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[IT뉴스]피지컬AI에 3.1조 쏟는데···'과제 좀비' 벗어난 '돈 버는 기업' 나올까

온카뱅크관리자

2026-09-15 16:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI R&amp;D 4.1조로 70% 확대···업계 “투자 늘리되 과제 의존 구조 경계해야” 연구비로 개발비 부담 덜어도 판매처 없으면 한계···사업화·초기 수요 관건 국산 AI로봇 2000대 공공 도입···현장 적용 거쳐 기술 고도화·후속 매출로 이어져야 
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 <img alt="정부가 내년 피지컬 인공지능(AI) 분야에 올해 예산 3배가 넘는 3조1000억원을 투입하면서 막대한 정부 지원이 국내 AI·로봇 기업의 기술개발을 넘어 실제 매출과 자생력으로 이어질 수 있을지가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 정부 연구개발(R&amp;D) 과제로 연구인력과 기술개발을 유지하는 구조가 고착될 경우 기업이 정부 지원에 의존하고 자체 제품·서비스를 팔아 성장하는 기반을 갖추기 어려울 수 있다는 지적이다. 정부 과제가 끊기면 생존하기 어려운 이른바 '과제 좀비'를 양산하지 않으려면 연구비 지원에 그치지 않고 개발된 기술을 실제 구매와 양산, 반복 매출로 연결하는 정책이 필요하다는 분석이다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552777-a6ToU27/20260915160417206uimc.png" data-org-width="960" dmcf-mid="fuVKPyOcLn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/15/552777-a6ToU27/20260915160417206uimc.png" width="658">
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 정부가 내년 피지컬 인공지능(AI) 분야에 올해 예산 3배가 넘는 3조1000억원을 투입하면서 막대한 정부 지원이 국내 AI·로봇 기업의 기술개발을 넘어 실제 매출과 자생력으로 이어질 수 있을지가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 정부 연구개발(R&amp;D) 과제로 연구인력과 기술개발을 유지하는 구조가 고착될 경우 기업이 정부 지원에 의존하고 자체 제품·서비스를 팔아 성장하는 기반을 갖추기 어려울 수 있다는 지적이다. 정부 과제가 끊기면 생존하기 어려운 이른바 '과제 좀비'를 양산하지 않으려면 연구비 지원에 그치지 않고 개발된 기술을 실제 구매와 양산, 반복 매출로 연결하는 정책이 필요하다는 분석이다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지
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 [시사저널e=김도영 기자] 정부가 내년 피지컬 인공지능(AI) 분야에 올해 예산 3배가 넘는 3조1000억원을 투입하면서 막대한 정부 지원이 국내 AI·로봇 기업의 기술개발을 넘어 실제 매출과 자생력으로 이어질 수 있을지가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 정부 연구개발(R&amp;D) 과제로 연구인력과 기술개발을 유지하는 구조가 고착될 경우 기업이 정부 지원에 의존하고 자체 제품·서비스를 팔아 성장하는 기반을 갖추기 어려울 수 있다는 지적이다. 정부 과제가 끊기면 생존하기 어려운 이른바 '과제 좀비'를 양산하지 않으려면 연구비 지원에 그치지 않고 개발된 기술을 실제 구매와 양산, 반복 매출로 연결하는 정책이 필요하다는 분석이다.
 15일 관련 업계에 따르면 정부는 내년 AI R&amp;D 예산안에 올해보다 약 70% 늘어난 4조1000억원을 편성했다. 피지컬AI와 AI 데이터센터(AIDC), 반도체 등 3대 메가프로젝트 R&amp;D에는 총 5조8000억원을 투입한다. 피지컬AI 분야에서는 대규모 합성데이터 생성을 위한 월드모델과 범용 로봇 파운데이션모델 등 핵심기술 확보에 나선다. 정부는 2027년을 향후 4년 내 R&amp;D 성과를 창출하기 위한 '골든타임'으로 보고 신규 R&amp;D 사업에 역대 최대 규모인 3조3000억원을 배정했다.
 AI를 비롯한 전략산업에 투입되는 정부 R&amp;D 자금이 빠르게 늘면서 산업계에서는 늘어난 과제가 기업의 정부 의존도를 높이는 구조로 굳어지지 않아야 한다는 목소리가 나온다. 정부 R&amp;D는 연구인력의 인건비와 기술개발 비용을 지원해 기업의 부담을 낮추고 기술 축적을 돕지만 개발된 제품·서비스를 구매할 시장까지 만들어주는 것은 아니기 때문이다. 기업이 과제를 통해 기술을 확보하더라도 이를 구매할 고객을 찾지 못하면 지원이 끝난 뒤 자체적으로 사업을 이어갈 수익 기반을 확보하기 어렵다는 지적이다.
 정부 과제로 인건비를 충당하는 것과 시장에서 제품을 팔아 매출을 내는 것은 별개의 문제다. 한 피지컬AI 업계 관계자는 "과제를 하게 되면 기업이 이득을 보는 것은 직원들의 인건비"라며 "R&amp;D 과제로 인건비를 채우더라도 인건비는 회사의 매출로 잡히지 않는다"고 말했다. 정부 과제를 통해 연구인력을 유지하며 기술을 개발할 수는 있지만 실제 고객에게 제품·서비스를 판매하지 못하면 기업이 스스로 벌어들이는 매출 기반은 별도로 만들어야 한다는 의미다.
 업계 관계자는 "'과제 좀비'라고 표현하는데 과제 좀비는 자생력이 없어 자체 매출을 못 내기 때문에 과제가 없으면 결국 그 기업은 망한다"고 설명했다. 정부 과제로 기술을 개발하고 연구인력을 유지한 뒤 과제가 끝나면 다시 다음 과제를 수주하는 구조가 반복될 수 있다는 것이다. 그는 "정부에서 과제를 많이 하지만 인건비를 보전하면 기업은 매출을 내기 위해 또 다른 프로젝트를 수행해야 한다"며 "지금 필요한 것은 R&amp;D 과제보다는 수익 구조가 나오는 프로젝트"라고 강조했다. R&amp;D 투자와 함께 기술개발 성과를 실제 사업과 매출로 연결하는 구조도 갖춰야 한다는 취지다.
 피지컬AI는 AI 모델뿐 아니라 반도체와 로봇, 액추에이터, 센서 등 하드웨어가 결합되는 만큼 기술개발 이후 실제 제품을 생산해 현장에 공급하는 과정이 필요하다. 시장이 아직 초기 단계인 상황에서 확정된 수요 없이 기업이 자체적으로 대규모 양산에 나서기도 쉽지 않다. 연구개발 성과가 또 다른 정부 과제 수주로 이어지는 데 머물지 않고 실제 구매와 양산을 거쳐 시장 매출로 연결돼야 하는 이유다.
 현장 적용은 기술 고도화를 위해서도 필요하다. 업계 관계자는 "기업의 제품은 누군가가 써줘야 무엇이 부족한지 알 수 있다"며 "실험실에서는 완벽하게 되더라도 현장에 가면 정말 예상하지 못한 엣지 시나리오들이 있다. 그걸 해결해야 노하우가 쌓인다"고 말했다. 실제 공장과 물류·공공 현장에 제품을 투입하는 과정에서 오류와 새로운 데이터를 발견해 성능을 개선하고 적용 사례를 확보해야 후속 고객으로 이어질 수 있다는 설명이다.
 정부도 R&amp;D 성과를 사업화로 연결하기 위한 지원을 강화하고 있다. 내년 기술사업화·기업성장 촉진 관련 R&amp;D 투자를 올해 약 4조2000억원으로 확대한다. 기업에 출자하는 방식의 '투자형 R&amp;D'도 1000억원 규모로 도입한다. R&amp;D 성과의 기술이전과 창업, 기업 성장을 연계하고 부처 간 사업화 지원도 강화할 계획이다.
 피지컬AI 분야에서는 초기 수요를 확보하기 위한 정책도 추진한다. 정부는 내년 피지컬AI 예산을 올해 9000억원에서 3조1000억원으로 확대하고 제조·스마트팩토리·건설·농업·국방·돌봄·물류·항만 등 8대 분야에서 현장 실증을 추진한다. 연구·교육과 국방, 경찰·소방, 돌봄, 농식품 등 공공 분야에는 국산 AI 로봇 약 2000대를 도입할 계획이다. 기술개발 중심의 지원을 넘어 개발된 제품을 실제 현장에 투입해 초기 수요와 적용 사례를 확보하는 데까지 지원 범위를 넓히는 것이다.
 업계에서는 정부의 초기 수요가 기업의 양산과 후속 판매로 이어지는 연결고리가 중요하다고 본다. 업계 관계자는 "양산으로 가기 위해서는 일단 정부가 구매를 해주면 된다"며 "구매해서 빠르게 탑재하면서 산업을 육성해야 한다"고 말했다. 초기 물량을 확보하면 기업은 제품 생산과 현장 적용 경험을 쌓을 수 있고 이를 토대로 민간과 해외 시장의 후속 수요를 확보할 여지도 커진다는 설명이다.
 다만 정부 구매가 일회성 보급으로 끝나면 기업의 정부 의존도를 낮추는 데 한계가 있다. 피지컬AI는 로봇이 실제 환경에서 움직이며 생성한 행동 데이터를 다시 AI 학습에 활용해 성능을 높이는 순환구조가 중요하다. 초기 구매로 확보한 현장에서 데이터를 축적하고 이를 제품 고도화와 후속 판매로 연결해야 반복적인 매출을 만들 수 있다.
 업계 관계자는 "정부가 구매하고 탑재해서 로봇만 남으면 안 된다"며 "로봇이 액션한 데이터가 남아서 그 데이터가 다시 새로운 로봇에 수혈될 수 있는 파이프, 이 루프가 만들어져야 한다"고 강조했다. 이어 "이 루프만 잘 돌아간다면 한국이라는 플랫폼 안에서 이를 활용해 사업할 수 있는 아이템은 무궁무진하다"고 말했다.
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