㈜에이아이네이션 곽지훈 대표이사 “수학적 엄밀함으로 무장한 산업용 AI의 개척자, 대한민국 제조 경쟁력의 새 판을 짜다”

전 세계가 범용 인공지능(AI)의 등장에 열광할 때, ㈜에이아이네이션은 묵묵히 산업 현장의 가장 깊숙한 곳으로 시선을 향했다. 반도체, 자동차, 이차전지, 의료 등 미세한 오차가 막대한 금전적 손실과 직결되는 첨단 산업 현장. 그곳에서 기존 룰(Rule) 기반 솔루션의 한계를 뛰어넘어 불량률 ‘0’에 도전하는 기업이 바로 ㈜에이아이네이션이다. 2018년 8월 설립 이후 현재까지 100여 건이 넘는 굵직한 인공지능 프로젝트를 성공적으로 이끌며 산업용 AI 솔루션의 강자로 자리매김한 이면에는, 순수 수학에서 현실 문제 해결로 시선을 돌린 곽지훈 대표이사의 철학과 수학적 엄밀함을 무기로 한 독보적인 기술력이 자리하고 있다. 단순한 기술 도입을 넘어 수요기업의 근본적인 체질 개선을 이끄는 ‘산업용 버티컬 AI’의 개척자, 곽지훈 대표를 만나 대한민국 제조 AI가 나아갈 미래와 그의 흔들림 없는 경영 철학을 들어봤다.

오늘날 인공지능은 일상의 편리함을 넘어 기업의 생존을 좌우하는 핵심 인프라가 되었다. 특히 대한민국 경제를 지탱하는 제조 현장에서는 얼마나 빠르고 정확하게 데이터를 분석하여 공정을 최적화하느냐가 글로벌 무대에서의 경쟁력으로 직결된다. 이러한 거대한 산업 재편의 흐름 속에서 ㈜에이아이네이션은 공개된 범용 AI 모델을 단순히 가져다 쓰는 ‘공학적 조립’을 과감히 거부한다. 대신, 알고리즘의 근본 원리를 깊이 이해하고 고객사의 산업 특성에 맞춰 AI 모델을 직접 설계하는 ‘수학적 접근’을 택했다.

이러한 고집스러운 기술적 원칙은 설립 8년 차를 맞이한 현재 놀라운 성과로 증명되고 있다. 대기업부터 중소기업까지 아우르는 다양한 고객사를 탄탄하게 확보했으며, 지난해 약 15억 원의 매출을 기록한 데 이어 올해는 기존 고객의 확대 적용 및 신규 수주에 힘입어 3배 이상의 폭발적인 매출 성장을 기대하고 있다. 기술력을 인정받아 이미 80억 원 규모의 누적 투자를 유치한 ㈜에이아이네이션은 추가 투자를 준비 중이며, 다가오는 2025년에서 2026년 사이 기업공개(IPO)를 목표로 내실을 다지며 더 큰 도약을 치밀하게 준비하고 있다.

순수수학자에서 산업 현장의 해결사로…㈜에이아이네이션의 탄생

곽지훈 대표의 이력은 역동적인 AI 업계에서도 독특한 편에 속한다. 서울대학교에서 응용수학을 전공한 그는 원래 수학기초론과 수리논리학 등 철저히 이론에 치중한 순수 수학에 깊이 심취해 있었다. 현실 문제보다는 수학 세계의 완벽한 진리를 탐구하며 평생 학자의 길을 걷고자 했던 그에게 거대한 터닝 포인트가 찾아온 것은, 해외 저명한 응용수학자들의 연구가 실제 세상을 이롭게 바꾸는 혁신적인 광경을 보면서부터다.

“순수수학자로서 세상과 단절된 채 학문 자체의 즐거움을 추구하는 것 또한 무척 값진 일입니다. 하지만 남들이 풀지 못하는 현실의 복잡한 산업 문제를 수학적인 엄밀한 분석을 통해 해결해 내는 응용수학의 심오한 매력에 강렬하게 빠지게 되었습니다. 나의 지적 호기심과 연구 결과물이 국가 산업 발전과 인류 사회에 직접 이바지할 수 있다면, 제 인생에서 매우 의미 있는 삶이 될 것이라 확신했습니다.”

응용수학자로 전향한 그는 2015년부터 삼성전자, SK하이닉스 등 첨단 대기업들과 다양한 프로젝트를 진행하며 거대한 현장 데이터를 직접 다뤘다. 수학적 알고리즘이 반도체 공정 정확도를 단 0.1%만 높여도 엄청난 불량률 감소와 매출 증대로 이어진다는 사실은 그에게 신선한 충격이었다.

공학적인 접근 방법으로는 한계에 부딪힌 첨단 산업 분야 전문가들은 그에게 수학적 접근을 통한 새로운 문제 해결을 간곡히 의뢰해 왔다. 실제 산업 현장에서 딥러닝 기술의 무한한 가능성을 몸소 확인한 그는 2018년, 제조 분야에 우리나라의 미래 경쟁력이 있다는 확신을 품고 ㈜에이아이네이션을 창업했다. 기존 사업에 AI 키워드만 덧붙인 타 업체들과 달리, ㈜에이아이네이션은 시작부터 ‘수학을 기반으로 AI 모델을 직접 개발하는 연구자들’이 모인 기업으로 출발선이 달랐다.

수학적 원리에 기반한 ‘버티컬 AI’, 딥마에스트로와 Physical AI로 한계를 넘다

글로벌 AI 시장은 막대한 자본과 GPU 서버 인프라를 앞세운 빅테크 기업들의 초거대 언어 모델(LLM)이 주도하고 있다. 곽 대표는 자본력의 한계가 명확한 국내 환경에서 살아남기 위한 핵심 전략으로 특정 산업과 도메인에 특화된 ‘버티컬 AI(Vertical AI)’를 영리하게 선택했다.

“일반 대중의 다양한 질문에 답하는 범용 AI와 달리, 버티컬 AI는 자동차 부품 회사의 복잡한 공정 데이터나 의료계의 정밀 진단 등 제한된 도메인 내에서 최고의 성능을 뾰족하게 발휘합니다. 거대 규모의 범용 언어 모델이 아니더라도 우리만의 수학적 기술력으로 스몰 LLM을 학습시킨다면 충분히 압도적인 인프라를 구축할 수 있습니다. 최근에는 이러한 산업용 버티컬 AI에 언어 모델 기반의 에이전트(Agent)를 적극 결합하고 있습니다. 기존에는 방대한 분석 데이터를 사람이 힘들게 해석해야 했지만, 이제는 AI 에이전트가 그 의미를 친절하게 해석해 보고하고 되묻게 하여 비전문가도 쉽게 AI를 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.”

경쟁 업체들 사이에서 ㈜에이아이네이션이 빛을 발하는 차별성은 단연 ‘수학적 엄밀함’이다. 수치해석, 수치 최적화, 물리 이론 등을 깊이 있게 융합하여 모델을 개발하기에 데이터양에만 의존하는 기존 AI의 구조적 한계를 너끈히 극복한다. 특히 최근 전 세계적으로 주목받는 ‘물리정보신경망(PINNs)’과 같은 ‘Physical AI’ 기술을 선제적으로 도입하여 반도체, 이차전지 등 정밀 공정 분야에서 근본적이고 엄밀한 최적화 모델을 제시하고 있다.

이러한 기술력이 집약된 대표적인 자체 플랫폼이 ‘딥마에스트로(DeepMaestro)’다. AI 솔루션은 도입 초기에 뛰어난 성능을 보이더라도, 현장 데이터 특성이 바뀌면 필연적으로 재학습을 시켜주어야 한다. 이때 AI 전문가가 매번 개입하면 막대한 관리 비용이 발생한다. 딥마에스트로는 현장 작업자도 쉽고 직관적으로 AI 솔루션을 관리하고 재학습시켜, 도입 초기의 성능이 자동으로 무한 지속될 수 있게 돕는 혁신적인 플랫폼이다.

여기에 더해 불량률 ‘0’에 끈질기게 도전하는 품질 최적화 기술 ‘Here AI go’는 ㈜에이아이네이션의 핵심 가치를 보여준다. 단순한 비전 검사 수준을 넘어 불량이 발생하는 근본 공정 원인을 파악하고, 품질을 유지할 수 있는 최적의 기계 운용 조건을 찾아낸다. 이를 통해 기업은 불량률 감소를 넘어 공정 에너지 절감과 탄소 중립이라는 미래 비전까지 실현할 수 있다.

도입의 장벽을 낮추는 소통의 리더십과 데이터 경영

탁월한 기술력을 보유했음에도 창업 초기 가장 크게 부딪힌 장벽은 역설적으로 ‘고객의 막연한 불안감’이었다. 수많은 제조 기업 대표들은 AI 도입 필요성에 공감하면서도, 성능과 운영에 대한 의구심, 변화에 대한 책임감 때문에 결정을 주저했다.

“가장 큰 어려움은 인공지능 기술 개발 그 자체보다도 도입을 망설이는 고객을 설득하는 과정이었습니다. 고객이 기술력의 차이를 판단하기 어려운 상황에서, 저는 무작정 기술을 설명하기 전에 고객의 도메인(산업 영역)을 치열하게 이해하려 애썼습니다. 고객이 평소 사용하는 익숙한 언어와 현장의 논리로 어려운 기술을 쉽게 풀어 설명하고, 도입이 가져올 실질적 효용성을 끈질기게 입증했습니다.”

100여 건의 프로젝트를 이끌며 쌓아 올린 소통의 노하우는 대체 불가능한 무기가 되었다. 곽 대표는 단순히 솔루션을 납품하는 것에 그치지 않는다. 아날로그 장비를 디지털화하고 AI를 도입한 한 제조업체 대표가 “AI에 적응하지 않으면 도태된다”라며 전사적 혁신을 주도하고 추가 AI 교육까지 요청했을 때 기술자로서 가장 큰 보람을 느꼈다고 회고한다.

이러한 철학의 연장선으로 그는 CEO 대상 AI 세미나 강연은 물론, 한국공학대학교 교수로도 강단에 서며 AI 이해도를 높이는 데 사활을 걸고 있다. 인터뷰 도중 그는 AI 도입을 책임져야 하는 CEO들의 경영적 고민에 대한 명쾌한 해답을 주는 지침서로 갈렙앤컴퍼니 배기원 전무의 《소크라테스와 AX》를 적극 추천하기도 했다.

또한, 곽 대표는 AI 성능의 심장인 ‘데이터’ 확보를 위해 고객과 밀착하여 협력한다. 실제 현장은 양질의 데이터가 절대적으로 부족한 경우가 태반이다. ㈜에이아이네이션은 데이터 수집의 장기적 계획부터 직접 설계해 주며, 초기에는 소량의 데이터로 작동하는 가벼운 모델을 먼저 도입하고 점진적으로 모델을 진화시키는 전략을 제안한다. 필요시 생성형 AI 모델로 가상데이터를 정교하게 만들어 성능의 빈틈을 메우고, 라벨링 데이터 오류를 철저히 재검증하는 집요한 데이터 경영을 실천하고 있다.

글로벌 진출 및 IPO를 향한 비상, 청년들을 향한 제언

지난해 ㈜에이아이네이션은 세계 최대 클라우드 플랫폼 아마존웹서비스(AWS)와 파트너십을 맺고 괄목할 성과를 거두었다. 파편화되어 잠들어 있던 방대한 ERP, MES, SCM 비정형 데이터를 AI로 깊이 있게 학습시켰다. 그 결과, 일주일 이상 걸리던 복잡한 분석 보고서 작업이 단 1시간 이내에 도출되는 혁신적인 의사결정 지원 시스템을 구축해 냈다.

올해 가장 큰 핵심 목표는 성공적인 자체 플랫폼들을 AWS 스토어에 공식 이식하는 것이다. 전 세계 수요자들이 클라우드상에서 검증된 솔루션을 손쉽게 도입하게 된다면, 해외 진출의 속도는 걷잡을 수 없이 빨라질 전망이다.

로봇 및 하드웨어 산업과의 폭발적인 융합도 활발하다. 최근 유니버설로봇 코리아와 체결한 ‘AI 융합 협동 로봇 기술 공동 개발(MOU)’은 물리적 세계로 AI의 영토를 확장하는 중요한 이정표다. 급변하는 환경을 인지하고 정밀하게 움직이는 차세대 로봇 제어에는 ㈜에이아이네이션의 Physical AI 기술이 필수 불가결했으며, 혹독한 검증 끝에 최종 파트너로 낙점받았다.

“스펙이 무조건 최고이니 사서 쓰라는 식의 오만한 접근은 지양합니다. 고객조차 모르는 특수한 상황과 결핍을 먼저 정확히 진단하고, 맞춤형 최적의 솔루션을 선제적으로 제안하는 지능형 파트너로 기억되고 싶습니다.”

지속 가능한 우상향 성장을 위해 곽 대표는 15명의 정예 구성원에게 끊임없는 기술 탐구를 주문한다. 바쁜 일과 속에서도 매주 자체 기술 세미나를 열어 글로벌 AI 트렌드를 공유하고 난상토론 하는 건강한 기업 문화는 이 회사의 강력한 자산이다. 그는 바쁜 경영 활동 속에서도 골프와 자전거를 즐기며 체력을 관리하고 있다.

마지막으로, 일자리 상실을 두려워하고 희망을 잃어가는 청년 세대를 향해 곽 대표는 진심 어린 조언을 건넸다.

“AI가 사람의 작업을 빠르게 대체하고 있지만, 최근 유명 AI 개발 대회 상위 입상자들이 놀랍게도 모두 비전공자였다는 사실에 주목해야 합니다. 그들은 코딩 기술이 아니라 자기만의 고유한 도메인에서 무엇이 진짜 문제인지 꿰뚫어 보았기 때문에 우승할 수 있었습니다. 반짝이는 아이디어만 있다면 복잡한 구현은 AI가 완벽하게 도와주는 시대가 열렸습니다. 모두가 획일적으로 AI를 전공할 필요는 절대 없습니다. 거대한 AI 시스템을 기획하고 올바르게 관리하는 일에는 여전히 인간의 통찰력이 필요하며 새로운 일자리가 폭발적으로 생겨날 것입니다. 피할 수 없는 변화에 좌절하기보다 새로 다가오는 물결에 빠르게 올라타 적응하길 바랍니다.”

순수 수학의 빈틈없는 엄밀함으로 산업 현장의 난제를 풀고, 집요한 소통으로 굳건한 신뢰를 얻어낸 곽지훈 대표. 올해 활발한 인재 충원과 내년 혹은 내후년 예정된 성공적인 기업공개(IPO)를 빈틈없이 준비하며 대한민국 제조 경쟁력을 넘어 글로벌 산업용 AI 시장의 거대한 새로운 표준을 눈앞에 완성해 나가고 있다.