정부가 내년 예산 728조 원을 편성하며 인공지능(AI) 분야에 대한 강력한 의지를 드러냈다. 특히 AI 3강 진입을 위해 올해보다 3배 증가한 10조 1000억 원을 투입한다. 이 중 제조업 경쟁력 강화를 위한 예산은 1조 1000억 원 규모로, AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등에 집중 투자된다. 이는 AI 기술을 통해 산업, 특히 제조 분야의 경쟁력을 강화하고 관련 기반 기술과 응용 분야를 발전시키려는 정부의 미래성장 전략의 일환이다.
AI 팩토리를 2030년까지 500개 이상 구축하는 것을 목표로 하는 만큼, 이제 더 많은 제조업체가 AI 기술 도입을 통해 경쟁력을 높일 기회를 얻게 될 것으로 보인다. 정부는 성공적인 AI 팩토리 구축을 위해 규모와 제조업 종류에 따른 참조 모델을 개발하고, 이에 기반한 성공 사례를 만드는 데 집중할 예정이다. 500개라는 숫자에 집착하기보다는 몇 가지 모범 사례를 집중적으로 구현하는 것에 더 많은 노력을 기울일 계획이다.
이번 정책은 제조업 경쟁력 강화와 더불어 이 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 좋은 기회가 될 수 있다. 기업과 AI 전문기업이 함께 문제를 공유하고 협업 방안을 모색하는 라운드테이블을 만들고, 우수 사례를 공유할 수 있도록 지원할 예정이다. 또한, 정부는 산업 AI 허브를 구축하여 누구나 같은 업종의 다른 사업장에서 AI 전환 사례와 기술 솔루션, 관련 데이터를 자유롭게 접하고 학습할 수 있도록 할 계획이다.
특히 피지컬 AI 개발은 AI 분야의 새로운 화두로 떠오르고 있으며, 이를 위한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 다른 인과 관계, 추론 메타데이터, 다양한 맥락 및 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성, 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 복합적인 특성을 요구한다. 이러한 데이터 구성은 피지컬 AI 분야에서 마주하게 될 가장 어려운 도전 중 하나이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스와 같은 플랫폼은 디지털 트윈과 피지컬 AI 학습 플랫폼의 중요성을 보여준다. 우리도 자체적인 플랫폼 구축 또는 선진 기술 도입 활용에 대한 신중한 의사 결정이 필요하다. 국내에서 진행했던 디지털 트윈 과제의 경쟁력을 되짚어보고, 얻은 교훈을 바탕으로 발전 방향을 모색해야 한다.
산업 단지(산단)가 가진 인프라를 기반으로, 산단의 특징에 맞는 AI 고도화 과업을 명확히 정의하고 특화 모델을 개발해야 한다. 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션도 함께 검토해 볼 필요가 있다.
산업 AX(산업 인공지능 전환)는 어느 나라에서도 아직 본 궤도에 오르지 못한 영역이며, 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식이 다르기에 하나의 모델이나 방법론이 모두에게 적용될 수는 없다. 팔란티어와 같이 고객 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고, 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 협의하는 방식이 중요하다. 산업 AX의 성공은 현장 엔지니어 및 전문가와 함께 문제를 풀어가는 과정에서 나오며, 두 문화 간의 간극을 좁히고 원활한 협업과 소통을 돕는 것이 국가 과제 성공의 중요한 출발점이 될 수 있다.
산업 AX는 우리나라의 경쟁력 기반을 다시 세우는 매우 중요한 과제이므로, 반드시 성공 사례를 만들고 끊임없는 피드백, 평가, 개선이 민첩하게 이루어져야 한다. 이를 위해 정책적으로도 이러한 기민성을 살리는 것이 중요하다.
◆ 한상기 테크프론티어 대표는 서울대학교 컴퓨터공학과를 졸업하고 카이스트에서 인공지능 분야 석박사 학위를 취득했다. 삼성종합기술원, 삼성전자 등에서 활동했으며, 벤처포트 설립, 다음커뮤니케이션(현 카카오) 전략대표 등을 거쳤다. 현재 테크프론티어 대표를 맡고 있으며, 데이터 경제 포럼 의원, AI 챌린지 기획 위원 등을 역임했다. 대표 저서로는
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