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지금 안 변하면 끝장? 한국 제조업, ‘AI 공장’이 살길이다

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.03.04 17:42

기사 3줄 요약

1 AI 도입 지연, 데이터 생산 구조 부재가 원인
2 엔비디아처럼 시뮬레이션 활용한 데이터 공장 필수
3 한국 제조업, AI 학습하는 지능 생산 기지로 전환

인공지능(AI) 기술이 하루가 다르게 발전하고 있습니다. 로봇과 자율주행 기술도 정말 똑똑해졌습니다. 하지만 정작 산업 현장에서는 AI를 보기 힘듭니다. 아직도 실험실에서 테스트만 하고 있는 수준입니다. 손병희 마음AI 연구소장에 따르면, 이는 기술 문제가 아닙니다. AI가 현장에서 작동할 수 있는 데이터 구조가 없기 때문입니다.

엔비디아는 공장을 짓는다

엔비디아의 젠슨 황은 흥미로운 이야기를 했습니다. 시뮬레이션이 곧 로봇 AI를 위한 '데이터 공장'이라는 겁니다. 현실에서 데이터를 하나하나 모으는 건 한계가 있습니다. 가상 공간에서 로봇이 수만 번 연습하게 만드는 겁니다. 이것이 바로 데이터를 찍어내는 공장, 즉 '데이터팩토리'입니다. 한국 산업도 이제는 실험실을 벗어나야 합니다. 산업 현장 전체가 데이터를 생산하는 거대한 공장이 되어야 합니다. 그래야 AI가 진짜 실력을 발휘할 수 있습니다.

로봇이 아니라 작업이 핵심

공장마다 로봇의 생김새는 다 다릅니다. 하지만 로봇이 하는 일은 놀랍게도 비슷합니다. 손 소장에 따르면 물건을 잡고, 옮기고, 피하는 동작이 대부분입니다. 이런 '작업' 단위로 데이터를 모아야 합니다. 그래야 이 공장에서 배운 걸 저 공장에서도 써먹을 수 있습니다. 산업의 경계를 넘어서는 AI 자산이 만들어지는 겁니다. 중요한 건 정답만 알려주는 게 아닙니다. 로봇이 실패하고 보정하는 과정까지 모두 데이터로 남겨야 합니다.

한국이 AI 패권 잡을 기회

한국은 세계 최고의 제조업 국가입니다. 반도체, 자동차, 조선 등 훌륭한 산업 현장이 널렸습니다. 이 현장들을 AI가 학습하는 학교로 만들어야 합니다. 단순히 AI를 가져다 쓰는 소비자가 되어서는 안 됩니다. 산업 현장이 직접 AI를 가르치는 생산자가 되어야 합니다. 미국이 언어 모델로 세상을 놀라게 했습니다. 하지만 물리적인 세상을 움직이는 '피지컬 AI'는 한국이 주도할 수 있습니다. 지금이 바로 그 골든타임입니다.