“로봇의 챗GPT 모먼트가 오고 있다.”
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 연초 국제전자제품박람회(CES)에서 한 말이다.
말 한마디로 테크업계를 좌지우지하는 황 CEO는 인공지능(AI)의 다음 스텝으로 ‘피지컬AI’를 지목하며(What‘s the next generation of AI? Physical AI) AI로봇 시대의 개막을 알렸다.
2022년 11월 30일. 혜성같이 등장한 챗GPT는 전 세계에 거대한 충격을 던졌다. 이른바 ‘생각하는 기계’의 탄생이다.
이전까지 오락성으로 소비되던 AI는 지식 노동의 대체를 예고하며 릴박스 사람들의 인식을 송두리째 바꿨다. 챗GPT를 내세운 오픈AI가 테크업계의 ‘메기’ 역할을 하자 이에 자극받은 구글 등 빅테크가 AI 속도전에 나서자 AI 생태계의 춘추전국시대가 열렸다.
기술 발전 속도는 시장의 기대를 뛰어넘고 있다.
실제로 2026년 현재 AI는 소프트웨어 엔지니어를 비롯해 수많은 지식 노동 업무를 수 황금성릴게임 행하는 수준에 이르렀다. 2022년 출시 당시와 비교해 비약적인 성능 향상을 보이며 모든 산업에 걸쳐 인간의 작업을 보완, 대체하는 중이다.



젠슨 황 엔비디아 CEO가 지난해 CES에 참가해 로봇 관련 비전을 발표하고 있다. AFP연합뉴스, 매경DB

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다음은 무엇일까.

AI는 이제 지식 노동의 대체를 넘어, 물리적 실체에 접근하는 모양새다. AI가 근육과 골격을 갖춘 하드웨어(Physical Body)를 입기 시작하면서다.
온라인 세상에 머물렀던 AI가 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 야마토무료게임 를 통해 육체 노동의 대체라는 거대한 변곡점에 진입했다는 게 황 CEO를 비롯한 테크업계 전문가들의 공통적인 견해다.
각국의 ‘피지컬 AI’ 경쟁은 실제 공장과 가정으로 전선이 넓어지고 있다.
미국은 거대 자본과 생태계, 중국은 양산 능력과 인재풀이 각각 강점으로 꼽힌다. 제조와 정보기술(IT) 분야에 강점을 가진 한국에 알라딘게임 게도 기회가 될 수 있다는 평가다.
이번주 <더테크웨이브>에서는 로보틱스의 핵심 키워드인 피지컬AI, 휴머노이드를 중심으로 로봇 생태계의 최신 동향을 살펴본다.


‘인간 대체’ 속도내는 테슬라·아마존





테슬라가 개발중인 로봇 ‘옵티머스’. 매경DB



빅테크는 무인(無人) 제국을 꿈꾸고 있다.

기술 기업들 사이에선 요즘 ‘로봇 기업’으로의 정체성 전환을 선언하는 것이 유행이다. 기존 제품만으로는 미래 권력을 유지할 수 없다는 판단이 작용한 것으로 보인다. 로봇이 인간을 대체해 생산성을 극대화한 새로운 형태의 기업 모델의 등장이 임박한 것이다.
대표적인 회사가 테슬라다.
테슬라는 최근 자사 플래그십 전기차인 ‘모델 S’와 ‘모델 X’의 생산을 단계적으로 중단한다는 깜짝 발표를 했다. 대신 그 생산 라인이 있던 캘리포니아 프리몬트 공장은 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스(Optimus)’의 연간 100만 대 생산 기지로 탈바꿈한다.
테크업계에서는 테슬라가 자동차 제조사에서 로봇·AI 기업으로 정체성을 이동하고 있는 상징적인 사건으로 보고 있다.
이를 두고 일론 머스크 테슬라 CEO는 “로보택시와 휴머노이드 로봇에 집중하기 위한 전반적인 사업 재편의 일환”이라면서 “자율화된 미래로 가기 위한 과정”이라고 설명했다.



아마존 물류시설에서 운영 중인 로봇. AP연합뉴스



인간 노동자의 로봇 대체는 머지 않은 미래로 보인다.

뉴욕타임스(NYT)가 입수한 아마존의 회사 내부 전략문서 등에 따르면 아마존은 향후 2030년까지 사업 운영의 75%를 자동화하며 최대 일자리 60만개를 로봇으로 대체하는 계획을 추진중이다.
아마존은 2033년까지 물류량이 2배 늘어날 것으로 예상하고 있는데, 이를 감당하기 위해 로봇 도입에 속도를 내겠다는 것이다.
이를 통해 절감할 수 있는 비용은 126억 달러에 달하는 것으로 추산된다. 특히 아마존의 로봇 팔 ‘벌컨(Vulcan)’은 테러다인(Teradyne)의 협동로봇 기술을 기반으로 개발된 것으로 알려졌다.
테크업계에서는 이를 두고 “기존 산업용 로봇 생태계가 휴머노이드와 결합하고 있음을 보여주는 사례”라는 평가가 나온다.



아마존 자율형 창고 로봇 ‘프로테우스’. 아마존



아마존은 2024년 루이지애나주 슈리브포트에 최첨단 창고를 열어 로봇 자동화를 실험중인데, 1000대의 로봇을 사용해 전년 대비 4분의 1이 적은 직원을 고용할 수 있었다는 결과를 내놓고 있다.

아마존이 전 세계 물류시설에서 운영 중인 로봇 수가 100만대를 넘어섰다. 월스트리트저널(WSJ) 등에 따르면 아마존은 현재 전체 배송의 약 75%가 로봇 기술을 통해 이뤄지고 있다.
아마존은 키바(Kiva) 인수를 시작으로, 선반을 옮기는 헤라클레스(Hercules), 자율 이동 로봇 프로테우스(Proteus), 촉각 센서를 결합한 벌컨(Vulcan) 등 물류 전 과정을 아우르는 로봇 라인업을 가동 중이다.
아마존 창업자 제프 베조스와 테슬라 창업자 일론 머스크는 전 세계를 움직이는 테크 거물이자 로봇 자동화에 오랜 시간 심혈을 기울여왔다는 공통점을 갖고 있다. 이들의 실험이 성공할 경우, 전 세계 노동 지형에 판도 변화가 일어날 것으로 예상된다.
맥킨지는 최근 보고서 ‘AI 에이전트, 로봇, 그리고 우리’에서 “미래의 업무 환경이 사람, 에이전트, 로봇의 협력 관계로 재구성될 것”이라고 내다봤다. 현재 기술로 근무 시간(미국 기준)의 약 57%가 자동화가 가능하며, 2030년까지 미국에서만 약 2조 9000억 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있다는 전망이다.


로봇과 피지컬AI, 그리고 휴머노이드





각국의 주요 휴머노이드 관련 이미지. 나노바나나 AI생성 이미지.



AI가 물리적 실체(Physical Body)를 입기 시작하면서, 기술과 용어의 경계가 재편되고 있다.

최근 로봇 생태계를 이해하기 위해서는 단순 로봇(기계)을 일컫는 ‘로보틱스’, 기계에 지능을 불어넣는 ‘피지컬 AI’, 인간을 닮은 로봇 ‘휴머노이드’를 핵심 키워드로 개념을 알아둘 필요가 있다.
로보틱스 (Robotics)
전통적인 로보틱스(로봇)은 사전에 프로그래밍된 규칙에 따라 움직이는 기계(공학)를 의미한다. 자동차 공장의 용접 로봇을 떠올리면 정확하다. 예상치 못한 변수에는 대응하지 못한다. 시키는 대로만 하는 기계에 가깝다. 가령 “오른쪽으로 30도 돌려”라고 코딩해 놓으면 해당 작업만 계속해서 하게 된다. 이 때문에 일각에서는 로보틱스를 ‘규칙 기반(Rule-based)’ 기계 덩어리라고 부른다.
피지컬AI (Physical AI)
피지컬AI는 로봇이 규칙이 아닌 데이터를 학습해 물리적 세계에서 작동하게 하는 핵심 기술이다. 언어 모델(LLM)이 텍스트 데이터를 학습해 언어를 구사하듯, 피지컬AI는 시각 정보와 물리 법칙을 학습해 스스로 행동을 결정한다.
젠슨 황 엔비디아 CEO는 이를 두고 “기계가 현실을 이해하고 스스로 행동하는 단계”라고 정의했다.
가령 일반 로봇이 “A 지점에서 B 지점으로 가라”는 명령을 수행했다면, 피지컬 AI를 탑재한 로봇은 “저기 있는 사과 좀 깎아서 접시에 담아와”라고 하면 스스로 사과를 찾고, 칼을 쥐고, 껍질을 깎는 힘을 조절하는 식이다. 언어 모델(LLM)이 텍스트를 이해하듯, 피지컬 AI 모델은 현실 세계의 물리 법칙과 인과 관계를 이해하고 행동하는 단계다.
휴머노이드 (Humanoid)
휴머노이드는 로봇의 형태(폼팩터)를 의미한다. 우리는 왜 인간의 모습을 닮은 로봇을 만들었을까. 이에 대해 로봇 대가 로드니 브룩스 MIT 교수는 “휴머노이드의 외형 자체가 ‘인간이 할 수 있는 모든 것을 할 수 있다’는 약속을 내포한다”고 말했다.
인간이 사는 현실 세상의 모든 것은(가령 문손잡이, 계단, 도구 등)은 인간의 신체에 맞춰 설계됐다. 이 때문에 환경을 개조하지 않고 투입 가능한 가장 범용적인 디자인이 바로 휴머노이드라는 설명이다.


“2050년 휴머노이드 10억대”
오는 2050년이면 인간을 닮은 로봇인 ‘휴머노이드’가 전 세계적으로 10억 대에 달하며 관련 시장 규모가 5조 달러(약 6800조 원)를 넘어설 것이라는 전망도 나왔다.

모건스탠리가 발간한 ‘휴머노이드’ 보고서에 따르면 휴머노이드 시장은 공급망, 수리, 유지보수 등을 포함해 향후 자동차 산업의 두 배 규모로 성장할 것으로 관측됐다.
아담 조나스 모건스탠리 연구 책임자는 “휴머노이드 도입은 2030년대 중반까지는 비교적 더디게 진행되다가, 기술 발전과 사회적 수용도가 높아지는 2030년대 후반과 2040년대에 들어서며 폭발적으로 가속화될 것”이라고 내다봤다.
보고서는 2050년까지 보급될 휴머노이드 로봇 중 약 90%인 9억 3000만 대가 가정보다는 공장이나 상점 등 산업·상업 현장에 투입될 것으로 예상했다. 반복적이고 구조화된 육체노동을 로봇이 대체하게 되는 셈이다.
국가별로는 중국이 약 3억 230만 대를 운용하며 세계 최대의 휴머노이드 시장이 될 것으로 전망됐다. 미국이 7770만 대로 그 뒤를 이을 것으로 보인다.
반면 ‘가정용 로봇 집사’의 보급은 상대적으로 더딜 것으로 예측됐다.
조나스 책임자는 “가정용 로봇은 하드웨어와 AI 모델의 고도화가 필요해 상용화까지 10년 이상 소요될 것”이라며 “2050년까지 가정에 보급될 로봇은 약 8000만 대 수준에 그칠 것”이라고 분석했다.
휴머노이드 확산의 가장 큰 걸림돌인 가격 문제도 점차 해소될 전망이다.
모건 스탠리는 2024년 기준 약 20만 달러에 달한 로봇 가격이 기술 발전과 양산 효과에 힘입어 2028년 15만 달러 선으로 내려갈 것으로 예측했다.
특히 2050년에는 고소득 국가 기준 5만 달러, 중국의 저렴한 공급망을 활용할 수 있는 저소득 국가에서는 1만 5000 달러 수준까지 가격이 하락할 수 있다고 내다봤다. 이 시점이 되면 미국 전체 가구의 약 10%(약 1500만 가구)가 로봇을 보유하게 될 것이라는 전망이다.



중국 휴머노이드 로봇 16대가 등장해 인간 무용수와 함께 중국 북부지역 전통무용인 ‘뉴양거’를 선보이는 모습. CCTV 캡처·매경DB



눈에 띄는 부분은 중국 관련 언급이다.

보고서는 휴머노이드 산업에서 중국의 부상을 주목해야 한다고 강조했다.
중국이 강력한 정부 지원과 공급망을 앞세워 거대한 시장의 주도권을 쥘 가능성이 높다는 설명이다. 현재 로봇 설계 기술은 미국이 앞서 있지만, 대량 생산과 공급망 측면에서는 중국이 미국을 압도하고 있다는 분석이다.
실제 나사, 감속기, 모터, 배터리 등 휴머노이드의 핵심 부품 분야에서 미국 내 대체재는 거의 전무한 실정이고, 전 세계 로봇 개발업체 대부분이 중국을 비롯한 아시아 공급망에 의존하고 있다고 보고서는 분석했다.
조나스 책임자는 “아직 최종 승자를 단언하기엔 이르지만, 미국이 휴머노이드 패권 경쟁에서 살아남으려면 제조 역량 강화와 교육, 국가 정책에 있어 상당한 변화가 필요하다”고 제언했다.


휴머노이드 앞당기는 ‘인간+로봇’ 조합





주요 기업들이 개발한 휴머노이드. 시트리니 리서치 보고서.



휴머노이드는 인간의 지능뿐 아니라 육체(하드웨어)까지 모방해야 하기에 기술적 난도가 매우 높다는 평가를 받아왔다. 엔지니어링 관점에서 이 두 가지를 동시에 완벽하게 구현하는 것은 여전히 극도로 어렵다.

하지만 최근 나온 연구 결과는 새로운 방향성을 제시하고 있다. 휴머노이드가 반드시 100% AI 기반으로 움직일 필요는 없다는 것이다. 시장 판도를 바꿀 ‘중간 단계’ 이론이다. 가령 저개발국 노동자가 원격으로 로봇을 실시간 조작하는 방식으로 로봇 운영이 가능하다는 설명이다.
이는 상당한 비용 절감이 현실화된다는 의미다. 로봇 가격이 3~4천만 원 수준으로 떨어지고 있어, 로봇 비용과 저개발국 인건비를 합쳐도 기존 선진국 노동자 고용보다 압도적인 비용 절감이 가능하다는 시나리오다.
이같은 주장을 한 시트리니 리서치(Citrini Research)는 “한 기업이 대당 3~4천만 원 하는 로봇을 매입하고 인건비가 싼 노동자가 이를 조작하게 한다면, 실시간 대처가 필요한 분야를 제외한 배달 및 풀필먼트 분야에서 비용 절감이 가능하다”고 설명했다.
이러한 데이터가 축적될수록 휴머노이드의 등장 시점이 앞당겨질 수 있다는 분석이다.
저개발국 노동자가 로봇을 조작하며 쌓이는 방대한 ‘행동 데이터(Action Data)’가 결국 100% 완전 자율로 움직이는 AI 휴머노이드의 학습 재료가 될 수 있기 때문이다.
이와 관련 CB인사이츠는 ‘피지컬 AI 모델 시장 지도’ 보고서에서 “피지컬 AI의 핵심 경쟁력은 ‘독점적 학습 데이터’ 확보에 있다”고 강조했다. 로봇업계 관계자는 “사람이 로봇을 조종하며 쌓은 데이터가 임계점을 넘으면, AI는 이를 모방 학습해 결국 인간의 개입이 배제될 수 있다”고 설명했다.
반면 휴머노이드에 대한 기대가 과장됐다는 주장도 업계 내에서 제기된다.
로봇업계의 대가 로드니 브룩스 MIT 교수는 “휴머노이드 로봇에 대한 기대가 과장됐고, 실제 환경의 복잡성인 ‘긴 꼬리(long tail)’ 문제를 해결하려면 수십 년이 소요될 것”이라고 지적했다.


거스를 수 없는 ‘특이점’이 온다





피지컬AI 생태계. 마켓인사이츠



지금 이 순간에도 텍사스 공장과 선전의 연구소에서는 로봇이 인간의 행동을 데이터로 축적중이다.

인간이 기계를 원격으로 조종하며 가르치는 작업은 역설적으로 기계가 스승인 인간을 무대 뒤로 퇴장시키기 위한 리허설이 되고 있다. 데이터의 임계점을 넘는 순간, AI로봇은 ‘모방 학습’을 통해 인간을 뛰어넘을 것으로 전망된다.
로드니 브룩스 MIT 교수의 말처럼 현실 세계는 실험실과 달리 무한한 변수와 복잡성으로 가득 찬 ‘긴 꼬리(Long tail)’의 영역이다. 인간처럼 생각하고 행동하는 휴머노이드가 우리 삶을 점령하기까지는 그의 말대로 수십 년이 걸릴지도 모른다. 다만 한 가지는 분명하다. ‘속도’에 이견은 있을지언정 ‘방향’에는 이견이 없다는 사실이다.
피지컬AI와 로봇이 만나 휴머노이드로 가는 여정에서 툭툭 튀어나오는 특이점은 우리가 거스를 수 없는 흐름으로 보인다. 자본과 시장은 결국 더 효율적이고, 더 저렴한 노동력을 향해 필연적으로 움직이기 때문이다.
인간의 존엄과 가치, 노동에 대한 고찰과 새로운 상상력이 필요한 시점이다.
세계적인 소프트로봇 공학자 조규진 서울대 교수는 “휴머노이드를 만들 수 있게 된다는 것은 훨씬 더 많은 다양한 형태의 로봇들을 만들 수 있다는 것을 의미한다”면서 “우리의 상상력은 휴머노이드라는 하나의 형태에 갇힐 이유가 없다”고 강조했다. 피지컬 AI의 미래는 하드웨어와 소프트웨어를 잇는 상상력의 협력 생태계를 얼마나 키워내느냐에 달렸다는 설명이다.
올해 <더테크웨이브>에서는 AI와 만난 로봇의 폭발적 성장기를 맞아 연중 기획으로 로봇 생태계에 대해 다뤄볼 예정이다. 다음 회차에서는 실제 로봇 산업을 움직이는 핵심 기업들과 그들의 최신 동향에 대해 살펴본다.

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<황순민 기자의 ‘더테크웨이브’> 연재를 시작합니다. 기술(Tech)이 세상을 더 나은 곳으로 만들리라 믿습니다. 혁신적인 서비스로 인류를 진보시키는 최신 기술 동향과 기업 사례를 소개하겠습니다. 네이버 기자페이지를 구독하시면 다음 기사를 쉽게 받아보실 수 있습니다.