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“AI 모델 사다 쓰지 마라” 한국 제조 현장이 돈 버는 무기다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.15 04:23

기사 3줄 요약

1 산업 현장이 AI 학습장으로 변신해야 생존 가능
2 실패 과정 담은 데이터가 로봇 지능의 핵심 자원
3 한국 제조 인프라가 피지컬 AI 주도권 잡을 기회

지금 전 세계가 인공지능(AI) 기술에 열광하고 있습니다. 챗GPT 같은 똑똑한 모델이 매일 쏟아져 나오기 때문입니다. 하지만 정작 공장이나 물류 창고 같은 실제 산업 현장에서는 AI가 제대로 힘을 못 쓰고 있습니다. 대부분 시범 사업 수준에 머물러 있는 것이 현실입니다. 기술이 부족해서가 아닙니다. AI가 현장에서 계속 똑똑해질 수 있는 ‘구조’가 없어서입니다. 이제는 남들이 만든 AI 모델을 가져다 쓰는 것을 넘어, 우리 산업 현장을 AI를 가르치는 학교로 만들어야 합니다.

로봇을 가르치는 ‘데이터 공장’이 필요해

엔비디아의 젠슨 황은 시뮬레이션을 ‘로봇 AI를 위한 데이터 공장’이라고 정의했습니다. 사람이 일일이 가르칠 수 없으니 가상 공간에서 로봇이 수만 번 연습하게 만드는 것입니다. 여기서 중요한 건 ‘공장(Factory)’이라는 단어입니다. 데이터도 제품처럼 찍어내야 한다는 뜻입니다. 우리는 이 개념을 실제 한국의 산업 현장으로 가져와야 합니다. 단순히 물건만 만드는 공장이 아니라, 로봇이 일하며 배우는 데이터도 함께 생산하는 곳으로 바꿔야 합니다. 이것이 바로 ‘데이터 팩토리’ 전략입니다. 과거에는 흩어진 데이터를 단순히 모으는 데 그쳤습니다. 하지만 이제는 현장에서 데이터가 자동으로 만들어지고, 그 데이터로 AI가 즉시 다시 배우는 시스템이 필요합니다. 로봇이 물건을 집다가 실수하면, 왜 실수했는지 기록하고 다음에는 더 잘하게 만드는 식입니다.

실패한 데이터가 오히려 돈이 된다

로봇이나 AI를 똑똑하게 만드는 건 정답만이 아닙니다. 오히려 ‘과정 데이터’가 훨씬 중요합니다. 왜 그렇게 판단했는지, 왜 실패했는지, 어떻게 고쳤는지에 대한 기록이 핵심입니다. 성공한 결과만 입력하면 AI는 응용력을 잃습니다. 하지만 실패와 보정의 과정을 배우면 낯선 환경에서도 적응할 수 있습니다. 이것이 바로 물리 세계에서 작동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 핵심 경쟁력입니다. 이런 시스템이 갖춰지면 로봇 한 대가 배운 노하우를 공장 전체 로봇이 공유할 수 있습니다. 마치 경력직 직원의 노하우를 신입 사원 전원이 즉시 흡수하는 것과 같습니다. 이렇게 되면 AI 모델을 매번 새로 만들 필요 없이, 현장이 돌아가면서 자연스럽게 지능이 높아집니다.

한국의 제조 인프라, 미국 이길 유일한 무기

미국이 거대 언어 모델(LLM) 같은 소프트웨어로 세상을 지배하고 있습니다. 하지만 물리적인 산업 현장은 한국이 훨씬 강력합니다. 반도체, 자동차, 조선, 물류 등 세계 최고 수준의 공장들이 한곳에 모여 있기 때문입니다. 우리는 억지로 새로운 산업을 만들 필요가 없습니다. 이미 잘하고 있는 우리 공장들에 ‘데이터 팩토리’ 시스템만 얹으면 됩니다. 이것이 우리가 가진 가장 큰 무기입니다. 이제 우리나라는 AI를 소비하는 나라에서 벗어나야 합니다. 대신 산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체가 되어야 합니다. 미국이 디지털 지능을 판다면, 우리는 물리 세계를 움직이는 ‘행동 지능’을 팔 수 있습니다. 지금이 바로 골든타임입니다. 단순히 기계를 돌리는 것을 넘어, 데이터를 지능으로 바꾸는 나라가 되어야 합니다. 그것이 한국 경제가 다시 한번 도약할 수 있는 유일한 생존 전략입니다.