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“AI 껍데기만 쓴다?” 한국 산업 생존할 마지막 기회

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.05 06:33

기사 3줄 요약

1 AI 현장 도입 지연은 기술 부족 아닌 데이터 구조 부재 탓
2 산업 현장이 AI 학습 데이터 생산하는 '데이터 팩토리' 돼야
3 제조업 강국 한국, 피지컬 AI 선점할 골든타임 놓치지 말아야

최근 인공지능(AI) 기술이 엄청나게 발전했다는 뉴스가 매일 쏟아지고 있습니다. 그런데 막상 공장이나 산업 현장에 가보면 “아직 멀었다”는 반응이 많습니다. 기술은 좋아졌는데, 왜 현장 적용은 더딜까요. 전문가들은 그 이유가 ‘기술’이 아니라 ‘구조’에 있다고 지적합니다. 마음AI 손병희 연구소장에 따르면, 이제는 AI 모델의 성능을 따질 때가 아니라 ‘데이터를 어디서 만드느냐’를 고민해야 할 시점이라고 합니다.

엔비디아는 왜 ‘공장’을 만들었을까

혹시 ‘데이터 팩토리(Data Factory)’라는 말을 들어보셨나요. 엔비디아(NVIDIA) 젠슨 황 CEO가 자주 사용하는 개념입니다. AI 로봇을 똑똑하게 만들려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 하지만 현실에서 로봇이 실수하고 부딪히며 배우는 건 너무 느리고 위험합니다. 그래서 가상 공간(시뮬레이션)에서 로봇을 끊임없이 훈련 시키는데, 엔비디아는 이걸 ‘데이터를 찍어내는 공장’이라고 부릅니다. 손병희 소장은 이 개념을 한국 산업 전체로 확장해야 한다고 주장합니다. 단순히 AI 기술을 사와서 쓰는 게 아니라, 우리 산업 현장 자체를 AI가 학습하는 거대한 학교이자 공장으로 만들어야 한다는 겁니다.

로봇도 ‘오답 노트’가 필요하다

그렇다면 AI는 무엇을 배워야 할까요. 바로 ‘실패하는 과정’입니다. 지금까지 우리는 정답만 모으려고 했습니다. 하지만 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대에는 다릅니다. 피지컬 AI란 실제 물리 세계에서 몸을 쓰고 움직이는 AI를 말합니다. 로봇이 물건을 잡으려다 놓치고, 다시 자세를 고쳐 잡는 모든 과정이 데이터가 됩니다. 왜 실패했는지, 어떻게 수정했는지에 대한 ‘과정 데이터’가 쌓여야 로봇이 진짜 지능을 갖게 됩니다. 마음AI 손병희 소장은 “제조, 물류, 의료 등 분야는 달라도 ‘잡기’, ‘옮기기’, ‘확인하기’ 같은 작업의 본질은 똑같다”며 “작업 단위로 데이터를 모으면 산업 경계를 넘어 재활용할 수 있다”고 설명했습니다.

한국에게 남은 시간은 ‘지금’ 뿐

한국은 반도체, 자동차, 조선 등 세계 최고 수준의 산업 시설을 갖추고 있습니다. 이것이 우리의 가장 큰 무기입니다. 미국이 거대언어모델(LLM)로 디지털 세상을 지배했다면, 한국은 강력한 제조 기반을 바탕으로 ‘피지컬 AI’ 분야를 선점할 수 있습니다. 우리가 가진 수많은 공장을 단순히 물건만 만드는 곳이 아니라, AI를 가르치는 ‘데이터 생산 기지’로 바꿔야 합니다. 손 소장은 “산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체가 되는 것이 한국이 살 유일한 길”이라며 “지금 골든타임이 지나가고 있다”고 경고했습니다. 결국 AI 시대의 승패는 누가 더 양질의 ‘경험’을 AI에게 떠먹여 줄 수 있느냐에 달려 있습니다.