AI 원천 기술 놓쳤지만 "제조·산업은 우리가 유리"
쉽게 공개되지 않는 산업 데이터…제조 협업 필수
미·중 갈등 속 틈새…AI 융합 기술로 시너지 창출
정부가 산업현장에 특화된 전문 AI(인공지능) 기술 개발과 역량 강화를 적극 추진한다. 제조 공정과 제품 혁신에 AI를 접목, 세계가 주목하는 성공사례를 만들겠다는 전략이다.
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| ▲ 제조 및 건설 현장에 AI를 접목하는 '산업 AI'를 형상화한 이미지 [빙 이미지크리에이터] |
산업통상자원부 고상미 산업인공지능혁신과 과장은 17일 서울 대한상공회의소에서 열린 '산업 AI 세미나'에서 "데이터와 인재, 생태계, 인프라 지원으로 산업 AI 경쟁력을 강화해 한국의 위상을 LLM(거대언어모델) 추격자에서 산업 AI 선도자로 전환하겠다"고 밝혔다.
정부는 이날 세미나를 시작으로 지역 순회 설명회를 개최하며 산업 AI 확산에 나선다. 앞서 지난 1월에는 AI 에이전트와 피지컬 AI, 컴퓨팅 인프라, 데이터, 반도체, 인재를 두루 망라하는 '산업 AI 확산 10대 과제'도 발표했다.
산업 AI는 특정 산업이나 분야에 최적화된 전문 AI로 현장의 구체적 문제 해결이 목표다. 제조업에 AI를 도입하면 공장 자동화와 생산 관리, 제조 기술 등에서 공정 효율과 생산성을 크게 향상시킬 수 있다.
산업 AI가 급부상한 배경에는 우리가 보유한 제조 경쟁력이 있다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 파급력이 막강하지만 이미 미국과 유럽이 원천기술을 장악, 추월이 쉽지 않다. 이와 달리 산업 AI는 제조 경쟁력을 갖춘 곳이 시장을 주도할 가능성이 높아 우리에겐 기회의 땅으로 여겨진다.
특히 한국은 반도체와 디스플레이, 2차전지, 조선, 가전 등에서 글로벌 경쟁력을 확보, AI 제조 적용에서도 우월한 입지를 확보한 것으로 평가된다.
산업 AI가 주목받는 또 다른 이유는 제조 및 산업 데이터의 폐쇄성에서 비롯된다. AI 지능은 데이터 학습을 통해 향상되지만 제조와 같은 산업 현장 데이터는 쉽게 공개되지 않는 특성이 있다.
디엔솔루션즈 엄재홍 상무는 "기계장비 분야도 AI 학습이 쉽지 않은데 이는 기업들이 데이터를 공개하지 않기 때문"이라며 "영업과 제조 분야는 기업들이 공개할 수 없는 비밀과 민감 데이터가 많다"고 설명했다.
그러면서 "AI 원천 기술을 보유했어도 산업 AI 경쟁력을 쌓으려면 제조 생산 노하우를 축적한 기업 및 국가와 손을 잡아야 한다"고 말했다.
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| ▲ 17일 상의회관에서 개최된 '산업AI 전략 세미나'에서 산업통상자원부 이승렬 산업정책실장이 인사말 하고 있다. [대한상의 제공] |
물론 제조업 강자 중국은 변수다. 중국은 풍부한 노동력에 힘입어 제조 및 생산 비용면에서 유리한 고지를 점하고 있다. 딥시크와 같은 저비용 고효율 오픈소스 AI도 개발, 산업 AI 적용 또한 용이하다.
제조업에 관심 없던 미국이 제조 역량 강화에 힘을 쏟는 점도 우리에겐 위협이다. 2020년 이후 미국의 제조·건설 산업은 급성장하고 있다. 더불어 트럼프 행정부는 전세계적 관세 전쟁을 촉발하며 제조업 부활 정책을 펴고 있다.
미 재무부 발표에 따르면 지난 2020년 800억 달러에도 못미쳤던 미국 제조·건설 산업 규모는 2024년 2400억 달러를 넘어서며 3배 이상 증가한 것으로 집계되고 있다.
전문가들은 미국과 중국의 첨예한 갈등 구도가 한국에 위기이자 기회가 될 수 있다고 본다. 미중 협력이 어려운 상황에서 한국이 제조 강자의 위상을 펼칠 기회를 확보할 수 있어서다. 미국이 AI 원천 기술은 우수하나 제조 기반은 취약한 점 역시 한국이 활용할 틈새다.
장영재 카이스트(KAIST) 산업 및 시스템공학과 교수는 "미국은 IT(정보기술) 빅테크가 많지만 제조는 우리 10년 전 수준으로 파악된다"며 "한국이 제조 데이터와 관리 영역에서 우월하다"고 분석했다. 이어 "미국의 강점인 AI와 IT 경쟁력, 한국의 제조 및 AI 융합 기술을 결합하면 양측 모두가 시너지도 만들 수 있을 것"으로 예상했다.
KPI뉴스 / 김윤경 IT전문기자 yoon@kpinews.kr
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