기술/연구

“로봇이 스스로 진화?” 엔비디아도 주목한 한국 ‘데이터 공장’

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.12 17:45

기사 3줄 요약

1 AI, 실험실 벗어나 산업 현장으로 가야 생존
2 엔비디아도 강조한 데이터 팩토리 구축 시급
3 제조 강국 한국, 피지컬 AI 주도권 기회

인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 챗GPT 같은 모델은 똑똑해졌고 로봇도 정교해졌습니다. 그런데 정작 우리 주변의 공장이나 산업 현장에서는 AI가 아주 활발하게 쓰이지는 않고 있습니다. 기술이 부족해서가 아닙니다. AI가 현장에서 제대로 일할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문입니다. 전문가들에 따르면 이제는 어떤 AI 모델을 쓸지 고민하는 단계를 넘어야 합니다. 대신 데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 다시 학습되는지를 고민해야 할 때입니다.

엔비디아는 왜 ‘공장’이라 불렀나

최근 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션 환경을 ‘데이터 공장(Data Factory)’이라고 불렀습니다. 로봇이 현실에서만 배우기에는 한계가 있기 때문입니다. 가상 공간에서 데이터를 공산품처럼 찍어내 학습시킨다는 뜻입니다. 중요한 건 ‘연구소’가 아니라 ‘공장’이라는 단어를 썼다는 점입니다. 데이터 생성이 자동화되고 대량으로 가능하다는 의미가 담겨 있습니다. 이제 우리 산업 현장 전체가 거대한 데이터 공장이 되어야 합니다. AI가 단순히 현장에 도입되는 것을 넘어 산업 자체가 AI를 학습시키는 곳으로 변해야 합니다. 이것이 바로 물리적 세계와 결합하는 ‘피지컬 AI’ 시대의 핵심 전략입니다.

로봇은 실패하면서 배운다

산업 현장은 제각각 달라 보이지만 로봇이 하는 일의 본질은 비슷합니다. 물건을 잡고, 옮기고, 장애물을 피하고, 확인하는 작업입니다. 로봇의 생김새가 달라도 이런 ‘작업 단위’로 데이터를 모으면 어디서든 다시 쓸 수 있습니다. 이때 중요한 건 정답만 모으는 게 아닙니다. 로봇이 왜 실패했는지, 어떻게 고쳐서 성공했는지에 대한 ‘과정 데이터’가 훨씬 중요합니다. AI는 성공보다 실패를 통해 더 많이 배우고 똑똑해지기 때문입니다. 가상 공간과 실험 공간, 그리고 실제 현장이 하나로 연결되어야 합니다. 데이터가 현장에서 자동으로 쌓이고 AI가 이를 통해 스스로 진화하는 구조를 만들어야 합니다.

한국이 가진 강력한 무기

한국은 반도체, 자동차, 조선 등 세계 최고 수준의 산업 시설이 좁은 땅에 모여 있습니다. 전 세계 어디에서도 찾기 힘든 완벽한 ‘데이터 생산지’를 이미 가지고 있는 셈입니다. 우리는 억지로 새로운 산업을 만들 필요가 없습니다. 이미 잘하고 있는 제조 현장을 AI가 학습하는 데이터 공장으로 바꾸기만 하면 됩니다. 남이 만든 AI를 가져다 쓰는 소비자가 아니라 AI를 가르치는 주인이 되어야 합니다. 미국이 언어 모델로 디지털 세상을 잡았다면 한국은 피지컬 AI로 물리 세상을 잡을 수 있습니다. 산업 현장이 곧 거대한 AI 학교가 되는 미래가 우리 눈앞에 다가왔습니다.