공경철 교수 “한국, 피지컬 AI에 모든 걸 걸고 글로벌 1위 노린다”

카이스트 공경철 교수는 엔비디아의 젠슨 황 대표가 피지컬 AI를 인공지능(AI)의 가장 어려운 마지막 단계, 즉 '끝판왕'이라고 언급했다고 전했다. 이는 물리적 세계와 상호작용하는 로봇 기술의 복잡성과 중요성을 시사한다. 공 교수는 이처럼 피지컬 AI가 AI 발전의 최종 목표이자 가장 큰 도전 과제로 인식되고 있다고 설명했다.

이러한 인식은 피지컬 AI가 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 실제 물리 공간에서 작업을 수행하고 학습하는 능력을 요구하기 때문이다. 젠슨 황 대표의 발언은 AI 기술의 미래 방향성을 제시하며, 피지컬 AI 분야가 향후 산업 전반에 미칠 영향이 지대할 것임을 암시한다.

공경철 교수는 피지컬 AI의 중요성이 계속해서 부각될 것이며, 이 분야를 선점하는 것이 미래 기술 경쟁력 확보에 결정적이라고 강조했다. 많은 전문가들이 피지컬 AI를 AI 개발의 정점으로 여기고 있으며, 이를 통해 인류 삶의 다양한 영역에 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대하고 있다.

공경철 교수는 물리 지능이 책을 통해서만 학습할 수 없는 고유한 영역이라고 설명했다. 이는 마치 농구 슈팅 연습과 같아서, 끊임없는 반복 훈련을 통해 몸이 기억하는 방식으로 습득되는 지능이라는 것이다. 생각만으로 기술이 향상되는 것이 아니라, 실제 행동과 경험을 통해 체득되는 특성을 지닌다.

이러한 물리 지능의 특성은 로봇에게도 동일하게 적용된다. 로봇이 물리 세계에서 안정적이고 효과적으로 작동하기 위해서는 이론적 지식뿐만 아니라, 실제 환경에서 다양한 시행착오를 겪으며 스스로 학습하고 개선하는 과정이 필수적이다. 이는 시뮬레이션 환경에서의 학습과 실제 물리 환경에서의 경험이 결합될 때 최적의 성능을 발휘할 수 있음을 의미한다.

따라서 피지컬 AI 개발에서는 단순한 데이터 학습을 넘어, 로봇이 실제 환경에서 반복적으로 움직이고 경험하며 물리적 상호작용을 통해 지능을 '습득'하는 과정이 핵심이 된다. 공 교수는 이러한 경험 기반 학습이 피지컬 AI의 성공적인 구현을 위한 필수 요소라고 강조했다.

진행자는 피지컬 AI 기술이 곧 상업화될 수 있는 가시권에 들어섰기 때문에 많은 기업들이 이 분야를 주목하고 있다고 분석했다. 새로운 기술 경쟁력의 중심에 피지컬 AI가 있으며, 가까운 미래에 실제 제품과 서비스로 구현될 가능성이 높다는 시각이다.

그러나 공경철 교수는 이 의견에 대해 전문가들 사이에서도 피지컬 AI의 상용화 시점에 대한 의견이 엇갈린다고 전했다. 일부는 조만간 실생활에 적용될 것으로 보지만, 다른 일부는 아직 넘어야 할 기술적 난관이 많다고 보고 있다. 이러한 시각차는 피지컬 AI가 가진 복잡성과 아직 해결되지 않은 다양한 기술적 과제들에서 기인한다.

공경철 교수는 현재 한국이 피지컬 AI 분야에 '모든 것을 걸고 있다'고 평가했다. 이는 정부와 연구기관, 기업 등 국가 전체적인 차원에서 이 분야에 대한 막대한 투자와 노력이 집중되고 있음을 의미한다. 한국이 피지컬 AI를 미래 핵심 성장 동력으로 삼고 적극적으로 육성하려는 의지를 보여주는 대목이다.

이러한 집중 투자는 피지컬 AI가 가져올 산업적 파급력과 국가 경쟁력 강화에 대한 높은 기대를 반영한다. 공 교수는 한국이 이 분야에서 선도적인 위치를 확보하기 위해 전방위적인 지원을 아끼지 않고 있다고 덧붙였다.

공경철 교수는 한국이 인공지능(AI) 분야에 막대한 투자를 하고 있음에도 불구하고, 'AI 글로벌 3강'을 목표로 삼는 것은 다소 아쉽다고 밝혔다. 물론 3강도 대단한 성과지만, 투입되는 자원에 비해 목표가 낮게 설정된 것 아니냐는 의견을 내비쳤다.

하지만 피지컬 AI 분야에 대해서는 한국이 절대 놓치지 않을 것이라는 강한 의지를 표명했다. 공 교수는 피지컬 AI가 한국의 미래 성장 동력이며, 이 분야에서 만큼은 글로벌 선두 자리를 목표로 해야 한다고 강조했다. 이는 한국이 강점을 가진 제조 및 로봇 기술과의 시너지를 통해 피지컬 AI 분야에서 독보적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 자신감의 표현으로 해석된다.

따라서 한국은 AI 전반의 글로벌 3강 목표를 넘어, 피지컬 AI 분야에서는 명실상부한 1위 국가를 목표로 삼고 모든 역량을 집중할 계획임을 시사했다.

카이스트와 엔비디아가 피지컬 AI 공동 연구센터를 설립한 배경에는 양측이 가진 상호 보완적인 강점이 있었다. 공경철 교수는 엔비디아가 피지컬 AI로 나아가기 위해 현장 데이터, 현장 지식, 그리고 실제 검증 인프라가 부족하다고 지적했다. 반면 카이스트는 엔비디아가 부족한 이러한 요소들을 풍부하게 보유하고 있었으나, 엔비디아가 가진 AI 핵심 기술과 컴퓨팅 자원은 카이스트에 부족했던 부분이다.

이러한 상호 보완적인 관계는 양측의 협력을 자연스럽게 이끌었다. 카이스트는 로봇 개발 및 물리 지능 연구에 필요한 실제 환경과 데이터를 제공하고, 엔비디아는 고성능 AI 프로세싱 기술과 소프트웨어 플랫폼을 지원하여 피지컬 AI 연구 개발의 시너지를 극대화하려는 전략이다.

엔비디아와의 협력 과정에서 국내 피지컬 AI 데이터 주도권 상실에 대한 우려가 제기되었다. 공경철 교수는 현장에 있는 데이터에 대한 주도권을 잃어버리는 것은 과거 식민지 시대의 주권을 잃는 것과 거의 맞먹는 수준으로 평가될 정도로 심각한 문제라고 강조했다. 데이터 주도권이 국가 경쟁력과 직결되는 현대 사회에서 이는 매우 민감한 사안으로 인식된다.

이에 따라 정부는 엔비디아와의 협력에서 데이터 주도권을 유지하고 국내 이익을 극대화할 수 있는 방안을 적극적으로 모색하고 있다. 공동 연구 과정에서 생성되는 데이터의 소유권 및 활용 방안, 국내 기업 및 연구기관과의 공유 모델 등을 면밀히 검토하여, 기술 협력의 이점을 취하면서도 국가 핵심 자산인 데이터는 보호하는 전략을 수립 중이다.

이 문제는 단순한 기술 협력을 넘어 국가 전략적 차원에서 접근해야 할 과제로, 공 교수는 데이터 주도권 확보가 장기적인 피지컬 AI 경쟁력 유지를 위해 필수적임을 역설했다.

엔비디아는 카이스트와의 협력 과정에서 발생할 수 있는 데이터 주도권 및 기타 복잡한 문제들을 해결하기 위해 공동 위원회를 구성했다고 공경철 교수가 밝혔다. 이는 센터 설립 전에 모든 문제를 해결하기보다는, 우선 협력을 시작하고 센터를 만든 다음, 거버넌스 그룹을 통해 점진적으로 문제를 해결해 나가자는 접근 방식이다.

공동 위원회는 정기적인 회의를 통해 다양한 안건들을 논의하며, 양측이 서로에게 가장 큰 이득을 가져갈 수 있는 방안을 모색한다. 이러한 과정은 투명하고 공정한 방식으로 진행되어, 협력의 지속 가능성을 확보하고 잠재적인 갈등 요소를 사전에 관리하려는 목적을 가지고 있다.

공경철 교수는 현재 한국에서 중국산 휴머노이드 로봇 보급이 확산되는 것에 대해 큰 우려를 표했다. 미래 인재들이 피지컬 AI를 학습할 기회를 제공한다는 명목으로 중국산 로봇을 구매하여 연구소에 보급하거나, 내년도 정부 예산의 상당액이 휴머노이드 보급 사업으로 지정되어 있다는 점을 지적했다.

공 교수는 이러한 방식이 과거 3D 프린터 보급 사업의 실패 전철을 밟을 수 있다고 경고했다. 당시에도 기술 개발보다는 단순히 외국산 장비를 보급하는 데 집중하면서 국내 기술 생태계 발전이 저해되고, 결국 큰 효과를 거두지 못했다는 평가다. 로봇 보급 자체가 목적이 아니라, 보급된 로봇을 통해 국내 인재들이 어떤 기술을 개발하고 어떤 생태계를 구축할 수 있는지가 더 중요하다고 강조했다.

따라서 공 교수는 단기적인 보급 성과에만 집중하기보다는, 국내 로봇 기술 개발과 인재 양성을 위한 장기적인 관점에서 접근해야 한다고 주장했다. 중국산 로봇의 무분별한 보급은 국내 기술 종속을 심화시키고 핵심 기술 개발 기회를 박탈할 수 있다는 점에서 신중한 정책 결정이 필요하다는 입장이다.

공경철 교수는 로봇을 잘 만들기 위한 가장 핵심적인 부품이 바로 액추에이터라고 강조했다. 피지컬 AI 시대에 액추에이터는 산업의 판도를 바꿀 중요한 기술로 인식되고 있으며, 전문가들도 이의 중요성을 인지하고 있다고 밝혔다. 액추에이터는 로봇의 움직임을 담당하는 근육과 같은 역할을 하므로, 그 성능과 기능이 로봇 전체의 역량을 좌우한다.

공 교수는 이 액추에이터가 잘 만들어져서 모듈화되고, 이것이 미래 인재들에게 전달되어 그들이 상상력을 마음껏 펼칠 수 있도록 권한을 주어야 한다고 주장했다. 즉, 완성된 로봇을 보급하기보다는 핵심 모듈을 제공함으로써 학생들이나 연구자들이 자유롭게 다양한 형태와 기능의 로봇을 개발하고 실험할 수 있는 환경을 조성해야 한다는 것이다.

이는 국내 기술 경쟁력 강화와 인재 양성에 매우 중요한 접근 방식이다. 핵심 부품 기술을 선점하고 이를 기반으로 창의적인 아이디어를 발현할 수 있는 생태계를 구축하는 것이 장기적인 피지컬 AI 산업 발전에 기여할 것이라고 공 교수는 역설했다.

공경철 교수는 액추에이터가 단순히 로봇의 근육 역할을 하는 모터만을 의미하는 것이 아니라고 설명했다. 액추에이터는 근육 기능뿐만 아니라, 이를 제어하는 알고리즘과 외부 자극에 대한 반사 반응까지 포함하는 통합적인 모듈이라는 것이다.

이러한 설명은 액추에이터의 복합적인 특성을 명확히 한다. 단순한 동력 발생 장치를 넘어, 주변 환경과 상호작용하며 정교하게 움직임을 제어하고 즉각적으로 반응하는 지능형 부품으로서의 액추에이터를 강조하는 대목이다. 따라서 액추에이터 기술 개발은 기계적 설계뿐만 아니라 소프트웨어 및 제어 기술의 발전까지 수반해야 함을 시사한다.

공경철 교수는 피지컬 AI 개발에 있어 2단계 전략을 제시했다. 첫 번째 단계는 액추에이터를 통해 안정적이고 신뢰성 높은 물리 지능을 구현하는 것이다. 이는 로봇이 원하는 동작을 반복적으로 수행하고 물리 세계에서 안정적으로 움직일 수 있도록 하는 자동화 영역에 가깝다.

이처럼 물리 지능이 안정적으로 잘 구현되면, 그제서야 우리가 흔히 생각하는 본질적인 AI, 즉 데이터를 기반으로 판단하고 학습하는 AI를 접목할 수 있다는 설명이다. 이는 로봇의 신체(하드웨어)가 충분히 강건하고 유연해야 그 위에 지능(소프트웨어)을 효과적으로 탑재할 수 있다는 의미로 해석된다.

카이스트와 엔비디아가 설립한 공동 협력 센터는 액추에이터 기술의 '활용 단계'에 돌입했다고 공경철 교수가 밝혔다. 이는 카이스트가 이미 액추에이터 기술 개발에서 상당한 궤도에 올랐기 때문에, 이제는 새로운 액추에이터를 연구하기보다는 기존에 개발된 액추에이터를 활용하여 실제 로봇에 적용하고 그 성능을 최적화하는 데 집중하겠다는 의미다.

특히, 이번 협력에서는 인간의 물리 지능을 심층적으로 파헤치는 연구에 집중할 것이라고 공 교수는 설명했다. 인간이 물리 세계에서 움직이고 상호작용하는 방식을 이해하고, 이를 로봇에 적용하여 더욱 자연스럽고 효율적인 움직임을 구현하는 것이 목표다. 이는 로봇이 단순히 정해진 동작을 수행하는 것을 넘어, 예상치 못한 상황에서도 유연하게 대처하고 학습할 수 있는 능력을 갖추도록 하는 데 중요한 단계이다.

이러한 연구는 로봇이 인간과 같은 수준의 정교한 움직임과 판단 능력을 갖추는 데 필수적이다. 액추에이터 기술의 고도화된 활용과 인간 물리 지능에 대한 심층 연구가 결합되어, 피지컬 AI 분야의 혁신적인 발전을 이끌어낼 것으로 기대된다.

궁극적으로 카이스트와 엔비디아의 협력은 액추에이터 기술을 기반으로 로봇이 실제 환경에서 더욱 지능적으로 작동할 수 있는 새로운 길을 열어줄 것으로 보인다. 이는 단순한 기술 개발을 넘어, 로봇이 인간 사회에 통합되는 미래를 앞당기는 중요한 발걸음이 될 것이다.

공경철 교수는 현재 언어 지능에 특화된 트랜스포머 AI 모델이 로봇의 행동을 제어하는 데는 한계가 있다고 지적했다. 그는 농구 3점 슛 영상을 만 번 본다고 해서 실제로 슛이 잘 들어가지 않는 것과 같은 원리라고 비유하며, 로봇에서 얻은 데이터를 트랜스포머 모델로 학습시키는 것이 현재 로봇 동작 제어에 활용되고 있지만, 이는 언어 구사 및 판단에 유리한 모델이지 물리적 행동 제어에는 적합하지 않다고 설명했다.

따라서 로봇의 복잡하고 역동적인 물리적 상호작용을 제어하기 위해서는 트랜스포머 모델과는 다른 접근 방식이 필요하다는 것이 공 교수의 주장이다. 이는 로봇이 실제 환경에서 유연하고 안정적으로 작동하기 위한 새로운 AI 모델 개발의 필요성을 시사한다.

공경철 교수는 로봇 전문 기업 피규어 AI(Figure AI)가 적용한 '계층 분할 알고리즘'이 안정적인 로봇 제어의 핵심이라고 설명했다. 피규어 AI는 인간과 유사하게 지능을 분산시키는 방식을 채택했다. 이는 판단하는 AI를 따로 분리하고, 전신을 제어하는 AI를 중간 계층에 두며, 근육 레벨을 제어하는 엣지 레벨에서 구동기의 힘을 제어하는 기술들을 나누어 적용한 것이다.

이러한 계층 분할 접근 방식은 로봇이 훨씬 더 정교하고 안정적으로 제어될 수 있음을 보여주었다. 마치 사람이 생각하고, 몸을 움직이고, 근육에 힘을 주는 과정이 각각 다른 수준에서 작동하는 것과 유사하다. 각 계층이 독립적으로 기능하면서도 상호 유기적으로 연결되어 로봇의 복잡한 동작을 효율적으로 관리할 수 있게 한다.

공 교수는 피규어 AI의 사례를 통해 로봇 제어에 있어 분산 지능 아키텍처의 중요성을 강조했다. 이는 복잡한 피지컬 AI 시스템을 설계할 때 중요한 설계 원칙이 될 수 있으며, 향후 로봇 기술 발전의 방향성을 제시하는 시사점이 있다.

공경철 교수는 국내 피지컬 AI 산업 생태계가 점차 형태를 갖추고 있으며, 특히 수요 기업들의 역할이 매우 중요하다고 강조했다. 현재 방산 및 조선업과 같은 분야에서 피지컬 AI 적용에 대한 수요가 엄청나게 크게 나오고 있어, 이는 산업 성장의 강력한 동력이 되고 있다고 밝혔다.

한국은 액추에이터와 같은 부품 레벨에서 강점을 가진 기업들과 완성 로봇을 만들기 시작한 기업들이 존재하며, 이러한 공급망과 수요 기업들의 적극적인 참여가 시너지를 창출하고 있다. 공 교수는 이러한 움직임을 통해 국내 피지컬 AI 산업 생태계가 어느 정도 보이기 시작하는 단계라고 평가했다.

공경철 교수는 최근 액추에이터 모듈을 활용한 해커톤을 진행하여 국내 미래 인재들의 상상력 발현 가능성을 확인했다고 밝혔다. 그는 액추에이터 모듈의 일부 기능을 제한적으로 공개하고, 참여 학생들에게 '액추에이터는 이렇게 쓰는 것'이라고 가르친 뒤, 100시간 동안 만들고 싶은 로봇을 자유롭게 만들어 보게 했다.

이 실험은 정부 지원을 통해 로봇 한 대를 만드는 데 막대한 비용과 시간이 드는 현실 속에서, 핵심 요소 기술만 제대로 제공되면 국내 인재들이 얼마나 창의적인 결과물을 만들어낼 수 있는지를 검증하고자 한 것이다. 공 교수는 해커톤 결과를 통해 액추에이터 모듈이 인재들의 상상력을 자극하고 실제 로봇 구현으로 이어지는 데 큰 잠재력을 가지고 있음을 확인했다고 말했다.

공경철 교수는 피지컬 AI 산업에서 액추에이터의 중요성을 인정하면서도, 이제는 액추에이터 기술이 어느 정도 궤도에 올랐기 때문에 '플랫폼'에 집중해야 할 때라고 강조했다. 액추에이터를 기반으로 다양한 로봇을 만들어내고, 그 로봇들에 물리 지능을 넣고, 다시 AI를 접목하는 전반적인 생태계 구축이 중요하다는 의미다.

이는 단일 부품 기술 개발을 넘어, 액추에이터를 활용한 다양한 로봇과 AI 기술이 유기적으로 연동될 수 있는 통합적인 환경을 조성하는 것이 피지컬 AI 산업의 미래 발전 방향임을 시사한다. 공 교수는 이러한 플랫폼 구축을 통해 국내 인재들이 더욱 폭넓은 창의력을 발휘하고 산업 생태계를 확장할 수 있을 것이라고 내다봤다.