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유튜브 구독자 늘리기 한국, 제조업 강점 살려 ‘피지컬 AI’로 승부

이길중
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25-11-07
21 회

유튜브 구독자 늘리기 한국 정부와 기업이 ‘인공지능(AI) 반도체 1강’ 엔비디아로부터 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 확보하면서 ‘피지컬 AI’가 한층 부각되고 있다. 아직 초기 단계인 피지컬 AI는 제조업과 밀접하게 맞닿아 있어 한국이 강점을 발휘할 수 있는 분야로 꼽힌다.
5일 산업계에 따르면 엔비디아가 한국에 공급하기로 한 GPU 26만장은 주로 피지컬 AI 분야에 활용될 것으로 전망된다. 삼성전자·SK·현대차그룹이 ‘AI 팩토리’ 구축을 통해 반도체·자동차 생산을 효율화하고 로봇 등을 개발하겠다는 게 대표적이다. 이재명 대통령은 전날 시정연설에서 “피지컬 AI 선도 국가 달성을 위해 집중 투자하겠다”며 힘을 실었다.
피지컬 AI는 현실(물리적) 세계에서 복잡한 행동을 인식·이해하고 수행할 수 있는 자율 시스템이다. 로봇, 자율주행차, 스마트 공간 등이 적용처다. 예컨대 기존 자동화 로봇이 기계적으로 정해진 절차만 따랐다면, 피지컬 AI 로봇은 센서, AI 모델, 제어 기술을 결합해 실시간으로 최적의 조치를 실행할 수 있다.
크리스 펜로즈 엔비디아 부사장은 이날 SK텔레콤 뉴스룸 인터뷰에서 “향후 피지컬 AI가 제조, 자동차, 헬스케어 등 다양한 산업에서 인간의 역량을 확장하는 새로운 산업 혁신 시대를 열 것”이라고 내다봤다.
피지컬 AI는 정형화되지 않은 물리적 세계의 경험 데이터를 학습해야 한다. 챗GPT와 같은 기존 거대언어모델(LLM)이 30여년간 인터넷에 쌓인 방대한 텍스트, 이미지, 영상 데이터를 학습한 것과 달리 데이터가 부족하다.
김익재 한국과학기술연구원(KIST) AI·로봇연구소장은 “물리적 공간에서 로봇이 손으로 물건을 잡는 데 얼마나 강하게 힘을 가해야 하는지에는 정답이 없다”며 “피지컬 AI는 빅테크조차 충분한 학습 데이터를 확보하지 못하고 있는 초기 단계라고 볼 수 있다”고 했다. 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수 역시 “피지컬 AI는 데이터 관점에서 보면 누구나 출발점이 비슷하다고 볼 수 있다”고 했다.
제조업 중심인 한국은 피지컬 AI에 필요한 데이터를 쌓을 수 있는 산업 현장이 많은 게 장점이다. 한국이 생성형 AI 시장에선 막강한 자금력을 가진 미국·중국에 밀렸지만, 피지컬 AI에선 ‘승산’이 있다는 말이 나오는 이유다.
엔비디아의 GPU 26만장 공급도 이러한 한국의 제조 경험과 역량에 주목한 결과다. 엔비디아가 한국을 ‘피지컬 AI 테스트베드’로 삼았다는 분석도 있다.
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난달 31일 기자간담회에서 “한국은 로봇을 만들 수도 있고, 그 로봇을 공장에서 사용할 수도 있는 나라”라며 “둘 다 갖춘 나라는 거의 없다”고 평했다.
김 소장은 “한국은 제조 공장이 많아서 현장의 감각적인 데이터를 모으는 데 유리하다”며 “이를 학습용으로 데이터베이스화해 진정한 피지컬 AI 모델을 잘 만드는 작업이 필요하다”고 말했다.
장 교수는 “한국은 산업 특성상 제조업이 강하고 통신 등 다른 인프라도 잘돼 있다. 피지컬 AI가 제조업과 연동돼 경쟁력을 발휘할 수 있는 여건을 갖췄다”고 말했다. 다만 장 교수는 “제조업 문화는 돌다리를 여러 번 두드려 완벽하게 준비한 뒤 시작해서 속도가 느린 면이 있다”며 “지금은 선제적으로 투자해 데이터를 모으고 시행착오를 겪으면서 경험을 쌓는 게 중요하다”고 강조했다.
일도 구직활동도 하지 않아 비경제활동인구로 분류되는 20대의 쉬었음 계층이 빠르게 증가하면서 역설적으로 실업률을 낮추는 요인으로 작용하는 것으로 분석됐다. 쉬었음 계층이 실제보다 완만하게 증가했다면 올해 실업률을 최대 0.7%포인트 상승시키는 것으로 나타났다. 최근 낮은 실업률은 청년층 구직 포기에 따른 일종의 ‘착시현상’이라는 뜻이다.
한국개발연구원(KDI)은 6일 발표한 보고서 ‘최근 낮은 실업률의 원인과 시사점’에서 “20대 ‘쉬었음’ 인구 비중의 증가세가 실제보다 완만했다고 가정하면 2025년 실업률이 0.4~0.7%포인트 상승한다”고 밝혔다.
실업자는 만 15세 이상 인구 중 일할 의사와 능력이 있는 ‘경제활동인구’ 중에서 구직 활동을 했는데도 아직 취업하지 못한 사람을 말한다. ‘쉬었음’ 계층은 포함되지 않는다. 이 때문에 아예 구직을 포기하는 사람이 늘어나면 실업률은 오히려 낮아질 수 있다.
KDI 분석결과, 만약 구체적으로 20대 쉬었음 인구 비중이 2015년 수준인 4.4%로 유지됐다면 올해 실업률은 0.7%포인트 상승해 3.4%가 됐을 것으로 추정됐다. 쉬었음 인구가 2015년 이전 추세를 그대로 따라 완만하게 증가했다고 가정하면 올해 실업률은 0.4%포인트 오른 3.1%를 기록할 것으로 봤다.
최근 실업률 수치는 2% 중·후반대로 낮은 수준에 이르고 있다. 코로나19 이전엔 3% 중·후반대였으나 2021년 이후 빠르게 하락했다. ‘쉬었음’ 계층이 빠르게 늘어난 영향이다. 2005년 15세 이상 생산가능인구의 3.2%(약 123만명)에 불과했던 ‘쉬었음’ 인구는 2015년 이후 증가세가 가팔라져 올해는 5.6%(약 254만명)에 이르렀다.
특히 20대에서 ‘쉬었음’ 계층이 크게 늘었다. 2005년부터 2025년까지 20대 생산가능인구는 694만명에서 575만명으로 17% 줄었지만, 같은 기간 ‘쉬었음’ 인구는 25만명에서 41만명으로 64% 증가했다. 이에 따라 20대 ‘쉬었음’ 인구 비중은 2005년 3.6%에서 2025년 7.2%로 두 배가 됐다.
김지연 KDI 연구위원은 “20대 ‘쉬었음’ 인구의 30%가 원하는 일자리를 찾기 어렵다고 답했고, 통학이나 취업 준비 인구 증가가 멈춘 것은 청년층의 노동시장 참여 의지가 약화됐음을 보여준다”며 “양질의 일자리 부족과 노동시장 이중구조 심화가 청년들의 취업 의욕을 약화시키고 있다”고 지적했다.
구인·구직 플랫폼의 확산으로 일자리와 구직자를 연결하는 매칭 기술의 발전도 실업률을 낮추는 데 영향을 미쳤다고 분석됐다. KDI는 일자리 매칭 효율성의 개선 속도가 실제보다 완만했다고 가정할 경우, 2025년 실업률이 0.2~0.4%포인트 높았을 것으로 추정했다.
김 연구위원은 “매칭 효율성을 높이기 위한 노력을 지속하는 한편 노동시장 이중구조를 완화하기 위한 노력을 병행해 노동시장 참여 유인을 강화할 필요가 있다”고 말했다.