[AI 패권의 새로운 전장, 한국] ② "AI 제조혁명" GPU가 바꾸는 한국 산업지도

[아시아에이=남기성 기자] 엔비디아의 GPU 26만 장 공급은 단순한 데이터센터 확충이 아니라, 한국의 산업 구조 전체를 다시 짜는 사건이다. 제조업 중심 경제를 가진 한국은 지금까지 ‘기계와 인력’이 주도하는 산업화의 길을 걸어왔지만, 이제는 ‘연산력과 데이터’가 핵심 경쟁력이 되는 새로운 국면에 진입했다. GPU는 단순한 칩이 아니라 공장의 뇌, 산업의 신경망이다.

삼성전자는 이미 GPU 기반 인공지능을 반도체 공정에 본격 투입하고 있다. 웨이퍼 생산 과정에서 수조 개의 데이터가 발생하지만, 과거에는 불량이 생긴 뒤에야 원인을 찾을 수 있었다. 이제는 GPU가 실시간으로 공정 데이터를 학습하며 미세한 패턴의 이상 징후를 감지하고, 문제가 발생하기 전에 대응한다. 불량률은 줄고 생산 효율은 높아지며, 인간의 경험과 직관에 의존하던 산업의 한계가 데이터 중심 구조로 바뀌고 있다.

온도, 습도, 전류, 진동 등 수천 개의 변수를 동시에 연산해 최적의 공정 조건을 도출하는 시스템은 숙련자의 감보다 빠르고 정확하다. 이 과정에서 축적된 AI 모델은 생산라인 전체를 학습시키는 자산으로 남는다. 공장이 스스로 진화하는 시대가 열린 것이다.

현대자동차그룹 역시 GPU를 생산혁신의 중심에 놓고 있다. 자율주행차 개발과 생산라인의 디지털 트윈 구축이 동시에 진행 중이다. 실제 공장과 똑같은 가상의 공정을 시뮬레이션하면서 조립 순서, 로봇 동작, 자재 이동 동선을 미리 계산해 본다. 생산라인을 멈추지 않고도 설계 변경과 공정 실험을 수행할 수 있는 것이다.

이른바 ‘무정지 혁신’이다. 과거에는 생산성을 높이기 위해 사람의 숙련도를 높였다면, 이제는 AI가 실시간 학습을 통해 공정을 최적화한다. 현대차는 이런 GPU 기반 디지털 트윈을 자율주행 데이터 학습과 연결해, ‘공장–차량–로봇’이 하나의 지능형 네트워크로 작동하는 구조를 실현하고 있다.

SK하이닉스는 메모리 반도체 분야에서 GPU 연산을 활용해 공정 데이터를 학습시키고 있다. 미세공정이 극단적으로 정밀해지면서 사람의 판단만으로는 오류를 잡아내기 어렵다. AI가 웨이퍼 표면의 미세한 결함 이미지를 스스로 학습하고, 불량 패턴을 예측해 제조라인에 피드백을 준다.

또한 AI 서버와 클라우드 인프라를 결합해 연산 효율을 높이는 연구도 병행 중이다. SK는 앞으로 자사 HBM(고대역폭 메모리) 기술을 엔비디아의 GPU와 결합해 ‘한국형 AI 컴퓨팅 생태계’를 구축하려 한다. GPU 공급은 단순한 수입이 아니라, 반도체 산업의 기술자립도를 높이는 계기로 작용할 것이다.

네이버클라우드와 카카오는 GPU 리소스를 공동 활용하는 ‘AI 팜(AI Farm)’ 개념을 실현하고 있다. 대규모 GPU 클러스터를 스타트업과 공공기관에 개방해, 중소기업도 고성능 AI 연산을 이용할 수 있게 하는 것이다. 이는 과거 인터넷 인프라의 ISP(망 공급자) 역할을 AI가 대신하는 구조다. 데이터가 전송되던 시대에서, 이제는 연산력 자체가 공유되는 시대가 열린 셈이다. AI 팜은 곧 국가의 AI 전력망이자, 혁신기업들이 성장할 수 있는 공공 기반이 된다.

LG전자는 로봇과 가전, 생산자동화 라인에 GPU 기반의 비전 AI를 도입하고 있다. 산업용 로봇은 GPU 연산으로 물체의 위치와 각도를 즉시 인식하고, 불확실한 환경에서도 스스로 판단해 동작한다. 이 기술은 사람의 개입 없이 공정을 조정할 수 있게 만들며, 불량률을 낮추고 정밀도를 획기적으로 높인다. 로봇이 단순히 반복하는 기계가 아니라, 스스로 판단하는 지능형 노동자로 변하고 있는 것이다.

이러한 변화는 한국 제조업의 근본 패러다임을 바꾼다. 과거의 경쟁력이 규모와 설비였다면, 이제는 학습 속도와 데이터 품질이다. AI는 경험을 계산으로 대체하고, 직관을 확률로 재정의한다. 공장은 더 이상 명령을 수행하는 공간이 아니라, 데이터를 해석하고 전략을 실행하는 ‘지능형 유기체’로 변모하고 있다. GPU 확보는 곧 산업 생존의 조건이 되었다.

AI 제조혁명은 경제 전반으로 파급된다. 대기업뿐 아니라 중소 제조업체에도 기회가 열린다. GPU 리소스가 개방형 클라우드로 확산되면, 중소기업도 품질검사, 설계 자동화, 생산 일정 최적화를 AI 기반으로 구현할 수 있다. 이 과정에서 산업 간 정보 격차가 줄고, 기술 민주화가 이뤄진다. 기존의 ‘규모 경쟁’이 ‘지능 경쟁’으로 전환되며, 기술력이 곧 생산성으로 직결되는 구조가 된다.

정부 역시 이러한 산업 전환을 뒷받침하기 위해 AI 인프라 투자와 전력 공급체계 개편을 병행하고 있다. 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 가동하려면 전력·냉각 인프라, 데이터 보안, 전문 인력 양성이 모두 필요하다. 산업통상자원부와 과학기술정보통신부는 AI 인력 10만 명 양성 계획, 산업 데이터 허브 구축 사업 등을 통해 제조기업의 AI 도입을 지원 중이다.

결국 이번 GPU 공급은 ‘기계 중심의 산업’에서 ‘지능 중심의 산업’으로 전환하는 결정적 계기다. 반도체, 자동차, 로봇, 클라우드, 그리고 수많은 중소기업이 AI라는 하나의 언어로 연결되고 있다. 한국 제조업은 이제 생산과정에서 스스로 판단하고 학습하는 ‘AI 제조국가’로 진화하고 있다. 이 거대한 변화를 주도하는 것은 더 이상 값싼 노동력도, 자본도 아니다. 그것은 연산력과 지능, 그리고 데이터를 산업의 중심에 놓으려는 국가적 의지다.