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“공장 자체가 AI 만든다?” 한국 산업 살릴 ‘데이터 팩토리’

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.03 10:41

기사 3줄 요약

1 AI 도입 넘어 학습하는 공장 전환 시급
2 시뮬레이션 활용한 데이터 생성 필수
3 한국 제조업, 피지컬 AI로 생존 모색

최근 인공지능 기술이 빠르게 발전하고 있지만 실제 산업 현장에서는 여전히 시범 단계에 머물러 있다는 지적이 나옵니다. 손병희 마음AI 인공지능연구소장에 따르면 AI가 실험실을 벗어나 거친 산업 현장에서 제대로 작동하려면 기술이 아닌 구조의 변화가 필요합니다. 지금까지는 어떤 AI 모델을 쓸지 고민했다면 이제는 데이터를 어디서 만들고 어떻게 학습시킬지를 고민해야 할 때입니다.

공장이 곧 거대한 ‘AI 학교’다

엔비디아의 젠슨 황은 시뮬레이션이 로봇 AI를 위한 ‘데이터 공장’이라고 정의했습니다. 현실의 데이터만으로는 로봇을 완벽하게 학습시키기 어렵기 때문에 가상 공간에서 데이터를 대량으로 생산해야 한다는 뜻입니다. 데이터 팩토리는 단순히 정보를 모으는 곳이 아니라 데이터를 찍어내고 학습시키는 자동화된 시스템을 말합니다. 이제 대한민국 산업 현장 전체가 AI를 가르치는 거대한 데이터 팩토리로 변해야 한다는 주장이 힘을 얻고 있습니다. AI를 단순히 도입하는 것을 넘어 공장 자체가 AI가 진화하는 공간으로 바뀌어야 한다는 것입니다.

로봇이 아닌 ‘작업’을 배워야 한다

제조나 물류 등 산업 분야는 달라도 로봇이 하는 일은 잡고 옮기고 피하는 등 비슷합니다. 손 소장에 따르면 로봇 자체보다 이런 ‘작업 단위’로 데이터를 설계해야 여러 산업에서 재사용할 수 있습니다. 중요한 것은 성공한 데이터뿐만 아니라 왜 실패했는지에 대한 ‘과정 데이터’입니다. 로봇이 실수하고 보정하는 과정을 기록해야 AI가 현장에서 발생하는 돌발 상황에 대처할 수 있게 됩니다. 가상 환경과 실제 현장이 연결되어 데이터가 끊임없이 순환하는 구조를 만들어야 합니다.

한국 제조업, AI 소비자가 아닌 생산자로

대한민국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 산업 시설을 갖추고 있습니다. 이러한 강점을 살려 산업 현장을 AI 학습의 주체로 전환한다면 물리적 AI 시장을 선도할 수 있습니다. 미국이 언어 모델로 디지털 지능을 잡았다면 한국은 제조 기반으로 물리적 지능의 공급처가 될 수 있다는 분석입니다. 단순히 남이 만든 AI를 가져다 쓰는 소비자에 머물러서는 경쟁력을 잃을 수 있습니다. 우리 공장의 컨베이어 벨트가 돌아갈 때마다 AI 지능도 함께 똑똑해지는 구조를 만드는 것이 생존 전략입니다.