생성형 AI 넘어선 ‘물리적 AI’ 시대 온다… AI 로봇이 현실로 [트랜D]

생성형 AI를 지나 추론형 AI로, AI 에이전트와 함께 물리적 AI까지, 최근 몇 년간 AI 기술은 숨 가쁠 정도로 빠르게 발전했습니다. 챗GPT로 대표되는 생성형 AI가 대중적 관심을 얻으며 텍스트와 이미지를 넘어 영상과 음성까지 영역을 확장했다면, 지금의 AI는 복잡한 추론과 창작까지 가능하죠. AI 발전의 궁극적 목표는 소프트웨어를 넘어 ‘물리적 AI’, 즉 로봇과 자동차 등으로 향할 수밖에 없습니다. 엔비디아 창업자 젠슨 황은 최근 연설에서 “AI의 최종 도착지는 결국 로봇”이라며 소프트웨어 중심에서 하드웨어 중심으로의 전환을 강조했습니다.

AI 로봇. unsplash

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하드웨어와 만난 AI…물리적 세계 직접 소통 가능해진다

로봇에 활용될 수 있는 AI는 크게 세 가지로 분류할 수 있습니다. 첫째는 ‘생성형 AI’로, 로봇이 사람과 자연스럽게 소통하도록 지원합니다. 둘째는 ‘강화학습 AI’로, 로봇이 주어진 환경에서 최적의 행동을 학습해 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다. 셋째는 ‘컴퓨터 비전 및 인식 AI’로, 센서 데이터를 분석하고 환경을 인지해 로봇이 실시간으로 적절한 반응을 보일 수 있도록 지원합니다. 이 세 가지 기술이 결합하면 로봇은 인간과 유사한 수준의 인지와 판단 능력을 갖추게 됩니다.

AI가 로봇과 같은 하드웨어와 만나야 비로소 현실에서 진정한 가치를 발휘할 수 있다는 사실에 많은 전문가가 공감하고 있습니다. 소프트웨어로만 존재하는 AI는 결국 물리적 세계와 직접 소통할 수 없기에, 실생활에서 한계를 가질 수밖에 없습니다. 반면 AI가 로봇이라는 하드웨어를 통해 현실 세계로 나오게 되면 인간의 삶과 업무 환경을 혁신적으로 변화시킬 수 있습니다. 각종 센서와 카메라 등을 통해 현실 세계의 데이터를 수집하면, 텍스트 데이터가 아닌 물리적 데이터를 하드웨어와 결합하여 실용적으로 사용할 수 있기 때문입니다.

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엔비디아가 주도하는 ‘피지컬 AI 전략’

AI 영역을 소프트웨어에서 물리적 세계로 넓히고 있는 대표 주자는 엔비디아입니다. AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 ‘옴니버스’와 AI가 물리적 세계를 이해할 수 있게 돕는 ‘코스모스’ 플랫폼을 선보였습니다. ‘물리적 인공지능’ 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나서기 위해서죠.

엔비디아의 로봇 ‘블루’. NVIDIA GTC 2025

물리적 AI는 로봇과 자율주행차량 등 물리적 세계와 상호작용하는 AI 시스템입니다. 코스모스 플랫폼은 로봇이 현실 세계 데이터를 효율적으로 학습할 수 있게 돕습니다. 이를 통해 로봇과 자율주행차를 실제 환경보다 훨씬 저렴하고 효율적으로 훈련할 수 있죠. 이외에도 엔비디아는 휴머노이드 로봇 및 의료 로봇을 위한 ‘아이작 그루트(Isaac GR00T)’를 발표했고, 사람과 자연스럽게 소통하고 섬세한 동작으로 작업할 수 있는 로봇 ‘블루’도 공개했습니다. AI 로봇 시대의 시작을 알리는 일이었죠.

엔비디아는 로봇 외에도 하드웨어 기술의 총합체인 자동차를 단순한 이동 수단이 아닌 ‘운송 로봇’으로 재정의했습니다. 예를 들어 AI 기술은 트럭 운송에서 발생하는 데이터를 수집해 학습하고, 운송 인력 문제를 자율주행으로 해결하거나 배송 최적화 경로를 제시하여 운송 비용을 절감하는 등 여러 문제를 해결할 수 있습니다. 이처럼 AI 학습과 시뮬레이션을 통해 향후 자율주행 차량에 최적화된 AI 시스템 개발로 범위를 확대할 가능성이 높습니다. 이를 위해 엔비디아는 GM과 현대자동차 등 글로벌 완성차 기업과 자율주행 기술 공동 개발을 진행하고 있습니다. 완성차 기업은 자율주행차 개발에 필요한 클라우드 기반 AI 학습뿐 아니라, 디지털 트윈 기술을 제조 공정에 접목하는 등 엔비디아의 기술을 광범위하게 활용하고 있습니다.

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대규모 투자부터 협력까지…AI 로봇 개발에 나선 기업·정부

아마존 물류센터 로봇 ‘디짓’. Business Wire

엔비디아 외에도 여러 기업에서 AI 로봇 개발에 집중하고 있습니다. 독일 자동차 기업 BMW는 캘리포니아의 피규어 로보틱스와 협력해 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며, 자동차 제조 공정에서 생산 속도를 크게 향상하고 있습니다. 세계 최대 이커머스 기업인 아마존은 어질리티 로보틱스와 협력해 물류 현장에서 박스를 들어 올리고 짐을 옮기는 휴머노이드 로봇 ‘디짓(Digit)’으로 생산성과 효율성을 극대화하고 있습니다. 보스턴 다이내믹스 역시 엔비디아의 ‘아이작 그루트’를 활용해 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’의 성능을 강화하며, 강화학습 AI를 통해 사람의 움직임을 자연스럽게 재현하는 데 성공했습니다. 현대차그룹은 2021년 미국 보스턴 다이내믹스를 인수했는데, 이는 자동차와 로봇 기술을 통합하여 물리적 AI 생태계를 선점하려는 전략으로 볼 수 있습니다.

일본 정부는 국가 차원에서 ‘Society 5.0’ 정책과 함께 로봇 산업 및 AI 분야에 대규모 투자를 진행하면서 산업 전반에 걸쳐 AI 기술의 적극적인 도입을 추진하고 있습니다. 일본 소프트뱅크 그룹은 1조 달러에 달하는 투자를 기반으로 미국 전역에 AI 탑재 로봇을 활용한 산업단지 건설을 추진하며, 노동력 감소 문제를 해결하기 위한 AI 기반 무인 공장 설계를 검토하고 있습니다. 이러한 움직임은 AI가 단순 소프트웨어를 넘어 로봇이라는 하드웨어로 확장하는 흐름을 명확히 보여줍니다.

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‘로봇의 시대’가 왔다…인간과 공존할 방법 찾아야

세계적 AI 석학인 얀 르쿤 뉴욕대 교수는 향후 10년을 ‘로봇의 시대’로 전망하며, AI와 로봇공학의 결합이 새로운 지능형 애플리케이션의 탄생을 이끌 것이라고 예측했습니다. 그는 특히 현재의 언어 모델(LLM) 중심 AI의 한계를 지적하며, 향후 물리적 세계를 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임이 필요하다고 강조했습니다. 그의 주장은 2018년 구글의 월드모델(World Model)에 기반을 둡니다. 월드모델은 언어·텍스트를 넘어서 AI가 현실 세계의 물리적 현상을 학습할 수 있는 방식입니다. 월드모델을 통해 AI가 물리적 데이터를 기반으로 로봇과 자동차를 이해하는 방향으로 AI 기술이 진화할 수 있습니다.

자동차, 의료, 물류센터의 AI. NVIDIA 공식 유튜브

이처럼 AI가 로봇과 결합할 때의 장점은 명확합니다. 위험하거나 반복적인 작업을 로봇이 대신 수행할 수 있어 산업 및 서비스 분야에서 안전성과 효율성을 높일 수 있습니다. 로봇의 정확한 정보 처리와 빠른 의사결정 능력으로 실수를 최소화할 수도 있죠. 자율주행 및 물류센터 등 산업 현장은 물론 돌봄·헬스케어 등 가정에서도 물리적 AI를 실용적으로 활용할 수 있을 것입니다.

하지만 AI 로봇 기술의 발전은 실제 사람처럼 생각하고 행동할 때 발생할 수 있는 윤리적 문제와 함께 일자리 감소와 같은 부작용도 가져올 수 있습니다. 로봇이 인간의 업무를 대체하면서 발생할 사회적 혼란과 법적 책임 문제를 해결하기 위해서는 AI의 자율성 강화, 의사 결정의 신뢰성과 투명성 확보, 윤리적 가이드라인 및 법적 제도의 구축이 필수적입니다.

AI의 발전은 이제 소프트웨어를 넘어 로봇과 같은 하드웨어 영역으로 빠르게 이동하고 있습니다. 로봇은 AI를 물리적 세계로 가져오는 매개체이자 사회적 변화와 경제적 효과를 이끌 최신 기술이자 혁신 요소가 될 것입니다. AI와 로봇이 단순한 기술 발전뿐 아니라 사회적, 윤리적 공감대와 함께 발전할 때 비로소 로봇과 인간이 조화롭게 공존하는 미래가 실현될 것입니다.

윤준탁 IT 칼럼니스트