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“한국 공장 다 망한다?” 피지컬 AI만이 유일한 살길이다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.23 18:04

기사 3줄 요약

1 산업용 AI 한계는 기술 아닌 구조 문제
2 가상과 현실 잇는 데이터팩토리 필수
3 한국 제조업 강점 살려 AI 주권 확보

요즘 AI가 엄청 똑똑해졌다고 난리지만, 정작 공장이나 산업 현장에 가보면 여전히 시범 단계에 머물러 있다는 사실, 알고 있었어? 기술이 부족해서가 아니야. AI가 제대로 일할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문이라는 충격적인 지적이 나왔어.

AI가 공부할 학교가 없다고

지금까지 우리는 “어떤 AI 모델을 쓸까”에만 집중했어. 하지만 전문가들은 이제 “데이터를 어디서 만들고, 어떻게 학습시킬까”를 고민해야 한다고 강조해. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 “시뮬레이션은 로봇 AI를 위한 데이터 공장”이라고 정의했어. 현실 데이터만으로는 부족하니까, 가상 환경에서 데이터를 대량으로 찍어내야 한다는 거야. 실험실이 아니라, 데이터가 자동으로 생성되고 학습되는 ‘데이터팩토리’가 필요하다는 거지.

한국이 세계 1등 할 수 있는 이유

여기서 한국의 기회가 생겨. 우리나라는 반도체, 자동차, 조선 등 세계 최고 수준의 제조업 현장을 가지고 있잖아. 이 현장들이 바로 데이터를 생산하는 거대한 ‘광산’이 될 수 있어. 중요한 건 ‘정답’만 배우는 게 아니라, ‘왜 실패했는지’ 과정을 배우는 거야. 로봇이 물건을 떨어뜨리면, 그 실패 데이터를 분석해서 스스로 진화하게 만드는 시스템이지. 우리가 가진 공장들을 ‘지능 생산 설비’로 바꾸면, 한국은 AI를 사다 쓰는 나라가 아니라 AI를 학습시키는 주체가 될 수 있어.

이대로 가면 진짜 큰일 날 수도

미국이 언어 모델(LLM)로 디지털 세상을 장악했다면, 우리는 물리 세계를 움직이는 ‘피지컬 AI’를 잡아야 해. 가상 시뮬레이션과 실제 공장을 연결해서 AI가 24시간 학습하는 구조를 만들어야 한다는 거야. 이는 단순한 효율성 문제가 아니야. 과거 산업혁명 때 기계화를 늦게 받아들인 나라들이 도태됐던 것처럼, 지금 변화하지 않으면 우리 산업 전체가 위험해질 수 있다는 경고야. 결국 산업 현장 자체가 AI 학교가 되어야 한다는 뜻이지.