윤성호 마키나락스 대표는 6일 열린 기자간담회에서 “피지컬 AI 시대는 이미 시작됐지만, 가장 먼저 현실화되는 곳은 휴머노이드가 아니라 제조 산업 현장과 전투 현장”이라며 “산업 현장은 일반적인 클라우드 환경과 달리 정밀도·신뢰성·보안에 대한 요구 수준이 높아 범용 AI만으로는 대응에 한계가 있다”고 말했다.
마키나락스는 산업 현장에서 AI 도입이 어려운 핵심 이유로 폐쇄망 환경과 현장 데이터 문제를 꼽았다. 제조 공장과 국방 시설은 외부 데이터 반출이 제한되는 경우가 많아 일반적인 클라우드 기반 AI 서비스를 그대로 적용하기 어렵고, 산업 장비마다 데이터 구조와 운영 방식이 달라 실제 현장 데이터를 충분히 학습하지 않으면 기업이 원하는 수준의 정확도를 구현하기 어렵다는 설명이다. 여기에 자동차 생산라인처럼 다양한 제조사의 로봇이 함께 운영되는 환경에서는 특정 제조사 솔루션만으로 통합 관리가 쉽지 않다고 강조했다.
마키나락스는 이 같은 환경에 대응하기 위해 자체 AI 운영체제 ‘런웨이’를 개발했다고 밝혔다. 런웨이는 폐쇄망 환경에서도 동작할 수 있도록 설계됐으며, 공장 내부 서버나 산업 장비 환경에서도 AI 운영이 가능하다는 설명이다. 회사는 이를 통해 데이터 수집·저장·학습·배포·운영 전주기를 통합 지원한다.
윤 대표는 “AI OS는 PC 시대의 윈도우나 기업용 ERP처럼 AI를 실행하기 위한 기반 소프트웨어”라며 “기업은 런웨이 위에서 수백, 수천 개의 AI 애플리케이션을 운영할 수 있다”고 설명했다.
마키나락스가 특히 강조한 부분은 산업 현장에서 검증된 레퍼런스다. 윤성호 대표는 “현장에서 실제로 동작하는 AI만이 의미가 있다”는 점을 강조하며, 회사가 초기부터 공장과 국방 등 실제 산업 환경에서 활용 가능한 AI 개발에 집중해 왔다고 말했다.
마키나락스에 따르면 현재까지 6,000개 이상의 AI 모델을 실제 산업 현장에 적용했으며, 이 과정에서 25테라바이트(TB)가 넘는 운영 데이터를 확보했다. 회사는 이러한 데이터를 기반으로 후발주자와의 격차를 확대하고 있다고 밝혔다.
윤 대표에 따르면 레퍼런스는 실제 기업 의사결정자들이 AI 솔루션을 도입할 때 가장 중요하게 보는 요소 중 하나다. 그는 이러한 레퍼런스 확보가 향후 성장의 기반이 될 것이라는 자신감도 드러냈다. 윤 대표는 “제조와 국방 분야 기업들은 한번 검증된 솔루션을 쉽게 바꾸지 않는 특성이 있다”며 “후발주자는 실제 데이터를 확보하지 못한 상태에서 높은 수준의 AI 성능을 구현해야 하는 구조적 한계가 있다”고 말했다.
최근 글로벌 빅테크 기업들도 제조·산업용 AI 시장 진출을 확대하고 있지만, 마키나락스는 산업 현장 중심의 기술 역량으로 시장을 공략하겠다는 전략이다. 윤 대표는 “글로벌 기업들은 현재 클라우드 기반 의사결정 지원이나 ERP·재무 영역에 집중하고 있다”며 “마키나락스는 공장과 산업 설비처럼 실제 운영 환경에서 활용되는 AI 개발에 집중해 왔다는 점이 다르다”고 말했다.
AI 에이전트 확산에 따라 보안과 거버넌스 중요성이 높아지고 있다는 점도 경쟁 요소로 제시했다. 윤 대표는 “에이전트는 자율성이 높아질수록 기업 입장에서 리스크도 커진다”며 “런웨이는 강력한 보안과 거버넌스 체계 안에서 AI를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐다”고 설명했다.
마키나락스는 IPO를 통해 확보한 자금을 AI OS 고도화와 글로벌 사업 확대에 투입할 계획이다. 회사는 제조 특화 ‘다크팩토리 OS’와 국방 특화 ‘디펜스 OS’를 개발해 글로벌 피지컬 AI 운영체제 시장 표준 기업으로 자리매김하겠다는 목표를 제시했다.
글로벌 전략 시장으로는 일본과 유럽을 우선 공략한다. 회사는 지난해 일본 법인을 설립했으며, 현재 일본 자동차 제조사와 산업용 장비 기업 등 고객사를 확보했다고 밝혔다. 유럽 시장은 로봇 기업 쿠카(KUKA) 자회사인 디바이스 인사이트(Device Insight)와의 협력을 기반으로 확대 중이다.
마키나락스는 마지막으로 2027년 흑자 전환을 목표로 하고 있으며, 2030년까지 매출 1,000억 원 달성과 글로벌 매출 비중 20~30% 확보를 목표로 제시했다.
jihyun.lee@foundryco.com
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