산업/비즈니스

“로봇이 실수하며 배운다?” 한국 산업, 엔비디아 잡을 열쇠

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.10 23:46

기사 3줄 요약

1 AI 산업, 실험실 넘어 데이터 공장으로 진화 필요
2 로봇, 정답 아닌 실수 과정 통해 스스로 학습해야
3 한국 제조업, 피지컬 AI로 글로벌 패권 노린다

지금 전 세계는 인공지능(AI) 열풍입니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI가 제대로 힘을 못 쓰고 있다는 사실, 알고 계셨나요. 기술이 부족해서가 아닙니다. AI가 마음껏 뛰어놀고 학습할 수 있는 ‘판’이 깔리지 않았기 때문입니다. 마음AI 손병희 연구소장에 따르면, 이제는 질문부터 바꿔야 한다고 합니다. “어떤 AI 모델을 쓸까?”가 아니라 “데이터를 어디서 만들고 어떻게 가르칠까?”를 고민해야 할 때입니다.

엔비디아도 주목한 ‘데이터 공장’이 핵심

AI가 똑똑해지려면 공부할 자료, 즉 데이터가 엄청나게 필요합니다. 그런데 현실에서 로봇이 실수하며 배우기엔 위험하고 비용도 많이 듭니다. 그래서 나온 개념이 바로 ‘데이터 팩토리(Data Factory)’입니다. 가상 세계에 현실과 똑같은 공장을 짓고, 그 안에서 로봇이 수만 번 넘어지고 부딪히며 배우게 하는 겁니다. 엔비디아의 젠슨 황도 “시뮬레이션은 로봇 AI를 위한 데이터 공장”이라고 정의했습니다. 이제는 연구실이 아닌, 데이터를 찍어내는 공장이 필요한 시점입니다.

성공보다 ‘실패’에서 배우는 로봇

재미있는 건 AI에게 진짜 필요한 건 ‘정답’이 아니라 ‘오답 노트’라는 점입니다. 로봇이 물건을 집다가 왜 떨어뜨렸는지, 그 과정의 데이터가 훨씬 중요합니다. 성공한 데이터만 넣으면 로봇은 돌발 상황에 대처하지 못합니다. 실패를 통해 스스로 보정하는 법을 배워야 진짜 ‘지능’이 생깁니다. 마음AI 손병희 소장에 따르면, 작업 단위로 데이터를 쪼개서 가르쳐야 한다고 강조합니다. 로봇 모양은 달라도 ‘집기’, ‘옮기기’ 같은 기본 동작은 다 똑같기 때문입니다.

한국 제조업, AI 패권 쥘 기회 왔다

우리나라는 반도체, 자동차, 물류 등 세계 최고 수준의 산업 현장을 가지고 있습니다. 이 현장들을 전부 ‘데이터 팩토리’로 바꾸면 어떻게 될까요. 미국이 챗GPT 같은 언어 모델로 세상을 놀라게 했다면, 우리는 몸으로 움직이는 ‘피지컬 AI’로 승부를 볼 수 있습니다. 산업 현장 자체가 AI를 가르치는 거대한 학교가 되는 셈입니다. 우리가 AI를 단순히 사서 쓰는 소비자가 아니라, AI를 키워내는 생산자가 될 수 있는 절호의 기회입니다.