전 세계적으로 인공지능(AI) 기술을 활용한 산업 혁신, 이른바 ‘산업 AX’의 중요성이 부각되고 있다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어, 국가 경쟁력의 근간을 재정립하고 미래 먹거리를 확보하기 위한 전략적 움직임으로 해석된다. 이러한 흐름 속에서 대한민국 정부는 내년 예산을 약 728조 원 규모로 편성하며, 특히 AI 3강 진입을 위해 올해 대비 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입하는 등 AI 분야에 대한 강력한 의지를 표명했다. 이 가운데 제조 경쟁력 강화를 위한 예산은 1조 1000억 원 규모로, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등을 포함하며 구체적인 실행 계획을 예고하고 있다.

이처럼 산업, 특히 제조 분야의 경쟁력을 AI 기술로 강화하고 관련 기반 기술 및 응용 분야에 집중하는 것은 현 상황에서 가장 중요한 국가적 과제라 할 수 있다. 정부는 대한민국 미래성장 전략의 핵심 기조로 AI 육성을 예산 및 국정과제 전반에 걸쳐 심고 있다. 이러한 정책이 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 몇 가지 조언이 필요하다. 우선, 2030년까지 500개 이상의 AI 팩토리 구축이라는 목표 설정은 중요하지만, 숫자에만 집착하기보다는 제조업의 종류와 규모에 따른 참조 모델을 개발하고 이를 통해 성공 사례를 집중적으로 만들어내는 것이 더욱 중요하다. 제너럴 일렉트릭(GE)이 산업 인터넷을 내세우며 야심차게 추진했던 프레딕스(Predix) 플랫폼이 결국 실패로 돌아간 사례를 잊어서는 안 된다. 당시 GE는 대상 고객의 기대를 제대로 이해하지 못하고 멋진 플랫폼 구축에만 몰두하다 현장 적용에 실패한 경험이 있다.

피지컬 AI 분야는 새롭게 주목받기 시작하며 AI 분야의 최신 화두로 떠오르고 있지만, 이는 곧 기회인 동시에 위험 요소이기도 하다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 근본적으로 다르다. 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 고유한 특성을 갖춘 데이터 구성이 필수적이며, 이는 피지컬 AI 분야가 직면한 매우 어려운 도전 과제이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스 플랫폼이 디지털 트윈과 피지컬 AI 학습 플랫폼으로서 수행하는 역할은 이러한 중요성을 잘 보여준다. 우리가 자체적으로 이러한 수준의 플랫폼을 구축할 것인지, 아니면 선진 기술을 도입 활용할 것인지에 대한 신중한 의사결정이 요구된다. 더불어, 국내에서 그동안 진행되었던 디지털 트윈 과제들의 결과물이 과연 이러한 경쟁력을 갖추고 있는지 냉철하게 되짚어보고, 만약 부족함이 있다면 어떤 교훈을 얻었는지 반성해야 한다.

대한민국은 이미 산단이라는 강력한 산업 인프라를 갖추고 있다는 점에서, 이러한 특징을 기반으로 AI를 활용한 고도화 과업을 명확히 정의하고 특화 모델을 고민하는 것이 필요하다. 또한, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션 도입도 함께 검토해야 한다. 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화라는 목적 달성과 더불어, 이 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 좋은 기회이기도 하다. 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 활성화하여 문제점을 공유하고 협업 방안을 모색하며, 우수 사례를 공유하는 자리를 마련해야 한다. 정부는 산업 AX 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방할 수 있는 산업 AI 허브를 구축하여, 동종 업계의 다른 사업장들이 AI 전환을 어떻게 추진할 수 있는지에 대한 정보가 자유롭게 공유될 수 있는 환경을 조성해야 한다.

기존의 성공적인 정책 프로그램들을 계승하는 것도 중요하지만, 산업 AX는 아직 어느 나라도 궤도에 오르지 못한 분야이며, 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식이 다르기 때문에 단일 모델이나 방법론이 모두에게 적용될 수는 없다. 팔란티어와 같이 고객에게 단순 솔루션이나 플랫폼 제공을 넘어, 본사 엔지니어들이 현장에 투입되어 문제를 정의하고 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 협의하는 방식이 필요하다. 산업 AX는 멋진 AI 엔지니어가 사내에서 개발하는 것을 넘어, 현장 엔지니어 및 전문가와 함께 현장에서 문제를 풀어가는 과정을 통해 성과가 창출된다. 두 문화 간의 간극과 소통 문제는 여전히 큰 도전 과제이며, 이러한 협업과 소통을 원활하게 지원하는 것이 국가 과제 성공의 가장 중요한 출발점이 될 수 있다.

다른 AI 과제들 역시 국가적으로 중요하지만, 산업 AX는 대한민국 제조업 경쟁력 기반을 재건하는 핵심적인 과제로서, 반드시 성공 사례를 만들어내고 끊임없는 피드백, 평가, 개선이 민첩하게 이루어져야 한다. 정책적 측면에서도 이러한 기민성을 살리는 것이 무엇보다 중요하다.

◆ 한상기 테크프론티어 대표

한상기 테크프론티어 대표는 서울대 컴퓨터공학과 1회 졸업생으로, 1980년대 카이스트에서 인공지능 관련 석박사 학위를 취득했다. 삼성종합기술원, 삼성전자 등에서 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 《AGI의 시대》, 《AI 전쟁 2.0》 등이 있다.