기술/연구

“AI 쓰기만 할래?” 한국 산업, ‘데이터 공장’으로 판 뒤집는다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.09 23:08

기사 3줄 요약

1 AI 현장 도입, 시범 사업 단계서 멈춘 이유 분석
2 엔비디아처럼 가상과 현실 연결한 데이터 공장 구축 필요
3 한국 제조 인프라 활용해 피지컬 AI 패권 장악해야

최근 인공지능(AI) 기술이 무섭게 발전하고 있습니다. 로봇이 춤을 추고 자율주행차가 도로를 누비는 세상이 되었죠. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI가 제대로 힘을 못 쓰고 있다는 사실, 알고 계셨나요. 대부분 '개념 증명(PoC)'이나 시범 사업 단계에서 멈춰 있는 실정입니다. 이것은 기술 자체가 부족해서가 아닙니다. AI가 현장에서 스스로 배우고 성장할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문입니다.

엔비디아가 ‘공장’을 짓는 진짜 이유

AI 반도체 최강자 엔비디아는 최근 ‘데이터 팩토리(Data Factory)’라는 개념을 강조합니다. 젠슨 황 CEO는 “시뮬레이션은 로봇 AI를 위한 데이터 공장”이라고 정의했죠. 연구소가 아니라 ‘공장’이라고 부르는 점에 주목해야 합니다. 데이터를 마치 공산품처럼 자동으로, 대량으로 찍어낼 수 있다는 뜻입니다. 현실에서 로봇이 모든 상황을 겪어보며 배우기엔 시간이 너무 오래 걸립니다. 그래서 가상 공간(시뮬레이션)에서 수만 번 넘어지며 데이터를 ‘생산’해 학습시키는 겁니다.

한국 제조업, ‘지능’을 생산하는 기지로 변신해야

이제 우리 산업 현장도 질문을 바꿔야 할 때입니다. “어떤 AI 모델을 가져다 쓸까”가 아니라 “우리 공장을 어떻게 AI 학습장으로 만들까”를 고민해야 합니다. 제조, 물류, 의료 등 분야는 달라도 작업의 본질은 비슷합니다. 물건을 잡고(Pick), 옮기고(Place), 피하는(Avoid) 동작의 반복이죠. 이 과정에서 나오는 성공과 실패 데이터를 모조리 AI에게 학습시켜야 합니다. 특히 ‘왜 실패했는지’를 담은 과정 데이터가 AI를 똑똑하게 만드는 핵심 재료가 됩니다.

반도체 강국 한국, ‘피지컬 AI’ 패권 잡을 기회

대한민국은 세계 최고 수준의 산업 벨트를 가지고 있습니다. 반도체, 자동차, 조선 등 빵빵한 제조 인프라가 이미 깔려 있죠. 이 현장들을 단순한 생산 기지가 아닌, AI를 학습시키는 ‘데이터 팩토리’로 전환해야 합니다. 미국이 언어 모델(LLM)을 잡았다면, 우리는 물리 세계를 움직이는 ‘피지컬 AI’를 잡을 수 있습니다. AI를 돈 주고 사 쓰는 나라에서, AI 지능을 만들어 수출하는 나라로 거듭나는 것. 이것이 바로 대한민국 산업이 살아남을 유일한 생존 전략입니다.