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“반도체 공장이 AI 학교?” 한국 산업의 충격적인 변신

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.26 20:36

기사 3줄 요약

1 AI가 현장에서 배우는 데이터팩토리 구조 전환 시급
2 시뮬레이션과 실제 공장 연결해 실패 과정 데이터 학습
3 한국 산업단지 활용해 글로벌 AI 지능 공급처 도약

로봇과 AI 기술이 발전했지만 산업 현장은 여전히 제자리걸음입니다. 기술이 부족해서가 아니라 기술이 작동할 ‘구조’가 없기 때문입니다. 이제는 단순히 좋은 AI 모델을 쓰는 것을 넘어 데이터가 어디서 만들어지는지 고민해야 합니다. 물리 세계와 결합하는 ‘피지컬 AI’ 시대에는 데이터의 생산과 학습 구조가 핵심입니다. 이 질문에 답하지 못하면 아무리 뛰어난 기술도 실험실을 벗어날 수 없습니다.

공장은 이제 거대한 ‘학교’다

엔비디아의 젠슨 황은 시뮬레이션을 ‘로봇 AI를 위한 데이터 공장’이라고 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 로봇을 가르치기 부족하기 때문입니다. 그래서 가상 환경인 시뮬레이션이 데이터를 찍어내는 공장 역할을 해야 합니다. 연구소가 아니라 ‘공장’이라는 단어를 쓴 점에 주목해야 합니다. 데이터 생성이 자동화되고 대량 생산이 가능해야 한다는 뜻입니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면 이제 한국의 모든 산업 현장이 데이터팩토리가 되어야 합니다. 산업 자체가 AI가 학습하고 진화하는 학교로 바뀌어야 한다는 것입니다. 이것이 바로 피지컬 AI 시대의 생존 전략입니다.

로봇이 배우는 건 ‘실패’다

산업 분야는 달라도 로봇이 하는 일은 비슷합니다. 잡고 옮기고 피하고 확인하는 작업의 연속입니다. 이런 작업 단위로 데이터를 설계하면 산업의 경계를 넘어 데이터를 재사용할 수 있습니다. 중요한 건 단순히 데이터를 모으는 게 아닙니다. 현장에서 데이터가 자동으로 만들어지고 바로 AI 공부에 쓰이는 구조가 필요합니다. 가상 환경과 실제 현장이 하나로 연결되어야 합니다. 이때 AI는 정답보다 ‘과정’을 통해 더 많이 배웁니다. 왜 실패했는지 어떻게 고쳤는지에 대한 데이터가 핵심 재료가 됩니다. 성공보다 실패를 통해 배우는 것이 피지컬 AI의 특징입니다.

한국이 AI 선생님이 된다

대한민국은 이미 세계 최고 수준의 산업 단지를 가지고 있습니다. 반도체와 자동차 그리고 물류 현장이 가득합니다. 새로운 산업을 억지로 만들 필요가 없습니다. 이미 있는 공장들을 AI 학습장으로 바꾸기만 하면 됩니다. 우리가 남들이 만든 AI를 가져다 쓰는 소비자에서 벗어나야 합니다. 직접 AI를 가르치고 지능을 생산하는 주체가 되어야 합니다. 손병희 연구소장에 따르면 이것이 한국이 글로벌 AI 전쟁에서 승리할 유일한 길입니다. 데이터를 지능으로 바꾸는 능력이 국가의 운명을 가를 것입니다. 우리에게 남은 시간은 많지 않습니다.