피지컬 AI 시대 투자 전략: 왜 빅테크는 로봇의 '관절'이 아닌 '직관'에 투자하나?

아이가 첫 걸음마를 뗄 때를 기억하시나요? 수백 번 넘어지고 일어서기를 반복하며, 결국 스스로 균형을 잡고 한 발짝을 내딛던 그 순간 말입니다. 엔비디아와 삼성전자, LG, 아마존 같은 글로벌 빅테크들이 막대한 투자를 쏟아붓고 있는 스킬드 AI(Skilled AI)의 로봇이 바로 이런 방식으로 세상을 배웁니다. 완벽하게 걷는 것이 아니라, 넘어지더라도 끝내 적응하는 능력을 갖추는 것이 목표입니다. 저는 이 영상을 보면서 아이 키우는 철학과 AI 로봇의 학습 방식이 놀랍도록 닮아 있다는 생각이 들었습니다.

완벽한 동작보다 중요한 건 적응하는 능력이다

로봇 올림픽에서 우승하는 중국의 유니트리 로봇들을 보면 정말 부드럽고 완벽하게 움직입니다. 그런데 왜 글로벌 기업들은 걸음거리가 삐뚤삐뚤한 스킬드 AI의 로봇에 고평가를 내렸을까요? 답은 '어떻게 움직이느냐'보다 '어떻게 배우느냐'에 있습니다. 연구실에서 1mm, 0.5도 오차 없이 완벽한 동작을 수행하는 로봇들은 현실 세계의 작은 변수 앞에서 무용지물이 됩니다. 서빙 로봇이 바닥의 전선 하나 때문에 멈춰버리는 이유입니다.

여기서 피지컬 AI(Physical AI)란 물리적 환경과 상호작용하며 학습하고 적응하는 인공지능을 의미합니다(출처: 엔비디아). 단순히 디지털 데이터를 처리하는 AI가 아니라, 실제 세계의 복잡한 변수들을 몸으로 체득하는 지능이죠. 스킬드 AI는 로봇팔 하나가 물건 집기를 배우기 위해 700시간 동안 5만 번이 넘는 시도를 하도록 했습니다. 제 아이가 숟가락질을 익히려고 온 얼굴에 밥풀을 묻히며 고군분투하던 모습이 겹쳐 보였습니다.

연구팀은 이 과정에서 모방 학습(Imitation Learning)의 근본적인 한계를 깨달았습니다. 여기서 모방 학습이란 로봇이 인간의 시연을 관찰하고 그대로 따라하는 방식으로, 마치 아이가 부모의 행동을 보고 배우는 것과 유사합니다. 하지만 컵의 위치가 10cm만 어긋나도 실패하는 등 범용성이 떨어졌습니다. 그래서 스킬드 AI는 '어포던스(Affordance)' 개념에 주목했습니다. 어포던스란 물체가 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 가능성, 즉 머그잔은 손잡이를 잡고 망치는 손잡이 끝을 잡아야 한다는 사용법의 직관을 의미합니다. 로봇에게 "이건 컵이다"를 외우게 하는 게 아니라 "잡아야 쓸 수 있다"는 패턴을 눈치 채도록 만드는 것이죠.

시뮬레이션에서 배운 지능을 현실로 옮긴다

2022년 스킬드 AI 연구팀이 발표한 결과는 로봇 공학계에 충격을 주었습니다. 가상 환경(시뮬레이션)에서 훈련된 데이터를 로봇에 이식했을 때, 현실 세계의 복잡성 속에서도 전통 방식보다 약 40% 높은 성능을 보였습니다. 이를 '심투리얼(Sim-to-Real)'이라고 부르는데, 시뮬레이션에서 배운 지능을 현실로 옮기는 기술입니다. 저는 이 대목에서 한국의 산업 구조와 묘한 연결고리를 발견했습니다.

우리나라는 K-콘텐츠, XR(확장현실), 버추얼 아이돌 분야에서 세계적인 경쟁력을 가지고 있습니다. 더현대 서울에 가보면 외국인들이 K-팝 아이돌 사진을 찍으며 환호하는 모습을 쉽게 볼 수 있습니다. 제 주변에도 버추얼 아이돌 덕질을 하는 친구들이 많은데, 이들이 소비하는 콘텐츠 환경이 사실상 고도화된 시뮬레이션 환경입니다. 여기서 생성되는 데이터가 로봇 학습에 필요한 시뮬레이션 데이터를 대규모로 축적할 수 있는 최적의 테스트베드가 될 수 있다는 분석입니다.

한국콘텐츠진흥원에 따르면 2024년 국내 콘텐츠 산업 수출액은 약 135억 달러로 전년 대비 9.8% 성장했습니다(출처: 한국콘텐츠진흥원). 이러한 콘텐츠 플랫폼들은 단순한 볼거리가 아니라 미래 AI 로봇이 현실에서 작동하도록 훈련 데이터를 제공하는 무대가 될 수 있습니다. 솔직히 이 부분은 제게도 예상 밖이었습니다. 우리가 즐기는 가상 아이돌 콘서트나 XR 게임이 로봇의 두뇌를 키우는 양분이 될 수 있다니, 한국의 강점을 완전히 새로운 시각에서 보게 되었습니다.

스킬드 AI의 핵심 경쟁력은 소프트웨어 우선주의입니다. 대부분의 로봇 기업이 하드웨어에 집중할 때, 이들은 과감하게 로봇의 두뇌(AI 소프트웨어)에 집중했습니다. 로봇계의 윈도우, 안드로이드가 되겠다는 비전이죠. 실제로 카네기멜론대학교의 연구진과 메타의 대규모 AI 모델 개발 경험을 가진 엔지니어들이 뭉쳤습니다. 세계 최정상급 천재들은 이미 평생 먹고살 돈이 있기 때문에 월급보다 회사의 비전을 중요하게 봅니다. 범용 두뇌를 만들겠다는 명확한 목표가 어벤져스급 인력을 끌어모은 원동력입니다.

한국은 왜 로봇에서 뒤처졌고, 어떻게 따라잡을 수 있을까

그렇다면 한국은 어디쯤 와 있을까요? 콘텐츠는 세계를 지배하고 있지만, 로봇 산업에서는 미국과 중국에 한참 뒤처져 있습니다. 제가 정부 지원을 받고 민간 투자도 받아본 스타트업 경험자로서 느낀 점은, 정부 지원과 민간 투자는 비교조차 할 수 없을 만큼 차이가 크다는 것입니다. 콘텐츠 산업은 창의적 감각과 문화적 감수성이 중요해서 소수의 창작자로도 히트를 낼 수 있습니다. 돈이 상대적으로 적게 들어가는데 아웃풋은 큰 구조죠.

반면 로봇은 GPU, 클라우드 인프라, 연구인력 등 장기간 대규모 투자가 필요합니다. 중국 칭화대의 원칙은 '최소 10년 투자'입니다. 그들은 목표를 설정하면 절대로 중단하지 않고, 돈 쓰는 것도 자유롭습니다. 우리나라는 대통령이나 집권당이 바뀌면 정책이 바뀌기 때문에 장기 투자가 어렵습니다. 몇천만 원 넘게 쓰려면 사전 승인을 받아야 하고, 비교 견적서를 제출하고, 왜 저렴한 곳 대신 비싼 곳을 선택했는지 소명해야 합니다.

중국은 성과 중심입니다. 돈을 어디에 쓰는가보다 돈을 써서 뭘 만들어냈는가가 더 중요합니다. 우리나라는 돈을 어디에 쓰는가에 집착하니까 돈이 적게 드는 콘텐츠 사업은 잘 돌아가지만, 대규모 투자가 필요한 로봇은 행정 지옥에 갇힙니다. 정부지원 사업은 사업의 본질을 벗어나게 만들어서 "가능하면 받지 마라"는 말이 돌 정도입니다. 제 경험상 이건 과장이 아닙니다.

해법은 명확합니다. 네거티브 규제로의 전환입니다. 여기서 네거티브 규제란 금지된 것만 명시하고 나머지는 모두 허용하는 방식으로, 현재 우리나라의 포지티브 규제(허용된 것만 할 수 있음)와 정반대입니다. "연구비는 A, B, C에만 써"가 아니라 "유흥이랑 차 빼고 다 해도 돼"로 바뀌어야 합니다. 연구자와 기업들이 매번 과업 지시서, 비교 견적서, 승인 요청서를 제출할 필요가 없어집니다. 한국은 문제가 생기면 책임 추궁이 강해서 공무원들이 네거티브 규제를 꺼리는 경향이 있습니다.

과학기술정보통신부는 2024년 AI 반도체 분야에 1조 5천억 원 규모의 투자를 발표했지만(출처: 과학기술정보통신부), 집행 과정에서의 행정 절차는 여전히 복잡합니다. S급 인재가 아닌 이상 초기부터 수백억, 수천억 투자받고 시작할 수 없습니다. 한국에서 창업한 리벨리온이나 퓨리오사AI 대표님들이 애국자고 특이한 거지, 애초에 S급 인재면 실리콘밸리 가서 창업합니다.

정리하면 한국은 로봇 하드웨어 경쟁에서 미국과 중국을 따라잡기 어렵습니다. 하지만 우리가 잘하는 콘텐츠 플랫폼이 로봇 학습의 시뮬레이션 데이터를 제공하는 최적의 환경이 될 수 있다는 점, 그리고 행정 절차를 간소화하고 네거티브 규제를 도입한다면 스타트업 생태계가 살아날 수 있다는 점에서 희망을 찾을 수 있습니다. 실리콘밸리에는 이런 격언이 있습니다. "혁신은 허락을 구할 때가 아니라 금지를 깨뜨릴 때 태어난다." 우리 아이들이 마주할 미래가 규제의 틀 안에 갇혀 있지 않기를, 그래서 한국이 로봇의 두뇌를 키우는 콘텐츠 강국으로 거듭나기를 기대합니다.

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참고: https://www.youtube.com/watch?v=ibeNOi17H-0