AI, 산업을 이야기할 때 빼놓을 수 없는 키워드죠. 이제는 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 스스로 판단하고 움직이는 '피지컬 AI'가 차세대 산업의 새로운 물결로 떠오르고 있습니다. 피지컬 AI 시대에는 AI를 실제 산업 현장에 얼마나 안정적으로 적용하고 운영할 수 있느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있는데요. 오늘은 산업 AI 운영체제를 기반으로 산업 현장의 AI 전환을 이끌고 있는 기업 마키나락스를 만나보겠습니다. 윤성호 대표 자리하셨습니다.

 ▶ Q. 마키나락스, 어떤 기업인가?

마키나락스는 공장부터 전장까지 가장 거칠고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 AI를 만드는 회사입니다. '동작하는 AI'가 왜 회사의 사명이 될 정도로 중요한가 생각하실 수도 있는데요. 실제로 AI는 현장에서 잘 동작하지 않는 경우가 많습니다. 최근에는 챗GPT나 앤트로픽 같은 AI 모델들이 사무 환경에서는 어느 정도 성과를 내고 있습니다. 하지만 기업이 AI를 도입해 손익이나 생산성 측면에서 실질적인 효과를 얻는 사례는 아직 많지 않습니다.

특히 제조업이나 국방 같은 분야에서는 AI가 현장에서 제대로 동작하지 않는다는 것이 가장 큰 문제입니다. 현장은 매우 높은 수준의 신뢰도와 정확도를 요구합니다. 반면 우리가 알고 있는 대부분의 AI 모델은 확률적으로 답을 제시합니다. 예를 들어 60~70% 수준의 정확도로도 동작할 수 있지만, 실제 산업 현장은 99%에 가까운 정확도를 요구합니다. 이것이 첫 번째 이유입니다.

두 번째는 AI를 운영하는 환경이 매우 다양하고 복잡하다는 점입니다. 대규모 데이터센터에서 운영될 수도 있고 공장 내 서버에서 구동될 수도 있으며 최근에는 설비나 로봇에 탑재되는 에지(Edge) 환경에서 동작해야 하는 경우도 많습니다.

저희는 이러한 두 가지 조건을 모두 충족할 수 있는 기술을 바탕으로 실제 현장에서 동작하는 AI를 만들고 있습니다. 구체적으로는 AI 운영체제인 '런웨이(Runway)'를 개발해 공급하고 있습니다. 단순히 소프트웨어만 제공하는 것이 아니라 운영체제 위에서 동작하는 수백, 수천 개의 AI 모델과 애플리케이션까지 직접 개발해 함께 공급하고 있습니다.

▶ Q. 피지컬 AI 시대, 마키나락스 경쟁력은?

피지컬 AI가 주목받는 이유는 크게 두 가지입니다. 첫 번째는 피지컬 AI가 컴퓨터 밖으로 나온 AI라는 점입니다. 컴퓨터 밖으로 나온 AI가 해결할 수 있는 문제의 규모는 매우 큽니다. 실물경제의 규모와 컴퓨터 안에서 이뤄지는 온라인 경제의 규모는 확연히 다르기 때문입니다.

두 번째는 많은 분들이 피지컬 AI라고 하면 휴머노이드를 떠올리시지만 꼭 휴머노이드만을 의미하는 것은 아니라는 점입니다. 수술용 로봇이 될 수도 있고 전투 현장의 드론이 될 수도 있습니다. 자동차 역시 대표적인 피지컬 AI의 대상입니다. 이런 다양한 기계들이 모두 지능화된다는 관점에서 보면 피지컬 AI의 파급력은 매우 크다고 말씀드릴 수 있습니다.

마키나락스는 직접 하드웨어를 생산하는 것은 아닙니다. 하지만 이미 현장에는 수많은 설비와 장비, 로봇, 무기체계가 사용되고 있습니다. 저희는 이러한 기계들을 AI를 통해 실제로 지능화하고 통합적으로 운영할 수 있는 AI 운영체제를 공급하고 있습니다. 이것이 피지컬 AI 분야에서 마키나락스가 맡고 있는 역할입니다.

▶ Q. AI 운영체제 'Runway' 역할은?

AI OS에 대해 설명드리겠습니다. AI OS는 기본적으로 데이터, 연산, 정책을 연결하는 에이전트 시대의 핵심 소프트웨어 플랫폼입니다. 예를 들어 우리가 잘 아는 마이크로소프트의 윈도우나 안드로이드, 애플의 iOS는 대표적인 운영체제입니다. 반면 AI 운영체제는 기업이 보유한 데이터와 컴퓨팅 자원, 기업의 정책이나 일하는 방식을 하나로 통합해 그 위에서 수백, 수천 개의 AI 애플리케이션을 만들고 운영할 수 있도록 하는 기반입니다.

기존 운영체제인 윈도우나 iOS는 말 그대로 소프트웨어이기 때문에 모든 것이 정해진 규칙에 따라 동작합니다. 하지만 AI는 다릅니다. AI는 기존의 소프트웨어처럼 정해진 규칙만으로 관리할 수 있는 대상이 아니라 살아있는 생명체를 다루는 것에 가까운 특성을 갖고 있습니다. AI가 실제 업무에 적용되는 순간 AI의 행동과 성능을 지속적으로 관리하고 운영해야 하는데 기존 소프트웨어 운영체제만으로는 해결하기 어렵습니다.

그래서 지금은 AI OS라는 새로운 운영체제가 필요한 시대라고 생각합니다. 저희는 AI 운영체제인 '런웨이(Runway)'를 기업에 공급하고 있으며 현재 런웨이 고객의 재계약률은 94%입니다. 한 번 도입하면 지속적으로 사용하는 고객이 많다는 점이 런웨이의 경쟁력을 보여주는 지표라고 생각합니다.

▶ Q. Runway와 AI 솔루션의 차이점은?

AI 운영체제는 말 그대로 윈도우와 같은 역할을 합니다. 우리가 윈도우 위에서 워드나 파워포인트처럼 다양한 애플리케이션을 사용하는 것처럼 AI 운영체제 위에서도 수백, 수천 개의 AI 애플리케이션이 구동될 수 있습니다. 여기서 저희가 말하는 AI 솔루션은 공장이나 전장 등 실제 산업 현장에서 필요한 특화된 AI 애플리케이션을 의미합니다. 따라서 마키나락스는 AI 운영체제인 '런웨이(Runway)' 자체를 공급하기도 하고 그 위에서 동작하는 산업별 특화 AI 애플리케이션을 함께 제공하기도 합니다.

▶ Q. 제조 현장 AI 적용 사례와 주요 고객사는?

현재까지  6000개 이상의 AI 모델을 산업 현장에 상용화했습니다. 적용 분야도 매우 다양합니다. 먼저 고객사를 말씀드리면 지난해 기준으로 5대 제조기업과 국방 분야가 전체 매출의 약 68%를 차지하고 있습니다. 대부분 국내 주요 대기업이 고객사입니다. 대표적으로 현대자동차와 삼성전자가 있습니다.  현대자동차에는 실제 생산라인에서 운영되는 로봇을 관리하는 AI를 공급하고 있습니다. 삼성전자에는 반도체 생산라인의 설비와 설비 지능화를 위한 AI 솔루션을 제공하고 있습니다.

▶ Q. 반도체 공정 AI 적용 사례는?

반도체 생산라인은 이미 자동화 수준이 매우 높은 분야입니다. 일부 공정은 자동화율이 90%를 넘는다고 할 정도입니다. 그런데 아이러니하게도 EUV 장비와 같은 고가의 핵심 설비를 실제로 운영하고 관리하는 데는 여전히 수백 명의 인력이 필요합니다.

복잡한 반도체 생산 환경에서 설비가 정상적으로 동작하는지, 생산 과정에서 불량이 발생하지 않는지를 지속적으로 관리합니다. 자동화 수준은 높지만 여전히 많은 사람이 필요하다는 것언 결국 사람의 지능이 필요한 영역이 남아 있다는 의미입니다. 이러한 업무를 AI가 대신하게 되면 더 적은 인력으로도 설비를 효율적으로 운영할 수 있을 뿐만 아니라 생산 수율을 높이고 불량률을 낮추는 데도 도움이 됩니다.

특히 반도체 산업은 보안이 매우 중요합니다. 설비를 운영하는 노하우는 외부로 절대 유출될 수 없는 핵심 자산입니다. 예를 들어 제품별 설비 세팅값을 어떻게 조합하고 운영하는지와 같은 생산 노하우는 기업의 가장 중요한 경쟁력 가운데 하나입니다. 그렇기 때문에 AI를 도입하려고 해도 생산 데이터는 팹(Fab), 즉 생산공장 밖으로 반출될 수 없습니다. 마키나락스는 AI 운영체제(AI OS)가 완전한 폐쇄망 환경에서도 동작할 수 있도록 설계돼 있다는 점이 가장 큰 차별점입니다. 이를 바탕으로 반도체 생산라인의 폐쇄망 환경에서도 AI를 실제로 운영할 수 있도록 초기 단계의 적용을 진행하고 있습니다.

▶ Q. 산업별 AI 적용 사례와 효과는?

배터리와 전기·전자 등 다양한 산업 분야를 보면 가장 큰 과제는 숙련된 인력이 지속적으로 감소하고 있다는 점입니다. 어떻게 보면 지금 제조 현장이 안고 있는 가장 큰 숙제 중 하나입니다. 숙련된 인력이 24시간, 365일 생산을 담당하기도 어렵고 베테랑 엔지니어도 점점 줄어들고 있는 상황입니다.

마키나락스가 배터리 공장 등에서 하는 일은 크게 두 가지입니다. 첫 번째는 숙련된 엔지니어들의 노하우를 디지털화해 AI가 학습하고 활용할 수 있도록 만드는 것입니다. 두 번째는 그렇게 학습한 노하우를 바탕으로 AI가 실제 작업의 일부를 대신 수행하도록 하는 것입니다.

대표적인 사례가 불량 탐지입니다. 배터리 생산라인에서는 숙련된 작업자들이 오랜 경험을 바탕으로 미세한 불량을 찾아냅니다. 마키나락스는 비전 AI를 활용해 카메라로 제품을 촬영하고, AI가 이를 분석해 불량인지 정상 제품인지를 판단하도록 하고 있습니다. 이것이 배터리 산업에서 대표적으로 적용되는 사례입니다. 또 하나는 PLC 코드 분야입니다. 생산설비를 운전하기 위해서는 PLC 코드가 사용됩니다. 우리가 흔히 알고 있는 파이썬(Python), 자바(Java) 같은 IT 프로그래밍 언어와는 다른 생산라인을 제어하기 위한 전용 코드입니다.

그런데 최근에는 PLC 코드를 다룰 수 있는 전문가가 크게 줄었습니다. 많은 개발자들이 일반 IT 분야로 진출하면서 PLC 분야를 전공하거나 전문적으로 다루는 인력이 감소했기 때문입니다. 그래서 마키나락스는 AI가 PLC 코드를 이해하고 생성할 수 있는 기술을 개발했습니다. 생산 전문가가 원하는 작업을 설명하면 AI가 PLC 코드를 생성하기도 하고 기존 PLC 코드를 해석해 설비의 동작이나 결과를 예측하는 기능도 제공하고 있습니다.

▶ Q. 공공 분야 사업 확대 전략은?

공공 분야에서는 국방이 가장 대표적인 사례라고 말씀드릴 수 있습니다. 현재 국방과학연구소(ADD), 해군 함대사령부, 합동참모본부 등 국방 분야와 공공기관에 AI 솔루션을 공급하고 있습니다. 최근에는 한국수자원공사와 부산시 등과도 관련 사업을 추진하고 있습니다.

이러한 사업이 추진되는 배경에는 공공 분야의 요구가 있습니다. 공공기관은 AI를 적용하려는 분야의 데이터를 직접 학습시키고 이를 자체적으로 보유한 GPU 인프라에서 안전하게 운영하기를 원합니다. 또 지자체 차원에서는 다양한 이해관계자가 하나의 플랫폼에 참여해 필요한 AI 서비스를 개발하고 활용할 수 있는 인프라를 구축하려는 수요도 있습니다.

대표적인 사례가 부산시와 함께 추진하고 있는 '수산양식 분야 AI 빅데이터센터 구축' 사업입니다. 양식업에서도 AI를 활용해 다양한 데이터를 분석하고 생산성을 높일 수 있습니다. 이 사업에서는 부산시가 보유한 GPU 인프라 위에 마키나락스의 AI 운영체제(AI OS)를 구축합니다. 그 위에서 연구자와 창업을 준비하는 사람들을 비롯한 다양한 이용자들이 데이터를 활용해 어종별 양성 모델과 같은 AI 모델을 개발하고 이를 서비스로 구현할 수 있도록 지원하고 있습니다.

▶ Q. 고객 재계약률과 경쟁력은?

가장 큰 이유는 마키나락스의 AI가 실제 현장에서 동작한다는 점입니다. 여기서 '현장에서 동작한다'는 것은 마키나락스의 AI를 도입한 기업이나 공공기관이 실제 성과를 내고 있다는 의미입니다. 많은 AI 프로젝트는 개념 검증(PoC) 단계에서 끝나거나 솔루션을 도입하더라도 6개월 정도 사용한 뒤 더 이상 활용하지 않는 경우가 적지 않습니다. 하지만 마키나락스의 AI는 현장에서 지속적으로 운영되면서 AI 기술이 고도화되는 만큼 공급된 솔루션도 함께 발전합니다. 즉 한 번 도입하고 끝나는 것이 아니라 계속해서 활용할 수 있는 AI입니다. 이것이 저희가 말하는 '동작하는 AI', 다시 말해 실제 성과를 만드는 AI입니다.

두 번째는 기업의 엔터프라이즈 시스템과 매우 긴밀하게 결합된다는 점입니다. 특히 제조업에서는 한 번 검증된 솔루션을 쉽게 교체하지 않습니다. 솔루션을 교체하는 과정에서 생산성과 품질에 영향을 줄 수 있는 다양한 리스크가 발생할 수 있기 때문입니다. 처음 도입하기까지는 검증 과정이 매우 까다롭지만, 일단 검증을 거쳐 현장에 적용되면 쉽게 교체하기 어려운 구조라고 말씀드릴 수 있습니다.

▶ Q. 국방 AI의 경쟁력은? 

마키나락스는 2023년 국방 분야에 진출했습니다. 국방 분야에 진출한 가장 큰 이유는 국방이 요구하는 두 가지 핵심 조건을 충족할 수 있었기 때문입니다. 첫 번째는 AI가 실제 현장에서 동작해야 한다는 것이고 두 번째는 고보안·폐쇄망 환경에서도 안정적으로 운영돼야 한다는 점입니다. 이러한 요구사항은 제조업과 상당히 유사한 부분이 있습니다. 그래서 저희는 2023년까지 제조 현장에서 축적해 온 기술력을 바탕으로 국방 분야에 진출하게 됐습니다.

국방 분야는 저희가 특히 자부심을 갖고 있는 영역입니다. 대표적으로 ADD는 우리나라 국방 AI 기술 개발의 핵심 기관인데 AI 운영체제를 도입한 이후 AI 개발 환경의 속도가 97~98배 향상됐습니다. 이는 우리나라 국방 AI를 개발하는 대표 기관의 개발 속도를 약 100배 높였다는 점에서 매우 의미 있는 성과라고 생각합니다. 이러한 성과가 가능했던 것은 보안 환경에서도 AI를 개발하고 운영할 수 있는 MLSecOps 체계를 구축했기 때문입니다.

▶ Q. 국방 AI 사업화 현황은?

최근 대표적으로 추진하고 있는 사업이 바로 무기체계용 AI 에이전트 개발환경 구축입니다. AI 운영체제 위에서 국방 분야에 활용되는 무기체계용 AI 에이전트를 개발하는 사업으로 기존에 공급한 AI 운영체제를 기반으로 AI 에이전트를 개발하고 운영하는 구조입니다. 이 밖에도 해군에서는 함정 장비의 운용 매뉴얼을 학습한 AI 에이전트가 정비와 운용을 실시간으로 지원하고 있습니다. 

▶ Q. 아마존웹서비스(AWS) 협력 기대효과는?

AWS는 고성능 클라우드 인프라 분야의 글로벌 선도 기업입니다. 마키나락스는 현재 폐쇄망 환경을 중심으로 사업을 전개하고 있지만, 장기적으로는 클라우드 기반 AI 활용도 함께 확대될 것으로 보고 있습니다. 

앞으로 시장은 크게 두 방향으로 성장할 것으로 예상합니다. 하나는 고보안이 요구되는 폐쇄망 중심의 시장이고, 다른 하나는 퍼블릭 클라우드를 활용하는 시장입니다. 두 시장이 함께 성장할 것으로 보고 있습니다. AWS와의 협력은 고성능 클라우드 인프라를 활용해 대규모 AI 모델을 더욱 빠르고 안정적으로 학습할 수 있도록 하는 데 목적이 있습니다.

최근에는 국방 분야를 중심으로 협력을 추진하고 있습니다. 국방 분야 역시 장기적으로는 완전한 퍼블릭 클라우드가 아니라 프라이빗 클라우드나 하이브리드 클라우드 형태로 발전할 것으로 보고 있습니다. 이러한 관점에서 AWS와 함께 국방 분야의 클라우드 도입을 확대하고 AI 활용을 가속화하기 위한 파트너십을 이어가고 있습니다.

▶ Q. 미래 국방 AI의 청사진은?

미래 전장을 생각해 보면 가장 중요한 요소는 크게 두 가지라고 생각합니다. 첫 번째는 작전을 지휘하고 통제하는 것이고 두 번째는 실제 전투 현장에서 운용되는 무기체계의 지능화입니다. 미사일은 물론 드론과 같은 다양한 무기체계가 AI를 기반으로 점점 더 지능화될 것으로 보고 있습니다.

이처럼 지능화된 무기체계를 효과적으로 통합 관리할 수 있는 중앙의 운영체제가 앞으로 더욱 중요해질 것입니다. 마키나락스는 미래 전장을 대비해 '디펜스 미션 OS(Defense Mission OS)'를 개발하고 있습니다. AI 운영체제인 런웨이를 기반으로, 국방 환경에 특화된 운영체제를 구축하는 것이 저희의 목표입니다.

▶ Q. 제조·국방 사업 비중 전망은?

2025년 기준 국방 분야 매출은 전체의 약 22%를 차지하고 있으며 나머지 약 78%는 대부분 제조 분야에서 발생하고 있습니다. 앞으로는 시장의 성장과 수요에 따라 사업 포트폴리오도 변화할 것으로 보고 있습니다. 특히 국방 분야는 앞으로 매우 빠르게 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 국방 분야에서 GPU 인프라가 지속적으로 확대되면 AI 운영체제에 대한 수요도 함께 증가할 것으로 예상합니다. 이러한 흐름에 맞춰 향후 국방 사업의 매출 비중도 점차 확대될 것으로 전망하고 있습니다.

▶ Q. 최근 매출 흐름과 내년 매출 목표는?

최근 3개년 매출은 연평균 53.5%의 성장률을 기록하고 있습니다. 저희에게 다음 중요한 이정표는 2027년 흑자 전환입니다. 올해 상장 당시 1분기 수주와 매출 가이던스를 제시하면서 전년 대비 약 2.7~2.8배 성장했고 현재 상반기 수주도 약 200억원을 달성했습니다.

이에 따라 연초에 목표로 했던 사업 실적을 계획대로 달성해 나가고 있다고 말씀드릴 수 있습니다. 올해는 200억원 이상의 매출을 목표로 하고 있으며 2027년에는 매출 370억원을 달성하고 흑자 전환을 이루는 것이 목표입니다.

▶ Q. 글로벌 시장 공략 전략은?

현재 마키나락스가 가장 집중하고 있는 해외 시장은 일본과 유럽입니다. 일본에는 지난해 법인을 설립했고, 설립 후 1년도 채 되지 않아 매출 1조 원 이상 규모의 대기업들과 계약을 체결했습니다. 올해는 일본 시장 수주도 지난해보다 늘었고 기존 고객사 대부분이 재계약을 체결했습니다. 계약 규모 역시 지속적으로 확대되고 있습니다.

현재 일본은 현지 법인을 중심으로 직접 영업 활동을 전개하고 있습니다. 유럽은 아직 직접 법인을 설립하지는 않았습니다. 대신 독일의 대표적인 산업용 로봇 기업인 쿠카(KUKA)의 자회사 디바이스 인사이트(Device Insight)와 파트너십을 맺고 유럽 시장을 공략하고 있습니다.

▶ Q. 중장기 목표와 투자자에게 전하고 싶은 메시지는?

아직 AI 시장에서 수익화가 이뤄진 영역이 전체의 1%도 되지 않는다고 봅니다. 빅테크 기업들은 연간 1000조원이 넘는 규모의 투자를 하고 있지만 현재 AI가 실제로 수익을 만들어내고 있는 분야는 여전히 챗봇과 코딩 에이전트 등에 한정돼 있습니다. 하지만 AI가 컴퓨터 밖으로 나와 실제 현장에 적용되기 시작하면 활용할 수 있는 영역은 훨씬 더 많아집니다. 이때 가장 중요해지는 것이 바로 현장에서 동작하는 AI입니다. 기업이 AI를 도입했을 때 손이나 핵심성과지표(KPI)를 실질적으로 개선할 수 있는 수준의 AI가 돼야 한다는 의미입니다.

마키나락스는 지난 4년간 제조와 국방 분야를 중심으로 현장에서 실제로 동작하는 AI를 만들어 왔습니다. 이것이 저희의 가장 큰 경쟁력이라고 말씀드릴 수 있습니다. 첫 번째는 현장에서 동작하는 AI 기술을 보유하고 있다는 점입니다. 기업의 AI 수요가 늘어나면 자연스럽게 AI 운영체제에 대한 수요도 함께 증가하게 됩니다. 시장이 빠르게 성장하는 만큼 저희 역시 그 수요에 대응하며 성장할 수 있다고 보고 있습니다.

두 번째는 강력한 진입장벽입니다. 저희는 그동안 제조와 국방 분야에 진출하면서 25테라바이트에 달하는 데이터를 확보했고 다양한 레거시 시스템과의 연동 경험도 축적해 왔습니다. 한 번 구축된 시스템은 교체하기가 쉽지 않습니다. 후발주자 역시 같은 과정을 처음부터 거쳐야 하기 때문에 선도 기업인 마키나락스와의 격차를 단기간에 좁히기는 어렵다고 보고 있습니다.

세 번째는 정책 방향과의 정렬입니다. 제조와 국방은 대한민국의 핵심 산업이자 국가적 과제입니다. 국가 AI 전략의 방향과 마키나락스의 사업 방향이 일치한다는 점은 앞으로의 성장 가능성을 높여주는 중요한 요소라고 생각합니다.