[마키나락스 어텐션 2026 종합] 마키나락스 윤성호 "기업 90%가 AI로 손익 못 바꿔"…원인은 현장의 롱테일

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마키나락스가 9월 3일 서울 웨스틴 서울 파르나스에서 AI 컨퍼런스 ‘어텐션 2026(ATTENTION 2026)’을 개최했다. 올해로 3회째이며 주제는 ‘AI, 현장에 착륙하다(AI Has Landed)’다. 윤성호 마키나락스 대표는 기조연설에서 기업이 AI에 투자하고도 성과를 얻지 못하는 원인으로 산업 현장의 ‘롱테일 문제’를 제시했다.

3년을 적용해도 손익계산서가 그대로인 이유

윤 대표가 발표에서 인용한 미국 조사에서는 기업의 90%가 AI로 손익계산서상의 변화를 얻지 못한 것으로 조사됐다. 인공지능 자체의 발전 속도와는 대비되는 수치다. 윤 대표는 지능의 발전 속도가 매 7개월마다 두 배씩 빨라지고 있어 3년이면 35배, 5년이면 380배에 이른다고 설명했다.

발표에서 예시로 등장한 것은 맥도날드의 AI 드라이브스루다. 주문 수량이 스무 배 넘게 잘못 입력되거나, 아이스크림을 시킨 손님에게 케첩과 버터가 추가되는 오류가 이어졌고 맥도날드는 2024년 100여 개 매장을 대상으로 하던 시범 운영을 중단했다. 윤 대표는 “만약 이 매장이 전 세계로 확장된 뒤에 그 결과에 도달했다면 엄청난 실패가 됐을 것”이라며, 100개 매장을 대상으로 진행해 빠르게 철수를 결정했다고 말했다.

쉬운 요청 80%와 그 뒤에 길게 남는 요청

윤 대표는 현장 문제를 난이도와 빈도로 나눠 설명했다. 전체의 80%는 “빅맥 함께 포장해 주세요” 수준의 쉬운 요청이다. 빈도는 낮지만 난이도가 높은 요청이 뒤에 길게 이어지는데, 이 구간을 롱테일이라고 부른다. “피클은 3분의 1만, 똑같이 두 개 포장해 주세요” 같은 주문이 여기에 해당한다.

같은 구조가 반도체 공장에도 적용된다. 설비 데이터를 챗GPT에 넣고 추세선을 그려 달라고 하면 결과가 잘 나오지만, 특정 센서 값이 40 이상으로 증가했을 때 어떻게 해야 하는지 물으면 답이 나오지 않는다. 그 40이라는 숫자가 무엇을 뜻하는지 모델이 알지 못하기 때문이다. 설비를 즉시 중단시키거나 담당자를 호출하는 일도 범용 모델의 영역 밖이다.

윤 대표는 여기서 프론티어 랩의 벤치마크 경쟁을 문제 삼았다. “벤치마크의 높은 성능이 기업의 AI 생산성과 아무런 관련이 없다”며 “변호사 시험과 의대 시험을 높은 성적으로 합격해도 드라이브스루에서 주문을 받는 것조차 해결하지 못한다”고 말했다. 원인으로는 모델이 현장을 모르고, 현장 데이터를 경험한 적이 없으며, 현장의 업무 방식을 알지 못한다는 세 가지를 제시했다.

설계도 검토 20시간, 로봇 1,400대, 그리고 한미연합훈련

마키나락스가 공개한 성과는 세 가지다. 설계도서 변경을 검토하는 작업에서 AI 에이전트가 20시간 이상을 절약했고, 글로벌 6개 자동차 공장에서 1,400대 이상의 로봇을 AI가 관리하고 있다. 올해에는 한미연합훈련에 마키나락스 기술이 시범 적용됐다.

윤 대표는 “전장 현장에 AI가 투입된 것은 대한민국 국방 역사상 처음”이라고 말했다. 발표 중 상영된 영상에서는 지휘관이 일상 언어로 방대한 자료에서 핵심 정보를 확인하고, AI 참모가 교범 양식에 맞춰 작전 보고서 작성을 지원하며, 장애가 발생하면 원인 후보와 점검 항목, 조치 순서를 정리해 주는 기능이 소개됐다.

기업 AI 주권 – 소유·독립·통제

윤 대표가 이날 가장 오래 설명한 개념은 ‘기업 AI 주권(Enterprise AI Sovereignty)’이다. 기업 내부의 모든 지식과 경험이 통제 가능한 AI에 축적되는 구조를 뜻한다. 국가가 자국의 데이터와 인프라를 스스로 통제한다는 소버린 AI와는 층위가 다르다.

윤 대표는 이를 소유와 독립, 통제 세 가지로 나눴다. 소유는 기업의 데이터와 노하우, 그리고 그것으로 개발한 AI의 결과물을 기업이 온전히 갖는 것을 말한다. 독립은 하나의 파운데이션 모델이나 하나의 인프라에 묶이지 않고 필요할 때 교체할 수 있는 상태다. 파운데이션 모델은 방대한 데이터로 미리 학습해 여러 용도에 두루 쓰는 대형 AI 모델을 가리킨다. 윤 대표는 “챗GPT를 쓰다가 클로드를 쓸 수 있어야 하고, 클로드를 쓰다가 오픈소스 모델로 바꿀 수 있어야 한다”며 “한 번 바꾸는 데 내부 시스템을 다시 변경하거나 보안 절차를 처음부터 다시 받아야 한다면 이미 독립성을 잃은 것”이라고 말했다. 통제는 권한 관리와 승인, 기록 추적을 통해 AI의 판단 근거와 비용을 확인할 수 있는 상태를 가리킨다.

이를 구현하는 제품이 마키나락스의 AI 운영체제 런웨이(Runway)다. 데이터센터부터 공장 서버, 엣지 장비까지 흩어진 환경을 하나로 통합해 AI 모델과 에이전트를 개발하고 운영 상태까지 관리한다. 엣지 장비는 데이터센터가 아니라 현장 설비 가까이에 두고 즉시 연산을 처리하는 소형 컴퓨터를 말한다.

5개국 32개 도시, 현장에서 7만 시간

마키나락스가 내세우는 조직은 FDE(Forward Deployed Engineer, 전방 배치 엔지니어)다. 고객사 현장에 직접 들어가 문제를 해결하는 직군으로, 윤 대표는 국내에서 가장 빨리 이 조직을 갖춘 기업이 마키나락스라고 설명했다.

FDE가 방문한 사이트는 전 세계 5개국 32개 도시 80곳 이상이다. 2026년 한 해에만 현장에서 7만 시간을 사용했고 지금까지 6,000개가 넘는 모델을 현장에 배포했다.

화성의 완전자율공장은 지구에서 발명된다

윤 대표는 마지막으로 장기 목표를 제시했다. 인류가 화성에 문명을 건설할 때 마키나락스가 가장 먼저 완전자율 제조 공장을 세우는 기업이 되겠다는 구상이다. 그는 “화성의 완전자율공장은 화성에서 발명되지 않고 지구에서 발명될 것”이라고 말했다.

마키나락스는 그 첫 단계로 에너토크와 협업하고 있다. 에너토크는 발전소와 댐, 데이터센터에 들어가는 밸브·댐퍼용 전동 액추에이터를 생산하는 국내 점유율 1위 기업이다. 액추에이터는 전기 신호를 받아 밸브를 여닫는 구동 장치를 가리킨다. 두 회사는 80개 이상의 AI 전환 과제를 발굴했고, 2026년부터 2028년까지 3개년에 걸쳐 보이는 공장에서 연결된 공장으로, 다시 자율화된 공장으로 단계를 밟을 계획이다.

이날 오전 키노트에서는 윤 대표에 이어 네 명이 발표를 이어 갔다. 장영재 KAIST 석좌교수 겸 다임리서치 대표는 무인공장 플랫폼 카이로스를, 김성진 한국앤컴퍼니 그룹 전무(CDO·CIO)는 바이브코딩으로 구축한 사내 경영 시스템을, 김영옥 HD현대 상무(CAIO)는 조선 AI 로드맵을, 슈테판 후델마이어(Stefan Hudelmaier) 디바이스 인사이트 클라우드 아키텍처 디렉터는 풍력터빈 정비 AI를 소개했다. 오후에는 산업 AI와 AI OS, 국방 AI 세 트랙에서 15개 발표가 이어졌다.

자세한 내용은 마키나락스에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 마키나락스