Physical AI in CES 2026

 

생각하는 기계를 넘어, 행동하는 기계의 시대로

CES 2026이 물리적 AI(Physical AI)를 시장의 핵심 화두로 떠오르게 하고, 현대차가 휴머노이드 로봇 '아틀라스'의 상용화 계획을 발표했을 때, 우리는 '행동하는 기계' 시대의 본격적인 서막을 목격했습니다. 물리적 AI는 이제 단순한 기술적 호기심을 넘어 산업의 지형을 바꾸는 거대한 흐름이 되었습니다. 하지만 이 화려한 모습 뒤에는, 실제 산업 현장의 거친 문제들을 해결하는 몇 가지 놀랍고도 역설적인 원칙들이 숨어있습니다. 덱스터리티(Dexterity) CEO 사미르 메논의 통찰을 통해, 물리적 AI 혁신을 이끄는 4가지 핵심 진실을 파헤쳐 봅니다.

 

1. 첫 번째 진실: 가장 안전한 길은 '가장 큰 고객의 가장 큰 문제' 를 푸는 것이다

일반적인 스타트업 성공 공식은 '작은 틈새시장을 찾아 빠르게 성장하라'는 것입니다. 하지만 로보틱스처럼 막대한 자본이 투입되는 딥 테크 분야에서는 이 공식이 통하지 않을 수 있습니다. 덱스터리티 CEO 사미르 메논은 오히려 정반대의 전략이 가장 위험 부담이 적다고 역설합니다. 바로 '큰 고객의 가장 큰 문제'를 정면으로 해결하는 것입니다. 이 접근법이 자본 집약적인 딥 테크 분야에서 특히 유효한 이유는, 자본은 단기적인 성공이 아닌, 오랫동안 도전받지 않을 지적 재산(IP)과 상업적 모멘텀을 구축하는 데 투자되어야 하기 때문입니다. 큰 고객의 핵심 문제를 해결함으로써 초기부터 확실한 시장 수요를 확보하고 장기적인 경쟁 우위를 다지는 것이 오히려 더 안정적인 경로가 됩니다.

우리가 배운 큰 교훈은, 큰 문제를 해결하라는 것입니다. 큰 문제를 찾는 가장 위험 부담이 적은 방법은 큰 고객에게 가는 것입니다.

 

2. 두 번째 진실: 로봇의 눈(Vision)은 90%일 뿐, '촉각(Touch)'이 99%를 완성한다

많은 사람들이 물리적 AI의 핵심을 정교한 카메라와 시각(Vision) 기술이라고 생각합니다. 물론 시각은 로봇이 주변 환경을 인식하는 데 필수적입니다. 하지만 실제 산업 현장에서 요구되는 99% 이상의 신뢰도를 달성하기 위해서는 '촉각(Sense of Touch)'이라는 마지막 퍼즐 조각이 반드시 필요합니다. 촉각이 없는 로봇은 자신의 힘을 제어하지 못해 물건을 부수는 '인크레더블 헐크'와 같지만, 촉각이 더해지는 순간 섬세한 물건도 다룰 수 있는 '스시 셰프'로 변모할 수 있습니다.

비전만으로는 70%, 80%, 심지어 90%까지 갈 수 있습니다. 하지만 실제 생산에서 제품을 성공시키고 실제 애플리케이션을 해결하려면 99%에 도달해야 합니다. 마지막 9~10%는 ... 비전만으로는 매우 어려워집니다.

메논이 지적하듯, 이 마지막 10%의 벽을 넘기 힘든 이유는 간단합니다. 카메라가 때로는 볼 수 없는 사각지대가 존재하기 때문입니다. 촉각은 시각이 놓치는 부분을 보완하여 로봇이 실제 환경과 상호작용할 때 필요한 완벽에 가까운 신뢰도를 제공합니다.

 

 

 

3. 세 번째 진실: 최고의 AI는 복잡한 손이 아닌, '20달러짜리 흡착 컵'을 선택했다

가장 진보된 기술이 항상 최고의 해결책은 아닙니다. 덱스터리티는 AI가 제어하기 매우 복잡하고 개당 2,000달러에 달하는 로봇 손가락과, AI가 훨씬 쉽게 학습하고 제어할 수 있으며 비용은 1/100 수준인 20달러짜리 흡착 컵(suction cups)이라는 두 가지 선택지를 제시했습니다. 덱스터리티는 기술적 우월성을 강요하는 대신, 고객에게 선택권을 넘기고 시장이 직접 결정하게 했습니다. 결과는 명확했습니다. 대부분의 고객은 주저 없이 흡착 컵을 선택했습니다. 이 사례는 기술 자체의 복잡성보다 AI가 얼마나 쉽게 배우고 활용할 수 있는지('AI 친화적 설계')와 그것이 고객의 문제를 얼마나 실용적으로 해결하는지가 상업적 성공의 핵심임을 명확히 보여줍니다.

 

 

4. 네 번째 진실: 성공적인 파트너십은 기술적 우월함이 아닌 '깊은 겸손함'에서 시작된다

물리적 AI를 도입하는 고객들은 국가 경제의 근간을 책임지는 거대한 기업들입니다. 그들의 운영이 단 하루만 멈춰도 사회 전체가 마비될 수 있습니다. 사미르 메논은 성공적인 파트너십의 출발점이 기술적 우월함을 과시하는 것이 아니라, 고객의 막중한 책임감을 이해하고 그들의 운영을 절대 방해하지 않는(non-disruptive) 해결책을 찾으려는 '깊은 겸손함'에 있다고 강조합니다. 더 나아가, 기술 도입이 현장 직원들에게 미치는 사회적, 감정적 영향까지 고려해야 합니다.

 

사미르 메논은 "우리 로봇이 현장에 들어갔을 때 직원들이 ‘오, 안 돼. 저건 인간을 닮았네. 나를 대체하려고 온 거야’라고 느끼게 하고 싶지 않다"고 말합니다. 로봇이 인간을 '대체'하는 위협이 아닌, 힘들고 위험한 일을 대신해주는 '돕는' 존재로 인식되도록 하는 세심한 접근이 필수적입니다.

 

그것(성공적인 파트너십)은 깊은 겸손, 이 고객들이 지닌 책임의 본질에 대한 깊은 존중, 그리고 그들이 문제를 해결하도록 돕기 위해 비파괴적인 방법이 무엇인지 이해하려는 깊은 의지에서 시작됩니다.

 

진정한 혁신은 어디에서 오는가

물리적 AI 시대의 진정한 혁신은 단순히 더 똑똑한 AI를 개발하거나 더 정교한 기계를 만드는 것을 넘어섭니다. 그것은 실제 산업 현장의 복잡한 문제를 깊이 이해하고, 가장 실용적이며, 인간 중심적인 해결책을 찾는 여정에서 비롯됩니다. 결국 물리적 AI 시대의 승자와 패자를 가르는 것은 기술의 정교함이 아니라, 문제의 본질에 대한 깊은 이해와 인간을 향한 겸손함이 될 것입니다.

이러한 원칙들이 로봇이 아닌 다른 AI 분야에는 어떻게 적용될 수 있을까요?