중국이 반도체 자립과 물리적 AI(피지컬 AI) 육성을 동시에 추진하면서 글로벌 제조업의 경쟁 구도가 단순 생산량에서 데이터와 표준 주도권 싸움으로 빠르게 바뀌고 있다.
산업연구원 분석에 따르면 중국산 12인치 웨이퍼의 세계 점유율은 2020년 3% 수준에 불과했으나 오는 2026년에는 32%까지 급격히 확대될 것으로 전망된다.
또한 지난해 세계 휴머노이드 로봇 출하량 가운데 중국 제품이 차지하는 비중이 88%를 넘어선 것으로 파악되는 등 글로벌 제조 현장의 주도권 변화가 가시화됐다.
미국과의 기술 갈등 속에서 중국은 화웨이 아키텍처와 자체 소재·부품·장비, 소프트웨어를 하나로 묶는 독자적인 반도체·AI 생태계 구축에 속도를 내고 있다.
독자 생태계 구축하는 중국과 제조업 표준 주도권 경쟁
12인치 웨이퍼 점유율 32% 전망은 중국이 제재를 우회하는 단계를 지나 자체 공급망의 규모를 고도화하고 있음을 단적으로 보여준다.
공업 전 부문을 보유한 중국은 전통 공장에 AI와 로봇을 대량 투입하여 현장 데이터가 AI 모델을 개선하고 다시 설비에 반영되는 선순환 체계를 강화하고 있다.
제조·물류 현장에 로봇 배치가 늘어날수록 동작 데이터와 운영 노하우가 축적되면서 중국식 작업 기준이 국제 표준으로 자리 잡을 위험이 커진다.
공장 운영 소프트웨어와 데이터 형식, 로봇 인터페이스가 특정 생태계에 맞춰지면 부품 공급과 유지보수 수요까지 오랜 기간 속박되는 효과가 발생한다.
한국이 단순 부품 공급자 역할에 머물 경우 뛰어난 제조 기술을 갖고도 중국이 설계한 생태계와 납품 조건에 종속될 우려가 존재한다.
이에 따라 한국이 반도체, 제철, 조선 등 주요 산업 현장에서 축적한 숙련자의 암묵지와 데이터를 한국형 제조 대규모언어모델(LLM)로 자산화해야 한다는 제언이 나왔다.
숙련자의 판단과 정비 기록 등 암묵지를 데이터화하기 위해서는 설비 센서 수집과 영업비밀 보호, 데이터 소유권에 대한 구체적 기준 마련이 선행되어야 한다.
기업마다 장비와 데이터 형식이 다른 문제를 해결하고 협력사의 중복 투자를 막기 위해 공급망 전체를 아우르는 공통 인터페이스 구축이 시급한 과제로 떠올랐다.
실질적 생산성 향상과 국제 표준 반영을 위한 대응 전략
철강과 석유화학 등 전통 소재 산업도 공정 데이터를 자산화하여 초고부가가치 제품 수요를 발굴해야 범용 제품의 가격 경쟁 구도에서 벗어날 수 있다.
제조 AI 도입으로 반복 작업은 자동화되는 대신 로봇 운영과 품질 검증 역할이 강조되는 만큼 현장 인력 재교육과 중소 협력사 지원 체계 조성이 병행되어야 한다.
실제 모형의 크기나 발표 건수보다는 불량률 감소와 설비 중단 시간 단축 등 현장 생산성 지표 개선이 확인되어야 실질적인 투자가 확대될 수 있다.
초고성능 메모리(HBM)와 조선·제철 분야의 기술 우위를 바탕으로 제조 데이터셋과 현장 실증을 늘려 국산 제조 AI를 국제 표준에 반영하는 속도를 높여야 한다.
