[녹색경제신문 = 김지윤 기자] 마키나락스의 산업 인공지능(AI) 플랫폼이 1년 만에 ‘AI를 어떻게 쓸 것인가’를 넘어 ‘현장에서 어떻게 작동하고 있는가’를 논의하는 단계로 진입했다. 지난해 산업별 AI 에이전트와 ‘초 생산성’을 화두로 던졌다면 올해는 제조공정과 설비, 로봇, 국방 등 실제 산업 현장에 적용된 AI 사례가 전면에 등장했다.

3일 서울 강남구 웨스틴 서울 파르나스에서 열린 ‘ATTENTION 2026’에는 삼성전자, HD현대, LG, 한국앤컴퍼니, KAIST 등 제조기업과 연구기관 관계자들이 대거 참여했다.

마키나락스 측에 따르면 올해 행사 사전등록에는 1600명이 몰리며 조기 마감됐다. 지난해 사전등록자 1200명에 비해 관심도가 늘어나며, 행사가 국내 피지컬AI 분야의 대표적인 공론의 장으로 자리매김하는 모습이다. 

행사 규모뿐 아니라 논의의 내용도 1년 만에 크게 달라졌다. 지난해 ATTENTION 2025 당시 윤성호 마키나락스 대표는 산업 현장의 맥락과 전문성을 반영한 도메인 특화 AI를 구축하고 기업들이 AI 에이전트를 활용해야 한다고 강조했다. AI의 산업 침투에 대한 일종의 청사진을 제시한 것이다.

올해 행사 주제는 ‘AI, 현장에 착륙하다(AI Has Landed)’로, 실제 산업 현장에 어떤 방식으로 적용되고 있는지 논의하는 자리로 발전했다. 1년 간 기업들의 피지컬AI 실제 도입 속도가 빨라진 것이다. 

이날 키노트의 세션의 오프닝을 맡은 윤성호 마키나락스 대표는 "그간 설계도 변경 검토 업무에 AI를 적용해 약 1000시간의 작업시간을 줄였고, 6개 자동차 공장의 1400대 이상 로봇에도 관련 기술을 적용했다"며 "국방 분야에서는 한미연합훈련에 마키나락스의 AI 기술이 활용되는 등 마키나락스의 산업 AI 적용 범위가 확대되고 있다"고 그간의 성과를 밝혔다.

실제로 마키나락스는 올해 상반기 매출 70억원을 기록하며 전년 동기 대비 168%에 달하는 성장세를 보였다. 

이어진 키노트에서는 기업들의 마키나락스 피지컬AI 적용 사례가 소개됐다. 김성진 한국앤타이어 전무는 "그간 타이어 패턴을 설계하는 작업에서 여러 디자이너들이 복잡한 과정을 거쳤는데, 현재는 마키나락스의 솔루션을 통해 설계 작업의 효율성을 크게 높였다"며 "타이어 패턴은 심미성에 더해 주행 성능에도 영향을 미치는 과정으로 AI를 통해 적합성을 검증하고 있다"고 말했다. 

HD현대의 사례도 소개됐다. 김영옥 HD현대 CAIO 상무는 "단순히 인력을 몇명 줄이고 금액을 효율적으로 사용하기 위해 AI를 사용하는 것이 아니"라며 "이제는 얼마나 AI를 효율적으로 사용하는 기업인지가 글로벌 시장에서 브랜드 경쟁력을 좌우하는 강력한 요소"라고 말했다.

현재 HD현대는 용접 로봇에 마키나락스의 이상탐지 솔루션을 도입해 공정 정확도를 높이고 있다. 

마키나락스는 범용 AI를 그대로 가져다 쓰는 대신 기업이 보유한 공정 데이터와 현장 노하우를 결합해 정확도의 한계를 넘어서는 데 초점을 맞추고 있다. 아무리 고도화된 AI라도 정확도가 100%가 아니라면 현장에 적용할 수 없기 떄문이다.

윤성호 대표는 "현재 범용 AI가 80%의 정확도를 보이고 있는데, 마지막 20%에 도달하지 못하는 이유는 '롱테일(long tail)이라고 부르는 엣지 케이스를 커버하지 못하기 떄문"이라며 "산업현장과 국방에서는 나머지 20%의 부정확성 때문에 큰 피해가 발생해 적용이 어렵다"고 말했다. 

이에 대해 마키나락스는 ‘기업의 AI 주권’을 확립하는 방식으로 현실 적용을 늘려간다는 방침이다. 기업 내부의 정보와 산업 현장에서 축적된 데이터를 AI의 핵심 자산으로 보고, 이를 기업 스스로 소유하고 독립적으로 통제할 수 있는 환경을 구축하는 것이다.

윤 대표는 “기업의 AI 주권에서 중요한 것은 소유, 독립, 통제”라며 “우리의 핵심 자산이 외부 클라우드 서버에 종속돼서는 안 된다”고 강조했다. 

이어 “오픈AI를 사용하다가 앤트로픽의 클로드로 전환하는 것처럼 필요에 따라 모델을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다”며 “외부 인프라에 종속되는 순간 기업의 AI 경쟁력이 떨어질 수밖에 없다”고 말했다.

마키나락스는 산업용 AI 운영체제 ‘런웨이’를 기업의 AI 주권을 확보하기 위한 핵심 수단으로 내세우고 있다. 기업 내부에 축적된 데이터와 업무 프로세스를 AI와 연결해 활용 성과를 다시 자산화하고, 필요에 따라 다양한 오픈소스 및 외부 AI 모델을 유연하게 선택할 수 있도록 지원하는 방식이다.