정부가 인공지능(AI) 기술을 활용해 제조 경쟁력을 강화하겠다는 의지를 분명히 했다. 내년 예산 728조 원 중 AI 분야에 전년 대비 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입하며, 특히 제조 경쟁력 강화를 위한 1조 1000억 원 규모의 예산은 AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등에 집중될 예정이다. 이러한 정부의 정책 기조는 대한민국 미래 성장 전략의 핵심 축으로 자리 잡고 있다. 하지만 ‘AI 팩토리 500개 이상 구축’이라는 목표 달성에 앞서, 이 발표가 해결하고자 하는 근본적인 문제와 성공적인 실행을 위한 구체적인 방안 모색이 시급하다.
정부는 2030년까지 AI 팩토리 500개 이상 구축을 목표로 제시했지만, 전문가들은 단순히 ‘숫자’ 채우기에 집착하기보다 규모와 제조업 종류에 따른 참조 모델을 개발하고 성공 사례를 만드는 데 집중해야 한다고 지적한다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 산업 인터넷 플랫폼 ‘프레딕스’를 야심차게 선보였으나, 대상 고객의 실제 고민과 기대를 제대로 이해하지 못하고 멋진 플랫폼 구축에만 매몰되어 현장 적용에 실패했던 사례를 잊지 말아야 한다는 것이다. 이는 기술 자체의 우수성 못지않게 현장 적용 가능성과 고객 이해가 성공의 핵심임을 보여준다.
특히 새롭게 부상하는 피지컬 AI 분야는 AI 기술 발전의 새로운 기회인 동시에 위험 요소로 작용할 수 있다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 근본적으로 다르기 때문이다. 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 새로운 특성을 갖춘 데이터 구성은 이 분야가 직면한 매우 어려운 도전 과제이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스와 같은 플랫폼의 중요성이 부각되는 상황에서, 국내 기술 수준을 냉철하게 평가하고 필요하다면 외부 기술 도입을 포함한 전략적 의사 결정이 필요하다.
이러한 산업 AX(산업 전환)를 성공적으로 추진하기 위해서는 국내 산업 인프라인 ‘산단’의 특징을 기반으로 AI 기술 고도화 과업을 명확히 정의하고, 특화 모델을 개발해야 한다. 복합적 솔루션 검토와 함께, 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 통해 문제점을 공유하고 협업 방안을 모색하는 것이 중요하다. 또한, 정부는 산업 AX 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 공유할 수 있는 ‘산업 AI 허브’를 구축하여 정보의 자유로운 흐름을 지원해야 한다.
산업 AX는 제조업 경쟁력 강화뿐만 아니라, 이 분야 특화 중소기업 및 스타트업 생태계 구축의 기회가 될 수 있다. 팔란티어처럼 단순히 솔루션만 제공하는 것이 아니라, 현장 엔지니어와의 긴밀한 협업을 통해 문제를 정의하고 해결책을 찾아가는 방식이 필수적이다. 한국의 제조 현장과 문화, 업무 방식은 각기 다르기에, 어느 나라에도 아직 본 궤도에 오르지 못한 이 영역에서 하나의 모델이나 방법론을 획일적으로 적용하는 것은 위험하다. 성공적인 산업 AX는 멋진 AI 엔지니어의 역량뿐만 아니라, 현장 전문가와의 협업과 소통 능력에 달려있다고 볼 수 있다.
궁극적으로 산업 AX는 대한민국 경쟁력의 기반을 다시 세우는 중요한 과제이다. 따라서 끊임없는 피드백과 평가, 민첩한 개선이 뒷받침되어야 하며, 정책 결정 과정에서도 이러한 기민성이 발휘되어야 한다. 성공적인 AI 팩토리 구축과 피지컬 AI 기술 발전은 단순히 기술 도입을 넘어, 현장의 목소리에 귀 기울이고 실제 문제를 해결하려는 적극적인 노력을 통해 실현될 것이다.
답글 남기기