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AI 인프라·반도체

"피지컬 AI 승부처는 로봇 아닌 네트워크"

전자신문 SW·2026-09-19

요약

이경한 서울대 전기정보공학부 교수는 AINEX 2026 기조강연에서 피지컬 AI 경쟁력이 로봇 두뇌 역할을 하는 대형 AI 모델을 어디에 두느냐에 달려있다고 진단했다. 로봇 연산을 몸체가 아닌 기지국 엣지에서 처리하는 AI-RAN 중심 네트워크 인프라 아키텍처를 국가 차원에서 선제적으로 설계해야 한다고 제언했다. 그는 피지컬 AI가 단순한 휴머노이드가 아니라 네트워크 시스템이라고 강조했다.

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이 제언은 로봇 지능 연산의 위치를 하드웨어 설계가 아닌 통신망 아키텍처 문제로 재정의한 것이 특징이다.

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이 일이 어디서 왔나

9월 18일 IITP가 펴낸 'AX 2.0 우리의 준비'는 AI-RAN을 포함한 반도체·네트워크·보안의 '공진화'를 국가 과제로 이미 제시한 바 있다. 같은 시기 ETRI는 ITU-T 체화 AI 포커스그룹 의장단에 진출해 피지컬 AI의 기반구조·용어 표준화를 주도하고 있다. 이경한 교수의 이번 발언은 이런 흐름 속에서 로봇 두뇌 연산의 물리적 위치를 명시적으로 통신망 설계 문제로 못박았다는 점에서 앞선 논의를 한 단계 구체화한 셈이다.

짚어야 할 점

  • 로봇 자체 성능이나 제조 데이터 확보 경쟁(코난테크놀로지, 미켈로로보틱스 사례)과 달리, 이 제언은 '어디서 연산하느냐'는 인프라 층위의 문제를 제기한다.
  • 기지국 엣지에서 로봇 연산을 처리하는 구조라면 통신사·정부의 망 투자 결정이 피지컬 AI 산업 경쟁력을 좌우하는 변수로 부상한다는 의미다.
  • ETRI의 국제표준화 참여, IITP의 AI-RAN 공진화 제시와 함께 놓고 보면 한국이 '네트워크 중심 피지컬 AI' 노선을 정책적으로 밀고 있다는 신호로 읽힌다.

아직 확인되지 않은 것

  • AI-RAN 기반 로봇 연산 처리를 실제로 구현 중인 국내외 사업자나 시범 사업이 있는지는 확인되지 않았다.
  • 기지국 엣지 처리 방식이 로봇 몸체 내 처리 방식 대비 지연시간·비용 면에서 어떤 이점과 한계가 있는지 구체적 수치는 제시되지 않았다.
  • 국가 차원의 네트워크 아키텍처 설계가 누구 주도로, 어떤 예산과 일정으로 추진될지는 이번 발언만으로는 확인되지 않았다.

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