기술/연구

“AI, 실험실은 끝났다” 한국 공장이 ‘지능’ 찍어내는 이유

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.25 12:04

기사 3줄 요약

1 AI 기술 좋아도 현장 적용은 여전히 걸음마
2 엔비디아처럼 공장 자체가 학습 도구 돼야
3 한국 제조 인프라가 피지컬 AI 핵심 열쇠

산업 현장에서 AI가 단순히 도구가 아닌 ‘주인공’이 될 준비를 하고 있습니다. 최근 손병희 마음AI 인공지능연구소장에 따르면, 현재 AI 기술은 눈부시게 발전했지만 실제 산업 현장 적용은 여전히 걸음마 단계라고 합니다. 기술이 부족해서가 아닙니다. AI가 현장에서 제대로 작동하고 학습할 수 있는 ‘구조’가 없기 때문입니다.

엔비디아는 왜 ‘공장’을 언급했을까

AI 반도체 제왕으로 불리는 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 흥미로운 개념을 제시했습니다. 바로 ‘데이터 팩토리(Data Factory)’입니다. 로봇이나 자율주행 AI를 똑똑하게 만들려면 현실 데이터만으로는 부족합니다. 그래서 가상 시뮬레이션 환경을 만들어 데이터를 공장처럼 찍어내야 한다는 겁니다. 중요한 건 ‘연구소’가 아니라 ‘공장’이라는 단어를 썼다는 점입니다. 데이터가 자동으로, 반복적으로, 대량 생산되어야 한다는 의미가 담겨 있습니다.

한국 제조업의 소름 돋는 잠재력

손 소장에 따르면, 한국은 이 분야에서 엄청난 기회를 가지고 있습니다. 우리는 반도체, 자동차, 조선 등 세계 최고 수준의 제조 현장을 보유하고 있기 때문입니다. 이 현장들이 바로 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 위한 최고의 학교가 될 수 있습니다. 피지컬 AI는 물리적 세계에서 로봇이 직접 움직이며 작업하는 AI를 말합니다. 로봇이 물건을 집고, 옮기고, 장애물을 피하는 작업은 산업 분야가 달라도 본질은 비슷합니다. 한국의 수많은 공장을 ‘데이터 팩토리’로 전환한다면 어떨까요. 로봇이 작업하며 얻은 데이터를 스스로 학습하고, 실시간으로 더 똑똑해지는 구조를 만들 수 있습니다.

상상이 현실이 되는 ‘지능 생산 설비’

이제는 관점을 바꿔야 할 때입니다. 기존에는 빅테크 기업이 만든 AI 모델을 가져다 쓰는 ‘소비자’에 머물렀습니다. 하지만 앞으로는 우리 공장이 직접 AI를 가르치는 ‘생산자’가 되어야 합니다. 손 소장에 따르면, 이를 위해 세 가지 단계가 유기적으로 연결되어야 합니다. 가상 시뮬레이션 환경인 ‘디지털 트윈’, 검증을 위한 ‘테스트베드’, 그리고 데이터가 생성되는 ‘실제 산업 현장’입니다. 이 구조가 완성되면 로봇 한 대가 배운 노하우를 수만 대의 로봇이 동시에 공유하며 진화할 수 있습니다. 이것이 바로 대한민국이 글로벌 AI 전쟁에서 생존할 유일한 전략입니다. 한국이 가진 강력한 제조 기반을 바탕으로, 데이터를 지능으로 바꾸는 ‘지능 생산 설비’를 구축해야 합니다. 골든타임은 지금도 흐르고 있습니다.