미국과 중국의 경쟁이 반도체를 넘어 AI(인공지능) 생태계와 제조 아키텍처 경쟁으로 확산하는 만큼 한국도 제조 현장에 특화된 '한국형 제조 LLM'과 K제조 아키텍처를 구축해야 한다는 산업연구원의 분석이 나왔다.
2일 산업연구원이 발표한 '미·중 경쟁 2.0, 중국의 AI·공급망 전략 변화와 우리의 대응' 보고서에 따르면 미·중 경쟁은 관세와 반도체를 둘러싼 통상·기술 경쟁을 넘어 피지컬 AI 시대 글로벌 AI 생태계와 제조 아키텍처의 주도권 경쟁으로 진화하고 있다. 보고서는 이에 대응하기 위해 단순한 공급망 다변화를 넘어 제조업 경쟁력을 AI와 결합하는 전략 전환이 필요하다고 분석했다.
보고서는 중국이 미국의 반도체 수출 통제에 대응해 독자적인 AI 반도체 생태계를 구축하는 데 그치지 않고 철강·석유화학·기계·조선 등 전통 제조업 전반에 AI를 접목하고 있다고 진단했다. 나아가 피지컬 AI를 제조 현장에 대규모로 적용해 작업 흐름과 제어 체계를 표준화하고 글로벌 제조 표준 선점에도 나서고 있다고 설명했다.
또 앞으로의 경쟁은 AI 모델 자체보다 제조 현장의 판단 데이터와 숙련 기술을 얼마나 확보하고 활용하느냐에 달려 있다고 강조했다. 반도체와 철강, 조선 등 고난도 제조 공정에서 축적된 현장 경험과 숙련 기술은 단순한 데이터 수집이나 시뮬레이션으로 대체하기 어려운 만큼 이를 학습한 제조 특화 AI가 새로운 경쟁력이 될 것이라는 분석이다.
이어 반도체·철강·조선 등 고난도 제조 공정에서 축적한 판단 데이터를 기반으로 한국형 제조 LLM을 구축하고, 이를 HBM 등 AI 메모리와 정밀 장비·부품, 지능형 제어 기술 등 기존 제조 경쟁력을 하나의 AI 산업 생태계로 연결하는 K제조 아키텍처를 마련해야 한다고 제언했다.
보고서는 정부가 제조 LLM 실증을 위한 공공·산업 현장을 개방하고 소프트웨어와 하드웨어 기업이 참여하는 혁신 컨소시엄을 구축해 AI 기술의 산업 현장 적용을 뒷받침할 필요가 있다고 덧붙였다.
아울러 기술과 생산능력, 표준, 현장 데이터를 하나의 자산으로 연계해 공급망 협력과 시장 진출, 국제 표준 전략으로 연결하는 통상 전략도 필요하다고 제안했다. 이를 통해 한국이 단순한 부품 공급자를 넘어 글로벌 AI 기술 생태계의 공동 설계자로 자리매김해야 한다는 설명이다.
조은교 산업연구원 연구위원은 "지금은 기존 단품 중심의 시장 수혜에 안주할 때가 아니라 K제조의 대체불가성을 확대해야 하는 골든타임"이라며 "고난도 공정의 판단 데이터를 학습한 한국형 제조 LLM과 초크포인트 자산을 수직 결합한 K제조 아키텍처가 한국의 제3의 경로가 될 수 있다"고 강조했다.
