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마음AI는 NVIDIA 교육 프로그램과 연계한 Physical AI 전문인재 양성 체계를 구축하고, 미래 산업을 이끌 새로운 전문 직군 육성에 나선다고 1일 밝혔다.
최근 인공지능 산업은 생성형 AI 중심의 디지털 환경에서 실제 물리 환경으로 빠르게 확장되고 있다. 제조 현장의 산업용 로봇, 물류 자동화 시스템, 자율주행 모빌리티 등 다양한 분야에서 AI가 직접 인식하고 판단하며 행동하는 Physical AI 도입이 본격화되고 있다.
다만 산업계는 새로운 도전에 직면하고 있다. AI 모델을 개발하는 인력은 증가하고 있지만, 실제 현장에서 AI와 로봇을 운영하고 학습시키며 데이터를 생성할 수 있는 전문인력은 여전히 부족한 상황이다.
Physical AI 시대에는 기존 소프트웨어 개발자 중심의 인력 구조만으로는 산업 수요를 충족하기 어렵다. 로봇 행동 데이터를 생성하고 관리하는 Behavior Data Engineer, 원격 로봇 운영 및 학습을 수행하는 Teleoperation Specialist 등 새로운 전문 직군이 등장하고 있다.
마음AI는 이러한 산업 변화에 대응하기 위해 NVIDIA의 GPU 및 AI 교육 체계와 자사의 Physical AI 기술을 결합한 실습 중심 교육 모델을 구축하고 있다.
특히 마음AI가 추진 중인 Physical AI Data Factory는 단순한 교육 시설이 아닌 미래 Physical AI 전문인력을 양성하기 위한 산업형 실습 인프라다. 교육생들은 실제 로봇과 GPU 서버, 센서 AI 장비를 활용하여 행동 데이터를 생성하고, 이를 AI 학습에 적용한다.
이는 기존 생성형 AI 교육과 근본적으로 다른 접근 방식이다. 지금까지의 AI 교육이 모델 개발과 활용에 초점을 맞췄다면, Physical AI 교육은 AI가 현실 세계에서 안전하게 인식하고 판단하며 행동하도록 만드는 전 과정을 다룬다.
마음에이아이는 MAAL(Multilingual Adaptive Augmentation Language-model), SUDA(Seamless Uninterrupted Dialogue Agent), BODA(Based on Observation and Deep Awareness), WoRV(World Model for Robotics and Vehicle Control) 등 자체 AI 파운데이션 모델과 국산 4족보행 로봇 플랫폼인 진도봇(JINDO BOT), 그리고 Physical AI Data Factory를 활용해 산업 현장 중심의 교육 과정을 운영할 계획이다.
손병희 마음AI 연구소장 겸 한국피지컬AI협회 전문인재개발원장은 "우리가 추진하는 교육은 단순히 AI 기술을 가르치는 교육이 아니다"라며 "Physical AI 시대에 반드시 필요해질 새로운 전문 직군을 육성하는 교육"이라고 설명했다.
이어 "생성형 AI 시대에는 프롬프트 엔지니어와 AI 서비스 개발자가 주목받았다면, 앞으로는 로봇 행동 데이터를 생성하고 학습시키는 전문가, AI와 로봇을 운영하는 전문가, Physical AI 시스템을 현장에 적용하는 전문가가 더욱 중요해질 것"이라고 말했다.
또한 "대한민국이 Physical AI 강국으로 성장하기 위해서는 AI 모델뿐 아니라 이를 실제 산업 현장에서 구현할 수 있는 전문인력 생태계를 구축해야 한다"며 "마음AI는 NVIDIA 기반 교육 인프라와 Physical AI Data Factory를 연계해 제조, 물류, 의료, 국방, 스마트시티 등 다양한 분야에서 즉시 활용 가능한 Physical AI 전문인력을 양성해 나갈 것"이라고 밝혔다.
업계에서는 생성형 AI 이후의 경쟁력이 단순한 모델 성능이 아니라 실제 환경에서 AI를 운영할 수 있는 인재와 산업 생태계에서 결정될 것으로 전망하고 있다.
마음AI는 이번 전문인재 양성 사업을 통해 AI 교육의 패러다임을 'AI 활용 교육'에서 'Physical AI 전문 직군 육성'으로 확장하고, 대한민국이 글로벌 Physical AI 산업을 선도할 수 있는 기반을 마련한다는 계획이다.