세계 최대의 기술전시회 CES 2026이 성황리에 막을 내렸습니다. 올해 CES 현장을 한마디로 요약하자면 ‘로봇의 대공습’이라고 할 수 있는데요. 포스코경영연구원 박재범 수석연구원과 함께 CES 2026 현장과 로봇 산업에서 포스코그룹이 가진 핵심 경쟁력을 살펴봅니다.

세계 최대 IT·가전 전시회 ‘CES 2026’의 화두는 단연 ‘로봇’이었습니다. 심지어 로봇과는 관련이 없을 법한 기업의 전시관에도 곳곳에 로봇을 찾아볼 수 있었는데요. AI와 로보틱스가 결합해, 실생활과 산업 현장에 깊숙이 자리 잡을 피지컬 AI의 시대가 도래하고 있음을 예감할 수 있었습니다.

이번 전시에서 화제를 모은 로봇 중에 하나는 현대자동차 그룹의 로봇 계열사 보스턴다이내믹스가 선보인 휴머노이드 ‘아틀라스’였는데요. 56개 관절을 사용해 360도 움직이며, 50㎏ 이상의 고하중 작업을 수행할 수 있어 실제 산업 환경 적용 가능성을 보여줬습니다. 이와 함께 포스코와 보스턴다이내믹스와의 협업 사례도 소개됐는데요. 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇인 ‘스팟’이 포스코 제철소의 뜨거운 설비 사이를 누비는 모습이 스크린을 통해 상영됐습니다. 고온과 소음이 가득한 작업 환경에서 스팟은 가스 누출을 감지하고 시설물을 정밀 점검하는 모습이었는데요. 이제 로봇이 단순한 볼거리를 넘어 실제 산업 현장에서 함께 일하는 동료가 될 수 있음을 상징적으로 보여줬습니다.

이외에도 마치 로봇 슈트를 입은 것 같은 안마의자를 선보인 국내 기업 바디프랜드의 전시 부스도 이목을 끌었는데요. 로봇처럼 두 다리와 팔이 독립적으로 움직이면서 사용자의 몸 관절을 이해하고 늘려주는 ‘웨어러블 AI 헬스케어 로봇’이 현장의 큰 관심을 받았습니다.

스포츠 영역에서도 눈에 띄는 로봇이 많았습니다. 화려한 볼거리를 보여주는 탁구 로봇, 격투기 로봇 등이 올해도 큰 인기를 끌었습니다. 중국의 유니트리, 샤르파 같은 기업들이 선보인 스포츠 로봇들은 상대방 플레이어의 움직임과 공의 궤적까지 실시간으로 읽어 자세한 코칭을 해주는 수준으로 진화해 눈길을 끌었습니다.

CES 2026에서 확인한 것처럼 기술이 발전할수록 로봇의 움직임은 점점 더 정교해지고 있습니다. 로봇의 정교함을 설명할 때 많은 로봇 기업들이  공통적으로 홍보하는 것이 바로 ‘DoF(Degree of Freedom)’입니다.  DoF는 우리말로 하면 ‘자유도’라고 하는데요. 로봇의 자유도란, 쉽게 말해 ‘관절 축의 개수’를 의미합니다.

항상 일치하는 건 아니지만, 일반적으로 DoF가 클수록 독립적으로 제어 가능한 관절의 개수가 많습니다. 특히 DoF는 인간과 유사한 동작을 기대하는 휴머노이드 로봇에게 중요한데요. 자동화 공정에 투입되는 산업용 로봇 팔의 경우에는 6 DoF 수준이고, 휴머노이드는 30~60 DoF 수준입니다. 보스턴다이내믹스의 ‘아틀라스’는 56 DoF를 기록했는데, 이는 인간의 전신 관절 움직임 수준까지 모사하는 수치라고 볼 수 있습니다.

하지만 DoF가 증가하면 더 많은 모터, 감속기, 센서 등 액추에이터 구성 요소가 필요해집니다. 즉, 자유도가 높을수록 로봇 제작 비용도 함께 상승하게 되기 때문에, 기업들은 설계 단계에서 로봇의 용도에 맞춰 DoF를 신중하게 배분합니다.

액추에이터(actuator)는 로봇의 관절을 실제로 움직이게 하는 구동 장치로, 모터·감속기·센서와 이를 제어하는 회로가 결합된 일종의 ‘완성된 관절 시스템’입니다. 액추에이터에 들어가는 모터는 전기를 받아서 빙글빙글 도는 회전 운동만 합니다. 하지만 로봇의 팔을 직선으로 뻗게 하거나 정교하게 굽히려면 회전 운동만으로는 부족한데요. 이 때문에 액추에이터는 내부에 모터를 품고 있으면서 기어와 회로를 더해 회전 운동은 물론 직선 운동과 같은 복잡한 움직임도 만들어내게 됩니다. 모터가 근육 세포라면, 액추에이터는 팔다리를 실제로 움직이게 하는 완성된 근육 관절인겁니다. 휴머노이드 로봇은 56 DoF를 구현하기 위해 약 56개의 정교한 액추에이터가 필요합니다.

그렇다면 액추에이터의 핵심인 모터는 어떻게 구성될까요? 모터는 크게 고정된 고정자와 돌아가는 회전자로 나뉩니다. 고정자와 회전자는 얇은 전기강판을 수백 장 정교하게 쌓아서 만드는데요. 고정자에는 홈이 있어서 홈 사이사이로 구리선인 코일을 촘촘하게 감으면, 코일에 전기가 흐르면서 자기장이 생깁니다. 이때 전기강판 코어는 자기장을 한 곳으로 모아서 회전자를 밀어내는 역할을 합니다. 그래서 전기강판의 품질이 나쁘면, 자기장이 가다가 막히거나 흩어져 버리는데요. 이렇게 되면 모터의 효율이 크게 떨어지고 로봇이 금방 뜨거워지게 됩니다. 결국 전기강판이 모터의 성능을 좌우하게 되는 것이죠.

전기강판은 모터 제조원가 측면에서도 약 20~30%를 차지할 만큼 중요한 소재입니다. 특히 로봇용 모터의 경우 작지만 큰 힘을 내야 하기 때문에, 모터 내부에 들어가는 전기강판의 성능이 곧 모터 성능으로 이어집니다. 이를 위해 강판을 최대한 얇게 만들어야 하는 것이죠. 강판이 두꺼우면 그 안에서 와전류*가 생겨서 에너지가 열로 다 날아가기 때문입니다.

*와전류 : 도체 주변의 자기장이 급격하게 바뀔 때 전자기 유도에 의해 발생하는 소용돌이 형태의 전류.

포스코의 고성능 전기강판 ‘Hyper NO’는 종이처럼 얇은 두께에도 불구하고, 자석의 힘을 효과적으로 전달하는 성능을 극대화한 소재입니다. 전기강판은 얇아질수록 제조 난도가 급격히 높아지는데, Hyper NO급의 고성능 전기강판을 안정적으로 양산할 수 있는 철강사는 전 세계에서 포스코를 포함해 5~6곳에 불과합니다. 그만큼 기술 장벽이 높은, 로봇·전동화 시대의 핵심 전략 소재라고 할 수 있습니다.

로봇이 아무리 뛰어난 움직임을 구현하더라도 에너지가 부족하면 제대로 작동할 수 없습니다. 현재 휴머노이드 로봇의 연속 작동 시간은 대체로 2~4시간 수준으로, 배터리 기술이 가장 큰 제약 요인으로 꼽힙니다. 올해 CES에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 교체형 배터리 시스템이 주요 트렌드로 부상했습니다. 보스턴다이내믹스의 ‘아틀라스’의 경우에는 약 4시간의 연속 작동이 가능하다고 알려져 있으며, 배터리가 부족하면 로봇이 스스로 배터리를 교체하는 기능까지 탑재했습니다.

최근 테슬라 CEO인 일론 머스크는 “25년 후 휴머노이드 로봇이 100억 대 등장”할 것이라고 예측했습니다. 100억 대의 로봇이 생산되면 그에 필요한 액추에이터는 수천억 개에 달하며, 핵심 소재인 고성능 전기강판의 수요는 증가할 수밖에 없습니다. 여기에 교체 수요까지 감안하면 배터리 또한 수백억 개 이상 필요할 것으로 예상되며, 특히 배터리 핵심 원료인 리튬의 수요는 현재와는 비교할 수 없는 수준으로 확대될 가능성이 큽니다. 이러한 측면에서 포스코그룹이 확보하고 있는 고성능 전기강판 기술과 리튬 자산은 앞으로 로봇 시장의 성장과 함께 더욱 주목 받게 될 것입니다.

포스코경영연구원 한장규 리더

2022년 11월, 오픈AI(OpenAI)가 대화형 인공지능 서비스 ‘ChatGPT’를 출시했습니다. 단 2개월 만에 사용자가 1억 명을 돌파하며, 역사상 가장 빠른 확산 속도를 기록했죠. AI가 시를 쓰고, 코드를 작성하고, 사람처럼 대화하는 모습은 전 세계에 큰 충격을 주었는데요. 글로벌 경영 컨설팅사 맥킨지(McKinsey & Company)는 생성형 AI의 연간 경제적 가치를 4조 4,000억 달러로 추정하며, 기업과 투자자들의 기대를 최고조로 끌어올렸습니다.

이 시기에는 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’이 생성형 AI의 핵심 역량으로 주목받았습니다. AI에게 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 지시문을 효과적으로 설계하는 기술로, 초기에는 ‘AI와 대화하는 법’으로 불렸는데요. 프롬프트 작성 능력이 중요한 경쟁 요소가 되면서 MS-구글 간 검색 시장 주도권 경쟁에도 영향을 미쳤습니다.

미국의 정보 기술 연구 및 자문회사인 가트너(Gartner)는 ‘2024 생성형 AI 하이프 사이클(2024 Gartner Hype Cycle for Generative AI) 보고서’를 통해 신기술의 성숙 과정을 5단계로 설명했습니다. 가트너의 기술 성숙도 곡선(Hype Cycle)에 따르면, 2023년 AI는 ‘기대의 정점(Peak of Inflated Expectations)’ 단계에 진입했습니다. 하지만 곧 ‘환각(Hallucination)’ 문제, 즉 그럴듯한 거짓 정보를 만들어내는 현상이 드러나면서 신뢰성에 대한 우려가 커졌죠. 그럼에도 불구하고 이 시기 AI의 기업 도입률은 50%에서 65%로 급등했고, 경영진의 최우선 의제로 자리 잡았습니다.

2024년은 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 오디오를 동시에 처리하는 ‘멀티모달 AI’가 보편화되었습니다. 한 번의 요청으로 보고서 문장·설명 이미지·프레젠테이션용 음성을 동시에 만들어내는 방식이죠. 또한, 인터넷 연결 없이 구동되는 온디바이스 AI(AI 폰, AI PC)도 등장해 시장의 새로운 표준으로 정착했습니다.

더불어 데이터의 정확성을 높이기 위해 검색증강생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation) 기술도 기업용 AI의 핵심으로 부상했습니다. AI가 답을 만들 때 외부 데이터베이스나 사내 문서를 실시간 검색해 사실과 맥락을 함께 반영하는 방식이죠. 예를 들면 제조업에서 설비 매뉴얼·공정 데이터·안전 규정 등을 AI가 즉시 참조해 현장 작업자가 더 정확한 답을 받을 수 있도록 하는 것입니다.

하지만 현실은 냉정했습니다. 맥킨지 조사에 따르면 기업들이 운영한 AI 파일럿 프로젝트의 90%가 전사 확산에 실패한 것으로 나타난 것이죠. AI 기술은 이제 단순한 기술 잠재력을 넘어, 실질적인 성과와 수익을 입증해야 했습니다. 이같은 ‘쇼 미더 머니(Show me the money)’ 담론이 본격화되면서 AI의 투자수익률(Return on Investment) 검증이 필수 과제로 떠올랐습니다. 이에 따라 일부 국가에서는 자국의 언어·문화·규제에 맞춘 ‘소버린 AI’ 개발을 통해 데이터 주권과 기술 자립을 강화하려는 움직임도 나타났습니다.

가트너는 이 시기 생성형 AI가 ‘환멸의 골짜기’에 진입했다고 선언했습니다. ‘환멸의 골짜기’란 하이프 사이클의 세 번째 단계로, 기술이 현실과 부딪히며 실망이 확산되는 구간을 말합니다. 모든 유망 기술이 거쳐야 하는 성장통의 시기이며, 이를 잘 통과해야 진정한 성숙 단계에 도달할 수 있다고 보는 것이죠.

2025년 AI는 단순히 답을 생성하는 것을 넘어, 스스로 계획을 세우고 도구를 사용해 과업을 완수하는 ‘에이전트 AI’로 진화했습니다. 맥킨지의 2025년 조사를 기준으로 살펴보면 62%의 기업이 에이전트 AI에 대한 확장(23%)과 실험(39%) 중인 것으로 나타났습니다.

지난해에는 OpenAI의 o1(오원) 시리즈 등 복잡한 문제를 단계적으로 사고하며 해결하는 추론 모델(Reasoning Model)도 상용화되어 연구 개발 분야의 생산성 혁신을 견인했습니다. 기존 GPT 시리즈(GPT-4 등)가 빠른 응답에 초점을 맞췄다면, o1은 복잡한 수학·과학·코딩 문제를 ‘생각하는 시간’을 갖고 단계적으로 추론하여 해결하는 것이 특징입니다.

또한, 화면 속에 머물던 AI가 휴머노이드 로봇 등 하드웨어와 결합하여 물리적 작업을 수행하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 담론이 부상했습니다. 피지컬 AI는 기존에 소프트웨어 영역에 머물던 인공지능이 로봇, 자율주행차, 드론 등 물리적 하드웨어와 결합하여 실제 세계에서 행동하고 작업을 수행하는 형태를 말합니다. 엔비디아(NVIDIA)는 CES 2025에서 “피지컬 AI가 50조 달러 규모의 제조 및 물류 산업을 혁신할 것”이라 선언했습니다.

그러나 기업의 AI 도입률이 78%에 달해도, 전사적 EBIT(Earnings Before Interest and Taxes)* 영향을 보고한 기업은 39%에 불과하며, AI 성숙 단계임을 자평하는 기업은 1%에 그쳤습니다.  ‘도입-가치’ 격차가 핵심 과제로 가시화되었습니다.
*EBIT(Earnings Before Interest and Taxes) : 이자와 세금을 빼기 전의 이익. 기업의 핵심 사업 성과를 평가하고, 자본 구조나 세금 환경이 다른 회사 간의 순수 운영 능력을 비교하기 위한 개념

화려함(Flair)에서 기능(Function)으로

2026년 AI 담론의 핵심 기조는 ‘화려함(Flair)에서 기능(Function)’으로 초점을 옮겼습니다. 미국 리서치 기업 포레스터(Forrester)는 2026년을 “AI가 티아라를 벗고 하드햇(Hard Hat, 실용적 가치)을 쓰는 해”로 명명했습니다. 하드햇(Hard Hat)이란, 건설 현장에서 착용하는 안전모를 의미하며, 땀 흘리며 가치를 증명한다는 의미입니다. 즉, 실용적 가치 증명이 AI 투자의 유일한 평가 기준으로 정착할 것으로 내다보고 있습니다. 또한 기업의 25%가 투자수익률(ROI) 미검증을 이유로 AI 투자를 2027년으로 늦출 것으로 예상하고 있습니다. 글로벌 회계 컨설팅 그룹 PwC(Pricewaterhouse Coopers)는 AI 가치 창출의 핵심 요소는 기술 20%, 워크플로 재설계 80%이며, 업무 프로세스 혁신 없이는 AI 투자 효과가 제한적이라고 강조했습니다.

에이전트 오케스트레이션의 본격화

올해는 여러 AI 에이전트를 통합적으로 관리·조율하여 복잡한 업무 프로세스를 자동화하는 에이전트 오케스트레이션(Agent Orchestration)이 본격화될 것으로 보입니다. 마치 오케스트라 지휘자처럼 각 에이전트의 역할을 조정하는 것이죠. ICT 시장조사기관인 IDC(International Data Corporation)은 2026년까지 G2000* 기업 직무의 40%가 AI 에이전트와 협업하는 형태로 전환될 것으로 전망하였으며, 가트너는 2028년까지 기업 의사결정의 15%가 에이전트에 의해 자율 수행될 것으로 예측했습니다. 2024년에는 0%였던 것에 비해 매우 높은 비율입니다.
*G2000 : 포브스가 선정하는 전 세계 상위 2,000대 기업(Global 2000). 매출, 이익, 자산, 시가총액을 종합 평가하여 선정

이러한 에이전트 오케스트레이션 역량은 결국 ‘미래의 중간관리자 리더십’과 직결됩니다. 중간관리자는 사람뿐만 아니라 AI 에이전트들 간의 업무 분장과 리소스 점유 갈등을 조율하는 능력이 요구되며, 이는 관리자 역할의 근본적 재정의를 의미합니다.

피지컬 AI와 로봇의 변곡점

글로벌 제조업에서 노동력 부족 문제는 로보틱스 채택을 촉진하는 중요한 요인이 되고 있습니다. 2026년 전세계 산업용 로봇 누적 설치 대수는 550만 대에 도달할 전망이며 특히 휴머노이드 로봇은 2030년 연간 100만 대 판매, 2040년 누적 4억 대가 판매될 것으로 보입니다.

▲현대자동차그룹이 CES 2026에서 선보인 AI 로보틱스 아틀라스와 스팟(출처 : 현대자동차그룹 공식유튜브)

에이전트 AI와 피지컬 AI가 2026년 화두로 부상하는 가운데, 제조 현장은 오히려 유리한 출발선에 설 수 있을 것으로 보입니다. 철강·소재·이차전지 등 제조 현장에는 이미 수년에서 수십 년간 축적된 설비와 공정 데이터가 풍부하게 존재합니다. 현장 데이터와 물리적 자동화의 결합이 제조업 AI 전략의 핵심 차별화 포인트로 작용할 전망입니다. 따라서 소프트웨어 AI보다 피지컬 AI가 더 빠른 투자수익률(ROI)을 가져다줄 기회가 될 수 있습니다.

3년간 AI 담론 변화의 핵심은 결국 ‘인간과 AI의 관계 재정립 과정’으로 요약할 수 있습니다. 2023년이 ‘AI에게 질문하는 법’을 배우는 시기였다면, 지금은 ‘AI에게 일을 시키는 법(위임)’을 설계하는 시기입니다. AI를 ‘도구’가 아닌 ‘동료’ 또는 ‘부하직원’처럼 다루는 역량이 요구되며, 이는 조직 내 AI 리터러시* 교육의 방향성을 재설정 해야 함을 의미합니다.
*AI 리터러시(AI Literacy) : AI의 작동 원리를 이해하고, AI 도구를 효과적으로 활용하며, AI의 한계와 윤리적 이슈를 인식하는 종합적 역량

글로벌 전망에 따르면, 2026년까지 절반 이상의 기업이 AI 도움 없이 사고력을 측정하는 ‘AI-free’ 역량 평가를 도입할 것으로 예상됩니다. 또, 일부 분석에서는 AI가 초급 직무를 대체하면서 신입 인재의 실무 경험 기회가 줄어드는 ‘경험 격차’ 현상을 지적하며, AI 활용 역량 강화와 대안적 인재 육성 경로의 필요성을 강조하고 있습니다.

결국, 지난 3년의 변화는 AI를 어떻게 활용할지뿐 아니라, AI와 어떤 관계를 맺을지를 결정하는 시대가 왔음을 보여줍니다. 그리고 그 선택이 앞으로 조직의 경쟁력을 좌우하게 될 것입니다.

급변하는 세계경제 속에서 주목해야 할 최신 글로벌 경제 및 산업 이슈는 무엇일까요? 포스코경영연구원 전문가들이 포스코그룹의 주요 사업과 관련한 글로벌 산업, 경제 동향을 심층 분석해 드립니다. 최근 중국 휴머노이드 로봇 수요가 폭증하며 대규모 공급 계약이 잇따라 체결되고 있습니다. 이에 모건스탠리는 인간형 로봇에 관한 ‘휴머노이드 100’ 보고서를 내고 앞으로 10년 후 휴머노이드 로봇 시장 규모가 최대 60조 달러에 달할 것으로 전망했습니다. 산업계 메가 트렌드로 자리 잡은 휴머노이드의 잠재력과 글로벌 시장의 기술 개발 전략, 그리고 한국의 대응 방향에 대해 분석해 봅니다.

포스코경영연구원 우정헌 수석연구원

인간형 로봇, 즉 휴머노이드는 인류 역사 속에서 때로는 충직한 조력자로, 때로는 인간을 위협하는 존재로 묘사됐습니다. 고대 그리스·로마 신화에 등장하는 청동 거인 ‘탈로스’, 중국 한나라 시대의 ‘물시계로 작동하는 자동 인형’, 르네상스 시대 레오나르도 다빈치가 설계한 ‘로봇 기사’ 등, 고대 문명이 태동한 여러 지역에서 인간을 닮은 기계가 여러 형태로 등장해 왔는데요.

휴머노이드에 대한 관심은 오래전부터 이어져 왔지만, 동시에 잠재적 위험성에 대한 경계도 존재했습니다. 대표적으로 SF 작가 아이작 아시모프는 1942년 발표한 소설 『런어라운드(RunAround)』에서 ‘로봇공학 3원칙*’을 통해 로봇이 인간을 헤칠 수 있다는 관점을 제시했습니다. 로봇공학 3원칙은 휴머노이드에 대한 기술적 호기심을 넘어 인간과 기계의 관계에 대한 철학적 질문을 던지는 계기가 됐습니다.

최근 AI 기술의 비약적인 발전은 로봇 산업이 휴머노이드 중심으로 발전해 나갈 가능성을 시사했습니다. 일반적으로 ‘기계(machine)’는 동력을 활용해 생산 활동을 수행하도록 설계된 도구를 의미하지만, ‘로봇’은 일정한 조건 아래 사용자의 직접적인 제어 없이 스스로 판단하고 작동하는 지능형 기계로 정의됩니다.

최근 등장한 휴머노이드는 여기서 더 나아가 첨단 AI 기술과 결합한 새로운 폼 팩터(form factor)*로 자리매김하고 있습니다. 휴머노이드는 인간의 신체 구조를 모방한 외형에 AI를 탑재해 스스로 작업 방식을 학습하고, 성능을 최적화하며, 다양한 인간 활동을 능동적으로 보조합니다.

*폼 팩터(form factor): 원래 컴퓨터 하드웨어의 크기, 모양, 사양 등을 뜻하는 용어였으나, 최근에는 모바일 기술의 발전과 함께 디지털 기기 전반에 걸쳐 사용됨

이와 함께 ‘Physical AI’라는 개념도 주목받고 있습니다. Physical AI는 로봇이나 자율주행차처럼 물리적 디바이스에 AI가 적용되어 현실 세계와 직접 상호작용하는 기술을 의미합니다. 기존의 AI 가 텍스트, 이미지 등 생성된 디지털 콘텐츠를 화면을 인터페이스로 인간과 소통했다면, Physical AI는 실제 공간에서 인간과 협업하거나 환경을 인식하고 반응하는 방식으로 진화하고 있습니다. 이는 AI 기술의 활용 범위를 디지털 공간에서 현실 세계로 확장하는 중요한 전환점이라 할 수 있습니다.

이러한 흐름 속에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 CES 2025에서 Physical AI를 중요한 미래 먹거리로 지목하며, 향후 엔비디아가 기술 생태계의 중심축이 될 것임을 강조하기도 했습니다.

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휴머노이드가 사회적으로 수용되고 기술적으로 주목받고 있는 이유는 크게 폼 팩터의 적합성과 사회·경제적 활용가능성의 측면에서 설명할 수 있습니다.

로봇이 특정 기능을 반복적으로 수행하는 데에는 해당 기능에 특화된 폼 팩터가 가장 효율적입니다. 하지만 현실 세계에서 특정화되지 않은 행동을 수행하는 Physical AI에게는 인간의 신체 구조를 모방한 형태가 가장 유리합니다. 그 이유는 우리가 살아가는 모든 물리적 인프라가 인간의 신체에 맞게 설계되어 있기 때문입니다.

예를 들어 문손잡이와 계단의 폭과 높이, 컨트롤 패널의 위치 등은 모두 인간의 신체를 고려해 만들어졌습니다. 휴머노이드는 이러한 인간의 작업 환경에 맞춰 행동할 수 있기 때문에 별도의 작업 인프라 구축 비용이 들지 않습니다. 인간의 신체 비율에 따라 다양한 표준 인터페이스를 구축할 수 있어 범용성이 높지만, 만약 폼 팩터 별로 서로 다른 표준을 구축해야 할 경우 비효율적일 수 있습니다.

휴머노이드는 인간과 유사한 외형을 바탕으로 다양한 인간-로봇 협업 시나리오를 설계할 수 있어 응용 범위가 매우 넓습니다. 단순한 제조업 현장을 넘어, 고객 응대, 간병, 교육, 안내 등 서비스 산업 전반으로도 활용할 수 있는데요. 특히 최근에는 언어 처리 능력, 표정 인식·표현, 제스처 등 다양한 기능이 추가되면서, 인간과의 공감 능력도 향상되고 있습니다. 이는 로봇이 단순한 도구를 넘어, 사회적 존재로 진화하고 있음을 보여주는 중요한 흐름입니다.

하지만 이러한 진화에는 심리적 장벽도 존재합니다. 일본 도쿄공업대의 모리 마사히로 명예교수는 “로봇이 인간과 너무 유사해질 경우 오히려 불쾌감을 유발할 수 있다”는 ‘불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)’ 이론을 제시했습니다. 이 이론은 인간과 로봇의 관계를 설계할 때, 기술적 완성도뿐 아니라 심리적 수용성과 감성적 거리감까지 고려해야 함을 시사합니다.

휴머노이드는 경제적 측면에서도 큰 잠재력을 지닌 기술로 평가받고 있습니다. 휴머노이드를 구현하기 위해서는 AI 기술뿐만 아니라 센서, 액추에이터*, 모션 제어 시스템, 에너지 공급 기술 등 다양한 첨단 기술이 동시에 발전해야 합니다. 이러한 기술적 요구는 관련 산업 전반에 걸쳐 기술 혁신을 촉진하는 효과를 가져오기 때문에, 휴머노이드 개발이 단순한 로봇 제작을 넘어 미래 산업의 성장 동력으로 작용할 수 있음을 보여줍니다.

*액추에이터: 전기, 유압, 공압 등 외부 에너지를 이용해 시스템의 움직임이나 제어를 담당하는 기계 장치

모건스탠리는 2025년 2월 보고서에서 휴머노이드 산업의 가치 사슬을 지능(Brain), 신체(Body), 통합(Integrator) 세 가지 핵심 영역으로 구분하고, 각 영역에서 활약할 수 있는 잠재적 플레이어 후보군을 제시했습니다.

우선 휴머노이드의 두뇌를 담당하는 지능(Brain) 영역은 소프트웨어와 하드웨어가 결합한 구조입니다. 소프트웨어 영역은 기반 AI 모델, 데이터 사이언스, 시뮬레이션 기술, 비전 소프트웨어, 하드웨어 영역은 메모리와 비전 컴퓨팅(Vision Computing)*이 포함됩니다.

*비전 컴퓨팅(Vision Computing): 기계가 이미지와 비디오에서 정보를 추출하고 이해하도록 만드는 인공지능의 한 분야

휴머노이드의 신체(Body) 영역은 액추에이터와 부품, 모터, 센서, 배터리 등이 있으며 전력 반도체와 아날로그 반도체, 알루미늄 캐스팅, 커넥터, 열처리 기술, 자동화 설비 및 솔루션으로 구성돼 있습니다.

브레인과 바디를 조립하고 통합하여 완제품을 생산하는 통합(Integrator) 영역은 자동차 기업인 현대자동차와 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), 가전 기업인 애플과 삼성전자, LG전자, 이커머스 기업인 알리바바, 아마존, 네이버 등이 후보군으로 제시됐습니다. 그 외에도 전통 제조업용 로봇을 공급해 온 ABB, KUKA 등이 잠재적 후보군으로 언급됐습니다.

이 외에도 휴머노이드 산업의 확장 가능성을 고려할 때, ①핵심 부품 및 모듈 ②완제품 조립 ③서비스 영역으로도 구분할 수 있습니다. 특히 서비스 영역에서는 다양한 비즈니스 모델이 등장할 것으로 전망합니다.

태동기로 평가받고 있는 휴머노이드 산업은 테슬라 진영과 엔비디아 진영이 상반된 기술 개발 전략을 바탕으로 산업을 선도하고 있습니다.

우선 테슬라는 전기차(EV) 생산과 자율주행 기술에서 축적한 역량을 바탕으로 휴머노이드 모델 ‘옵티머스(Optimus)’를 개발하고, 이를 생산 공정 무인화의 핵심 전략으로 활용하고 있습니다. 2021년 테슬라 AI 데이에서 처음 공개된 옵티머스는 지속적인 기술 업그레이드를 거쳐 다양한 동작을 수행할 수 있도록 진화했습니다. 2024년에 공개된 옵티머스 2는 총 40개의 액추에이터를 사용했는데, 손에만 12개를 적용해 직접 달걀을 깨는 등 인간의 손동작과 거의 흡사한 수준을 구현했습니다. 테슬라는 2026년부터 휴머노이드 판매 사업에도 본격적으로 진출할 계획입니다.

▲테슬라가 공개한 휴머노이드 옵티머스 2(동영상 출처 : 테슬라 유튜브)

반면 엔비디아는 AI의 강점을 토대로 휴머노이드의 ‘지능(Brain) 플랫폼’을 독점하려는 전략을 펼치고 있습니다. 이는 자체 휴머노이드를 개발하기보다는, 휴머노이드의 두뇌 역할을 하는 컴퓨팅 플랫폼을 독점함으로써 휴머노이드의 학습과 행동 제어 영역을 지배하려는 방식입니다.

최근 엔비디아는 휴머노이드 전용 컴퓨터 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’를 출시했는데, 이는 최신 GPU인 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 작동하며 과거 서버급에서만 가능했던 대규모 AI 추론과 비전 기반 의사결정 과정을 로컬 디바이스로 실행할 수 있도록 해줍니다.

테슬라는 애플처럼 독자적인 하드웨어·소프트웨어 통합 방식을 추구하는 반면, 엔비디아는 안드로이드처럼 AI 플랫폼 공급을 통해 생태계를 지배하려는 전략을 취하고 있는 것으로 보입니다. 두 기업이 기술 개발 방향에서 뚜렷한 차이를 보이는 만큼, 향후 산업 양상을 자세히 모니터링하며 기술·시장·서비스 측면에서의 전략적 대응을 준비해야 할 것입니다.

스마트폰과 전기차(EV) 이후 뚜렷한 기술 혁신의 기제가 부재했던 가운데, 최근 휴머노이드가 차세대 기술 혁신의 촉매로 부상하고 있습니다. 첨단 기술이 집약된 기술 혁신 복합체이자, 향후 기술 발전을 견인할 핵심 영역으로 그 가능성을 인정받고 있지만 가격 경쟁력, 인간-기계 협업에서의 안전성 등 해결해야 할 현실적인 과제도 분명 존재합니다.

그러나 중요한 것은 휴머노이드 산업이 AI와 소프트웨어 영역을 넘어, 소재·부품·서비스 전반에 걸쳐 폭넓은 파급효과를 가져올 것이란 점입니다. 향후 휴머노이드의 개발과 표준화 과정에서는 기능성과 신뢰성을 동시에 만족시킬 수 있는 핵심 부품의 개발과 양산 능력이 요구될 것으로 보이는데, 특히 서비스 영역에서는 휴머노이드 활용과 산업 현장에서의 인간-로봇 협업 모델 개발, 휴머노이드 학습·운영 등 다양한 비즈니스 기회가 창출될 것으로 전망합니다.

▲사람같이 ‘착착’ 불붙은 경쟁…”질 수 없지” 팀코리아 뭉쳤다. (동영상 출처 : SBS 8뉴스 유튜브)

테슬라와 엔비디아를 중심으로 글로벌 휴머노이드 기술 개발이 빠르게 전개되고 있는 가운데, 정부는 지난 6월 국내 40여 개 산학연과 대기업이 협력하는 국가 차원의 로봇·AI 연합체인 ‘K-휴머노이드 연합’을 출범했습니다. 연합에 참여한 AI 전문기업과 전문가는 대학별 인재 연합과 협력해 과제를 수행하고, 개발한 AI 모델을 로봇 제조사에 공급할 예정이며, 개발된 로봇을 산업현장에서 실증할 수 있도록 포스코그룹 등 수요 기업과의 연계도 구축했습니다. 사례로, 휴머노이드 제조 기업인 에이로봇은 포스코이앤씨, HD 현대미포조선 등과 건설현장과 조선소에 투입될 휴머노이드 개발에 관한 MOU를 체결했습니다. [관련기사 보기]

단순한 로봇 기술을 넘어, 차세대 산업 혁신의 중심축으로 부상한 휴머노이드. 그 진화를 둘러싼 기술·산업·서비스 전반의 흐름을 종합적으로 이해하고 대응하는 전략이 무엇보다 필요한 때입니다.