한국 제조 AI 투자 기회
정부가 AI 시대 한국의 핵심 경쟁력으로 제조업을 지목하면서 관련 산업 육성에 적극 나서고 있습니다. 특히 로봇과 인공지능이 결합된 '피지컬 AI' 분야가 2025년 가장 주목받는 투자 테마로 부상했죠. 반도체, 배터리, 조선 등 세계적 제조업 클러스터를 보유한 우리나라가 글로벌 AI 경쟁에서 확실한 우위를 점할 수 있다는 전망이 나오면서 투자자들의 관심이 집중되고 있습니다.
피지컬 AI, 왜 제조업과 만나야 하나
대통령 직속 국가인공지능전략위원회가 올해 9월 출범하면서 공개한 'AI 행동계획'을 보면 제조 AI 육성 의지가 명확하게 드러납니다. 기술혁신인프라 분과에서는 '제조 AI 2030 글로벌 전략' 수립을 통한 피지컬 AI 역량 강화를 주요 과제로 제시했어요.
전략위원회는 현재 AI 기술 트렌드가 기존의 대형언어모델을 넘어 피지컬 AI와 에이전트가 주도하는 '2단계'로 진입했다고 판단하고 있습니다. 챗GPT 같은 텍스트 기반 AI가 1단계였다면, 이제는 물리적 세계에서 직접 작업하고 판단하는 AI로 넘어가는 시점이라는 거죠.
전문가들은 피지컬 AI가 기존 LLM 기반 AI 산업과 완전히 다른 성공 방정식을 요구한다고 강조합니다. 텍스트 기반의 LLM이 인터넷에 널린 방대한 디지털 데이터를 학습했다면, 로봇과 물리 세계를 다루는 피지컬 AI는 데이터의 성격부터 수집, 학습 방식까지 차원이 다른 접근이 필요하거든요.
일상생활부터 스마트팩토리까지 아우르는 다양한 로봇에 지능을 부여하는 이 기술은 제조업 강국인 한국에 새로운 기회를 제공합니다. 특히 반도체, 배터리, 조선 등 세계 최고 수준의 제조 현장 데이터를 보유한 우리나라가 이 분야에서 주도권을 쥘 가능성이 큰 상황이에요.
실제로 엔비디아 같은 글로벌 빅테크 기업들이 한국의 풍부한 제조 데이터를 부러워한다는 업계 분석도 나오고 있습니다. 이는 단순히 기술력만이 아니라, 실제 제조 현장에서 축적된 고품질 데이터가 피지컬 AI 개발의 핵심 자산이라는 점을 보여주는 대목입니다.
투자 관점에서 보면 정부의 강력한 육성 의지와 우리나라의 제조업 경쟁력이 만나는 지점에서 새로운 성장 동력이 만들어질 가능성이 높아 보입니다. 특히 제조 AX(인공지능 전환) 분야는 향후 몇 년간 지속적인 정책 지원과 투자가 이어질 것으로 예상되고 있어요.
디지털 희토류, 데이터 확보 경쟁 시작됐다
피지컬 AI 산업이 직면한 가장 큰 도전 과제는 바로 '데이터' 확보입니다. AI 학습용 데이터는 모든 AI 분야에서 핵심 자원으로 꼽히지만, 피지컬 AI 분야에 필요한 데이터는 특별해요. '디지털 희토류'에 비유될 만큼 희귀하고 정제도 쉽지 않거든요.
이는 데이터의 원천이 가상공간이 아니라 물리적 현실이라는 점에서 비롯됩니다. 피지컬 AI는 기본적으로 카메라 센서를 이용해 현실세계를 인지하며 인간과 같은 물리 법칙으로 주변 물체와 상호작용해야 하죠. 따라서 물리법칙이 '글'로만 설명됐던 텍스트 기반 전통 AI의 학습 데이터는 피지컬 AI 모델에게 큰 도움이 되지 않습니다.
예를 들어 '농구공을 바닥에 던지면 튕긴다'는 텍스트 형태의 물리 법칙 데이터가 있다고 가정해 볼까요. 이는 현실에서 '어떤 바닥에 던지는지', '어느 정도 힘으로 던지면 얼마나 튀어 오르는지'처럼 글로 정의하기 어려운 무수한 현실 변수의 영향을 받습니다.
또한 로봇 AI 학습에 필요한 인간의 행동 데이터는 '휘발성'도 강합니다. 인터넷에 글을 남기면 디지털 기록으로 영구 보존되는 것과 달리, 공장이나 주방에서 사람이 수행하는 작업 동작은 한 번 행해지면 디지털 기록 없이 사라져 버리죠. 이를 체계적으로 포착하고 디지털 자산으로 전환하는 것 자체가 피지컬 AI 기업들의 최대 난제로 꼽힙니다.
산업계에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 다양한 방법을 시도하고 있습니다. 첫째는 텔레오퍼레이션, 즉 인간이 원격으로 로봇을 조종하며 학습 데이터를 생성하는 방식이에요. 두 번째로 작업자가 직접 웨어러블 카메라 등을 착용하고 도구를 다루는 모습을 촬영해 데이터로 활용하는 방법도 있습니다.
조금 더 경제적인 방식은 현실과 유사한 가상환경을 구축해 인공적으로 물리 데이터를 생성하는 시뮬레이션입니다. 다만 복잡한 환경이나 동작에 대한 물리 데이터를 온전히 구현하기 어렵다는 단점이 있어요. 그 외에 유튜브 등에서 영상을 수집하는 방식도 있지만 규모 대비 품질이 낮고 정제가 어렵다는 문제점이 따릅니다.
투자자 입장에서는 이런 데이터 수집 및 처리 기술을 보유한 기업들에 주목할 필요가 있습니다. 특히 제조 현장에서 실제 작업 데이터를 축적하고 있는 기업들이나, 효율적인 데이터 수집 플랫폼을 개발한 스타트업들이 향후 높은 가치를 인정받을 가능성이 큽니다.
제조 AI 투자, 지금이 적기인 이유
데이터 수집 문제 외에도 피지컬 AI는 LLM보다 훨씬 까다로운 제약들을 안고 있습니다. 첫째는 '실시간 추론'의 압박이에요. LLM은 답변 생성에 수 초가 걸려도 사용자가 기다릴 수 있지만, AI 로봇은 상황이 완전히 다릅니다. 센서 데이터를 입력받고 10초 뒤에 행동을 결정한다면 물리적 환경은 이미 변해버리죠.
가상보다 복잡한 현실에서 오히려 더욱 즉각적인 판단과 행동, 정확성까지 삼박자를 모두 만족해야 한다는 의미입니다. 둘째는 '하드웨어 종속성'이에요. 피지컬 AI는 로봇 팔, 손, 센서 등 다양한 하드웨어와 결합해 작동하는데, 제조 현장만 해도 공장마다, 공정마다 각기 다른 도구를 사용하거든요. 이는 단일한 범용 피지컬 AI 플랫폼으로 모든 문제를 해결하기 어렵게 만듭니다.
마지막으로 높은 '실패 비용'이 있습니다. 챗GPT가 엉뚱한 답변을 내놓는 환각 현상은 경우에 따라 웃어넘길 수 있지만, 로봇의 오작동은 고가의 장비 파손이나 인명 사고로 직결될 수 있어요. 따라서 피지컬 AI는 LLM보다 훨씬 엄격한 수준의 신뢰성과 안정성을 담보해야 합니다.
이런 어려움에도 불구하고 중국의 정치적 특수성을 제외하면 한국은 제조 분야에서 전 세계 최상위 수준의 경쟁력, 데이터, 인프라를 보유한 국가로 꼽힙니다. 우리 정부가 선택과 집중을 위해 제조 AX 육성에 공을 들이는 이유죠.
피지컬 AI 전문기업 카본식스의 서형주 CTO는 데이터의 가치 증명이 최우선 과제라고 제언합니다. 카본식스는 국내 최초로 제조업 분야에서 인간 모방학습 기반의 로봇손 표준 폼 '시그마키트' 상용화에 성공한 기업이에요. 서 CTO는 현재 제조 대기업들이 이미 자사 데이터의 유일성과 영향력을 이해하며 핵심 자산으로 통제하고 있다고 봤습니다.
그는 "피지컬 AI 데이터를 배터리의 핵심 소재이자 희토류인 '리튬'에 비유해 보자. 배터리가 발명되기 전까지 리튬의 가치는 아무도 몰랐다"며 "피지컬 AI 학습에 필요한 데이터도 결국 공장 자동화나 장비 수명 연장 등, 실제 가치로 가공될 때 제 가치를 찾을 것"이라고 말했습니다.
이어 "그만큼 데이터를 단순히 모으고 통제하는 것보다 제조 AI 기술에 대한 R&D를 제1 과제로 적극 지원할 이유가 있다. 그 과정에서 우리 데이터의 진정한 쓸모를 입증하고 수집 전략도 더 정교해질 수 있을 것"이라고 덧붙였어요.
투자 관점에서 지금은 제조 AI 분야의 초기 단계입니다. 정부의 강력한 지원 정책과 우리나라의 제조업 강점이 맞물리는 시점이죠. 특히 로봇 하드웨어 제조사, AI 소프트웨어 개발사, 데이터 플랫폼 기업 등 밸류체인 전반에 걸쳐 투자 기회가 열리고 있습니다. 장기적 관점에서 이 분야를 주시할 필요가 있어 보입니다.
마무리하며
피지컬 AI는 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 주도권을 잡을 수 있는 핵심 분야입니다. 반도체, 배터리, 조선 등 세계 최고 수준의 제조업 클러스터를 보유한 우리나라의 강점이 빛을 발할 수 있는 영역이죠. 정부도 제조 AX 육성에 적극 나서면서 관련 산업 생태계가 빠르게 성장하고 있습니다.
데이터 확보와 기술 개발이라는 두 가지 과제가 남아 있지만, 이는 동시에 새로운 투자 기회를 의미합니다. 제조 현장의 실제 데이터를 보유한 기업, 효율적인 데이터 수집 기술을 개발한 스타트업, 그리고 이를 활용한 피지컬 AI 설루션을 제공하는 기업들이 향후 큰 성장을 이룰 것으로 전망됩니다.
개인투자자 입장에서는 이 분야의 움직임을 꾸준히 모니터링하면서 장기 투자 관점에서 접근하는 것이 바람직해 보입니다. 정부 정책 발표와 관련 기업들의 기술 개발 소식, 그리고 실제 제조 현장에서의 적용 사례들을 주목하며 투자 타이밍을 잡아보시기 바랍니다.