[서울경제TV=정창신기자] “AI 시대의 산업 인프라는 GPU입니다. 제조기업이 공동으로 활용할 수 있는 공공 인프라 관점에서 접근해야 합니다”

윤병동 원프레딕트 대표는 23일 국회의원회관에서 열린 '제조 AI 전환과 현장 확산을 위한 정책토론회'에서 이같이 밝혔다. 데이터와 그래픽처리장치(GPU), 전문인력을 갖춘 일부 대기업과 그렇지 못한 중소·중견기업 간 인공지능(AI) 활용 격차가 제조 경쟁력 격차로 직결되고 있는 만큼 정부가 공공인프라 구축으로 풀어야 한다는 제언이다.

이번 토론회는 김원이 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원이 여야 공동으로 주최했다. 제조 AX(AI 전환)가 여야를 가리지 않는 산업 정책 과제로 부상하고 있음을 보여주는 대목으로 풀이된다. 고영명 포항공과대 교수가 좌장을 맡았으며 권순목 산업통상부 과장, 이주식 과학기술정보통신부 과장, 윤종필 한국생산기술연구원(KITECH) 센터장, 전유덕 한국산업기술진흥원(KIAT) 산업혁신부원장, 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 지역AX본부장 등이 지정토론에 참여했다.

◇“데이터 있어도 못 쓴다”…제조 현장의 3중 장벽

윤 대표는 산업계 발제자로 나서 국내 제조업이 생산가능인구 감소와 숙련인력 부족, 글로벌 공급망 재편, 중국 제조업의 추격 등 복합 위기에 직면해 있다고 진단했다.

문제는 이 같은 위기의 해법으로 꼽히는 제조 AI가 모든 기업에 열려 있지 않다는 점이다. 윤 대표는 제조 현장의 장벽을 세 가지로 짚었다. 데이터가 많아도 AI 학습에 쓸 수 있는 정제된 데이터가 부족하고 공정·설비별로 단절돼 있다는 것이 첫째다. 둘째는 숙련자의 경험과 판단 기준이 데이터로 남지 않은 채 은퇴와 함께 사라지는 '암묵지 휘발'이다. 여기에 AI 전문인력과 연산 자원 부족까지 겹치면서 기업 간 격차가 확대되고 있다는 분석이다.

윤 대표는 "제조 AI는 기술을 개발해 공급한다고 모든 기업이 활용할 수 있는 보편적 기술이 아니다"라며 "실증 환경을 보유한 기업과 그렇지 못한 기업 간 격차가 제조 경쟁력의 격차로 이어질 수 있다"고 말했다.

◇4대 정책 제언…“개별 기업 지원 넘어 공동 인프라로”

윤 대표가 제시한 해법은 △GPU 공공지원 △재직자 AX 재교육 △암묵지 디지털화 △현장 실증 인프라 확충 등 4대 정책이다. 정부 지원의 초점을 개별 기업의 기술 도입에서 제조기업이 공동으로 쓰는 공공인프라 구축으로 옮기자는 것이 핵심이다.

GPU 공공지원은 산업단지와 지역 거점에 공동 GPU·AI 컴퓨팅센터를 구축하고 사용량 기반 구독형 바우처, 보안형 온프레미스 환경을 함께 제공하는 방안이다. 중소·중견기업이 초기 투자 부담 없이 연산 자원에 접근할 수 있게 하자는 취지다.

인력 문제는 신규 채용이 아닌 재직자 전환에서 답을 찾았다. 생산·품질·설비·정비 등 제조 공정을 이해하는 기존 인력을 AI 활용 인력으로 키우는 업스킬·리스킬 과정을 확대하고, 지역 테크노파크와 대학·연구기관을 연계해 상시 컨설팅 체계를 갖추자는 제안이다.

암묵지 디지털화는 숙련공의 작업 경험과 공정 판단 기준, 설비·영상·작업 로그 등 비정형 데이터를 AI 학습이 가능한 형태로 정제하고 제조 온톨로지 표준화와 비식별·권한관리 체계를 통해 산업 공통 데이터 자산으로 축적하는 사업이다. 윤 대표는 "암묵지 디지털화는 제조업의 지식 자산을 다음 세대로 전승하는 일"이라고 강조했다.

마지막으로 지원정책의 무게중심을 개념검증(PoC)·구축에서 실증·운영 확산으로 전환해야 한다고 밝혔다. 구독료·클라우드·유지보수 등 운영비를 다년간 지원하고 생산성 향상과 불량률 개선 성과가 확인되면 다른 생산라인과 공장으로 확산하도록 인센티브를 연계하자는 내용이다.

◇궁극의 지향점은 ‘AI 네이티브 팩토리’

윤 대표는 4대 정책이 지향하는 차세대 제조 운영 모델로 'AI 네이티브 팩토리'를 제시했다. 개별 공정에 AI 솔루션을 따로 적용하는 수준을 넘어 제조 데이터와 파운데이션 모델, 업무별 AI 에이전트, 설비 제어체계를 하나의 운영 구조로 연결하는 미래형 공장이다. 품질·생산·정비·안전·에너지 등 각 영역의 AI 에이전트가 실시간으로 정보를 교환하고 상위 AI 에이전트가 공장 전체 목표에 맞춰 의사결정을 조율함으로써 공장이 스스로 감지·추론·조치하는 자율제조 환경으로 나아간다는 구상이다.

윤 대표는 "제조 AI 경쟁력은 몇몇 선도기업이 얼마나 앞서가는가가 아니라 더 많은 제조기업이 AI를 실제 공장 운영에 활용할 수 있는가에 달려 있다"고 말했다.

이날 토론회 참석자들은 제조 AI가 일부 선도기업에 머무르지 않고 중소·중견기업과 지역 제조 현장으로 확산되려면 연산 인프라와 전문인력, 현장 실증, 데이터 활용 기반을 연계해 지원할 필요가 있다는 데 공감대를 형성했다.

한편 원프레딕트는 제조 데이터를 기반으로 공장 운영 전반의 의사결정을 지원하는 제조 AI 전문기업이다. 서울대 기계공학부 교수인 윤 대표가 창업했으며 예지보전(PdM) 기술력을 기반으로 성장해 공장 단위 운영 혁신으로 사업을 확대하고 있다. 산업통상부 주관 '제조 파운데이션 모델 핵심기술개발' 과제를 주도하고 있다. 

출처: 

[서울경제] https://m.sentv.co.kr/article/view/sentv202607230148

[머니투데이] https://v.daum.net/v/20260724060230251

[핀포인트뉴스] https://www.pinpointnews.co.kr/news/articleView.html?idxno=470960

[동아경제] https://www.daenews.co.kr/26020