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“한국 산업 망할 수도..” 로봇 수만 대가 스스로 진화하는 ‘이 방법’

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.08 06:06

기사 3줄 요약

1 AI 도입 넘어 학습 구조 만드는 데이터 공장 전환 시급
2 엔비디아 시뮬레이션 개념을 실제 산업 현장으로 확장 강조
3 제조 강국 한국, 피지컬 AI 지능 생산의 최적지 평가

인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 하지만 정작 공장이나 산업 현장에서는 AI가 제대로 힘을 쓰지 못하는 경우가 많습니다. 기술이 부족해서가 아니라 AI가 제대로 일할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면, 이제는 AI를 단순히 가져다 쓰는 것을 넘어 산업 현장 전체를 바꿔야 한다고 합니다. 바로 공장 자체가 데이터를 뿜어내고 AI를 학습시키는 '데이터 팩토리'가 되어야 한다는 것입니다.

실험실이 아닌 '공장'이 필요해

우리는 그동안 어떤 좋은 AI 모델을 쓸지만 고민했습니다. 하지만 로봇이 현실 세계에서 움직이는 '피지컬 AI' 시대에는 질문이 달라져야 합니다. 데이터가 어디서 나오고 어떻게 다시 학습되는지를 따져야 합니다. 엔비디아의 젠슨 황은 시뮬레이션을 '로봇을 위한 데이터 공장'이라고 불렀습니다. 가상 공간에서 로봇이 무한히 연습하며 데이터를 만들어낸다는 뜻입니다. 연구소가 아니라 '공장'이라고 부른 이유는 데이터를 자동으 대량 생산하기 때문입니다. 손병희 소장은 이 개념을 한국 산업 전체로 넓혀야 한다고 주장합니다. 가상 공간뿐만 아니라 실제 우리 공장들이 모두 AI를 가르치는 학교이자 데이터 공장이 되어야 한다는 것입니다. 산업 자체가 AI를 진화시키는 구조로 바뀌어야 생존할 수 있습니다.

로봇이 '일'을 배우는 방법

공장, 물류센터, 농장 등 장소는 달라도 로봇이 하는 일은 비슷합니다. 물건을 집고, 옮기고, 장애물을 피하고, 상태를 확인하는 것입니다. 로봇의 생김새가 달라도 이 '작업'을 기준으로 데이터를 모으면 어디서든 써먹을 수 있습니다. 지금까지는 흩어진 데이터를 억지로 모으는 방식이었습니다. 앞으로는 현장에서 데이터가 저절로 쌓이고 로봇이 바로 배우는 시스템이 필요합니다. 가상 공간과 실험 공간, 그리고 실제 현장이 하나로 연결되어야 합니다. 이때 중요한 것은 정답만 배우는 게 아닙니다. 로봇이 왜 실패했는지, 어떻게 고쳤는지 같은 '과정'을 배워야 진짜 실력이 늡니다. 그래야 로봇 수만 대가 동시에 똑똑해질 수 있습니다.

한국, 세계 최고의 'AI 훈련장' 된다

이런 '데이터 팩토리'는 소수의 장인이 만드는 게 아닙니다. 거대한 산업 규모로 돌아가는 지능 생산 설비가 되어야 합니다. 데이터가 원료가 되고 지능이 제품이 되는 셈입니다. 한국은 반도체, 자동차, 조선 등 세계 최고의 제조 현장을 가지고 있습니다. 이는 전 세계 어디에도 없는 양질의 데이터 광산입니다. 이미 있는 이 강력한 현장을 데이터 팩토리로 바꾸기만 하면 됩니다. 우리가 남이 만든 AI를 사다 쓰는 소비자에 머물러서는 안 됩니다. 직접 물리 세계를 움직이는 지능을 만들어 수출하는 공급자가 되어야 합니다. 이것이 AI 전쟁에서 한국이 살아남을 유일한 길입니다.