“엔비디아는 어디에나 있고, 테슬라는 혼자 간다”…피지컬AI 승패 가를 ‘데이터 선순환’ 작성일 06-18 50 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">고려대 미래성장연구원 AX전략포럼서 플랫폼 경쟁 분석<br>“AI 모델보다 운영 데이터가 핵심 경쟁력”<br>엔비디아는 개방형, 테슬라는 수직통합형 생태계 구축<br>“한국 제조 데이터보다 한국형 제조 시스템에 답 있다”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="P4S83MMVrr"> <p contents-hash="c0c718effd43ce835e1ae5fa4ec4c5713ccc009b53e9b64fe90047eddd84faa9" dmcf-pid="Q8v60RRfDw" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] “휴머노이드 기업들의 파트너십 지도를 보면 엔비디아는 빠지지 않는다. 반면 테슬라의 파트너는 결국 테슬라 자신이다.”</p> <p contents-hash="cc5925cee609f78006458802ec7333595ccee6c67fc30ca85ace1a45767585cf" dmcf-pid="x6TPpee4ED" dmcf-ptype="general">민대기 이화여대 데이터사이언스학과 교수는 18일 이데일리가 후원한 고려대학교 미래성장연구원 AX전략포럼에서 “피지컬 AI의 경쟁은 더 이상 AI 모델 성능 경쟁이 아니라 데이터를 축적하고 학습시키는 플랫폼 생태계 경쟁”이라며 이같이 말했다.</p> <p contents-hash="b8ff101f23551b7f406dcde645b56ac87cc655aca5a49799dd18824bb6eb3122" dmcf-pid="ySQvjGGhEE" dmcf-ptype="general">민 교수는 이날 ‘피지컬 AI와 플랫폼 경쟁: 유형별 포지셔닝과 시나리오 분석’을 주제로 발표하며, 피지컬 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 구축 능력을 제시했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="efeb3fcf2c1db737c702f8a53ddb1edecc43b6de31719b52c883e095928023ac" dmcf-pid="WvxTAHHlOk" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="민대기 이화여대 데이터사이언스학과 교수. 사진=이데일리 김현아 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/Edaily/20260618145404904zswb.jpg" data-org-width="762" dmcf-mid="4FV2566bOO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/Edaily/20260618145404904zswb.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 민대기 이화여대 데이터사이언스학과 교수. 사진=이데일리 김현아 기자 </figcaption> </figure> <div contents-hash="95e913b2427d5bb81fefc6d33b57ed0c1d3a3624407b5e24a1f77d5ad322aae1" dmcf-pid="YTMycXXSmc" dmcf-ptype="general"> <strong>“합성데이터보다 중요한 것은 현실 데이터”</strong> </div> <p contents-hash="e947f23367c1fb16de1981d8443b61cc7edcd3284c12bcd9030b7ae79b3a6d17" dmcf-pid="GyRWkZZvrA" dmcf-ptype="general">민 교수는 피지컬 AI를 단순한 로봇 기술이 아닌 하드웨어, 인지·판단, 행동 제어, 시뮬레이션, 운영 체계가 유기적으로 연결된 산업 플랫폼으로 정의했다.</p> <p contents-hash="03afc08f9744fe791a6a50b1fb181849de3afb0080333cc7916d58a376f78eec" dmcf-pid="HWeYE55Trj" dmcf-ptype="general">그는 특히 물리 세계와 AI가 이해하는 디지털 세계 간 차이에서 발생하는 ‘로컬라이제이션 실패(Localization Failure)’ 문제를 지적했다. 과거 물류센터에서 자율주행 로봇이 벽 하나만 바뀌어도 길을 잃었던 것처럼 휴머노이드와 자율주행차 역시 수많은 예외 상황을 학습해야 한다는 설명이다.</p> <p contents-hash="4fb6b3c8b9d29d72f3414f134dfd2666d13c44e63b1541458153c64783c9e20a" dmcf-pid="XYdGD11ywN" dmcf-ptype="general">이를 위해 업계는 디지털 트윈과 합성데이터(Synthetic Data)를 활용하고 있지만, 궁극적으로 성능을 결정하는 것은 실제 현장에서 축적되는 운영 데이터라고 강조했다.</p> <p contents-hash="c02b28063827eb2bb639de59fe35dd65792d603b65be0a92bf128e78aa4834ab" dmcf-pid="ZHiXrFFYra" dmcf-ptype="general">민 교수는 “합성데이터는 초기 학습에 유용하지만 결국 중요한 것은 현실 데이터를 얼마나 확보하고 지속적으로 학습시키느냐”라고 말했다.</p> <p contents-hash="eaa49dbac722b41043454816c9bc51f6a0d6217848cf0e164af36b2588886740" dmcf-pid="5XnZm33Gsg" dmcf-ptype="general">그는 이를 ‘데이터 플라이휠’로 설명했다. 플라이휠은 한 번 돌기 시작하면 점점 더 빨라지는 바퀴를 뜻한다. 즉, 현장에서 데이터가 쌓일수록 AI 성능이 좋아지고, 성능이 좋아질수록 활용이 늘어나 다시 더 많은 데이터가 축적되는 ‘데이터 선순환 구조’를 의미한다.</p> <p contents-hash="edb9c7ac7eb3dd888f730ec93000154b1123b8a3a092d2bfe4bec6439bdfdf1d" dmcf-pid="1ZL5s00Hmo" dmcf-ptype="general">민 교수는 “피지컬 AI의 경쟁력은 결국 이런 데이터 선순환 체계를 얼마나 빨리 구축하느냐에 달려 있다”고 강조했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5d9aaadd430906566d3b45bb26327acd5bd64e15016eb93f96ea7a8dc3bc7626" dmcf-pid="t5o1OppXmL" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="엔비디아의 수평적 인프라 플랫폼 전략과 테슬라의 수직 통합형 플랫폼 전략. 출처=이화여대 민대기 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/Edaily/20260618145406144nbxh.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="8IKbHffzss" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/Edaily/20260618145406144nbxh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 엔비디아의 수평적 인프라 플랫폼 전략과 테슬라의 수직 통합형 플랫폼 전략. 출처=이화여대 민대기 교수 </figcaption> </figure> <div contents-hash="ffe8746451c6c051b3f4ab1fa25f510ca1d68e09d837739181a20c7ee0fde771" dmcf-pid="F1gtIUUZrn" dmcf-ptype="general"> <strong>엔비디아는 개방형 플랫폼, 테슬라는 수직 통합</strong> </div> <p contents-hash="b52bb07243140c4880d42d3a574be51889663295d2c61dc778dd2d477f683a93" dmcf-pid="3taFCuu5ri" dmcf-ptype="general">민 교수는 현재 피지컬 AI 생태계를 주도하는 대표 전략으로 엔비디아와 테슬라를 비교했다.</p> <p contents-hash="1479ee67cdda3e0b84be891b61e02ce0fc33ec1cc35ab4f06d2c0925fdf56069" dmcf-pid="0FN3h771DJ" dmcf-ptype="general">엔비디아는 GPU를 비롯해 로봇 개발 프레임워크 ‘그루트(GROOT)’, 디지털 트윈 플랫폼 ‘옴니버스(Omniverse)’, 시뮬레이션 플랫폼 ‘아이작(Isaac)’ 등을 제공하며 다양한 기업이 참여할 수 있는 개방형 생태계를 구축하고 있다.</p> <p contents-hash="bf09a6c5c8c205fd6b3ff4b58bac65d3d80736e328a6cad26c41443aa276cb65" dmcf-pid="p3j0lzztsd" dmcf-ptype="general">그는 “어떤 휴머노이드 기업을 보더라도 엔비디아가 연결돼 있다”며 “산업 전체의 표준과 기술 방향을 주도하는 수평적 플랫폼 전략”이라고 평가했다.</p> <p contents-hash="3b231115b024d7fbd2e1be542089bd2114ae0cfa84514789489e1c07e629e55c" dmcf-pid="U0ApSqqFme" dmcf-ptype="general">반면 테슬라는 차량 데이터와 제조 데이터, AI 모델, 제어 알고리즘, 하드웨어 설계까지 모두 내부에서 통합하는 수직 계열화 전략을 선택했다.</p> <p contents-hash="145f1da4867ab454d320b31bb00f3ab828c5fe732e485b3db2173daa3c4d857c" dmcf-pid="upcUvBB3sR" dmcf-ptype="general">민 교수는 “테슬라의 파트너는 결국 테슬라”라며 “완전한 수직 통합을 통해 최적화된 성능과 빠른 실행력을 확보하고 있다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="46180d9a433eb498714c299a48c2934fee938f452c523a440e617bdf0d08ad67" dmcf-pid="7UkuTbb0EM" dmcf-ptype="general">그는 향후 피지컬 AI 시장이 ▲엔비디아식 플랫폼 지배형 ▲테슬라식 수직 통합형 ▲산업별 특화 플랫폼 ▲오픈소스 기반 개방형 생태계 등 네 가지 방향으로 전개될 가능성이 있다고 전망했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6daf4660705f8b3eafd40ec035e1b2c051b24fab1a73831f5d6d801cd3a31cc0" dmcf-pid="zqrBGVV7Ex" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="출처=이화여대 민대기 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/Edaily/20260618145407356ayxt.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="6sxTAHHlsm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/18/Edaily/20260618145407356ayxt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 출처=이화여대 민대기 교수 </figcaption> </figure> <div contents-hash="cd14fd457d5285535f61166e648319e169e6aabad79b653e7931d5af764a8481" dmcf-pid="qBmbHffzIQ" dmcf-ptype="general"> <strong>“한국 제조 데이터보다 한국형 제조 시스템이 중요”</strong> </div> <p contents-hash="32b41e5bfad69125ea5fe516abc41d66e53633ed5637ef0abafd4ead6a4f0d60" dmcf-pid="BbsKX44qEP" dmcf-ptype="general">민 교수는 한국이 피지컬 AI 시대에 확보해야 할 핵심 경쟁력으로 ‘한국형 제조 시스템’을 꼽았다.</p> <p contents-hash="5fc8c6081c5c305ce5a5d2616f6c126078e262a6dbec4a361414c13e4540b801" dmcf-pid="bKO9Z88BD6" dmcf-ptype="general">그는 “최근 글로벌 빅테크들이 한국 제조 데이터를 높게 평가하지만 중국도 제조 데이터를 갖고 있고 독일과 일본 역시 제조 강국”이라며 “중요한 것은 데이터 자체가 아니라 데이터를 만들어내는 운영 체계”라고 말했다.</p> <p contents-hash="24f03182a9c3b782318baf54ba859f4de803efd141e7439c3c53b207a0e50f41" dmcf-pid="K9I2566bm8" dmcf-ptype="general">이어 “한국은 좁은 지역에 밀집된 공급망, 빠른 의사결정 구조, 높은 생산 효율성을 갖춘 독특한 제조 경쟁력을 보유하고 있다”며 “이런 제조 운영 노하우를 피지컬 AI 학습과 운영 체계에 녹여내야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="c9934ea8c21deccd028935c3a1b446390a3660deba1b9d769e55b102ac870162" dmcf-pid="92CV1PPKI4" dmcf-ptype="general">단순히 공정 데이터를 모으는 수준을 넘어 생산 현장의 운영 방식과 공급망 협업 구조, 제조 최적화 경험까지 학습하는 ‘한국형 피지컬 AI’ 모델이 필요하다는 의미다.</p> <p contents-hash="1198acdbba36509c5a99d2461549ab170ad0e0f6d3ea4b84dc951f207a468362" dmcf-pid="2VhftQQ9wf" dmcf-ptype="general"><strong>“하드웨어 제조국 넘어 산업 OS 플랫폼 국가로”</strong></p> <p contents-hash="3098b51ff9cdcd6204655018efc0291d48cd38ffd0fe34f5d1001518f3ca94e2" dmcf-pid="Vfl4Fxx2rV" dmcf-ptype="general">민 교수는 피지컬 AI를 미래 기술이 아닌 국가 산업 운영체제(OS)를 재편하는 플랫폼 혁신으로 규정했다.</p> <p contents-hash="ea4d4b07f82b41f9b609abcbafa02198aaf194e176e84c7a41e984fb5155a578" dmcf-pid="f4S83MMVm2" dmcf-ptype="general">그는 “피지컬 AI 시대의 승부는 기술 자체보다 생태계를 얼마나 빠르게 조직하고 운영하느냐에 달려 있다”며 “하드웨어 단품 제조 중심에서 벗어나 산업 전체를 연결하는 플랫폼 전략으로 전환해야 한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="2975bbc92bb2803c728e707a010c1ecd144655f9592af2d673e12a771c484944" dmcf-pid="48v60RRfw9" dmcf-ptype="general">이를 위해 ▲산학연 개방형 협력 생태계 구축 ▲독자적 데이터 플라이휠 확보 ▲산업 데이터 주권 강화 ▲중국 의존도를 낮추는 공급망 내재화 등이 필요하다고 제언했다.</p> <p contents-hash="9451b1fe7ab7be8f9737a0aefc6b62a8e6bc47d9f486cf64538d09fcd0404cee" dmcf-pid="86TPpee4mK" dmcf-ptype="general">민 교수는 “한국 제조업의 강점을 데이터와 플랫폼으로 연결할 수 있다면 피지컬 AI 시대에도 충분한 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있을 것”이라며 “승패는 AI 모델이 아니라 데이터와 생태계가 결정하게 될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="2db7861b6ee8134714f26dbf5da3dfd4257a1712204ba5bd64b2ba4fc81d2da8" dmcf-pid="6PyQUdd8Ib" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "10GB에 월 110원"…알뜰폰 출혈 경쟁 어디까지 06-18 다음 UFC, 中 상하이 다시 흔든다…8월 이틀 연속 ‘격투기 축제' 06-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
