피지컬 AI는 미국 제조업을 구원할 수 있을까

조지아주 라파예트에 있는 GE어플라이언스의 약 10만㎡ 규모 조리기기 공장 조립라인에서는 사람과 로봇이 나란히 일한다. 대형 자동화 로봇팔이 전자레인지를 뒤집어 노동자들이 밑면에 배선 작업을 할 수 있게 해주며, 함께 속도를 내 15초마다 한 대씩 생산한다.

전체 작업 공정은 센서와 카메라로 감시되며, 여기서 수집된 데이터는 머리 위의 대형 화면에 표시되고 마진율이 낮기로 악명 높은 소비재 산업에서 마지막 한 방울의 생산성까지 쥐어짜 내려는 관리자들에게 실시간으로 전달된다.

"사람이 앉아서 매일 수천 대의 제품을 검사하다 보면 딴생각이 들기 쉽고 힘들어요. 무감각해지는 일인 데다 솔직히 말해서 사람들은 이 일을 그다지 잘하지 못하죠." 중국계 소유인 이 회사의 빌 굿 제조 총괄은 말했다. "하지만 AI 시각인식 시스템은 지치는 법도, 놓치는 법도 없어요."

그러나 굿이 정말 기대하는 것은 다음 단계로 추진 중인 작업이다. 회사의 모든 공장, 모든 공정을 실시간으로 디지털 시뮬레이션해 문제가 생기는 즉시 진단하고 대응할 수 있게 하는 것이다. "[이 시스템이] 렌치를 돌릴 수는 없지만 구체적으로 무엇이 잘못됐는지 알려줄 수는 있어요. 그러면 제가 가서 고칠 수 있죠."

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이른바 '피지컬 AI'에 열광하는 이는 굿 총괄만이 아니다. 피지컬 AI는 인간형 휴머노이드 로봇 노동자부터 운영 방식을 실시간으로 스스로 조정하는 자동화 '스마트 팩토리'까지 모든 것을 아우르는 개념이다.

AI가 디지털 영역에서 물리적 영역으로 확장됨에 따라 젠슨 황 엔비디아 창업자는 "모든 제조·산업 기업은 로봇 기업이 될 것"이라고 예측했고, 일론 머스크는 전기차에서 로보택시와 휴머노이드로의 테슬라 전환에 수백억 달러를 쏟아붓고 있다.

이러한 전망은 월스트리트와 실리콘밸리를 들뜨게 하고 있으며 '서비스형 로보틱스'를 제공하는 제조 스타트업들은 소프트웨어 기업을 방불케 하는 높은 기업가치를 인정받고 있다.

엔비디아의 로보틱스·엣지 AI 부문 부사장 디푸 탈라는 회사가 향후 10년간 피지컬 AI 관련 매출이 100억 달러(14조 원)에서 1000억 달러(140조 원)로 늘어날 것으로 예상한다고 밝혔다. "세상에서 일어나는 활동의 90%는 디지털 세계뿐만 아니라 물리적 세계에서 이뤄질 수밖에 없습니다. 바로 그 때문에 피지컬 AI의 기회가 사실상 자릿수가 다를 정도로 훨씬 크다고 믿는 것이죠."

피지컬 AI의 가능성은 워싱턴 정가에서도 기대를 키우고 있다. 미국의 테크 우위가 오랜 쇠퇴를 겪은 제조업을 구하고 국가 경쟁력의 회복을 이끌 것이라는 기대다.

"미국이 제조업에서 과거의 위상을 되찾을 유일한 길은 중국보다 AI를 더 효과적으로 활용하는 거예요." 터프츠대 경제사학자 크리스 밀러는 말했다.

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미국 국방부는 특히 피지컬 AI가 자국 방위산업 기반에 활력을 불어넣을 가능성에 주목한다. 미국 방위산업은 심각한 군수품 부족과 격화하는 중국과의 경쟁 속에서 생산 확대에 어려움을 겪고 있다.

AI에 능숙한 안두릴, 팔란티어 같은 경쟁사들의 압박을 받는 주요 방산업체들은 공장에 피지컬 AI를 도입하는 데 속도를 내고 있으며, 방산 전문 스타트업들은 복합소재 3D 프린팅부터 잠수함 선체를 검사하는 도마뱀 형태의 로봇까지 다양한 기술을 제공한다.

그러나 노동조합은 가장 가치 있는 작업들이 자동화되고 생산성 향상의 결실을 주주들이 독식하면서 생산직 노동자들에게 파괴적인 영향을 미칠 수 있다고 우려한다.

"위험하고, 숙련도를 떨어뜨리며, 해로운 AI 활용이 너무 빈번하게 일어나고 있어요." 미국노동총연맹-산별회의(AFL-CIO) 기술연구소의 에드 위트킨드 수석 고문은 말했다.

"억만장자 빅테크 기업이나 투자자가 아니라 노동자가 미국과 전 세계 일자리의 미래를 결정하도록 보장해야만 해요."

미국 남동부 제조업 지대 깊숙이 자리한 앨라배마주 체로키에서는 해드리언Hadrian이라는 피지컬 AI 스타트업이 옛 철도차량 공장 부지에 새 시설을 짓고 있다.

35세 호주인 크리스 파워가 설립한 해드리언은 AI 소프트웨어로 용접과 제작부터 기계가공까지 수행하는 자동화 기계들의 작업을 조율해, 제조업체들이 고숙련 기술자에게 의존해온 기존 방식에서 벗어날 수 있도록 돕는다. 록히드마틴과 미 육군이 운영하는 공장 안에도 해드리언의 생산시설이 들어가 있다.

파워는 항공우주·방위산업이 급증하는 수주 잔고를 소화하느라 고전하는 가운데 기계가공 기술자 등 기술인력의 만성적인 부족이 생산을 제약하고 있다고 지적했다.

"어떤 방위사업이든 제조 작업의 대부분은 실제로 소기업 10만 곳이 맡고 있어요. 이 업체들을 운영하는 경영자의 평균 나이는 65세이고 매출은 1000만 달러(140억 원) 미만이에요." 파워는 설명했다. "이 경영자들과 노동자들은 은퇴하거나 나이가 들어 현장을 떠나고 있는데, 뒤를 이어 빈자리를 채울 사람이 없어요."

핵심 기술 지식이 해드리언의 자동화 시스템 안에 담겨 있기 때문에 소속 노동자 대부분이 제조업 경험이 없어도 단 30일간 교육받으면 현장에 투입될 수 있다고 파워는 말했다.

"저희에게 오는 사람들의 경력을 보면 주택용품 유통업체 홈디포에서 지게차를 몰던 사람, 다이빙 강사였던 사람, 해병대 출신 등이 있어요." 파워는 말했다. "버스 운전을 하다 오는 40대도 많아요."

2021년 설립돼 남부 캘리포니아에 본사를 둔 해드리언은 8월 기업가치를 80억 달러(11조 원)에 육박하는 수준으로 인정받으며 13억7000만 달러(1조8500억 원) 규모의 투자 유치를 마무리했다. 지난 1월 직전 투자 유치 때 평가받은 기업가치의 네 배가 넘는다.

투자자로는 JP모건체이스의 전략투자그룹, 소프트웨어 분야의 개척자인 앤드리슨호로위츠와 파운더스펀드, 도널드 트럼프 주니어의 투자회사 1789캐피털 등이 있다.

"불과 3년 전만 해도 월스트리트 사람에게 초대형 투자은행들이 제조업에 진지하게 뛰어들고 있다고 했다면 비웃음을 샀을 거예요." 파워는 말했다.

엔비디아의 탈라 부사장은 AI 기반 범용 추론의 비약적인 발전으로 기대가 커지고 있다고 말했다. 덕분에 로봇과 자동화 시스템이 대응 방법을 학습하지 않은 문제까지도 해법을 찾아낼 수 있게 됐다는 것이다.

탈라는 특정 작업을 수행하도록 학습한 자동화 시스템은 "과거에 학습하지 않은 상황을 만나는 순간 무엇을 해야 할지 모르기 때문에 취약하다"고 설명했다. 하지만 이제는 소프트웨어의 발전으로 점점 더 정교해지는 가상환경에서 시스템이 여러 작업을 수행하도록 학습시킬 수 있게 됐다.

가상환경이 현실 세계에 가까워질수록 로봇의 학습 비용은 낮아지고 스스로 해결할 수 있는 문제는 늘어난다. 비용이 줄면서 미국 제조업체의 대다수를 차지하는 중소기업에서도 로봇 도입이 점점 확대될 수 있다.

탈라는 이에 따라 전 세계에 "수십억 대의 로봇"이 보급되는 것은 물론, 카메라와 센서로 서로 다른 모든 자동화 작업을 감시하고 조율해 하나의 유기적인 체계로 묶는 "외부 관측형outside-in" 시스템도 확산될 것이라고 말했다.

터프츠대의 밀러는 AI와 반도체 설계에서 중국을 앞서는 등 미국의 기술적 강점이 이 분야에서 우위를 가져다준다고 말했다. 특히 서구가 장악한 '전자설계자동화'(EDA) 소프트웨어를 꼽았는데, 전통적으로 반도체 설계에 쓰였지만 이제는 다양한 다른 제조업 분야에서도 활용이 늘고 있다는 것이다.

혁신에 자금을 공급하는 미국의 능력 역시 독보적이라고 밀러는 덧붙였다. "미국이 데이터센터 건설에 자본을 투입한 속도는 놀라워요. 이는 앞으로 몇 년 사이 피지컬 AI가 본격적으로 도약한다면 중국보다 더 빠르게 자본을 동원할 수 있음을 보여주죠."

파워가 보기에 미국이 중국의 막강한 제조업과 경쟁할 유일한 길은 급진적인 자동화다. 궁극적인 목표는 미국의 금융·군사력 기반을 지키고 이를 통해 서구의 세계적 우위를 유지하는 것이라고 파워는 주장했다.

"다음에 펼쳐질 변화는 아주 단순해요. 미국이 스스로 재산업화에 성공하든가, 아니면 세상이 중국의 주도로 넘어가든가 둘 중 하나죠."

일부 전문가들은 피지컬 AI 전도사들이 너무 앞서 나간다고 경고한다. 1980년대 산업용 로봇의 첫 확산기에도 미국 제조업의 황금기가 도래할 것이라는 전망이 나왔지만 끝내 실현되지 않았다는 것이다.

UC 버클리의 교수이자 로봇공학자인 켄 골드버그(Ken Goldberg)는 제조업에 물리적 세계에 대한 매우 세밀한 이해가 필요한 만큼 대규모 도입을 가로막는 기술적 장벽이 여전히 높다고 경고했다.

대형언어모델(LLM)은 인터넷에 이미 축적된 정보로 학습하지만 물리적 세계에는 이에 상응하는 데이터셋이 없고 이를 모으는 데도 수년이 걸린다.

골드버그는 8월 중국에서 열린 세계 휴머노이드 로봇 대회에서처럼 인간형 로봇이 뒤로 공중제비를 돌거나 미리 짜인 무술 동작을 선보이는 모습에 감탄하는 사람들이 인간 고유의 신체적 강점을 과소평가한다고 덧붙였다.

"160만km 떨어진 소행성의 움직임은 예측할 수 있지만 손끝이 신발 끈처럼 모양이 변하는 사물과 상호작용할 때의 물리 법칙은 아직 완전히 이해하지 못해요." 물류·전자상거래 기업을 위한 AI 로봇 소프트웨어를 개발하는 앰비로보틱스의 공동창업자이기도 한 골드버그는 말했다. "이러한 이해의 격차 때문에 신발 끈을 묶거나 걸음마를 뗀 유아처럼 능숙하게 나무 블록을 쌓을 수 있는 로봇조차 아직 나오지 못한 것이에요."

골드버그는 LLM에서는 쉽게 고치면 된다며 넘어갈 수 있는 실수도 제조 현장에서는 용납되지 않는다고 지적했다. "조립라인에서 뭔가 잘못되면 분당 10만 달러(1억4000만 원)의 손실이 날 수 있어요."

애널리스트들은 월스트리트 역시 기대치를 재조정하고 있는 징후를 포착하고 있다. 나스닥 상장사 심보틱은 AI 로봇을 투입해 월마트 같은 대형 고객사를 대신하여 고도로 자동화된 창고를 운영하는 기업이다. 이 회사 주가는 올해 30퍼센트 넘게 하락했는데 수주 잔고를 매출로 전환하는 데 어려움을 겪으면서 영업이익률이 투자자 기대에 못 미쳤기 때문이다.

골드버그는 인간형 로봇 스타트업에 돈을 쏟아부은 벤처캐피털들이 "조급해지고 있다"며 "뭔가 제대로 작동하는 모습을 보고 싶어 하지만 아직 실질적으로 매출을 내는 곳이 없어 쉽지 않은 상황"이라고 덧붙였다.

테네시주 클리블랜드의 인력개발 컨설팅회사 피크퍼포먼스를 설립한 데니즈 홀은 소규모 제조업체들이 한정된 자본을 검증되지 않은 기술에 투입하도록 설득하는 일도 어려울 것이라고 말했다.

"미국 제조업 현장 대부분은 일론 머스크의 공장과는 달라요." 홀은 말했다. 홀이 운영하는 스마트팩토리연구소는 제조업체와 소속 노동자들이 다가올 자동화 물결에 대비하도록 돕는다.

"여전히 많은 서류 작업을 하고 있고 수작업 처리에 크게 의존하고 있죠." 그는 덧붙였다. "조셉이 아파서 결근하는 바람에 공장장이 직접 지게차를 몰아야 하는 상황일 수도 있는데 어떻게 전략적인 고민을 할 시간을 낼 수 있겠어요?"

미국의 산업 기반이 약화되고 심하게 파편화돼 있다는 점도 중국의 규모와 통합 수준에 맞설 수 있을지 의문을 낳는다.

"제조업의 워낙 많은 분야가 다른 지역으로 옮겨가서 일부 업종은 미국 내 생태계가 아예 없어요." 터프츠대의 밀러는 말했다. "실물 로봇을 실제로 만드는 일에서는 세계 어디에도 중국 선전深圳만 한 곳이 없어요. 그곳 소비자용 전자제품 생태계의 저변이 그만큼 깊기 때문이에요."

이처럼 급진적인 자동화 과정이 일자리와 임금에 어떤 의미를 갖는지도 문제다.

GE어플라이언스의 제조 부문 책임자 굿은 자동화가 노동자를 "단조롭고 힘든" 작업에서 해방해 더 높은 생산성을 낼 수 있는 분야에 집중하게 하고, 경영진은 더 많은 생산과 일자리를 미국에 유지할 수 있게 한다고 말했다. 굿은 회사가 "고정형 로봇과 이동형 로봇을 대거 도입했는데도" 2016년부터 2025년 사이 일자리를 4000개 늘렸다고 강조했다.

기업들은 미국 전역에서 필요한 기술을 갖춘 노동자를 아예 구할 수 없는 경우가 매우 많다는 점도 지적한다. 이들은 사람이 밀려나는 것이 아니라 생산활동을 제약하는 병목이 해소되면서 더 많은 기회가 생길 것이라고 주장한다.

스콧 샘플스가 고등학교를 졸업하고 라파예트의 GE어플라이언스 조리기기 공장에 입사했을 때 맡은 일은 조립라인에서 전선을 연결하는 것이었다. 16년이 지난 지금 샘플스는 재고 조사부터 공장 내 부품 운반까지 물류 작업을 수행하는 로봇을 운용하는 기술자팀을 총괄한다.

"지금 하는 일에서 가장 좋은 점은 아이들이 좋아한다는 거예요." 샘플스는 말했다. "아이들은 아빠가 온종일 로봇과 노는 줄 알아요. 덕분에 저도 사는 맛이 나죠."

해드리언의 파워는 자사가 경험 없는 노동자를 단 30일 교육만으로 현장에 투입할 수 있다는 점이 제조업 취업의 진입장벽을 낮춘다고 주장한다.

그러나 MIT 노동경제학자 데이비드 오터David Autor는 개별 기업이 생산성을 높이면서 인력을 늘릴 수는 있어도 제조업 전체에서 같은 일이 일어나리라고 가정하는 것은 잘못이라고 말했다. 과거 미국에서 일어난 자동화 물결은 예외 없이 생산직 고용의 대폭 감소로 이어졌다는 것이다.

오터는 노동자들이 GE어플라이언스에서 "로봇 관리자"가 된 샘플스와 같은 경력을 쌓을 기회가 실제로 얼마나 있을지 의문을 제기했다. "그런 일자리가 많을 수는 없어요. 모든 사람이 다른 사람과 다른 모든 것을 관리하는 관리자가 될 수는 없으니까요."

다만 다른 곳에서 기회가 생길 수도 있다. 라파예트의 GE어플라이언스에서 멀지 않은 조지아노스웨스턴기술대 캠퍼스의 수석부총장이자 학사총괄책임자인 엘리자베스 앤더슨은 이렇게 지적했다. "생산성을 높이기 위해 AI를 도입하고 있어도 AI가 해야 할 일을 하도록 만드는 기술은 여전히 가르쳐야 해요."

이 덕분에 노동자는 사용자와의 임금 협상에서 어느 정도 협상력을 유지할 수 있다. 하지만 자동화 시스템을 감독하고 유지·보수하는 기술을 익히기가 지금 필요한 기술보다 더 어렵다면, 피지컬 AI로 미국의 기술인력 부족을 우회할 수 있다는 약속은 실현되기 어려울 수 있다. 병목이 한 종류의 기술 부족에서 다른 종류의 기술 부족으로 옮겨갈 뿐이기 때문이다.

테네시주 스마트팩토리연구소의 홀은 필요한 기술이 부족한 한 노동자들은 노동시장에서 계속 협상력을 갖게 된다고 강조했다. 하지만 시간이 흐르면 상황은 달라진다는 것이다. "기계가 더 똑똑해지고 스스로 오류를 바로잡고 자신의 상태를 파악하는 능력이 좋아질수록 결국 기술의 가치는 떨어지고 협상력도 사라질 거예요."

MIT의 오터 교수는 고용에 미치는 결과가 어떠하든 경제 및 국가 안보 차원에서 제조업을 부흥시키거나 적어도 보호해야 할 미국의 전략적 이해관계는 여전하다고 지적한다. "저는 제조업을 일자리 창출 사업으로 보지 않아요."

그럼에도 새롭게 펼쳐지는 피지컬 AI의 세계에서 기회를 찾는 사람들이 있다. 조지아노스웨스턴기술대에 다니는 브레일런 캠프(17)는 인근 록스프링에 있는 일본 자동차 부품업체 아스테모의 공장에서 기계와 전자 기술을 결합하는 메카트로닉스 분야 인턴으로도 일한다.

"원래는 용접 쪽에 배치되었지만 거절했어요. 다른 사람들이 일자리를 두고 저와 쉽게 경쟁할 수 없도록 가능한 가장 힘들고 복잡한 일을 하고 싶었거든요." 캠프는 말했다. "그게 제가 정말로 노력하는 일이에요. 제가 익힐 수 있는 기술들을 최대한 잘 갖춘 사람이 되는 거죠. 그냥 실패하지 않겠다는 생각뿐이에요. 그게 전부예요."