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“엔비디아의 경고” 한국 공장, 이대로 두면 다 망한다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.16 18:24

기사 3줄 요약

1 엔비디아는 시뮬레이션을 데이터 공장이라 정의함
2 한국 산업 현장을 AI 학습장으로 바꿔야 함
3 데이터 생성 구조가 피지컬 AI 성공 열쇠임

인공지능 기술이 폭발적으로 성장하고 있습니다. 모델은 정교해졌고 로봇 기술도 비약적으로 발전했습니다. 하지만 손병희 마음AI 연구소장에 따르면 산업 현장의 AI는 여전히 시범 단계에 머물고 있습니다. 기술이 부족해서가 아닙니다. 기술이 작동할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. 이제 우리는 질문을 바꿔야 합니다.

실험실이 아닌 공장이 필요해

어떤 AI 모델을 쓸지 고민하는 단계는 지났습니다. 데이터가 어디서 만들어지는지 고민해야 합니다. 그 데이터가 어떻게 다시 학습으로 이어지는지 물어야 합니다. 이 질문에 답하지 못하면 AI는 실험실을 벗어나지 못합니다. 손병희 소장은 엔비디아의 개념을 빌려 '데이터 팩토리'를 강조합니다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션이 로봇 AI를 위한 데이터 공장이라고 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 로봇을 충분히 가르칠 수 없습니다. 가상 환경이 데이터를 대량으로 생산하는 공장 역할을 해야 합니다. 데이터 생성이 자동화되고 반복 가능해야 한다는 뜻입니다.

로봇은 실패하면서 배운다

제조나 물류 등 산업 분야는 달라도 작업의 본질은 비슷합니다. 물건을 잡고 옮기고 피하는 동작이 핵심입니다. 로봇의 외형이 달라도 이 작업 단위로 데이터를 설계해야 합니다. 그래야 산업의 경계를 넘어 재사용 가능한 학습 자산이 만들어집니다. 기존 방식은 흩어진 데이터를 모으는 것이었습니다. 하지만 피지컬 AI 시대에는 데이터가 현장에서 자동으로 생성되어야 합니다. 가상 시뮬레이션과 실제 산업 현장이 유기적으로 연결되어야 합니다. 이때 중요한 것은 정답 데이터가 아닙니다. 왜 실패했는지 배우는 과정 데이터가 핵심입니다.

한국 제조업의 마지막 기회

대한민국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 공장을 가지고 있습니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요가 없습니다. 이미 존재하는 강점 있는 현장을 데이터 팩토리로 바꾸면 됩니다. AI를 소비하는 나라에서 AI를 가르치는 나라로 변해야 합니다. 산업 현장 자체가 AI를 학습시키는 주체가 되어야 합니다. 이것이 대한민국이 피지컬 AI 시대에 살아남는 유일한 전략입니다.