왜 지금 휴머노이드가 다시 뜨나

여러 리서치에 따르면 휴머노이드 로봇 시장은 2025년 약 15억달러 수준에서 2030년 전후 10배 이상, 2035년에는 300~380억달러 규모까지 커질 수 있는 시장으로 평가된다. 성장의 상당 부분이 자동차·물류 등 산업용에서 나올 것이라는 게 공통된 전망이다.

첫 번째 동력은 소프트웨어 AI다. 예전 산업용 로봇은 정해진 궤도와 각도만 반복했지만, 최근 모델은 카메라·라이다·IMU 같은 센서와 대형 AI 모델을 결합해 주변 환경을 인식하고, 사람의 말·제스처를 이해해 상황별로 다른 행동을 선택할 수 있다. 두 번째는 배터리·모터·경량 소재 기술이다. 전기차 산업이 쌓아 올린 고밀도 배터리, 고효율 모터, 경량 구조 덕분에 사람 크기의 로봇이 몇 분이 아니라 몇 시간을 움직일 수 있는 기반이 생겼다.

세 번째는 노동 시장 구조다. 선진국 제조·물류 현장에서는 고령화와 3D업무 기피로 “사람을 구하기 힘든 일자리”가 늘어나고 있다. 휴머노이드는 이 공백을 메우는 카드로 주목받고 있다. 당분간은 사람을 완전히 대체한다기보다, 채용 자체가 어려운 영역에서 인력을 보조하는 역할이 먼저 열릴 가능성이 크다.

어디서 먼저 쓰일까 — 공장과 창고부터

1) 자동차·전자 공장

글로벌 리포트들은 2035년까지 전 세계 자동차 산업에서만 수십만~100만 대 이상의 휴머노이드(혹은 사람 형태에 가까운 로봇)가 사용될 수 있다고 추정한다. 이들은 차체 조립과 소재 핸들링, 위험 작업 보조 등에 투입될 전망이다. 로봇 대당 평균 가격은 초기 8만~10만달러 수준에서 2030년대에는 2만~3만달러까지 떨어질 것으로 본다.

현대차그룹은 2026년 CES를 전후해 2028년 미국 공장에 자체 개발 휴머노이드를 도입하겠다고 밝혔다. 보스턴다이내믹스와 자체 로봇 기술을 함께 활용해, 조립·검사·물류 공정을 단계적으로 자동화한다는 계획이다. 다른 완성차 업체들도 비슷한 시기에 파일럿을 시작할 예정이라, “공장 바닥에서 사람과 로봇이 같이 일하는 그림”은 2028~2030년 사이 현실이 될 가능성이 크다.

2) 물류창고·배송센터

전자상거래 확대와 인력난 때문에, 물류창고·배송센터는 휴머노이드 상용화의 두 번째 축으로 꼽힌다. 이미 대형 유통·이커머스 기업들은 자율주행 카트와 픽킹 로봇을 대규모로 쓰고 있지만, 박스 쌓기·선반 정리·예외 처리처럼 사람 모양이 편한 작업은 여전히 많다.

여러 분석에 따르면 물류 부문만 놓고 봐도 휴머노이드 로봇 수요가 2030년 이후 연간 수십만 대 규모로 확대될 수 있다. 현실적인 모습은 “사람 4명이 하던 일을 사람 3명 + 로봇 1대가 나누는 구조”가 수년간 섞여 돌아가는 그림이다. 이 과정에서 교대제·야간근무·안전 규정이 전반적으로 다시 설계될 가능성이 크다.

휴머노이드 시대가 열리면, 무엇이 바뀌나

1) 노동의 단위

지금은 “사람 1명 = 하루 8시간 노동”이 기본 단위지만, 휴머노이드가 들어오면 “사람 1명 + 로봇 몇 대”가 한 팀을 이룬다. 사람은 위험하거나 반복적인 작업에서 점점 빠져나와 설비 운용·품질 관리·정비 쪽으로 이동하고, 로봇은 단순·고강도 작업을 맡는 구조가 된다.

이 과정에서 24시간 가동 라인이 늘어나고, 생산성·마진 구조가 다시 짜일 수 있다. 반대로 일부 단순 직무는 줄고, 로봇 운영·정비·데이터 엔지니어링 같은 새로운 직무가 늘어난다. 필요한 역량과 교육 기간이 달라서, 지역·연령·숙련도에 따라 “기회와 리스크가 동시에 커지는” 재배분이 일어날 가능성이 크다.

2) 기술·자본이 모이는 지점

휴머노이드를 누가 만들었는지도 중요하지만, 장기적으로는 두 가지 층에 더 많은 가치가 쌓일 가능성이 크다. 첫째는 여러 제조사의 로봇을 통합 관리·업데이트하는 운영체제·플랫폼 계층, 둘째는 특정 작업(픽킹·조립·검사)에 특화된 애플리케이션 계층이다.

AI 붐 때 “모델 vs 플랫폼 vs 앱”이 나뉘었던 것처럼, 휴머노이드도 하드웨어만 보고 투자 판단하기보다는 “어떤 계층에 마진과 네트워크 효과가 쌓이는지”를 보는 것이 중요하다. 공장·창고 전체를 통합해 최적화하는 소프트웨어와, 로봇을 서비스로 제공하는 RaaS 모델에 자본이 몰릴 가능성이 크다.

3) 사회·정책 파장

단순 제조·물류 일자리는 일부 줄어들 수밖에 없다. 그 대신 로봇 운영·정비·시스템 엔지니어링 일자리가 늘어나지만, 필요한 역량과 교육 기간이 다르다. 각국 정부는 노동 보호와 생산성 제고 사이에서 규제를 어떻게 디자인할지 고민하게 되고, 안전·책임·데이터 규칙을 빨리 정리하는 나라가 산업 유치 경쟁에서 앞설 수 있다.

한국 입장에서의 포인트 — K‑휴머노이드의 기회와 한계

한국 정부와 업계는 2025년 “K‑휴머노이드 얼라이언스”를 출범시키고, 2030년까지 공공·민간 합산 1조원 이상을 투자해 국내 휴머노이드 기술·양산 체계를 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 목표는 2030년까지 연간 1,000대 이상 공장용 휴머노이드 양산과 제조·물류 현장에의 단계적 도입이다.

강점은 두 가지다. 첫째, 모터·감속기·센서 같은 부품과 정밀 제조 밸류체인이 이미 잘 깔려 있다는 점. 둘째, 산업용 로봇 밀도가 세계 최상위권이라 로봇과 사람이 함께 일해 본 경험이 많고, 실제 도입·운영 노하우를 쌓기 좋다는 점이다. 반대로 소프트웨어·플랫폼, 글로벌 브랜드 파워에서는 미국·중국 대비 약한 부분이 분명하다.

현실적인 포지셔닝은 “사람처럼 움직이는 공장 특화 작업자 + 특정 공정 솔루션”이다. 가정용 만능 휴머노이드보다, 자동차·전자·배터리 라인에서 바로 쓸 수 있는 작업 패키지에 집중하는 쪽이 효율적일 수 있다. 국내 로봇 기업과 대기업이 어디에 집중하느냐에 따라, 단기 테마가 아니라 중장기 산업 구조 자체가 달라질 수 있다.

형의 관점: 버블이든 아니든, 방향성은 이미 정해졌다