[비즈한국] 政府が「フィジカルAI」を次世代の国家戦略産業として育成する議論を加速させる中、今後5年がグローバルな主導権を左右するゴールデンタイムになるという見通しが示された。AIモデルの性能競争を越え、製造現場のデータやロボット、AI半導体までをつなぐ産業エコシステムの構築に向けた総力戦が必要だという指摘だ。
モデル・データ・製造を備えた「フルスタック」の能力が必要
韓国科学技術院（KAIST）のペ・チュンシク新総長は、25日午後にソウル・汝矣島の国会で開かれた「K-フィジカルAI技術の自立で切り拓く大韓民国産業エコシステムの大転換」セミナーにおいて、「今から5年が非常に重要だ」とし、「まだ現実化しておらず、生産性の向上も大きく表面化していない、文字通りまだ主のいない時間だ」と語った。
フィジカルAIとは、AIが画面の中の仮想空間にとどまらず、ロボットや自動運転車、生産設備などを通じて現実世界を認識・判断し、自ら行動する技術を指す。周辺状況を感知する「認知」、行動方式を決定する「判断・計画」、実際の動きを実現するロボットのハードウェアと制御技術、これらを高度化するデータ学習が一つの循環構造として連結される。
ペ総長は「これまで単純化された命令で行われていた機械作業は、今後は非定型的で予測困難な突発状況に対応しなければならない」とし、「技術覇権はすでに勝者総取りの時代であり、AI時代にはこの現象がはるかに深刻化する可能性がある」と見通した。
韓国がフィジカルAI分野で優位を確保するためには、AIモデルだけでなく製造業やシミュレーションツール、データまでを備えた「フルスタック」の能力が必要だという見方だ。ペ総長は「モデルを保有し、製造業が存在し、シミュレーションツールとデータも必要だ」とし、「現在は一部のビッグテック企業のみがこうした能力を備えているが、製造大国という韓国の強みを生かし、フィジカルAIで1位の座を先取りしなければならない」と述べた。
規制方式の転換も課題として挙げた。ペ総長は「ポジティブ規制（原則禁止・例外許可）が存在する状態では解決策がない」とし、「まずは規制サンドボックスを通じて問題を解決し、長期的にはネガティブ規制（原則許可・例外禁止）を作ることが解決策だ」とも説明した。
ワールドモデルからロボットまで…「現場AI」実装の課題
フィジカルAIの技術構造がまだ初期段階であるという点は、国内企業にとって機会であり課題でもある。大規模言語モデル（LLM）は、モデルの規模とデータ、コンピューティング資源を増やすほど性能が向上するいわゆる「スケーリング則」が定着したが、フィジカルAIは現実世界の複雑さのため、同じ手法が通用しない。ロボットが実際の環境で学習するためのデータが不足しており、最適なモデル構造もまだ定まっていない。
マウムAIのチェ・ホンソプ技術総括代表は、これを解決する技術として「ワールド・アクション・モデル（WAM）」を提示した。ワールド・アクション・モデルは、ロボットが現況を認識するにとどまらず、今後起こりうる変化を予測して必要な行動まで生成するAIモデルだ。チェ代表は「グローバル・ビッグテックが開発したワールドモデルも、まだ不正確な動作など不足点が多い」とし、「むしろワールドモデルこそ、我々が今参入すべき領域だと判断した」と語った。
特に、日常生活データとは異なり、製造現場のデータは国内の産業基盤を活用することで、より迅速に確保できるという説明だ。チェ代表は「製造現場のデータは韓国の方が収集しやすい」とし、「今回の政府支援プロジェクトを通じて、今後起こることを想像し行動まで作り出すワールド・アクション・モデルを開発するつもりだ」と明らかにした。
このモデルを実際の産業現場に適用するには、AI演算を担う半導体と、それを動かすロボット技術も同時に必要となる。フリオサAIのチョン・ヨンボム常務は「自社のNPUサーバーでワールドモデルを駆動し、サーバーレベルで性能を検証するとともに、今後は製造現場とロボットに必要なエッジ用AI半導体まで供給する計画だ」と伝えた。NPUはAI演算に特化した半導体であり、ロボットのように電力や発熱の制約が大きい機器でAIを駆動させる核心部品とされる。
ニューロメカのパク・ジョンフン代表は、AIモデルの競争だけでは産業現場で求められる作業精度を確保することは困難だと指摘した。パク代表は「フィジカルAIを実装したロボットの精密さは、必要な学習データの量を大幅に減らす役割も果たす」とし、「AIモデルだけでなく、これを実際の動きに具現化するロボットハードウェアと制御技術も同時に高度化しなければならない」と強調した。
政府もデータ確保と大規模な研究開発支援に乗り出す方針だ。科学技術情報通信部のソン・チャンジョン・デバイスAX革新チーム長は「ビッグテックは資本力を基に様々な試みを行い、失敗経験を蓄積しているが、国内の個別の企業がこれを負担するのは容易ではない」とし、「エコシステム単位で失敗のリスクを分散し、多様な試みを支援するR&D体制に移行する」と語った。
政府は汎省庁によるデータ取得・管理体制を構築し、実際の現場では得にくい失敗や復旧過程のデータは、ワールドモデルを活用した合成データで補完する計画だ。ソン・チーム長は「来年から大規模な研究開発支援を通じて、最大限多様な試みをサポートする予定だ」と述べた。
科学技術情報通信部のパク・テワン情報通信産業政策官は「製造業だけでなく、介護、農業、国防など様々な分野でフィジカルAIが拡散するだろう」とし、「企画財政部、産業通商資源部、中小ベンチャー企業部など各省庁がフィジカルAI関連の政策を今年反映させているだけに、各企業の能力を高める機会になることを願う」と呼びかけた。