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"데이터와 GPU, 전문인력, 현장 실증 환경에 접근할 수 있는 기업과 그렇지 못한 기업의 격차가 결국 제조 경쟁력의 격차로 이어질 수 있습니다."
23일 국회의원회관에서 열린 '제조 AI(인공지능) 전환과 현장 확산을 위한 정책토론회'. 발제자로 나선 윤병동 원프레딕트 대표(서울대 기계공학부 교수)는 국내 제조업이 직면한 '제조 AX(AI 전환) 양극화' 현상을 짚으며 이같이 말했다. AI가 일부 선도기업만의 전유물을 넘어 중소·중견 제조현장까지 스며들기 위해서는 정책의 무게중심이 연구개발(R&D)과 일회성 실증에서 '공공 인프라'와 '실제 현장 운영'으로 이동해야 한다는 의견이다.
김원이 더불어민주당 의원과 최형두 국민의힘 의원이 공동 주최한 이날 토론회는 산·학·연 전문가들이 모여 제조 AI의 현장 확산 방안을 논의하기 마련됐다. 산업계 대표로 발제에 나선 윤 대표는 제조 현장에서의 AI 전환 경험을 바탕으로 정책 제안을 내놨다.
그는 "현장에 데이터가 쌓여 있어도 설비별로 분산되어 있거나 AI가 학습할 수 없는 형태인 경우가 많다"고 지적했다. 이를 해결하기 위해서는 교육지원과 공공지원, 인프라 제공이 필요하다고 강조했다. 특히 실제로 AX를 도입할 수 있는 인프라가 가장 중요하다고 지적했다. 상대적으로 규모가 작은 중소기업의 경우 AX를 하고 싶더라도 인프라가 갖춰지지 않은 경우가 많다는 점에서다.
윤 대표는 "AI 시대의 산업 인프라는 GPU"라며 "중소·중견기업이 개별적으로 구축하기 힘든 고성능 연산 자원을 산업단지나 지역 거점에서 공동으로 활용할 수 있게 지원해야 한다"고 말했다.
윤 대표는 데이터 자산화의 중요성도 역설했다. 그는 "현장 데이터의 99.9%가 제어 목적으로만 쓰이고 한 번도 열어보지 않는 소모성 데이터"라며 "데이터 등급제를 통해 이를 자산화하고 재활용해야 대한민국이 전 세계에서 가장 넓은 제조 데이터 영토를 가질 수 있다"고 설명했다.
그는 AX 양극화 해소를 위해 3가지 지원이 뒷받침돼야 한다고 주장했다. △재직자 재교육 △공동 GPU 센터 구축 및 바우처 사업 지원 △고숙련자의 노하우(암묵지) 디지털화 및 실증 테스트베드 제공 등이다.
토론회에 참석한 김택수 한국생산기술연구원 원장 직무대행은 "중소기업 현장에 가보면 데이터가 무엇인지, 어떻게 취득하는지조차 모르는 경우가 많다"며 "수준별 맞춤 지원을 통해 미래 제조 기술을 받아들일 수 있는 기반을 다질 수 있게 지원해야 한다"고 말했다.
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