지난 9월 3일, 웨스틴 서울 파르나스에서 마키나락스의 플래그십 AI 컨퍼런스 ATTENTION 2026이 열렸습니다.
올해의 주제는 ‘AI Has Landed.’
AI가 무엇을 할 수 있는지 이야기하는 것을 넘어, 실제 산업 현장에서 AI가 어떻게 쓰이고 있는지를 한자리에서 보여주고 싶었습니다.
그래서 올해 ATTENTION은 ‘미래의 가능성’보다 이미 현장에서 일어나고 있는 변화에 집중했습니다.
제조와 반도체부터 조선, 에너지, 국방까지. 서로 다른 산업에서 AI가 어떤 문제를 풀고, 어떻게 실제 업무와 시스템 안으로 들어가고 있는지를 하루 동안 함께 살펴봤습니다.
ATTENTION 2026의 현장으로 다시 돌아가 봅니다.
아침부터 예상보다 뜨거웠던 ATTENTION 2026
행사가 시작되기 전부터 로비는 참석자들로 빠르게 채워졌습니다.
올해 ATTENTION에는 제조, 반도체, 자동차, 에너지, 국방, 공공 등 370여 개 기업에서 약 800명이 함께했습니다.
지난해보다 훨씬 커진 규모였지만, 더 반가웠던 것은 단순히 숫자가 늘어난 것만은 아니었습니다.
국방과학연구소, 두산에너빌리티, 방위사업청, 삼성디스플레이, 포스코, 한화시스템, LG에너지솔루션 등 우리가 실제 산업 AI의 고객이자 파트너로 만나고 싶었던 기업의 사람들이 한 공간에 모였습니다.
현장에서 오가는 대화도 더 구체적이었습니다. AI가 무엇인지 알아보기보다 각자의 현장에서 AI를 어떻게 적용할지, 실제 도입 과정에서 어떤 문제를 풀어야 하는지를 이야기하는 사람들이 많아졌습니다.
ATTENTION을 처음 만들었을 때 생각했던 모습에 조금씩 가까워지고 있다는 느낌이 들었습니다.
마키나락스가 산업 AI를 설명하는 자리가 아니라, 산업에서 AI를 실제로 만들고 적용하는 사람들이 모이는 자리.
올해 ATTENTION에서 확인한 가장 반가운 변화 중 하나였습니다.
그리고 이렇게 모인 사람들과 올해 ATTENTION에서 가장 먼저 나눈 질문은, 의외로 AI의 가능성에 대한 것이 아니었습니다.
AI는 발전하는데, 왜 현장은 아직 달라지지 않았을까?
오전의 문을 연 마키나락스 윤성호 대표의 키노트 제목은 올해 ATTENTION의 주제와 같은 ‘AI Has Landed.’
AI는 빠르게 발전하고 있지만, 그만큼 기업의 생산성이 달라지고 있는지는 또 다른 문제입니다. 키노트에서 소개된 연구에 따르면 약 90%의 기업 경영진이 지난 3년간 AI를 통해 측정 가능한 생산성 효과를 아직 얻지 못했다고 답했습니다.
윤성호 대표는 그 간극의 원인 중 하나로 ‘Long-tail’을 이야기했습니다. AI는 반복적이고 일반적인 문제는 빠르게 해결하고 있지만, 실제 산업 현장에는 빈도는 낮아도 반드시 대응해야 하는 수많은 예외와 복잡한 상황이 존재합니다. 이 Long-tail을 해결하지 못하면 AI는 데모를 넘어 실제 현장에서 안정적으로 일하기 어렵습니다.
이를 위해서는 좋은 AI 모델 하나만으로 충분하지 않습니다. 기업의 데이터와 시스템, 업무 프로세스와 현장의 노하우가 AI와 연결되고, 실제 환경에서 검증되고 지속적으로 개선되어야 합니다.
“AI를 몇 개 도입했느냐가 아니라, AI로 진짜 회사의 경쟁력을 만들고 있는가?”
이 질문에서 기업의 지식과 경험을 기업 안에 축적하고 통제하기 위한 ‘기업 AI 주권(Enterprise AI Sovereignty)’이라는 화두도 이어졌습니다.
그리고 오후에는 이 질문을 서로 다른 산업과 현장에서 풀어가는 이야기들이 이어졌습니다.
오후 1시, ATTENTION은 세 갈래로 나뉘었습니다
점심시간이 끝나고 ATTENTION은 AI OS, Industrial AI, Defense AI 세 개의 트랙으로 나뉘었습니다.
AI OS에서는 모델 하나를 잘 만드는 것을 넘어 기업 안에서 AI를 어떻게 개발하고 배포하고 운영할 것인지를 다뤘습니다. Industrial AI에서는 반도체·제조·조선 등 각 산업의 기업들이 실제 현장에서 AI를 적용하며 얻은 경험을 공유했습니다. 올해 처음 별도 트랙으로 구성한 Defense AI에서는 폐쇄망과 전장처럼 까다로운 환경에서 AI를 어떻게 적용하고 운영할 것인지에 대한 이야기가 이어졌습니다.
올해는 하나의 트랙을 처음부터 끝까지 듣기보다, 세션마다 관심 있는 발표를 골라 이동할 수 있도록 프로그램을 구성했습니다.
실제로 세션이 끝날 때마다 참석자들은 다음 발표를 찾아 다른 공간으로 움직였습니다. 오후 트랙 참가자들은 평균 2.7개의 세션을 들었고, 일부 인기 세션은 빠르게 좌석이 찼습니다.
예상보다 이동이 한꺼번에 몰리면서 복도가 붐비는 순간도 있었지만, 한편으로는 반가운 장면이었습니다.
참석자들이 하나의 답을 듣기 위해 온 것이 아니라, 서로 다른 산업과 기업에서는 AI를 어떻게 풀고 있는지 궁금해하고 있다는 것이 보였기 때문입니다.
마지막 세션까지 자리를 지키는 사람들도 예상보다 많았습니다. 행사가 끝나기 전 먼저 자리를 뜨기보다 마지막 발표까지 듣고 나가는 참석자들이 눈에 띄었습니다.
그리고 올해 발표에서 특히 인상적이었던 것은 ‘AI가 앞으로 무엇을 할 수 있을 것인가’보다 ‘우리는 지금 AI를 이렇게 쓰고 있다’는 이야기가 훨씬 많아졌다는 점입니다.
AI의 가능성을 설명하기 위해 가상의 미래를 그릴 필요가 점점 줄어들고 있었습니다.
이미 보여줄 수 있는 사례가 생기고 있었으니까요.
발표장 밖에서도 이야기는 계속됐습니다
ATTENTION의 콘텐츠는 발표장 안에만 있지 않았습니다.
올해는 행사장 로비에 Physical AI Ecosystem Village를 구성했습니다. 단순히 쉬는 시간에 둘러보는 전시 공간이 아니라, 세션에서 들었던 기술과 사례를 직접 확인하고 다시 대화를 시작할 수 있는 또 하나의 콘텐츠 공간으로 만들고 싶었습니다.
AI 반도체·클라우드·로봇 등 8개의 체험 부스가 운영됐고, 마키나락스의 AI OS Runway가 실제로 AI를 개발·배포·운영하는 과정도 라이브 데모로 선보였습니다.
쉬는 시간이 되면 부스 앞에 사람들이 모였습니다. 발표를 듣다가 궁금한 것이 생긴 참석자들이 부스를 찾아와 질문을 이어가고, 세션을 마친 연사와 참석자가 로비에서 다시 이야기를 나누는 모습도 쉽게 볼 수 있었습니다.
발표를 듣고 → 직접 보고 → 질문하고 → 다시 다른 세션으로 이동하는 것.
우리가 올해 ATTENTION에서 만들고 싶었던 경험도 이런 모습에 가까웠습니다.
ATTENTION도 조금씩 달라지고 있습니다
ATTENTION을 처음 시작했을 때는 마키나락스가 경험한 산업 AI를 더 많은 사람에게 보여주는 것이 중요했습니다.
하지만 우리가 만나는 산업과 고객이 늘어나면서 ATTENTION의 무대도 함께 넓어졌습니다.
이제는 마키나락스의 기술만 이야기하지 않습니다. 실제 AI를 적용하고 있는 고객이 자신의 경험을 공유하고, 서로 다른 산업의 전문가들이 각자의 관점과 고민을 나눕니다.
행사가 커지면서 우리의 고민도 달라졌습니다.
예전에는 “어떻게 더 많은 사람에게 ATTENTION을 알릴까”가 큰 고민이었다면, 이제는 “이렇게 모인 사람들이 어떻게 더 많은 것을 얻어가고, 서로 더 많이 연결될 수 있게 할까”를 고민합니다.
올해도 인기 세션에 사람들이 몰리고, 트랙 사이 이동이 겹치면서 동선이 복잡해지는 순간이 있었습니다. 많은 사람들이 한자리에 모인 만큼 서로 충분히 이야기를 나눌 수 있는 시간과 공간도 더 필요했습니다.
그래서 다음 ATTENTION에서는 발표를 듣는 것뿐 아니라 비슷한 문제를 고민하는 사람을 만나고, 서로 다른 산업의 경험을 교환할 수 있는 경험을 더 잘 만들어보고 싶습니다.
마키나락스가 산업 AI를 설명하는 자리에서, 산업에서 AI를 실제로 만들고 적용하는 사람들이 서로의 경험을 나누는 자리로.
ATTENTION도 조금씩 달라지고 있습니다.
놓친 이야기가 있다면
현장에서 미처 듣지 못한 발표는 ATTENTION 2026 다시보기에서 만나보세요.
그리고 우리는 벌써 다음 ATTENTION을 이야기하고 있습니다
올해 9월 3일, 서로 다른 산업에서 온 사람들이 한 공간에 모여 각자의 AI 경험을 나눴습니다.
하루를 마치고 돌아보니 올해의 주제였던 ‘AI Has Landed’가 조금 다르게 보였습니다.
AI의 가능성을 설명하는 것보다, 실제 경험을 나누는 사람들이 많아진 하루였습니다. 그리고 ATTENTION도 그 변화와 함께 조금씩 달라지고 있습니다.
다음에는 더 많은 경험이 연결되고, 서로 다른 현장에서 AI를 만드는 사람들이 더 많이 만날 수 있도록.
우리는 벌써 다음 ATTENTION을 준비하고 있습니다.
