1. 핵심 내용 요약
이번 기사는 AI4S(인공지능을 활용한 과학 연구) 분야의 선두 기업인 마가테크닉스(MegaTech)의 고위 관리자와의 실제 인터뷰를 바탕으로 합니다. 기존 시장에서 퍼지는 “AI가 몇 년 안에 신약 개발을 혁신시키고 수조 원 규모의 시장 기회가 곧 실현될 것”이라는 과장된 이야기를 벗어나, 업계 종사자들의 실제 경험을 통해 업계의 진실을 밝혀줍니다. 현재 AI 연구소 분야는 기술을 과시하거나 빠른 수익을 얻을 때가 아니며, 전자동화 공장, 이중 다리를 가진 로봇을 이용한 실험, 초대형 모델을 활용한 신약 개발과 같은 개념들은 모두 당장 실현할 수 없는 “공중의 궁전”에 불과합니다. 실제로 생존하고 수조 원 규모의 시장 기회를 잡을 수 있는 기업은 “샘플을 안정적으로 전달하고, 실험 장비를 잘 관리하며, 여러 종류의 구형 장비를 연결하는” 등의 실용적인 업무에 집중하는 팀들입니다. 결국 시장의 혜택은 AI를 실제로 활용하여 고객의 문제를 해결할 수 있는 기업들에게 돌아갈 것입니다.
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2. 각 항목별 쉬운 설명
1. 왜 2억 원 규모의 대형 프로젝트를 포기하고 영하 40도의 환경에서 샘플을 전달하는 작은 업무를 선택했을까? —— 업계의 가장 큰 함정은 “자신이 감당할 수 없는 대형 프로젝트를 수주하는 것”
많은 사람들은 마가테크닉스가 어리석다고 생각할 수 있지만, 이는 오히려 업계의 현실적인 판단입니다. 현재 AI+자동화 분야에는 고객이 제시하는 멋진 요구사항을 모두 수주하려는 나쁜 습관이 있습니다. 계약을 맺고 선금을 받은 후에는 결과물을 제대로 내지 못하고 시간을 끌며, 결국 손해를 보고 고객을 잃을 수도 있습니다. 하지만 허원(He Yuan)은 현실적인 계산을 했습니다. 2억~3억 원 규모의 전자동화 공장 프로젝트는 현재 아무도 100% 완성할 수 없으며, 수주하면 오히려 기업의 이미지를 손상시키고 돈도 손해보게 됩니다. 반면에 영하 40도의 환경에서 샘플을 전달하는 작은 프로젝트는 보기에는 사소해 보이지만, 이를 통해 얻은 “극한 환경에서의 로봇 안정성”과 “다양한 고객의 특수 요구사항에 맞춘 적응 능력”은 다른 고객들에게도 활용될 수 있습니다. 업계는 아직 기본기를 다지는 단계에 있으며, 능력을 초과하는 프로젝트를 수주하면 자신에게 문제를 초래할 뿐입니다.
2. 전 세계의 대형 제약회사들이 중국에서 AI 연구소를 구매하는 이유는 저렴한 인건비 때문이 아닙니다
많은 사람들은 중국의 AI 자동화 기업이 인건비가 저렴하기 때문에 해외 기업들이 중국 팀을 찾는다고 생각하지만, 이는 잘못된 생각입니다. 해외에서의 맞춤형 AI 연구소 프로젝트는 효율이 매우 낮습니다. 요구사항을 제시하면 엔지니어들이 한 달이 걸려 스케줄을 잡고, 코드를 수정하는 데도 몇 주가 걸리며, 프로젝트가 완성되기까지 1~2년이 걸릴 수 있습니다. 고장이 나면 수리를 위해 기다려야 합니다. 중국 팀의 핵심 장점은 “믿을 수 없을 정도로 빠른 대응”입니다. 고객이 오전에 요구사항을 제시하면 오후에 엔지니어들이 모여 솔루션을 논의하고, 1~2주 안에 시연 버전을 만들어 내며, 소프트웨어와 하드웨어를 함께 조정하여 고객의 만족을 얻을 때까지 수정합니다. 현재 전 세계 상위 10대 제약회사들은 거의 모두 중국을 방문해 보았으며, 이제는 기술의 우수성보다는 실제 고객 사례와 향후 문제 해결 능력을 중요하게 생각합니다.
3. 수조 원 규모의 AI 제약 분야에서 가장 부족한 것은 “멋진 모델”이 아니라 “실제로 작업을 잘 수행할 수 있는 능력”입니다
현재 인터넷에서는 AI 모델의 성능을 비교하는 경쟁이 치열하지만, 실제로는 “실제 작업에서 문제가 발생하지 않는 능력”이 더 중요합니다. 로봇이 실험 장비를 조작하다가 실수로 깨지거나, 다양한 장비의 데이터를 연결하는 데 문제가 발생하거나, 실험이 중단되는 경우가 많습니다. 이러한 작은 실수로 인해 제약회사의 수십만 원 상당의 소중한 샘플이 파괴될 수 있으며, 신약 개발 진행이 지연될 수 있습니다. 따라서 고객의 구매 기준은 “선명도”가 아닌 “실용성”입니다. 로봇이 실험 장비를 안정적으로 조작할 수 있는지, 전력 소비가 적고 유지보수가 용이한지가 중요합니다. 현재 90%의 기업들은 모델의 성능을 자랑하는 반면, 10%의 기업들은 “로봇이 반복적으로 실험을 수행할 수 있는 능력”에 집중하고 있습니다.
4. 제약회사들이 수천만~수억 원을 들여 AI 연구소를 구매하는 이유는 명확합니다
많은 사람들은 제약회사들이 전통적이어서 AI 기술을 이용하는 것이라고 생각하지만, 실제로는 신중하게 계산을 합니다. 제약회사들이 수천만~수억 원을 투자하는 이유는 세 가지입니다: 첫째, 전략적인 이유로서 AI 자동화를 도입하면 자신을 혁신적인 기업으로 보이게 하여 자본 시장의 평가를 높일 수 있습니다. 둘째, 효율성 측면에서 AI를 활용하면 인력 비용을 절감하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 셋째, 데이터 측면에서 고품질의 실제 실험 데이터를 확보하여 AI 모델을 훈련시키고, 장기적인 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 허원의 경험에 따르면, 이 세 가지 조건을 모두 충족하는 프로젝트는 고객의 재구매율이 매우 높습니다.
5. 투자나 시연 영상을 믿지 마세요. AI4S 기업의 진짜 실력은 하나의 지표로 판단할 수 있습니다
현재 이 분야에는 가짜 기업들이 많으며, 몇 편의 논문을 발표하거나 모델 순위에서 상을 받거나 멋진 시연 영상을 만들어서 투자를 유치하는 경우가 많습니다. 하지만 실제 실력은 다른 지표로 판단해야 합니다.