산업연구원이 8월 2일 공개한 보고서에서 미·중 기술 경쟁이 반도체와 인공지능 모델의 성능 대결을 넘어 제조 현장의 작동 방식을 정하는 피지컬 AI(물리적 인공지능) 표준 경쟁으로 옮겨가고 있다고 진단했다. 연구원은 한국이 고난도 공정의 판단 데이터를 학습한 제조 LLM(대규모 언어 모델)과 HBM(고대역폭 메모리), 고부가 소재·정밀 장비를 수직 결합한 ‘K-제조 아키텍처’를 구축해야 한다고 제안했다.
보고서에 따르면 중국은 유엔 산업분류상 공업 전 부문을 갖춘 유일한 국가이며 세계 제조업 부가가치의 약 30%를 차지한다. 중국이 2026년 4월 내놓은 ‘모델·데이터 공진’ 행동은 철강·석유화학·자동차·선박·전자부품 등 20개 중점 산업을 4개군으로 묶고, 산업 공통 모델 개발과 전용 AI 에이전트 구축, 평가체계 마련 등 7대 과제를 추진하는 내용이다. 중국의 생산·제조 분야 AI 모델 응용 사례 비중은 2024년 19.9%에서 2025년 25.9%로 높아졌다.
피지컬 AI의 실사용 가치는 로봇 완제품 자체보다 생산설비가 현장을 인식하고 판단한 뒤 작업을 수행하는 전 과정을 연결하는 데 있다. 보고서는 2026년 7월 기준 중국의 휴머노이드 로봇 제조업체가 140곳 이상이고 제품 종류는 약 400개에 이른다고 집계했다. 중국이 대규모 현장 실증을 통해 제어 구조와 작업 흐름을 반복 적용하면 이 운영 방식이 사실상의 국제표준으로 확산될 수 있다는 분석이다. 한국 기업에는 반도체·제철·조선에서 쌓은 조업 판단과 암묵지를 학습 데이터로 자산화하고 공정 자율 운전에 연결하는 전략이 중요하다는 의미다.
| 보고서 확인 항목 | 수치·내용 |
|---|---|
| 중국 제조업 비중 | 세계 제조업 부가가치의 약 30% |
| 생산·제조 AI 응용 사례 | 2024년 19.9% → 2025년 25.9% |
| 중국 제조 AI 실행계획 | 20개 중점 산업·4개군·7대 과제 |
| 휴머노이드 산업 규모 | 2026년 7월 제조업체 140곳 이상·제품 약 400개 |
실행에는 제약도 있다. 보고서는 한국이 중국과 같은 거대 내수시장 기반의 완결형 공급망을 그대로 만들기 어렵고, HBM의 강점을 차세대 반도체 주도권으로 잇기 위해 취약한 팹리스·EDA(전자설계자동화)·AI 소프트웨어를 보완해야 한다고 지적했다. 정부가 생태계 설계자이자 최초 수요자로서 공공·산업 현장을 실증 무대로 열고 소프트웨어와 하드웨어 기업의 컨소시엄을 지원해야 한다는 주문이다. 다만 보고서에는 K-제조 아키텍처 구축에 필요한 투자비와 구체적인 시행 일정이 제시되지 않아 후속 정책 설계가 관건이다.
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