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“AI 도입 99% 실패..” 피지컬 AI가 유일한 해법

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.12 07:42

기사 3줄 요약

1 산업 현장 AI 도입 여전히 제자리걸음
2 공장을 데이터 생산 기지로 전환해야
3 한국 제조업 강점 살려 AI 주도권 확보

인공지능 기술이 발전했지만 산업 현장에서는 여전히 시범 단계에 머물러 있다는 지적이 나옵니다. 기술 자체가 부족해서가 아니라 기술이 작동할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. 최근 산업계에서는 물리적 세계와 결합하는 피지컬 AI가 새로운 화두로 떠오르고 있습니다. 이는 단순히 컴퓨터 속의 지능이 아니라 로봇처럼 현실에서 움직이는 AI를 의미합니다.

엔비디아는 왜 공장이라고 불렀나

마음AI 손병희 연구소장에 따르면 엔비디아 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션을 로봇 AI를 위한 데이터 공장이라고 정의했습니다. 현실의 데이터만으로는 로봇을 충분히 학습시킬 수 없기 때문입니다. 엔비디아가 연구소가 아닌 공장이라는 단어를 쓴 점에 주목해야 합니다. 이는 데이터 생성이 자동화되고 대량 생산이 가능해야 한다는 의미를 담고 있습니다. 결국 시뮬레이션 환경이 데이터를 끊임없이 생산하는 공장 역할을 해야 AI가 똑똑해집니다. 우리 산업 현장 전체가 이러한 데이터 팩토리가 되어야 한다는 주장이 설득력을 얻습니다.

한국 제조업이 가진 의외의 강점

제조와 물류 등 산업 분야는 달라도 로봇이 하는 작업의 본질은 비슷합니다. 물건을 잡고 옮기고 장애물을 피하는 것이 핵심입니다. 손병희 소장에 따르면 로봇의 외형보다는 이러한 작업 단위로 데이터를 설계해야 합니다. 그래야 산업의 경계를 넘어 재사용 가능한 학습 자산이 만들어집니다. 한국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 산업 벨트를 가지고 있습니다. 이는 전 세계 어디에서도 찾기 힘든 양질의 데이터 생산지를 이미 보유하고 있다는 뜻입니다.

성공보다 실패에서 더 많이 배운다

기존에는 흩어진 데이터를 모으는 방식이었지만 이제는 현장에서 데이터가 생성되고 즉시 학습되는 구조가 필요합니다. 가상 환경과 실증 공간 그리고 실제 현장이 하나로 연결되어야 합니다. 이때 중요한 것은 정답 데이터가 아니라 과정 데이터입니다. AI가 왜 실패했고 어떻게 보정했는지에 대한 데이터가 핵심 재료가 됩니다. 피지컬 AI는 성공보다 실패를 통해 더 많이 배우며 진화합니다. 이러한 과정이 자동화될 때 로봇은 스스로 똑똑해질 수 있습니다.

AI 소비국에서 생산국으로

대한민국 산업이 단순히 AI 기술을 가져다 쓰는 소비자에 머물러서는 안 됩니다. 산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체로 거듭나야 합니다. 미국이 언어 모델로 디지털 패권을 잡았다면 한국은 피지컬 지능의 공급처가 될 수 있습니다. 이는 데이터를 지능으로 바꾸는 역량에서 판가름 날 것입니다. 지금 우리에게 남은 시간은 많지 않습니다. 산업 현장을 지능 생산 설비로 바꾸는 것이야말로 글로벌 경쟁에서 살아남는 유일한 전략입니다.