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“반도체 다음은 이것?” 한국 산업, 10년 뒤 먹거리 찾았다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.11 22:37

기사 3줄 요약

1 AI 기술 발전해도 산업 현장 적용은 제자리걸음
2 로봇 학습시키는 데이터 공장 구축이 유일한 해법
3 한국 제조 인프라 활용해 피지컬 AI 주도권 확보

최근 인공지능 기술이 무섭게 발전하고 있습니다. 챗GPT 같은 언어 모델은 이미 사람 수준을 넘보고 있습니다. 하지만 정작 로봇이나 자율주행 같은 '피지컬 AI'는 산업 현장에서 아직 걸음마 단계입니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면 기술이 부족해서가 아니라 구조가 없기 때문이라고 합니다. 지금까지 우리는 어떤 AI 모델을 쓸지만 고민했습니다. 이제는 데이터를 어디서 만들고 어떻게 학습시킬지를 고민해야 할 때입니다.

엔비디아는 왜 공장을 짓는가

세계적인 AI 기업 엔비디아는 '데이터 팩토리'라는 개념을 강조하고 있습니다. 로봇이 똑똑해지려면 현실 데이터만으로는 부족합니다. 그래서 가상 공간에 시뮬레이션 공장을 짓고 거기서 로봇을 학습시킵니다. 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션이 곧 로봇을 위한 데이터 공장이라고 정의했습니다. 이는 데이터 생성을 자동화하고 대량으로 생산하겠다는 의미입니다. 연구실에서 하나씩 가르치는 게 아니라 공장에서 찍어내듯 지능을 만드는 겁니다.

한국 산업의 마지막 기회

대한민국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 제조 현장을 가지고 있습니다. 이 현장들이 바로 데이터를 뿜어내는 거대한 광산입니다. 손병희 소장에 따르면 한국의 산업 현장 전체가 데이터 팩토리가 되어야 한다고 합니다. 단순히 물건만 만드는 게 아니라 로봇이 학습할 데이터를 생산해야 합니다. 가상 공간과 실제 현장이 연결되면 로봇은 스스로 진화할 수 있습니다. 성공한 데이터뿐만 아니라 실패한 과정 데이터까지 모두 학습의 재료가 됩니다.

AI 소비국에서 생산국으로

지금까지 우리는 남들이 만든 AI 모델을 가져다 쓰는 소비자였습니다. 하지만 이제는 판이 바뀌고 있습니다. 미국이 언어 모델로 디지털 세상을 장악했다면 한국은 피지컬 AI로 물리 세상을 장악할 수 있습니다. 이미 깔려있는 공장 인프라를 지능 생산 설비로 바꾸기만 하면 됩니다. 이는 단순한 기술 도입이 아니라 생존을 위한 필수 전략입니다. 머뭇거리다가는 글로벌 AI 전쟁에서 영원히 도태될 수 있습니다.