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“AI 모델만 쓰면 필패” 한국 산업, 데이터팩토리로 승부수

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.16 23:38

기사 3줄 요약

1 산업 현장, AI 학습시키는 데이터 공장으로 전환 시급
2 가상과 현실 연결해 로봇이 스스로 진화하는 구조 필요
3 한국 제조 인프라 활용해 피지컬 AI 주도권 확보해야

인공지능 기술이 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 하지만 정작 우리 산업 현장에서는 AI가 시범 단계에만 머물러 있다는 지적이 나옵니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면 이는 기술 부족이 아니라 구조의 문제라고 합니다. AI가 제대로 작동하려면 데이터를 학습하는 ‘판’을 새로 짜야 한다는 것입니다.

공장이 곧 AI 학교가 된다

엔비디아는 시뮬레이션을 ‘데이터 공장’이라고 부릅니다. 로봇에게 현실 데이터만으로는 부족하기 때문입니다. 가상 환경에서 데이터를 대량으로 생산해 로봇을 가르쳐야 합니다. 연구소가 아닌 공장처럼 데이터를 찍어내는 시스템이 필요합니다. 손 연구소장에 따르면 한국 산업 현장 전체가 이런 데이터 팩토리로 변해야 한다고 강조합니다. 산업 자체가 AI가 학습하고 진화하는 학교가 되어야 한다는 뜻입니다.

정답이 아니라 과정을 배워라

지금까지는 정답 데이터만 모으는 데 급급했습니다. 하지만 피지컬 AI 시대에는 ‘과정 데이터’가 훨씬 중요합니다. 로봇이 왜 실패했는지, 어떻게 문제를 해결했는지 그 과정을 배워야 합니다. 가상 공간과 실제 현장이 유기적으로 연결돼야 이 학습이 가능합니다. 이 구조가 갖춰지면 로봇 수만 대가 동시에 똑똑해질 수 있습니다. 한국은 이미 세계 최고 수준의 산업 현장을 가지고 있어 유리합니다.

AI 소비자에서 생산자로

우리는 그동안 남이 만든 AI 모델을 가져다 쓰는 소비자에 불과했습니다. 이제는 우리 현장에서 직접 AI를 가르치는 주체가 되어야 합니다. 손 연구소장에 따르면 반도체와 자동차 등 한국의 강점을 살리면 피지컬 AI 시장을 주도할 수 있다고 합니다. 이것이 AI 시대에 한국이 살아남을 유일한 전략입니다. 데이터를 지능으로 바꾸는 능력이 국가 경쟁력을 가를 것입니다. 지금 당장 우리 공장을 지능 생산 설비로 바꿔야 할 때입니다.