요즘 어디를 가도 AI라는 말을 듣습니다.
회사에서도 AI를 이야기하고, 뉴스에서도 AI를 이야기합니다. 주변 사람들에게 물어보면 이제는 ChatGPT나 여러 생성형 AI를 업무나 일상생활에서 사용하고 있다는 분들도 상당히 많아졌습니다.
그런데 저는 가끔 이런 생각이 듭니다.
“우리는 AI를 사용하고 있다고 말하는데, 정작 AI가 무엇인지 제대로 설명할 수 있을까?”
저 역시 마찬가지입니다.
ChatGPT에 질문하고, AI로 자료를 정리하고, 이미지를 만들면서 매일 AI를 사용하고 있지만, 우리가 사용하는 것이 AI 산업 전체에서 어느 부분에 해당하는지 설명하려면 생각보다 쉽지 않습니다.
더 나아가 요즘 중국에서 빠르게 성장하고 있는 휴머노이드(Humanoid)를 보면 또 다른 질문이 생깁니다.
ChatGPT에서 사용하던 AI와 공장에서 물건을 집고 나르는 휴머노이드는 도대체 어떤 관계일까요?
AI가 어떤 과정을 거쳐 로봇의 두뇌가 되고, 그 로봇이 제조공장이나 물류센터에서 실제로 일을 하게 되는 것일까요?
저 역시 아직 공부하고 있는 과정입니다.
그래서 새로운 시리즈 「AI가 현장으로 왔다」를 시작해보려고 합니다.
현재 중국에서 직접 접하고 만나고 있는 여러 AI·로봇 기업과 실제 산업현장의 변화를 정리하면서 저도 하나씩 공부하고, 그 내용을 가능한 어려운 기술용어보다는 저처럼 AI를 전문적으로 공부하지 않은 사람도 이해할 수 있는 언어로 풀어보려고 합니다.
그 첫 번째 이야기가 바로 AI Value Chain입니다.
AI Value Chain, 어렵게 생각하지 않아도 됩니다
AI Value Chain이라는 말을 처음 들으면 상당히 어렵게 느껴집니다.
하지만 쉽게 생각하면 “우리가 AI 서비스를 사용하기까지 뒤에서 무엇이 필요한가?”를 순서대로 펼쳐놓은 것이라고 생각하면 됩니다.
예를 들어 우리가 ChatGPT에 질문 하나를 입력했다고 생각해보겠습니다.
화면에서는 질문을 입력하고 몇 초 뒤 답을 받는 것이 전부입니다.
하지만 그 몇 초의 답을 만들기 위해 뒤에서는 엄청나게 많은 것들이 움직입니다.
전력이 필요하고, 데이터센터가 필요하고, GPU와 같은 AI 반도체가 필요합니다.
그 위에서 AI 모델이 작동하고, 마지막으로 우리가 사용하는 ChatGPT와 같은 서비스가 만들어집니다.
저는 이 구조를 처음 이해할 때 아주 단순하게 세 단계로 나누어 보는 것이 가장 이해하기 쉬웠습니다.
INFRA → MODEL → SERVICE / PRODUCT
우선 오늘은 이것만 기억해도 충분합니다.
① INFRA｜AI가 움직이기 위한 땅과 전기
첫 번째는 Infrastructure입니다.
건물을 지으려면 땅과 전기, 수도가 필요한 것처럼 AI가 움직이기 위해서도 기반시설이 필요합니다.
대표적으로 전력, AI 반도체, GPU, 서버, 네트워크, 데이터센터, Cloud 등이 여기에 해당합니다.
요즘 NVIDIA라는 회사의 이름을 우리가 자주 듣는 이유도 바로 여기에 있습니다.
아무리 좋은 AI 모델을 만들어도 이를 학습시키고 실제로 수많은 사람의 질문에 답하려면 엄청난 계산을 해야 하기 때문입니다.
최근에는 데이터센터를 단순히 데이터를 저장하는 장소가 아니라 AI를 대규모로 생산하는 ‘AI Factory’라고 표현하기도 합니다.
AI가 발전할수록 반도체뿐 아니라 전력, 냉각, 네트워크와 데이터센터가 함께 중요해지는 이유입니다.
② MODEL｜AI의 ‘두뇌’를 만드는 단계
두 번째가 Model입니다.
쉽게 표현하면 AI가 언어와 이미지, 데이터를 이해하고 판단할 수 있도록 만들어진 두뇌에 가까운 부분입니다.
우리가 익숙하게 알고 있는 OpenAI의 GPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude가 있고, 중국에는 DeepSeek와 Alibaba의 Qwen(通义千问) 등이 있습니다.
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여기서 한 가지 구분하면 이해가 훨씬 쉬워집니다.
ChatGPT와 GPT는 같은 것이 아닙니다.
GPT가 AI 모델이라면 ChatGPT는 그 모델을 사람들이 쉽게 사용할 수 있도록 만든 서비스라고 이해하면 됩니다.
자동차에 비유하면 Model이 엔진이라면 Service는 완성된 자동차와 비슷하다고 생각할 수도 있습니다.
우리가 평소 “AI를 사용한다”고 말할 때는 사실 AI 전체를 사용하는 것이 아니라 대부분 이런 모델을 기반으로 만들어진 서비스를 사용하고 있는 것입니다.
③ SERVICE / PRODUCT｜우리가 실제로 만나는 AI
세 번째가 Service와 Product입니다.
일반 사용자 입장에서 AI를 가장 많이 만나는 곳도 바로 이 단계입니다.
ChatGPT에게 질문하고, AI에게 문서를 요약시키고, 이미지를 만들고, 번역하고, 회의자료를 만드는 것은 모두 AI가 실제 서비스로 만들어진 사례입니다.
최근 빠르게 발전하고 있는 AI Agent도 이 영역에서 이해할 수 있습니다.
그런데 여기서부터 제가 이번 시리즈에서 정말 이야기하고 싶은 부분이 시작됩니다.
AI가 꼭 컴퓨터 화면 안에만 있어야 할까요?
AI가 화면 밖으로 나오기 시작했습니다
지금까지 우리가 경험한 AI는 대부분 화면 안에 있었습니다.
질문 → AI의 판단 → 답변
그런데 AI가 카메라와 센서를 통해 현실세계를 보고, 스스로 판단한 뒤 실제로 움직일 수 있게 된다면 어떻게 될까요?
흐름이 이렇게 바뀝니다.
현실세계 인식 → AI의 판단 → 물리적 행동
바로 여기에서 Physical AI라는 개념이 등장합니다.
자율주행 자동차가 주변의 차량과 사람을 보고 판단해 움직이고, 물류센터의 AMR이 사람과 장애물을 피해 이동하고, 로봇팔이 물건의 위치와 모양을 보고 집는 것이 대표적인 예입니다.
그리고 이 흐름을 더 확장하면 우리가 요즘 자주 듣는 휴머노이드 로봇으로 연결됩니다.
AI가 언어를 이해하는 데서 끝나는 것이 아니라 현실세계를 보고, 이해하고, 판단하고, 자신의 몸을 움직여 실제 작업을 수행하는 것입니다.
그러면 AI Value Chain을 조금 확장해볼까요?
처음에는 아주 단순하게 이렇게 시작했습니다.
INFRA → MODEL → SERVICE / PRODUCT
그런데 우리가 앞으로 공부하려는 제조와 물류의 관점에서 한 단계만 더 확장하면 이렇게 볼 수 있습니다.
INFRA
↓
AI MODEL
↓
SERVICE / AI AGENT
↓
PHYSICAL AI
↓
ROBOT · AMR · HUMANOID · AUTONOMOUS VEHICLE
↓
MANUFACTURING · LOGISTICS
이렇게 놓고 보면 지금까지 서로 다른 기술이라고 생각했던 ChatGPT와 AI Agent, 자율주행, 로봇, 휴머노이드가 사실 하나의 큰 AI 산업 흐름 안에서 연결되어 있다는 것이 조금씩 보이기 시작합니다.
그리고 제가 앞으로 이 시리즈에서 공부하고 싶은 것도 바로 이 연결관계입니다.
왜 저는 휴머노이드보다 AI부터 공부하려고 할까요?
최근 중국에서 여러 휴머노이드 기업을 직접 만나고 제품을 보다 보면 정말 빠르게 발전하고 있다는 것을 느낍니다.
하지만 멋지게 걷고 물건을 집는 로봇만 보면 정작 중요한 질문을 놓칠 수 있습니다.
“이 로봇은 어떻게 보고, 어떻게 판단하고, 어떻게 새로운 작업을 배우는 것일까?”
그리고 기업의 입장에서는 질문이 하나 더 생깁니다.
“그래서 이 기술을 우리 공장과 물류센터에서는 어디에 사용할 수 있을까?”
결국 휴머노이드를 제대로 이해하려면 로봇의 외형만 보는 것이 아니라 그 안에 들어가는 AI부터 이해할 필요가 있다는 생각이 들었습니다.
그래서 이 시리즈에서는 처음부터 어려운 로봇 기술을 이야기하기보다 AI가 무엇인지부터 하나씩 공부하면서 마지막에는 실제 제조·물류 현장까지 가보려고 합니다.
AI를 공부하다 보면 결국 ‘현장’으로 갑니다
오늘은 그 첫 번째로 AI 산업 전체를 바라보는 가장 기본적인 지도인 AI Value Chain을 살펴봤습니다.
오늘 내용을 딱 한 줄로 정리한다면 저는 이렇게 표현하고 싶습니다.
“우리가 사용하는 AI 서비스 뒤에는 인프라와 모델이라는 거대한 산업이 있고, 이제 그 AI가 화면을 넘어 현실세계로 나오기 시작하고 있다.”
그리고 바로 그 지점에서 제가 앞으로 이야기하고 싶은 AI와 휴머노이드, 제조업과 물류이 서로 만나게 됩니다.
저도 이번 시리즈를 통해 하나씩 공부해보려고 합니다.
AI를 아주 잘 아는 사람의 강의라기보다, 중국의 AI와 로봇 기업들을 직접 만나고 제조·물류 현장을 바라보면서 생기는 질문들을 하나씩 풀어가는 과정으로 기록해보겠습니다.
다음 편에서는 오늘 마지막에 잠깐 등장했던 질문을 조금 더 깊게 살펴보겠습니다.
“AI가 화면 밖으로 나오면 무엇이 달라질까요?”
「AI가 현장으로 왔다」 제2편에서는 Physical AI가 무엇인지, 기존의 생성형 AI와 무엇이 다른지를 아주 쉽게 알아보겠습니다.
이상 밥무쓰리부팅이었습니다. 감사합니다.
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