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"AI 쓰기만 하면 망한다?" 한국, 살길은 ‘데이터 공장’뿐

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.25 04:08

기사 3줄 요약

1 AI 도입, 기술 아닌 구조 문제로 정체
2 시뮬레이션 활용한 '데이터 공장' 필수
3 韓 제조업 강점 살려 피지컬 AI 주도

최근 인공지능(AI) 기술이 엄청나게 발전하고 있지만, 실제 공장이나 산업 현장에서는 여전히 시범 운영 수준에 머물러 있다는 지적이 나오고 있습니다. 기술 자체가 부족해서가 아니라, AI가 현장에서 제대로 배우고 성장할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문이라는 분석입니다. 손병희 마음AI 연구소장의 칼럼에 따르면, 이제는 단순히 어떤 AI 모델을 쓸지 고민하는 단계를 넘어서야 한다고 합니다. 물리적 세계에서 움직이는 로봇과 AI를 위한 데이터가 어디서 만들어지고, 어떻게 학습되는지 그 ‘판’을 다시 짜야 한다는 것입니다.

AI도 과외가 필요해? '데이터 공장'의 정체

엔비디아의 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션을 "로봇 AI를 위한 데이터 공장"이라고 정의했습니다. 현실에서 로봇이 모든 걸 배우기에는 시간도 오래 걸리고 위험하기 때문입니다. 컴퓨터 속 가상 세계인 시뮬레이션 환경에서 로봇은 수만 번의 시행착오를 겪으며 데이터를 ‘생산’해냅니다. 전문가들의 의견에 따르면, 이 과정이 마치 공장에서 물건을 찍어내듯 자동화되고 대량으로 이루어져야 진정한 AI 학습이 가능하다고 합니다. 이것이 바로 ‘데이터 팩토리’의 핵심 개념입니다. 실험실에서 연구원들이 하나하나 가르치는 게 아니라, 시스템이 알아서 데이터를 만들고 학습하는 구조를 갖추는 것입니다.

한국이 전 세계 짱 먹을 수 있다고?

놀랍게도 한국은 이 ‘피지컬 AI’ 분야에서 세계 최고의 잠재력을 가지고 있다는 평가를 받습니다. 반도체, 자동차, 조선, 물류 등 전 세계 어디에도 없는 빵빵한 산업 인프라가 한곳에 모여 있기 때문입니다. 손병희 소장의 분석에 따르면, 한국의 공장들은 이미 최고 수준의 ‘실전 데이터’를 뽑아낼 수 있는 광산과 같습니다. 우리는 굳이 새로운 산업을 만들 필요 없이, 이미 잘하고 있는 제조 현장을 AI가 학습하는 학교로 바꾸기만 하면 됩니다. 미국이 언어 모델(LLM)로 디지털 세상을 지배했다면, 한국은 물리적 세상을 움직이는 ‘피지컬 지능’의 공급처가 될 수 있습니다. 남이 만든 AI를 가져다 쓰는 소비자가 아니라, 직접 AI를 키워내는 생산자가 되는 것입니다.

로봇은 '실패'를 먹고 자란다

진정한 데이터 팩토리는 ‘가상 시뮬레이션’, ‘테스트 공간’, ‘실제 현장’ 이 세 가지가 하나로 연결되어야 합니다. 로봇이 가상 공간에서 먼저 배우고, 실제 현장에서 작업하며 얻은 데이터가 다시 가상 공간으로 들어가 AI를 똑똑하게 만듭니다. 전문가들은 이때 중요한 것은 정답이 아니라 ‘과정’이라고 강조합니다. 로봇이 왜 실패했는지, 어떻게 움직였는지에 대한 과정 데이터가 쌓여야 비로소 AI가 스스로 진화할 수 있습니다. 결국 산업 현장 전체가 거대한 AI 학습 시설로 변해야 합니다. 이것이 AI 시대에 한국이 살아남고, 더 나아가 세계를 주도할 수 있는 유일한 생존 전략이 될 것입니다.