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“AI 도입하면 망한다?” 한국 산업, 살길은 데이터 공장뿐

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.04 20:33

기사 3줄 요약

1 AI 도입, 실험 단계 머물러 구조적 한계
2 공장을 데이터 생산 기지로 바꾸는 혁신 필요
3 한국 제조업, 피지컬 AI 분야 선점 최적지

최근 인공지능(AI) 기술이 무섭게 발전하고 있습니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI가 실험 단계에만 머물고 있다는 지적이 나옵니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면, 이는 기술 부족이 아니라 ‘구조’의 문제라고 합니다. 아무리 좋은 AI 모델을 가져와도 현장에서 계속 학습하고 진화하는 시스템이 없으면 소용없다는 뜻입니다.

공장이 곧 거대한 연구소다

이제는 ‘데이터 팩토리’라는 새로운 개념에 주목해야 합니다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “시뮬레이션은 로봇 AI를 위한 데이터 공장”이라고 정의했습니다. 쉽게 말해, 공장에서 물건만 찍어내는 게 아니라 AI를 학습시킬 데이터도 찍어내야 한다는 겁니다. 가상 공간에서 시뮬레이션을 돌리고, 실제 현장에서 검증하며 데이터를 쌓는 구조가 필요합니다. 그래야 로봇이 스스로 실수를 교정하며 똑똑해질 수 있습니다.

로봇이 아니라 ‘작업’을 배워야 한다

손 소장은 로봇 자체가 아니라 로봇이 하는 ‘작업’에 집중해야 한다고 강조합니다. 물건을 집거나 옮기는 동작은 어떤 산업이든 비슷하기 때문입니다. 작업 단위로 데이터를 모으면, 이 공장의 로봇이 배운 걸 저 공장의 로봇도 써먹을 수 있습니다. 이렇게 되면 산업 전체가 거대한 AI 학습장이 됩니다. 중요한 건 정답만 배우는 게 아니라, ‘왜 실패했는지’ 과정을 배우는 것입니다.

한국 제조업, 위기가 아니라 기회다

미국이 챗GPT 같은 언어 지능을 잡았다면, 우리는 몸으로 움직이는 ‘피지컬 AI’를 잡을 수 있습니다. 한국은 반도체, 자동차, 조선 등 세계적인 제조업 기반을 갖추고 있습니다. 이 거대한 산업 현장을 데이터 공장으로 바꾸기만 하면 됩니다. 우리가 가진 공장들이 곧 AI 지능을 생산하는 보물창고가 되는 셈입니다. 단순히 남이 만든 AI를 쓰는 것을 넘어, 우리 산업 현장이 직접 지능을 만들어내는 공급처가 되어야 합니다.