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“한국 제조업 위기라고?” 로봇 데이터로 ‘세계 1위’ 노린다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.08 12:16

기사 3줄 요약

1 AI 현장 도입 지체는 데이터 선순환 구조의 부재 탓
2 엔비디아처럼 공장을 데이터 생산 기지로 전환해야 함
3 한국 제조업 인프라는 피지컬 AI 선도할 최적의 환경

최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전했지만 산업 현장에서는 여전히 실험 단계에 머무르고 있다는 지적이 나옵니다. 손병희 마음AI 연구소장의 칼럼에 따르면, 이는 기술 부족이 아니라 데이터를 학습하고 순환시키는 ‘구조’가 없기 때문입니다. 이제는 단순히 AI 모델을 가져다 쓰는 것을 넘어, 산업 현장 자체를 AI가 학습하는 ‘데이터 팩토리’로 전환해야 한다는 목소리가 높습니다.

“공장이 곧 데이터다” 엔비디아의 전략

‘데이터 팩토리’란 공장에서 물건을 찍어내듯 AI 학습용 데이터를 대량으로 생산하는 시스템을 말합니다. 세계적인 기업 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “시뮬레이션은 로봇 AI를 위한 데이터 공장”이라고 정의했습니다. 현실의 데이터만으로는 로봇을 충분히 학습시키기 어렵기 때문에, 가상 환경에서 데이터를 만들어내야 한다는 뜻입니다. 손 소장은 이 개념을 한국 산업 전반으로 확장해야 한다고 주장합니다. 단순히 AI를 도입하는 게 아니라, 공장 전체가 데이터를 뿜어내는 거대한 학습장이 되어야 한다는 것입니다.

로봇이 ‘작업’을 배우는 방법

산업 분야는 달라도 로봇이 하는 일은 ‘잡기’, ‘옮기기’, ‘피하기’, ‘확인하기’ 등으로 비슷합니다. 전문가들은 로봇 자체보다는 이러한 ‘작업(Task)’ 단위로 데이터를 설계해야 한다고 조언합니다. 그래야만 하나의 공장에서 얻은 데이터를 다른 산업 현장에서도 재활용할 수 있기 때문입니다. 이를 위해서는 가상 공간인 ‘디지털 트윈’과 검증 공간인 ‘테스트베드’, 그리고 실제 ‘산업 현장’이 유기적으로 연결되어야 합니다. 이 세 곳이 하나로 묶일 때 AI는 현장에서 발생하는 성공과 실패 데이터를 통해 스스로 똑똑해질 수 있습니다.

한국, ‘피지컬 AI’의 최적지다

대한민국은 반도체, 자동차, 조선 등 세계 최고 수준의 제조업 기반을 갖추고 있습니다. 손 소장의 분석에 따르면, 한국은 이미 양질의 데이터를 생산할 수 있는 최적의 환경을 보유하고 있습니다. 우리가 가진 수많은 공장을 ‘지능 생산 설비’로 바꾸기만 하면 글로벌 경쟁에서 우위를 점할 수 있다는 것입니다. 과거 기계화를 먼저 받아들인 나라가 산업혁명을 주도했듯, 이제는 물리 세계의 데이터를 지능으로 바꾸는 나라가 패권을 쥐게 됩니다. 한국이 ‘피지컬 AI’의 공급처로 거듭날 골든타임이 바로 지금입니다.