중국 지방정부들이 휴머노이드 로봇 관련 센터를 앞다퉈 짓기 시작한 것은 2023년 10월부터다. 당시 중국 공업정보화부는 휴머노이드 로봇 산업 육성을 위한 첫 종합 로드맵인 ‘휴머노이드 로봇 혁신 발전 지도 의견’을 내놓고 공공 기술 인프라 강화를 명시했다. 이후 불과 14개월 만에 중국 전역에 22개의 혁신센터가 들어섰다. 전기차와 반도체 분야에서 정책 발표 후 첫 센터 출범까지 2~3년이 걸렸던 .을 감안하면 이례적으로 빠른 속도다. 3년 차가 된 현재까지는 과잉투자 우려가 많다. 배터리와 태양광 산업에서 나타났던 지방정부의 실기가 로봇 산업에서도 반복되고 있다는 지적이다. 대부분의 지방정부는 로봇 업체와 손잡고 센터를 운영하는데 해당 기업의 로봇을 구매해주고 훈련 데이터를 생산한다. 운영비는 이 데이터를 외부에 판매해 충당하지만 아직 구매 수요가 충분하지 않다. 모바일 바다이야기 배당 실제 베이징 스징산 휴머노이드 로봇 훈련센터는 협업 업체 ‘리얼맨’의 데이터 품질이 기대에 못 미치고 판매 수입도 낮다는 이유로 최근 계약을 해지했다. 중국도 이 같은 모순을 인지하고 있지만 속도전을 위해 감수하고 있다는 분석이다. 일단 방대한 데이터를 확보해 미국과의 기술 패권 경쟁에서 우위를 .하기 위해서다. 실제 현재 양국 간 로봇 경쟁의 중심축은 하드웨어에서 로봇의 ‘두뇌’로 옮겨가고 있다. 챗GPT 같은 대규모언어모델(LLM)과 달리 로봇 AI 모델은 챗GPT처럼 인터넷 텍스트와 이미지를 그대로 활용할 수 없고 대신 실제 물리적 상호작용 데이터를 현장에서 하나하나 쌓아야 하기 때문이다. 삼성증권은 최근 중국 로봇 산업 전시회를 다녀온 뒤 작성한 보고서에서 “진짜 병목은 대뇌에 남아 있다”고 진단했다. 릴게임매장 업계에서는 아직 극초기 단계지만 데이터가 충분히 쌓이면 로봇 분야에도 ‘챗GPT 모멘트’가 도래할 수 있다는 기대가 나온다. 천타오 푸단대 딥러닝연구소 소장은 “현재 로봇 시각언어행동(VLA) 모델의 가장 큰 문제는 성공 데이터만 많고 실패 데이터가 부족하다는 것”이라며 “오류를 스스로 수정하고 이를 경험으로 전환해야 진정한 자기 진화가 가능하다”고 강조했다. 중국은 이미 데이터 확보 속도전에서 앞서 나가고 있다. 미국 데이터라벨링 업체 스케일AI에 따르면 현재 상업적으로 이용 가능한 로봇 AI 데이터의 약 90%를 중국이 차지하고 있으며 데이터 생산 비용은 미국보다 60% 낮다. 로봇 양산 대수 자체가 압도적이고 로봇을 훈련시킬 인력과 인건비 측면에서도 우위에 있기 때문이다. 궈핑 화웨이 감사위원회 주석도 최근 컴퓨팅 인프라와 데이터·인재를 AI 경쟁의 3대 요소로 꼽으며 “중국이 미국보다 컴퓨팅 인프라에서는 뒤처지지만 데이터 측면에서는 우위”라고 진단했다. 100.co.kr/