올해 CES, MWC, GTC 등 글로벌 무대를 누비며 AI·AX(인공지능·AI 전환) 트렌드를 추적해 온 ‘혁신원정대’가 이번엔 국내 산업 현장의 최전선으로 향한다.더밀크는 오는 10일 서울 코엑스에서 개막하는 '스마트테크코리아(STK) 2026' 현장에서 '혁신원정대 라이브'를 더밀크 유튜브 채널을 통해 생중계로 송출한다. 오는 10일, 11일 양일간 오후 2시부터 2시간 동안 진행되는 이번 라이브는 AX 경쟁에 뛰어든 국내외 기술 기업들과의 심층 인터뷰, 전문가 패널 토크를 결합해 국내 산업계의 AI 적용 실태를 생생하게 해부한다. 👉 더밀크 유튜브채널 바로가기 🚀 더밀크 회원으로 가입하고 주 3~4회 뷰스레터 무료로 받아보기
글로벌 제조업의 최근 트렌드는 '생산체계의 재설계'다. 사람과 기계, AI와 휴머노이드가 공존하는 방향으로 산업의 무게중심이 이동하고 있다.미국 제조업은 2026년 들어 단순한 로봇 도입을 넘어 AI와 휴머노이드까지 포괄하는 지능형 생산체계로 진화하고 있다. IFR(International Federation of Robotics)에 따르면 미국 자동차 산업은 2024년 한 해에만 산업용 로봇 1만 3700대를 설치해 전년 대비 10.7% 증가했으며, 제조업 전반의 로봇 밀도는 1만 명당 295대로 세계 10위 수준이다.딜로이트의 2026 제조산업 전망에 따르면 제조업 임원 600명 중 80%가 스마트 제조 예산의 20% 이상을 투자할 계획이라고 답했고, 22%는 2년 내 피지컬 AI 도입 의향을 밝혔다. 다만 81% 이상의 작업 시간은 여전히 인간 주도로 남을 것으로 전망됐다. 결국 기계로의 대체가 아닌 인간과 기계의 협업이 핵심이다.휴머노이드도 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니다. 글로벌 로봇 스타트업들은 1만 5000~3만 달러 수준의 보급형 산업용 휴머노이드 출시를 준비 중이다. BMW는 피규어 AI와 손잡고 자동차 조립 라인에 휴머노이드를 투입했고, 메르세데스-벤츠는 앱트로닉의 '아폴로'를 3D 작업에 시범 배치해 운영 효율성을 검증하고 있다.실제 미국 조지아주 사바나에 있는 LG의 배터리 공장에서는 기존 제조업의 상징 같던 컨베이어 라인이 빠르게 사라지고 있다. 대신 공장 안을 움직이는 것은 자율이동로봇(AMR)과 모바일 셔틀이다. 사람이 사용하던 대차를 그대로 활용하고, 작업자가 오르내리던 계단을 로봇이 그대로 사용하는 방식까지 검토되고 있다. 자동화를 위해 새로운 인프라를 구축하는 대신 기존 제조 환경 자체를 AI 기반으로 전환하는 흐름이다.최근 코트라 애틀랜타 무역관(관장 안성준)이 개최한 ‘2026 미국 동남부 제조자동화(M.AX) 세미나’에서는 미국 제조업 현장에서 진행 중인 피지컬 AI(Physical AI), 디지털 트윈, AI 기반 운영 자동화 사례들이 공개됐다. 세미나에서 드러난 공통적인 트렌드는 미국 제조업이 ‘설비 중심 공장’에서 ‘데이터 중심 공장’으로 이동하고 있다는 사실이었다. 공장 경쟁력이 설비 투자 규모보다 데이터를 얼마나 수집하고, 연결하고, 운영 최적화에 활용할 수 있는지로 이동하기 시작했다는 의미다. 🚀 더밀크 멤버 가입하고 주 3~4회 뷰스레터 무료로 받아보기👉 월마트의 AX 전략: 실패는 빨랐고, 피봇은 더 빨랐다
지난 13일(현지시간) 미국 애틀랜타의 조지아 월드 콩그레스 센터에서 개막한 북미 최대 물류·공급망 전시회 '모덱스(MODEX) 2026'. 전시장에 들어서자 기대와는 다소 다른 풍경이 펼쳐졌다. 수천 명의 관람객이 분주히 오가고, 곳곳에서는 로봇과 자동화 장비가 쉼 없이 작동하고 있었지만, CES 2026, MWC, GTC 등 주요 기술 전시회를 장악했던 화려한 ‘휴머노이드 로봇’의 움직이는 모습은 찾아보기 어려웠다. 일부 전시된 휴머노이드는 움직임 없이 정지된 상태로 서 있어, 실제 활용과는 거리가 있는 전시물에 가까웠다.대신 눈에 들어온 것은 컨베이어 라인과 빠르게 움직이는 AMR(자율이동로봇), 그리고 반복 작업을 수행하는 로봇팔이었다. 실제 공장과 물류 현장에 즉시 적용 가능한 설비들이 전시장의 중심을 차지하고 있었다.관람객들도 참가 기업 관계자들과의 미팅에서 "어떤 기술이 가장 혁신적인가"를 묻기보다는 "이 기술을 우리 현장에 언제, 얼마나 빠르게 적용할 수 있나"를 따지고 있었다. CES2026에서 휴머노이드 로봇 아틀라스로 주목을 받은 현대차 그룹의 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 부스에도 이러한 흐름은 비슷했다. 현장에는 쉴 새 없이 상자를 옮기는 로봇팔과 컨베이어 시스템이 전면에 배치돼 있었다. ‘아틀라스’는 부스 한쪽에 배치된 채, 별다른 움직임 없이 정적인 상태로 전시돼 있었다. 이는 여전히 산업 현장에선 복잡한 인간형 로봇보다 생산성과 효율성을 직접적으로 개선할 수 있는 기술이 우선시되고 있다는 의미다. 👉 “휴머노이드 혁명은 아직 착각”… 진짜 돈은 ‘공장 밖’에 있다
휴머노이드 로봇이 산업 현장을 대체하고 집안에서도 귀찮은 일을 대신할 수 있을까? 기술 전시회와 유튜브 영상만 보면 대답은 "예스!"다. 두 발로 걷고, 물건을 집고, 백플립까지 구사한다. 테슬라 옵티머스는 공장 라인에서 부품을 조립하고, 피규어(Figure)의 휴머노이드는 자연스러운 대화를 나누며 커피를 건넨다.그러나 현장의 목소리는 다르다. 더밀크가 인터뷰한 미국 남동부 제조업계 관계자는 "당장 생산 목표를 맞춰야 하는 상황에서 검증되지 않은 시스템을 도입할 리스크를 감당할 기업은 없을 것이다"고 잘라 말한다. 창고, 병원, 건설 현장, 농장 등 자동화가 가장 절실한 공간들은 여전히 사람의 손과 땀으로 돌아가고 있는 것이 '현실'이다. 그럼에도 휴머노이드에 대한 투자는 가속패달을 밟고 있다. CB인사이트에 따르면 지난해 로봇 분야에 벤처 투자 규모만 407억 달러(약 57조 원)에 달했다. 전년(2024년) 대비 74% 급증한 수치이자, 전체 벤처 펀딩의 9%를 차지하는 규모다. 현실은? 인상적인 데모와 초라한 현장 배치 사이의 간극이다. 지금은 진짜 변곡점과 과대 선전 사이클의 한가운데 있는 것이다. 👉 마크 큐반 "휴머노이드 환상 버려라, 10년 내 폭망"... 이유는?
억만장자 기업가 마크 큐반(Mark Cuban)이 현재 불고 있는 휴머노이드 로봇 열풍이 길어야 5~10년 안에 비참하게 실패할 것이라는 주장을 내놓았다. 전 세계가 사람을 닮은 로봇에 천문학적인 자본을 쏟아붓고 있지만, 정작 산업 현장의 냉정한 현실과 글로벌 빅테크들의 기술 진화 방향은 시장의 기대와 전혀 다른 궤적을 그리고 있다는 지적이다. 지난 20일 기술 팟캐스트 TBPN에 출연해 이같이 언급한 큐반은 "인간을 모방해 현재 세상에 끼워 맞추는 로봇을 만드는 것보다, 공간과 로봇을 공동으로 설계(co-designing)하는 것이 훨씬 나은 방향이다"고 주장했다. 예를 들어, 물건을 들어 올리고 나를 수 있는 거미나 개미 형태의 로봇이 등장할 수 있다는 것. 집은 팬트리, 냉장고, 세탁기 등을 숨겨 로봇들이 주로 그 공간과 상호작용하도록 설계하고, 실제 생활 공간은 오롯이 사람들을 위해 사용될 것이라는 주장이다. 철저한 경제성에 의거한 주장이다. 큐반은 "로봇은 완전한 형태의 휴머노이드가 아닐 것"이라며 "그 목적에 가장 최적화된 형태가 될 것이다. 로봇에 맞춰 집을 설계하고, 집에 맞춰 로봇을 설계하게 될 것"이라고 덧붙였다. 실제로 100만 대 이상의 로봇을 운용하는 아마존 물류 창고에는 여전히 사람 형태의 로봇이 단 한 대도 없다.
미국 산호세에서 16일 개막한 '엔비디아(NVIDIA) GTC 2026'에서 젠슨 황 CEO는 휴머노이드 로봇의 미래를 이렇게 전망했다. 그는 기조연설에서 "피지컬 AI의 시대가 도래했다. 이제 모든 산업 기업은 로봇 기업이 될 것"이라고 거듭 강조했다.실제 엔비디아가 GTC26에서 공개한 풀스택 플랫폼은 이미 전 세계 제조·물류·헬스케어 산업의 핵심 인프라로 빠르게 파고들고 있다. 엔비디아는 이번 콘퍼런스에서 차세대 지능형 로봇 개발을 위한 핵심 기술들을 대거 공개했다. 시각적 추론과 행동 시뮬레이션을 통합한 월드 모델 ‘코스모스(Cosmos) 3’와 성공률을 2배 이상 끌어올린 로봇 파운데이션 모델 '그루트(GR00T N2)'가 대표적이다. 특히 정교한 손동작 제어를 지원하는 ‘아이작 랩(Isaac Lab) 3.0’과 ‘뉴턴(Newton)’ 물리 엔진은 휴머노이드 로봇 상용화의 최대 난제인 ‘정밀 제어’를 해결할 솔루션으로 평가받고 있다.엔비디아의 생태계는 산업용 로봇부터 휴머노이드까지 업계 주요 플레이어들을 하나로 묶고 있다. 화낙(FANUC), ABB, 야스카와 등 산업용 로봇 '빅4'는 엔비디아 옴니버스를 자사 공정에 통합했다. 삼성은 라이트휠과 협력해 고난도 케이블 조립 공정을 가상 세계에서 구현했으며, 폭스콘은 스킬드AI와 손잡고 ‘블랙웰’ 생산 라인에 지능형 조립 로봇을 투입했다.LG전자, 보스턴 다이내믹스, 피규어(Figure) 등은 ‘GR00T’를 통해 로봇 지능화에 속도를 내고 있다. 키온 그룹과 GXO는 젯슨 플랫폼을 기반으로 한 자율 주행 물류 플릿을 구축하며 공급망 혁신에 나섰다.마이크로소프트 애저(Azure), 알리바바 클라우드 등 클라우드 대기업들과도 손잡고 AI 데이터 팩토리 인프라를 확장했다. 아울러 허깅페이스와의 협업으로 1500만 AI 개발자들을 엔비디아 생태계로 끌어들이고 있다.엔비디아는 규제가 엄격한 헬스케어 시장에서도 피지컬 AI의 영향력을 발휘하고 있다. 존슨앤드존슨 메드테크, 메드트로닉, 씨엠알 서지컬 등이 수술 로봇의 정밀도와 안전성 검증을 위해 엔비디아의 시뮬레이션 워크플로우를 전격 채택하며 차세대 의료 로봇 시장의 표준을 제시하고 있다. 업계에서는 엔비디아가 단순한 칩 제조사를 넘어, 로봇 설계부터 실전 배포까지 전 과정을 지배하는 ‘로보틱스 OS’ 기업으로 거듭났다는 평가가 나온다.👉 “AI가 AI를 고용한다”… GTC 2026이 보여준 충격적 미래
구독자 여러분 안녕하세요, 실리콘밸리와 글로벌 혁신 현장에서 최신 AI 산업 트렌드와 인사이트를 전해드리는 박원익의 AI인사이트입니다. ‘엄밀한 진리 탐구, 아름다움에 대한 감탄, 인류애 함양, 모든 물리학 발견, 모든 유용한 기술 발명, 별들에 대한 자각, 사랑’일론 머스크 테슬라 CEO가 2월 20일(현지시각) 자신의 X 계정에 고정 게시글로 올려 둔 내용입니다. 본인이 설립한 AI 기업 xAI의 사명인 ‘우주에 대한 이해(Understand the Universe)’에서 인류애, 유용한 기술 발명, 사랑에 이르는 가치가 성취되고, 결국 인류가 유토피아에 도달할 수 있을 것이라는 메시지죠.
AI가 글로벌 거시 경제에 미칠 파괴적 위험을 생생하게 묘사한 경고가 나왔다. 시트리니 리서치(Citrini Research)와 알랍 샤가 공동 집필, 22일(현지시각) 공개한 ‘2028년 글로벌 지능 위기(The 2028 Global Intelligence Crisis)’라는 제목의 보고서다. 이 보고서는 소셜 미디어 X에 공개된 후 단 하루 만에 조회 수 1800만 회를 돌파하고, 5400회 이상 공유되며 바이럴됐다. 주식 시장에도 큰 충격을 던졌다. AI 공포 거래(AI scare trade)가 시장을 덮치며 뉴욕 증시에 상장된 배송, 결제, 소프트웨어 관련 주식이 다음 날 급락한 것이다. 아메리칸 익스프레스와 KKR이 23일 월요일 장중 8% 이상 급락했고, 도어대시는 6% 이상, 블랙스톤, 우버, 마스터카드, 비자 등도 4~5% 떨어졌다. 하버드 대학에서 경제학을 전공한 후 세계 최대 전략 헤지펀드 시타델의 애널리스트, AI 기반 금융 리서치 플랫폼 센티에오(Sentieo)의 CEO를 거친 알랍 샤 로터스 테크놀로지 매니지먼트 매니징 파트너는 “이 글을 쓴 목적은 공포를 유발하기 위한 게 아니다”라고 밝히면서도 “위기가 현실화될 확률이 10%에 불과하다 해도 부정적 영향이 너무나 심각하기 때문에 지금 당장 사회 전반에 걸친 논의를 시작해야 한다”고 강조했다. 시트리니 리서치와 샤 파트너는 2028년 6월 30일이라는 가까운 미래의 시점에서 과거(2026년 현재)를 되돌아보는 회고록 형태의 ‘사고 실험(Thought Experiment)’ 방식으로 보고서를 작성했다. 보고서는 AI로 인한 이른바 ‘풍요로운 지능(Abundant Intelligence)’이 어떻게 인간 노동의 가치를 구조적으로 급락시키는지와 이에 따른 소비 중심 경제 모델의 붕괴를 집중적으로 분석하고 있다. 또한 AI 창출하는 가치가 소수의 컴퓨팅 인프라 소유주에게만 집중되는 ‘사회적 불평등’에 대해서도 조명했다.
구독자 여러분 안녕하세요, 실리콘밸리와 글로벌 혁신 현장에서 최신 AI 산업 트렌드와 인사이트를 전해드리는 박원익의 AI인사이트입니다. “AI 도구가 업무량을 줄이지 않고 오히려 지속적으로 업무를 가중시킨다는 사실을 발견했습니다.”하버드비즈니스리뷰(HBR)는 9일(현지시각) “생성형 AI가 업무 습관을 어떻게 변화시켰는지 8개월 간 연구한 결과”라며 AI로 인한 업무량 증가가 인지 피로(cognitive fatigue), 번아웃, 의사결정 능력 약화로 이어질 수 있다고 경고했습니다. 문서 작성, 정보 요약, 코드 디버깅(오류 수정) 등 다양한 작업의 생산성을 AI가 높여주는데, 왜 사람들은 더 피곤해진 걸까요? HBR은 AI로 인한 생산성 향상이 업무 범위 확장, 더 많은 멀티태스킹으로 이어지기 때문이라고 분석합니다. 여전히 사람이 중심이고, AI는 ‘보조(도구)’ 역할을 하기 때문에 업무 확장, 동시 작업 확대에 따른 피로감을 느끼는 것이죠. 한데 실리콘밸리에서 새로운 신호가 포착되기 시작했습니다. 업무 방식 자체가 근본적으로 달라지는 일들이 목격되고 있는데요, 그 변화의 중심에 앤트로픽(Anthropic)과 AI 에이전트(agent, 대리인)가 있습니다. 수동적 ‘조수(Assistant)’가 아닌 진짜 나를 대신해 일해 줄 능동적 ‘디지털 노동자(Digital Worker)’가 등장했습니다. 이제 ‘어떻게 (내가) AI를 사용할까’가 아니라 ‘어떻게 (나 대신) AI를 일하게 만들까’를 질문해야 할 때입니다.
알파벳(구글 모회사)의 자율주행 자회사 웨이모(Waymo)가 생성형 AI 기술을 접목해 자율주행 시뮬레이션의 패러다임을 바꿀 새로운 기술을 공개했다. 웨이모는 6일(현지시각) 구글 딥마인드의 월드 모델 ‘지니 3(Genie 3)’를 기반으로 구축된 ‘웨이모 월드 모델(Waymo World Model)’을 공식 발표했다. 실제 도로 주행 데이터에만 의존하던 기존 방식에서 벗어나 생성형 AI가 만든 가상 세계에서 주행 지능을 고도화하겠다는 선언으로 풀이된다. 웨이모의 새로운 전략이 가장 많은 실주행 데이터를 확보한 테슬라와의 경쟁 구도를 어떻게 바꾸게 될지 업계의 이목이 쏠리고 있다.
2026년 글로벌 기술·금융업계가 역대 최대 규모 IPO(기업공개) 소식으로 요동치고 있다. 일론 머스크(Elon Musk) 테슬라 CEO가 이끄는 민간 우주 탐사 기업 스페이스X(SpaceX)가 IPO를 위한 구체적인 행보에 나섰기 때문이다. 수년간 “화성에 정기적으로 로켓이 오가기 전까지 스페이스X의 상장은 없다”라며 월가의 러브콜을 일축해 왔던 머스크가 태도를 급선회한 것. 최대 민간 우주 탐사 기업의 상장은 인류의 경제 활동 영역이 지구를 벗어나 우주로 확장되는 새로운 시대를 여는 신호탄이 될 전망이다. 업계 전문가들은 머스크가 갑작스럽게 상장 카드를 꺼내 든 배경에 ‘AI’가 있다는 관측을 내놓고 있다.머스크 CEO는 22일(현지시각) 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼에 참석, “우주에 태양광 AI 데이터 센터를 건설하는 건 당연한 일”이라며 ”태양을 향한 태양광 패널과 태양을 등진 방열기(radiator)만 있으면 냉각은 자연스럽게 해결된다. AI를 배치하기에 가장 저렴한 장소는 우주다. 이는 3년 이내에 현실이 될 것”이라고 했다.
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.
