한국 정부와 기업이 '인공지능(AI) 반도체 1강'으로 불리는 엔비디아로부터 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 확보하며 '피지컬 AI' 분야가 한층 부각되고 있다. 아직 초기 단계인 피지컬 AI는 제조업과 밀접하게 연결되어 있어, 대한민국이 강점을 발휘할 수 있는 차세대 핵심 분야로 주목받는다.

5일 산업계에 따르면 엔비디아가 한국에 공급하기로 한 GPU 26만장은 주로 피지컬 AI 분야에 활용될 전망이다. 삼성전자·SK·현대차그룹은 'AI 팩토리' 구축을 통해 반도체·자동차 생산 효율화 및 로봇 개발을 목표로 삼는다. 이재명 대통령은 전날 시정연설에서 “피지컬 AI 선도 국가 달성을 위해 집중 투자하겠다”고 밝히며 국가적 지원을 약속했다. 

피지컬 AI는 현실(물리적) 세계에서 복잡한 행동을 인식하고 이해하며 수행할 수 있는 자율 시스템을 의미한다. 로봇, 자율주행차, 스마트 공간 등이 주요 적용처이다. 기존 자동화 로봇이 기계적으로 정해진 절차만을 따랐던 것과 달리, 피지컬 AI 로봇은 센서, AI 모델, 제어 기술을 결합하여 실시간으로 최적의 조치를 실행할 수 있는 지능형 시스템이다. 엔비디아 크리스 펜로즈 부사장은 이날 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰에서 “향후 피지컬 AI가 제조, 자동차, 헬스케어 등 다양한 산업에서 인간의 역량을 확장하는 새로운 산업 혁명 시대를 열 것이다”라고 전망했다. 

그러나 피지컬 AI는 정형화되지 않은 물리적 세계의 경험 데이터를 학습해야 한다는 과제를 안고 있다. 챗GPT와 같은 기존 거대언어모델(LLM)이 30여년간 인터넷에 쌓인 방대한 텍스트, 이미지, 영상 데이터를 학습한 것과는 달리, 피지컬 AI는 아직 충분한 데이터가 부족한 상황이다. 김익재 한국과학기술연구원(KIST) AI·로봇연구소장은 “물리적 공간에서 로봇이 손으로 물건을 잡는 데 얼마나 강하게 힘을 가해야 하는지에는 정답이 없다”며 “피지컬 AI는 빅테크조차 충분한 학습 데이터를 확보하지 못하고 있는 초기 단계라고 볼 수 있다”고 진단했다. 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수 또한 “피지컬 AI는 데이터 관점에서 보면 누구나 출발점이 비슷하다고 볼 수 있다”고 언급했다. 

이러한 상황에서 제조업 중심의 한국은 피지컬 AI에 필요한 데이터를 쌓을 수 있는 산업 현장이 많다는 강력한 장점을 지닌다. 한국이 생성형 AI 시장에서는 막강한 자금력을 가진 미국과 중국에 다소 밀렸지만, 피지컬 AI에서는 '승산'이 있다는 분석이 나오는 이유이다. 엔비디아의 GPU 26만장 공급 또한 한국의 제조 경험과 역량에 주목한 결과로 해석된다. 엔비디아가 한국을 '피지컬 AI 테스트베드'로 삼았다는 분석까지 제기되고 있다. 

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난달 31일 기자간담회에서 “한국은 로봇을 만들 수도 있고, 그 로봇을 공장에서 사용할 수도 있는 나라”라며 “둘 다 갖춘 나라는 거의 없다”고 한국의 강점을 높이 평가했다. 김 소장은 “한국은 제조 공장이 많아서 현장의 감각적인 데이터를 모으는 데 유리하다”며 “이를 학습용으로 데이터베이스화하여 진정한 피지컬 AI 모델을 잘 만드는 작업이 필요하다”고 조언했다. 

장 교수는 “한국은 산업 특성상 제조업이 강하고 통신 등 다른 인프라도 잘돼 있다. 피지컬 AI가 제조업과 연동되어 경쟁력을 발휘할 수 있는 여건을 갖췄다”고 진단했다. 다만 그는 “제조업 문화는 돌다리를 여러 번 두드려 완벽하게 준비한 뒤 시작해서 속도가 느린 면이 있다”며 “지금은 선제적으로 투자하여 데이터를 모으고 시행착오를 겪으면서 경험을 쌓는 게 중요하다”고 강조했다. 이는 한국이 피지컬 AI 시대의 주도권을 잡기 위해 속도감 있는 접근이 필요하다는 전문가들의 공통된 의견이다.