00:00로봇처럼 움직이는 팔다리는 없지만
00:02물리적 변화를 감지하고 직접 영향을 미치기 때문에
00:05피지컬 AI의 사례가 우리 주변에 정말 많습니다.
00:08핵심은 로봇이냐 아니냐가 아니고
00:11실제 물리적 환경 그리고 데이터를 주고받으면서
00:14스스로 판단하냐 안 하냐가 바로
00:17판단하는 그런 기준이라고 보시면 될 것 같습니다.
00:21또 하나 중요한 포인트는
00:22피지컬 AI는 물리의 법칙이 그대로 적용되는 가상세계에서
00:26그 데이터를 배우고 학습시킨다는 거예요.
00:29그래서 과거에 자율주행 자동차
00:31요즘에 많이 나오잖아요.
00:32그 자동차를 만드는데 10년씩 학습을 시켰습니다.
00:36근데 너무 오래 걸리잖아요.
00:38그걸 가상세계에다가 실제 차를 풀어놓는 거예요.
00:42근데 이 가상세계는 물리의 법칙이 적용되는 가상세계예요.
00:45여기서 모은 데이터는 정말 학습시킬 수 있는 데이터를 쓸 수가 있는 거죠.
00:49그렇기 때문에 혁신이 일어나게 되고
00:5110년치 데이터를 한두 달 만에 모아서
00:53이런 자율주행 자동차를 만들 수가 있게 되는 겁니다.
00:56그럼 예전에 10년 걸렸던 걸 이제 한두 달이면 끝낸다.
01:00그렇죠.
01:01그러면 여기저기 다양한 분야에 피지컬 AI를 적용하면
01:05작업을 굉장히 빨리 끝낼 수 있게 되겠네요.
01:08맞습니다. 과거에 AI 만드는 데 10년이 걸린다고 하니까
01:11소규모 공장 같은 데서는 10년씩 투자를 할 수가 없잖아요.
01:14그렇죠.
01:15그러니까 공장들은 도입이 불가능이 있어요.
01:17그냥 포기를 하는 거죠.
01:18하지만 이제는 한두 달 만에 우리 공장에 AI가 도입이 됩니다.
01:22라고 하니까 서로 도입을 하려고 하는 거고요.
01:24그리고 소규모 공장 외에도 가전제품 그리고 군사무기 전 산업에 걸쳐서
01:29빨리빨리 적용이 가능해진 겁니다.
01:31이렇게 되면 우리 주변에 모든 하드웨어가 다 짧은 시간 안에 똑똑한 지능 같게 되고
01:37또 세상의 모든 기계가 스스로 판단하고 움직이는 그런 시대가 오는 겁니다.
01:43이건 사실 제가 한 말은 아니고요.
01:45우리 젠슨왕님이 하신 말입니다.
01:47아 우리 젠슨왕 형님께서 하신 말씀이에요.
01:50네 맞습니다.
01:51그럼 세상의 모든 기계가 스스로 판단하고 움직이는 시대가 온다.
01:55이건 정말 영화에서나 볼법한 이야기였는데
01:58한편으로 다시 생각해보면 조금 무섭기도 한 것 같아요.
02:03저도 선규 씨와 같은 생각을 했어요.
02:05세계 최대 가전쇼죠.
02:08CES요?
02:09CES요?
02:20엄청난 쇼였습니다.
02:22그래요?
02:22일단은 굉장히 정교하게 포커카드 한 장씩 나눠주는 그런 로봇도 등장했고
02:28대단한 이유가 그동안의 손동작 자체가 굉장히 어려운 일이라고 생각했는데
02:33이런 것들을 사람 못지않게 할 수 있다.
02:36또 딜러들이 일정이 있겠다.
02:38타자도 나올 수 있는 거죠.
02:39AI 타자가 나오겠네.
02:41그렇죠.
02:42그리고 또 탁구도 같이 치고 운동 신경이 엄청나게 발달한 로봇까지 등장했습니다.
02:48진짜 지망하고 있네.
02:49유 대표님께서 매년 CES에 참가하신다고 들었거든요.
02:54이번에는 또 어떠셨는지도 궁금해요.
02:57아... 네...
02:58잠깐!
02:58왜요? 왜?
02:59아... 유 대표님이 이번에 2년 연속 상을 받으셨고
03:04무슨 상이요?
03:04아... 혁신상이라는 겁니다.
03:06아... CES에서 아무나 못 받아요.
03:08근데 그거를 3개나 받아요.
03:10우와!
03:11박수 한번 하시죠.
03:12아유 감사합니다.
03:13아유...
03:14감사합니다.
03:15대단한 분이셨군요.
03:17죄송한데 제가 좀 만만하게 생각했었는데
03:20아유...
03:21농담입니다.
03:22나이도 농담이고 해서
03:23많이 해야 하는 생각이 있었는데
03:24몇 년 동안 꾸준히 참석을 했었고
03:27올해는 좀 특별했습니다.
03:28왜냐하면 1년 사이에 기술 발전이 엄청나게 돼서
03:31작년만 해도 로봇은 정말 조금 나왔었고
03:34이제 막 걷는다 정도였어요.
03:37근데 올해는 로봇이 갑자기, 저보다 키가 큰 로봇이
03:41점프를 해서 획축을 돌면서 수박을 깨더라고요.
03:44굉장히 깜짝 놀랐습니다.
03:46그리고 인상 깊었던 게 중국입니다.
03:49아, 중국 세자와.
03:51전체 휴머노이드 로봇 중에 약 60% 정도가 다 중국 업체였었고요.
03:56그리고 단순히 시연을 넘어서
03:57대량 생산, 실전 배치를 강조하면서
04:00전 세계 전민가들을 정말 놀라게 한 자리였습니다.
04:04사실 중국은 10년 전부터 준비했다는 게
04:07중론입니다.
04:08굉장히 깜짝 놀랄 이야기죠.
04:10사실 제스왕 형님이 작년에 CES에서 나와서
04:13피지컬 AI 시대가 온다 했는데
04:16우리는 그때부터 깜짝 놀랐거든요.
04:19근데 그것보다 10년 전에 준비를 했다는 겁니다.
04:22그때 또 커제 구단이
04:23알파고한테 참패를 하지 않았습니까?
04:25그 무렵에 깜짝 놀라서
04:28AI를 열심히 개발했던 거예요.
04:3010년 전에는 로봇들을 열심히 만들어서
04:34중국 전국으로 막 뿌린 거예요.
04:37그다음에 이제 몸이 있고 머리가 있으니까
04:39뭐가 남았습니까?
04:41합치는 거죠.
04:43구신지능이라고 중국어로 표현하고
04:45이게 영어로 하면 피지컬 AI.
04:48데이터가 굉장히 중요하잖아요, 이 분야에서는.
04:51사실상 모으기가 되게 쉽지 않거든요.
04:53왜냐하면 로봇이 한 번 넘어지면
04:553천만 원씩 이렇게 깽값 나오고 그런 거잖아요.
04:58깽값?
04:58전문적인 표현 하나.
05:00좋습니다.
05:00나오는 거잖아요.
05:01그래서 그런 것들을 사실 조심하기 위해서
05:04다들 데이터를 조금조금씩밖에 못 사는 게 현실인데
05:08중국이 또 대륙에 어떤 마인드가 있잖아요.
05:11시원시원하게 하잖아요.
05:12손이 크잖아요.
05:14일단은 로봇을 세상에 그냥 풀어놓습니다.
05:18근데 데이터가 또 많이 모일 거 아니에요?
05:19많이 풀어놨으니까요.
05:21전문용어로 플라이 휠 효과, 우리말로 복리 효과.
05:25복리 효과가 나타나는 거예요.
05:26데이터가 데이터를 벌어다주는 그런 일들이 벌어지는 겁니다.
05:30근데 대충 이렇게 들어봤을 때
05:31우리나라가 중국보다 좀 뒤처져 있는 이유를 알 것 같기도 한데
05:35좀 결정적인 이유를 꼽으라면
05:37뭐가 문제였을까요?
05:38제가 이번에 CS를 갔을 때
05:40한국 로봇 회사 대표님하고 식사를 했어요.
05:43그분이 하소연을 하시는 게
05:45연구 비용이 너무 부족하다.
05:48왜냐면 넘어지고 이렇게 해야 되는데
05:50그 로봇이 걷다가 넘어지면
05:52깽값이 3천만 원씩 나오는 거예요.
05:54비싸긴 하다.
05:55그러니까 한 10번, 100번, 1000번 넘어져야 되는데
05:58그러면서 로봇이 이걸 배워야 되는데
06:00그런 어마어마한 연구 비용 자체가 없다는 거죠.
06:04그렇기 때문에 우리가 과거에는
06:06개천에서 욕난다 이런 말을 많이 했잖아요.
06:09지금 AI 분야에서는 그게 굉장히 어렵습니다.
06:13왜냐면 고성능 GPU가 있어야지 AI를 만들 수 있는데
06:16GPU 한 장에 적게는 3천만 원, 5천만 원.
06:19많게는 억대가 넘어갑니다.
06:21또 돈이 있더라도 살 수도 없어요.
06:23수요가 너무 많기 때문에 대기를 해야 됩니다.
06:26이런 부분에서 우리나라가 아직 부진한 그런 이유라고 할 수 있습니다.
06:31그럼 이제 우리 현실을 한번 짚어보도록 하죠.
06:34우리나라 피지컬 AI 기술력은 지금 어느 수준까지 와 있습니까?
06:40하드웨어, 인프라의 수준은 세계의 타수입니다.
06:44하지만 반대로 데이터, AI 모델에 대한 수준은 아직은 좀 부족한 상태입니다.
06:49두 가지가 결합되기 위해서는 AI에 대한 투자를 많이 해야 됩니다.
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