AI 핵심 요약
beta- 피지컬 AI 확산에 제조업이 새 기회를 맞았다.
- 한국은 제조 강점을 바탕으로 연결에 나섰다.
- 중소기업 비용·인력 부담은 해소 과제로 남았다.
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
반도체·자동차·조선 제조 기반과 피지컬 AI 연결
중소 제조기업 비용·전문인력 부담 해소 과제
[서울=뉴스핌] 이나영 기자= "최근 피지컬 AI가 주목받으면서 제조업에서도 새로운 기회가 생기고 있다. AI 기술을 실제 제품에 적용하려면 부품과 장비, 제조 기술이 함께 필요하다"
최근 만난 한 제조기업 대표가 바라보는 산업 현장의 변화다. 생성형 AI에 집중됐던 시장의 관심이 로봇과 자율주행, 스마트팩토리 등 현실 세계에서 직접 움직이는 '피지컬 AI'로 넓어지고 있다.
1936년 개봉한 찰리 채플린의 영화 '모던 타임즈'에는 컨베이어벨트 앞에서 쉴 새 없이 나사를 조이는 노동자의 모습이 등장한다. 당시 기계화된 산업사회를 상징했던 공장의 모습은 약 90년이 지난 지금 또 한 번의 변화를 맞고 있다. 사람이 기계를 움직이던 공장에 AI와 로봇이 들어오기 시작했다.

공장의 변화는 AI와 제조업의 관계도 바꾸고 있다. 피지컬 AI는 AI 기술만으로 완성되지 않는다. 로봇이 움직이려면 모터와 감속기, 센서와 정밀부품이 필요하다. 이를 제어할 반도체와 각종 장비도 빠질 수 없다. AI가 현실에서 움직이기 위해서는 결국 이를 제품으로 구현할 제조 기술이 뒷받침돼야 한다.
한국은 반도체와 자동차, 조선, 기계 등 제조업 강국으로 성장해왔다. 완성품을 생산하는 대기업뿐 아니라 소재·부품·장비와 정밀가공 분야의 중소·중견기업도 오랜 기간 기술력을 쌓아왔다. 피지컬 AI 시대에 한국의 제조 기반이 강점으로 꼽히는 이유다.
정부 역시 이러한 제조 기반을 피지컬 AI와 연결하는데 나섰다. 중소벤처기업부와 과학기술정보통신부는 이달 피지컬 AI 기술 공급기업과 제조 수요기업을 연결하고 기술 개발부터 실증, 사업화까지 지원하기로 했다.
최근 열린 '피지컬 AI 지역거점 발전 포럼'에서 이억원 금융위원장은 "피지컬 AI는 연구실에서 완성되는 것이 아니라 제조현장에서 학습하고 검증돼야 한다"고 밝혔다. 전북 자동차·기계부품, 경북 철강·반도체 소재부품, 경남 우주항공·조선 등 지역별 주력 제조업에 AI와 로봇 기술을 접목한다는 계획이다.
하지만 제조 기반이 '있다'는 것과 이를 AI와 '연결한다'는 것은 다른 문제다. 특히 중소 제조기업에는 설비 데이터를 수집하고 AI와 연계할 시스템을 구축하는 것부터 적지 않은 비용이 든다. 자동화가 확대된다고 사람이 필요 없어지는 것도 아니다. 제조공정과 AI를 함께 이해하는 전문인력은 오히려 더 필요하다. 자금과 인력이 부족한 중소기업에는 모두 부담이다.
미국과 중국 등 주요국도 AI와 로봇 분야에 투자를 늘리고 있다. 공급기업과 수요기업을 연결하는 것만으로 끝나서는 안 되는 이유다. 기술 개발과 실증을 넘어 실제 생산현장에 AI가 자리 잡기까지 필요한 비용과 인력을 어떻게 뒷받침할 것인지도 함께 고민해야 한다.
그동안 AI 경쟁의 관심은 거대언어모델(LLM)과 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터 등에 집중돼왔다. 이제 AI가 화면을 벗어나 현실 세계로 나오면서 경쟁의 무대도 달라지고 있다. AI가 실제로 움직이는 곳은 공장과 물류센터, 자동차와 로봇 등 산업 현장이다.
피지컬 AI 시대에는 AI 기술을 개발하는 것만큼 이를 제품과 생산현장에 구현하는 힘도 중요하다. AI 시대에도 제품을 만드는 것은 결국 제조업이다. 한국이 오랜 기간 쌓아온 제조 경쟁력을 피지컬 AI의 경쟁력으로 어떻게 이어갈 것인지가 이제 남은 과제다.
nylee54@newspim.com












