앤트로픽 “로봇, 美 육체노동 74% 수행 가능하지만 비용 경쟁력은 0.3%뿐”

미국 AI 기업 앤트로픽이 2026년 9월 30일 로봇이 미국 경제의 육체 과업 74%를 이미 기술적으로 수행할 수 있지만 사람보다 비용이 낮은 과업은 전체의 0.3%에 불과하다는 연구 결과를 공개했다. 경제학자 러셀 레거트양(Russell Legate-Yang)과 맥심 마센코프(Maxim Massenkoff)가 작성한 이 보고서는 '로봇 노출 지수'를 새로 제시하고 물리적 자동화의 속도를 결정하는 것은 AI 모델의 능력보다 하드웨어 비용이라고 분석했다.

보고서에 따르면 로봇이 처리할 수 있는 육체 과업은 미국 전체 근로시간의 34%를 차지한다. 로봇과 대형언어모델(LLM)을 함께 고려하면 근로시간 기준 직무 과업의 약 80%가 둘 중 하나에 노출된다. 연구진은 로봇 가격이 1990년대 이후 연평균 약 3%씩 하락해 왔으며 이 추세가 이어지면 로봇이 비용 경쟁력을 갖는 과업 비중이 10%에 도달하기까지 40년이 걸린다고 추정했다.

연구진은 약 900개 직업과 약 1만9000개 과업 설명을 담은 미국 직업정보 데이터베이스 O*NET을 활용했다. 앤트로픽의 AI 모델 클로드(Claude)가 각 과업을 로봇이 수행할 수 있는지, 어떤 환경에서 가능한지를 판단했다. 과업은 로봇이 수행할 수 없는 E0, 공장 조립라인처럼 로봇 전용으로 설계된 환경의 E1, 물류창고처럼 정형화된 사람 작업장의 E2, 도심 도로 같은 비정형 환경의 E3 등 4단계로 분류됐다. 평가는 근로시간과 고용 규모로 가중했고 앤트로픽은 과업별 판단 근거와 인용 자료를 논문 원문과 함께 공개했다.

가장 노출도가 높은 직업은 택시 운전사로 3점 만점에 2.2를 기록했고 셔틀 운전사와 기사가 2.0으로 뒤를 이었다. 자율주행 기술의 진전이 반영된 결과다. 비용 균형에 가장 가까운 직업은 포장원이다. 미국에는 약 56만명의 포장원이 있으며 근무시간의 97%를 로봇이 할 수 있는 과업에 쓴다. 근로자 1명의 연간 비용은 약 4만9000달러인 반면 1명을 대체하는 데 필요한 로봇 비용은 연 약 4만5000달러로 추산됐다. 이 직업의 고용은 2015년 이후 이미 22% 줄었다. 반대로 용접은 로봇이 핵심 작업을 할 수 있어도 직무 전체를 자동화하려면 사람 용접공의 약 5배 비용이 든다고 연구진은 분석했다.

보고서는 능력 부족이 여전히 가장 큰 장벽이라고 짚었다. 육체 과업의 약 70%는 로봇 능력의 한계로 도입이 막혀 있고 14%는 규제상 로봇 수행이 허용되지 않으며 약 4분의 1은 사람에 대한 선호 때문에 로봇 도입이 지연된다. 1977년부터 50년간을 대상으로 한 사후 검증에서는 기존 로봇에 더 많이 노출된 직업일수록 이후 수십 년간 임금과 고용이 감소한 것으로 나타났다. 연구진은 로봇이 매년 기존에 하지 못하던 육체 작업의 약 2%를 새로 할 수 있게 됐다고 추정했다.

노출도가 높은 직업군의 인구 특성도 뚜렷하게 달랐다. 보고서에 따르면 고노출 직업 종사자는 여성 비율이 20%포인트 낮고 히스패닉 비율은 16%포인트 높으며 학사 이상 학위 보유 비율은 55%포인트 낮다. 시간당 임금은 약 30달러 적고 실업률은 두 배 이상 높다. 로봇과 LLM이 영향을 미치는 영역도 달랐다. 운송과 운반 과업 가운데 LLM에만 노출되는 비율은 15% 미만이지만 로봇을 포함하면 약 90%로 높아진다.

이번 결과는 범용 로봇 기업에 대한 투자 시장의 기대와 대비된다. 피규어AI는 시리즈C에서 10억달러를 유치하며 투자 후 기업가치 390억달러를 인정받았고 스킬드AI는 2026년 1월 140억달러 가치로 14억달러를 조달했다고 각 사가 밝혔다. 도요타 연구조직에서 분사한 월든로보틱스도 7월 11억달러 가치로 3억달러의 시드 투자를 받았다. 이들 기업가치는 수년 안에 로봇이 대규모로 유료 작업을 수행한다는 가정에 기반하지만 앤트로픽의 기본 시나리오는 상당한 비중의 과업에서 비용 균형까지 수십 년이 걸린다는 것이다.

국내 산업에 주는 시사점도 크다. 한국은 국제로봇연맹(IFR) 집계에서 제조업 근로자 대비 로봇 밀도가 세계 최고 수준인 나라로, 자동차와 전자 공장에서 E1 단계 자동화는 이미 상당히 진행됐다. 남은 과제는 물류창고와 서비스 현장 같은 E2 이상 환경이다. 정부가 휴머노이드 핵심부품 지원과 K휴머노이드 연합을 추진하는 상황에서 이번 연구는 정책 성과를 시연 횟수가 아니라 작업시간당 비용으로 측정해야 한다는 근거가 된다. 두산로보틱스, 레인보우로보틱스 같은 국내 업체에도 가격 경쟁력이 기술 시연보다 중요한 경쟁 요소라는 점을 보여준다.

한계도 있다. 연구진 스스로 O*NET 과업 설명이 짧아 로봇에 중요한 세부 정보가 빠질 수 있고 비용 추정치가 대략적이라고 인정했다. 언어모델이 로봇 능력을 평가한 방식은 일관성 논란을 부를 수 있지만 판단 근거가 공개돼 외부 검증이 가능하다. 연 3% 가격 하락률은 과거 평균일 뿐 중국 업체의 대량생산으로 휴머노이드와 부품 가격이 더 빠르게 떨어지면 40년이라는 전망은 크게 단축될 수 있다.

향후 관전 포인트는 시장 데이터다. 2027년 휴머노이드와 모바일 매니퓰레이터 계약 단가, 미국의 포장원과 운반원, 운전직 고용 통계, 공개된 평가 자료를 활용한 외부 재검증이 0.3%라는 수치가 과거 추세보다 빠르게 움직이는지를 보여줄 전망이다.