산업 전반의 디지털 전환, 즉 산업 AX(Artificial Intelligence Transformation)는 한국 제조업의 경쟁력 기반을 근본적으로 재건하는 핵심 동력으로 부상하고 있다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어, 글로벌 공급망 재편과 첨단 기술 경쟁 심화라는 거시적 흐름 속에서 국가 경제의 미래 성장 동력을 확보하기 위한 필수적인 과제이다. 정부는 이러한 시대적 요구에 부응하여 2025년 예산을 약 728조 원 규모로 편성하며, 특히 AI 3강 진입을 위해 올해 대비 3배 증가한 10조 1000억 원을 AI 분야에 집중 투입하는 강력한 의지를 표명했다. 이 중 제조 경쟁력 강화를 위한 예산은 1조 1000억 원 규모로, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온디바이스 AI 개발 등 구체적인 목표를 포함하고 있다.

이러한 정부의 전략적 투자는 우리 경제의 핵심 축인 제조업의 혁신을 AI 기술로 이끌겠다는 분명한 신호이다. 특히 2030년까지 AI 팩토리를 500개 이상 구축하겠다는 목표는 이러한 의지의 구체적인 실천 방안이다. 그러나 이 숫자에 집착하기보다는, 제조업의 다양한 종류와 규모에 맞는 참조 모델을 정교하게 설계하고, 이를 통해 실질적인 성공 사례를 축적하는 것이 무엇보다 중요하다. 과거 산업 인터넷 시대를 이끌었던 제너럴 일렉트릭(GE)이 ‘프레딕스(Predix)’ 플랫폼의 화려함에 비해 현장 적용에 실패했던 교훈을 되새겨야 한다. 이는 기술 자체의 우수성보다 고객의 실제 기대와 고민을 얼마나 깊이 이해하고 해결하느냐가 성공의 열쇠임을 시사한다.

새롭게 부상하는 피지컬 AI 분야는 기회인 동시에 도전 과제이다. 이 분야의 AI 학습 데이터는 기존 데이터와는 성격이 다르며, 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 고차원적인 특성을 요구한다. 이는 피지컬 AI라는 새로운 영역에서 마주하게 될 가장 난해한 난제 중 하나이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스와 같은 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼의 성공 사례는 국내에서 자체적인 플랫폼 개발 역량을 확보하거나, 혹은 최고 수준의 기술을 적극적으로 도입 활용하는 전략적 의사결정이 시급함을 보여준다. 그동안 국내에서 진행된 디지털 트윈 관련 과제들의 결과물을 냉철하게 되돌아보고, 경쟁력 확보를 위한 교훈을 도출해야 할 때이다.

국가 산업 인프라로서 산단(산업단지)은 AI 기반 고도화를 위한 강력한 기반이 될 수 있다. 산단의 특징에 기반한 특화된 AI 모델을 개발하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션도 함께 검토하는 지혜가 필요하다. 더불어 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화라는 목적과 더불어, 이 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 절호의 기회이다. 기업과 AI 전문기업 간의 활발한 라운드테이블을 통해 문제점을 공유하고 협업 방안을 모색하며, 우수 사례를 적극적으로 공유해야 한다. 정부는 산업 AX 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방하는 산업 AI 허브를 구축하여, 업종 내 다른 기업들이 AI 전환에 대한 정보를 자유롭게 얻고 실행할 수 있는 환경을 조성해야 한다.

기존의 성공적인 정책 프로그램들을 계승하는 것도 중요하지만, 산업 AX는 아직 어느 나라에서도 본격 궤도에 오르지 못한 새로운 영역이다. 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식의 차이를 고려할 때, 단일 모델이나 방법론이 모든 곳에 적용될 수는 없다. 팔란티어와 같이 고객 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고, 효과를 분석하며, 필요한 데이터를 확보하는 협업 방식은 국내 산업 AX 추진에 있어 중요한 시사점을 제공한다. 멋진 AI 엔지니어링이 내부 개발에만 머무르는 것이 아니라, 현장 엔지니어 및 전문가와 함께 문제를 해결해나가는 과정에서 진정한 성과가 나온다. 서로 다른 문화 간의 간극과 소통의 문제를 원활하게 지원하는 것이 국가 과제의 성공적인 추진을 위한 가장 중요한 출발점이 될 수 있다.

다른 AI 관련 국가 과제들 역시 중요하지만, 산업 AX는 대한민국의 경쟁력 기반을 재건하는 핵심 과제로서, 반드시 성공적인 케이스를 만들어내고 끊임없는 피드백, 평가, 개선이라는 민첩한 과정을 거쳐야 한다. 정책적으로도 이러한 기민성을 확보하는 것이 성공적인 산업 AX 시대를 여는 관건이 될 것이다.

◆ 한상기 테크프론티어 대표

한상기 테크프론티어 대표는 서울대 컴퓨터공학과 1회 졸업생으로, 1980년대 카이스트에서 인공지능으로 석박사 학위를 취득했다. 삼성종합기술원, 삼성전자에서 활동했으며 1999년 벤처포트 설립, 2003년 다음커뮤니케이션(현 카카오) 전략대표 및 일본 법인장을 역임했다. 카이스트와 세종대 교수를 거쳐 2011년부터 테크프론티어 대표를 맡고 있다. 데이터 경제 포럼 의원, AI챌린지 기획, AI데이터 세트 구축 총괄 기획위원 등을 역임했으며, 대표 저서로는 , 등이 있다.