대한민국 제조 경쟁력의 근간을 재건하기 위한 인공지능(AI) 기술 도입, 즉 산업 AX(Artificial Intelligence Transformation)가 국가적 과제로 부상하고 있다. 정부는 내년 예산을 약 728조 원 규모로 편성하며, 이 중 AI 3강 진입을 위한 예산을 올해 대비 3배 늘린 10조 1000억 원으로 확대 투입하는 등 AI 분야에 대한 강력한 의지를 표명했다. 특히 제조 경쟁력 강화를 위해 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입되며, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등이 포함된다. 이러한 정책적 노력은 산업, 특히 제조 분야의 경쟁력을 AI 기술로 강화하고, 이를 위한 기반 기술과 응용 분야를 육성하려는 정부의 확고한 기조를 보여준다. 그러나 이러한 정책이 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 몇 가지 근본적인 문제점들을 해결하고 구체적인 실행 방안을 모색해야 할 필요가 있다.
문제는 AI 팩토리 구축이라는 구체적인 목표 설정에만 국한되지 않는다. 2030년까지 AI 팩토리를 500개 이상 구축하겠다는 계획은 숫자 자체에 집착하기보다는, 규모와 제조업의 종류에 따른 다양한 참조 모델과 성공 사례를 만드는 데 집중해야 한다는 지적이 나온다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 야심 차게 내세웠던 프레딕스(Predix) 플랫폼이 대상 고객의 기대를 제대로 이해하지 못하고 현장 적용에 실패했던 사례를 잊지 말아야 한다. 이는 단순히 멋진 플랫폼 구축이 아니라, 실제 현장의 요구와 고민을 깊이 이해하는 것이 중요하다는 점을 시사한다.
또한, 피지컬 AI 분야는 새로운 기회인 동시에 상당한 위험 요소를 안고 있다. 이 분야는 AI 학습 데이터의 성격이 기존과 근본적으로 다르며, 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 복잡하고 새로운 특성을 가진 데이터 구성이 필수적이다. 이는 피지컬 AI 분야에서 마주하게 될 매우 어려운 도전 과제이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스와 같은 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼의 중요성이 부각되는 상황에서, 국내 기술 수준으로 자체 플랫폼을 구축할 것인지, 아니면 외부 기술을 도입 활용할 것인지에 대한 신중한 의사 결정이 요구된다. 그동안 국내에서 진행된 디지털 트윈 과제들의 경쟁력을 냉철하게 재평가하고, 얻은 교훈을 바탕으로 나아가야 한다.
이러한 문제를 해결하기 위한 구체적인 방안으로는, 국내 산업 인프라인 산업단지(산단)의 특징을 기반으로 한 AI 고도화 과업을 명확히 정의하고, 이에 맞는 특화 모델을 개발하는 것이 필요하다. 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션 검토도 이러한 맥락에서 고려될 수 있다. 더 나아가, 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화와 함께 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 중요한 기회이기도 하다. 기업과 AI 전문기업 간의 협업을 촉진하기 위한 라운드테이블을 운영하고, 우수 사례를 공유하는 채널을 마련해야 한다. 정부는 산업 AX 모범 사례와 관련 기술 솔루션, 데이터를 개방하는 산업 AI 허브 구축을 통해, 타 사업장의 AI 전환 성공 사례 정보를 자유롭게 공유하고 학습할 수 있는 환경을 조성해야 한다.
각국의 제조 현장과 문화, 업무 방식이 다르므로 단일 모델이나 방법론이 보편적으로 적용될 수는 없다. 팔란티어처럼 고객 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고, 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 협의하는 방식이 필요하다. 산업 AX는 현장 엔지니어 및 전문가와 협력하여 문제를 해결해 나가는 과정을 통해 성과가 도출되는 분야이다. 두 문화 간의 간극과 소통 문제를 원활하게 지원하는 것이 국가 과제 성공의 중요한 출발점이 될 수 있다.
결론적으로, 산업 AX는 대한민국 경쟁력 기반을 재건하는 핵심 과제로서 반드시 성공 사례를 만들어야 한다. 이를 위해 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어져야 하며, 정책적으로도 이러한 기민성을 살리는 것이 중요하다.
◆ 한상기 테크프론티어 대표
서울대학교 컴퓨터공학과 1회 졸업생으로 1980년대 카이스트에서 인공지능으로 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 역임했다. 대표 저서로는
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