정부가 인공지능(AI) 기술을 활용한 제조업 경쟁력 강화에 박차를 가하고 있다. 내년 예산을 약 728조 원 규모로 편성하며, 특히 AI 3강 진입을 위해 올해보다 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입하는 강력한 의지를 표명했다. 이 가운데 제조 경쟁력 강화를 위한 예산은 1조 1000억 원 규모이며, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등 구체적인 사업들이 포함된다.
이러한 정책 발표의 배경에는 대한민국 제조업의 근본적인 경쟁력 약화라는 문제가 자리 잡고 있다. AI 기술을 제조업에 접목하여 생산성을 높이고 혁신을 이루는 것은 우리 경제의 지속적인 성장을 위해 더 이상 미룰 수 없는 과제가 되었다. 정부는 이러한 기조를 미래성장 전략의 핵심으로 삼고 예산과 국정과제 전반에 이를 반영하고 있다. 하지만 단순히 예산을 투입하고 과제를 선정하는 것을 넘어, 정책이 실효성을 거두고 실질적인 의미를 갖기 위해서는 몇 가지 근본적인 고민이 필요하다.
정부는 2030년까지 AI 팩토리 500개 이상 구축을 목표로 하고 있으나, 단순히 숫자에 집착하기보다는 규모와 제조업 종류에 따른 참조 모델을 명확히 하고 성공 사례를 만드는 데 집중해야 한다. 제너럴 일렉트릭(GE)의 프레딕스(Predix) 실패 사례에서 보듯, 대상 고객의 실제적인 기대와 고민을 이해하지 못한 채 화려한 플랫폼만 구축하려 했던 시도는 현장 적용에 실패할 수 있음을 잊지 말아야 한다.
특히 피지컬 AI 분야는 이제 막 관심을 받기 시작하는 새로운 화두이며, 이는 기회인 동시에 위험 요소로 작용할 수 있다. 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 기존과는 다른 특성을 가진 데이터 구성이 필수적이며, 이는 피지컬 AI 분야가 직면한 매우 어려운 도전 과제이다. 엔비디아의 옴니버스나 코스모스와 같은 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼의 중요성을 고려할 때, 우리가 자체적으로 이러한 플랫폼을 개발할 것인지, 아니면 기존의 고도화된 기술을 도입하여 활용할 것인지에 대한 신중한 의사 결정이 요구된다. 과거 진행했던 디지털 트윈 과제들의 성과를 냉철하게 되짚어보고, 얻은 교훈을 바탕으로 경쟁력 있는 자체 플랫폼 구축 가능성을 평가해야 한다.
국가 산업 인프라인 산업단지를 적극 활용하는 방안도 모색해야 한다. 산단의 특징에 기반한 AI 특화 모델을 개발하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션도 함께 검토하는 것이 필요하다. 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화뿐만 아니라, 이 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 기회이기도 하다. 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 통해 문제를 공유하고 협업 방안을 모색하며, 성공 사례를 적극적으로 공유할 수 있는 장을 마련해야 한다. 정부는 산업 AX 모범 사례 및 관련 기술 솔루션, 데이터를 개방하는 산업 AI 허브와 같은 공간을 조성하여, 누구나 동종 업계의 AI 전환 사례에 대한 정보를 자유롭게 접하고 배울 수 있도록 지원해야 한다.
기존의 성공적인 정책 프로그램을 계승하는 것도 중요하지만, 산업 AX는 아직 어느 나라도 본 궤도에 오르지 못한 영역이며 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식에 따라 적용 가능한 모델이나 방법론이 달라질 수 있다. 팔란티어의 사례처럼, 단순한 솔루션이나 플랫폼 제공을 넘어 본사 엔지니어가 현장에 투입되어 문제 정의, 효과 분석, 데이터 확보 방안 등을 고객과 긴밀히 협의하는 접근 방식이 필요하다. 산업 AX는 현장의 엔지니어 및 전문가와 함께 문제를 풀어가는 과정에서 성과가 창출된다. 이러한 현장 전문가와 AI 전문가 간의 문화적 간극과 소통 문제를 해결하기 위한 노력이야말로 국가 과제를 성공적으로 추진하는 데 가장 중요한 출발점이 될 수 있다.
다른 AI 과제들 역시 국가적으로 중요하지만, 산업 AX는 대한민국 제조업의 경쟁력 기반을 재정립하는 핵심 과제이다. 따라서 반드시 성공적인 사례를 만들어내고, 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어져야 한다. 정책적으로도 이러한 기민성을 적극적으로 살려나가는 것이 무엇보다 중요하다.
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