> AI 현상황에 대한 생각과 한국..
최근 물리AI에 대해 공부 중인데, 비물리 AI 학습-추론(강화) 영역에서는 사실상 미국과 중국간의 격차가 거의 없다시피 봐야하고, 물리 AI에서는 오히려 중국의 약진이 더 무서운 수준입니다.
아시다시피 물리AI의 핵심은 - 자율주행, 휴머노이드와 같은 real-world 데이터를 확보하는게 중요한데, 이 영역에서는 이미 규제 완화를 통해 밸류체인을 전부 수직 통합하고 있는 중국이 훨씬 더 적극적입니다. 저는 AI 전쟁의 구도가 비물리 AI에서 이미 물리 AI로 넘어가고 있다고 생각합니다.
당장 자율주행만 하더라도 미국의 테슬라를 제외한다면 이미 화웨이의 자율주행차가 웨이모의 주행거리를 넘어서는 데이터를 확보하고 있습니다. 또한 아시다시피 중국 Hesai의 라이다 기술력은 업계 최상위 수준으로 웨이모를 제외한 라이다를 쓰는 모든 전세계 업체들은 중국 기술을 사용합니다.
중국은 배터리 - 전기차 - 자율주행 칩셋 - 파운드리 - 메모리 - 자율주행 데이터 - 라이다 센서 - 자율주행 완성차 - 중국 정부 규제 완화에 이르기까지 모든 물리AI를 위한 밸류체인을 수직 계열화하여 국가 단위로 밀어부치고 있습니다.
큰 그림에서 중국은 과거부터 현재까지 철강 → 화학 → 디스플레이 → 배터리 → 전기차 → 반도체 설계(팹리스) → 반도체 생산(메모리/파운드리) → 비물리 인공지능(LLM) → 자율주행차 → 물리 인공지능(휴머노이드)로 가는 모든 기술 발전 패러다임을 국가 단위로 성장 시키고 있습니다.
오히려 물리 AI에서는 미국이 버거울 정도입니다. LLM은 딥시크 사태로 사실상 기술 중심이 오히려 오픈소스 진영으로 기울고 있고, 물리 AI에 훨씬 적극적인 중국에 발맞추기위해 엔비디아는 이미 Physical AI를 강조하면서 중국에 더 집중하고 있습니다.
엔비디아도 아는 것이라고 생각합니다. 결국 AI의 종착지는 물리 AI이고, 거기서 주도권을 잡기 위해서는 중국에 발을 걸쳐야 한다는 사실을 말입니다. 사실상 애플과 비슷한 전략입니다.
문제는 자율주행차를 만드는 중국 카 메이커들이 이미 엔비디아 칩에서 벗어나 독자적인 칩 개발까지 하고 있다는 것입니다. 그 정도로 중국의 기술력은 많이 올라왔습니다.
물리 AI는 매우 중요합니다. 미국 휴머노이드 Top 2에 해당하는 Figure AI는 최근 시장가치가 395억 달러로, 포드/현대차의 시가총액을 넘어섰고, 도이치뱅크의 시가총액과 유사한 수준입니다.
개인적으로는 2030년이면 미국/중국의 자율주행택시 사용 비율은 30% 이상, 전세계 비율은 10%를 넘어설 것으로 생각되고, 2040년이면 사실상 사람이 없는 자율주행차를 선진국에서는 대부분이 탈 것이라 생각됩니다. 이미 샌프란시스코에서 웨이모 자율주행택시 점유율은 리프트를 넘어서고 있고, 그 사이에 우버의 점유율은 10%p 감소하고 있습니다. 미국은 내년이면 모든 지역에서 자율주행 규제가 풀리게 될 것으로 예상됩니다. 이미 사람이 주행하는 것보다 로봇이 운전하는 차가 더 안전합니다.
휴머노이드 로봇은 개인적으로는 2030년에는 수천만대, 2040년에는 수억대가 지구상에 존재할 것으로 생각합니다. 2035년만 넘어서도, 휴머노이드의 개체수가 한 국가를 넘어설 정도로 빠르게 증가할 것입니다. 이미 중국과 미국 테슬라/FigureAI 등은 이를 생각하고 고민하고 있습니다.
일본 닛산이 2017년 판매량 1위 수준에서 현재 2025년 영업이익 yy -80% 이상 감소하기 까지 단 8년이 걸렸습니다. 그 이유는 전기차 시장 전환에 대응을 못했기 때문이라고 합니다. 하지만 우리 모두가 알다시피 전기차냐 수소차냐가 중요한게 아닙니다. 진짜 중요한건 물리 AI로 넘어가는 자율주행과 휴머노이드 구간입니다. 자율주행차도 결국 운전하는 이동 로봇이기 때문입니다.
즉, 전기차로 넘어오는 구간에서 테슬라, BYD같은 업체들이 새롭게 탄생하고, 현대차와 폭스바겐, 도요타가 잘 적응했고 닛산과 같은 업체들은 사라지는 길을 걷고 있습니다. 그 다음은 자율주행차입니다. 이미 미국과 중국은 올해~내년에 자율주행차가 거리에 눈에 띄게 돌아다닐 것입니다. 거기서 또다른 자동차 시장의 지각 변동이 일어날 것입니다.
이미 포드와 현대차의 시가총액을 뛰어넘은 Figure AI의 유튜브 영상을 보면, 냉장고에 캐찹을 넣는데에만 몇 분이 걸립니다. 그런데도 Figure AI가 그 정도의 가치를 인정받고 있다는 의미는, 물리세계에서 언어-비전-행동 모델(VLA)를 구축하고 대규모 AI 학습을 통해 end단에서 명령을 이해하고 수행하는 일이 그만큼 어렵고 가치가 높다는 것을 말합니다.
이미 인간이 만든 인터넷 상의 데이터는 모든 LLM들이 작년 말에 학습을 다 마쳤습니다. 지금은 실제 세상의 데이터를 학습하고 있고, 합성 데이터를 AI가 직접 만들어서 그걸 다시 학습하는 과정을 거치고 있습니다. 이걸 도와주기 위해 엔비디아는 코스모스를 통해 월드파운데이션 모델을 만들어서 다시 플랫폼 장사를 하고자 합니다.
금광을 캐는 곡괭이를 계속 팔겠다는 전략입니다. 하지만 물리AI 세계에서는 엔비디아의 곡괭이가 만능이 아닙니다. 비물리AI 세계에서는 엔비디아의 GPU가 필수지만, 물리AI에서는 회사들이 직접 물리세계 데이터를 모으고 학습해야 합니다. 그래서 규제가 없이 물리세계 데이터를 마음대로 모을 수 있는 중국이 유리한 것입니다.
이제 물리AI 세계에서는 누가 금광을 가져가냐의 전쟁입니다. LLM은 금광이 아닙니다. LLM은 이제 오픈소스로 다 풀리게 되고, 모든 빅테크와 모든 중국 CSP들이 다 만들수 있게 될 것입니다. 그렇게 되면 가격은 떨어지게 되고, 막대한 capex는 ROIC을 창출해낼 수 없게 될 것입니다.
결국 AGI가 만들어져도, AGI가 데이터센터 바깥으로 나가야 합니다. 그게 최근 사티아 나델라가 팟캐스트에서 말한 '전세계 GDP를 끌어올릴 수 있는 생산성 혁명' 입니다.
당장 자율주행차의 이용 가격이 중국과 테슬라는 기존 택시의 40~50%보다 싼 가격을 제시하고 있고, 심지어 테슬라는 버스보다 싼 가격을 제시합니다. 샌프란시스코에서 웨이모는 심지어 가격이 비쌈에도 점유율이 올라가고 있습니다. 그런데 버스보다 싸면서 인간보다 안전한 자율주행 택시가 나온다면? 이게 생산성 혁명입니다.
전세계 GDP의 53%가 여전히 노동에 의존하고 있습니다. 휴머노이드 로봇이 인간의 단순 노동, 반복 노동을 자동차 공장에서부터 대체하기 시작하면, 현재 미국 임금 기준으로 휴머노이드의 payback period가 20주 내외 정도입니다. (citi증권 추정 기준) 휴머노이드의 수명을 5~10년으로 잡고 가격을 3.5만불로 측정한다면 시간당 임금 16불인 노동자를 대체하는데 6개월도 걸리지 않습니다.
이런 '진짜' 생산성 혁명이 얼마 남지 않았고, 개인적으로는 이게 진짜 버블이라고 생각합니다. 문제는 한국이 이 시대에 무얼 할 수 있느냐 입니다. 중국의 SMIC는 삼성 파운드리의 점유율을 넘어설 가능성이 높습니다. DRAM은 결국 HBM 없이는 레거시입니다. 결국 자율주행차와 휴머노이드에 HBM이 들어가길 기도해야겠지만, 물리AI 영역에서 가장 중요한건 '전력 효율화'입니다. 엔비디아도 힘을 쓰지 못하는 물리AI 영역에서 메모리의 입지는 더욱 좁아들 것입니다.
딥 리서치가 그 어느때보다 중요한 시점 아닐까 싶습니다. AI가 촉발하는 혁명은 거의 인류가 핵융합을 개발했을 정도의 파급력이라고 생각합니다.
