보여주는 AI에서 실제로 일하는 AI로
2026년 7월 17일부터 20일까지 상하이에서 제9회 세계인공지능대회, WAIC 2026이 개최됐습니다. 올해 주제는 ‘지능형 파트너, 함께 만드는 미래(智能伙伴 共创未来)’였습니다.
이번 행사는 중국의 여러 국가 부처와 상하이시가 함께 개최했고, 시진핑 주석이 직접 개막식에 참석해 연설할 정도로 높은 관심을 받았습니다. 이는 중국이 인공지능을 단순한 기술산업이 아니라 국가 경쟁력과 미래 산업을 좌우할 핵심 전략으로 바라보고 있다는 사실을 상징적으로 보여줬습니다.
저는 이번 WAIC를 직접 참관하면서 중국의 AI산업이 이전과는 확실히 다른 단계로 넘어가고 있다는 느낌을 받았습니다.
몇 년 전까지만 해도 AI 전시회에서는 새로운 기술과 개념을 보여주는 데 집중했습니다. 기업들은 자사의 모델이 얼마나 많은 매개변수를 보유했는지, 얼마나 자연스럽게 대화할 수 있는지를 경쟁적으로 강조했습니다.
하지만 올해는 분위기가 완전히 달랐습니다.
AI가 ‘대화를 잘하는 도구’에서 ‘현장에서 실제로 일하는 동료’로 바뀌고 있었습니다.
올해 전시에는 1,100여 개 기업이 참가했고, 3,000여 개의 제품과 솔루션이 소개됐습니다. 이 가운데 300여 개 제품이 세계 최초로 공개됐습니다. 그러나 현장에서 더 인상적이었던 것은 숫자가 아니라, 공장과 물류센터에서 바로 활용할 수 있는 산업용 AI 솔루션이 크게 늘어났다는 점이었습니다.
네 개의 전시관에서 본 AI산업의 전체 구조
핵심 전시장은 상하이 세계박람회전시관의 H1부터 H4까지 네 개 관으로 구성돼 있었습니다. 저는 물류와 제조업에 관련된 내용을 중심으로 이 네 개 관을 집중적으로 살펴봤습니다.
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| 2026 WAIC 전시관의 모습 |
H1관 – 산업 응용관
H1관은 이번 전시에서 저희 사업과 가장 밀접한 공간이었습니다. 산업, 물류, 에너지 분야에 AI를 적용하는 기업들이 모여 있었으며, 지멘스와 하이얼 카오스, 하이크비전 등 주요 기업들이 공장의 디지털 전환과 지능화를 위한 솔루션을 선보였습니다.
특히 ERP, MES, WMS와 AI를 연결해 생산 및 물류 데이터를 분석하고, 보고서를 자동으로 작성하며, 이상 상황을 찾아내는 솔루션이 눈에 띄었습니다. AI가 별도의 프로그램으로 존재하는 것이 아니라 기존 업무시스템 안으로 들어오고 있다는 의미입니다.
H2관 – 기술·컴퓨팅관
H2관은 AI가 작동하기 위해 필요한 칩, 서버, 컴퓨팅 장비와 관련 기술을 보여주는 공간이었습니다. AI를 자동차에 비유하면 이곳은 엔진을 전시하는 공간이라고 할 수 있습니다.
산업 현장에서 AI를 안정적으로 운영하려면 좋은 모델뿐 아니라 충분한 연산 능력과 안정적인 네트워크, 현장 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 인프라가 필요합니다. 중국이 AI 컴퓨팅 생태계와 자체 기술을 강화하기 위해 얼마나 많은 투자를 하고 있는지를 확인할 수 있었습니다.
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| Atlas 950 SuperProD의 전시관 모습 |
H3관 – 로봇관
가장 직관적인 변화는 H3 로봇관에서 느낄 수 있었습니다.
과거 로봇 전시회에서는 걷거나 춤을 추고 손을 흔드는 시연이 많았습니다. 그러나 올해는 실제 공장과 물류센터의 환경을 재현한 뒤 로봇이 물품을 운반하고, 피킹하고, 분류하며, 생산라인에서 조립하는 과정을 보여줬습니다.
로봇이 더 이상 전시장의 관심을 끌기 위한 기술이 아니라 실제 공장과 창고에서 일하기 위한 작업자로 발전하고 있었습니다.
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| 불과 1년전보다 눈부신 기술의 발전을 이룬 휴머노이드 업체들 |
H4관 – 창업·투자관
H4관에는 스타트업과 초기 기술기업들이 많이 참가했습니다. 거대한 통합 플랫폼보다는 특정 산업과 업무 하나를 해결하는 경량형 AI 솔루션이 많았습니다.
규모는 작지만 현장의 문제를 명확히 정의하고 곧바로 적용할 수 있는 도구들이 적지 않았습니다. 앞으로는 모든 기능을 제공하는 거대한 AI뿐 아니라 특정 업무에 특화된 버티컬 AI도 중요한 시장을 형성할 것으로 보였습니다.
AI가 하나의 기능에서 전체 프로세스로 확장됐습니다
과거 산업용 AI는 품질검사, 데이터 분석, 수요예측처럼 하나의 기능을 수행하는 경우가 많았습니다. 올해 전시에서는 AI가 여러 단계를 연결해 하나의 업무를 완성하는 AI 에이전트로 발전하고 있었습니다.
예를 들어 공장 설비의 제어 프로그램을 작성하고, 파라미터를 조정하며, 결과를 검증하는 과정까지 AI가 지원하는 방식입니다. 기존에는 엔지니어가 며칠 동안 수행해야 했던 업무를 몇 시간 안에 처리하는 것을 목표로 하고 있습니다.
공장 운영 AI도 ERP와 MES에서 데이터를 직접 불러오고, 보고서를 만들며, 생산 이상을 찾아냅니다. 담당자가 여러 시스템에서 자료를 내려받아 엑셀로 정리하던 업무가 하나의 자동화된 프로세스로 연결되고 있는 것입니다.
물류에서도 같은 변화가 예상됩니다. WMS, TMS, 자동화 설비와 작업자 데이터를 AI가 통합적으로 분석한다면 입고부터 보관, 피킹, 분류, 출고까지 전체 흐름을 하나의 지능형 시스템이 관리할 수 있습니다.
로봇은 실제 공장과 물류센터를 향하고 있습니다
올해 전시된 로봇들은 단순히 정해진 동작을 반복하지 않았습니다. 창고에서는 입고, 이동, 적재, 피킹과 분류 과정을 연결해 수행했고, 일부 로봇은 WMS의 작업 지시와 연동돼 움직였습니다.
생산라인의 로봇도 변화하고 있었습니다. 기존 산업용 로봇은 일정한 위치에서 정해진 작업을 빠르고 정확하게 수행하는 데 강했지만, 품목과 공정이 변경되면 설비를 다시 구성해야 하는 한계가 있었습니다.
이번에 전시된 로봇과 휴머노이드는 주변 환경을 인식하고 다양한 물체를 다루며, 상황에 따라 작업 방식을 바꾸는 유연성을 강조했습니다. 이는 다품종 소량생산이나 작업 변화가 많은 물류 현장에서 매우 중요한 능력입니다.
휴머노이드가 주목받는 이유도 여기에 있습니다. 현재 대부분의 공장과 물류센터는 사람의 신체와 동작에 맞춰 설계돼 있습니다. 사람과 비슷한 형태를 가진 로봇이라면 기존 작업환경을 대규모로 바꾸지 않고도 투입할 가능성이 있습니다.
물론 아직 작업속도와 정밀도, 안전성, 가격 등의 과제가 남아 있습니다. 그러나 휴머노이드가 연구실을 벗어나 실제 산업 현장에 투입되기 위한 준비를 시작했다는 점은 분명했습니다.
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| Geek+에서 선보인 물류센터에 적용가능한 휴머노이드 모델들 |
공장에서 AI를 사용할 수 있는 기반도 갖춰지고 있습니다
과거 공장에서 AI를 도입할 때는 비용과 처리속도, 보안 문제가 큰 부담이었습니다. 생산 데이터를 외부 서버로 전송하면 반응이 늦어질 수 있고, 중요한 공장 데이터를 외부로 보내는 것에 대한 우려도 있었습니다.
이번 전시에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 공장 전용 AI 컴퓨팅 장비와 엣지 AI 기술이 많이 소개됐습니다.
이제 카메라, 센서, RFID 리더와 같은 현장 장비 자체에 AI 기능이 탑재되고 있습니다. 모든 데이터를 본사 서버로 전송하지 않고, 데이터가 발생하는 현장 가까이에서 바로 분석하는 방식입니다.
이렇게 하면 반응속도가 빨라지고 네트워크 비용을 줄일 수 있습니다. 데이터가 이동하는 범위도 줄어들기 때문에 보안 측면에서도 유리합니다. 결국 AI 도입을 어렵게 만들었던 비용, 속도, 보안의 장벽이 점차 낮아지고 있습니다.
AI·로봇·컴퓨팅은 하나의 산업이 되고 있습니다
이번 WAIC에서 제가 가장 중요하게 본 부분은 AI와 로봇, 컴퓨팅을 각각의 산업으로 분리해서 볼 수 없다는 점이었습니다.
AI는 로봇의 판단을 담당하고, 로봇은 AI가 실제 공간에서 작업할 수 있도록 합니다. 이를 안정적으로 운영하려면 칩과 서버, 네트워크가 필요하며, ERP와 MES, WMS 같은 기존 시스템과 산업 데이터도 함께 연결돼야 합니다.
AI 모델 + 산업 데이터 + 로봇 + 컴퓨팅 인프라 + 기존 업무시스템
앞으로의 경쟁력은 이 다섯 가지를 얼마나 유기적으로 연결하느냐에 따라 결정될 가능성이 높습니다.
물류인의 관점에서 본 WAIC 2026
저는 오랫동안 중국에서 물류 및 제조 자동화와 관련된 업무를 해왔습니다.
과거 물류 자동화의 중심은 컨베이어, 소터, AGV, AMR, 자동창고였습니다. 당시에는 시간당 몇 개를 처리할 수 있는지, 몇 명의 인력을 줄일 수 있는지가 중요한 질문이었습니다.
앞으로는 질문이 달라질 것입니다.
- 어떤 작업을 먼저 처리해야 하는가?
- 설비와 작업자를 어떻게 배치해야 하는가?
- 주문량과 생산계획의 변화에 어떻게 대응해야 하는가?
- 여러 시스템과 자동화 설비를 누가 통합적으로 운영할 것인가?
이 질문에 답하는 것이 바로 AI입니다.
앞으로 물류 자동화는 설비를 설치하는 것만으로 완성되지 않습니다. AI가 주문과 재고, 작업자, 설비, 공간과 납기 데이터를 분석하고 전체 물류 흐름을 조정해야 합니다. 기존 자동화 설비가 처리하기 어려웠던 비정형 작업에는 로봇과 휴머노이드가 점차 투입될 것입니다.
한국 기업이 준비해야 할 것
중국 기업들은 완벽한 기술이 완성될 때까지 기다리기보다 작은 현장에 먼저 적용하고, 데이터를 수집하며, 성능을 개선하는 방식을 선택하고 있습니다.
한국 기업도 처음부터 대규모 투자를 결정하기보다는 명확한 업무 하나를 선정해 작은 PoC부터 시작할 필요가 있습니다. 또한 AI와 로봇, ERP, MES, WMS를 각각 검토하기보다 전체 업무 프로세스가 어떻게 연결될 것인지를 함께 설계해야 합니다.
이번 WAIC를 보며 AI는 물류 자동화에 추가되는 하나의 기능이 아니라, 앞으로 물류센터 전체를 운영하는 중심 시스템이 될 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
중국은 이제 AI 기술의 가능성을 보여주는 단계를 넘어 AI와 로봇을 통해 제조와 물류산업을 어떻게 다시 설계할 것인지를 보여주고 있습니다.
그리고 물류산업은 그 변화의 가장 중요한 현장 중 하나가 될 것입니다.
지금까지 밥무쓰리부팅이었습니다. 감사합니다.
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