이 기사는 08월 18일 22:48 마켓인사이트에 게재된 기사입니다.
제조업 경쟁력의 기준이 달라지고 있다. 과거에는 얼마나 많은 설비를 보유하고 있느냐가 중요했다면, 이제는 공장과 물류, 공급망이 얼마나 스스로 상황을 판단하고 학습하며 운영될 수 있느냐가 경쟁력을 좌우한다. AI 혁신은 더 이상 디지털 공간에 머물지 않는다. 생산과 물류, 건설 등 실제 산업 현장에서 AI가 직접 인식하고 판단하며 움직이는 시대로 진입하고 있다. 이러한 변화의 중심에 피지컬 AI(Physical AI)가 있다. 생성형 AI가 문서와 데이터, 콘텐츠를 다루는 디지털 영역에서 발전해 왔다면, 피지컬 AI는 AI의 활용 범위를 현실 세계의 산업 운영 전반으로 확장한다.ADVERTISEMENT
제조업은 오랫동안 자동화를 통해 생산성을 높여왔다. 산업용 로봇은 정해진 작업을 빠르고 정확하게 수행했고, 생산라인은 효율성 향상을 중심으로 발전해 왔다. 그러나 피지컬 AI는 정해진 명령을 반복 수행하는 기존 자동화와는 본질적으로 다르다. 환경 변화를 스스로 인식하고 상황에 맞게 대응하며, 데이터 학습을 통해 지속적으로 성능을 개선한다. 로봇은 주변 환경을 분석해 작업 방식을 조정하고, 공장은 운영 효율을 스스로 최적화하며, 공급망은 돌발 변수에 유연하게 대응할 수 있다. 산업 시스템도 축적된 데이터를 학습해 지속적으로 성능을 개선해 나간다.
이제 기업의 경쟁력은 얼마나 많은 공정을 자동화했는가가 아니라, 얼마나 지능적으로 운영할 수 있는가에 달려 있다. 특히 숙련 인력 확보가 어려워지고 노동시장 경색이 심화하는 상황에서 피지컬 AI는 사람을 대체하기보다 숙련 인력의 역량과 전문성을 확장하고 더 복잡한 운영 환경을 안정적으로 관리할 수 있도록 지원한다. 산업 운영 방식 자체를 혁신하는 새로운 전환점이 되고 있다.
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피지컬 AI의 경쟁력은 단순히 AI 알고리즘의 성능만으로 결정되지 않는다. 제조 현장의 데이터, 설비 운영 경험, 엔지니어링 역량, 산업 생태계가 결합할 때 실질적인 가치를 만들어진다. 결국 피지컬 AI 시대의 승자는 지능형 기계와 인간의 전문성, 판단력, 책임성을 효과적으로 결합해 인력 부족을 보완하고 생산성을 높이는 기업과 국가가 될 가능성이 높다.
그런 점에서 한국은 비교적 유리한 출발선에 서 있다. 한국은 반도체, 자동차, 조선, 첨단 제조업 분야에서 세계적 제조 경쟁력을 갖춘 산업 기반을 보유하고 있으며 산업용 로봇과 자동화 설비 활용 수준도 높다. 여기에 우수한 엔지니어링 역량과 디지털 인프라, 새로운 기술을 빠르게 도입하는 산업 문화가 결합해 있다. 한국 정부도 ‘K-휴머노이드 연합’처럼 정부, 기업, 연구기관이 함께 참여하는 국가 전략 산업을 통해 데이터와 기술, 산업 적용, 생태계 조성 등 피지컬 AI 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 다만 개별 로봇 기술만으로 국가 경쟁력을 확보할 수 있는 것은 아니기 때문에 앞으로의 과제는 이러한 강점을 연결해 스마트팩토리를 넘어 차세대 산업 지능 시대로 도약하는 것이다.
글로벌 기업들은 더 이상 “피지컬 AI가 가능한가”가 아닌, “피지컬 AI가 어디에서 실질적인 사업 가치를 만들 수 있는가”를 고려하고 있다. 더 이상 개별 파일럿 프로젝트나 기술 검증(PoC) 단계에 머물지 않는 것이다. 피지컬 AI가 가치를 창출하려면 신뢰할 수 있는 재무·운영 데이터와 시뮬레이션 역량, 사이버보안 체계, 책임 있는 거버넌스, 신기술과 협업할 수 있는 인력이 모두 갖춰져야 한다. 무엇보다 중요한 것은 단계적으로 접근하는 것이다.
첫째, 전략적 우선순위 설정이다. 자율물류, 예지보전, 품질검사, 생산계획 최적화 등 피지컬 AI를 적용할 수 있는 영역은 많지만 운영 과제를 정의하고 필요한 데이터와 기술, 기대효과를 분석해 실제 운영 가치를 창출할 수 있는 영역부터 선별해야 한다. 이를 통해 피지컬 AI가 단순 실험에 그치지 않도록 해야 한다.
둘째, 실제 현장에 피지컬 AI를 적용하기 전 시뮬레이션을 통해 검증해야 한다. 디지털 트윈을 활용하면 실제 설비 구축 전 생산라인 구성, 로봇과 작업자의 동선, 자재 흐름, 안전구역, 수요 변동 시나리오 등을 가상 환경에서 검증할 수 있다. 이는 대규모 설비 투자 전 운영 가능성과 재무적 타당성을 점검하는 안전장치가 된다.
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셋째, 데이터를 충분히 신뢰할 수 있고 활용 가능한지 검증하고, 검증된 과제를 프로토타입과 활용 사례로 만들어야 한다. 물리적 데이터, 내부 시스템, AI 모델을 연계하는 솔루션을 개발해 품질 검사, 예지 정비, 물류 관리 등에 적용해야 한다.
넷째, 확산 단계에서는 책임 있는 운영 체계를 먼저 세워야 한다. 안전, 사이버보안, 책임 소재, 인간의 감독 체계는 피지컬 AI 도입 초기부터 설계돼야 한다. 거버넌스 체계와 모니터링 프로세스, 대응 체계를 구축하고, 운영자와 경영진을 대상으로 지능형 시스템이 업무 프로세스와 의사결정에 어떤 변화를 가져올지 경험을 통해 이해시켜야 한다.
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이 네 단계는 기회 발굴부터 전사적 도입에 이르는 구조화된 경로를 제공해 가치 창출 시점을 앞당기고 불확실성, 구현 리스크, 운영 중단 위험을 줄이는 데 기여한다.
피지컬 AI는 어느 한 기업이 단독으로 완성할 수 있는 영역이 아니다. 반도체 기업과 로봇 제조사, AI 인프라 기업, 시뮬레이션 플랫폼, 사이버보안 전문기업, 산업 전문가들이 함께 참여하는 광범위한 생태계가 필요하다. EY는 로봇을 만드는 회사는 아니지만, 다양한 글로벌 기술 기업들과의 협력을 바탕으로 혁신적인 아이디어와 실제 운영 가능한 비즈니스 모델 사이의 간극을 줄이는 역할을 한다. EY ai 피지컬 AI 연구소와 EY-엔비디아 얼라이언스는 AI 인프라와 시뮬레이션 역량을 제공한다. EY는 여기에 산업 전문성과 리스크 관리, 혁신 경험을 더한다.
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국내 기업들은 피지컬 AI를 단순한 자동화의 연장선으로 볼 것인지, 아니면 제조와 운영 경쟁력을 재설계하는 성장 전략으로 삼을 것인지에 따라 향후 10년의 산업 경쟁력이 달라질 것이다. 피지컬 AI의 진정한 가치는 더 똑똑한 기계를 만드는 데 있는 것이 아니라, 더 지능적이고 탄력적인 산업 생태계를 구축하는 데 있다. 기술의 잠재력을 온전히 실현하기 위해서는 피지컬 AI에 대한 조직 전반의 IQ를 높이고, AI 역량 강화(Upskilling)와 지속적인 재교육(Reskilling)을 통해 사람과 기계가 함께 진화하는 기반을 마련해야 한다.