대한민국은 급변하는 글로벌 산업 환경 속에서 인공지능(AI) 기술을 기반으로 제조업 경쟁력을 다시 세우려는 중요한 전환점에 서 있다. 정부는 AI 3강 진입을 목표로 내년 예산을 전년 대비 8.1% 증가한 약 728조 원 규모로 편성했으며, 특히 AI 분야에 올해보다 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입하며 강력한 의지를 표명했다. 이 중 제조 경쟁력 강화를 위한 예산은 1조 1000억 원 규모로, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등 미래 성장을 견인할 핵심 분야에 집중될 예정이다. 이러한 정책 기조는 대한민국 미래 성장 전략의 근간을 이루며, 산업 전반에 걸쳐 AI 기술의 중요성을 강조하고 있다.

이러한 거시적 흐름 속에서 산업 AX(Artificial Intelligence Transformation), 즉 산업 분야의 인공지능 전환은 단순한 기술 도입을 넘어 우리 경제의 근본적인 경쟁력을 강화하는 핵심 과제로 부상하고 있다. 정부는 2030년까지 AI 팩토리를 500개 이상 구축하겠다는 목표를 제시하고 있지만, 숫자에 집착하기보다는 각 제조업의 특성과 규모에 맞는 참조 모델을 개발하고 성공 사례를 축적하는 것이 더욱 중요하다. 제너럴 일렉트릭(GE)이 산업 인터넷 플랫폼 ‘프레딕스(Predix)’ 구축에 막대한 투자를 했으나 현장 적용에 실패한 사례는, 고객의 실제 고민과 기대치를 제대로 이해하지 못한 기술 중심의 접근 방식이 가져올 수 있는 위험을 명확히 보여준다. 따라서 성공적인 AI 팩토리 구축은 기술적 완성도뿐만 아니라 현장 적용 가능성과 실질적인 효용성을 면밀히 검토해야 한다.

특히 새롭게 주목받고 있는 피지컬 AI 분야는 AI 기술의 새로운 지평을 열 기회인 동시에, 해결해야 할 복합적인 도전 과제를 안고 있다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 근본적으로 다르다. 인과 관계, 다양한 맥락의 비정형적 상황, 시공간적 일관성, 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 복잡하고 이질적인 특성을 가진 데이터 구성이 필수적이다. 이러한 데이터의 특성을 이해하고 효과적으로 활용하는 것은 피지컬 AI 분야에서 마주하게 될 매우 어려운 과제이다. 엔비디아의 옴니버스(Omniverse)와 코스모스(Cosmos)와 같은 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼의 중요성이 부각되는 만큼, 국내 기술로 이러한 수준의 플랫폼을 자체 개발할 것인지, 아니면 선진 기술을 도입 활용할 것인지에 대한 심도 깊은 전략적 의사결정이 요구된다. 또한, 과거 디지털 트윈 관련 프로젝트들의 성과를 냉철하게 평가하고 그 과정에서 얻은 교훈을 바탕으로 경쟁력 있는 기술 개발 전략을 수립해야 한다.

대한민국이 보유한 산단(산업단지)이라는 강력한 산업 인프라는 AI 기반의 제조업 고도화를 위한 중요한 자산이다. 산단의 특성에 기반한 AI 특화 모델 개발을 명확히 정의하고, 팔란티어(Palantir)의 온톨로지 모델과 같은 복합적인 솔루션의 도입 가능성도 함께 검토해야 한다. 이는 제조업 경쟁력 강화라는 목적 달성과 더불어, 이 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축하는 데에도 기여할 수 있다. 기업과 AI 전문기업 간의 활발한 라운드테이블 개최를 통해 문제점을 공유하고 협업 방안을 모색하며, 우수 사례를 공유하는 환경 조성이 필요하다. 정부는 산업 AX 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방할 수 있는 산업 AI 허브와 같은 공간을 마련하여, 누구나 타 사업장의 AI 전환 사례를 참고하고 정보를 자유롭게 얻을 수 있도록 지원해야 한다.

산업 AX는 아직 그 누구도 본 궤도에 오르지 못한 영역이며, 각 국가의 제조 현장, 문화, 업무 방식이 다르기에 단일 모델이나 방법론으로는 해결할 수 없다. 팔란티어와 같이 고객 현장에 직접 엔지니어를 파견하여 문제 정의, 효과 분석, 데이터 확보 방안 등을 협의하는 현장 중심의 접근 방식이 중요하다. 산업 AX는 뛰어난 AI 엔지니어가 사무실에서 개발하는 것이 아니라, 현장 엔지니어 및 전문가와 협력하여 실제 문제를 해결해 나가는 과정을 통해 성과를 창출한다. 이러한 과정에서 발생하는 문화적 간극과 소통의 어려움을 해소하고 협업과 소통을 원활하게 지원하는 것이 국가 과제의 성공적인 추진을 위한 가장 중요한 출발점이라 할 수 있다.

궁극적으로 산업 AX는 대한민국 제조업 경쟁력 기반을 재건하는 핵심 동력이다. 따라서 반드시 성공 사례를 만들어내고, 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어져야 한다. 이를 뒷받침하기 위한 정책적 기민성과 유연성이 무엇보다 중요하며, 정부와 산업계, 연구기관이 긴밀히 협력하여 AI 시대를 선도하는 제조업 강국으로 도약해야 할 것이다.

◆ 한상기 테크프론티어 대표

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