韓国がフィジカルAIで勝機を掴むには製造現場の実証拡大が不可欠

26日に国会議員会館で開催された討論会において、韓国がフィジカルAIの競争力を高めるため、製造現場での実証拡大とデータセンターの連携が必要であるとの提言が出された。AI投資の収益を、50%の再投資と国民配当および社会福祉へ各25%ずつ配分する案も示されている。

韓国が半導体と製造業の強みをフィジカルAI（物理的AI）の競争力へと結びつけるためには、データセンターと産業現場を連携させ、実証を拡大すべきだとの提言が出された。ロボットや設備の普及に留まらず、現場データを蓄積して生産性を高める構造が必要であるという。また、AIへの公共投資によって生じた収益を国民と共有する案も示された。

26日、国会議員会館の第1小会議室で開催された「持続可能なAI大転換に向けた産業・社会政策討論会」では、AI産業の競争力を高め、成長の成果を社会全体へ拡散するための政策の方向性が議論された。国会議員研究団体「国会AI未来転換」とイム・ムニョン共に民主党議員が主催し、KIAT（韓国産業技術振興院）、NIA（韓国知能情報社会振興院）、未来転換が主管を務めた本討論会は、産業戦略と社会政策を共に模索する場として設けられた。

当日の発表では、韓国のAI競争力確保戦略から投資成果の共有方法までが扱われた。チャン・ビョンタク ソウル大学校教授は、グローバルなAI競争構図における韓国の対応戦略を指摘した。KIATのパク・ジヨン産業AX PDは、これを製造現場で実現するための企業内AIデータセンターの構築や、国産技術の実証・拡散策を提示した。クム・ミン基本社会委員会AI技術専門委員長は、AI投資の経済的成果を国民と共有するための政策を提案した。

「フィジカルAIは今始まったばかり」…製造現場の活用が競争力に

チャン・ビョンタク ソウル大学校教授は、巨大言語モデル（LLM）分野ではアメリカと中国の優位性が大きいものの、ロボットなどが現実世界で作業を行うフィジカルAIにおいては、韓国の製造基盤を活用できる機会があると見た。

インターネット上に蓄積されたデータを活用して発展した言語モデルとは異なり、フィジカルAIは実際の作業環境で必要なデータを収集し、検証する過程が重要となる。チャン教授は、国内製造企業の生産現場でAIを試験し、その過程で確保したデータで技術を改善すべきだと説明した。同教授は「フィジカルAIは世界的に今始まったばかりだ」とし、「データを早く集め、早く実証し、産業化することに、より大きな投資が必要である」と述べた。

チャン教授が強調したのは、製造現場でAIを実際に使用しながら性能を高めていく過程である。ロボットが工場で作業することで得たデータをAIの学習に活用し、改善されたAIを再び現場に適用する方式だ。これを繰り返すためには、データを処理するデータセンターと、演算を実行する半導体が支えとならなければならない。

チャン教授はこうした理由から、半導体、AIデータセンター、フィジカルAIの「3大メガプロジェクト」を連携させるべきだと提案した。個々の施設や技術を確保することに留まらず、現場への適用、データの蓄積、そして技術改善へとつながるように投資すべきであるという趣旨だ。

成果の評価についても、この過程に合わせるべきだと指摘した。データセンターの容量やロボットの普及台数だけでなく、実際の生産量が増加し、作業効率が高まったかを確認すべきだという。チャン教授は「AIはデータによって発展するため、早くデータを作り、試行錯誤することが重要だ」とし、現場での活用と改善の過程を政府の成果指標にも反映させる必要があると説明した。

製造現場を国産AIの実証舞台に…工場内データセンターの構築を提案

パク・ジヨン KIAT産業AX PDは、工場内部に小規模なAIデータセンターを構築し、製造企業のAI活用と国産技術の検証を同時に推進する案を提案した。核心的な工程データを外部に送ることが困難な製造企業が、自社でデータを分析し、AIを運用できるようにしようという構想だ。

パクPDは、AI競争がモデルの性能を超え、半導体とデータセンター、電力・冷却設備、ソフトウェアを網羅する競争へと拡大していると診断した。これに対応するには、国内企業が保有する個別の技術を連結し、一つのシステムとして作動させなければならないと主張した。同氏は「韓国型フルスタックAIの出発点は、わが国の製造現場にある」とし、「工場を国産AI技術の実証舞台として活用できる」と説明した。

このために、電力規模100㎾以下の小・中・大型AIデータセンター標準モデル3種を開発する構想が紹介された。工場ごとに必要な作業やデータ処理量が異なるため、規模と構成を分けるというものだ。半導体の高解像度映像検査、造船・海洋のブロック溶接、鉄鋼・金属の表面検査などを適用例として挙げた。

クム・ミン基本社会委員会AI技術専門委員長は、産業育成とともにAI転換の経済的成果を社会に還元する制度が必要だと主張した。AIへのアクセシビリティと教育機会を広げ、公共サービスと安全性を確保すると同時に、転換過程の負担も均等に分担すべきだという説明だ。

同氏は「ある人は転換費用を負担し、ある人は転換の恩恵を享受するという形になってはならない」と指摘した。

具体的には、政府のAI支援において持分投資を拡大し、投資収益の50%は再投資する案を提案した。残りの収益は国民配当と社会福祉支出にそれぞれ25%ずつ配分することで、現世代の転換負担を軽減し、未来世代のための投資財源も確保しようという趣旨だ。

AIの恩恵を広げるための現場支援の必要性も提起された。ハ・ジョンウ国家人工知能戦略委員会副委員長はこの日、祝辞の中で、インフラを整えても中小企業に活用できる人材が不足しており、国民に新しい技術を学ぶ機会が与えられなければ、革新の成果が拡散することは難しいと指摘した。

ハ副委員長は「地域企業のための技術支援、在職者が業務にAIを活用できる教育、高齢者も容易に利用できる公共サービスが共に用意されなければならない」と述べた。

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