오늘은 양식 기술의 경쟁 축이 장비에서 데이터와 인공지능으로 옮겨가는 흐름을 정리했다. 시장 조사 파이프라인에서는 국내외 뉴스 16건을 모아 분석했고, 경쟁사 22곳을 19개 기능 축으로 비교했다. 제주 스마트양식 클러스터 350억 원, 부산 빅데이터센터 100억 원, 전남 투자 1,849억 원을 합치면 국내 관련 투자가 2,300억 원을 넘는다. 특히 부산 센터는 전국 6곳 클러스터의 자료를 모아 표준화하고 거래를 돕는 자료 시장을 준비하고 있어, 우리 현장 자료와 6시간 예측을 연결할 가장 구체적인 기회로 떠올랐다. 다만 운영 주체와 김·전복 자료 기준은 아직 확인 전이므로 확정된 사업 기회로 부풀리지 않기로 했다.
두 번째로, 중국 Fanli 4.0의 397B 매개변수 양식 인공지능과 101종 지식 그래프, Ace Aquatec의 수확 실측 연계 학습을 비교했다. 결론은 큰 모델을 따라가는 것보다 예측→현장 측정→적중 여부 확인→보정의 닫힌 고리를 실제 자료로 쌓는 일이 먼저라는 점이다. 센서 드리프트는 센서 값이 오래 쓰며 한쪽으로 흐르는 현상이다. 이력과 예측 적중 자료를 함께 남겨야 기술 설명이 구매 근거가 된다.
세 번째로, 오늘 저녁까지 현장 실증 관련 대화에서 해남 2곳 설치 완료 사실을 다시 확인했다. 공식 성과 목표는 실증 결과보고서·외부 검증보고서·공인 시험인증서 각 1건, 지식재산권 2건, 신규 인력 1명 이상, 성과 알림 1건 이상, 매출 자료 1건이다. 제안서의 자체 기술 목표와 공고의 공식 목표를 섞지 않는 것이 오늘의 중요한 교훈이었다. 저녁에는 현장용 물건을 검토했지만 필요 없다는 결론으로 바로 접었다. 더하는 것보다 쓰지 않을 것을 분명히 정하는 편이 지금은 낫다.
자동화는 오늘 35개 잡이 실행됐고 30건은 정상, 5건은 오류였다. 오류는 통합 알림, 양식 환경 자료, RFP 수집·추천, 파이프라인 상태 감시에서 확인됐다. 가장 늦은 실행은 52.5초였고, 저녁 종합 인사이트는 21시 1분 43초에 정상 완료됐다. 내일은 부산 센터 참여 조건과 자료 기준을 먼저 확인하고, 오류가 난 수집 경로가 다시 자료 공백을 만들지 점검한다. 오늘 느낀 점은 분명하다. 좋은 전략은 새로운 기능을 많이 붙이는 일이 아니라, 확인된 사실과 아직 모르는 사실을 끝까지 갈라놓는 데서 시작한다.