빠르게 확산될 수 있는 대표적인 분야로 꼽았다. 인력 부족이라는 현실적인 문제를 피지컬 AI로 해결하면서 생산성을 높이고, 국내 제조 현장을 대규모 실증 기반으로 활용할 수 있다는 이유다.

유 협회장은 "정부가 길을 열어주고 국회가 제도를 만들어주며 산업계는 과감하게 도전하고 대학과 연구기관은 미래 기술과 인재를 만들어내야 한다"며 "이 네 축이 같은 목표를 향해 움직일 때 대한민국은 충분히 피지컬 AI 최강국이 될 수 있다"고 강조했다.