[2026 GGGF] 정부, 제조데이터 '비공개 금고' 만든다…1158억 투입해 피지컬AI 학습

공개 전제 데이터 수집 한계…클린룸서 학습하고 AI 모델만 반출

M.AX법·표준·GPU 지원 병행…내년 제조AI 예산 1.7조로 확대

임경섭 산업통상부 제조인공지능전환협력과장은 3일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 '제18회 착한 성장, 좋은 일자리 글로벌포럼(2026 GGGF)' 2일 차 세션에서 '글로벌 피지컬 AI 강국 도약 위한 규제 혁신 방안'을 주제로 강연을 하고 있다. [사진=유대길 기자]

정부가 기업의 핵심 제조 데이터를 외부에 공개하지 않고 인공지능(AI) 학습에 활용하는 '제조 데이터 라이브러리' 구축에 나선다. 불량·사고 등 가치가 높은 데이터일수록 영업비밀 유출 우려로 기업들이 내놓지 않는 문제를 해결하기 위함이다. 내년 관련 예산 1158억원을 투입해 비공개 데이터를 모으고, 산업별 AI 파운데이션 모델 개발로 연결한다는 복안이다.

임경섭 산업통상부 제조인공지능전환협력과장은 3일 서울 중구 더플라자호텔에서 아주경제신문 주최로 열린 '제18회 착한 성장, 좋은 일자리 글로벌포럼(2026 GGGF)' 2일 차 세션에서 "기존 제조 데이터 사업은 공개를 전제로 데이터를 모으다 보니 기업들이 좋은 데이터를 내놓지 않았다"고 말했다. 그는 "이번에는 기본적으로 비공개를 전제로 데이터를 모을 것"이라며 "클린룸에서 학습은 할 수 있지만 데이터는 가지고 나가지 못하고 학습한 AI 모델만 가져갈 수 있도록 설계하고 있다"고 말했다.

제조업 AI 전환에서 가장 큰 장벽은 데이터다. 임 과장은 "데이터만 해결되면 80~90%는 해결됐다고 생각할 수 있을 정도로 가장 중요한 문제"라고 말했다. 산업부에 따르면 국내 제조기업 90% 이상은 아직 AI를 활용하지 않고 있다. 기업마다 설비 명칭과 측정 단위도 달라 표준화가 필요하다. 임 과장은 "표준이 없으면 AI 모델로서는 데이터가 모이면 모일수록 점점 바보가 된다"고 지적했다.

정책 목표도 개별 공정 개선에서 범용 AI 개발로 넓힌다. 임 과장은 "지금까지는 개별 공장에 들어가 하나의 공정을 개선하는 방향이었다면 앞으로는 데이터를 더 많이 모아 전체 공정에서 범용으로 쓸 수 있는 파운데이션 모델까지 만드는 것이 목표"라고 말했다. 주조·용접 등 숙련 노동자 경험에 의존해온 '암묵지'도 데이터화해 AI와 로봇에 적용한다.

산업부는 지난해 출범한 'M.AX(제조 AI 전환) 얼라이언스'를 중심으로 사업을 확대한다. 현재 AI 팩토리·로봇·미래차·반도체·자율운항선박 등 11개 분과에 약 1500개 기업·기관이 참여하고 있다. AI 팩토리는 지난해 말 102개에서 현재 약 170개 공정으로 늘었다. 임 과장은 성과 측정이 가능한 38개 과제에서 "불량률이 15.5% 정도 줄고 생산성이 30% 정도 증가하는 성과가 나타났다"고 말했다.

피지컬 AI 실증도 확대한다. 휴머노이드는 현재 10개 산업 현장에서 실증 중이며 앞으로 누적 30곳으로 늘린다. 온디바이스 AI 반도체 개발도 추진한다. 임 과장은 "자율주행차가 통신이 끊겼다고 멈출 수는 없다"며 "전력을 적게 쓰고 지연은 짧으면서 내구성까지 갖춘 반도체가 필요하다"고 말했다.

법·제도 기반도 마련한다. 산업부는 제조 데이터 활용과 AI 전문인력 양성 등을 담은 이른바 'M.AX법' 제정을 추진하고 있다. 제조 AI 관련 표준 마련과 GPU 지원도 병행한다. 임 과장은 산업부 AI 관련 예산이 올해 약 1조2000억원에서 내년 1조7000억원으로 확대됐다며 "중점 과제를 중심으로 예산과 자금 지원을 적극적으로 추진할 것"이라고 말했다.