우한 센터는 우한 정부가 로봇·인공지능 같은 신산업을 키우려고 50억 위안, 약 1조 원을 들여 조성한 '디지털지능경제산업단지'의 핵심 시설입니다. 센터 관계자는 총면적 1만 2000㎡로 전국 최대 규모라고 설명했습니다. 혁신센터를 가운데 두고 사무실, 창업 지원 조직, 회의실, 호텔까지 사업화에 필요한 시설이 한데 붙어 있습니다. 이 센터 한 곳에서 매일 2만 4000건의 훈련 데이터를 만들어 로봇을 학습시키고, 정부는 여기에 보조금을 지급합니다. 완성되지 않은 로봇을 일단 움직이게 해 데이터를 쌓는 구조입니다.
출발점은 2023년 10월입니다. 중국 공업정보화부가 휴머노이드 로봇 산업의 첫 종합 로드맵인 '휴머노이드 로봇 혁신 발전 지도 의견'을 내놓고 공공 기술 인프라 강화를 명시했습니다. 이후 14개월 만에 전국에 혁신센터 22개가 들어섰습니다. 전기차와 반도체는 정책 발표에서 첫 센터 출범까지 2~3년이 걸렸던 분야입니다. 올해 상반기 기준 성(省)급 이상 혁신센터는 22곳, 그보다 하위 단계인 데이터 수집센터는 최소 90곳이 운영 중이거나 건설·계획 단계에 있습니다.
중국이 불완전한 로봇을 현장에 밀어 넣는 이유는 학습 방식에 있습니다. 챗GPT 같은 대규모언어모델은 인터넷의 텍스트와 이미지를 그대로 가져다 학습합니다. 반면 로봇 인공지능은 물건을 잡고 놓고 흘리는 실제 물리적 상호작용 데이터를 현장에서 하나하나 쌓아야 합니다. 중국 정부가 올 6월 공지에서 올해 말까지 휴머노이드 로봇이 100개 이상의 고부가가치 응용 시나리오와 1만 대 규모 현장 배치 능력을 갖춰야 한다고 못 박은 것도 이 지점과 맞물립니다. 로봇 올림픽과 하프마라톤 같은 행사를 잇달아 여는 목적도 결국 데이터 축적입니다.
센터가 늘어난 만큼 과잉투자 우려도 함께 커졌습니다. 대부분의 지방정부는 로봇 업체와 손잡고 센터를 운영하면서 그 업체의 로봇을 사주고 훈련 데이터를 생산합니다. 운영비는 이 데이터를 외부에 팔아 메우는 구조인데, 구매 수요가 아직 충분하지 않습니다. 베이징 스징산 휴머노이드 로봇 훈련센터는 협업 업체 '리얼맨'의 데이터 품질이 기대에 못 미치고 판매 수입도 낮다는 이유로 최근 계약을 해지했습니다. 배터리와 태양광에서 나타났던 지방정부의 실기가 로봇에서도 반복된다는 지적이 나옵니다.
경쟁의 중심축은 하드웨어에서 로봇의 '두뇌'로 옮겨가고 있습니다. 삼성증권은 최근 중국 로봇 산업 전시회를 다녀온 뒤 낸 보고서에서 "진짜 병목은 대뇌에 남아 있다"고 진단했습니다. 천타오 푸단대 딥러닝연구소 소장은 "현재 로봇 시각언어행동 모델의 가장 큰 문제는 성공 데이터만 많고 실패 데이터가 부족하다는 것"이라며 "오류를 스스로 수정하고 이를 경험으로 전환해야 진정한 자기 진화가 가능하다"고 말했습니다. 시각언어행동 모델은 로봇이 보는 것과 듣는 말, 실제 동작을 하나로 묶어 훈련시키는 인공지능입니다.
미국 데이터라벨링 업체 스케일AI 집계로는 현재 상업적으로 이용 가능한 로봇 인공지능 데이터의 약 90%를 중국이 차지하고 있고, 데이터 생산 비용은 미국보다 60% 낮습니다. 로봇 양산 대수가 압도적이고, 훈련 인력과 인건비에서도 우위에 있기 때문입니다. 궈핑 화웨이 감사위원회 주석도 컴퓨팅 인프라·데이터·인재를 인공지능 경쟁의 3대 요소로 꼽으며 중국이 컴퓨팅에서는 미국에 뒤처지지만 데이터에서는 앞선다고 진단했습니다. 앞으로 중국 로봇 소식을 볼 때는 시연이 얼마나 매끄러웠는지보다, 그 장면이 몇 건의 데이터로 기록되는지를 함께 보는 편이 실제 흐름에 가깝습니다. 우한 로비에서 광쯔가 고꾸라진 장면이 그대로 공개된 것도, 완성도보다 축적을 먼저 택한 선택의 결과입니다.
