판낙과 안가와는 대조적인 도박과 소공장 현실
전편에서는 앤트로픽(Anthropic)이 2026년 8월 27일에 실시한 연구 미리보기(Research Preview)에서 물리 장비의 공통 표준인 “MHS(모델 하드웨어 표준)”을 추적했다. 장비의 통합 작업이 수週間에서 8시간으로 줄어들었고, 레이저의 자동 복구 성공률이 58%에서 99.3%로 크게 상승했음에도 불구하고 AI는 여전히 거품에 지지 않았다.
후편에서는 이것이 일본의 제조업에 무엇을 의미하는지 논한다.
제1장 이것은 마을 공장의 이야기입니다.
연구실 이야기죠. 이번 행사 참여 벤더 명단을 확인해 주시기 바랍니다.
AWS（Strands Robots）、Danaher、Tecan、QIAGEN、Automata、MBF Bioscience――ここまではライフサイエンス寄りだ。だがUniversal Robotsと斗山（Doosan）ロボティクスが入っている。協働ロボットの本丸だ。Doosanは複数台のロボット間のタスク協調や、自動品質検査でMHSを試している。
또한 Hugging Face의 LeRobot과 Raspberry Pi를 활용한다. 라즈파이는 카메라용 MHS 드라이버 테스트를 거친 후, 다수 제품에 대한 대응을 진행할 예정이다.
즉, 수천만 엔 규모의 산업용 로봇과 수천 엔의 싱글 보드 컴퓨터가 동일한 규격 안에서 함께 사용될 수 있다는 의미다. 마을 공장의 할아버지께서 주말에 라즈베리 파이와 카메라로 만든 검사 지지대와 생산 라인의 협동 로봇이 동일한 용어를 사용하게 될 가능성이 제기된 것이다.
만약 이것이 오픈 소스화된다면 어떤 일이 일어날까. 내 생각은 다음과 같다.
자동화 SIer에 수백만 원을 지불하는 것 외에 다른 선택肢가 있다.
지금까지 중소 제조 현장에서 자동화에 어려움을 겪었던 가장 큰 이유는 로봇 자체의 가격이 아니었다. “우리 공정에 맞춰야 한다”는 시스템 통합 비용과, 이를 유지보수할 내부 인력이 없다는 점이었다. 앞선 1편에서 언급한 CMU 8시간, 워싱턴 대학교 1주일이라는 수치는 이러한 구조를 근본적으로 흔들었다.
하지만, 그렇게 단순하지는 않습니다. MHS는 프로그래밍 인터페이스를 갖지 않은 장비에는 현재 대응할 수 없습니다. 저희 공장의 20년 짬짜리 NC 선반은 아마도 당분간 외톨로 움직여야 할 것입니다. (Anthropic는 그렇게 한 제조사들과 드라이버 통합을 진행하고 있다고 밝혔지만, 시간이 걸릴 것입니다).
또 다른, 간과할 수 없는 중요한 단서가 있습니다. 유럽 연합에서는 2027년 1월 20일부터 규칙 2023/1230이 기존의 기계 지침을 완전히 대체합니다. 인공지능 기반의 안전 기능과 자가 진화하는 행동을 갖는 기계가 처음으로 규제 대상에 포함됩니다. MHS의 “장치 수준에서 안전상의 제한을 강제하는” 설계 철학은 이 규제 흐름과 무관하지 않을 것입니다. 일본의 제조업도 수출을 고려한다면 이 점을 주시해야 합니다.
제2장: 팬악 – “어떤 AI든 탑재 가능한 플랫폼”이 되다
MHS의 프리뷰 참여 기업 중 일본 기업의 이름은 보이지 않지만, 당황할 필요는 없다고 생각한다. 두 회사 모두 이미 별도의 경로로 같은 산을 오르기 시작했기 때문이다.
2025년 12월, 업계는 충격을 받았다. 판나커가 10년 만에 개최한 기자 회견에서, 오랫동안 지켜왔던 자사 로봇의 ‘오픈 플랫폼’ 전략을 공식적으로 발표한 것이다. 바로, 그 비밀주의적인 판나커가 말이다.
내용은 구체적이다.
- ROS 2에서 파나식 로봇을 제어하는 데 필요한 전용 드라이버를 GitHub에 공개했습니다.
- 파이썬은 기본적으로 탑재됨
- 위치 데이터 명령의 스트림 모션 고속 통신 기능을 구현
- NVIDIA Isaac Sim에는 2.3톤 규모의 대형 기계부터 3kg의 소형 기계까지 공식적으로 대응합니다.
2026년 5월에는 구글과의 협업을 발표하며, 젬마이 엔터프라이즈를 활용한 산업용 로봇의 물리적 AI 시스템을 구축하고 있다.
이 전략의 핵심을 오가사와라 증권의 애널리스트가 정확하게 지적하고 있다. ‘물리적 AI’의 “뇌”에 해당하는 생성 AI의 승자는 아직 결정되지 않았으며, 그래서 모든 AI가 승리 기록을 올릴 수 있도록 개방하는 것이다.
MHS 대응 드라이버를 하나 추가하는 것은 이 경로의 확장선상에 불과하다. 기술적인 장벽은 거의 없다. 오히려 파나식(Fanuc)에게 MHS는 “따라잡아야 할 표준이 또 하나 늘었다”는 정도로 여겨질 것이다.
한편, 로봇 사업을 총괄하는 안부 켄이치 부회장은 인형 로봇과는 명확한 거리를 두고, 산업용 외 다른 분야로의 진출도 고려하지 않고 있다고 단언하고 있다. 설비 투자 또한 안정적이며, 2027년쯤까지 약 9천만 달러(약 143억 원)를 투자하여 미국에 신공장을 건설할 계획이다.
기반을 굳건히 지켜라. 뇌는 누구의 것인지 중요하지 않다. 이것이 파나삭의 답이다.
제3장 안칸전기 — “if 문으로는 표현할 수 없는 영역”에 전용기를 투입
안카와는 역행한다.
2023년, 업계 최초로 자율 기능을 탑재한 AI 로봇 “모토만 네스트”를 제품화했다. 카메라와 센서로부터 주변 상황을 읽어 스스로 동작 계획을 수립하고 작업을 완료하는 자율 제어 유닛을 탑재했다. 2026년 2월에는 안전 펜스 없이 사람과의 협업형 NHC12가 ‘신제품대상’을 수상했다.
주목할 만한 점은 왜 기존 산업용 로봇과 라인업을 분리했는지에 대한 안찬의 사상이다.
모든 것을 물리 AI로 제어할 필요는 없다. AI 제어는 그 자리에서 생각하고 계획하며 움직이는 만큼, 사전에 프로그래밍하여 반복하는 제어보다 속도와 정확성 모두 떨어진다. 이미 프로그래밍이 완료된 작업을 굳이 AI로 대체하는 것은 불리하다는 것을 부인할 수 없다.
이는 현장 직从业자라면 깊이 공감할 만한 이야기라고 생각한다. 튜칭으로 완벽하게 돌아가도록 설정된 라인을 AI로 대체할 이유는 없다. AI가 필요로 하는 것은 “if 문으로는 표현할 수 없는” 영역이다. 개별 제품 하나하나의 포장, 전선 케이블처럼 유연한 물품의 피킹 작업에, 안카는 여기에 전용 기계를 투입하고 있다.
그리고 진정성이 숫자로 드러나고 있다. 2026년 5월에 발표한 중기 경영 계획 ‘Dash 35’에서는 ‘물리적 AI 시장 개척’을 5가지 기본 정책의 최상위에 제시했다. 미국 위스콘신 주 신공장에는 앞으로 8~10년 동안 약 1억 8000만 달러(약 280억 원)가 투자될 예정이다. 소프트뱅크 및 NVIDIA와의 협력에서 GPU 클라우드를 개발 기반으로 활용하여 도입 후에도 학습을 지속하며 전날보다 정확도가 향상되는 로봇을 시연하고 있다.
뇌까지 스스로 사냥에 나서는 것이 아자와와의 베팅이다.
4장. 어느 쪽이 옳은가
아직 판단할 수 없습니다.
단지 MHS라는 규격이 제시한 방향은 최소한 단기적으로는 페ナン키에 유리하게 작용하는 것처럼 보인다. 오케스트레이션 계층이 표준화될수록 “좋은 하드웨어를 만들고 모든 규격을 대응하는” 전략의 비용이 감소하는 것이다.
다만 역전될 경우 상전의 분배는 포기하는 것과 같습니다. 뇌를 쥐게 된 특정 개인의 아래에 매달리는 매우 뛰어난 하위 단계에 놓일 위험을 의미합니다. 안드로이드와 端末メーカー의 관계를 떠올리면 됩니다. 안카와가 280억 엔을 투자하는 것은 바로 그 점을 경계한 도박일 것입니다.
여기 앞부분에서 다룬 “거품” 이야기가 작용한다. 안카와가 말하는 “if 문으로는 표현할 수 없는 영역”은 젠에테크가 거품에 발목을 잡았던 위치와 거의 같은 지층에 존재한다. 유연한 재료의 취급이나 점성이 있는 액체의 분주도, 원리를 수식으로 적는 것이 어려워 현장의 직감으로 처리되어 온 영역이다. 안카와는 여기에 전용 하드웨어를 설치하여 자체 AI로 공략한다. 안트로픽은 범용 모델의 물리적 추론을 훈련하여 공략하고 있다. 같은 산을 반대쪽에서 오르는 것이다.
솔직히 중소 규모 현장에서는 이 대립에 대해 어느 쪽이든 상관없다는 입장이다. ROS 2, MHS, Gemini, Claude 모두 “우리 공정에 맞출 수 있는 비용이 1桁 하락한다면” 그것으로 충분하다. 일본 강도 산업단지에서 지금 가장 부족한 것은 로봇이든 AI든 아닌 것이 아니라, 그것들을 연결해 줄 수 있는 인간이다.
더욱이, 이러한 규제 경쟁이 중소 현장에 영향을 미칠 때까지는 아직 수년의 여유가 있다. 그 기간 동안 무엇을 해야 할지가 아마도 진정한 승부일 것이다. 라즈베리 파이(Raspberry Pi)라도 괜찮다. 우선 한 대를 구입하여 기계와 대화하는 것을 시도해 보는 것이 좋겠다고 생각한다.
맺음말──화면 속에서 나타난 AI와, 그것이 어떻게 작동하는가
저는 이 일련의 뉴스를 AI가 인간의 일을 빼앗는다는 이야기로 읽지 않고 있습니다.
QuEra 사례에서 가장 감동적이었던 부분은, 레이저의 록이 오전 2시에 실패하면 누군가 깨서 연구실까지 차를 몰아가는 상황이라는 묘사였다. 워싱턴 대학교 학생들은 qPCR 플레이트를 90분마다 교체하기 위해 오전 4시에 실험실에 있었다. 이제 낮잠을 자거나 햇볕 아래서 1시간을 보내는 것이 가능하다는 내용이다.
AI는 가장 먼저 깊은 밤의 호출과 무의미한 대기 시간을 앗아간다.
남아있는 것은 거품을 보고 “이는 물리적인 문제다”라고 즉시 꿰뚫어 보는 눈, 무엇을 만들어야 할지 결정하는 판단력, 심지어 어떤 질문을 던져야 할지에 대한 기획력이다. 그것은 현장에 꾸준히 머물러 온 사람들이 가장 소유하고 있는 것일 거다.
화면 속 현자가 마침내 현장에 내려왔다. 환영하지만, 거품 내는 방법을 가르쳐주는 것은 아직 우리들의 일이다.
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- Anthropic「2026년 8월 27일 모델 하드웨어 표준 사전 공개」
- 파나소닉은 “로봇 신기술: 오픈플랫폼과 피지컬AI”(2025년 12월 출시 예정)를 발표했습니다.
- 파나식은 “구글과의 협업으로 물리적 AI 상용화를 가속화” (2026년 5월 13일)
- 동양경제신문 “‘비밀주의’로 비판받아 온 산업용 로봇 제왕 판낙시에 ‘개방화’를 결정하게 만든 물리AI의 충격”(2026년 1월)
- 니케이 크로스테크 “오픈화 전략으로 자전주의 체제에서 벗어나, 산업용 외 분야에서도 인형 로봇은 정적 관찰(스테이팅) 기능을 수행할 것(2026년 4월)”
- 니케이 비즈니스 “판낙의 깜짝 오픈화 전략”(2025년 12월호)
- 안카와전기가 피지컬AI 시장 본격 개척을 위해 새로운 중장기 경영 계획을 수립
- MONOist「물리 AI로 유연한 물체 핸들링 실증, 안와전기 및 소프트뱅크 (2026년 7월 14일)」
- 日経クロステック「安川電機、人型ロボをオフィスへ フィジカルAIで『臨機応変』実現」（2026年4月）
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출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 35청크
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