이 논문은 물리적 AI(Physical AI)의 능력이 형성되는 방식을 형태·아키텍처·과제가 아닌 '능력 형성 원천' 관점에서 분류하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 기록된 경험, 예측적 모델링, 평가적 상호작용, 대리 환경, 메커니즘 기반, 체화된 결합, 진화 기반 형성이라는 상호 배타적이지 않은 7가지 원천을 정의했다. 재구성적 귀납법과 이론적 포화를 통해 문헌을 추적한 결과, 2026년 9월 4일 기준 수집된 49개 근거 사례가 모두 이 7가지 원천의 개별 또는 조합으로 설명됐으며, 세 차례의 최대차이·부정사례 표본 추출에서도 여덟 번째 원천은 발견되지 않았다. 이 프레임워크는 관찰된 능력의 유사성과 그 능력이 형성된 방식의 유사성을 구분해, 설명·전이·복제·거버넌스 분석에 활용될 수 있다.

• •물리적 AI 능력 형성을 설명하는 7가지 상호 비배타적 원천 정의
• •재구성적 귀납법과 이론적 포화로 49개 근거 사례 검증
• •3차례 최대차이·부정사례 표본추출에서도 새로운 원천 발견되지 않음
• •능력의 외형적 유사성과 형성 과정의 유사성을 구분해 전이·거버넌스 분석에 활용 가능