대한민국 경제의 미래 경쟁력 확보를 위한 핵심 동력으로 ‘산업 AX(Artificial Intelligence Transformation)’가 주목받고 있다. 정부는 내년 예산 728조 원 규모 편성 중 AI 3강 진입을 목표로 올해 대비 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입하며 AI 분야에 대한 강력한 의지를 표명했다. 특히 제조 경쟁력 강화를 위해 1조 1000억 원 규모의 예산을 배정, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등을 포함한 구체적인 실행 계획을 추진한다. 이는 단순히 기술 개발을 넘어, 산업 전반의 체질 개선과 미래 성장 전략의 근간을 마련하려는 정부의 의지를 보여준다.
이러한 거시적 흐름 속에서 ‘산업 AX’는 우리 경제의 지속 가능한 발전을 위한 필수 과제로 부상하고 있다. 특히 제조 분야는 AI 기술과의 융합을 통해 생산성 향상, 품질 개선, 그리고 새로운 비즈니스 모델 창출의 기회를 맞이하고 있다. 정부가 2030년까지 AI 팩토리 500개 이상 구축을 목표로 설정한 것은 이러한 변화를 가속화하겠다는 의지의 발현이다. 그러나 한상기 테크프론티어 대표는 단순히 숫자 목표에 집착하기보다, 제조업의 종류와 규모에 따른 다양한 참조 모델과 성공 사례를 면밀히 구축하는 것이 중요하다고 강조한다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 야심 차게 선보였던 산업 인터넷 플랫폼 ‘프레딕스(Predix)’가 고객의 실제 요구를 충족시키지 못하고 실패했던 사례는, 기술 중심의 접근이 아닌 현장 중심의 이해가 선행되어야 함을 시사한다.
더불어 새롭게 부상하는 피지컬 AI 분야는 AI 기술의 지평을 넓히는 동시에 중요한 도전 과제도 제시한다. 피지컬 AI 학습을 위해서는 기존 AI 학습 데이터와는 차별화된, 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 복합적인 특성을 지닌 데이터 구성이 필수적이다. 엔비디아의 옴니버스(Omniverse)와 코스모스(Cosmos)와 같은 플랫폼이 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼으로서 수행하는 역할은 국내에서도 이러한 첨단 플랫폼의 필요성과 자체 개발 또는 도입 활용에 대한 전략적 의사결정을 요구한다. 과거 국내에서 진행된 디지털 트윈 과제의 경쟁력을 냉철하게 평가하고, 교훈을 얻는 과정이 필요하다.
산업 AX 추진에 있어 산업 단지라는 강력한 인프라를 활용하는 것은 또 다른 기회 요인이다. 각 산업 단지의 특성에 기반한 AI 모델을 개발하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션을 검토하는 것은 효율적인 AI 전환 전략의 핵심이 될 수 있다. 이는 제조업 경쟁력 강화뿐만 아니라, 산업 AX 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축하는 데에도 크게 기여할 수 있다. 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블 구축, 우수 사례 공유, 그리고 산업 AI 허브와 같은 정보 공유 공간 마련은 관련 기술 솔루션과 데이터의 개방을 촉진하여 AI 전환에 대한 정보를 자유롭게 유통시키는 중요한 역할을 할 것이다.
물론 산업 AX는 아직 어느 나라도 완전히 궤도에 오르지 못한 영역이며, 각국의 제조 현장, 문화, 업무 방식에 따라 유일한 모델이나 방법론이 존재하지 않는다. 팔란티어가 고객 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고 해결책을 함께 모색하는 방식은, 산업 AX가 단순히 기술 개발에 그치지 않고 현장 전문가와의 긴밀한 협업을 통해 성과를 도출해야 함을 보여준다. 두 문화 간의 간극을 극복하고 원활한 소통을 지원하는 것은 국가 과제의 성공적인 추진을 위한 출발점이 될 수 있다.
궁극적으로 산업 AX는 대한민국의 경쟁력 기반을 재정립하는 중대한 과제이다. 따라서 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어지는 성공 사례를 반드시 만들어내야 하며, 정책적으로도 이러한 기민성을 유지하는 것이 필수적이다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어, 산업 전반의 혁신을 이끌고 미래 성장 동력을 확보하는 결정적인 발판이 될 것이다.