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“AI 실험실은 이제 그만” 한국 산업, ‘피지컬 AI’로 승부수

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.05 19:10

기사 3줄 요약

1 AI 현장 도입 지체는 구조적 문제
2 산업 현장을 데이터 생산 공장화
3 한국 제조업 강점 살려 패권 도전

인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI 도입이 생각보다 더딘 상황입니다. 대부분의 기업이 시범 사업 단계에서 멈춰 있기 때문입니다. 이는 기술력 부족이 아닌, AI가 작동할 수 있는 ‘구조’가 없어서입니다. 지금까지는 어떤 AI 모델을 쓸지 고민하는 것에만 집중했습니다. 이제는 데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 학습되는지를 봐야 합니다.

엔비디아가 주목한 ‘데이터팩토리’ 전략

‘데이터팩토리’는 공장이 물건만 만드는 곳이 아니라는 개념입니다. 시뮬레이션 환경이 로봇 학습을 위한 데이터를 생산하는 공장이 됩니다. 엔비디아 젠슨 황 CEO도 시뮬레이션은 로봇 AI를 위한 데이터 공장이라고 했습니다. 현실 데이터만으로는 로봇을 완벽하게 학습시키기에 부족하기 때문입니다. 이제 대한민국 산업 현장 전체가 데이터팩토리가 되어야 합니다. 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어, 산업 자체가 AI를 학습시키는 구조로 바뀌어야 합니다.

로봇은 성공보다 ‘실패’에서 더 많이 배운다

산업 현장에서 반복되는 작업은 잡기, 옮기기 등 본질적으로 비슷합니다. 로봇의 외형은 달라도 작업 단위로 데이터를 설계하면 학습 자산이 됩니다. 중요한 것은 정답만 있는 데이터가 아니라 ‘과정 데이터’입니다. 왜 실패했는지, 어떻게 보정했는지에 대한 정보가 핵심입니다. 실패 과정을 담은 데이터야말로 피지컬 AI가 진화하는 재료가 됩니다. 가상 공간과 실제 현장이 연결되어 스스로 학습하는 구조가 필요합니다.

반도체 강국 한국, ‘피지컬 지능’ 공급처 된다

한국은 반도체, 자동차, 의료 등 세계 최고 수준의 산업 벨트가 있습니다. 이미 존재하는 강력한 산업 현장을 데이터팩토리로 전환하면 됩니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요 없이 기존 강점을 활용하는 전략입니다. 공장이 돌아갈 때마다 AI 지능도 함께 높아지는 구조를 만들어야 합니다. 과거에는 우리가 글로벌 기업의 AI 모델을 가져다 쓰는 소비자였습니다. 이제는 물리 세계를 움직이는 ‘피지컬 지능’을 공급하는 생산자가 될 수 있습니다.