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[IT뉴스][시선집중] 배경훈 부총리 “피지컬 AI, 3년 내 경쟁력 못 갖추면 기회 놓칠 수 있어”

온카뱅크관리자

2026-07-02 10:27:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> &lt;배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관&gt; - 자율성 가진 AI 로봇, 가정에도 들어올 것 - 대기업도 자체 추진 어려워, 정부가 인프라 지원 - 기업은 현장 데이터, 정부는 실증 환경 구축 지원 - 8.4GW 데이터센터 전력, 2030년까지 충분 - 원전·SMR·LNG까지 열어두고 전력 공급계획 마련 - 데이터센터 입지, 산단·산업지역 중심으로 - AI 인프라, 지역 일자리 창출 효과 낼 것 
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 ■ 방송 : MBC 라디오 표준FM 95.9MHz &lt;김종배의 시선집중&gt;(07:05~08:30) ■ 진행 : 김종배 시사평론가 ■ 대담 : 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 ☏ 진행자 &gt; 정부가 ‘3대 메가 프로젝트’를 발표했는데요. 반도체 클러스터만큼 중요한 분야죠. 피지컬 AI 그리고 AI 데이터센터를 오늘 집중적으로 짚어보려고 합니다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관 전화로 만나보겠습니다. 나와 계시죠? ☏ 배경훈 &gt; 네, 안녕하세요. ☏ 진행자 &gt; 안녕하세요. 일단 피지컬 AI에 대해서 질문을 드렸으면 좋겠는데요. 이렇게 설명을 하시더라고요. ‘기존 로봇과 달리 사람처럼 상황을 인식하고 판단하며 행동하는 자율형 AI’ 이렇게 설명해 주셨는데 제가 문과 출신이라서요, 추가 설명이 필요할 것 같습니다. ☏ 배경훈 &gt; 기존의 로봇은 사람이 가이드한 대로 룰 기반으로만 제한적으로 작동을 했습니다. 수동적인 로봇이었다고 볼 수 있겠는데요. 지금의 피지컬 AI는 고도의 지능 AI가 탑재되면서 자율적으로 상황도 인식하고 판단하고 의사결정 할 수 있는 자율성을 가지고 있다는 것이 큰 차이점이 될 수 있습니다. 그렇기 때문에 어떻게 보면 우리 공장이나 아니면 다양한 국방·농업 등 아니면 우리 가정 내에도 로봇이 들어올 겁니다. 그래서 이런 로봇들이 자율성을 가지고 해당하는 미션을 달성할 수 있는 측면에서 기존의 로봇과는 큰 차이점이 있다고 볼 수 있겠습니다. ☏ 진행자 &gt; 영화를 보면 가사 노동하는 로봇 등장하고 막 이러잖아요. ☏ 배경훈 &gt; 네, 맞습니다. ☏ 진행자 &gt; 그런 거 상상하면 되는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 가사로봇도 그중에 이제 하나가 될 수도 있겠죠. ☏ 진행자 &gt; 그래요. 근데 결국은 이게 산업 분야하고 연결이 되는 거잖아요. 그러면 결국 이 산업 경쟁력을 어느 정도까지 끌어올릴 수 있느냐가 관심사인 것 같은데 어떻게 보면 되는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 실제로 피지컬 AI를 얘기하기 전에 저희가 요즘에 AI 트랜스포메이션이라고 해서 산업AX에 관련된 논의를 많이 하고 있습니다. 기존 산업의 데이터를 가지고 인공지능으로 산업 분야를 혁신하는 것인데요. 이게 완성되기 위해서는 산업별 데이터도 잘 만들어져 있어야 되고 실제 이런 산업의 데이터들을 기반으로 해서 피지컬 AI가 결합이 되면서 더 시너지가 나는 겁니다. 그렇기 때문에 피지컬 AI 강국, 우리가 피지컬 AI의 경쟁력을 갖기 위해서는 기존의 산업의 데이터, 그리고 산업의 AI 트랜스포메이션을 잘 완성하고 이 기반 위에 피지컬 AI를 올려야 됩니다. ☏ 진행자 &gt; 컨베이어벨트 시스템을 만약에 예를 들면 그게 어떤 식으로 이루어지는지 모든 데이터가 집적이 되고 거기에 기반해서 피지컬 AI가 작동이 된다, 이렇게 이해하면 되는 거잖아요. ☏ 배경훈 &gt; 네, 피지컬 AI가 사실 쉬운 개념은 아닙니다. 왜냐하면 기존의 인공지능은 소위 말하면 컴퓨터 안에서 작동이 됐다면 우리가 인간이 사는 현실 세계로 물리적으로 나온 거거든요. 물리적인 세계에서 인공지능이 작동하려다 보니까 고려해야 될 요소가 굉장히 많은 거죠. 예를 들어서 우리한테 너무 자연스러운 행동들, 그리고 뭔가 새로운 미션들을 우리가 달성하려고 할 때 기존의 사람은 자연스럽게 할 수 있는 것들을 로봇은 물리적인 법칙이나 동작의 원리 등을 다 고려해서 이런 것들을 데이터를 모아서 학습을 시키고 작동을 시켜야 됩니다. 그런 측면에서 피지컬 AI가 굉장히 복합적인 인공지능 체계화 시스템이라고 할 수도 있겠습니다. ☏ 진행자 &gt; 많은 사람들이 이 이야기를 하면 걱정하는 게 일자리 감소를 걱정하는데 이건 어떻게 봐야 되는 겁니까? ☏ 배경훈 &gt; 단편적으로 공장에서 반복적인 일들을, 또는 위험한 일들을 이런 피지컬 AI가 대신해줄 수도 있습니다. 그로 인해서 어떻게 보면 내가 담당하고 있던 일의 일자리에 변화가 있을 수도 있는 거죠. 다만 피지컬 AI가 나오면서 단순히 피지컬 AI만 계속해서 발전하는 것이 아니라 AI 에이전트가 발전하면서 에이전트 AI시대가 온다고 얘기하고 있습니다. 그게 뭐냐면 현재 우리 국민들도 누구나 자신만의 AI 에이전트를 갖게 될 거고 이 AI가 어떻게 보면 나를 대신해서 여러 가지 생산적인 활동들 그리고 사회 경제 활동도 참여할 수가 있습니다. 어떻게 보면 AI 대전환 시대를 맞이해서 우리가 이런 일자리도 어떻게 보면 새로운 개념의 변화, 그런 시기에 있지 않을까. 그래서 그런 측면에서 우리가 새롭게 AI로 인해서 새롭게 만들어진 일자리들도 많이 있을 겁니다. 그런 부분들을 종합적으로 살펴보는 것이 중요할 것 같습니다. ☏ 진행자 &gt; 그러면 여기서 기업이 구축해야 되는 부분과 정부가 지원해야 되는 부분은 어떻게 갈라질 수 있는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 기업에서는 기본적으로 기업이 가지고 있는 현장의 데이터가 가장 큰 무기가 될 것이고요. 그리고 실제 모델을 만들고 현장에 맞게 파인 튜닝을 한다든지 하는 그 과정들 현장 적용 최적화 등을 기업에서 해야 될 텐데요. 실제 피지컬 AI형 파운데이션 모델, AI모델이 아직도 전체적으로 많지는 않습니다. 그리고 사실 이런 AI모델을 만드는 과정이 AI GPU나 AI 인프라에 막대한 투자를 해야 되기 때문에 그런 부분에서 정부가 인프라 지원을 한다든지 여러 가지 세제 혜택을 드린다든지 그리고 각 기업에서 힘들어하시는 것이 어쨌든 이런 피지컬 AI를 적용하기 위해서 실증 환경들을 구축하고 테스트하는 이런 랩(Lab)들이 필요한데 실증 환경들을 구축해 주고 테스트하고 상용화를 진행하시는 데 있어서 다양한 정부에서 지원을 하고자 합니다. ☏ 진행자 &gt; 대기업하고 중소기업의 격차가 더 벌어지는 거 아니에요, 이러다 보면? ☏ 배경훈 &gt; 그렇게 생각하실 수도 있는데 사실 대기업도 AI전환을 추진할 다들 여력이 있다고 생각하시지만 그보다도 더 큰 투자가 필요하기 때문에 사실 대규모 그동안에 LMM(대형 멀티모달 모델)이라고 하는 대규모 LMM 모델들, 그리고 피지컬 AI형 파운데이션 모델, 월드 모델 기업들이 다 자체적으로 모든 걸 하기가 쉽지는 않습니다. 그렇기 때문에 정부가 이런 것들을 지원할 거고 대기업뿐만 아니라 사실은 중소기업도 이런 어떤 결과들을 같이 활용할 수 있고 저희가 AX 지역, 피지컬 AI 실증사업들을 하고 있는데 여기에 많은 중소기업들이 참여하고 계십니다. 그래서 중소기업 차원에서 정부 지원이 지속적으로 이루어질 것으로 보고 있습니다. ☏ 진행자 &gt; 장관님께서 ‘앞으로 3년이 골든타임’이라고 언급을 해 주셨던데 왜 그렇게 판단하시는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 사실 작년에 봤을 때 피지컬 AI가 앞으로 10년 정도 걸려서 완성될 거라고 보고 있었습니다. 그런데 최근에 인공지능 기술의 발전이 급속도로 빨라지면서 그래서 피지컬 AI를 짧게는 3년, 5년 안에 경쟁력을 갖지 않으면 대한민국이 피지컬 AI를 하기 위한 기반적인 역량을 갖추고 있다고는 하지만 사실 모든 국가에서 피지컬 AI를 잘하기 위한 투자들을 감행하고 있고 사실 우리가 여유 부리다가는 어떻게 보면 좋은 기회를 놓칠 수도 있기 때문에 우리가 생성형 AI에서는 다소 늦은 감이 있었고 사실 늦은 타이밍 때문에 아직도 그 갭을 극복하지 못하고 있습니다. 대한민국이 피지컬 AI의 기반 강점이 있으니까 피지컬 AI만큼은 저희가 실기하지 않고 우리가 3년 내에 우리가 필요한 피지컬 AI의 풀스펙을 우리가 갖추고 전 세계에 수출할 수 있는 국가가 돼야 될 것으로 생각하고 있습니다. ☏ 진행자 &gt; 그 얘기 저도 많이 들었어요. 생성형은 몰라도 피지컬 AI 같은 경우는 우리나라가 경쟁력을 갖고 있다는 얘기는 많이 들었는데 어떤 점에서 이런 평가가 나오는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 기본적으로 대한민국에 반도체 강점이 있고 전 세계적으로 사실 공장을 가지고 있는 나라들이 많지는 않습니다. 그래서 우리는 다양한 제조업을 가지고 있고, 그 기반하에 다양한 AI 모델들, 그리고 기반하에 피지컬 AI까지 갈 수 있는 환경들을 갖추고 있다고 생각 하고 있는 겁니다. 그렇기 때문에 사실 우리가 엔비디아의 GPU 빼고는 우리가 피지컬 AI를 하기 위한 모든 여건들은 갖춰져 있는 상황이다 이렇게 보실 수 있습니다. ☏ 진행자 &gt; 그래요. 피지컬 AI하고 AI 데이터센터는 어떻게 연계가 되는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 쉽게 말씀드려서 AI 데이터센터는 인프라라고 보시면 되고요. 인공지능을 하기 위한 심장 같은 역할이면 이 피지컬 AI는 우리 인간의 지능, 그리고 신체에 해당된다고 볼 수 있겠는데 우리가 심장과 지능과 신체들은 다 연결돼 있기 때문에 다 관련이 높다고 볼 수 있겠죠. ☏ 진행자 &gt; 비유가 너무 낡은 건지는 모르지만 옛날 인터넷 컴퓨터에서 서버 공간, 이런 걸로 이해하면 되는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 과거 개념으로 AI 데이터센터는 서버고 데이터베이스, 그리고 피지컬 AI가 로봇과 로봇을 움직이는 기본적인 AI라고 보시면 되겠죠. ☏ 진행자 &gt; 그런데 지금 이 데이터센터를 전국에 분산해서 지으려고 하는 이유는 뭘까요? ☏ 배경훈 &gt; 그건 전력 문제죠. 얼마 전에 국민보고회를 통해서 저희가 발표도 했지만 ‘3대 메가 프로젝트’에서 2029년까지 8.4기가와트급의 AI 데이터센터를 구축해 나가겠다고 선언도 했고, 그런데 사실 이 정도 규모의 인공지능 데이터센터를 돌리기 위해서는 어마어마한 전력이 필요합니다. 근데 각 지역별로 전력을 공급할 수 있는 한계가 있기 때문에 최적의 어떤 전력을 공급할 수 있는 지역에 분산해서 AI 데이터센터가 지어져야 됩니다. ☏ 진행자 &gt; 그러면 기존의 발전량 가지고는 안 되고 추가로 원전이든 뭐가 되든 더 발전소를 지어야 된다는 얘기로 연결되는 걸까요? 혹시. ☏ 배경훈 &gt; 지금까지의 대한민국 전력량으로는 우리가 2030년 초반까지는 충분히 공급이 가능할 겁니다. 다만 그 전력들이 한 곳에 있지 않다는 겁니다. ☏ 진행자 &gt; 그렇죠. ☏ 배경훈 &gt; 각 지역별로 분산돼 있기 때문에 전력을 공급하는 지역 중심으로 그런 데이터센터 건립이 필요하다고 말씀드리는 겁니다. ☏ 진행자 &gt; 그래요. 소형모듈원자로니 이런 이야기도 그래서 나오는 이야기로 이해하면 되는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 지금 전력의 입지를 고려해서 지어야 된다고 말씀드리는 거고, 계속해서 전력이 공급돼야 되기 때문에 지금 사실 정부는 재생에너지 중심의 전력을 수립하고 있는데 원전이라든지 소형모듈원자로 같은 SMR, 이런 것들도 저희가 연구개발을 하고 있고 사실 SMR 부분은 안전한 원자로라고 생각하고 있기 때문에 저희가 연구개발을 가속화해서 빨리 실증하고 상용화할 수 있는 준비도 하고 있습니다. ☏ 진행자 &gt; 근데 AI 데이터센터 같은 경우는 고용 창출 효과가 좀 높은가요? ☏ 배경훈 &gt; 사실 AI 데이터센터 자체는 굉장히 많은 사람들을 필요로 하지는 않습니다. ☏ 진행자 &gt; 그렇죠. ☏ 배경훈 &gt; 다만 AI 데이터센터가 대한민국에 많이 지어지면서 AI 인프라, AI 고속도로가 깔리는 겁니다. 그러면 그 위에 다양한 AI 모델 AI 서비스 관련된 산업생태계가 동시에 일어날 겁니다. 그렇기 때문에 사실 AI 데이터센터를 AI 인프라 또는 AI 허브라고도 표현하면서 사실 대한민국에 이 정도 규모의 AI 데이터센터가 지어지는 것은 아시아·태평양 지역에 전체적으로 봤을 때는 거의 없다고 볼 수 있거든요. 그래서 저희가 실질적인 인공지능 3강 얘기하고 있는데 실제로 인공지능 3강을 가기 위한 가장 최소한의 기본조건이라고 볼 수도 있는 거죠. ☏ 진행자 &gt; 그러게요. 지금 정부 발표를 보면 1단계로 한 8.4기가와트 규모의 AI 데이터센터를 구축하고 궁극적으로는 18.4기가와트 규모의 구축을 목표로 한다, 이렇게 발표가 됐던데 이 목표를 달성하기 위해서는 발전소가 추가로 건설이 되거나 해야 되는 거 아니겠습니까. 어느 정도 규모로 상정하고 있는 걸까요? ☏ 배경훈 &gt; 전력 문제는 기후에너지부와 같이 상의하면서 전략적인 고민을 하고 있는 상황이고요. 앞서도 말씀드렸는데 현재의 8.4기가와트 규모의 AI 데이터센터는 우리 대한민국 내에도 이미 공급할 수 있는 여력이 충분히 있는 상황이고요. 그것을 지역 안배를 통해서 효과적으로 배치할 거고 말씀드린 대로 사실 계속해서 8.4기가를 넘어서 더 큰 더 대규모의 AI 데이터센터들이 앞으로도 더 만들어질 것이기 때문에 그에 따라서 말씀드린 원전이나 SMR, LNG까지 열어두고 최적의 전력 공급 계획을 기후에너지부와 같이 만들어가고 있다 이렇게 보시면 될 것 같습니다. ☏ 진행자 &gt; 근데 사실은 전력망을 구축하는 과정에서 과거에 보면 송전탑 건설 문제로 갈등이 빚어지고 이런 적도 있었거든요. 혹시 지역 내지 사회적으로 갈등이 빚어지고 주민과 마찰이 발생할 가능성은 없을까요? ☏ 배경훈 &gt; AI 데이터센터는 굉장히 안전하고 지역 중심으로 만들어질 텐데 주민 거주 지역 중심으로 만들어지지는 않을 거고요. 산단이나 산업지역 중심으로 전력 용수가 있는 데들이 그런 산업지역일 것이니까 그런 곳을 염두에서 짓게 될 것으로 보고 있고, 그리고 저희가 ‘AI데이터센터특별법’이라는 걸 만들었습니다. 그래서 ‘AI데이터센터특별법’을 통해서 지역과 여러 가지 문제들을 해결할 수 있는 갈등 요소를 해결할 수 있는 법제적인 장치도 마련하도록 하겠습니다. ☏ 진행자 &gt; 마지막으로 예를 들어서 AI 데이터센터를 구축하고 이게 피지컬 AI하고 연결되고 이 과정에서 기존의 생산지도라는 게 있지 않습니까. 특정 공장이나 회사가 어느 지역에 편중돼 있다, 이런 것들이 다시 조정되고 할 여지는 없을까요? ☏ 배경훈 &gt; 어쨌든 지금 정부가 지역균형발전을 목표로 하고 계획들을 실천하고 있는 것이고요. 지금 AI 데이터센터의 건립 부지 지역을 보시면 각 지역에 골고루 분포가 되어 있습니다. 말씀드린 대로 AI 데이터센터 AI 인프라가 깔리면 관련된 산업들이 많이 일어날 것이기 때문에 그 중심으로 다양한 산업들 생태계들 그리고 일자리들이 생겨날 것으로 보고 있고 그것뿐만 아니라 정부에서는 지역에 청년들이 모일 수 있도록 정주 여건들도 마련하는데 저희가 총력을 다해서 계획을 수립하고 있는 단계입니다. ☏ 진행자 &gt; 결국 그걸로 연결돼야 되는 거 아니겠습니까. 알겠습니다. 오늘 말씀 여기까지 듣도록 하겠습니다. 고맙습니다. ☏ 배경훈 &gt; 고맙습니다. ☏ 진행자 &gt; 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이었습니다. [내용 인용 시 MBC &lt;김종배의 시선집중&gt;과의 인터뷰 내용임을 밝혀주시기 바랍니다.]
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