물리적 세계를 위한 지능의 설계: K-AI 기업 슈퍼브에이아이

1) 글로벌 선두 주자들의 ‘피지컬 AI’ 전략 분석

AI는 텍스트와 이미지를 이해하고 생성하는 수준을 넘어, 디지털 세계의 경계를 허물고 우리가 살아가는 물리적 공간으로 그 영향력을 확장하고 있습니다. AI가 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어, 환경을 인지하고, 추론하며, 직접 행동하는 ‘피지컬 AI’의 시대가 도래하고 있는 것입니다.   

이러한 변화의 핵심에는 지능이 물리적 실체(Embodiment)와 결합하여 환경과의 상호작용을 통해 학습하고 발전하는 ‘체화된 AI(Embodied AI)’ 개념이 자리 잡고 있습니다. 피지컬 AI는 글로벌 기술 패권을 결정짓는 가장 중요한 격전지가 되었습니다. 소수의 선도 기업들은 각기 다른 철학과 전략을 바탕으로 미래 기술의 표준을 정립하기 위해 막대한 자원을 투입하고 있습니다.

구글 딥마인드(Google DeepMind)의 제미나이 로보틱스(Gemini Robotics)

구글은 자사의 초거대 멀티모달 모델인 제미나이(Gemini)의 방대한 세계 지식과 고차원적 추론 능력을 로봇에 이식하는 전략을 추구합니다. 이는 로봇이 단순히 프로그래밍된 동작을 반복하는 것을 넘어, 새로운 사물, 예측하지 못한 지시, 낯선 환경에 직면했을 때 스스로 상황을 이해하고 유연하게 대처하는 범용성을 확보하는 데 초점을 맞춥니다. 또한, 인간과의 자연스러운 ‘상호작용성’과 종이접기와 같은 섬세한 작업을 수행할 수 있는 ‘정교함’을 구현함으로써, 로봇 지능의 한계를 확장하고 있습니다. 구글의 접근 방식은 강력한 파운데이션 모델이 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 수행할 수 있음을 보여주며, 피지컬 AI 모델이 갖춰야 할 능력의 기준점을 제시합니다.  

엔비디아(NVIDIA)의 프로젝트 Isaac GR00T

엔비디아는 개별 로봇이나 모델 개발을 넘어, 피지컬 AI 시대를 위한 ‘운영체제’를 구축하는 플랫폼 전략을 구사합니다. 프로젝트 GR00T는 로봇 개발의 전 과정을 가속화하는 거대한 생태계를 지향합니다. 현실과 거의 흡사한 가상 환경에서 로봇을 훈련시키는 시뮬레이션 플랫폼 ‘아이작 심(Isaac Sim)’, 실제 세계의 데이터를 보완하고 엣지 케이스 학습을 가능하게 하는 합성 데이터 생성 파이프라인 ‘GR00T-Mimic’, 그리고 다양한 로봇에 적용 가능한 개방형 파운데이션 모델 ‘GR00T N1’에 이르기까지, 엔비디아는 하드웨어(GPU)의 강점을 바탕으로 로봇 개발에 필요한 모든 도구를 통합적으로 제공하고 있습니다. 이는 피지컬 AI 경쟁의 본질이 단순히 모델의 성능을 넘어, 고품질 데이터를 얼마나 효율적으로, 그리고 대규모로 확보하고 학습시킬 수 있는가에 대한 ‘데이터 중심(Data-Centric)’ 경쟁임을 명확히 보여줍니다.  

메타(Meta)의 체화 및 행동 연구(Embodiment & Actions Research)

메타는 인간과 로봇이 일상 공간에서 안전하고 직관적으로 협업하는 ‘사회적 지능’에 주목합니다. 이들은 ‘해비타트 3.0(Habitat 3.0)’과 같은 고도화된 시뮬레이션 환경에서 로봇을 대규모로 훈련시킨 후, 그 결과를 실제 로봇에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 접근법을 적극적으로 활용합니다.

이러한 글로벌 선두 주자들의 움직임은 한 가지 공통된 결론을 가리킵니다. 피지컬 AI의 경쟁은 더 이상 개별 기술의 우수성만으로 승부할 수 없으며, 파운데이션 모델, 시뮬레이션, 데이터, 하드웨어를 아우르는 통합적 생태계 구축 역량이 성패를 좌우하게 될 것입니다.

피지컬 AI로의 도약은 근본적으로 ‘데이터의 문제’입니다. 수십억 개의 웹페이지와 이미지로 학습 데이터를 쉽게 확보할 수 있었던 디지털 AI와 달리, 피지컬 AI는 물리 법칙과 인간의 복잡한 상호작용이 지배하는 현실 세계의 데이터를 필요로 합니다. 이러한 고품질 상호작용 데이터는 극도로 희소하며, 수집하고 가공하는 데 막대한 비용과 시간이 소요됩니다.

이러한 데이터의 중요성을 단적으로 보여주는 사례가 바로 ‘휴모토(Humoto)’와 같은 차세대 데이터셋입니다. 휴모토는 단순한 3차원 이미지를 넘어, 시간의 흐름에 따라 인간이 물체와 어떻게 상호작용하는지를 4차원(3D + Time) 데이터로 정밀하게 포착합니다. 로봇에게 컵을 ‘잡는’ 행위를 가르치기 위해서는, 컵의 형태뿐만 아니라 손가락의 미세한 움직임, 접촉점의 변화, 힘의 조절 등 시시각각 변하는 상호작용의 뉘앙스를 학습시켜야 합니다. 휴모토와 같은 고차원 데이터셋은 바로 이러한 물리적 세계의 복잡성을 AI가 학습할 수 있도록 하는 필수적인 ‘교과서’ 역할을 합니다.  

결론적으로, 글로벌 피지컬 AI 경쟁의 이면에는 보이지 않는 전쟁, 즉 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 구축 경쟁이 존재합니다. 가상 환경에서의 시뮬레이션 → 합성 데이터 대량 생성 → 실제 로봇을 통한 현실 세계 데이터 수집 → 수집된 데이터를 통한 모델 개선 → 다시 시뮬레이션 고도화로 이어지는 선순환 구조를 누가 먼저, 그리고 얼마나 효과적으로 구축하는가에 따라 미래의 승자가 결정될 것입니다. 이 치열한 글로벌 경쟁 구도 속에서, 대한민국이 기술 주권을 확보하고 미래 산업의 주도권을 잡기 위한 국가적 결단이 바로 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 시작점이었습니다.

2) 대한민국의 전략적 승부수: ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트

대한민국 정부는 AI 3대 강국(G3) 도약을 정부 최우선 아젠다로 제시하고, 대규모 재정·제도 패키지와 함께 국가 주도형 AI 생태계를 정비하고 있습니다. ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트는 이러한 국가적 비전의 핵심축입니다. 이 프로젝트는 단순한 연구개발비 지원 사업을 넘어, 글로벌 빅테크 기업들이 주도하는 AI 시장에서 기술 주권을 확보하고, 한국형 핵심 파운데이션 모델을 개발하기 위한 국가 차원의 성장 전략 전환을 의미합니다. 정부는 AI, 반도체, 데이터 인프라를 통합하는 ‘풀스택(Full-stack)’ AI 생태계를 구축함으로써, 해외 모델에 대한 의존도를 낮추고 전 국민이 사용할 수 있는 독자적인 ‘K-AI 모델’을 확보하는 것을 목표로 삼고 있습니다.

‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 공식 추진 경과 및 선정 과정

• 2025년 6월 20일: 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국지능정보사회진흥원(NIA), 정보통신기획평가원(IITP)과 함께 국내 AI 기업 및 컨소시엄을 대상으로 한 프로젝트 참여 공모를 공식 발표했습니다. 이때 제시된 목표는 매우 도전적으로 6개월 이내 출시된 글로벌 프런티어 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 달성하는 것입니다. 
• 2025년 7월 21일: 사업 신청 마감.  
• 2025년 7월 25일: 과기정통부는 총 15개의 신청 팀 중 외부 AI 전문가로 구성된 평가위원회의 서면 평가를 통해 10개 팀을 1차 선발했다고 발표.  
• 2025년 8월 초: 10개 팀을 대상으로 발표 평가가 진행되었으며, 이를 통해 최종 5개의 ‘정예팀’ 압축.  
• 2025년 8월 4일: 네이버클라우드, 업스테이지, SK텔레콤, NC AI, LG AI연구원이 주도하는 5개 컨소시엄이 최종 선정자로 공식 발표.   

이번 프로젝트는 단순히 국내 연구 수준을 높이는 것을 넘어, 글로벌 무대에서 직접 경쟁할 수 있는 단 하나의 ‘월드클래스’ AI 모델을 탄생시키려는 국가적 의지의 표명이라고 할 수 있습니다. 또한, 5~6개월이라는 짧은 평가 주기는 컨소시엄이 처음부터 모든 것을 구축할 수 없음을 의미합니다. 기존 모델, 데이터 파이프라인, 파트너 생태계 등 이미 보유한 자산을 얼마나 효과적으로 활용하여 신속하게 결과를 낼 수 있는가에 대한 ‘실행 역량’의 대결이 되고 있습니다.

3) LG AI연구원 컨소시엄의 차별화: 멀티모달·피지컬 AI 중심

LG AI연구원 컨소시엄의 목표는 자체 개발한 프런티어 모델 ‘K-EXAONE’을 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 글로벌 최고 수준의 모델로 발전시키는 것입니다. 핵심 차별점은 텍스트를 넘어 시각·언어·행동을 통합하는 피지컬 AI를 구현하는 데 있습니다. 컨소시엄은 이러한 피지컬 AI 기술이 가장 큰 가치를 창출할 수 있는 분야로 스마트팩토리, 물류 자동화, 서비스 로보틱스를 명확히 하고 있습니다. 대한민국 핵심 산업의 차세대 자동화를 주도하고, 생산 현장의 효율성과 안전성을 극대화하려는 구체적인 목표를 가지고 있음을 보여줍니다.  

LG AI연구원 컨소시엄은 피지컬 AI라는 원대한 목표를 달성하기 위해 각 분야 최고의 전문성을 갖춘 기업들로 구성되었습니다. LG AI연구원이 모델 개발을 총괄하는 가운데, LG유플러스와 LG CNS가 각각 B2C 및 B2B/B2G 서비스 개발과 확산을, 퓨리오사AI가 AI 반도체(NPU) 협력을, 그리고 뤼튼, 한컴과 같은 기업들이 응용 서비스 개발을 맡는 등 상호 보완적인 구조를 갖추고 있습니다. 슈퍼브에이아이는 피지컬 AI를 담당하는 핵심 참여사입니다.

이러한 컨소시엄 구성은 피지컬 AI가 연구실의 이론만으로는 결코 완성될 수 없다는 깊은 이해를 바탕으로 합니다. 순수 언어 모델과 달리 피지컬 AI는 ‘라스트 마일(last mile)’ 문제, 즉 디지털 세계의 지능을 물리적 현실에 적용하는 과정에서 발생하는 수많은 난관을 극복해야 합니다. 특히 물리 세계의 법칙과 의미를 정확히 반영하는 고품질 데이터의 파운데이션 설계 및 구축, 피지컬 AI 모델 구현이 중요합니다. 데이터, 모델, 하드웨어, 응용 서비스를 아우르는 통합적 생태계 접근 방식은 피지컬 AI 분야에서 성공하기 위한 필수불가결한 전략입니다.

4) 슈퍼브에이아이의 역할: K-피지컬 AI 선도

슈퍼브에이아이는 LG AI연구원 컨소시엄에서 LG 계열사가 아닌 파트너 중 유일하게 ‘AI 모델 개발’을 맡은 핵심 참여사입니다. 컨소시엄 내에서 비전·VLM(비전 언어 모델) 중심의 모델 구현, 멀티모달·피지컬 AI를 위한 데이터 파운데이션 설계(수집–선별–합성–거버넌스)에 직접 관여합니다. 이는 단순한 데이터 협력 수준을 넘어 모델의 두뇌와 혈류를 동시에 설계·구축하는 역할입니다. 

왜 슈퍼브에이아이인가?

슈퍼브에이아이는 2018년부터 AI 개발의 핵심이 데이터 중심으로 전환될 것을 예견하고, 해당 분야에서 독보적인 전문성을 구축해왔습니다. 산업 현장에서 사용하게 될 AI는 모델 아키텍처의 복잡성이 아니라, 현장 데이터의 품질과 체계적인 관리에 있다는 ‘데이터 중심 AI(Data-Centric AI)’ 철학을 바탕으로 MLOps 플랫폼부터 비전 파운데이션 모델까지 제품군을 확장해 왔습니다.

공장, 물류, 리테일 등 실제 산업 현장에서 발생하는 복잡한 시각 데이터를 다루며 축적한 경험은 피지컬 AI의 난제들과 정확히 일치했습니다. 슈퍼브에이아이는 단순히 데이터를 가공하는 것을 넘어, 데이터의 품질과 분포를 설계하고, 학습-평가-개선으로 이어지는 전체 파이프라인을 최적화하는 노하우를 보유하고 있었습니다. 

4-1. 산업 현장에 강한 ‘비전 + 멀티모달’

슈퍼브에이아이의 강점은 현장 데이터에 있습니다. 공장·물류·리테일·안전 등 실제 산업 환경에서 수집되는 복잡한 시각 데이터(다중 카메라, 조도/각도 변화, 잡음 등)를 모델·데이터 동시 최적화로 다뤄왔습니다. 특히 제조업, 물류, 보안, 리테일 등 실제 산업 현장에서 발생하는 복잡하고 비정형적인 데이터를 다루는 데 특화되어 있습니다. 조명 변화, 다양한 카메라 각도, 예측 불가능한 노이즈 등 LG 컨소시엄이 해결하고자 하는 피지컬 AI의 난제들은 슈퍼브에이아이가 이미 수많은 프로젝트를 통해 해결해 온 문제들입니다.  

LG 컨소시엄의 피지컬 AI 방향성을 주도하며 시각 이해 → 상황 판단 → 로봇·설비 제어로 이어지는 엔드투엔드 파이프라인을 설계·구축할 예정입니다.

4-2. AI 도입 속도를 가속화하는 독자적 기술 플랫폼

슈퍼브에이아이는 데이터 라벨링, 큐레이션, 품질 관리, 분석 등 데이터 파이프라인의 전 과정을 통합 관리하는 슈퍼브 플랫폼을 자체 개발하여 시장에 공급해왔습니다. 특히, 코딩 지식 없이도 고객 맞춤형 자동 라벨링 AI를 생성할 수 있는 ‘커스텀 오토라벨링’과 같은 혁신 기술을 통해 데이터 구축의 효율성과 정확성을 극대화했습니다. 피지컬 AI의 성패는 데이터 품질과 분포 설계에 달려 있습니다. 슈퍼브에이아이는 데이터 큐레이션·합성·오토라벨링을 통합한 워크플로를 내재화해, 학습-평가-개선의 루프를 빠르게 돌립니다. 컨소시엄 과업(3D 공간 이해·멀티모달 확장 등)에 맞춰 산업용 대규모 데이터 레이크를 거버넌스 하에 확장할 수 있습니다.

4-3. 제로샷/소량 데이터 적응성

슈퍼브에이아이는 국내 최초의 산업용 비전 파운데이션 모델 ‘제로(ZERO)’를 자체 개발하며 파운데이션 모델 구축에 대한 깊이 있는 경험과 노하우를 입증했습니다. 제로는 추가 학습 없이도 다수의 산업 현장 작업에 일반화하여 빠르게 적용할 수 있어, 도메인·현장별 재학습 비용이 큰 산업 AI의 도입 비용과 기간을 획기적으로 낮추는 것을 목표로 합니다.   

고성능 비전 파운데이션 모델을 효율적으로 개발할 수 있었던 배경에는 데이터 중심 철학에 기반한 강력한 MLOps 역량이 자리 잡고 있습니다. 방대한 데이터 풀에서 모델 성능 향상에 가장 유의미한 데이터를 선별하는 ‘데이터 큐레이션’, 실제 데이터로 확보하기 어려운 희귀한 케이스(Edge Case)를 생성형 AI로 만들어내는 ‘데이터 합성’, 자동으로 AI 모델을 학습하고, 성능을 진단해 지속적으로 고도화하는 기술 등 AI 개발 전 과정을 통합 관리하는 기술을 통해 개발 효율성을 극대화합니다.   

슈퍼브에이아이는 이러한 MLOps 기술을 바탕으로 다양한 산업 현장에 AI를 보급해오며, 각 도메인에 특화된 데이터와 AI 도입 및 개발 노하우를 축적해왔습니다. 신규 라인·신규 설비 변경 시 높은 유연성을 제공하는 핵심 경쟁력입니다.

5) 향후 로드맵

프로젝트는 약 6개월 주기 단계평가로 성과를 갱신하며 3년간 추진됩니다. LG 컨소시엄은 K-EXAONE을 중심으로 오픈 공개와 산업 적용을 병행하고, 슈퍼브에이아이는 비전/VLM 고도화와 멀티모달 데이터 파운데이션을 책임지며 현장 파일럿→확산을 가속화합니다. 정부는 거시 전략에서 AI 투자 확대와 민관 공조를 재확인하고 있어, 프로젝트의 지속 가능성과 정책 일관성이 뒷받침됩니다. 

‘독자 AI 파운데이션 모델’은 대한민국이 기술 주권과 글로벌 경쟁력을 동시에 확보하기 위한 국가 단위 프로젝트입니다. 그중 LG AI연구원 컨소시엄은 비전-언어·멀티모달·피지컬 AI라는 다음 단계에 초점을 맞춰, 현실 세계와 상호작용하는 지능을 국가 산업 현장에 이식하려 합니다. 이러한 비전은 데이터 중심 AI에 대한 깊이 있는 전문성과 선구적인 역량을 갖춘 파트너 없이는 결코 실현될 수 없습니다. 

슈퍼브에이아이는 피지컬 AI의 기반을 설계하고 구축하는 핵심적인 조력자이자 아키텍트입니다. 2018년부터 축적해 온 데이터 중심 AI에 대한 확고한 철학과 기술력, 그리고 산업 현장에 대한 깊은 이해는 LG 컨소시엄의 비전을 현실로 만들 수 있는 중요 역량입니다.

슈퍼브에이아이는 비전 파운데이션 모델 ZERO와 대규모 데이터·MLOps 역량을 기반으로 실전형 멀티모달·피지컬 AI 구현을 이끌겠습니다. 데이터 중심 AI 분야의 글로벌 리더로서의 입지를 확고히 하고, 대한민국이 다가오는 피지컬 AI 시대의 패권을 장악하는 데 결정적인 역할을 수행하겠습니다.

슈퍼브에이아이의 피지컬 AI 관련 솔루션이 궁금하시면 아래 내용을 남겨주세요. 슈퍼브에이아이 전문가들이 바로 연락 드리겠습니다.