한국, 두산의 ‘클라우드 없는’ 로봇 AI 투자에 자금 지원

한국 정부는 공장을 채우고 있는 로봇들이 사고를 하는 데 클라우드 연결이 필요하지 않을 것이라는 전망에 기반해 다년간의 투자를 단행했다. 두산로보틱스는 이번 주, 총 989억 원 규모의 정부 지원 연구 프로그램 두 건을 주도할 기업으로 선정되었다고 밝혔다. 약 7,100만 달러에 달하며, 이 중 약 681억 원(약 4,900만 달러)은 국가 예산에서 직접 지원받아, 외부 서버가 아닌 로컬 AI 칩을 통해 지각 및 의사결정을 전적으로 수행하는 협업 로봇을 개발할 것이라고 밝혔다. 한국 산업통상자원부가 지원하는 이 프로그램들은 수년 동안 산업용 로봇의 발전을 은연중에 제한해 온 문제에 대한 직접적인 해결책이다. 즉, 의사결정을 위해 클라우드 연결에 의존하는 협업 로봇은 네트워크 연결이 끊기는 순간 작동을 멈추게 되는데, 이는 24시간 가동되는 생산 라인에서 용납될 수 없는 고장 방식이다.

두산로보틱스는 서류상으로는 익숙한 이름이다. 불과 일주일 전 권영민 신임 대표이사를 선임한 한국 상장 제조업체이지만, 이번 자금 지원 배후에 있는 전략적 전환은 이 회사의 제품 카탈로그만큼은 잘 알려져 있지 않다. 두산은 국가 차원의 반도체-로봇 연구 프로그램을 주도할 만한 규모를 갖춘 소수의 코봇 제조사 중 하나이며, 정부가 순수 소프트웨어 스타트업 대신 두산에 자금을 지원하기로 한 결정은, 정부가 칩이 탑재될 로봇 팔을 이미 제조하고 있는 기업이 개발한 온디바이스 로봇 지능을 원한다는 신호로 해석된다.

두 가지 프로그램, 클라우드에 대한 하나의 근본적인 도전

‘K-온디바이스 AI 반도체 기술 개발’ 이니셔티브 하에 운영되는 첫 번째 프로그램은 온디바이스 AI 반도체를 기반으로 한 차세대 협업 로봇 기술을 개발하기 위해 마련되었다. 온디바이스 AI 반도체는 로봇이 외부 PC나 클라우드 컴퓨팅 자원에 의존하지 않고도 현지에서 지각, 의사 결정, 제어를 처리할 수 있도록 설계된 하드웨어다. 이 프로젝트는 54개월간 진행되며, 2031년부터 상용화를 목표로 하고 있는데, 이러한 일정은 다음과 같은 점을 반영하고 있다.

반도체 개발은 일반적인 소프트웨어 출시 주기와 비교했을 때 상용 제품 출시까지 훨씬 더 긴 시간이 소요됩니다. 두산로보틱스는 에이딘로보틱스, 칩 설계업체 모빌린트, 한국전자기술연구원, 한국산업기술연구원, 시스템 통합업체 사이지(SAIGE), 그리고 고려대학교, 동국대학교, 세종대학교, 연세대학교 등 산학연구재단이 포함된 파트너 그룹을 이끌고 있으며, 이 파트너 목록은 칩 설계, 시스템 통합 분야는 물론 4개의 별도 대학 연구 그룹까지 아우르고 있어, 단일 기업 연구소가 고립되어 작업하는 방식과는 차별화된다.

두 번째 프로그램은 범위는 좁지만 상업적 가치가 더 높은 문제를 목표로 합니다. 바로 협업 로봇과 AI를 결합해 고복잡도 용접, 특히 원자력 설비 용접 작업을 수행하는 지능형 용접 솔루션입니다. 이 프로젝트는 45개월간 진행되며, 두산로보틱스는 칩 파트너인 딥엑스(DeepX), 다시 SAIGE, 그리고 창원대학교 산학협력재단이 협력하며, 더 넓은 의미의 두산그룹 산하 중공업 및 전력 설비 제조업체인 두산 에너빌리티가 개발된 용접 시스템을 실제로 도입할 최종 사용자 기업으로 지정되었다. 연구 프로그램이 작동 가능한 시스템을 만들어내기도 전에 동일한 기업 그룹 내의 자사 계열사를 최종 사용자로 지정한 것은 의미 있는 세부 사항입니다. 이는 45개월간의 연구 비용을 투입한 후에야 고객사를 찾아야 하는 대신, 해당 용접 솔루션이 실제 도입 현장과 내재된 참조 고객을 확보하고 있음을 보장하기 때문입니다.

원자력 등급 용접이 판매하기 더 어려운 이유

원자력 발전 설비에 대한 용접은 산업 품질 요구 사항 중에서도 가장 엄격한 수준에 속합니다. 여기서 결함이 있는 용접부는 단순한 보증 문제가 아니라 안전 및 규제상의 문제로 간주되며, 일반 제조에서 허용되는 오차 범위를 거의 허용하지 않는 기준에 따라 검사 및 인증을 받아야 합니다. 중공업 분야에는 이미 로봇 용접 시스템이 존재하지만, 대부분은

부품마다 용접 형상이 달라질 때 필요한 적응형 AI 지원 판단보다는, 명확하게 정의되고 반복 가능한 접합부를 위한 사전 프로그래밍된 경로를 사용하는 방식이며, 이는 바로 두산 주도의 두 번째 프로그램이 목표로 삼고 있는 고복잡도 작업의 유형입니다. 센서 측정값과 로봇의 물리적 반응 사이에 네트워크 지연이 발생하는 클라우드 모델이 아닌, 로컬 칩에서 구동되며 원자력 등급 부품의 용접 품질을 신뢰성 있게 판단하고 기술을 조정할 수 있는 AI 시스템은 두산 에너빌리티의 자체 원자력 장비 라인을 훨씬 넘어 조선, 압력 용기 제조, 그리고 동일한 ‘무결점’ 품질 기준을 공유하는 기타 중공업 분야까지 그 적용 범위를 넓힐 수 있을 것이다.

이러한 제안에서 솔직한 난제는 시기 문제다. 두 프로그램 모두 상용 제품이 출시되기까지 수년이 소요되는데, 반도체 기반 코봇 플랫폼은 2031년, 용접 시스템은 그보다 짧지만 여전히 상당한 45개월의 기간이 필요하므로, 이 자금 지원이 올해나 내년에 조달 팀이 주문할 수 있는 로봇으로 이어지지는 않을 것이다. 이러한 유형의 정부 지원 다년간 연구 프로그램은 당초 발표된 일정에 맞춰 상용화 단계에 도달하는 데 있어 성과가 엇갈려 왔으며, 한국의 로봇 및 반도체 분야에서도 야심 찬 국가 차원의 프로그램이 일정을 지키지 못한 전례가 있다. 구매자들에게 더 즉각적인 시사점은 최종 제품이 아니라, 이번 자금 지원이 서울 정부와 국내 최대 산업용 로봇 제조사가 모두 코봇 분야의 차기 경쟁 우위가 어디에서 나올 것으로 예상하는지를 보여준다는 점입니다.

로봇 공학을 이미 재편하고 있는 ‘엣지 대 클라우드’ 경쟁

기기 내 AI는 두산만의 아이디어가 아니다. 엔비디아(NVIDIA)는 추론을 로컬에서 처리하면서도 로봇의 컴퓨팅 전력 소모를 줄이기 위해 젯슨(Jetson) 엣지 AI 칩 라인을 적극적으로 추진해 왔으며, 업계 전반의 로봇 구매자들은 네트워크 중단, 지연 시간 급증, 사이버 보안 문제로 인해 자동화 시스템이 중단되는 사건이 반복되자 클라우드 의존형 시스템에 대해 점점 더 경계심을 키워왔다.

핵심 의사결정을 외부 연결에 의존하던 생산 라인. 두산(Doosan)의 두 가지 프로그램은 반도체 민족주의와 공급망 안보가 워싱턴과 베이징뿐만 아니라 서울의 산업 정책에서도 핵심적인 요소로 부상한 시점에서, 한국 정부의 자금 지원을 해당 논쟁의 ‘국내 생산’ 측면에 확실히 뒷받침하고 있다. 로봇 전용 AI 칩을 국내에서 직접 생산하는 국가 차원의 프로그램은 또한 외국산 AI 가속기에 대한 수출 규제로 인한 한국의 취약성을 줄여준다. 첨단 칩에 대한 접근이 제한되자 이미 다른 국가들의 AI 야망이 차질을 빚은 바 있는 바로 그 취약성이다.

오늘날 코봇을 평가하는 조달 관리자에게 실질적인 교훈은 두산의 구체적인 로드맵보다는 앞으로 어떤 역량을 중시해야 할지에 더 초점을 맞추어야 한다는 점이다. 네트워크 독립성은 모든 AI 기반 로봇이 기본적으로 갖추고 있는 당연한 기능이 아니라, 가동 시간 보장이나 서비스 수준 계약(SLA)과 마찬가지로 구매자가 공급업체에 직접 문의해야 할 차별화 요소로 조용히 자리 잡고 있다. 강력한 Wi-Fi 연결 환경에서 공급업체의 시연에서는 흠잡을 데 없이 작동하는 코봇과, 네트워크 안정성이 보장되지 않는 공장 현장에서 지속적으로 올바른 결정을 내릴 수 있도록 인증받은 코봇은 전혀 다른 제품이며, 바로 이 두 가지 주장 사이의 격차를 메우는 것이 두산이 정부 자금 지원을 받아 진행 중인 반도체 연구의 목표이다.

연구 파트너 목록이 드러내는 두산의 전략

두 프로그램 전반에 걸친 광범위한 학계 및 기업 파트너들은 위험을 한 곳에 집중시키는 자체 개발보다는 위험을 분산시키는 전략을 시사한다. 두산로보틱스는 두 사업을 모두 주도하고 있지만, 기반이 되는 AI 칩을 단독으로 개발하려 하지 않고, 반도체 작업 자체는 전문 칩 설계사인 모빌린트(Mobilint)와 딥엑스(DeepX)에 의존하는 한편, 자사의 협업 로봇(코봇) 플랫폼, 제조 규모, 시스템 통합 네트워크를 제공하고 있다. 이러한 업무 분담은 반도체 관련 분야의

로봇 공학 프로그램은 다른 분야에서 성공하는 경향이 있습니다. 즉, 하드웨어 제조업체가 물리적 플랫폼과 상용화 경로를 제공하고, 전문 칩 파트너사가 협업 로봇 제조사가 자체적으로 구축할 핵심 역량이 없는 실리콘 설계를 담당하는 방식입니다. 네 곳의 대학 연구 재단이 이 명단을 완성하고 있는데, 이는 서울 정부의 산업 정책이 이러한 프로그램을 단순한 제품 개발 계약뿐만 아니라 인재 양성 투자 수단으로도 활용하고 있음을 시사한다. 즉, 특정 제품이 예정대로 출시되든 그렇지 않든 상관없이 향후 10년 동안 한국의 로봇 및 반도체 분야에 인력을 공급할 대학원 연구원들을 양성하고 있는 것이다.

두산(Doosan)이 반도체 업무와 용접 업무를 별도의 기업에 분담하지 않고 두 프로그램 모두에 선정된 것은, 다중 공급업체 접근 방식보다 단일 상업적 주체 내에서 한국의 국가 로봇-칩 전략을 더욱 공고히 하는 결과를 낳습니다. 이러한 집중화는 두산 생태계 밖에서 지켜보는 경쟁사와 고객 모두에게 양날의 검이 됩니다: 연구가 성숙 단계에 이르면 두산은 자사의 코봇 라인업 전반에 걸쳐 온디바이스 AI 상용화에 유리한 고지를 점할 수 있게 되지만, 동시에 엣지 처리 코봇에 대한 한국의 전체적인 도박의 성패가 이제 두 개의 까다롭고 수년에 걸친 공학 프로그램을 병행하여 수행하는 한 기업의 실행 능력에 상당 부분 달려 있음을 의미하기도 한다.

주목할 만한 다음 단계는 두산로보틱스나 그 파트너사가 2031년 상용화 목표 이전에 중간 기술 결과를 발표할지 여부다. 온디바이스 AI 협로봇이 기존 클라우드 의존형 시스템에 비해 어떤 성능을 보이는지에 대한 초기 벤치마크 데이터는, 클라우드에 대한 한국의 도전이 예정대로 성과를 거두고 있는지 여부를 보여주는 첫 번째 실질적인 증거가 될 것이기 때문이다.

또한 자금 지원 구조 자체에는 덜 주목받는 산업 정책적 측면이 내포되어 있다. 순수한 연구 지원 기관이 아닌 한국산업기술기획평가원을 통해 자금을 배분함으로써, 서울 정부는 상용화를

두 프로그램 모두 초기 단계부터 주요 이정표와 최종 사용자 기업을 포함시켰는데, 이는 정부 자금을 지원받은 로봇 시제품이 실험실 시연에서는 우수한 성능을 보이지만, 이를 인수할 상업적 파트너가 확보되지 않아 결국 공장 현장에 도입되지 못하는 흔한 실패 패턴을 피하기 위한 구조였다. 용접 프로그램의 명시된 최종 사용자로 지정된 두산 에너빌리티의 역할은 이러한 설계 선택의 가장 명확한 예시이며, 일본, 독일, 미국을 포함한 유사한 엣지 AI 로봇 공학 연구를 지원하는 다른 정부들이 항상 이처럼 명시적으로 반영해 온 것은 아닙니다.

본 분석은 발행일 기준 정부 및 기업의 공개 정보를 종합한 것으로, 투자, 금융 또는 전문적인 조언으로 해석되어서는 안 되며, 오직 일반적인 정보 제공 목적으로만 제공됩니다.