기술/연구

“AI 도입만 하다가 망한다” 한국 제조업, 살길은 ‘이것’ 뿐?

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.15 03:23

기사 3줄 요약

1 AI 도입 넘어 데이터 팩토리 전환 시급
2 한국 제조업, 피지컬 AI 최적의 요충지
3 엔비디아와 협력해 지능 생산 기지 도약

최근 인공지능(AI) 기술이 엄청나게 발전하고 있지만, 정작 산업 현장에서는 시범 단계에만 머물러 있다는 지적이 나왔습니다. 기술이 부족해서가 아니라, AI가 현장에서 제대로 작동할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문이라는 분석인데요. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면, 이제는 산업 현장을 단순히 물건을 만드는 곳이 아니라 지능을 생산하는 ‘데이터 팩토리’로 바라봐야 한다고 합니다.

공장이 아니라 ‘지능 학교’라고?

흔히 공장은 제품을 찍어내는 곳이라고 생각하잖아요. 그런데 엔비디아 젠슨 황 CEO는 “시뮬레이션은 로봇 AI를 위한 데이터 공장”이라고 정의했습니다. 로봇이 현실 세계에서 잘 움직이려면 수많은 학습이 필요한데, 실제 공장만으로는 데이터가 부족하거든요. 그래서 가상 공간인 시뮬레이션에서 로봇을 미리 학습시키고, 이 데이터를 다시 현실 로봇에게 주입하는 구조가 필요합니다. 결국 공장 전체가 AI를 가르치는 거대한 ‘학교’이자 데이터를 생산하는 ‘공장’이 되어야 한다는 뜻입니다.

한국이 가진 ‘초강력 무기’가 있다

재밌는 건 이 분야에서 한국이 엄청난 잠재력을 가지고 있다는 점입니다. 손 소장에 따르면, 한국은 반도체, 자동차, 조선 등 제조 시설이 세계 최고 수준으로 밀집해 있습니다. AI가 학습할 수 있는 양질의 데이터가 그야말로 널려 있는 셈이죠. 미국이 언어 모델(LLM) 같은 소프트웨어 AI를 잡았다면, 한국은 물리적 세계를 움직이는 ‘피지컬 AI’의 강자가 될 수 있습니다. 새로운 산업을 억지로 만들 게 아니라, 이미 우리가 잘하는 제조업 현장을 AI 학습장으로 바꾸기만 하면 됩니다.

로봇 수만 대가 스스로 진화한다

미래의 공장은 로봇 한 대가 똑똑해지는 게 아니라, 공장 전체가 하나의 유기체처럼 연결됩니다. 가상 공간(디지털 트윈)에서 학습하고, 검증 공간에서 테스트하고, 실제 현장에서 데이터를 쌓는 과정이 톱니바퀴처럼 돌아가야 합니다. 손 소장에 따르면, 이렇게 되면 수만 대의 로봇이 실시간으로 경험을 공유하며 동시에 진화할 수 있다고 해요. 단순히 AI 기술을 사다 쓰는 ‘소비자’에 머물지 않고, 지능 자체를 만들어내는 ‘공급자’가 되는 것이 대한민국 산업의 유일한 생존 전략이라는 겁니다.