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title: "로봇 데이터 1만 시간 모으는 데 5년이 걸린다"
author: "VibeTimes"
published: "2026-10-30T03:37:33.071Z"
section: "technology"
tags: ["박희승", "송창종", "베이징 중국", "스징산구 중국", "우정사업본부"]
language: "ko"
url: "https://vibetimes.co.kr/news/cmvuf3pjbuu00jxq97u35ojm8"
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# 로봇 데이터 1만 시간 모으는 데 5년이 걸린다

피지컬 AI의 가장 큰 걸림돌은 데이터 부족이다. 실제 세상에서 움직이는 AI 로봇, 이른바 '피지컬 AI' 산업의 발목을 잡은 것이다. 학습할 데이터가 없으면 로봇이 스스로 판단하고 행동하는 능력을 키울 수 없기 때문에, 업계는 데이터를 모으는 새로운 방법을 찾고 있다.

AI 모델 학습의 근간인 데이터가 피지컬 AI의 병목구간으로 남아 있는 것이다.

## 수집부터 남의 차원

피지컬 AI의 데이터 확보 방식은 LLM(대규모언어모델)과 근본적으로 다르다. 챗GPT 같은 LLM이 인터넷에 공개된 텍스트와 영상을 활용해 학습할 수 있는 것과 달리, 로봇에 필요한 물리 데이터는 인터넷에서 얻을 수 없어 사람이 직접 모아야 한다. 작업자의 가슴과 이마에 카메라를 달고 손에 센서를 부착해 동작과 작업 과정을 컴퓨터에 기록하는 방식이다. 과기정통부 조사에 따르면 피지컬 AI는 LLM보다 10~100배 많은 데이터와 GPU 연산 자원을 요구한다. 송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 "1만 시간 분량을 모으려면 하루 8시간씩 꼬박 5년이 걸린다"고 설명했다. 부족분은 합성데이터로 보완할 수 있다. 현재 실제 데이터와 합성데이터가 반반씩 활용되고 있으며, 정부는 합성데이터 비중이 90%까지 늘어날 것으로 보고 있다.

## 현장은 문을 닫는다

더 큰 문제는 데이터를 모으고 로봇을 학습시킬 현장이 부족하다는 점이다. AI 기업들은 비밀유지계약(NDA)을 체결하고 개별 사업장에서 데이터를 수집하거나 실증을 진행하지만 활용 가능한 공간은 제한적이다. 작업자 입장에서는 머리와 가슴에 촬영 장비를 달아야 하는 번거로움이 있으며, 자신의 작업 데이터로 로봇을 훈련시키게 된다는 점도 부담으로 작용할 수 있다.

정부 부처도 사정은 다르지 않다. 과기정통부는 여러 민간 물류업체에 실증 사업 가능성을 타진해 왔지만 업체들이 시설 개방을 꺼려 우정사업본부에서 사업을 추진하기로 했다.

중국은 일찌감치 데이터 축적에 나섰다. 더불어민주당 박희승 의원실이 배포한 자료에 따르면 중국의 피지컬 AI 훈련장은 2025년 말 24곳에서 올해 6월 말 70곳 이상으로 확대됐다. 베이징 스징산구 데이터훈련센터 한 곳에만 약 1400억원이 투입됐다. 국내에는 이런 규모의 전용 훈련 인프라가 마련되지 않은 상황이다.

과기정통부는 내년부터 2년간 중장기 피지컬 AI 실증 사업을 추진한다. 우정사업본부는 국토교통부와도 피지컬 AI 실증을 진행 중이며, 올 연말쯤 일부 우편집중국에 상하차용 로봇 팔 등을 도입해 물량이 몰리는 시기에 적용하는 방안을 검토하고 있다.