인공지능을 중심으로 한 산업혁명은 앞서 언급한 산업혁명의 3대 요소에도 부합한다. 첫째, “이전 기술과 뚜렷이 구별된 앵커 기술이 존재할 것”. 생성형 AI 등 최근 인공지능 기술은 과거 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning) 기술이 집약적으로 진보된 형태다. 특히 제3차 산업혁명 기술인 정보통신기술과도 뚜렷이 구별된다. 다시 말해, 자동화에 필요한 기계식과 수동식 학습 기반과 구별된 능동형과 지능형 학습 기반을 갖추고 있다. 둘째, “기존 산업 공정을 근본적으로 변화시킬 것”. 제1차 산업혁명은 증기기관을 통해 인간에서 기계로 동력원이 전환되는 산업 공정의 근본적인 변화를 일으켰다. (…) 마찬가지로, 제4차 산업혁명은 인공지능 기술의 융복합을 통해 기계식과 수동식 산업 공정을 초연결화와 초지능화로 전환하는 계기를 마련하였다.
--- 「01 AI가 완성하는 4차 산업혁명」 중에서

AI 팩토리의 개념은 스마트 팩토리에 AI 기술을 융복합한 것이다. 즉, 스마트 팩토리의 고도화 또는 완성이라고 할 수 있다. 이는 제4차 산업혁명 기술이 인공지능을 통해 완성된 것과 같이 스마트 팩토리 개념이 인공지능으로 완성된 것이라고 할 수 있다. AI 팩토리는 스마트 팩토리가 구축한 제조 공정의 플랫폼에 인공지능이 실시간으로 데이터를 분석하고, 스스로 판단하며, 자율적으로 공정을 제어하는 것을 의미한다. 특히 생성형 AI와 산업현장 맞춤형 소규모 언어 모델(sLLM)의 발전은 제조 현장의 축적된 데이터를 학습한 AI가 작업자의 질의에 응답하고 공정 개선을 제안하는 수준까지 발전하였다. 향후 AI 팩토리는 스마트 팩토리 플랫폼을 고도화하는 수준을 넘어 제조 로봇 등 물리적인 기계 설비와 장비에 인공지능이 직접 내재화(Embodied)되는 피지컬 AI(Physical AI)로 발전될 것으로 보인다.
--- 「03 AI로 가속되는 제조 혁신의 레벨업」 중에서

인공지능 융합 인재 확보는 국가 간 경쟁뿐만 아니라 기업 간 경쟁도 치열하다. 대기업은 중소기업에 비해 인공지능 기술 수용도가 상대적으로 높으며, 인재를 확보하는 데 심혈을 기울이고 있다. 최근, 대기업의 인재 확보 전략 트렌드는 실용주의다. 인공지능 융합 인재를 석·박사급 수준의 고급 인력풀에서도 확보하지만, 학력과 무관하게 실무 경력과 기술 숙련도가 높은 인재도 선발하고 있다. 이는 표면적으로 장점만 존재하는 것처럼 보이나, 실상은 대기업과 중소기업 간 인재 확보의 양극화를 심화하는 결과를 초래하기도 한다. 인공지능 융합 인재 등 전문 인력은 초기에 중소기업에서 실무 경력을 쌓고 대기업으로 이직하는 경우가 많다. 이와 같은 현상이 반복될 경우, 중소기업은 전문 인력을 양성하는 인재 양성소로 전락하게 되며, 지속해서 인력난을 겪게 된다.
--- 「06 AI 융합 인재 확보 전쟁」 중에서

인공지능, 첨단바이오, 양자 등 3대 게임체인저 기술 간의 융합은 현재 넛크래커(Nutcracker) 상황을 타개하고 향후 우리나라가 글로벌 시장의 주도권을 잡는 데 필요한 핵심 동인(Drive)으로 작용할 것이다. 이를 실현할 수 있는 첫 단계가 바로 신약 개발이다. (…) 이처럼 3대 게임체인저 기술 간의 융합은 신약 개발 분야뿐만 아니라 다양한 분야에도 적용될 수 있다. 특히 인공지능이 분석하고 양자컴퓨터가 연산하는 등의 2대 기술 간의 융합은 모든 영역에서 그동안 경험하지 못한 혁신적인 변화를 불러올 것으로 예상된다. 하지만 3대 게임체인저 기술 간의 융합에 더욱 주목하는 이유는 물리(Physical)와 비물리(Non--- 「physical)가 결합되는 인공지능 전환 시대를 넘어, 인공지능과 생명이 융합되는 새로운 시대의 중요한 이정표가 되기 때문이다.