20조 제조AI, 中企·스타트업 성장판 열까…진입 장벽이 관건

산단공, 120억 규모 R&D 지원·표준센터 신설
中企·스타트업계 “데이터 허브·업종별 공동대응 필요”

▲지난해 10월 22일 서울 서초구 aT센터에서 열린 2025 제조혁신코리아에서 비전 AI 로봇이 시연되고 있다. 2025.10.22. (뉴시스)

중소 제조기업과 제조AI 스타트업이 정부 제조업 인공지능(AI) 전환 전략의 시험대에 섰다. 정부가 2030년까지 민관 합동 20조원을 투입해 제조AI 전략을 추진하고 후속 조치가 구체화된 가운데, 관건은 성과가 중소 제조기업의 생산성 개선과 제조AI 스타트업의 시장 확대로 이어질지다.

11일 관련 업계에 따르면 정부는 최근 ‘제조AI 2030 전략’을 통해 제조데이터 관리·활용 체계 구축, 제조AI 파운데이션 모델 개발, 지역 제조AI 확산을 3대 핵심 과제로 제시했다. 경제적 부가가치 100조원 이상 창출도 목표로 잡았다. 특히 전체 제조기업의 99.6%를 차지하는 중소기업의 AI 전환을 제조업 대전환의 필수조건으로 봤다.

후속 조치도 속도를 낸다. 한국산업단지공단(산단공)은 철강·뿌리·이차전지·반도체 등 열공정 산업 데이터를 기반으로 한 제조AI 파운데이션 모델 개발 연구개발(R&D) 과제 공모를 마쳤다. 올해 지원 규모는 120억원이다. 산업단지 제조AI 확산을 위한 M.AX 표준·인증센터도 신설했다. 제조데이터, 인프라, 솔루션을 공통 기준으로 표준화하고 적합성을 검증하겠다는 구상이다.

다만 중소 제조기업의 AI 전환은 쉽지 않다. 제조AI 기업 원프레딕트 관계자는 “가장 큰 이유는 기술이 없어서가 아니라, 중소기업이 AI에 접근할 수 있는 조건이 갖춰지지 않았기 때문”이라며 “데이터·인력·GPU·반복 PoC·투자 회수(ROI)라는 다섯 가지 장벽이 대기업에는 하나씩, 중소기업에는 한꺼번에 걸린다”고 말했다. 이어 “검증은 되는데 확산은 안 되는 반복 PoC의 덫에 갇히고, 이 격차가 제조 AX의 양극화로 굳어지고 있다”고 했다.

중기부도 최근 ‘중소·벤처 AI 정책협의체 간담회’를 열고 지역기업의 AI 도입 비용 부담과 전문인력 부족 문제를 논의했다. 당시 이상호 한국자율제조플랫폼협회 대표는 “중소기업이 원하는 것은 기술의 실제적인 현장 적용”이라며 “AI 기술 검증을 넘어 시스템 연계성과 데이터 표준화를 통해 생산성 향상으로 이어져야 한다”고 봤다.

중소기업계에서는 개별 기업 단위 지원보다 업종별 공동 대응이 필요하다는 목소리도 나온다. 최근 중기중앙회·중기부 등이 공동 주최한 학술대회에서 박정윤 인터엑스 대표는 중소·중견 제조기업의 AI 전환을 위해 데이터 활용 기반, 전문인력, 현장 실증 및 확산체계, 정부와 산업계 협력이 필요하다고 제언했다.

업계는 제조AI 확산의 승부처가 기술 도입 속도보다 현장 데이터의 품질과 반복 가능한 확산 모델에 있다고 본다. 제조업 AX가 고도화될수록 개별 AI 도입을 넘어 다양한 AI가 협업할 수 있는 운영체계 구축이 핵심 경쟁력이 될 전망이다.

윤병동 원프레딕트 대표는 “피지컬 AI가 제조 현장에서 실질적으로 작동하기 위해서는 단순히 AI 솔루션을 개별 도입하는 것만으로는 제조 현장의 실질적인 AX를 구현하기 어렵다”며 “이제는 AI가 실제 공장의 의사결정 프로세스에 녹아들어야 할 때”라고 강조했다. 이어 “제조 데이터 자산화와 설명 가능한 AI, AI 에이전트 기반 운영 구조가 갖춰질 때 피지컬 AI는 공장 안에서 판단과 실행을 연결하는 핵심 인프라로 발전할 수 있다”고 밝혔다.