인공지능은 이제 모니터 화면 속의 챗봇이나 소프트웨어 도구를 넘어, 물리적 세계에서 직접 행동하고 판단하는 핵심 인프라로 자리 잡고 있습니다. 최근 몇 년간 생성형 AI가 텍스트와 이미지를 생성하는 데 집중했다면, CES 2026에서 확인된 AI의 발전은 가상 공간을 벗어나 로봇, 자동차, 가전 등 실제 하드웨어에 깃들어 물리적 법칙을 이해하고 자율적으로 과업을 수행하는 수준으로 도약했습니다.
특히 Nvidia의 Alpamayo나 LG의 클로이드(CLOiD) 같은 기술은 각기 다른 방식으로 AI의 물리적 구현을 혁신하고 있습니다. Nvidia는 자율주행과 로보틱스를 위한 추론 기반 모델을 통해 기계가 복잡한 시나리오를 인간처럼 이해하도록 돕고, 삼성과 LG는 가전제품이 서로 연결되어 집안일을 알아서 처리하는 ‘제로 레이버 홈’을 현실화하고 있습니다.
이번 글에서는 CES 2026에서 나타난 AI의 진화 흐름을 하드웨어와 소프트웨어 관점에서 정리하고, 이것이 왜 단순한 기술 발전을 넘어선 패러다임의 전환인지 함께 살펴보겠습니다.
물리적 AI 시대로의 진입
AI의 역사는 일반적으로 소프트웨어 알고리즘의 발전과 함께해왔지만, CES 2026은 AI가 하드웨어와 결합하여 물리적 세계로 나오는 원년이 되었습니다. Nvidia의 CEO 젠슨 황은 이를 “물리적 AI의 시대”라고 선언하며, 로봇과 자율주행차량이 가상 시뮬레이션을 통해 학습하고 현실 세계에서 작동하는 생태계가 구축되었음을 알렸습니다.
이러한 변화는 단순한 기술적 과시가 아니라, 산업 현장과 가정 내의 실질적인 문제를 해결하기 위한 필연적인 발전 방향입니다. 과거에는 로봇이 정해진 경로만 움직였다면, 이제는 AI가 주변 환경을 인식하여 추론하여, 행동하는 단계에 이르렀습니다.
AI를 뒷받침하는 차세대 하드웨어(HW)
물리적 AI가 가능해진 배경에는 하드웨어의 비약적인 발전이 있습니다. 특히 엣지 디바이스에서 AI를 직접 구동할 수 있는 고성능 칩셋과 로보틱스 기술이 두각을 나타내고 있습니다.
온디바이스 AI 칩셋의 진화
클라우드에 의존하지 않고 기기 자체에서 AI를 처리하기 위해 인텔의 '팬서 레이크(Panther Lake)', AMD의 '라이젠 AI 400 시리즈', 퀄컴의 '스냅드래곤 X2 플러스' 등이 등장했습니다. 이들은 NPU 성능을 극대화하여 개인 PC와 모바일 기기에서도 AI를 사용하는 주요 기능인 실시간 통역, 영상 편집, 보안 기능을 지연 없이 수행하게 합니다.
휴머노이드 로봇의 상용화
보스턴 다이내믹스의 아틀라스는 현대차 공장에 투입되어 부품을 옮기는 등 실제 노동을 수행할 준비를 마쳤으며, LG전자의 클로이드는 가정 내에서 요리를 돕거나 빨래를 개는 등 섬세한 가사 노동을 수행하는 로봇으로 등장했습니다. 이는 로봇이 단순한 볼거리가 아닌, 노동력을 대체하고 보조하는 실질적 도구로 자리 잡았음을 의미합니다.
AI 정의 자동차
모빌리티 분야에서는 소프트웨어 정의 자동차를 넘어 AI가 주행의 중심이 되는 흐름이 나타났습니다. Nvidia의 Alpamayo 플랫폼은 드문 주행 상황까지 스스로 추론하여 해결하는 자율주행의 두뇌 역할을 하며, 소니-혼다 모빌리티의 'AFEELA'는 차량을 단순한 이동 수단이 아닌 지능형 엔터테인먼트 공간으로 재정의했습니다.
행동하는 소프트웨어: 에이전틱 AI
하드웨어가 몸체라면, 이를 움직이는 소프트웨어는 단순한 챗봇을 넘어 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’로 진화했습니다. 기존 LLM이 사용자의 질문에 답하는 것에 그쳤다면, 에이전틱 AI는 사용자의 의도를 파악하고 여러 기기를 제어하여 복잡한 작업을 완수합니다.
초개인화된 비서
레노버와 모토로라가 공개한 '키라'는 PC와 스마트폰을 넘나들며 사용자의 행동 패턴을 학습하고 필요한 작업을 제안하는 '슈퍼 에이전트' 역할을 수행합니다.
가전의 오케스트레이션
삼성전자의 '컴패니언' 비전과 LG전자의 '감성 지능'은 집안의 모든 기기가 서로 소통하며 집안일을 조율합니다. 예를 들어, 냉장고가 식재료를 인식해 레시피를 오븐에 전송하고, 세탁기가 종료되면 건조기 코스를 자동으로 설정하는 식입니다.
보안의 내재화
AI가 생성하는 데이터가 많아질수록 보안 위협도 커집니다. 이에 삼성전자는 양자 컴퓨터의 해킹 위협에도 안전한 하드웨어 보안 칩 'S3SSE2A'를 선보이며 소프트웨어의 보안 한계를 하드웨어 레벨에서 보완하고 있습니다.
단순 연결을 넘어선 AI의 미래
그러나 모든 AI 하드웨어와 소프트웨어가 완벽한 것은 아닙니다. CES 2026에서 드러난 한계점과 과제도 분명 존재합니다.
데이터 프라이버시 문제
온디바이스 AI가 확산되고 있지만, 여전히 많은 기기가 데이터를 수집하고 분석합니다. 사용자의 일거수일투족이 기록되는 상황에서 개인정보 보호는 기술적 완성도만큼이나 중요한 과제가 되었습니다.
전력 소비와 지속 가능성
AI 구동을 위한 고성능 칩과 데이터 센터는 막대한 전력을 소모합니다. 이에 따라 전력 효율성을 높인 칩셋과 지속 가능한 에너지 솔루션(예: 비트코인 채굴 열을 활용한 온수 히터 등)에 대한 고민도 함께 이루어지고 있습니다.
마무리
CES 2026은 AI가 더 이상 미래의 기술이 아니라 현재의 인프라임을 증명했습니다. 프로그래밍 분야에서 AI 코드 어시스턴트가 개발자의 생산성을 높였듯이, 이제 물리적 AI와 에이전트 서비스는 우리의 일상과 산업 현장에서 반복적인 노동을 줄이고 인간의 가능성을 확장하는 도구로 자리 잡고 있습니다.
우리는 이제 AI가 탑재된 기기를 단순히 사용하는 것을 넘어, AI가 물리적 공간에서 우리와 협업하는 시대를 맞이하게 되었습니다. 하드웨어의 지능화와 소프트웨어의 능동적 행동이 결합된 이 새로운 생태계는 앞으로 우리의 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 변화시킬 것입니다.
