[딜사이트 최령 기자] 한국피지컬AI협회가 '2026 한국피지컬AI협회 신년하례회'를 열고 피지컬 AI 산업 전략과 올해 사업 계획을 공개했다. 민간 기업 주도의 생태계를 앞세운 협회는 데이터 팩토리 구축과 산업형 피지컬 AI 챌린지, 인재 양성을 3대 핵심 과제로 제시했다.

엔비디아코리아 역시 국내 피지컬 AI 생태계와의 협력 방향을 제시하며 시뮬레이션과 디지털 트윈 기반 개발 환경을 통해 국내 제조·로봇 기업들의 피지컬 AI 전환을 가속하겠다는 구상을 밝혔다. 알고리즘 경쟁을 넘어 실제 공장과 로봇이 움직이는 '물리적 AI' 시장에서 한국이 주도권을 확보할 수 있을지가 본격적인 관전 포인트로 떠올랐다.

2일 중소기업중앙회 KBIZ홀에서 열린 한국피지컬AI협회 신년하례회에서 유태준 한국피지컬AI협회 협회장은 협회 출범 배경에 대해 "작년 5월 민간 기업인들 사이에서 '정부가 100조원 규모 AI 예산을 어디에 써야 하는가'라는 문제의식에서 시작됐다"며 "개별 기업이 아닌 협회 형태로 움직여야 정책과 산업에 실질적인 영향을 줄 수 있다고 판단했다"고 말했다.

그는 "작년 초만 해도 피지컬 AI를 설명하면 '챗GPT와 뭐가 다른가'라는 질문부터 나와야 할 정도로 인식이 낮았지만 지금은 국제 가전·IT 전시회 CES에서 현대차 아틀라스 로봇이 주목받을 만큼 글로벌 산업 패러다임이 바뀌고 있다"며 "로봇이 실제 생산 현장에서 노동을 대체하는 시대로 들어가고 있다"고 설명했다.

유 회장은 올해 협회의 핵심 전략으로 '데이터 팩토리'를 가장 먼저 제시했다. 그는 "알고리즘은 전 세계에서 계속 발전하지만 한국에 가장 부족한 것은 실제 로봇 학습에 쓰일 산업 데이터"라며 "로봇이 조립하고 용접하고 분리하는 데이터를 체계적으로 생산하는 데이터 팩토리 구축이 절실하다"고 했다.

두 번째 과제로는 '피지컬 AI 챌린지'를 제시했다. 그는 "중국이 마라톤이나 로봇 격투 같은 이벤트로 관심을 끌었다면 우리는 산업형 로봇에 맞는 '조립·용접·검사 챌린지' 같은 대회를 지역별로 만들 계획"이라며 "피지컬 AI를 국민이 체감하는 장치로 만들겠다"고 말했다.

세 번째로는 인재 양성을 강조했다. 유 회장은 "현재 휴머노이드·양팔 로봇을 실제 현장에 투입하려는 기업이 늘고 있지만 이를 학습시키는 시뮬레이터와 디지털 트윈 인력이 절대적으로 부족하다"며 "협회가 대학과 협력해 교재를 만들고 엔비디아 등과 협업해 실무형 인재를 체계적으로 키우겠다"고 밝혔다.

그는 "협회가 정부 주도가 아닌 순수 민간 자발 조직으로 110여 개 기업이 참여하고 있다는 점이 가장 큰 강점"이라며 "정치나 이해관계가 아니라 대한민국이 피지컬 AI 강국이 되기 위한 산업·데이터·인재 인프라 구축에만 집중하겠다"고 말했다.

피지컬 AI 협력 방향을 주제로 발표에 나선 차희준 엔비디아코리아 전무는 "엔비디아의 본질은 GPU 판매가 아니라 AI 시장 자체를 키우는 것"이라며 "한국의 제조기업과 개발사가 AI를 활용해 실제로 돈을 벌 수 있어야 엔비디아의 매출도 함께 성장한다"고 말했다.

그는 "AI는 더 이상 석·박사만의 영역이 아니라 고등학생도 접근할 수 있는 기술이 됐다"며 "엔비디아는 '딥러닝 인스티튜트(DLI)'를 통해 누구나 이메일만 있으면 무료로 학습할 수 있는 교육부터, 실제 AI 애플리케이션을 만드는 핸즈온 과정까지 단계별 교육 체계를 운영하고 있다"고 설명했다.

차 전무는 "개발자가 AI를 배운 뒤 바로 사업으로 연결할 수 있도록 스타트업 지원 프로그램과 정부 협력 프로그램을 함께 운영하고 있다"며 "중기부와 함께하는 'AI R&D 프로그램'을 비롯해 과기정통부 등 여러 부처와 연계된 지원 체계도 구축돼 있다"고 밝혔다.

피지컬 AI 분야에 대해 그는 "네이버·SK텔레콤 등과 협력해 디지털 트윈과 시뮬레이션 기반의 로봇 개발 환경을 국내 개발자들이 쓸 수 있도록 클라우드 형태로 제공할 계획"이라며 "로봇과 자율주행 개발에 필요한 실험 환경을 누구나 접근할 수 있도록 만들겠다"고 말했다.

차 전무는 엔비디아 플랫폼의 핵심 경쟁력으로 '통합 구조'를 꼽았다. 그는 "로보틱스, 자율주행, 물류, 헬스케어, 스마트시티 등 산업마다 요구되는 워크로드는 다르지만 엔비디아는 라이브러리, 개발도구, AI 모델, GPU 인프라가 하나의 아키텍처로 통합돼 있다"며 "한 산업에서 만든 피지컬 AI 경험을 다른 산업으로 그대로 확장할 수 있다는 점이 가장 큰 강점"이라고 설명했다.

특히 피지컬 AI의 위험성과 데이터 중요성을 강조하며 "언어 모델의 오류는 불편함에 그치지만 로봇이나 자율주행의 오류는 사람의 생명과 직결된다"며 "그래서 피지컬 AI는 현실과 최대한 동일한 데이터와 대규모 시뮬레이션 학습이 필수"라고 말했다.

그는 "휴머노이드 로봇이 사람 옆을 안전하게 걷는 단순한 동작조차 수십만 가지 시나리오를 시뮬레이션으로 학습해야 한다"며 "실물 로봇으로는 불가능한 검증을 디지털 트윈과 가상 환경에서 수행하는 것이 피지컬 AI의 핵심"이라고 설명했다.

BMW, 폭스콘 등의 사례를 언급하며 "공장과 작업자, 로봇을 모두 디지털 트윈으로 시뮬레이션해 생산성과 안전성을 동시에 높이고 있다"며 "폭스콘은 시뮬레이션 기반 설계로 공기 단축과 생산성 개선 효과를 거뒀고 사람의 동작 인식 AI를 통해 불량률도 크게 낮췄다"고 밝혔다.

차 전무는 "한국은 제조 데이터와 산업 현장이 풍부한 나라지만 이를 피지컬 AI에 쓸 수 있는 '의미 있는 데이터'로 전환하는 과정이 가장 큰 과제"라며 "그 연결고리가 바로 시뮬레이션과 디지털 트윈"이라고 강조했다.

그는 마지막으로 "엔비디아만 돈 버는 구조가 아니라 한국 기업들이 피지컬 AI로 10배, 100배의 부가가치를 창출하는 생태계를 만들고 싶다"며 "GPU와 플랫폼은 그 성장을 가속하는 도구일 뿐"이라고 말했다.