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“AI 실험실은 끝났다” 한국 산업 살릴 데이터 공장

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.13 05:45

기사 3줄 요약

1 AI 산업 현장 도입 지지부진한 이유
2 엔비디아 식 데이터 공장 구축 시급
3 한국 제조 강점 살려 패권 잡아야

AI 기술이 폭발적으로 성장하고 있습니다. 하지만 산업 현장은 여전히 제자리걸음입니다. 기술이 부족해서 생긴 문제가 아닙니다. AI가 현장에서 작동할 구조가 없기 때문입니다. 지금까지 우리는 어떤 모델을 쓸지 고민했습니다.

엔비디아도 경고한 ‘데이터 팩토리’의 비밀

이제 질문을 완전히 바꿔야 할 시점입니다. 데이터가 어디서 만들어지는지 파악해야 합니다. 그 데이터가 어떻게 학습으로 이어지는지 봐야 합니다. 엔비디아는 이를 ‘데이터 팩토리’라고 불렀습니다. 시뮬레이션 환경이 데이터를 생산하는 공장인 셈입니다. 실험실이 아닌 공장에서 데이터가 쏟아져야 합니다. 젠슨 황은 시뮬레이션을 로봇의 학교로 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 AI 학습에 한계가 있습니다. 가상 환경에서 데이터를 대량 생산해야 합니다.

로봇이 스스로 배우는 ‘피지컬 AI’ 시대

산업 현장의 작업은 놀랍도록 비슷합니다. 잡고 옮기고 피하고 확인하는 동작의 반복입니다. 이 작업 단위로 데이터를 설계해야 합니다. 그래야 산업 경계를 넘어 학습 자산이 됩니다. 흩어진 데이터를 모으는 방식은 이제 끝났습니다. 현장에서 데이터가 생성되고 즉시 학습돼야 합니다. 가상과 검증과 현장이 하나로 연결돼야 합니다. 이 세 단계가 묶일 때 AI는 진화합니다. 성공보다 실패 과정에서 더 많은 것을 배웁니다.

한국 제조업의 마지막 골든타임

대한민국은 세계 최고의 산업 벨트를 가졌습니다. 반도체와 자동차 등 제조 현장이 곧 자산입니다. 이곳을 데이터 팩토리로 전환하면 승산이 있습니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요가 없습니다. 이미 존재하는 강점 있는 현장을 활용하면 됩니다. 산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체가 됩니다. 미국이 디지털 지능 패권을 잡은 상황입니다. 우리는 물리 세계를 움직이는 지능을 공급해야 합니다. 이것이 유일한 피지컬 AI 생존 전략입니다.