더불어민주당 AI 강국위원회가 20일 국회에서 개최한 ‘피지컬 AI 입법 논의 라운드테이블’에서는 산업계와 전문가들이 한목소리로 ‘데이터·인프라·규제’ 3대 과제를 짚었다.
박석중 SK경영경제연구소 소장은 향후 AI 산업 방향을 ‘디지털에서 피지컬로의 이동’으로 규정하며 논의를 이끌었다. SK경영경제연구소는 SK그룹 핵심 싱크탱크로, 글로벌 시장과 기술 트렌드를 연구해 그룹 중장기 사업 방향과 경영 전략을 제시하는 조직이다.
이어 “1GW 구축에 70조원 이상이 들어가는 만큼 향후 필요한 투자 규모만 10조 달러(약 1경4732조원)에 달할 것”이라며 “인터넷 인프라 구축 때보다 더 큰 자본이 투입되는 상황”이라고 설명했다.
박 소장은 “이 같은 투자의 목적은 단순한 생성형 AI가 아니라 로봇·자율주행·제조 등 물리 영역을 지배하기 위한 것”이라고 진단했다.
특히 향후 AI 산업의 부가가치가 ‘피지컬 영역’에서 창출될 것이라는 점을 분명히 했다. 박 소장은 “대형언어모델(LLM)이 만들어내는 가치는 일부에 불과하다”며 “실질적인 수익은 제조, 물류, 휴머노이드, 자율주행 같은 피지컬 AI에서 나온다”고 강조했다.
한국의 위치에 대해서는 ‘기회와 한계가 동시에 존재한다’고 평가했다. 반도체와 제조업 기반이라는 강점은 분명하지만, 데이터와 플랫폼, 인프라가 결합된 ‘중간 생태계’가 비어 있다는 지적이다.
그는 “한국은 하드웨어에서는 강하지만 그 아래를 채우는 데이터와 실행 생태계가 부족하다”며 “이 공백을 메우지 못하면 글로벌 경쟁에서 밀릴 수 있다”고 말했다.
주요 해법으로는 ▲AI 데이터센터 등 인프라 확충 ▲데이터 규제 완화 ▲글로벌 표준에 맞는 데이터 활용을 꼽았다. 그는 “국내 데이터가 국내에만 머물면 경쟁력이 없다”며 “글로벌 기업과 연동 가능한 생태계를 만들어야 한다”고 강조했다.
이어진 발표에서는 이러한 문제의식이 산업 현장 관점에서 구체화됐다. 홍광진 현대자동차 로보틱스랩 팀장은 로봇 산업의 구조적 한계를 짚었다.
홍 팀장은 “로봇이 비싼 이유는 시장이 작기 때문”이라며 “수요가 부족해 생산이 늘지 않고, 결국 가격이 떨어지지 않는 구조”라고 설명했다. 이어 “결국 시장을 키워 규모의 경제를 만들어야 한다”고 강조했다.
현장에서는 규제가 가장 큰 장애물로 지목됐다. 홍 팀장은 “로봇을 실제 환경에서 테스트하려면 여러 부처 허가를 받아야 한다”며 “일정 수준의 안전성을 확보하면 임시 운행을 허용하는 제도가 필요하다”고 제안했다. 데이터 수집 규제 완화, 표준화, R&D 지원 등도 필요 과제로 꼽았다.
김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼경제연구소장은 피지컬 AI 시대 핵심 경쟁력을 ‘데이터와 소프트웨어’로 규정했다. 그는 “AI는 텍스트 중심에서 이미지·영상으로 확장됐고 이제 물리 세계까지 연결된다”라며 “자율주행이 대표적인 애플리케이션”이라고 설명했다.
특히 데이터의 중요성을 강조했다. 김 소장은 “데이터는 복리처럼 격차를 키운다”며 “먼저 확보한 기업과 후발 기업 간 격차는 시간이 갈수록 더 벌어진다”고 말했다. 이어 “중국은 자율주행 차량 수만대를 운영하며 데이터를 축적하고 있고, 영국은 전국 단위 실증을 허용하며 기업 성장을 지원하고 있다”고 비교했다.
한국에 대해서는 “제조업 기반은 강하지만 데이터 활용과 소프트웨어 경쟁력은 아직 부족하다”고 평가했다. 그는 “플랫폼 주도권을 확보하지 못하면 부가가치가 해외로 유출될 수 있다”며 정책적 대응 필요성을 강조했다.
유한종 정보통신산업진흥원 팀장도 규제 문제를 짚었다. 그는 “피지컬 AI는 데이터 활용과 현장 실증이 핵심인데 현재 규제가 이를 제한하고 있다”며 “특히 개인정보 규제와 실증 환경 제약이 산업 발전 속도를 늦추고 있다”고 말했다.
이날 토론에서는 공통적으로 ‘기술보다 규제가 더 큰 장벽’이라는 인식이 공유됐다. 참석자들은 피지컬 AI 경쟁이 본격화되는 상황에서 데이터 확보, 인프라 구축, 규제 완화가 동시에 이뤄져야 한다고 입을 모았다.
