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“반도체 다음은 이것?” 한국 공장이 AI 패권 쥘 유일한 기회

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.24 06:26

기사 3줄 요약

1 AI 산업 적용 위해 데이터 팩토리 구축 시급
2 한국 제조업, AI 학습 위한 최적의 데이터 광산
3 AI 소비국 벗어나 물리 AI 지능 생산국 돼야

인공지능(AI) 기술이 폭발적으로 발전하고 있습니다. 로봇과 자율주행 기술도 하루가 다르게 똑똑해지는 중입니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI가 제대로 힘을 쓰지 못하고 있습니다. 여전히 시범 사업 수준에만 머물러 있는 실정입니다. 이는 기술 자체가 부족해서 생긴 문제가 아닙니다. AI가 현장에서 마음껏 뛰어놀고 학습할 수 있는 '구조'가 없기 때문입니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면 이제는 질문을 바꿔야 할 때입니다. "어떤 AI 모델을 쓸까"라는 고민에서 벗어나야 합니다. 대신 "데이터는 어디서 만들어지고 어떻게 학습으로 이어지는가"를 고민해야 합니다. 이 질문에 답하지 못하면 AI는 영원히 실험실 안에만 갇혀 있게 됩니다.

엔비디아가 ‘연구소’ 대신 ‘공장’이라 부른 이유

엔비디아의 젠슨 황은 시뮬레이션 환경을 '데이터 공장'이라고 정의했습니다. 로봇을 똑똑하게 만드는 데이터도 공장처럼 찍어내야 한다는 뜻입니다. 현실에서 얻는 데이터만으로는 로봇을 가르치기에 턱없이 부족합니다. 가상 환경에서 데이터를 대량 생산하는 시스템이 필수적입니다. 이것이 바로 '데이터 팩토리' 전략의 핵심입니다. 데이터 생성이 자동화되고 반복 가능해야 AI가 빠르게 진화합니다. 이제 대한민국 산업 전체가 거대한 데이터 팩토리로 변해야 합니다. 산업 현장이 곧 AI가 학습하고 성장하는 학교가 되어야 합니다.

로봇은 ‘작업’을 배우고 현장은 ‘데이터’를 뿜는다

공장, 물류, 건설 등 산업 분야는 달라도 로봇이 하는 일은 비슷합니다. 잡고, 옮기고, 피하고, 확인하는 작업이 대부분입니다. 손병희 소장에 따르면 이런 '작업 단위'로 데이터를 설계해야 합니다. 그래야 산업의 경계를 넘어 어디서든 쓸 수 있는 지능이 만들어집니다. 과거에는 흩어진 데이터를 억지로 모으는 방식이었습니다. 이제는 현장에서 데이터가 저절로 생성되고 학습되는 파이프라인이 필요합니다. 가상 시뮬레이션과 실제 산업 현장이 하나로 연결되어야 합니다. AI는 성공뿐만 아니라 실패하는 과정에서도 배우며 스스로 진화합니다.

한국이 가진 ‘세계 유일’의 무기

대한민국은 반도체, 자동차, 조선 등 세계 최고 수준의 산업 벨트를 가지고 있습니다. 이는 전 세계 어디에도 없는 최고의 'AI 학습장'입니다. 우리는 새로운 산업을 억지로 만들 필요가 없습니다. 이미 잘하고 있는 제조 현장을 AI가 학습하는 데이터 팩토리로 바꾸면 됩니다. 지금까지 우리는 남이 만든 AI를 가져다 쓰는 소비자에 불과했습니다. 이제는 우리 공장이 직접 지능을 생산하는 주체가 되어야 합니다. 미국이 언어 모델로 디지털 패권을 잡았습니다. 한국은 강력한 제조 기반으로 물리 세계의 AI 패권을 잡을 유일한 기회를 맞이했습니다.