[AI의 눈] 피지컬AI 쇼크…생산직 종말인가, 로봇의 재탄생인가
전기 모터로 관절을 360도 비트는 휴머노이드 '아틀라스'가 CES 2026 무대에 선 뒤, 공장 라인 분위기는 달라졌다. 미국 BMW 스파르탄버그 공장에선 테슬라 '옵티머스'와 피규어AI '피규어 02'가 시트메탈 피킹·적재에 투입돼 1,250시간 넘게 돌았고, 3만 대 이상 생산에 기여했다는 성과가 공개됐다. '사람처럼 움직이는 로봇'이 더 이상 시연이 아닌 현장 기록으로 남기 시작한 것이다. 국내도 속도전이다. CJ대한통운은 레인보우로보틱스와 물류용 AI 휴머노이드를 시연했고, 1973년 컨베이어 벨트로 출발했던 기아 오토랜드 광명은 협동로봇 중심 공장으로 탈바꿈했다. 삼성·현대·LG 등 대기업은 스마트 팩토리 고도화에 피지컬 AI를 결합하며 공정 자동화를 본격화하고 있다. 피지컬 AI는 소프트웨어를 넘어 '몸'을 얻었다. 센서로 환경을 읽고, AI가 판단해, 로봇이 즉시 행동한다. 과거 반복 동작 로봇과 달리 불규칙한 변수에도 적응하며 인간과 같은 공간에서 협업한다. 제조, 물류를 넘어 건설·의료·돌봄·교육까지 물리 세계 전반으로 외연을 넓히는 중이다. 세계경제포럼(WEF)과 국제노동기구(ILO)는 2026년을 임계점으로 본다. WEF는 2030년까지 전 세계 9,200만 개 일자리 소멸을 전망했고, 미국 제조업에선 2025~2026년 사이 최대 200만 개 일자리가 로봇으로 대체될 수 있다는 연구도 나왔다. IMF는 AI 영향권이 전 세계 일자리의 약 40%에 달할 수 있다고 본다. 현장의 체감은 숫자로 확인된다. 근로자 1천 명 이상 기업의 60.4%가 이미 AI를 현장에 쓰고, 그중 26.4%는 인공지능 로봇까지 들였다. 기업이 꼽은 도입 효과는 생산성 향상(96.4%), 인건비 절감·품질 개선(각 84.5%), 안전 강화(73.6%)다. 반면 근로자 59%는 “도입 속도가 빠르다”고 느끼고, 62.9%는 통제 불가능성과 일자리 상실을 두려워한다. 기업과 근로자 모두 신입 채용 축소를 예상했고(각 79.1%, 84.1%), '고용 한파' 가능성엔 의견이 모였다. 국내 제조 현장은 경쟁 압박도 거세다. 현대차 국내 공장의 HPV(차량 1대당 투입 시간)는 28~31시간으로 미국 앨라배마(14~16시간)의 두 배에 가깝다. 울산공장 UPH(시간당 생산 대수)는 평균 45대, 미국 공장은 약 68대다. '과잉 고용' 구조, 편성효율 50%대 지적과 함께 고임금·저생산성 논란이 얽혀 있다. 노조의 긴장도 높다. '킹산직'으로 불리던 생산직의 상징성은 세대 균열과 맞물려 있다. 한쪽은 정년 연장을, 다른 쪽은 성과급과 미래 생존권을 우선한다. 현장에선 로봇 도입 반대 전화가 이어진다. 언론의 표현도 자극적이다. “연 1,400만원에 365일 일하는 동료”라는 문구가 회자되며 '아틀라스 공포'가 확산됐다. 생산직 평균 연봉을 둘러싼 수치가 제각각 보도되며 혼선을 키우지만, 로봇이 초과근로 수당을 요구하지 않는다는 냉혹한 비교가 현장 심리를 자극한다. 해외와 국내의 기술 타임라인은 빨라진다. 현대차그룹은 2021년 보스턴 다이내믹스 지분 80%를 약 1조 원에 인수했고, 아틀라스의 생산 현장 투입 계획이 공개됐다. 골드만삭스는 2035년 휴머노이드 시장을 380억 달러로 내다보며, 자동차 제조•위험 작업의 5~15%가 로봇으로 대체될 수 있다고 본다. 물류·창고는 노동력의 10~20% 축소 가능성이 제기된다. 생성형 AI, 멀티모달, 자율형 에이전트가 결합하며 기획·분석·실행까지 자동화 범위가 넓어지는 추세도 '피지컬'로 번지고 있다. 다만 피지컬 AI는 '일자리 소멸'만의 다른 이름이 아니다. 기업들은 안전과 품질, 회복탄력성 강화를 장점으로 제시한다. 산업재해 감축 기대는 현장 설득의 핵심 근거로 등장했다. 문제는 속도와 충격의 분포다. “대기업 인력 20~30% 감축 가능성”, “제조 생산직 40% 감소” 같은 전망이 청년층의 '첫 일자리' 기회를 먼저 겨냥한다. 기업과 근로자 모두 “채용 감소”를 예상하는 이유다. 2026년, 로봇은 말 그대로 '문턱'을 넘었다. 공장과 물류창고의 바닥에서, 인간과 같은 공간을 오가는 기계가 일상의 장면이 됐다. 이제 남은 질문은 하나다. 생산성의 이익과 전환의 비용, 그 무게를 누가 얼마나 나눠 들 것인가. ▶ 해당 보고서 보기 https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/9d052314.html ▶ 이 기사는 리바랩스의 'AMEET'과의 제휴를 통해 제공됩니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요 (☞ 보고서 서비스 바로가기)