로봇공학 업계에서 하드웨어 발전 속도에 비해 이를 제어하는 인공지능(AI), 이른바 '물리적 AI(Physical AI)' 기술이 크게 뒤처져 있다는 우려가 커지고 있다. 최근 열린 '액추에이트' 콘퍼런스에는 2023년 대비 세 배 늘어난 1500여 명의 로봇공학 개발자가 몰려 산업의 열기를 실감케 했지만, 참석자들 사이에서는 기술적 한계에 대한 자성의 목소리도 잇따랐다.

스타트업 안티오크의 창업자 해리 멜소프는 "물리적 AI는 아직 챗GPT 이전의 'GPT-2 시대'에 머물러 있다"며 로봇이 실제 환경에서 학습할 고품질 데이터가 절대적으로 부족한 '로봇 데이터 위기'를 지적했다.

자율주행 기술을 확보한 기업들은 이 격차를 기회로 삼고 있다. 자율주행 스타트업 웨이브의 알렉스 켄들 최고경영자(CEO)는 "로봇 조작(매니퓰레이션) 기술은 5년 전의 자율주행과 비슷한 수준"이라며 자사가 축적한 머신러닝 인프라를 로봇공학에 접목하고 있다고 밝혔다.

폭스글러브의 에이드리언 맥닐 CEO는 "로봇공학에는 챗GPT와 같은 '한 번의 순간'이 오지 않을 것"이라며 소프트웨어와 달리 하드웨어 보급의 특수성 때문에 기술 확산 속도가 더딜 수밖에 없다고 설명했다.

제네시스AI의 테오필 제르베 CEO 역시 "80%의 완성도로 작동하는 범용 로봇을 원하는 고객은 없다"며 특정 작업에 특화된 신뢰도 높은 로봇 개발이 우선이라고 강조했다.

한편 중국 로봇업체 유니트리는 상장 초기 660억달러에 달하는 기업가치를 인정받았으나 이후 주가가 반토막 나는 등, 로봇공학 산업의 높은 기대와 실제 기술 수준 사이의 간극을 여실히 보여주고 있다는 평가다.