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'AI 제조업'통합검색 결과 입니다. (21건)

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'아마존 창업자' 제프 베이조스, 130조 베팅…AI로 산업 재편 승부수

제프 베이조스 아마존 창업자가 인공지능(AI)을 제조업에 접목해 생산성과 효율을 끌어올리기 위한 대규모 투자에 나섰다. 소프트웨어 중심 AI 경쟁을 넘어 실물 산업으로 확장해 새로운 성장 동력을 확보하려는 시도다.20일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 베이조스는 글로벌 자산운용사들을 대상으로 약 1000억 달러(약 130조원) 규모의 펀드 조성을 논의 중인 것으로 알려졌다. 이 펀드는 제조업체를 인수한 뒤 AI 기술을 적용해 생산성과 수익성을 끌어올리는 것을 목표로 한다. 이를 위해 베이조스는 최근 중동과 싱가포르 등을 방문해 주요 기관투자가들과 접촉하며 자금 유치에 나선 것으로 전해졌다.투자 대상은 반도체, 방위산업, 항공우주 등 전략 산업이 포함된 것으로 알려졌다. 투자자 대상 자료에서는 이번 프로젝트를 '제조 혁신 수단'으로 소개한 것으로 알려졌다.베이조스는 2021년 아마존 최고경영자(CEO)에서 물러난 뒤 현재 이사회 의장을 맡고 있는 상태로, AI 사업을 병행하고 있다. 이번 구상은 베이조스가 설립에 참여한 AI 기업 '프로젝트 프로메테우스(Project Prometheus)'와도 맞닿아 있다. 이 회사는 제조·물류 등 물리적 산업 영역에서 AI를 적용하는 이른바 '물리적 AI(physical AI)' 구현에 초점을 맞추고 있다. 구글 출신 비크 바자이가 공동 창업자로 참여했으며 샌프란시스코와 취리히, 런던 등에서 AI 인재 채용을 진행 중인 것으로 알려졌다. AI 투자 흐름도 변화하고 있다. 그동안 시장은 대형 언어모델(LLM) 중심으로 성장해왔지만, 최근에는 로보틱스와 제조업 등 물리 기반 산업으로 자금이 이동하는 추세다. 실제로 아마존은 물류센터 자동화에 AI와 로봇을 적극 도입해왔으며 로봇 수가 인간 노동자 수에 근접한 수준까지 증가한 것으로 알려졌다. 금융권의 참여 가능성도 거론된다. JP모건체이스가 이번 프로젝트 투자 검토에 나선 것으로 전해지면서 대형 자본 유입 여부에도 관심이 쏠리고 있다. 업계에선 베이조스가 단순 투자에 그치지 않고 산업 구조 재편을 겨냥한 장기 전략에 나섰다고 보고 있다. 특히 노동집약적 제조업에 AI를 결합해 자동화 수준을 높이고 공급망 전반의 효율을 개선하려는 시도가 본격화될 것으로 예상했다. 업계 관계자는 "AI가 소프트웨어를 넘어 실제 공장과 생산라인에 적용되는 단계로 진입하고 있다"며 "대규모 자본과 기술을 동시에 투입하는 이번 시도는 제조업 경쟁 구도를 크게 바꿀 수 있다"고 말했다.

2026.03.20 10:23장유미 기자

KIAT, AI 내재화 시대 '2026년 10대 유망산업' 발표

한국산업기술진흥원(KIAT·원장 민병주)은 11일 '임베디드 인텔리전스 시대의 2026 KIAT 10대 유망산업'을 선정해 발표했다. 임베디드 인텔리전스 시대란 인공지능(AI)이 사회 전반에 내재화돼 혁신을 창출하는 시대를 뜻한다. 2026 KIAT 10대 유망산업은 ▲지능형 엣지 시스템반도체 ▲센서 퓨전 지능형 디스플레이 ▲AI 유무인 복합체계 ▲자율 에이전트 AI ▲자율공정 플랫폼 ▲휴머노이드 ▲분산형 에너지 저장 시스템 ▲저탄소 제조 소재 ▲바이오-메드 데이터 ▲로보틱 모빌리티이다. KIAT는 유망산업을 선정하기 위해 글로벌 메가트렌드, 정책·기술 이슈를 분석해 2026년의 핵심 주제를 도출하고, 분석의 기본 틀이 되는 4대 영역 8대 분야를 설정했다. 이후 국내·외 출원 특허과 논문 키워드, 산업 성장의 동인·정책 지원 요인을 종합적으로 검토하고, 대국민 설문을 추진해 유망산업 전망에 대한 국민 인식과 사회적 관심도를 반영했다. KIAT는 2021년부터 매년 유망산업 선정을 통해 축적된 분석 경험을 바탕으로, 데이터 기반 분석 방법론을 지속해서 고도화하고 있다. 올해는 생성형 AI 도구를 시범적으로 활용해 국내외 미래 전망·글로벌 이슈·정책 자료 등 문헌 특성에 맞춘 기초 프롬프트를 설계한 후 트렌드 키워드 구조화와 분석에 활용했다. AI 분석 결과는 분야별 산학연 전문가 93명의 검증과 보완을 거쳐 유망산업 도출 과정에 반영해 선정 결과 신뢰도와 객관성을 높였다. 선정한 유망산업은 법·제도, 기술지원, 인재육성 등 부문별 지원 방향을 도출해 정책수립과 사업기획에 반영해 왔다. 유망산업별 성장 여건을 고려해 연구개발(R&D), 실증 인프라, 전문인력 양성 등 정책을 구체화해 실질적인 기업지원까지 이어질 수 있도록 활용하고 있다. 민병주 KIAT 원장은 “올해로 여섯 번째 선정하는 KIAT 유망산업은 기술이나 이슈 중심의 일반적인 전망을 넘어, 산업 관점에서의 성장 흐름과 정책 지원 파급 효과를 함께 고려한다”며 “AI가 산업 전반에 내재화하는 환경 변화에 대응해, 정부의 제조업 인공지능 전환(M.AX) 정책 기조와 연계해 주요 산업의 지능화를 촉진할 유망산업 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다. 한편, 임베디드 인텔리전스 시대, 2026 KIAT 10대 유망산업 보고서는 KIAT 누리집에서 확인할 수 있다.

2026.02.11 16:50주문정 기자

다쏘시스템 '델미아웍스'가 제조 AI 혁신한 비결…"데이터 통합 관건"

[휴스턴(미국)=김미정 기자] "제조업에서 인공지능(AI)은 단순 자동화 수단으로 도입돼선 안 됩니다. AI는 제조 데이터를 통합해 기업 의사결정 강화하는 데 우선 활용돼야 합니다." 데빈 앤서니 말론 다쏘시스템 델미아웍스 총괄 매니저 겸 브랜드 최고경영자(CEO)는 4일(현지시간) 미국 텍사스주 휴스턴에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026' 기자간담회에서 제조업 AI 핵심 역할로 데이터 통합을 꼽았다. 델미아웍스는 다쏘시스템이 제공하는 제조 특화 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 통합 플랫폼이다. 설계 단계에서 생성된 데이터와 생산, 자재, 재고, 일정, 원가 정보를 하나로 연결해 제조 현장 실시간 운영과 의사결정을 돕는다. 말론 CEO는 제조업이 시스템 중심 디지털 전환(DX)에 머물렀다고 지적했다. 설계와 관리 시스템은 디지털화됐지만, 정작 병목은 현장에 남아 있다는 이유에서다. 그는 "현재 제조 설계 속도는 크게 빨라졌지만, 인력 부족과 공정 복잡성은 오히려 커지고 있다"고 꼬집었다. 말론 CEO는 제조 현장과 기업 경영진이 서로 다른 정보로 의사결정을 내리고 있다는 점도 문제로 꼽았다. 그는 "현장과 경영진이 각기 다른 데이터를 보고 있는 구조에서는 AI가 자동화를 강화해도 효과를 내기 어렵다"고 주장했다. 특히 그는 중소·중견 제조기업이 공통적으로 안고 있는 '트라이벌 지식' 문제를 언급했다. 수십 년간 축적된 현장 노하우가 문서나 시스템이 아닌 개별 직원 기억에 머물렀다는 설명이다. 그는 "이를 데이터로 축적하지 못하면 인력 교체와 기업 경쟁력도 약화될 수 있다"고 경고했다. 말론 CEO는 AI를 제조 시스템 자동화 도구로만 바라봐선 안 된다고 재차 당부했다. AI는 설계 데이터를 비롯한 PDF, 엑셀, 전사적자원관리(ERP) 파일 등 기업 전반에 흩어진 정보를 하나로 묶는 역할을 맡아야 한다고 주장했다. 그는 "제조 분야에서 AI는 모든 데이터를 우선 통합해야 한다"며 "기업 내 모든 직원이 동일한 정보를 같은 시점에 활용할 수 있어야 한다"고 말했다. 이어 "특히 CAD 모델 형상, 구멍, 공차 같은 핵심 제품 정보를 AI에 통합하면 반복 작업과 인적 오류까지 줄일 수 있을 것"이라고 설명했다. 말론 CEO는 AI가 제조 현장 의사결정 자체를 지원할 수 있을 것으로 내다봤다. 그는 "AI가 동일 부품에 대해 여러 가공 방식을 비교·제안하면서 공정 시간, 일정, 장비 조건에 맞는 선택지까지 제시할 수 있다"며 "현장 작업자는 가장 효율적인 판단에 집중할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.

2026.02.04 23:52김미정 기자

이노룰스, PTC코리아와 AI 기반 제조업 자동화 나선다

이노룰스가 PTC코리아와 손잡고 제조업 분야 업무 자동화 시장 공략에 나선다. 이노룰스는 지난 23일 PTC코리아 본사에서 PTC코리아와 제조산업 분야 업무 자동화를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 26일 밝혔다. 이번 협약으로 양사는 PTC의 제조업 특화 플랫폼과 이노룰스의 룰엔진 및 인공지능(AI) 솔루션을 결합한다. 제조 현장의 복잡한 의사결정 프로세스를 자동화하고 업무 효율을 높인다는 목표다. PTC는 제품 수명주기 관리(PLM) 솔루션 '윈칠'을 비롯해 애플리케이션 수명주기 관리(ALM), 컴퓨터 지원 설계(CAD), 서비스 수명주기 관리(SLM) 등 제조업 전 과정을 지원하는 통합 솔루션을 보유 중이다. 제품 설계부터 개발·생산·서비스까지 제품 수명주기 전체에 걸친 제조 기업 디지털 혁신을 지원하고 있다. 이노룰스는 금융·제조·공공 분야에서 기업 업무 자동화 솔루션을 공급해온 AI 전환 전문기업이다. 특히 정책 변화가 잦고 의사결정 구조가 복잡한 업무 영역에서 강점을 보여왔다. 최근에는 AI 역량을 강화하며 룰엔진 기반 시스템의 AI 고도화와 상품관리 등 AI 업무 자동화 사업에 적극 진출하고 있다. 양사는 이번 협력을 통해 제조 현장 의사결정 최적화 및 자동화 영역을 확대하고 각 사 기술 역량을 결합해 차별화된 경쟁력으로 시장에 신속 대응한다는 계획이다. 김도균 PTC코리아 대표는 "제조 기업의 전사적 디지털 혁신을 지원하는 솔루션을 제공해온 우리와 이노룰스 간 협력은 업무 자동화라는 혁신 핵심 요소를 기업에게 함께 제공할 수 있는 중요한 기회가 될 것"이라며 "복잡한 제품 개발 과정에 대한 우리 전문성에 AI 기반 업무 자동화에 대한 이노룰스 기술력을 더해 제조업 혁신의 새로운 장을 열겠다"고 밝혔다. 장인수 이노룰스 대표는 "제조업은 AI를 통한 업무 자동화 효과가 가장 극대화될 수 있는 분야"라며 "PTC코리아와 협력해 제조 현장의 복잡한 정책 기반 의사결정을 AI가 자동화하고 이를 통해 고객사들이 생산성 향상과 비용 절감이라는 실질적 성과를 거둘 수 있도록 최선을 다하겠다"고 말했다.

2026.01.26 16:33한정호 기자

AI 정책 드라이브 효과…지난해 외국인직접투자 360.5억달러로 역대 최대

새 정부의 인공지능(AI) 정책 드라이브와 함게 경주 APEC 정상회의를 계기로 한 투자유치 활동이 주효해 지난해 외국인직접투자(FDI)가 전년보다 4.3% 증가한 360억5천만 달러로 역대 최대 실적을 기록했다. 투자금 도착도 전년보다 16.3% 증가한 179억5천만 달러로 역대 3위를 기록했다. 남명우 산업통상부 투자정책관 전담직무대리는 7일 “이같은 실적은 글로벌 FDI 축소 추세에도 새 정부 출범 이후 우리 경제와 산업에 대한 신뢰가 회복되고 불확실성이 해소되면서 전반적인 투자심리가 되살아났기 때문”이라고 설명했다. 남 직무대리는 이어 “2025년 APEC 정상회의를 계기로 적극적으로 펼친 투자유치 활동이 주요하게 작용한 것으로 판단된다”고 덧붙였다. 유형별로는 공장이나 사업장을 설립해 직접 운영하기 위한 그린필드형 투자신고가 전년 대비 7.1% 증가하며, 역대 1위 규모인 285억9천만 달러를 기록했다. 기업 지분 인수합병을 위한 M&A형 투자신고는 5.1% 감소한 74억6천만 달러에 그쳤다. 업종별로는 제조업 투자신고 금액이 전년 보다 8.8% 증가한 157억7천만 달러를, 서비스업 투자신고 금액은 6.8% 증가한 190억5천만 달러로 집계됐다. 제조업 투자신고의 경우 화공·금속가공·운송용 기계업종 등을 중심으로 증가했다. 첨단산업에 사용되는 핵심 소재와 관련한 투자가 증가했다. 산업부는 외투기업들이 대외 불확실성에 대응하기 위해 공급망을 강화하기 위한 노력으로 분석했다. 서비스업 투자신고는 유통·정보통신업종 등을 중심으로 증가하고, 금융·보험, 운수·창고업종에서 감소했다. 산업부 측은 AI 데이터센터와 온라인 플랫폼 투자가 두드러지게 증가하면서 유통·정보통신업종 투자신고가 늘어났다고 설명했다. 국가별로는 미국과 EU 투자신고가 증가한 반면에 일본·중국 투자신고는 감소했다. 특히 미국 투자신고는 AI 인프라 소프트웨어 관련 투자와 반도체·배터리 등 첨단산업 관련 투자가 지속 유입되며 86.6% 증가한 97억7천만 달러를 기록했다. EU 투자는 화공과 유통업을 중심으로 유입되며, 35.7% 증가한 69억2천만 달러로 나타났다. 중국 투자는 38% 감소한 35억9천만 달러, 일본 투자도 28.1% 감소한 44억 달러를 기록했다. 남 직무대리는 “중국과 일본은 2024년 이미 많은 투자신고 이후에 투자 이행 단계에 접어들면서 2025년 투자가 줄어든 것”으로 해석했다. 자금별로는 신규투자가 6.8% 감소한 176억5천만 달러, 증액투자는 5.4% 증가한 146억6천만 달러를 기록했다. 장기차관은 37억4천만 달러로 전년 대비 117.7% 증가했다. 신규투자는 서비스업, 증액투자는 제조업을 중심으로 유입됐다. 산업부는 제조업 중심으로 증액투자가 증가한 것은 이미 한국에 진출한 외국인투자기업이 한국의 제조 펀더멘털을 좋게 평가하고 있다는 시그널로 해석했다. 산업부는 지난해 FDI 유치 최대 실적 달성 모멘텀을 이어가기 위해 올해도 지역 발전과 연계된 외국인투자 유치 인센티브를 확대하는 한편, 외국인투자기업에 대한 불합리한 규제를 적극 발굴해 개선할 계획이다.

2026.01.07 15:15주문정 기자

[AI는 지금] 한·중 '제조 AI' 협력 본격화되나…李 대통령 방중서 연대 부각

한·중 양국이 공통 경쟁력인 제조업을 바탕으로 실물 산업에 적용되는 인공지능(AI) 협력 모델을 모색하자는 연대 논의가 이재명 대통령의 중국 방문 공식 석상에서 제기됐다. 최재식 카이스트 교수 겸 국가 AI전략위원회 위원은 5일 중국 베이징에서 열린 '한중 비즈니스 포럼'에서 한·중 제조 AI 협력 발전 방향에 대해 발표했다. 그는 한국의 AI 3대 강국 비전을 공유하고 제조 AI 경쟁력을 강조했다. 특히 제조업과 AI의 결합이 양국 협력의 발판이 될 수 있다고 진단했다. 이번 포럼에서는 한국이 반도체·조선·자동차·로봇 등 제조 전반에서 축적한 산업 데이터와 공정 운영 경험을 보유하고 있다는 점이 부각됐다. 중국 역시 세계 최대 제조 인프라와 생산 현장을 기반으로 대규모 데이터 축적이 가능한 만큼, 양국이 제조 AI 분야에서 상호 보완적인 협력 구조를 구축할 가능성이 주목받았다. 특히 최 교수는 '한·중 제조 AI 파운데이션 모델' 공동 개발을 언급했다. 제조 공정, 설비 운영, 품질 검사 등 도메인 특화 데이터를 학습한 AI 모델을 공동으로 구축해 양국 기업이 활용할 수 있는 기반 모델로 발전시키자는 구상이다. 이는 글로벌 빅테크 중심의 초거대 범용 AI 모델 경쟁과는 다른 접근으로, 현실적인 양국 협력 방안으로 평가된다. 이같은 제조 AI 협력 논의는 최근 글로벌 기술 패권 경쟁의 무게중심이 피지컬 AI로 이동하는 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 물리 세계를 인식하고 판단해 실제로 움직이는 기술로, 로봇·자율주행·스마트 공장 등 실물 산업 전반으로 확산되고 있다. 최근 중국은 정부 주도의 로봇·자동화 정책을 통해 피지컬 AI를 대규모 제조 현장에 빠르게 적용하고 있다. 한국 역시 제조·모빌리티·로봇 산업을 기반으로 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스' 등 연합 형태의 피지컬 AI 전략을 추진 중이다. 양국 모두 실증 가능한 산업 현장을 강점으로 갖고 있다는 점에서 향후 협력 여지가 클 전망이다. 특히 제조 현장에서 축적되는 행동 데이터와 공정 데이터는 피지컬 AI 고도화의 핵심 자원으로 꼽힌다. 로봇과 AI가 실제 환경에서 어떻게 움직이는지를 학습하기 위해서는 대규모 실증 데이터가 필수적인데, 이 영역에서 한국과 중국은 공통의 경쟁력을 보유 중이다. 이재명 대통령은 포럼 기조연설에서 "한·중은 같은 바다를 향해 함께 항해하는 배와 같은 입장으로, 산업공급망 간 연계로 서로 발전에 도움을 주고 글로벌 경제를 선도해 왔다"며 "이제는 AI가 제조 서비스업 등 각 분야에서 협력의 폭을 넓히고 깊이를 더해줄 것"이라고 말했다.

2026.01.05 16:52한정호 기자

[신년사] 김정관 산업부 장관 "M.AX를 제조업 재도약 결정적 승부수로”

김정관 산업통상부 장관은 1일 “제조업 AI 대전환(M.AX)을 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼겠다”고 밝혔다. 김 장관은 신년사에서 “산업정책이라는 큰 틀 안에서 지역·AI·통상을 유기적으로 결합해 '강한 산업정책'을 구현하겠다”며 이같이 말했다. 김 장관은 “2026년 새해가 밝았지만 실물경제 여건은 녹록지 않고 산업 기초체력은 약해지고 있는 반면에 글로벌 제조업 경쟁은 더욱 치열해지고 있다”고 진단했다. 이어 “한미 관세협상을 마무리했지만 15% 상호관세는 여전히 수출에 큰 부담이고 글로벌 공급망 분절도 경제 안보를 계속 위협하고 있다”고 덧붙였다. 김 장관은 “지금까지 걸어온 우리 경제에 위기가 아닌 적은 없었고 우리는 그때마다 결국 길을 찾는 위기 극복의 역사를 써왔다”며 “지난해 뿌린 성장의 씨앗들을 올해 반드시 결실을 맺도록 하겠다”고 강조했다. 김 장관은 “2026년은 '속도'와 '실행'의 해가 될 것이며 그 선두에 산업통상부가 서겠다”고 말했다. 김 장관은 “1천300개가 넘는 기업·학계·연구소·AI 기관 등이 참여하는 'M.AX 얼라이언스'를 중심으로 '제조 인공지능 대전환(M.AX)을 본격 가동하고 석유화학·철강 등 공급과잉 업종은 정부가 선제적으로 구조개편의 원칙과 틀을 제시해 산업 스스로 재편을 추진할 수 있는 첫 단추도 꿰었다”고 전했다. 김 장관은 “지역 대표 산업을 성장거점으로 육성하고 M.AX를 제조업 재도약의 결정적인 승부수로 삼아 통상전쟁에서 흔들리지 않고 국익 사수를 넘어 국익을 학장해 나가겠다”고 강조했다.

2026.01.01 20:25주문정 기자

"기계장비 성능이 제조 AX 경쟁력의 핵심"

제조 AX의 경쟁력을 좌우하는 핵심요소는 '기계 장비의 본질적 성능'이라는 분석이 제기됐다. 한국기계연구원은 27일 제조업의 AI 전환과 주요국 정책·산업 구조를 종합 분석한 결과 제조 성능을 실제로 구현하는 '기계 장비의 본질적 성능'이 제조AI의 핵심 경쟁 요소라고 기계기술정책 보고서를 통해 언급했다. 이 보고서에 따르면 현재 AI 경쟁이 제조 혁신을 견인하고 있지만 추후 AI와 기계 기술이 상호 보완적으로 발전하는 '융합형 제조혁신'이 국가 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 강조했다. AI 제조 전환은 세계적 패러다임이다. 해외 시장보고서(MarketsandMarkets, 2025.8.)에 따르면 제조 AI 시장은 2025년 342억 달러, 2030년 1,550억 달러로 연평균증가율 35.3%로 급성장할 전망이다. 이에 따라 해외 기업들도 생산 자동화, 공정 지능화를 중심으로 기술 투자를 가속화하고 있다. 미국의 GE, 엔비디아, 팔란티어 등은 AI·클라우드·로봇을 통합한 자율제조 생태계 구축을 추진 중이다. 유럽 지멘스나 ABB, 보쉬 등은 'AI 팩토리' 전략과 인간-로봇 협업에 초점을 두고 제조AX를 추진한다. 또 일본 히타치나 옴론, 파눅은 (Fanuc, Omron, Hitachi 등은 로봇 중심의 지능형 생산라인 혁신을 추진 중이다. 중국 화웨이, 며 중국의 Huawei, Siasun, Foxconn 등은 정부의 'AI+제조' 전략과 대규모 공장 자동화, 기술 내재화가 주요 전략이다. 우리나라는 AI를 전면 적용하여 제조 공정의 자동화·지능화를 가속하는 'AI 팩토리' 정책을 추진 중이다. 삼성전자, 두산로보틱스, 한화로보틱스 등을 중심으로 AI·로봇·디지털트윈 융합형 스마트팩토리를 구축하고 있다. 정부출연연구기관으로는 한국기계연구원이 기계산업의 AX 대전환을 위해 디지털 트윈, 기계데이터플랫폼, 가상공학플랫폼 등 AI/DX 3축 체계 구축에 매진하고 있다. 그러나 AI만으로는 제조 경쟁력 확보가 어렵고 결국 AI의 능력이 현실화하는 것은 기계·장비이며 하드웨어인 기계의 본질적 성능과 소프트웨어인 AI의 최적화 성능이 상호작용한 곱셈적 결과가 최종적인 경쟁력을 결정한다는 것이 이 보고서 핵심이다. 우리나라 제조업은 반도체·자동차·이차전지 등 글로벌 리더십을 유지하고 있지만 핵심장비나 핵심부품은 해외의존도가 높아 공급망 리스크가 크다. 미래 제조업도 기계 기술의 자립 없이 AI 기술만으로는 지속가능한 경쟁력 확보가 어렵다. 현재의 AI 경쟁이 성숙단계로 진입할수록 기계의 본질적 성능 경쟁이 점차 부각될 것이며 이에 대비해 기계와 AI가 함께 진화하는 융합기술 기반을 조성하는 R&D 정책이 필요한 상황이다. 기계연 기계정책센터 이운규 책임연구원은 “현재는 AI 중심으로 제조업 경쟁이 치열하나 향후에는 기계 기술로 경쟁 구도의 변화가 있을 것"이라며 "AI 고도화와 함께 기계 기술 내재화를 위한 정책적 준비를 해야 할 시점”이라고 말했다.

2025.11.27 14:20박희범 기자

최수연 "네이버, 기술력으로 韓 AI 3대 강국 도약 기여"

“새로운 시대를 맞아 한국의 인공지능(AI)은 인프라에서 서비스로, 산업 전반으로 빠르게 확장되고 있다. 반도체·자동차·조선·방산으로 대표되는 한국의 제조업 경쟁력에 네이버의 AI 중심의 소프트웨어 혁신이 만날 때 대한민국 산업의 AI 혁신은 본격화될 것이다. 네이버만의 풀스택 AI 기술 역량을 바탕으로 한국의 AI 3대 강국 도약을 함께 하겠다” 최수연 네이버 대표는 6일 서울 코엑스에서 열린 팀네이버 통합 컨퍼런스 '단25'에서 이같이 말했다. 네이버가 주요 서비스를 중심으로 AI 에이전트를 전면에 도입하고, 반도체·자동차·조선 등 핵심 제조 산업의 AX 경쟁력을 높이는 등 서비스부터 기업 간 거래(B2B)까지 아우르는 두 축의 AI 전략 방향성을 공개한 것이다. 네이버는 주요 서비스에 AI를 접목한 그간의 경험과 기술력을 바탕으로, 쇼핑부터 검색, 광고 등 주요 서비스에 순차적으로 고도화된 에이전트를 본격 도입한다고 밝혔다. 내년 1분기에는 AI 쇼핑 서비스 '네이버플러스 스토어'에 쇼핑 에이전트가 출시될 예정이며, 2분기에는 통합검색이 AI 에이전트를 기반으로 진화한 'AI탭'을 선보일 계획이다. 최 대표는 “사용자는 어떤 검색어를 입력할지 고민하지 않고, '에이전트 N'과의 대화만으로 AI 에이전트가 사용자의 의도를 파악해 원하는 콘텐츠·상품·서비스로 연결하고 실제 행동까지 수행할 것” 이라고 설명했다. 이를 위해 네이버는 서비스 전반의 데이터와 기술 인프라를 하나로 통합한 에이전트 N을 새롭게 구축했다. 에이전트 N은 '온서비스 AI'를 통해 축적된 버티컬 AI 역량을 고도화해 사용자의 맥락을 이해하고 다음 행동을 예측·제안하며 실행까지 완결하는 구조로 설계됐다. 온서비스 AI를 에이전트 N으로 고도화하는 프로젝트를 이끌고 있는 김범준 최고운영책임자(COO)는 에이전트 N이 실제 서비스에 구현돼 구매와 결제까지 이어지는 사례에 대해 미리 공개했다. 김COO는 “다양한 유형의 메타데이터를 확보할 수 있는 자사만의 장점을 살려 쇼핑 에이전트의 경우 실제 구매자와 예약자만 남길 수 있는 리뷰, 판매자와 직접 연결된 재고 데이터 등 신뢰도 높은 데이터 인프라를 구축했으며, 이를 분석하는 기술적 검증 체계도 갖췄다”고 강조했다. 창작자와 비즈니스 파트너를 위한 AI 에이전트 생태계도 열린다. 네이버는 내년부터 순차적으로 비즈니스 통합 에이전트 '에이전트 N 포 비즈니스'를 공개할 예정이다. 이종민 광고 사업 부문장은 “네이버 비즈니스 에이전트는 쇼핑, 광고, 플레이스 등 모든 사업자들을 위한 AI 솔루션”이라며 “그동안 분산돼 있던 사업자 솔루션과 데이터를 하나의 비즈니스 허브로 통합해 사업자가 AI를 기반으로 비즈니스 환경을 분석하고, 현황을 손쉽게 진단, 개선하는데 도움을 줄 것”이라고 설명했다. 또한 네이버는 창작자들이 AI·XR 등 첨단 기술을 활용해 새로운 창작 실험을 이어갈 수 있도록 지원한다. 이재후 네이버앱 서비스 부문장은 “AI와 XR 기술을 통해 크리에이터들이 창작의 영역을 확장하고, 사용자는 초몰입·초실감의 콘텐츠를 경험할 수 있을 것”이라고 언급했다. 이를 위해 네이버는 게임, 음악, OTT 등 다양한 영역의 기업들과 지속적으로 협력을 확대할 예정이다. 뿐만 아니라 네이버는 국내 최대이자 최고 수준의 인프라를 목표로 AI 생태계 경쟁력을 위한 데이터센터와 컴퓨팅 투자를 공격적으로 확대한다. 내년까지 1조원 이상의 그래픽처리장치(GPU) 투자를 진행할 예정이며, 조만간 네이버 제2사옥 1784와 각 세종 데이터센터를 연결하는 '피지컬 AI'의 테스트베드가 본격 운영된다. 최 대표는 “앞으로 자사는 AI 시대에 가장 혁신적이지만 현실적인 파트너로서 기술이 사람과 사회에 더 가까이 닿을 수 있도록 모두를 위한 AI를 만들어 나가겠다”고 밝혔다.

2025.11.06 10:48박서린 기자

제조업 자율화 이끄는 '피지컬 AI'…포스코DX는 어떻게 쓰고 있을까?

포스코DX 윤일용 센터장이 차세대 인공지능(AI)으로 떠오른 '피지컬 AI'의 산업 현장 적용 사례를 소개했다. 그는 1일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 퓨처테크 컨퍼런스 무대에서 설비 관리부터 실제 장비 제어까지 업무 단계별로 구현된 피지컬 AI 솔루션을 발표하며 제조업 현장의 자율화 전략을 제시했다. 이번 컨퍼런스는 AI페스타 부대행사로 마련됐으며 국내외 주요 기업들이 산업별 AI 혁신 사례를 공유하는 자리로 꾸려졌다. 윤 센터장은 포스코DX가 AI를 바라보는 관점을 먼저 소개했다. 그는 "우리 회사는 정보기술(IT)과 운영기술(OT)을 융합하는 데 집중하고 있다"며 "공장 바닥까지 내려가는 전기·기계 제어 시스템과 AI가 결합해야 비로소 디지털 전환이 완성된다"고 말했다. 포스코DX에서 정의하는 '피지컬 AI'는 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어 현실 환경을 인식하고 스스로 판단하며, 제어 시스템을 통해 기계를 움직일 수 있는 AI다. 윤 센터장은 "우리는 이를 단순 자동화가 아닌 '로보타이제이션(Robotization)'이라고 부른다"며 "기존 레거시 설비를 마치 로봇처럼 만드는 것"이라고 설명했다. 이어서 그는 제조업 현장에서 AI가 진화하는 방향을 소개했다. 그동안 AI는 설비 고장을 예측하거나 품질을 관리하는 데 주로 쓰였지만 이제는 직접 장비를 제어하고 비정형 작업을 수행하는 단계로 넘어가고 있다는 것이다. 이를 위한 핵심 요소로 ▲센서 엔지니어링 ▲시스템 엔지니어링 ▲자율 판단 기술 세 가지를 꼽았다. 윤 센터장은 "센서는 AI의 눈과 같기 때문에 데이터를 제대로 수집하지 못하면 아무리 좋은 알고리즘을 만들어도 소용이 없다"며 "현실과 가까운 환경을 직접 실험하고 노이즈까지 반영해야만 성능을 보장할 수 있다"고 강조했다. 이어 "AI가 센서로 감지한 정보를 실제 설비 전체로 연결해야 하는 만큼 제어 시스템과 통합되지 않으면 현장 적용은 불가능하다"며 "크레인 같은 대형 장비도 어디서 들어 올리고 어디로 옮길지 전체 공정을 고려해 움직일 수 있어야 한다"고 시스템 엔지니어링의 중요성을 짚었다. 또 그는 "제조업에서는 언제든 돌발 상황이 발생한다"며 "AI는 이런 상황에서도 최적의 결정을 내릴 수 있어야 하고 이를 위해 강화학습과 시뮬레이션을 통해 예기치 못한 상황에도 대응할 수 있는 자율 판단 능력을 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 윤 센터장은 피지컬 AI가 이미 다양한 산업 현장에 적용되고 있다며 포스코DX에서 도입한 실제 사례를 소개했다. 먼저 물류 현장의 택배 분류 시스템을 예로 들었다. 그는 "겉으로 보기에는 단순히 상자를 인식해 세 갈래 라인으로 분류하는 작업처럼 보이지만 그 안에는 물품의 크기와 종류를 인식하고 최적의 이동 경로를 계산하며 속도와 간격까지 제어하는 복합적인 AI가 들어가 있다"며 "이는 피지컬 AI의 초기 단계로 인지와 제어가 결합된 사례"라고 설명했다. 철강업과 같은 대규모 산업에도 피지컬 AI가 점차 도입되고 있다. 포스코DX는 크레인 무인화 프로젝트를 진행 중이다. 윤 센터장은 "크레인을 단순히 원격으로 조종하는 수준을 넘어 어디서 들어 올려 어디로 옮길지 순서를 스스로 판단할 수 있는 단계를 개발 중"이라며 "이는 제어 시스템과 AI가 긴밀히 통합돼야 가능한 일"이라고 말했다. 하역기나 리프레임 같은 100m에 달하는 초대형 설비에서도 피지컬 AI는 활용된다. 공사와 설치에만 몇 년씩 걸리는 이들 장비를 보다 효율적으로 운용하기 위해 포스코DX는 시뮬레이터를 활용한다. 가상 공간에 설비를 구현한 뒤 AI 모델과 제어 시스템을 학습·검증하는 방식이다. 그는 "실제 현장에 적용할 때 발생할 문제를 시뮬레이션 단계에서 미리 검증할 수 있기 때문에 시행착오를 크게 줄일 수 있다"며 "초대형 설비일수록 이러한 병행 개발 방식이 필수적"이라고 강조했다. 이러한 사례를 바탕으로 이제 제조업에서도 AI가 점차 판단과 제어 단계로 확장되고 있다며 포스코DX가 지향하는 목표는 '인더스트리얼 에이전트(Industrial Agent)'라고 밝혔다. 윤일용 센터장은 "인더스트리얼 에이전트는 상황을 분석해 의사결정을 내리고 실제 기계와 설비를 움직이는 '판단·제어 AI'까지 통합한 개념으로 눈과 두뇌, 손을 모두 갖춘 제조업 특화 AI"라고 설명했다. 이어 "피지컬 AI는 전체 라인을 조망하고 어떤 순서로 움직여야 생산성이 높아지는지를 스스로 결정할 수 있어야 한다"며 "이것이 포스코DX에서 지향하는 궁극적인 목표라고 할 수 있다"고 포부를 밝혔다.

2025.10.01 12:12남혁우 기자

[기고] AI 시대, 디지털 스레드가 이끄는 데이터 기반 제조혁신

디지털 전환은 인공지능(AI)과 결합하며 산업 전반의 혁신을 가속화하고 있다. 단순히 디지털 업무 환경 구축이나 프로세스 자동화 단계를 넘어, 급변하는 환경을 실시간으로 인식하고 대안을 제시하는 단계로 확장되고 있다. 그리고 그 중심에는 데이터가 있다. 데이터가 없다면 복잡한 패턴을 파악하고 다양한 요소를 조합해 최선의 대안을 제시하거나, 의사결정과 예측을 지원하는 수준까지 혁신이 나아갈 수 없기 때문이다. 실제로 맥킨지(McKinsey) 연구에 따르면 방대한 데이터 가용성을 기반으로 하는 생성형 AI는 산업 전반에 걸쳐 연간 2조 6천억 달러에서 3조 4천억 달러에 달하는 경제적 가치를 창출할 것으로 전망된다. 이에 따라 많은 기업들이 데이터 혁신을 적극 추진하고 있지만, 데이터를 통해 대규모의 실질적 가치를 창출하는 데 성공한 사례는 극히 일부에 불과하다. 이처럼 데이터의 잠재적 가치와 실제 실현된 데이터 혁신 사이의 격차를 줄이기 위한 필수적인 과제는 무엇일까? 바로 데이터가 유기적으로 연결되는 흐름인 '디지털 스레드 (Digital Thread)'를 기반으로 데이터를 통합해 인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecyle)을 구현하는 것이다. 이를 통해 팀 간 협업 속도가 높아지고, 품질은 안정화되며, 규제 대응력도 강화된다. IDC의 최근 조사에 따르면 IT 업계 리더들의 81%가 디지털 전환의 가장 큰 장애물로 데이터 사일로를 꼽았으며 글로벌 제조사들은 디지털 스레드를 통해 개발 속도와 안정성을 동시에 확보하기 위해 움직이고 있다. AI의 접목은 이러한 변화를 한층 가속화한다. AI는 방대한 데이터를 분석하고 반복적인 업무를 자동화해 엔지니어가 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있게 한다. 예컨대 요구사항 관리, 테스트 데이터 분석, 규제 검증 같은 영역에서 AI는 생산성을 크게 높이고 오류 가능성을 줄인다. 실제로, PTC 내부 데이터에 따르면, ALM 솔루션에서의 비정형 데이터 AI 분석을 통해 요구사항 작성과 검증 작업에 소요되는 시간이 53% 이상 단축된 바 있다. 이는 단순한 효율 개선을 넘어, 제품 출시 시기를 앞당기고 비용 절감까지 이끌게 된다. PTC는 제조기업이 이러한 디지털 스레드를 구현할 수 있도록 컴퓨터 지원 설계(CAD), 앱수명주기관리(ALM), 제품수명주기관리(PLM) 등의 솔루션을 하나의 흐름으로 연결한다. 이를 통해 설계 데이터와 규제 요구사항을 일관성 있게 관리하고 AI 기반 분석으로 데이터 활용 수준을 한층 높인다. 특히 ALM은 복잡한 규제와 표준 변화 속에서 라이프사이클 전반의 요구사항을 통합 관리하며 PLM은 CAD와 ALM의 데이터를 연동해 최신 정보를 제조 계획에 반영해 변경 관리를 자동화해 전사적 협업을 효율적으로 이끌어낸다. PTC가 제조 혁신의 핵심으로 꼽는 인텔리전트 제품 라이프사이클이 바로 이런 전체적인 흐름을 의미한다. 현 정부는 제조업을 6대 전략 산업으로 지정하고 K 제조업 재도약 정책을 추진하는 등 그 어느 때보다 제조 혁신에 드라이브를 걸고 있다. 더불어 대규모 AI 투자 계획을 내놓으며 산업 전반의 디지털 전환과 혁신을 가속화하고 있다. 그러나 투자와 정책이 진정한 성과로 이어지려면, 무엇보다 데이터 통합과 디지털 스레드 실현이 선행되어야 한다. 더 나아가 디지털스레드 실현은 단순한 기술적인 과제를 넘어 조직 문화의 관점에서 접근해야 한다. IDC에 따르면, 제조업 경영진은 '제품 라이프사이클 전반의 데이터 접근성 개선'이 핵심 비즈니스 목표 달성에 중요한 영향을 미친다고 답했다. 따라서 기업은 솔루션 도입을 넘어, 조직 차원에서 데이터 통합과 협업 방식의 변화를 추진해야 한다. AI 제조 혁신의 시대, 모든 이해관계자가 동일한 최신 데이터를 공유하고, 이를 바탕으로 협업하며 인사이트를 도출할 때 비로소 진정한 혁신이 가능하다. 그 결과 기업은 규제와 품질 기준을 충족하는 동시에 개발 사이클을 단축하고, 시장 변화에도 민첩하게 대응할 수 있다. 결국 제조 혁신의 미래는 명확하다. 데이터 사일로를 극복하고, 디지털 스레드와 AI 인텔리전스를 실현한 기업만이 빠르게 변화하는 시장에서 민첩하게 대응하며 글로벌 경쟁력을 유지할 수 있다. 한국 제조업 역시 지금이 바로 그 전환의 기회다.

2025.09.24 17:01김도균 컬럼니스트

쿠팡, 제조 AX 얼라이언스 참여…"유통·물류 혁신 선도"

쿠팡이 국내 제조업의 인공지능 대전환(AX) 추진을 위해 정부가 분야별 AI선도기업과 전문가들로 구성한 민관합동 위원회에 참여한다. 쿠팡은 산업통상자원부가 10일 발족한 '제조업 AX(인공지능 전환) 얼라이언스'에 참여한다고 밝혔다. 이날 열린 출범식에는 김정관 산업부 장관과 박대준 쿠팡 대표, AI전문 기업, 대학·전문 연구기관 등이 참석했다. '제조 AX 얼라이언스'는 인공지능(AI) 팩토리·AI제조서비스·자율주행차·휴머노이드 등 업종별 10가지 얼라이언스로 구성된다. 각 업종별 얼라이언스에선 업종 대표 기업과 AI전문가, 학계가 머리를 맞대고 AI 대전환을 위한 규제 혁파 및 제도 개선 방안, 혁신 프로젝트 등을 논의한다. 쿠팡은 유통·물류 얼라이언스에서 정기적으로 활동하게 된다. 쿠팡은 이번 '제조 AX 얼라이언스'에 앞서 지난 4월 산업부가 발족한 '유통-AI 얼라이언스'에 참여해왔다. AI·로봇·자동화 등 최첨단 기술을 활용한 풀필먼트센터 업무 효율화 방안 등 유통·물류에 다양한 AI 기술을 접목한 사례를 공유해왔다. 쿠팡은 AI 기반의 최첨단 자동화와 로보틱스 기술 등을 풀필먼트 현장에 빠르게 도입하며 '미래형 물류'의 패러다임을 제시해왔다. 지난 2023년 문을 연 대구 풀필먼트센터와 지난해 준공한 광주첨단물류센터 등 주요 물류 인프라 시설에 무인 운반 로봇(AGV), 소팅 로봇(sorting bot), 디팔레타이징 로봇 같은 최첨단 AI기반 기술들을 확대 중이다. 쿠팡 관계자는 “산업부 등 유관 기관과 협력을 강화, 유통 물류 분야의 AI 대전환이 성공리에 추진될 수 있도록 최선의 노력을 기울이겠다”며 “앞으로 쿠팡은 테크 기반의 혁신 기업으로서 글로벌 시장과 경쟁할 수 있는 AI 기술기반의 물류 및 고객서비스 혁신에 속도를 내고 지역 중소상인과의 상생협력도 더욱 강화할 것”이라고 말했다.

2025.09.10 17:30김민아 기자

[주문정의 정책 사랑방] AX 시대, 산업과 에너지는 한 몸…국익위한 거버넌스 짜야

이재명 정부의 '뜨거운 감자'가 된 '기후에너지부' 신설 관련 결정이 초읽기에 들어갔다. 애초 지난 15일 '광복 80주년 국민 임명식' 이전에 대통령실과 국정기획위원회가 협의를 마치고 발표하는 분위기였다. 한일, 한미 정상회담이 코 앞으로 다가온 상황이었고 검찰·기획재정부 개편 문제도 무 자르듯 쉬운 일이 아닌 탓에 발표 시기가 늦춰졌다. 기후위기 대응과 에너지 전환, 산업 경쟁력 강화를 위해 내건 기후에너지부 신설 이슈도 이 대통령이 순방을 마치고 귀국하면 곧 마무리될 것으로 보인다. 그동안 기후에너지부 신설 관련해서는 산업통상자원부의 에너지 부문을 분리해 환경부에 통합하는 방안과 환경부의 기후 부문과 합해 신설 부처로 만드는 방안이 팽팽하게 맞서왔다. 지난 대선에서 이 대통령의 에너지 전환과 탄소중립 정책을 주도한 김성환 의원이 환경부 장관으로 취임하면서 산업부 에너지 부문을 환경부에 통합하는 안으로 기우는 듯싶었지만, 산업과 에너지의 긴밀한 인과관계와 에너지 업계의 거센 반발 등으로 결론에 이르지 못하는 상황이다. 최근에는 현 체제를 유지한 후 협력·조정을 강화하는 방안도 거론된다. 탄소중립은 온실가스 감축과 함께 저탄소 고성장이 궁극적인 목표다. 수소환원제철이나 나프타 열분해공정 개선 등 신기술을 확보해 탄소 다배출 업종을 전환하고 재생에너지 등 탄소중립 산업을 신성장동력으로 육성해야 하는 시점이다. 개발 제한이나 인허가 등 규제 업무에 특화한 환경부가 기후 거버넌스를 지속해서 주도하면 저탄소 경제성장을 위한 산업·지역 정책적 접근이 현실적으로 어렵다. 실제로 에너지를 생산하는 에너지 업계는 에너지와 환경 통합을 우려하는 목소리가 높다. 반드시 해야 할 조직개편이라면 에너지 공급자와 수요자, 특히 에너지를 만드는 현장 목소리에 귀 기울여야 한다. 우리나라는 제조업 비중이 GDP의 25%를 넘을 뿐 아니라 수출주도 경제라는 특성이 강하다. 반도체·자동차·석유화학·철강 등 주력산업이 모두 에너지 집약적이라는 점도 현실이다. 더욱이 지금은 인공지능(AI)이 주도하는 AI전환(AX) 시대다. 대용량 데이터센터·초고성능 컴퓨팅·최첨단 제조 등이 폭발적인 전력 수요를 유발한다. 성공적인 AX를 위해서는 안정적이고 친환경적 에너지 공급 체계가 필수다. 에너지 정책이 환경 규제에 머무르면 안 되고 AX 시대 산업 경쟁력을 실질적으로 뒷받침하는 방향으로 설계돼야 한다는 뜻이다. 조직개편이 곧바로 화학적 융합으로 이어지는 것도 아니다. 부처를 새로 만들고 기능을 재배치하는 과정은 사과나무를 옮겨 심는 것보다 어려운 과정이다. 좋은 사과나무도 한 번 옮겨 심으면 뿌리가 새 환경에 적응하고 열매를 맺기까지 3년이라는 시간이 필요하다. 1993년 동력자원부와 상공부가 결합하고 10년이 지난 참여정부 시절에도 화학적 결합이 되지 않아 곳곳에서 불협화음을 낸다는 지적이 있었다. 정책 조직이 화학적 결합을 이루기까지는 인내와 세심한 관리가 요구되는 이유다. 국민 삶과 산업 현장에서 가장 중요한 것은 조직 이름이 아니라 산업과 에너지, 기후 정책이 얼마나 긴밀히 융합하고 협력하느냐다. OECD 38개국 중 15개국이 기후·환경·에너지 조직이기 때문에 우리도 이에 따라야 한다는 단순한 논리는 위험하다. OECD 회원국 가운데 우리와 유사한 GDP와 제조업 비중을 가진 국가를 보면 기후 거버넌스는 다양하다. 제조업과 수출로 먹고사는 우리 현실에 맞게 거버넌스를 설정해야 한다. AX 시대가 요구하는 강력한 에너지 정책을 뒷받침할 수 있는 조직체계 정비가 국익을 좌우하기 때문이다.

2025.08.27 11:45주문정 기자

[AI 리더스] 마키나락스 "AI에 직업 교육 시킨다"…'전문가 AI'로 제조업·국방 정조준

"실리콘밸리 프론티어 스타트업의 인공지능(AI)이 스탠퍼드 4학년생 수준의 지적 능력을 갖췄다고들 합니다. 그런데 기업이 현장에서 필요로 하는 것은 똑똑한 대학생이 아니라 수년간의 시행착오를 거친 '전문가'입니다." 윤성호 마키나락스 대표는 최근 기자와의 인터뷰에서 이같이 말하며 범용 AI가 생태계의 앞단을 만들 때 회사가 AI에게 '직업 교육'을 시키는 뒷단에 집중하고 있다고 밝혔다. 17일 업계에 따르면 생성형 AI의 발전에도 불구하고 실제 산업 현장에서의 가치 증명은 여전한 과제로 꼽힌다. 이런 환경 속에서 마키나락스는 '챗GPT'와 같은 범용 모델과는 다른 노선을 택했다. 지난 2017년 창업한 이 회사는 반도체, 자동차 등 고도로 복잡한 제조 현장에서 실질적인 성과를 내는 '돈 버는 AI'를 구현하는 데 집중하며 입지를 다져 왔다. 핵심은 산업 현장에 곧바로 투입될 수 있는 '전문가 AI'다. 마키나락스는 이 접근법을 통해 제조업에서 신뢰를 쌓았고 이를 바탕으로 최근에는 국방 분야까지 사업 영역을 확장하며 실질적인 가치를 만들어내는 데 주력하고 있다. '레퍼런스'와 '현장 설계'로 신뢰 구축…까다로운 제조업의 문을 열다 마키나락스의 시작은 제조업, 그중에서도 가장 보수적이고 까다롭기로 소문난 대기업 현장이었다. 윤 대표에 따르면 제조업은 혁신을 원하면서도 생산 라인이 멈출 경우 공장장까지 책임져야 하는 구조적 문제 때문에 안정성을 해치는 리스크를 극도로 경계하는 보수적인 시장이다. 이런 환경에서 신뢰를 얻는 유일한 방법은 증명된 성공 사례인 '레퍼런스'뿐이었다. 이에 마키나락스는 '전문가 AI'라는 방향성 아래 수년간 꾸준히 레퍼런스를 쌓았다. 초기에는 설비 가동 최적화나 제품 불량 예측 등 생산 관리 영역에 집중했지만 점차 범위를 넓혀 설비 운전을 자동화하고 최근에는 타이어 디자인, 중공업 도면 검토 등 연구개발(R&D) 영역까지 기술을 확장했다. 윤 대표는 "요즘 가장 수요가 많은 분야 중 하나가 설계 도면 검토"라며 "도면이 개정될 때마다 변경점을 추적하거나 1만 개에 달하는 중요 요소(IO List)를 추출하는 작업은 고도의 전문성이 필요하면서도 엔지니어 5명이 5주간 매달려야 하는 극심한 노동집약적 업무"라고 짚었다. 이러한 분야의 자동화는 기존의 룰 기반 시스템과 달리 마키나락스의 AI 에이전트가 문맥을 이해하기에 가능한 일이라고 그는 덧붙였다. 물론 과정이 순탄했던 것만은 아니다. 사업 초기였던 2010년대 후반에는 AI 기술 자체에 대한 불신이 커 사업 내용보다 기술 원리 설명에 절반 이상의 시간을 쏟아야 했다. '챗GPT' 이후 AI에 대한 인식이 전반적으로 개선됐지만 이제는 고도화된 기술을 현장에 녹여내는 것이 새로운 허들로 작용하고 있다. 윤 대표는 "고객사의 깊은 도메인 지식과 저희 AI 기술을 긴밀히 융합하는 과정이 무엇보다 중요하다"며 "AI 성능이 아무리 좋아도 기존 업무 방식을 완전히 뒤바꾸면 현장에서 외면받기에 현장에 안착시키는 '설계'의 중요성이 그 어느 때보다 크다"고 강조했다. '500억 기계'에 뇌 탑재…피지컬 AI로 '부드러운 특이점' 앞당길 것 윤성호 대표는 샘 알트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 언급한 '젠틀 싱귤래리티(Gentle Singularity)'의 시대가 올 것이라며 그 비전을 제조업 너머로 확장하고 있다. 그 핵심은 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'의 구현이다. 윤 대표는 "사람들은 피지컬 AI라고 하면 휴머노이드를 떠올리지만 우리는 이미 전 세계 산업 현장에 있는 500억 개의 로봇을 지능화하는 것에 집중한다"며 "여기서 훨씬 더 드라마틱한 생산성 증대가 일어날 것"이라고 예측했다. 일론 머스크의 '옵티머스'와 같이 사람처럼 행동하는 범용 로봇과 달리 마키나락스는 밀리미터(mm) 단위의 정밀 용접이 가능한 특화 로봇에 '뇌'를 달아 '전문가'로 만드는 일에 집중한다는 설명이다. 이러한 특화 접근은 실제 기술 개발에서도 드러난다. 회사는 최근 산업용 로봇에 시각과 추론 능력을 부여해 스스로 작업을 판단하게 하는 기술검증(PoC)을 진행하는 등 구체적인 성과를 내고 있다. 이는 '챗GPT'에게 타이어 디자인을 시키면 그럴듯해 보이는 이미지는 만들 수 있지만 실제 상용화 가능한 '커머셜 레디(Commerical-ready)' 수준의 디테일은 구현하지 못하는 것과 궤를 같이한다. 결국 진짜 가치는 현장의 특수성을 이해하는 '전문성'에서 나온다는 것이다. 윤 대표는 장기적인 목표에 대해 "결국 기업들이 자체적으로 AI 에이전트를 손쉽게 만들어 쓰는 시대가 올 것"이라며 "우리는 기업들이 플랫폼 위에서 수천, 수만 개의 전문가 에이전트를 만들 수 있도록 그 기반을 고도화하는 작업을 하고 있다"고 밝혔다. 국방부터 일본까지…'실질적 가치'로 영토 넓힌다 윤 대표는 제조업에서 다진 내실을 바탕으로 국방 분야로의 확장을 다음 목표로 꼽았다. 그는 특히 국방 분야가 설비에 해당하는 '무기 체계'를 다룬다는 점, 병력 감소 문제에 직면했다는 점, 고도의 보안이 요구된다는 점에서 제조업과 시너지가 매우 크다고 설명했다. 그가 그리는 청사진은 'AI 시대의 팔란티어'다. 윤 대표는 "팔란티어가 빅데이터 시대의 플랫폼 기업이듯 우리는 AI 시대에 그와 같은 성공 모델이 되고자 한다"고 말했다. 이어 "위급 상황 발생 시 지휘관의 '지휘 결심'을 보조하는 AI 플랫폼을 공급하는 것을 목표로 한다"고 밝혔다. 이러한 비전은 단순한 구상에 그치지 않고 구체적인 행보로 이어지고 있다. 실제로 마키나락스는 최근 해군 1함대사령부의 초청을 받아 윤 대표가 직접 강원도 동해시에 찾아가 사령부 내에서 특강을 진행했다. 이날 행사에는 해군 주요 지휘관 및 실무진 100여 명이 참석했으며 마키나락스는 제조 현장에서 검증된 기술을 바탕으로 국방 환경의 특수성을 고려한 AI 전략을 제시했다. 특히 데이터 부족, 폐쇄망 운용 등 군이 겪는 구조적 한계에 대한 해결 방안을 공유해 큰 호응을 얻었고 강연 후에는 실질적인 과제 연계를 위한 후속 논의까지 시작됐다. 해외 시장, 특히 일본을 향한 공략도 구체화되고 있다. 윤 대표는 일본 시장의 잠재력과 기회에 대해 설명하며 재작년부터 공격적인 진출을 준비해왔다고 밝혔다. 그는 "일본은 제조업 규모가 한국의 3~4배에 달하지만 디지털 전환 속도는 우리보다 앞서 있지 않다"면서 "내수 중심 문화로 인해 오히려 스타트업에게 사업적 기회가 많다고 판단했다"고 말했다. 최근 일본 AI 엑스포에서 겪은 일화는 이러한 전략이 통하고 있음을 보여준다. 현지 최고 권위자인 마츠오 유타카 교수 바로 다음이라는 부담스러운 순서에 배정됐지만 '겁 없는 외국계 AI 회사'로 주목받으며 구석에 있던 부스가 인산인해를 이뤘다. 행사 참관객의 70% 이상이 제조업 관계자였던 만큼 이들의 높은 관심은 실질적인 사업 기회로 이어지고 있다. 이 모든 도전을 가능하게 하는 힘은 결국 75% 이상이 엔지니어로 구성된 '팀'에서 나온다. 2000년생 신입사원부터 1960년대생 베테랑이 한 팀에서 일하는 마키나락스에는 세대를 아우르는 다이나믹스가 존재한다. 윤 대표는 "회사 전체에 'AI로 진짜 성공 사례를 만들어야 한다'는 강한 집념이 깔렸다"며 "단순히 기술 자체를 위한 기술이 아니라 사용자가 체감하는 '리얼 임팩트'를 만드는 데 모두가 집착에 가까운 열정을 가지고 있다"고 강조했다.

2025.07.17 10:54조이환 기자

문신학 산업 차관 "제조업 AI 전환(AX), 관계부처 긴밀히 협조해야 가능"

문신학 산업통상자원부 제1차관은 16일 “제조업 AI 전환은 한 부처만이 주도해서 할 수 있는 것이 아니라 관계 부처 간 긴밀히 협조할 때 가능하다”고 밝혔다. 문 차관은 이날 제조업 AI 전환(AX) 방안 논의를 위한 관계 부처 합동회의에서 “AI 기술이 연구 현장과 데이터센터와 더불어 우리 기업의 제조·생산 현장까지 스며들 때 AI 강국이 완성될 것”이라며 “제조업 AX 확산을 위한 정책적 노력을 결집하여 글로벌 AI 3대 강국 달성을 위해 달려가겠다”고 말했다. 이날 회의는 AI를 제조·생산 현장에 접목해 실질적인 부가가치를 창출하고 AI 수요를 대대적으로 확산함으로써, '글로벌 AI 3대 강국' 달성을 가속할 필요가 있다는 공감대 속에서 마련됐다. 산업부는 제조업 AX에 대한 관계 부처 간 협력을 촉진하기 위해 부내에 '제조AI 확산 TF'를 발족하고 과장급 AI 전문가 3명(신용민(TF팀장, 전기전자제어전공), 송영진(TF부팀장, 컴퓨터공학전공), 권순목(TF부팀장, 전기전자제어전공))을 전격 배치할 계획이다. 산업부는 제조AI 확산 TF가 AI 전문성을 기반으로 현장에서 통하는 실질적인 정책을 관계 부처와 함께 설계함으로써 대한민국 제조업에 AX를 대대적으로 확산하는 역할을 할 것으로 기대했다.

2025.07.16 16:23주문정 기자

문신학 산업부 차관 "기후·에너지, 산업·통상과 정책적으로 긴밀히 연결돼야”

문신학 산업통상자원부 제1차관은 11일 “기후·에너지 정책은 산업·통상과 정책적으로 연결돼야 하고, 될 수밖에 없다”고 밝혔다. 문 차관은 이날 취임식에서 “기후·에너지 문제는 시급히 추진, 해결해야 할 가장 중요한 사안 가운데 하나이며 에너지를 새로운 먹거리 산업으로 육성한다는 차원에서 공약에도 포함돼 있다”며 이같이 말했다. 문 차관은 “기후에너지부 신설과 관련해 산업부 식구들 관심이 크다는 것을 알고 있다”며 “향후 국정기획위원회와 협의를 통해 구체화할 것”이라고 말했다. 이어 “기후에너지부가 어떤 식으로 만들어진다 하더라도 기후 에너지 정책이 우리 산업 또는 통상 부분과 연결되지 않고 홀로만 있는 그런 정책은 없다”며 “어떤 식으로든 산업부와 새로 생기는 기후에너지부가 협력하면서 정책을 수립·이행하고 당연히 그렇게 될 것이고 그래야 한다”고 강조했다. 문 차관은 또 “기후·에너지 정책과 산업·통상이 정책적으로 긴밀하게 연결될 수밖에 없다는 점을 염두에 두고 국정기획위원회, 장관과 긴밀히 협의할 것”이라며 “절대 우왕좌왕하고 불안해할 사안이 아니다”고 강조했다. 문 차관은 “제가 산업부 1차관으로 복귀한 것은 경제·산업과 필수 불가결한 에너지 공약과 정책을 확실히 이행해야 한다는 것을 의미한다”고 말했다. 문 차관은 “새 정부의 핵심 비전은 '성장'”이라며 “대한민국의 미래를 위해 산업부가 대통령에게 가장 큰 힘이 돼야 하고 책임지고 성과를 내야 한다”고 강조했다. 경쟁국의 파괴적인 산업정책에 대응할 수 있는 공격적이고 창의적인 산업정책을 펼쳐나가야 한다는 각오를 다졌다. 문 차관은 “산업 AI 확산 등 산업 체질을 개선해 제조업 생산성을 높이고 미래 먹거리를 발굴해 나가야 한다”고 덧붙였다. 문 차관은 이어 “대통령이 후보 시절, 성실하고 열심히 일하는 공무원들이 다치는 일이 없어야 한다는 점을 여러 차례 강조했다”며 “일하는 과정에서 최선을 다하는 동료 직원이 다치는 일이 없게 하겠다”고 강조했다. 문 차관은 문재인 정부 시절 탈원전을 주도했다는 혐의로 구속·기소돼 1심에서 유죄를 받고 지난해 최종적으로 대법원 무죄를 받아 복직했다가 퇴직했다가 1차관으로 복귀했다.

2025.06.11 16:33주문정 기자

[현장] SAP "유럽, 데이터 공유로 제조DX 활발…한국도 발맞춰야"

"유럽은 제조업 디지털 전환(DX)을 위해 기업 간 데이터를 개방형으로 구축하고 있습니다. 한국도 제조업 지속 가능성과 효율성을 높이려면 이런 글로벌 트렌드에 빠르게 발맞춰야 합니다." SAP코리아 정대영 부사장은 16일 서울 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 '한국최고정보책임자(CIO)포럼'에서 국내 제조DX를 위한 방안을 이같이 강조했다. 정 부사장은 최근 독일 하노버에서 열린 '하노버 메세 2025'에서 해외 기업들의 제조DX 수준이 높아진 점을 재차 확인했다고 언급했다. 특히 독일 정부가 추진 중인 '메뉴팩쳐링-X(MX)' 이니셔티브 중요성을 실감했다고 강조했다. 메뉴팩쳐링-X는 2023년 독일 정부 자금 지원을 바탕으로 글로벌 제조사들이 협력해 개방형 데이터 생태계를 구축하는 프로젝트다. 기업이 데이터 공유를 통해 생산 공급망 효율성과 지속 가능성을 높이는 것이 주요 목표다. 참여 기업은 협력을 통해 공통 문제를 해결하고 관련 데이터 보호까지 동시에 실현할 수 있다. 현재 MX는 2023년 10월 자동차 산업에 해당하는 카테나(Catena)-X 프로젝트부터 시작했다. 향후 산업용 기계, 반도체, 항공, 화학 등 다양한 분야로 프로젝트를 확산할 방침이다. 또 중소기업 참여 확대와 산업 간 상호운영성 보장을 위한 이니셔티브도 동시에 추진 중이다. 정 부사장은 "카테나-X는 데이터를 중앙에 집중하지 않고 표준화된 방식으로 안전하고 간편하게 공유할 수 있는 개방형 생태계를 제공한다"며 "현재 자동차 산업 내에서 협력적 데이터 생태계 구축이 본격적으로 확산하고 있는 상황"이라고 설명했다. 정 부사장은 독일의 카테나-X 추진 배경에 대해서도 설명했다. 그는 "코로나19 팬데믹 후 자동차 산업의 공급망 취약성이 드러났다"며 "이후 자동차 기업 간 데이터 협력이 본격된 것"이라고 말했다. 이어 "아무리 규모가 큰 기업이라도 공급망 문제를 혼자 해결할 수 없다"며 "가치 사슬 내 다양한 계층 간 협업이 필수적"이라고 덧붙였다. 정 부사장은 한국에도 제조DX를 돕는 개방형 데이터 생태계 구축이 시급하다고 주장했다. 그는 "국내 제조업 지속 가능성과 효율성 높이기 위해선 국내 기업도 글로벌 변화에 발맞춰야 한다"며 "카테나-X에 적극 참여하거나 국내에 별도 조직을 만드는 등 다각적 노력이 절실하다"고 강조했다.

2025.04.16 10:41김미정 기자

"日 제조업, 韓 AI에 문 열었다"…마키나락스, 도쿄 진출로 새 시장 '개척'

마키나락스가 일본에서 산업용 인공지능(AI) 솔루션 시장 공략에 나섰다. 최근 국내에서도 제조업이 AI 도입에 가장 유리한 산업으로 주목받는 가운데 기술력을 앞세워 일본 제조업의 디지털 전환을 가속하는 행보다. 마키나락스는 지난 14일 일본 도쿄 토라노몬 소재 CIC 도쿄에서 일본 사무소 개소식을 열고 본격적인 현지 사업 확대에 돌입했다고 15일 밝혔다. 행사에는 도쿄도청, 키라보시은행 등 관계기관과 함께 히타치, KDDI, 후지코시, 모벤시스 등 일본 주요 제조사 인사들이 참석했다. 이번 개소는 도쿄도의 지원 아래 진행됐으며 일본 법인은 액센추어와 IBM을 거친 허영신 사업개발총괄이사가 법인장을 겸임한다. 마키나락스는 자체 개발한 AI 플랫폼 '런웨이'를 통해 일본 제조업에 특화된 솔루션을 신속히 공급할 계획이다. '런웨이'는 이상탐지, 공정 최적화, 머신비전, 산업용 거대언어모델(LLM) 등 복합 기능을 갖춘 산업용 AI 플랫폼이다. 5천 개 이상의 산업 특화 AI 모델 상용화 경험을 보유한 마키나락스는 글로벌 제조사의 공장 환경에 최적화된 기술 제공에 강점을 지닌다. 일본 정부는 최근 AI 산업을 국가 전략 산업으로 격상하고 글로벌 AI 기업 유치를 위한 보조금 정책을 확대하고 있다. 도요타와 일본전신전화(NTT)는 지난해 AI 소프트웨어 분야에 5천억 엔(한화 약 5조원)을 투자하겠다고 밝혔고 히타치는 AI와 산업용 소프트웨어 투자 확대를 통해 기업가치가 2년 만에 1천억 달러(한화 약 140조원)를 돌파했다. 마키나락스는 올해 약 3천195억 엔(한화 약 3조1천950억원) 규모로 성장할 것으로 예상되는 일본 기업 맞춤형 생성형 AI 시장을 집중 타깃으로 삼고 있다. 한국 제조 현장에서 이미 검증된 정보 검색, 프로그래머블 로직 컨트롤(PLC) 코드 분석·생성, 인쇄회로기판(PCB) 설계 자동화 등의 솔루션을 일본 공장 환경에 맞춰 제공한다는 전략이다. 지난 2017년 설립된 마키나락스는 현재 대한민국 서울, 미국 실리콘밸리, 일본 도쿄에 사무소를 두고 있으며 구성원의 약 75%가 AI 및 소프트웨어 엔지니어다. 삼성, LG, SK, 포스코, 한화, 현대 등 주요 대기업이 고객이자 전략적 투자자로 참여하고 있으며 누적 투자 유치액은 500억원 규모다. 윤성호 마키나락스 대표는 "일본 제조기업들은 AI 기술 자체보다는 이를 신속히 맞춤형 솔루션으로 구현할 수 있는 플랫폼에 주목하고 있다"며 "복합 AI 기반 산업 특화 기술로 일본 제조업의 AI 전환을 가속하며 대체불가한 파트너로 자리매김할 것"이라고 밝혔다.

2025.04.15 10:59조이환 기자

제조AI, 생산성 돕지만 사용자 전문성·보안 우려

인공지능(AI)이 제조업 생산성을 극대화할 것으로 기대되지만 전문성 부족과 보안 우려가 여전히 장애물이라는 보고서 결과가 나왔다. 9일 팀뷰어가 발표한 '제조업 AI 기회 보고서'에 따르면 설문조사에 참여한 제조업 리더 71%가 이같이 전망한 것으로 전해졌다. 이들은 AI 도입 가속화로 인해 100년 만에 최대 규모의 제조업 생산성 혁신이 일어날 것으 예측했다. 보고서는 제조업 리더 중 78%가 주 1회 이상 AI를 활용한다고 밝혔다. 이는 전년보다 32%포인트 증가한 수치다. 응답자 72%는 AI 활용이 이미 성숙 단계에 접어들었다고 봤다. 반면 자신을 전문가로 인식하는 비율은 28%에 그쳤다. 현장에서는 고객 지원 자동화와 데이터 분석, 공급망 최적화에 AI를 주로 활용하고 있으며 예측과 의사결정 등 고도화된 적용 사례도 점차 늘고 있다는 결과도 나왔다. 응답자 77%는 AI가 효율성 향상에 핵심적이라고 평가했다. 78%는 전략적 의사결정 집중에 도움이 됐다고 답했다. 보고서는 AI가 제품 품질 개선과 결함 감소를 돕는다고 분석했다. 제조업 내 AI 효과는 33%로 전체 산업 평균인 20%를 크게 웃돌았다. 데이터 분석력과 기술 습득 능력 향상, 경력 성장 가능성까지 직원 개인의 역량 강화로도 이어졌다. 제조업체 71%는 AI가 2025년 수익을 증가시킬 것으로 예상했다. 성장률은 최대 188%에 이를 것으로 전망됐다. 응답자 96%는 AI 관련 리스크를 줄이기 위해 추가 교육이 필요하다고 답했고 74%는 교육 프로그램을 계획하고 있었다. 다만 도입 과정에는 장애물도 많았다. 가장 큰 문제는 데이터 보안으로 76%가 위험을 우려했고 이는 전체 산업 평균보다 높은 수치다. 이 외에도 AI 교육 부족과 높은 구현 비용, 재정 지원 부족이 주요 걸림돌로 지목됐다. 보고서는 AI 확대를 위해 목표 중심 교육과 전략적 재무 계획, 장기 가치에 대한 커뮤니케이션이 필요하다고 강조했다. 응답자 68%는 최고 AI 책임자 임명을 고려하고 있다고 답해 책임 있는 AI 전략 수립의 필요성도 드러났다. 팀뷰어 메이 덴트 최고 제품 및 기술 책임자는 "우리는 아직 AI의 잠재력 중 일부만 확인했을 뿐"이라며 "협업과 교육 책임 있는 도입을 통해 제조업에서 더 큰 혁신을 이끌 수 있다"고 밝혔다.

2025.04.09 15:19김미정 기자

심플랫폼, IPO 공모가 '최상단' 확정…AIoT 강자로 자리 잡을까

심플랫폼이 투자자들의 높은 관심을 받으며 기업공개(IPO) 수요예측을 마쳤다. 인공지능 사물인터넷(AIoT) 시장에서의 경쟁력을 인정받은 결과다. 심플랫폼은 기관 투자자 대상 수요예측에서 1천213.84대 1의 경쟁률을 기록하며 공모가를 1만5천원으로 결정했다고 10일 발표했다. 이는 공모가 밴드인 1만3천~1만5천원 중 최상단으로, 이번 수요예측에 참가한 국내외 2천135개 기관 중 99%가 최상단 이상의 가격을 제시한 결과다. 심플랫폼은 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)를 결합한 AIoT 기술을 기반으로 산업 데이터를 수집, 분석, 활용하는 기업이다. 하나의 제품으로 산업 현장의 모든 데이터를 통합 관리할 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 공급망 안정성과 기술력을 인정받아 기관 투자자들의 관심을 받았다. 이는 AIoT 시장이 빠르게 성장하는 가운데 업계의 높은 기대감을 반영한 결과다. 글로벌 시장조사기관 포츈 비즈니스 인사이트에 따르면 지난 2022년 279억2천만 달러(한화 약 40조4천560억원)이었던 시장 규모는 단 1년만에 356억5천만 달러(한화 약 51조6천568억원)로 확대됐다. 오는 2030년까지는 2천538억6천만 달러(한화 약 367조8천431억원) 규모에 이를 것으로 전망된다. 심플랫폼은 오는 11일부터 이틀간 일반청약을 진행한 후 이달 21일 코스닥 시장에 상장할 예정이다. 이번 IPO를 통해 조달한 자금은 연구개발(R&D) 투자 확대, AIoT 기술 고도화, 시장 확장에 투입할 계획이다. 신규 고객사 확보에도 적극 나서 산업 전반의 디지털 혁신을 선도한다는 전략이다. 강태신 심플랫폼 대표는 "IPO를 통해 우리 AIoT 기술력이 시장에서 다시 한 번 인정받았다"며 "산업 현장의 디지털 혁신을 이끌며 경쟁력을 갖춘 기업으로 성장하겠다"고 말했다.

2025.03.10 16:48조이환 기자

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