크라우드웍스, 피지컬AI 시장 진출 가속화… “데이터 표준화가 미래 성장의 열쇠”

AI 산업의 다음 진화 단계는 ‘피지컬AI(Physical AI)’입니다.
즉, 인공지능이 실제 물리적 환경에서 사고하고 행동하는 기술을 말하죠. 단순히 텍스트를 생성하거나 이미지를 만들어내는 ‘생성형 AI’를 넘어, 로봇이 스스로 판단하고 움직이는 시대가 다가오고 있습니다.

이 새로운 패러다임 속에서 국내 AI 테크 기업 **크라우드웍스(Crowdworks)**가 발 빠르게 움직이고 있습니다.
‘한국의 스케일AI(Scale AI)’로 불리며 국내 AI 데이터 시장을 선도해온 크라우드웍스가, 이제 휴머노이드 로봇 학습 데이터와 시뮬레이션 툴 개발까지 손을 뻗으며 피지컬AI 생태계로 본격 진출하고 있습니다.

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1. ‘데이터 기업’에서 ‘피지컬AI 파트너’로 진화

크라우드웍스는 데이터 라벨링 기업으로 시작했습니다.
하지만 단순히 “고양이와 개를 구분하는 이미지 분류” 수준에서 멈추지 않았습니다.

이제는 대규모 언어모델(LLM)과 연계된 고품질 데이터 가공, 그리고 실제 로봇 학습에 필요한 VLA(Vision-Language-Action) 데이터 구축까지 담당하며, AI의 실세계 확장에 핵심 역할을 하고 있습니다.

VLA 데이터는 쉽게 말해 “로봇이 눈으로 보고, 언어로 이해하며, 행동으로 옮기게 하는” 데이터입니다.
예를 들어, AI가 “컵을 들어 올려라”라는 명령을 받았을 때, 로봇팔이 실제로 컵을 인식하고 들어 올릴 수 있도록 학습하는 것이죠.

크라우드웍스는 자율주행, 로봇 제어, 산업용 자동화 등에서 이미 방대한 데이터를 구축한 경험이 있어, 피지컬AI 전환의 기초 인프라를 갖추고 있습니다.

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2. 시뮬레이션 기반 데이터 구축으로 효율 극대화

로봇이 학습하기 위해서는 사람이 수많은 동작을 시연하고 데이터를 기록해야 합니다.
하지만 이 과정은 비용과 시간이 많이 들죠.

이를 해결하기 위해 크라우드웍스는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 적용한 시뮬레이션 기반 데이터 구축 툴을 개발하고 있습니다.

즉, 실제 공장이나 작업 환경을 가상공간에 재현하고, 사람이 가상 환경에서 행동을 반복하면 데이터가 자동으로 쌓이는 구조입니다.
이 방식은 텔레오퍼레이션(Teleoperation)—사람이 직접 로봇을 조작하며 데이터를 모으는—전통적 방식에 비해 인건비와 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

결과적으로, 이러한 시뮬레이션 데이터 플랫폼은 한국 제조업의 피지컬AI 경쟁력 강화에 핵심 역할을 할 것으로 기대됩니다.

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3. 데이터 표준화가 피지컬AI 성장의 열쇠

크라우드웍스가 강조하는 또 하나의 핵심은 **“데이터 표준화”**입니다.

현재 로봇에 탑재되는 센서, 관절, 힘 데이터 등은 제조사마다 포맷이 제각각입니다.
이 때문에 A기업의 데이터를 B기업이 활용하기 어렵고, 데이터 공유·거래가 불가능한 구조가 만들어졌습니다.

김혜수 전략기획실장은 “데이터 표준이 확립되어야 시장의 성장이 실현될 수 있다”며,
“표준화 없이는 피지컬AI 생태계가 확장될 수 없다”고 지적했습니다.

미국에서는 이미 엔비디아·테슬라·구글·MS 등 빅테크 기업들이 표준화 프로젝트를 주도하고 있지만,
한국은 아직 국가 차원의 표준 확립이 진행되지 않은 상황입니다.

그는 “한국은 제조업 강국인 만큼 정부 주도의 표준화와 산업 간 협력이 필요하다”고 강조했습니다.

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4. 크라우드웍스의 솔루션 – Workstage & Alpy Compiler

크라우드웍스는 이미 국내 대부분의 AI 기업들에게 데이터를 공급하고 있습니다.
그 중심에는 두 가지 대표 솔루션이 있습니다.

🧩 Workstage (워크스테이지)

• 고품질 데이터 가공에 최적화된 플랫폼
• 데이터 라벨링·검증·관리까지 한 번에 수행
• 시계열 데이터, LLM, 자율주행, 로봇 학습 데이터 등 모든 형태의 데이터 작업 가능

🔍 Alpy Knowledge Compiler (알피 날리지 컴파일러)

• 기업 내부의 비정형 데이터를 AI-Ready 데이터로 자동 변환
• 즉, AI가 바로 학습할 수 있는 형태로 데이터를 정리·구조화하는 솔루션
• 로봇 데이터 처리도 이 시스템으로 수행 가능

두 솔루션은 앞으로 VLA 모델 기반 로봇 학습 데이터 구축을 위한 핵심 도구로 확장될 예정입니다.

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5. 한국 피지컬AI 산업의 과제와 기회

피지컬AI는 결국 데이터 품질과 표준화 경쟁입니다.
한국은 세계적인 제조 기술을 보유하고 있지만, AI 도입률은 여전히 낮은 편입니다.
많은 제조기업들이 데이터를 보유하고도 이를 활용하지 못하고 있으며, AI 인력과 예산 부족도 문제로 지적됩니다.

김혜수 실장은 “정부 지원을 통해 제조기업의 AI 도입이 보다 활발해진다면,
한국은 피지컬AI 분야에서도 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라고 전망했습니다.

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결론

크라우드웍스의 행보는 한국 AI 산업의 진화 방향을 상징적으로 보여줍니다.

• 생성형AI → 피지컬AI로의 전환
• 데이터 라벨링 → 시뮬레이션 데이터 구축으로의 확장
• 국내 시장 → 글로벌 표준 경쟁으로의 도전

이제 AI는 더 이상 “언어와 이미지”에 머물지 않습니다.
AI가 팔을 움직이고, 사물을 인식하고, 실제 공간에서 행동하는 시대—그 중심에 피지컬AI가 있습니다.

그리고 그 기반을 다지는 핵심 기업 중 하나가 바로 크라우드웍스입니다.

👉 요약하자면, “데이터 표준화와 시뮬레이션 기술 확보가 곧 피지컬AI 경쟁력의 핵심”이며,
크라우드웍스는 이미 그 미래를 준비하고 있는 기업입니다.