[2026 GGGF] 김수연 EY한영 AI센터장 "中 AI·로봇, 거침없이 진화…학습형 현장 설계가 승부처"

  • WAIC·WRC 현장 진단…"중국 피지컬 AI 상용화 속도 빨라"

  • 韓, 독자적 산업 데이터 인프라 시급

김수연 EY한영 AI 센터장이 중국 AI Agent와 Physical AI동향’이라는 주제로 특별강연을 하고 있다 20260903사진유대길 기자 dbeorlf123ajunewscom
김수연 EY한영 AI 센터장이 3일 서울 중구 더플라자 호텔에서 아주경제신문 주최로 열린 '제18회 착한 성장, 좋은 일자리 포럼(2026 GGGF)'에서 특별강연을 하고 있다. [사진=유대길 기자]
 
중국 인공지능(AI)·로봇 산업이 상용화에 속도를 내고 있는 가운데 한국 기업도 단순 로봇 도입이 아닌 '학습형 현장 설계'에 집중해야 한다는 제언이 나왔다.
 
김수연 EY한영 AI센터장은 3일 서울 중구 더플라자 호텔에서 아주경제신문 주최로 열린 '제18회 착한 성장, 좋은 일자리 포럼(2026 GGGF)' 특별강연을 통해 "중국 AI·로봇 산업의 핵심 경쟁력은 거대 모델 그 자체보다 현장 데이터와 노하우를 자산화하는 '플라이휠' 구조에 있다"고 말했다. 현장에서 쌓인 데이터와 경험이 AI를 지속해서 똑똑하게 만드는 선순환 구조로, 중국이 AI 기술을 현장에 빠르게 적용하는 핵심 비결로 꼽힌다.
 
김 센터장은 최근 세계인공지능대회(WAIC)와 세계로봇대회(WRC 2026) 현장을 직접 참관하며 관찰한 중국 AI 에이전트와 피지컬 AI 생태계의 생생한 동향을 전했다.
 
김 센터장은 "중국은 AI 에이전트를 산업 현장에 적용하고 수익화하는 단계까지 빠르게 밀어붙이고 있다"면서 "단순한 소프트웨어 AI를 넘어 이제는 로봇 중심의 경제로 진화하고 있다"고 덧붙였다. 거대한 투자금과 수많은 기업이 얽힌 생태계가 기술 발전 속도를 끌어올리는 원동력이라는 설명이다.
 
김 센터장에 따르면 중국 AI 에이전트 시장은 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 중국 AI 에이전트 시장의 투자 규모는 2025년 55억9000만 위안(약 1조1302억원)에서 연평균 70.9%씩 급격히 늘어 2030년에는 815억1000만 위안(약 16조4813억원)까지 불어날 전망이다.
 
양적 성장 속에서 외산 기술 의존도를 낮추고 자국 중심의 내실을 다지는 데 주력하고 있다. 전체 AI 에이전트 프로젝트 80~85%가 기업 자체 구축 방식으로 인프라를 확충하는 모습이다. 실제 중국 기업 93%가 자국 모델을 활용하는 양상이다. 이 중 68%는 업무별 최적의 AI를 조합하는 '멀티모델' 방식을 도입했다. 복잡한 업무엔 고성능 모델을, 단순 업무엔 가성비 모델을 쓰는 투트랙 전략이다. 보안이 중요한 업무는 독립된 내부망을 구축해 통제력도 높였다.
 
에이전트 AI의 성장은 피지컬 AI 영역으로도 빠르게 확장되고 있다. 올 상반기 중국의 피지컬 AI 투자는 전년 동기 대비 5배 급증한 약 935억 위안(약 19조원)에 달한다. 연간 휴머노이드 생산량 역시 10만대를 돌파할 것으로 관측된다. 국유기업을 비롯해 앤트그룹, 징둥 등 중국 대기업들이 대거 로봇 AI 생태계에 참여해 막대한 자본과 데이터를 쏟아부은 결과다. 
 
하지만 김 센터장은 "실제 산업 현장의 상용화 수준에는 여전히 한계가 존재한다"고 짚었다. 현장에 투입된 로봇은 이족보행 휴머노이드 대신 바퀴형이나 사족보행 등 기존 산업용 로봇이 대부분이라는 설명이다.
 
작업 수행 방식 역시 정교한 인간형 로봇 손(범용 핸드)은 아직 개발 단계에 머물러 있다. 김 센터장은 "실제 현장에서는 흡착식이나 집게형 같은 작업별 맞춤 부품인 '전용 엔드이펙터'가 주로 쓰이고 있다"며 "휴머노이드가 제조 현장에서 실질적으로 업무를 완결할 정도로 퀄리티를 확보하기까지는 여전히 기술 고도화와 검증이 필요하다"고 했다.
 
김 센터장은 중국의 빠른 AI·로봇 가속화에 맞서 한국도 단순한 기술 도입국을 넘어 독자적인 전략 대응에 박차를 가해야 한다고 당부했다.
 
그는 "한국 기업에 주어진 기회는 완성된 AI 모델이나 로봇 제품을 사 오는 수동적 소비자가 되는 데 있지 않다"며 "실제 업무 프로세스와 현장 작업자의 경험이 데이터로 지속 축적되고 자동 학습될 수 있도록 '현장을 시스템화하고 설계'하는 전략적 접근이 시급하다"고 강조했다.

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