배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 29일 청와대 영빈관에서 열린 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회에서 피지컬 AI와 데이터센터 관련 발표를 하고 있다. 2026.6.29 © 뉴스1 허경 기자
과기정통부는 1일 기자단을 대상으로 피지컬 AI를 국가 전략 산업으로 지정한 배경을 설명했다.
이도규 과기정통부 정보통신정책실장은 "피지컬 AI의 부가 가치가 나오는 제조 산업을 갖춘 나라가 많지 않다"며 "우리나라는 조선부터 모든 분야에 제조가 존재하고, 여기서 데이터를 뽑아내 잘 활용하면 피지컬 AI 분야에서 글로벌 1강에 올라설 잠재력이 있다"고 말했다.
피지컬 AI는 AI가 컴퓨터 밖 현실 세계의 물리적 환경을 인식·이해하고 복잡한 행동을 직접 수행할 수 있도록 하는 기술이다. 생성형 AI와 에이전틱 AI의 다음 단계로 평가되며, 정해진 규칙에 따라 동작하는 기존 자동화 시스템과 달리 주변 환경을 이해하고 스스로 판단해 행동하는 것이 특징이다.
현재 정부가 글로벌 3강을 목표로 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델'(독파모) 프로젝트와 달리 LLM이 아닌 물리 법칙 기반의 대규모 합성데이터를 생성하는 '월드모델'과 시각·언어·행동을 통합하는 시각언어행동(Vision-Language-Action·VLA) 모델에 기반한다. 이를 통해 AI가 현실 세계를 이해하고 로봇을 제어하거나 제조·물류·돌봄 등 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 게 목표다.
이를 두고 이 실장은 "LLM은 이미 존재하는 방대한 양의 텍스트와 이미지 데이터를 어마무시한 그래픽처리장치(GPU)를 통해 학습시키는 방식이기 때문에 후발 주자가 따라가는 데 한계가 있다"며 "피지컬 AI는 새롭게 데이터를 만들어야 하는 상황으로, 현재 절대 강자가 없기 때문에 지금이 골든타임"이라고 밝혔다.
정부는 처음부터 세계 3위를 목표로 했던 LLM과 달리, 피지컬 AI 분야에서는 세계 최고 수준의 제조 기반과 AI 기술 역량을 토대로 세계 1위를 목표로 하고 있다.
문제는 데이터다. 제조 현장에서 수집된 데이터의 활용도가 낮고, 단순히 센서를 통해 입력한 데이터로는 피지컬 AI를 학습시키기 어렵기 때문이다. 배 부총리는 지난 29일 정부 메가프로젝트 발표에서 테니스공과 탁구공을 들고나와 피지컬 AI 데이터 확보가 어렵다는 점을 강조했다. 공마다 특성이 다르고, 이를 피지컬 AI 로봇이 다루기 위해 각 공의 동작과 물리 법칙을 고려한 데이터 수집이 필요하듯 실제 제조 현장의 데이터 확보가 어렵다는 얘기다.
이날 송창종 과기정통부 디바이스AX혁신팀장은 "사실상 데이터를 새로 만들어야 하는 상황"이라며 "사람이 1만 시간의 피지컬 AI 데이터를 만들려면 하루에 8시간, 총 5년이 걸린다. 실제 데이터 수집의 한계를 인정하고 이를 극복하기 위한 노력을 하고 있다"고 밝혔다.
이를 위해 정부는 범용·분야별 특화 데이터 확보에 주력하고 있다. 합성데이터를 생성하는 월드모델을 기반으로 데이터를 수집한다는 계획이다. 정부는 현재 '피지컬AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 개발' 사업을 진행 중이다.
아울러 분야별·부처별 데이터를 집적해 종합적으로 관리할 수 있는 범정부 데이터 라이브러리 체계를 구축한다. 이를 통해 기업이 자유롭게 데이터를 활용할 수 있도록 지원할 예정이다.
또 월드모델 등을 토대로 수집된 데이터를 학습시켜 3년 내 '피지컬 AI 범용 파운데이션 모델’을 개발할 계획이다.
배 부총리는 “3년 안에 피지컬 AI 세계 1강이 되기 위해 피지컬 AI 범용 파운데이션 모델을 반드시 만들어야 한다"며 "이를 기반으로 분야별 특화 모델을 개발해 산업 현장에 적용하겠다"고 밝혔다.
이어 "파운데이션 모델, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼 등 근간이 되는 기술과 통신망, 보안 등을 아우르는 국산 기술 기반의 피지컬 AI 풀스택 체계를 갖출 뿐만 아니라, 국내 여건에 맞는 적용과 실증을 통해 우리 일상에 피지컬 AI를 확산시키고, 지속 가능한 육성을 위한 범정부와 산·학·연의 협력을 강화할 것"이라고 강조했다.
Ktiger@news1.kr
