-글로벌 시장조사 및 컨설팅 기업 프로스트 앤드 설리번은 최근 기고문 ‘피지컬 AI 경제의 부상’에서 AI 경쟁의 중심이 모델 개발에서 산업 현장 적용으로 이동하고 있다고 밝혔다.

AI 경제의 초기 단계는 더 나은 지능을 생성하는 기술 경쟁이 중심이었다. 그러나 생성형 AI 확산과 모델 간 성능 격차 축소로 경쟁 기준이 변화하고 있다. 이제는 AI 자체의 성능보다 이를 얼마나 일관된 산업 성과로 연결할 수 있는지가 핵심 변수로 떠오르고 있다.

파운데이션 모델의 확산으로 AI 접근성은 빠르게 높아지고 있으며, 모델 간 성능 격차는 점차 줄어드는 추세다. 이에 따라 경쟁 기준은 모델 자체가 아니라 AI 활용 방식으로 이동하고 있다.

피지컬 AI의 본격화와 산업 적용 기반 확장

피지컬 AI는 새로운 개념이라기보다 기술 성숙이 동시에 진행되며 실제 적용 단계에 들어선 영역으로 평가된다.

AI 모델의 인식·추론 능력 고도화와 로보틱스 기술 발전, GPU 및 컴퓨팅 인프라 확장, 산업 데이터 축적 등이 동시에 진행되면서 산업 적용 기반이 형성되고 있다.

이러한 변화는 이미 산업 전략에서도 구체적으로 나타나고 있다. 현대자동차그룹의 로보틱스 투자 확대는 로봇 기술이 연구 단계를 넘어 실제 운영 자산으로 이동하고 있음을 보여준다. 반도체 장비 기업들도 AI 기능을 생산 장비에 적용하며 공정 효율과 생산성을 개선하고 있다.

제조·모빌리티·물류·반도체 산업으로 확산

제조업
제조업은 피지컬 AI 적용이 가장 빠르게 확산되는 영역 중 하나다. 생산 계획, 설비 운영, 품질 관리가 데이터 기반으로 통합되면서 공정 단위 최적화가 가능해지고 있다. 이는 개별 공정 자동화에서 생산 시스템의 운영 효율 관리로 초점이 이동하고 있음을 보여준다.

모빌리티
차량은 단순한 이동 수단에서 데이터와 소프트웨어 기반 운영 플랫폼으로 전환하고 있다. 경쟁의 중심은 차량 판매에서 자율주행, 차량 데이터, 플릿(Fleet) 운영 등 이동 시스템 전반의 운영 효율로 확장되고 있다.

물류
물류 산업은 표준화된 작업과 대규모 운영 데이터를 기반으로 AI 적용 효과가 나타나는 영역이다. 창고 운영, 배송, 경로 최적화 기능이 통합되면서 물류 경쟁력은 인력 중심에서 데이터 기반 운영으로 이동하고 있다.

반도체
반도체 산업은 복잡한 공정과 대규모 데이터 기반 운영 특성으로 인해 피지컬 AI 적용 효과가 큰 산업이다. AI는 생산 변동성을 줄이고 수율과 설비 효율을 개선하는 데 활용되며, 적용 범위는 공정 제어에서 장비 및 소재 영역으로 확대되고 있다.

경쟁력 기준은 지능에서 운영 성과로 이동

결국 경쟁력의 핵심은 AI 기술 접근성이 아니라 이를 산업 시스템에 얼마나 빠르게 통합하고 반복 가능한 성과로 연결할 수 있는가에 달려 있다.

프로스트 앤드 설리번 한국 지사 이선지 연구원은 “AI 경쟁의 중심은 기술 성능에서 산업 현장의 운영 성과로 이동하고 있다”고 밝혔다.