“피지컬 AI와 온디바이스 AI는 이제 선택이 아닌 필수 기술로 자리 잡고 있으며, 이를 위한 반도체 개발은 산업 전반의 경쟁력을 좌우할 것이다”

최홍섭 마음AI 대표이사는 지난 9월9일 개최된 ‘2025 e4ds Tech Day’ 행사에서 ‘Physical AI시대, 온디바이스 AI 기술과 전략’에 대해 발표하며, 피지컬 AI의 정의와 시장 전망, 그리고 온디바이스 AI 반도체의 중요성에 대해 심도 있는 발표를 진행했다.

최홍섭 대표는 먼저 피지컬 AI의 개념을 설명하며, “테슬라의 옵티머스(Optimus)나 피규어AI(Figure AI)의 휴머노이드 로봇처럼 실제 물리적 환경에서 행동하는 AI가 바로 피지컬 AI”라고 정의했다.

기존 로보틱스가 정교한 프로그래밍과 하드웨어 제어에 의존했다면, 피지컬 AI는 데이터 기반 학습을 통해 자율적으로 행동을 결정하는 것이 특징이다.

이러한 기술은 단순히 휴머노이드에 국한되지 않는다.

농업, 국방, 건설 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있으며, 실제로 마음AI는 국내 최초로 상용화된 AI 농기계를 개발해 100대 양산 계약까지 체결했다.

해당 기계는 과수원에서 농약을 살포하는 ‘스피드 스프레이어(Speed Sprayer)’로 온디바이스 AI를 통해 실시간 제어가 가능하다.

피지컬 AI의 핵심은 ‘비전-언어-행동 모델(Vision-Language-Action Model, VLA)’이다.

이는 기존의 LLM(Large Language Model)에 시각 인식과 행동 제어 기능을 통합한 형태로, 하나의 모델이 보고, 이해하고, 행동하는 전 과정을 수행한다.

최 대표는 “이 모델은 단순히 세 가지 기능을 조합한 것이 아니라, 하나의 통합된 AI 모델로 작동한다”고 강조했다.

반면에 이러한 기술을 상용화하기 위해서는 클라우드 기반 AI의 한계를 극복해야 한다.

특히 농업이나 국방처럼 통신 환경이 불안정한 지역에서는 클라우드 연결이 끊길 경우 로봇의 제어가 중단될 수 있어 치명적인 문제가 발생한다.

이에 따라 온디바이스 AI, 즉 디바이스 내부에서 AI 연산을 수행하는 방식이 필수적이라는 것이 최 대표의 주장이다.

온디바이스 AI를 구현하기 위해서는 고성능 AI 반도체가 필요하다.

최 대표는 “현재 엣지용 AI 칩의 연산 성능은 보통 10∼20 TOPS 수준이지만, 실제 피지컬 AI를 구현하려면 100 TOPS 이상의 성능이 요구된다”고 설명했다.

마음AI는 퀄컴(Qualcomm)의 100 TOPS급 칩을 활용해 양산을 준비 중이며, 이는 LLM 수준의 모델을 디바이스에서 직접 실행하기 위한 선택이다.

또한 피지컬 AI의 데이터 수집 역시 큰 도전 과제다.

사람의 행동을 모사하기 위해 전신 센서 수트를 착용하고 로봇이 이를 따라하는 방식으로 데이터를 수집하며, 다양한 환경과 시나리오를 반영하기 위해 디지털 트윈 기반의 시뮬레이션 환경도 적극 활용하고 있다.

마음AI는 이를 ‘디지털 트레이닝 그라운드(Digital Training Ground)’라고 부른다.

최 대표는 “피지컬 AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어 인류 역사상 가장 큰 시장이 될 수 있다”며 “자동차와 스마트폰 시장을 뛰어넘는 수천조 원 규모의 산업으로 성장할 가능성이 있다”고 전망했다.

특히 휴머노이드와 자율주행 기술이 핵심 분야로 꼽히며, 향후 모든 산업 현장에 AI가 내장된 로봇이 투입될 것으로 예상된다.

마지막으로 그는 반도체 기업들에게 “피지컬 AI 시대를 대비해 온디바이스 AI 반도체 개발에 적극 나서야 한다”고 조언했다.

실제로 국내외 반도체 스타트업들과 협업을 진행 중이며, 연산 성능, 전력 효율, 발열 관리 등 다양한 기술적 요구사항을 공유하고 있다.

대표적으로 국내 기업 딥엑스(DeepX), 모빌린트(Mobilint), 퓨리오사AI(FuriosaAI), 리벨리온(Rebellions) 등이 이 분야에 도전하고 있다.