NC AI, 공장으로 확장한 소버린 AI 전략…‘K-피지컬 AI’ 전면에

텍스트 AI 넘어 제조 인프라 통제권으로 전장 이동
월드 모델·시뮬레이션 자립이 핵심 과제로 부상
게임 AI 기반 물리 시뮬레이션 역량 산업 현장으로 확장

제조현장./NC AI

NC AI가 소버린 AI 전략의 무게중심을 텍스트 기반 언어 모델에서 제조 현장으로 옮기고 있다. 국가 AI 경쟁력이 단순 모델 성능이 아니라 산업 인프라 통제권으로 확장되는 흐름에 맞춰 'K-피지컬 AI' 구축을 전면에 내세우고 있다.

17일 업계에 따르면 글로벌 AI 패권 경쟁은 거대언어모델을 넘어 로봇과 제조, 국방 영역으로 확장되는 양상이다. 미국 빅테크 기업들은 생성형 AI를 기반으로 산업용 로보틱스 플랫폼을 고도화하고 있고, 중국 역시 제조 자동화와 AI 융합을 국가 전략 차원에서 밀어붙이고 있다. 기술 종속이 비용 문제를 넘어 안보 리스크로 인식되면서, 각국은 자국 인프라와 모델 확보에 속도를 내고 있다.

이 같은 환경에서 NC AI는 피지컬 AI를 소버린 AI의 다음 단계로 규정했다. 피지컬 AI는 공장 설비, 물류 로봇, 산업용 장비 등 현실 공간의 물리 시스템을 이해하고 제어하는 AI를 의미한다. 단순한 텍스트 생성이 아니라 실제 기계와 공정을 움직이는 기술이라는 점에서 산업 경쟁력과 직결된다.

핵심은 '월드 모델'이다. 월드 모델은 중력, 마찰, 충돌, 인과관계 등 현실의 물리 법칙을 가상 환경에서 정밀하게 재현하는 기술이다. 로봇이 공장에서 작업을 수행하려면 대규모 실험 이전에 가상 환경에서 반복 학습이 필요하다. 이 가상 훈련장의 정밀도가 산업 경쟁력을 좌우한다.

현재 글로벌 시장에서는 엔비디아가 옴니버스를 앞세워 산업용 시뮬레이션 생태계를 확장하고 있다. 특정 플랫폼에 대한 의존도가 높아질 경우, 국내 제조 공정과 데이터가 외산 시스템에 종속될 가능성이 제기된다. 외교적 갈등이나 수출 규제가 현실화될 경우, 생산 차질로 이어질 수 있다는 우려도 나온다.

NC AI는 이러한 구조적 리스크를 줄이기 위해 제조 데이터 기반의 풀스택 독립 전략을 추진하고 있다. 데이터 수집과 가공, 모델 학습, 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 제어까지 전 과정을 국내 기술로 내재화하는 것이 목표다. 게임 AI 개발 과정에서 축적한 물리 엔진 제어와 대규모 시뮬레이션 운영 경험을 산업 환경에 적용한다는 구상이다.

또한 특정 로봇 제조사에 종속되지 않는 범용 제어 모델과 3D 비전 기술을 통해 다양한 산업용 로봇을 통합 제어하는 체계를 구축하고 있다. 이는 플랫폼 종속을 최소화하고, 국내 산업 생태계 안에서 기술을 순환시키려는 전략으로 풀이된다.

NC제조 강국이라는 한국의 산업 구조 역시 강점으로 작용한다. 반도체, 자동차, 배터리, 조선, 방산 등 고도화된 제조 포트폴리오에서 생성되는 공정 데이터는 인터넷 공개 데이터로 대체할 수 없는 자산이다. 피지컬 AI 학습에 필요한 실세계 데이터 확보 측면에서 전략적 의미가 크다.

NC AI는 향후 대기업 제조 현장과 산업단지 등에서 단계적 실증을 추진할 계획이다. 단일 기업의 기술 개발을 넘어 산업계 공동 대응 체계를 구축한다는 점에서, 소버린 AI 전략의 실질적 시험대가 될 전망이다.