물리적 AI가 급부상하며 시장 점유율을 선점하려는 경쟁이 치열해지고 있다

기술 업계에 뚜렷한 기세가 형성되고 있습니다. 이는 단일한 혁신에서 비롯된 것이 아니라, 수많은 혁신이 동시에 융합되면서 생겨난 현상입니다. 바로 지금, ‘물리적 AI’가 그러한 전환점을 맞이하고 있습니다. 이 현상이 어디서 비롯되었고 왜 일어나는지 이해하는 것은, 그 어떤 개별 제품 출시보다 더 많은 것을 알려줍니다.

'물리적 AI'는 직관적인 용어다. 이는 단순히 데이터를 처리하거나 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어, 현실 세계에서 지각하고, 추론하며, 행동하는 AI 시스템을 의미한다. 로봇, 자율주행차, 적응형 기계 등이 이에 해당한다. 엔비디아(Nvidia)의 젠슨 황 CEO는 지난 1월 CES에서 이를 "로봇 공학계의 ChatGPT 순간"이라고 묘사했는데, 이는 신중하면서도 유용한 비유다.

ChatGPT와의 비교는 단순한 과대광고가 아닙니다. 이는 한때 연구실에만 국한되었던 기술이 이제 주류 상업적 도입을 위한 준비가 되었음을 시사합니다. 실리콘밸리의 공장 현장에서부터 상하이의 무대까지, 우리가 목격하고 있는 바로 그 전환이 바로 그것입니다.

서구의 스택 구축

서구 진영에서 물리적 AI 추진은 근본적으로 플랫폼 경쟁이다. 가장 공격적인 투자자들은 주로 로봇 기업들이 아니라, 로봇 공학을 AI 수익화의 다음 단계로 보는 인프라 기업들이다.

엔비디아(Nvidia)는 로봇 학습 및 추론을 위한 새로운 Cosmos 및 GR00T 오픈 소스 모델을 출시했으며, 로봇 컴퓨팅의 에너지 효율을 4배 높여주는 블랙웰(Blackwell) 기반 제트슨 T4000(Jetson T4000) 모듈도 함께 선보였다.

Arm은 로봇 공학 및 지능형 차량용 반도체 설계에 주력하는 완전히 새로운 물리적 AI 사업부를 신설했다.

지멘스와 엔비디아는 세계 최초의 완전한 AI 기반 적응형 제조 현장을 구축하기 위해, 이른바 '산업용 AI 운영 체제(Industrial AI Operating System)'를 개발할 계획을 발표했다.

또한 구글은 지난주 자사의 로봇 공학 소프트웨어 사업부인 인트린식(Intrinsic)을 알파벳(Alphabet)의 '기타 사업(Other Bets)' 부문에서 구글의 핵심 사업부로 완전히 편입시켰습니다.

이번 조치로 구글은 제조업체에 딥마인드(DeepMind)의 AI 모델, 인트린식(Intrinsic)의 배포 소프트웨어, 구글 클라우드(Google Cloud)의 클라우드 인프라로 구성된 수직 통합형 스택을 제공할 수 있게 되었습니다. 내부에서 거론되는 안드로이드(Android)의 비유는 시사하는 바가 큽니다. 안드로이드는 최고의 스마트폰을 만들어서 승리한 것이 아니라, 다른 모든 것이 그 위에서 구동되는 기반이 됨으로써 승리한 것입니다.

바로 이것이 구글이 물리적 AI 분야에서 시도하고 있는 바입니다.

기업에 미치는 영향은 상당합니다. 3,200명 이상의 글로벌 비즈니스 리더를 대상으로 한 딜로이트(Deloitte) 설문조사에 따르면, 응답자의 58%가 이미 어느 정도 물리적 AI를 사용하고 있으며, 향후 2년 내 도입 계획이 있는 기업을 포함하면 그 비율은 80%에 달합니다. 수요는 분명히 존재합니다. 이제 문제는 도입 여부가 아니라, 얼마나 빨리, 그리고 어떤 플랫폼을 통해 도입할 것인가로 옮겨갔습니다.

동양의 기업들이 기계를 만든다

중국의 물리적 AI 이야기는 성격이 다르며, 어쩌면 더 강렬한 인상을 남깁니다. 올해 춘절 갈라쇼에서 여러 중국 스타트업의 휴머노이드 로봇들은 수억 명의 시청자 앞에서 쿵푸 동작, 공중 회전, 안무가 짜인 춤을 선보였는데, 이는 불과 1년 전만 해도 회의적인 시선을 받았던 비틀거리는 시제품들과는 극명한 대조를 이뤘습니다.

물론 화려한 쇼였습니다. 하지만 동시에 강력한 선언이기도 했습니다. 2025년 기준 전 세계 휴머노이드 로봇 설치 대수의 80% 이상, 산업용 로봇의 절반 이상이 중국에서 차지했습니다. 이러한 지배력은 소프트웨어를 넘어서는 구조적 이점에 기반을 두고 있습니다. 중국은 전 세계 라이다(LiDAR) 센서 시장의 약 70%를 장악하고 있으며, 로봇 움직임에 필수적인 기어인 하모닉 감속기 생산에서도 선두를 달리고 있다. 또한 전기차(EV) 산업을 견인했던 것과 동일한 규모의 경제를 통해 하드웨어 비용을 대폭 낮췄다.

알리바바는 로봇이 물리적 세계를 이해하고 물체를 식별할 수 있도록 설계된 오픈소스 AI 모델인 '린브레인(RynnBrain)'을 통해 이 경쟁에 뛰어들었으며, 파운데이션 모델 분야에서 엔비디아(NVIDIA)의 '코스모스(Cosmos)' 및 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 '제미니 로보틱스(Gemini Robotics)'와 어깨를 나란히 하고 있다. 이미 140개 이상의 국내 휴머노이드 제조사와 330개 이상의 휴머노이드 모델이 공개된 상황에서, 중국의 신체 기반 AI 진출은 더 이상 실험 단계가 아닌 상용화 단계에 접어들었다.

단순한 헤드라인을 넘어 이 문제가 중요한 이유

서구의 플랫폼 전략과 동양의 제조 규모가 융합되면서 진정으로 새로운 것이 탄생하고 있다. 바로 서로 다른 경쟁 우위가 충돌하며 여러 전선에서 동시에 발전하는 글로벌 물리적 AI 생태계다.

이번 시기가 과거의 로봇 붐과 차별화되는 점은 전문성 병목 현상이 해소되었다는 사실이다. 역사적으로 산업용 로봇을 도입하려면 전문 엔지니어링 팀, 수개월에 걸친 맞춤형 프로그래밍, 그리고 가동 중단에 대한 높은 내성이 필요했다. 현재 구글, 엔비디아, 지멘스 및 중국 내 동종 기업들이 구축 중인 플랫폼들은 바로 이러한 진입 장벽을 낮추기 위해 명시적으로 설계되었다.

지난 1월 1억 1,000만 달러를 조달한 벤션(Vention)과 같은 기업들은 자사의 물리적 AI 플랫폼을 통해 자동화 프로젝트 소요 기간을 수개월에서 수일로 단축할 수 있다고 주장한다. 이러한 주장이 일상화되면 제조업의 경제 구조는 근본적으로 변화할 것이다.

제품 발표 이면에는 조용히 자리 잡고 있는 지정학적 차원도 존재한다. 현재 개발 중인 모든 로봇 공학 기반 모델, 모든 플랫폼 계층, 모든 반도체 아키텍처는 공급망 의존도, 데이터 주권, 장기적인 인프라 통제라는 문제를 내포하고 있다.

물리적 AI의 소프트웨어 계층을 지배하는 국가나 기업은 향후 수년간 전 세계 산업 운영에 대해 유례없는 영향력을 행사하게 될 것이다.

물리적 AI는 단순한 트렌드가 아닙니다. 이는 세계가 물건을 만들고, 이동시키며, 대규모로 운영되는 방식을 재편하는 다음 단계의 중대한 변화입니다. 현재 반도체 업계의 이사회부터 심천과 실리콘밸리의 공장 현장에 이르기까지 벌어지고 있는 논의들은 예비적인 단계가 아닙니다. 이는 이미 진행 중인, 그 자체로 중요한 변화입니다.

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