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과기정통부, 피지컬 AI 풀스택 전략 공개…데이터부터 월드모델까지 국산화 시동

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과기정통부가 K-문샷 프로젝트의 한 축으로 피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략을 공개했다. 로봇 행동 데이터, 피지컬 AI 파운데이션 모델, 월드모델, 온디바이스 컴퓨팅 플랫폼, 인재와 인프라까지 묶어 미국·중국 의존을 줄이겠다는 구상이다.

  • 1

    과기정통부가 피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략을 발표함

  • 2

    데이터, 파운데이션 모델, 플랫폼, 인재, 인프라를 묶은 풀스택 접근을 강조함

  • 3

    월드모델 국산화를 위해 LG전자, 마음AI, KT, 한국과학기술원, 서울대 등이 참여한 컨소시엄이 착수함

  • 4

    농업, 국방, 돌봄 등 실제 물리 환경 산업으로 확산하는 것이 목표

정부가 피지컬 AI를 ‘풀스택’으로 잡기 시작함

  • 과기정통부가 K-문샷 프로젝트 중심으로 ‘피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략’을 공개함

    • 목표는 범용 피지컬 AI 기술을 데이터, 파운데이션 모델, 플랫폼, 인재, 인프라까지 전부 묶어 고도화하는 것
    • 이후 농업, 국방, 돌봄 같은 실제 산업 영역으로 확산시키겠다는 구상임
  • 여기서 말하는 피지컬 AI는 챗봇보다 훨씬 빡센 분야임. AI가 현실 세계의 물체, 공간, 센서, 로봇 동작을 다뤄야 하기 때문임

    • 휴머노이드나 범용 로봇 플랫폼처럼 물리 환경에서 작동하는 시스템이 중심에 있음
    • 그래서 단순히 모델 하나 잘 만든다고 끝나는 게 아니라 데이터, 반도체, 센서, 소프트웨어, 컴퓨팅 인프라가 같이 필요함

핵심은 데이터, 월드모델, 온디바이스 플랫폼

  • 정부는 먼저 로봇 행동 데이터 같은 범용·분야별 데이터를 한곳에 모으고 종합 관리 체계를 만들 계획임

    • 기업의 데이터 학습과 실증도 지원하겠다고 밝힘
    • 피지컬 AI에서는 실제 행동 데이터가 부족하면 모델이 현실에서 삐끗하기 쉬워서, 데이터 집적 자체가 경쟁력임
  • 기술 축은 크게 3개로 잡힘. 피지컬 AI 파운데이션 모델, 월드모델, 온디바이스 특화 컴퓨팅 플랫폼임

    • 월드모델 국산화를 위해 LG전자, 마음AI, KT, 한국과학기술원(KAIST), 서울대 등이 참여한 컨소시엄이 이미 기술 확보에 착수함
    • 지난 6월에는 ‘피지컬 AI 선도 기술 개발’ 착수 보고회도 열렸음
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    participant 정부
    participant 데이터플랫폼
    participant 연구컨소시엄
    participant 기업
    participant 현장산업
    정부->>데이터플랫폼: 로봇 행동 데이터 집적 추진
    정부->>연구컨소시엄: 월드모델 국산화 과제 착수
    연구컨소시엄->>기업: 파운데이션 모델·플랫폼 기술 제공
    기업->>현장산업: 농업·국방·돌봄 적용 수요 발굴
    현장산업-->>정부: 실증 결과와 인프라 수요 환류

중요

> 이 전략의 포인트는 ‘AI 모델 국산화’ 하나가 아니라, 로봇 데이터부터 AI 반도체·센서·컴퓨팅 인프라까지 한 묶음으로 가져가겠다는 데 있음.

미국·중국 의존을 줄이겠다는 메시지

  • 과기정통부는 피지컬 AI 얼라이언스 2기도 실행 중심으로 출범시켰음

    • 외산 솔루션 의존을 줄이고 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결하는 데 초점을 둠
    • 최근 3대 메가프로젝트 국민보고회에서도 피지컬 AI 인프라 투자를 대폭 확대하겠다고 밝힘
  • 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관의 메시지도 꽤 직접적임. 미국과 중국의 기술력에 종속되지 않고 한국 자체 기술력을 확보해야 한다는 것

    • 피지컬 AI는 산업 현장과 국방, 돌봄까지 이어질 수 있어서 단순 신산업이 아니라 기술 주권 이슈로 보는 분위기임
    • 개발자 입장에서는 로봇 운영체계, 엣지 추론, 센서 데이터 처리, 월드모델 학습 같은 영역에서 국내 프로젝트와 수요가 늘어날 가능성이 큼

기술 맥락

  • 이번 전략에서 정부가 고른 방식은 ‘한두 개 모델 개발’이 아니라 풀스택 확보예요. 피지컬 AI는 모델이 좋아도 로봇 행동 데이터, 센서, 반도체, 온디바이스 추론 환경이 받쳐주지 않으면 실제 현장에서 돌아가기 어렵거든요.

  • 월드모델이 핵심으로 들어간 이유는 로봇이 현실에서 행동하려면 다음 상태를 예측해야 하기 때문이에요. 팔을 뻗으면 물체가 어떻게 움직일지, 이동하면 주변 환경이 어떻게 바뀔지 예측하지 못하면 안정적인 자동화가 힘들어요.

  • 온디바이스 플랫폼도 같은 맥락이에요. 피지컬 AI는 클라우드 왕복 지연이 길면 반응이 늦고, 국방이나 제조 현장처럼 네트워크 제약이 있는 곳에서는 아예 쓰기 어렵거든요. 그래서 기기 내부에서 빠르게 판단하는 구조가 중요해져요.

  • 정부가 미국·중국 종속을 언급한 건 기술 레이어가 서로 연결돼 있기 때문이에요. 모델만 외산이고, 반도체도 외산이고, 로봇 제어 소프트웨어도 외산이면 산업 확산 단계에서 선택권이 줄어들 수밖에 없어요.

피지컬 AI는 모델만 잘 만든다고 되는 분야가 아니라 데이터, 센서, 로봇, 반도체, 온디바이스 플랫폼이 한꺼번에 맞물려야 한다. 정부가 ‘풀스택’을 말한 건 결국 종속을 줄이려면 어느 한 레이어만 가져서는 안 된다는 판단에 가깝다.

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