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[IT뉴스]AI가 공간을 읽기 시작했다…피지컬 AI 시대의 도래 [트랜D]

온카뱅크관리자

2026-04-22 09:07:30

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 지난 3월 16일(현지시각) 미국 세너제이에서 열린 연례 개발자 콘퍼런스 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2026’에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 키노트가 끝날 즈음, 무대 위로 뜻밖의 존재가 걸어 나왔다. 디즈니 ‘겨울왕국’의 눈사람 올라프다. 사전에 프로그래밍한 로봇이 아니라 엔비디아 옴니버스 기반 시뮬레이션으로 구동하는 피지컬 인공지능(AI)이다. 올라프는 전시회장을 걸어 다니고 실시간으로 대화했다. 
 올라프의 등장은 이날 키노트의 핵심 메시지를 압축해 보여준다. 젠슨 황은 생성형 AI의 방향은 물리적인 융합이 될 거라고 말한 바 있다. 그는 모든 산업 기업은 로보틱스 기업이 될 것이라고 말했다. 이제 AI가 챗봇과 코딩 도구라는 2차원 화면을 벗어나, 물리적인 공간으로 진출하고 있다는 신호다. 이른바 피지컬 AI가 도래했다. 
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 <img alt="엔비디아의 GTC 2026에 디즈니 '겨울왕국'의 올라프가 등장했다. 엔비디아 옴니버스 기반 시뮬레이션으로 구동하는 피지컬 AI다. 올라프는 전시회장을 걸어다니며 실시간으로 대화할 수 있다. 사진 엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/joongang/20260422090137699jbke.jpg" data-org-width="1279" dmcf-mid="HzflI9CETh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/joongang/20260422090137699jbke.jpg" width="658">
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 엔비디아의 GTC 2026에 디즈니 '겨울왕국'의 올라프가 등장했다. 엔비디아 옴니버스 기반 시뮬레이션으로 구동하는 피지컬 AI다. 올라프는 전시회장을 걸어다니며 실시간으로 대화할 수 있다. 사진 엔비디아
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 AI, 무엇이 달라지는가 피지컬 AI란 AI가 디지털 화면 안에 머무르지 않고 현실의 물리적 환경을 인지하고, 판단하고, 행동하는 기술을 통칭한다. 산업용 로봇과 휴머노이드·자율주행차·드론·수술용 로봇·스마트 장비까지 폭넓은 분야를 포함한다. 기존 로봇이 사전에 프로그래밍한 동작을 반복했다면 피지컬 AI는 컴퓨터 비전, 강화학습, 센서 융합을 통해 스스로 적응하고 학습한다. 공장 조립라인에서 불량을 스스로 판별하는 로봇, 수술실에서 의사의 손을 보조하는 로봇팔, 복잡한 도심을 스스로 주행하는 택시가 모두 피지컬 AI의 영역이다. 
 피지컬 AI는 지난해부터 크게 주목받기 시작했다. 가트너는 2026년 10대 전략 기술 트렌드에 피지컬 AI를 포함시켰다. 피지컬 AI가 로봇·드론·스마트 장비에 지능을 불어넣어 현실 세계에서 감지하고, 결정하고, 행동하게 한다고 정의했다. 또한 가트너는 2029년까지 물리적 세계에서 활동하는 AI 에이전트가 디지털 AI 대비 10배 많은 데이터를 생성할 것으로 전망했다. 맥킨지 글로벌 연구소는 지난해 11월 발표한 보고서에서 미래의 업무는 사람, AI 에이전트, 로봇의 파트너십이 될 것이라며 AI와 로보틱스가 이론적으로 미국 전체 업무의 57%를 자동화할 수 있다고 분석했다. 
 엔비디아의 GTC 2026은 이러한 전망이 현실로 전환되는 장면을 보여줬다. 전시장에는 110대 이상의 로봇이 등장했고, 엔비디아 플랫폼 위에서 로봇을 개발하는 기업도 크게 늘었다. 엔비디아는 피지컬 AI를 위한 월드 파운데이션 모델 시뮬레이션 프레임워크를 업데이트했고, 로봇 개발을 위한 모델도 공개했다. 글로벌 로봇 기업들은 엔비디아의 프레임워크를 시스템에 통합하기 시작했다. 
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 <img alt="다양한 분야에서 사용되는 피지컬 AI. 엔비디아의 GTC 2026에는 110대 이상의 로봇이 등장했고 엔비디아 플랫폼 위에서 로봇을 개발하는 기업도 크게 늘었다. 사진 제미나이" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/joongang/20260422090138951pfeq.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="XcgpFL3GhC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/joongang/20260422090138951pfeq.jpg" width="658">
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 다양한 분야에서 사용되는 피지컬 AI. 엔비디아의 GTC 2026에는 110대 이상의 로봇이 등장했고 엔비디아 플랫폼 위에서 로봇을 개발하는 기업도 크게 늘었다. 사진 제미나이
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 AI가 읽지 못하는 데이터, 그것을 읽는 디바이스 피지컬 AI의 가장 큰 병목은 데이터다. AI 학습에 쓸 인터넷 데이터가 사실상 소진된 ‘피크 데이터’ 시대에 엔비디아는 시뮬레이션으로 돌파구를 찾겠다며 ‘피지컬 AI 데이터 팩토리 블루프린트’를 GTC 2026에서 공개했다. 데이터 문제를 컴퓨팅 문제로 전환하겠다는 전략이다. 
 다만 여기에는 큰 맹점이 있다. 지금까지 생성형 AI가 주로 학습한 데이터는 인터넷의 텍스트·이미지·코드다. 인간이 쓴 책을 대량으로 학습하기는 했지만, 이마저도 결국 텍스트 데이터다. 사람이 실제로 생활하고 이동하며 생산하는 물리적 데이터는 수집조차 되지 않은 채 사라지고 있다. 사무실에서 직원들이 어떤 동선으로 움직이는지, 슈퍼마켓에서 고객이 어떤 순서로 상품을 집어 드는지. 온라인상의 데이터만으로는 이 간극을 메울 수 없다. 
 이런 간극을 메우기 위한 디바이스가 최근 주목받고 있다. 대표적인 게 AI 스마트 글래스다. 메타의 스마트 글래스는 지난해에만 700만 대 이상 판매됐다. 내장 카메라와 마이크로 사용자의 시야와 대화를 실시간으로 저장하고 AI가 이를 분석해 사물 인식·번역·내비게이션 등에 활용한다. 사람이 보는 것을 AI가 함께 보고, 사람이 듣는 것을 AI가 함께 듣는 셈이다. 
 산업 현장에서는 로봇이 같은 역할을 한다. 공장에 배치된 로봇은 작업 환경을 센서로 끊임없이 스캔하며 공간 데이터를 축적한다. 올라프 로봇이 디즈니 테마파크를 걸어 다니는 것 자체가 그 공간의 물리적인 데이터를 실시간으로 수집하는 행위이기도 하다. 
 이것이 엔비디아가 젯슨(Jetson) 같은 AI 컴퓨팅에 투자하는 이유다. 젯슨은 로봇의 두뇌인 동시에 물리적 공간의 데이터를 실시간으로 수집하고 처리하는 AI 컴퓨터다. 공간에 AI가 들어가면, 그 공간 자체가 데이터 소스가 된다. 디지털 데이터가 텍스트라는 1차원이었다면, 물리적 공간 데이터는 시간(Time), 행동(Action), 공간(Space)이 결합된 3차원이다. 이 ‘공간 3D 데이터’야말로 AI가 물리적 세계를 이해하는 데 필요한 새로운 학습 자원이다. 
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 <img alt="AI와 엣지 컴퓨팅을 위해 설계된 고성능 임베디드 컴퓨팅 플랫폼인 엔비디아 젯슨. 엔비디아 GPU 아키텍처를 기반으로 하며 다양한 시리즈 모델로 산업 분야별 AI 프레임워크를 제공한다. 사진 엔비디아" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/joongang/20260422090140179igow.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="ZLHndYJ6lI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/22/joongang/20260422090140179igow.jpg" width="658">
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 AI와 엣지 컴퓨팅을 위해 설계된 고성능 임베디드 컴퓨팅 플랫폼인 엔비디아 젯슨. 엔비디아 GPU 아키텍처를 기반으로 하며 다양한 시리즈 모델로 산업 분야별 AI 프레임워크를 제공한다. 사진 엔비디아
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 디바이스를 넘어 공간 자체가 AI가 되다 스마트 글래스와 로봇은 피지컬 AI의 첫 단계다. 사람이 착용하거나 공간에 배치한 개별 디바이스가 데이터를 수집하고 AI가 분석한다. 그러나 궁극적인 방향은 디바이스가 아니라 공간 그 자체가 지능을 갖는 것이다. 
 영화 ‘아이언맨’의 자비스를 떠올려보자. 자비스는 특정 디바이스에 갇혀 있지 않다. 공간 전체를 인지하고 상황을 판단하며, 물리적으로 대응한다. 이 개념을 업계에서는 ‘앰비언트 인텔리전스(Ambient Intelligence)’라 부른다. 센서와 AI가 벽이나 조명 등 환경 곳곳에 스며들어 사용자가 별도로 명령하지 않아도 상황을 인지하고 능동적으로 반응하는 것이다. AI 스피커에게 “불 꺼줘”라고 말해야 하는 것이 지금이라면, 밤 11시 침대에 누우면 조명이 자동으로 어두워지고 에어컨이 수면 모드로 전환되는 게 앰비언트 인텔리전스다. 
 시장 조사 기관 SNS 인사이더는 앰비언트 인텔리전스 시장이 지난해 326억 달러(약 47조9000억원)에서 2035년 2656억 달러(약 390조3000억원)로 성장할 것으로 전망했다. 앰비언트 인텔리전스는 피지컬 AI가 향하는 최종 목적지다. 로봇 한 대가 똑똑해지는 게 아니라 집과 사무실, 공공장소 전체에 AI가 스며들어 공간 자체가 사용자를 이해하고 반응하는 시대가 열린 것이다. 
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 앰비언트 인텔리전스는 특정 디바이스에 갇혀 있지 않다. 공간 전체를 인지하고 상황을 판단하며 물리적으로 대응한다. 사진 제미나이
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 다음 AI의 물결은 피지컬 AI 다만 과제도 분명하다. 올라프 로봇은 GTC 2026 무대에서 갑자기 횡설수설하다 마이크가 꺼졌다. 시뮬레이션과 현실 사이의 간극은 여전히 크다. 스마트 글래스가 수집한 영상이 외부로 전송돼 개인 정보 유출 논란이 된 사례에서 보듯, 물리적인 데이터 수집은 프라이버시라는 근본적인 문제를 수반한다. 모니터 화면이 아닌 실제 공간에서 데이터를 수집해야 하므로 이와 관련한 센서, 마이크 등 여러 기기는 물론 이를 관리할 지능형 시스템도 필요하다. 
 AI의 첫 번째 물결이 ‘인지(Perception)’였고, 두 번째가 ‘생성(Generation)’이었다면 세 번째 물결은 ‘물리적 행동(Physical Action)’이 될 가능성이 높다. 스크린 속 텍스트를 넘어 우리가 숨 쉬는 공간 자체가 AI의 다음 학습장이 되는 셈이다. 
 윤준탁 IT 칼럼니스트
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