[서울=뉴시스]이주영 기자 = 우리나라에 적합한 피지컬 인공지능(AI) 발전 전략은 처음부터 범용 모델을 개발하는 것이 아니라, 세계 최고 수준인 국내 제조 현장에서 데이터를 학습한 뒤 이를 기반으로 범용 모델로 확장해야 한다는 제언이 나왔다.

장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수는 25일 한국인공지능소프트웨어산업협회(KOSA)가 서울 강남구 삼정호텔에서 개최한 제36회 런앤그로우 포럼에서 국내 피지컬 AI의 현황과 향후 전략에 관해 이같이 제시했다.

장 교수는 "중국 기업은 제조 경쟁력을 바탕으로 저가 대량 생산 전략을 취하고 있다"며 "현재 영등포 이마트에서도 3100만원 수준의 중국산 휴머노이드를 구매할 수 있을 정도"라고 설명했다. 이어 "미국 빅테크는 하드웨어·소프트웨어·플랫폼을 모두 아우르는 독립적 시스템 구축에 집중하는 등 국가별 전략이 뚜렷하게 갈리고 있다"고 말했다.

그러면서 "한국은 반도체, 배터리 등에서 세계적 수준의 제조 기반을 갖춘 몇 안 되는 국가"라며 "피지컬 AI의 핵심이 현장 데이터인 만큼, 이를 적극 활용하는 것이 가장 현실적인 전략"이라고 강조했다.

또 "엔비디아 등 글로벌 기업이 개발하는 범용 모델을 뒤쫓는 방식은 시간과 난도 측면에서 국내 기업에게는 비효율적"이라며 "산업 현장에서 출발해 특화 모델을 만든 뒤 이를 글로벌 시장으로 확장하는 전략이 더 유리하다"고 덧붙였다.

다만 제조업과 소프트웨어 산업 간 문화 차이는 해결 과제로 지목됐다. 소프트웨어 업계는 데이터를 축적하며 빠르게 개선하는 방식을 택하는 반면, 제조업은 충분한 검증 시스템을 도입하는 구조가 일반적이기 때문이다.

장 교수는 "이 두 문화가 조화를 이뤄야 국내 피지컬 AI 산업이 본격적으로 성장할 수 있다"고 말했다.


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