피지컬 AI(Physical AI)를 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 모델의 거대화와 데이터 확보전을 넘어서는 양상이다. 이제는 ‘실행의 완결성’이라는 현실적인 문제를 해결하는 데 집중하는 모양새다. 이렇게 뜨거운 감자로 올라선 피지컬 AI는 가상 환의 지능이 로봇·장비 등 물리적 실체에 이식된 형태를 말한다. 즉 인공지능(AI)이 상황을 인식하고 판단하는 ‘뇌’라면, 피지컬 AI는 그 판단을 근육과 관절의 움직임으로 바꿔 실질적인 행동을 수행하는 ‘신체’를 가진 AI다. 이 기술이 제조업의 판도를 바꿀 핵심으로 꼽히는 이유는 ‘자율화(Autonomous)’를 구현하기 때문이다. 기존 로봇이 정해진 궤적만 반복했다면, 피지컬 AI는 스스로 상황을 파악해 최적의 동작을 결정한다. 하지만 이 차세대 지능이 산업 현장에서 가치를 인정받기 위해서는 치명적인 전제 조건이 붙는다. 바로 ‘신뢰성’이다. 가상 및 시뮬레이션 환경에서 백발백중이던 AI 기반 로봇이 실제 공장 라인에 투입되는 순간, 미세한 진동과 엇박자를 내며 멈춰 서는 장면은 더 이상 낯선 풍경이 아니다. 현시점 모든 산업 현장이 원하는 AI의 가치는 모터와 축이 그 결정을 얼마나 ‘제때’, ‘일관된 품질로’
[헬로티=함수미 기자] 자율적으로 사고, 학습, 판단, 행동하는 인간의 뇌 구조를 닮은 AI, ‘초거대 AI’다. 인간의 뇌 기능, 그 이상을 실현하기 위한 초거대 AI의 선두주자가 되기 위한 국내 대기업들의 경쟁이 심화하고 있다. ▲게티이미지뱅크 초거대 AI는 슈퍼컴퓨터를 기반으로 딥러닝 효율을 극대화한 AI다. 대용량의 연산이 슈퍼컴퓨터 인프라를 기반으로 대규모 데이터를 학습해 인간의 뇌 구조를 닮은 차세대 AI를 말한다. 그런 초거대 AI의 시초는 일론 머스크가 설립한 미국 AI 전문기업 오픈AI가 개발한 AI 언어 모델 ’GPT-3‘다. 영어 기반 AI 언어 모델 GPT-3은 인간처럼 자연스러운 대화가 가능하고 에세이나 소설까지 창작할 수 있다. 이 초거대 AI에는 파라미터(매개변수)가 필요하다. 파라미터는 인간 뇌의 학습·연산을 담당하는 ‘시냅스’와 비슷한 역할을 한다. 즉, 파라미터가 많을수록 AI는 더 똑똑해진다. 초거대 AI의 시초 GPT-3의 경우에는 1750억 개의 파라미터를 구현했다. 더 똑똑한 초거대 AI를 만들기 위한 국내 대기업들의 경쟁과 현황은 어떨까? L