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“로봇이 스스로 진화?” 한국 산업, ‘데이터팩토리’로 승부수

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.03 19:32

기사 3줄 요약

1 한국 산업, 데이터팩토리 전환 필수
2 로봇 지능, 공장에서 스스로 학습
3 피지컬 AI, 제조업의 새로운 기회

인공지능(AI) 기술이 폭발적으로 발전하고 있습니다. 모델은 정교해졌고 연산 성능은 비약적으로 높아졌습니다. 로봇과 자율주행 기술 역시 빠르게 고도화되고 있습니다. 하지만 산업 현장의 AI는 여전히 시범 사업 단계를 맴돌고 있습니다. 기술이 부족해서가 아니라 기술이 작동할 수 있는 '구조'가 없기 때문입니다. 우리는 오랫동안 “어떤 모델을 쓸 것인가”라는 질문에 집중했습니다. 하지만 물리 세계와 결합하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대에는 질문이 달라져야 합니다. 데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 학습으로 이어지는지가 중요합니다. 이 질문에 답하지 못하면 아무리 뛰어난 AI라도 실험실을 벗어나기 어렵습니다.

공장은 이제 거대한 연구소다

‘데이터팩토리’라는 개념이 주목받고 있습니다. 엔비디아(NVIDIA)가 로봇 연구를 설명하며 자주 사용하는 표현입니다. 젠슨 황 CEO는 “시뮬레이션은 로보틱스 AI를 위한 데이터 공장”이라고 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 로봇을 충분히 가르칠 수 없기 때문입니다. 가상 환경이 데이터를 ‘생산’하는 공장 역할을 해야 한다는 뜻입니다. 엔비디아가 ‘연구소’가 아닌 ‘공장’이라는 단어를 쓴 점을 눈여겨봐야 합니다. 데이터 생성이 자동화되고 대량 생산이 가능하다는 의미를 담고 있습니다. 이제 AI가 산업에 도입되는 단계를 넘어 산업 자체가 AI를 학습시키는 구조로 바뀌어야 합니다. 이것이 피지컬 AI 전략의 출발점입니다. 제조, 물류, 건설 등 산업 분야는 달라도 작업의 본질은 비슷합니다. 잡기, 옮기기, 회피하기 같은 동작입니다. 로봇의 외형은 달라도 작업 단위로 데이터를 설계하면 여러 산업에서 재사용할 수 있습니다.

한국이 가진 강력한 무기

기존 AI 도입은 흩어진 데이터를 모으는 방식이었습니다. 피지컬 AI 시대에는 데이터가 현장에서 자동으로 생성되고 즉시 학습으로 이어져야 합니다. 이를 위해 '가상 시뮬레이션', '검증 공간', '실제 산업 현장' 등 세 단계가 연결되어야 합니다. 이 세 공간이 묶일 때 AI는 현장을 통해 스스로 진화합니다. 이때 정답보다 중요한 건 '과정 데이터'입니다. 왜 실패했고 어떻게 보정했는지에 대한 데이터가 핵심 재료가 됩니다. 피지컬 AI 데이터팩토리는 장인의 실험실이 아닙니다. 산업 규모의 ‘지능 생산 설비’입니다. 이 구조가 갖춰져야 수만 대의 로봇이 동시에 학습하고 똑똑해질 수 있습니다. 전문가들에 따르면 대한민국은 반도체, 제조, 물류 등 세계 최고 수준의 산업 현장을 가지고 있습니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요가 없습니다. 이미 존재하는 강점 있는 현장을 데이터팩토리 구조로 바꾸기만 하면 됩니다.

생존을 위한 유일한 전략

지금까지 우리 산업은 글로벌 기업이 만든 AI 모델을 가져다 쓰는 소비자였습니다. 이제는 산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체로 거듭나야 합니다. 미국이 거대언어모델(LLM)로 디지털 지능을 잡았다면 한국은 제조 기반을 바탕으로 물리 세계를 움직이는 ‘피지컬 지능’의 공급처가 될 수 있습니다. 이는 단순한 효율화를 넘어선 생존 전략입니다. 산업 현장에서 스스로 학습하고 진화하는 인프라를 구축해야 합니다. 그래야 AI를 잘 만드는 나라를 넘어 AI가 실질적으로 작동하는 나라가 될 수 있습니다. 이 전환이야말로 대한민국이 글로벌 AI 전쟁에서 살아남을 강력한 전략입니다.