제Ⅰ편 피지컬 AI 풀스택 생태계 구축

제1장 차세대 AI 기술 역량과 국내 피지컬 AI 성장전략
1. 차세대 AI 기술 확산과 국내 AI 역량과 과제
1) 차세대 AI 기술 동향
(1) AI 기술 트렌드
가. 주요 기관별 기술 동향
A) McKinsey & Company
B) Gartner
C) Deloitte
D) Trendforce
E) Forbes
F) 기타
나. 글로벌 AI 기술 동향 분석
다. 국내 AI 연구 동향 분석
라. 글로벌 트렌드 대비 국내 현 위치
(2) AI 기술 발전 방향
가. Generative AI
나. Agentic AI
다. Physical AI
(3) 기술 동향 시사점
2) 차세대 AI 기술이 산업에 미칠 영향
(1) Agentic AI로 인한 산업변화
(2) Physical AI로 인한 산업변화
(3) 산업변화 전망 및 시사점
3) 분야별로 살펴본 우리나라 AI 역량과 과제
(1) 연구·개발
가. 주목할 만한 AI 모델(Notable AI Model)
나. 데이터센터(Data Centers)
다. 특허(Patents)
라. AI 저자 및 발명자(AI Authors and Inventors)
(2) 기술 성능
가. 로보틱스와 자율 동작(Robotics and Autonomous Motion)
(3) 책임 있는 AI
가. 학계에서의 책임 있는 AI(RAI in Academia)
나. 책임있는 AI 정책 형성(RAI Policymaking)
다. 공정성과 편향(Fairness and Bias)
라. 보안과 안전성(Security and Safety)
(4) 경제
가. 투자와 인프라(Investment and Infrastructure)
나. 기업의 AI 도입(Corporate AI Adoption)
다. 일자리(Jobs)
라. 로봇 도입(Robot Deployments)
(5) 의학
가. 환자 참여(Patient Engagement)
(6) 교육
가. 고등교육 단계의 컴퓨터과학 및 AI 교육(Postsecondary CS and AI Education)
나. K-12 컴퓨터과학 및 AI 교육(K-12 CS and AI Education)
다. AI 역량 습득 (AI Skill Acquisition)
(7) 정책·거버넌스
가. 국가 AI 전략(National AI Strategies)
나. AI 주권(AI Sovereignty)
다. AI와 정책 형성(AI and Policymaking)
4) 대한민국이 AI 3대 강국으로 가기 위한 시사점
(1) 기술 및 연구개발 역량
가. 독자적인 AI 모델 생태계 조성
나. 전문 분야의 집중과 인력 구성의 특징
다. 양적 팽창을 넘어 질적인 파급력 확대로
(2) 경제 및 산업 인프라
가. 글로벌 AI 인프라의 중심이 된 K-반도체
나. 민간 투자 활성화와 벤처 생태계의 활력 제고
다. 현장의 빠른 AI 도입과 자동화 경쟁력
(3) 교육 및 인적 자원
가. 미래 세대의 ‘AI 네이티브’ 화(化)
나. 우수 인재의 국내 잔류와 유입을 위한 노력
(4) 정책 및 거버넌스
가. 법제도적 선점과 혁신을 향한 국민적 관심
나. 정책의 현장 안착과 사회적 신뢰의 정합성
5) 현실 세계를 위한 차세대 AI 기술 동향과 전망
2. 글로벌 Physical AI 산업동향 및 생태계 분석
1) 피지컬 AI 개념과 부상 배경
2) Physical AI 기술 개발 스택
(1) 엔비디아의 피지컬 AI 시장 지배 전략
가. 옴니버스(Omniverse)
나. 코스모스(Cosmos)
다. 알파마요(Alpamayo)
(2) Physical AI 생태계의 붐업
3) Physical AI 플레이어 동향
(1) 주요 글로벌 기업 동향
가. 스마트 팩토리 업체
나. 모빌리티 업체
다. 산업용 로봇 업체
(2) 파운데이션 모델·휴머노이드 개발 업체의 등장
가. FM 개발업체
나. 휴머노이드 개발업체
4) 글로벌 피지컬 AI 산업 동향
(1) Ⅰ사분면 : ‘추론’과 ‘인식’ 중심
가. 테슬라(Tesla)
나. 웨이모(Waymo)
(2) Ⅱ사분면 : ‘행동’과 ‘인식’ 중심
가. DJI
나. 도요타, 딜리전스로보틱스
(3) Ⅲ사분면 : ‘행동’과 ‘판단’ 중심
가. 아마존로보틱스(Amazon Robotics)
나. 보스턴다이내믹스
(4) Ⅳ사분면 : ‘추론’과 ‘판단’ 중심
가. 테슬라
나. 피규어AI(Figure AI)
다. 보스턴다이이내믹스
5) 한국 시장의 성장 잠재력과 전략적 선택
(1) 한국 시장의 Physical AI 경쟁력
(2) Physical AI의 수요
가. 인구 구조의 변화
나. 제조업 중심의 높은 로봇 수용도
(3) Physical AI의 공급
가. 풍부한 적용 분야
나. 연구 인력 인프라
(4) Physical AI 정책 ‘Physical AI Global Alliance’
6) 로봇 및 Physical AI 분야의 전략적 기회 영역
(1) 전략적 기회
가. 시뮬레이션 오퍼레이션
나. 로봇 : 정신(파운데이션 모델) × 신체(HW) 조합의 시대
(2) 시사점

제2장 피지컬 AI 추진 현황과 플랫폼 고도화 기술 동향
1. CES 2026 ‘Physical AI’ 기술과 전망
1) CES2026 속 피지컬 AI(Physical AI)
2) AI 인프라
(1) AI 인프라 구조의 전환
(2) 인프라의 질적 패러다임 전환
3) 냉각 솔루션의 전략적 자산화
(1) 150kW 시대의 개막 : 공랭식(Air-cooling)의 종말
(2) TCO의 핵심, PUE(전력효율지수) 혁신과 온수 냉각(Warm Water) 전략
(3) 인프라 밸류체인의 질적 변화
4) Grid-to-Chip
(1) Native DC 데이터센터
(2) 구리의 물리적 중량 한계 해결
(3) 전력 변동성(Volatility) 제어
5) Vertiv Holdings(VRT) : 액체 냉각
(1) Vertiv 360AI를 통한 차세대 표준 선점
(2) M&A를 통한 서비스 해자 강화
(3) 재무적 성장 가시성 및 밸류에이션 모멘텀
6) Eaton(ETN) : AI 팩토리의 ‘전력 표준’
(1) 그리드 투 칩(Grid-to-Chip) 아키텍처의 독점적 리더십
(2) AI 전력 버스팅(Bursting)의 해결사
7) Physical AI의 상용화(The ‘Doing’ AI)
(1) 캐터필러(CAT) : 산업 현장에 등장한 AI
(2) 디어앤컴퍼니(DE) : 정밀 농업 솔루션에 적용될 Physical AI
(3) 우버 테크놀로지스(UBER) : 루시드(Lucid)-뉴로(Nuro) 로보택시 연합
2. 주요국의 피지컬 AI 도입 및 활용 현황
1) 대한민국 ‘물리적 인공지능(피지컬 AI) 핵심 경쟁력 확보 전략’
(1) 추진 배경
(2) 현황 진단
(3) 중점 추진방향
(4) 추진과제
가. [데이터] 범부처 피지컬 AI 데이터 확보 체계 구축
A) 범부처 데이터 집적 및 종합 관리
B) 피지컬 AI 데이터 수집‧활용 지원
C) 요약
나. [기술] 범용 파운데이션 모델 등 피지컬 AI 핵심기술 개발
A) 피지컬 AI 3대 공통 기반기술 확보
B) 핵심기술 확보 및 실증을 통한 풀스택 AI 팩토리 구축
C) 피지컬 AI 디바이스 기술 확보
D)피지컬 AI 현장 확산을 위한 네트워크‧보안 기술 확보
E) 요약
다. [확산] 피지컬 AI 서비스 적용 확산 가속화
A) 피지컬 AI 확산을 위한 범부처 협력체계 구축
B) 피지컬 AI 확산을 위한 현장 적용·실증 추진
C) 요약
라. [생태계] 피지컬 AI 성장 생태계 지원
A) 법‧제도, 투자, 인재양성 등 피지컬 AI 산업 성장 기반 구축
B) 피지컬 AI의 안전성, 신뢰성 및 객관적 성능 지표 확보
C) 산학연 및 기관 간, 글로벌 협력체계 구축
D) 요약
2) 미국의 피지컬 AI 현황
(1) 미국 연방 정부의 인공지능 국가 정책 체계 및 규제 장악력 확보 전략
가. 50개 주 단위 규제 파편화의 문제점 인식
나. 행정명령 14365호 서명 및 ‘최소 부담 국가 표준’ 확립
다. 연방 입법 추진 : TRUMP AMERICA AI Act를 통한 법적 인프라 재편
라. 주 정부 규제 철폐를 위한 강력한 경제적 유인책(지렛대) 활용
(2) 피지컬 AI 산업의 기술 동향 및 상용화 격전지 분석
가. ‘상식(Common Sense)’ 학습과 월드 모델(World Model) 구축
나. 가상-실제 피드백 루프의 가동과 원가 혁신
(3) 주요 산업별 피지컬 AI 활용 및 혁신 사례
가. 정밀 농업 시장의 파괴적 혁신(카본 로보틱스)
나. 심화되는 간호 인력난 해소를 위한 의료 보조 인프라(딜리전트 로보틱스)
(4) 첨단 신산업 육성을 위한 중소기업(SME) 인프라 민주화 지원 현황
가. 국가 AI 연구 자원(NAIRR) 프로그램을 통한 컴퓨팅 민주화
나. 정부 주도의 맞춤형 도입 컨설팅 및 밀착형 기술 금융 체계
(5) 글로벌 공급망 재편에 따른 미국의 구조적 한계(Pain Points)와 안보 딜레마
가. 핵심 희유 광물 및 영구자석 시장의 대중국 절대적 열위 현황
나. 피지컬 AI 부품 원가 폭등 리스크 및 공급망 디커플링의 딜레마
(6) 시사점
가. ‘파편적 규제 난립 방지’와 네거티브 방식의 AI 법적 인프라 확립 필요
나. 글로벌 공급망 재편 속 전략적 ‘De-leveraging’ 및 대안 밸류체인 확보 필요
3) 중국의 피지컬 AI 현황
(1) 중국의 거시적 패러다임 전환과 3단계 전략
가. 인구 구조 변화와 서구보다 10년 이른 선제적 준비
나. 구신지능 굴기를 위한 3단계 거시 로드맵
A) (1단계) 중국제조 2025(2015년~)
B) (2단계) 차세대 인공지능 발전 계획(2017년~)
C) (3단계) 구신지능의 도래(2021년~) 두뇌와 신체의 결합
(2) ‘국가 주식회사’ 중국의 정교한 거버넌스와 벤처캐피털 전략
가. CEO를 자임한 중국 중앙정부의 역할 분담 전략
나. 기업 간 역할 배분(무분별한 자본 중복 투자 차단)
다. 투트랙(Two-track) 인재 플라이휠(Flywheel)의 본격 가동
라. 벤처 캐피털리스트로서의 국가 : 인내 자본과 흑묘백묘 전략
(3) 중소기업 혁신 생태계 지원 및 인프라의 민주화
가. 산력권(算力券) 기반의 컴퓨팅 파워 민주화
나. 하드웨어 플랫폼 오픈소스화 및 국가 표준 수립을 통한 기술 장벽 해소
다. 이기종 로봇 훈련장 ‘기린(Qilin/Kylin)’ 구축과 피지컬 AI 데이터 확보
(4) 주요 기업 현황
가. 휴머노이드 로봇 : 초저가 양산과 스킬 이코노미(Skill Economy)의 도래
나. 로보택시(자율주행) : 바이두 아폴로 고(Apollo Go)의 무서운 독주
다. 저고도 경제(Low-Altitude Economy) 및 드론 산업의 비상(飛上)
(5) 중국 구신지능 굴기의 구조적 한계점(Pain Points)과 잠재 리스크
가. 사회적 안정과 전면적 자동화 도입 간의 거시적 딜레마
나. 지정학적 갈등에 따른 첨단 반도체 공급망 리스크 상존
다. 모방 학습에 편중된 피지컬 AI(VLA 모델)의 소프트웨어적 한계
(6) 시사점
가. 시사점 요약
나. 대한민국을 위한 제언
4) 영국의 피지컬 AI 현황
(1) ‘AI Taker’에서 ‘AI Maker’로
가. 영국 생태계의 역사적 위상 및 최근의 지정학적 위기감 대두
나. 전략적 대전환 : AI 기반의 자립적 생태계 구축 및 제조업 재건
(2) 영국 혁신 생태계의 구조적 한계와 취약점(Pain Points) 정밀 분석
가. 서유럽 최하위 수준의 산업용 로봇 밀도(Robot Density)
나. ‘제조업 붕괴’라는 역사적 유산과 자동화 저항
(3) 자본 조달의 병목 현상(Scale-up Gap)과 해외 자본 종속 심화
가. 초기 단계(인큐베이팅)의 성공과 후기 단계(스케일업)의 구조적 실패
나. 해외 투자자에 의한 소유권 희석 및 국부 유출(Brain Drain) 위험
(4) 국가 개조를 위한 핵심 돌파 전략 I : AI 기회 액션 플랜
가. 전방위적 AI 로드맵의 수립 및 정책 기조의 전면 선회
나. 3대 핵심 테마 및 프론티어 기술 영역 확장
다. 국가 데이터 자산의 무기화 및 공공 조달을 통한 마중물 역할
(5) 국가 개조를 위한 핵심 돌파 전략 II : 국부 AI 펀드 출범
가. ‘국가 주도의 벤처캐피털(State as a VC)’ 모델의 본격 기동
나. 핵심 투자 포트폴리오를 통한 주권 수호의 실현
(6) 국가 개조를 위한 핵심 돌파 전략 III : AI 성장 구역 지정
가. 초거대 전력 수요와 물리적 인프라 확충의 시급성
나. 컬햄(Culham) 파일럿 구역과 에너지 인프라의 파격적 융합
다. 탈산업화 지역의 재생과 규제 철폐를 통한 국가 재건
(7) 시사점
가. ‘디지털 AI’에서 ‘피지컬 AI’로의 게임 체인지 주도
나. 국가 자본주의(State Capitalism)의 부활과 벤처 생태계의 재설계
다. 기술 도입에 따른 일자리 충격의 연착륙 유도
5) 일본의 피지컬 AI 현황
(1) [원인 1] 완벽주의(모노즈쿠리)와 사회적 제약(메이와쿠)의 치명적 결합
가. 시행착오를 용납하지 않는 보수적 문화
(2) [원인 2] 하드웨어 중심 주의의 맹점과 S/W 생태계 종속
가. 로봇을 ‘기계’로만 바라보는 산업계의 구조적 편향
(3) [원인 3] IT 전문 인력의 절대적 고갈과 디지털 절벽
가. 양적･질적 인재 부족과 보수적 시스템의 악순환
(4) 일본의 내부적 자구책 및 시장 혁신 시도
가. 민간 주도의 비전-언어-행동(VLA) 모델 기반 로봇 상용화 추진
(5) 시사점
가. 성공 방정식의 저주와 소프트웨어 중심적 사고로의 전환 지체
6) 독일의 피지컬 AI 현황
(1) [원인 1] 레거시(Legacy) 함정과 기계공학 매몰 현상
가. 과거의 성공 방정식이 초래한 혁신의 지체
(2) [원인 2] 인프라 위기 : 컴퓨팅 파워 및 데이터센터 종속
가. AI 자본 투자의 절대적 열세
나. 미국에 잠식당한 데이터센터
(3) [원인 3] 에너지 위기 : 살인적인 산업용 전력 비용
가. AI 혁신의 근간을 흔드는 전기 요금 폭등
(4) 시사점
가. 규제 만능주의와 인프라 열위의 늪
나. 에너지 안보와 데이터센터 자립 기반 확충 필요
다. 과도한 선제적 규제 지양 필요
3. 피지컬 AI를 위한 플랫폼 현황
1) VLA 모델
(1) VLA 모델의 개념
(2) VLA 모델의 발전
(3) 대형 멀티모달 추론 모델과 VLA의 결합
2) 월드 모델
(1) 월드 모델 개념 및 유형
가. 월드 모델 개념
나. 초기 월드 모델 연구
다. 최근 발전 및 월드 모델 유형
A) 패러다임별 유형 분류
B) 목적별 유형 분류
(2) 월드 모델 개발 동향
가. 미국
A) 구글
B) 메타
C) 엔비디아
D) 테슬라
E) 월드랩스
나. 중국
다. 유럽
라. 국내
(3) 피지컬 AI와 월드 모델
(4) 정책적 시사점
가. [인프라] 대한민국 제조 자산을 활용한 데이터 자원 축적
나. [기술] 월드 모델의 확산과 실질적 적용을 위해 정합성 있는 세계 모델 개발
다. [산업] 도메인 특화(Vertical) 월드 모델 육성
3) 월드 액션 모델과 로보틱스의 마지막 단계
(1) 위대한 평행 이론
(2) VLA로는 부족한 이유
(3) 엔비디아의 드림제로, 에고스케일, 드림도조
(4) 피지컬 튜링 테스트
(5) 기술의 전망
4. 로봇 물리지능(Physical AI) 고도화를 위한 데이터 팩토리 구축현황
1) 개요
(1) 기술의 개념 및 등장 배경
(2) 기술의 범위
2) 국내외 정책 동향
(1) 국내 정책 동향
(2) 국외 정책 동향
3) 국내외 시장 동향
(1) 글로벌 시장 동향
(2) 국내 시장 동향
4) 국내외 기술 동향
(1) 국외 기술 동향
(2) 국내 기술 동향
5) 시사점

제3장 피지컬 AI 생태계 확장과 안보 -추론AI·에이전트AI·소버린AI-
1. 추론형 AI 모델과 글로벌 오픈소스 모델 동향
1) 추론형 AI 모델과 데이터 품질관리
(1) 추론형 AI
가. 추론형 AI(Reasoning AI)와 추론형 AI 데이터
나. 추론형 AI의 등장 배경
A) 등장배경
B) 필요성
다. 추론형 AI(Reasoning AI)의 이해
A) 기존 학습데이터와의 차별성(지식형 vs 추론형)
B) 추론형 AI 데이터의 종류와 역할
C) 추론형 AI 데이터의 구조
D) 추론형 AI 데이터의 구성요소
E) 추론형 AI 데이터셋 동향
F) 추론형 AI의 유형
G) 추론형 AI 데이터의 생성 방식
(2) 추론형 AI 아키텍처와 모델
가. 추론형 AI의 아키텍처
A) CoT(Chain-of-Thought)
B) CoT 계열 및 그 외 아키텍쳐
나. 추론형 AI 모델
A) 자연어 중심
B) 멀티모달 데이터 중심
C) 액션 데이터 중심
D) 합성 데이터 중심의 CoT 추론기법
다. 대규모 데이터 구축 사례
A) OpenAI
B) Google
C) Meta
D) DeepSeek
E) Grok(xAI)
(3) 추론형 AI 데이터의 품질관리
가. 추론형 AI 데이터 품질의 중요성
나. 추론형 AI 데이터 품질관리 적용범위
다. 추론형 AI 데이터 품질관리 체계
라. 추론형 AI 데이터 품질관리 지표
(4) 시사점
2) 오픈소스 AI과 글로벌 모델 동향
(1) 주요 오픈소스 AI 개념 소개
가. 오픈소스 AI의 부상과 중요성
나. 오픈소스 AI 개념 정립의 필요성
다. OSI의 오픈소스 AI 정의(Open Source AI Definition)
라. 리눅스 재단의 Model Openness Framework(모델 개방성 프레임워크)
(2) 글로벌 오픈소스 모델 동향
가. 글로벌 오픈소스 모델(오픈웨이트) 현황
A) 유명 AI 모델의 공개 시점을 연도별 현황에 대한 비교 분석
B) 유명 AI 모델의 주요 선정 기준 비교 분석
C) AI 모델 개발 참여 기관의 소속 국가에 대한 비교 분석 결과
D) AI 모델을 연구하는 기관 유형에 대한 비교 분석 결과
E) AI 모델 유형에 대한 비교 분석 결과
F) AI 모델의 활용 분야에 대한 비교 분석 결과
G) AI 모델의 학습에 사용되는 공개 데이터셋 비교 분석 결과
나. 미·중 기업의 오픈소스 모델 경쟁
(3) 결론
2. AI 에이전트 기술/시장 동향 분석
1) R&D 분야 AI 에이전트 연구 및 기술 활용
(1) AI 에이전트의 개념･특성･분류
가. AI 에이전트
나. AI 에이전트 주요 특성
A) 목표 지향성(Goal-Oriented)
B) 추론과 계획 능력(Reasoning and Planning)
C) 기억 능력(Memory)
D) 도구 활용 능력(Tool Use)
E) 반성 능력(Reflection)
F) 협업 능력(Colaboration)
다. AI 에이전트 분류
A) 단일 에이전트(Single-Agent)
B) 멀티에이전트(Multi-Agent)
C) 에이전트 통신 구조에 따른 분류
라. 전문분야별 AI 에이전트 사례
A) 소프트웨어 개발 AI 에이전트
B) 의료 AI 에이전트
C) 과학연구 AI 에이전트
D) 제조･로봇 AI 에이전트
E) 금융 AI 에이전트
F) 교육 AI 에이전트
(2) R&D 영역에서 AI 에이전트의 역할
가. R&D 분야에서 AI 에이전트가 주목받는 이유
나. R&D 과정별 AI 에이전트의 역할
A) 연구기획 단계
B) 문헌조사 단계
C) 가설 생성 단계
D) 실험설계 및 수행 단계
E) 데이터 분석 단계
F) 연구성과 확산 단계
다. AI 연구원(AI Scientist)와 자율연구실(Autonomous Lab)의 등장
A) AI 연구원(AI Scientist)의 등장
B) 자율연구실(Autonomous Lab)의 등장
라. 신뢰가능한 R&D 에이전트를 위한 노력
A) 추론모델의 신뢰성 문제
B) 편향성과 다양성의 문제
C) AI 전문가시스템과 AI 델파이(AI Delphi)의 필요성
2) AI 에이전트 시장 동향 및 비즈니스 전략
(1) AI 에이전트 개요
(2) 규제 및 정책 현황
(3) 시장 동향 및 전망
가. 시장 규모
나. 경쟁 현황
3. 피지컬 AI 1등 국가를 위한 정부와 기업의 역할
1) 피지컬 AI 추진 과정을 위한 정부와 기업의 역할
(1) ‘지능’에서 ‘실행’으로 이동하는 AI 패러다임
(2) 국가 AI 대전환을 위한 15대 선도 프로젝트
(3) 15대 선도 프로젝트의 기업 과제와 CES 2026 국내 기업의 매칭
가. AI 로봇 : 휴머노이드 산업 3대 강국 진입(`30)
나. AI 자동차 : 완전 자율주행차 상용화(`27)
다. AI 가전 : 글로벌 AI 가전 시장 점유율 1위(`30)
(4) 피지컬 AI 강국 도약을 위한 3대 축
가. 정부의 역할 : 기술 실증적 인프라 조성 및 신뢰 기반의 제도화
나. 기업의 역할 : 서비스 중심 비즈니스 모델 전환 및 상생형 생태계 주도
다. 거버넌스 : 적응형 민관 협력 플랫폼 및 범부처 통합 지원 체계 가동
(5) 정부와 기업의 조화를 통한 피지컬 AI 1등 국가 실현
2) Sovereign AI 추진 과정을 위한 정부의 역할
(1) 통제 가능한 운영모델과 거버넌스 프레임워크 연구배경
가. 인공지능 기술과 기술 주권 논의
나. 데이터의 성격 변화와 주권 범위의 확장
다. Sovereign AI 개념 프레임 정립과 정부의 역할 제시
(2) 국내 추진 현황과 거버넌스 과제
가. Sovereign AI 추진의 제도적 토대
A) 법·제도 기반의 선도적 정비
B) 거버넌스 컨트롤타워 : 국가인공지능전략위원회
C) 국가 전략과 신설 조직
D) 후속 입법 동향
나. Sovereign AI의 적용 영역 및 추진 동력
A) 공공부문 AI 도입 현황
B) 한국의 Sovereign AI 인프라 추진 현황
다. 핵심 병목 지점 분석
A) [병목 ①] 데이터 레이어
B) [병목 ②] 인력·역량 레이어
C) [병목 ③] 운영체계 레이어
D) 병목의 상호연관성과 거버넌스 과제
(3) 해외 주요국의 Sovereign AI 추진 방식
가. EU : 규범 기반 연합형(Norm-led Sovereignty)
A) EU AI Office의 GPAI 규제 실행 - GPT 계열 모델 사례
B) 네덜란드 복지급여 알고리즘 사건과 FRIA 도입 배경
C) EuroHPC AI Factory - 핀란드 LUMI 슈퍼컴퓨터 사례
D) 고위험 AI 적합성 평가 - 의료 AI 사례(Article 43)
나. 영국 : 안보·공공 우선 컴퓨트형(Security-led Compute Sovereignty)
A) i.AI 인큐베이터의 공공서비스 AI 도구 - Redbox, Consult, Caddy
B) AI Growth Zone 1호 - 옥스퍼드셔 컬럼(Culham) 사례
C) NHS AI 시범사업 - 방사선 판독 및 퇴원 요약서 자동화
다. 일본 : 민관협력 실용형(Pragmatic Public-Private Sovereignty)
A) 딥시크(DeepSeek) 사태와 일본의 공공 AI 긴급 데이터 지침
B) 디지털청 생성형 AI 조달 체크시트 운용 사례
라. 3개국 비교 분석 및 유형화
(4) 정부의 역할과 단계별 추진 전략
가. 핵심 메시지
A) Sovereign AI의 재정의
나. 정부의 다중적 역할 정의
다. 단계별 추진 전략
A) 1단계: 기반 구축(Sovereignty by Design)
B) 2단계 : 운영 최적화(Operational Sovereignty)
C) 3단계 : 책임성 내재화(Accountable Sovereignty)
라. 글로벌 협력 차원: AI 기술 주권 연합 구성
A) 한국의 미들파워 AI 리더십 전략
B) 글로벌 사우스 파트너십과 ODA 활용
C) 민주주의 AI 차별화 : 한국형 Sovereign AI의 비교우위
D) Sovereign AI 추진의 4대 축 정렬
마. 통제 가능한 Sovereign AI를 위한 정부의 우선 과제
A) 컨트롤 플레인 표준 확정
B) 12개월 내 3대 우선과제
C) 제도 안착을 위한 인센티브 병행
(5) 맺음말

제4장 피지컬 AI 풀스택 인프라 확장 및 경쟁력 강화
1. Physical AI 시대를 위한 초고성능 반도체 소재 및 소자 기술동향
1) AI 반도체의 관련 현황과 시장 전망
(1) AI 반도체의 발전 경로 및 현황
가. AI 반도체의 발전 경로
(2) AI 반도체의 향후 전환점(turning point)
가. 새로운 AI 모델의 등장
나. AI 서비스 시장의 확장
다. 전력 수요의 급증
라. AI 풀스택 확보 경쟁
마. 게임체인저 기술의 등장
(3) 결론 및 시사점
2) Physical AI 반도체를 위한 박막 기반 3D 집적 소자 기술 동향
(1) 서론
(2) Physical AI를 위한 박막 기반 센서-연산 집적 기술 동향
가. 2D에서 3D로 확장되는 집적 기술
나. 박막 기반 3D 집적의 기술적 의미 및 센서-메모리-연산의 수직 통합
다. Near/In-Sensor 컴퓨팅을 위한 센서-연산 소자 레벨 집적
라. In-Memory 컴퓨팅을 위한 메모리 연산 소자 레벨 집적
(3) 박막 3D 집적 소자의 Physical AI 응용 사례
가. 단일 3D 집적 센서-메모리 연산 시스템
나. 이종 3D 집적 기반 비전·이미징 시스템
다. 신축성 OECT 어레이 기반 온디바이스 학습 및 웨어러블 엣지 컴퓨팅
(4) 전망과 결론
3) 초고성능 AI 반도체 ‘그래핀 기반 방열 솔루션’
(1) 기술 개요
가. AI 반도체의 개념
나. AI 반도체용 방열 솔루션의 필요성
다. 차세대 방열 소재로서의 그래핀 소재 필요성
라. 그래핀의 종류 및 물리적 특성
A) CVD 그래핀
B) 산화/환원 그래핀
(2) 국내외 정책 동향
가. 국내 동향
나. 해외 동향
(3) 국내외 시장 동향
(4) 국내외 기술 동향
가. 부품별 기술 동향
A) TIM(Thermal Interface Material, 열 계면 소재)
B) EMC(Epoxy Molding Compound, 에폭시 몰딩 컴파운드)
C) LMC(Liquid Molding Compound, 액상 몰딩 컴파운드)
D) Underfill(언더필)
나. 그래핀 방열 응용 연구 동향
A) 수직 배향 그래핀(Vertical Graphene, VG) 기반 초고방열 TIM
B) 그래핀 기반 초고방열 TIM 소재
C) 초고열전도·초유연 그래핀 기반 방열 필름
D) 그래핀 열전달 네트워크 기반 고방열 EMC 봉지재
E) 그래핀 기반 고방열·고신뢰성 실리콘 봉지재
F) 산화 그래핀-hBN 하이브리드 필러 기반 고방열 에폭시 봉지재
(5) 시사점
4) AI 인프라 경쟁에서 소프트웨어의 구조적 역할
(1) 연구 배경
(2) AI 인프라 SW-HW 5계층 구조
가. AI 인프라의 개념과 분석 범위
A) AI 기술 스택의 주요 기관 정의와 분류
B) 분석 범위와 분류 체계
나. 프레임워크 - 인프라 종속의 출발점
A) 개발자가 AI 모델을 설계하는 최상위 도구
B) 대표 프레임워크
다. 컴파일러(Compiler)와 최적화 도구 성능 격차를 만드는 핵심
라. 가속 라이브러리 - 칩의 잠재력을 현실화하는 소프트웨어
A) HW 추상화 라이브러리
B) 분산 통신 라이브러리
C) 추론 서빙 SW
마. 드라이버 및 런타임 - HW 제어와 생태계 종속성의 완성점
A) 디바이스 제어 및 자원 스케줄링
B) 가상화 및 인프라 효율 극대화
C) 호스트-디바이스 간 통신 및 동기화
D) 수직 통합과 종속성 심화
바. 하드웨어-소프트웨어가 성능을 실현하는 대상
A) 실제 연산이 물리적으로 일어나는 반도체 칩
B) 종속 강도의 비대칭성
(3) 주요국·주요 기업의 AI SW 생태계 전략
가. NVIDIA : 성능종속 수직통합 생태계의 완성
나. Google : 설계종속 프레임워크-컴파일러-칩 일체화 전략
다. 중국 : 자립화와 생태계구축의 이중 과제
A) 화웨이의 수직통합형 독자 생태계
B) 바이두 PaddlePaddle의 종속 완화형 전략
라. AMD·Intel : 후발주자의 추격 전략
A) AMD ROCm의 CUDA 호환 전략
B) Intel oneAPI의 범용성 추구
C) AMD·Intel의 공통 한계
마. 한국 : 현황과 과제
A) 산업 구조 재편 : 합종연횡을 통한 규모의 경쟁력 확보
B) 리벨리온 : PyTorch 생태계 주도와 풀스택 SW 전략
C) 퓨리오사AI : 전력 효율 특화와 글로벌 빅테크 검증
D) 추론 특화 경쟁력 : MLPerf 벤치마크를 통한 글로벌 기술력 입증
E) 한국 NPU 생태계의 구조적 과제
(4) 연구 결과 및 결론
가. 연구 결과 요약
나. K-NPU 포지션 진단
2. AI 전환 시대 피지컬 AI 핵심 인프라 기술 현황과 전망
1) AI 서버산업의 현황과 시사점
(1) 서론
(2) 서버산업의 특징과 밸류체인
가. 서버산업의 특징
나. 서버의 밸류체인 구조
(3) 국내외 서버산업 동향
가. 세계 시장 동향
나. 국내 시장 동향
(4) 국내 서버산업의 경쟁력
가. 산업경쟁력 평가 결과
나. 경쟁력 격차 발생 원인
다. 정책 지원 방향
(5) 정책 시사점
2) AI 시대의 차세대 연결 인프라 6G 통신기술 현황 및 전망
(1) 6G 이동통신의 정체성
(2) 6G가 이끌 미래 산업 변화
(3) 주요국들의 준비와 경쟁
(4) 6G 상용화의 핵심 변수
(5) 전망 및 시사점
3) Ambient IoT 기술 및 표준화 동향
(1) 서론
(2) Ambient IoT의 개념 및 기술적 특징
가. Ambient IoT의 기본 개념
나. 에너지 하베스팅 기술
다. 백스캐터 변조 기술
라. 다중접속 및 충돌 회피 기술
(3) Ambient IoT 주요 응용 분야
가. 스마트 물류 및 공급망 관리
나. 스마트 농업 및 환경 모니터링
다. 산업 IoT
라. 헬스케어 및 웨어러블 응용
(4) Ambient IoT 표준화 동향
가. 3GPP Ambient IoT 토폴로지
나. 3GPP Ambient IoT 장치 종류
다. 3GPP Ambient IoT의 주요 설계 도전과제
라. Ambient IoT의 설계 방향
(5) 결론

제Ⅱ편 피지컬 AI 구현과 기술 실증

제1장 주요국 휴머노이드 로봇 산업 현황 및 주도권 경쟁
1. 휴머노이드 로봇 기술 진화와 핵심 기술 동향
1) 휴머노이드 로봇 개념 및 부상 배경
(1) 휴머노이드 로봇의 개념
(2) 피지컬 AI 시대 도래에 따른 휴머노이드 부상
(3) 휴머노이드 로봇의 핵심 역량 및 기술 속성
2) 휴머노이드 로봇 기술 발전 역사
(1) 휴머노이드 로봇 기술 발전 단계
가. 기술 발전 특징
나. 초기 연구 단계(1970~1990년대)
다. 동작 안정화 단계(2000년대)
라. 고성능 제어 단계(2010년대)
마. 지능 중심 단계(2020년대)
(2) 기술 발전의 흐름 및 의미
가. 지능 중심의 패러다임 전환
3) 핵심 기술 및 기업 동향
(1) 휴머노이드 로봇 핵심 구성 기술
(2) 피지컬 AI 구현의 핵심 요소 및 기술 동향
가. 피지컬 AI 핵심 가치사슬
나. 컴퓨팅 인프라 기술 및 주요 기업 동향
다. 시뮬레이션 플랫폼 기술 및 주요 기업 동향
라. 로봇 파운데이션 모델(RFM, Robot Foundation Model) 기술 및 주요 기업 동향
마. 하드웨어 디바이스 기술 및 주요 기업 동향
바. 피지컬 AI 핵심 가치사슬 통합 발전 요구 확대
4) 한계 및 도전 과제
(1) 데이터 및 학습의 어려움
(2) 하드웨어 및 에너지 제약
(3) 안전성 및 제도적 과제
5) Physical-AI와 Sim2Real, 그리고 뉴럴 렌더링 기법
(1) 서론
(2) Sim2Real 구현방법
가. Sim2Real의 세 가지 관점
나. 3D 재구성 방식의 한계
다. Neural Rendering
라. Micro-Splatting
마. Physical AI를 위한 통합 프레임 워크
(3) 산업과 연구에서의 파급 효과
(4) 전망과 결론
2. 휴머노이드 로봇 산업 현황과 피지컬 AI 안보 이슈
1) 주요국 휴머노이드 로봇 산업 현황
(1) 산업 생태계
(2) 미·중 휴머노이드 산업 특징
(3) 미·중 경쟁력
(4) 활용 분야
(5) 실용화를 위한 과제
(6) 생산성 및 노동시장 영향
(7) 기타 국가 휴머노이드 로봇 정책 및 규제 현황
2) 미국의 로봇 산업 정책 및 피지컬 AI 안보 리스크
(1) 정책 방향
(2) 인공지능 기술 지원
(3) 로봇산업 발전 가속화
(4) 의회
(5) 미국 로보틱스 경쟁력과 피지컬 AI 안보 리스크
가. 드론 산업의 교훈과 로보틱스의 전략적 중요성
나. 미국이 직면한 국가안보 위협
다. 정책 권고
3) 중국 피지컬 AI의 산업화 경로와 로봇 전략
(1) 중국의 국가주도형 로봇 전략
(2) 스마트카에서 시작된 ‘차이니즈 애자일’
가. 스마트카는 중국 피지컬 AI의 선행 플랫폼
나. 중국 경로의 첫 축은 AI 모델이 아니라 OS
다. 스마트카의 양산 노하우가 휴머노이드로 이전
라. 실데이터 확보와 Sim-to-Real이 속도와 질을 결정
마. 차이니즈 애자일
4) 국내, 차세대 피지컬 AI 모델 기반 휴머노이드 미래선점기술 개발 전략(안)
(1) 추진 배경
(2) 목표 및 과제
(3) 주요 내용
가. 9대 기술 혁신 과제
나. 추진체계 구축
3. 피지컬AI-플랫폼으로서의 로봇
1) 로봇의 패러다임 전환과 지능형 플랫폼화의 조건
2) 피지컬 AI의 시스템 아키텍처
3) 피지컬 AI의 운용 규칙
4) 로보틱스 트렌드
5) 확산의 관문 : 안전·거버넌스·규제
6) 확산의 다섯 가지 조건
7) 휴머노이드 로봇의 시사점
(1) 휴머노이드 로봇 기술 경쟁은 지능의 영역으로 전환
(2) 전산업의 지능화를 이끌 핵심 기술에 대한 국가적 대응 필요

제2장 Physical AI 활용 및 실증사례 분석(Ⅰ)
1. 피지컬 AI 연구 동향 분석 및 국방 적용 연구
1) 피지컬 AI 국방 적용 방안 연구 동향
(1) 피지컬 AI의 개념 및 국방 적용 필요성
(2) 피지컬 AI를 위한 기반 기술
가. 의사결정을 위한 정책 학습
나. End-to-End 아키텍처
다. 언어-이미지 활용 가치 및 보상 함수 학습
라. 대규모 언어 모델 기반 작업 계획
마. 개방형 어휘 기반 Embodied AI
(3) 피지컬 AI의 국방 분야 적용 방안
가. 고수준 지휘 통제 명령의 작업 계획 자동 변환
나. 멀티모달 융합을 통한 전장 상황 인지 및 분석
다. 무인체계 자율 행동 제어
라. 합성 데이터 및 시뮬레이션 기반 학습 체계
2) 군사용 드론 관련 주요국 동향과 전망
(1) 무인항공기의 종류와 드론 구분 현황
(2) 국내외 군사용 드론 개발 주요 동향
(3) 군사용 드론 운용 사례 및 현황
(4) 주요국의 드론 활용 방안
가. 미국
나. 중국
다. 러시아
라. 프랑스
마. 영국
바. 이스라엘
사. 이란
아. 튀르키예
자. 북한
차. 기타
(5) 향후 군사용 드론 발전 함의 및 시사점
3) AI와 디지털 트윈 기술 융합 국방 M&S 체계 혁신
(1) 작전 시뮬레이션
(2) 정비 예측
(3) 지능형 훈련 시스템
2. 도시/건설 분야 Physical AI Robotics 활용 사례와 전망
1) AI 도시 구현을 위한 도시 정책 혁신
(1) AI의 확산과 도시 정책 전환의 필요성
가. AI 확산과 도시 정책 환경의 변화
나. 국내외 AI 동향과 정책
다. 스마트도시와 AI 도시의 개념적 차별성
라. AI 도시가 보여주는 새로운 정책 과제
(2) AI 기반 도시 혁신과 쟁점 : 에이전틱 AI와 피지컬 AI
가. 도시 인공지능의 발전 단계 : 인지형-생성형-에이전틱-피지컬 AI
나. 에이전틱 AI와 도시 운영의 자동화
다. 피지컬 AI 확산과 공간·인프라 재편
라. 지역 불균형, 인프라 갈등, 인간-AI 공존 문제
(3) AI 도시 구현을 위한 정책 방향
가. AI 도시 구현을 위한 기본 방향
나. AI 도시 실증을 위한 규제 완화와 신뢰 기반 마련
다. 국가 주도의 데이터 및 범부처 거버넌스 구축
(4) AI 도시 구현 및 확산을 위한 실행 방안
가. 기존 스마트도시와 연계한 선택적 전환 전략
나. 거점도시 선도와 강소도시 확산 방안
다. AI 시티 챌린지 사업과 성과관리 방안
2) 건설 분야 피지컬 AI 기술의 확산과 산업 전망
(1) AI 인프라 시대와 건설산업의 역할
3) 건설용 AI 시장 분석
(1) 시장 개요
(2) 시장 규모 및 전망
(3) 경쟁 현황
4) 피지컬 AI 기술의 확산과 건설 분야 고도화
(1) 2026년, 피지컬(Physical) AI 기술이 상용화 초기 단계로 진입
(2) 산업 간의 경계를 허무는 기술의 확산과 준비 부족한 ‘건설 분야’
(3) 건설 분야 피지컬 AI의 핵심 : ‘현장 데이터’ 주권 확보 및 ‘디지털트윈’ 고도화
(4) 데이터 자산화와 전략적 인프라 구축을 통한 건설산업 패러다임 전환 필요
5) 건물 Physical AI Robotics 활용
(1) Physical AI 로보틱스 기술 동향
(2) 건물 점검 로보틱스 및 드론 기술
(3) Physical AI 핵심 기술 분석
3. AI·로봇 기반 물류 체계 도입 확대와 피지컬AI
1) AI·로봇 기반 지능형 물류 체계 도입 확대와 공급망 운영 고도화
2) 물류 자동화 새 패러다임 ‘피지컬AI’
(1) 물류 자동화의 다음 단계, ‘피지컬 AI’
(2) CJ대한통운, 피지컬 AI 로봇 실증
(3) 현대글로비스, 피지컬 AI 기반 스마트 물류 시스템 공개
(4) 물류 자동화 ‘회색 지대(Gray Zone)’까지 확장
3) 지능형 로봇 제어 물류시스템 동향
(1) 핵심 자동화 기술
(2) 국내외 연구개발 동향
가. 셔틀 로봇 및 창고 자동화 기술 동향
나. 디지털트윈 기반 스마트 물류 창고 기술 동향
(3) 국내 기술개발 동향
(4) 해외 기술 개발 동향
가. (TGW) ESS 기반 셔틀 ASRS
나. (DHL) 디지털 트윈 기반 스마트 물류 창고
다. (아마존) 디지털 트윈 기반 스마트 물류 창고
(5) 스마트물류 시스템 연도별·국가별 출원 동향

제3장 Physical AI 활용 및 실증사례 분석(Ⅱ)
1. 피지컬 AI 기술 활용 의료 현장 및 신약개발 혁신 사례
1) 피지컬 AI 의료 현장 적용과 한계점
(1) 피지컬 AI 정의 및 범위
(2) 의료 피지컬 AI 산업 동향
가. 의료 피지컬 AI 시장 동향 및 범주 구분
나. 수술 로봇
다. 재활·보행·근력 보조 로봇
라. 병원 운영·물류 로봇
마. 간호 보조 로봇
(3) 의료 Physical Al 적용 성과
가. 수술 로봇
나. 재활 로봇
다. 의료 로봇(간호, 물류 지원 등)
라. 피지컬 AI 현장 적용 한계
(4) 시사점 및 결론
2) 피지컬 AI 시대의 자율실험실(SDL)
(1) 자율실험실(SDL) 개요
가. 자동화(automation)와 자율화(autonomy)의 구분
나. SDL의 폐루프(closed-loop) 기반 5대 아키텍처 계층
A) 오케스트레이션(Orchestration) 계층
B) 실행(Execution) 계층
C) 분석 및 계획(Analysis and planning) 계층
D) 안전 모니터링(Safety monitoring) 계층
E) 상호 운용성(Interoperability) 계층
다. SDL의 기계학습 기반 실험 최적화
A) 능동학습(Active learning) : SDL의 반복적 의사결정 구조
B) 베이지안 최적화(Bayesian optimization) : 다음 실험 조건을 선택하는 최적화 기법
C) 대체 모델(Surrogate model) : 실험 결과를 예측하는 가상 모델
(2) 국내외 SDL 활용 사례
가. 소프트웨어 플랫폼 : 옥토퍼스 운영체제(OCTOPUS OS)
나. 하드웨어·인프라 국내 현황
A) 한국제약바이오협회의 유기합성 분야 SDL 실습 인프라
B) 연세대학교 K-NIBRT의 바이오의약품 분야 SDL 실습 인프라
다. 하드웨어·인프라 국외 현황
A) 캐나다의 액셀러레이션 컨소시엄(Acceleration Consortium, AC)
B) 호주 연방과학산업연구기구(CSIRO)의 신속 자동화 재료 및 처리 센터(RAMP centre)
C) 중국의 크리스탈파이(XtalPi)
(3) 시사점
2. 자율제조를 위한 피지컬 AI 기술 적용과 산업 활성화
1) 자율형 제조로의 진화와 제조 AX 이행 단계별 정책
(1) 제조 분야에서 AI 활용 필요성
가. 산업 전반의 AI 전환
나. 제조 환경 변화와 AI 확산
(2) 제조 분야 AI 정책 동향
가. 해외 정책 동향
나. 국내 정책 동향
다. 제조 분야 AI 정책의 주요 방향
(3) AI 기반 제조 혁신 사례
가. 제조 데이터 기반 AI 적용 사례
나. 스마트 팩토리 및 다크 팩토리 사례
다. 휴머노이드 로봇 활용 사례
(4) 제조 패러다임의 발전 방향
가. 미래 제조 환경의 변화
나. 인간 역할의 재정립
2) 디지털 전환 심화와 제조 시스템의 진화
(1) 전통적 자동화 시스템
(2) 데이터 기반 스마트 자동화
(3) AI 기반 자율제조
가. 자율제조를 위한 AI 에이전트 시스템
3) 우리나라의 제조 AX 지원과 한계
(1) 우리나라 제조 AX 이행 단계별 지원
(2) 제조 AX 지원정책의 평가
4) 제조업 AI 산업동향
(1) 시장의 개요
(2) 시장 규모 및 전망
(3) 경쟁 현황
5) 자동차 제조 AI의 핵심 기술 동향
(1) 디지털 트윈과 가상 시운전
(2) 제조 파운데이션 모델
(3) 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇
(4) 협동 로봇과 자율이동로봇
(5) 컴퓨터 비전 기반 품질 검사
(6) AI 기반 예지 정비
(7) 소프트웨어 중심 공장
6) 전동력 설비 피지컬 AI 응용기술
(1) 서론
(2) 전동력 설비 기반 피지컬 AI 기술적용
가. 관측 가능성 확보(Observability)
나. 제어 가능성 확보(Controllability)
다. 물리 일관성 내재화(Physical consistancy)
(3) 실증 적용 사례
(4) 결론 및 기대효과