미래 인공지능의 진화,
에이전틱 AI와 피지컬 AI
인공지능은 2022년까지만 해도 특정 분야에서 현상이나 사물을 분류하고 최적의 경로를 찾아내는 인지형 AI가 주류였으며, 그나마 전문가만 제한적으로 사용했어요. 그러다 2023년 챗GPT 같은 생성형 AI의 출시로 인공지능은 빠르게 대중화되었고, 올해부터는 에이전틱(Agentic) AI와 피지컬(Physical) AI로 다시 진화하고 있어요.
생성형 AI가 입력된 프롬프트에 따라 확률이 가장 높은 응답을 생성한다면, 에이전틱 AI는 다른 시스템이나 AI와 상호작용하며 목표 달성을 위해 능동적이고 자율적으로 임무를 수행해요. 예를 들어 ‘이탈리아 여행’을 문의하면 생성형 AI는 일반적인 여행 정보를 알려주는 데 그치지만, 에이전틱 AI에서는 일정과 견적을 뽑은 다음, 항공편이나 숙박 시설도 대신 예약하는 형태의 업무 처리가 가능하죠.
피지컬 AI는 한 단계 더 나아가서 다양한 물리적 기계와 결합해 현실 세계와 직접 상호작용하는 인공지능을 뜻해요. 예를 들어, 로봇이 사업장에서 미션을 수행하거나 자율주행차가 도로의 장애물을 인식하는 전 과정을 스스로 판단하고 대응할 수 있게 합니다.
AI의 진화 과정 및 유형별 특성
<1단계> 인지 / 분류형(Perceptional) AI_특정 영역의 데이터를 해석하고 분석해 패턴을 인식하고 분류
서비스 분야 : 이미지 분류(의료 영상에서 암세포 식별), 음성 인식(음성 데이터를 텍스트로 변환), 스팸 필터링(이메일을 스팸과 정상으로 분류) 등
예) IBM Watson / Google Assistant
<2단계> 생성형(Generative) AI_방대한 데이터 학습을 통해 새로운 텍스트, 음악, 이미지 등을 생성
서비스 분야 : 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 콘텐츠 생성, 질문에 대한 다양한 답변 제공 등
예) ChatGPT / DALL·E / SORA
<3단계> 에이전틱(Agentic) AI_설정된 목표를 달성하기 위해 자율적으로 의사결정을 내리고 작업을 계획&실행
서비스 분야 : 개인 비서(일정 관리, 알람 설정, IoT 자율 제어), 업무 관리(요청 분석과 후속 조치 자동화), 의료 관리(의료 기록 분석과 응급처치 시행) 등
예) Einstein / ServiceNow
<4단계> 피지컬(Physical) AI_로봇이나 기계에 AI를 적용해 주변 환경과 상호작용하고 작업 수행
서비스 분야 : 자율주행차, 드론(미션 수행을 위해 현실 상황을 스스로 분석하고 판단해 운행), 휴머노이드(다양한 업무∙목표 수행을 위해 발생 변수나 장애를 스스로 판단하고 해결) 등
예) AutoPilot
피지컬 AI와 융합한
자율형 휴머노이드 산업의 성장
피지컬 AI는 자율적으로 판단하고 능동적으로 목표를 달성한다는 점에서 에이전틱 AI와 유사하지만, 이를 온라인이 아닌 오프라인에서 구현해내는 점이 달라요. 대표적 하드웨어로는 자율주행차와 드론이 있으며, 최근에는 인간 행동을 모방한 휴머노이드가 주목받고 있어요.
휴머노이드 기술력이 고도화함에 따라, 이젠 실제 환경에서 자율적으로 다양한 행동을 구사하게 하는 피지컬 AI의 학습이 중요한 과제가 되었죠. 그동안은 현실 세계의 여러 변수와 인간의 반응 및 동작을 디지털 데이터로 확보하는 것이 상당한 난제였는데요. <CES 2025>에서 엔비디아가 현실 세계를 복제한 디지털 트윈에서 수백만 가지 시뮬레이션을 생성해 AI를 훈련할 수 있는 플랫폼 ‘코스모스’를 선보이면서 이 문제가 상당 부분 해소될 것으로 기대됩니다. 코스모스에서는 실제 물리현상을 최대한 구현해놓은 만큼 적은 분량의 원데이터로도 AI의 학습 효율성이 비약적으로 증대할 것으로 보입니다.
만약 인간과 신체 조건이 유사한 휴머노이드가 사람의 동작 대부분을 모방할 수 있다면 우리의 일상생활은 백팔십도 달라질 거예요. 제조, 물류, 유통 같은 기존의 산업 분야뿐 아니라 재난 대응 등 특수 영역부터 일상 가사, 간병 등 광범위한 영역까지 로봇이 인간의 노동을 대체할 것이기 때문이죠.
이를 감안할 때 향후 ‘자율형 휴머노이드’의 성장 잠재력은 폭발적이에요. 골드만삭스는 2035년 휴머노이드 시장 규모가 380억 달러에 이를 것으로 전망했고, 시장조사 기관 포춘 비즈니스 인사이트는 휴머노이드 시장이 2023년 24억3,000달러에서 연평균 45.5%씩 성장해 2032년에는 660억 달러에 달할 것으로 예측했어요. 하드웨어 외 AI와 학습 플랫폼 분야까지 포함하면 시장 규모는 훨씬 클 것으로 보입니다.
물론 이런 변화를 앞두고 선결해야 할 과제가 남아 있어요. 우선 인간과 유사한 움직임 및 상호작용을 구현하는 휴머노이드의 생산 비용이 아직은 부담스러운 수준이란 점입니다. 또 사람과 밀접하게 상호작용하는 로봇의 특성상 오작동이나 예측 불가한 결정에 따른 리스크 방지를 위해 안전성 검증과 윤리적·법적 규제를 마련해야 합니다.
하지만 반도체와 배터리, 센서 기술 등이 급속히 발전하면서 하드웨어 단가가 지속적으로 하락해 종국에는 경제성을 확보할 거예요. 정책적으로도 휴머노이드가 고령화에 따른 노동력 부족의 핵심 대안인 만큼 정부와 업계가 성장 촉진을 위해 관련 규제와 표준을 빠르게 정비할 것으로 전망합니다.
2025년, 점차 주목받는
자율형 휴머노이드 테마 투자
앞서 살펴본 것처럼 자율형 휴머노이드 산업은 하드웨어와 소프트웨어의 융복합이 필수인데, 우선 하드웨어는 완성품 제조업체와 부품업체로 나뉩니다. 현재 대표적 완성품으로는 옵티머스(테슬라), 디지트(아마존), G1(유니트리), 아틀라스(보스턴 다이내믹스) 등이 있어요.
부품 산업은 휴머노이드의 특성상 광범위하지만, 그중 두뇌를 구성하는 AI 반도체와 더불어 다양한 센서와 액추에이터, 배터리 분야가 주목받고 있습니다. 비록 초기 단계지만 소프트웨어 측면에서도 AI 학습을 위한 플랫폼 개발과 시뮬레이션 구현에 관한 프로그램 출시가 점차 활발해질 것으로 보입니다.
현재 금융시장에서는 관련 주식에 대한 투자자의 관심이 커지고 있으며, 그와 동시에 이들 종목을 포트폴리오로 하는 펀드와 ETF도 속속 출시되고 있어요. 다만 모든 성장주가 그렇듯이 단기적으로 주가가 큰 폭으로 변동할 수 있다는 점은 유의해야 합니다. 만약 투자 경험이 적고 포트폴리오 관리에 시간을 할애하기 어려운 투자자라면 개별 종목 직접투자보다는 이미 분산이 잘된 펀드나 ETF 같은 간접투자가 더 유리할 거예요.