AI S커브_현재 4번째 단계인 피지컬 AI로 전환 시작 (이미지=코아츄 매니지먼트, Coatue)

대한민국 경제의 심장인 제조업이 중대한 전환점에 섰다. 국회미래연구원이 발간한 보고서에 따르면 제조기업 10곳 중 8곳이 이미 경쟁 과열 상태이며, 국내 기업의 83.9%가 경쟁 우위 상실을 체감하는 등 제조업이 심각한 위기에 처했다. 이러한 위기는 급격한 인구구조 변화로 인한 노동력 부족과 숙련공의 실종이라는 내부적 구조 요인과, 미·중 기술 패권 경쟁으로 인한 글로벌 분업 체계 해체라는 외부 충격이 복합적으로 작용한 결과다.

보고서는 이러한 난관을 돌파할 핵심 열쇠로 '피지컬 AI(Physical AI)'에 주목해야 한다고 역설한다. 피지컬 AI는 물리적 세계에서 직접 행동하는 AI로, 기존의 소프트웨어 AI와 달리 '몸을 가진 뇌(Brain in a Body)'로 불린다. 엔비디아 CEO가 언급했듯, 이는 향후 7경 2천조 원 규모의 신시장을 창출할 것으로 예상되며, 로봇 하드웨어, AI 모델, 시뮬레이션 등이 융합된 거대한 생태계를 예고하고 있다.

피지컬 AI는 제조 현장의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있다. 정해진 프로그래밍을 따르던 기존 로봇과 달리, 피지컬 AI는 스스로 판단하고 변화하는 환경에 자율적으로 적응하는 '생산 파트너'로 진화하고 있다. 과거 인간이 주도하고 기계가 보조하던 방식에서 벗어나, 이제는 AI가 실시간 데이터를 기반으로 공정 최적화를 이끌고, 인간은 전략적 감독과 창의적 설계에 집중하게 될 것이다. 이는 24시간 무인 운영, 오류율 감소 등을 통해 즉각적인 경제적 효과 창출로 연결된다.

제조분야 로봇 밀도_대한민국이 세계 1위 (이미지=국제로봇연맹, IFR)

한국은 세계 최고 수준의 로봇 밀도와 축적된 제조 데이터라는 강력한 강점이 있지만, 핵심 부품의 높은 해외 의존도와 데이터의 낮은 AI 전환율이라는 취약점도 동시에 안고 있다. 국회미래연구원은 제한된 자원 속에서 경쟁력을 확보하기 위해 아래 7가지 대응 방안을 제시했다.

ㅣ 통합 전략 추진 체계 마련 : AI법, 로봇법 등이 개별적으로 수립되는 현행 방식에서 벗어나, 국가 AI 전략위원회를 중심으로 한 범부처 통합 로드맵 수립

ㅣ 핵심 난제 R&D에 선택과 집중 : 모든 분야 경쟁 대신, 정밀 조작을 위한 촉각 센서 기술, 고밀도 배터리, 동적 균형 제어 알고리즘 등 글로벌 기업도 아직 완전히 해결하지 못한 돌파 가능 영역에 연구개발 예산 집중 투자

ㅣ 개방형 제조 OS 및 전문 AI 모델 지원 : 제조 현장의 비효율을 해소하기 위해 개방형 제조 운영체제(OS) 개발을 지원하고, 제조 특화 대형 기계 모델(LMM) 개발을 통해 설계 자동화와 공정 최적화

ㅣ 도입 분야의 전략적 우선순위 설정 : 인력 부족 현황, 작업 위험도, 기술 적용 가능성을 종합적으로 고려하여 피지컬 AI 도입 우선순위 매트릭스 구축

ㅣ 통합 훈련 실증 센터 및 데이터 관리 강화 : 데이터 수집과 로봇 학습을 위한 실증 센터를 고도화하고, 숙련자의 경험 데이터화 사업을 강화하여 제조 현장의 '암묵지'를 체계적으로 관리

ㅣ 공공 혁신에 우선 적용 확대 : 초기 수요 창출과 사회적 공감대 형성을 위해 재난 구조, 치안, 농업 등 인력 부족 및 위험 분야의 공공 조달을 통한 선제적 도입

ㅣ 위험 요소에 대한 선제적 제도 보완 : 제조 데이터 보안 침해나 로봇 활동으로 인한 안전사고 발생 가능성에 대비하여, 기술 발전 속도에 맞춘 인증 및 제도적 보완 장치를 신속히 마련