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[IT뉴스]‘피지컬AI 1강’ 근거 있는 자심감 되려면…과기부, R&D 역량 확보 총력(종합)

온카뱅크관리자

2026-07-01 16:17:35

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 [디지털데일리 오병훈기자] 정부가 ‘피지컬 AI 1강’을 목표로 내세웠다. 현실적으로 중국과 미국을 두고 1강을 논하는 것은 ‘근거 없는 자신감’ 아니냐는 지적도 나온다.
 정부는 단순한 로봇 보급 확대가 아니라 아직 절대 강자가 굳어지지 않은 물리세계 AI 경쟁에서 연구개발 주도권을 먼저 확보해야 한다는 의지로 이같은 목표를 제시했다는 입장이다.
 조선·반도체·철강 등 굵직한 산업 분야에서 글로벌 영향력이 큰 한국이라는 점을 십분 활용해 아직 ‘절대강자’가 없는 시장을 공략하겠다는 의미로 풀이된다.
 국내 피지컬AI 생태계 구축은 이제 막 걸음을 떼기 시작한 상황으로 넘어야 할 산이 많다. 흩어진 제조 데이터를 한 곳에 묶을 수 있는 시스템이 필요하다. 구축된 데이터를 AI가 잘 학습할 수 있도록 정제하는 과정도 거쳐야 한다. 이 모든 체계를 구축하고 난 뒤에서야 본격적인 피지컬AI 모델 산업이 시작된다고 볼 수 있다.
 1일 과학기술정보통신부는 언론사를 대상으로 이날 발표된 ‘피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략’을 세부적으로 설명하는 자리를 마련했다. 관련해 과기정통부 관계자와 정보통신기획평가원(IITP) 정보통신산업진흥원(NIPA) 등 실무 주관 관계자들이 참석해 기자들의 질문에 답변했다. 이번 전략은 지난달 29일 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회에서 발표한 피지컬 AI 정책 추진 방향을 구체화한 것이다.
 ◆“1강은 지표 아닌 목표”…20% 생산성은 PoC·사례 기반
 정부가 제시한 ‘피지컬 AI 1강’은 국제 지수나 정량 평가 기준으로 확정된 표현은 아니다.
 이도규 과학기술정보통신부 정보통신정책 실장은 이 자리에서 “1강을 강조한 것은 도약하고자 하는 목표치를 제시한 것이며 아직 구체적인 성능 지표가 나와 있는 것은 아니다”며 “다만 대규모 언어모델(LLM)과 달리 피지컬 AI는 학습 데이터부터 새로 만들어야 하는 초기 시장이라는 점에서 한국이 따라잡을 여지가 있다고 본다”고 강조했다.
 이어 그는 “LLM은 이미 있는 텍스트와 이미지를 어마어마한 GPU로 학습시키는 구조라 후발주자인 우리나라가 따라가는 데 한계가 있다”며 “우리나라는 조선부터 여러 제조 분야가 존재해 잘 활용하면 피지컬 AI를 학습시킬 수 있는 잠재력이 있다”고 덧붙였다.
 지난 29일 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 배경훈 부총리가 언급한 ‘피지컬AI로 생산성 20% 향상’ 목표 역시 전국 산업 현장에서 이미 검증된 확정치라기보다는 사례와 실증 성과를 바탕으로 한 정책 목표에 가깝다.
 송창종 과기정통부 사무관은 “20%는 공신력 있는 단일 연구에 따른 것이라기보다 아마존 등 사례 연구와 전북·경남 PoC에서 확인한 생산성 향상 성과를 고려한 것”이라며 “이 효과를 제조 등 전 영역으로 파급하겠다는 의지”라고 설명했다.
 정수진 NIPA 지역AX본부장은 지난해 경남 8개 공장, 전북 3개 공장에서 개념검증(PoC)을 진행한 결과를 근거로 들었다.
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 정 본부장은 “기업들이 실제 경험한 인건비, 오류율, 시간 단축 등 데이터를 기반으로 20% 이상 결과가 나왔다는 보고서를 제출했다”고 설명했다.
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 ◆월드모델이 RFM 키운다…난도 높은 ‘가상 학습장’ 확보 경쟁
 20조원이 투입되는 이번 전략에서 과기부는 피지컬AI 연구개발(R&amp;D)을 주도할 예정이다. 피지컬 AI 기술 경쟁의 핵심은 월드모델과 로봇파운데이션모델(RFM)을 어떻게 함께 확보하느냐다. RFM은 로봇이나 장비가 상황을 인식한 뒤 어떤 행동을 할지 결정하는 모델이다. 월드모델은 현실 세계의 물리 법칙과 환경 변화를 가상 공간에서 예측하고, RFM을 학습시킬 합성 데이터를 만들어내는 기반 기술이다.
 이 실장은 “실데이터(인간이 직접 수집하는 데이터)는 시간과 비용 제약이 크다”며 “물리 법칙이 적용된 월드모델 안에서 가상 합성 데이터를 만들어 학습시키면 RFM 성능을 크게 향상시킬 수 있다”고 설명했다.
 실제 현장에서 얻기 어려운 사고 상황, 비정형 작업, 희소 사례를 월드모델로 만들어 학습시켜야 로봇이 예외 상황에서도 판단과 행동을 할 수 있다는 설명이다.
 개발 난도는 월드모델 쪽이 더 높다는 것이 전문가 설명이다.
 김욱 IITP AI PM은 “RFM은 실제 로봇에 탑재돼 행동을 잘하기 위한 모델로 보통 1만~2만시간, 많이 하는 경우 10만시간 정도 데이터를 쓴다”며 “월드모델은 더 다양한 환경에서 미래를 예측해야 하기 때문에 복잡도가 더 높고 일반적으로 RFM보다 10배에서 100배 이상 데이터가 필요하다”고 말했다.
 다만 정부가 월드모델을 먼저 완성한 뒤 RFM을 개발하는 순차 전략을 택한 것은 아니다.
 송 사무관은 “순서상 월드모델 기술을 먼저 확보하고 이를 기반으로 RFM을 하는 게 맞을 수 있지만 현실적으로 그렇게 해서는 글로벌 속도를 따라갈 수 없다”며 “가용한 모든 방법을 써서 RFM을 개발하고 월드모델도 계속 확보해 양쪽 모두 통제력을 갖는 것이 목표”라고 말했다.
 ◆산업부는 현장 확산, 과기부는 선도 R&amp;D
 과기정통부의 피지컬 AI 정책은 공개 직후부터 현재까지 산업통상자원부가 추진 중인 ‘맥스(M.AX)’ 사업과 유사하다는 지적이 이어졌다. 메가프로젝트 피지컬AI 부문에서 협업을 추진하지만 산업부가 추진하는 사업과 과기정통부 사업의 구분이 모호해 예산이나 인력 등 재원이 중복될 수 있다는 우려도 나오고 있는 상황이다.
 과기정통부에서는 두 정책 출발점이 다르다는 점을 강조했다. 산업부가 제조 현장에 당장 적용 가능한 AI 활용과 확산에 방점을 찍는다면 과기정통부는 위험을 감수하고 기반기술을 선점하는 R&amp;D 부처 역할을 맡는 구조다.
 이 실장은 “과기정통부는 미래 기술을 먼저 선점하고 R&amp;D를 통해 리스크를 지고 방향성을 제시하는 역할”이라며 “범용 피지컬 AI 파운데이션 모델을 미리 준비하고 이를 기반으로 각 산업의 특화 데이터를 학습시켜 현장에 적용시키겠다는 것”이라고 말했다.
 정 본부장은 “산업부 제조AX는 AI 기술을 가진 공급 기업이 내 공장에 와서 어떻게 고도화해줄지를 고민하는 관점”이라며 “과기정통부 전략은 미래형 기술이 실제 공장에 들어가기 위해 연구 공간과 장비, 인력을 내고 하지 않았던 시도와 데이터를 모으는 과정”이라고 설명했다.
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