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“공장이 살아서 움직인다?” 한국 제조업 구할 ‘피지컬 AI’

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.06 12:06

기사 3줄 요약

1 산업 현장, 데이터팩토리로 전환 시급
2 시뮬레이션과 현실 연결해 AI 학습
3 제조 강국 한국, 피지컬 AI 최적지

AI 기술이 엄청나게 발전하고 있습니다. 챗GPT 같은 모델은 똑똑해졌고 로봇 기술도 좋아졌습니다. 하지만 정작 공장 같은 산업 현장에서는 AI가 널리 쓰이지 못하고 있습니다. 단순히 기술이 부족해서가 아닙니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면, AI가 스스로 학습하고 진화할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문입니다. 이제는 AI 모델만 고민할 게 아니라, AI를 가르칠 데이터를 어디서 만들지 고민해야 할 때입니다.

AI 도입? 이제는 ‘데이터 공장’이다

지금까지 우리는 이미 만들어진 AI를 가져와서 쓰는 것에만 집중했습니다. 하지만 로봇이 현실 세계에서 움직이는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대에는 접근 방식이 달라야 합니다. 산업 현장 자체가 데이터를 뿜어내는 거대한 ‘데이터 공장(Data Factory)’이 되어야 합니다. 엔비디아의 젠슨 황은 시뮬레이션을 ‘로봇 AI를 위한 데이터 공장’이라고 정의했습니다. 현실에서 로봇이 모든 걸 배우기엔 시간이 너무 오래 걸립니다. 그래서 가상 공간인 시뮬레이션에서 수없이 연습하고 데이터를 만들어내는 것입니다. 이것이 바로 ‘데이터팩토리’ 전략입니다. 단순히 제품만 찍어내는 공장이 아니라, 로봇을 똑똑하게 만들 데이터까지 생산하는 공장으로 바뀌어야 한다는 뜻입니다. 한국 산업 전체가 이런 구조로 변해야 경쟁력을 가질 수 있습니다.

실패에서도 배운다? ‘과정 데이터’의 힘

로봇이 공장에서 일하려면 ‘과정 데이터’가 정말 중요합니다. 단순히 성공한 결과만 배우는 게 아니라, 왜 실패했는지 배우는 것입니다. 예를 들어 물건을 집다가 미끄러졌다면 ‘습기 때문에 미끄러졌구나’라고 깨닫고 힘을 조절하는 식입니다. 이를 위해 ‘가상 시뮬레이션(디지털 트윈)’, ‘실증 테스트베드(검증 공간)’, ‘실제 산업 현장’ 이 세 곳이 유기적으로 연결되어야 합니다. 가상에서 배우고, 테스트 공간에서 검증하고, 실제 현장에서 부딪히며 데이터를 모으는 것입니다. 이 세 단계가 하나의 파이프라인처럼 연결될 때, AI는 비로소 현장에서 스스로 진화할 수 있습니다. 수천 대의 로봇이 서로의 경험을 공유하며 동시에 똑똑해지는 미래가 가능해집니다.

한국, ‘피지컬 지능’ 공급처 될까

대한민국은 반도체, 자동차, 물류 등 세계 최고 수준의 산업 현장을 가지고 있습니다. 이는 AI를 학습시킬 수 있는 가장 좋은 ‘데이터 생산지’를 이미 확보하고 있다는 뜻입니다. 굳이 새로운 산업을 만들 필요가 없습니다. 우리가 가진 공장과 현장을 ‘데이터팩토리’로 바꾸기만 하면 됩니다. 미국이 언어 모델(LLM)로 디지털 세상을 잡았다면, 우리는 강력한 제조 기반으로 물리 세상을 움직이는 ‘피지컬 AI’의 주도권을 잡을 수 있습니다. 손병희 소장은 이것이 단순한 효율화를 넘어선 생존 전략이라고 강조합니다. 산업 현장이 AI를 학습시키는 주체가 되는 것, 이것이 한국이 글로벌 AI 전쟁에서 살아남을 유일한 길입니다.