CES 2026이 가시화한 피지컬 AI: 기계와 인공지능이 실체로 등장하다

CES 2026에서 이른바 ‘피지컬 AI’ 기술이 첨단 전시의 핵심 주제로 부상했다. 챗GPT로 상징되는 생성형 인공지능이 화두가 된 이래, ‘눈에 보이는 AI’, 다시 말해 실물로 작동하는 로봇과 지능형 디바이스가 미래 일상에 한걸음 다가섰음을 현장이 입증했다. 이번 행사의 대형 로봇팔, 완전자율 이동 로봇, 인간-로봇 협업 작업장 시연 등은 인공지능이 더 이상 데이터상 알고리즘에 국한되지 않고 하드웨어와 융합해 실질적 사회 변화를 유발하고 있음을 명확히 보여줬다.

특히 삼성전자, 테슬라, 보스턴 다이내믹스 등 글로벌 IT기업들은 복잡한 작업 환경에서 즉각적 판단과 피드백이 가능한 AI 기반 로봇 플랫폼을 전면에 내세웠다. 대표적으로 삼성의 ‘피지컬 AI’ 가전은 사용자의 패턴 인식뿐 아니라 주방, 거실과 같은 동적 환경에서 스스로 도구를 관리하고, 장애물을 실시간 감지하며, 그 결과를 음성이나 디스플레이로 사용자에게 시각화할 수 있다. 한편 테슬라가 CES에서 공개한 최신 ‘옵티머스’ 버전은 민첩성이 비약적으로 향상됐고, 작업 중 장애 발생 시 독립적으로 상황을 재구성하는 자가학습 루프를 탑재했다. 보스턴 다이내믹스 역시 산업용 로봇에 대화형 AI를 연계, 공장 자동화와 물류 현장에서 인간과의 자연스러운 상호작용을 구현했다.

해외 보안 전문가들이 주목한 현장은 ‘피지컬 AI’가 사이버 위협 관점에서도 새로운 리스크를 수반한다는 점이다. 가령 로봇 플랫폼이 실시간으로 IoT 센서와 연결되고, 업무 자동화 중 수집되는 데이터를 중앙 서버로 전송함에 따라, 단순한 해킹 시도가 물리적 환경 제어권 탈취로 이어질 가능성이 커졌다. 이번 CES를 취재한 미국 Wired 및 The Verge, 그리고 독일 Handelsblatt 등 외신들도 ‘로봇 RaaS(Robot as a Service)’ 비즈니스가 보급될수록 사물인터넷형 악성코드와 데이터 피싱, 가짜 AI 명령어 삽입 등 전방위적 보안 위협이 예고된다고 지적했다.

관련 업계 관계자들은 특히 기존 산업용 IoT의 취약점이 피지컬 AI 환경에서 증폭될 수 있음에 우려를 내놓고 있다. 예를 들어, 식음료 제조 공장에서 AI 로봇이 휴먼-로봇 협업 라인을 제어하다 외부 패킷 공격에 노출될 경우, 단순 소프트웨어 장애를 넘어 생산 설비 제어권까지 넘어갈 수 있는 구조다. 이러한 위협은 산업시설 뿐만 아니라, 도시 인프라·헬스케어·물류창고 등 광범위한 분야에 확산이 예상된다.

대응 전략 차원에서 선진 ICT 기업들은 2중/3중 이상 다중 인증 기반 액세스 관리와 ‘제로트러스트’ 보안 아키텍처, AI 기반 이상행위 탐지 시스템을 주요 대책으로 제시했다. 실제 현장 시연에서도 로봇 운영체제가 오프라인 모드로 전환 시, 즉각 정책 기반 자동 차단이 가능하도록 설계됐음을 강조했다. 또한 국내외 보안 기업들은 글로벌 표준 기반의 ‘물리-디지털 융합 보안’ 프레임워크 도입 필요성을 조기에 역설했다. 인공지능의 오작동 혹은 외부 신호 위·변조에 대한 자동 복구, 신뢰성 검증 프로토콜, 데이터 암호화 등 기초 대응이 선택이 아닌 의무로 여겨지고 있다. 다양한 산업별로 ‘AI 씬(thin) 클라이언트’와 ‘에지 디바이스’에 맞춤형 침입탐지 기능이 도입되고, OTA(Over-The-Air) 패치 배포 및 긴급위험 알림 체계도 필수로 평가받는다.

CES 2026의 메시지는 명확하다. 피지컬 AI 시장이 본격적으로 대중화되는 지금, 기업과 기관은 파편적 연결지능 대응에서 벗어나 시스템-소프트웨어-인간의 전체 보안 프레임을 재구성해야 한다는 점이다. 로봇과 인공지능이 융합된 새로운 에코시스템은 경제·사회적 혁신 잠재력을 열었지만, 동시에 이전에는 없던 강도와 유형의 위협을 전방위로 노출시킨다. 물리적 실체를 가진 AI가 등장하면서 해커와 범죄 세력의 주요 표적이 로봇, 자율주행, 스마트홈으로 이동할 개연성이 높아졌다. 사이버 보안 담당자들은 에지 디바이스, 개인용 가전, 산업용 로봇 등 전 파트에서 API 인증관리와 네트워크 활동 모니터링을 실시간으로 강화해야 한다는 입장이다. 실제 올해 CES를 통해 5G·와이파이 7 기반 초고속 통신환경이 당연시됨에 따라, 수십~수백 대 피지컬 AI가 동시 연결되는 환경에서 단일 취약점 하나가 전체 인프라에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

한국 역시 기업 및 기관 중심으로 피지컬 AI와 기존 OT(운영기술)망 통합을 추진 중이다. 2026년 현재 국내 대기업들은 공장과 물류창고에 AI 로봇과 IoT를 결합한 ‘스마트팩토리’ 인프라를 급격히 확충하고 있다. 하지만 현장 기반 단말의 인증·로그 관리, AI 핵심 알고리즘의 신뢰도 보장, 엣지단 취약점 사전 제거 등은 여전히 과제로 남아 있다. 이에 정부와 KISA 등 보안 기관들은 ‘실시간 AI 위협 모니터링 시스템’ 구축과 함께, AI-로봇 시스템의 다중 인증 표준화 및 내부자 위협 탐지 강화가 2026년 보안의 최우선 순위임을 밝혔다.

피지컬 AI의 발전은 디지털 세계의 논리적 위험이 물리 세상으로 직결되는 새로운 패러다임을 요구하고 있다. 사용자는 로봇·스마트가전 등 신제품을 도입할 때 보안 업데이트 정책, 공급사 데이터 관리 체계, 제품별 침입탐지 기능 유무를 필수적으로 확인해야 한다. 앞으로의 AI 경쟁력은 단순 성능이 아닌, 복수의 보안 위협 시나리오에 대한 강인성과 실시간 대응 속도가 좌우함이 확실하다.

— 윤세현 ([email protected])