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“이대로면 한국 산업 위기?” 피지컬 AI가 유일한 해법

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.09 00:07

기사 3줄 요약

1 AI 현장 도입 지연은 기술 아닌 구조적 문제
2 산업 현장을 데이터 생산하는 공장으로 전환 필요
3 피지컬 AI 구축이 한국 산업의 유일한 생존 전략

인공지능 기술이 폭발적으로 발전하고 있습니다. 하지만 산업 현장의 AI 도입은 여전히 시범 사업 단계에 머물러 있습니다. 마음AI 손병희 연구소장에 따르면 이는 기술 부족이 아닌 구조의 문제라고 합니다. 기술이 현장에서 작동하고 진화할 수 있는 환경이 없기 때문입니다.

AI는 실험실이 아닌 공장에서 완성된다

우리는 그동안 어떤 AI 모델을 쓸 것인지에만 집중해 왔습니다. 하지만 이제는 데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 학습되는지를 고민해야 할 때입니다. 손 소장에 따르면 엔비디아는 시뮬레이션을 로봇 AI를 위한 데이터 공장이라고 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 부족하기에 가상 환경에서 데이터를 대량 생산해야 한다는 뜻입니다. 엔비디아가 연구소가 아닌 공장이라는 단어를 쓴 점에 주목해야 합니다. 이는 데이터 생성이 자동화되고 대량 생산이 가능해야 함을 의미합니다.

로봇이 아니라 작업 단위로 학습하라

제조와 물류 등 산업 분야는 달라도 작업의 본질은 매우 유사합니다. 잡기나 옮기기 같은 핵심 동작은 어느 현장에서나 필요합니다. 이러한 작업 단위로 데이터를 설계하면 산업의 경계를 넘어 학습 자산을 재사용할 수 있습니다. 엔비디아의 연구 역시 이런 범용성에 주목하고 있습니다. 기존 방식은 흩어진 데이터를 단순히 모으는 것에 불과했습니다. 이제는 현장에서 데이터가 생성되고 즉시 재학습되는 구조가 필요합니다.

대한민국 산업 전체가 거대한 AI 공장이다

가상 시뮬레이션과 검증 공간 그리고 실제 현장이 유기적으로 연결되어야 합니다. 이 세 공간이 묶일 때 AI는 스스로 진화할 수 있습니다. 중요한 것은 정답이 아니라 실패하고 보정하는 과정 데이터입니다. AI는 성공보다 실패를 통해 더 많은 것을 배우기 때문입니다. 대한민국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 산업 기반을 가지고 있습니다. 이미 존재하는 강점 있는 현장을 데이터 팩토리로 전환하기만 하면 됩니다. 산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체로 거듭나야 합니다. 이것이 피지컬 AI 시대에 대한민국이 살아남을 유일한 전략입니다.