AI 과잉투자 우려를 AI 전체에 적용하면 안 된다는 주장이 있습니다.

현재 시장의 우려는 주로 생성형 AI의 수익화 문제에서 비롯된 것이며, 에이전트 AI와 피지컬 AI까지 감안하면 오히려 인프라와 반도체는 부족할 수 있다는 관점입니다. 이러한 맥락에서 한국 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트, 즉 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터는 별개가 아닌 하나의 패키지로 봐야 합니다. 데이터센터는 AI의 두뇌, 반도체는 핵심 부품, 피지컬 AI는 현실 세계에서 데이터를 만들고 수익을 내는 최종 응용처가 되는 구조입니다. 이 거대한 전환에서 가장 중요한 것은 ‘속도’입니다. 피지컬 AI는 로봇, 자동차, 공장 자동화처럼 물리 세계에서 움직이는 AI를 의미합니다. 한국이 이 분야에서 유리한 핵심 이유는 제조업 현장이 살아있기 때문입니다. 로봇 밀도 세계 1위가 보여주듯, 피지컬 AI 학습에 필요한 현실 데이터(Real data)를 모을 필드가 풍부하다는 뜻입니다. 핵심 개념은 ‘모션 토큰’입니다. 숙련공의 정교한 움직임을 센서로 기록해 데이터 단위인 ‘토큰’으로 만들고, 이를 로봇이 학습하는 구조입니다. 시뮬레이션만으로는 극복할 수 없는 현실과의 격차(Sim2Real Gap)를 바로 이 현실 데이터로 메우는 것이죠. 이렇게 만들어진 모션 토큰이 거래되면, 음원이나 앱스토어처럼 새로운 ‘토큰 경제’가 형성될 수 있습니다. 유명 바리스타의 커피 내리는 동작을 토큰으로 구매해 로봇이 그대로 재현하는 식입니다. 현대차그룹은 ‘피지컬 AI의 ETF’로 불릴 만합니다. 자동차(자율주행 데이터), 전 세계 생산 공장(로봇 투입 현장), 보스턴 다이내믹스(휴머노이드 로봇) 등 피지컬 AI 생태계의 여러 요소를 모두 보유했기 때문입니다. 물론 단기 실적으로 바로 연결되긴 어렵습니다. 2028년 전후로 메타플랜트에 아틀라스 로봇 2만 5,000대가 투입되는 시나리오가 거론되는데, 이때부터 수많은 로봇의 경험이 공유되는 ‘데이터 플라이휠’이 본격적으로 가동될 수 있습니다. 물론 리스크도 존재합니다. 생성형 AI 수익화 논란이 피지컬 AI 투자 심리까지 위축시킬 수 있고, 로봇 상용화가 지연될 수도 있습니다. 숙련공의 기술을 데이터화하는 과정에서 보상과 소유권 등 사회적 갈등이 불거질 가능성도 있습니다. 결론적으로 피지컬 AI 시장이 본격적으로 열리면 장기적인 반도체 수요는 지금보다 훨씬 커질 수밖에 없습니다. 투자 관점에서는 단기 변동성보다 피지컬 AI 생태계 구축이라는 큰 그림을 봐야 하며, 현대차그룹은 그 중심에 설 유력한 후보로 평가됩니다.