[TECH한주] 마음AI, ‘로봇의 두뇌’로 승부…피지컬 AI 체질 전환

마음AI 전신은 마인즈랩입니다. 마인즈랩은 2014년 한국전자통신연구원(ETRI) 기술 출자 기반 연구소기업으로 성장했으며, 초기에는 한국어 자연어처리·비정형 텍스트 분석을 활용한 빅데이터 사업을 벌였습니다. 현재는 유태준 대표가 회사 경영을 맡고 있으며, 2021년 코스닥 상장 이후 사업 영역을 AI 소프트웨어 전반으로 확장했습니다.

회사는 STT(Speech-to-Text)·TTS(Text-to-Speech)·비전 등 AI 엔진을 보유하고 있으며, 이를 바탕으로 기업용 AI 플랫폼·AI 콜센터·챗봇·생성형 AI·AI 에이전트 분야에 공급해 왔습니다. 이어 2023년에는 마인즈랩에서 마음AI로 사명을 변경했습니다.

이 같은 기반 위에서 마음AI는 최근 사업 무게중심을 생성형 AI·AI 에이전트 중심에서 피지컬 AI로 이동하고 있습니다. 음성·비전·온디바이스 AI를 로봇·산업장비와 결합하고 있으며, 적용 분야도 국방·로보틱스·물류·공공안전·지역 제조업 AX로 확대하고 있습니다.

마음AI는 기존 AI 기술의 현실 공간용 자율지능 연결 강화를 추진하며, 기사 주제인 AI 소프트웨어에서 로봇 두뇌로 전환에 맞춰 국방·로보틱스 분야를 공략하고 있다. 회사는 언어 파운데이션 모델 MAAL, 실시간 음성대화 모델 SUDA, 비전·언어모델 BODA, 비전·언어·행동(VLA) 모델 WoRV를 보유하고 있으며, MAAL·SUDA·BODA·WoRV 중심으로 로봇·산업장비의 인식·판단·행동 구현에 무게를 두고 있다.

이 같은 흐름은 주요 제품군인 4족보행 로봇 JINDO BOT과 온디바이스 AI 통합 플랫폼 MAIED로 이어지고 있다. JINDO BOT은 순찰, 안전관리, 교육·연구 등으로 활용 확대가 이뤄지고 있으며, MAIED는 AI 모델의 로봇·디바이스 구동 지원 역할을 맡고 있다.

마음AI는 JINDO BOT·MAIED 등을 활용해 사업 영역을 확장하고 있다. 확장 방향은 로봇 플랫폼, 온디바이스 AI, 데이터 학습 체계로 이어지고 있다.

마음AI는 자체 AI 모델을 로봇·산업장비 판단 체계에 연계하는 피지컬 AI 사업에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 고정 동작 반복 자동화를 넘어 주변 상황 인식·작업 목적 기반 다음 행동 선택 자율지능 구현을 지향하고 있습니다.

진도봇은 이 같은 구상을 실제 로봇에 구현하는 플랫폼입니다. 진도봇은 카메라·센서로 주변 환경 파악이 가능하도록 설계됐으며, AI 판단을 이동·작업 수행에 연계하도록 구성됐습니다. 마음AI는 삼정오토메이션과 온디바이스 AI·로봇관리시스템(RMS)·정밀 모션제어·액추에이터 기술 결합을 추진하고 있으며, 교육·연구용 진도봇을 고도화 대상으로 삼고 있습니다.

이 기반 위에서 마음AI는 사업 확대 분야를 국방·산업용 로보틱스로 넓히고 있습니다. 대표 사례로는 한화에어로스페이스 K10 탄약운반차 무인화, 두산밥캣 로더 무인화, 태국 경비로봇 개발이 있습니다. K10은 주행·탄약 보급 무인화 방향으로 추진되고 있으며, 두산밥캣 프로젝트는 로더 이동·작업 자율화 방향으로 진행되고 있습니다.

마음AI는 공공안전 분야에서 천안시 도시안전망 실증·확산 사업에 참여해 약 16억 원 규모 과제를 담당한다. 과제 내용은 진도봇 시리즈 공공안전 모델 해치(HAECHI-02) 적용이며, 적용 지역은 하천변·공원·산책로·원도심 등 안전 취약지역이다. 해치(HAECHI-02)에는 온디바이스 AI와 비전·언어·행동 모델 기반 자율지능이 적용되며, 목표는 위험 요소 탐지와 필요 행동 수행이다.

마음AI는 도구로보틱스와 자율주행 로봇 대상 순찰 서비스를 공동 개발하고 있으며, 여기에 수다를 탑재한다. 이 순찰 서비스는 STT·TTS·비전 AI·비전·언어모델 결합으로 구성되며, 사람과 대화를 병행하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 화재·침입·시설물 이상을 파악하며, 적용 대상은 공장·산업단지·공공청사·스마트시티·군 경계지원이다.

이런 흐름에서 마음AI는 로봇 완제품보다 내부 AI 두뇌를 목표 시장으로 보고 있다. 이 AI 두뇌는 인식·추론·행동 담당 역할을 하며, 서로 다른 로봇·산업장비에 공통 적용 대상이다. 공통 적용 시에는 국방·제조·물류 등으로 고객군 확대가 기대된다.

피지컬 AI 기반 기술 개발 대상은 월드모델(World Model)입니다. 월드모델은 로봇의 현실 공간 구조 학습과 물리적 관계 학습, 행동 이후 발생 변화 예측 기능을 수행하는 기술입니다.

마음AI·LG전자·과학기술정보통신부는 '피지컬 AI 선도기술개발 사업'을 공동 수행하고 있습니다. 사업 기간은 향후 2년입니다.

생성형 AI가 언어·이미지 생성에 초점을 맞추고 있다면, 월드모델은 로봇 행동이 현실 공간에 일으킬 변화 예측에 초점을 맞추고 있습니다.

향후 2년간 총 340억 원 규모의 정부 예산이 투입되며 산업 현장 활용용 월드모델 기반 자율지능과 데이터 학습 체계를 구축합니다. 이번 과제 목표는 로봇 동작 성공률 20%포인트 이상 향상입니다.

국립공주대학교와 AI 데이터팩토리 2차 구축 사업을 진행하고 있습니다. 이 사업은 로봇·AI 시스템의 실제 환경 축적 데이터 수집·가공을 대상으로 하며, 대상 데이터는 시각·음성·행동입니다. 수집·가공 데이터는 모델 재학습과 성능 개선에 활용됩니다. 또한 가상환경 학습 모델의 현장 검증을 수행하고, 현장 검증 과정에서 확보한 데이터를 재학습에 반영하는 구조로 운영됩니다.

물류 분야에서는 과기정통부·한국지능정보사회진흥원(NIA) '2026년 AI 응용제품 신속 상용화 지원사업'에 참여하고 있습니다. 이를 통해 비정형 화물 인식·분류·이동 시스템을 개발합니다. 마음AI는 이 사업에서 월드 액션 모델과 온디바이스 AI 기술을 담당합니다. 아울러 국산 AI 모델·로봇·AI 반도체(NPU)를 결합해 실제 물류 현장에서 실증·운용까지 진행할 계획입니다.

지역 제조업 AX는 새로운 사업 접점으로 설정했습니다. 마음AI는 충청남도 '지역 주도형 AI 대전환 사업'에 참여하고 있습니다. 이 사업은 충남도·천안시·아산시가 공동 추진하며, 반도체·디스플레이·모빌리티 등 지역 주력 제조업의 AI 전환을 지원 대상으로 합니다. 사업 규모는 총 298억 원이며, 제조기업 90곳 AI 전환과 실무형 AX 인재 410명 양성을 목표로 하고 있습니다.

마음AI는 재직자·구직자·직무전환자 대상 교육체계 구축에 참여하고 있습니다. 교육 범위는 데이터 활용에서 AI 에이전트, 피지컬 AI로 이어집니다. 국립공주대학교와 피지컬 AI 데이터팩토리 전문인력 양성 프로그램을 운영하고 있으며, 해당 프로그램을 기반으로 제조 현장 AI 운영·적용 인력 육성 계획을 세우고 있습니다.

유 대표는 한국피지컬AI협회 회장을 겸임하고 있습니다. 한국피지컬AI협회에는 마음AI·크라우드웍스·현대무벡스·모라이 등이 참여하고 있으며, 참여 분야는 AI·로봇·인프라 기업입니다. 협회는 대학·기업 공동연구·기술검증(PoC)·인재 양성을 추진 과제로 삼고, 피지컬 AI 생태계 확대를 도모하고 있습니다.

이런 흐름과 맞물려 증권가에서는 마음AI의 사업 재편에 주목하고 있습니다. 하나증권은 지난 5월 보고서를 발간했으며, 마음AI가 2025년부터 사업 중심을 대규모언어모델(LLM)에서 로봇 파운데이션 모델(RFM) 포함 물리 지능으로 이동 중이라고 분석했습니다.

마음AI는 기존 에이전트 AI 매출이 줄어드는 동안 피지컬 AI를 새 축으로 키우며 사업 영역을 확대하고 있습니다. 사업별로는 기존 사업 축소와 신사업 확대가 동시에 진행되고 있습니다. 에이전트 AI 매출은 2024년 75억 원에서 지난해 68억 원으로 줄었고, 올해 상반기에는 13억 원을 기록했습니다.

반면 피지컬 AI는 신규 매출원화가 이뤄지며 외형을 키우고 있습니다. 피지컬 AI 매출은 2024년 1억 원 미만에서 지난해 26억 원으로 늘었고, 올해 상반기에는 13억 원을 기록했습니다. 회사는 피지컬 AI 사업을 대상으로 연구개발과 인프라 투자를 지속하고 있습니다.

다만 피지컬 AI 매출이 빠르게 늘었어도 아직 기존 사업 감소분을 보전하지는 못한 상태입니다. 이에 따라 올해 2분기 매출은 약 10억 원으로 전년 동기 대비 56.5% 감소했고, 영업손실은 16억 원에서 30억 원으로 확대됐습니다.

결국 신규 사업이 본격적인 양산 매출로 전환되는 시점이 전체 실적 방향을 좌우할 전망입니다.

전체 수주액은 올해 1분기 약 1억 원에서 2분기 24억 원으로 분기 기준 빠르게 늘었고, 수주 증가분 대부분은 피지컬 AI 프로젝트에서 발생했다. 수주 확대에는 한화에어로스페이스, 두산밥캣, 태국 경비로봇 사업이 영향을 미쳤다.

다만 주요 프로젝트는 기술검증·실증 비중이 높다. 한화에어로스페이스·두산밥캣·태국 경비로봇 사업은 아직 대량 양산 단계에 미진입한 상태다. 월드모델·도시안전망·물류 분야 정부 사업도 기술 개발·현장 검증이 진행 중이며, 실제 제품 공급·장기 계약으로 연결하는 과제가 남아 있다.

피지컬 AI의 비용 구조에는 변수가 존재한다. 현장별로 사용하는 로봇·센서·엣지 장비가 상이하고, 추가 데이터 확보에 따라 모델 학습·검증이 필요할 가능성이 있다. 이에 따라 고객 확대 시 개발 인력이 증가할 가능성이 있으며, 비용도 증가할 가능성이 있다.

수익성 제고 조건으로는 핵심 기술의 다수 고객 반복 적용 구조가 제시됩니다. 메이드, 말, 수다, 보다, 워브, 월드모델은 서로 다른 로봇, 산업장비에 공통 적용 대상 기술입니다. 이렇게 동일 기술을 여러 고객과 장비에 반복 적용하면 1회 개발비를 복수 사업에서 회수할 가능성이 확대되고, 반복 매출 확보 여지도 커집니다.

반대로 고객별로 데이터 수집, 모델 개발, 시스템 연동이 별도로 필요할 가능성이 있습니다. 이 경우 사업이 확대돼도 인력 투입에 비례해 비용이 증가하는 SI형 구조가 됩니다. 이에 따라 수익성 개선의 다른 조건으로는 PoC 이후 양산 전환, 소프트웨어·모델의 여러 장비 반복 공급 가능성이 함께 제시됩니다. 핵심 기술의 반복 적용성과 다수 장비 공급 가능성이 수익성 개선의 핵심 조건이라는 발언 요지도 이런 비교 기준에 맞닿아 있습니다.

마음AI는 빅데이터, 기업용 AI 소프트웨어에서 출발해 생성형 AI, 에이전트 AI를 거쳤습니다. 현재 사업축 이동 방향은 국방·로보틱스 중심 피지컬 AI이며, 기술 범위도 월드모델, 데이터 인프라, 온디바이스 AI, 로봇 제어로 확대됐습니다. 이런 흐름 속에서 향후에는 실증 건수보다 상용화 규모의 중요성이 더 커집니다.

한화에어로스페이스·두산밥캣 등에서 프로젝트가 진행되고 있으며, 이들 프로젝트가 실제 양산 전환과 후속 계약 체결로 이어지고 동일 AI 기술이 다른 로봇·산업장비로 반복 적용될 경우 피지컬 AI의 새로운 성장축으로 자리매김할 수 있습니다. 반면 PoC·국책과제 중심 구조가 장기화할 가능성도 있으며, 이 같은 구조 장기화 시에는 매출 확대와 수익성 개선까지 추가 시간이 필요할 전망입니다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406573

참고자료

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