[피지컬 AI : 0 편] 대한민국의 ‘정답지’는 사라졌다

벤치마킹을 멈추고, 피지컬 AI로 가야 하는 이유

 

들어가며

“AI를 해야 한다는 건 알겠는데, 뭘 해야 할지 모르겠다.”

요즘 기업 현장과 경영진 미팅에서 가장 자주 듣는 말입니다.
수조 원 규모의 GPU 투자, 데이터 센터 이야기까지 나오지만 정작 매출·생산성·품질 개선으로 이어진 사례는 희박합니다.

이 혼란은 기술 부족 때문이 아닙니다.

대한민국이 지난 50년간 가장 잘 써먹어 왔던 성장 공식이, AI 앞에서 작동을 멈췄기 때문입니다.

카이스트 김대식 교수의 통찰을 바탕으로, 그리고 현장에서 느껴지는 체감들을 더해
지금 우리가 반드시 수정해야 할 전략의 방향을 정리해 봅니다.

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1. Fast Follower 전략의 종말

왜 모두가 동시에 길을 잃었는가

대한민국의 산업 성장은 오랫동안 ‘오픈북 테스트’에 가까웠습니다.
선진국이라는 정답지를 펼쳐놓고,
👉 가장 빠르고 효율적으로 베껴 쓰는 능력
이게 경쟁력이었습니다.

 

하지만 AI 시대에 이 방식은 더 이상 통하지 않습니다.

 

① 비가역적 속도의 격차

AI는 연 단위가 아니라 주 단위로 진화합니다.
한 번 뒤처지면 “다음 버전에서 따라잡자”가 불가능합니다.
격차는 누적되고, 추월이 아니라 관람석 배정으로 이어집니다.

 

② 탈세계화, 기술의 국경화

AI 핵심 기술은 이제 논문이 아니라 안보 자산입니다.
과거처럼 “보고 배우면 된다”는 환경 자체가 사라졌습니다.

 

③ 노동 집약 모델의 붕괴

밤샘, 장시간, 저임금으로 밀어붙이던 성장 엔진은
이미 사회 구조적으로 종료되었습니다.
헝그리 정신을 호출한다고 다시 시동이 걸리지 않습니다.

👉 그래서 지금의 혼란은 ‘멘탈 문제’가 아니라
성공 방정식 자체가 바뀌었는데도, 여전히 옛 공식을 붙잡고 있기 때문입니다.

 

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2. GPU 딜레마

그리고 ‘피지컬 AI’가 남는 이유

지금 한국은 대규모 GPU 확보에 사활을 걸고 있습니다.
하지만 동시에 이런 말도 나옵니다.

 

“GPU는 있는데, 쓸 곳이 없다.”

 

 

이건 역설이 아니라 구조적 문제입니다.

 

LLM 전쟁은 이미 끝난 경기다

 

텍스트·이미지 기반 AI는 글로벌 빅테크가
데이터·자본·인재를 모두 선점한 영역입니다.
후발 주자가 여기서 정면 승부를 보는 건 효율이 극히 낮습니다.

 

반면, 여기에만 있는 데이터가 있다

• 로봇의 미세한 움직임
• 공정 중 발생하는 미묘한 오차
• 숙련공이 “감으로” 잡아내는 타이밍

이 데이터들은 인터넷에 없습니다.
오직 현장에만 존재합니다.

 

장인의 노하우는 아직 코드가 아니다

용접, 조립, 정렬, 미세 조정
이 모든 건 매뉴얼보다 사람의 몸에 저장돼 있습니다.

피지컬 AI란, 이 암묵지를 데이터로 전환하는 작업입니다.
그리고 이건 제조업 기반이 살아 있는 나라만 할 수 있는 게임입니다.

👉 GPU를 “사 와서 쓰는 것”이 아니라
👉 현장을 연결해서 ‘쓸 수 있게 만드는 것’
여기에 승부처가 있습니다.

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3. 실무자를 위한 현실적인 제언

추상 말고, 오늘 당장 할 수 있는 것

여기서부터가 중요합니다.
“그래서 우리 회사는 뭘 해야 하는데?”라는 질문에 답하지 못하면
이 글은 그냥 좋은 칼럼으로 끝납니다.

① 바이브 코딩은 개발자 전용이 아니다

코딩은 이제 문법이 아니라 의도 전달의 문제입니다.

• 엑셀 반복 작업 자동화
• 현장 점검 체크리스트 생성
• 단순 리포트 초안 제작

👉 실무자가 자연어로 AI에게 시키고,
👉 결과를 직접 쓰고 고치는 경험
이걸 주 1회라도 조직 차원에서 강제해야 합니다.

 

② 실무자의 역할은 ‘검색자’에서 ‘검수자’로

AI는 틀립니다. 자주, 그럴듯하게.

그래서 실무자의 가치는

• 자료를 찾는 능력 ❌
• 결과물의 오류를 잡아내는 능력 ⭕

이 전환이 안 된 조직은
AI를 써도 사고 위험만 커집니다.

 

③ 검색창을 버리고, 대화 프로세스를 만든다

키워드 입력 → 결과 선택
이 흐름은 끝났습니다.

문제 정의 → 대화 → 수정 → 재질문
이 루프를 업무 프로세스 안에 넣는 조직만이
AI를 도구로 씁니다.

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4. 오늘부터 할 수 있는 체크리스트 (중요)

 

제조·현장 조직 기준

• □ 숙련자 작업 중 “말로 설명 못 하는 순간”을 영상으로 기록
• □ 반복 업무 1개를 선정해 AI로 자동화 시도
• □ 결과물 검수 기준을 ‘사람 책임’으로 명확히 지정

거창한 로드맵보다

 

👉 이 3개가 훨씬 강력합니다.

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결론

전략보다 중요한 건 ‘몸이 기억하는 속도’

AI 시대의 전략은 문서가 아니라 감각에 가깝습니다.
김대식 교수가 말했듯,
AI는 백과사전처럼 읽어서 배우는 게 아니라
자전거처럼 넘어지며 익히는 기술입니다.

지금 우리에게 필요한 건

 

• 완벽한 AI 마스터플랜 ❌
• 현장의 암묵지를 데이터로 바꾸려는 첫 시도 ⭕

 

정답지는 사라졌습니다.
하지만 답을 써 내려갈 펜은 아직 우리 손에 있습니다.

시간은 흐르고 있고,
골든타임은 기다려주지 않습니다.

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📌 참고 영상

• 제목: “GPU 쓸 곳이 없어요.” AI 시대 한국이 ‘멘붕’에 빠진 이유
• 출연: 김대식 카이스트 교수