AI가 보낸 편지 ② 앞으로 AI 산업의 핵심이 될 ‘피지컬 AI’

우린 이제껏 AI에게 수많은 질문을 던져왔잖아요. 그런 AI가 갑자기 뉴니커에게 편지를 보내온다면 어떤 내용일까요? AI 활용법이나 투자 방법이 아닌, AI 시대에 AI와 공존하는 방법을 묻고 답하기 위해 준비한 콘텐츠 ‘AI가 보낸 편지’, 지금 그 두 번째 편지가 도착했어요 💌.

AI가 몸이 생긴다니 무슨 말일까요? 요즘 AI 업계 최대 화두인 ‘피지컬 AI’가 뭔지, 어떤 분야에서 쓰이는지, AI가 물리적인 현실 세계에 개입하기 시작하면 어떤 일이 벌어지는지 살펴볼게요.

1. 피지컬 AI가 뭐길래 이렇게 화제야?

AI 업계에서 한동안 ‘AI가 내 비서(=AI 에이전트)가 된다’는 얘기가 많았잖아요. 그런데 정작 이런 생각이 든 적은 없나요?

• 비서래봤자 내 컴퓨터 안에서 일어나는 일만 제한적으로 할 수 있는걸…
• 뭐 하나 시키려면 내 상황을 말로 하나하나 다 설명해야 해서 귀찮아
• 내가 현실의 다양한 상황 속에서 겪는 불편은 결국 해결하지 못해!

그런데 앞으로는 AI가 사람 곁에서 물리적으로 이런저런 일을 도와주게 될 수도 있어요. 바로 ‘피지컬 AI’ 때문이에요.

1️⃣ 그래서 피지컬 AI가 정확히 뭐야?

피지컬 AI는 언뜻 로봇과 비슷한 의미로 보일 수 있지만, 정확히는 로봇을 구동하는 지능을 의미해요 🧠. 좀 더 구체적으로 말하면 (1) 센서를 통해 현실 세계를 보고 듣고 (2) 현실의 상황을 이해・분석해서 (3) 로봇이나 기계 등 특정 장치를 구동해 현실과 상호작용할 수 있는 인공지능을 의미해요.

그간 우리가 AI의 도움을 받으려면 어떤 상황을 말이나 이미지로 입력하면서 요청해야 했잖아요. AI는 그걸 기반으로 두뇌처럼 판단해서 답을 해 줬고요. 이렇게 ‘디지털 공간의 지능’이던 AI가 몸을 얻고 화면 밖으로 나와 현실을 직접 보고 해석하며 물리적 영향을 미치게 되는 것 👋.

따라서 피지컬 AI가 반드시 로봇 형태로 나타나는 건 아니에요. 예를 들어 자율주행 기술의 경우, (1) 카메라나 센서를 통해 상황을 보고 (2) 도로 상황을 판단해서 (3) 자동차를 조작하는 기술이잖아요. 이 역시 피지컬 AI의 대표적인 활용 분야라고 볼 수 있어요.

2️⃣ 피지컬 AI, 갑자기 왜 이렇게 핫해진 거야?

피지컬 AI는 AI 산업의 다음 단계로 평가받고 있는데요. 이 흐름에 불을 붙인 인물 중 하나가 바로 얼마 전 한국에 와 ‘깐부회동’을 했던 엔비디아 CEO 젠슨 황이에요. 그는 세계 최대 IT 전시회인 CES 2025에서 “AI의 다음 개척 분야는 피지컬 AI”라고 말했는데요. 단순히 텍스트나 이미지를 이해하는 데 그쳤던 AI가 이제 물리법칙을 이해하는 단계에 왔다는 것.

젠슨황이 “피지컬 AI가 한국에 특별한 기회가 될 거야!”라며 우리나라에 GPU 26만 장을 공급하기로 한 것 역시 첨단 산업이 강한 우리나라를 통해 피지컬 AI 시장을 선점하기 위한 거라는 분석이 나와요 🇰🇷. 실제로 글로벌 시장조사기관인 스태티스타는 전 세계 피지컬 AI(AI 로봇) 시장의 규모가 연평균 23.3% 성장해 2030년에는 지금 대비 2배 이상 커질 거라는 전망을 내놓기도 했고요 📈. 

2. 과거의 로봇과 지금의 피지컬 AI는 어떻게 달라?

사실 로봇이 새삼스러운 기술은 아니잖아요. 자동차 공장, 물류 창고, 반도체 생산 라인처럼 산업 현장에는 이미 오래전부터 로봇이 쓰여 왔고요 🤖. 그래서 “피지컬 AI 열풍, 왜 새삼스럽게 열광하는 거야 🤷?” 생각할 수 있는데요. 피지컬 AI에서 말하는 로봇과 과거의 로봇은 명확한 차이가 있어요.

과거의 로봇은 사람이 미리 정해둔 규칙과 동작을 정확히 반복하는 기계에 가까웠어요. 환경이 조금만 달라져도 작동이 멈추거나 사람이 다시 설정을 해줘야 했고요. 그래서 쓰일 수 있는 장소와 역할이 제한적이었어요. 그러다보니 공장의 특정 라인에서 쓰이는 게 대표적이었다고.

반면 지금의 피지컬 AI는 변수가 많은 현실 상황을 인식하고 판단하는 AI 모델이 로봇의 몸체를 제어하는 형태예요. 카메라와 센서로 주변을 보고 👁, ‘지금 이 상황에서 무엇을 해야 하는지’를 계산한 뒤 🧠 행동하고 스스로 계획도 세워요 🦾🦿. 물건을 어느 정도의 강도로 쥘지, 사람이 갑자기 지나갈 때 어떻게 할지, 복잡한 공장 내부 시스템에서 어떤 걸 켜고 꺼야 할지 등을 복합적으로 판단해 행동할 수 있는 거예요. 즉, ‘시키는 대로 움직이는 로봇’에서 ‘상황을 해석하고 알아서 행동하는 존재’로 넘어온 것.

로봇에 크게 관심을 두지 않았다면 “헉, 로봇이 언제 이렇게까지 진화했어?” 싶을 텐데요. 지금의 피지컬 AI가 등장하기까지 어떤 변화가 있었는지 (1) 로봇 학습과 (2) AI 발전 두 측면에서 살펴볼게요.

1️⃣ 로봇의 학습 방법, 어떻게 달라져왔을까?

이렇게까지 로봇이 발전할 수 있는 핵심 이유는 학습 방식의 진화 때문이에요.

• ‘이론’만 빠삭했던 과거 🤓: 과거 로봇은 개발자들이 미리 짜놓은 제한적인 가정 속에서 어떤 행동을 해야 하는지 프로그래밍해 구동하는 방식이라 범용성이 떨어졌어요.
• 갑자기 중요해진 ‘실기’ 🤸‍♀️: AI 연구자들로부터 “중요한 건 로봇이 직접 몸의 경험을 통해 얻은 지식이야!” 하는 주장이 나오며, 로봇들은 현실의 다양한 변수 속에서 상호작용하는 방법을 익히게 됐어요.
• 딥러닝과 범용 지능의 등장 🤹: AI 산업 자체가 발전하며 사람의 언어나 다양한 사물 등을 복합적으로 해석하고 추론하는 범용 지능이 로봇과 결합하기 시작했어요.
• 이론과 실기의 통합 🧩: 강화된 시뮬레이션과 디지털 트윈(=현실을 그대로 복제하는 기술)을 통해 현실과 거의 흡사한 디지털 공간에서 수없이 많은 변수를 학습해 시행착오를 획기적으로 줄이고 있어요.

2️⃣ AI 발전과 로봇, 어떤 관계에 있을까?

AI 산업의 관점에서 봐도 피지컬 AI 로봇이 주목을 받는 건 자연스러운 흐름이에요. 젠슨황은 앞서 얘기한 CES 2025에서 그간 AI의 산업의 발전을 다음과 같이 요약했어요:

• 1단계, 인지 AI: 이미지, 단어, 소리 등을 이해하는 AI
• 2단계, 생성 AI: 인지한 것을 바탕으로 텍스트나 이미지, 영상, 소리 등을 만들어내는 AI
• 3단계, 물리 AI: 추론하고, 계획하고, 실제 행동으로 옮길 수 있는 AI

혹은 이 단계를 보는 능력(비전 AI), 판단하는 능력(추론 AI), 행동하는 능력(피지컬 AI)의 3단계로 분류할 수도 있어요. 우리가 웹에서 만나는 AI가 똑똑해질수록, 로보틱스 산업의 발전과 결합돼 더 강력한 피지컬 AI를 만날 수 있게 되는 거예요.

피지컬 AI는 어떤 종류가 있고, 어디서 쓰이고 있어?

피지컬 AI는 다양한 산업에서 다양한 형태로 쓰이고 있는데요. 어떤 산업에서 쓰이는지, 어떤 몸(로봇)을 움직이는지에 따라 나눠서 살펴볼게요.

1️⃣ 피지컬 AI가 쓰이는 산업 분야

• 제조·스마트팩토리 🏭: 과거에 사람이 해야 했던 불량 검수나 정밀 조립・용접 등을 카메라로 보고 상태를 판단하면서 수행해요. 
• 물류·리테일 풀필먼트 📦: 로봇이 물류센터에서 사람과 충돌하지 않으면서 물건을 나르고 싣고, 물건의 특성을 고려해 분류하는 등의 작업을 수행해요.
• 자율주행·로보택시 🚕: 차량이 센서로 상황을 인식하고 주행을 제어하거나 탑승자를 고려해 차량 내부 환경을 제어해요.
• 드론·자율비행 🚁: 드론은 배송뿐 아니라 사람이 하기 위험한 시설물 점검이나 정찰, 측량에도 쓰이는데요. 피지컬 AI를 통해 주어진 임무를 자율주행하며 해내요.
• 의료·헬스케어 🏥: 수술 로봇처럼 정밀 제어가 필요한 영역에서 환자의 실시간 반응을 분석하고, 정밀하게 의료 도구를 조작해요. 이외에도 재활이나 돌봄 과정에서 환자의 상태를 살피고 보조해요.
• 에너지·인프라·스마트시티 ⚙️: 설국열차에서 모든 칸의 자원을 판단하고 제어하듯, 스마트시티나 인프라 시설에도 에너지·교통 등의 관리가 필요한데요. 이를 복합적으로 판단하고 제어하거나, 시설물을 자율적으로 유지・보수해요.
• 농업 🚜: 고령화로 인구가 부족해진 농촌에 자율 농기계로 농사를 대신 짓거나 스마트팜을 관리해요.
• 국방·치안 🛡️: 사람이 직접 위험을 판단하고 명령을 내리는 체계가 아니라 드론, 무인 차량 등이 위협을 24시간 모니터링하고 필요한 작전을 알아서 수행해요. 이를 ‘자율무기체계’라고 불러요.

2️⃣ 피지컬 AI의 종류와 형태

• 운반 로봇 🛒: 창고·공장 내부에서 스스로 길을 찾고 운반해요. 아마존의 자율 이동 로봇 ‘프로테우스(Proteus)’는 사람과 같은 공간에서 안전하게 움직이며 물건을 옮겨요. 이런 류의 로봇은 업계에서 AGV(무인 운반차) 혹은 AMR(자율 이동 로봇)이라는 말로 불려요.
• 조작 로봇 🦾: 과거의 로봇팔처럼 단순 반복하는 게 아니라 ‘보고, 판단하고, 적합한 행동을 하는’ 게 핵심이에요. 그래서 단순히 로봇팔 뿐만 아니라 ‘잘 보는 기술’도 중요해요. 아마존은 물류에서 이동 로봇과 로봇팔을 포함해 100만 대 이상의 로봇을 쓰고 있다고.
• 모빌리티 🚗: AI가 차량 등 교통에 쓰이는 운송 수단을 제어하는 형태예요. 지금은 자율주행차가 가장 먼저 생각나겠지만, 개인 자동차 외에도 수많은 교통 수단에 적용될 수 있어요.
• 웨어러블 🦺: 재활 치료를 돕거나 노동자의 특정 작업을 도와주는 ‘입는 형태’의 로봇 형태가 웨어러블의 대표적 형태예요. 스마트글래스도 분류에 따라 피지컬 AI에 포함될 수 있는데요. 현실 세계를 직접 보고 시각・음성 정보를 분석해 사람에게 전달하거나 통역 등을 할 수 있기 때문. 
• 범용 로봇 🤖: 우리가 AI에게 뭘 물어볼 때 말 그대로 아무거나 물어봐도 다 대답하잖아요. 그것처럼 어떤 상황에서도 적절히 대처할 수 있는 로봇을 ‘범용 로봇’이라고 불러요. 대표적으로 휴머노이드가 있어요. 상용화까지의 단계가 가장 많이 남은 로봇 형태 중 하나예요.
• 기타: 이외에도 특수 목적으로 만들어진 의료 로봇이나 사족 보행하는 현장 점검 로봇 등 다양한 형태의 피지컬 AI가 만들어지고 있어요.

3️⃣ 올해에는 또 어떤 피지컬 AI가 새로 나올까?

2026년 1월 6일(현지시간) 열릴 CES의 최대 화두 역시 피지컬 AI인데요. 어떤 것들이 예고되어 있나 몇 가지만 살짝 살펴보면:

• LG전자, ‘LG 클로이’: 집사형태의 로봇인 LG 클로이는 원통형 몸을 가지고 이동하며 트레이를 옮기거나 건물을 가이드하는 등, 다양한 용도로 쓰일 수 있는데요. 이번엔 사람처럼 정밀한 손가락 5개가 달린 버전을 공개할 예정이라고.
• 현대자동차, ‘모셔널 로보택시’: 자율주행에 더해 탑승자의 피로도와 감정 상태를 분석해 차량을 제어하는 AI예요. 주행뿐 아니라 내부 조명이나 온도 등을 알아서 조절해준다고.
• 보스턴다이내믹스, ‘뉴 아틀라스’: 차세대 휴머노이드 로봇 ‘뉴 아틀라스’가 처음 공개돼요. 산업 현장에서 사람과 협업하며 작업을 수행하고, 다양한 환경에 적응해 움직이는 피지컬 AI 동료를 목표로 한다고.
• 두산로보틱스, ‘스캔앤고(Scan & Go)’: 카메라·센서로 작업 환경을 스캔한 뒤 AI가 스스로 동선을 만들고 팔을 움직여 작업을 수행하는 협동로봇이에요. 작업자와 나란히 서서 반복 업무를 맡아줄 수 있다고.
• 고레로보틱스, ‘건설 로봇’: AI가 도면과 현장 데이터를 학습해 건설 현장에서 스스로 이동·측량·시공 보조를 수행하는 로봇이에요. 사람 작업자를 따라다니며 중량 작업을 대신하거나, 위험한 구간을 먼저 살필 수 있다고.

4. AI가 몸을 가지면 어떤 문제가 생길까? 피지컬 AI의 문제점

피지컬 AI를 보면 벌써 미래가 눈앞에 성큼 다가온 것 같이 느껴질 텐데요. 피지컬 AI는 우리의 일상과 산업 전체를 크게 바꿔 놓겠지만, 그만큼 걱정되는 지점도 많아요. 챗GPT가 오답을 내놓으면 “내가 다시 검색해봐야겠네” 하겠지만, 피지컬 AI의 오류는 곧바로 사람·물건·인프라에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문 ⚠️. 

1️⃣ 데이터 수집의 문제: AI는 현실 세계를 정말 완벽히 이해할까?

현실 세계는 상상 이상으로 복잡하잖아요. 자율주행·협동로봇·드론·의료 등 한 번의 실수가 바로 사고로 이어지는 산업의 경우 수많은 경우의 수를 학습해야 하는데, 간편한 텍스트 데이터와는 달리 현실 세계의 데이터는 수집이 쉽지 않고요. 

확보된 데이터를 어떻게 관리하고 활용할 것인지에 대한 가이드라인도 아직 만들어지고 있는 단계예요. 우리나라의 경우 AI 기본법으로 초석을 다지고 있고, 미국에선 자동화 시스템 관련 사고 데이터를 체계적으로 모으고, 안전에 대한 국제 표준을 만들려는 움직임이 이어지고 있어요.

2️⃣ 책임의 문제: 사고가 나면 ‘누가’ 책임져야 할까?

피지컬 AI는 대개 ‘AI 모델 + 센서 + 기계’가 합쳐진 시스템이라, 문제가 생겼을 때 원인을 판단하기 어려워요 🕵️‍♀️. 피지컬 AI를 구동하는 데 모델·데이터·센서·제어·소프트웨어(SW)·현장 운영 등 다양한 단계가 개입하기 때문. 이를 하나하나 세분화해 규제하는 게 어려워서, EU의 경우 로봇·드론·의료기기처럼 신체나 안전에 영향을 주는 분야를 ‘고위험’ 범주로 묶어 위험관리·투명성·인간 감독 같은 요건을 강화하려고 해요.

3️⃣ 일자리의 문제: ‘노동력 대체’뿐 아니라 ‘일의 방식’도 바뀐다고?

AI가 사무직 등 지식 노동을 대체한다는 말은 많이 들어봤을 텐데요. 피지컬 AI는 육체 노동까지도 대체할 수 있어요 ⛑. 실제 산업용 로봇 확산이 고용과 임금에 부정적 영향을 줄 수 있다는 연구도 많고요. 단순히 일자리를 대체하는 문제를 넘어 작업의 방식이나 강도가 바뀔 수 있다는 얘기도 나와요. 로봇과 함께하는 만큼 인간 노동자에게 새로운 노동 방식을 요구하거나, 생산성에 대한 압박이 더 강해질 수 있다는 거예요.

4️⃣ 보안의 문제: 해킹이 더 이상 ‘데이터 유출’ 수준이 아니게 된다고?

2025년 우리나라에서 일어난 해킹 사고만 살펴봐도 아찔하잖아요 🤦. 그간 해킹은 개인정보가 유출되는 정도에서 그쳤지만, 피지컬 AI가 해킹당하면 그 피해는 상상을 초월할 수 있어요:

• 인명 피해의 가능성: 모빌리티나 의료, 산업 분야에서 해킹이 일어날 경우 치명적인 사고로 이어질 수 있어요.
• 더 커지는 피해 규모: 소프트웨어뿐 아니라 하드웨어까지 통제하는 시스템이다 보니 공장 생산이나 교통 전반으로 문제가 확장될 수 있어요.
• 산업 기밀 유출: 공장 자동화를 위해 학습시켜 놓은 생산 공정이나 핵심 기술 등이 유출될 수 있어요. 
• 사생활 및 민감 정보 유출: 주소·전화번호·주민등록번호를 넘어, 집 안에 설치된 카메라나 마이크 등을 통해 우리의 생체 정보나 일상의 행동 데이터가 더 광범위하게 유출될 수 있어요.

5️⃣ 안보와 치안의 문제: AI가 알아서 범인을 잡고 전쟁을 한다고?

가장 파급력이 크고 위험한 문제예요. AI를 통한 드론·무인차량·감시체계는 이미 전쟁터와 국경, 치안 현장 곳곳에 들어가 있어요. 우크라이나 전쟁 등 수많은 전쟁에서 이미 드론이 알아서 표적을 판단하는 모습을 흔하게 볼 수 있는데요 🎯. 지금은 사람이 최종 사격 명령을 내리지만, 많은 정책 연구 보고서에선 인간의 승인이 ‘형식적 클릭’ 수준으로 전락할 걸 걱정하고 있어요.

예를 들어, ‘표적이 확정되면 인간이 10초 내에 결정해야 한다’ 같은 시스템이라면, 사실상 자동화나 마찬가지잖아요. 명령을 승인할 때 ‘승인 사유 등을 반드시 기록’하게 하는 등 제어 장치가 필요하다는 것. 치안이나 사법 체계에서도 범인을 특정하는 기준이 과거 데이터를 기반으로 특정 인종・성별 등에 치우쳐질 수 있다는 걱정이 나오고요.

5. 앞으로 우리는 몸을 가진 AI와 어떻게 살아가야 할까?

어떤 기술이 발전하고 그 기술에 대한 걱정도 커질 때 흔히 나오는 주장 중 하나는 “기술이 더 발전해서 모든 문제를 해결해버리면 되는 거 아냐?” 인데요. 하지만 피지컬 AI는 파급력이 큰 만큼, 시민·기업·정부가 미리 합의해서 안전 장치를 만들어둬야 안전하게 혜택을 계속 누릴 수 있을 거예요 🤝.

그럼, 피지컬 AI와 함께 살기 위해 산업 현장에 적용해야 할 기준과 사회적 합의를 나눠 살펴볼게요. 먼저 산업적인 부분에서 전문가들이 주로 제안하는 3가지 포인트를 짚어보면:

• 사고를 ‘예외’가 아니라 ‘전제’로 두기: 고장·오작동을 가정하고, 어디서 어떤 위험이 생길지를 그린 뒤 시험·모니터링과 운영 통제를 상시화하는 거예요.
• 인간 감독을 반드시 거치도록 만들기: 고위험 AI는 사람이 이해·감시·개입·중단할 수 있도록 하고, AI를 지나치게 믿지 않도록 설계하는 거예요.
• 현장 안전·책임 체계를 표준화하기: 사람과 함께 일하는 로봇이라면 위험평가와 안전 요구가 기업마다 들쭉날쭉하지 않게 표준에 맞춰 설계·통합하도록 하는 거예요.

산업 안에서의 얘기도 좋지만, 결국 우리는 정책이나 문화에 직결되는 사회적 합의를 위해 보다 근본적인 질문을 던져야 해요. 피지컬 AI에게 우리의 일과 산업을 어디까지 맡길 것인지, 어떤 영역을 인간의 영역으로 남겨둘 것인지, 사고의 비용과 책임을 누가 감당할 것인지 같은 질문들 말이에요. 몸을 얻은 AI를 우리는 어떻게 바라봐야 할까요? 뉴니커의 생각이 궁금해요.