피지컬 AI(Physical AI) 시장이 차세대 인공지능 산업의 핵심 분야로 부상하는 가운데, 하드웨어 경쟁을 넘어 데이터 주권 확보가 국가 경쟁력을 결정할 핵심 요소라는 제언이 국회 정책포럼에서 제시됐다.
AI 에이전트 및 데이터베이스(DB) 솔루션 기업 스카이월드와이드(SKAI)는 신재혁 대표가 지난 8일 국회의원회관에서 열린 '피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략포럼'에 산업계 대표 위원으로 참석해 국가 AI 데이터 인프라 구축과 국산 합성데이터 산업 육성의 필요성을 발표했다고 16일 밝혔다.
이번 포럼은 대한민국의 피지컬 AI 기술 경쟁력 확보를 주제로 산·학·연·정 관계자들이 참여해 기술과 정책 방향을 논의하는 자리로 마련됐다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 정동영·최형두 의원과 산업통상자원중소벤처기업위원회 정진욱·이철규 의원이 공동 주최했으며, 한국산업기술기획평가원(KEIT), 중소기업기술정보진흥원(TIPA), 정보통신산업진흥원(NIPA)이 공동 주관했다.
포럼에는 정부와 공공기관, 반도체·제조·로봇·인공지능 분야 기업 관계자들이 참석해 피지컬 AI 산업 육성과 기술 경쟁력 확보 방안을 논의했다.
신 대표는 발표에서 피지컬 AI 시대에는 반도체와 로봇 같은 하드웨어뿐 아니라 데이터를 확보하고 관리하는 역량이 국가 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 진단했다.
피지컬 AI는 실제 환경을 인식하고 스스로 판단해 움직이는 인공지능 기술로, 다양한 현실 데이터를 학습해야만 성능을 높일 수 있다. 신 대표는 단순히 데이터를 많이 확보하는 것보다 국내 산업 데이터를 국산 기술로 저장·관리·활용할 수 있는 체계를 구축하는 것이 데이터 주권 확보의 핵심이라고 설명했다.
이를 위해 국산 데이터베이스(DB) 기술과 함께 피지컬 AI 학습에 필요한 합성데이터(Synthetic Data) 산업을 함께 육성해야 한다는 의견도 제시했다.
스카이월드와이드는 현재 그래프 데이터베이스(Graph Database) 기술과 디지털 트윈(Digital Twin), 합성데이터 기술을 활용해 제조업과 산업용 로봇 분야에 필요한 AI 학습 데이터를 공급하고 있다고 소개했다.
합성데이터는 실제 생산 현장에서 발생하기 어려운 다양한 상황을 가상 환경에서 구현해 AI가 미리 학습할 수 있도록 만드는 기술이다. 생산라인을 멈추지 않고도 불량이나 예외 상황을 학습시킬 수 있어 제조업 자동화와 산업용 로봇 고도화 분야에서 활용 가능성이 커지고 있다.
신 대표는 "합성데이터는 피지컬 AI가 다양한 환경을 학습하는 교과서이자 실제 현장에서 부족한 사례를 보완하는 역할을 한다"고 설명했다.
이날 발표에서는 관계사인 스카이인텔리전스(SKAI Intelligence)의 글로벌 협력 사례도 소개됐다.
회사 측에 따르면 스카이인텔리전스는 산업용 로봇 기업 ABB 로보틱스와 AI 반도체 기업 엔비디아(NVIDIA)와 협력 체계를 구축해 제조 자동화와 산업용 로봇 학습을 위한 합성데이터 개발 및 글로벌 표준화 작업을 추진하고 있다.
또 엔비디아 공식 홈페이지에 소개된 리테일 파트너 가운데 한국 기업으로 참여하고 있으며, 최근 ABB 로보틱스와 전략적 협력 프레임워크 계약을 체결해 제조 현장에서 피지컬 AI 실증 사업도 진행하고 있다고 밝혔다.
신재혁 대표는 "피지컬 AI는 데이터와 소프트웨어, 반도체, 제조 기술이 함께 결합되는 국가 전략 산업"이라며 "하드웨어와 AI 모델도 중요하지만 장기적인 경쟁력을 결정하는 요소는 데이터 주권"이라고 말했다.
이어 "국내 기업이 ABB 로보틱스와 엔비디아 등 글로벌 기업과 협력 체계를 구축한 것은 의미 있는 성과"라며 "소프트웨어와 하드웨어, 정책 지원이 함께 이뤄진다면 국내 데이터 인프라 산업도 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
스카이월드와이드는 그래프 데이터베이스 특허 기술과 공공 분야 구축 경험을 바탕으로 AI 플랫폼과 데이터 관리 시스템을 개발하고 있으며, 공공과 산업 현장을 연결하는 데이터 인프라 구축을 추진하고 있다고 설명했다.
최근 세계 주요국이 AI 인프라 투자와 데이터 확보 경쟁을 확대하는 가운데, 피지컬 AI 분야에서도 데이터 주권과 합성데이터 기술은 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 주목받고 있다. 다만 관련 산업이 성장하기 위해서는 기술 개발뿐 아니라 데이터 활용 제도와 표준화, 산업 생태계 조성이 함께 뒷받침돼야 한다는 과제도 남아 있다.
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