2026년 인류는 인공지능이라는 새로운 시대에 진입했다

[pinetree]

내레이션: 석유 시대, 에너지와 원재료, 고도의 공정 기술을 통해 산업의 쌀을 생산해 냈다. 정유, 제철, 석유화학과 같은 기간 산업이 등장하고, 그 기반 위에서 다양한 산업이 성장했다. 석유시대가 이뤄낸 제조역량, 여기에 새로운 인프라가 더해 지고 있다.

김덕진/IT 커뮤니케이션 연구소장: 앞으로 3년 동안 수많은 기업, 그리고 우리나라에 있는 수많은정책, 그 안에 있는 우리 시민들이 AI를 통해서 빠르게 부와 함께 새로운 비즈니스에 대한 권력을 갖는 사람의 변화가 또 한 번 일어날 수 있다.

내레이션:  모든 정보를 빨아들이며 세상을 빠르게 학습하는 인공지능, 인간과 창의성을 겨루던 놀이의 시대는 끝났다. 인공지능은 이제 연구실을 나와 산업현장으로 들어가려한다. AI, 거인이 되려 한다

강정수/블루닷 AI연구센터장: AI경제가 새로운 국면으로 접근하고 있다고 생각해요. 에너지의 기본 단위가 kW라면 AI경제의 기본 단위는 토큰(Token)인데, 그 토큰을 생산해 주는 대형공장들이 필요한데요. 이걸 생산하는 걸 데이터센터라고 부르지 말고 AI팩토리라고 얘기를 하자.

내레이션: 미래 산업을 떠받칠 거대한 인프라가 생겨나고 있다. 거대 인프라가 태어나고 있다. 새로운 산업의 기반 지능제조국가 이번에는 상품이 아닌 지능을 생산해 내는 공장.  지능을 기반으로 산업의 개념이 바뀌고 있다. AI가 일을 시작했다   2026년 연구에서 실전으로 거인이 된 인공지능이 진격한다.

–AI, 놀이는 끝났다- 골리앗의 시간 실전에서 맞붙는 골리앗의 시간, 우리도 합류할 수 있을까 인천 국제공항 화물터미널 그는 항공화물 탑재를 책임지고 있다. 최근 항공기에 실리는 화물의 변화를 크게 체감하고 있다. 수출액 중 가장 많은 물량을 차지하는 것은 반도체다.

윤종옥 대한항공/항공화물 로드마스터: 반도체 특성상 시간과의 싸움이기 때문에 항공운송이 필수입니다. 지금 보이는 화물은 항공화물로 반입된 반도체를 무게와 크기별로 세분화해 항공기 기종별로 (분류하는) 사전 작업 후 항공기 내부에 싣고 있습니다.

내레이션: 귀한 몸이 된 반도체는 대부분 항공운송 된다.

윤종옥: 항공기의 무게 중심을 1차로 맞춥니다. 로어 데크(항공기 하부 화물칸)의 무게 중심을 먼저 맞춘 다음에 뒤로 기울지 않게 하기 위해 메인 데크(상부 화물칸)로 올라가고 있습니다.

내레이션: 항공기가 균형을 잃지 않도록 탑재해야 화물을 안전하게 운송할 수 있다.

윤종옥: 반도체를 싣기 전에 항공기의 온도를 적정 온도 15도C로 잡고 있고요. 지금 에어컨이 작동되고 있습니다.

기자: 여기 냉기가 내려 오네요?

윤종옥: 네, 여기 냉기가 지금 내려와서 반도체의 온도를 적정시간 유지하려고 세팅했습니다.

내레이션: 반도체는 습도와 진동에 민감하다. 항공기 내부 점검이 끝나면 화물이 탑재되기 시작한다. 이 화물을 애타게 기다리고 있는 전 세계 고객을 향해 날아갈 준비를 마쳤다. 반도체가 향하는 곳, 그곳에서 산업의 지각변동이 일어나고 있다. 사상 초유의 반도체 수출액

(2026년 2분기 반도체 수출액 1,139억 달러)

(2026년 2분기 삼성전자 영업이익 89.5조원)

(2026년 2분기 SK하이닉스 영업이익 60.5조원)

글로벌 빅테크 기업을 뛰어넘는 국내 반도체 회사들의 영업이익, 반도체 수요가 폭발했다. 이것은 세계다. 인공지능 이라는 신대륙을 향해 질주하고 있음을 의미한다.

이승우/유진투자 증권리서치 센터장:  저도 되게 당황스러울 정도의 숫자고 내년에는 전 세계 메모리 시장만 1조 3천억 달러 이상이 될 것 같거든요. 잘 하면 내년 한국 반도체 매출액이 9천억에서 1조 달러 가까이 육박할 수 있을 것 같고, (2027년 한국 반도체 매출 추정액 최대 1조달러) 마진율이 또 얼마겠습니까 저도 굉장히 당혹스러울 정도로 너무 너무 숫자가 커서 어질어질 한데~ 지금 이거를 잘 엮어내는 게 너무너무 중요할 것 같습니다.

이태호/테크-스타트업 분석미디어 대표: (반도체) 공급이 수요를 따라가지 못하는 거는 사실인 걸로 보입니다. 내년까지도 이미 다 팔렸다고 이야기가 나올 만큼, SK 최태원 회장 같은 경우에는 올해 3월의 웨이퍼 부족이 2030년까지 지속될 수 있고 증설에는 최소 4년에서 5년 정도가 걸리니까. 공급 부족이 20%를 넘는다고 보는 게 오히려 더 정확한 표현이지 않을까 싶고요.

2026년 MS, 알파벳, 아마존 등 하이퍼스케일, 기업 CAPEX 1,000조 원 추정

TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 50~60% 유입 거대 기술기업의 자본 투자금 1000조원, 이중 절반 가량이 한국과 대만의 반도체 3사로 유입되고 있다. 반도체 가격 폭등으로 인해서다. 삼성반도체 공장 평택공장 (2023년 촬영영상) 불과 3년 전만 해도 지금과 같은 호황을 상상할 수 없었다. AI시대는 다가오는데 이것이 무엇을 의미하는지 누구도 알지 못했다. 그는 첨단 기술현장을 찾아 다니며 산업의 흐름을 취재하고 있다.

이태호: 지난 주 파이낸셜 타임스(영국 경제지)를 읽었는데 보도를 보면, 대한민국과 대만이 일본의 1인당 GDP를 역전했다. 다만 지적한 것은 대한민국의 증시를 이끄는 건 사실상 두 기업이고 대만의 경제를 이끄는 건 TSMC인데 그런 점에서 집중화 되는 것은 기회이자 리스크 라고 볼 수 있다는 거죠. 왜냐하면 중국 창신 메모리가 상장하니까 우리나라 주가가 흔들렸듯이,

내레이션: 몇 년 전만해도 우리 산업의 자리가 보이지 않아 두려웠다고 한다.

이태호: 저는 위기감이 많이 들었어요. 2022년부터 (대만 컴퓨텍스에) 매년 갔는데 2023년도랑 2024년도에는 미래에 대한 걱정이 많이 들었습니다. 젠슨 황이 발표한 날 비가 왔는데 40분 정도 비를 맞고 걸은 것 같아요. 정말 해외 나가면 애국자가 된다고, 미래가 AI인 건 확실한데, 여기서 우리나라의 몫은 과연 무엇일까 라는 고민, 이게 정말 위기일 수 있겠다 라는 생각이 그땐 많이 들었는데,

내레이션: 당시만 해도 삼성전자는 HBM을 적기에 공급하지 못해 고전하고 있었다.

이태호: 삼성전자가 엔비디아에 공급을 하느냐 마느냐 그때 국내 언론사의 관심사였고, 그때 기자 간담회 행사에 참석하면 외신기자들이 글로벌 언론사들이 한국 기자들이 과연 삼성전자 질문을 할까, 안 할까, 자기들끼리 내기를 하던 그런 상황이었고 전시장 내에서 대한민국 기업은 많이 찾아볼 수 없고 SK하이닉스도 HBM의 주요 공급사 중 하나임에도 전시관이 매우 좁았고,

내레이션:  그러나 세상은 이미 다음 장으로 진입하고 있었다. 인공지능 시대에 문을 연 결정적인 구글이 제시한 트랜스포머 모델이다. (챗지피티의 기초 모델인 트랜스포머 모델을 제시한 논문, 2017, 구글 연구팀), 문장 안에서 단어들이 관계를 계산해 문맥을 파악 할 수 있다는 것, 이를 기반으로 챗지피티와 같은 대규모 언어 모델이 등장했다. 거대 언어 모델 데이터에서 많이 투입하고 연산능력을 더 높일수록 진행이 발생한다는 이른바 스케일 법칙 (더 많은 연산량과 더 많은 데이터가 항상 더 뛰어난 모델을 만든다-오픈에이아이 창업자 샘 올트만)이 등장했다. 데이터를 더 많이 투입하고 연산 능력을 더 높일수록 지능이 발전한다는 이른바 케이 법칙, 대규모 연산에 특화된 GPU를 최대한 많이 확보하는 일만 남았다.

류중화/피지컬 AI기업 리얼월드 대표: 저는 구글의 트랜스포머 논문 이전과 이후로 완전히 우리가컴퓨팅을 바라보는 시선이 달라졌다고 생각해요. 하나의 도구로 여러가지를 할 수 있는 인간도 하나의 인간이 굉장히 여러가지를 할 수 있는 것처럼 범용도구를 만드는 꿈이 있었는데, 트랜스포머 이후로 촉발된 라지 모델, 우리가 가장 친숙했던 Large Language Model (LLM, 대규모 언어 모델)이겠죠. LLM은 사람이 할 수 있는 영역을 해낼 수 있구나 라는 희망을 갖게 된 거죠.

내레이션: 엔비디아는 인공지능 GPU를 독점 공급했다. (GPU-수조 번의 동시 연산으로 AI의 방대한 학습시간을 획기적으로 압축), 데이터 센터는 더 많이 지어져야 했다. 그런데, GPU에는 데이터를 대량 공급하는 HBM이 필수적인 것으로 확인됐다. AI 슈퍼칩은 GPU와 HBM을 결합 젠슨 황을 비롯한 엔비디아 산업의 리더들이 한국을 찾아오기 시작했다 (젠슨 황/엔비디아 CEO, 손정의/소프트뱅크 회장, 데미스 하사비스/구글딥마인드 이사회 의장, 샘올트만/오픈에이아이 CEO), 대만 타이베이 올해 2월, 엔비디아가 개최한 한국기업 초청행사입니다. 불과 몇 년 새 한국을 보는 시선이 달라졌다.

이태호: 젠슨 황이 한국기업 초청행사에 나와서 우리 기자들에게 질문하고 대만 기자들이 대한민국에 대해서 공격적인 질문을 해도 오히려 한국을 방어해 주는 것 같은 답변을 하는 걸 보면서 감정을 넣으면 안 되는데 약간 울컥해지는 그런 느낌을 받았습니다.

내레이션: 인공지능 산업에서 한국은 HBM이라는 병목을 움켜 잡았다. 산업이 이동하는 시기에 찾아온 뜻밖의 기회, 공급 부족과 수요 폭증이라는 불균형 속에서 HBM 호황을 톡톡히 누렸다. SK하이닉스 용인 공장 건설 현장 이 호황이 앞으로도 계속 되길 우린 기대한다. AI시대, 핵심부품을 공급하는 국가로서의 독점력을 언제까지나 유지할 수 있을까.

강정수 경영학 박사: 여러분들 지금 우리가 죄송한 얘기지만 비정상적으로 삼성전자와 SK하이닉스가 돈을 많이 벌고 있는 거예요. 수요 병목을 더욱 더 강하게 만들어서 똑같은 제품을 좀 더 비싸게 팔아먹자 이거는 더 이상 지속되지 않습니다. 조금 있으면 (공급이) 계단식으로 올라가죠. 공장들이 늘어나기 시작하면 공급이 늘어나는 거예요. 그러면 가격은 내려갑니다. 대한민국 서울

내레이션: 지난 해, 대한민국을 떠들석하게 했던 치맥 회동, 우리에겐 HBM공급이 여전히 화려하지만, 시장에선 이미 새로운 식탁이 차려져 있다. 새 리더의 만남, 이 뒤엔 어떤 뜻이 숨어 있었을까.

강정수: AI의 두 번째 시대로 저희가 진입했다고 생각하는 게 2025년 12월 입니다.

내레이션: 방대한 데이터를 빠르게 공급하는 HBM의 주문이 쇄도했다. 새로운 메모리 수요도 추가되었다. D램과 랜드 플래시라는 제품의 수요까지 폭발하는 기현상, 반도체 사이클을 넘어선 장기 호황을 기대케 했다. 이 무렵의 성장은 신의 괘도, HBM 후발주자였던 삼성이 함께하니 짐작하게 한다.

강정수: 삼성 전자 같은 경우에 HBM을 납품하기 시작했었고 2026년 들어서 중요한 변화를 엔비디아는 삼성전자와 같이 미리 준비하고 있었습니다. 여러분, 2026년부터는 GPU하고 HBM만 필요한 것이 아니게 됐어요.

내레이션: 처음 우리 앞에 나타난 인공지능은 그저 신기하고 놀라운 놀이나 다름 없었다. 인공지능이 놀이의 수준을 넘어서기 위해서는 AI 인프라의 범용 메모리가 들어가야 했다. AI 인프라에 HBM에 이어 범용 메모리 편입 범용 메모리는 인공지능이 긴 대화의 맥락을 기억했다가 처리할 수 있게 돕는 역할을 한다. 학습을 끝낸 AI서비스 확대 연산과 대화 맥락 저장을 위한 병목 해소용 필수재로 급부상 이것이 HBM에 이어 새로운 병목을 만들었다.

GPU@-------HBM@--------CommodityMemory@-------Data Center@--------Power@--------RobotData@--------Manufacturing Data@--------Factory floor & Experts@

강정수: 우리 기업을 AI로 전환하자 이런 프로젝트가 특히 미국을 중심으로 많이 전개됐었고 한국도 있었는데 MIT 미디어랩 조사에 따르면 95%가 실패합니다.(Avoiding  the 95% AI Failure Rate 미국 95%의 기업이 생성형 인공지능 도입 성과 못 느껴 MIT 미디어랩 NANDA 프로젝트 2025) 그런데 이 95%가 실패한다는 건 AI 경제가 죽는 겁니다. 최종 소비자 중에 가장 크게 돈을 많이 낼 수 있는 게 기업이거든요. 엔트로피기, 오픈 AI, 구글 쪽에 경고음이 울린 거죠. 도대체 무슨 문제가 있길래 기업에서 다 실패하지? 그래서 그들이 조사를 합니다.  우리 모델이 잘못 된 건가? 무엇이 잘못된 건가 했더니 모델보다도 중요한 방법론이 잘못됐다라는 겁니다. (성과가 미흡한 것은 방법론 때문), 우리가 조금 더 방법을 도와 주는 구조를 새롭게 짜주자

내레이션: AI 기업들은 이제 인공지능으로 일을 할 수 있다는 것을 증명하려고 한다. GPU와 HBM으로 잘 훈련된 인공지능의 실체, 실제 업무에 투입해 오랫동안 일을 시키려면 장비를 지급해야 한다. 범용 메모리는 인공지능에게 오래 버티고 길게 일하도록 주어진 장비들과 같다. 수십 억명이 접속해 유창한 작업과 맥락들을 보관한다.

강정수: 그러면서 갑자기 기업들이 (AI를) 어마어마하게 쓰기 시작했거든요. 거의 2026년부터 토큰(Token)의 소비량이 기하급수적으로 증가하고 있는데요. 이 증가하는 부분의 대부분을 기업이 쓰고 있는 거예요.

이승우:  AI가 처음 떴을 때는 GPU랑 HBM만 얘기했었지만 지금은 일반적인 D램 가격이 더 많이 올랐잖아요. (AI기업들이) 여러 군데 있는 메모리들을 어떻게 우리가 잘 접근해서 좋은 추론의 답을 내느냐 이런 쪽으로 가는 것 같아요.

내레이선: 2026년 인류는 새로운 시대로 진입했다. 인공지능을 만드는 것보다 이것을 일에 투입하는데 더 많은 돈을 쓰기 시작했다. (AI는 연구실을 떠나 산업이 되고 있다) (더 많은 경제가 AI데이터 센터 위에 건설된다.). 인공지능 인프라 위에 이미 새로운 산업이 태어나고 있다. (더 많은 작업과 더 많은 대화의 맥락이 저장). 생산성의 극대화를 높여 왔다. 기계 지능을 기반으로 산업경쟁이 시작되는 골리앗의 시간, 지금의 격차는 미래의 초격차가 될 것이다. 데이터 센터 건설은 이제 지상과제가 됐다. (미국에만 1000여 개의 신규 데이터 센터가 건설대기 단계에 있다 글로벌 컨설팅사 (CBRE,JLL).

A.I. Companies Are Recruiting Electricians and Carpenters by by the Thousands.  AI 기업들, 전기기사, 목수 수천 명 채용 중 데이터 센터 건설의 미래가 숙련 노동자에게 달려 있다. 미국에서는 전기기사와 목수가 부족해 애를 태우는 상황, 새로운 산업의 판이 설계되고 있다. 데이터 센터 건설현장 미국 오하이오주

미래의 생산성을 확보하기 위한 막대한 투자, AI 산업의 거인들은 전 세계 곳곳에 데이터 센터 건설을 요청 중이다. (미국, 호주, 뉴질랜드, 한국, 일본, 부탄 등 AI 데이터 센터 확산), 기계 지능 시대의 다음 목적지를 향해 모두가 뛰어들고 있다. 전 세계 40여 개국 100GW 규모의 AI 데이터 센터 추진 CBRE/JLL Global Data Center Report 전력공급이 데이터 센터 건설을 따라가지 못 할 수도 월스트리트 저널 /국제 에너지기구 (IAEA) 세상이 어떤 산업을 일으키니 병목들이 연쇄적으로 생겨날 정도다.

GPU@-----------HBM@----------Commodity Memory@-----------DataCenter@---------Power@-------Robot Data@--------Manufacturing Data@-----------Factory Floor & Experts@

강정수: 지금 필요로 하고 지으려고 하는 것은 소비용 데이터 센터예요. 규모도 과거에 유튜브, 넷플릭스 보는 데이터 센터하고는 규모가 다르게 큽니다. 예를 들면 지금 논쟁이 되는 미국 유타주에 새롭게 지으려는 데이터 센터 크기가 어느 정도냐면 유타주 전체가 (전력을) 4GW를 써요. 서울이 10GW 정도를 씁니다. 거기에 건설하고 있는 데이터 센터 하나가 9GW를 씁니다. 이전 데이터 센터 10GW 짜리, 심지어는 15GW 짜리, 우리가 상상을 초월하는 규모의 데이터 센터가 만들어진 이유는 여러분이 AI를 많이 쓰셔서 그런 거고 또 가장 중요한 건 기업이 AI를 어머어마하게 쓰기 시작하면서부터, 반도체들이 새로운 AI 시대를 향해 떠나고 있다. 인천공항

내레이션: 오늘도 우리의 반도체들이 새로운 인공지능 시대를 건설하기 위해 떠나고 있다. AI 산업의 두 번째 질문은 무엇일까? 첨단 AI가 일을 하는 시대, 우리는 어떤 답을 준비하고 있을까.

이승우: 제일 중요한 거는 생산성을 높이느냐죠. 우리가 그리고 있는 AI 산업의 최종적인 목표, 흔히 말하는 터미널 밸류라고 말하는 데 그거는 과연 기업들이 어느 정도까지 생산성을 올릴 수 있고 그것이 중요해지는 게임이 된다는 거죠. 미국 라스베이거스

내레이션: 올 1월, 미국 라스베이거스에서 열린 기술전시회(CES 2026 2026년 1월), 2026년 AI산업의 새로운 화두를 확인했던 곳이다. 특히 로봇 기업들의 행보가 눈에 띄었다. 로봇 R&D의 명확한 방향 전환을 감지 로봇개발의 방향이 달라져야 함을 분명히 보여줬다.

김덕진: 2026년에는 정말 가는 곳마다 로봇이 보일 정도로 제 눈으로 본 휴머노이드만 30 종류가 넘었으니까 그 로봇 중에서도 제일 정점을 찍었던 게 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 였는데요. 왜냐면 지금까지 아틀라스는 대중에게 가까이 공개된 적이 별로 없어요. 사람을 흉내 내는 것과는 다른 개발 목표를 시사 사람을 흉내 내는 것과는 다른 목표를 가진 아틀라스, 와 비디오에서 봤던 것처럼 일어서네요 달리거나 춤추지 않고 의젓하게 걸어 나오는 모습이 주목을 받았다.

김덕진: 저도 현장에서 봤을 때 가장 놀랐던 것 중의 하나가 제 표현을 이렇게 쓰는데 해상도가 달랐습니다. 기존의 일반적인 중국 로봇들이 뛰고 달리는 거 많이 보긴 했지만 아주 섬세한 동작을 부드럽게 운용하는 것들은 잘 안 됐었거든요. 실제로 공장에서 공정들을 부드럽게 움직일 수 있는 정도의 어떤 움직임을 볼 수 없었는데 이번에 보스턴 다이내믹스의 로봇이 그런 것들을 보여준 것이죠. 그 해 5월, 보스턴 다이내믹스가 공개하는 소형 냉장고를 번쩍 들어 옮기고 있다. 시뮬레이션 환경에서는 냉장고의 내용물을 바꿔가며 학습했다. (소형 냉장고의 예측 불가능한 내용물 등 GPU 시뮬레이션), 아틀라스는 화려한 춤 동작이 아닌 인간의 중노동을 대표하는 강인한 로봇을 지양한다. (공중 제비 시연보다는 중노동에 집중), 앞 뒤 몸통은 대칭으로 설계 돼, 인간과 다르게 움직인다. (앞 뒤 대칭 설계), 또 시야가 가린 상태에서도 팔과 가슴 온몸으로 무게를 버텨낸다. (팔과 가슴, 온몸으로 무게를 지탱), 비스트, 즉 야수와 같은 강한 로봇을 공장에 투입하는 것, 이것이 아틀라스의 목표다. (휴머노이드의 목표는 무엇인가),

김덕진: 우리가 말하는 빠르게 움직이는 것들이 액추에이터 (로봇구동장치) 관점으로 보면 더 쉬운 거예요. 왜냐하면 가만히 서 있는 게 원래 로봇은 더 어렵고요. 그리고 오래 들고 있는 게 더 어렵고요. 로봇도 오래 들면 열이 납니다. 아틀라스가 예를 들면 50kg 이상을 들 수 있는게 사람들이 놀란 거예요. 가만히 잘 서 있으면서 공장에서 하는 작업을 할 수 있는 게 오히려 지금까지 물구나무섰던 중국이나 다른 로봇들보다 훨씬 더 놀라운 장면이었다.

내레이션: 중국 로봇들의 신체 제한능력은 여전히 압도적이야. 그러나 중국의 진짜 고민은 올해 바뀌었다.

김덕진: 예를 들면 중국 로봇 같은 경우에 권투하는 장면이 재밌는 게 뒤에서 어떤 사람이 오락기 조이스틱 같은 거 들고 웃으면서 조종하고 있어요. 결국엔 아직 조종을 해야 하는 영역이라는 거죠. 유니트리를 포함한 많은 회사가 여전히 얘기하고 있는 게, (우리는 여전히 로봇의 뇌를 찾고 있다 유니트리 CEO 왕싱싱). 우리는 여전히 뇌를 잘 만드는 회사를 찾고 있다 이런 얘기를 하고 있어요. 이게 무슨 말이냐면 공장에 들어가서 정확한 일을 하는 건 다른 얘기라는 거죠.

강정수: 거대 언어 모델 (LLM)은 신뢰도가 60%, 70%일 때도 세상에 나왔어요. 그래서 세종대왕이 노트북 갖고 뛰었다 이런 말도 안 되는 얘기를 하고 있고, 환각이 있어도 큰 피해가 없어요. 인간의 모습을 그리라고 하면 손가락을 초반에 6개씩 그렸잖아요. AI 아직 성숙하지 않았구나 이렇게 넘어갑니다. 로봇은 신뢰도가 떨어지면 사고입니다. 왜? 현실 세계에서 움직이고 있기 때문에

내레이션: 아틀라스는 현장에서 30분 내외의 동작 학습으로 공장 작업을 재현했다. 짧은 시간에 인간의 노동을 습득할 수 있음을 보여줍니다. 그렇다면 이제 공장에 투입될 준비가 끝난 걸까? (로봇은 공장에 투입될 준비가 끝났다),

김덕진: 그런데 마침 이 얘기를 하는 그때 보스턴 다이내믹스와 구글의 제미나이가 협업을 애기하죠

강정수: 현대 자동차 같은 경우에는 2025년 하반기가 정말 위기로 침몰하는 배였다고 저는 생각해요. 현대 자동차는 사실은 지금까지 엄청난 돈을 자율주행에 쏟아 부었습니다. 그런데 대부분 프로젝트가 실패하고 있었어요. 두 번째 보스턴 다이내믹스를 큰 돈으로 인수했는데 보스턴 다이내믹스에서 잘 안 돼요. 뇌가 잘 안 돼요. 왜냐하면 보스턴 다이내믹스는 정말로 로봇의 기계적인 몸체 몸을 만드는데 특화된 기업이거든요. 현대 자동차는 결정을 합니다. 우리 혼자 가지 않는다. 우린 이거 파트너쉽으로 한 번 풀어볼 수 있지 않겠느냐. 대단히 강력한 파트너 생태계의 확대를 꿈꾸고 있었습니다.

내레이션: 현대차의 목표는 구글과 엔비디아 등 거인들과 연합해 두 번째 인공지능 시대를 준비하겠다는 것, 미래 산업을 조성하려는 자, 그리고 아직도 열리지 않는 피지컬 AI라는 새로운 영토에 도달하려는 자, 두 사람이 팔을 걸었다. 무대에서 춤 추는 것이 아닌 공장에서 일하는 로봇, 엔터테인먼트가 아닌 실제 공장에서 일하는 로봇, 인공지능에게 요구되는 목표가 명확해 지고 있다. 높은 수준의 숙련도를 요하는 용접기술, 한국 조선업의 30년 용접 노하우를 휴먼 노이드의 강인한 몸에 붙이려는 작업도 시도된다. 로봇을 향한 현장의 요구는 더 구체적이 되고 있다. 미국 로봇기업의 생존계 영상, 로봇은 200시간 동안 24만 9천개의 분류작업을 완수했다. (HRS.MIN.SEC 200:00:03) (PACKAGES 249,560), (세계 로봇 대회 (URC)/2026년 8월 중국 베이징), 중국은 로봇의 운동능력을 최대치로 끌어올리고 있다. 충돌을 감수하면서도 끝까지 달려, 인간의 100미터 세계기록을 넘어섰다. (휴머노이드 2026 상반기 출하량 2만 2,000-대 돌파), 영상 속 휴머노이드 선진 국가의 모습, 거대한 벽으로 느껴지는 게 현실이다. 최근 공개된 한 영상, 로봇이 조립된지 하루 만에 걷더니, 3일차에는 뛰었다. 단 <7일 만에 휴머노이드 만들기> 라는 제목의 영상, 5일 차에는 한 발로 서서 온전히 버텨냈다. 마곡산업단지 영상 속 로봇을 제작한 회사, 움직임이 더 부드러워진 로봇이 우리를 기다리고 있었다. 휴머노이드 AI 사피엔스

위우진/로보티즈 휴머노이드 지능팀: 몇 개월이 걸려도 좋은 품질의 걷기, 보행을 만들기 정말 어려울 거라고 다들 예상을 했었습니다. 그런데 그때 하루 만에 좀 엉성하지만 걷는 모습이 나오면서 다들 되게 실제로도 환호했었고요. 되게 빠른 시간 안에 뛰고 춤추고 이런 것들이 되면서 이제 우리나라도 이런 걸 할 수 있구나.

내레이션: 로봇은 액추에이터 라는 부품을 통해 관절을 움직인다. 액추에이터 모듈로만 조립한 단순한 구조로 세계 수준 턱밑까지 와 있었다.

위우진: 그 당시 차트 1위를 하고 있는 곡인 코르티스 ‘REDRED’를 선정해서 가볍게 학습을 시켜봤는데요. 사실 될 거라고 생각은 안 했었는데 그 다음날 아침에 와서 가볍게 돌려 봤는데 한 번만에 성공해서 그때도 6층에 있는 사람들이 다 모여서 박수친 일이 있었습니다. AI 데이터 맞춤형 액추에이터 연결로 완성 엔비디아의 가상 세계에서 AI 데이터로 학습시킨 후 액추에이터를 구동했더니 단 시간에 춤을 출 수 있었다. AI 데이터를 정확히 받아들이고 있는 것이다.

김병수/로보티즈 대표: 작년까지 한국은 피지컬 AI 불모지였거든요. 아무것도 없었습니다만 저희가 액추에이터(로봇의 관절, 로봇 구동장치)를 개발 완료하고 나서 일단 휴머노이드를 한 때 빨리 조립해 봤어요. 매우 빨리 개발 할 수 있다는 걸 보여 줬고 늘 저희는 7일만에 휴머노이드 개발하는 법, 말씀을 드리는데 한국이 휴머노이드를 가지고 나타난 해가 2026년 이고요.

내레이션: 기본적으로 운동신경이 좋은 로봇에 대량생산하겠다는 계획이다. 범용 신체능력을 갖춘 하드웨어 공급 그리고 이 로봇을 데려간 기업은 각 작업장의 특화된 데이터로 더 훈련시켜 그들만의 로봇을 만들게 하는 것이 이 회사의 아이디어다. 현장 데이터 보유기업 휴머노이드 실무 완성

김병수: 한국 로봇 공학자들도 이제는 중국을 넘을 수 없는 아예 근처도 못 간다는 얘기를 많이 하셨었거든요. 그렇지 않다는 것을 저희가 보여주기 위해서 많은 노력을 해왔고 지금은 제일 먼저 반응을 해주시는 분들이 한국 로봇 공학자들이에요. 오픈 소스 기반 하드웨어

내레이션: 회사는 로봇의 하드웨어에 오픈 소스 소르트웨어를 탑재했다. 생태계를 만들어 세계수준을 추격 누구나 이 로봇에 다양한 데이터와 아이디어를 추가하는 생태계를 만들어 미국과 중국의 수준을 추격하겠다는 전략이다.

이승현/로보티즈 PR-IR담당:  월급 주시는 분이 쓰라고 시켜서, 저도 아들이 둘이나 있는데 지금 5살, 18개월인데 나중에 이거 보면 뭐라고 설명해야 할까요.

내레이션: 회사는 학생들도 로봇을 직접 만지며 연구해 볼 기회를 주고 있다. 회사가 생각지 못한 아이디어를 얻기도 한다. 뛰어난 대학생들이 두 세 시간이면 로봇의 동작 하나를 완성해 낸다. 국산 로봇의 하드웨어를 직접 만지며 실험하는 시대가 열리고 있다.

이승현: 정말 많은 감정이 교체해요. 로봇을 이렇게 영상 보면 몽둥이로 밀고 발로 차고 하잖아요. 그런데 저는 마음 아프더라고요. 특히 우리 회사 로봇 같은 경우는 情이 쌓인 것 같아요.

연구원: 저희가 이걸 부숴도 눈치 안 주셔서 저희가 마음껏 시도할 수 있습니다.

내레이션: 하드웨어가 있으니 시행 착오의 경험을 쌓을 수 있다.

연구원1: 흠집 있는데

이승현: 로봇이 파손되면 죄송합니다 라고 많이 말했어요. 그런데 회사에서 절대 그렇게 말하지 말라고 했어요. 죄송할 일이 아니잖아요.

내레이션: 로봇 연구 속도는 점점 더 빨라질 것이다.

김준서/서울대학교 바이오시스템 공학과: 지금 저희가 만들어 놓은 건 유튜브 링크만 주거나 아니면 데이터만 바로 주면 로봇을 돌릴 수 있을만한 폴리시(행동모덿)가 나오게끔 세팅을 해놨어요. 나중에는 누구라도 유튜브 링크만 넣으면 바로 (영상의 동작처럼) 로봇을 돌려 보게끔 가능한 소프트웨어를 배포할 것입니다.

기자: 자기 소개를 좀 할까요?

김준서: 저희는 서울대학교 피지컬 AI 동아리고요. SHAPE라는 동아리 활동을 하고 있고 피지컬 AI에 관해서 전반적으로 많은 활동을 하고 있습니다.

내레이션: 내년이면 중국 로봇 수준에 다달을 것이라는 기대를 숨기지 않았다. 이제 로봇에게는 명확한 현장목표가 필요하다. 최고의 제조 로봇을 향한 최후의 병목은 무엇일까? [제조 현장 데이터가 피지컬 AI를 완성시킨다] 그것은 실제 현장의 데이터라고 이름한다. 사람의 숙련 노동으로 이어져 온 제조업, 기계가 들어갈 수 없는 좁고 복잡한 작업 환경에서 문제를 해결해 온 것은 사람의 노동력이다. 이 노동의 기반은 바로 손이다. 최고 수준의 제조 현장에 가장 많이 보유한 것으로 떠오른 나라, 이 산업의 데이터들에 어떻게 인공지능이 읽을 수 있게 만들 것인가. 이것이 산업 현장이 던지는 질문이다.  미얀마 대통령 중국 방문 행사 (2026년 6월). 중국 외교행사에서 빠지지 않고 등장하는 것이 로봇들의 군무시험이다. 유니트리 로봇의 쿵후 시연 완벽해 보이는 전신 배열이다.  URKL (휴머노이드 로봇 자유격투) (2026년 7월). 그런데 춤추고 싸우는 로봇엔 손이 없다. 공장 노동에 투입되기엔 명백한 결점이다. (춤추고 싸우는 로봇엔 손이 없다)

타밈 아스푸어/독일KIT 교수: 여기 보이는 로봇들은 아직 실생활에 필요한 일을 하지는 못합니다. 로봇이 춤도 추고, 킥복싱도 하고, 공중제비도 할 수 있지만 실제로 손으로 물건을 잡고 다루는 일은 아직 어렵습니다. 정교한 손 기술이 로봇 공학의 핵심 과제인 거죠.

내레이션: 관절을 움직이게 하는 액추에이터들을 연결하면 로봇이 만들어지는 시대, 보행능력은 상당히 높은 수준이다. 남은 것은 손의 움직임, 병목은 다리가 아니라 손에 있다 (2026 세계 경제포럼), 손이라는 병목을 해결해야 로봇은 실전에 성과를 낼 수 있다. 로봇 손을 작동시킬 수 있는 AI 모델을 만드는 회사다. 피지컬 AI의 마지막 관문인지도 모를 로봇의 다섯 손가락을 움직이는 능력을 개발하고 있다.

류중희/피지컬 AI기업 리얼월드 대표: 달리기 라든가 마라톤, 격투기, 댄스 왜 이런 거에 집중하고 있냐면 그게 공학적으로 쉽게 때문이에요. 달리기를 생각해 보면 넘어지지만 않으면 달리는 거거든요. 빠르게 두 다리를 움직이면서 쓰러지지만 않으면 결국 달리게 되는 건데 이 제어는 높은 수준의 AI가 필요 없어요. 상황을 인지할 필요가 없는 거죠. 그리고 지금도 손재주에 주목하고 있습니다. 원래 인간이 태생적으로 갖고 있던 지능도 이 공간과 교감하면서 만들어진 지능이거든요. 여기서 궁극적인 소위 말하는 보편 지능으로 가는 어떤 단초가 나오지 않을까 하는 생각을 갖고 있고요 손과 뇌를 공진화 손이 곧 뇌다

내레이션: 손의 기능을 발달시켜서 고도의 로봇 기능에 도달 할 수 있다는 생각, 마찰력, 무게, 재질, 부서짐의 정도 등을 이해해야 높은 지능을 가진 손은 이 세계의 온갖 감각들을 이해해야 한다.

류중희:  실제로 저희가 창업 초기에 한 200개 정도 되는 회사를 만났습니다. 기존의 자동화 기계로는 할 수 없는 작업이 너무 많다. 그래서 이거를 사람들이 작업을 하고 있는데 이제는 더 이상 한계 상황이다. 사람들을 채용할 수가 없다. 이런 말씀을 해주셨거든요. 그래서 무슨 일이 일어났는지 저희가 함께 현장에 가봤더니 이런 집게 손 갖고는 할 수 없는 일들이 대부분이었어요. 한 70, 80% 정도의 일은 사람 수준의 다섯 손가락을 가지고 높은 지능의 손재주가 있는 경우에만 대응 가능한 일이 많았습니다. 대만 컴퓨텍스 (2026년 6월)

내레이션: 전 세계 AI기업들이 모인 자리에서 선보였던 로봇 손지능, 로봇의 몸체가 로봇의 손이 어느 회사 제품인지 구애 받지 않고 수준 높은 손동작 지능을 선보였다. 엔비디아 손 지능 모델을 압도하는 벤치마킹 테스트 결과 성능 테스트에선 엔비디아를 제치고 가장 뛰어난 손 지능으로 평가 받았다. 메디슨 황/엔비디아 피지컬 AI마케팅 총괄 젠슨 황의 자녀들에 엔비디아 관계자들의 시선이 쏠렸다. 스펜서 황/엔비디아 로봇 제품 총괄 매니저 이들의 기술은 미리 입력된 동작을 그대로 반복하는 단어어록과는 다르다.

류중희: 속도도 미세하게 다르고 상자의 방향이나 위치 이런 것들도 전부 다 달라집니다. 둥근 마우스 같은 경우는 굉장히 미끄럽기도 하고 잡기도 어렵습니다. 그걸 보고 이 상황에서는 이렇게 손동작을 해야겠다는 생성을 자동으로 해낸 겁니다. 미리 프로그램 된 게 아닙니다.

내레이션: 학습을 반복하면서 갖게 되는 손의 무의식적인 반응능력, 로봇은 이것을 학습하고 있다.

류중희: 잡은 상자의 뚜껑을 여는데 그런데 뚜껑을 열기 위해서 손가락이 부족하잖아요. 그래서 새끼 손가락을 씁니다.

내레이션: 스스로 판단하고 추론하는 다섯 손가락, 로봇의 생산성을 결정지을 마지막 병기일 수도 있다.

류중희: 흥미롭게도 미국에 있는 대부분의 선두권 로봇 회사들은 아직 다섯 손가락을 조작하고 있지 않아요. 그냥 집게 손으로도 웬만한 거 다 할 수 있는데 이렇게 얘기하거든요. 그거는 이분들이 저희만큼 작업 현장에 안 가보셔서 그런 것 같아요. 이게 한국 피지컬 AI의 힘이라고 생각합니다. 현장과 기술이 맞닿아 있는 국가라는 거죠.

내레이션: 현장의 목표가 명확해야 AI도 쓸모 있는 일을 할 수 있다 [AI는 더 명확한 목표를 요구한다] 공장 컨베이어벨트에 작업을 재연해 로봇 손을 훈련시키고 있다. 던지는 물체가 아니라 움직이는 벨트 위에서 물체를 잡을 수 있어야 한다.

기자: 학습된 물건들만 할 수 있는 건 가요?

연구원: 아닌 것도 할 수 있어요. 그러려고 시도 중입니다. 사실 이것도 (학습) 데이터에 없는 모델이거든요.

내레이션: 물체도 다양한 종류를 학습시킨다. 실전 투입시 가능한 분무기 로봇, 다섯 손가락을 사용할 것이다. 그것의 현장 데이터를 기반으로 이미 확인했다. 그리고 또 한 가지 [제조 현장에 집중해야 하는 한국만의 숙제] 무엇보다 한국은 제조 현장보다 숙련 노동자가 먼저 사라져가는 사실,

류중희: 또 하나는 한국과 일본 정도로 급한 나라가 없거든요. 한국과 일본은 지난 30년 전부터 인구 절벽을 이미 겪어 왔고요. 이 정도로 절박하면, 사회 전체가 피지컬 AI라는 개념을 도입하기 위해서 시스템을 만들 수밖에 없는 것이죠. 이 두 가지 조건, 데이터가 많다라는 것과 이 데이터를 빨리 디지털화 해야 하는 절박감이 있다를 둘 다 갖춘 국가가 한국과 일본인 거죠. 저희가 한국과 일본에 집중하고 있는 이유이고요. 로봇 손 제품 개봉 영상

연구원: 장난 아닌데요.

연구원1: 저건 제 새끼 손가락으로도 못 하겠는데요. 되게 둥글고 손 모양이에요.

연구원: 실리콘이 정말 말랑말랑 하네요.

내레이션: 이들은 어느 회사에도 적용할 수 있는 손 지능을 만들고 있다. 몇 년 전 우리는 인공지능 시대를 무방비 상태로 맞이한 적이 있다. 다가올 피지컬 AI 시대에는 얼마나 준비돼 있을까.

류중희: 그런데 우리는 이미 LLM(대규모 언어 모델)을 한 번 겪었어요. LLM의 혁명이 이렇게 빨리 일어나는 걸 보면서 한국 시장은 굉장히 주춤주춤 했죠. 우리는 LLM이라는 큰 무대의 조연으로서, 일종의 재료로서 반도체 같은 역량, 데이터 센터 같은 역량으로 이 주연의 무대를 보도 했어요. 그런데 이제는 주연 자리에 올라갈 수도 있지 않을까? 왜냐면 이 다음 세대의 주연 배우, 피지컬 AI의 재료는 현장입니다. 그리고 이 현장의 초고급 데이터를 전 세계에서 가장 밀도 있게 많이 갖고 있는 국가는 대한민국이에요. 그러면 이미 준비가 됐고 그러면 우리는 배우를 잘 뽑아서 무대에 올려서 성공적으로 이 연주를 끝내기만 하면 되는 마지막 기회가 있는 거죠. 세번째 기회는 전 주어지지 않을 수도 있다고 생각합니다. 로봇 공장 배치를 위한 마지막 1마일, 로봇 손지능

내레이션: 이들은 손 지능이 로봇의 최고 작업 능력을 결정할 것이라고 믿는다. 똑똑하고 정교한 로봇 손 지능으로 출발한 피지컬 AI, 새로운 시대에 주도권을 잡을 수 있을까? 유니트리 공개 영상(2026년 8월) 올해 들어 중국 기업들엔 로봇이 일하는 영상을 대거 공개했다. 중국의 춘추 광고 롯데, 빠른 속도로 업종을 전환하고 있다. [궁극의 목표는 제조 현장 최고의 생산성] 제조 현장의 최고 생산성을 둘러싸고 시작된 경쟁, 인공지능이 공장에서 성과를 낼 수 있다는 것을 증명해야 한다. [지능을 장착한 공장을 만들 수 있을까] 개별 희망수준을 넘어 공장 전체의 지능을 장착하고자 하는 시도도 이어진다. AI가 생산성 향상으로 명확한 성과를 낼 수 있을까. (카이로스37-KAIST와 다임리서치 등 20여 제조 기업의 참여로 구축한 국내 최초의 피지컬 AI 제조 테스트베드). 이곳에서는 인공지능과 로봇으로 운영되는 미래의 공장을 테스트 중입니다. 다양한 산업용 로봇들이 일을 하고 있는데 이 로봇들을 통합 관리하는 일에는 사람이 아닌 인공지능에게 부여했다. 앞으로는 공장의 오류도 인공지능이 미리 차단하고 생산성을 높일 수 있다.

연구원: 현재 6번 셔틀에 캐리어가 없는 걸로 보이는데 상태를 알려줘.

AI응답: 적재 감시 센서 오감지가 의심됩니다.

연구원: 6번 셔틀을 유지보수 구역으로 옮겨줘.

내레이션: 인공지능의 공장장인 미래의 공장, 인공지능이 공장장 역활할 다크팩토리 플랫홈 본격적으로는 인간이 개입하지 않는 다크팩토리 플랫폼이 되는 것이 목표다.

장영재 KAIST 교수/다임리서치 대표:  대한민국이 가지고 있는 가장 큰 제조업 자산은 공장을 많이 지어봤다는 겁니다. 다양한 제조 산업에서 저희가 리더쉽을 유지하게 된 배경은 빠른 판단과 신속하게 공장을 지으면서 공장을 운영해 본 노하우입니다. 이것이 다른 나라가 가지지 않은 굉장히 중요한 자산이자 기회입니다.

내레이션: 공장을 많이 지어본 경험을 바탕으로 신속한 실행능력이 AI시대에도 자산으로 계승되어야 한다.

장영재: 패러다임이 바뀌는 변화의 시대에는 누가 빨리 경험하고 누가 빨리 실패를 해보느냐 그게 더 중요합니다. 그런데 이러한 상황에서 모든 것을 다 갖추려다가 시간은 가버리는 것이죠.

내레이션: 아이디어를 먼저 내 놓은 건 한국, 그러나 먼저 실행한 곳은 중국, 산업의 판이 이동하는 시기에 빠른 실행력이 언제나 아쉽다.

장영재: 지난 5년 동안 대한민국은 이게 가능하냐 이 모델이 어떤 의미냐 이런 회의만 잔뜩하고 있었다. 그런데 그 시기에 누군가는 이미 달려 들어서 해보고 실패하더라도 다시 그 경험을 바탕으로 보완하고 그래서 이미 치고 나가고 있다. 회의 하다가 시간을 많이 보냈는데 어쨌거나 그래도 많이 늦지 않은 것은 여기에 인공지능까지 다 통합해서 전체적인 다크팩토리 (완전 무인화 공장), 인공지능과 자동차 시스템 로봇까지 다 통합해서 가는 모델이 지금도 가능은 합니다. 그런데 조금 더 빨리 움직여야 하겠죠.

내레이션: 소년기를 떠난 인공지능은 골리앗 시간에 돌입했다. 더 명확한 목표와 더 신속한 실행을 가진 지능, 이 새로운 지능은 성과를 돌려줄 것이다. 누구의 몫이 될 것인지는 아직 다 결정되지 않았다. 끝. (KBS 다큐인사이트 276회 –AI, 놀이는 끝났다- 골리앗의 시간에서 정리).