9일(현지시간) 폐막한 CES 2026에서 인공지능(AI)은 더 이상 가능성을 보여주는 기술이 아니라, 산업 현장에서 성과를 내야 하는 실행 단계에 진입했음을 확인하는 키워드였다. 그러나 현장에 참석한 국내 전문가들은 “AI 경쟁력의 본질은 기술이 아니라 데이터와 실증 환경”이라며, 한국 AI 생태계의 구조적 한계를 지적했다.
전자신문은 한국전자정보통신산업진흥회(KEA)·한국전자기술연구원(KETI)와 미국 라스베이거스에서 'CES 2026 산업 대전망'을 주제로 좌담회를 개최했다. AI 분야에서 우리나라가 미국과 중국의 속도에 뒤처지지 않기 위한 과제와 정책적 보완점을 점검하자는 취지다. 참석자들은 공통적으로 AI 기술 수준 자체보다 이를 실제 산업에 적용하고 고도화할 수 있는 환경이 부족하다고 입을 모았다.
〈참석자〉(가나다순)
△김재광 뷰런테크놀로지 대표
△박재영 한국전자정보통신산업진흥회(KEA) 부회장
△신희동 한국전자기술연구원(KETI) 원장
△유태준 마음AI 대표(한국피지컬AI협회장)
△조성우 일렉트로비트코리아 대표
△주청림 둠둠 대표
△사회=김원배 전자신문 전자모빌리티부장
◇사회(김원배 전자신문 전자모빌리티부장)=CES 2026에서 다양한 기술과 제품이 공개됐다. 현장에서 가장 인상 깊었던 건 무엇인가.
◇신희동 한국전자기술연구원(KETI) 원장=4년 전부터 CES에 오기 시작했다. 그때는 생성형 AI 챗GPT가 막 나왔을 때다. 2~3년 전에는 점차 CES에서 AI가 구현돼 나오고 있었다. CES2026에서는 시각적인 하드웨어(HW) 등이 담길 수 있을지 기대했는 데 크게 느낄만한 것 없었다. CES2025에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 피지컬AI를 등장시켜서 올해 CES에서 어떤 변화를 기대했는 데 새롭지는 않았다. 냉정히 AI가 우리 생활에 변화를 주는 것은 아직 없었다. 다만, AI가 실생활에 들어와 진전된 쪽으로 나아가는 가능성은 보여줬다.
◇박재영 한국전자정보통신산업진흥회(KEA) 부회장=CES에 처음 참석해 기조연설도 듣고 전시관도 둘러봤다. 불과 얼마 전에는 AI 기술이 뭔지 어떻게 세상을 변화시킬지 설명했다면 과연 이제는 AI가 어떻게 생산성과 직결될지 보여주고 있다. 시간과 비용을 절감해 사업모델을 만들어 수익으로 어떻게 연계될 수 있는지 구체적인 실행 모델을 만들어가는 느낌이다. 대기업 뿐만 아니라 중소기업도 다양한 사업모델을 들고 CES에 참가하는 등 CES가 다른 단계에 접어들고 있다고 본다.
◇주청림 둠둠 대표=AI 모델 챗GPT가 일상에 녹아든 것은 불과 1년 전이지만 기하급수적으로 빠르게 성장했다. 단순히 AI 모델을 보여주는 것을 넘어 실제 산업현장에서 제품이나 서비스에 AI를 어느 정도 구현하고 있는 지 참가 기업간 기술적 차이가 느껴졌다. 많은 기업이 AI를 적용하려고 시도하고 있는데, 기술격차도 있다. 얼마나 AI 기술을 구현하느냐에 따라서 앞으로 격차가 더 빠르게 벌어질 것으로 본다. 대규모 모델로 누구나 AI를 적용할 수 방향으로 가고 있다고 볼 때, 초기 진입 단계를 지나 AI를 실제로 구현하는 단계에서 어떻게 적용할지 본격적인 경쟁구도가 전개되고 있다.
◇조정우 일렉트로비트코리아 대표=CES2026가 지난 해 달라진 점을 꼽자면, 참가 기업이 솔루션이나 제품에서 AI를 어떻게 활용해 효율성을 높일 지 구체적인 대안을 제시하기 시작했다는 것이다. AI를 활용하는 자신만의 방식이 구체적으로 나오기 시작했다. 물론 지난 해처럼 AI를 고객의 관심을 유도하는 용도로 정도로 활용하는 회사도 있지만, 올해는 확실히 지난 해와는 차이가 있다.
◇김재광 뷰런테크놀로지 대표=뷰런테크놀로지는 라이다, 센서, 자율주행, 첨단운전자보조시스템(ADAS)에 들어가는 소프트웨어(SW)를 만들고 있다. 순수 AI 기술을 만드는 쪽에 가깝다. 고객이 자체적으로 데이터를 학습하고 인지 AI 모델을 만들 수 있도록 주문자위탁생산(OEM) 등을 하고 있다.
피지컬 AI 용어는 CES2025에서 나왔고 업계에서도 어떤 의미인 지 분석했다. AI를 명확하게 고도화해 현실 세계에서 적용하는 게 피지컬 AI라고 할 수 있다. 엔비디아는 이제 가상데이터를 기반으로 또 다른 AI 모델을 생성하고 가상데이터 내에서 검증하고 AI가 실제 현실 세계에서 동작할 수 있는 방안을 구상하고 있다. 다시 말해 피지컬 AI를 포괄하는 여러 인프라를 구상하고 있다.
자율주행분야의 경우 많은 회사가 엔드투엔드(E2E) 기반으로 넘어가고 있는 만큼 최근 많은 변화가 일어나고 있다고 느낀다. 거대언어모델(LLM)기반 챗GPT도 계속 발전하고 있으며 시각언어모델(VLM), 시각언어행동(VLA)으로 나아가고 있다. AI는 일상화되고 있으며 앞으로 가속화될 것이다.
◇사회=각각의 산업에서 구체적으로 어떤 변화가 일어나고 있는가.
◇주청림=드론 산업에서는 AI는 크게 AI 기능을 탑재하는 분야와 AI 기능을 활용해 자율비행하며 데이터를 수집하는 두 개 분야로 나눌 수 있다. 드론으로 사물을 추적하고 데이터를 취득하는 과정에서 안전, 기후, 기상, 국방 등 각 분야에 특화해 AI를 활용할 수 있다. 드론산업은 AI를 접목해 기술적으로 구현하는 단계에서 나아가 AI 기술을 활용해 어떠한 데이터를 취득하고, 어떤 방식으로 적용하는 지는 단계에 진입했다.
◇김재광=자율주행 분야는 과거에는 인지 판단 지역을 나눠서 모듈방식으로 검증하는 트렌드가 있었는데 최근에는 하나의 모델로 점차 확장하는 E2E 방식으로 나아가고 있다. 즉, 모든 데이터를 처리하는 방식이다. 모델 성능에 따라서 AI에 많이 의존하며 자율주행을 구현하는 트렌드로 나아가고 있다고 느낀다. 대표적 사례가 테슬라의 완전자율주행(FSD)이다. 테슬라가 국내 들어오기 전에 국내는 너무 복잡해 잘 안될 것이라는 전망이 있었지만 사실 어느 정도 잘 되고 있다. AI는 지속적으로 학습하며 발전하고 있는데 이는 결국 데이터 싸움이다. 그리고 데이터를 제공하는 인프라도 성장할 수 밖에 없는 기반이 만들어졌다.
◇조정우=일렉트로비트는 오토모티브 SW를 하고 있다. AI를 활용해 앱 등을 신속하고 편리하게 개발할 수 있도록 고객을 지원한다. 다만, 안전과 직결된 자동차 분야에서 플랫폼 SW를 하는 만큼 다른 분야보다 AI에 대해 조금 보수적으로 접근할 수 밖에 없다. 양산에 적용하다 보니 플랫폼 SW는 리스크가 크다. 때문에 일렉트로비트는 AI를 개발 용이성을 위해 활용하는 정도로만 쓴다. 일렉트로비트의 플랫폼 SW를 고객사에 제공하고 고객사가 잘 활용할 수 있도록 제안하는 데 활용하는 수준이다. AI로 전체적으로 무언가를 하려는 시도를 하지는 않는다. 독일 본사나 한국이나 마찬가지다.
◇사회=소버린AI 이야기도 많이 나오고 있다. AI로 인해 기술격차 커질 수도 있다. 우리나라가 잘할 수 있는 분야가 있다면.
◇신희동=엔비디아가 삼성전자, 현대차에 이어 독일 벤츠랑 손잡았다. AI가 산업에 들어오는 것을 상징적으로 보여주는 것이다. 한국은 AI 산업에서 LLM 등 앞단에서는 챗GPT가 있어 어렵다. 다만 뒷단에서는 강할 수 있다. 아직은 뒷단의 데이터가 정제되지 않았지만 점차 개선하고 충분히 한국이 이 분야를 선도할 수 있다. AI라는 큰 흐름에서 제조 쪽에서 중심을 잡고 가야 한다.
◇박재영=우리나라의 가장 큰 산업적인 강점은 다양한 제조업 분야에서 세계적인 경쟁력을 가지고 있다는 것이다. 대기업과 대기업 생태계에 있는 중소기업들도 선도적으로 AI 생태계에 참여하고 있다. 지멘스 CEO 기조연설 키워드가 디지털 트윈이었는데, HD 현대는 이미 잘하고 있다. 앞으로 모든 산업이 디지털 트윈화되면서 생산성을 높일 것이라는 전망이 나온다. 한국이 강점을 가진 제조업과 그 현장의 데이터를 기반으로 피지컬 AI 성공 모델들이 계속 창출되면서 전반적으로 산업을 이끌어가야 한다.
◇사회=한국은 미국, 중국 등과 경쟁국과 비교해 각 산업이 어떤 상황에 있는가.
◇유태준 마음AI 대표=낙관적으로 보고 있다. 피지컬 AI가 들어오면서 VLA로 나아가고 있는데 한국도 성능 좋다. 미국이나 중국이나 거의 동일선상에 있다. 다만 중국 휴머노이드 로봇산업이 무서운 속도로 발전하고 있다는 점을 주목해야 한다. 비전AI 모델이 상당히 뛰어나다. 중국은 쓰레기 분리수거, 세탁 등 가사노동 로봇을 올해 상반기 출시한다. 양산 준비는 이미 끝났다. 피지컬AI는 AI모델 못지않게 데이터가 중요한데, 중국은 대학생을 투입해 옷접기 데이터를 수집하고 쓰레기 분류 데이터를 모으는 작업을 한다. 한국 또한 피지컬 AI 데이터 팩토리를 서둘러 구축해야 된다. 만일 우리가 피지컬 AI를 하는 과정에서 중국 로봇을 가져다가 쓰기 시작하면 하드웨어 의존도가 높아져 앞으로 중국산을 계속 쓸 수 밖에 없을 것이다.
◇주청림=드론 또한 중국 DJI가 세계 1위다. 농업용, 산업용, 소비자용 등 전 분야를 아우르며 세계 시장에서 우위를 점하고 있다. 한국은 특정 산업에 최적화한 플랫폼을 구축해 승부를 낼 수 있다고 본다. 드론을 활용하는 기업들이 상당수가 중국 DJI장비를 사용하지만 자체 SW로 데이터를 출력해내는 방식을 사용하고 있다. 한국에서 어떤 완벽한 AI 모듈을 탑재한 드론을 만들어내는 거에는 어려움이 있을 수도 있다. 그러나 데이터를 충분히 학습시키고 재가공해 개별 산업현장에 최적화한 모델을 구축하는 데에는 한국이 강점이 있다.
◇김재광=뷰런테크놀로지는 자율주행에 쓰이는 인지 AI 소프트웨어를 하고 있다. 다른 국가에 밀리지 않는다. 다만, 미국이나 중국이 실증하는 자율주행 차량이 1000대라면 한국은 50~60대 수준이다. 여기서 취득하고 학습할 수 있는 데이터를 구축하는 데 차이가 생길 수밖에 없다. 자율주행을 지속 고도화하려면 여러 상황을 테스트해야 한다. AI모델을 잘 활용할 수 있도록 학습할 수 있는 대규모 데이터셋을 구축하는 것이 결국 AI 생태계에서 살아남는 게 중요한 요소가 될 것이다.”
◇사회=정부가 'AI 3대 강국'이라는 최우선 국정과제를 달성하기 위해 개선해야 하는 과제가 적지 않은 거 같다.
◇신희동=피지컬 AI는 데이터를 제대로 확보하는 게 중요하다. 다만, 대기업은 대기업대로 데이터를 공유하는 것이 어려울 것이고, 협력업체 데이터까지 하려면 상당히 시간이 걸릴 것이다. 양질의 데이터셋을 만들려면 자금도 많이 써야한다.
◇박재영=대기업은 큰 문제 없을 것이다. 대기업은 기술을 구매하거나 인수합병(M&A)를 할 수도 있다. 다만 대기업 또한 기존 제도에 발목을 잡히는 경우가 있다. AI 등 신산업 육성을 위해 규제를 완화해줘야 한다. 중소기업은 AI 흐름에 올라탄 기업과 기회를 놓친 기업간에 편차가 워낙 크다. 자동차 부품회사가 로봇 생태계에 편입됐다는 이유만으로 주가가 높다.
◇주청림=규제가 많다는 지적에 공감한다. 드론과 지상로봇을 연계한 무인주문배송 서비스를 상용화하려면 도어투도어 즉 라스트마일 영역에서 자율주행 학습이 필요하다. 그런데 드론과 로봇은 주무부처가 다르고 관련 법률도 다르다. 부처 간 칸막이 때문에 혁신적인 기술 융합 시도가 실증 단계에서도 어렵다. 테스트 과정에서 드론 추락도 시켜보면서 기술적 완성도를 높여야 하는데, 한국에서는 기술을 빠르게 고도화시키기에는 제약이 있다.
◇김재광=자율주행은 산업현장을 디지털 트윈으로 가상화해 시뮬레이션 데이터를 취득하는 것이 중요하다. 현실 데이터 비중이 커야 한다. 그러나 기업이 혼자 실제로 현장에서 데이터를 취득하는 것은 어렵다. 정부 차원에서 표준화된 데이터셋을 구축하면 도움이 될 것이다.
◇유태준=피지컬 AI는 수직통합이 필요하다. 중국 애지봇(AGIBOT)은 AI 회사가 로봇까지 수직통합을 했다. 시너지가 어마어마하다. AI 소프트웨어, AI 반도체 신경망처리장치(NPU), 로봇 폼팩터까지 하나로 통합돼야 한다. 휴머노이드뿐 아니라 농기계, 테슬라에 들어가는 E2E 모델, 옵티머스 모델 똑같다. 이제는 양팔로봇용인지, 자율주행용인지 구분하는 건 의미가 없다. 하나의 모델에 데이터만 다른 것이다. 한국 정부도 AI 육성을 위해 SW와 NPU 수직통합을 지원한다면 중국과 경쟁이 가능할 것이다.
◇박재영=지난 30년을 돌이켜보면 항상 위기는 있었지만 인터넷 등장 등을 전환기를 거치며 우리 경제가 업그레이드되어왔다. 한국은 제조업을 중심으로 대기업과 중소기업이 함께 생태계 발전시켜온 DNA가 있었다. 인공지능 전환(AX)도 낙관하고 싶다. 이 세상의 모든 것이 전기화되고 있고 AX로 전력 수요가 폭발적으로 늘어나고 있다. 산업 경쟁력의 가장 핵심적인 요소 중 하나가 양질의 전기를 안정적으로 공급하는 것이다. 최근 산업용 요금이 많이 오르면서 산업계에서 많은 우려를 하고 있다. 향후 AX 시대에 전력이 우리 산업계의 리스크가 되지 않도록 선제적으로 대비할 필요가 있다.
◇주청림=정부가 AI 경쟁력을 갖을 수 있도록 데이터와 실증 기반을 마련해줬다고 가정한다면 기업 또한 기술을 실제 구현할 수 있도록 끝까지 책임을 져야 한다. 사실 수많은 난관을 마주하는 과정에서 과업 기간 운영비까지만 타고 사라지는 기업도 많다. AI 자율주행 과정에서 사고가 날 수도 있다는 각오를 갖고, 장기전을 지속할 의지가 있는지 기업 스스로 자문할 필요가 있다.
=라스베이거스
이준희 기자 jhlee@etnews.com
