AI 반도체와 AI 인프라, 산업 AI 솔루션을 한자리에 모은 전시가 산업 현장의 딥테크 적용 사례와 함께 펼쳐졌다. 마키나락스는 2026년 9월 3일 서울 웨스틴 조선 파르나스에서 산업 AI 컨퍼런스 'ATTENTION 2026'을 열고, 피지컬 AI 전략과 산업 현장 AI 적용 사례를 공유했다. 이날 행사는 오전 키노트와 오후 3개 트랙 15개 세션으로 구성됐으며, AI 반도체·AI 인프라·산업 AI 솔루션 전시가 병행됐다.
키노트와 3개 트랙, 딥테크 전시로 구성된 하루
오전 키노트에는 마키나락스, KAIST, 한국앤컴퍼니그룹, HD현대, 디바이스 인사이트가 나섰다. 오후에는 AI OS·산업 AI·국방 AI 3개 트랙에서 총 15개 세션이 진행됐다. 세션과 함께 전시 공간에서는 AI 반도체, AI 인프라, 산업 AI 솔루션이 소개돼 소프트웨어 전략과 하드웨어·인프라 기술이 나란히 제시됐다.
윤성호 마키나락스 대표는 키노트에서 “AI는 빠르게 발전하는데 왜 기업의 생산성은 기대만큼 바뀌지 않았을까”라는 질문을 던지며 발표를 시작했다. 미국 전미경제연구소(NBER) 조사에 따르면 최근 3년 동안 기업 경영진의 약 90%가 AI가 생산성에 측정 가능한 영향을 주지 못했다고 응답했다. 윤 대표는 맥도날드의 AI 드라이브스루 사례를 언급하며 “AI가 현장에서 동작하지 않았다”고 지적했고, “벤치마크 성능이 높다고 기업 생산성이 높아지는 것은 아닙니다. 정답은 간단합니다. 바로 현장입니다”라고 강조했다.
현장 검증이 관건, 롱테일 문제와 기업 AI 주권
윤 대표는 생성형 AI 이후 다음 단계로 '피지컬 AI'를 제시했다. 산업 현장은 AI 벤치마크가 다루지 않는 '롱테일' 문제가 많아 현장 데이터와 경험이 핵심 변수로 작용한다는 설명이다. 이와 함께 기업 데이터와 노하우를 AI와 연결해 자산화하는 '기업 AI 주권(Enterprise AI Sovereignty)' 개념도 제시됐다. 마키나락스는 AI 운영체제 '런웨이(Runway)'와 FDE(Forward Deployed Engineer) 조직을 통해 기업별 데이터-AI 연결 체계를 구축하고 있다고 밝혔다. AI가 반복적인 분석과 계산을 맡고 사람은 판단과 의사결정에 집중하는 방향으로 역할이 재편될 것이라는 전망도 함께 제시됐다.
타이어 생산부터 자율형 조선소까지, 제조 밸류체인 곳곳에 적용
김성진 한국앤컴퍼니그룹 전무(CDO·CIO)는 R&D·생산·물류·재무 데이터를 연결해 현업이 AI를 실제로 활용할 수 있는 환경을 구축한 사례를 발표했다. 타이어 패턴을 생성하는 AI와 수요예측 모델이 실제 생산과 물류 과정에 적용된 것이 대표적이다.
김영옥 HD현대 상무(CAIO)는 설계·생산·품질·안전 데이터를 AI에 연결한 'AI-Ready Data' 기반 전략을 소개했다. HD현대는 이를 바탕으로 공통 AI 플랫폼을 확장하고 있으며, 자율형 조선소 구축을 추진하고 있다고 밝혔다. 설계부터 생산·품질·안전까지 이어지는 조선 밸류체인 전 구간에 데이터 기반 AI를 연결하려는 시도로, 제조 현장의 딥테크 적용 범위가 개별 공정을 넘어 조선소 운영 전반으로 확장되고 있음을 보여준다.