한국과학기술연구원(KIST) 피지컬AI연구단장 권인소 박사가 피지컬 AI(Physical AI) 분야에서 한국이 선두를 차지할 가능성이 있다고 밝혔다. 유엔산업개발기구(UNIDO)가 선정한 글로벌 100대 AI 인재에 이름을 올린 권 단장은 최근 언론 인터뷰에서 “미국과 중국도 아직 치고 나가지 못한 피지컬 AI에서 한국이 1등을 할 여지가 있다”고 강조했다. 피지컬 AI는 로봇 등 물리적 장치가 실제 환경에서 스스로 행동하고 학습하는 인공지능으로, 챗GPT식 대규모 언어 모델(LLM)과는 훈련 방식이 근본적으로 다르다. 사람이 찻잔을 깨지 않게 잡는 것처럼 무한한 물리 법칙을 로봇에 가르치기가 극도로 어렵기 때문이다. 권 단장은 이 복잡성 때문에 현재 피지컬 AI는 아직 명확한 리더 없이 초기 단계에 있다고 분석했다.
권 단장이 한국의 경쟁력 근거로 제시하는 것은 메모리 반도체 1위 경쟁력, 수십 년간 축적된 물리적 제조 데이터, 높은 교육열과 인내심이다. 피지컬 AI 훈련은 로봇이 사람의 코칭을 받으며 데이터를 축적하는 방식인데, 이 과정이 반복적이고 정교한 인내를 요구하기 때문이다. 그는 이 세 가지 요소가 긴밀하게 결합되면 한국형 로봇 파운데이션 모델 개발도 현실적이라고 봤다. 미국은 메타 출신 얀 르쿤이 최근 JEPA(공동 임베딩 예측 구조) 모델 기반 스타트업을 창업하는 등 대규모 자본과 다양한 기술 경로에 투자하고 있으며, 중국은 QDD(준직접 구동) 액추에이터 기술에서 앞서 있어 로봇의 역동적 동작을 구현하는 데 강점을 보인다. 소버린 AI 측면에서는 우크라이나 전장에서 휴머노이드 로봇을 실증한 미국 스타트업 사례를 들며, 전쟁 현장 데이터로 고도화된 파운데이션 모델을 외부에서 얻기 어렵다는 점도 자체 모델의 필요성으로 강조했다.
권 단장은 피지컬 AI가 언제 실용화될지 단언하기는 어렵지만, 현재의 기술 발전 속도를 감안하면 오래 걸리지 않을 것으로 내다봤다. 그는 제조 데이터를 학습한 AI가 공장 로봇에 적용되는 순간 제조 혁명이 시작될 것이라고 전망하며, 반도체·데이터·생태계 세 축의 결합이 성공하면 한국이 특정 피지컬 AI 분야에서 선두를 차지할 수 있다고 주장했다. 삼성·현대·LG 등 글로벌 제조 경쟁력을 보유한 국내 기업들이 로봇 AI 개발에 본격 나서고 정부 지원 체계가 연구기관과 산업을 연결하는 방향으로 구체화된다면, 이 전망이 현실이 될 수 있다는 기대감이 연구 현장에서 나온다.
