내년부터 인공지능(AI) 분야에 대한 정부의 지원이 대폭 확대됩니다. 특히 제조업 경쟁력 강화를 위한 AI 팩토리 구축 프로젝트에 1조 1000억 원 규모의 예산이 투입됩니다. 이를 통해 AI 팩토리가 2030년까지 500개 이상 구축될 예정이며, 이는 우리 경제의 경쟁 기반을 다시 세우는 중요한 발판이 될 것입니다.
이번 정책의 핵심은 AI 기술을 활용해 산업, 특히 제조업의 경쟁력을 강화하는 것입니다. AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등 다양한 분야에 예산이 배분됩니다. 이 가운데 AI 팩토리 구축은 500개 이상을 목표로 하고 있으며, 이는 단순한 숫자에 집착하기보다 규모와 제조업 종류에 따른 성공적인 참조 모델을 만드는 것이 중요합니다.
이러한 AI 팩토리 구축 혜택을 받기 위해서는 몇 가지 고려해야 할 점이 있습니다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 프레딕스(Predix) 플랫폼 구축에 실패했던 사례를 잊지 말아야 합니다. GE는 대상 고객의 기대와 고민을 제대로 이해하지 못한 채 기술 구현에만 집중하다 현장 적용에 실패했습니다. 따라서 AI 팩토리 구축 시에도 현장의 목소리를 듣고 실제 적용 가능한 솔루션을 만드는 것이 중요합니다.
특히 피지컬 AI 분야는 새로운 기회이자 동시에 도전 과제입니다. 피지컬 AI를 위한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 다른 성격을 가지며, 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성 및 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 복잡한 구성이 필요합니다. 국내에서 진행된 디지털 트윈 과제들의 경쟁력을 냉철하게 평가하고, 필요한 경우 엔비디아의 옴니버스나 코스모스와 같은 세계적 수준의 플랫폼 기술을 도입하거나 활용하는 방안도 심도 있게 검토해야 합니다.
정부는 산업 단지라는 인프라를 기반으로 AI 기술을 고도화하려는 과업을 명확히 정의하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적인 솔루션 검토도 제안합니다. 또한, 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화와 더불어 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 좋은 기회입니다. 이를 위해 기업과 AI 전문기업 간의 협업을 지원하고, 우수 사례를 공유할 수 있는 산업 AI 허브와 같은 공간 조성이 필요합니다.
과거 정책에서 좋은 성과를 보였던 프로그램들을 계승하는 것도 중요하지만, 산업 AX는 아직 어느 나라도 본 궤도에 오르지 못한 새로운 영역입니다. 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식이 다르므로 하나의 모델이 모두에게 적용될 수는 없습니다. 따라서 팔란티어의 사례처럼, 본사 엔지니어가 현장에 직접 투입되어 문제 정의, 효과 분석, 데이터 확보 방안 등을 고객과 협의하는 방식처럼, 현장 엔지니어 및 전문가와 함께 문제를 풀어가는 과정에서 성과가 나올 수 있습니다. 두 문화 간의 간극을 좁히고 소통을 원활하게 돕는 것이 국가 과제 성공의 중요한 출발점이 될 수 있습니다.
산업 AX는 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어져야 하는 분야입니다. 정책적으로도 이러한 기민성을 살리는 것이 중요하며, 이를 통해 우리나라의 경쟁력 기반을 성공적으로 재정립해 나갈 것입니다.
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