송세경 KGAF 협회장 "은퇴 숙련공 암묵지, 피지컬 AI로 이어 대한민국 제조 표준 만들자"

송세경 한국생성AI파운데이션(KGAF) 협회장이 은퇴하는 숙련공들의 암묵지를 피지컬 AI로 이어, 전남광주를 대한민국 피지컬 AI 산업의 심장으로 만들자고 제안했다. 송 협회장은 지난 2일 여수 소노캄호텔 그랜드볼룸에서 열린 '2026 KBC 미래포럼'에서 'AI 산업 대전환, 전남·광주의 미래를 말하다'를 주제로 네 번째 특별강연에 나섰다. 앞서 민형배 전남광주통합특별시장과 김규성 산업통상부 지역경제정책국장, 임지원 포스코경영연구원장이 특별강연을 했다. ■ "다음 AI 경쟁은 데이터센터 밖, 제조 현장에서" 송 협회장은 먼저 AI 경쟁의 무대가 바뀌고 있다고 진단했다. 딥러닝이 '인식'을, 초거대 AI가 '생성과 추론'을 열었다면, 이제는 현실을 인지하고 판단해 실행하는 피지컬 AI의 시대라는 것이다. 이에 따라 다음 AI 경쟁은 데이터센터 안이 아니라 제조 현장과 물리 세계에서 벌어질 것이라고 내다봤다. ■ 광주의 Brain, 전남의 Body…통합의 본질은 '국가 산업학습 루프' 송 협회장은 전남광주 통합의 본질이 행정의 결합이 아니라 AI와 산업을 다시 학습시키는 연결망에 있다고 강조했다. AI 연구·인재와 AI 반도체, 데이터센터가 모인 광주는 '지능의 두뇌(Brain)'이고, 철강·석유화학·조선·에너지 산업이 움직이는 전남은 '산업의 몸(Body)'이라는 설명이다. 이 둘이 하나의 학습 체계로 결합할 때 보고(Vision), 느끼고(Force), 이해하고(Language), 행동하는(Action) 한국형 피지컬 AI, 즉 K-PAI(Korea Physical AI)가 탄생한다고 밝혔다. ■ "더 큰 AI보다 더 강한 산업 실행 스택" 송 협회장은 K-제조AX가 AI 인프라에서 산업 데이터, 독자 파운데이션 모델, 제조AX 워크플로우를 거쳐 K-PAI로 이어지는 5층 구조로 완성된다고 설명했다. 그러면서 층마다 뚫어야 할 병목을 짚었다. 층 구성 병목 1층 AI 인프라 연산 인프라 부족 2층 산업 데이터 숙련 데이터의 폐쇄 3층 독자 파운데이션 모델 산업 도메인 VLA 모델의 국가적 부재 4층 제조AX 워크플로우 공정별 파편화 5층 K-PAI 실증·안전 인증 체계의 부재 ■ "속도전의 상대는 사라지는 숙련" 송 협회장은 한국 제조업의 로봇 밀도가 노동자 1만 명당 1,220대로 세계 1위라는 점을 들며, 대한민국이 세계 최대의 피지컬 AI 학습장이 될 수 있다고 강조했다. 다만 "자동화는 있어도 실행지능은 아직 없다"고 지적했다. 로봇은 움직이지만 숙련공의 판단과 감각, 예외 처리는 아직 데이터와 모델로 바뀌지 않았다는 것이다. 베이비부머 숙련 세대가 은퇴하면서 현장 노하우는 매일 사라지고 있다며, "속도전의 상대는 경쟁국이 아니라 지금 이 순간 사라지는 숙련"이라고 말했다. ■ 무너지는 뿌리산업…"숙련공 암묵지가 제조AX·피지컬 AI의 핵심 원천" 송 협회장은 주조·금형·소성가공·용접·표면처리·열처리 등 제조업의 근간인 뿌리산업이 무너지고 있다고 경고했다. 청년 유입은 끊기고 숙련공은 고령화되면서, 수십 년간 현장에서 쌓아 온 기술이 다음 세대로 전수되지 못하고 있다는 것이다. 실제로 최근 조사에서는 뿌리산업 업체 10곳 가운데 9곳이 공장을 돌릴 최소한의 인력조차 확보하지 못하고 있고, 경영자의 37.3%는 핵심 기술을 물려줄 후계자가 없다고 답했다. 송 협회장은 바로 이 숙련공의 암묵지가 제조AX와 피지컬 AI의 핵심 원천이라고 강조했다. 쇳물의 색으로 온도를 읽고, 용접 소리로 품질을 가늠하며, 손끝의 힘 조절로 불량을 막는 감각은 매뉴얼이나 도면에 담기지 않다. 이 감각이 데이터로 남지 않으면 아무리 큰 AI 모델도 현장에서 제대로 일할 수 없다는 설명이다. 이에 송 협회장은 숙련공의 암묵지를 시각·힘·촉각·동작 등 멀티모달 데이터로 수집하고, 이를 학습한 피지컬 AI를 로봇과 설비에 이식하는 K-PAI(Soulware 파워) 구축 방안을 제시했다. 단계 구축 내용 암묵지의 변화 M2A (숙련→데이터) 숙련공의 작업을 영상·힘·촉각·동작 센서로 기록하고 구조화 암묵지 → 산업 데이터 S2R (가상→현실) 디지털 트윈에서 반복 학습한 뒤 실제 설비에 적용 데이터 → 피지컬 AI 모델 H2R (인간·로봇 협업) 숙련공과 로봇이 함께 일하며 현장 피드백으로 계속 고도화 모델 → 산업 실행지능(Soulware) 송 협회장은 "숙련공을 대체하는 것이 아니라, 숙련공의 손끝 기술을 국가 산업 자산으로 남기는 일"이라며 뿌리산업 기반이 탄탄한 전남이 숙련 데이터를 모으는 최적의 현장이라고 덧붙였다. ■ 미국 Software, 중국 Hardware…한국은 'Soulware' 송 협회장은 미국은 소프트웨어, 중국은 하드웨어, 독일은 자동화, 일본은 부품에 강점이 있다고 분석했다. 이와 달리 대한민국은 사람의 숙련과 감각, 판단, 행동을 데이터와 모델로 바꿔 반복 학습하고 재사용할 수 있는 산업 실행지능, 곧 'Soulware'로 승부해야 한다고 제안했다. 이를 대한민국만의 경쟁력인 'Soulware Power'로 규정하고 글로벌 제조AX 표준으로 키우자고 밝혔다. ■ K-PAI 8대 프로젝트, 36개월 안에 피지컬 AI 산업국가로 송 협회장은 구체적인 실행 방안으로 'K-PAI 국가산업정책 8대 프로젝트'를 제시했다. 번호 프로젝트 한국어 표현 ① National Fast Track 국가 패스트트랙 (K-PAI 국가 신속추진 체계) ② Gwangju Brain Grid 광주 브레인 그리드 (광주 AI 두뇌망) ③ Jeonnam Body Belt 전남 바디 벨트 (전남 산업 실행 벨트) ④ Skill-to-Data Foundry 스킬 투 데이터 파운드리 (숙련-데이터 전환 공장) ⑤ Soulware Foundation Model 소울웨어 파운데이션 모델 (숙련 기반 산업 AI 기반모델) ⑥ S2R Twin Factory S2R 트윈 팩토리 (가상-현실 전환 쌍둥이 공장) ⑦ K-AX Lighthouse 100 K-AX 등대공장 100 ⑧ Global Standard & Export 글로벌 표준 및 수출 (K-PAI 국제표준화·해외 진출) 이 프로젝트들은 숙련을 데이터로 바꾸는 M2A, 가상에서 학습해 현실 설비로 옮기는 S2R, 사람과 로봇이 함께 일하는 H2R의 3단계로 추진해 36개월 안에 피지컬 AI 산업국가로 전환하는 것이 목표이다. 송 협회장은 "AI와 반도체, 데이터, 로봇을 개별 R&D로 지원하는 시대는 지났다"며 "현장 데이터에서 모델, 실행, 피드백으로 이어지는 하나의 국가 산업학습 루프로 묶어야 한다"고 강조했다. ■ KGAF AX 얼라이언스 패키지 첫 공개 이날 강연에서는 KGAF의 제조AX K-PAI 사업화 모델과 로자이크의 신제품 'KGAF AX 얼라이언스 패키지'도 처음 소개됐다. 송 협회장은 "선진국들과 차별화된 국가 제조AX 구축 전략과 글로벌 표준을 제안한다"며 "'KGAF 제조AX' 얼라이언스에 우수 솔루션들을 확대해 K-제조AX의 새로운 솔루션과 전략사업을 구축해 가겠다"고 밝혔다. ■ 포럼 참석자들도 '현장 데이터 기반 전환'에 공감 이번 포럼에서는 임지원 포스코경영연구원장도 한국 제조업이 쌓아온 공정 노하우 데이터가 피지컬 AI 시대의 핵심 자산이라고 강조해, 송 협회장의 제안과 같은 방향의 메시지를 냈다. 조정식 국회의장은 영상 축사를 통해 광주의 첨단기술과 전남의 제조 기반을 연결해 지역 산업 경쟁력을 높여야 한다고 밝혔다. 송세경 협회장은 KAIST 기계공학과 겸직교수이자 피지컬 AI·제조AX 전문기업 ㈜로자이크의 대표이사를 맡고 있다. 관련 영상 · KBC 보도 영상 · 2026 KBC 미래포럼 전체 영상 (송세경 협회장 특별강연 01:09:52부터)