정부가 미래 성장 동력 확보와 국가 경쟁력 강화를 위해 인공지능(AI) 분야에 전방위적인 투자를 단행하고 나섰다. 특히 제조업의 경쟁력 혁신을 목표로 하는 산업 AX(Artificial Intelligence Transformation)는 한국 경제의 근간을 다시 세우는 중대한 과제로 주목받고 있다. 이러한 거시적인 정책 방향 속에서, 정부는 내년 예산을 약 728조 원 규모로 편성하며 전년 대비 8.1% 증가한 수치를 기록했으며, 이 중 AI 3강 진입을 위한 예산은 올해보다 3배 늘어난 10조 1000억 원에 달한다. 이는 AI 기술을 단순한 첨단 기술이 아닌, 국가 경제의 핵심 동력으로 삼겠다는 강력한 의지를 보여준다.
특히 제조 경쟁력 강화를 위한 예산으로 1조 1000억 원 규모가 배정되었으며, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등 구체적인 사업들이 포함되었다. 이러한 정책은 대한민국 미래 성장 전략의 핵심 기조로 자리 잡고 있으며, 제조업의 AI 전환은 우리 경제 상황에서 무엇보다 중요한 어젠다로 떠오르고 있다. 이러한 중요한 정책이 실효성 있게 추진되기 위해서는 몇 가지 조언이 필요하다.
정부가 2030년까지 AI 팩토리 500개 이상 구축을 목표로 제시한 가운데, 단순히 숫자에 집착하기보다는 규모와 제조업 종류에 따른 참조 모델을 잘 개발하고 성공 사례를 만들어내는 것이 중요하다. 과거 산업 인터넷 시대를 선도하려던 제너럴 일렉트릭(GE)이 프레딕스(Predix) 플랫폼 구축에 실패했던 사례를 잊지 말아야 한다. GE의 실패는 대상 고객의 기대와 현장의 고민을 제대로 이해하지 못하고 기술 중심의 접근만을 고수했을 때 발생하는 위험을 시사한다.
피지컬 AI 분야 역시 AI의 새로운 화두로 떠오르고 있지만, 이는 기회이자 동시에 위험 요소이다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 성격이 다르며, 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 복합적인 특성을 요구한다. 이러한 데이터 구성은 피지컬 AI 분야에서 맨 처음 만나게 되는 매우 어려운 도전 과제이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스가 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼으로서 수행하는 역할은 이러한 기술의 중요성을 여실히 보여준다. 국내 기술 수준을 냉철하게 평가하고, 필요하다면 해외 선진 기술 도입을 신중하게 검토해야 할 시점이다.
대한민국은 이미 산업 단지라는 훌륭한 산업 인프라를 갖추고 있다. 이러한 인프라의 특징에 기반한 AI 고도화 과업을 명확히 정의하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션 검토와 함께 특화된 모델 개발에 집중해야 한다. 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화와 더불어 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 절호의 기회이다. 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 활성화하여 문제 공유 및 협업 방안을 모색하고, 우수 사례를 공유하는 시스템 마련이 시급하다. 정부는 산업 AX 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방하는 산업 AI 허브를 구축하여, 업종별 AI 전환 정보를 자유롭게 공유하고 확산할 수 있도록 지원해야 한다.
기존의 성공적인 정책 프로그램을 계승하는 것도 중요하지만, 산업 AX는 어느 국가도 아직 본격적인 궤도에 오르지 못한 영역이다. 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식이 다르기 때문에 단일 모델이나 방법론이 모든 상황에 적용될 수는 없다. 팔란티어와 같이 고객 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고, 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 협의하는 방식의 접근이 필요하다. 산업 AX의 성공은 멋진 AI 엔지니어의 자체 개발이 아닌, 현장 엔지니어 및 전문가와의 긴밀한 협업을 통해 달성될 수 있다. 서로 다른 문화적 간극과 소통 문제를 원활하게 지원하는 것이 국가 과제 성공의 가장 중요한 출발점이다.
다른 AI 과제들도 국가적으로 중요하지만, 산업 AX는 우리 나라의 경쟁력 기반을 재건하는 핵심 사업이기에 반드시 성공 케이스를 만들어내야 한다. 이를 위해 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 필수적이며, 정책적 측면에서도 이러한 기민성을 살리는 것이 무엇보다 중요하다.
◆ 한상기 테크프론티어 대표
서울대학교 컴퓨터공학과 1회 졸업생으로, 1980년대 카이스트에서 인공지능 분야로 석박사 학위를 취득했다. 삼성종합기술원, 삼성전자 등에서 활동했으며, 1999년 벤처포트 설립, 2003년 다음커뮤니케이션(현 카카오) 전략대표 및 일본 법인장을 역임했다. 카이스트와 세종대학교 교수를 거쳐 2011년부터 테크프론티어 대표를 맡고 있다. 데이터 경제 포럼 의원, AI챌린지 기획, AI데이터 세트 구축 총괄 기획위원 등을 역임했으며, 대표 저서로는