이제 우리 제조업이 AI를 통해 한 단계 더 도약할 수 있는 길이 열린다. 정부가 인공지능(AI) 분야에 대한 강력한 의지를 바탕으로 내년 예산을 대폭 확대 편성하며, 특히 제조 경쟁력 강화를 위한 AI 팩토리 구축에 집중 투자한다. 이를 통해 우리 기업들은 AI 기술을 활용해 생산성을 높이고 새로운 성장 동력을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.
정부는 내년 예산으로 약 728조 원을 편성했으며, 이 중 AI 3강 진입을 위한 예산은 올해보다 3배 증가한 10조 1000억 원에 달한다. 특히 제조 경쟁력 강화를 위한 예산으로 1조 1000억 원 규모가 투입될 예정이며, 여기에는 AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등이 포함된다. 이는 대한민국 미래 성장 전략의 핵심 축으로 AI를 삼겠다는 정부의 확고한 의지를 보여준다.
AI 팩토리는 2030년까지 500개 이상 구축을 목표로 하고 있다. 중요한 것은 단순히 숫자 채우기에 집중하는 것이 아니라, 각 제조업의 종류와 규모에 맞는 성공적인 참조 모델을 개발하고 이를 확산시키는 것이다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 프레딕스(Predix) 플랫폼으로 야심찬 도전을 했으나 현장 적용에 실패한 사례를 잊지 말고, 실제 고객의 기대와 고민을 깊이 이해하는 것이 무엇보다 중요하다.
특히 새롭게 부상하는 피지컬 AI 분야는 AI 기술 강화의 중요한 기회이면서도 도전이다. 피지컬 AI 학습을 위해서는 인과 관계, 다양한 맥락, 시공간적 일관성, 멀티모달 통합 등 기존 AI와는 다른 특성을 가진 데이터 구성이 필수적이다. 이러한 데이터를 확보하고 활용하는 것은 피지컬 AI 분야에서 마주하게 될 가장 어려운 과제 중 하나이다. 엔비디아의 옴니버스와 코스모스 플랫폼은 디지털 트윈과 피지컬 AI 학습 플랫폼이 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지 잘 보여준다. 우리 기업들이 자체 기술로 이러한 수준의 플랫폼을 구축할지, 아니면 외부 기술을 도입하여 활용할지에 대한 신중한 의사 결정이 필요하다.
우리에게는 이미 산업단지라는 강력한 산업 인프라가 존재한다. 이를 기반으로 산업단지의 특징에 맞는 AI 특화 모델을 고민하고, 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션도 함께 검토해야 한다. 산업 AX는 제조업 경쟁력 강화와 더불어, 이 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 절호의 기회이다. 기업과 AI 전문기업 간의 적극적인 라운드테이블을 통해 서로의 문제를 공유하고 협업 방안을 모색해야 하며, 우수 사례를 공유하여 확산시키는 것이 중요하다. 정부는 산업 AI 허브를 구축하여 모범 사례, 기술 솔루션, 데이터를 개방하고, 동종 업종의 다른 사업장에서 AI 전환을 어떻게 이룰 수 있는지에 대한 정보를 자유롭게 공유할 수 있도록 지원해야 한다.
산업 AX는 아직 어느 나라도 본 궤도에 오르지 못한 새로운 영역이다. 각 나라의 제조 현장, 문화, 업무 방식이 다르기 때문에 하나의 모델이나 방법론이 모두에게 적용될 수는 없다. 팔란티어처럼 단순히 솔루션과 플랫폼을 제공하는 것을 넘어, 본사 엔지니어들이 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고, 효과를 분석하며, 필요한 데이터를 확보하는 고객과의 긴밀한 협의가 필요하다. 산업 AX는 멋진 AI 엔지니어가 사내에서 개발하는 것이 아니라, 현장 엔지니어 및 전문가와 함께 풀어가는 과제를 통해 성과를 창출한다. 두 문화 간의 간극과 소통 문제를 원활하게 돕는 것이 국가 과제를 성공적으로 추진하는 가장 중요한 출발점이 될 수 있다.
다른 AI 과제들도 국가적으로 중요하지만, 산업 AX는 우리 나라의 경쟁력 기반을 다시 세우는 핵심 사업이다. 따라서 반드시 성공 사례를 만들어내고, 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어져야 한다. 정책적으로도 이러한 기민성을 살려나가는 것이 무엇보다 중요하다.