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[GA Articla Vol.01] 로봇 전쟁의 서막: 왜 On-Device AI에 주목해야 하는가? 

‘생각’을 넘어 ‘행동’하기 시작한 로봇

로봇, 그리고 AI.

최근 몇 년 동안 지구 상에서 가장 많이 듣는, 혹은 적어도 한번은 들어볼 수밖에 없는 주요 키워드들일 것입니다. 이 두가지의 기술은 완전히 새롭진 않지만 이제 모두에게 영향을 줄 수 있는 상태가 되었습니다. 현재의 로봇 시장은 어떤 상황일까요?

테슬라(Tesla)의 옵티머스(Optimus)를 필두로 한 글로벌 로봇 전쟁이 본격화되고 있습니다. 특히 CES 2026 현장에서 공개된 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)의 아틀라스(Atlas)는 현재 로봇 기술이 도달한 수준을 상징적으로 보여준 사례였습니다.

우리가 생각하던 로봇의 단점들이 보완되고 움직임과 실행 동작들이 더 부드럽고 세분화되어 진정 우리가 생각하던 휴머노이드의 모습을 하고 있었습니다. AI가 발전하고 그에 알맞게 다양한 주변 기술들이 발달하면서 로봇이라는 존재가 더 이상 SF 영화에서 보던 그런 모습을 뛰어넘고 있습니다.

이제 로봇은 단순한 연구실 안의 실험 결과물을 넘어, 현실에서 판단하고 행동하는 ‘물리적 실체’로 빠르게 진화하고 있습니다.

폭발하는 로봇 시장, 그리고 ‘피지컬 AI’의 부상

로봇 시장 성장 

글로벌 로봇 시장은 이제 본격적인 성장 구간에 들어섰습니다. 2024년 약 532억 달러 규모였던 시장은 연평균 16.35%(CAGR)씩 성장하여 2033년에는 약 1,787억 달러까지 확대될 전망입니다(출처: IMARC). 

[그림 1] 글로벌 로봇 시장 전망 2024-2033 (출처: IMARC, 관악아날로그 재구성)

세부 시장을 보면 흐름은 더 뚜렷해집니다. 
 서비스 로봇은 약 19.8%, 협동 로봇(Cobot)은 무려 35.7%의 CAGR이 예상됩니다. 
산업용 로봇 역시 제조 자동화 수요에 힘입어 장기적인 성장이 지속될 전망입니다.
 공장, 물류센터, 병원, 상업 공간 등 다양한 산업 현장에 지능을 내장한 기계가 본격적으로 배치되기 시작하였습니다. 마치 초기 슈퍼컴퓨터가 일부 랩실에만 접근 가능하다가 PC 컴퓨터의 보급이 된 것과 유사하게요.

패러다임의 전환: 단순 기계에서 ‘피지컬 AI’로

과거의 로봇이 정해진 궤도에 따라 반복 작업을 수행하는 ‘장치’였다면, 오늘날의 로봇은 전혀 다른 차원의 ‘피지컬 AI(Physical AI) 플랫폼’으로 진화하고 있습니다. 

인간이 오감을 통해 세상을 인지하듯, 최신 로봇은 수십 개의 센서를 유기적으로 연결해 물리적 환경을 스스로 학습하고 판단합니다. 

12. 시각(Vision): RGB·Depth 카메라 → 초당 수십~백 프레임
13. 거리/환경(Distance): LiDAR, 초음파 → 수백만 개의 포인트 클라우드
14. 동작(Motion): IMU, 토크 센서 → 가속도·관절 상태 실시간 측정
15. 상태(Environments): BMS, 가스·미세먼지 센서 → 시스템 및 환경 모니터링
16. 접촉 및 압력(Tactile): 촉각 센서, 압력 감지 → 물체 파지 및 접촉 제어

이처럼 로봇의 감각과 판단 구조가 확장되면서, 로봇은 이제 AI가 현실 세계에서 직접 몸을 갖고 움직이는 능동적인 시스템으로 변화하고 있습니다. 

[그림 2] 피지컬 AI의 감각 구조 (출처: 생성형 AI 제작 이미지)

엣지 AI의 필연성 

하지만 이러한 진화는 역설적으로 새로운 과제를 만들어냅니다. 피지컬 AI가 고도화될수록 처리해야 할 데이터가 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 로봇에게 있어 데이터 처리는 단순한 정보 저장을 넘어 ‘안전’과 직결됩니다. 밀리초(ms) 단위의 연산 지연이 곧 장애물 충돌이나 안전사고로 이어지기 때문입니다. 

결국 이 모든 연산을 중앙 GPU나 클라우드에만 의존하기는 어렵습니다. 통신 지연(Latency)의 한계를 극복하기 위해, 이제 연산은 데이터가 발생하는 센서의 접점, 즉 ‘엣지(Edge)’ 영역으로 분산되고 있습니다.  

엔비디아(NVIDIA)가 차세대 플랫폼에서 엣지 연산 역량을 강조하는 이유도 여기에 있습니다. 로봇이 인간처럼 자연스럽게 행동하기 위해서는 중앙의 ‘뇌’(GPU)뿐 아니라, 각 부위에서 즉각 반응하는 ‘신경계’가 필요합니다. 그리고 그 역할을 담당하는 것이 바로 엣지 AI입니다. 

온디바이스 AI, 로봇 확산을 결정짓는 열쇠 

‘선택’이 아닌 ‘필수’가 된 온디바이스 AI

엣지 영역에서의 실시간 처리가 중요해짐에 따라, 기술의 초점은 이제 온디바이스 AI(On-Device AI)로 모이고 있습니다. 이는 외부 서버의 도움 없이 로봇 기기 자체에서 AI 연산을 수행하는 방식입니다. 로봇의 확산은 온디바이스 AI를 단순한 ‘옵션’이 아닌, 산업의 ‘기본 인프라’로 만들고 있습니다. 

데이터로 확인되는 구조적 전환 

시장 데이터 역시 이러한 변화를 뒷받침합니다. 

글로벌 온디바이스 AI 시장은 2025년 약 107억 달러에서 2033년 약 755억 달러 규모로, 연평균 24.6%라는 가파른 성장세를 보일 것으로 예측됩니다(출처: Grand View Research).

이는 연산 구조가 클라우드 중심에서 디바이스 중심으로 이동하고 있다는 신호입니다. 

미국, 중국, 한국 등 로봇 선도 국가들 역시 엣지 AI 칩셋 내재화와 생태계 주도권 확보를 위해 공격적인 투자를 이어가고 있습니다. 

12. 미국: 전 세계 온디바이스 AI 시장 점유율 약 35%로 1위 유지 중. 테슬라, 엔비디아 등 ‘피지컬 AI’ 선도 기업들이 포진하여 생태계 주도
13. 중국: 화웨이, 샤오미 등 대형 하드웨어 제조사를 중심으로 엣지 AI 칩셋 내재화에 공격적 투자. 아시아 태평양 지역 성장의 핵심 축.
14. 한국: 아시아 태평양 지역 내 가장 빠르게 성장하는 시장. (2033년 약 30억 달러 전망) 세계적인 반도체 제조 역량과 제조/로봇 산업의 강점이 결합하여 가장 가파른 확장세를 보임. 

[그림 3] 글로벌 온디바이스 AI 시장 전망 2024-2033 (출처: GrandViewResearch, 관악아날로그 재구성)

로봇 산업이 온디바이스 AI에게 요구하는 것

로봇이 산업 인프라로 확장되기 위해서는, 온디바이스 AI가 단순한 성능을 넘어 다음의 세 가지 조건을 충족해야 합니다. 

1. 현장의 자율적 판단 (Autonomy): 네트워크 단절이나 지연이 사고로 이어지지 않도록 기기 스스로 즉각적인 제어 루프를 완성할 수 있어야 합니다.
2. 대량 보급을 위한 경제성 (Scalability): 고가의 GPU 대신 용도에 최적화된 저전력 설계와 합리적인 제조 단가(BOM)를 확보하여 수만 대 단위로 확산될 수 있어야 합니다. 
3. 유연한 환경 확장성 (Versatility): 공장부터 가정까지 저마다 다른 센서 구성을 수용하고, 다양한 로봇 구조에 유연하게 이식될 수 있는 ‘구조적 유연성’을 갖춰야 합니다. 

‘중추신경’에서 ‘말초신경’으로 – 설계의 전환 

위의 조건들은 결국 “말단 분산 처리 구조로의 전환”이라는 하나의 방향으로 수렴합니다. 이를 실제 설계로 구현한다면, 다음과 같은 기준으로 구체화됩니다. 

1. 데이터 1차 처리: 방대한 원천 데이터를 모두 중앙으로 전송하는 대신, 말단에서 유의미한 정보만 선별해 상위 프로세서의 부하를 줄여야 합니다. 
2. 지능형 전력 효율: 단순한 저전력을 넘어, 소모 전력 대비 도출하는 지능적 결과의 양(Intelligence per Watt)을 극대화하여 로봇의 가동 시간을 확보해야 합니다.
3. 아날로그 친화성: 초음파, 토크 등 물리 신호를 읽는 아날로그 인터페이스와 AI 연산부가 밀접하게 결합되어 노이즈를 최소화하고 정밀도를 높여야 합니다. 
4. 실시간성과 신뢰성: 네트워크 상태와 무관하게 예측 가능한 시간 내에 반드시 결과를 도출하는 ‘확정적 응답 구조’를 갖춰야 합니다. 
5. 양산 최적화: 연구 단계에서의 고사양 설계가 아니라, 실제 시장의 단가와 공정 조건을 만족하는 상용화 가능한 구조여야 합니다. 

관악아날로그가 제안하는 엣지 인텔리전스 

성능 경쟁을 넘어, ‘경로 설계’의 문제로 

관악아날로그는 “얼마나 많은 연산을 하느냐”보다 “센서에서 판단까지의 경로를 얼마나 단순화 하느냐”에 집중합니다. 로봇의 현장 문제는 대부분 중앙이 아닌 시스템의 말단에서 발생하기 때문입니다. 아날로그 신호를 지연 없이 지능으로 연결하는 ‘경로의 효율성’이 우리 설계의 출발점입니다. 

로봇의 말초신경, GW2120

[그림 4] 관악아날로그의 온디바이스 AI: GW2120 (출처: 생성형 AI 제작 이미지)

GW2120은 거대한 중앙 두뇌를 대체하는 것이 아니라, 로봇의 말초 영역에서 신호를 선별하고 즉각 응답하는 ‘보조 지능 노드(Auxiliary Intelligence Node)’ 역할을 수행합니다. 이를 통해 상위 프로세서의 부담을 줄이고 전체 시스템을 ‘분산형 신경계’로 전환하는 핵심 전략을 제시합니다. 

대량 보급 시대를 앞당기는 확산형 아키텍처

로봇 산업이 대량 보급 단계로 진입할수록 다양한 스펙을 가진 제품과 특화 제품 및 다양한 가격대의 AI 제품들이 시장에 등장하게 되지만, 가장 중요한 것은 ‘확산 가능성(Scalability)’입니다. 관악아날로그는 말단의 구조를 최적화하여 중앙 집중적 구조에 부하를 줄이고 효율화하는 방식으로 로봇 대중화 시대를 준비하고 있습니다. 진정한 On-Device AI에 대한 고민의 산물인 GW2120을 활용해 보시길 추천드립니다.

결론

미래 로봇의 차별점은 강력한 두뇌가 아니라, 얼마나 효율적인 신경계를 가졌는가에 달려 있습니다. 관악아날로그는 아날로그 데이터를 지능으로 연결하는 가장 효율적인 구조를 설계하며, 로봇이 더 안전하고 자유롭게 세상과 상호작용하는 미래를 앞당깁니다. 

아날로그와 디지털이 공존하는 세상에서 관악아날로그는 AI 및 로봇 생태계의 가치를 극대화하는 데 전력을 다하고 있습니다. 우리는 반도체 전 영역을 아우르는 기술 혁신을 통해 지속 가능한 밸류체인을 구축하고, 산업의 끊임없는 진화를 이끄는 여정을 멈추지 않을 것입니다.

Appendix

참고자료 출처

South Korea On-Device AI Market Size & Outlook, 2033

On-Device AI Market Size & Share | Industry Report, 2033

Robotics Market Size, Share, Growth Research Report, 2033