[IT동아 강형석 기자] 2026년 6월 29일, 정부는 인공지능(AI) 산업 전반에 대한 대규모 투자 계획을 발표했다. 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터 등 3개 분야에 집중 투자하는, 이른바 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'다. 이를 앞세워 AI 산업 생태계를 구축하고 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다.

국내는 AI 반도체 분야에서 이미 글로벌 리더로 꼽힌다. AI 연산에 쓰이는 고대역폭 메모리(HBM)와 시스템용 메모리(D램) 등 핵심 부품을 삼성전자와 SK하이닉스가 생산하는 덕분이다. 정부는 여기서 그치지 않고 메모리 반도체 초격차를 목표로 투자 규모를 더 늘릴 방침이다. AI 학습의 중심이 될 데이터센터 역시 18.4기가와트(GW) 규모의 컴퓨팅 성능 확보를 목표로 천문학적 자금이 투입된다.

이제 주목해야 할 분야는 피지컬 AI다. 정부는 피지컬 AI를 산업과 일상 전반에 대변혁을 몰고 올 핵심 산업으로 규정했다. 아직 글로벌 시장 판도가 정해지지 않은 지금을 AI 로봇 강국으로 도약할 승부처로 보고, '3M 전략'을 제시했다.

제조업 AI 전환부터 데이터 관리 체계 구축까지 ‘속도전’

메가프로젝트는 AI 경쟁력 확보 외에 지역 균형발전이라는 목적도 함께 담았다. 그중 피지컬 AI 산업은 영남권을 중심으로 재편한다는 구상이다. 휴머노이드나 로봇 등 피지컬 AI는 소프트웨어 못지않게 하드웨어 역량이 관건이다. 제조 인프라가 탄탄한 영남권이 산업 활성화 거점으로 제격이라는 판단이다.

정부는 피지컬 AI 산업 성장 청사진으로 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심기술 확보(Master), 양산체계 구축(Mass Production)이라는 '3M 전략'을 내놓았다. 이 세 축을 바탕으로 2030년까지 AI 로봇 글로벌 3강, 피지컬 AI 부문 글로벌 1강 진입을 목표로 삼았다.

제조업 AI 전환은 제조 현장에 AI를 심는 작업을 말한다. 로봇, AI, 수요 제조업 등 1500여 개 기관이 참여하는 M.AX 얼라이언스를 중심으로 업종별 특화 AI 로봇을 개발해, 매년 1000대 이상을 현장에 보급한다는 구상이다. M.AX 얼라이언스는 2025년 9월 출범한 연합체로 삼성전자ㆍ현대자동차ㆍ레인보우로보틱스ㆍSK 등 1000여 개 기관이 참여했다. 이 연합체는 제조 현장과 기업 운영 전반에 AI를 적용하는 사업을 추진하는 중이다.

핵심기술 확보 전략은 피지컬 AI 핵심 기술의 국산화에 초점을 맞췄다. 10대 업종별 데이터팩토리를 구축하고, 한국형 로봇 파운데이션 모델 개발에도 나선다. 국산화율이 낮은 액추에이터·로봇손·센서 등 3대 취약 부품의 경쟁력을 확보하기 위한 전용 연구개발(R&D) 투자도 확대한다. 로봇 특성화대학원을 선정해 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만 명을 양성하는 계획도 포함했다.

피지컬 AI에 필요한 대규모 데이터 생산·집적 인프라 구축 작업도 함께 진행한다. 세계 최고 수준의 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발해 고부가가치 핵심 작업을 수행할 토대를 마련하겠다는 구상이다. 3년 안에 해외 기업 의존에서 벗어난 독자 모델을 확보하는 게 최종 목표다.

양산 거점 조성에도 힘을 쏟는다. 새만금에는 로봇 파운드리와 부품 클러스터를, 대경권에는 로봇 테스트 필드를 조성한다는 구상이다. 현대차그룹은 앞서 전북 새만금에 총 9조 원을 단계적으로 투입해 AI·로봇·수소에너지 신사업 클러스터를 조성하겠다고 밝혔다. 이 외에도 대경권 소재 자동차·가전 부품 기업이 로봇 부품 기업으로 전환하도록 지원한다.

정부는 초기 시장을 창출하기 위한 로봇 구매도 추진할 방침이다. 교육, 국방, 재난대응 등 로봇이 필요한 부처를 중심으로 발주에 나설 예정이다. 국민성장펀드로 마련된 재원을 활용해 피지컬 AI 신증설 투자자금 지원도 이뤄진다.

메가프로젝트의 피지컬 AI 부문 전략은 국가인공지능전략위원회와 범부처가 합동으로 마련한 '제조 AI 2030' 전략과 궤를 같이한다. 2030년까지 민관 합동으로 20조 원을 투자해 국가 제조 데이터 라이브러리 구축, 제조 AI 파운데이션 모델 개발, 지역 M.AX 확산 기반 마련 등 3대 핵심과제를 신속하게 추진할 예정이다.

엣지 장비부터 학습 데이터 등 핵심 기술 필수, 철저한 준비 필요해

정부는 향후 3년을 피지컬 AI 글로벌 주도권의 향방이 갈리는 골든타임으로 보고, 과감한 투자와 총력 지원에 나서겠다고 밝혔다. 이를 통해 2030년까지 피지컬 AI 글로벌 1강으로 도약하겠다는 구상이다. 하지만 피지컬 AI와 로봇 구성에 필요한 장비는 고사하고, 데이터 구축 인프라와 엣지 장비 대부분 외산에 의존하는 상황에서 자체 경쟁력을 갖출 수 있을지 우려된다.

피지컬 AI는 인터넷 데이터로 학습하는 대형언어모델(LLM)과 달리, 물리적 힘과 마찰, 실패와 충돌까지 아우르는 복합 상호작용 데이터가 필수다. 로봇의 실수는 자칫 심각한 사고로 번질 수 있어 단 한 번의 실패도 허용되지 않는 영역이 많다. 고품질 데이터 확보가 곧 경쟁력으로 직결되므로 국산 파운데이션 모델 확보가 중요하지만, 속도전만으로 풀릴 문제는 아니다. 데이터 구축에는 그만큼 오랜 시간이 걸리는 탓이다.

관건은 국내 피지컬 AI 훈련 환경이다. 피지컬 AI는 상호작용이 핵심이므로 실제 환경에서 훈련하거나, 이와 흡사한 가상 환경을 구축해 훈련하는 디지털 트윈(Digital Twin) 인프라가 필수다. 정부는 10대 업종별 데이터 팩토리를 세워 AI 로봇 학습에 필요한 데이터를 모으고, 이를 활용해 로봇 파운데이션 모델의 해외 의존도를 낮추겠다는 입장이다. 다만 데이터 팩토리를 언제 어떻게 구축할지에 대한 언급은 부족하다. 데이터 확보와 활용을 둘러싼 세부 방안 마련도 뒤따라야 한다.

피지컬 AI 인프라 대부분이 엔비디아 등 외산 제품 중심으로 구축된 점도 풀어야 할 과제다. 국내 피지컬 AI·로봇 기업 상당수는 엔비디아 엣지 장비인 젯슨(Jetson) 플랫폼을 쓰고, 자연스레 엔비디아의 로봇 모델 아이작(Isaac)과 디지털 트윈 플랫폼 옴니버스(Omniverse) 등으로 훈련한다. 장기적으로 보면 핵심 컴퓨팅 자원과 개발 플랫폼, 소프트웨어 스택까지 특정 해외 기업에 묶일 수밖에 없는 구조다.

휴머노이드ㆍ로봇 부품을 국산화해도 정작 피지컬 AI의 핵심인 두뇌와 소프트웨어가 외산이라면, 어렵게 쌓은 경쟁력도 빛이 바랠 수밖에 없다. 당장 완전한 국산화는 어렵더라도 역량을 갖춘 기업을 함께 키워내야 한다. 피지컬 AI가 국가전략으로 자리 잡을수록 기술 독립은 선택이 아닌 필수이기 때문이다.

로봇을 향한 사회적 인식도 쟁점으로 떠오를 가능성이 높다. 산업 전반의 생산성과 효율 확보는 중요하지만, 사회가 이를 어떻게 받아들일지는 별개의 문제다. 글로벌 컨설팅 기업 캡제미니(Capgemini)는 보고서 '피지컬 AI : 인간과 로봇 협업의 다음 단계(Physical AI: Taking Human-Robot Collaboration to the Next Level)'를 통해 피지컬 AI의 대중 수용성 문제를 짚었다. 기업들이 피지컬 AI에 기대하는 건 생산성과 효율성이지만, 동시에 대규모 확산의 어려움과 규제 공백, 대중 수용성 문제라는 벽에도 부딪힌다는 설명이다. 피지컬 AI 메가프로젝트 역시 정책 의도 못지않게, 시대의 변화를 구성원에게 어떻게 설득하느냐도 중요한 과제로 남을 전망이다.

IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)