[이코노믹리뷰 인터뷰]

"AI 기술이라는 건 손에 있을 때는 기술이지만 손을 벗어나면 누구에게도 필요 없는 기술이 된다. 이 손에 있는 기술을 다른 사람 손에 쥐여줄 수 있게 하는 게 바로 우리의 역할"

이훈 에이아이매틱스 대표는 6월 22일 본지와 만난 자리에서 거대 AI 모델을 중심으로 하는 빅테크와의 정면승부가 아니라 실제 산업 현장에서 곧바로 쓸 수 있는 AI를 만들어 매출로 연결하겠다는 포부를 밝혔다. 이를 바탕으로 공장 노동자와 병원 간호사까지 대체할 수 있는 피지컬 AI 기업으로 성장해야 살아남을 수 있다는 주장이다.

AI가 인류의 모든 것을 관장하는 시대, 기업이 살아남으려면 현장의 모든 것을 아우를 수 있는 기술적 인프라가 존재해야 한다는 뜻이다. 요즘 AI 업계의 화두는 거대 모델이다. 수천억 원의 자금이 빅테크와 일부 스타트업의 파운데이션 모델 경쟁으로 흘러간다. 그 흐름 속에서 이 대표는 모델의 크기가 아니라 현장의 쓸모에 승부를 걸겠다는 의지를 숨기지 않았다. 

사내벤처 1호에서 출발한 비전 AI
에이아이매틱스는 카이스트 출신 창업자 세명이 현대차에 픽업되며 사내벤처 1호로 출발한 회사다.

모빌리티가 근본이다. 이 대표는 "첫 아이템이 세계 최초 차선 이탈 방지였다"며 "요즘은 딥러닝이라고 하지만 그때는 엔지니어들이 한 땀 한 땀 손으로 차선을 다 그려내 만든 기술"이라고 회상했다. 

차선 이탈 방지와 ADAS로 15년 넘게 납품, 태평성대를 누렸다. 그러나 위기는 생각보다 갑작스러웠다. 2017년과 2018년 무렵 이스라엘 업체에 OEM을 빼앗기며 순식간에 밥줄이 흔들렸기 때문이다.

위기의 연속. 그러나 이는 새로운 방향을 찾는 계기가 됐다. 원천 기술을 바탕으로 플랫폼 사업을 하겠다는 결정이 그것이다. 마침 딥러닝이 본격적으로 대두되던 시점이었고 회사는 비전 AI 역량을 키워나갔다. 그 여세를 몰아 이 대표가 합류한 4년 전부터는 관련 기술을 모빌리티에 접목해 빠르게 시장에 진입할 방법을 모색하는 수준까지 올라왔다.

특히 운전자의 상황이 사고와 직결된다는 점에 주목했다. 이 대표는 "사고는 곧 보험료 인상으로까지 이어진다"며 "우리 기술이 감지에서 멈추지 않고 관리나 교육으로 넘어가면 어떨까 생각했다"고 설명했다.

엣지 디바이스에서 감지된 전방 미주시, 신호 위반, 사각지대 경고 같은 운전 행동을 운전이 끝난 뒤 점수로 매기고, 그 점수를 관리자 리포트로 보내 운전자를 교육한다는 구상이었다. 점수가 100점까지 올라가면 사고율이 줄어들 것이라는 가설에서 안전운전 서비스가 탄생했다.

가설은 적중했다. 2년 전 삼표 레미콘 차량을 시작으로 서비스를 런칭한 뒤 지금은 삼성전자 통근버스 약 3000대에 적용돼 운행 중이다. 현대와 LG 등 대기업 통근버스로도 확산됐고 삼성로지틱스 물류 차량까지 해당 서비스가 들어갔다. 이 대표는 "삼성 출퇴근버스에서 스코어링을 사용해 전년 동기 대비 사고율이 거의 40~50% 줄었고 보험료도 20% 정도 절감됐다"며 "지금은 전북도청과 시외버스 쪽으로도 확대하고 있다"고 말했다. 최근 경기 버스에 적용된 AI 안전 플랫폼이 이 서비스다.

물류 차량에 들어간 배경에는 보상 구조가 있다. 가전제품 같은 물류는 사고가 나면 보상률이 크게 높아지기 때문이다. 사고를 줄이는 기술이 곧 비용을 줄이는 기술로 직결되는 영역에서 에이아이매틱스의 솔루션이 빠르게 자리를 잡은 셈이다.

2만 원짜리 칩에 담은 '작고 소중한 모델'
에이아이매틱스의 뿌리에는 자체 원천 기술인 에임넷(aimNet)이 있다. 거대 모델이나 공유 모델을 쓰지 않고 현장에 맞는 AI 모델을 가볍고 작고 강하게 만드는 것이 핵심이다. 

이 대표는 "일반적인 모델은 여러 가지를 표현할 수 있지만 버티컬 AI에 쓰기에는 경제적 효과가 너무 낮다"며 "거대 모델을 엣지에 두려면 엔비디아 장비 2~3백만 원짜리가 필요하지만 우리는 2만 원짜리 NPU 안에 모델을 넣어 고객이 원하는 상황만 돌아가게 직접 코딩한다"고 강조했다. 원하는 사물만 인지하게 만든다는 것이 그의 표현이다.

차선 이탈 방지 시절의 브랜드 로드스코프에서 출발해 딥러닝 기술을 더하며 이 원천 기술을 완성했고 현재 로드스코프는 10세대 양산까지 앞두고 있다.

이 대표는 "로드스코프 7에서 시작해 8, 9를 거치며 딥러닝 기술이 들어갔고 그 기술이 안전운전 서비스로 이어졌다"고 설명했다. 실질적으로 이 기술을 개발한 시기를 그는 2017년부터 2019년 사이로 짚었다. 딥러닝이 한참 대두되던 무렵 비교적 빠르게 자체 엔진 개발에 나선 셈이다.

최신작인 로드스코프 10에 대해서는 안전운전의 완성판이라는 자부심을 드러냈다. 그는 "버스 기사 같은 경우 운전을 하면서도 뒷좌석 고객의 쓰러짐이나 사각지대, 뒤차 같은 배경에 대해 제3의 눈을 갖고 있어야 한다"며 "각각의 카메라별로 구동할 수 있는 AI 엔진이 다 올라가야 하는데 로드스코프 10 DVR이 바로 기사의 운전을 돕는 AI 눈"이라고 설명했다. 

엣지에서 경고를 주는 데서 끝나지 않고 각 이벤트를 클라우드로 올려 관리자가 직접 보고 운행 후 평가까지 할 수 있게 한 점이 핵심이다.

기술의 차별점에 대해서는 "작고 강하며, 거기에 경제적이다. 무엇을 바라는가?"라며 자신감을 보였다. 그는 다만 거대 모델과의 정면 대결은 피한다는 점을 분명히 했다. "거대 모델로 갔을 때는 우리가 확실히 불리한 게 맞지만 우리가 지향하는 점은 대기업이 하는 거대 AI 모델과 맞서는 게 아니라 현장에서 실질적으로 필요한 AI 모델을 접목해 사업화하는 것"이라는 설명이다. 원하는 것을 즉시 알려주고 그게 경제적이라면 고객의 어떤 요구에도 맞출 수 있다는 논리다.

하나의 원천 기술, 도로에서 공장까지
에임넷이라는 원천 기술 하나가 서로 다른 현장으로 뻗어나가는 구조는 에이아이매틱스 사업의 가장 큰 특징이다. 실제로 같은 비전 AI 기술이 도로에서는 안전운전 서비스로, 공장에서는 외관 검사 솔루션으로 쓰인다. 

특히 공장, 스마트 팩토리에 기대가 크다. 성공의 가능성이 크기 때문이다. 이 대표는 "공장에서 PCB 기판이 조립되고 나면 부품들이 하나씩 조립되는데 그 뒷단의 자동화가 안 된 구간, 즉 조립이 잘 됐는지 불량이 없는지 사람이 눈으로 보던 일을 대체하는 것"이라고 설명했다. 도로라는 움직이는 현장의 눈이 공장이라는 멈춰 있는 현장의 눈으로 옮겨간 셈이다.

여기에 모회사 드림텍과 함께 개발 중인 심전도 패치 헬스케어 사업, 자체 개발한 소형 언어 모델(SLM)을 활용한 챗봇·보이스봇 사업이 더해진다. SLM은 국내 퀵 물류 서비스의 60%가량을 사용하는 인성데이터 플랫폼과 함께 개발 중이다. 이 대표는 "콜센터 2500개가 붙어 있으며 보이스봇이 사람을 대체하게 된다"며 "콜센터 인원이 적게는 2명, 많게는 30명 정도 구성됐으며 이는 그곳을 대체하는 시장"이라고 말했다.

한편 사업이 여러 갈래로 뻗어 있다 보니 파편화된 느낌도 든다. 서비스들의 연계가 느슨하다는 뜻이다. 다만 그는 "AI 원천 기술을 갖고 돈 버는 기업이 없다"면서 "당장 우리가 갖고 있는 역량부터 확대해 나가는 게 맞다고 본다"고 말했다. 나아가 "현장 사업에 직접 적용될 수 있는 기술을 만드는 회사가 되는 게 에이아이매틱스의 방향성"이라고 말했다.

실적이 이를 뒷받침한다. 안전운전 모빌리티는 지난해 약 40억원에서 올해 120억원 정도 매출을 잡고 있고, 외관 검사는 지난해 20억원에서 올해 60억~70억원으로 늘어날 전망이다. 헬스케어 패치는 개발 수익만 올해까지 누적 20억원 수준이다. 챗봇은 건당 150원, 보이스봇은 월 100만 원 구독료 모델로 설계됐다. 매출화 속도가 빠르다는 점이 강점이다. 이 대표는 "사업 기회가 잘 잡혀 있어 바로바로 매출화가 된다는 게 큰 장점"이라고 말했다.

그 확장의 배경에는 그룹 시너지가 있다. 유니퀘스트에서 드림텍, 에이아이매틱스로 이어지는 구조 안에서 2024년 10월 드림텍 자회사로 정식 편입됐다. 외관 검사 사업이 빠르게 자리잡은 것도 그룹사의 캡티브 마켓 덕이다. 

최근 베트남 법인을 설립하는 등 글로벌 전략도 비슷한 결이다. 이 대표는 "드림텍과 나무가가 삼성의 티어1이라 베트남에서 거의 100% 삼성으로 나간다"며 "그 안에서 외관 검사를 필두로 6월 말이면 베트남 사무실이 차려지고 박닌·하노이 지역 IT 생산 공장으로 확대될 것"이라고 말했다. 헬스케어 역시 드림텍이 인수한 미국 법인 카디악인사이트의 심전도 패치 유통망에 에이아이매틱스의 딥러닝을 이식하는 방식으로 시너지를 낸다. 같은 기술을 갖고도 데이터의 성격과 적용 현장만 바뀌는 구조다.

3개월을 2주로 줄인 원격 데이터 체계
에이아이매틱스의 저력을 설명하는 또하나의 핵심은 데이터 관리 체계다. 

이 대표는 북미 진출 당시의 시행착오를 솔직하게 털어놔 눈길을 끈다. 로드스코프9으로 북미에 진출했을 때 한국과 신호 체계나 정지 신호 위반 기준이 달라 랩에서 만든 데이터가 현장과 맞지 않았기 때문이다. 그 덕분에 서부에 있어야 할 차량이 동부로 옮겨가면서 데이터 완성에만 3개월이 걸렸다. 

다행히 클라우드라는 해법을 찾았다. 구체적으로는 AWS 원격 업데이트 체계다. 그는 "랩에서 만든 걸 원격으로 넣어주고 현장 데이터를 원격으로 올려 다시 딥러닝하는 방식으로 인식률을 50%에서 90%까지 끌어올리는 데 3개월 걸리던 게 2주로 줄었다"고 말했다.

이는 외관 검사에도 그대로 적용된다. 정상 데이터와 불량 데이터가 가장 중요한 외관 검사에서 베트남 현장에 직접 가지 않고도 랩에서 원격으로 데이터를 올리고 딥러닝한 결과를 다시 업데이트하는 방식이다. 나아가 랩 데이터는 NAS에 저장되고 고객용 데이터는 모두 AWS 클라우드에 올라간다. 현재 국내에서만 약 9000대 차량이 안전운전 서비스를 사용하고 있다.

이를 바탕으로 비즈니스 전반에 확신을 보여줬으나, 특유의 신중함은 잃지 않았다. 실제로 소프트웨어 중심 차량(SDV) 시대에 카메라 기반 비전 AI의 약점을 묻는 질문에는 신중하게 선을 그었다. 그는 "테슬라가 운영하는 카메라 기술이 우리와 흡사하다"면서도 자율주행용 비전 기술에는 단점이 있다고 봤다. 

다만 중국에서 산 얼굴 모형을 카메라에 비추면 사람이 졸고 있어도 인식하는 페이크 기술 사례를 들며 "우리 비전 기술은 자율주행 쪽이 아니라 실질적으로 사용할 수 있는 버티컬 AI"라고 강조했다. 특히 외관 검사에 쓰는 비전 기술은 가검률이라는 명확한 검사 기준이 있어 "틀릴 수가 없다"고 자신했다. 그는 "현재 우리가 사용하는 비전 AI 기술은 완벽하다, 아니면 완벽하게 하려고 노력한다고 보면 된다"고 덧붙였다.

자율주행에 비전 기술이 100% 적용될 수 있는지에 대해서는 더 민감했다. 어떤 쪽에서는 맞다고 할 수 있지만 또 다른 쪽에서는 장단점이 있다고 말할 수 있어 답하기 난해한 질문이라는 것이다. 이는 비전 AI 업계에 오래 몸담은 사람일수록 기술의 한계를 솔직히 인정하는 태도와 맞닿아 있다.

100조 스마트팩토리 시장과 라스트 마일
현재 에이아이매틱스의 무게중심은 공장 쪽으로 옮겨가고 있다. 100조원이 넘는 스마트팩토리 시장이다. 

이 대표는 "모빌리티는 강자가 많은 니치 마켓이고 우리는 철저하게 애프터마켓의 B2B 시장으로 정의했다"며 "팩토리 사업은 자체 조사로도 100조가 넘는 시장이고 외관 검사는 다크 팩토리의 마지막 단계"라고 말했다. 특히 외관 검사 뒷단의 라스트 마일에 자율주행 로봇(AMR)을 투입하는 패키지 상품으로 글로벌 시장을 공략하겠다는 계획을 내놨다.

모빌리티를 니치 마켓으로 규정한 데는 이유가 있다. 

우선 현실성이다. 차량에 비전 AI가 메이커 단계에서 장착해 나오기 때문에 애플리케이션을 올리려면 플레이어와 협업해야 하지만 이미 인텔이나 퀄컴 같은 대기업이 차량 플레이어와 매핑돼 있어 뚫고 들어가기 어렵다. 

다만 버스의 내용 연수가 8년, 트럭이 20년이 넘는 만큼 비전이 달려 나온 차량과 그렇지 않은 차량이 혼재하는 애프터마켓은 계속 존재한다. 에이아이매틱스가 노리는 지점이다. 그는 "비전을 달고 나오더라도 안전운전 서비스를 해주는 데는 우리 말고 없다"고 강조했다.

에이아이매틱스는 여세를 몰아 이 지점에서 발상의 전환에 돌입한다. 경쟁사들이 불량품을 공장에서 받아와 랩에서 코딩하고 라벨링한 뒤 다시 전달하는 데 3개월이 걸리는 상황에서, 아예 고객이 직접 라벨링하는 방식으로 대응했기 때문이다.

파격적이다. 이 대표는 "라인 생산 전 2주간 시범 운영할 때 불량이 나오면 고객이 직접 불량을 집어넣고 라벨링한다"며 "그 데이터가 원격으로 와서 우리가 업데이트하면 광학계와 핸들러가 조립돼 2주 안에 들어가는 모델"이라고 설명했다. 

핵심은 적은 데이터로도 정상과 불량의 중간 상태를 추론하는 모델이다. 그는 "불량 데이터나 정상 데이터만 보면 그 중간에 대해서는 답을 못하는데 우리는 추론 모델을 넣어 정상인지 불량인지 추론해 다시 알려주고 고객이 체크할 수 있게 한다"고 말했다. 이 제품이 에임티원(AIM-T1)이다.

칩은 용도에 따라 나눠 쓴다. 모빌리티 쪽은 암바렐라, 비전 검사 쪽은 엔비디아를 쓴다. 이 대표는 "비전 쪽은 장비 한 대 들어갈 때마다 2.5억~3억이 들어가기 때문에 200~300만 원짜리는 눈에도 안 차이고 성능도 좋아 굳이 작게 쓸 필요가 없다"며 "고객에 맞게 어떤 칩이든 API만 제공되면 우리가 다 요리할 수 있다"고 말했다.

AMR로의 확장도 뜬금없는 행보가 아니다. 현대차에 17년간 납품하며 자율주행 2.5~3단계를 완성한 경험이 바탕이다. 평택항에서 완성차를 선적할 때 본고차 운전자 10명이 타고 움직이던 작업을 자율주행 키트로 대체하는 솔루션을 시연한 기술력도 있다. 

다만 하드웨어 경쟁은 피한다. 구동계와 핸들러는 100% 외주를 쓰고 소프트웨어와 그리퍼만 직접 설계하는 전략이다. 그는 "중국 업체와 하드웨어를 경쟁하는 건 자살행위"라며 "우리는 비전 기술과 소프트웨어만 탑재하면 경쟁력이 있다"고 했다. 이미 7000만 원짜리 AMR 로봇을 5000만 원에 만들 수 있는 가격 경쟁력을 확보했다는 설명이다. 올해 10월에는 나무가, 삼성 공정혁신팀과 함께 일정 단가에 제품을 만드는 작업도 진행된다. 그는 하드웨어 파트너십을 하나씩 늘려가겠다고 밝혔다.

피지컬 AI로 가는 길, 공장과 병원을 향해
에이아이매틱스의 목적지는 피지컬 AI다. 이 대표는 회사의 3년 후 모습을 묻는 질문에 "비전 AI와 가장 접목할 수 있는 게 피지컬 AI이고 그 시초가 지금의 AMR"이라며 "피지컬 AI 회사로 거듭나지 않을까 싶다"고 답했다. 

그는 피지컬 AI의 출발점을 사람의 눈으로 봤다. "눈의 기술 역량은 하루아침에 되는 게 아니라 한 분야에서 수년간 데이터 노하우를 쌓아야 원동력을 가질 수 있다"는 것이다. 비전 데이터를 기술로 삼아 피지컬 AI까지 가는 중간 단계가 팩토리의 AMR이라는 설명이다.

비전은 산업 현장의 노동 구조 변화로까지 이어진다. 당장 베트남 공장에서는 직원이 줄어들며 AI 생산력이 커지고 있다는 설명이다. 그는 "AI를 나의 에이전트처럼 사용해서 할 수 있는 사업도 있고 그렇게 시장이 변화하지 않을까 생각한다"고 덧붙였다.

그는 마지막으로 "공장에 AMR이 필요하듯 병원에는 환자에게 패치를 붙이거나 소독 기구를 다루는, 간호사가 하던 일을 피지컬 AI가 할 수 있다"고 말했다. 도로와 공장, 병원이라는 서로 다른 현장에서 같은 비전 AI가 사람의 눈을 대신하고, 그 눈이 결국 구동계를 갖춘 피지컬 AI로 수렴하는 그림이다. 작고 강하고 경제적인 모델로 현장의 노동을 바꾸겠다는 큰 그림이라는 평가다.

출처 : ER 이코노믹리뷰(https://www.econovill.com)