비정형 현실 적응력이 승패 가른다
에지 데이터 확보·학습할 ‘플라이휠’ 구축해야
Article at a Glance
CES 2026은 AI가 스크린을 넘어 물리적 세계의 행위자로 진화하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 원년을 맞았음을 선포하는 자리가 됐다. 피지컬 AI는 센서로 환경을 인식하고 VLA(Vision-Language-Action) 모델로 판단해 로봇과 기계를 직접 제어하는 기술이다. 센서 비용 하락, 에지 컴퓨팅 성숙 등 5가지 기술의 임계점 돌파가 이러한 도약을 가능케 했다. 존디어의 자율주행 트랙터나 휴머노이드 로봇이 보여주듯 이제 경쟁의 핵심은 통제된 환경이 아닌 비정형의 현실 세계에서의 적응력이다. 승패는 ‘데이터 플라이휠’에 달렸다. 실제 현장에 로봇을 배포해 에지 케이스 데이터를 수집하고 이를 모델 학습에 반영하는 선순환 구조를 구축한 기업만이 구조적 해자를 갖는다. 제조 강국 한국에는 위기이자 기회다. 기존의 제조 역량을 피지컬 AI 경쟁력으로 전환하는 전략적 선택이 시급하다.
새로운 전장의 서막
CES 2026 전시장을 둘러보면서 문득 이런 생각이 들었다. ‘AI 혁신은 이제 어디로 향하는가?’ 눈길 닿는 거의 모든 제품에 AI라는 꼬리표가 붙어 있었다. 화려한 로봇이 손을 흔들고, 자동차는 운전자 없이 움직이며, 가전은 스스로 학습한다고 한다. 그러나 현장의 뜨거운 열기 속에서도 의문은 떠나지 않았다. 과연 무엇이 진짜 새로운 변화이고, 어디까지가 일시적 과장일까?
2024년 라스베이거스를 찾았을 때 필자의 머릿속에 맴돌던 의문이기도 하다. 모든 기업이 AI를 외치는데 이것이 정말 이전의 디지털 전환과 근본적으로 다른 무엇인가? 당시 필자는 그에 대한 답으로 ‘지능구독시대(IQ-as-a-Service)’를 제시했다.
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소프트웨어를 구독하는 시대를 넘어 AI 모델이라는 ‘제3의 지능’을 구매해 사용하는 새로운 패러다임이 열린다는 선언이었다.
2025년에는 ‘AI 내재화’가 화두였다. 클라우드에 의존하던 AI가 디바이스 안으로 들어오기 시작했다. 온디바이스 AI 칩이 스마트폰과 PC에 탑재되고 에지 컴퓨팅이 산업 현장으로 확산됐다. AI가 더 이상 서버실의 전유물이 아니라 우리 손안의, 우리 곁의 기술이 되기 시작한 것이다.