[딜사이트 최령 기자] LG그룹이 피지컬 AI 경쟁의 판을 키우고 있다. 두뇌(AI)부터 눈(센서)·손발(액추에이터)·전원(배터리)·학습 플랫폼까지 그룹 안에서 전부 조달 가능한 수직 계열화 구조를 갖춘 사실상 유일한 국내 기업으로 평가받는 LG그룹이 이제 실행 단계에 본격 진입하고 있다는 분석이다.

밸류체인의 각 고리는 계열사별로 명확히 나뉜다. LG AI연구원의 초거대 언어모델 '엑사원'이 두뇌를, LG전자의 액추에이터가 관절을 담당한다. LG AI연구원은 엑사원을 기반으로 LG전자, 한국과학기술연구원(KIST)과 협력해 한국형 차세대 휴머노이드 로봇 '케이팩스(KAPEX)'도 개발 중이다.

LG이노텍은 보스턴다이내믹스와 공동으로 비전 센싱 시스템을 개발하고 LG디스플레이의 P-OLED(플라스틱 OLED)는 휴머노이드용 디스플레이에 최적이라는 평가를 받는다. LG에너지솔루션은 인터배터리 2026에서 전고체 배터리를 공개하고 테슬라를 포함한 6개 이상의 글로벌 로봇 업체와 공급을 협의 중이다. 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 '아틀라스'에도 LG에너지솔루션 원통형 배터리가 탑재된 것으로 알려졌다.

LG CNS는 로봇을 실제 현장에 투입하는 역할을 담당한다. LG CNS는 이달 초 로봇 전환(RX) 플랫폼 '피지컬웍스(PhysicalWorks)'를 공개했다. 로봇 학습 데이터 수집·검증·현장 적용을 지원하는 '포지(Forge)'와 다종 로봇을 통합 관제하는 '바통(Baton)'으로 구성되며 포지를 통해 기존 수개월이 걸리던 현장 투입 기간을 1~2개월로 단축할 수 있다는 설명이다.

100대 규모 운영 환경에 바통을 적용하면 생산성은 15% 이상 높아지고 운영비는 최대 18% 절감될 것으로 기대된다. 전자·화학·전지·물류·조선 등 다양한 고객사와 20건 이상의 개념검증(PoC)을 진행 중이며 약 2년 후 성과 가시화를 목표로 제시했다. 미국 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 전문기업 스킬드(Skild) AI에 이어 휠타입 휴머노이드 기업 덱스메이트(Dexmate)에 추가 투자했으며 미국 기업 한 곳과 협의 중인 추가 투자 결과도 빠른 시일 내 발표할 예정이다.

가전 생태계에서 쌓은 생활 데이터를 피지컬 AI에 접목하는 것은 LG전자의 몫이다. 약 70년간 가전사업을 운영하며 축적한 생활 데이터와 산업용·상업용 로봇 기술력을 바탕으로 집 안 상황을 완벽히 이해하고 '공간 지휘자' 역할을 하는 홈로봇을 구현하겠다는 구상이다. 이를 위해 지난해 말 HS로보틱스연구소를 신설하고 2028년 홈 로봇 '클로이드' 상용화를 목표로 올해 중 PoC 실증에 돌입한다. 액추에이터 초도 양산도 준비 중이다.

CES 2026에서 선보인 클로이드는 엔비디아 칩셋 '젯슨 토르'와 구글 '제미나이'를 탑재해 집 안 상황을 인식하고 자연어로 소통한다. 이 같은 행보를 엔비디아도 주목했다. 지난 2월 실적 공시에서 LG전자를 피지컬 AI 구현을 위한 주요 로봇 파트너로 언급한 데 이어 콜레트 크레스 CFO는 컨퍼런스콜에서 "피지컬 AI 시대가 이미 도래했고 매출에 60억달러(약 8조6000억원) 넘게 기여했다"며 LG전자와 보스턴다이내믹스 등을 주요 협력 사례로 소개했다. LG전자도 1분기 컨퍼런스콜에서 "로봇 분야에서 생태계 전반에 걸친 폭넓고 전략적인 협업을 추진하기로 했다"고 밝혔다.

피지컬 AI를 넘어 그룹 전반의 시너지도 확장되는 흐름이다. LG유플러스는 2027년 준공을 목표로 경기 파주에 최대 GPU 12만장, 200㎿ 규모의 AIDC를 구축한다. LG전자의 액체냉각 솔루션과 LG에너지솔루션의 UPS 배터리 시스템이 투입되는 등 이번에도 계열사 간 역할 분담 구조가 그대로 적용된다.

골드만삭스에 따르면 휴머노이드 시장 규모는 2035년까지 51조원에 달할 것으로 전망된다. 이 같은 수직 계열화 구조를 바탕으로 LG그룹이 두뇌부터 손발까지 그룹 내에서 완결하는 만큼 피지컬 AI 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 유리하다는 평가다.

업계 한 관계자는 "LG그룹의 피지컬 AI 전략에서 주목할 점은 단순한 로봇 개발이 아니라 AI 두뇌부터 센서·액추에이터·배터리·학습 플랫폼까지 수직 계열화된 밸류체인 전체를 그룹 내에서 완결한다는 구조"라며 "피지컬 AI에서 결국 승부처는 하드웨어가 아니라 로봇이 학습할 데이터의 질과 양인데 70년 가전 데이터와 LG CNS의 산업 현장 데이터가 결합되면 단순 로봇 제조사와는 다른 레이어에서 경쟁할 수 있다"고 말했다.