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[IT뉴스][AI의 골든룰] 산업의 신경계를 다시 짜는 피지컬 AI, 어떻게 준비해야 하나

온카뱅크관리자

2025-11-17 14:47:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 피지컬 AI, 산업의 신경계를 다시 짜는 새로운 동력 기업이 준비해야 할 전환의 조건은? 
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 김성봉 BCG 코리아 파트너. /BCG 코리아
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 최근 엔비디아 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 한국을 찾아 그래픽처리장치(GPU) 25만장 공급을 약속하며, 인공지능(AI) 인프라 경쟁의 무게 중심이 한국으로 옮겨오고 있다. 데이터가 산업의 연료가 된 지금, AI는 더 이상 화면 속 코드가 아니다. 이제 AI는 현실을 움직이는 힘, 즉 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 진화하고 있다. 로봇과 센서, 엣지 컴퓨팅, 디지털 트윈이 결합하며 AI는 인식하고 판단하며 행동하는 시스템이 됐다. AI가 분석을 넘어 실제 산업을 작동시키는 시대에 변화의 중심은 기술이 아니라 ‘운영 공식’이다.
 ◇AI가 기계를 넘어 산업의 신경계가 되다
 BCG와 세계경제포럼(WEF)은 피지컬 AI를 “산업 운영의 새로운 신경계(New Neural System of Operations)”로 정의한다. 과거 자동화가 단순 효율화를 의미했다면, 피지컬 AI는 운영 모델 자체를 학습하고 최적화하는 지능형 시스템이다. 이 변화를 이끄는 요인은 세 가지다. 첫째는 숙련 인력의 감소와 고령화로 현장 지식이 빠르게 사라지고 있는 것, 둘째는 코로나 팬데믹 이후 공급망이 다품종·소량 생산으로 재편되며 불확실성이 커진 것, 셋째는 로봇·센서·엣지컴퓨팅의 발전이 AI의 물리적 확장을 현실로 만든 것이다. 산업 구조와 기술 환경이 함께 진화하면서 로봇은 단순한 기계가 아니라 지능을 지닌 동료로 변모하고 있다. 이 변화의 중심에 피지컬 AI가 있다.
 ◇로봇이 스스로 학습하는 다층적 자동화의 시대 
 피지컬 AI는 ‘다층적 자동화 전략(Layered Automation Strategy)’ 위에서 작동한다. 공정의 복잡도와 변동성에 따라 세 가지 로보틱스 체계가 서로 연결된다. 룰 기반·학습 기반·컨텍스트 기반이 그것이다.
 룰 기반 로보틱스는 용접·프레스 같은 구조화된 공정을 고정밀·고속으로 처리한다. 학습 기반 로보틱스는 강화학습과 모방학습을 통해 예외 상황에 적응한다. 컨텍스트 기반 로보틱스는 언어·영상·촉각 정보를 동시에 학습하는 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)을 활용해, 별도의 학습 없이 새로운 환경에서도 작동하는 제로샷(Zero-shot) 러닝을 구현한다. 이 3가지 다층 구조는 로봇을 단순한 작업 기계에서 상황을 이해하고 판단하는 물리적 지능(Physical Intelligence)으로 진화시켰다. 이제 자동화의 경쟁은 속도가 아니라 적응력과 판단력의 경쟁이다.
 ◇글로벌 현장에서 일어나는 물리지능 혁신
 이 변화는 이미 산업 현장에서 현실이 되고 있다. BMW는 독일 딩골핑 공장에 AI 자율 운반 로봇을 도입해 부품 이동 효율을 30% 높였고, 생산라인의 데이터를 실시간 분석해 불량률을 25% 낮췄다. AI가 단순 생산 도구를 넘어 공장의 의사 결정 체계 일부로 작동하기 시작한 것이다. 폭스콘은 나사 조임과 케이블 삽입처럼 복잡한 조립 공정에 AI 로보틱스를 적용했다. 핵심은 ‘실시간 적응형 힘 제어’ 기술이다. 로봇이 힘과 저항을 실시간 감지해 세기를 조절하며 부품 손상 없이 정밀 조립을 수행한다. 그 결과 조립 시간은 40% 단축되고 운영비는 15% 절감됐다. AI가 데이터를 계산하던 존재에서, 촉각과 판단력을 가진 협업자로 진화한 것이다. 아마존은 세계 최대 규모의 로봇 플릿을 운영하며, 모바일 로봇·AI 비전·생성형 매니퓰레이터를 통합했다. 이 통합형 피지컬 AI 운영 모델은 물류센터 효율을 25% 높이고, 숙련직 비율을 30% 증가시켰다. AI가 사람과 함께 물리세계를 최적화하는 ‘지능형 운영 생태계’가 된 것이다.
 글로벌 현장은 이미 AI가 물리세계를 움직이는 단계에 들어섰지만, 혁신이 저절로 일어나는 것은 아니다. 같은 기술을 도입해도 어떤 기업은 성과를 내고, 어떤 기업은 실패한다. 그 차이는 기술의 수준이 아니라 조직이 기술을 받아들이는 질서와 태도에 있다. 결국 피지컬 AI의 성공을 결정하는 것은 센서의 정밀도나 알고리즘의 복잡도가 아닌 사람이다. AI가 작동할 수 있도록 뒷받침하는 표준화된 프로세스, 명확한 거버넌스, 그리고 이를 움직이는 사람의 태도가 성패를 가른다. 이제 논의의 초점은 ‘무엇을 도입할 것인가’가 아니라, ‘어떻게 정착시킬 것인가’로 옮겨가야 한다.
 ◇표준화와 거버넌스, 피지컬 AI의 출발점
 AI가 스스로 학습하고 판단하려면, 그 학습의 기준·경계·책임 체계가 명확해야 한다. 표준화된 작업 프로세스와 데이터 거버넌스가 피지컬 AI의 출발점인 것이다. 표준이 없으면 같은 알고리즘이 공정마다 다르게 행동하고, 확산(Scaling) 단계에서 혼란이 생긴다. 로봇이 사람과 협업하는 환경에서는 오작동 한 번이 곧 사고로 이어진다. 표준화와 거버넌스는 AI의 자율성을 ‘통제 가능한 신뢰’로 바꾸는 안전장치다.
 피지컬 AI의 확산은 인재 구조의 전환을 요구한다. 단순 기술직은 줄고, 로봇 감독자, AI 트레이너, 시스템 최적화 작업자 같은 새로운 직무가 생겨난다. 기업은 리스킬링(재교육화)과 업스킬링(기능 고도화)을 통해 인간과 기계가 협업하는 체계를 설계해야 한다. AI를 이해하고 함께 일할 수 있는 인재가 곧 경쟁력인 것이다. 한국은 세계 최고 수준의 제조 인프라, 로봇 기술, 반도체 경쟁력을 모두 갖춘 몇 안 되는 나라다. 그러나 피지컬 AI 전환은 아직 초기다. 라인별 데이터 표준이 달라 학습 기반이 분절돼 있고, 운영기술(OT)과 정보기술(IT)이 여전히 분리돼 있다. 즉 산업 운영 모델의 재설계가 시급하다. 프로세스, 인재, 데이터가 유기적으로 연결될 때 비로소 기술이 성과로 이어진다. 정부의 ‘AI 인프라 2030’ 계획과 GPU 클러스터 확충은 분명 긍정적이지만, 결국 산업 경쟁력을 좌우하는 것은 기업의 실행력과 리더십이다.
 젠슨 황이 약속한 GPU 25만장은 단순한 하드웨어가 아니다. 한국 산업이 AI의 물리적 확장을 주도할 수 있는 상징적 기회다. 지금이야말로 피지컬 AI로 산업 운영의 새로운 질서를 선도할 수 있는 분기점이다. 디지털 AI의 시대가 지식의 혁명이었다면, 피지컬 AI는 현실을 움직이는 혁명이다. 이 물결을 선도하는 기업이 미래 시장을 주도하게 될 것이다.
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