현대차에 숨겨진 100조원의 가치: Physical AI 시대의 한국 경쟁력
📺 원본 영상: 현대차에 숨겨진 100조원의 가치 (한동대학교 김학주 교수)
🎙️ 채널: 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식
📅 정리 일자: 2026-02-13
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개요
한동대학교 AI융합부 김학주 교수가 Physical AI 시대에 현대차가 보유한 숨겨진 가치를 분석했다. 강연의 핵심은 명확하다. 휴머노이드 로봇이 사람처럼 진화하려면 ‘공정에 대한 이해’가 결정적인데, 한국 특히 현대차가 이 분야에서 독보적인 경쟁력을 갖고 있다는 것이다. 이는 현대차의 기업 가치를 현재 65조원에서 165조원 수준으로 재평가할 근거가 된다.
Physical AI란 무엇인가: 몸을 가진 인공지능의 등장
지난 수십 년간 중국은 낮은 인건비를 바탕으로 글로벌 제조업의 중심이 되었다. 그러나 중국의 인건비가 상승하면서, 선진국들은 새로운 해법을 찾기 시작했다. 그 해법이 바로 ‘중국 노동자를 로봇으로 대체’하는 것이다. 로봇이 인간 노동력을 대체할 수 있다면, 굳이 제조 공장을 중국에 둘 필요가 없다. 리쇼어링(reshoring)을 통해 선진국으로 공장을 되가져올 수 있고, 이때 로봇이 얼마나 똑똑하냐가 국가 경쟁력을 결정짓는 시대가 도래한 것이다.
기존의 산업용 로봇은 정밀 기계에 가깝다. 야스카와(Yaskawa), 파낙(FANUC) 같은 일본 기업들이 만들어온 조립 로봇들은 정해진 위치에서 약속된 동작만을 수행한다. 한 대당 20~30억원에 달하며, 20년간 사용하는 설비의 일부로 간주된다. 인공지능과는 무관하게 작동하는 정밀 기계인 셈이다.
반면 휴머노이드 로봇은 전혀 다른 개념이다. 다이나믹한 환경에서 정해지지 않은 작업을 수행하며, 인공지능으로부터 학습을 받아 사람의 일을 대신한다. 테슬라의 옵티머스(Optimus)가 약 3천만원 수준을 목표로 하며, 3~5년 주기로 교체하는 노동력 대체 수단이다. 중요한 것은 ‘어떻게 사람을 따라 진화하느냐’이고, 이것이 Physical AI의 핵심이다.
왜 로봇은 사람처럼 진화하기 어려운가
인공지능이 사람을 따라 진화하지 못하는 데에는 근본적인 한계가 있다. 강연자는 이를 구체적인 사례로 설명했다. 어두운 방에 길다란 물체가 떨어져 있다고 가정해보자. 사람의 뇌는 순간적으로 상황을 파악한다. ‘사람이 사는 공간에 뱀이 있을 리 없다. 방 안에는 진공청소기가 있으니 전선줄이겠구나.’ 이렇게 상황 속에서 의미를 찾아낸다. 형광등을 켜서 확인해보니 줄넘기 줄이었다면, ‘별거 아니네’ 하고 문제를 해결한다.
반면 인공지능은 CNN(Convolutional Neural Network) 같은 딥러닝 모델로 학습한 결과를 나열할 뿐이다. ‘이것은 뱀일 수도 있고, 끈일 수도 있고, 등산용 로프일 수도 있다.’ 수많은 가능성을 벡터 데이터로 제시하지만, 상황 속 맥락과 의미는 이해하지 못한다. 낱개 데이터만 볼 뿐, 사람처럼 ‘숲에 잘못 들어가 뱀에 물리면 죽을 수 있다’는 의미적 사고는 불가능하다.
더 근본적인 차이는 진화의 역사에 있다. 인간의 뇌는 수백만 년간 생존 압력 속에서 진화했다. DNA 돌연변이가 무작위로 일어났을까? 강연자는 후성유전학(epigenetics)의 관점을 제시한다. 생존과 경쟁, 스트레스 속에서 특정 DNA 스위치가 반복적으로 눌리면, 그 부분이 더 발달하고 일부는 유전된다. 스트레스를 많이 받을수록 돌연변이가 더 많이 일어나며, 이것이 ‘핫스팟(hotspot)’ 지역에서 집중적으로 발생한다는 것이다. 즉, 인간의 뇌는 목적 지향적으로 문제를 해결하려는 과정에서 계층적 사고 구조를 발전시켜왔다.
이제 인공지능도 목적을 부여받는다. “네가 해야 할 과업은 이것이고, 가치관은 이러하다. 사람이 주는 데이터만으로 학습하지 말고, 목적을 달성하기 위해 스스로 학습하고 진화해봐라.” 그러나 이는 이제 시작일 뿐이다.
센서의 한계: 사람의 눈을 따라잡지 못하는 카메라
로봇이 사람을 따라 진화할 수 없는 또 다른 결정적 이유는 센서의 차이다. 사람의 눈과 로봇의 카메라를 비교하면 차이가 명확하다. 사람의 눈은 빛을 인식할 수 있는 범위(dynamic range)가 훨씬 넓고, 밝은 곳과 어두운 곳을 동시에 섬세하게 볼 수 있다. CMOS 센서는 이를 따라하지 못한다. 밤하늘의 별을 보면 아름답지만, 사진으로 찍으면 이상하게 나온다. 사람의 눈에는 아마크린 세포(amacrine cell)가 사물의 윤곽을 실시간으로 깔끔하게 처리하지만, 디지털 카메라는 대충 찍은 뒤 후처리로 보정할 뿐이다.
공장에서 연기가 나오는 상황을 생각해보자. 사람은 연기의 색깔만 봐도 화재인지, 수증기인지, 안개인지 구분할 수 있다. 그러나 인공지능은 계속 계산을 해봐야 알 수 있다. 이러한 센서 수준의 차이는 인공지능이 사람을 따라 단번에 캐치업하기 어렵게 만드는 근본 원인이다.
강연자는 냉철하게 지적한다. “많은 사람들이 인공지능이 사람을 대체하면 어떡하나 걱정하는데, 제가 보기에는 사람들이 지금 기계 관리를 대신하고 있을 뿐입니다. 사람이 할 일은 따로 있어요.”
한국의 숨겨진 무기: 공정에 대한 이해력
그렇다면 인공지능 로봇이 사람을 따라 진화하려면 무엇부터 해야 할까? 강연자는 상황 속에서 학습하는 것이 출발점이라고 말한다. 휴머노이드가 주로 일할 곳은 어디인가? 자동차 조립 공장이다. 그렇다면 그 환경은 무엇인가? 바로 **공정(manufacturing process)**이다. 공정에 대한 이해가 가장 높은 나라는 어디인가? 한국이다.
한국이 일본을 이긴 산업의 공통점
한국이 일본을 이긴 산업을 살펴보면 공통점이 보인다. 반도체와 조선, 모두 공정 관리와 납기 준수가 핵심인 산업이다. 일본도 공정 관리에 뛰어나지 않았냐고 반문할 수 있다. 그러나 강연자는 명확히 선을 긋는다. “우리가 반도체를 몰래 훔쳐보고 그랬다고 하지만, 실제로 비교해보면 우리가 앞서 있어요.” 현대차가 도요타(Toyota)를 완전히 이겼다고 말하기는 어렵지만, 공정에 대한 이해는 현대차가 높다는 것이 강연자의 평가다.
강연자는 전직 자동차 애널리스트로서의 경험을 공유했다. 1999년, 한 글로벌 펀드 매니저가 현대차에 관심을 보였다. 그는 현대차를 욕하면서도 뒤에서는 계속 주식을 샀다. “덜렁 그냥 이 주식과 사랑에 빠지지 마시고, 의심할 수 없을 때까지 계속 의심해보고, 더 이상 의심할 게 없다 싶으면 과감하게 빨리 실행에 옮기세요.” 그 매니저는 현대차의 원가 경쟁력은 인정했지만, 다른 근거를 요구했다. 강연자가 제시한 답은 생산기술과 공정에 대한 이해력이었다.
현대차의 속도: GM의 절반 시간에 공장 완성
2000년대 초반 중국이 자동차 시장을 개방했을 때, 글로벌 자동차 기업들은 중국에 공장을 짓기 시작했다. GM은 30만대 생산 공장을 짓는 데 4년이 걸렸다. 현대차는 1.5년이 걸렸다. 상대가 되지 않는 속도였다.
왜 그랬을까? 한국은 부품에 대한 기초기술이 없었다. 좋은 부품을 만들 수 없었기에 일본에서 많이 사왔다. 그러나 한국이 가진 것은 납기를 맞추는 능력이었다. “다만 우리는 누군가 우리 부품을 좋아해 주면 그분이 원할 때 빨리 만들어주는 거죠.” 생산을 시작하기까지의 리드타임(lead time)을 최소화하는 기술, 고객의 마음이 변했을 때 생산 공정을 빠르게 수정(modify)할 수 있는 능력이 탁월했다. 이것은 시행착오를 통해 축적된 암묵지(tacit knowledge)였다. “해보고 안 되면 다시 해보고, 또 해보고. 그냥 열심히 한 거죠.”
이것이 바로 휴머노이드에서 제일 필요한 능력이다. 휴머노이드도 실패 속에서 배워나간다. 현대차는 공정의 높은 이해력을 터득했고, 휴머노이드가 공장에서 일할 때 ‘너는 어떤 부분에서 어떤 실수를 할 수 있으니까 이렇게 학습하는 게 낫겠다’는 **도메인 지식(domain knowledge)**을 가장 많이 보유하고 있다.
정주영의 DNA: “안 되면 되게 하라”
현대 그룹의 문화적 기반을 이해하려면 정주영 명예회장의 일화를 빼놓을 수 없다. 영국에 가서 배를 팔겠다고 나섰을 때, 영국 사람들은 “조선소부터 지어라”고 요구했다. 정주영은 백사장에다 배를 만들었다. 둑을 만들어서 조수간만의 차를 이용해 밀물이 들어올 때 진수시켰다. 중동에서 도로를 깔 때는 낮에 햇빛이 너무 뜨거워 아스팔트가 금방 말라버렸다. 그래서 낮에는 토목공사를 하고, 밤에 아스팔트를 깔았다. “밤에 일하는 국민은 우리밖에 없잖아요. 그런 식으로 안 되면 되게 하는 거죠.”
1989년 현대차 사가(社歌)는 이랬다. “보아라 하늘 높이 치솟는 꿈을, 들어라 젊은이 가슴 힘찬 고동을. 이 기쁨은 우리의 보람, 다지자 이 정성을 조국 건설에.” 강연자는 이 사가를 듣고 현대증권에 입사하기로 결심했다고 고백한다. “젊은이가 듣기만 해도 가슴 뜨거운 내용들 아닙니까?”
1940년대 일본은 전쟁을 치르면서 정밀 기계, 정밀 화학, 정밀 소재 기술을 터득했다. 한국은 1970~80년대 그 전쟁을 했다. 죽기살기로 뛰었고, 결국 배운 것은 공정학과 엔지니어링이었다. 이것이 지금 휴머노이드에서 가장 필요한 기술이 되었다.
NVIDIA 진영 vs Tesla: 플랫폼 전쟁의 구도
현대차만 공정 노하우를 가진 것은 아니다. 삼성전자는 반도체 생산 공정을, 두산에너빌리티는 원자력 기자재 공정을, HD현대는 조선 기자재 공정을 장악하고 있다. 그렇다면 이들은 휴머노이드 부품을 직접 양산할까?
강연자는 부정적이다. “휴머노이드는 규모의 경제, 대량 생산으로 이익을 내기 어렵습니다. 결국은 이 로봇을 진화시키는 플랫폼이 중요하죠.” 중국은 이미 공급 과잉 구조를 만들어놨다. 한국 기업들이 단순 부품 대량 생산으로 가봤자 재미는 없을 것이다. 물론 한국에서 출산율이 떨어지면서 로봇 관련 인재가 많이 나와 새로운 솔루션을 제공하는 스타트업은 등장할 것이다. 그러나 핵심은 로봇을 진화시킬 수 있는 솔루션을 가진 대기업, 즉 현대차를 비롯한 공정 전문 기업들이다.
NVIDIA의 전략: 생태계를 지배하라
현대차는 직접 로봇을 개발하지 않는다. 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 같은 회사가 있지만, 현대차가 하는 일은 공정에 대한 도메인 지식을 입히는 것이다. 구글(Google)이 인공지능의 기본적인 뇌를 만든다. 로봇이 무엇을 인지하면, 그것을 어떻게 해석하고 판단하고 계획할지는 구글의 딥마인드(DeepMind)가 담당한다. 어떤 자극이 들어왔을 때 반사적으로 적절한 행동을 하는 것은 구글의 Intrinsic이 맡는다.
그 위에 현대차가 “자동차 공정에서 어떤 일들이 벌어지고, 네가 해야 할 일은 무엇이며, 어떤 실수를 조심해야 하는가”라는 공정 데이터를 입힌다. 그러면 NVIDIA가 자사의 시뮬레이션 플랫폼 Jetson이나 Isaac을 통해 훈련을 시킨다. 테슬라는 이 모든 것을 혼자 하겠다는 것이다.
테슬라의 장점은 **일관성(end-to-end integration)**이다. 모든 것을 혼자 하면 가격 경쟁력이 있을 수 있다. 그러나 문제가 생기면 어떻게 될까? “쟤네는 다 테슬라스럽게만 일하죠. 문제가 산적할 거예요.” 강연자는 테슬라가 전형적인 하이 리스크-하이 리턴 모델이라고 평가한다.
NVIDIA 진영의 강점은 다양한 데이터다. 현대차도 있고, 삼성전자도 있고, 두산에너빌리티도 있다. 각자 다른 공정 환경에서 축적한 노하우를 NVIDIA의 플랫폼이 통합한다. 물론 현대차는 현대차 나름대로, 삼성전자는 삼성 나름대로 독자적으로 움직이겠지만, 공통적인 부분도 있다. NVIDIA의 시뮬레이션 플랫폼은 테슬라보다 훨씬 더 다양한 데이터를 갖게 될 것이고, 더 잘 진화시킬 수 있을 것이라는 게 강연자의 판단이다.
NVIDIA의 본질: 일타강사 모델
강연자가 NVIDIA를 믿는 이유는 과거 경험에 있다. 2021년 NVIDIA를 추천했을 때, 이후 주가가 반토막 났다. 당시 시장은 NVIDIA의 CUDA 플랫폼이 표준이 될 것이라고 생각하지 못했다. 그러나 강연자는 확신했다. “NVIDIA는 계산만 빨리 하는 업체가 아니에요. 고객이 원하는 걸 확실하게 맞춰줘요. 누구라도 들어오면 그 사람이 원하는 걸 아주 쉽게 정확하게 맞춰주는 거죠.”
이것은 일타강사와 비슷하다. 일타강사는 “다른 거 할 거 없이 이것만 해. 그러면 이 문제 답할 수 있어”라고 명확하게 길을 제시한다. NVIDIA의 CUDA가 그랬고, Physical AI에서도 그럴 것이다. NVIDIA는 표준을 만들고, 생태계를 지배한다. 현대차 입장에서도 NVIDIA 플랫폼에만 들어가면 자율주행도 되고 로봇도 쓸 수 있으니 편하다. 마치 삼성 스마트폰이 구글 안드로이드를 쓰듯이, 하나의 진영이 형성되는 것이다.
과거 구글 안드로이드와 애플 iOS가 싸웠을 때는 애플이 한 우물을 파서 유리했다. 그러나 휴머노이드는 다른 게임이 될 것이라고 강연자는 전망한다.
휴머노이드의 핵심 부품: 일본의 숨은 강자들
휴머노이드에는 수많은 부품이 들어가지만, 그중 핵심만 살펴보자.
뇌(Brain): 구글 + 현대차 + NVIDIA의 삼각편대
인공지능의 뇌를 만드는 것은 구글이다. 구글의 딥마인드는 로봇이 무엇을 인지하면 그것을 어떻게 해석하고 판단하고 계획할지 담당한다. 어떤 자극이 들어왔을 때 반사적으로 상황에 적절한 행동을 하는 것은 구글의 Intrinsic이 맡는다. 기본적인 뇌는 구글이 만든다.
그 위에 현대차와 삼성전자 같은 기업들이 “공정에서 어떤 일들이 벌어지는지, 네가 해야 할 일은 무엇인지”라는 도메인 데이터를 입힌다. 그러면 NVIDIA가 시뮬레이션을 통해 업그레이드시킨다. 테슬라는 이 모든 것을 혼자 하겠다는 전략이다. 혼자 하면 일관성이 가능하고 가격 경쟁력도 있을 수 있지만, 문제가 생기면 산적할 수밖에 없다.
모터(Motor): 로봇의 심장
모터는 로봇의 심장이자 가장 비싼 부품이다. 모터가 틀어지면 그 밑에 있는 감속기, 전선, 센서가 모두 틀어진다. 일본의 나브테스코(Nabtesco)나 하모닉 드라이브 시스템즈(Harmonic Drive Systems) 같은 기업들이 모터를 잘 만들어왔다. 그러나 비싸다. 그리고 이렇게 중요한 부품을 외주에 맡기는 것은 용납할 수 없다고 테슬라는 판단했다. 일론 머스크는 한 술 더 떠서 “일본의 기계는 너무 정밀하기 때문에 오히려 로봇의 자유로운 행동을 방해한다”고 말한다.
강연자는 이를 일론식 허세(bravado)라고 부른다. 모터는 내구성이 매우 중요하다. 지금은 정밀하게 작동하지만, 몇 년 후 기어가 늘어나거나 헛돈다면 어쩔 수 없이 다시 일본을 찾아야 할 수도 있다. 얼마나 오랜 기간 동안 일본 기업들이 이 기술을 연마해왔는가.
흥미로운 점은 로봇의 관절이 많을수록 모터가 많이 필요하다는 것이다. 다양한 행동을 하려면 관절이 많아야 하고, 모터 수요도 늘어난다. 모터를 까보면 구리(copper)가 들어 있다. 그래서 구리 수요도 증가할 것이다. 강연자는 미국의 구리 광산 기업 프리포트-맥모란(Freeport-McMoRan)을 예전에 소개한 적이 있다고 언급했다.
그런데 더 재미있는 것은 적은 모터로도 다양한 행동을 할 수 있게 만드는 기술이다. 관절을 덜 쓰고도 복잡한 동작을 처리할 수 있다면, 이것이 더 진화된 로봇 아닌가? 그 기술을 누가 연구해왔을까? 바로 일본이다. 일본의 정밀 기계가 그것을 추구해왔다. 파낙(FANUC)이나 야스카와(Yaskawa) 같은 기업들은 정밀 기계를 통해 이 노하우를 축적했다.
많은 사람들이 “휴머노이드는 정밀 기계와 달라. 일본 업체들은 관련 없어”라고 생각하지만, 그게 아니다. 로봇의 굉장히 중요한 도메인 솔루션을 일본 업체들이 많이 갖고 있다. 정밀 기계도 결국 관절이니까.
센서(Sensor): 악력과 촉각의 정밀함
로봇이 무언가를 쥐고 있을 때, 떨어뜨리는 것이 제일 큰 문제다. 악력이 조금만 약해도 떨어뜨릴 수 있고, 너무 세면 물체를 부술 수 있다. 미끄러질 수도 있다. 악력의 힘과 촉각 센서는 매우 중요하다.
강연자는 여러 업체를 찾아봤지만, 시원치 않았다고 말한다. “일본의 니타(Nitta) 이외에는 별 대안이 없는 것 같아요. 좀 비싸더라도 니타 걸 써야 될 것 같아요.” 니타는 잘 알려지지 않았지만, 시가총액도 작고 PER도 10배가 안 되지만, 그 분야에서는 거의 독점하고 있다. 일본에는 이런 회사들이 많다.
하니스(Harness): 전선 다발을 연결하는 기술
하니스는 전선 다발이다. 사람에게 혈관과 신경망이 있듯이, 로봇은 전선 다발로 구성되어 있다. 로봇이 계속 관절을 굽혔다 폈다 하면 전선이 끊어질 수 있다. 관절 부위에서는 전선이 아니라 커넥터로 연결할 수 있는 솔루션이 필요하다. 이를 제공하는 업체로는 암페놀(Amphenol)이나 TE 커넥티비티(TE Connectivity) 같은 기업들이 있다.
배터리(Battery): 고출력의 필요성
휴머노이드에서 중요한 부품 중 하나가 배터리다. 휴머노이드는 충돌할 수 있기 때문에, 액체 전해질 배터리는 터질 위험이 있다. 전해질 액체가 휘발성 물질이기 때문이다. 그래서 전고체 배터리로 가자는 아이디어가 나온다. 그런데 고체로 가면 이온의 전도성이 너무 떨어진다. 전해질도 고체, 전극도 고체면 잘 접촉이 안 되고 저항이 많이 생긴다.
그래서 적당히 하자는 전략이 등장한다. 반고체 배터리, 즉 전해질을 젤(gel)로 만드는 것이다. 적당히 안전하고, 적당히 잘 통한다. 역시 중간으로 가는 해법이다. 성능도 괜찮다.
그러나 문제는 휴머노이드는 고출력이 필요하다는 점이다. 출력은 적당히 하면 안 된다. 순간적으로 무거운 물체를 들어야 하기 때문이다. 그래서 구조적으로 출력을 높여야 한다.
💡 [영상 참조] 강연자는 이 시점에서 배터리 구조를 설명하는 자료를 보여주며 설명합니다. 상세 내용은 원본 영상을 확인하세요.
리튬 이온이 전극과 전해질 사이를 이동할 때, 몇 가지 방법으로 출력을 높일 수 있다. 첫째, 전극에 코팅하는 실리콘이나 흑연을 얇게 코팅한다. 이온이 깊이 들어가지 않고 짧게 들어갔다 나올 수 있도록 한다. 둘째, 이온이 가장 시간을 많이 보내는 분리막을 초박막으로 만들어서 빨리 통과할 수 있게 한다. 셋째, 전해질과 전극 사이 계면에서 표면장력에 의한 저항이 생기는데, 폴리머로 이온이 차례로 하나씩 들어갈 수 있는 통로를 만들어준다. 표면장력 저항을 줄이고 안전성도 높인다. 고출력에서는 열폭주가 일어날 수 있는데, 폴리머로 이 문제를 해결한다.
이것이 리튬 폴리머(Li-Po) 전지다. 기본적으로 고출력이 필요하기 때문에, 우리나라의 파우치형 니켈-코발트-망간(NCM) 배터리를 사용한다. 중국의 LFP(리튬인산철) 배터리보다 출력이 세다. 우리 배터리에다가 전해질만 젤로 바꾸고 출력을 높인 것이 리튬 폴리머 전지다.
그러나 이것이 한국만의 독점 기술은 아니다. 리튬 폴리머 전지 특허는 2015년에 만료되었다. 오래된 기술이다. 중국도 이미 로봇을 생산하고 있으니 생산 인프라가 있다. 중국이 공급 과잉으로 만들어놓으면 골치 아프다.
그래도 한국이 수혜를 받을 수 있다고 기대하는 이유는 세 가지다. 첫째, 중국산 배터리는 품질이 좋아졌지만 아직 편차가 있다. 불량도 나올 수 있고, 고출력에서는 터질 수 있다. 위험하다. 초기에는 조금 신뢰성 있는 한국 배터리로 가자는 선택이 있을 것이다. 둘째, 휴머노이드가 도입되면 수요가 초기에 빠르게 늘어난다. 중국의 공급을 어느 정도 소화해줄 수 있다. 셋째, 미국이 중국 배터리를 견제하기 때문에 그 수혜를 받을 수 있다.
초기에는 한국 배터리를 의심 없이 쓰겠지만, 시간이 지나면 중국이 잘하게 될 것이다. 한국도 과거에 중국에게 당했던 것처럼. 결국 우리가 중국이 못 하는 것을 할 수밖에 없다. 그것은 미국의 전고체 소재다. 미국의 퀀텀스케이프(QuantumScape)가 하는 세라믹 계열의 전고체, 일본의 도요타와 이데미츠(Idemitsu) 화학이 하는 황화물계 전고체. 우리는 생산공정을 잘하니까, 한미일 동맹을 맺어서 중국을 방어해내는 것이 중요하다.
중국과 일본의 한계
중국: 대량 생산의 덫
중국은 시작이 빠르다. 초기 실패도 정부가 책임져주기 때문에 안심하고 실패할 수 있다. 실패 데이터는 매우 중요하다. 휴머노이드는 실패를 통해 진화해 나가기 때문이다. 중국은 웬만한 실수를 국내에서 다 해볼 수 있고, 국내에서 버그를 잡고 해외로 나갈 수 있다.
그러나 중국의 한계는 명확하다. 사회주의 체제가 주는 한계다. 실패한 데이터를 가지고 과연 로봇을 정말 잘 진화시킬 수 있을 것인가? 강연자는 회의적이다. 정밀한 마스터피스를 만들었다고 치자. 이게 누구 거냐? 민간 기업 거냐? 정부 거냐? 민간 기업이라고 해도 이름만 그렇지, 실제로 이사회에는 공산당이 와서 앉아 있다. 공산당이 안 들어와 있어도 영향력을 행사할 수 있다. 과거 중국 투자에서 이 때문에 낙패를 많이 봤다고 강연자는 토로한다. 하루아침에 공산당 한마디에 회사가 바뀐다.
“휴머노이드 팔아”라고 하면 열심히 판다. 하지만 그 실패 데이터를 가지고 진화시켜라? 내 것이 아닌데 굳이 할 필요가 있나? 중국 기업들은 그 인센티브가 없다. 테슬라와 중국 업체들이 범용 휴머노이드를 많이 만들 것이다. 그런데 테슬라는 진화시킨 경험이 있기 때문에 약간 고기능 쪽으로 갈 것이고, 중국은 단순 저기능 쪽으로 갈 것이다.
BYD가 전기차에서는 테슬라를 추월했다. 하지만 자율주행에서도 그럴 것인가? 쉽지 않을 것이다. 중국이 지향하는 것은 좁은 범위 내에서 가장 이상적인 AI를 만드는 것이다. 공작기계를 예로 들면, 자기가 갖고 있는 도메인 지식을 다 반영시켜서 가장 계산을 덜할 수 있는, 칩을 덜 써도 되는 이상적인 AI를 만든다. 딥시크(DeepSeek)가 센세이션을 일으킨 이유도 여기에 있다.
반면 미국의 목적은 생산 라인 전체에서 표준을 만드는 것이다. 공작기계가 모여 있는 생산 라인 전체를 지배하는 범용적인 시스템, 생태계를 지배하겠다는 것이다. 인공지능이나 양자컴퓨터는 결국 인간의 뇌를 따라 계산의 양을 줄이자는 게임이다. 중국은 공작기계 안에서 계산의 양을 줄일 수 있다. 미국은 생산 라인 전체에서 계산의 양을 줄일 수 있다. 누가 이기나? 크게 보는 쪽이 이긴다. 무조건 이긴다. 이것이 중국의 한계다.
일본: 정밀 기계의 아이러니
일본은 문화가 실패를 용납하지 않는다. 처음부터 잘 만든다. 휴머노이드가 부품을 만드나? 그렇지 않다. 정밀 기계가 부품을 만든다. 일본 사람들은 주식보다 채권을 훨씬 좋아한다. 불확실성을 싫어하는 사람들이다. 휴머노이드의 융통성을 인정하는 순간, 자기네들이 정밀 기계에서 쌓아온 기득권이 흔들린다. 그게 싫은 것이다.
일본은 장인 정신이 있다. 무언가를 깊이 있게 만든다. 그런데 그것을 남의 기업과 나누는 것을 본 적이 있는가? 자기 가문의 전통이다. 휴머노이드는 플랫폼 비즈니스다. 여러 가지 진화를 위한 학습 내용을 다른 휴머노이드에 적용시켜보고 발전해 나가는 것이다. 일본에서 플랫폼이 있다는 말은 들어본 적이 없다.
그리고 일본은 사람을 소중하게 생각하는 문화다. 평생 고용한다. 신기술을 도입했을 때 사람은 어디 가냐는 것이다. 일단 사람이 먼저다. 일본의 기업들은 사람의 지혜에 의해 통합(integration)된 공동체다. 기계는 도구로만 쓴다. 휴머노이드는 사람을 대체하는 것이다. 이해가 안 가는 것이다. 일본은 그냥 계속 정밀 기계로 갈 것이다.
삼성은 어떻게 될 것인가
삼성도 공정에 대해서는 잘하지 않을까? SK하이닉스도 다 잘한다. 특히 SK하이닉스는 효율 높이는 것, 수율 하나는 끝내준다고 평가받는다. 후진 장비로도 수율 넘버원이었다. 현대와 삼성 모두에 있어본 강연자는 차이를 지적한다.
삼성전자 같은 경우는 제품 자체가 다르다. 반도체는 소수의 천재가 기술을 만든다. “반도체는 이렇게 하는 거야”라고 상명하달로 시킨다. 그런데 휴머노이드는 그렇지 않다. 휴머노이드는 수많은 시행착오, 현장의 암묵지가 중요하다. 삼성도 휴머노이드를 하려면 그런 문화를 바꿔야 한다. 틀리고 다시 고치고 조금 개선하고, 그런 데이터가 끊임없이 학습되어야 한다. 삼성도 약간 일본스러운 면이 있다. 그것을 깨야 한다.
현대차의 기업 가치 재평가: 65조 → 165조
강연자는 현대차의 기업 가치를 구체적으로 추정한다.
💡 [영상 참조] 강연자는 이 시점에서 화면 자료를 참조하며 설명합니다. 상세 내용은 원본 영상을 확인하세요.
지금 휴머노이드의 기대를 한 몸에 받고 있는 것은 테슬라다. 시가총액 1.4조 달러로, S&P 500 시가총액의 약 2.3%밖에 안 된다. 사람들이 테슬라가 휴머노이드 시장을 독점할 거라고 생각하지는 않을 것이다. 그렇다면 이 정도의 시장이 NVIDIA 연합군에 의해서 다시 만들어질 것이다.
미국 산업기계 시가총액이 1.2조 달러다. 여기서도 휴머노이드로 많이 넘어올 것이고, 미국만이 아니라 글로벌로도 확장될 것이다. 적어도 시가총액 1.4조 달러가 또 하나 생길 것이다. 그래도 S&P 500 시가총액의 4.6%밖에 안 되는데, 물론 더 늘어나겠지만, 일단 1.4조 달러라고 가정하자.
그 중 절반은 NVIDIA와 구글이 가져간다고 치자. 나머지 0.7조 달러 중에서 우리가 NVIDIA 진영의 10대 파트너로 참여할 수 있다. NVIDIA 진영의 점유율 10%를 가져간다면 100조원의 기업 가치가 더 생긴다.
현재 현대차는 자동차를 팔고 있다. 연간 순이익 약 13조원을 번다. 그런데 이것은 약간 사양산업이다. 쇠퇴기에 접어든 기업의 상징적인 PER을 5배로 잡으면, 약 65조원 정도의 기업 가치다. 여기에 100조원을 얹히면, 현대차의 시가총액은 65조원에서 165조원으로 가는 과정에 있다.
지금 현대차 시가총액은 90~100조원 사이다. 생각보다 빨리 올랐다. 약간 오버슈팅(overshooting)하는 부분이 있는 것 같다. 한국이 예금 인출 사태 같은 것이 벌어지고, 코스피가 올라가는 것도 국내 기관이 많이 좌우하는 것을 보면, 약간 과열된 면이 있다. CES에서 한 번 보여준 것만으로 갑자기 현대차가 아틀라스(Atlas)의 뭐라고… 사실 한국에 엄청난 유동성이 있다. 기업이나 사람이나 늙으면 현금 유동성이 많아진다. 그런 것들이 폭발하는 것 같다. 심지어 빚을 내서라도 들어가는 사람들이 많다.
그러나 저 기업 가치가 맞다면 조금 더 갈 여지는 있다. 강연자는 “가는 길에 있다고 생각합니다. 너무 빨라서 그렇지”라고 정리한다. 장기적으로는 현대차가 오가닉 그로스(organic growth), 즉 계속 장기 성장 스토리를 유지할 수 있는 기업이라는 평가다.
NVIDIA vs Tesla: 누가 이길 것인가
테슬라와 NVIDIA 진영의 경쟁력을 비교해보자. 테슬라는 모든 것을 갖고 있다. 전기차, 자율주행, 그리고 위성 자율주행 데이터가 있다. 그것을 피드백시켜서 로봇을 똑똑하게 만들어본 경험이 있다. 제일 먼저 해본 업체다. 그리고 진화시킨 내용을 다른 로봇에 공유하는 OTA(Over-The-Air) 업데이트도 가장 먼저 해봤다.
그런데 테슬라가 그동안 해온 방식과 보유한 데이터가 진화시키기에 편할까? 강연자는 의문을 제기한다. 전기차가 돌아다니면서 얻은 데이터는 특정 상황 속에서, 공정 속에서 얻은 것이 아니다. 너무 제너럴(general)하다. 일반적인 환경이다. 어떤 특정한 환경 속에서 한 것이 아니기 때문에, 테슬라는 오히려 범용 휴머노이드로 집중할 것이다. 집사 같은, 사람의 일을 대충 해줄 수 있는 로봇으로 간다.
반면 NVIDIA 진영은 현대차도 있고, 삼성전자도 있고, 두산에너빌리티도 있다. 굉장히 다양한 데이터를 많이 갖고 올 수 있다. 물론 현대차는 현대차 나름대로, 삼성전자는 삼성 나름대로 하겠지만, 공통적인 부분도 있다. NVIDIA의 시뮬레이션 플랫폼이 훨씬 더 테슬라보다 다양한 데이터를 갖고 있을 것이고, 더 진화를 잘 시킬 수 있을 것이다.
강연자가 NVIDIA를 믿는 이유는 과거 경험 때문이다. 2021년 NVIDIA를 추천했을 때 이후 반토막 났다. 당시 사람들은 NVIDIA의 CUDA 플랫폼이 표준이 될 거라고 생각하지 못했다. 그러나 강연자는 믿었다. NVIDIA는 계산만 빨리 하는 업체가 아니다. 플랫폼에 들어오는 고객이 원하는 것을 확실하게 맞춰준다. 쿠다라는 프로그램이 누구라도 들어오면 그 사람이 원하는 것을 아주 쉽게 정확하게 맞춰주는, 일타강사와 비슷한 모델이다. Physical AI도 NVIDIA가 그렇게 할 것이다. NVIDIA가 Physical AI에서도 표준이 될 수 있다고 강연자는 확신한다.
NVIDIA가 기본 틀을 만들면, 그것을 갖다가 학습도 하고 쓰면 된다. 현대차도 너무 편하다. 거기만 들어가면 자율주행도 되고 로봇도 쓸 수 있다. 뭐든지 와서 만들 수 있다. 마치 삼성 스마트폰이 구글 안드로이드를 쓰듯이, 일종의 진영이 딱 형성되는 것이다. 과거 구글 안드로이드와 애플 iOS가 싸웠을 때는 애플이 한 우물을 파서 유리했다. 그러나 휴머노이드는 다른 게임이 될 것이다.
마무리: 한국의 골든타임
강연자는 오늘 내용을 다음과 같이 정리한다.
휴머노이드는 사람의 노동력을 대체하는 것이다. 사람처럼 진화시키는 능력이 중요하다. 지금 진화하려면 공정에 대한 도메인 지식이 있어야 하는데, 그것을 가장 많이 알고 있는 나라가 한국이다. 따라서 한국이 인공지능 발전에 가장 먼저, 그리고 가장 크게 수혜를 보는 나라라는 설명이 성립한다.
NVIDIA의 Physical AI는 테슬라가 집에서 빨래하고 설거지하는 용도로 포커싱한다면, NVIDIA 진영은 공장에 들어가서 노동자를 대체하는 용도로 포커싱될 것이다. 테슬라는 범용적인 잡일을 많이 한다. NVIDIA는 자동차 생산 라인, 반도체 생산 라인에서 일하는 전문 로봇이 될 것이다. 비쉽지만 생산성이 있으니 말이 된다. 비싼 공정에 들어가서 쓸 수 있으니까.
현대차 노조가 휴머노이드 배치를 반대한다는 우려도 있다. 그러나 강연자는 명확하게 답한다. “노조가 반대하면 현대차는 그냥 휴머노이드 회사로 가도 되지 않아요?” 만약 현대차가 휴머노이드 솔루션을 도요타나 폭스바겐에 팔았다면? 그들의 생산 공장이 울산보다 더 좋을 것이다. 그러면 현대차 노동자들은 다 집에 가야 한다. 이미 딜레마에 빠진 것이다. 이것은 거의 대세다.
반도체도 지금은 인공지능이 똑똑해지려면 하드웨어, 반도체를 더 써야 한다. 앞으로는 소프트웨어로 계산을 줄일 수도 있지만, 그것은 너무 어렵다. 어떤 보도에서는 3~5년은 걸릴 것이라고 한다. 그때까지는 반도체 공급이 조금 부족하지 않을까 생각한다. 그러나 패권은 어떻게 바뀔지 모른다. DRAMexchange.com 같은 곳에서 반도체 가격 상승세를 계속 보다가, 그것이 꺾이는 신호가 나오면 일단 타고 내려야 안전하지 않을까 생각한다.
중국은 시작은 빠르다. 사람들이 중국이 굉장히 잘 나가는구나 생각하지만, 사회주의가 주는 한계, 진화에서의 더딤은 조심해야 한다. NVIDIA 계열로 중국은 들어가기도 어렵고, 테슬라처럼 혼자 하기엔 벅찰 것이다. 사람이 의욕이 있어야 걸작을 만들고 싶은 마음이 있는데, 중국은 체제가 주는 한계가 있다. ‘좋은 것을 끝까지 만든다’는 것이 ‘내 것이 아닌데 내가 왜 해야 되지?‘로 귀결된다.
지금까지 중국이 잘했던 것들을 돌이켜보면, 배터리, 태양광, 전기차… 이것들은 다 커머디티(commodity)다. 단순한 것이다. 진화시킬 필요가 없는 것이다. 중국 철학은 일단 대량 생산을 통한 규모의 경제에서 크게 벗어나지 못한다. 잘하면 오히려 중국의 휴머노이드는 테슬라와 경쟁할 수 있겠다. 테슬라는 약간 하이엔드로 가고, 중국은 약간 로우엔드로 가는 것이다.
일본은 실패를 싫어하니까 휴머노이드는 별로 내켜하지 않는다. 그러나 로봇 관련 부품에서는 일본 업체들, 파낙, 야스카와, 나브테스코, 하모닉 드라이브 시스템즈가 전혀 관련 없어 보이지만 사실은 휴머노이드 관련 꽤 많은 도메인을 갖고 있다. 이를 무시하지 말자. 센서에서 니타, 하니스에서 암페놀과 TE 커넥티비티도 주목할 만하다.
NVIDIA 연합군과 테슬라가 경쟁할 때는, 로봇의 진화가 상황 속에서 인식해야 하는 것이니까, 여러 가지 공정을 섭렵하는 NVIDIA 진영이 유리할 것이다. NVIDIA 입장에서는 생태계를 한 번 만들면 그 생태계가 다 내 칩을 쓴다. 그렇게 확장하는 것이다. 쿠다를 했듯이.
현대차는 그동안 자율주행이 없다, 소프트웨어가 너무 약하다는 지적을 많이 받았다. 그러나 자율주행은 데이터가 있어야 한다. NVIDIA가 데이터를 어떻게 주겠는가? 자율주행은 테슬라가 워낙 많이 했다. 데이터가 다르다. 그래서 굳이 그런 것까지 해야 되나 싶다. 그보다는 현대차가 갖고 있는 공정 속 노하우, 그런 것을 엔비디아에 일부 주면서도 자동차 공정 속에서는 가장 넘버원이 되는 도메인 지식을 계속 보유할 수 있을 것이다.
강연자는 현대차 주식을 갖고 있다고 밝혔다. 너무 빨리 올랐지만, 장기적으로는 가는 길에 있다고 본다. 현대차는 로봇도 만들 수 있고, 몸도 만들고, 데이터도 주고, 그것을 써서 직접 활용도 한다. 휴머노이드가 자동차 공정 속에서 일하는 완성품을 만드는 것은 현대차다. 자동차보다 나중에 로봇을 파는 게 더 많아질 수도 있다.
1970~80년대 한국이 죽기살기로 뛰며 배운 공정학과 엔지니어링이, 지금 Physical AI 시대에 가장 필요한 기술이 되었다. “보아라 하늘 높이 치솟는 꿈을, 들어라 젊은이 가슴 힘찬 고동을”이라는 현대차 사가의 정신이, 2026년 지금, 100조원의 숨겨진 가치로 현실화되고 있다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 현대차에 숨겨진 100조원의 가치 (한동대학교 김학주 교수) |
| 채널 | 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 |
| 리포트 작성 | 2026-02-13 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
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