미래 유망 산업 분석: 인공지능, 피지컬 AI, 양자 컴퓨팅 및 투자 전망

1. 서론

인공지능(AI), 피지컬 AI, 양자 컴퓨팅은 미래 사회와 경제의 근본적인 변화를 주도할 핵심 기술로 주목받고 있다. 이들 기술은 이미 다양한 산업 분야에서 혁신을 일으키고 있으며, 향후 더욱 광범위하고 깊숙한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 본 보고서는 이 세 가지 유망 산업의 시장 동향, 성장 전망, 주요 기술, 핵심 기업, 관련 정책 등을 종합적으로 분석하고, 투자 관점에서 잠재적인 기회를 제시하고자 한다. 보고서에 제시된 시장 규모 및 성장률 전망은 다양한 시장조사 기관의 보고서를 기반으로 하며, 기술 동향 및 기업 분석은 공개된 자료와 전문가 의견을 종합하여 구성되었다.

2. 인공지능(AI) 산업: 시장 분석 및 투자 현황

2.1. 인공지능 산업의 정의 및 발전

인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동을 모방하고 수행할 수 있도록 하는 기술의 총칭이다. 이는 학습, 추론, 문제 해결, 인식, 언어 이해 등 다양한 기능을 포함하며, 소프트웨어 알고리즘부터 물리적인 로봇 형태까지 광범위하게 구현될 수 있다. AI 산업은 인터넷 시대, 모바일 시대를 거치며 축적된 데이터와 컴퓨팅 파워의 발전, 그리고 혁신적인 알고리즘 개발에 힘입어 빠르게 진화해 왔다 . 특히 2022년 ChatGPT의 등장은 생성형 AI의 확산을 촉진했으며, 2024년에는 온디바이스 AI가 개화하면서 AI 경험이 대중화되는 추세이다 . 이러한 기술 발전은 AI가 단순한 효율성 향상을 넘어 창의성과 자율적 의사 결정 영역으로 이동하고 있음을 시사한다 .  

 

2.2. 글로벌 AI 시장 규모 및 성장 전망

글로벌 AI 시장은 이미 상당한 규모를 형성하고 있으며, 앞으로도 높은 성장세를 지속할 것으로 전망된다. 시장조사기관 GMI는 글로벌 온디바이스 AI 시장 규모가 2022년 50억 달러에서 연평균 20% 성장하여 2032년에는 700억 달러(약 87조 원) 규모에 이를 것으로 예측했다 . 언어 모델 시장 역시 시장조사업체 Market.us에 따르면 2023년 652억 달러에서 2033년 약 1조 471억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 2024년부터 2033년까지 연평균 32%의 높은 성장률을 기록할 것으로 보인다 . AI 반도체 시장의 성장세 또한 두드러진다. 2020년 약 135억 달러였던 글로벌 AI 반도체 시장 규모는 2024년 약 428억 달러로 성장할 것으로 예측되며, Gartner는 2027년에는 1,194억 달러(약 155조 원)에 달할 것으로 전망했다 .  

 

이 외에도 다양한 기관에서 글로벌 AI 시장에 대한 긍정적인 전망을 제시하고 있다. TRACTICA사는 AI 소프트웨어 플랫폼 시장이 2017년 23억 달러에서 연평균 45.05% 성장하여 2025년에는 1,058억 달러에 이를 것으로 예상했으며 , Fortune Business Insights는 글로벌 AI 시장 규모가 2024년 2,330억 달러로 평가되었으며, 2025년부터 2032년까지 연평균 29.2% 성장하여 2032년에는 1조 7,716억 달러에 달할 것으로 전망했다 . 또 다른 보고서에서는 2022년 글로벌 AI 시장 규모를 4,280억 달러로 추정하며, 2030년에는 2조 251억 2천만 달러에 이를 것으로 예상하여 예측 기간 동안 연평균 21.6%의 성장률을 제시하기도 했다 . 이처럼 다양한 예측 기관에서 높은 연평균 성장률을 제시하는 것은 AI 시장의 강력한 성장 잠재력을 시사한다.  

 

표 1. 글로벌 AI 시장 규모 및 연평균 성장률 전망 (단위: 십억 달러)

시장 부문2022년 규모2024년 규모2025년 규모2027년 규모2030년 규모2032년 규모2033년 규모연평균 성장률 (%)출처

온디바이스 AI	5					70		20 (2022-2032)	GMI
언어 모델			65.2				1,047.1	32 (2024-2033)	Market.us
AI 반도체	13.5	42.8		119.4					Gartner
AI 소프트웨어 플랫폼	2.3 (2017)		105.8					45.05 (2017-2025)	TRACTICA
전체 AI 시장	428	233			2,025.12	1,771.6		21.6 (2022-2030)	Fortune Business Insights
전체 AI 시장		234				1,771.62		29.2 (2024-2032)	Fortune Business Insights (수정)

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2.3. 국내 AI 시장 동향 및 통계

국내 AI 시장 역시 챗GPT 등장 이후 생성 AI 기술이 혁신의 핵심 동력으로 인식되면서 빠르게 성장하고 있다 . AI 기술은 다양한 산업과 융합되어 고도화되는 특성을 가지며, 특히 생성 AI는 새로운 비즈니스 모델 출현과 산업 확장을 촉진하고 있다 . 통계청 기업활동조사에 따르면, AI 기술을 개발하거나 활용하는 국내 기업은 2017년 174개에서 2021년 539개로 증가하여 연평균 32.7%의 성장률을 보였다 . 2021년 기준 전체 기업의 4.0%가 AI 기술을 활용하고 있으며, 정보통신업과 제조업에서 AI 활용 기업 수가 가장 많았다 . 인공지능산업실태조사에 따르면, 2021년 기준 국내 AI 기업 수는 1,915개이며, 이 중 AI 소프트웨어 및 서비스 기업이 1,894개, AI 하드웨어 기업이 21개이다 . 국내 AI 기업의 매출액은 2020년 2조 원에서 2022년(추정치) 4조 원으로 증가하여 연평균 42.7%의 높은 성장률을 기록했다 . 사업 분야별로는 AI 응용 소프트웨어가 가장 큰 비중을 차지하고 있다 .  

 

영국의 Tortoise media가 발표하는 글로벌 AI 지수에서 한국은 2020년 8위에서 2023년 6위로 상승하며 양호한 성장세를 나타내고 있다 . 하지만 상용화 분야에서는 아직 미흡한 수준으로 평가되고 있어, 향후 개선이 필요하다 . 국내 AI 기업들은 사업 운영상 AI 인력 부족, 데이터 확보 및 품질 문제, 국내 시장의 협소성 등의 어려움을 느끼는 것으로 나타났다 .  

 

2.4. AI 시장 성장 동인

AI 시장의 성장은 다양한 요인에 의해 주도되고 있다. 코로나19 팬데믹은 원격 작업으로의 전환과 산업 전반의 디지털화를 가속화하여 생성형 AI 시장에 긍정적인 영향을 미쳤다 . 많은 기업들이 팬데믹 시기에 기계 학습(ML) 및 AI를 도입했으며 , 개선된 계산 능력과 다양한 산업 분야의 문제 해결 능력 덕분에 다양한 분야에서 AI 통합 시스템의 사용이 확대되고 있다 . 예를 들어, 생성형 AI는 사진 및 영화 복원, 저해상도 이미지 고해상도 변환 등에 활용된다 . 또한, 메타버스의 가상 세계와 산업 전반에 걸친 워크플로 현대화 역시 AI 시장 성장의 중요한 동인이다 . AI 개발자들은 생성형 AI를 사용하여 새로운 가상 세계와 게임 환경을 만들고 있으며, 산업 전반에 걸쳐 업무 방식을 혁신하고 비즈니스 모델을 변화시킬 잠재력을 가지고 있다 . 기계 학습과 딥러닝의 디지털 역량 강화 또한 AI 시장 성장에 기여한다 . 생성형 AI는 방대한 데이터를 분석하여 패턴과 동향을 파악하고, 개인화된 콘텐츠 생성에도 활용될 수 있다 . 전 세계 정부의 AI 연구 개발에 대한 상당한 투자 역시 AI 시장 성장을 견인하는 핵심 요소이다 . Goldman Sachs에 따르면 글로벌 AI 투자는 2025년까지 약 2천억 달러에 이를 것으로 예상된다 . AI는 고객 상호 작용을 향상시키고 인간 에이전트를 지원하는 기능을 강화하여 시장 점유율을 확대하고 있다 .  

 

3. 피지컬 AI: 디지털과 현실 세계의 연결 - 산업 전망 및 주요 기업

3.1. 피지컬 AI의 정의

피지컬 AI는 로봇, 자율주행차와 같이 물리적인 형태를 가진 AI 기술을 의미한다 . 엔비디아 CEO 젠슨 황은 피지컬 AI를 물리적 역학을 기반으로 한 인공지능으로 정의하며, 중력, 마찰, 관성 등 기하학적 공간적 관계를 이해하고 상호작용할 수 있는 능력을 주요 요소로 꼽았다 . 피지컬 AI는 단순히 물리적인 디바이스에 인공지능을 탑재한 온디바이스 AI를 넘어, 디바이스 자체가 데이터를 축적하고 인공지능의 학습을 통해 고도화된다는 점이 핵심이다 . 즉, 사람처럼 스스로 발전하는 로봇인 것이다 . 언어나 이미지, 영상 등 2차원의 데이터를 학습하는 생성형 AI와 달리, 피지컬 AI는 3차원의 물리 세계 데이터를 학습한다 . 로봇에 담긴 피지컬 AI는 스스로 물리적 세계와 접촉하며 시각 정보는 물론 음성, 거리, 온도, 압력 등 주변 환경과 관련된 여러 데이터를 수집하고 이를 반영하여 기능을 고도화한다 . 피지컬 AI는 생성형 AI를 이을 차세대 개척 분야로 주목받으며 , AI 기술의 통합으로 물리적인 세계로 나오는 것을 의미한다 .  

 

3.2. 다양한 산업 분야에서의 피지컬 AI 응용

피지컬 AI는 자율주행차, 로봇 공학, IoT(사물인터넷) 등 다양한 분야에서 응용될 수 있다 . 주요 응용 분야는 다음과 같다.  

 

• 로봇: 제조업(반복 작업, 조립 작업) , 물류(물품 이동, 재고 관리, 패키지 분류) , 가정용 서비스(청소, 물건 정리) , 고객 응대(쇼핑 도우미, 음료 서빙) 등 다양한 산업 현장에서 활용될 수 있다. 테슬라의 Optimus, Figure AI의 Figure 02, Agility Robotics의 Digit, Boston Dynamics의 Atlas 등이 대표적인 예시이다 .  
   
• 자율주행: 주변 환경을 인식하고 실시간으로 데이터를 처리하여 안전하고 효율적인 주행을 가능하게 한다 .  
   
• 스마트 팩토리: 생산 공정을 최적화하고 효율성을 높이며 품질을 향상시키는 데 기여한다 .  
   
• 헬스케어: 수술 보조, 환자 상태 모니터링, 치료 지원 등 다양한 의료 분야에서 활용될 수 있다 .  
   
• 농업: 자율주행 트랙터가 농약과 비료를 살포하고, 농작물 선별 및 수확 작업을 수행한다 .  
   
• 항공우주 및 국방: 자율 비행 드론을 활용한 정찰, 감시, 위험 제거 등의 임무 수행, 로봇 조종사 개발 등 .  
   
• 스마트 홈: 가전제품에 AI를 탑재하여 사용자에게 최적화된 스마트홈 환경을 제공하고, 가사 노동을 대신하는 로봇 개발 .  
   

3.3. 피지컬 AI 시장 동향 및 성장 전망

글로벌 빅테크 기업들도 AI 기술과 막대한 자금을 앞세워 휴머노이드 시장에 뛰어들고 있으며, 골드만삭스에 따르면 글로벌 휴머노이드 시장은 2030년 380억 달러(약 54조 원)까지 성장할 전망이다 . BCC에 따르면 전 세계 로봇 시장 규모는 2023년 784억 달러(약 114조 원)에서 2029년 1652억 달러(약 240조 원) 수준으로 성장할 것으로 예상된다 . 업계 관계자는 AI가 인간의 언어를 이해하고 이를 행동으로 연결하는 기술이 향후 스마트팩토리, 물류 등 산업에서 중요한 역할을 할 것이며, 특히 제조업 전반에서는 단순 반복 업무를 넘어 복잡한 조립 및 검사 업무까지 수행하는 수준으로 발전할 가능성이 높다고 전망했다 . 국내 주요 기업들도 AI 기반의 휴머노이드 로봇 개발에 속도를 내고 있으며, 삼성전자, LG전자, 현대자동차 등이 로봇 사업 강화에 나서고 있다 .  

 

3.4. 피지컬 AI 분야 주요 기업

피지컬 AI 기술 개발에 적극적으로 참여하고 있는 주요 기업은 다음과 같다.

• 휴머노이드 로봇: 테슬라(Optimus) , Figure AI (Figure 02) , Agility Robotics (Digit) , Boston Dynamics (Atlas) , Unitree (G1) , 1X Technologies (NEO) , AGIBOT (Weiyuan A2) , Apptronik (Apollo) , Beijing HRIC (Tiangong) , Engineered Arts (Ameca) , Fourier Intelligence (GR-2) , Sanctuary AI (Phoenix) .  
   
• 국내 기업: 삼성전자 , LG전자 , 현대자동차 , 고영 , 마음AI , 레인보우로보틱스 , 로보티즈 , 베어로보틱스 , 로보스타 , 엔젤로보틱스 , 유일로보틱스 , 클로버 , T-로보틱스 , 원익홀딩스 , 플로틱 , 에이딘로보틱스 , 한화로보틱스 , SK텔레콤 , KT , 포스코DX , SNT 다이나믹스 , 한국항공우주 , MNC솔루션 .  
   
• 해외 기업: 엔비디아 , 오픈AI , 피지컬 인텔리전스 , 아마존 .  
   

4. 양자 컴퓨팅: 차세대 연산 기술 - 개발 현황, 잠재력 및 투자 고려 사항

4.1. 양자 컴퓨팅 기술 이해

양자 컴퓨팅은 양자역학의 원리를 이용하여 기존 컴퓨터의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 컴퓨팅 기술이다 . 기존 컴퓨터가 정보를 0과 1의 비트 단위로 처리하는 반면, 양자 컴퓨터는 0과 1을 동시에 나타낼 수 있는 큐비트(Qubit)를 사용하여 병렬 연산을 수행하고 복잡한 문제를 해결하는 데 획기적인 성능을 보인다 . 양자 컴퓨터는 일반 컴퓨터로는 1억 년 이상, 슈퍼컴퓨터로도 수백 년이 걸릴 계산을 몇 초 만에 수행할 수 있어 , 신소재 개발, 신약 개발, 물류 최적화 등 다양한 산업 분야에서 무궁무진한 활용 가능성을 가지고 있다 . 또한, 여러 연산을 동시에 수행하는 능력은 특정 문제 해결에 필요한 계산 횟수를 획기적으로 줄여준다 .  

 

4.2. 양자 컴퓨팅 기술 개발 현황 및 기술적 한계

2024년에는 양자 컴퓨팅 분야에서 획기적인 진전이 여럿 발표되었으며, CES 2025에서도 양자 컴퓨팅 부문이 신설되었다 . 하지만 양자 컴퓨팅 기술은 아직 초기 개발 단계에 있으며, 다음과 같은 기술적 한계에 직면해 있다.  

 

• 큐비트 안정성 및 오류율: 큐비트는 외부 환경에 매우 민감하여 오류가 발생하기 쉽고, 오류 수정 기술이 필수적이다 .  
   
• 디코히어런스: 외부 간섭으로 양자 상태가 손실되는 문제를 해결하기 위한 안정화 기술이 요구된다 .  
   
• 큐비트 수 확장: 현재 양자 컴퓨터는 수십에서 수백 개의 큐비트를 사용하는 단계에 머물러 있으며, 실용화를 위해서는 수천 개 이상의 큐비트가 필요하다 .  
   
• 프로그래밍 난이도: 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 다른 논리 구조로 작동하므로 새로운 프로그래밍 접근 방식이 필요하다 .  
   
• 제어 및 해독: 극저온에서 작동하는 큐비트를 제어하고 해독하는 소자 개발에 어려움이 있다 .  
   

이러한 한계를 극복하기 위해 초전도체, 이온 트랩, 반도체, 광자 방식 등 다양한 큐비트 구현 방식이 연구되고 있다 .  

 

4.3. 양자 컴퓨팅의 잠재적인 산업 응용 분야

양자 컴퓨팅은 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 가지고 있다.

• 헬스케어 및 제약: 신약 개발, 분자 모델링, 개인 맞춤형 치료, 제약 연구 개발 단계 단축 .  
   
• 소재 과학: 새로운 소재 설계 및 발견, 차세대 배터리 소재, 탄소 포집 흡착제 개발 .  
   
• 금융: 위험 분석, 포트폴리오 최적화, 사기 탐지, 새로운 금융 모델 개발 .  
   
• 물류 및 운송: 배송 경로 최적화, 교통 흐름 개선, 공급망 관리 효율화 .  
   
• 인공지능: AI 모델 학습 속도 향상, 머신러닝 알고리즘 개선 .  
   
• 기후 모델링 및 날씨 예측: 복잡한 기후 모델 처리, 날씨 예측 정확도 향상 .  
   
• 암호화 및 사이버 보안: 양자 컴퓨터의 위협에 대응하기 위한 양자 내성 암호 개발 .  
   

4.4. 시장 전망 및 상용화 시점

글로벌 양자 컴퓨팅 시장 규모는 2022년 7억 1,730만 달러에서 연평균 32.6% 성장하여 2030년에는 65억 2,880만 달러에 이를 것으로 예상된다 . 또 다른 보고서에서는 2023년 시장 규모를 8억 6천만 달러로 추정하며, 2028년에는 44억 달러로 성장할 것으로 전망했다 . McKinsey는 2040년까지 시장 규모가 700억 달러에서 1,730억 달러에 달할 것으로 예측했다 .  

 

상용화 시점에 대한 전문가들의 의견은 분분하다. Microsoft는 2025년을 기업들의 양자 컴퓨터 준비 원년으로 보고 있지만 , Nvidia CEO 젠슨 황은 유용한 양자 컴퓨터가 등장하려면 최소 30년이 더 필요할 것으로 내다봤다 . Meta CEO 마크 저커버그 역시 광범위한 도입까지 10년 이상 걸릴 것으로 예상했다 . 반면 IBM은 3년 이내에 양자 우위를 확보하고 상용화가 이루어질 것으로 전망하며, 2029년까지 오류 수정이 가능한 양자 컴퓨터를 개발하고 2033년까지 10만 큐비트 이상의 시스템을 구축하는 것을 목표로 하고 있다 . Amazon AWS 관계자는 상용화까지 10년은 더 기다려야 한다고 언급했다 . 전문가들은 양자 오류 수정과 양자 우월성 확보가 상용화를 위한 핵심 조건이라고 입을 모으고 있다 . 전반적으로 양자 컴퓨팅은 2020년대 중반까지 연구 개발용으로 주로 활용되고, 2030년 이후부터 본격적인 상용화가 시작될 것으로 예상된다 .  

 

4.5. 양자 컴퓨팅 분야 주요 기업

양자 컴퓨팅 기술 개발을 선도하는 주요 기업 및 연구 기관은 다음과 같다.

• IBM  
   
• Google  
   
• Microsoft  
   
• IonQ  
   
• Rigetti Computing  
   
• D-Wave Quantum  
   
• Quantinuum  
   
• PsiQuantum  
   
• Xgate  
   
• Secuensen  
   
• Cowiver  
   
• KCS  
   
• Solid  
   
• Iwonse  
   

이들 기업은 초전도 큐비트, 이온 트랩 등 다양한 기술을 활용하여 양자 컴퓨터 개발에 매진하고 있다.

5. 투자 관점: 주요 기업 및 주가 분석

5.1. 인공지능 관련 상장 기업

인공지능 산업은 이미 성숙 단계에 접어든 분야로, 다양한 기업들이 AI 기술을 활용하여 사업을 확장하고 있다. 주요 상장 기업으로는 AI 반도체 분야의 Nvidia, AMD, Broadcom, TSMC , AI 플랫폼 및 서비스 분야의 Microsoft, Alphabet (Google), Amazon, Meta , 그리고 차세대 AI 주자로 부상하고 있는 Anthropic 등이 있다. 국내에서는 Naver, Kakao 등 플랫폼 기업과 Upstage, Ringle, Twelve Labs 등 AI 스타트업 이 주목받고 있다. 중국의 Deepseek는 저렴한 비용과 빠른 학습 속도로 시장에 파장을 일으키고 있으며 , Baidu, Alibaba, Tencent 등 거대 IT 기업들도 AI 분야에 적극적으로 투자하고 있다 . NH투자증권은 AI 주도주가 소프트웨어 쪽으로 전환될 것으로 전망하며 , iM증권은 AI 데이터센터향 HBM 수요 둔화 가능성을 언급하며 SK하이닉스의 밸류에이션 변화를 분석하기도 했다 . Adobe는 다소 부진한 수익 전망으로 주가가 하락하는 등 , AI 관련 기업의 주가는 시장 상황과 실적 전망에 따라 민감하게 반응하는 경향을 보인다. Goldman Sachs는 중국 AI 기업 주식에 대한 긍정적인 전망을 제시하며 올해 288조 원의 신규 투자를 예상하기도 했다 . 전반적으로 AI 기술주는 올해도 상승세를 지속할 것이라는 전망이 우세하며, AI 사업이 본격적으로 수익을 창출하는 시대가 다가오고 있다는 분석이 나오고 있다 .  

 

5.2. 피지컬 AI 관련 상장 기업

피지컬 AI 분야는 아직 초기 단계이지만, 로봇 산업을 중심으로 투자자들의 관심이 높아지고 있다. 삼성전자의 레인보우로보틱스 지분 투자 이후 주가가 급등하는 등 , 시장의 기대감이 반영되고 있다. 고영은 의료 로봇 분야의 새로운 대장주로 부상하고 있으며 , 포스코DX는 엔비디아와의 협력을 통해 피지컬 AI 기술을 본격화하며 주가가 상승세를 보이고 있다 . 엔젤로보틱스는 CES 2025에서 엔비디아의 피지컬 AI 발표 이후 성장 기회를 맞이할 것으로 예상되지만, 차익 실현 압박에 따른 주가 조정 가능성도 존재한다 . 현대자동차 역시 휴머노이드 로봇 개발에 적극적으로 참여하고 있다 . 피지컬 AI 관련 기업의 주가는 기술 발전, 기업 전략, 시장 기대감 등 다양한 요인에 따라 변동성을 보일 수 있다.  

 

5.3. 양자 컴퓨팅 관련 상장 기업

양자 컴퓨팅 분야는 기술 개발 초기 단계로, 관련 기업의 주가 변동성이 매우 큰 편이다. IonQ, Rigetti Computing, D-Wave Quantum 등 주요 양자 컴퓨팅 기업들의 주가는 기술 개발 진척 상황, 시장 기대감, 투자 심리 등에 따라 크게 등락하는 모습을 보인다 . 최근에는 Microsoft의 양자 기술 대비 선언에 따라 양자 컴퓨팅 관련 주가가 급반등하는 사례도 나타났다 . 하지만 젠슨 황이나 마크 저커버그와 같이 상용화에 대한 회의적인 시각을 가진 전문가도 있어 투자에 신중할 필요가 있다 . 퀀텀 컴퓨팅(QCi)의 경우 단기적으로 주가 하락이 예상되지만, 장기적으로는 성장 가능성이 있다는 전망도 있다 . 양자 컴퓨팅 ETF(KIWOOM 미국양자컴퓨팅 ETF, Defiance Quantum ETF, PLUS 미국양자컴퓨팅TOP10 ETF)는 개별 종목 투자에 따른 위험을 분산할 수 있는 대안으로 고려해볼 수 있다 .  

 

6. 정부 정책 동향

6.1. 한국 정부의 AI 및 피지컬 AI 정책

한국 정부는 챗GPT 등장 이후 생성 AI 기술을 혁신 동력으로 인식하고 AI 산업 육성에 적극적으로 나서고 있다 . AI 인력 부족, 데이터 확보 등 국내 AI 기업들이 겪는 어려움을 해소하기 위한 정책적 지원을 강화하고 있으며 , 국가 AI 위원회를 중심으로 국가 AI 전략을 수립하여 AI 경쟁력 확보를 위한 정책을 추진하고 있다 . 또한, AI와 로봇 산업 생태계 활성화를 위해 R&D 투자 확대, 규제 완화, 글로벌 협력 프로젝트 지원 등 다양한 지원 정책을 추진하고 있으며 , 산업 AI 확산을 위해 피지컬 AI, AI 에이전트 개발 등 10대 과제를 중점적으로 추진할 계획이다 .  

 

6.2. 한국 정부의 양자 컴퓨팅 정책

한국 정부는 2030년대 양자 기술 선도국 진입을 목표로 양자 네트워크 핵심 기술 확보 및 전국망 기반 양자 인터넷 구축을 추진하고 있다 . 2023년부터 2035년까지 민관 합동으로 최소 3조 원을 투자하여 양자 과학 기술 수준을 선도국 대비 85%까지 향상시키고 , 자체 기술로 1,000큐비트급 양자 컴퓨터 개발 및 활용, 도시 간 양자 네트워크 초기 실증 등을 추진할 계획이다 . 이를 위해 양자 인력 양성, 양자 팹 구축 등 산업 인프라 고도화에도 힘쓰고 있으며 , 2021년 양자암호통신 인프라 구축을 시작으로 양자 기술의 산업화와 국가 안보 강화를 목표로 하고 있다 . 또한, 2030년까지 양자 통신 항공기 및 위성을 통해 양자 인터넷을 구축하는 장기적인 목표를 설정하고 있다 .  

 

6.3. 미국 정부의 AI 및 양자 컴퓨팅 정책

미국 정부는 2009년부터 양자 기술을 국가 안보 및 산업 핵심 기술로 지정하고 관련 정책을 추진해 왔으며 , 2018년에는 '국가 양자 정보 과학 비전' 발표 및 '국가 양자 이니셔티브 법' 제정을 통해 양자 기술 연구 개발을 적극적으로 지원하고 있다 . 바이든 행정부는 중국과의 기술 경쟁 속에서 미국의 AI 기술력 우위를 유지하기 위한 정치·사회·심리적 전략에 집중하고 있으며 , 트럼프 행정부와 마찬가지로 AI 연구 강화, 혁신 투자, 신뢰할 수 있는 AI 개발 및 보급을 위한 행정 명령을 발동하는 등 AI 기술 발전을 위한 노력을 지속하고 있다 . 2040년까지 국가 차원의 양자 네트워크 통합을 목표로 양자 중계기와 양자 메모리 개발에 집중하고 있으며 , 스타트업과 대기업의 양자 기술 개발 참여를 적극적으로 장려하고 있다 .  

 

6.4. 중국 정부의 AI 및 양자 컴퓨팅 정책

중국 정부는 2006년부터 양자 통신을 국가 전략 기술로 지정하고 대규모 투자를 통해 2030년까지 양자 인터넷과 범용 양자 컴퓨터 개발을 목표로 하고 있다 . 양자 컴퓨팅 분야에 미국보다 4배 많은 투자를 진행하고 있으며 , '제조 2025' 및 '인터넷+' 정책을 통해 AI, 로봇 등 첨단 기술을 활용한 디지털 전환을 적극적으로 추진하고 있다 . 기초 과학 연구 강화에도 힘쓰며 , 'AI 플러스' 계획을 통해 AI를 다양한 산업 분야에 통합하고 국제 경쟁력을 갖춘 디지털 산업 클러스터 조성을 목표로 하고 있다 . 미국의 제재 속에서 AI, 반도체, 양자 컴퓨팅 등 핵심 기술 분야의 자립 강화에 주력하고 있으며 , 2018년에는 양자 정보 과학 국가 연구소를 설립하여 양자 통신망 구축과 양자 컴퓨터 개발에 집중하고 있다 . '14차 5개년 계획'에도 양자 컴퓨팅을 포함한 양자 정보 기술을 전략적으로 육성할 분야로 명시하고 있으며 , 생성형 AI 서비스에 대한 규제 강화와 사회주의 핵심 가치 및 국가 안보를 강조하는 정책을 추진하고 있다 .  

 

7. 전문가 전망

7.1. 인공지능 산업 전문가 전망

AI 산업 전문가들은 AI 산업이 지속적으로 성장하고 다양한 분야에서 새로운 AI 솔루션이 등장할 것으로 낙관하고 있으며 , 2025년은 AI 전환의 중요한 시기가 될 것으로 예상하고 있다 . 특히 모바일 및 인터넷 소프트웨어, 기업용 애플리케이션 등 다양한 분야에서 AI 솔루션 채택이 증가할 것으로 전망된다 . 제조업에서는 AI가 숙련 노동자를 필요로 하는 복잡한 작업을 자동화하고 , 예측 유지 보수, 품질 관리, 산업용 로봇 등 다양한 분야에 적용될 것으로 예상된다 . 하지만 기술 도입 비용과 숙련된 전문 인력 부족은 해결해야 할 과제로 지적된다 . 국내에서는 AI로 인해 327만 개의 일자리가 대체될 수 있다는 전망도 있으며 , 기업 문화 전반에 AI 기반 자동화 및 의사 결정이 보편화될 것으로 예상된다 . AI 기술의 활발한 활용을 위해서는 데이터 품질 개선 및 사용성 확대가 필수적이며 , AI 에이전트가 컴퓨터 화면을 이해하고 사용자의 명령에 따라 작업을 수행할 수 있는 시대가 곧 도래할 것이라는 전망도 나오고 있다 .  

 

7.2. 피지컬 AI 산업 전문가 전망

전문가들은 피지컬 AI가 생성형 AI를 이을 차세대 주요 트렌드가 될 것으로 전망하며, 자율주행차, 로봇 공학, IoT 등 다양한 분야에서 응용될 것으로 예상하고 있다 . 피지컬 AI 발전은 로봇 분야에서 ChatGPT와 유사한 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대되며 , 휴머노이드 로봇이 물건을 집거나 움직이는 물리적 활동 학습이 중요해질 것으로 보인다 . 제조업에서는 피지컬 AI가 효율성 향상, 비용 절감, 품질 개선에 기여하고 , 헬스케어 분야에서는 실시간 환자 모니터링 및 치료 방법 제안 등에 활용될 수 있을 것으로 예상된다 . 자율주행 기술 안전성 및 효율성 향상 , 서비스 산업 로봇의 작업 수행 능력 향상 , 공장 생산 공정 최적화 , 재난 복구, 환경 감시 등 지속 가능한 솔루션 제공에도 기여할 것으로 전망된다 .  

 

7.3. 양자 컴퓨팅 산업 전문가 전망

전문가들은 양자 컴퓨팅이 AI, 신약 개발, 금융, 국방, 항공우주 등 다양한 산업의 판도를 바꿀 게임 체인저가 될 것으로 전망하며 , 복잡한 문제 해결, 보안 강화, 신약 개발 속도 향상 등에 기여할 것으로 예상하고 있다 . 금융 모델링, 리스크 관리, 물류 최적화 등에도 활용될 수 있으며 , AI 모델 학습 속도를 획기적으로 향상시킬 잠재력을 가지고 있다 . 상용화는 2030년 이후 본격적으로 시작될 것으로 예상되며 , 기후 변화 모델링 및 소재 과학 분야에서도 혁신을 가져올 것으로 기대된다 . 큐비트 안정성 및 오류율 등 기술적 한계 극복이 중요하며 , 향후 양자 컴퓨팅 시장은 상당한 성장을 이룰 것으로 전망된다 . 양자 컴퓨팅은 기존 컴퓨터를 대체하는 것이 아니라 상호 보완적인 역할을 수행할 것으로 예상된다 .  

 

8. 결론 및 투자 전략

본 보고서를 통해 분석한 바와 같이, 인공지능, 피지컬 AI, 양자 컴퓨팅 산업은 모두 높은 성장 잠재력을 지닌 미래 유망 산업이다. AI는 이미 광범위하게 활용되며 수익을 창출하고 있으며, 피지컬 AI는 현실 세계와의 상호작용을 통해 혁신적인 응용 분야를 창출할 잠재력이 크다. 양자 컴퓨팅은 아직 초기 단계이지만, 미래 컴퓨팅의 판도를 바꿀 혁신적인 기술로 장기적인 관점에서 주목할 필요가 있다.

투자자들은 각 산업의 성숙 단계와 위험 요소를 고려하여 투자 결정을 내려야 한다. AI 분야는 비교적 안정적인 성장세를 보이고 있으며, 피지컬 AI는 높은 성장 잠재력과 함께 초기 시장 선점 기회를 제공한다. 양자 컴퓨팅은 기술적 불확실성이 높지만, 장기적인 관점에서 혁신적인 성과를 기대할 수 있다.

투자 전략으로는 각 분야에서 강력한 요소, 명확한 시장 전략, 경쟁 우위를 가진 기업에 집중하는 것이 바람직하다. 특히 피지컬 AI 및 양자 컴퓨팅 분야는 기술 발전 속도가 빠르므로, 관련 기술 동향 및 정책 변화에 대한 지속적인 관심이 필요하다. 개별 종목 투자 외에도 ETF를 활용하여 위험을 분산하는 전략을 고려해볼 수 있다.

결론적으로, 인공지능, 피지컬 AI, 양자 컴퓨팅 산업은 매력적인 장기 투자 기회를 제공하지만, 투자자는 충분한 정보 습득과 신중한 분석을 바탕으로 합리적인 투자 결정을 내려야 할 것이다.