Executive Summary

주요 수치

네 칸을 뽑았다. 앞의 둘은 이번에 공개된 돈의 크기와 그중 설비 몫이고, 뒤의 둘은 2027년에 실제로 지어지는 수와, 로봇 학습에 필요한 데이터를 사람 손으로만 모을 때 걸린다는 시간이다.

출처: 아주경제(2026.10.13), 시장경제신문, 이포커스.

과학기술정보통신부는 2026년 10월 13일 서울 코엑스에서 '피지컬 AI 얼라이언스 데이' 범부처 사업설명회를 열고 2027년 사업 계획을 내놨다. 새로 편성한 세 사업의 합이 1,210억 원이다. 정보통신기획평가원(IITP)이 맡는 핵심기술 개발에 550억 원, 정보통신산업진흥원(NIPA)이 맡는 피지컬 AI 트레이닝 센터 구축에 400억 원, 같은 기관이 맡는 실증·확산 사업에 260억 원이 배정됐다.

가장 큰 몫인 550억 원은 범용 파운데이션 모델과 시뮬레이터, 로봇 행동을 구현하고 검증하는 기술을 만드는 데 들어간다. 김욱 IITP PM은 이 사업의 목표를 "사람처럼 행동하고 여러 작업을 수행할 수 있는 세계 최고 수준의 피지컬 AI 모델을 개발"하는 것이라고 설명했다. 나머지 둘은 모델을 만드는 돈이 아니다. 하나는 모델이 배울 데이터를 모으는 설비이고, 하나는 그 모델을 실제 현장에 넣어 보는 비용이다.

김 PM은 같은 자리에서 그 목표가 얼마나 먼지를 시간 단위로 설명했다. "현재 많은 피지컬 AI 시연은 제한된 환경에서 정해진 작업을 성공하는 경우가 대부분"이고, "현재 대부분의 로봇은 10초 정도의 작업을 진행하지만 사람은 5분, 10분, 1시간짜리 작업을 계획해 수행한다"는 것이다. 그래서 목표는 "하나의 작업이 아니라 사람처럼 작업의 흐름을 완성하고, 다른 현장에 가더라도 적응해 작업하는 것"이라고 했다. 이 말은 뒤에 나올 데이터 이야기와 바로 붙는다. 10초짜리 동작을 기록하는 일과 한 시간짜리 작업의 흐름을 기록하는 일은 같은 설비에서 하더라도 적어 두어야 할 것이 다르다.

셋 가운데 가장 먼저 움직이는 것도 이 사업이다. 신규 과제 공청회에서 의견을 받은 뒤 2027년 1월 과제를 공고하고 3월 수행기관을 선정하는 것이 목표다. 공청회 시점은 보도에 따라 11월과 12월로 엇갈리는데, 어느 쪽이든 올해 안이다.

이번 발표를 전한 기사마다 피지컬 AI 예산 액수가 달라 보이는데, 서로 다른 범위를 부르고 있어서다. 세 숫자를 갈라 두면 뒤에 나오는 이야기가 흔들리지 않는다.

아래에서 다루는 것은 맨 윗줄이다. 범부처 3조 1,000억 원이나 과기정통부 소관 4,622억 원이 아니라, 이번 설명회가 처음 내보인 세 사업의 1,210억 원이다.

NIPA가 맡는 400억 원짜리 사업의 이름은 피지컬 AI 트레이닝 센터 구축이다. 발표가 밝힌 목적은 AI 학습에 필요한 행동 데이터를 확보하고 기술을 실증·검증할 수 있는 공동 활용 기반을 만드는 것이다. 로봇과 센서, 원격조작 기술을 갖춘 학습 환경을 꾸려 기업이 실제 작업에 필요한 행동 데이터를 생산하고 학습시키고 검증하게 한다. 2027년에 짓는 곳은 한 곳이다. 다만 이 사업의 공고가 언제 나가는지는 발표를 전한 보도 어디에도 적혀 있지 않다. 공개된 것은 금액과 개소 수까지다.

무게가 실린 말은 '공동 활용'이다. 로봇에게 일을 가르치는 길은 크게 둘이다. 하나는 사람이 로봇을 원격으로 조종해 같은 동작을 수없이 되풀이해 보여 주는 텔레오퍼레이션이고, 다른 하나는 가상 공간에 현실을 복제해 합성 행동 데이터를 양산하는 시뮬레이션이다. 6월 전략이 트레이닝센터에 그려 넣은 것도 이 둘이었다. 이번 400억 원이 설비로 갖추겠다는 쪽은 사람이 조종하는 앞엣것이다. 그 양이 얼마나 되는지는 과기정통부가 이미 한 번 수치로 말한 적이 있다. 송창종 과기정통부 팀장은 2026년 7월 1일 브리핑에서 "사람이 하루 8시간씩 데이터를 만든다고 해도 충분한 데이터를 확보하는 데 5년이 걸린다"고 말했다. 같은 자리에서 정부는 지금 절반씩인 실제 데이터와 합성 데이터의 비중이 합성 쪽 90%까지 기울 것으로 내다봤다. 사람이 직접 보여 주는 쪽의 한계를 정부가 이미 수치로 인정하고 있다는 뜻이다.

로봇과 센서와 조종 설비를 갖춰 놓고 5년을 돌릴 수 있는 회사는 많지 않다. 설비를 사는 돈도 돈이지만, 그 설비가 쓸 만한 데이터를 내놓기 시작할 때까지 기다릴 수 있는 회사가 적다. 400억 원은 그 설비를 국가가 한 곳에 모아 짓고 여럿이 나눠 쓰게 하는 데 들어간다. 품질 이전에 자본의 문턱을 낮추는 선택이다.

트레이닝 센터는 10월에 처음 나온 구상이 아니다. 2026년 6월 19일 과기정통부가 내놓은 'K-피지컬 AI 풀스택 전략'은 얼라이언스 1기에서 추린 40개 과제를 3대 프로젝트로 압축하면서, 그 한가운데에 전국 5개 권역의 행동 데이터 트레이닝센터를 놓았다. 칩도 모델도 아니고 데이터를 모을 장소가 1순위로 지목된 것이 그때의 사건이었다. 페블러스도 그 선택을 따로 다뤘고, 그 글은 센터의 구체화와 2027년 예산 반영이 다음 단계로 예고됐다고 적으며 끝났다(피지컬 AI의 승부처, 행동 데이터, 2026년 6월 29일). 10월 13일 발표가 그 다음 단계다.

6월 당시 보도가 전한 센터의 모양은 지금 공개된 것보다 구체적이었다. 서울 등 중앙 거점을 두고 지역별 AX 거점에서 제조·농업·물류·서비스 현장의 데이터를 모으는 시설이고, 모을 대상은 "과일 따기처럼 손 뻗기, 잡기, 비틀기, 당기기 등으로 쪼갤 수 있는 단위 동작 데이터"였다. 한 AI 업계 관계자는 그때 "지금은 기업의 민감한 공정 데이터보다 로봇이 기본 동작을 제대로 수행하도록 만드는 공용 데이터가 필요한 단계"라고 말했다. 공용 데이터를 쌓으려면 동작을 어디서 끊어 한 단위로 셀지부터 정해야 하는데, 그 기준은 6월에도 10월에도 나오지 않았다.

달라진 것은 규모다. 6월에 그린 그림은 전국 5개 권역이었고, 2027년 예산에 잡힌 것은 한 곳이다. 축소로 읽을 수도 있고 첫 삽으로 읽을 수도 있다. 입지도 공고 시점도 아직 공개되지 않아, 지금 둘 중 하나로 단정할 근거는 없다.

다만 어느 쪽으로 읽든 2027년에 돌아가는 공용 설비는 하나다. 그 한 곳이 정한 데이터 형식은 나중에 네 곳이 더 생겼을 때 참조점이 된다. 먼저 지어진 쪽이 기준을 쥐는 구조라, 규모가 줄었다는 사실보다 첫 곳이 무엇을 어떻게 적어 두느냐가 더 오래 남는다.

남은 260억 원은 실증·확산 사업이다. 우편물과 소포를 분류하고 검수하고 이송하고 적재하는 공정에 피지컬 AI를 넣어 사례를 만든다. AI 모델·데이터 기업과 우정사업본부 등이 참여하는 컨소시엄 약 두 곳을 지원한다. 2027년 3월에 사업을 공고하고 4월 선정 평가와 협약을 거쳐 착수한다. 세 사업 가운데 공고 시점이 나오지 않은 것은 트레이닝 센터뿐이다. 유한종 NIPA 피지컬AI팀장은 이 사업의 뜻을 "공공 영역에서 먼저 적용하고 이를 민간 물류 기술로 확산시키려는 목적"이라고 설명했다.

우편 물류를 고른 이유는 유 팀장이 직접 밝혔다. "현재도 우편 물류공정에 자동화 로봇이 들어가 있지만 대부분의 우편물이 일정하지 않은 규격과 재질을 갖고 있어 기존 자동화 로봇으로는 한계가 있다"는 것이다. 여기서 말한 규격은 우편물의 크기와 모양을 뜻한다. 같은 동작이 쉽게 되풀이되는 현장이라서가 아니라, 반대로 집어야 할 물건이 매번 달라 기존 자동화가 멈추는 현장이라서 고른 셈이다. 김욱 PM이 말한 "다른 현장에 가더라도 적응해 작업하는 것"과 같은 방향을 보고 있다.

발표가 밝힌 것은 여기까지다. 아래는 이 글이 덧붙이는 읽기다. 대상이 매번 다른 현장은 데이터를 모으기에도 까다로운 현장이다. 집는 물건이 같을 때는 성공과 실패를 동작의 재현으로 판정할 수 있지만, 크기도 재질도 제각각인 우편물이 섞여 들어오는 자리에서는 무엇을 한 번의 성공으로 적을지부터 정해야 한다. 첫 실증이 그 판정을 어떻게 적어 두느냐가 곧 그다음에 쌓일 데이터의 모양이 된다.

같은 설명회에서 다른 부처의 사업도 함께 공개됐다. 중소벤처기업부는 1,728억 원을 들여 중소 제조기업의 수작업과 위험·유해 공정을 자율화하는 사업을 내놨는데, 3년간 3,400억 원 규모로 잡은 사업의 첫해 몫이다. 농업 쪽에는 5년간 780억 원(2027년 112억 원) 규모로 경운·파종·수확 전 과정의 자율화 사업이 잡혔고, 해양수산부는 스마트 항만 자율 하역 기술 개발에 2031년까지 250억 원(2027년 29억 2,000만 원)을 배정했다. 성격이 갈린다. 과기정통부 몫이 기술과 설비 쪽이라면, 중기부 몫은 이미 있는 기술을 현장에 보급하는 쪽이다.

공동 활용 기반이라는 말에는 조건이 하나 따라붙는다. 여러 회사가 같은 설비에서 만든 데이터를 서로 쓰려면 같은 데이터 규격으로 적혀 있어야 한다. 로봇 팔의 관절 각도를 어떤 좌표계로 적는지, 카메라 영상과 힘 센서 값의 시각을 어떻게 맞추는지, 실패한 시도를 남기는지 버리는지, 조종한 사람이 얼마나 익숙한 사람이었는지를 함께 적는지. 이런 것이 기관마다 다르면 데이터는 쌓이지만 합쳐지지 않는다.

10월 13일 자료에는 그 규격을 정하는 항목이 없다. 1,210억 원은 핵심기술 개발과 센터 구축과 현장 실증 셋으로 나뉘고, 그 어디에도 데이터 형식이나 메타데이터 규격을 정할 주체와 시점이 적혀 있지 않다. 센터의 입지도, 어떤 작업을 어떤 해상도로 기록할지도 아직 공개되지 않았다.

이것이 아무도 모르는 공백은 아니다. 같은 날 같은 장소에서 열린 피지컬 AI 얼라이언스 성과 점검 간담회에서 참석자들이 현장 의견으로 올린 다섯 가지 가운데 하나가 '데이터 표준화와 공동 활용'이었다. 나머지는 실증 기회 확대, 수요·공급기업 연계, 전문인력 수급, 투자·사업화 연계다. 거버넌스 분과도 표준화와 글로벌 협력을 통한 생태계 조성 방안을 보고했다. 업계는 그날 그 자리에서 규격을 요구했고, 같은 날 공개된 예산표에는 그 항목이 없었다. 빠진 것은 문제의식이 아니라 그 일을 맡을 주체와 돈이다.

여기서부터는 이 글의 해석이다. 규격은 설비가 돌기 시작한 뒤에 정하면 늦는다. 이미 모은 데이터를 뒤늦게 다시 적는 비용은 처음부터 그 형식으로 적는 비용보다 훨씬 크고, 때로는 되돌릴 수 없다. 2027년에 한 곳이라는 조건이 오히려 다행에 가까운 이유가 여기 있다. 다섯 곳이 동시에 다른 형식으로 돌기 전에, 기준을 세워 둘 시간이 생긴 셈이다. 우리는 앞선 글에서 16조 원 규모 정책금융에 데이터를 모으는 몫이 보이지 않는다는 점을 지적했는데(한국 피지컬 AI 16조 원 정책금융의 데이터 공백, 2026년 7월 14일), 이번 예산표는 그 몫을 400억 원으로 명시했다. 빈칸이 한 칸 옮겨 간 것이다.

페블러스가 해 온 일은 모은 데이터가 학습에 쓸 수 있는 상태인지 판별하고 걸러 내는 쪽이다. 그 자리에서 보면 이번 발표의 400억 원은 반가운 숫자이고, 규격이 비어 있는 칸은 아직 아무도 값을 넣지 않은 칸이다. 공개된 일정 가운데 가장 이른 자리는 올해 안에 열릴 신규 과제 공청회다. 센터 쪽은 공고 시점조차 나오지 않았으니, 규격을 적어 넣을 칸이 생긴다면 설비 도면보다 먼저 나와야 한다.

여기까지 읽어 주셔서 감사하다. 발표 원문 보도는 여기에서 볼 수 있다. 로봇 학습용 행동 데이터를 공용 설비에서 모을 때 꼭 함께 적혀야 할 항목이 무엇일지, 현장에서 보시는 의견을 나눠 주시면 좋겠다.

발표 원보도

• 1.아주경제. (2026.10.13). "과기정통부, 피지컬 AI 투자 본격화…실증·연구개발에 1210억원 투입."
• 2.아주경제. (2026.10.13). "배경훈 부총리, 피지컬 AI 얼라이언스 추진성과 점검…현장 중심 성과 강조."
• 3.시장경제신문. (2026.10.13). "정부, 내년 피지컬AI 실증 본격화... 제조·물류·농업까지 확대."
• 4.정보통신신문. (2026.10). "피지컬 AI 예산 10배 늘었지만…전체 AI 예산의 4.9%."
• 5.서플. (2026.09). "[2027예산] 피지컬 AI에 3.1조…'모두의 AI' 에이전트로 진화."

배경 설명

• 6.이포커스. (2026). "로봇·피지컬 AI 기업, 작년 1.7배 조달…학습 데이터 설비 확충." 송창종 과기정통부 팀장의 2026년 7월 1일 브리핑 발언을 전한다.
• 7.한국경제. (2026.06.25). "피지컬 AI 데이터 모을 '로봇 훈련소' 만든다." 10월 13일 발표보다 약 4개월 앞선 초고 단계 보도다.

페블러스 이전 글

• 8.페블러스 데이터 커뮤니케이션팀. (2026.06.29). "피지컬 AI의 승부처, 행동 데이터."
• 9.페블러스 데이터 커뮤니케이션팀. (2026.07.14). "한국 피지컬 AI 16조 원 정책금융의 데이터 공백."