트렌드 경제노트

국내 조선소 용접공의 평균 연령이 50세를 넘어섰습니다. 숙련공 한 명을 키워내는 데 최소 5년에서 10년이 걸리는데, 그 자리를 채울 청년은 오지 않고 외국인 노동자는 비자 기한이 끝나면 떠납니다. 저는 현장에서 로스팅 장비와 상업용 자동화 기기를 직접 다뤄본 사람으로서 이 수치를 처음 접했을 때 솔직히 "이미 늦은 거 아닌가" 싶었습니다. 그 위기감이 지금 피지컬 AI(Physical AI) 논의를 밀어붙이는 진짜 연료입니다.인력난이 만들어낸 필연, 피지컬 AI의 등장대한민국 기업의 99.9%는 중소기업이고, 그 가운데 약 10%가 제조업에 속합니다(출처: 중소벤처기업부). 이 수많은 중소 제조업체들이 공통적으로 호소하는 페인 포인트(Pain Point), 즉 가장 뼈아픈 문제가 바로 인력 부족입니다..

솔직히 처음엔 저도 피지컬 AI를 그냥 "똑똑한 AI를 로봇 몸통에 넣으면 끝"이라고 생각했습니다. 그런데 막상 들여다보니 핵심은 완전히 다른 곳에 있었습니다. 언어를 이해하는 지능과 몸으로 세상을 배우는 지능은 구조 자체가 다르다는 것, 그리고 한국이 이 판에서 진짜 승부를 걸 수 있는 이유도 기대와는 다른 각도에 있었습니다.물리지능이란 무엇인가 — 언어지능과 근본적으로 다른 이유피지컬 AI(Physical AI)라는 단어를 처음 접했을 때, 저는 이미 알고 있는 AI가 그냥 로봇 껍데기를 입은 것 정도로 이해했습니다. 그런데 제가 직접 여러 자료를 살펴보면서 이 생각이 얼마나 얄팍한 것이었는지 깨달았습니다. 피지컬 AI의 핵심은 '물리지능(Physical Intelligence)'을 인공적으로 구현하..

안녕하세요! 샤니 블로거입니다.골드만삭스 추산 기준,삼성전자 한 곳의 영업이익이 2028년 일본 상위 100대 기업 전체를 넘어설 것이라는 전망이 나왔습니다.처음 이 수치를 접했을 때 저도 솔직히 "이게 진짜 맞는 숫자인가?" 하고 다시 들여다봤습니다.하지만 숫자 뒤에 쌓인 이유를 하나씩 살펴보면,이건 단순한 기업 경쟁력 차이가 아니라 국가 시스템 전체의 문제라는 생각이 들었습니다.국책사업이 반복 실패하는 구조적 이유일본 경제산업성은 2025년 6월 소프트뱅크, NEC, 혼다, 소니 그룹 네 곳이 공동 설립한 AI 기업 '노에트라'를국립 연구개발법인 지원 대상으로 지정하고, 향후 5년간 약 5조 9천억 원 규모의 세금을 투입하겠다고 발표했습니다. 피지컬 AI(Physical AI)를 집중 육성하겠다는 겁..

안녕하세요! 샤니 블로거입니다.솔직히 저는 작년까지만 해도 AI가 '대기업 얘기'라고 생각했습니다.로스팅 장비를 다루고 카페 설비를 유통하는 현장에서, 수기 장부와 엑셀 파일로도 충분히 돌아간다고 믿었거든요.그런데 직접 AI 툴을 업무에 써보고 나서야 깨달았습니다.문제는 AI가 없어서가 아니라, 현장 데이터가 디지털화조차 되지 않았다는 사실이었습니다.이 글은 거대 담론이 아니라, 제가 현장에서 체감한 '약한 고리'와 그걸 메우는 방법에 대한 이야기입니다.약한 고리 — 첨단 AI와 현장 사이의 균열일반적으로 AI가 빠르게 확산되고 있다고 알려져 있지만, 제 경험상 실제 제조·유통 현장은 이야기가 완전히 다릅니다.저희 사업장 납품처 중 한 곳은 2024년까지도 생산 라인 옆에 코팅된 종이를 붙여 놓고매직으로..