산업/비즈니스

“엔비디아 뛰어넘나” 한국 산업, ‘데이터팩토리’로 AI 패권 도전

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.03.03 09:41

기사 3줄 요약

1 AI 산업 적용 막힌 건 학습 구조 부재 탓
2 한국 산업 현장을 AI 데이터 공장으로 전환
3 피지컬 AI 선점해야 미래 경쟁력 확보 가능

지금 AI 기술은 하루가 다르게 똑똑해지고 있습니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI가 제대로 쓰이지 못하고 시범 단계에 머무르는 경우가 많습니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면 이는 기술이 부족해서가 아니라 구조의 문제라고 합니다. AI가 현장에서 데이터를 먹고 자라날 수 있는 환경이 없기 때문입니다. 그동안 우리는 어떤 AI 모델을 쓸지만 고민해왔습니다. 하지만 물리적 세계에서 움직이는 피지컬 AI 시대에는 질문이 달라져야 합니다.

엔비디아도 주목한 ‘데이터팩토리’ 전략

데이터가 어디서 만들어지고 어떻게 AI를 가르치는지 고민해야 합니다. 이 질문에 답하지 못하면 아무리 똑똑한 AI도 실험실 밖으로 나오기 어렵습니다. 최근 젠슨 황 엔비디아 CEO는 시뮬레이션을 로봇 AI를 위한 데이터 공장이라고 정의했습니다. 현실 데이터만으로는 로봇을 충분히 가르칠 수 없기 때문입니다. 엔비디아는 연구소라는 말 대신 공장이라는 단어를 썼습니다. 이는 데이터 생산이 자동화되고 대량으로 만들어져야 한다는 뜻을 담고 있습니다.

로봇이 아니라 작업 단위로 배워야 한다

이제 한국 산업 전체가 거대한 데이터팩토리가 되어야 합니다. 단순히 AI를 도입하는 것을 넘어 산업 자체가 AI를 가르치는 학교가 되어야 한다는 뜻입니다. 제조나 물류 등 산업 분야는 다르지만 로봇이 하는 일은 비슷합니다. 물건을 잡고 옮기고 피하고 확인하는 작업이 대부분입니다. 로봇의 생김새는 달라도 작업의 본질이 같다면 이 단위로 데이터를 만들어야 합니다. 그래야 산업의 경계를 넘어 어디서든 쓸 수 있는 지능을 만들 수 있습니다.

한국 산업의 미래가 걸린 골든타임

과거에는 흩어진 데이터를 모으는 것에 그쳤습니다. 하지만 이제는 현장에서 데이터가 자동으로 만들어지고 AI가 즉시 배우는 흐름이 필요합니다. 가상 공간과 검증 공간 그리고 실제 현장이 하나로 연결되어야 합니다. 이 세 곳이 묶일 때 AI는 비로소 스스로 진화할 수 있습니다. 손병희 소장에 따르면 한국은 반도체와 자동차 등 세계 최고 수준의 산업 현장을 이미 가지고 있습니다. 이 현장을 데이터팩토리로 바꾸기만 하면 됩니다. AI를 사다 쓰는 나라에서 AI를 가르치는 나라로 바뀌어야 합니다. 이것이 피지컬 AI 시대에 한국이 살아남을 유일한 전략입니다.