[2026 키플랫폼] 총회1 - 제이 리 메릴랜드대학교 플라크 석좌교수 기조강연
"한국이 미래의 피지컬 AI(인공지능) 리더가 될 수 있다. '산업용 피지컬 AI'는 우리의 산업을 보다 부유하고 회복력 있게 만들어 줄 것이다."
제이 리 메릴랜드대학교 플라크 석좌교수 및 산업 AI 센터장은 23일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 머니투데이 글로벌 콘퍼런스 '2026 키플랫폼'(K.E.Y. PLATFORM 2026) 총회 1 기조 강연 '산업용 피지컬 AI의 동향, 발전, 그리고 과제'에서 이같이 밝혔다. 리 교수는 폭스콘 부회장을 지낸 산업 AI 분야의 세계적인 석학이다.
리 교수는 제조업 강국 대한민국이 나아갈 길에 대해 조언했다. 제조업 등에 대한 데이터가 풍부하다는 강점을 살려 피지컬 AI 육성에 적극적으로 뛰어들고, 이를 새로운 먹거리로 삼아야 한다는 것이다.
우선 리 교수는 기술 자체가 아닌 피지컬 AI가 '경제에 미치는 영향'을 고려해야 한다고 강조했다. 리 교수는 "피지컬 AI가 한국 그리고 차세대 산업에 어떤 영향을 미칠지, GDP(국내총생산)에 어떤 영향을 줄지 살펴야 한다"며 "AI는 실리콘 밸리에서 만들어졌지만 로봇과 드론 등 새로운 형태로 진화하고 있다"고 말했다.
리 교수는 "AI가 나타나고 있지만 이미 기존 산업 시스템이 존재하고 있지 않나"라며 "(실질적으로) 경제성과 생산성을 높이는 데 AI를 활용해야 한다. (기존 산업과 결합한) 피지컬 AI를 (제조 등에) 이용해야 한다는 것"이라고 말했다.
리 교수는 현재 인프라 구축 단계로 AI 발전 단계의 초기라고 진단했다. 리 교수는 AI가 데이터 센서 등 인프라 구축 단계에서 향후 엣지 AI(스마트폰, 산업용 로봇 등 현장 장치에서 실행되는 AI)로 진화할 것이라고 전망했다. 리 교수는 "현재는 데이터센터, 에너지 등에 투자하는 (AI) 초기 단계다"라며 "현재 5000억~7000억 달러(약 740조 원~1035조 원) 규모의 투자가 데이터센터 건설에서 이뤄지고 있다"고 했다.
리 교수는 "다음은 디바이스(장치)와 엣지 AI가 발전할 것이다. 데이터센터에서 가동되던 AI가 AI PC, AI 자동차, AI 로봇이 되는 것"이라며 "마지막은 도메인 데이터(산업 고유의 데이터)와 결합해 산업용 피지컬 AI가 만들어지고 새로운 생산성 혁신이 나타나게 될 것"이라고 했다.
그 과정에서 리 교수는 AI가 스마트폰처럼 인간의 삶을 바꿀 것이라 전망했다. 단 AI에 의한 삶의 변화는 스마트폰의 애플리케이션에 해당하는 '에이전틱 AI'를 통해 이뤄질 것이라고 내다봤다. 리 교수는 "20년 전을 생각하고 20년 후를 생각해보면 (앱 대신) AI 에이전트가 많이 나타나게 될 것"이라고 말했다.
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제조업에서는 피지컬 AI의 역할이 부각될 것으로 봤다. 리 교수는 "전 세계에서 인간은 부를 창조할 때 제조업을 통해서 하고 있다. 잘 살기 위해서는 국가가 생산을 잘해야 한다는 말도 있다"며 "그런데 전 세계적으로 고령화가 나타나고 있고 은퇴로 인해 숙련 노동자를 잃고 있다. 젊은 사람들은 대체로 제조업에 관심이 없어 채용이 어려운 상태로, 산업용 피지컬 AI가 필요한 시대가 됐다"고 말했다.
그는 제조업의 미래가 '고부가가치 하이테크 산업'이 될 것이라 예상했다. 리 교수는 "미래 제조업은 하이테크, 많은 연봉을 주는 산업이 될 것"이라며 "여러 데이터가 만들어지고 자동적으로 문제가 파악돼 개선되는 방식으로 제조의 DNA가 바뀌어 나갈 것"이라고 했다.
그는 "AI를 통해 전자 산업은 AI 기반의 팹(공장)으로 발전할 것이다. 자동차 산업은 서비스로서의 모빌리티가 될 것"이라며 "제철은 단순 생산을 넘어 (AI를 통해) 신소재를 발굴하는 등 더 나은 산업구조를 만들 수 있다"고 밝혔다.
이를 위해 리 교수는 데이터의 중요성을 강조했다. 단 제조 현장에서 수집되는 데이터가 많지만 실제 유용한 데이터는 많지 않으므로 라벨링이 중요하다고 봤다.
리 교수는 "데이터가 많은 분야가 있고, 복잡하고 해석하기 어려워서 데이터가 사실상 없는 분야도 있다. 단 데이터 해석이 어렵더라도 수집해야 한다"며 "TSMC에서 8000만 데이터를 가져왔는데 그중에 일부만 사용할 수 있었다. (하지만) 그 데이터를 통해서 웨이퍼를 생산할 수 있었다"고 말했다.
또 리 교수는 이른바 '컨텍스트(문맥) 엔지니어링'의 중요하다고 조언했다. 이를 통해 피지컬 AI를 산업용 피지컬 AI로 발전시킬 수 있다고 설명했다. 리 교수는 "현재는 시스템 엔지니어링을 통해서 비행기와 자동차, 발전소 등을 만들고 있다. 그런데 컨텍스트 엔지니어링은 고려되고 있지 않다"며 "선박은 바다에서 다니고 비행기는 하늘을 난다. 그 컨텍스트를 엔지니어링하면 상당히 많은 연료를 절약할 수 있다"고 말했다.
리 교수는 "피지컬 AI는 일단 행동하고 배우고 그 뒤에 개선한다"며 "반면 산업용 피지컬 AI는 먼저 감지하고 모델을 통해 예측하고 그다음에 행동해서 개선한다. 목적을 가지고 움직여서 세상이 어떻게 달라지는 것을 배우는 순환이 이뤄지기 때문에 효율이 높아진다"고 밝혔다.
리 교수는 "컨텍스트 엔지니어링을 통해 선박 연료를 약 6% 절약할 수 있었다"며 "10년이 지나면 선박을 한척 더 살 수 있게 되는 것이다. 피지컬 AI를 산업용 피지컬 AI로 진화시키면 새로운 가치를 만들 수 있다"고 강조했다.
