빅테크 투자 속도내는 피지컬 AI… 로봇 경쟁 본격화
AI 학습·운영·관제까지… 로봇 산업도 RX 생태계 부상
로봇의 산업 현장 투입이 빠르게 확산되면서 제조업과 AI 산업의 경계가 허물어지고 있다. 앞으로는 사람 형태를 한 휴머노이드 로봇까지 생산 현장에 투입돼 제조 공정 전반의 자동화 수준이 한층 고도화되고, 산업 구조 전반에도 변화가 가속화될 것으로 전망된다. 다만 산업 전반에 걸쳐 RX(제조업 등 산업내 로봇 전환) 트렌드가 자리잡으면서 이로 인한 일자리 감소, 안전 문제 등 사회적 영향에 대한 우려도 함께 제기된다. 미디어펜은 이번 기획을 통해 향후 관련 산업의 발전 방향과 문제점을 살펴보고 대응 방안을 짚어보고자 한다. <편집자주>

[미디어펜=배소현 기자] 휴머노이드 로봇 개발 경쟁이 본격화되면서 산업계의 관심도 로봇을 얼마나 똑똑하게 움직이고 활용할 수 있는 지로 이동하는 분위기다. AI와 센서, 소프트웨어 등을 결합해 실제 산업 현장에서 자율적으로 작동하도록 만드는 ‘피지컬 AI’와 ‘RX(Robot Transformation·로봇 전환)’가 차세대 제조 경쟁의 핵심 요소로 떠오른다.

   
▲ 사진=픽사베이 제공


3일 업계에 따르면 글로벌 빅테크와 국내 주요 기업들은 최근 로봇 하드웨어보다 로봇 운영체계와 학습 플랫폼 확보에 무게를 두는 모습이다.

휴머노이드가 제조 현장에 투입되기 위해서는 단순 보행이나 반복 동작을 넘어 주변 환경을 인식하고 상황을 판단하며, 복합 작업을 스스로 수행할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 AI 학습 모델과 고성능 연산 인프라, 디지털트윈 기반 시뮬레이션, 로봇 운영 플랫폼이 함께 구축돼야 한다.

업계에서는 이 같은 흐름을 RX 시대로 정의한다. 사람이 하던 업무를 로봇으로 단순 대체하는 수준을 넘어, 산업 현장 전체를 로봇 중심 구조로 재설계하는 개념이다.

최근 엔비디아가 로보틱스와 AI 팩토리를 차세대 성장 축으로 강조하는 것도 같은 맥락으로 풀이된다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 최근 한국 관련 발언에서 HBM뿐 아니라 로보틱스와 AI 팩토리를 반복 언급하며 협력 확대 가능성을 시사했다.

◆ 만드는 경쟁에서 움직이는 경쟁으로… '로봇 두뇌'가 승부처

실제 글로벌 로봇 경쟁도 하드웨어보다 로봇 지능과 운영 플랫폼 중심으로 재편되는 모습이다.

엔비디아는 로봇용 AI 플랫폼 ‘아이작’과 ‘옴니버스’를 앞세워 피지컬 AI 생태계 구축에 속도를 내고 있다. AI가 실제 투입되기 전 가상 공간에서 로봇 행동을 학습·검증하고, 이를 산업 현장과 연결하는 방식이다.

특히 최근 엔비디아의 행보는 로봇 경쟁이 단순 기계 제작을 넘어 AI 학습과 산업 적용 경쟁으로 이동하고 있음을 보여준다는 평가가 나온다. 젠슨 황 CEO는 최근 ‘코리아 파트너 나잇’ 행사에서 한국 협력 분야로 칩과 D램뿐 아니라 로보틱스와 AI 팩토리를 직접 언급하며 제조형 AI 확대 가능성을 시사했다.

행사에는 삼성전자·SK·네이버 등 대기업뿐 아니라 디든로보틱스와 리얼월드, 래블업 등 국내 로봇·AI 스타트업도 참석했다. 리얼월드는 손 조작 특화 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)을 개발하고 있으며, 디든로보틱스는 산업 현장용 휴머노이드와 사족보행 로봇을 개발 중이다. 엔비디아 협력의 범위가 메모리 공급망을 넘어 로봇과 AI 인프라, 피지컬 AI 스타트업으로까지 확장되는 흐름으로 해석된다.

이는 로봇 산업에서도 단순 하드웨어 개발보다 AI 학습·연산 인프라·운영 플랫폼을 함께 묶는 생태계 경쟁이 본격화하고 있음을 보여주는 대목으로도 풀이된다.

◆ 로봇 시대 승부는 생태계… 제조 강국 한국에 기회

업계에서는 향후 로봇 경쟁력이 단순 하드웨어 성능보다 생태계 구축 속도에서 갈릴 것으로 보고 있다.

휴머노이드는 AI와 반도체, 센서, 모터, 배터리, 클라우드, 운영 소프트웨어가 복합적으로 연결돼야 하는 산업이다. 이 때문에 특정 기업 단독 경쟁보다 플랫폼과 협력 구조를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 중요해지고 있다.

한국은 반도체와 전자, 자동차, 제조업 기반을 동시에 보유하고 있다는 점에서 피지컬 AI와 RX 확산에 유리한 조건을 갖췄다는 평가를 받는다. 실제 젠슨 황 CEO 역시 최근 “한국은 우리 생태계의 매우 중요한 부분”이라며 로보틱스와 AI 팩토리를 주요 협력 분야로 언급했다.

이 가운데 로봇 산업이 고도화될수록 기업 간 역할도 더 세분화되는 분위기다. 반도체와 GPU는 연산을 담당하고, AI 모델은 판단 능력을 맡으며, 로봇 제조사와 플랫폼 기업은 이를 실제 산업 현장에 적용하는 구조다. 결국 휴머노이드 경쟁 역시 특정 기업 단독 기술보다 얼마나 강한 협력 생태계를 구축하느냐에 따라 속도가 갈릴 가능성이 크다는 분석이 제기된다.

업계 내 한 관계자는 “휴머노이드 경쟁은 결국 로봇 하드웨어보다 이를 얼마나 빠르게 학습시키고 현장에 안정적으로 적용할 수 있느냐의 문제”라며 “AI 학습과 연산 인프라, 운영 소프트웨어, 산업 데이터가 얼마나 유기적으로 연결되느냐가 실제 상용화 속도를 결정하게 될 것”이라고 말했다.
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