[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 2026년 인공지능(AI) 기술의 또 한 차례 이정표가 예고됐다. 지난 2022년 11월 오픈AI의 챗GPT를 필두로 한 생성형 AI에 이어 이른바 피지컬 AI(physical AI)의 거대한 조류가 본격화될 전망이다.

묻는 말에 답하고 그림이나 동영상을 제작해 주는 AI가 모니터 밖으로 나와 도로와 공장과 가정집까지 실제 세상에 확산된다는 얘기다. 소프트웨어 서비스에 머무는 AI가 물리의 영역으로 확대된다는 것. 2026년이 거대한 조류의 본격적인 출발점이라는 데 공감대가 형성됐다.

연초 미국 라스베이거스에서 열린 CES(국제전자제품박람회) 2026에서 이 같은 흐름이 뚜렷하게 확인됐다. 'AI Everywhere'를 슬로건으로 내세운 이번 CES는 휴머노이드와 자율주행, AI 칩 등 피지컬 AI 및 체화(Embodied) AI 시대의 개막을 알리는 기술과 제품이 봇물을 이뤘다.

젠슨 황 엔비디아(NVDA) 최고경영자(CEO)는 '실물 AI'의 챗GPT 순간이 도래했다고 선언했고, CES 현장은 AI 기술의 임계점 돌파를 실감하게 했다.

AI 도구를 활용해 주요 컨설팅사와 투자은행(IB)의 보고서, CES 2026 공식 자료와 빅테크의 투자 계획을 문장 단위까지 해부해 분석한 결과 피지컬 AI의 트렌드는 단순한 유행어가 아니라 생성형 AI 이후 자본과 기업의 다음 무대가 어디인지 가리키는 키워드라는 사실이 보다 명확하게 확인됐다.

◆ 모니터를 벗어난 AI, 다음 행보는 = 먼저 개념부터 짚어볼 필요가 있다. 딜로이트는 '2026 테크 트렌드(2026 Tech Trends)' 보고서에서 피지컬 AI를 '비전·언어·추론·제어 기능을 갖춘 AI가 로봇·자율 시스템에 탑재돼 복잡한 현실 세계 과업을 수행하는 단계'로 정의했다. 이는 단순한 공장 로봇이나 규칙 기반의 자동화가 아니라 생성형·멀티 모달 AI가 눈과 귀와 뇌의 역할을 하는 시스템 전체를 의미한다.

맥킨지는 CES 이후 공개한 보고서에서 "AI는 이제 텍스트나 이미지, 코드 생성에 머물지 않는다"며 "산업용 로봇·자율주행 차량·드론·웨어러블 디바이스 속으로 들어가 현실 세계를 인식하고 결정을 내리는 역할을 본격적으로 맡기 시작했다"고 주장했다.

이 밖에 테크크런치(TechCrunch)와 벤처캐피털 보고서는 2026년 AI 투자의 무게 중심이 클라우드와 챗봇에서 로봇과 자율 시스템, 스마트 팩토리로 옮겨갈 것이라는 전망을 내놓았다.

AI 도구로 각 리포트 텍스트를 분석해보면 2023~2024년까지만 해도 'AI'라는 단어 주변에 가장 자주 붙던 단어는 챗봇(chatbot), 콘텐츠(content), 코딩(coding), 생산성(productivity)이었다. 반면 2026년 전망에서는 로보틱스(robotics), 자동화(autonomous), 물류(warehouse), 모빌리티(mobility), 공장(factory) 등 물리 세계 관련 단어들이 상위권을 차지한다. 표현만 달라진 것이 아니라 AI가 실제로 움직이는 물체와 공간으로 역할을 확장하고 있음을 보여주는 신호다.

이 같은 흐름이 가장 극적으로 드러난 곳이 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026이었다. CES 조직위원회는 올해 공식 언론 보도에서 "로보틱스와 피지컬 AI가 CES 2026의 핵심 테마"라고 못 박았다. 행사 소개문 첫머리에는 "AI가 자연어 처리와 이미지 생성을 넘어 로봇과 자율 시스템을 통해 물리 세계와 상호작용하는 단계로 진화하고 있다"고 밝혔다.

전시장 구성 역시 이를 뚜렷하게 반영했다. AI 도구를 이용해 CES 공식 기사와 글로벌 테크 매체들의 현장 취재물을 분석해보면 2024~2025년에는 챗GPT, 생성형 AI, 거대언어모델(LLM) 같은 단어가 압도적으로 많이 등장했지만 2026년 기사에서는 휴머노이드(humanoid), 로봇(robot), 물리 AI(physical AI), 모빌리티(mobility), 물류(warehouse)가 상위 키워드로 치고 올라왔다.

◆ 휴머노이드와 모빌리티가 차지한 메인 무대 = 올해 CES에서 관람객들의 시선을 가장 먼저 끈 것은 사람 키 크기의 휴머노이드 로봇과 다양한 서비스 로봇이었다. 미국과 중국, 유럽의 로봇 기업들이 2족 보행 휴머노이드와 물류 창고용 보행 로봇, 호텔·카페·병원용 서비스 로봇을 경쟁적으로 선보인 것.

이들 로봇은 단순히 정해진 동작을 반복하는 수준을 넘어섰다. 카메라와 라이다(LiDAR), 각종 센서를 통해 주변 환경을 인식하고, 클라우드 혹은 온디바이스에 탑재된 비전·언어 모델로 상황을 이해한 뒤 사람의 음성이나 제스처 명령에 맞춰 행동을 조정하는 데모 장면이 여러 부스에서 공개됐다.

주요 해외 매체들은 올해 전시장의 주인공은 '말 잘하는 챗봇'이 아니라 생각하고 움직이는 피지컬 AI라고 입을 모았다. AI의 영역이 '씽크(Think)'에서 '액트(Act)'로 확장됐다는 얘기다.

모빌리티 영역에서도 변화는 분명했다. 완성차 업체와 자율주행 스타트업들은 자율주행 택시와 라스트마일 배송 로봇, 자율주행 트럭, 항만·공항용 무인 운송 시스템을 대거 전시했다. 이들은 차량 제어 소프트웨어와 생성형 AI 어시스턴트를 결합해 주행·주차·경로 선택은 자율 시스템이 맡고, 실내 경험과 인터페이스는 대화형 AI가 담당하는 구조를 내세웠다.

물류·제조 전시존에서는 팔레트를 쌓는 로봇, 사람과 나란히 일하는 협동로봇(코봇), 무인 지게차 등이 줄지어 등장했다. 설명 패널에는 'AI 기반 경로 최적화, 충돌 회피, 예측 유지보수' 같은 문구가 공통적으로 등장했다.

이러한 설명을 AI 도구로 키워드 분석한 결과 로보틱스에 붙는 'AI'가 단순한 홍보 수사가 아니라, 실제로 센서 데이터 학습·고장 예측·동작 계획을 수행하는 기술적 핵심을 가리킨다는 사실이 확인됐다.

◆ 로봇·자율 시스템·스마트 팩토리 '투자 자금 블랙홀' = 피지컬 AI가 일시적 유행에 그치지 않을 것이라는 근거는 기업들의 투자 계획에서 더욱 분명해진다.

AI 도구로 2025~2026년 빅테크와 제조·물류 기업의 IR 자료 및 자본지출(CAPEX) 계획을 분석해 보면 클라우드와 데이터센터용 AI 투자 못지않게 로봇·자율 시스템·스마트 팩토리에 대한 지출 항목이 빠르게 늘고 있다는 사실이 드러난다.

글로벌 IT·플랫폼 기업들은 2026년 사업 전략에서 로봇 운영체제, 자율주행·드론 플랫폼, 공장 자동화용 AI 솔루션을 핵심 성장 축으로 제시했다. 일부 기업은 모든 물리적 프로세스에 AI 코파일럿을 붙이겠다고 선언했고, 또 다른 기업은 이른바 '로봇을 위한 GPT'를 개발해 물류·제조·서비스 현장에 공급하겠다는 계획을 제시했다.

AI 칩·클라우드 기업들도 CES 기간 발표에서 차세대 성장 동력이 데이터센터용 가속기에만 있지 않고, 공장·창고·차량에 들어가는 온디바이스 AI 칩에 있다고 강조했다. 공개된 로드맵에는 로봇팔과 휴머노이드, 드론용 시스템온칩(SoC)과 산업용 카메라·센서와 직접 연결되는 엣지 AI 모듈이 포함돼 있다.

산업용 로봇·자동화 업체에 대한 시장조사를 AI로 종합해 보면, 2023~2024년까지는 파일럿 프로젝트와 PoC(개념검증)가 중심이었다는 점이 드러난다. 하지만 2026년 설비투자 계획에는 생산 라인 전체를 AI 기반 로봇으로 전환하는 프로젝트가 점차 늘어나는 추세가 뚜렷하다.

글로벌 물류 기업과 대형 소매 업체들도 마찬가지. 창고 피킹 로봇과 라스트마일 배송 로봇, 무인 계산 카메라 시스템을 수십 개 단위가 아닌 수백, 수천 개 단위로 확대 도입하는 계획을 발표했다.

AI 도구를 이용한 투자 설명서 분석에 따르면 기업들은 재고·배송 데이터가 실시간으로 축적돼 AI 학습에 쓰이고 운영 효율이 개선된다는 점을 중요한 투자 근거로 제시하고 있다.

한편에서는 피지컬 AI를 축으로 한 거대한 전환이 인구 절벽에서 비롯된 구조적 기회라고 주장한다. 보도에 따르면 2033년까지 미국 제조업 노동력이 200만명 부족할 전망이고, 일본과 독일의 상황은 더욱 심각하다.

◆ 피지컬 AI 시대 개막, 세 가지 변수 = 최근까지 AI가 금융과 광고, 콘텐츠 분야에서 거대한 가치를 만들어내는 반면 물리 세계에서는 주로 이미지 분류나 간단한 로봇 제어에 머물러 있었다. 2026년부터는 휴머노이드와 자율주행, 창고 로봇과 드론, 스마트 팩토리 등 난이도가 높은 작업에 AI가 본격 투입될 전망이다.

2026년은 거대한 전환의 출발선이라는 데 시장 전문가들은 입을 모은다. AI가 텍스트와 이미지를 넘어 현실을 움직이는 손과 발을 얻기 시작한 해이며, 기업의 설비 투자와 각국 규제가 그 새로운 손발을 어디에, 얼마나 허용할지를 시험하는 첫해이기도 하다.

지금부터 변수는 세 가지로 요약된다. 첫째, AI가 어떤 물리 영역부터 잠식해 들어가는지를 살펴봐야 한다. 물류와 제조, 에너지, 건설처럼 데이터가 풍부하고 안전 기준이 비교적 명확한 산업은 전환 속도가 빠를 가능성이 크다. 반면 의료와 돌봄, 군사 분야처럼 규제와 윤리, 책임 문제가 복잡한 영역은 훨씬 완만한 채택 곡선을 그릴 가능성이 높다는 전망이 지배적이다.

둘째, 데이터와 인프라, 칩 생태계에 주목해야 한다. 피지컬 AI는 모니터 속 챗봇보다 훨씬 많은 센서 데이터와 안정적인 통신·전력 인프라, 그리고 특화된 엣지 AI 칩을 필요로 하기 때문이다. AI의 다음 승자는 알고리즘 회사만이 아니라, 전력과 네트워크, 공장과 로봇 인프라를 쥔 기업이라는 주장은 이 같은 맥락으로 해석된다.

마지막으로, 규제와 사회적 합의의 속도를 관찰해야 한다. 피지컬 AI는 사람과 같은 공간을 공유하고 때로는 사람의 생명과 안전에 직접 영향을 준다. 각국이 어떤 기준으로 안전과 책임을 규정하고, 노동·복지 정책을 어떻게 조정하는가에 따라 같은 기술이라도 확산 속도와 시장 규모는 크게 달라질 수 있다.

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