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.
글로벌 AI 산업과 국가 안보의 지형을 바꾸는 중대한 사건이 발생했다. 챗GPT(ChatGPT) 개발사이자 세계 최대 AI 기업인 오픈AI가 2월 27일(현지시각) 밤 미국 국방부와 첨단 AI 모델 배포 합의를 전격 타결했다. 이 합의는 AI 모델의 군사적 활용에 제동을 건 앤트로픽(Anthropic)을 미 국방부가 국방 시스템에서 사실상 퇴출하는 초강수를 둔 직후에 단행됐다. 국가 안보 영역에서 AI의 중요성이 커지는 가운데, 실리콘밸리 빅테크 기업과 국가 권력의 역학 관계가 새로운 국면에 접어들었음을 시사하는 결정적 장면으로 기록될 전망이다. 👉돈과 기술, 전쟁으로 흐른다: AI 국방 유니콘에 베팅하는 실리콘밸리이번 합의는 단순히 기술 기업의 B2G(기업-정부 간) 계약 체결을 넘어서는 의미를 지닌다. 첨단 AI 기술과 국가 최상위 군사 안보 인프라를 융합하는 이른바 ‘군산-AI 복합체(Military-Industrial-AI Complex)’의 서막을 알리는 움직임으로 해석할 수 있기 때문이다. 실리콘밸리는 원래 미국 국방부의 군사 기술 수요(유도 미사일컴퓨터 등) 기반으로 반도체 산업이 탄생한 지역이다. 1956년 설립된 페어차일드 반도체 등을 통해 트랜지스터와 집적회로(IC)가 발전, 현대 디지털 시대를 열었다. 개인용 컴퓨터, 인터넷, GPS 등 최초에 군사용으로 개발된 기술이 소비자 기술로 확장된 사례도 적지 않다. 1991년 소련 붕괴, 그리고 이에 따른 냉전 종식 이후 군사 기술과 거리를 유지해 왔던 실리콘밸리의 기조가 다시 바뀐 건 2020년대 들어서부터다. AI, 드론, XR(확장현실) 등 첨단 기술의 급격한 발전과 전쟁 양상 변화로 실리콘밸리 기술이 다시 군사 핵심 요소로 쓰이게 됐다. 팔란티어(Palantir), 안두릴(Anduril Industries), 메타 등이 이 흐름의 선두에 선 기업이다. 오픈AI와 미 국방부의 이번 합의에도 이런 흐름이 반영됐다. 👉‘차세대 컴퓨팅’ 찾아 적에서 동지로... 저커버그-럭키 8년 애증사
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.
2022년 11월 30일, 오픈AI가 챗GPT를 공개했을 때 전 세계는 대규모 언어 모델(LLM)이 보여준 유창함과 추론 능력에 압도됐다. AI가 시를 쓰고, 코딩을 하며 인간의 언어로 복잡한 철학적 난제를 논할 수 있게 됐기 때문이다. ‘지식’의 영역에서 AI는 인간을 넘어서거나 대등한 수준에 도달한 것처럼 보였다. 그러나 디지털 세계를 벗어나면 여전히 풀리지 않는 문제가 자리 잡고 있었다. ‘물리적 현실 세계(Physical World)’라는 장벽이었다.디지털 세계에서 박사급 인재처럼 보이는 AI가 왜 현실 세계에서는 유치원 아이보다 못한 존재가 되는걸까? 왜 AI는 어린이도 하는 식기세척기에 그릇을 넣거나 흐트러진 빨래를 개는 단순한 작업을 수행하지 못하는 이유는 뭘까. 이 오래된 난제, 즉 ‘모라벡의 역설(Moravec's paradox)’은 로봇 공학이 수십 년간 넘지 못한 거대한 산이었다. 텍스트와 이미지 데이터는 인터넷상에 무한히 존재하지만, 로봇이 현실과 부딪히며 배우는 ‘행동 데이터’가 턱없이 부족하기 때문이라는 게 전문가들의 진단이다. 이러한 상황에서 2024년 샌프란시스코에 설립된 로봇 AI 스타트업 ‘제너럴리스트 AI(Generalist AI, Inc.)’가 새로운 돌파구를 마련, 업계의 주목을 받고 있다. 언어 모델을 넘어 물리 법칙을 이해하며 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동할 수 있는 ‘피지컬 AI(Physical AI, 물리적 AI)’ 특화 파운데이션(foundation, 기초) 모델 ‘GEN-0’를 선보인 것이다. 일찌감치 피지컬 AI의 가능성을 알아본 엔비디아와 제프 베조스 아마존 창업자의 투자 회사 베조스 익스페디션(Bezos Expeditions) 등이 제너럴리스트의 초기 투자자로 참여해 이들의 혁신을 지원하고 있다. 제너럴리스트 공동창업자이자 최고과학책임자(Chief Scientist)인 앤디 정(Andy Zeng)은 기존의 로봇 공학이 간과해왔던 미지의 영역에 답이 있다고 주장한다. 로봇이 통제된 실험실을 벗어나 실제 현실 세계에서 가치를 창출하려면 단순한 지능을 넘어 인간이 본능적으로 지닌 ‘물리적 상식(Physical Commonsense)’을 갖춰야 한다는 것이다.
구독자 여러분 안녕하세요, 실리콘밸리와 혁신의 현장에서 최신 AI 산업 트렌드와 인사이트를 전해드리는 박원익의 AI인사이트입니다. 저는 지난 주 CES 2026이 개최된 라스베이거스에서 젠슨 황 엔비디아 CEO를 다시 만났는데요, 작년 1월 열린 CES 2025, 그리고 3월 산호세에서 열린 GTC 2025 현장에서 만났을 때와는 또 다른 에너지를 느낄 수 있었습니다. 기자회견 시작때부터 웃으며 등장하더니 1시간 30분 넘게 혼자 쏟아지는 질문에 답하면서도 전혀 지친 기색이 없었습니다. 심지어 “정말 즐겁다(It's really fun)”고 말하기도 했죠.
휴머노이드 로봇 분야 선두주자 어질리티 로보틱스(Agility Robotics, Inc.)의 프라스 벨라가푸디 CTO(최고기술책임자)는 더밀크와의 단독 인터뷰에서 “실제 로봇이 배치된 생산 환경에서는 다양한 특수 사례들이 존재한다”고 강조했다. 사람 크기의 휴머노이드 로봇 디짓(Digit)을 아마존, GXO의 대형 물류 창고 등 실제 현장에서 운영해보니 다양한 변수, 예외 상황에 대응할 수 있는 신뢰성과 안전이 가장 중요했다는 설명이다. 어질리티 로보틱스는 세계 최초로 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 투입한 기업이다. 디짓은 이미 10만 개 이상의 토트(Tote, 물류용 박스)를 옮기며 많은 데이터를 축적했다. 벨라가푸디 CTO는 특히 데모 영상 등 일부 과대 광고에 주의할 필요가 있다고 조언했다. 묘기를 부리거나 쿵푸를 하는 휴머노이드의 영상은 시선을 끌기 충분하지만, 실제 현장에 로봇을 투입하는 건 전혀 다른 이야기라는 설명이다. 그는 “영상 만으로는 해당 로봇이 그 동작을 완벽하게 수행하기까지 얼마나 많은 시도가 필요했는지 전혀 알 수 없다. 디짓이 배치되는 생산 환경에서는 용납될 수 없는 일”이라며 “예컨대 깨지거나 미끄러운 토트 같은 특수 사례가 발생하더라도 디짓은 문제 없이 업무를 수행, 높은 신뢰성을 제공하도록 설계됐다”고 했다. 핵심은 피지컬 AI와 휴머노이드라는 거대한 혁신의 물결이 이미 시작됐다는 것이다. 더밀크가 CES 2026를 맞아 7일(현지시각) 라스베이거스에서 개최한 ‘K-이노베이션 나이트’에 기조연설로 참여한 벨라가푸디 CTO는 현재의 휴머노이드 열풍이 단순한 유행이 아니라 노동 시장의 압박, 하드웨어의 비약적 발전, ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 혁명이 맞물린 결과라고 분석했다. 모건 스탠리나 골드만 삭스 같은 금융 기관들도 최근 그 잠재력을 인지하고 시장 전망을 내놓기 시작했다. 모건 스탠리는 2050년까지 휴머노이드의 약 90%(약 9억3000만 대)가 반복적이고 단순하며 체계적인 작업에 사용될 것으로 전망했고, 시티그룹은 2050년 휴머노이드 로봇 시장 규모가 7조달러(약 1경341조원)에 달할 것으로 예측했다.
로보틱스는 오랫동안 기술 업계의 '가장 화려한 과장 광고'이자 '가장 긴 숙제'였다.로봇이 장애물을 뛰어넘고, 공중제비를 돌고, 쿵푸를 하는 영상은 10년 전에도 있었다. 그러나 공장, 물류센터, 병원, 매장 뒤편에서 로봇이 '돈이 되는 일'을 하는 경우는 상대적으로 드물었다. 그 간극은 단순히 기술 성능의 부족 때문이 아니었다. 신뢰, 안전, 내구성, 조직 문화, 비용 구조가 맞물린 산업적 난제였다.CES2026 미디어 데이에서 맥킨지가 주최한 패널 '피지컬 AI가 이끄는 산업 구조의 전환(Transforming Industries with Physical AI)'은 그 간극을 정면으로 다뤘다. 피지컬 AI—현실 세계를 인지하고 판단해 실제 행동으로 이어지는 인공지능—은 더 이상 인상적인 데모 영상의 소재가 아니었다. 공장과 물류, 자동차 산업의 비용 구조와 운영 방식에 어떤 변화를 가져올 수 있는지, 그 변화가 어디까지 와 있는지를 두고 구체적인 논의가 이어졌다.패널에는 구글 딥마인드의 캐롤라이나 파라다(Carolina Parada), 퀄컴의 나쿨 더그얼(Nakul Duggal), 보스턴 다이내믹스 CEO이자 현대자동차그룹 소속인 로버트 플레이터(Robert Playter), GM의 미켈 테일러(Mikell Taylor)가 참석했다. 사회는 맥킨지 컨설턴트 애니 켈카(Ani Kelkar)가 맡았다.켈카는 논쟁의 핵심을 한 문장으로 압축했다."2026년은 '멋진 로봇'에서 '유용한 로봇'으로 전환하는 해가 될 수 있을까?"질문은 단순했다. 그러나 답변은 산업의 복잡한 속도를 그대로 담고 있었다. "이미 시작됐다"는 낙관과 "생각보다 오래 걸린다"는 경고가 공존했다. 이 긴장 속에 로보틱스의 현재와 미래가 있다.
“차량에 탑승자가 없는 상태에서 테스트가 진행 중이다.”일론 머스크(Elon Musk) 테슬라 CEO가 14일(현지시각) 소셜 미디어 플랫폼 X를 통해 공개한 짧은 메시지가 세계 자동차 산업과 기술 시장을 흔들었다. 텍사스주 오스틴에서 ‘안전 감독관(Safety Driver)’이 탑승하지 않은 완전 무인 상태의 로보택시 시험 운행이 현재 진행 중임을 공식적으로 밝힌 것. 미국 텍사스주 오스틴 시내에서 운전석이 비어 있는 모델 Y 차량이 주행하는 것을 발견했다는 목격담이 이어지자 글을 남긴 것이다. 머스크 CEO의 발언은 2026년 안전 감독관 없는 로보택시 상용화를 앞둔 실증 단계 절차로 해석되며 시장의 큰 기대감을 불러일으켰다. 구글 모회사 알파벳의 자율주행 사업 부문인 ‘웨이모(Waymo)’가 수년에 걸친 안전 요원 동승 테스트를 거친 것과 달리 테슬라는 방대한 주행 데이터를 바탕으로 이 과정을 비약적으로 단축시킬 수 있을 것이란 분석이다.👉생성AI 시대는 끝났다. 2026년, 행동AI의 시대로
"AI가 답을 내놓는 시대, 인간은 질문으로 승부한다"AI가 인간을 대신해 스스로 판단하고 행동하는 '에이전틱 AI' 시대다. 챗GPT가 등장한 지 3년, 구글 제미나이 3.0과 오픈AI의 GPT5.2 모델은 단순한 대화를 넘어 복잡한 업무를 자율적으로 수행하는 단계에 진입했다. 이 전환점에서 성소라 전 워싱턴대학교 경영대학 교수가 AI 시대, 인간과 인간 조직의 전략을 제시한 화제의 신작, '휴먼코드'를 출간했다. 성 교수가 '휴먼 코드'를 통해 던지는 질문은 명확하다. AI 활용법(How-to)을 넘어, "인간만의 전략은 무엇인가?"라는 것이다.더밀크는 성소라 교수와의 심층 대담을 통해 AI 시대 인간 경쟁력의 본질을 탐색했다. 그가 제시하는 '휴먼 코드'는 단순한 생존 전략이 아니라, 기술이 사회의 규칙을 다시 쓰는 시대에 인간이 어떻게 주체성을 유지할 것인가에 대한 근본적 성찰이다.👉 『휴먼 코드: AI 시대, 인간으로 살아남는 법』 저자: 성소라 출판사: 더스퀘어
“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
아마존 창업자 제프 베조스가 4년 만에 공식적인 경영 일선으로 복귀한다. 베조스의 복귀 무대는 그가 공동 설립한 AI 스타트업 ‘프로젝트 프로메테우스(Project Prometheus, 이하 프로메테우스)’.프로메테우스 공동 최고경영자(Co-Chief Executive)는 그가 2021년 7월 아마존 CEO 직에서 물러난 이후 맡는 첫 번째 공식 운영 직책이다. 그리스 신화에서 인류에게 불을 훔쳐다 준 타이탄의 이름 ‘프로메테우스’를 사명으로 붙인 만큼 향후 어떤 행보를 보여줄지 업계의 이목이 쏠리고 있다. 뉴욕타임스에 따르면 프로메테우스는 이미 62억달러(약 9조원)라는 천문학적인 초기 단계 자금을 확보했다. 이 자금에는 베조스 본인의 출자금이 포함되어 있으며 프로메테우스를 역사상 가장 자금력이 풍부한 초기 단계 스타트업 중 하나로 등극시켰다.GPU(그래픽처리장치)를 비롯한 컴퓨팅 자원, 특급 인재 확보에 천문학적 비용이 필요한 AI 업계에서 62억달러라는 큰 자금은 든든한 무기다. AI 경쟁의 판도를 ‘아이디어와 속도’의 경쟁에서 ‘자본과 인프라’의 전쟁 흐름으로 끌고 가려는 것 아니냐는 분석이 나온다.