LLM 주도권 뺏긴 韓, '피지컬 AI'로 반격…"빅테크 종속 고리 끊는다"

과기정통부 라운드테이블 개최…전북·창원 거점으로 대규모 R&D 및 실증 본격화

"데이터 사냥 말고 재배하자"…디지털 트윈·합성데이터로 '1% 사고 데이터' 확보

로봇 파운데이션 모델부터 SW 제어기까지 통합 스택 구축…민관 협력 생태계 가동

[서울=뉴시스]과학기술정보통신부 류제명 2차관이 엑스코에서 개최된 K-피지컬AI라운드 테이블에서 발언하고 있다. (사진=과기정통부 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]심지혜 기자 = 거대언어모델(LLM) 등 생성형 인공지능(AI) 시장 주도권을 글로벌 빅테크에 내준 가운데 우리 ICT 업계와 정부가 차세대 격전지인 '피지컬AI'에서 만큼은 선두주자로 나서겠다는 강력한 의지를 드러냈다. 디지털 공간을 넘어 실제 물리적 환경을 제어하는 피지컬AI에서까지 기술 종속이 이뤄질 경우 국가 산업 전반의 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 위기의식이 반영된 것이다.

과학기술정보통신부와 한국정보통신진흥협회, 정보통신산업진흥원은 ‘피지컬AI 풀스택 자립화로 열어가는 산업 강국 코리아’를 주제로 K-피지컬AI 라운드테이블을 23일 개최하고, 제조 경쟁력을 기반으로 한 피지컬AI 생태계 구축 방안을 논의했다.

이날 패널로 참가한 류제명 과기정통부 2차관은 생성형 AI에 이어 피지컬AI 생태계가 전 세계적으로 빠르게 확산되는 과정에서, 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU) 를 비롯해 로봇 파운데이션 모델, 시뮬레이션, 데이터 등을 아우르는 풀스택을 이미 수년전부터 준비해온 점에 대해 "충격적"이라고 표현했다.

그는 생성형AI를 비롯해 피지컬AI 분야까지 특정 기업 중심으로 구축될 경우 향후 산업 현장은 물론 국방·사회 안전 등 핵심 공공 분야까지 빅테크 종속 구조에 놓일 수 있다고 진단했다.

[서울=뉴시스]과학기술정보통신부와 한국정보통신진흥협회, 정보통신산업진흥원은 ‘피지컬AI 풀스택 자립화로 열어가는 산업 강국 코리아’를 주제로 K-피지컬AI 라운드테이블을 23일 개최하고, 제조 경쟁력을 기반으로 한 피지컬AI 생태계 구축 방안을 논의했다. (사진=과기정통부 제공) *재판매 및 DB 금지

산업계 또한 피지컬AI 구현을 위해 로봇, 제어, 데이터, 합성데이터 등 각 영역이 분리된 역할을 수행하면서도 이를 하나의 구조로 연결하는 ‘풀스택 접근’이 필수적이라는 데 입을 모았다.

최홍섭 마음AI 대표는 "피지컬AI 풀스택은 한 회사가 감당할 수 있는 영역이 아니다”라며 “여러 기업이 역할을 나눠 ‘원팀’으로 협력할 수 있는 구조를 만들어야 한다"며 "생성형 AI 분야에서 성과를 낸 독자 파운데이션 모델 프로젝트처럼, 피지컬AI에서도 판을 키울 수 있는 계기가 필요하다"고 말했다.

데이터 품질 확보와 현정 적용 측면에서는 인식 전환이 필요하다는 의견도 나왔다. 제조 데이터의 대부분이 정상 상황으로 AI 학습에는 오히려 소수의 특이 데이터가 더 중요하다는 것이다.

이주행 페블러스 대표는 "공장 데이터의 99%는 평온한 루틴일 뿐, 정작 AI 학습에 필요한 사고 데이터 등 1%의 예외 상황은 구하기 어렵다"며 "데이터를 단순히 '사냥'하는 방식이 아닌 디지털 트윈이나 옴니버스를 통해 '데이터 온실'을 만들어 직접 '재배'하는 합성데이터가 필요하다"고 말했다.

로봇이나 장비 간 데이터 단절에 따른 병목 현상을 소프트웨어(SW)로 해결해야 한다는 지적도 있었다.

김기훈 모벤시스 대표는 “수십년 동안 외산 제어기가 시장을 장악해 제어는 잘해왔으나 데이터가 중간에서 끊기고 모으려 해도 안 되는 구조였다”며 "SW 기반으로 접근하고 컴퓨팅 파워를 활용해야 한다”고 주장했다.

이어 “피지컬AI를 단순히 로봇이 움직이는 것으로만 볼 것이 아니라 장비와 생산 라인 전체가 유기적으로 데이터를 학습하고 공정을 최적화하는 방향으로 봐야 한다”고 부연했다.

제조 현장에서 데이터를 실제로 활용 가능하게 만드는 역할의 중요성도 언급됐다.

심상우 마키나락스 최고기술책임자(CTO)는 "제조 환경은 인터넷 연결이 제한되는 등 제약이 많아 단순히 데이터를 모으는 것 만으로는 AI 적용이 어렵다"며 "데이터 관리를 위한 SW 인프라부터 AI에이전트까지 구축해 실제 현장 문제를 분석해 의미 있는 솔루션을 만드는 게 필요하다"고 설명했다. 이어 "작업 현장에서 쌓인 데이터를 계속 반영하면서 성능이 향상되는 AI 시스템을 만들어야 한다"고 덧붙였다.
 
정부는 전북과 창원을 피지컬AI 제조 기반 풀스택 확보를 위한 거점으로 삼고 대규모 연구개발(R&D) 투자를 본격화할 방침이다.

류 차관은 “피지컬AI는 데이터, 모델, 제어, 실행까지 전 영역이 결합된 풀스택 구조가 핵심”이라며 “센서 데이터, 숙련 노동자의 행동 데이터, 공장 운영 데이터에 더해 이를 보완할 합성데이터까지 포함한 데이터 파이프라인을 함께 구축해야 한다”고 말했다.

이어 "기업 데이터는 보안과 자산 가치 때문에 공유가 쉽지 않은 만큼, 필요한 데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 데이터 스페이스 구축도 병행할 것"이라면서 "정부 부처간 칸막이도 극복해 역량을 결집하고 적기에 실증사업을 실시할 것"이라고 했다.

장영재 KAIST 교수는 "기존 생성형AI에서는 늦었지만 피지컬AI에서 만큼은 주도권을 이어가야 한다"며 "두뇌부터 제어기술, 데이터, 인프라 등 AI 풀스택을 갖춰

 이번 논의가 제어, 모델, 데이터 인프라 등 피지컬 AI 풀스택의 핵심 요소를 모두 포함하고 있음을 강조했다. 장 교수는 대한민국이 가진 강력한 제조 및 국방 기반을 활용해 IT 시스템에 머물렀던 AI 주도권을 실물 산업 영역으로 가져와야 한다고 매듭지었다.


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