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“로봇이 스스로 진화?” 엔비디아도 주목한 한국 데이터 팩토리

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.12 00:41

기사 3줄 요약

1 AI 산업 현장 적용 위한 데이터 팩토리 개념 부상
2 엔비디아 젠슨 황 시뮬레이션은 로봇 AI의 공장 강조
3 한국 제조 인프라 활용해 피지컬 AI 주도권 확보 필요

인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있다는 소식이 매일 들려오고 있습니다. 그런데 이상하게도 우리 주변의 공장이나 산업 현장에서는 AI 로봇이 활약하는 모습을 보기 힘듭니다. 대부분 시범 사업이나 테스트 단계에 머물러 있는 것이 현실입니다. 손병희 마음AI 인공지능연구소장에 따르면, 이는 기술이 부족해서가 아니라 AI가 제대로 작동할 수 있는 '구조'가 없기 때문이라고 합니다. 이제는 단순히 어떤 AI 모델을 쓸지 고민하는 단계를 넘어서야 합니다. 물리적 세계와 결합하는 '피지컬 AI' 시대에는 데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 학습되는지 그 구조를 짜는 것이 중요합니다.

데이터 팩토리가 뭐야

최근 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션을 '로봇 AI를 위한 데이터 공장'이라고 정의했습니다. 쉽게 말해 현실에서 로봇이 모든 상황을 다 겪어보며 배우기엔 시간이 너무 오래 걸립니다. 그래서 가상 공간인 시뮬레이션 환경에서 로봇을 학습시키고 데이터를 찍어내듯 생산해야 한다는 것입니다. 엔비디아는 이것을 연구소가 아닌 '공장(Factory)'이라고 불렀습니다. 자동화된 시스템으로 데이터를 대량 생산할 수 있다는 의미를 담고 있습니다. 이 개념을 한국 산업 전체로 확장해보면 엄청난 기회가 보입니다. 우리나라의 반도체나 자동차 공장들이 거대한 데이터 팩토리가 될 수 있다는 뜻입니다. 산업 현장 자체가 AI를 학습시키고 진화시키는 학교이자 공장이 되는 셈입니다.

실패하면서 배우는 로봇

로봇이 하는 일은 산업마다 달라 보이지만 본질은 비슷합니다. 물건을 잡고, 옮기고, 장애물을 피하고, 상태를 확인하는 작업의 연속입니다. 이런 작업 단위로 데이터를 모으고 학습시키면 산업의 경계를 넘어 어디든 쓸 수 있는 AI가 탄생합니다. 손병희 소장에 따르면, 이를 위해 세 가지 공간이 유기적으로 연결되어야 한다고 합니다. 가상 시뮬레이션 공간, 검증을 위한 테스트베드, 그리고 실제 산업 현장입니다. 이 세 곳이 연결되면 로봇은 가상과 현실을 오가며 스스로 배울 수 있게 됩니다. 특히 중요한 것은 성공한 데이터뿐만 아니라 실패한 과정 데이터입니다. 왜 실패했는지, 어떻게 고쳐야 하는지에 대한 데이터가 쌓여야 AI가 진짜 똑똑해집니다. 마치 사람이 실수를 통해 성장하는 것과 같은 이치입니다.

한국이 가진 강력한 무기

데이터 팩토리는 소수의 천재들이 모인 실험실이 아닙니다. 수천, 수만 대의 로봇이 동시에 데이터를 먹고 자라나는 대규모 생산 설비와 같습니다. 여기서 대한민국이 가진 엄청난 강점이 드러납니다. 우리는 반도체, 제조, 물류, 의료 등 세계 최고 수준의 산업 시설들이 좁은 땅에 밀집해 있습니다. 이런 환경은 전 세계 어디서도 찾기 힘든 양질의 데이터 생산지입니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요 없이 이미 있는 공장들을 데이터 팩토리로 바꾸기만 하면 됩니다. 지금까지 우리는 해외 빅테크 기업이 만든 AI 모델을 가져다 쓰는 소비자에 불과했습니다. 하지만 이제는 우리 공장이 AI를 직접 가르치는 생산자가 될 수 있습니다. 미국이 언어 모델로 디지털 세상을 잡았다면, 우리는 제조 기반을 살려 물리적 세상을 움직이는 AI의 공급처가 될 수 있습니다. 이것은 단순한 기술 도입이 아니라 우리 산업의 생존이 걸린 문제입니다. 지금 당장 우리 산업 현장을 거대한 AI 학습장으로 바꾸는 대전환을 시작해야 합니다.