해외의 한 훈련 센터에서 작업자가 단순 반복 동작을 수행하고 그 모습이 카메라에 기록된다. 이 영상은 휴머노이드(인간의 형태를 닮은 로봇)를 학습시키기 위한 데이터셋으로 전환된다. 원격으로 로봇을 조종하는 텔레오퍼레이션(원격 조작 기술) 방식의 데이터 수집도 동시에 진행된다.

휴머노이드 학습과 중국 모델의 무료 배포 전략

현재 AI 산업은 텍스트 기반의 LLM(거대 언어 모델)을 넘어 물리적 환경으로 확장하고 있다. AI 기업들은 외부 세계를 이해하는 월드 모델(외부 세계의 물리적 법칙을 이해하는 시스템)을 구축해 AI를 실제 환경에 투입하려 한다. 군사 분야에서는 생성형 AI가 정보 공유와 살상 결정 과정에 직접 참여하며 지휘관의 의사결정을 보조한다.

보안 위협도 구체화되었다. AI를 이용한 해킹과 스캠(사기 행위)의 진입 장벽이 낮아졌으며, Grok을 통한 비동의 성적 이미지 생성이나 국가 차원의 프로파간다(정치적 선전)에 딥페이크(인공지능으로 만든 가짜 영상이나 이미지)가 활용되고 있다. 기술적 진화 측면에서는 브라우저 제어나 코드 작성을 넘어 여러 AI가 협력하는 멀티 에이전트(여러 AI가 팀을 이뤄 복잡한 목표를 달성하는 체계) 시스템이 등장했다.

중국 연구소들은 프런티어 모델(최첨단 성능을 가진 AI 모델)을 무료로 공개하는 전략을 취하고 있다. 이를 통해 글로벌 개발자들의 신뢰를 얻고 생태계를 확장하고 있다. 학계와 기업은 자율적으로 연구를 수행하는 AI 코사이언티스트(자율적으로 연구 과제를 수행하는 AI 협력자)를 개발해 과학적 발견의 속도를 높이고 있다. 반면 예술가와 노동조합을 중심으로 한 AI 개발 반대 운동이 전 세계적으로 확산되는 추세다.

디지털 지능의 물리적 확장과 생태계 주도권 경쟁

주목할 점은 AI의 진화 방향이 단순한 지능의 고도화에서 물리적 실체와의 결합으로 이동하고 있다는 사실이다. 기존 LLM이 텍스트 데이터의 통계적 학습에 의존했다면, 휴머노이드 학습은 인간의 움직임이라는 물리적 데이터를 필요로 한다. 이는 AI가 가상 세계의 언어 모델에서 현실 세계의 행동 모델로 진화하고 있음을 의미한다.

반면 중국의 무료 배포 전략은 기존 미국 중심의 유료 구독 모델과는 정반대의 경로를 걷는다. 수익성보다는 표준 선점과 개발자 확보라는 전략적 이득을 우선시한 결과다. 이는 향후 AI 인프라의 기초가 되는 파운데이션 모델(다양한 작업에 적용 가능한 기본 AI 모델)의 주도권이 어디로 향할지를 결정짓는 변수가 된다.

그러나 기술적 진보와는 별개로 사회적 저항과 보안 위협이라는 비용이 동시에 증가하고 있다. 군사적 활용과 딥페이크의 무기화는 AI의 효율성이 곧 위험의 증폭으로 이어지는 인과관계를 보여준다. 단일 에이전트가 수행하던 단순 작업이 멀티 에이전트의 협업 체계로 바뀌는 것은 생산성 향상을 가져오지만, 동시에 통제 불가능한 자율성의 영역을 넓히는 결과를 초래한다.

AI의 전장은 이제 텍스트 생성의 효율성을 넘어 물리적 실체와 국가 간의 영향력 확보라는 생태계 생존 게임으로 옮겨갔다.