컴퓨터 화면 속에서 텍스트와 이미지를 쏟아내던 인공지능(AI)이 마침내 모니터를 찢고 현실 세계로 걸어 나왔다. 2026년은 AI가 가상 공간의 '생성(Generation)' 단계를 넘어, 물리적 실체를 갖고 현실을 '작동(Action)'시키는 '피지컬 AI(Physical AI·실물 AI)'의 원년으로 기록될 전망이다.

생성형 AI가 지식 노동의 혁명을 가져왔다면, 피지컬 AI는 도로를 달리고 공장을 가동하며 실물 경제의 핏줄을 바꾸는 거대한 전환점이다. 그 변화의 최전선인 'CES 2026' 현장에서 확인된 기술 패권의 이동을 심층 분석한다.

상상이 현실로…'생성' 넘어 '작동'의 시대로

피지컬 AI는 말 그대로 현실 세계의 물리 법칙 안에서 움직이고 판단하는 AI다. 챗GPT가 시를 쓰고 코드를 짰다면, 피지컬 AI는 자율주행차로 도로를 누비고 휴머노이드 로봇이 되어 공장(스마트공장) 라인을 돌린다.

이 변화가 갖는 함의는 엄중하다. AI 경쟁의 무게중심이 '누가 더 그럴듯한 답을 내놓느냐(알고리즘)'에서 '누가 더 현실에서 사고 없이 완벽하게 움직이느냐(시스템)'로 이동했기 때문이다. 

오류가 나면 다시 쓰면 되는 텍스트와 달리, 현실에서의 오류는 곧 사고이자 비용이다. 따라서 피지컬 AI 시대의 핵심 경쟁력은 화려함이 아닌 '안정성'과 '신뢰'에 있다.

엔비디아 '베라 루빈', 로봇에 눈을 달다

지난 5일(현지 시간) 미국 라스베이거스 CES 2026 기조연설 무대에 오른 젠슨 황 엔비디아 CEO는 이 흐름을 정확히 꿰뚫었다. 그가 전격 공개한 '베라 루빈 NVL72'는 단순한 칩셋이 아니다. 중앙처리장치(CPU) '베라' 36개와 그래픽처리장치(GPU) '루빈' 72개를 결합한 이 괴물 같은 시스템은 피지컬 AI를 위한 강력한 심장이다.

황 CEO는 "AI의 다음 단계는 로봇"이라고 단언했다. 자율주행차와 로봇은 단순한 패턴 인식을 넘어, 돌발 변수가 난무하는 현실 세계를 이해하고 0.1초 뒤를 예측하는 고차원적 추론 능력이 필수적이다. 엔비디아는 메르세데스-벤츠와 협업한 자율주행 플랫폼 '알파마요(Alpamayo)'와 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심(Isaac Sim)'을 통해, 가상의 뇌를 현실의 몸체에 이식하는 과정을 시연해 보였다. 이는 "로봇 공학의 챗GPT 시대"를 선언한 것과 다름없다.

같은날 미국 자율주행 배송 로봇 스타트업 누로(Nuro)와 전기차 제조 기업 루시드(Lucid), 우버(Uber)도 CES 2026 엔비디아 라이브 행사에서 3개사가 합작으로 제작한 로보택시를 공개해 이에 화답했다.

현대차 '아틀라스', 제조 현장의 새 작업자

소프트웨어에 엔비디아가 있다면, 하드웨어의 주도권은 제조 강자들이 쥐고 있다. 현대차그룹은 같은 날 CES에서 휴머노이드 로봇을 축으로 한 피지컬 AI 산업화 로드맵을 발표하며 승부수를 띄웠다.

핵심은 보스턴 다이내믹스의 차세대 휴머노이드 '아틀라스(Atlas)'다. 현대차는 2028년부터 연간 3만 대 규모로 아틀라스를 양산하겠다고 밝혔다. 이는 테슬라의 '옵티머스'에 맞불을 놓는 전략이자, 자동차 제조 공정을 로봇의 테스트베드로 삼겠다는 영리한 포석이다.

이미 현대차와 모셔널이 개발한 '아이오닉 5 로보택시'는 특정 구간 무인 주행이 가능한 '레벨 4' 단계에 진입했다. 구글 웨이모와 우버 등 글로벌 기업들이 레벨 4 상용화에 박차를 가하는 상황에서, 현대차는 '자동차를 만드는 로봇'과 '물류를 나르는 로봇'까지 직접 설계·운영하는 '토털 로보틱스 생태계'를 구축하겠다는 것이다. 정의선 회장이 신년사에서 강조한 "축적된 제조 데이터의 가치"는 바로 피지컬 AI를 학습시킬 가장 강력한 무기다. 

韓 제조업의 기회…'가능성' 아닌 '책임' 물어야

왜 지금 피지컬 AI인가. 기술이 무르익어서가 아니다. 현실 적용의 임계점에 도달했기 때문이다. 생성형 AI가 비용 절감의 도구였다면, 피지컬 AI는 노동, 안전, 책임 구조를 재설계하는 사회적 인프라다.

레벨 4 자율주행과 휴머노이드의 공장 투입은 AI가 처음으로 '실패 비용'을 감당해야 하는 존재가 됐음을 의미한다. "무엇을 만들 수 있는가"라는 질문은 이제 "무엇을 해도 되는가"라는 윤리적·법적 질문으로 치환된다.

이 지점에서 한국은 독보적인 기회를 잡았다. 자동차, 조선, 반도체, 물류 등 실물 산업 전반에 축적된 방대한 데이터는 글로벌 빅테크도 쉽게 모방할 수 없는 자산이다. 우리가 가진 공장과 물류 현장은 피지컬 AI를 가장 혹독하게 검증하고 훈련시킬 최적의 학교다.

하지만 과제는 기술 밖에 있다. 자율주행 사고의 책임 소재, 로봇의 오작동에 대한 법적 기준 등 제도적 정비가 시급하다. 기술은 이미 도로 위를 달릴 준비를 마쳤다. 이제 필요한 것은 이 낯선 지능을 우리 사회의 일원으로 받아들일 법과 제도의 '가드레일'을 세우는 일이다. 2026년, 피지컬AI의 등장과 함께 우리는 AI와 함께 살아가는 첫 번째 챕터를 열고 있다.