숫자는 변화를 압축적으로 보여준다. 한국경제가 보도한 중국 유니트리의 기업공개 자료에 따르면 휴머노이드 로봇 평균 판매단가는 2023년 59만3400위안에서 2025년 16만6400위안으로 2년 만에 약 72% 하락했다. 2025년 가격을 원화로 환산하면 약 3300만원 수준이다. 물론 모델별 성능과 용도가 달라 가격만으로 제품 경쟁력을 단정할 수는 없다. 그럼에도 불과 2년 사이 판매단가가 이 정도로 낮아졌다는 사실은 로봇 제조업의 비용 구조가 빠르게 바뀌고 있음을 보여준다.
시장 선점 속도도 예사롭지 않다. 시장조사업체 카운터포인트리서치가 2026년 10월 발표한 집계에 따르면 올해 상반기 전 세계 휴머노이드 로봇 출하량은 2만2000대를 넘어섰다. 애지봇이 약 9700대로 43.1%, 유니트리가 7000대 이상으로 31.1%를 차지했다. 두 중국 기업의 점유율을 합하면 74%가 넘는다. 상위 5개 업체도 모두 중국 기업이다. 집계 기관과 기준에 따라 출하량 추정치에는 차이가 있지만, 중국 기업들이 초기 시장의 주도권을 쥐고 있다는 흐름은 뚜렷하다.
휴머노이드 시장은 아직 자동차처럼 대량 보급된 산업이 아니다. 출하량이 곧바로 산업 현장의 생산성이나 수익성을 뜻하는 것도 아니다. 하지만 지금의 숫자를 단순한 초기 시장의 현상으로 치부해서는 곤란하다. 제조업의 경쟁력을 결정하는 기준이 기술의 보유 여부에서 기술을 얼마나 빠르게 제품으로 만들고, 실제 현장에서 검증하며, 원가를 낮춰 다시 시장에 공급하느냐로 옮겨가고 있기 때문이다.
휴머노이드 로봇은 모터와 감속기, 구동기, 센서, 배터리, 제어장치, 인공지능(AI) 소프트웨어가 복합적으로 결합된 제품이다. 어느 한 부품의 성능이 뛰어나다고 완성품의 경쟁력이 보장되지 않는다. 각 부품이 유기적으로 작동해야 하고, 반복적인 작업에서도 안정성을 유지해야 한다. 설계와 조립, 제어 소프트웨어가 따로 움직이면 비용을 줄이거나 성능을 개선하는 데 한계가 생긴다.
중국의 강점은 이런 과정을 빠르게 반복할 수 있다는 데 있다. 부품을 조달하고 제품을 조립해 시장에 공급한 뒤, 현장에서 발견한 문제를 다음 제품에 반영한다. 생산량이 늘어나면 부품 구매 단가를 낮추고 공정을 표준화할 수 있다. 가격 하락이 수요를 자극하고, 수요 확대가 다시 생산 규모를 키우는 선순환도 가능하다.
자동차 산업에서 중국 기업들이 보여준 경쟁 방식과 닮았다. 전기차 시장에서 배터리와 모터, 전력전자, 소프트웨어를 긴밀하게 연결해 개발 기간과 생산비용을 낮췄던 방식이 로봇 산업에서도 힘을 발휘할 수 있다. 로봇의 핵심 부품과 완제품을 함께 개발하고, 대량생산을 통해 얻은 데이터를 다음 제품에 반영한다면 후발 기업도 기술 격차를 빠르게 좁힐 수 있다.
그러나 한국이 주목해야 할 것은 현재의 가격표보다 가격을 낮추는 속도다. 기술 격차가 존재하더라도 경쟁자가 더 많은 제품을 만들고, 현장에서 경험을 축적하고, 그 결과로 가격과 성능을 동시에 개선한다면 시장의 판도는 예상보다 빨리 바뀔 수 있다. 기술 개발에 성공하는 것과 그 기술을 경쟁력 있는 산업으로 키워내는 것은 별개의 과제다.
초기 시장에서 출하량은 매출 이상의 의미를 갖는다. 실제 제품을 공급한 기업은 고객의 요구와 작업 환경에 관한 데이터를 확보한다. 제품의 오류를 수정하고 새로운 기능을 검증할 기회도 많아진다. 부품 공급업체와 고객사, 서비스망을 확보하는 데도 유리하다. 제품이 많이 팔릴수록 생산 공정의 문제점을 더 빨리 발견하고 개선할 가능성도 커진다.
카운터포인트리서치의 집계에서 애지봇과 유니트리가 세계 휴머노이드 출하량의 약 4분의 3을 차지했다는 사실은 이런 선점 경쟁이 이미 시작됐음을 보여준다. 중국의 경쟁력은 개별 기업의 성과에 그치지 않는다. 완성품 제조사와 부품업체, 연구기관, AI 기업이 연결되면 제품 개발부터 현장 적용까지 이어지는 과정이 빨라질 수 있다.
이런 구조에서는 시장이 충분히 성숙할 때까지 기다렸다가 완성도 높은 제품으로 승부하겠다는 전략이 오히려 불리해질 수 있다. 물론 안전성과 신뢰성을 희생하면서까지 서둘러 제품을 내놓으라는 뜻은 아니다. 다만 실제 사용 환경에서 제품을 검증하고 개선하는 일을 연구개발이 끝난 뒤의 과제로 미뤄서는 안 된다는 의미다.
한국 기업들도 기술 시연과 시제품 개발에 머물지 말고 고객이 실제로 필요로 하는 작업부터 찾아야 한다. 로봇이 어떤 공정에서 기존 설비보다 효율적인지, 어떤 작업에서 사람을 보조할 수 있는지, 작업자가 함께 일할 때 안전성을 어떻게 확보할지를 구체적으로 검증해야 한다. 초기 시장의 주도권은 기술을 먼저 발표한 기업보다 실제 사용 경험을 더 빨리 쌓은 기업에 돌아갈 가능성이 크다.
현대차그룹의 휴머노이드 로봇 아틀라스는 한국 제조업이 이 경쟁에 대응할 수 있는 중요한 기회다. 보스턴다이내믹스의 로봇 기술과 현대차그룹이 축적한 제조 역량을 결합하면 실제 생산 현장에서 성능을 검증하고 개선할 수 있다. 자동차 공장은 작업의 정밀도와 반복성, 안전성이 중요하고 생산 공정의 변화가 전체 생산성에 미치는 영향도 크다. 휴머노이드 기술의 실효성을 확인하기에 적합한 환경인 셈이다.
골드만삭스는 아틀라스의 초기 판매가격을 약 12만달러, 생산 규모가 확대된 뒤에는 약 7만달러까지 낮아질 수 있다고 추정했다. 현대차그룹은 2028년까지 연간 3만대 규모의 로봇 생산체계를 구축한다는 계획을 제시했다. 다만 가격은 외부 기관의 전망이고 생산 규모는 기업의 계획인 만큼, 실제 판매가격과 양산 성과가 확정된 것으로 받아들여서는 안 된다.
아틀라스의 진짜 시험대는 동작을 얼마나 정교하게 구현하느냐에 그치지 않는다. 공장에서 반복 작업을 얼마나 높은 성공률로 수행하는지, 고장과 정지 없이 얼마나 오래 작동하는지, 작업자를 보조하거나 일부 공정을 자동화해 전체 생산성을 얼마나 높이는지가 핵심이다.
로봇 한 대의 구매가격이 낮아도 고장이 잦거나 유지보수 비용이 크다면 경제성이 떨어진다. 반대로 초기 투자비가 높더라도 가동률과 작업 정확도가 뛰어나고 생산성을 크게 높인다면 사업성은 달라질 수 있다. 결국 비교해야 할 것은 로봇 한 대의 가격이 아니라 로봇이 만들어내는 생산성과 총운영비용이다.
현대차그룹은 자동차를 대량생산하면서 축적한 공정 관리와 품질관리 역량, 글로벌 부품 공급망, 대규모 제조 현장을 보유하고 있다. 이를 로봇의 양산과 현장 학습으로 연결한다면 중국 기업들과 차별화할 여지가 있다. 그러나 기존 제조 역량이 있다는 사실만으로 승리가 보장되지는 않는다. 연구개발과 생산, 현장 적용이 분리돼 있으면 제품 개선 속도는 늦어질 수밖에 없다.
중요한 것은 로봇을 생산하는 공장과 로봇이 일하는 공장을 함께 발전시키는 일이다. 실제 현장에서 확보한 데이터를 설계와 소프트웨어 개선에 반영하고, 개선된 제품을 다시 현장에 투입하는 체계를 구축해야 한다. 아틀라스의 성공 여부는 로봇 자체의 성능뿐 아니라 현대차그룹이 이런 학습 구조를 얼마나 빠르게 정착시키느냐에 달려 있다.
휴머노이드 로봇이 제조업에 던지는 질문은 일자리 문제에 그치지 않는다. 기존 공장에 로봇을 추가할 것인지, 아니면 AI와 로봇을 전제로 생산 시스템 전체를 다시 설계할 것인지가 더 근본적인 문제다.
기존 공장은 대체로 사람의 작업 순서와 이동 동선에 맞춰 설계돼 있다. 여기에 로봇을 투입하려면 작업 공간과 부품 공급 방식, 안전장치, 설비 배치 등을 바꿔야 할 수 있다. 개별 공정의 자동화율을 높이는 것만으로 전체 생산성이 획기적으로 개선되지 않는 이유다.
공장의 경쟁력은 개별 로봇의 성능만으로 결정되지 않는다. 생산계획과 부품 물류, 설비 상태, 품질검사 데이터를 연결하고 AI와 로봇이 공정 전체를 효율적으로 운영하도록 만들어야 한다. 설비 이상을 미리 감지하고 불량을 조기에 발견하며 생산 순서를 유연하게 조정할 수 있어야 한다. 자동화가 단순한 인건비 절감 수단을 넘어 제조업의 운영 방식을 바꾸는 기반이 되는 것이다.
한국은 자동차와 반도체, 전자 산업에서 정밀 제조와 품질관리 역량을 축적해왔다. 산업용 로봇과 자동화 설비를 활용한 경험도 강점이다. 그러나 기존 설비에 로봇을 하나씩 추가하는 방식과 처음부터 AI·로봇을 전제로 공장을 설계하는 방식은 다르다.
중국 기업들이 가격과 양산 속도에서 강점을 보이는 상황에서 한국이 기존 생산 방식을 조금씩 개선하는 데 머문다면, 기술적 우위를 실제 원가 경쟁력으로 전환하기 어려울 수 있다. 로봇을 얼마나 많이 보유했느냐보다 로봇과 설비가 데이터를 공유하고 공정 전체의 생산성을 얼마나 높이느냐가 중요하다.
로봇 도입을 둘러싼 노동계의 우려도 가볍게 볼 수 없다. 휴머노이드 로봇이 부품을 옮기고 조립하며 반복 작업을 수행할 수 있게 되면 일부 직무는 줄어들거나 역할이 달라질 수 있다. 오랜 경험으로 숙련을 쌓아온 노동자에게 자동화는 생계와 직결된 문제다.
그렇다고 생산성 혁신을 미루는 것이 고용을 지키는 유일한 방법은 아니다. 글로벌 경쟁에서 원가와 생산성이 뒤처지면 생산물량과 신규 투자가 줄어들 수 있다. 장기적으로는 기존 일자리까지 위협받을 수 있다. 경쟁력을 갖춘 공장을 유지하는 일과 노동자의 고용을 보호하는 일을 서로 대립하는 과제로만 볼 수 없는 이유다.
노사 협의는 로봇 도입을 무조건 허용하거나 막는 문제에서 벗어나야 한다. 어떤 공정부터 자동화할지, 노동자의 역할을 어떻게 바꿀지, 재교육과 직무 전환을 어떻게 보장할지를 함께 설계해야 한다. 생산성 향상으로 얻는 이익을 안전한 작업환경과 숙련 향상, 전환 교육에 활용하는 방안도 마련할 필요가 있다.
정부의 역할 역시 기업의 로봇 구매를 지원하는 데 그쳐서는 안 된다. 중소·중견 부품업체가 자동화 설비와 데이터 시스템을 도입하도록 돕고, 구동기와 센서, 제어 소프트웨어, AI 등 핵심 기술의 연구개발과 실증을 지원해야 한다. 대기업의 자동화 성과가 협력업체의 생산성 개선으로 이어질 수 있도록 산업 생태계 전반의 역량을 끌어올리는 정책이 필요하다.
한국이 모든 기술을 독자적으로 개발해야 하는 것은 아니다. 글로벌 공급망과 협력을 활용하되 핵심 설계와 공정 데이터, 품질관리 역량은 스스로 축적해야 한다. 해외 기술을 활용하는 것과 핵심 경쟁력을 외부에 의존하는 것은 전혀 다른 문제다.
중국의 가격 공세에 대응하기 위해 통상정책과 산업 지원책을 검토할 필요는 있다. 불공정한 지원이나 시장 접근의 차이가 있다면 국제규범과 상호주의 원칙에 따라 대응해야 한다. 그러나 관세와 보조금은 경쟁 시간을 벌어줄 수 있을 뿐, 그 자체로 경쟁력을 만들어주지는 않는다.
보호받는 시장에서 기술 개발과 생산성 혁신을 미룬다면 장벽이 낮아지는 순간 같은 문제가 반복된다. 반대로 확보한 시간을 핵심 부품 개발과 생산설비의 지능화, 현장 실증, 인력 전환에 투자한다면 산업 경쟁력을 높이는 계기가 될 수 있다.
중국 휴머노이드 산업의 가격 하락과 출하량 확대가 한국에 던지는 경고는 분명하다. 기술을 개발하는 것만으로는 부족하다. 제품을 시장에 공급하고, 실제 현장에서 검증하고, 생산량을 늘리며, 그 과정에서 얻은 경험을 다음 제품에 반영하는 속도가 중요하다.
한국 제조업에는 여전히 강점이 많다. 정밀한 품질관리와 숙련된 생산인력, 글로벌 고객 기반, 세계시장에 구축한 공급망은 쉽게 대체할 수 없는 자산이다. 여기에 AI와 로봇을 결합하고 개발과 생산의 연결을 강화한다면 새로운 경쟁력을 확보할 수 있다. 반대로 과거의 성공을 지탱했던 역량에 안주한다면 그 강점조차 빠르게 약화할 수 있다.
휴머노이드 전쟁의 승패는 누가 더 화려한 시연을 선보였느냐로 결정되지 않는다. 누가 더 안정적으로 작동하는 로봇을 만들고, 비용을 낮추며, 실제 산업 현장에 적용하고, 그 경험을 다시 제품 개선으로 연결하느냐가 관건이다. 기술은 출발점일 뿐이다. 양산은 기술을 산업 경쟁력으로 바꾸는 과정이고, 현장 적용은 그 경쟁력이 실제로 작동하는지 증명하는 과정이다.
중국보다 싸게 만드는 것만으로는 오래 버틸 수 없다. 더 높은 품질을 더 효율적으로 생산하고, 시장의 변화에 더 빠르게 대응하는 체계를 만들어야 한다. 자동차와 로봇, AI가 결합하는 시대에 제조업의 승부는 기술을 얼마나 많이 보유했느냐를 넘어, 그 기술을 얼마나 빨리 산업 현장의 경쟁력으로 바꾸느냐에서 갈릴 것이다.
한국 제조업에 필요한 것은 휴머노이드의 등장을 지켜보는 여유가 아니라, 로봇을 중심으로 생산과 공급망, 노동과 기술의 관계를 재설계하는 실행력이다. 경쟁자는 기다려주지 않는다. 양산의 속도가 곧 산업의 미래를 결정하는 시대가 다가오고 있다.
이재호 산업부 부장qingqi@ajunews.com
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