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SK텔레콤, 피지컬 AI 스타트업 8곳 모아 로보틱스 생태계 키운다 [경제일보] SK텔레콤이 피지컬 AI·로보틱스 스타트업 8개사와 공동 실증 방안을 논의했다고 7월 31일 밝혔다. 간담회는 7월 30일 서울 종로구 SK 서린사옥에서 열렸다. 피지컬 AI는 로봇이 현실 세계를 인식하고 스스로 판단해 행동하도록 하는 기술이다. 챗봇처럼 화면 안에서 답을 내놓는 데 그치지 않고 물리적 작업을 수행한다는 점에서 구분된다. 참석 기업은 가우스랩스, 리얼월드, 마키나락스, 씨메스로보틱스, 위로보틱스, 유일로보틱스, 컨피그인텔리전스, 홀리데이로보틱스 8곳이다. 휴머노이드와 웨어러블 로봇, 산업용 협동로봇, 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등을 다룬다. 협동로봇은 사람과 같은 공간에서 상호작용하는 산업용 로봇이고, RFM은 로봇이 여러 작업을 인식하고 계획해 수행하도록 돕는 AI 모델이다. SK텔레콤과 SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 임원이 함께했다. 8곳 가운데 가우스랩스는 순수 외부 스타트업으로 보기 어렵다. SK하이닉스가 2020년 자본금 5500만 달러를 전액 출자해 미국 실리콘밸리에 세운 산업용 AI 회사다. 간담회의 배경에는 하반기 출시를 준비 중인 로봇 학습 플랫폼이 있다. SK텔레콤은 SK하이닉스와 구축한 제조 AI 디지털 트윈 플랫폼을 로봇 작업 데이터 생성으로 넓히고 있다. 7월 23일에는 회사가 국제전기통신연합 전기통신표준화부문(ITU-T)에 제안한 '로봇 데이터 팩토리(RDF) 연동 구조 및 방식'이 신규 표준화 과제로 채택됐다고 발표했다. 로봇 학습 데이터를 만들고 주고받는 규격을 국제 표준으로 밀어 올리려는 시도다. 이번 자리에서 SK텔레콤이 스타트업들과 집중적으로 다룬 것도 디지털 트윈 공간에서 RFM 학습용 데이터를 만드는 방안이다. 로봇 AI를 훈련시키려면 대규모 동작 데이터가 필요한데 로봇 기종과 소프트웨어마다 수집 방식이 달라 호환이 어렵다. 플랫폼이 팔리려면 데이터를 넣을 로봇 기업이 먼저 붙어야 한다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 7월 들어 잇달아 내놓은 AI 사업 행보의 연장선에 있다. 회사는 7월 21일 AI 사업 파트너로 삼을 스타트업 발굴 계획을 밝혔고, 7월 23일에는 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 신설을 발표했다. 정재헌 대표 체제에서 통신 사업의 무게중심을 AI 인프라와 산업 AI로 옮기는 작업이 이어지고 있다. 참석자들은 제조와 물류, 서비스 현장의 공동 실증 방안을 논의했다. AI 반도체와 AI 데이터센터, 디지털 트윈, AI 모델 분야의 SK그룹 역량을 스타트업 기술과 결합하는 방안도 다뤘다. SK텔레콤은 앞으로 로봇 하드웨어와 데이터, 모델 전반으로 협력 대상을 넓혀 개방형 생태계를 만들겠다고 밝혔다. 유경상 SK텔레콤 AI CIC장은 "피지컬 AI 산업에서는 반도체부터 로봇 파운데이션 모델, 응용 서비스에 이르는 풀스택 AI 생태계가 유기적으로 연결될 때 비로소 실질적인 혁신이 가능하다"며 "국내 피지컬 AI 스타트업과의 파트너십을 지속 확대하겠다"고 말했다.2026-07-31 10:24:19
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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.2026-06-09 17:34:27
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