AI, 현실을 만나다: 피지컬 AI 시대의 개막

피지컬 AI란 첨단 AI 시스템을 물리적인 기계에 통합함으로써, 가상 세계에 머물던 AI를 로봇이나 장치 형태로 구현하는 것을 뜻한다. 가상 세계에 머물던 AI를 현실 세계에서 직접 작동하도록 만든다는 점에서 기존 AI와 분명한 차이가 있다.

 

 

 

가상에서 현실세계로 나온 AI, 피지컬 AI가 새로운 세상을 만들까?

 

 

 

 

래리 페이지는 AI로 제조업을 혁신하겠다는 목표와 함께 스타트업 '다이나토믹스'를 설립했고, 샘 알트만은 애플 출신 디자이너 조너선 아이브와 함께 AI 중심의 새로운 디바이스를 개발하고 있다는 소식이 업계에서 나오고 있다. 한편 젠슨 황은 가상현실에서 로봇이 실제 환경처럼 학습할 수 있게 지원하는 플랫폼 ‘코스모스’를 공개했는데, 생성형 AI 시대에 핵심 기반인 GPU를 공급했던 것과 유사한 전략을 이어가겠다는 의지를 엿볼 수 있다.

 

 

 

피지컬 AI에 대해서 조금 더 자세히 알아보자. 피지컬 AI는 센서와 로봇 팔, 모터와 같은 실제 기계 장치에 AI를 탑재하여 주변 환경을 스스로 인식하고 반응하도록 개발된다. 기존의 AI가 주로 컴퓨터나 클라우드 속 소프트웨어 형태로 존재했다면, 피지컬 AI는 현실 세계에 실제로 움직이며 직접적인 영향을 미치는 자율적인 기계로 구현되는 것이다.

 

 

 

자율주행차와 휴머노이드를 떠올려보면 쉽다. 도로 상황과 주변 차량의 움직임을 실시간으로 파악해 스스로 주행하는 자율주행차, 혹은 산업 현장에서 이동 경로나 물체의 무게를 감지하며 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇 역시 넓게 보면 피지컬 AI에 포함된다.

 

 

 

 

피지컬 AI의 가장 큰 특징은 물리 법칙과 현실 데이터를 다룬다는 점이다. 기존 AI 모델은 주로 텍스트나 이미지 같은 디지털 데이터 처리에 뛰어난 성과를 보였지만, 중력이나 마찰처럼 현실 세계의 복잡한 물리적 현상을 이해하고 예측하는 데 한계가 있었다. 최근 카메라, 라이더(LiDAR) 등의 센서 기술의 고도화와 AI 알고리즘이 발전하면서 이런 접근이 가능해졌다.

 

 

 

그런데 이미 자율주행차와 휴머노이드는 산업에서 큰 비중을 차지하고 있는데, 굳이 이들을 묶어 새롭게 ‘피지컬 AI’라는 개념으로 부르는 이유는 무엇일까? 그 이유는 앞으로 AI가 자동차나 로봇에만 한정되지 않고, 다양한 형태의 장치나 기기로 빠르게 확대되며 현실 세계와 더 밀접하게 연결될 것이기 때문이다.

 

 

 

특히 지금까지는 스마트폰이나 가전제품처럼 이미 존재하는 장치에 AI를 추가하는 방식이 일반적이었다면, 앞으로는 AI 자체가 중심이 되고 이를 가장 효율적으로 활용할 수 있도록 기계가 처음부터 새롭게 설계되는 방향으로 패러다임이 바뀔 것으로 예상된다. 샘 알트만이 ‘AI 스마트폰’이 아닌 ‘AI 디바이스’를 만들고자 하는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다.

 

 

 

실리콘밸리의 혁신가들이 피지컬 AI를 주목하고 있는 이유는 뭘까? 사실 이는 기술 발전의 자연스러운 흐름에서 찾아볼 수 있다. AI 기술이 발전하면서 처리 가능한 데이터의 범위가 넓어졌고, 연산 성능과 센서 등 하드웨어가 향상되면서 AI 가 현실 세계로 진출할 수 있는 토대가 마련된 것이다. 이는 마치 자동차의 변속 기어가 수동에서 기술 발전으로 인해 자동 기어로 바뀐 것만큼이나 자연스러운 현상이라고 볼 수 있다.

 

 

 

 

물론 기술적 측면에서만 보면 피지컬 AI의 등장은 자연스럽고 필연적이지만, 경제적, 산업적 관점에서도 주목할 만한 변화임이 분명하다.

 

 

 

먼저 경제적 측면에서 보면 피지컬 AI는 기존 AI의 수익 모델 한계를 뛰어넘을 수 있다. 기존 AI 기술은 주로 소프트웨어 형태로 유료 구독이나 광고처럼 간접적인 방식으로만 수익을 창출해 왔는데, 피지컬 AI는 하드웨어 장치와 결합하면서 제품의 직접적인 판매뿐 아니라 렌탈, 유지보수 등 다양한 방식으로 수익을 창출할 수 있다.

 

 

 

실제로 이미 제조업이나 물류, 의료 분야에서는 피지컬 AI를 활용한 사례가 늘어나고 있다. 아마존은 AI 로봇을 활용해 물류 운영비를 크게 절감하고 있고, 의료 분야에서도 환자 관리나 수술 보조 업무를 수행하면서 효율성과 정확성을 높이고 있다. 특히 전 세계 GDP의 약 15%를 차지하는 제조업 시장에서 피지컬 AI가 본격적으로 활용되기 시작하면, 상당한 경제적 기회가 열릴 것으로 전망된다.

 

 

 

산업적인 관점에서 본다면 더 흥미롭다. 피지컬 AI는 제품 생산뿐 아니라, 고객의 데이터를 활용해 실시간으로 맞춤형 제품을 제작하거나 품질을 관리하는 등 생산 전반에 직접 개입할 수 있다. 또한 단순히 물건을 운반하는 수준을 넘어, 고객의 주문 데이터를 분석해 최적의 배송 경로를 스스로 결정하고, 고객의 수요에 따라 배송 일정이나 재고를 실시간으로 관리하는 것도 가능하다. 이렇게 되면 제조와 서비스의 경계가 점차 흐려지고, 제품 생산부터 배송과 고객 대응까지 하나로 연결되는 ‘융합 산업’으로 진화할 가능성이 크다. 실리콘밸리의 혁신가들이 이런 거대한 흐름을 놓칠 리 없다.

 

 

 

하지만 여전히 풀어야 할 과제가 있다. 바로 ‘학습 데이터 부족’ 문제이다. 피지컬 AI는 기존 AI와 비교했을 때 학습 데이터가 현저히 부족할 수밖에 없다. 기존 AI는 약 50년 이상 디지털 환경에서 축적된 데이터를 기반으로 발전해 왔지만, 피지컬 AI는 현실 세계에서 직접 수집한 데이터를 활용해야 하고, 이 데이터 수집이 본격화된 것은 비교적 최근의 일이기 때문이다,

 

 

 

심지어 상대적으로 풍부하다고 평가받았던 기존 AI의 학습 데이터조차 한계에 이르렀다는 평가가 나오고 상황에서, 피지컬 AI가 마주한 현실 세계 데이터 부족 문제는 어쩌면 당연한 현상이다. 게다가 기술적 난이도가 더욱 높은 피지컬 AI는 데이터의 양뿐만 아니라 데이터의 질적인 측면 역시 매우 중요하다. 따라서 이 데이터를 어떻게 확보하고 관리하느냐가 피지컬 AI 발전의 핵심 과제가 될 것이다.

 

 

 

엔비디아의 젠슨 황 CEO가 ‘코스모스’라는 플랫폼을 개발한 이유도 여기에서 기인한다. 실제 데이터를 충분히 확보하기 어려우니, 실제 환경과 유사한 시뮬레이션 환경을 만들어 피지컬 AI가 더 다양한 상황에서 학습할 수 있도록 지원하겠다는 전략인 것이다. 이론상으로는 분명 현실보다 훨씬 더 많은 데이터와 다양한 상황을 제공할 수 있지만, 그 환경과 데이터가 실제 현실을 얼마나 정확히 반영하는지에 대한 신뢰성 문제는 여전히 남아 있다.

 

 

 

기존 AI 분야에서도 데이터 한계를 극복하기 위해 AI가 생성한 합성 데이터를 활용하려는 노력이 계속되고 있다. 그러나 영국 옥스포드대 컴퓨터과학과 연구팀이 네이처게 게재한 논문에 따르면, AI가 생성한 데이터로 학습된 AI는 성능 저하를 보이며 결국 ‘모델 붕괴’에 이어질 가능성이 크다고 한다. OpenAI가 주요 언론사 등과 적극적으로 데이터 활용 파트너십을 체결하고 있는 이유도 바로 이 때문이다.