최근 인공지능(AI)의 가장 큰 기회는 소프트웨어 영역을 넘어 물리적 세계로 이동하고 있습니다. 과거 AI는 주로 디지털 작업 자동화에 집중했지만, 이제는 재료 과학, 신약 개발, 청정 에너지 등 실제 물리적 환경과 관련된 분야에서 혁신적인 발견 도구로 활용되고 있습니다. 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 과학자들은 AI를 이용해 새로운 물질을 설계하고, 복잡한 생물학적 과정을 모델링하며, 실험 과정을 최적화하고 있습니다.
이러한 변화는 수치로도 확인됩니다. 유럽의 첨단 재료 스타트업들은 올해 이미 30억 유로를 유치하며 작년 전체 투자액(16억 유로)을 크게 넘어섰고, 신약 개발 스타트업 역시 올해 40억 유로를 유치하며 작년 기록(47억 유로)을 추월할 것으로 예상됩니다. CuspAI의 공동 창업자 겸 CEO 채드 에드워즈(Chad Edwards)는 “경제 활동의 상당 부분이 물리 경제에서 발생하며, 그 기회 공간은 언어 모델 분야에서 본 것보다 훨씬 크다”고 강조합니다. 물리 세계에서의 AI는 단순히 통계적 패턴을 찾는 것을 넘어, 물리 법칙에 대한 근본적인 이해를 모델에 내재화하는 것이 중요합니다. 이는 AI가 물리적으로 실현 가능한 범위 내에서 새로운 물질이나 항체를 설계하도록 돕습니다.
물리 세계에 AI를 적용하는 것은 디지털 소프트웨어에 비해 느리고 비용이 많이 드는 실험 과정 때문에 어려움이 있었습니다. 소프트웨어는 코드를 실행하고 결과를 즉시 확인할 수 있지만, 물리적 실험은 피드백 루프가 훨씬 길기 때문입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 AI 모델은 물리적 제약 조건을 신경망에 직접 통합해야 합니다. 또한, 이러한 시스템을 구축하고 실제 환경에 배포하기 위해서는 강력한 과학적 도메인 지식과 뛰어난 엔지니어링 역량, 그리고 인프라 구축이 필수적입니다. AI를 단순히 기존 프로세스에 ‘덧붙이는’ 방식이 아닌, 처음부터 AI를 중심으로 새로운 워크플로우를 설계하는 ‘과정을 바꿀 용기’가 필요하다는 것이 전문가들의 공통된 의견입니다.
궁극적으로 AI는 인간 전문가를 대체하기보다, 그들의 시간을 절약해주고 역량을 강화하는 도구가 될 것입니다. 과학자들은 방대한 문헌을 수동으로 검토하거나 반복적인 실험을 수행하는 대신, AI의 도움을 받아 훨씬 빠르게 정보를 탐색하고 새로운 가설을 검증할 수 있습니다. 미래에는 AI가 클라우드 데이터센터를 넘어 물리적 엣지 디바이스에 직접 통합되어, 더욱 광범위하고 분산된 환경에서 ‘보이지 않는 층(invisible layer)’처럼 작동하며 실제 세상의 문제 해결에 기여할 것으로 전망됩니다.