[IT동아 강형석 기자] 피지컬 AI는 디지털 공간이 아닌 현실 세계에서 작동하는 인공지능 기술을 뜻한다. 로봇, 자율주행차, 스마트 팩토리가 대표적이다. 업계에서는 생성형 인공지능 다음 시대를 주도할 기술로 주목받고 있다. 글로벌 금융 기업 모건 스탠리는 휴머노이드 100 보고서를 통해 피지컬 AI 시장 규모가 60조 달러(약 8경 4180조 원)에 이를 것으로 전망했다.

피지컬 AI가 제대로 작동하려면 기기 내에서 데이터를 처리하는 온-디바이스 역량이 필수다. 클라우드 기반 AI와 달리, 기기 자체에서 학습된 데이터를 바탕으로 스스로 판단하고 행동하기 때문이다. 문제는 역량 확보가 만만치 않다는 점이다. 반도체, 로봇 플랫폼, 소프트웨어, 응용 서비스 등 산업 전반의 융합이 필요하다. 우리나라는 2025년 10월 한국피지컬AI협회를 중심으로 정부와 산업계가 모여 전방위 대응에 나섰다.

2026년 2월 2일, 한국피지컬AI협회는 중소기업중앙회 여의도본부(서울 영등포구 소재)에서 신년하례회를 열고 2026년 사업 청사진을 공개했다. 신년하례회는 협회 출범 4개월이 지난 시점에서 올 한 해 진행할 사업 계획을 알리고, 피지컬 AI 산업 현황을 공유하는 자리였다.

먼저 축사에 나선 최형두 국민의힘 의원은 "그동안 대형언어모델(LLM)의 시대였다면, 이제 피지컬 AI 시대다. 우리가 물리학을 배워 과학기술 발전을 이루었듯, 이제는 피지컬AI로 전 산업 분야 모든 일에 큰 도약을 이루는 대한민국이 되도록 노력하겠다. 아울러 과학기술정보통신부ㆍ산업통상부ㆍ중소벤처기업부 장관 및 국회 과학기술정보방송통신위원회ㆍ산업통산자원중소벤처기업위원회가 함께 힘을 모아 범정부적 지원 방안을 마련하겠다"고 밝혔다.

안도걸 더불어민주당 의원은 “솔직히 LLM은 미국ㆍ중국에 많이 뒤처졌지만, 피지컬 AI 분야는 승부 가능한 영역이다. 우리나라는 반도체·자동차·배터리·조선·기계 등 세계 최고 수준의 제조 현장과 공정 데이터를 보유했기 때문이다. 우리나라가 피지컬 AI 분야에서 성과를 낼 수 있게 국회의원으로서 법적·제도적 지원에 힘쓸 것”이라고 말했다.

정진욱 더불어민주당 의원도 “2025년만 해도 피지컬 AI라는 말이 낯설었는데, 몇 달 되지 않아 일상 용어가 됐다. 그만큼 우리는 빠른 시대에 살고 있으며, 가장 앞장서서 변화를 이끄는 중이다. 우리나라가 피지컬 AI 산업을 주도하기 위해 제도와 법, 예산 등으로 뒷받침하도록 돕겠다”고 언급했다.

박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 "피지컬 AI는 자동화 로봇이 아니다. 물리 환경에 AI가 적용돼 실제 작동하고 AI가 스스로 판단 하에 행동하는 기술이다. 따라서 제조 외에도 복지, 서비스, 헬스케어 등 일상 속에서 다양하게 구현돼야 한다”고 말했다. 이어 “소프트웨어 기업들이 정보화 시대처럼 피지컬 AI를 이끌어야 한다. 과학기술정보통신부가 피지컬 AI 산업에서 성과를 내도록 적극 지원하겠다"고 밝혔다.

2026년 핵심 사업은 “데이터 팩토리ㆍ대회ㆍ인재양성”

연단에 오른 유태준 회장은 한국피지컬AI협회의 2026년 계획을 발표했다. 유태준 회장이 언급한 핵심 사업은 ▲데이터 팩토리 ▲피지컬 AI 챌린지 데이 ▲인재양성 등 세 가지다.

데이터 팩토리는 중국 애지봇(AgiBot) 사례를 한국형으로 발전시킨 개념이다. 에지봇은 가구, 식당, 산업, 쇼핑몰, 사무실 등을 세트로 구현해 로봇을 훈련시켰다. 훈련 데이터는 애지봇 월드로 구체화했고, 2024년 12월에 오픈소스로 공개했다.

한국피지컬AI협회가 데이터 팩토리 구축을 결심한 것은 피지컬 AI 데이터 생성부터 학습에 이르는 통합 파이프라인 구축이 필요했기 때문이다. 새로운 피지컬 AI 알고리듬 및 비전 인식 모델이 출시되는 상황에서 한국도 고품질 학습 데이터 구축ㆍ배포를 위한 파이프라인이 필요하다고 판단한 것이다.

피지컬 AI 챌린지 데이는 피지컬 AI를 국민적 관심사로 만들기 위한 대회다. 다만, 한국은 산업 중심의 피지컬 AI 기술에 특화됐다는 점을 고려할 예정이다. 예로 용접을 가장 잘하는 피지컬AI, 조립을 가장 잘하는 피지컬AI 등을 수상하는 식이다. 산업 특성에 맞는 피지컬 AI 기술을 발굴, 육성하는 것이 피지컬 AI 챌린지 데이의 목적이다.

인재양성도 시급한 과제로 꼽았다. 유태준 회장은 "2026년부터 제조사들이 양팔 로봇이나 휴머노이드를 현장에 배치하려는데, 시뮬레이터 플랫폼에서 데이터를 만들 인력이 절대적으로 부족하다"고 지적했다. 이에 한국피지컬AI협회는 피지컬 AI 데이터 팩토리 이론서와 실습서를 제작하고, 대학 및 사설 교육기관과 협력해 인재 양성에 나서기로 했다. 엔비디아와도 협력해 시뮬레이터 플랫폼을 다루는 전문 인력을 육성할 방침이다.

정부 사업 유치 및 피지컬 AI 특화 대학 학과 개설에 집중

이어 연단에 오른 주해종 강남대학교 교수는 한국피지컬AI협회의 인재양성 사업 추진 방향을 발표했다. 협회는 데이터 팩토리 본부, 교육인증본부, 실증훈련본부, 자문위원회 등으로 구성된 인재개발원을 운영한다.

한국피지컬AI협회는 산업혁신인재양성사업에 도전장을 냈다. 협회와 연계 대학을 포함한 제안서를 제출한 상태다. 산업혁신인재양성사업은 매년 45명 이상 피지컬 AI 분야 인재를 양성하는 게 목표다. 산학협력 사업도 준비한다. 피지컬 AI 학습 모델을 보유한 회원사는 기업 주도로 대학 3곳 이상과 협력하는 형태다.

산업전환공동훈련센터 운영도 추진한다. 회원사 및 피지컬 AI 전환이 필요한 기업들을 교육하는 기관이다. 인천 테크노파크, 서울테크노파크, 경기도경제과학진흥원과 협업해 재직자 전환 교육도 실시할 계획이다.

주해종 교수는 "서울 중심에 대학원 협동과정을 만들어 회원사 임직원들이 학위도 받고 피지컬 AI 정책 연구도 함께하는 공간을 구상 중이다. 디지털 새싹 및 AI 특화고 교육 프로그램 등 초중고 대상 인재양성 프로그램도 준비 중”이라고 말했다.

자격증 사업도 준비한다. 먼저 피지컬 AI 스탠더드(Physical AI Standard) 자격증은 한국산업인력공단과 공동 주최로 신청 접수를 시작했다. 이어 AI 프로페셔널(AI Professional)과 AI 준-프로페셔널(AI Semi-Professional) 자격증 부문도 신설한다. 인공지능 ABC, 피지컬 AI 입문서, 피지컬 AI 데이터 팩토리 등 피지컬 AI 관련 교재도 출간한다.

미국 엔볼턴사와는 AI 인프라 테스트 연구소(테스트랩) 설치를 논의 중이다. 국내 대학에 공간을 제공하면 엔볼턴이 장비와 비용을 투입하는 방식이다. 그래픽 처리장치(GPU) 서버가 함께 들어오기 때문에 옴니버스 스튜디오 및 로봇 개발 인재양성에 쓸 계획이다.

권장우 인하대학교 산학협력단장은 대학 차원의 구체적인 협력 모델을 제시했다. 먼저 인하대학교는 2026년부터 인천 송도에 6만 8000평 규모의 AI 오픈 이노베이션 캠퍼스를 조성, 2030년까지 완공할 예정이다. 캠퍼스 내에는 피지컬 AI 특화 실증 공간도 마련된다.

인하대학교는 2026년 상반기 내에 데이터 팩토리 공간을 만들고, 회원사와 함께 교과 구상 및 강의를 진행하는 산학협력 모델을 제안했다. 권장우 단장은 "학교와 한국피지컬AI협회 회원사가 제시한 실제 문제를 학생들이 해결하면서 현장에 바로 투입 가능한 인재를 양성하자”고 강조했다.

대한항공과의 협력도 언급했다. 한국피지컬AI협회, 인하대, 대한항공이 힘을 모아 물류 특화 피지컬 AI 모델을 개발하기로 논의했다. 권장우 단장은 "인천은 인천공항부터 송도까지 스마트 도시로 연결되는 물류 실증의 최적지다. 대한항공이 참여하면 한국피지컬AI협회 회원사와 함께 물류 프로젝트를 진행하게 될 것"이라고 설명했다. 이 외에도 인천 남동산단을 피지컬AI 산단으로 전환하는 계획도 밝혔다. 인하대학교는 제조혁신대학원을 통해 스마트 팩토리 분야 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다.

엔비디아 "시뮬레이션이 핵심, 한국 개발자 생태계 지원할 것"

차희준 엔비디아 코리아 전무는 한국 피지컬AI를 경쟁력 구축을 위한 협력 방안을 제시했다. 그는 "엔비디아는 그래픽 처리장치(GPU)를 파는 게 목적이 아니라, AI를 통해 기업들이 어떻게 돈을 벌도록 도울지 고민한다”고 말했다. 이어 한국 기업이 빠르게 성장하도록 딥러닝 학회, 인셉션 프로그램, 기관 협력 프로그램 등 다양한 프로그램을 소개했다.

DLI(Deep Learning Institute) 교육 프로그램은 딥러닝 기초부터 쿠다(CUDA) 프로그래밍, 옴니버스 시뮬레이션 도구 활용, 산업 특화 과정 등을 제공한다. 인셉션 프로그램은 AI 스타트업이 지속 가능한 사업을 영위하도록 지원한다. 엔업 프로그램은 정부 협력 프로그램으로 중소벤처기업부, 과기정통부 등 여러 부처와 협업한다.

차희준 전무는 피지컬 AI에는 데이터ㆍ모델ㆍ컴퓨팅 하드웨어ㆍ물리 객체(로봇)이 필요하다고 설명했다. 하지만 피지컬 AI 필수 요소를 구축하기 전에 시뮬레이션이 필요하다는 점을 강조했다. 그는 "피지컬 AI는 이미지를 보고 공간을 인지해야 하기에 훨씬 큰 데이터와 연산량이 필요하다. 잘못된 정보를 주면 대형언어모델(LLM)은 마음의 상처를 주지만, 피지컬 AI는 물리적인 위협이 된다"고 경고했다.

차희준 전무는 BMW 공장 디지털 트윈 사례를 다뤘다. BMW 디지털 트윈 공장은 작업자의 키, 몸무게, 체형, 특성 등을 데이터로 다듬어 컨베이어 벨트 속도, 동선, 선반 높이를 최적화한다. 안전을 위해 실제 발생하지 않을 것 같은 상황도 시뮬레이션으로 학습이 이뤄진다. 따라서 한국이 피지컬 AI 환경을 안전하게 구축하려면 산업 현장 특성을 반영한 시뮬레이션 학습이 반드시 필요하다는 입장이다.

마음AI "데이터는 중요한 자산, 현장에서 학습되어야"

마지막으로 연단에 오른 손병희 마음AI 연구소장은 피지컬 AI 데이터 팩토리 구축 전략을 발표했다. "대한민국 산업을 데이터 관점에서 다시 보자"고 제안한 손병희 소장은 "공장에서 부품을 잡는 순간, 물류창고에서 장애물을 피하는 순간, 도시에서 사람과 차량이 뒤섞이는 순간 등 모든 행동은 센서값이 아니라 AI의 경험이다. 이 경험은 우리의 중요한 자산이다. 다양한 학습 데이터가 현장에서 자동으로 만들어지고 저장되고 재학습돼야 한다"고 말했다.

손병희 소장은 데이터 팩토리 운영을 ▲가상 시뮬레이션(엔비디아 옴니버스 활용) ▲실증 환경(디지털과 현실의 격차 축소) ▲상용 현장(실제 경험 축적) 등 3단계로 나눴다. 가상 환경에서 수천 번 실패를 반복하며 학습된 데이터로 피지컬 AI를 정교하게 다듬는 구조다. 반도체에서 시작해 엣지 디바이스, 로봇 하드웨어, 현장 데이터, AI 학습으로 이어지는 전체 흐름이 끊기지 않아야 한다는 점도 언급했다.

손병희 소장은 "피지컬 AI는 한 기업이 할 수 없다. 현장을 가진 기업, 기술을 가진 기업, 표준과 연결을 담당하는 연구소, 정부 기관, 대학이 원팀이 되어야 한다. 우리는 현재 AI를 사용하는 나라가 아니라 AI가 산업 속에서 계속 배우는 나라, 선순환 구조가 확립되는 시점에 서 있다"고 강조했다.

IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)