전문가 6인이 쓴 K-피지컬 AI 성적표…"정책 방향은 'A', 실행은 빠르게"
올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주] "우리나라는 독자 인공지능(AI) 모델이 있고, (다양하고 특화된)제조업에 강점이 있다. 제조 현장 데이터를 모아 산업용 특화 로봇을 만든다면 전 세계 피지컬 AI 3강도 불가능하지 않다." 연중기획 '피지컬 AI가 미래다' 1부에서 만난 산·학·연 전문가 6인은 대한민국 피지컬 AI 경쟁력과 현 정부의 정책 방향에 대해 모두 긍정적인 평가를 내렸다. 그러나 6명 모두 평가 뒤에 단서를 달았다. 그 단서들이 향후 한국 피지컬 AI 정책이 풀어야 할 과제 목록인 셈이다. 취재에 응한 전문가는 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수(K-휴머노이드 연합 위원장·투모로로보틱스 대표), 최홍섭 마음AI 대표, 조남민 엔젤로보틱스 대표, 황건필 에니아이 대표, 김용석 가천대 반도체대학 석좌교수(M.AX AI반도체 얼라이언스 위원장), 엄윤설 에이로봇 대표 등 모두 6명이다. 이들은 대학과 연구 현장, 로봇 완제품 제조사, 의료·웨어러블 로봇 기업, 반도체 분야를 각각 대표한다. "방향성 점수는 'A'" 앞서 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "2030년까지 피지컬 AI 1강으로 도약하겠다"는 우리 한국경제의 지속 성장 비전을 발표했다. 이를 위해 정부는 2028년 상용화를 목표로 10대 산업 특화 휴머노이드를 개발한다는 방침이다. 또한 데이터팩토리를 구축해 산업 현장 데이터를 확보하고 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다는 계획이다. 여기에는 삼성·SK 등 대기업과 협력해 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 데이터센터를 설립한다는 구상도 포함됐다. 데이터팩토리는 로봇이 인간처럼 움직이고 복잡한 작업을 수행하도록 고품질 행동·시각·촉각 데이터(액션 데이터)를 대량으로 수집, 가공, 학습하는 인프라다. 로봇 파운데이션 모델은 한 모델로 여러 작업과 로봇에 두루 쓸 수 있는 범용 인공지능(AI) 두뇌다. 현 정부의 피지컬 AI 정책 점수를 매겨 달라는 요청에 장병탁 교수는 'A-'를, 최홍섭 대표와 황건필 대표는 'A'를, 조남민 대표는 'B'를 줬다. 김용석 교수와 엄윤설 대표는 학점 대신 정책 방향에 대한 긍정 평가를 내렸다. 엄윤설 대표는 "휴머노이드 시장을 예측할 때 세 가지를 본다"며 "노동 인구가 감소하고 있는지, 인건비가 높은지, 강력한 제조업 기반을 갖고 있는지를 봐야 한다"고 말했다. 그러면서 "미국은 인건비는 높지만 노동 인구가 줄지 않고 제조 시설이 없다. 중국은 고령화 얘기가 나와도 여전히 생산가능인구가 많고 인건비가 비싸지 않다"며 "두 나라 모두 자국 내 휴머노이드 수요 자체가 크지 않다"고 설명했다. 이어 "반면 한국은 세 조건을 모두 충족한다"며 "노동 인구가 급격히 줄고 있고, 인건비도 비싸 휴머노이드 수요가 많다. 또 소형 칩부터 대형 선박까지 다양한 제조 데이터를 보유하고 있어 피지컬 AI 3대 강국으로 도약할 잠재력이 충분하다"고 강조했다. 장병탁 교수는 "정부가 못하지는 않는다"며 "큰 틀과 방향을 잡고 빨리 시작한 점, 수요 기업과 하드웨어 회사, AI 회사를 한데 묶는 기획은 우리나라에 맞게 잘하고 있다"고 평가했다. 다만 "좀 더 통 크게, 확확 밀어붙이는 추진력이 필요하다"고 주문했다. 최홍섭 대표는 "성과에 대한 'A'라기보다 방향성과 추진 의지에 대한 'A'에 가깝다"는 단서를 달았다. 그는 "정부와 부처가 피지컬 AI를 단순 연구개발(R&D) 과제가 아니라 국가 산업 경쟁력의 핵심 의제로 받아들이기 시작했고, 고위 책임자들까지 기술의 본질을 공부하고 산업계에 묻는 분위기가 분명히 있다"고 말했다. 조남민 대표는 "방향은 맞고 문제 의식도 생겼지만 아직은 집중력과 실행 구조, 실증에서 산업화로 이어지는 연결이 더 강해져야 한다"며 "이제는 산업별 우선순위를 더 분명히 하고 실제로 시장이 열리는 분야에 정책 자원을 과감히 집중할 시점"이라고 진단했다. "정부, R&D 지원 넘어 첫 번째 고객 돼야" 이들 전문가가 공통적으로 가장 많이 지적한 대목은 정부 역할 전환이었다. 연구비를 대는 지원자에서 제품을 사 주는 구매자로 옮겨가야 한다는 것이다. 최홍섭 대표는 "정부가 기술개발비를 지원하는 것과 개발된 제품의 첫 번째 고객이 돼 주는 것은 전혀 다르다"며 "연구비만 대면 논문과 시제품은 나오지만 생산라인과 부품 공급망, 유지보수 조직은 만들어지지 않는다"고 말했다. 그는 "제품이 안 팔리면 생산량이 늘지 않고, 생산량이 늘지 않으면 가격도 내려가지 않고 데이터도 쌓이지 않는다"며 폐루프(closed loop)가 돌지 않는 구조를 문제로 짚었다. 구체적 처방으로는 일정 성능·안전 기준을 충족한 국산 제품을 공공시설·물류·국방·소방·철도·발전소·공공병원 등에 우선 구매하도록 하는 제도를 제시했다. 명확한 성능 기준과 단계별 퇴출 조건을 두되 초기 실패 자체는 허용해야 한다는 조건도 달았다. 여기에 중소기업이 성과만큼 비용을 내는 서비스형 로봇(RaaS)과 정책금융을 결합하는 방안도 함께 제안했다. 조남민 대표 역시 "단순한 R&D 지원만으로는 부족하고 기술이 시장에서 반복적으로 채택되도록 하는 정책적 다리가 필요하다"며 실증 프로젝트와 공공 조달의 연결 고리를 주문했다. 의료 분야에서는 수가와 분류체계 같은 제도 정비가 병행돼야 한다는 점도 강조했다. 그는 "좋은 기술이 있어도 제도 안에 들어오지 못하면 넓게 쓰일 수 없다"고 말했다. 장병탁 교수는 민간 대기업의 역할 확대를 요구했다. 장병탁 교수는 "삼성·현대차 같은 대기업이 더 나서줘야 한다"며 "스타트업이 혼자 로봇을 만들기엔 경쟁력이 부족할 수 있는 만큼 '로봇 파운드리'가 필요할 수 있다"고 제언했다. "휴머노이드라는 형태에 갇히지 말아야" 정책의 범위를 놓고도 주문이 이어졌다. 피지컬 AI를 '휴머노이드'라는 특정 폼팩터로 좁게 정의하면 정작 시장이 먼저 열리는 영역을 놓칠 수 있다는 지적이다. 황건필 대표는"피지컬 AI를 휴머노이드라는 특정 형태에만 한정해 바라보지 않았으면 한다"고 말했다. 황 대표는 "피지컬 AI의 본질은 사람 형태의 로봇을 만드는 것이 아니라 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 데 있다"며 "제조·물류·외식·서비스 등 산업마다 필요한 형태와 기능은 다를 수 있고, 중요한 것은 형태가 아니라 실제 현장에서 인력난을 해결하고 생산성을 높이는 지능과 자동화 기술"이라고 강조했다. 이어 K-휴머노이드 연합도 "휴머노이드 중심을 넘어 다양한 산업의 피지컬 AI 기업이 함께 성장하는 생태계로 발전하면 좋겠다"고 제언했다. 조남민 대표는 한발 더 나아가 조직 자체의 확장을 제안했다. 조 대표는 "K-휴머노이드 연합도 넓게 보면 'K-피지컬 AI 연합'으로 진화해야 한다"며 "사람을 대체하는 로봇뿐 아니라 사람을 확장하는 로봇까지 포함하는 구조여야 한국의 현실과도 맞고 상용화 가능성도 더 높다"고 말했다. 고령화, 산업재해, 돌봄 부담 같은 당면 문제에 직접 개입할 수 있는 웨어러블 로봇을 정책 우선순위에 올려야 한다는 취지다. "AI 쏠림 경계"…하드웨어·반도체 지원 요구도 연구개발(R&D) 자금의 배분 문제를 제기한 목소리도 나왔다. 엄윤설 대표는 "국가 정책과 R&D 자금이 AI에만 쏠리면 안 된다"며 "AI만 뛰어나고 하드웨어가 못 받쳐주면 머리로는 우주의 원리를 깨우쳤는데 몸은 움직이지 않는 상황이 된다"고 지적했다. 엄 대표는 이미 하드웨어 분야가 병목이라고 진단했다. 특히 성능이 아닌 가격이 문제라는 것이다. 그는 "똑같은 성능의 액추에이터가 중국산은 50만원인데 국산은 200만원"이라며 "훌륭한 성능의 액추에이터를 만드는 국내 기업은 많지만 휴머노이드 기업이 부담 없이 쓸 만큼 싸게 만드는 곳은 적다"고 말했다. 제도적 처방으로는 국산 부품 사용을 유도하는 인증 제도를 제시했다. 엄 대표는 "중국산 로봇에 껍데기만 바꿔 국산으로 속여 파는 행위를 막고, 부품의 3분의 2 이상을 국산으로 쓴 로봇에 보조금을 주는 '국산 휴머노이드 인증 제도' 조성이 시급하다"며 "휴머노이드는 안보이자 주권 산업으로, 소버린 AI 다음은 소버린 휴머노이드"라고 강조했다. 첨단전략산업의 R&D 경쟁력을 높이기 위해 포괄임금제 지양과 야근 수당 지급, 구성원 과반 동의 등 요건을 갖춘 경우에 한해 주 52시간 근무제 예외를 인정하는 방안도 제안했다. 김용석 교수는 로봇 몸체가 아니라 그 안에 들어가는 칩에 주목했다. 김 교수는 정부가 추진하는 총사업비 8000억원 규모 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업'을 "매우 기획이 잘 된 정부 과제"라고 평가했다. 칩을 사용할 수요기업과 칩을 개발할 팹리스가 한 팀이 돼 상용 수준의 시제품까지 만드는 구조여서 상용화 가능성이 높다는 이유에서다. 김 교수는 다만 "M.AX 얼라이언스(제조업과 AI 기술을 결합한 협력 네트워크)를 구호에 그치지 않게 만들고 온디바이스 AI 반도체를 중심으로 한 협력 생태계를 실질적으로 작동시켜야 한다"며 "계획은 구체적이어야 하고 온 힘을 다해 실천하는 것이 중요하다"고 말했다. 데이터 정책, '팩토리'냐 '수매제'냐 정부 정책 가운데 전문가들의 견해가 가장 뚜렷하게 갈린 대목은 데이터였다. 정부가 준비 중인 '데이터 팩토리' 사업을 두고 평가가 엇갈렸다. 장병탁 교수는 데이터 팩토리를 "우리나라다운, 나름의 엣지가 있는 한국형 피지컬 AI 모델"이라고 평가했다. 장 교수는 "거대언어모델(LLM)은 30년간 인터넷에 쌓인 데이터로 학습했지만 피지컬 AI는 아직 그런 데이터가 없어 이제 막 모으기 시작하는 단계"라며 "정부가 직접 하기보다 마중물 역할을 하고 민간에 맡기는 방향으로 가야할 것"이라고 전망했다. 데이터 자체는 생성 기업이 보유하고 학습된 모델만 공유하는 연합학습(페더레이티드 러닝) 방식도 대안으로 거론된다고 소개했다. 최홍섭 대표는 "정부 정책이 단순한 데이터 구축사업에 머물러선 안 된다"고 강조했다. 그가 지향하는 모델은 실험실이 아닌 '현장형 데이터 팩토리'다. 로봇을 실제 제조·물류·농업 현장에 RaaS로 투입해 매출을 만들면서 동시에 고품질 행동데이터를 축적하는 구조여야 데이터 수집이 비용으로만 남지 않는다는 설명이다. 반면 엄윤설 대표는 다른 방식을 제안했다. 엄 대표는 "격리된 공간에 전화부스처럼 만들어 놓는 데이터 팩토리보다는 일반인이나 자영업자가 바디캠을 착용하고 촬영한 1인칭 시점, 이른바 에고센트릭 데이터를 정부가 사주는 '데이터 수매제'가 필요하다"고 제안했다. 매니퓰레이터 기반 데이터는 표준화가 어려워 공유가 힘들지만, 바디캠으로 수집한 인간의 관절·뼈대 움직임 원시 데이터는 로봇 모델과 무관하게 리타게팅을 통해 표준화가 가능하다는 논리다. 법인 소속 근로자가 아닌 자영업자를 대상으로 데이터를 확보하면 데이터 소유권 분쟁도 피할 수 있다는 점을 근거로 들었다. 남은 과제는 결국 '실행' 6인의 진단을 종합하면 한국형 피지컬 AI 정책의 좌표는 비교적 선명하다. 국가 아젠다 설정과 생태계 기획이라는 1단계는 통과했다는 것이 전문가들의 공통된 평가다. 다음 문제는 과감하고 속도감 있게 행동하는 것이다. 김용석 교수는 "지금이 바로 골든 타임이고 앞으로 5년이 매우 중요한 시기"라고 말했으며, 장병탁 교수는 "아직 (피지컬AI 산업은)초기여서 가능성이 열려 있다"며 "잘 적응하면 AI든, 로봇이든 정말 3강이 될 수 있다"고 강조했다.
