인공지능(AI) 경쟁의 중심이 모델 개발에서 산업 현장 적용으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. 생성형 AI 확산과 파운데이션 모델 보급으로 AI 접근성이 높아지면서, 앞으로의 경쟁력은 모델 자체의 성능보다 이를 실제 산업 운영에 얼마나 효과적으로 결합하느냐에 달려 있다는 진단이다.
컨설팅 업체 프로스트 앤드 설리번(Frost & Sullivan)은 최근 발간한 ‘피지컬 AI 경제의 부상(The Rise of the Physical AI Economy)’ 보고서에서 AI 경제의 경쟁 기준이 변화하고 있다고 밝혔다. 초기 AI 경쟁이 더 나은 지능을 구현하는 기술 개발에 집중됐다면, 이제는 AI를 산업 현장의 반복 가능한 성과로 연결하는 능력이 핵심 변수로 부상하고 있다는 것이다.
보고서는 파운데이션 모델 확산으로 AI 활용의 문턱이 빠르게 낮아지고 있으며, 모델 간 성능 격차도 점차 줄어드는 추세라고 지적했다. 이에 따라 기업 간 경쟁은 더 우수한 모델의 보유 여부보다 AI를 생산, 운영, 물류, 장비, 데이터 시스템에 어떻게 통합하는지로 이동하고 있다고 설명했다.
이 같은 흐름 속에서 피지컬 AI도 본격적인 산업 적용 단계에 들어서고 있다고 평가했다. 피지컬 AI는 AI가 디지털 공간에 머무르지 않고 로봇, 설비, 차량, 물류 시스템, 반도체 장비 등 물리적 산업 자산과 결합해 실제 운영에 참여하거나 운영을 최적화하는 영역을 의미한다.
프로스트 앤드 설리번은 피지컬 AI가 완전히 새로운 개념이라기보다, 여러 기술의 성숙이 동시에 진행되면서 실제 산업 적용 기반이 형성된 영역이라고 설명했다. AI 모델의 인식과 추론 능력이 고도화되고, 로보틱스 기술과 GPU 기반 컴퓨팅 인프라가 발전하며, 산업 현장 데이터가 축적된 것이 피지컬 AI 확산의 배경으로 꼽힌다.
이러한 변화는 이미 주요 산업 전략에서도 나타나고 있다. 현대자동차그룹의 로보틱스 투자 확대는 로봇 기술이 연구개발 단계를 넘어 실제 운영 자산으로 이동하고 있음을 보여준다. 반도체 장비 기업들 역시 생산 장비에 AI 기능을 적용하며 공정 효율과 생산성 개선을 추진하고 있다.
피지컬 AI 확산이 가장 빠르게 나타나는 분야 중 하나는 제조업이다. 제조 현장에서는 생산 계획, 설비 운영, 품질 관리가 데이터를 기반으로 통합되면서 공정 단위의 최적화가 가능해지고 있다. 이는 단순한 개별 공정 자동화를 넘어, 생산 시스템 전체의 운영 효율을 관리하는 방향으로 제조 경쟁력이 이동하고 있음을 의미한다.
모빌리티 산업에서도 변화가 뚜렷하다. 차량은 더 이상 단순한 이동 수단에 머무르지 않고, 데이터와 소프트웨어를 기반으로 움직이는 운영 플랫폼으로 전환하고 있다. 이에 따라 경쟁의 중심도 차량 판매에서 자율주행, 차량 데이터, 플릿(Fleet) 운영 등 이동 시스템 전반의 효율 관리로 확장되고 있다.
물류 산업은 피지컬 AI 적용 효과가 비교적 빠르게 나타날 수 있는 영역으로 평가된다. 창고 운영, 배송, 경로 최적화 등 표준화된 작업과 대규모 운영 데이터를 보유하고 있기 때문이다. AI가 물류 프로세스에 결합되면 창고 운영과 배송 계획, 재고 흐름, 운송 경로가 통합적으로 관리되며, 물류 경쟁력은 인력 중심에서 데이터 기반 운영 역량 중심으로 이동하게 된다.
반도체 산업 역시 피지컬 AI 적용 효과가 큰 분야로 꼽힌다. 반도체 생산은 복잡한 공정과 대규모 데이터, 높은 정밀도를 요구하는 대표적인 산업이다. AI는 생산 변동성을 줄이고 수율과 설비 효율을 개선하는 데 활용될 수 있으며, 적용 범위는 공정 제어를 넘어 장비, 소재, 유지보수 영역으로 확대되고 있다.
결국 AI 경쟁의 핵심은 기술 접근성 자체가 아니라 산업 시스템과의 통합 능력으로 이동하고 있다는 분석이다. 프로스트 앤드 설리번은 기업 경쟁력이 앞으로 AI를 얼마나 빠르게 현장에 적용하고, 이를 반복 가능한 운영 성과로 전환할 수 있는지에 따라 갈릴 것이라고 강조했다. 이는 AI 전략의 초점이 ‘무엇을 만들 것인가’에서 ‘어디에 적용해 성과를 낼 것인가’로 이동하고 있음을 보여 준다. 모델 성능 경쟁이 일정 수준 보편화된 이후에는 제조, 물류, 모빌리티, 반도체 등 실제 산업 현장에서 생산성, 효율성, 수율, 비용 절감으로 연결되는 피지컬 AI 역량이 새로운 경쟁 기준이 될 전망이다.
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