NC AI·포스코DX, 로봇 두뇌 RFM 공동개발…피지컬AI 본격화

왜 NC AI와 포스코DX가 손을 잡았을까?

NC AI와 포스코DX가 5월 29일 로봇 파운데이션 모델(RFM) 공동 개발 MOU를 체결했다. AI 모델 회사와 산업 자동화 강자가 만나 산업현장용 '피지컬 AI 두뇌'를 만들겠다는 시도다. 시각·언어·행동을 통합한 VLA(Vision-Language-Action) 모델과 디지털 트윈 시뮬레이션을 결합해, 기존 룰 기반 산업용 로봇이 처리하지 못하던 비정형·고위험 작업까지 자동화한다는 목표다. 엔비디아 GR00T, 코베리언트 RFM-1이 글로벌 표준을 잡아가는 가운데 K-피지컬AI 진영이 처음으로 본격적 양산 협력 카드를 꺼낸 셈이다.

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피지컬 AI는 왜 지금 폭발하고 있나?

피지컬 AI는 대규모 언어모델(LLM)이 텍스트 세계에서 이룬 도약을 물리 세계로 확장하는 흐름이다. 2026년 중반 시점에서 모든 메이저 AI 랩이 자체 로봇 파운데이션 모델을 보유하고 있고, 잘 펀딩된 스타트업들이 '피지컬 AI의 오픈AI' 자리를 두고 경쟁한다. 핵심 기술은 카메라 이미지와 자연어 지시를 입력받아 로봇 모터 명령으로 변환하는 VLA 모델이다.

NC AI는 올해 2월 정보통신기획평가원(IITP) 국책과제 '월드 파운데이션 모델 기술개발'을 따내며 'K-피지컬AI 얼라이언스' 컨소시엄을 출범시킨 바 있다. 삼성SDS·롯데이노베이트·한화오션 등 53개 기관이 참여한 이 얼라이언스의 한 축이었던 포스코DX와의 이번 양자 협약은 컨소시엄 출범을 양산 단계로 끌어내리는 후속 조치 성격이 강하다.

Korea's NC AI and POSCO DX have signed an MOU to co-develop a Robot Foundation Model (RFM), expanding the K-Physical AI Alliance — Korea's national consortium — into a concrete production-stage partnership amid a global race led by Nvidia GR00T and Covariant RFM-1.

양사는 무엇을 어떻게 나눠 맡나?

협약의 핵심은 역할 분담이다. NC AI는 VLA 모델 최적화와 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축에 집중한다. 가상환경에서 AI 모델을 검증해 로봇의 상황 인지·자율 판단 성능을 끌어올리겠다는 것이다. 포스코DX는 로봇자동화센터를 중심축으로 이기종 로봇 운영 플랫폼, 시뮬레이션 기반 검증, 표준화 모델 구축을 담당한다.

협업 영역은 로봇 파운데이션 모델 공동 연구, VLA 모델 최적화, 디지털 트윈 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 지능화 기술 검증, 운영 안정화·기술 지원 등 5개로 정리된다. 기존 산업용 로봇이 사전 정의된 작업만 반복하던 한계를 벗어나, 작업물 위치 편차나 장비 간 인터페이스 차이 같은 현장 변동 요소에도 유연하게 대응하는 범용 로봇을 구현한다는 청사진이다.

NC AI focuses on VLA model optimization and digital-twin simulation, while POSCO DX handles heterogeneous robot operations, validation, and standardization through its Robot Automation Center — together covering five collaboration domains from R&D to production support.

왜 RFM이 로봇의 '챗GPT 모먼트'로 불리나?

글로벌 시장은 이미 RFM 양산 단계로 진입했다. 2026년 코베리언트의 RFM-1, 덱스터리티의 로봇 팔레타이징 시스템은 파일럿을 넘어 풀필먼트 센터의 실양산에 투입돼 있다. 엔비디아는 GTC 2026에서 아이작 GR00T N1.6과 N1.7을 공개했고, LG전자·뉴라 로보틱스·애지봇이 이를 도입한다고 발표했다. 젠슨 황은 차세대 GR00T N2가 기존 VLA 모델 대비 새로운 환경에서의 작업 성공률이 2배 이상 높다고 예고했다.

학습 데이터 규모도 폭증한다. 앤트그룹이 1월 공개한 링봇-VLA는 9종의 양팔 로봇 임바디먼트에서 수집한 텔레오퍼레이션 데이터 약 2만 시간으로 학습됐다. 단일 모델을 다양한 로봇 몸체에서 학습시키는 '교차 임바디먼트(Cross-Embodiment) 학습'이 RFM의 가장 큰 언락(unlock)으로 꼽힌다. 엔비디아 로보틱스 개발자 커뮤니티 200만 명과 허깅페이스 1,300만 글로벌 AI 개발자 커뮤니티가 결합되며 오픈 생태계 또한 빠르게 두꺼워지고 있다.

Global RFM deployment is already in production — Covariant RFM-1 and Dexterity's palletizing run in real fulfillment centers, Nvidia's GR00T N1.7 ships with LG, NEURA, and Agibot, and Ant Group's LingBot-VLA trained on roughly 20,000 hours of bimanual data across nine robot embodiments.

K-피지컬AI는 글로벌 경쟁에서 살아남을까?

포스코DX는 포스코그룹의 제철소 물류·고로 작업 등 '고위험·고강도' 현장을 그대로 데이터 양산 거점으로 보유한 사업자다. 실제 포스코그룹은 일본 야스카와와 협력해 산업용 로봇 현장 확산을 진행 중이며 휴머노이드 로봇 도입도 검토하고 있다. 데이터 확보가 RFM 경쟁력의 핵심인 만큼, 포스코그룹 사이트는 글로벌 빅테크가 쉽게 복제할 수 없는 한국형 학습 데이터 풀이 될 가능성이 크다.

다만 우려도 있다. 엔비디아·구글·앤트그룹이 이미 공개한 오픈 VLA 모델들과 정면 경쟁하기에는 K-진영의 GPU 인프라와 모델 파라미터 규모가 크게 부족하다. 정부 국책과제 단위 자금이 글로벌 빅테크의 분기 R&D 투자 규모에 미치지 못한다는 점도 한계다. 이번 NC AI-포스코DX 협력의 성패는 '범용 LLM 경쟁'이 아니라 '한국형 산업 데이터를 활용한 도메인 특화 RFM'이라는 좁고 깊은 전략에서 결정될 전망이다.

Korea's edge lies in proprietary high-stakes industrial data from POSCO's steel mills — a moat global hyperscalers cannot easily replicate — but the K-Physical AI camp still trails Nvidia and Google on GPU infrastructure and model scale, making domain-specialized RFM the more realistic battleground than general foundation models.

이 협약을 어떻게 해석해야 할까?

이번 협약을 단순한 'AI 회사+SI 기업' 양해각서로 보면 본질을 놓친다. 실제 본질은 한국 산업계가 처음으로 글로벌 RFM 표준 경쟁에 데이터 주권 카드를 들고 들어가는 신호다. 엔비디아 GR00T가 휴머노이드 중심으로, 코베리언트가 풀필먼트 중심으로 시장을 선점하는 동안 한국은 제철·중화학·조선 같은 무거운 산업의 비정형 데이터를 보유하고 있다. 이 데이터는 미국·중국 빅테크가 쉽게 수집할 수 없다.

특히 포스코DX가 보유한 포스코그룹 사이트는 글로벌 표준 데이터셋에 없는 '고온·고압·다종 장비' 환경의 시계열 데이터를 양산할 수 있다는 점에서 가치가 크다. NC AI가 게임 도메인에서 축적한 강화학습·시뮬레이션 기술과 결합되면, 적어도 중공업 RFM 영역에서는 글로벌 빅테크 대비 의미 있는 차별화가 가능하다. 다만 성공의 전제는 두 가지다. 첫째, 단순 PoC가 아닌 실제 양산 라인 적용을 통해 데이터 플라이휠을 돌리는 것. 둘째, 개발한 RFM을 포스코 그룹사 외부로 라이선싱해 글로벌 표준 후보로 띄우는 것. 이 두 조건을 충족할 때 비로소 K-피지컬AI는 슬로건을 넘어 산업 전략이 된다.

This deal is less about a single MOU and more about Korea's first serious bid for data sovereignty in the global RFM race — POSCO's heavy-industry sites offer training data that Nvidia and Covariant cannot easily replicate, but success hinges on production-line deployment and licensing the model beyond the POSCO group.

자주 묻는 질문

Q. RFM(Robot Foundation Model)이 정확히 무엇인가요?

로봇 파운데이션 모델은 대규모 멀티모달 학습 데이터로 사전 훈련된 범용 로봇 두뇌입니다. 시각·언어·행동을 하나의 신경망에서 통합 처리해, 별도 재학습 없이도 새로운 환경과 작업에 적응할 수 있는 것이 특징입니다. LLM이 텍스트에서 한 일을 물리 세계에서 수행하는 모델이라고 보시면 됩니다.

Q. NC AI와 엔씨소프트는 어떤 관계인가요?

NC AI는 엔씨소프트가 AI 연구개발 역량을 분사해 설립한 자회사 성격의 AI 전문기업입니다. 게임 개발 과정에서 축적한 자연어처리·강화학습 기술을 산업 AI로 확장하고 있으며, 본사는 판교에 위치합니다.

Q. 디지털 트윈이 왜 RFM 개발에 필수적인가요?

실제 로봇으로 모든 학습 데이터를 수집하면 비용·시간·안전 문제가 큽니다. 디지털 트윈은 현실을 정밀하게 모사한 가상환경에서 수백만 번의 시뮬레이션 학습을 가능하게 합니다. 엔비디아 아이작 심, NVIDIA Cosmos가 대표적이며 NC AI도 이 영역을 직접 구축합니다.

Q. 이 협약이 코스피 시장에 미치는 영향은?

포스코DX(022100)는 로봇 자동화 모멘텀으로 이미 주가 반응이 있었던 종목입니다. 이번 RFM 협력 발표가 단기 재료가 될 수 있지만, 실제 매출 기여는 2027년 이후 양산 본격화 시점부터 가시화될 전망이라 중장기 관점 접근이 권장됩니다.