피지컬 AI 5조, 중소 공장은 데이터부터

5조는 어디에 쓰이고, 왜 중소 제조업이 들어갔나

기획예산처는 8월 27일 2030년까지 휴머노이드와 피지컬 AI에 5조 원을 투입한다고 밝혔다. 휴머노이드 생태계에 2조3000억 원, 8대 분야 실증에 2조8000억 원이며, 내년에만 1조3000억 원을 먼저 편성한다.

작은 공장을 운영하는 입장에서 눈여겨볼 대목은 실증 8대 분야다. 자율제조, 중소제조, 농업, 건설, 물류, 항만, 돌봄, 국방이 들어가는데, 여기에 '중소제조'가 이름을 올렸다. 정부가 국산 휴머노이드를 직접 사서 보급하는 계획(내년 250대, 2030년까지 1080대)과 핵심부품 국산화율을 45%에서 80%로 끌어올린다는 목표도 함께 담겼다. 대기업만의 이야기가 아니라는 신호다.

피지컬 AI는 데이터·AI·로봇 중 무엇인가

Sergey Sergeev

셋 중 하나가 아니라 셋의 결합이다. 생성형 AI가 인터넷에 쌓인 글과 이미지로 학습했다면, 피지컬 AI는 로봇과 장비가 실제 현장에서 움직이며 쌓는 '행동 데이터'로 학습한다. 물건을 집고 장비를 제어하는 동작의 기록이다.

그래서 가장 부족하고 중요한 자원이 현장 데이터다. 정부도 이런 행동 데이터를 모으는 시설을 추진하고, 모자란 부분은 합성데이터로 채우기로 했다. 작은 공장에 주는 함의는 분명하다. 비싼 로봇을 먼저 들이는 게 아니라, 내 공정의 데이터부터 쌓는 일이 출발점이라는 것이다.

작은 공장은 어디서 시작하나

1. 전 공정을 한 번에 바꾸려 하지 말고 병목 하나를 고른다. 정부의 중소기업 컨설팅도 올해는 개별 물류 구간부터 시작해 2027년 공장 전체 물류, 2028년 이후 생산까지 단계적으로 넓히는 방식이다.
2. 그 공정의 데이터부터 모은다. 센서와 작업 기록으로 숙련자의 노하우를 디지털로 남긴다. 피지컬 AI의 연료가 행동 데이터이기 때문이다.
3. 혼자 다 떠안지 않는다. 데이터 구축과 실증 비용은 개별 기업이 감당하기 벅차다. 10월 중소기업중앙회 토론회에서도 협동조합과 정부가 비용을 나눠 부담하는 방식이 현실적이라는 제언이 나왔다.
4. 작게 실증한 뒤 검증되면 확장한다. 정부의 제조현장 실증도 지난해 7곳에서 올해 30곳으로 늘리는 초기 단계이고, 상용화 목표 시점은 2028년이다.

지원사업, 고를 때 이걸 묻자

• 장비 구매만 지원하는가, 아니면 우리 공정의 데이터 수집·가공까지 돕는가
• 자부담 비율과 실증 기간은 얼마이고, 구축한 뒤 운영과 유지보수는 누가 맡는가
• 모인 데이터의 소유와 활용 권한은 누구에게 있는가
• 우리와 같은 업종·규모에서 검증된 사례가 있는가
• 과기정통부의 '모두의 AI 공장장'(컨설팅·공장 운영시스템)과 중기부의 '스마트제조혁신'(구축·실증) 중 어느 트랙이 우리에게 맞는가

이 중 데이터 지원 여부와 검증 사례가 성패를 가르는 질문이다.

지금 서두를 일인가

정부가 잡은 상용화 목표는 2028년이고, 핵심부품 국산화율도 아직 45%다. 기술도 지원 체계도 초기 단계라는 뜻이다. 작은 공장이라면 당장 큰돈을 들이기보다, 병목 공정 하나의 데이터를 모으면서 지원사업의 조건을 꼼꼼히 따져보는 선에서 출발하는 편이 현실적이다. 돈이 5조 원 풀린다는 소식보다, 그 돈이 내 공정의 어떤 문제를 풀어주는지를 먼저 보는 게 순서다.

출처

1. 정부, 휴머노이드·피지컬 AI에 2030년까지 5조 이상 투자
2. 정부, 피지컬 AI에 2030년까지 5조원…내년 1조3000억 우선 편성
3. 과기정통부·중기부, 피지컬AI 확산 '맞손'…중소기업 로봇 도입 지원
4. 中企 피지컬 AI 확산 전략…데이터 확보·공동 인프라 구축이 핵심