기술경영경제학회 2026년 하계학회: '피지컬 AI', 소프트웨어 이후의 격차를 묻다

 

AI 소프트웨어 시대의 종언? 이제 '피지컬 AI'와 하드웨어가 미래를 결정한다.

#기술경영경제학회#AI 하드웨어#로봇공학

목차

1. AI 소프트웨어의 시대가 저물고 있습니다.
2. 조달청 입찰과는 무관하지만, AI와 로봇 산업의 미래를 조망하다
3. KCL의 성장 서사: 초격차는 어떻게 만들어지는가
4. 향후 전망: 공공과 민간의 새로운 협력 모델, '제도 빌딩'의 시대

 AI 소프트웨어의 시대가 저물고 있습니다. 진짜 격차는 이제 하드웨어, 즉 '피지컬 AI'에서 결정됩니다.

지난 7월 2일, 제주에서 열린 '2026 기술경영경제학회 하계학술대회' 는 AI 산업의 다음 이정표를 제시하는 중요한 논의로 가득했습니다. 챗GPT와 같은 생성형 AI 서비스들의 성능이 상향 평준화되는 지금, 우리는 새로운 질문에 직면했습니다. 소프트웨어 기술의 격차가 줄어든다면, 미래의 경쟁력은 과연 어디에서 나올까요? 이번 학회는 그 답이 '피지컬 AI', 즉 물리적 세계와 상호작용하는 하드웨어에 있다고 선언했습니다.

핵심 요약

①

AI 기술의 평준화:
생성형 AI 서비스 간 성능 차이가 줄어들면서, 소프트웨어만으로는 차별화가 어려워지고 있습니다.

②

피지컬 AI의 부상:
경쟁의 축이 하드웨어로 이동하고 있습니다. 로봇의 몸체, 센서 등 물리적 지능이 핵심 경쟁력으로 떠올랐습니다.

③

새로운 협력 모델 요구:
기술과 사회의 융합이 가속화되면서, 공공과 민간이 함께 제도를 만들어가는 '제도 빌딩'의 중요성이 강조되었습니다.

조달청 입찰과는 무관하지만, AI와 로봇 산업의 미래를 조망하다

AI 소프트웨어와 피지컬 AI(하드웨어)의 기술 발전 속도와 시장 성숙도를 비교하는 그래프.

피지컬 AI가 던지는 질문: 하드웨어가 미래다

배경은 명확합니다. 이번 학술대회의 첫 기조강연을 맡은 서울대 조규진 교수는 현재 AI 로봇 시장이 중요한 변곡점에 서 있다고 진단했습니다. 전 세계적으로 노동력 부족 현상이 심화되고, VLA(Vision-Language-Action) 모델, 즉 시각과 언어 정보를 행동으로 옮기는 AI 기술이 발전하면서 휴머노이드 로봇 시장이 꿈틀대고 있습니다. 실제로 지난해 전 세계에서 생산된 휴머노이드 로봇은 1만 2000대 에 달했습니다. 이것은 시작에 불과합니다.

조규진 교수가 제안한 '물리적 지능' 로봇의 개념도, 중앙집중형 제어와 분산 모듈형 지능을 비교하여 보여주는 이미지.

하지만 현재의 기술 개발 방식에는 한계가 있습니다. 조 교수는 지금의 로봇이 하나의 거대한 뇌(중앙 처리 장치)가 모든 관절을 통제하는 비효율적 구조라고 지적했습니다. 이 때문에 막대한 데이터와 전력이 소모됩니다. 그는 그 대안으로 '물리적 지능' 개념을 제안했습니다. 사람의 뇌가 기능을 분산하고, 몸이 반사신경으로 뇌의 부담을 덜어주듯 로봇 역시 스스로 형태와 강성을 조절하는 몸체와 부위별 모듈형 지능을 가져야 한다는 것입니다. AI 기술은 곧 평준화될 것입니다.

"AI 기술은 머지않아 빠르게 평준화될 것이며, 앞으로의 결정적 차별화 요소는 하드웨어, 즉 피지컬 AI에서 나올 것입니다." - 조규진 서울대 기계공학부 교수

결국 하드웨어가 관건입니다. 조 교수는 "하드웨어는 발전 속도가 느린 만큼 한 번 기술 격차가 벌어지면 따라잡기가 훨씬 어렵다"며, 제조 경쟁력과 창의성을 갖춘 한국이 반드시 승부를 걸어야 할 분야라고 역설했습니다. 소프트웨어는 빠르게 복제하고 따라잡을 수 있지만, 정교한 하드웨어 기술력은 단기간에 구축하기 어렵기 때문입니다.

글로벌 휴머노이드 로봇 시장의 국가별 투자 규모를 나타내는 비교 차트 (미국, 중국, 한국).

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KCL의 성장 서사: 초격차는 어떻게 만들어지는가

그렇다면 피지컬 AI 시대를 선도하기 위한 기업과 기관은 어떤 전략을 가져야 할까요? 두 번째 기조강연에 나선 천영길 한국건설생활환경시험연구원(KCL) 원장의 발표는 구체적인 해답을 제시했습니다. KCL은 2010년 통합 출범 당시 매출 650억 원 규모의 기관이었지만, 15년 만에 매출 3500억 원 을 달성하며 5배 이상 성장했습니다. 그야말로 압도적인 성장입니다.

KCL의 15년간 매출 성장 추이를 보여주는 막대그래프 (2010년 650억 원에서 2025년 3500억 원으로의 변화를 강조).

5배 이상 15년간 매출 성장

650억 → 3500억 매출액 변화 (2010~2025)

60% 석·박사 인력 비중

천 원장은 이 성장 과정을 '3단 추진체'에 비유했습니다. 이는 기술 중심 기업들이 참고할 만한 좋은 사례입니다.

① 1단계: 성과 중심 보상 체계

2012년, 시험인증기관 최초로 성과연봉제를 도입해 개인, 부서, 기관을 아우르는 3단계 보상 시스템을 구축하며 내부 혁신의 동력을 마련했습니다.

② 2단계: 과감한 선제 투자

에너지 전환이라는 시대 변화에 맞춰 자체 재원 1000억 원 이상 을 전기차 배터리, 전동화 등 미래 산업 인프라에 과감히 투자했습니다. 그 결과 전기차 관련 매출은 4년 만에 6배 이상 증가 했습니다.

③ 3단계: 미래 비전 제시

매출 1000억 원 시절에 '5년 내 3000억 원 달성'이라는 담대한 목표를 세웠고, 이를 조기 달성했습니다. 현재는 '2030년 매출 5000억 원' 을 목표로 AI·디지털 분야에 집중하고 있습니다.

천 원장은 이 모든 성장의 중심에 '사람'이 있다고 강조했습니다. 그는 구성원과의 공감(Empathy), 권한 위임(Empowerment), 비전 실현을 위한 연결(Enabling)을 뜻하는 '3E 기업가정신'을 KCL 성공의 핵심 동력으로 꼽았습니다. 혁신은 결국 사람에게서 나옵니다.

과거의 '이어달리기' 방식과 새로운 '제도 빌딩' 방식의 공공-민간 협력 모델을 비교하는 다이어그램.

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향후 전망: 공공과 민간의 새로운 협력 모델, '제도 빌딩'의 시대

조규진 교수의 '피지컬 AI'와 천영길 원장의 '초격차 성장' 이야기는 결국 하나의 지점에서 만납니다. 바로, 로봇과 같은 새로운 기술이 우리 삶에 들어올 때 필요한 '안전'과 '신뢰'의 문제입니다. 패널토론에서는 이 문제가 집중적으로 다뤄졌습니다. 안준모 기술경영경제학회장은 "일상으로 들어오는 로봇을 어떤 기준으로 인증하고 사회가 허용할 것인가는 기술사업화의 핵심 과제"라고 지적했습니다.

과거에는 공공이 기술성숙도(TRL)에 따라 민간에 바통을 넘기는 '이어달리기' 방식이었습니다. 하지만 AI 시대에는 이런 순차적 모델이 더는 유효하지 않습니다. 이제는 공공과 민간이 처음부터 함께 달리며 제도를 만들어가는 '제도 빌딩(Institution Building)' 이 필요하다는 목소리가 높았습니다. 중국이 로봇 관련 보험 제도를 국가가 설계하고 민간이 상품화하는 모델을 만드는 것이 좋은 예시입니다.

이 '제도 빌딩' 논의가 1~2년 내 구체적인 정책으로 나타날 것으로 봅니다. 가령, 정부는 피지컬 AI 분야의 핵심 하드웨어 기술 R&D에 대한 장기 지원을 확대하고, KCL과 같은 민간 역량을 갖춘 공인 시험인증기관이 로봇의 안전성·신뢰성 검증 기준을 만드는 역할을 주도하게 될 가능성이 있습니다. 단순 자금 지원을 넘어, 시장 진입의 규칙을 함께 만드는 파트너십이 중요해질 것입니다. 이 흐름을 주목해야 합니다.

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