엔비디아의 2024년 4분기 실적 발표에서 젠슨 황 CEO는 “AI의 다음 개척지는 피지컬 AI다”라고 선언했다.

인간형 로봇, 산업 기계, 자동차, 사물인터넷(IoT) 기기 등 다양한 현실 세계 시스템에 AI를 접목한 새로운 분야를 언급한 것이다. 물리 시스템에서 수집된 데이터는 대규모 언어 모델(LLM)로 구성된 AI 두뇌에 실시간으로 입력되며, AI는 이를 바탕으로 즉각적인 의사결정을 내릴 수 있다.

글로벌 컨설팅 기업 아서 디 리틀의 부국장 알버트 메이그는 이처럼 AI를 결합한 로봇 기술은 고정된 규칙 기반의 기존 로보틱스와 달리 양방향 학습 시스템을 사용해 복잡하고 예측 불가능한 상황에서도 높은 적응력을 발휘한다고 설명했다.

아서 디 리틀은 최근 발간한 피지컬 AI 관련 보고서에서, 생성형 AI는 디지털 콘텐츠 생성에 뛰어난 반면 현실 세계 인식 능력은 부족하다고 지적하며, 피지컬 AI가 이 간극을 메운다고 분석했다.

메이그는 “최근 1~2년간 에이전트형 AI 시대에 진입했으며, 피지컬 AI는 그다음 단계로, 현실 세계에서 감지하고 판단하며 행동하는 지능을 장치에 내장하는 것”이라고 전했다. 그는 생성형 AI보다 주목도는 낮지만, 피지컬 AI는 인간의 현실 행동 방식을 향상시키기 때문에 장기적 영향력은 더욱 클 수 있다고 덧붙였다.

피지컬 AI는 이미 생산성, 고령화, 환경 문제 등 다양한 도전에 대응하기 위해 반복적이거나 위험한 작업을 맡아 수행함으로써 일자리를 대체하기보다는 재구성하고 있다.

AI는 다양한 산업에서 로봇의 자율성을 높이며 로보틱스를 견인하고 있다. 특히 물류, 의료, 제조 분야에서는 작업 수행뿐 아니라 현실 세계 데이터를 수집하며, 이는 기존 학습 데이터의 한계를 극복하는 데 기여하고 있다.

피지컬 AI의 핵심 과제는 물리 세계를 효과적으로 작동하기 위한 추상적 표현을 구축할 수 있을 만큼 방대한 데이터 세트가 필요하다는 점이라고 메이그는 강조했다. 그는 “고품질 학습 데이터세트를 넘어서, 현실 세계에서 얻는 최신 데이터가 필수이며, 그런 의미에서 피지컬 AI의 도입은 불가피해지고 있다”라고 덧붙였다.

산업용 로봇 최대 제조사 중 하나인 아마존 로보틱스는 최근 100만 번째 로봇을 배치했다. 아마존은 촉각 기능을 갖춘 로봇 개발에 나섰으며, 창고 로봇 최적화를 위한 생성형 AI 모델 ‘딥플리트(DeepFleet)’도 도입했다. 아마존에 따르면 딥플리트는 로봇 효율성을 10% 향상시켜, 300개 이상의 물류센터에서 배송 속도와 비용을 절감하고 있다.

아마존은 자사 로봇이 주로 반복 작업과 중량 운반을 수행해 직원의 업무를 더 안전하고 효율적으로 만들고 있으며, 직원들은 고객 서비스 향상이라는 고부가가치 업무에 집중할 수 있다고 설명했다.

그러나 앤디 재시 CEO는 AI 기술로 인해 “일부 직무는 자동화되면서 인력이 줄 수 있다”면서도, 로보틱스와 머신러닝 같은 분야에서 새로운 일자리가 창출될 것이라고 전망했다.

아마존은 최근 미국 매사추세츠에 세 번째 로보틱스 물류센터를 열었고, 버지니아 주에는 네 번째 로보틱스 시설을 착공, 2026년에는 노스캐롤라이나에도 새로운 로보틱스 센터를 개소할 계획이다. 이들 시설은 각각 최대 1,500파운드(약 680kg)을 들어 올릴 수 있는 수백 대의 로봇을 갖추고 있다.

아마존 로보틱스는 자연어를 이해하고 자율적으로 행동하는 에이전트형 AI 개발에도 박차를 가하고 있다. 머지않아 작업자는 “노란 통에서 물품을 꺼내라”라고 말하면, ‘프로테우스(Proteus)’처럼 피자 박스 형태의 로봇이 이를 수행하게 될 것으로 보인다. 이에 따라 인간은 더 고차원의 업무에 집중할 수 있게 된다.

Amazon’s Proteus robot may soon be able to take natural language commands from humans to perform tasks.

Amazon

복잡한 작업 수행 역량을 높이기 위해 아마존은 MIT 산업성과센터(IPC)와 협력 중이다. 이 연구소는 로봇이 인간의 지시를 이해하고 예측할 수 있도록 훈련하고 있으며, 인간과 기계가 함께 협력하는 미래를 구현하고 있다.

AI와 로보틱스의 융합은 점차 복잡하고 예측 불가능한 업무도 수행 가능하게 하고 있다. 이를 위해서는 의사처럼 텍스트, 음성, 영상 등 다양한 데이터 유형을 통합적으로 학습하고 추론할 수 있어야 한다. 예를 들어 기존 공장용 로봇은 부품이 정확한 위치에 있지 않으면 분류를 제대로 하지 못한다. 반면 최근 AI 지원 로봇 팔은 임의로 배치된 부품을 용도별로 정확히 선별하는 능력을 보여주고 있다.

피지컬 로봇, 일자리를 대체할 것인가?

IPC의 벤 암스트롱 소장은 “AI 기반 로봇은 더 유연하다. 반복이 아니라 조건에 따라 다른 작업을 수행할 수 있다”라고 전했다.

MIT 태스크포스는 2018년부터 AI의 일자리 대체 가능성을 연구해 왔으며, 결론은 ‘아니다’이다. 암스트롱은 “대부분의 경우, 로봇이 인간보다 느리다. 그러나 일관성이 높고, 무인으로 야간작업이 가능해, 결과적으로는 기술자가 고부가가치 업무에 집중할 수 있게 한다”라고 설명했다.

아서 디 리틀의 메이그 역시 “AI 로보틱스는 인간의 역할을 없애는 것이 아니라 작업 지형을 변화시켜 인간 역할을 재정의한다”면서, “이미 다양한 산업에서 높은 적응성, 정밀도, 자율성을 보이며 실제 성과를 내고 있다. 더 중요한 점은 이 시스템들이 기존 학습 데이터 한계를 넘는 현실 데이터를 제공한다는 점”이라고 강조했다.

아마존 대변인은 이메일을 통해 “자사의 로보틱스 시스템은 업무의 반복성을 줄이고, 안전성을 높이며, 직원이 고객 중심의 숙련된 업무에 집중할 수 있도록 설계됐다”라고 밝혔다.

“로봇 도입 이후에도 우리는 물류센터에서 수십만 명의 직원을 추가로 채용했고, 흐름 제어 전문가, 현장 모니터, 신뢰성 유지 엔지니어 등 새로운 직무를 창출해왔다”라고 전했다.

암스트롱은 “AI 로보틱스 도입은 예상보다 속도가 느리고, 영향도 점진적이다”라고 진단했다. 그는 옥스퍼드대 2018년 연구를 인용해, 당시 “향후 10~20년 내 전체 직무의 47%가 자동화될 것”이라는 전망이 있었지만, “2030년이 가까워진 지금도 그런 상황은 전혀 아니다”라고 강조했다.

“실제로 AI 도입 이후 오히려 관련 직무 인원은 늘었으며, MIT가 지난해 9개국 6,000명 이상을 대상으로 진행한 설문조사에서도, 60% 이상이 AI와 로보틱스가 자신의 안전, 경력, 생산성에 긍정적인 영향을 줄 것이라 응답했다”라고 덧붙였다.

파이낸셜 타임스 보도에 따르면, 직원 수 50~150명 규모의 공장 중 산업용 로봇을 도입한 비율은 20% 수준이며, 이는 1,000명 이상 대형 공장의 절반 수준에 불과하다.

휴머노이드 로봇 시장도 주목

피지컬 AI는 인간 형태를 모방한 ‘휴머노이드’ 로봇 분야에서도 확장 중이다. 모건스탠리에 따르면, 휴머노이드 시장은 2050년까지 5조 달러를 돌파할 전망이다. 이 수치는 유통, 수리, 유지보수 지원망까지 포함한 총 매출을 반영한다.

테슬라 CEO 일론 머스크는 2026년부터 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’를 판매할 계획이라고 밝혔다. 이 로봇은 현재 테슬라 시설에서 배터리 운반 등 작업을 자율적으로 수행하고 있다.

Tesla’s Optimus humanoid robot is scheduled go on sale in 2026.

Foundry/Lucas Mearian

중국은 정부 지원을 바탕으로 휴머노이드 개발을 선도하고 있으며, 이 중 90%가 산업 및 상업용으로 사용되고 있다. 기술 발전과 규제·사회적 수용이 맞물릴 2030년대 후반부터는 도입이 본격화될 전망이다. 다만, 지나친 기대가 현실을 앞설 가능성도 제기되고 있다.

암스트롱은 휴머노이드에 회의적이다. “오랫동안 과장되어 왔으며, 문제를 찾기 위한 해법처럼 느껴진다”라며, “실제 로보틱스 과제는 인간형 형태가 반드시 필요한 것이 아니다. 오히려 비효율일 수도 있다”라고 지적했다.

“인간의 형태가 모든 문제에 최적이라는 생각이 휴머노이드 개발을 주도하고 있지만, 제조 환경에서는 오히려 비적합할 수 있다. 미래를 예측하는 데에는 항상 한계가 있다”라고 덧붙였다.
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