# RMJ 후편: 물리 AI로 일본은 “키우는 나라”가 될 수 있을까 – NVIDIA 위에 “일본 제조 OS”를 만드는 선택

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-08-12T18:16:10.885Z

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전편에서는 세가와 NVIDIA의 30년이 넘는 관계를 통해 일본의 제조에 대해 고찰했습니다.

NVIDIA를 파산 직전에서 구했다는 사실은 일본의 세가(SEGA) 덕분이었다.

그 이후 NVIDIA는 GPU라는 훌륭한 제품을 만드는 것뿐만 아니라, CUDA를 비롯한 “다른 사람들이 그 위에서 가치를 창출하는 기반”으로 발전해갔습니다.

한편, 일본에도 뛰어난 기술이 있었습니다.

게임, 자동차, 반도체, 산업용 기계, 산업용 로봇

그럼에도 불구하고 제품의 강성을 산업 전체 운영체제로 확장한다는 점에서 충분했다고 말하기 어렵습니다.

저는 전편에서, 이것을,

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> 
> 세상은 운영체제를 만들고, 일본은 기기를 만들었다.
> 

이 표현을 사용하여 정리했습니다.

그러니까 앞으로도 계속 똑같을까요?

저는 그렇게 생각하지 않습니다.

물론, Physical AI의 등장으로 일본에는 다시 한번 경쟁의 레이어를 바꿀 수 있는 가능성이 열리고 있다고 생각합니다.

하지만 조건이 있습니다.

지금 생각하고 싶은 질문은 하나입니다.

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> 
> 물리적 AI 시대, 일본은 무엇을 자산으로 남겨두어야 하는가.
> 

## 목차

- Ⅰ．왜 지금, NVIDIA는 일본의 “현장”을 보고 있는 것일까
- Ⅱ．물리적 AI에서는 “공장 그 자체”가 AI 자원이다.
- Ⅲ．그러나 여기에 “학습 자료 제공국”이라는 위험이 있다.
- Ⅳ．그러니 NVIDIA를 사용하지 않는다는 이야기가 아니다.
- Ⅴ．일본은 “AI를 키우는 나라”로 나아가야 한다.
- Ⅵ. 30년 전과는 다른 선택을 해야 했다.
- 참고 기사 및 자료

## Ⅰ．왜 지금, NVIDIA는 일본의 “현장”을 보고 있는 것일까

2026년 7월, 제ンスン·후안 씨는 도쿄에서 세가 관계자들과 재회한 것뿐만 아니었습니다.

FANUC, 안카와덴키, 카와사키중공, 후지치 등의 경영권 수장들과 만나 일본에서 Physical AI에 대해 논의하고 있습니다.

또한, 경제산업성이 지원하는 Physical AI 이니셔티브에도 참여했습니다.

NVIDIA는 일본이 보유한 정밀 제조, 대규모 제조, 로봇 및 AI 기술을 융합하여 새로운 산업을 창출할 수 있는 잠재력을 강조하고 있습니다.

왜 일본일까요?

저는 그 이유를 단순한 “로봇 강국이기 때문에” 만으로는 설명할 수 없다고 생각합니다.

일본에는

공장, 산업 로봇, 기계, 자동차, 센서, 생산 설비, 숙련된 기술자, 품질 관리, 장기간 축적된 개선 활동

그렇게 생각합니다.

그렇기 때문에 일본에는 AI가 현실 세계를 학습하기 위한 현장이 많습니다.

여기서 생성 AI까지의 경쟁과는 크게 다릅니다.

## Ⅱ．물리적 AI에서는 “공장 그 자체”가 AI 자원이다.

생성 AI는 방대한 양의 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 학습하며 발전해 왔습니다.

하지만 물리 AI는 물리 세계를 대상으로 한다.

예를 들어, 부품을 집니다. 나사를 조입니다. 도구를 교체합니다. 사람을 피합니다. 이상 소리에 주의를 기울입니다. 부드러운 것을 손상시키지 않도록 신중하게 다룹니다.

약간 위치가 어긋난 부품에 맞춰 움직임을 수정한다.

그곳에서는 “정확한 행동”만으로는 충분하지 않습니다.

얼마나까지 힘을 쏟을 것인지, 언제 멈출 것인지, 뭔가 석연치 않은 느낌이 들 때 어떻게 할 것인지, 어느 정도의 차이까지는 용인할 수 있는지.

이러한 판단의 대부분은 지금까지 인간의 신체와 경험 속에 있었습니다.

기존 자료에서는 일본의 제조 방식이 축적해 온 “감각, 간, 단리”와 “손으로 생각하는” 것과 같은 신체적 지식을 Physical AI가 처음으로 본격적인 학습 대상으로 변화시키고 있음을 정리하고 있습니다.

그러므로 저는 물리적 AI 시대에는 공장의 의미 자체가 변한다고 생각합니다.

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> 
> 공장은 물건을 생산하는 장소로서 동시에 AI를 육성하는 장소가 된다.
> 

これは非常に大きな変化です。

## Ⅲ．그러나 여기에 “학습 자료 제공국”이라는 위험이 있다.

일본에는 훌륭한 현장이 있습니다.

탁월한 능력을 가진 사람들이 있습니다.

세계 최고 수준의 로봇과 설비가 갖춰져 있다.

그러므로 물리적 AI 시대에는 일본이 유리할 것이다. 하지만 그것을 그렇게 단순하게 말할 수는 없다.

오히려, 그 강인함 때문에 또 다른 위험이 발생합니다.

예를 들어 일본 공장에서,

• 작업 영상 • 숙련자의 동작 • 설비 이상 이력 • 품질 판단 • 도구 취급 방법 • 동작 방식 개선 • 실패 및 수정 이력

대량으로 수집된다.

이를 해외 AI 기반에 제공한다. AI는 일본 현장으로부터 학습하여 더욱 똑똑해지고, 완성된 AI를 일본 기업이 이용료를 지불하고 사용한다.

이런 식으로 진행되면 기묘한 구조가 만들어질 것입니다.

> 
> 
> 일본에는 공장이 남아 있다. 일본에는 숙련된 사람들도 있다. 하지만 그로부터 추상화된 “지능”은 일본에 남아 있지 않다.
> 

저는 이 상태를 “학습 자료 제공국”이라고 부릅니다.

기존 자료에서도 현장의 신체적 지식이나 암묵적 지식을 외부 AI에 전이하고, 그곳에서 비롯된 지능을 회수하는 구조의 위험성을 지적하고 있습니다.

생성 AI는 인터넷상의 텍스트와 이미지가 대량으로 학습되었습니다.

물리적 AI는 그 다음으로 현실 세계 자체가 학습 자료가 될 가능성이 높습니다.

일본의 제조업에 있어서, 이것은 간과할 수 없는 문제입니다.

## Ⅳ．그러니 NVIDIA를 사용하지 않는다는 이야기가 아니다.

여기서 논쟁을 잘못해서는 안 된다고 생각합니다.

NVIDIA는 해외 기업이기 때문에 사용하지 않습니다.

모든 부품을 일본에서 자제한다. 일본만의 독자적인 GPU를 개발한다. 나는 그런 이야기를 하고 싶지 않다.

むしろ逆です。NVIDIAは、徹底的に使えばよい。

CUDA도, 오MNiverse도, Isaac도, Cosmos도, 세계 최고 수준의 기술이라면 사용해도 좋다.

문제는, 그 위에 올라와서 “일본은 무엇을 소유하고 있는가”입니다.

예를 들어 NVIDIA가,

계산 기반 시뮬레이션 기반 로봇 개발 기반 인공지능 모델 개발 환경

그녀는 그가 자신에게 줄 수 있는 모든 것을 제공한다.

그 위에 일본 기업이,

현장 데이터 기술 모델 품질 평가, 안전 판단, 장비 지식, 작업 규칙 평가 방법 Industrial World Model

이를 축적해 나갔다.

중요한 것은 이 상위 레이어를 우리 자산으로 유지하는 것입니다.

결국,

NVIDIA의 운영체제 위에 일본을 대표하는 기술들을 담은 운영체제를 구축한다.

저는 이 이중 구조가 현실적이라고 생각합니다.

## 일본은 “AI를 키우는 나라”로 나아가야 한다.

그러면 일본의 독자성은 어디에 두어야 할까요?

저는 세계 최대 규모의 기초 모델을 만드는 것만이 AI 경쟁이 아니라고 생각합니다.

물리적 AI는 AI를 현장에 배치하는 순간이 완료되는 것이 아닙니다.

봐. 시도해 보지. 실패하더라도, 다른 사람에게 수정을 받는다. 다시 시도해 보고, 장비의 특성을 파악한다.

각 상황에 맞는 규칙을 기억하십시오.

점차 맡을 수 있는 업무를 늘려갈 것이다.

이 과정은 장비 도입이라기보다는 거의 견습 교육과 같습니다.

그러므로 저는, 피지컬 AI를,

> 
> 
> 장비 대신 제자로 처리해야 한다.
> 

이러한 사고방식을 제시하고 있습니다.

숙련자는 데이터 제공자가 아닌 스승입니다.

공장은 단순한 유도처가 아닙니다. 훈련장입니다.

디지털 트윈이나 시뮬레이션은 AI가 현실의 장비나 사람을 다치게 하지 않고도 얼마든지 반복적으로 실수를 할 수 있는 훈련장입니다.

그리고, 그곳에서 AI가 습득한 지능을 기업과 일본 산업 측에 축적해 나갔다.

이런 식으로 일본이 오랫동안 길러온 일본 정신과 Physical AI가 연결됩니다.

## 6. 30년 전과는 다른 선택을 해야 했다.

30년 전, 일본의 세가가 아직 작은 NVIDIA를 구했습니다.

NVIDIA는 생존하며 GPU와 CUDA를 만들고, AI 시대의 거대한 기반 기업이 되었습니다.

그리고 30년 뒤, 그 NVIDIA가 다시 일본에 와서 로봇 기업과 Physical AI를 만들고자 했습니다.

역사는 조금 기묘하게 순환했습니다.

하지만, 이번에는 똑같은 결과를 만들어내서는 안 된다고 생각합니다.

일본에서 제공하는 것은 해외 기업들이 학습하고, 세계 표준이 되는 것을 목표로 하며, 일본이 그것을 구매한다.

그 반복에서 벗어나야 합니다.

> 
> 
> 일본은 세계에서 가장 뛰어난 Physical AI를 “키울 수 있는 나라”가 되면 된다.
> 

그렇기 위해서는 로봇 도입 대수를 겨누는 것만으로는 부족합니다.

누가 학습 데이터를 소유하는가. 누가 기술 모델을 소유하는가. 누가 세계 모델을 키우는가. 누가 평가 기준을 결정하는가. 그리고 현장에서 태어난 지능이 누구의 자산이 되는가.

그 정도까지는 처음부터 설계해야 합니다.

기존 자료를 기반으로 체계화하고 있는 Physical AI 시장 또한 단순한 로봇 시장이 아닌, 에지 AI, 임베디드 AI, 산업 AI, 학습 환경이 동시에 확장되는 복합적인 시장으로 발전하고 있습니다.

바로 dlatego, 경쟁의 본질은 “좋은 로봇을 만들 수 있는가” 하는 것뿐만이 아닙니다.

AI는 현실 세계로부터 배우고 지속하는 순환을 누가 소유하는가.

그것은 변해가고 있다고 생각해요.

30년 전, 일본은 NVIDIA라는 미래의 “씨앗”을 구했습니다.

이제는 그 NVIDIA라는 세계 기반을 활용하여 일본 스스로의 지능을 키울 때입니다.

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> 
> NVIDIA는 일본을 구원하지 않을 것이다. NVIDIA를 활용하여 일본 스스로 “지혜”를 키울 수 있는지, 그것이 바로 Physical AI 시대의 재도약하는 일본인 것이다라고 생각한다.
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### 참고 기사 및 자료

본 글은 NVIDIA가 2026년 일본에서 Physical AI 및 로봇 관련 발표와, 본 프로젝트에서 정리해 온 Physical AI, 일본의 신체 지식, “학습 자료 제공국”, “AI를 제자로 길러서”라는 관찰을 참고하여 저자의 시각에서 재구성한 것입니다.

NVIDIA는 “NVIDIA와 일본이 모든 산업 분야에 풀스택 AI와 로봇 기술을 제공한다”는 제ンスン·フアン氏의 일본 방문을 통해 일본의 제조 및 로봇 기업과의 협력과 Physical AI에 대한 NVIDIA의 위치를 확인하기 위해 참조했습니다.

“AI를 제자로 삼는 일본의 제조업” 관련 자료로서, 일본의 신체적 지혜와 암묵적 지혜를 AI로 계승하는 것과 “학습 자료 제공국”이 되는 위험성을 정립하기 위해 참고했습니다.

물리적 AI의 시장성과 중요성을 로봇 단체로서가 아닌, 에지 AI, 임베디드 AI, 산업용 AI 등을 포함하는 복합적인 산업 구조로 이해하기 위해 참조했습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/y_sukematsu/n/n9cad8bf93c16)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 61청크*

[원문 보기](https://note.com/y_sukematsu/n/n9cad8bf93c16) | 출처: note.com