피지컬 AI의 부상: 로봇이 미국 제조업을 구할 수 있을까?

월스트리트와 실리콘밸리는 현실 세계와 상호작용하는 AI에 큰 기대를 걸고 있다. 그러나 노동조합과 경제학자들은 AI가 일자리와 임금에 미칠 영향을 경고한다.

조지아주 라파예트의 크리스천 데이비스

어제 게재

조지아주 라파예트에 위치한 GE Appliances의 110만 평방피트 규모 조리기기 공장 조립 라인에서는 사람과 로봇이 나란히 일한다. 대형 자동화 로봇 팔이 가스레인지와 전기레인지를 뒤집어 작업자들이 바닥 부분에 전선을 연결할 수 있게 하고, 사람과 로봇은 힘을 합쳐 15초마다 한 대씩 생산한다.

전체 작업은 센서와 카메라가 수집한 데이터를 통해 모니터링된다. 이 데이터는 머리 위 대형 스크린에 표시되고, 수익성이 악명 높게 낮은 소비재 사업에서 생산성을 마지막 한 방울까지 짜내려는 관리자들에게 전달된다.

“사람이 매일 수천 대를 앉아서 검사하다 보면 정신이 흐트러지기 마련이고, 힘든 일입니다. 매우 무감각해지는 작업이고, 솔직히 말해 사람은 그 일을 그다지 잘하지 못합니다”라고 중국계 기업인 GE Appliances의 제조 부문 책임자 빌 굿은 말한다. “하지만 AI 비전 시스템은 절대 지치지 않고, 결코 놓치는 법도 없습니다.”

하지만 Good이 진정으로 기대하는 것은 그가 다음으로 작업 중인 것이다. 회사의 모든 공장에 있는 모든 공정을 실시간으로 디지털 시뮬레이션해 문제가 발생하는 즉시 진단하고 해결할 수 있게 하는 시스템이다. “[그것이] 렌치를 돌릴 수는 없지만, 무엇이 잘못됐는지는 구체적으로 알려줄 수 있습니다. 그러면 제가 가서 고칠 수 있죠.”

이른바 ‘물리적 AI’에 열광하는 사람은 Good만이 아니다. 물리적 AI는 휴머노이드 로봇 근로자부터 실시간으로 자체 운영 방식을 조정할 수 있는 자동화된 ‘스마트 공장’까지 아우르는 개념이다.

엔비디아 창업자 젠슨 황은 AI가 디지털 영역에서 물리적 세계로 확장됨에 따라 “모든 산업 기업이 로보틱스 기업이 될 것”이라고 전망했다. 한편 일론 머스크는 테슬라를 전기차에서 로보택시와 휴머노이드로 전환하는 데 수백억 달러를 쏟아붓고 있다.

이 같은 전망은 월스트리트와 실리콘밸리를 고무하고 있으며, ‘서비스형 로보틱스’를 제공하는 제조 스타트업들은 소프트웨어 기업을 연상시키는 수준의 기업가치를 인정받고 있다.

엔비디아의 로보틱스 및 엣지 AI 담당 부사장 디푸 탈라는 회사의 물리적 AI 관련 매출이 향후 10년 동안 100억 달러에서 1,000억 달러로 증가할 것으로 예상한다고 말했다. 그는 “전 세계 활동의 90%는 디지털 세계가 아니라 물리적 세계에서 일어나야 한다. 이것이 우리가 물리적 AI의 기회가 대략 한 자릿수 규모 더 크다고 보는 이유”라고 말했다.

물리적 AI에 대한 기대감은 미국의 기술 패권이 오랫동안 쇠퇴해온 제조업 부문을 구해내고 미국의 경쟁력 부활을 촉진할 것이라는 워싱턴의 희망도 키우고 있다.

터프츠대 경제사학자인 크리스 밀러는 “미국이 제조업에서 다시 역할을 되찾을 수 있는 유일한 방법은 중국보다 더 효과적으로 AI를 적용하는 것”이라고 말했다.

미 국방부가 특히 주목하는 부분은 심각한 군수품 부족과 중국과의 경쟁 심화 속에서 생산 확대에 어려움을 겪고 있는 미국 방위산업 기반을 되살릴 잠재력이다.

안두릴과 팰런티어 같은 AI에 정통한 경쟁업체들의 압박을 받는 주요 방산업체들이 공장에 물리적 AI를 도입하기 위해 서두르는 가운데, 방산 분야 스타트업들은 복합 소재의 3D 프린팅부터 잠수함 선체를 검사하는 도마뱀붙이 형태의 로봇에 이르기까지 다양한 기술을 선보이고 있다.

그러나 노동조합들은 가장 가치 있는 업무가 자동화되고 생산성 향상의 과실이 주주들에게 돌아가면서 이러한 추세가 블루칼라 노동자들에게 파괴적인 영향을 미칠 수 있다고 우려한다.

미국노동총연맹·산별회의(AFL-CIO) 산하 테크연구소의 선임 자문역인 에드 위트킨드는 “위험하고 숙련도를 떨어뜨리며 해로운 AI의 활용이 지나치게 빈번하게 이뤄지고 있다”고 말했다.

“미국과 전 세계에서 일자리의 미래를 결정하는 주체가 억만장자 기술기업이나 투자자가 아니라 노동자들이 되도록 해야 합니다.”

미국 남동부 제조업 지대 깊숙한 곳에 위치한 앨라배마주 체로키에서 물리적 AI 스타트업 하드리안은 오래된 철도 차량 공장 부지에 새로운 시설을 건설하고 있다.

호주 출신의 35세 Chris Power가 설립한 Hadrian은 용접과 제작부터 기계 가공에 이르기까지 다양한 작업을 수행하는 자동화 기계를 AI 소프트웨어로 조율한다. 이를 통해 제조업체들은 고도로 숙련된 기술자에 대한 전통적인 의존에서 벗어날 수 있다. Hadrian은 Lockheed Martin과 미 육군이 운영하는 공장에도 장비를 설치해 두고 있다.

Power는 항공우주 및 방위산업이 급증하는 수주 잔고를 해소하기 위해 고군분투하는 가운데, 기계공과 기타 기술 인력의 만성적인 부족이 생산을 제약하고 있다고 지적한다.

그는 “방위산업 프로젝트에서 제조 작업의 압도적인 대부분은 실제로 수십만 곳의 소규모 기업이 수행한다. 이들 기업은 평균 65세의 사람들이 운영하며 매출은 1,000만 달러에도 못 미친다”고 말했다. 이어 “그 소유주와 근로자들은 은퇴하거나 고령으로 현업에서 물러나고 있지만, 그들을 대신할 사람이 뒤를 잇지 않고 있다”고 덧붙였다.

핵심 기술 지식이 Hadrian의 자동화 시스템에 내장돼 있기 때문에, 직원 대부분은 제조업 경험이 전혀 없으며 30일간의 교육만 받으면 업무에 투입할 수 있다고 그는 말했다.

Power는 “우리가 보는 이들의 경력은 이렇다. Home Depot에서 지게차를 몰았거나, 다이빙 강사였거나, 해병대 출신이다”라고 말했다. 이어 “버스 운전 일을 하다가 나오는 40대가 많다”고 덧붙였다.

2021년 설립돼 남부 캘리포니아에 본사를 둔 하드리언은 이달 13억7,000만 달러 규모의 자금 조달을 마무리했으며, 기업가치는 약 80억 달러로 평가됐다. 이는 1월 진행한 이전 자금 조달 당시 기업가치의 4배를 웃도는 수준이다.

투자자에는 JPMorgan Chase의 전략투자그룹, 소프트웨어 업계의 선구자인 Andreessen Horowitz와 Founders Fund, 그리고 도널드 트럼프 주니어의 투자회사 1789 Capital이 포함돼 있다.

Power는 “불과 3년 전만 해도 월가의 누군가에게 최대 투자은행들이 제조업에 진지하게 뛰어들고 있다고 말했다면, 그들은 여러분을 방에서 쫓아낼 정도로 비웃었을 것”이라고 말했다.

Nvidia의 Talla는 로봇과 자동화 시스템이 학습받지 않은 문제에 대해서도 해결책을 찾아낼 수 있게 하는 AI 기반 범용 추론 기술이 극적으로 발전하면서 기대감이 커지고 있다고 말했다.

특정 작업을 수행하도록 학습된 자동화 시스템은 “과거에 학습하지 않은 것을 보는 순간 어떻게 해야 할지 모르기 때문에 취약하다”고 Talla는 말했다. 하지만 이제 소프트웨어의 발전으로 시스템은 점점 더 정교해지는 가상 환경에서 여러 작업을 수행하도록 학습할 수 있게 됐다.

이러한 가상 환경이 현실 세계에 가까워질수록 로봇을 학습시키는 비용은 낮아지고 로봇이 스스로 해결할 수 있는 문제는 많아진다. 이에 따라 비용이 절감되고, 미국 제조업체의 대다수를 차지하는 중소기업들이 로봇을 더 많이 도입할 수 있게 된다.

Talla는 전 세계적으로 ‘수십억 대의 로봇’이 확산될 뿐 아니라, 카메라와 센서를 활용해 서로 다른 자동화 활동을 모두 모니터링하고 조율해 일관된 전체로 통합하는 ‘외부에서 내부로(outside-in)’ 시스템도 확산될 것이라고 말한다.

Tufts의 Miller는 AI와 칩 설계에서 중국을 앞서는 것을 비롯한 미국의 기술적 강점이 이 분야에서 우위를 제공한다고 말한다. 그는 전통적으로 반도체 설계에 사용됐지만 이제는 다양한 제조업 부문에 점점 더 폭넓게 도입되고 있는 ‘전자설계자동화(electronic design automation)’ 소프트웨어에서 서구가 우위를 점하고 있다는 점을 특히 강조한다.

그는 혁신에 자금을 조달하는 미국의 역량 또한 타의 추종을 불허한다고 덧붙인다. “미국이 데이터센터 건설에 자본을 투입해온 속도는 놀라울 정도입니다. 이는 앞으로 몇 년 동안 물리적 AI가 본격적으로 도약한다면, 중국보다 자본이 더 신속하게 동원될 수도 있다는 점을 보여줍니다.”

Power에게 급진적인 자동화는 미국이 중국의 막강한 제조 역량과 경쟁할 수 있는 유일한 기회다. 그는 궁극적인 목표가 미국의 금융·군사력이라는 기둥을 보존하고, 이를 통해 서구의 세계적 우위를 유지하는 것이라고 주장한다.

“다음 전환은 매우 간단합니다. 미국이 스스로 재산업화하든지, 아니면 세계가 중국에 의해 이끌리게 될 것입니다.”

동영상 설명

조지아주 라파예트에 있는 GE 어플라이언스의 조리기기 공장 조립 라인에서는 인간과 로봇이 나란히 작업한다

일부 전문가들은 물리적 AI의 전도사들이 지나치게 앞서가고 있다고 경고한다. 1980년대 산업용 로봇의 첫 물결 역시 미국 제조업의 황금시대가 열릴 것이라는 전망을 낳았지만, 그런 시대는 현실화되지 않았다는 지적이다.

UC 버클리의 교수이자 로봇공학자인 켄 골드버그는 제조업에는 물리적 세계에 대한 매우 세밀한 이해가 필요하기 때문에 대중적 도입을 가로막는 기술적 장애물이 여전히 만만치 않다고 경고한다.

대규모 언어 모델은 인터넷에 이미 축적된 정보를 바탕으로 학습하지만, 물리적 세계에 상응하는 데이터 세트는 존재하지 않으며 이를 수집하는 데는 수년이 걸릴 것이다.

골드버그는 중국에서 이달 열린 세계 휴머노이드 게임에서 선보인 것처럼 휴머노이드가 공중제비를 돌고 각본에 따른 무술 동작을 수행하는 모습을 보고 감탄한 사람들이 인간만이 가진 독특한 신체적 장점을 과소평가한다고 덧붙였다.

“1,600km 떨어진 소행성의 움직임은 예측할 수 있지만, 손가락 끝이 신발끈처럼 변형 가능한 다른 표면과 상호작용할 때의 물리학은 아직 완전히 이해하지 못하고 있습니다”라고 물류 및 전자상거래 기업을 위한 AI 기반 로봇 소프트웨어를 개발하는 Ambi Robotics의 공동 창업자 Goldberg는 말한다. “이해의 격차 때문에 아직 신발 한 켤레의 끈을 묶거나, 유아만큼 능숙하게 나무 블록을 쌓을 수 있는 로봇도 만들지 못하고 있습니다.”

그는 대규모 언어 모델(LLM)에서는 쉽게 고칠 수 있는 실수로 받아들여질 만한 문제도 제조 현장에서는 용납되지 않는다고 지적한다. “조립 라인에서 무언가가 잘못되면 1분에 10만달러의 비용이 발생할 수 있습니다.”

애널리스트들은 월가 역시 기대치를 재조정하고 있다는 신호를 포착하고 있다. Walmart 같은 대형 고객사를 대신해 고도로 자동화된 창고를 운영하는 AI 기반 로봇을 배치하는 나스닥 상장사 Symbotic의 주가는, 수주잔고를 매출로 전환하는 데 어려움을 겪으면서 영업이익률이 투자자들의 기대에 못 미친 여파로 올해 30% 이상 하락했다.

Goldberg는 휴머노이드 로봇 스타트업에 자금을 쏟아부은 벤처캐피털 기업들이 “인내심을 잃고 있다”며 “이들은 무언가가 실제로 작동하는 모습을 보고 싶어 하지만, 아직 실제로 매출을 창출하는 기업이 사실상 없기 때문에 그것이 어려운 과제가 되고 있다”고 덧붙였다.

클리블랜드의 인력 개발 컨설팅업체 피크 퍼포먼스(Peak Performance) 창업자인 데니스 홀은 소규모 제조업체들이 검증되지 않은 기술에 제한된 자본을 투입하도록 설득하는 일도 어려울 것이라고 말한다.

제조업체와 직원들이 다가오는 자동화 물결에 대비하도록 지원하는 스마트 팩토리 인스티튜트(Smart Factory Institute)의 홀은 “미국 제조업의 대다수는 일론 머스크의 공장처럼 보이지 않는다”고 말한다.

그는 이어 “여전히 서류 작업을 많이 하고, 수작업 처리도 상당히 많이 한다”며 “오늘 조가 아파서 결근했다는 이유로 지게차를 운전하는 공장장이 있을 수도 있다. 그렇다면 어떻게 전략을 세울 시간을 낼 수 있겠느냐”고 덧붙인다.

미국 산업 기반의 낙후되고 극도로 분절된 특성은 중국의 규모와 통합 수준에 경쟁할 수 있는 미국의 역량에도 의문을 제기한다.

터프츠대의 밀러는 “제조업의 너무 많은 분야가 다른 지역으로 이전했기 때문에 특정 부문에서는 미국의 생태계가 전혀 존재하지 않는다”며 “실물 로봇을 실제로 제작하는 과제에 관한 한, 선전에 버금가는 곳은 전 세계 어디에도 없다. 그곳의 소비자 전자제품 생태계가 워낙 깊기 때문”이라고 말한다.

이러한 급진적 자동화 과정이 일자리와 임금에 어떤 의미를 가질지에 대한 문제도 있다.

GE Appliances의 제조 부문 책임자인 Good은 자동화가 노동자들을 “지루하고 힘든” 업무에서 해방해 더 생산적으로 일할 수 있는 분야에 집중하게 하며, 경영진이 미국 내 생산과 일자리를 더 많이 유지할 수 있도록 한다고 말한다. 그는 “고정형 로봇과 이동형 로봇을 엄청나게 많이 도입했는데도” 회사가 2016년부터 2025년 사이에 일자리 4,000개를 추가했다고 지적한다.

기업들은 또한 필요한 기술을 갖춘 인력이 미국 전역에서 단순히 구할 수 없는 경우가 매우 많다고 지적한다. 기업들의 설명에 따르면 인간이 일자리에서 밀려나는 것이 아니라, 활동을 제약하던 병목이 해소되면서 그 결과 더 많은 기회가 창출된다는 것이다.

Scott Samples가 고등학교를 졸업한 뒤 LaFayette의 GE Appliances 조리기기 공장에 입사했을 때 그의 업무는 조립 라인에서 전선을 연결하는 일이었다. 16년이 지난 지금 그는 재고 조사부터 공장 바닥에서 부품을 옮기는 일까지 물류 업무를 수행하는 로봇을 운영하는 기술자 팀을 관리하고 있다.

그는 “지금 이 일에서 가장 멋진 점은 아이들이 좋아한다는 것”이라며 “아이들은 아빠가 하루 종일 로봇과 놀 수 있다고 생각한다. 그래서 나도 살아 있다는 느낌이 든다”고 말한다.

Power of Hadrian은 불과 30일간의 교육만으로도 숙련되지 않은 직원을 업무에 투입할 수 있는 자사의 역량이 제조업 인력시장 진입 장벽을 낮춘다고 주장한다.

하지만 MIT의 노동경제학자 데이비드 오터는 개별 기업들이 생산성을 높이면서 인력을 늘릴 수는 있지만, 이런 현상이 제조업 전반에서 재현될 것이라고 가정하는 것은 오류라고 말한다. 그는 미국에서 과거에 진행된 자동화의 물결이 모두 블루칼라 고용의 대규모 감소를 초래했다는 점을 지적한다.

그는 GE Appliances에서 샘플스의 ‘로봇 조련사’ 경력을 다른 노동자들이 실제로 얼마나 많이 재현할 수 있을지 의문을 제기한다. “그런 일자리가 그렇게 많을 수는 없습니다. 모든 사람이 모든 사람과 그 밖의 모든 것을 관리하는 관리자가 될 수는 없으니까요.”

그러나 다른 곳에는 기회가 있을 수 있다. GE Appliances에서 조금 떨어진 조지아 노스웨스턴 기술대학의 라파예트 캠퍼스에서 부총장 겸 최고 학무 책임자를 맡고 있는 엘리자베스 앤더슨은 “생산성 향상을 위해 AI가 도입되고 있지만, 우리는 여전히 AI가 해야 할 일을 하도록 만드는 방법을 아는 기술적 역량을 교육해야 한다”고 말한다.

이는 인간 노동자들이 고용주와 임금 협상을 할 때 일정 수준의 협상력을 유지할 수 있게 해줄 수 있다. 그러나 자동화 시스템을 감독하고 유지하는 데 필요한 기술을 습득하는 일이 현재 요구되는 기술보다 훨씬 더 어렵다면, 물리적 AI는 미국의 기술 인력 부족 문제를 우회하겠다는 약속을 실현하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 병목 현상이 한 종류의 기술 부족에서 다른 종류의 기술 부족으로 옮겨가기 때문이다.

테네시주 스마트 팩토리 연구소의 Hall은 필요한 기술 인력이 계속 부족한 한 노동자들이 고용시장에서 협상력을 계속 누리게 될 것이라고 경고한다. 그러나 시간이 지나 “기계가 더 영리해지고, 스스로 오류를 수정하며, 자기 인식 능력까지 갖추게 되면, 그렇다. 기술의 가치가 떨어지고 영향력도 사라질 것”이라고 말한다.

MIT의 Autor는 고용에 어떤 결과가 초래되든 미국은 경제 및 국가 안보상의 이유로 제조업 부문을 부활시키거나, 적어도 보호해야 할 전략적 이해관계를 여전히 갖고 있다고 지적한다. “나는 제조업을 고용 프로그램으로 생각하지 않는다.”

그럼에도 일부 사람들은 부상하는 물리적 AI의 세계에서 기회를 엿보고 있다. 조지아 노스웨스턴 기술대학에 재학 중인 17세 학생 Braylon Camp는 일본 자동차 부품업체 Astemo가 인근 Rock Spring에서 운영하는 공장에서 메카트로닉스 인턴으로 일하는 동시에 학업을 이어가고 있다.

Camp는 “처음에는 용접을 하게 됐지만, 저는 안 된다고 했어요. 제가 할 수 있는 가장 어렵고 복잡한 일을 하고 싶다고요. 그래야 다른 사람들이 일자리를 두고 저와 쉽게 경쟁할 수 없으니까요”라고 말한다. “그게 정말 제가 지향하는 바예요. 제가 갖출 수 있는 최고의 기술 조합을 갖추는 것. 그냥, 저는 실패하지 않을 거예요. 그게 전부예요.”