수확 자동화와 휴머노이드의 가능성
47:21 - 대동 태안 토마토팜 내부 전경 - 거터(Gutter) 방식 수경 재배 및 토마토 생장 현황
농업에서 가장 자동화하기 어려운 영역은 손을 직접 써서 하는 세밀한 작업이다. 토마토 수확이 그 대표적인 예다. 수확 로봇의 핵심 기준 중 하나는 꼭지(열매 줄기)가 남지 않게 깔끔하게 따야 한다는 것인데, 꼭지가 튀어나오면 옆의 열매에 상처를 내기 때문이다.
57:53 - 두 작업자의 토마토 수확 동작 비교 영상 - 숙련도 차이에 따른 2배 생산성 격차
수확 동작을 촬영해 비교 분석한 결과는 놀라웠다. 외관상으로는 비슷해 보이는 두 작업자의 동작이 생산성에서 두 배 차이를 냈다. 상위 숙련자는 한 번의 동작으로 토마토를 따는 반면, 하위 숙련자는 몇 번의 동작이 필요했다. 이 동선의 차이와 암묵지(Tacit Knowledge)의 차이가 두 배의 생산성 격차를 만들어내는 것이다.
대동 AI 랩은 이 데이터를 기반으로 NVIDIA의 Physical AI 등 Foundation Model을 Fine-tuning하여 수확 로봇을 테스트했다. 결과는 아직 불만족스럽다. 손이 떨리고, 움직임이 부자연스럽고, 토마토를 제대로 따지 못하는 단계다. 하지만 최준기 대표는 낙관론을 유지한다. ChatGPT가 등장하기 10년 전의 시대가 언어 모델의 초창기였던 것처럼, 지금 휴머노이드와 Physical AI도 초창기에 있을 뿐이라는 것이다. 더 좋은 GPU, 더 많은 메모리, 더 발전된 Foundation Model이 나오면 한꺼번에 도약할 것이라는 전망이다.
운반 로봇 RT100 — 시장 진입의 교훈
대동 AI 랩은 과수원 운반 작업을 위한 RT100 운반 로봇도 개발했다. 이 로봇은 작업자를 따라다니다가 수확물이 가득 차면 작업자의 지시에 따라 창고로 자율 이동하는 기능을 갖췄다. 기술적으로는 충분히 유용해 보이지만, 시장에서 많이 팔리지 않았다는 것이 최준기 대표의 솔직한 평가다. 이유는 가격이었다. 고성능 센서와 AI GPU를 탑재한 만큼, 기존에 농부들이 쓰던 디젤 엔진 운반기와 비교했을 때 가격 차이가 너무 컸다.
최준기 대표는 이 경험에서 시장 타이밍에 대한 교훈을 얻었다. 농업의 대형화와 기업화가 충분히 진행되지 않은 상태에서는 고가의 자동화 장비가 개인 농가에게 비용 정당성을 갖기 어렵다는 것이다. 그러나 “일손이 모자라서 어쩔 수 없이 써야 되는” 상황이 현실화되면 가격 장벽은 낮아질 것이다. 동시에 대동 AI 랩도 기술 발전을 통해 부품 원가를 낮추는 노력을 병행하고 있다. 결국 기술의 성숙과 시장의 구조 변화가 맞물리는 시점이 이 제품들의 대중화 시점이 될 것이다.
비즈니스 모델 전환 — CapEx에서 OpEx로
대동 AI 랩이 그리는 최종 비즈니스 모델은 단순한 농기계 판매를 넘어선다. 최준기 대표는 이를 경제학 용어로 명확히 표현한다. **“CapEx(Capital Expenditure, 자본지출)를 OpEx(Operating Expenditure, 운영비용)로 바꾸자”**는 것이다. 지금까지 트랙터나 온실 설비는 큰 초기 비용을 투자해야 하는 자본재였지만, 대동 AI 랩은 농기계와 스마트팜 운영을 서비스로 제공하여 농부가 초기 투자 없이 구독료(Subscription) 형태로 이용하는 모델을 지향한다. 이 모델이 완성되면 대동 AI 랩은 단순한 농기계 제조사를 넘어 농업 서비스 플랫폼 회사로 진화하게 된다. 최준기 대표는 “언젠가는 서비스업으로 가려고 생각하고 있다”고 명시적으로 밝힌다.
글로벌 시장 전략 — 유럽에서의 기회
한국 농업 시장은 규모가 작기 때문에, 대동이 의미 있는 성장을 하려면 수출이 필수다. 대동은 이미 미국 수출을 활발히 전개하고 있으며, 최근에는 유럽 시장에도 본격 진출하고 있다. 유럽 농기계 시장은 한국과 농지 규모 면에서 유사한 특성을 갖는다. 대형 농기계가 지배적인 미국 시장과 달리, 유럽의 각국은 한국과 비슷한 중형기(100마력 대) 중심이며, 절대 강자 없이 많은 업체들이 난립해 있다. 이것이 대동이 파고들 수 있는 빈틈이다. 최준기 대표에 따르면 유럽 시장 반응이 예상보다 나쁘지 않으며, 대형 기종에 대한 수요도 있다는 긍정적 신호가 포착되고 있다.
동남아시아 시장은 아직 어렵다. 수전 농업이 발달해 있어 기술적 적합성은 있지만, 중고 농기계 중심으로 형성된 저가 시장 구조 때문에 신형 AI 트랙터가 진입할 여지가 좁다. 결국 당장 돈을 내고 최신 농기계를 사는 시장은 미국과 유럽으로 좁혀지며, 대동이 그 시장에서 경쟁력을 확보하는 것이 현재 전략의 핵심이다.
농업의 미래 — 기업화와 AI의 결합
네덜란드의 교훈
최준기 대표가 네덜란드 스마트팜 견학에서 얻은 가장 인상적인 발견은 인수합병(M&A) 트렌드다. 네덜란드 농가들은 인건비가 너무 비싸 규모화 없이는 경쟁이 어렵다는 결론에 도달했고, 인근 농가와 통합해 규모를 키우는 흐름이 유행처럼 번지고 있다. 예를 들어, 20헥타르짜리 두 농장이 합쳐 40헥타르가 되면 물 관리 전문가 한 명을 채용할 수 있게 된다. 전문가의 세밀한 관리가 생산성을 크게 높인다는 것이 검증되어 있기에, 그 전문가를 채용할 수 있는 규모를 갖추는 것이 합리적 선택이 된다. 농장을 팔고 나서 오너였던 사람이 합병된 대규모 농장의 직원으로 일하는 것도 낯선 풍경이 아니다.
한국의 시나리오
한국에서도 비슷한 흐름이 전개될 것이라는 것이 최준기 대표의 전망이다. 농촌의 고령화와 인구 감소는 돌이키기 어려운 현실이며, 외국인 계절 근로자 없이는 농사를 짓지 못하는 상황이 이미 도래했다. 농지를 상속받은 자녀 세대는 직접 농사를 짓기 어렵고, 이 압박이 커질수록 기업에 농지를 맡기거나 법인 형태로 함께 농사를 짓는 모델의 수요가 늘어날 것이다. 정부 차원에서도 SPC(특수목적법인, Special Purpose Company)를 통해 민간이 스마트팜을 주도하는 실험을 시작했으며, 대동도 전라남도 무안에 20헥타르 규모의 스마트팜 사업에 우선 협상자로 선정되어 참여하고 있다. 전북 새만금(Saemangeum) 지역에서도 들녘공동체라 불리는 농업 법인체들과 협력하여 정밀농업 솔루션을 적용하는 실험이 진행 중이다.
AI 기술 생태계 — 무엇을 직접 만들고, 무엇을 가져다 쓰는가
대동 AI 랩은 Foundation Model을 직접 개발하는 것이 아니라, 오픈소스 모델, 국내 Sovereign AI, NVIDIA의 Physical AI 등 다양한 모델을 목적에 맞게 조합해 사용한다. 온디바이스(On-device)에서 실시간 판단이 필요한 작업에는 경량화된 On-device Model을 쓰고, 클라우드 기반의 복잡한 분석에는 더 큰 모델을 활용하는 방식이다. 트랙터에 탑재된 AI GPU는 현재 가장 높은 플래그십 모델에만 적용되어 있지만, 장기적으로는 중형기까지 확대할 계획을 갖고 있다.
최준기 대표는 인터넷과 모바일 통신이 등장했을 때 “옷과 신선식품만큼은 절대 인터넷으로 팔 수 없다”는 예측이 완전히 빗나간 것처럼, AI 또한 예측하지 못한 방식으로 다양한 산업에 스며들 것이라는 시각을 피력한다. 반도체와 에너지 인프라가 AI 산업을 뒷받침하는 현재 단계를 넘어, AI를 활용한 버티컬(Vertical) 서비스들이 본격적으로 등장하는 단계가 올 것이며, 농업 AI가 그 유망한 버티컬 중 하나라는 것이다.
마무리 — 한계에 다다른 농업, AI만이 돌파구다
최준기 대표는 인터뷰 말미에 농업 AI 전환에 대한 낙관론을 피력한다. 그는 농업 분야에서의 저항이 다른 산업보다 오히려 적을 수 있다고 본다. 금융이나 제조업에서는 “AI가 내 일자리를 빼앗을까”라는 두려움이 저항의 원천이지만, 농업에서는 이미 일할 사람 자체가 없어서 농사를 지을 수 없는 상황이 현실화되고 있다. “AI가 필요해서가 아니라, 안 가면 죽는 상황이라 가는 것”이라는 인식이 농정 관계자들 사이에서 공유되고 있다는 것이 그 근거다.
농업 AI 트랜스포메이션은 단순히 기술이 좋아서 선택하는 업그레이드가 아니다. 그것은 일하는 방법과 산업 구조 전체가 바뀌는 근본적인 변화이며, 그 변화의 속도는 농촌의 위기가 깊어질수록 빨라질 것이다. 최준기 대표가 KT를 떠나 흙냄새 나는 농업 AI를 선택한 이유가 바로 이 거대한 전환의 한가운데에 있고 싶었기 때문임이, 인터뷰 전반에 걸쳐 분명하게 드러난다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 시속 5km로 8시간? 사람 미칩니다 (대동에이아이랩 최준기 대표) |
| 채널 | 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 |
| 리포트 작성 | 2026-06-08 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.
주요 변경 사항 요약:
| 위치 | 변경 내용 |
|---|---|
수확 자동화 섹션 상단 | [47:21] 토마토팜 스크린샷 삽입 |
[영상 참조] 블록쿼트 | [57:53] 수확 비교 스크린샷으로 교체 |
| ”꼬다리(열매 줄기)" | "꼭지(열매 줄기)“로 교정 — 꼭지가 표준 농업 용어 |
| ”대형기종에 대한" | "대형 기종에 대한”으로 띄어쓰기 교정 |
| 나머지 스크린샷 5건 | 해당 섹션(05:53, 09:11, 12:43, 23:51, 32:55)이 제공된 원고에 없어 삽입 불가 |