"산업·제조 현장서 AI 수익 모델 구축하는 게 중요"

[아이뉴스24 이한얼 기자] 인공지능(AI)이 제조 산업을 혁신할 수 있게 하기 위해서는 실질적 가치를 창출하고 수익 모델을 구축해야 한다는 지적이 나왔다.

허영신 마키나락스 부사장은 17일 서울 중구 대한상공회의소 중회의실에서 열린 '산업AI 전략(M.A.P) 세미나 : 제조혁신의 미래를 설계하다'에서 이같은 분석을 내놨다.

허 부사장은 "산업의 성장은 그 일로 돈을 벌 수 있느냐에 달려 있다"면서 "AI가 지금 굉장히 핫하지만 실제로 AI 산업에서 돈을 벌고 있는 곳은 칩을 만들고 있는 엔비디아를 중심으로 몇몇 밖에는 없다"고 설명했다.

그는 "AI 산업과 시장의 성장은 AI가 산업이나 제조 현장에서 얼마나 잘 활용되는가에 달려 있고 그러려면 AI가 실질적인 가치를 만들어야 한다"고 주장했다.

허 부사장은 특히 "많은 사람이 챗GPT를 사용하고 있지만 개인의 느끼는 가치와 기업이 요구하는 가치는 다르다"면서 "범용 AI 기술 그대로 산업 현장에 적용해 새 가치를 창출하거나 문제를 해결하지는 못하는 상황"이라고 지적했다.

허 부사장은 마키나락스 솔루션을 통해 산업 현장에서 활용된 사례를 소개하며 AI가 어떻게 실질적 가치를 창출하는 지 확인했다 말했다. 그는 "전기차에서 에어컨이나 온도 조절을 할 때 전기를 덜 쓰게되면 남은 전기들이 주행 거리로 연결될 수 있다"면서 "그래서 우리는 기존의 제어 알고리즘이 아니라 조금 더 열효율이 좋은 제어 알고리즘을 계속 찾고 있던 상황이었다"고 말했다.

그는 "AI 기술들을 적용해서 기존의 제어 방식 대비 특정 모드에서 평균적으로 한 10% 정도 에너지를 덜 쓰면서 똑같이 제어할 수 있는 제어 로직을 만들었다"면서 "해당 AI가 산업에서 실제 사용하고 이것들을 차량에 탑재해서 테스트하는 일련의 과정들을 지켜봤다"고 말했다.

장영재 카이스트 산업시스템공학과 교수도 AI 활용을 통한 제조혁신 등 허 부사장의 의견에 동조했다.

그는 "AI자체는 늦었지만, 산업AI·제조AI에는 아직 기회가 있다"며 "일례로, 물류자동화솔루션기업 다임리서치는 작업자가 공장 안에서 실물 로봇을 조작하는 방식을 공장 밖 AI 디지털트윈을 통해 가상시스템이 실물 로봇을 제어하도록 전환함으로써 공장 투자비 30%를 감축시켰다"고 설명했다.

이어 "한동안 제조에 관심 없던 미국이 다시 제조역량에 집중하고, 특히 미국 거대 IT기업들이 제조 사업으로 영역을 확장하는 건 대한민국에 큰 위협"이라며 "미국, 중국 제조와 경쟁하기 위한 우리만의 전략이 필요하다"고 강조했다.

엄재홍 DN솔루션즈 상무는 기계장비 AI 적용 경험을 바탕으로 "산업 AI의 시너지는 상호 운용성을 바탕으로 한다"며 "국가 주도의 표준화 작업과 구체적 가이드 마련을 통해 산업계 참여를 유도하고 '규모의 경제'를 창출할 필요가 있다"고 제언했다.