PhysicalAI 해외최신뉴스 Vol.1
AI 소식과 트렌드
매주 한번씩 "피지컬AI(Physical AI)"와 관련된 주목할만한 정보를 정리해서 공유하려고 하다.
미국, 중국, 일본 등의 해외 움직임부터 스타트업 트렌드, 기술진화의 흐름까지 필자가 현장에서 보고 듣는 시점을 추가해서 전달한다. 국내는 활동하고 있지 않아서 해외 위주로 정보를 공유한다.
이번주 해외 최신 뉴스
1. Sunday Robotics: 휴머노이즈의 다리를 버리고 데이터 수집의 경제성에 올인한 실용주의 전략
Region: 미국
Pub Date: 2025-11-20
새로운 '집안일 로봇'시대의 개막인가, 에스프레소를 내리고, 식기를 정리하는 로봇 'Memo'
Sunday는 Benchmark와 Conviction으로부터 3500만달러(약 500억원)이 투자를 유치했다. 창업 맴버에는 전 DeepMind, Tesla, Google X 출신 엔지니어들이 이름을 올리고 있어, 팀 구성만으로도 시장의 기대를 한 몸에 받고 있다.
'사람처럼 걷지 않는' 가정용 로봇, Memo
Memo의 가장 큰 특징은 일부 휴머노이드 로봇들과 달리 굳이 '사람처럼 걷는 다리'를 선택하지 않는다는 점이다.
불안정한 이족보행(두발로 걷기)은 과감히 버리고
안정적인 바퀴 이동을 채택한 대신
집안일의 핵심인 '손(매니퓰레이션, 조작)'기능에 자원을 집중했다.
즉, "집에서 필요한 건 멋있게 걷는 다리가 아니라, 일을 정확히 처리할 수 있는 손'이라는 판단에 따라, 기능적을호 중요한 쪽에 올인하는 전략을 택한 것이다.
URL: https://youtu.be/ERH-tMUHV1E
학습 데이터를 모으는 방식에서의 브레이크스루
기술적으로 가장 눈에 띄는 부분은 학습 데이터를 수집하는 방식이다.
기존 로봇 학습에서는
수천만원~수억원에 달하는 고가의 텔레오퍼레이션(원격조작) 장비가 필요했고
그 결과 데이터 1단위를 확보하는 비용이 지나치게 비쌌다는 문제가 있었다.
Sunday는 여기에 정면으로 문제 제기를 했다. 그들이 도입한 해결책은 겨우 $200 정도에 불과한 'Skill Capture Globe'라는 독자적인 장갑형 디바이스이다. 이 글러브를 일반 가정의 사용자가 착용한 채 평소처럼 집안일을 하면, 현실 세계의 다양하고 복잡한 환경에서 나오는 고품질 동작 데이터가 자연스럽게 쌓이게 된다.
고가의 연구실 환경이 아니라
일반 가정에 분산 배치된 저가 디바이스를 통해
저비용,분산형 구조로 대규모 학습 데이터를 모을 수 있는 생태계
를 설계한 것이다.
Sunday는 2026년 하반기에 Memo 베타버전을 실제 가정에 투입하는 것을 목표로 하고 있다.
Why it matters
기존 프레임을 넘어서는 '발상의 전환'
이 내용을 보면서, 필자가 이전에 프리랜서로 XR콘텐츠 제작에 관여하던 시절의 기억이 강하게 떠올랐다.
당시 필자는,
모션 캡쳘르 사용해
사람 손의 움직임을 실시간으로 표현하고
기타 연주처럼 섬세한 손가락 움직임까지 시뮬레이션하려고
여러가지 시도를 한적이 있었다. 그때도 전용 글러브 디바이스를 사용해 왔다.
Sunday의 접근은 이 글러브 기술의 '맥락'을 완전히 바꿔서 재해석한 시도라고 볼 수 있다.
예전에는 가상공간(XR/VR) 속 시뮬레이션을 위해 쓰이던 글러브 기술을
이제는 물리세계에서 로봇을 학습시키기 위한 데이터 수집 장치로 재정의한 것이다.
이건 곧,
혁신이란 꼭 '완전히 새로운 기술을 발명하는 것'이 아니라, '기존 기술을 전혀 다른 문맥으로 다시 호라용하는 발상의 전환'에서 나오기도 한다.
는 사실을 잘 보여주는 사례이다.
'다리'를 버린 전략적 결단
이번 발표는 가정용 로봇의 진화라는 맥락에서 볼 때, "사람처럼 생긴 휴머노이드여야 한다"는 강박에서 벗어나, "실제로 쓸모가 있는 기능"에 집중하는 방향 전환을 보여준다.
글로벌 로보틱스 개발의 화제는 종종,
Tesla Optimus
Figure
같은 범용 휴머노이드에 쏠린다.
하지만 상용화의 가장 큰 벽은 다음 2가지를 동시에 해결해야 한다는 점에 있었다.
1. 불안정하고 난이도 높은 이족보행
2. 집이라는 무한히 다양한 환경에서의 '섬세한 손 작업'
Sunday는 여기서
이동은 과감히 바퀴로 해결하고
계산 자원과 개발 리소스를 모두 '상반신 조작(손/팔)'에 집중했다.
이건 자율주행 업계가 '완전 자율주행(Level 4~5)'의 꿈에서 한발 물러나, 현실적인 Level2/ADAS 구현에 먼저 집중한 흐름과도 닮아 있다.
"연구실 안에서의 화려한 데모"에서 "실제 생활 공간 속에서 쓸 수 있는 제품"으로 넘어가기 위한 현실적인 솔루션
이라는 점에서 이번 Sunday의 전략은 중요한 전환점이라 할 수 있다.
데이터 취득 비용 구조를 뒤집는 이노베이션
투자자 관점에서 이번 케이스에서 특히 눈에 띄는 지점은, 하드웨어 자체의 성능이 아니라, '데이터 수집의 경제성'을 어떻게 바꿨느냐이다.
기존 로봇 학습은,
고가의 원격 조작 장비를 필요로 했고
그 결과, 한단위의 데이터당 비용이 너무 높다는 구조적 문제가 있었다.
Sunday는,
$200 수준의 글러브를 사용자에게 배포하고,
각 가정에서 분산형으로 데이터를 모으는 모델을 채택했다.
이 말은 곧,
데이터의 질과 양을 동시에 확보하는 데이터 플라이휠(선순환 구조)을 기존 경쟁자의 1/100이하 비용으로 돌릴 수 있다.
라는 뜻이다.
피지컬AI 분야에서의 경쟁력은 결국,
얼마나 뛰어난 하드웨어 스펙이냐가 아니라,
얼마나 압도적인 규모와 다양성의 '실세계 데이터'를 모을 수 있는 구조를 설계했느냐
에서 갈리게 된다.
그런 의미에서 '저비용 분산 데이터 수집'은, Sunday가 AI 성능 경쟁에서 가져갈 수 있는 결정적인 차별화 포인트이다.
한국 스타트업에 주는 시사점
"올인형 만능 제품"을 버리고, 병목 지점을 한점 돌파하라
Sunday가 보여준 메시지는 명확하다.
"집안일의 본질은 멋지게 걸어 다니는 이동이 아니라, 손으로 하는 작업 그 자체다."
리소스가 한정된 스타트업일수록
모든 기능을 한번에 다 넣는 "풀스택 휴머노이드"환상에서 벗어나
가장 큰 병목이 되는 작업을 하나 정하고, 거기에 집중하는 전략이 필요하다.
이동은 바퀴처럼 이미 검증된 기술에 맡기고,
상위 레이어에서 VLA모델(비전, 언어, 액션 결합 모델)과 조합하는 식의 실용적인 설계가 중요하다.
학습 데이터의 분산수집 모델을 설계단계부터 포함시켜라
고품질 학습 데이터의 원천은 항상 현장에 있다.
모든 데이터를 자사가 직접 수집하려고 하기보다는
저가 센싱 디바이스를 엔드유저나 현장 작업자에게 배포하고
그들의 일상적인 동작을 곧바로 교사 데이터로 전환하는 구조를 설계해야 한다.
그렇게 쌓인 데이터는,
하드웨어 스펙 경쟁이 끝난 뒤,
"얼마나 많은 가정 및 현장의 문맥을 학습했는가"라는 소프트웨어 자산 경쟁에서 결정적인 무기가 될 것이다.
범용로봇은 결국,
"물리 세계에 대한 인터페이스"
역할로 진화해갈 가능성이 크다.
하드웨어의 스펙 경쟁이 끝난 다음 단계에서는,
얼마나 많은 실제 가정의 패턴과 문맥을 학습했는지
그에 기반한 소프트웨어 레벨의 자신 가치가 최종 승패를 가를 확률이 높다.
한국 스타트업 입장에서도,
"전부 다 잘하는 휴머노이드"를 지향하는 대신
집안일, 물류, 제조, 요양 등 특정 도메인에서 진짜 병목이 어디인지 찾아내고, 그 지점을 한점 돌파하는 전략이 훨씬 현실적이다.
2. Physical Intelligence: 기업가치 56억달러(약 8조2000억원) 규모
Region: 미국
Pub Date: 2025-11-20
로봇판 GPT 패권 경쟁의 최전선
URL: https://www.physicalintelligence.company/
미국 샌프란시스코에 본사를 둔 로보틱스 AI 스타트업 'Physical Intelligence(PI)'가 새로운 투자라운드를 통해 기업가치 56억달러(약 8조2000억원) 수준에 도달했다.
PI의 특징은,
특정 로봇 하드웨어를 직접 만들지 않고,
어떤 로봇 하드웨어에도 탑재 가능한 '범위 두뇌'(컨트롤 모델)에 집중하고 있다는 점이다.
창업 멤버에는,
전 Google DeepMind출신 인재
UC Berkeley의 Sergey Levine 교수 등
로보틱스, 강화학습 분야 최전선에 있던 인물들이 대거 참여하고 있다.
이번 대규모 조달은,
지난해 OpenAI, Thrive Capital등이 리드한 이후
불과 1년만에 기업가치가 약 3배로 뛴 것을 의미한다.
조달 자금은,
더욱 막대한 계산 자원 확보
다양한 형태의 로봇에서 수집된 대규모 물리 데이터의 통합 학습
에 사용될 계획이다.
Why it matters
이번 내용은 피지컬 AI 시장ㅇ레서 '자본의 집중 현상'이 본격적으로 시작되었음을 보여준다. 동시에 '범용성을 증명해야 하는 가장 어려운 단계'에 접어들었다는 의미이기도 하다.
거시적인 시각에서 보면, AI 업계에서 이미 일어났던,
"LLM(대규모 언어 모델)로의 자본 집중"
같은 현상이 피지컬 AI 영역에서도 시작됐다고 볼 수 있다.
글로벌 경쟁의 축은 점점,
"누가 더 멋진 로봇 하드웨어를 만드느냐"에서
"누가 더 뛰어난 범용 모델(뇌)를 확보하느냐"
로 이동하고 있다.
미국 투자 트렌드를 한줄로 요약하면 아래와 같다.
"가장 큰 부가가치는 '파운데이션 모델(Foundation Model)'에 있다. 이 파운데이션 모델의 지배권을 미국 기업이 쥐는 구조로 가고 있다."
기업가치 56억달러라는 숫자는 PIrk Skild AI, Figure와 같은 경쟁사들보다 한발 앞서 나가며, "로봇버전 OpenAI"로서의 포지션을 굳히기 시작했다는 강력한 신호이다.
"승자의 선택"을 논하기에는 아직 이르다
다만 여기서 남는 큰 질문이 하나 있다.
"물리법칙에 제약받는 로봇 세계에서 과연 LLM처럼 '단 하나의 정답모델'이 성립할 수 있는가?"
라는 점이다. PI가 지향하는 것은,
특정 하드웨어 묶이지 않는
"로봇용 OS"에 가까운 범용 제어 모델
이다.
하지만 이것이 진짜로
다양한 하드웨어에서 안정적으로 동작할 수 있는지
실사용 환경에서 전문화 모델에 견줄만큼의 정밀도를 낼 수 있을지
는 아직 누구도 증명하지 못했다.
물리세계는 웹텍스트와는 비교도 안될만큼 복잡하다.
마찰
무게중심
마모
재질별 상호작용
등 고려해야 할 변수가 폭발적으로 많다. 따라서,
범용 모델이 일부 특수한 작업에서는
전문 특화 모델에 밀릴 가능성도 충분히 존재한다.
즉, 기술적인 승부는 아직 끝나지 않았고, "이긴 회사"를 지금 단정 짓는건 섣부른 판단일 수 있다.
한국 스타트업에 대한 시사점
"규모"가 아니라, "특정 영역"에서 이겨라
한국의 스타트업이 하드웨어 생산 규모에서 중국 업체들과 정면승부하는건 구조적으로 상당히 불리하다.
그렇기 때문에 우리가 노려야 할 무대는,
범용적인 대량 생산 로봇이 아니라,
의료, 정밀가공, 건걸, 물류, 노인케어처럼 특정 분야에 깊게 들어가는 영역이다.
이런 분야는,
작업 맥락이 복잡하고
단순한 값싼 하드웨어만으로는 대체하기 어렵고
정교한 문맥 이해와 고급 제어가 필요한 영역이다.
바로 이런 곳에 로봇 x AI솔루션을 깊이 꽂아 넣는 것이 한국 스타트업이 실제로 승부를 걸 수 있는 방향이다.
"독자 데이터"확보가 곧 생명선이다.
AI의 본질적인 방어력(MOAT)은 결국 데이터에 있다. 한국 스타트업에게 정말 중요한 건 "해외 플레이어는 절대 손에 넣을 수 없는 데이터"를 얼마나 확보할 수 있느냐하는 문제이다.
예를 들면,
숙련 기능공의 손끝 감각이 반영된 작업 데이터
복잡한 케어, 간병 현장에서의 세밀한 동작과 의사소통 패턴
특정 산업 현장의 위험 상황에서의 노하우
같이 웹크롤링으로는 절대 얻을 수 없는 데이터이다.
현장에 깊이 들어가서,
독자적인 센싱 장비를 설치하고
일상적인 작업 흐름을 데이터화하고
그 데이터를 자산으로 축적하는 구조
를 설계하는 것이 무엇보다 중요하다.
이렇게 쌓인 독점적인 데이터가 있다면,
나중에 범용 모델의 거대 플레이어(글로벌 빅테크)들이 등장하더라도
그들이 이 데이터를 "목이 마를 정도로" 필요로 하게 되고
인수, 전략적 제휴, 라이선스 협상등에서
우리를 반드시 테이블 위로 끌어올릴 수 밖에 없게 된다.
과거 PC산업에서
Windows(OS)와
Intel(CPU)
가 사실상 패권을 쥐었던 것처럼, 로봇산업에서도
OS/모델 계층과
하드웨어 계층
사이의 수평분업구조가 굳어질지 어떨지는 아직 아무도 모른다.
하지만, 그 구조가 아직 완전히 정해지지 않은 지금 이 시점이야말로 오히려 가장 큰 비즈니스 기회가 숨어 있는 구간일 수 있다.
특히 한국처럼,
제조 역량과 현장 노하우가 모두 존재하고
인구 구조 변화로 자동화 필요성이 동시에 커지고 있는 나라에서는
지금이야말로,
"어디서 어떤 독자 데이터를 쌓고, 어떤 특수 도메인에서 세계 최고를 노릴지"
를 진지하게 설계해야 할 타이밍이라고 생각한다.
3. 글로벌 AI 경쟁 - 칭화대의 AI특허수가 미국 Top4 대학 전체를 넘어섰다
Region: 중국
Pub Date: 2025-11-18
칭화대는 2005~2024년말까지 총 4,986건의 AI, 머신러닝 특허를 확보하며, MIT, 스탠퍼드, 하버드 등 미국 주요 대학 4곳의 특허 합계를 뛰어넘었다.
특히 작년에는 900건 이상을 단독으로 출원하며, 연구량, 출원속도 모두 압도적인 기세를 보였다.
인재 측면에서도 흐름이 바뀌고 있다.
하듭버에서 교수로 활동하던 Jun Liu가 칭화대로 옮겨 새로 만든 통계, 데이터사이언스 학부를 이끌고 있고, 중국 정보의 지원과 거대한 자본을 등에 업고 글로벌 AI 인재들이 중국 대학으로 유입되는 트렌드가 가속화되고 있다.
반면, 특허의 영향력(impact)이나 최고 수준 모델의 성능에서는 여전히 미국이 앞선다. 2024년 전세계에서 주목받은 AI 모델 수를 보면,
미국: 40개
중국: 15개
하지만 더 무서운 건 연구자 수이다.
전세계 최상위 2% AI엘리트 연구자 중 중국 연구자 비중이 10% → 26%로 급등했다. 즉, 수적 우위를 기반으로 한 "규모의 추격전"이 이미 본격화된 상태이다.
Why it matters
돈의 스케일이 다르다 - 연구비 격차가 경쟁력을 갈라놓고 있다.
칭화대의 특허 폭증을 가능하게 만든 건 중국대학 연구비의 폭발적 증가이다.
한국 vs 중국: 대학 연구비의 현실적인 스케일 차이
한국의 대학부문 연구개발비는 해마다 조금씩 증가해왔지만, 윤석렬의 R&D비용 삭감으로 완전히 쪼그라들었다가 최근 이재명정부로 바뀌면서 R&D예산이 늘어남에 따라 많이 늘어나겠지만 그 절대적인 규모는 중국과 비교하면 솔직히 다른 세계라고 해도 과하지 않다.
2023년 한국 대학 연구개발비(정부+민간 포함): 약 5.3조원 수준
2023년 중국 대학 연구개발비: 약 13조원 이상
즉, 한국 전체 대학 연구비 = 중국 주요 대학 몇 곳의 연구비 수준이 현실이다.
문제는 '증가율'에서도 더 큰 간극이 난다는 점이다. 2000년을 1로 보고 증가율을 비교하면,
한국: 약 1.8배 증가(20년간 완만한 성장)
중국: 명목 36배 증가, 실질 17배 증가
한국도 나름대로 꾸준히 키워왔다고 하지만, 중국의 폭증과 비교하면 사실상 정체나 다름없는 성장곡선이다.
미국과 비교해도 상황은 크게 다르지 않다.
미국 대학 연구개발비: 한국의 약 3배 이상
2000년 대비 실질 2배 성장
반면 한국은 2000년 이후 경제 규모 대비 연구비 비중이 정체하면서 선진국과의 격차가 서서히 벌어져 왔다.
한국에서 연구비를 가장 많이 받는 대학은 서울대, KAIST, POSTECH과 같은 연구중심 대학이다. 하지만 이들의 규모를 중국 톱티어 대학들과 비교하면 차이는 분명하다.
서울대 R&D 예산: 약 1조원(전체 범위, 정부+민간+병원 등 합산)
KAIST: 약 6~7천억원
칭화대 추정 R&D 총규모: 한국 탑티어 대학의 2~3배
이 말은 곧, 한국의 최상위 연구기관들도 "중국 탑티어 절반~1/3자원"으로 싸우는 구조라는 것이라서 자원량 자체의 스케일이 다르니 특허수, 모델 개발 속도, 글로벌 AI영향력에서 격차가 벌어지는 스탯이 당연히 나온다.
AI/로보틱스 분야 투자 부족 → 특허 격차의 근본 원인
한국 대학의 연구개발비 추이를 분야별로 보면, 겉으로는 전체 R&D 예산이 매년 늘고 있다라고 하지만, 정작 미래 산업의 핵심인 AI, 로보틱스 관련 분야는 거의 성장을 못했다는게 진짜 문제이다.
2000년대 이후, 한국 대학 연구비는 크게 2방향으로 움직였다.
보건/의료 분야: 가파르게 증가
AI/로보틱스/공학계열: 정체 또는 미미한 증가
즉, 한국 대학의 R&D투자 전략은 "의료 중심", 하지만 글로벌 경쟁의 핵심은 "AI/로보틱스/반도쳬"로 이 미스매치가 오늘의 격차를 만든 셈이다.
중국
AI/로보틱스 중심으로 대학 연구비 폭증
칭화대,저장대,베이징대 등 상위권은 AI/로보틱스 전용 연구건물 및 데이터센터 신설
기업 협력(알리바바, 텐센트, 화웨이)이 대학 연구비를 강하게 밀어줌
미국
대학 R&D의 상당부분이 CS/AI/로보틱스 중심으로 재편
실리콘벨리 → 대학으로 직접 돈이 들어오는 구조 확립
학생 및 교수의 스타트업 창업이 AI/로보틱스 중심으로 이동
한국
의료/생명/기초과학 중심 예산은 성장
AI/로보틱스는 "말은 많은데 실제 예산은 정체"
한국 대학 공학계 연구비는 지난 20년간 거의 평평한 그래프이다. 반면 중국 대학 공학계 연구비는 20년간 30배 이상 성장한 분야도 존재한다.
산학 협력에서도 한국은 구조적으로 한계가 뚜렷하다
AI/로보틱스 경쟁에서 한국이 중국, 미국과 격차가 벌어지는 또 하나의 핵심 원인은 바로 산학 협력 생태계의 약함이다. 기술패권 경쟁은 "대학 ↔ 기업" 사이의 연결이 얼마나 강한지가 성패를 가르는데, 한국은 이 지점에서 구조적인 제약이 너무 많다.
한국 대학이 기업에서 받는 연구비는 턱없이 적다. 최근 통계를 보면, 한국대학이 기업으로부터 받는 연구개발비는 전체 대학 R&D 중 기업 부담 비중은 5% 내외인데 중국은 기업 부담 비중이 31.5%이다. 미국도 대학 R&D의 약 8~10%가 기업 자금이다. 이 수치는 단순한 비율 문제가 아니다. 기업이 대학에 돈을 넣지 않는다는 건 곧 다음 2가지 의미를 갖는다.
1. 산업이 필요로 하는 실전 연구가 대학에서 잘 안나온다.
2. 대학연구가 특허 및 상용화로 이어질 구조가 약하다.
즉, 한국 대학은 기업과의 돈 흐름, 데이터 흐름, 현장 문제 흐름이 모두 약한 상태이다.
한국 기업은 R&D를 할때 대학보다는
사내 연구소
외부 전문기관
해외 연구기관
자체 인력 충원
여기에 더 의존하는 경향이 강하다.
왜 그럴까? 한국 기업 입장에서 대학 연구는
속도가 느리고
실용화까지 시간이 오래 걸리고
교수의 연구방향이 산업 요구와 어긋나 있는 경우가 많고
행정 절차가 복잡하고
실제 제품 및 서비스개발로 이어지기 어렵고
대학내 기술이전 조직의 역량도 편차가 큼
이런 이유로 비즈니스 효율이 떨어진다고 판단한다.
미국 및 중국은 기업-대학-정부가 삼각편대로 움직인다.
미국
구글, 메타, 마이크로소프트가 대학 연구 랩에 직접 투자
대학 연구자가 그대로 스타트업 창업 → 기업이 인수
연구결과가 바로 API, 서비스화되어 시장에 들어감
학생들이 기업 현장에서 연구프로젝트를 수행
중국
화웨이, 텐센트, 알리바바가 대학과 공동 연구소 설립
칭화대, 저장대는 기업 연구 인력이 캠퍼스에 상주
AI/로봇 실험단지가 대학 근처에 도시단위로 조성
"산업 협력"이 아니라 거의 "산학통합"에 가까움
이 정도 사이즈의 연결이 만들어지면 연구→특허→제품→투자→연구가 폭발적으로 순환된다.
한국은 현실적으로 아래와 같다.
정부: 연구비는 주지만 산업과의 연결은 약함
대학: 논문중심 문화가 강해서 상용화 속도가 느림
기업: 대학연구를 "현장문제해결"로 보기 어려움
즉, 대학 및 기업, 정부가 따로 놀고, 진짜 '하나의 엔진처럼 돌아가지 않는다.
결과적으로
대학의 AI/로보틱스 연구는 스케일이 안붙고
특허도 상용화, 수익화로 이어지기 어렵고,
기업도 대학에 돈을 넣을 이유가 없고,
한국 전체의 기술 경쟁력은 서서히 뒤처진다.
이게 지금 한국이 겪고 있는 구조적 문제이다.
한국이 글로벌 경쟁에서 살아남기 위해서는 산학 협력은 있으면 좋은 옵션이 아니라, AI/로보틱스 시대엔 생존 조거넹 가깝다. 한국이 뒤집으려면 아래가 필수이다.
1. AI/로봇 기반 산학 공동 연구소를 실제로 운영 가능한 수준으로 확대
2. 대학 TLO(기술이전조직)의 전문성 강화 → 미국 스탠포드 수준으로 업그레이드
3. 기업이 대학 연구를 바로 테스트할 수 있는 실험 인프라 구축
4. 특허 → 프로토타입 → 스타트업 → 투자 → 해외진출까지 이어지는 풀스택 생태계
5. 대학 연구자 보상 구조 개편 (특허/기술료 인센티브 강화)
6. 학부생 → 대학원생 → 기업 R&D로 이어지는 AI/로봇 인재 파이프라인 구축
지금은 한국이 뒤처지는게 문제가 아니라, 뒤처지는 속도가 점점 빨라지고 있다는게 더 큰 문제이다.
인재흐름이 역전되기 시작했다.
Jun Liu 교수의 하버드 → 칭화대 이동
미국 탑티어 졸업생들의 DeepSeek(중국기업) 유입
중국에서 미국으로 향하던 AI인재 흐름이 거꾸로 움직이기 시작함
이건 글로벌 AI인재 시장에서 힘의 축이 이동하고 있다는 신오이다.
원동력은 단순하다.
중국정부의 막대한 AI 연구자금
대학→기업으로 이어지는 강력한 인재 파이프라인
화웨이, 알리바바, 텐센트 같은 대기업의 적극적 연구지원
반면 한국은
대학 교수 연봉이 글로벌 대비 낮아지고
연구환경이 낙후되고,
우수 연구자가 해외로 빠져나가고 있음
즉, "연봉과 연구화경이 글로벌 수준에 도달하지 않으면 인재는 당연히 빠져나간다."
한국에게 필요한 것: 과감한 전략 전환
① 탑티어 대학에 돈을 몰아줘야 한다.
서울대, KAIST, POSTECH과 같은 상위 대학에
글로벌 수준의 연봉
최고 연구환경
대규모 연구비
상업화, 특허화 인센티브
를 집중적으로 투입해야 한다.
"전국에 골고루 나눠주기"식 구조로는 절대 중국이나 미국과 경쟁할 수 없다.
② 특허 및 상업화 중심의 인센티브 시스템 구축
연구 → 특허 → 기업 협력 → 상업화 이 흐름이 대학에서 자연스럽게 돌아가야 한다.
지금처럼 논문만으로는 글로벌 경쟁에서 완전히 밀린다.
③ 과학기술 강국의 부활은 선택이 아니라 생존문제!
한국은 기술강국이라고 했지만 지금은 중국, 인도 같은 신흥국들에게도 밀리고 있다.
이 격차를 방치하면,
기술 패권
경제력
국가안보
모두 위협받는다.
"과학기술 강국 부활"은 이제 선택이 아니라 국가 생존 조건이다.
한국도 똑같다. AI/로봇/반도체 인재가 미국/중국으로 빨려 들어가고 있다. 정부/기업/대학이 함께 움직이지 않으면 똑같은 미래가 온다.
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