“온디바이스 AI 반도체는 범용성보다 특정 유즈케이스에 최적화된 설계가 유리하다. 향후 5년 내에 고성능·고메모리·저전력 AI 칩 개발에 역량을 집중한다면, 한국도 피지컬 AI 시장의 주도권을 잡을 수 있다”

12월10일 롯데호텔에서 개최된 ‘2025 인공지능반도체 미래기술 컨퍼런스’에서 최홍섭 마음AI 대표이사는 ‘피지컬 AI 핵심은 두뇌다: 온디바이스 AI 반도체 시장을 선점하라’라는 주제로 발표를 진행했다.

이날 발표에서 최홍섭 대표는 인공지능(AI) 기술의 새로운 패러다임인 ‘피지컬 AI’와 이를 뒷받침할 온디바이스 AI 반도체의 중요성에 초점을 맞췄다.

최 대표는 “피지컬 AI는 기존의 로봇이나 자율주행 기술과 달리, 데이터 기반 학습을 통해 진화하는 것이 핵심”이라고 강조했다.

기존 로봇이 규칙 기반 프로그래밍에 의존했다면, 피지컬 AI는 방대한 데이터를 학습해 스스로 판단하고 행동한다.

대표적인 예로 테슬라의 FSD(Full Self-Driving)와 옵티머스 로봇, 그리고 농업·국방·건설 등 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 들었다.

그는 “미국과 중국이 자율주행 등 일부 분야에서 앞서 있지만, 우리나라도 농업, 제조 등에서 충분히 경쟁력을 가질 수 있다”며 “피지컬 AI 시장은 기존 자동차나 스마트폰 시장을 뛰어넘는 거대한 성장 잠재력을 지닌다”고 전망했다.

피지컬 AI의 본격적인 상용화에는 AI 반도체의 역할이 결정적이다.

최홍섭 대표는 “피지컬 AI는 클라우드 기반 연산이 아닌, 실제 기기(온디바이스)에서 AI 모델이 직접 구동되어야 한다”고 설명했다. 이는 실시간성, 통신 음영지역 문제, 전력·발열 등 다양한 현실적 제약 때문이다.

특히, 피지컬 AI에 적용되는 모델은 ‘VLA(Vision-Language-Action)’로, 기존 LLM(거대언어모델)에서 발전한 형태다.

VLA는 언어와 시각 정보를 동시에 이해하고, 실제 로봇 제어까지 수행하는 고도화된 AI다.

이처럼 복잡한 모델을 소형 반도체에 탑재하려면, 연산 성능뿐 아니라 메모리, 전력 효율, 발열 관리 등 다양한 기술적 난제가 따른다.

최 대표는 실제 농업용 기계에 AI 반도체를 적용한 경험을 바탕으로, “제조사가 공개하는 연산 성능(탑스, TOPS) 수치와 실제 AI 모델 구동 성능이 다를 수 있다”며 “메모리 구조, 키밸류 캐시 등 LLM 특유의 반복 연산 구조를 고려한 설계가 필수”라고 강조했다.

또한 “휴머노이드 로봇 등에는 배터리와 냉각 공간이 제한적이기 때문에, 저전력·저발열 설계가 무엇보다 중요하다”고 덧붙였다.

실제로 글로벌 시장에서 퀄컴, 엔비디아, 애플 등 다양한 기업들이 온디바이스 AI 반도체 경쟁에 뛰어들고 있으며, 중국의 프라이스 로보틱스 등도 빠르게 기술을 추격하고 있다.

최홍섭 대표는 “우리나라 AI 반도체 기업들도 글로벌 수준에 근접해 있다”며 “중국·미국 등 경쟁사 제품과의 실전 비교를 통해 목표를 명확히 하고, 피지컬 AI 휴머노이드 등 대규모 시장을 타깃으로 삼아야 한다”고 조언했다.