"기존 인공지능(AI)은 마치 자판기와 같습니다. 한 번 만들어서 설치하면 끝이고, 매년 똑같은 콜라가 나옵니다. 반면 피지컬AI는 농장입니다. 매일 데이터라는 거름을 주면 매년 더 좋은 작물이 나옵니다. 이것이 나중에 한국만의 큰 격차를 만들 것이라 생각합니다. 인공지능(AI) 시대의 진짜 공장은 '데이터팩토리'입니다."

손병희 마음AI 연구소장은 8일 서울 코엑스에서 열린 '2026 국제인공지능산업대전(2026 AI엑스포)'에서 이같이 밝혔다. 손 소장은 이날 로봇보다 중요한 것은 로봇이 배우는 환경, 즉 '데이터 팩토리'라며 이의 중요성을 강조했다.

그는 "GPU 시뮬레이션을 통해 최근 피지컬AI는 100년 경험치를 단 5일 만에 학습할 수 있다"며 "로봇을 세게 밀어 넘어지는 상황에서 중심을 잡는 것을 적응력이라고 한다. 이 적응력을 키우기 위한 상황으로 예를 들면 한 대의 로봇이 넘어지거나 실수했다고 했을 때, GPU상에서 수천대의 로봇도 같은 학습을 한다. 인간이나 현실 로봇이 수백년에 걸쳐 겪어야 할 물리적 경험을 단 며칠만의 시뮬레이션으로 학습할 수 있는 것"이라고 설명했다.

손 소장은 "현실 환경에서 같은 실험을 한다고 했을 때 로봇이 넘어지면서 파손되거나 부품 교체 등 비용 손실이 일어날 수 있지만, GPU 시뮬레이션은 이럴 위험이 전혀 없다"며 "현실 학습의 한계를 가상설계를 통해 극복할 수 있다"고 강조했다.

손 소장은 가상 설계, GPU 시뮬레이션 장점으로 ▲무한 반복, 제로 비용 ▲현실 없이도 대규모 학습 데이터 자동 생성 ▲극단적 시나리오도 가상에서 안전하게 테스트 ▲물리 시험 대비 압도적인 경제성 등을 제시했다.

그는 "마음AI는 현실과 가상이 공존하는 실증 공간인 '데이터 팩토리'를 구현했다"고 밝혔다. 가상 공간과 실제 로봇이 데이터를 수집하는 공간이 함께 마련돼 있으며, 실제 테스트를 할 수 있는 로봇 테스트 및 체험 공간과 모든 학습 과정을 모니터링할 수 있는 통합 관제 공간이 함께 구축돼 있다. 이를 통해 고품질의 데이터를 대량으로 학습할 수 있다는 것이 손 소장 발표의 핵심이다.

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손 소장은 "사람도 평생 교육이 필요하다고 하는데, 로봇도 마찬가지"라며 "AI, 로봇, 산업이 데이터 팩토리 안에서 서로 성장시키는 선순환 구조가 중요하다. 이를 위해 여러 파트너사의 협업이 필요하다"고 강조했다.

이 외에도 손 소장은 마음AI의 자율 로봇 플랫폼 '진도봇'의 제품 라인업과 활용 사례, 미래 먹거리 사업인 돌봄 로봇에 대한 비전 등을 공유했다.