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“AI 쓰기만 하면 망한다” 한국 공장이 ‘데이터 괴물’ 돼야 사는 이유

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.02.27 20:34

기사 3줄 요약

1 AI가 산업 현장에서 성공하려면 데이터 생산 공장 구축이 필수임
2 로봇 자체가 아닌 작업 단위로 데이터를 학습시켜야 효율적임
3 한국의 제조 인프라를 지능 생산 설비로 전환해야 생존 가능함

최근 인공지능 기술이 폭발적으로 발전하고 있습니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI가 시범 사업 단계에만 머물러 있다는 지적이 나옵니다. 기술이 부족해서가 아니라 AI가 제대로 작동할 수 있는 구조가 없기 때문입니다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 시뮬레이션이 로봇 AI를 위한 데이터 공장이라고 정의했습니다. 이제는 한국 산업 현장 전체가 거대한 ‘데이터 팩토리’로 변해야 한다는 목소리가 높습니다.

AI 공부? 도서관 말고 ‘공장’에서 해라

손병희 마음AI 연구소장에 따르면 이제 산업 현장은 단순한 생산 시설을 넘어서야 합니다. 데이터를 끊임없이 만들어내고 AI를 학습시키는 거대한 학교가 되어야 합니다. 엔비디아는 이미 시뮬레이션 환경을 데이터 생산 공장으로 정의하고 있습니다. 현실의 데이터만으로는 로봇과 자율주행 AI를 완벽하게 학습시키기 어렵습니다. 가상 환경과 실제 공장이 연결되어 데이터를 대량으로 찍어내는 구조가 필요합니다. 이것이 바로 ‘데이터 팩토리’ 전략의 핵심입니다.

로봇 하나하나? NO! ‘동작’을 훈련시켜라

제조업부터 물류와 의료까지 산업 분야는 달라도 로봇이 하는 일은 비슷합니다. 물건을 잡고 옮기고 피하고 확인하는 작업이 대부분입니다. 로봇의 생김새가 달라도 작업의 본질은 같습니다. 따라서 로봇 기계 자체가 아니라 ‘작업 단위’로 데이터를 설계해야 합니다. 그래야만 산업의 경계를 넘어서 재사용할 수 있는 학습 자산이 만들어집니다. 엔비디아의 연구 방향도 결국 이런 범용성을 추구하고 있습니다.

한국이 ‘AI 식민지’ 안 되는 유일한 길

기존에는 흩어진 데이터를 단순히 모으는 방식이었습니다. 앞으로는 현장에서 데이터가 자동으로 생성되고 AI가 즉시 재학습하는 파이프라인이 필요합니다. 디지털 트윈과 테스트베드 그리고 실제 현장이 유기적으로 연결되어야 합니다. 한국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 산업 벨트를 가지고 있습니다. 이 현장들을 AI가 학습하는 지능 생산 설비로 전환한다면 엄청난 경쟁력이 생깁니다. AI를 사서 쓰는 소비자가 아니라 AI를 가르치는 주인이 되어야 생존할 수 있습니다.