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“로봇이 스스로 공부?” 한국 공장, AI 지능 생산 기지 된다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.08 23:11

기사 3줄 요약

1 AI 산업 현장 안착 위해 데이터 팩토리 구조 전환 시급
2 단순 수집 넘어 시뮬레이션 활용한 데이터 생산 필수
3 제조 강국 한국, 피지컬 AI 시대 주도할 잠재력 충분

인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 로봇은 더 정교해졌고 자율주행 기술도 놀라운 속도로 성장했습니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI가 실험 단계나 시범 사업 수준에 머무는 경우가 많습니다. 기술 자체가 부족해서가 아니라, 기술이 제대로 작동할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문이라는 지적이 나옵니다. 마음AI 손병희 연구소장에 따르면, 이제는 AI 모델 자체보다 ‘데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 학습되는가’에 주목해야 합니다. 아무리 똑똑한 AI라도 실험실을 벗어나 실제 현장에서 쓰이려면 물리적인 세계와 결합하는 과정이 필수적입니다.

공장이 곧 거대한 ‘학교’가 된다

‘데이터 팩토리’라는 개념이 주목받고 있습니다. 이는 엔비디아(NVIDIA)가 로봇 연구를 설명하며 강조한 개념이기도 합니다. 단순히 물건을 찍어내는 공장이 아니라, 로봇과 AI를 학습시키는 데이터를 생산하는 공장이 되어야 한다는 뜻입니다. 현실의 데이터만으로는 로봇을 완벽하게 학습시키기 어렵습니다. 따라서 가상 시뮬레이션 환경이 데이터를 끊임없이 만들어내는 공장 역할을 해야 합니다. 엔비디아는 이를 연구소(Lab)가 아닌 공장(Factory)이라고 불렀습니다. 데이터 생성이 자동화되고 대량 생산이 가능해야 한다는 의미를 담고 있습니다. 로봇이 물건을 잡고, 옮기고, 장애물을 피하는 작업은 산업 분야가 달라도 본질적으로 비슷합니다. 이러한 ‘작업 단위’로 데이터를 설계하면 산업의 경계를 넘어 AI를 학습시킬 수 있습니다. 결국 산업 현장 전체가 AI를 가르치는 거대한 학교이자 데이터 생산 기지가 되는 셈입니다.

실패한 데이터가 더 중요하다

과거에는 흩어진 데이터를 모으는 것에 집중했습니다. 하지만 ‘피지컬 AI’ 시대에는 현장에서 데이터가 자동으로 생성되고, 이것이 즉시 AI 학습으로 이어지는 선순환 구조가 필요합니다. 가상 환경인 ‘디지털 트윈’과 검증 공간인 ‘테스트베드’, 그리고 실제 ‘산업 현장’이 하나로 연결되어야 합니다. 이때 중요한 것은 정답 데이터뿐만이 아닙니다. AI가 왜 그런 판단을 했는지, 왜 실패했는지에 대한 ‘과정 데이터’가 훨씬 중요합니다. AI는 성공보다 실패를 통해 더 많은 것을 배우고 진화하기 때문입니다. 이러한 데이터가 쌓여야 로봇 수천 대가 동시에 똑똑해질 수 있습니다.

한국 제조업의 새로운 생존 전략

대한민국은 반도체, 자동차, 물류 등 세계 최고 수준의 산업 현장을 이미 가지고 있습니다. 이는 전 세계 어디에서도 찾기 힘든 양질의 데이터 생산지를 확보하고 있다는 뜻입니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요 없이, 기존의 강점 있는 공장들을 데이터 팩토리로 바꾸기만 하면 됩니다. 지금까지 우리가 글로벌 기업이 만든 AI를 가져다 쓰는 입장이었다면, 이제는 우리 공장이 AI를 직접 학습시키고 지능을 만들어내는 주체가 되어야 합니다. 데이터를 지능으로 바꾸는 역량이 국가 경쟁력을 결정하는 시대입니다. 산업 현장 자체가 AI와 함께 진화하는 구조를 만드는 것이야말로 한국 산업이 나아가야 할 확실한 생존 전략입니다.