제목
피지컬 AI가 ‘말하는 AI’에서 ‘일하는 AI’로: 한국형 로보틱스 생태계가 커지는 이유
요약(3줄)
- 최근 국내에서도 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 산업 현장에 적용하려는 움직임이 빠르게 커지고 있습니다.
- ‘월드 파운데이션 모델(WFM)’·‘로보틱스 파운데이션 모델(RFM)’ 같은 “로봇의 두뇌”를 만들기 위한 컨소시엄이 출범했고, 제조·물류 데이터를 강점으로 내세웁니다.
- 다만 현재 공개된 내용은 주로 계획·전망·전시 중심이라, 실제 상용 성과는 향후 검증이 필요합니다.
본문
1) 왜 지금 ‘피지컬 AI’가 뜨나: 다음 전장은 ‘행동’
생성형 AI가 텍스트·이미지 등 디지털 콘텐츠 영역에서 급격히 확산한 뒤, 다음 화두로 “현실 세계에서 움직이는 AI”가 부상하고 있습니다. 매일경제는 CES 2026의 흐름을 짚으며, 피지컬 AI가 센서로 보고(AI가) 판단한 뒤 실제 관절을 움직여 작업을 수행하는 단계로 진입하고 있다고 정리했습니다. 또한 글로벌 투자은행 골드만삭스 전망을 인용해 휴머노이드 로봇 출하량이 2026년 5만1000대 수준에서 2030년 25만6000대, 2032년 50만대, 2035년 137만8000대로 늘 수 있다는 관측도 소개했습니다.
2) 한국의 ‘피지컬 GPT’ 논의: 플랫폼 전쟁 관점
ZDNet Korea 인터뷰에서는 ‘피지컬 AI’를 단순 트렌드가 아니라 산업 경쟁력을 좌우할 플랫폼 전쟁의 무대로 보며, 제조·물류·서비스 자동화 플랫폼으로 확장될 가능성을 언급합니다. 기사에서는 로봇용 범용 AI 플랫폼(로보틱스 파운데이션 모델) 개념과, 현장 데이터를 모아 학습·적용하는 툴셋 접근을 소개합니다. 요지는 “대화형 모델처럼, 다양한 로봇/현장에 이식 가능한 범용 지능(플랫폼)이 중요해진다”는 관점입니다.
3) ‘K-피지컬AI 얼라이언스’ 출범: WFM·RFM을 ‘풀스택’으로
머니투데이는 NC AI가 IITP 과제에 참여하며 ‘K-피지컬AI 얼라이언스’ 컨소시엄(총 53개 기관)을 공개했다고 전했습니다. 기사에 따르면 컨소시엄은 현실 세계를 이해하고 행동하는 로봇 지능 구현을 목표로 ‘월드 파운데이션 모델(WFM)’과 ‘로보틱스 파운데이션 모델(RFM)’을 개발하고, 기술 개발→실증→산업 적용까지 이어지는 구조를 지향합니다. 또한 한국이 반도체·배터리·조선·자동차 등 제조 경쟁력과 높은 로봇 밀도를 갖고 있다는 점을 강점으로 제시하며, 국내 제조 현장 데이터를 시뮬레이터/모델 학습에 활용하겠다는 전략을 담고 있습니다.
4) 투자/비즈니스 관점에서 체크할 포인트 3가지
- 데이터 루프가 실제로 돌아가나: 현장 데이터가 얼마나 빠르게 수집·정제·학습·재배포되는지가 성패를 가를 수 있습니다(기사들에서 공통적으로 ‘현장 실증’과 ‘데이터’가 강조됨).
- 시뮬레이션/디지털 트윈의 실효성: 현실에서의 실패 비용을 줄이려면, 가상 환경에서의 훈련이 어느 정도 실제 성능으로 이어지는지 검증이 필요합니다(매일경제 기사에서 시뮬레이션·디지털 트윈 접근이 강조됨).
- ‘범용성’ vs ‘특화’의 균형: 범용 RFM/WFM을 지향하되, 당장 돈이 되는 산업 현장(물류 피킹, 공장 내 분류/이송, 위험 작업 등)에서 반복 가능한 성과 지표를 먼저 만드는 전략이 현실적입니다.
한계/주의(확실하지 않은 부분은 명시)
- 이번 글은 기사에 공개된 인터뷰·보도 내용을 바탕으로 정리했습니다. 컨소시엄/플랫폼의 실제 성능, 비용 구조, 상용 매출 등은 향후 결과로 검증돼야 합니다.
- 휴머노이드 로봇 출하량 전망은 매일경제가 인용한 자료(골드만삭스 전망)로, 전망치이며 확정된 사실이 아닙니다.
출처
- ZDNet Korea – “피지컬 GPT, 한국이 선도할 수 있다”
- 머니투데이 – NC AI, ‘K-피지컬AI 얼라이언스’ 출범…53개 기관 드림팀 결성
- 매일경제 – 로보틱스 ‘미래’가 아닌 ‘산업’이 되다…
이미지 출처: Wikimedia Commons: File:REEM-A humanoid robot.jpg · License: Public domain