[전문가칼럼] 등대공장 선정의 양극화… 韓 vs 中, 스마트 제조 전략의 ‘결정적 차이’를 읽다

2026 WEF 등대공장, 중국의 압도적 독주와 한국의 정체… 그 배경엔 ‘전략’이 있다
中 ‘속도와 데이터의 결합’ vs 韓 ‘하드웨어 중심의 자동화 딜레마’

지난 1월 15일, 세계경제포럼(WEF)이 발표한 2026년 ‘글로벌 등대공장(Global Lighthouse Network)’ 명단은 글로벌 제조업의 무게추가 어디로 기울고 있는지를 적나라하게 보여주었다. 총 23개의 신규 등대공장 중 절반에 가까운 숫자가 중국 소재 공장이거나 중국 기업이었던 반면, 한국 제조업의 이름은 찾아볼 수 없었다.

이제 중국은 ‘세계의 공장’을 넘어 ‘세계의 스마트 팩토리 표준’이 되고 있다. 반면, 로봇 밀도 세계 1위이자 제조 강국인 한국은 왜 등대공장 선정에서 고전하고 있을까? 이에 한-중 등대공장 선정 결과의 양극화 현상을 통해 양국의 스마트공장 추진 전략을 해부하고, 한국 제조업이 나아가야 할 방향을 진단했다.

글_ 오승모 수석연구위원, 아이씨엔 미래기술센터

1. 현황 진단: 기울어진 운동장, ‘Data’가 승부를 갈랐다

WEF 등대공장은 단순히 자동화가 잘 된 공장을 뽑는 것이 아니다. 4차 산업혁명 기술(AI, IoT, 클라우드)을 활용해 ①생산성 향상 ②지속가능성(에너지 절감) ③공급망 회복탄력성을 동시에 달성한 곳을 선정한다.

중국 기업들이 이 리스트를 휩쓰는 이유는 명확하다. 그들은 공장을 ‘데이터 생산 기지’로 정의했기 때문이다. 반면 한국의 많은 공장은 여전히 인력절감을 통한 ‘제품 생산 기지’에 머물러 있다. 한국은 로봇 팔(Hardware)을 도입해 인건비를 줄이는 데 집중했지만, 중국은 그 로봇이 쏟아내는 데이터를 AI(Software)로 분석해 공장 전체의 효율을 최적화하는 데 사활을 걸었다. 이 ‘데이터 활용 역량’의 차이가 등대공장 선정 결과의 격차로 나타난 것이다.

2. 중국의 전략: ‘신품질 생산력(New Quality Productive Forces)’과 생태계 장악

중국의 스마트 제조 굴기는 정부의 강력한 드라이브와 기업의 과감한 실행력이 결합된 결과다.

• 국가 전략의 전환: 중국 정부는 최근 ‘신품질생산력’을 기치로 내걸고, 단순 제조에서 첨단 AI 제조로의 전환을 국정 최우선 과제로 삼았다. 5G망과 데이터센터 등 디지털 인프라를 국가가 깔아주고, 기업은 그 위에서 마음껏 기술을 테스트한다.
• 공급망 전체의 디지털화: 중국 등대공장(예: 하이얼, CATL)의 특징은 ‘나 혼자’ 잘하는 것이 아니라 ‘협력사’까지 디지털로 묶어버린다는 점이다. 부품 발주부터 납품, 재고 관리까지 하나의 플랫폼에서 이루어지는 ‘End-to-End’ 연결성이 강력하다.
• 실패를 용인하는 속도전: 중국 기업들은 완벽한 솔루션을 찾기보다, 일단 저렴한 센서와 AI 모델을 도입해 돌려보고 수정하는 ‘애자일(Agile)’ 방식을 택했다. 이는 학습 데이터의 축적 속도를 높여 AI 고도화를 앞당기는 결과를 낳았다.
• 글로벌 기업의 테스트베드: 중국 정부의 강력한 정책적 지원과 인프라, 그리고 신기술에 대한 노동자들의 높은 수용성은 글로벌 기업들에게 최적의 테스트베드(Testbed)를 제공하고 있다. 이러한 환경 덕분에 기업들은 중국 제조 현장에서 혁신적인 솔루션을 보다 유연하게 도입하고 검증할 수 있다. 실제로 슈나이더 일렉트릭, 지멘스, 유니레버, 미쉐린, 이튼 등 유수의 글로벌 기업들이 중국 내 생산 라인을 고도화하며 세계경제포럼(WEF)의 ‘등대공장’으로 잇따라 선정되고 있는 배경도 여기에 있다.

3. 한국의 딜레마: ‘자동화의 역설’과 ‘데이터 사일로’

한국은 지난 수년간 ‘스마트공장 3만 개 보급’이라는 양적 팽창에 성공했다. 하지만 질적 고도화 단계에서는 다음과 같은 한계에 봉착해 있다.

• 자동화의 역설(Automation Paradox): 한국 제조 현장은 이미 10~20년 전 도입된 구형 자동화 설비(Legacy)가 많다. 아이러니하게도 이 견고한 기존 설비들이 최신 디지털 기술(AIoT)을 접목하는 데 걸림돌이 되고 있다. “잘 돌아가는 기계를 왜 건드려?”라는 보수적 인식이 강하다.
• 데이터 사일로(Silo)와 보안 강박: 대기업과 중소기업 간, 혹은 사내 부서 간 데이터 칸막이가 높다. 보안을 이유로 데이터를 공유하지 않으니, 공장 전체를 관통하는 통합 최적화(Optimization)가 불가능하다. 등대공장이 요구하는 ‘연결성’에서 점수를 잃는 가장 큰 원인이다.
• OT와 IT의 미스매치: 현장 설비를 아는 엔지니어(OT)와 AI를 다루는 개발자(IT) 간의 언어가 다르다. 이들을 중재하고 융합할 ‘제조 AI 전문가’가 턱없이 부족하다.

향후 전망 및 제언: ‘AI 전환(AX)’으로의 퀀텀 점프

중국은 이제 자국 내에서 검증된 스마트 팩토리 솔루션을 패키지로 묶어 해외로 수출하는 단계에 진입할 것이다. 한국 제조업이 ‘샌드위치’ 신세를 면하기 위해서는 전략의 전면 수정이 필요하다.

첫째, ‘하드웨어’에서 ‘소프트웨어’로 투자의 축을 옮겨야 한다. 로봇을 몇 대 더 놓느냐보다, 그 로봇이 생성하는 데이터를 어떻게 수집하고 분석할 것인가에 예산을 투입해야 한다. 설비 중심의 보조금 정책을 ‘데이터 분석 솔루션’ 지원 중심으로 개편해야 한다.

둘째, ‘나홀로 스마트’가 아닌 ‘공급망 스마트’로 확장해야 한다. 대기업이 주도하여 협력사의 디지털 전환을 돕고, 데이터를 공유하는 ‘디지털 상생’ 모델을 구축해야 한다. 포스코와 LG전자의 등대공장 선정 사례처럼, 밸류체인 전체의 효율을 높이는 것이 글로벌 경쟁력의 핵심이다.

셋째, ‘AI 리터러시’를 갖춘 현장 인재 육성이다. 외부의 IT 개발자를 데려오는 것보다, 현장을 가장 잘 아는 기존 숙련공에게 노코드(No-code) 툴이나 AI 활용 교육을 시켜 ‘시민 개발자’로 키우는 것이 더 현실적이고 효과적인 대안이 될 수 있다.

2026년 발표된 세계경제포럼의 등대공장 스코어보드는 한국 제조업에 울리는 경고음이다. 중국이 ‘데이터’라는 새로운 석유를 시추하며 질주할 때, 한국은 여전히 ‘기계’를 닦고 조이는 데 머물러 있는 것은 아닌지 돌아봐야 한다. 이제 한국형 스마트공장 전략은 ‘보급(Quantity)’의 시대를 끝내고, AI와 데이터로 연결된 ‘지능(Quality)’의 시대로 과감하게 진입해야 할 시점이다.