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“로봇 수만 대가 스스로 진화?” 한국 산업 살릴 유일한 생존 전략

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.07 09:01

기사 3줄 요약

1 AI 도입 넘어 학습 주체로 전환 필수
2 산업 현장 전체를 데이터 공장화해야
3 피지컬 AI가 한국 산업의 유일한 해법

산업 현장에서 인공지능(AI)은 여전히 시범 사업 단계를 벗어나지 못하고 있다는 지적이 나옵니다. 기술 자체가 부족해서가 아니라 기술이 제대로 작동할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. 마음AI 손병희 연구소장에 따르면 이제는 어떤 모델을 쓸지 고민하는 단계를 넘어서야 합니다.

엔비디아가 주목한 ‘데이터 공장’

엔비디아 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션을 로봇 AI를 위한 데이터 공장이라고 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 로봇과 자율주행 AI를 충분히 학습시키기 어렵기 때문입니다. 데이터 생성이 자동화되고 반복 가능하며 대량 생산이 가능한 구조를 만들어야 한다는 뜻입니다. 이제 대한민국 산업 현장 전체가 거대한 데이터팩토리로 변해야 할 시점입니다. 산업 자체가 AI가 학습하고 진화하는 구조로 완전히 전환되어야 생존할 수 있습니다.

로봇이 배우는 것은 ‘작업’이다

제조와 물류 등 산업 분야는 달라도 로봇이 수행하는 작업의 본질은 놀랍도록 비슷합니다. 물건을 잡고 옮기고 장애물을 피하고 상태를 확인하는 과정이 반복됩니다. 손 소장에 따르면 로봇의 외형이 달라도 작업 단위로 데이터를 설계하면 재사용 가능한 학습 자산이 됩니다. 기존 방식이 흩어진 데이터를 단순히 모으는 것이었다면 이제는 생성 구조에 집중해야 합니다. 현장에서 데이터가 자동으로 생성되고 즉시 재학습으로 이어지는 파이프라인이 필요합니다.

성공보다 중요한 ‘실패 데이터’

가상 시뮬레이션과 실증 테스트베드 그리고 실제 산업 현장이 유기적으로 연결되어야 합니다. 이 세 공간이 하나의 학습 구조로 묶일 때 AI는 비로소 현장을 통해 스스로 진화합니다. 이때 가장 중요한 것은 정답 데이터가 아니라 과정 데이터입니다. AI가 왜 그렇게 판단했는지 그리고 왜 실패했는지에 대한 데이터가 핵심 재료가 됩니다. 실패를 통해 더 많이 배우고 보정하는 과정이 피지컬 AI의 성능을 결정짓습니다.

한국 산업의 골든타임

대한민국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 산업 벨트를 이미 보유하고 있습니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요 없이 기존 현장을 데이터팩토리로 전환하면 됩니다. 마음AI 손병희 연구소장에 따르면 산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체로 거듭나는 것이 유일한 전략입니다. 수천 대의 로봇이 동시에 학습하고 진화하는 지능 생산 설비를 갖춰야 합니다. 데이터를 지능으로 변환하는 역량이 앞으로 국가 경쟁력을 가를 결정적 요인이 될 것입니다.