세계 최대 AI 행사로 자리매김한 ‘엔비디아 GTC(GPU Technology Conference) 2026’이 오는 16일(현지시각)부터 19일까지 미국 캘리포니아주 산호세에서 막을 올린다. 전 세계 190개국에서 3만 명 이상이 모이는 이번 컨퍼런스에서 엔비디아는 인간의 개입 없이 업무를 수행할 수 있는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’와 이를 물리적 환경에서 구현하는 ‘피지컬 AI(Physical AI, 물리적 AI)’ 생태계를 뒷받침할 차세대 인프라의 청사진을 제시할 예정이다. 16일 오전 11시로 예정된 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 기조연설이 그 시작점이다. AI 산업 및 기술의 발전 방향을 반영한 새로운 지형도가 그려질 것이라는 게 업계 전문가들의 관측이다.
AI 시대, 인재 전략은 더 이상 HR만의 과제가 아니다. 글로벌 스킬셋, 미래 노동시장, 인간과 AI의 협업 구조에 관심 있는 사람이라면 누구나 이 변화의 중심에 서 있다.AI가 산업에 미치는 임팩트는 단순한 기술 트렌드가 아니다. 노동의 구조 자체가 재편되고 있다는 신호다. 미래의 '일'은 더 이상 사람만의 영역이 아니다. 사람, 에이전트, 로봇이 협력하는 구조가 표준이 될 것이며, 이 협업 환경은 AI에 의해 작동된다.맥킨지에 따르면 현재 기술 수준만으로도 미국 전체 근로 시간의 절반 이상이 이론적으로 자동화 가능한 단계에 도달했다. 이는 일자리 소멸이 아니라 일이 수행되는 방식과 역할 정의 자체가 근본적으로 바뀌고 있음을 의미한다. 일부 역할은 축소되고, 일부는 확장되며, 지금까지 존재하지 않았던 새로운 역할이 등장한다.HR은 더 이상 채용, 평가, 교육, 조직문화를 관리하는 지원 조직에 머무르지 않는다. 비즈니스의 최전선에서 전략을 설계하고 의사결정을 함께 책임지는 '전략 파트너(HRBP)'로 진화하고 있다. 인간과 지능형 기계가 어떻게 협력할 것인가를 설계하는 조직으로 역할이 확장되고 있는 것이다.더밀크는 이 같은 실리콘밸리 인재 전략 변화를 가장 선명하게 보여주는 세미나를 국내 최대 HR 커뮤니티 '기고만장'과 인재 및 세미나 전략 기업 '캐스팅코드'의 후원으로 개최한다.
구독자 여러분 안녕하세요, 실리콘밸리와 글로벌 혁신 현장에서 최신 AI 산업 트렌드와 인사이트를 전해드리는 박원익의 AI인사이트입니다. 새해 글로벌 기술업계 최대 화두는 피지컬 AI(물리적 AI)가 되는 형국입니다. 로봇이 휩쓴 CES 2026에 이어 테슬라의 휴머노이드 옵티머스 3세대 양산 시기가 다가오며 기대감을 높이고 있습니다. 개인적으로 저는 피지컬 AI가 단순한 ‘버즈워드(Buzzword, 유행어)’를 넘어 혁명적 변화를 불러올 것이라고 기대하고 있습니다. 제가 이렇게 생각하게 된 계기가 있는데요, 바로 실리콘밸리에서 활동하는 AI 과학자 앤디 정(Andy Zeng) 제너럴리스트(Generalist AI) 공동창업자를 만나 발표를 들었던 순간입니다. 구글 딥마인드 출신인 그는 “로봇 공학에서 최초로 스케일링 법칙(Scaling Laws)을 확인했다”며 챗GPT의 토대가 된 ‘대규모 언어 모델(LLM)’처럼 실제 물리 데이터를 활용해 ‘로봇을 위한 파운데이션 모델’을 비약적으로 발전시킬 수 있다고 했습니다. 로봇 공학의 난제로 여겨졌던 ‘모라벡의 역설(Moravec's paradox, 신체적·감각적 작업을 컴퓨터가 잘 처리하지 못하는 현상)’을 해결할 수 있다는 주장에 망치로 머리를 한 대 맞은 느낌이었습니다.
이번 CES 2026의 핵심 화두는 단연 ‘피지컬 AI(Physical AI)’였다. 많은 기업이 인공지능(AI)이 디지털 영역을 넘어 물리적 실체를 가지고 인간의 삶에 직접 개입하는 제품과 서비스를 선보였다.LG전자 역시 이 흐름에 동참한 글로벌 기업 중 하나였다. LG전자는 ‘당신에게 맞춘 혁신(Innovation in tune with you)’을 전시 주제로 풀어내며 가사 노동으로부터의 해방을 목표로 한 홈 로봇 ‘클로이드(CLOiD)’와 AI 기반 모빌리티 솔루션을 선보였다. 단순 가전 기업을 넘어 ‘스마트 라이프 솔루션 기업’으로의 전환을 강력히 천명한 셈이다.
“피지컬(Physical, 물리적) AI의 챗GPT 모멘트가 도래했습니다.”젠슨 황 엔비디아 CEO가 새해 벽두부터 전 세계 기술 업계에 강력한 메시지를 던졌다. 5일(현지시각) CES 2026 개막을 앞두고 라스베이거스에서 퐁텐블로 호텔에서 컨퍼런스를 개최, 엔비디아의 비전을 선포한 것이다. 2022년 말 챗GPT의 등장으로 폭발적으로 성장한 생성형 AI처럼 2026년은 물리적 세계를 이해하는 피지컬 AI가 급성장할 것이란 게 핵심이다. 트레이드마크인 가죽 재킷을 입고 등장한 황 CEO는 “AI 중 가장 크고, 중요한 건 피지컬 AI다. 피지컬 AI는 자연의 법칙을 이해하는 AI”라며 이를 구현하기 위해 훈련용(training), 추론용(inference), 시뮬레이션용 세 가지 컴퓨터가 필요하다고 설명했다.엔비디아가 물리적 환경에서 작동하는 로봇 및 자율주행차용 추론 칩 ‘토르(Thor)’, 훈련용 고성능 GPU GB300, 시뮬레이션용 RTX PRO를 제공하며 시뮬레이션 가상 환경인 옴니버스 플랫폼, 제품 개발 과정에서 활용되는 AI 모델(코스모스, 그루트)까지 갖추고 있다는 점을 강조한 것이다. 그는 “엔비디아는 전체 시스템을 구축한다. AI는 풀스택(full-stack, 모든 기술)”이라며 “우리는 칩부터 인프라, 모델, 애플리케이션에 이르기까지 모든 영역에서 AI를 재창조하고 있다”며 강력한 자신감을 드러냈다. 엔비디아를 ‘모든 AI를 위한 하나의 플랫폼’으로 규정, 칩 제조사를 넘어 산업 인프라를 재편하는 ‘플랫폼 기업’으로 완전히 탈바꿈했음을 선포했다. 비전을 실현하기 위한 새로운 세 가지 핵심 자산도 공개했다. 첫째는 로봇, 피지컬 AI 구축을 위한 시뮬레이션 플랫폼과 새로운 AI 모델이다. 둘째는 인간처럼 사고하고 추론하는 자율주행용 오픈소스 모델 ‘알파마요(Alpamayo)’이며 셋째는 이 모든 거대 연산을 처리할 차세대 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’이다.
“향후 5년에서 10년 내 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇이 공장 작업의 대부분을 자동화할 것이다.”미국 샌프란시스코에서 열린 ‘브레인스톰 AI(Brainstorm AI)’ 현장. 전 세계 모바일 CPU 설계 IP(지식재산권)의 90% 이상을 장악하고 있는 Arm의 르네 하스(Rene Haas) CEO의 이 발언은 단순한 기술적 낙관론이 아니었다. 피지컬 AI의 확산, 그리고 이에 따른 노동 시장의 재편이 선택이 변수가 아닌 상수가 될 것임을 강력히 시사했기 때문이다. 그는 “우리는 이러한 새로운 현실과 함께 사는 법을 배워야 할 것”이라며 로봇이 인간과 같은 수준의 비정형화된 작업을 수행할 것으로 예측했다.현재의 산업용 로봇은 하드웨어와 소프트웨어가 특정 작업에 고정된 단일 목적 기계에 가깝다. 그러나 고도화된 AI 모델이 탑재된 차세대 휴머노이드 로봇은 인간처럼 상황을 인지하고 학습하며 필요에 따라 즉각적으로 재프로그래밍이 가능한 범용 노동력으로 기능할 것이란 게 전문가들의 예측이다. 예컨대 현재 웨이모(Waymo)의 자율주행 로보택시는 라이다(LiDAR)와 레이더 등 수많은 고가 센서에 의존하고 있지만, AI 모델의 추론 능력이 향상되면 하드웨어 의존도를 낮출 수 있다. 이런 변화는 로봇, 자율주행차에 탑재된 AI가 물리적 세계를 이해하고 복잡한 작업을 수행하는 피지컬 AI 시대를 앞당길 전망이다.👉테슬라 vs 웨이모, 로보택시 미래 향한 두 개의 길
미국 제조업이 새로운 전환점에 서 있다. 반도체와 전자, 산업 장비, 제약, 로보틱스 분야의 리더들은 워싱턴 D.C.에서 열린 GTC(GPU Technology Conference) 패널 토의에서 “시뮬레이션·로보틱스·AI”의 결합이 어떻게 공장을 스마트한 ‘생각하는 기계’로 바꾸고, 동시에 미국 내 생산 역량을 재건하는 동력이 될지를 논했다. 패널의 공통된 메시지는 명확했다. 공장은 ‘생각하는 기계’가 될 것이라는 점이다. 그 매개는 인공지능, 시뮬레이션, 그리고 로봇이다. 디지털 트윈과 물리적 AI(Physical AI), 그리고 사람·로봇의 협업이 생산성의 S-커브를 다시 세울 것이라고 전망했다. 이들은 신공장 기획과 기존 설비의 운영 모두에서 디지털 트윈과 물리적 AI가 결합해 리드타임을 단축하고, 변동 수요에 빠르게 적응하며, 품질과 안전을 정밀하게 끌어올리는 변화를 목격하고 있다고 말했다. 공장 운영의 표준 운영체계가 바뀌고 있다는 것이다.
인공지능의 능력은 우리 직관과 정반대로 작동한다. MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소의 황민영 연구원이 더밀크 웨비나에서 제시한 사례가 이를 명확히 보여준다. 2023년 ABB의 산업용 로봇은 자동차 한 대를 46초 만에 완벽하게 조립했다. 하지만 같은 시기 실리콘밸리의 최첨단 로봇조차 일반 카페에서 손님에게 커피를 서빙하지 못했다.이 역설의 핵심은 '연속적 의사결정'의 복잡성에 있다. 황 연구원은 구체적인 수치로 이를 설명했다. 99% 정확도를 자랑하는 AI 모델이라도 120번의 연속된 결정을 거치면 최종 성공률은 30% 아래로 떨어진다. 7200번의 의사결정이 필요한 작업에서는 성공 가능성이 사실상 제로에 가깝다는 뜻이다.자동차 조립이 로봇에게 쉬운 이유는 간단하다. 부품의 위치가 정해져 있고, 조립 순서가 고정되어 있으며, 환경이 통제되어 있다. 반면 커피를 서빙하려면 매 순간 변하는 환경에 대응해야 한다. 테이블 높이, 사람의 위치, 장애물, 컵의 기울기 등 수백 가지 변수를 실시간으로 계산하고 조정해야 한다. 인간에게는 본능적으로 쉬운 일이 기계에게는 극도로 어려운 과제가 되는 것이다.
안녕하세요, 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 박원익의 AI인사이트입니다. ‘75만에서 100만 가구(a million homes)에 전력을 공급할 수 있는 규모’전력 생산, 에너지 수요를 나타내는 단위 1기가와트(GW)의 규모를 체감케 하는 표현입니다. AI 시대가 본격화하며 도시, 국가 단위에서 사용되던 기가와트가 언급되는 일이 많아졌습니다. 막대한 규모의 전력을 AI 개발에 투입하는 AI 군비 경쟁이 가속화하고 있다는 시그널이죠. 샘 알트만 오픈AI CEO는 이런 글로벌 AI 군비 경쟁의 선두에 서 있습니다. 그는 23일(현지시각) 자신의 블로그를 통해 “매주 1기가와트의 새로운 AI 인프라를 생산할 수 있는 공장(factory)을 만드는 게 우리의 비전”이라며 “AI에 대한 접근성이 경제의 근본적인 동력이 될 것”이라고 밝혔습니다. 매주 1기가와트급 규모의 AI 데이터센터를 증설, 초대형 AI 클러스터를 구축하고 이를 통해 AI 패권을 유지한다는 거대한 계획이죠. 그의 비전대로라면 매주 광역시급 이상 대도시 전력 용량 규모의 거대 AI 공장이 탄생하게 됩니다.
로봇공학 분야 석학 데니스 홍 UCLA 교수는 더밀크와의 인터뷰에서 “이 철학이 공유될 때 우리는 두려움이 아니라 기대를 가지고 휴머노이드 로봇 시대를 맞이할 수 있을 것”이라며 오픈소스 결정에 대해 설명했다. 휴머노이드 로봇의 미래를 위해서는 기술 발전 못지않게 사회적 합의와 신뢰를 만들어 가는 일이 중요한데 '오픈소스'를 통해 이를 달성할 수 있는 계기가 될 수 있다는 것이다. 그는 “휴머노이드 로봇은 사람과 같은 공간에서 협력하게 된다”며 “일자리 문제, 안전과 신뢰, 윤리와 프라이버시 문제 등은 기술자를 넘어 사회 전체가 함께 논의해야 한다”고 강조했다. 그가 오픈소스와 함께 '사회적 합의'를 화두로 던진 까닭은 휴머노이드 로봇 산업이 과거 어느 때보다 빠르게 발전하고 있기 때문이다. 특히 AI 기술의 발전, GPU(그래픽처리장치)를 비롯한 컴퓨팅 파워의 도약, 전례 없는 규모의 자본 투자가 합쳐지며 성장이 가속화됐다는 게 홍 교수의 진단이다. 실제 일론 머스크가 이끄는 테슬라는 2025년 9월 자체 개발한 휴머노이드 로봇 옵티머스 2.5세대를 공개한데 이어 2025년 말까지 3세대 시제품을 공개한다는 계획이다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 CES 2025 기조연설에서 로봇 개발을 가속화하는 새로운 물리적 AI 개발 플랫폼인 ‘코스모스(Cosmos)’를 발표했다. 오픈AI의 투자를 받은 휴머노이드 로봇 스타트업 피규어 AI는 실제 BMW 생산 라인에 자사 로봇 ‘피규어 02’를 투입해 테스트를 진행 중이다. 때문에 휴머노이드 기술의 미래가 소수 기업의 독점이 아닌, 전 세계 연구자와 개발자가 함께 참여하는 개방적 협력의 토대 위에서 꽃피워야 한다는 강력한 메시지로 해석된다. 홍 교수는 “2010년 다윈-OP(DARwIn-OP)를 오픈소스로 공개했을 때 그 효과를 직접 목격했다”며 “이 경험은 ‘나누면 더 커진다’는 확신을 주었다”며 기술 공개의 배경을 설명했다.
AI는 미래 기술이 아닌, 현재의 비즈니스 성패를 가르는 핵심 변수다. 특히 글로벌 경쟁 심화, 구조적 노동력 부족, 무서운 속도로 추격해 오는 중국 제조업이라는 삼중고에 직면한 한국 기업에 AX(AI Transformation, AI 전환)는 선택이 아닌 생존의 문제가 됐다. 이미 AI를 제조업에 발 빠르게 도입해 생산성의 패러다임을 바꾸는 기업들도 등장하고 있다. 일례로 중국의 샤오미는 AI와 사물 인터넷으로 완전 자동화된 ‘다크 팩토리’에서 1초에 한 대꼴로 스마트폰을 생산한다. BYD는 AX로 제품 개발 엔지니어링 프로세스(PEP)를 혁신, 지난 4월 유럽 전기차 시장에서 테슬라를 처음으로 추월하는 성과를 내기도 했다. 문제는 여전히 많은 한국 기업이 AI를 단순히 새로운 IT 도구를 도입하는 것으로 생각하는 오류를 범하고 있다는 점이다. AI 도입률은 빠르게 증가하고 있지만, 그 효과가 생산성 향상으로 직결되지 않는 이유다. 성공적인 AX는 기술 도입을 넘어 비즈니스 프로세스, 조직 구조, 그리고 일하는 방식 자체를 근본적으로 재설계하는 ‘경영 혁신’ 그 자체로 봐야 한다. AI 기술을 어떻게 활용할지에 대한 명확한 방향성, 전략 없이 단편적인 솔루션만 도입해서는 진정한 가치를 창출하기 어려운 것이다.