"돈 버는 AI가 진짜"…산업 특화 AI 기업 IPO 러시
최근 인공지능(AI) 산업의 지형이 변화하고 있습니다. 단순한 기술력을 넘어 실제 산업 현장에서 실질적인 가치를 창출하는 산업 특화 AI 기업들이 기업공개(IPO) 시장에서 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 범용 AI가 기반 기술로 자리매김하는 가운데, 제조 및 국방 등 다양한 분야에 특화된 AI 솔루션으로 수익성을 입증하는 이들 기업의 증시 입성이 활발하게 추진되고 있습니다.
산업 특화 AI, 코스닥 시장의 새로운 동력
오는 20일 코스닥 상장을 앞둔 마키나락스는 지난 수요예측에서 2,427개 기관이 참여하며 약 30조 원의 주문을 이끌어내며 폭발적인 관심을 증명했습니다. 경쟁률은 1,196.1대 1, 의무보유 확약 비율은 78.2%로 코스닥 IPO 역대 최고를 기록했으며, 공모가는 희망 밴드 상단인 1만 5,000원으로 확정되어 상장 후 예상 시가총액은 약 2,631억 원에 달합니다.
마키나락스의 핵심 경쟁력은 네트워크가 끊긴 폐쇄망 환경에서도 AI 개발-배포-운영 전 과정을 통합 관리할 수 있는 엔터프라이즈 AI 운영체제(OS) '런웨이(Runway)'입니다.
범용 AI는 제조-국방 현장이 요구하는 고정밀-고신뢰-고보안 조건을 충족하지 못합니다. 피지컬 AI가 가장 먼저 현실화되는 곳은 휴머노이드가 아니라 제조 산업 현장과 전투 현장입니다.
마키나락스는 삼성, 현대, LG, SK 등 국내 주요 제조 대기업은 물론 국방과학연구소, 합동참모본부까지 고객사를 확장하며 6,000건 이상의 AI 모델을 현장에 성공적으로 적용했습니다. 25TB 이상의 산업 특화 데이터를 축적하여 후발주자와의 기술 격차를 공고히 다지고 있으며, 2025년 런웨이 재계약률은 94%에 달하며 높은 고객 만족도를 보여주었습니다.
공모 자금은 런웨이 플랫폼 고도화, 자체 파운데이션 모델 개발, 그리고 해외 진출에 집중적으로 투입될 계획입니다. 특히 일본 시장을 첫 번째 해외 거점으로 삼아 현지 법인을 설립하고 이미 일본 대표 자동차-산업기계 제조사 4곳과 계약을 완료했습니다. 유럽에서는 쿠카로보틱스 자회사와 파트너십 기반의 공급 계약도 체결하며 글로벌 시장 공략에 박차를 가하고 있습니다.
다만 수익성은 여전히 극복해야 할 과제로 남아있습니다. 마키나락스는 2025년 기준 영업손실 80억 원으로 아직 적자 상태입니다. 공모가는 현재 실적이 아닌 2028년 추정이익을 기준으로 산정되었으며, 상장 직후 유통 가능 물량은 38.5%에 달해 시장의 변동성에 대한 우려도 존재합니다. 2027년 흑자 전환을 목표로 제시했지만, 2026년 225억 원, 2027년 374억 원으로 매출이 빠르게 증가해야 한다는 조건이 뒤따릅니다.
인이지와 원프레딕트, 혁신적 상장 여정
인이지 또한 상장을 활발히 준비하고 있으며, 현재 NH투자증권을 주관사로 기술성 평가가 진행 중입니다. 기술성 평가 통과 시 곧바로 상장 예비심사를 신청하여 올해 안에 코스닥 입성을 목표로 삼고 있습니다.
인이지는 최재식 KAIST 교수가 2019년 창업한 제조 AI 전문 기업입니다. 철강, 시멘트, 정유, 화학, 발전 등 공정 현장의 시계열 데이터를 분석해 공정을 최적화하고 이상 징후를 사전에 감지하는 AI 솔루션 'INFINITE OPTIMAL SERIES'가 주력입니다. 세계 최초 설명가능 인공지능(XAI) 기술을 독자 개발했다는 점을 차별화 포인트로 내세우며 현대제철, 동국제강 등 국내 주요 철강-화학-반도체 기업을 고객사로 확보했습니다.
상장과 더불어 인이지는 제조 현장 특화 파운데이션 모델 'MFM(Manufacturing Foundation Model)' 확산에도 박차를 가할 예정입니다. 일반 거대언어모델(LLM)이 언어를 처리하는 반면, MFM은 공장 설비에서 쏟아지는 시계열 데이터와 이미지를 동시에 처리하는 데 특화되어 있습니다.
할루시네이션이 생기면 반도체 공정이 멈추는 등 큰일이 나기 때문에 정확도와 안전성이 최우선입니다. 철강-석유화학 등 각 산업에 파인튜닝해 올해 하반기부터 현장에 적용할 계획입니다.
원프레딕트는 2027년 코스닥 상장을 목표로 미래에셋증권을 주관사로 선정했으며, 현재 기술성평가 시점을 조율 중입니다. 2016년 윤병동 서울대 기계공학부 교수가 창업한 이 기업은 산업용 설비 예지보전 솔루션 '가디원(GuardiOne)'을 통해 에너지발전, 석유화학, 반도체 등 주요 산업군에서 견고한 레퍼런스를 쌓았습니다. 최근에는 AI-ML 개발 플랫폼 'cyclone'과 운영 플랫폼 'pdx'로 제품군을 확장하며 'AI 네이티브 팩토리' 구현을 전면에 내세우고 있습니다.
한편, 대기업 계열 로봇 기업인 HD현대로보틱스는 금융당국이 '중복상장 원칙적 금지' 방침을 확정하면서 주관사단과의 킥오프 미팅을 전격 취소하고 사실상 숨 고르기에 들어갔습니다. 이는 IPO 시장의 또 다른 흐름을 보여주는 대목입니다.
산업 AI 투자, 수익성과 전문성 확보의 중요성
투자업계에서도 산업 특화 AI(AX) 기업에 대한 시각이 변화하고 있습니다. 벤처캐피탈 업계 관계자는 AI 모델이 대중화된 지금, 실제 수익 창출 능력이 가장 중요한 심사 기준이 되었다고 분석합니다. 또한, 수익성을 고려할 때 범용 AI보다는 산업 특화 AI가 더욱 적합한 투자처라는 시각이 지배적입니다.
산업 AI 기업을 심사할 때는 '무늬만 AI'인지, 아니면 '진짜 전문성이 있는지'를 가장 먼저 살핍니다. 자칫 시스템 구축을 해주는 SI 기업으로 비칠 수 있는 가능성을 경계해야 합니다. IPO 시장의 전반적인 분위기에 대해 냉정한 진단도 나옵니다.
AI라는 테마가 워낙 거대하고 정부가 밀어주고 있다 보니, 기관들이 어느 밸류에 들어가도 유통시장에서 팔고 나올 수 있는 환경이 됐습니다.
B2B 산업 AI의 고유한 특성상 긴 세일즈 사이클 또한 중요한 리스크 요인으로 작용합니다. 기술검증(PoC)부터 실제 수주까지 걸리는 시간이 길고, 이 기간을 버틸 재정적 여력이 있는지가 투자 판단의 핵심이 됩니다. 더불어 데이터 확보 경쟁, 시장 규모, 해외 확장 가능성 또한 여전히 면밀한 검증이 필요한 변수로 꼽힙니다.
산업 특화 AI 기업들의 활발한 IPO 추진은 단순한 기술력을 넘어 실질적인 가치 창출 능력을 시장이 강력하게 요구하고 있음을 명확히 보여줍니다. 이러한 기업들은 각 산업 현장의 복잡한 문제를 해결하며 지속 가능한 성장의 기반을 다지고 있습니다. 앞으로 이들이 제시할 혁신적인 비전과 함께 수익성, 전문성 확보를 위한 끊임없는 노력은 AI 산업의 미래를 더욱 견고하게 만들 것입니다.
산업 특화 AI가 R&D·기술개발의 중요한 축으로 자리매김함에 따라, 애녹스는 이러한 혁신 기업들이 자사의 우수한 기술력을 시장에 효과적으로 알릴 수 있도록 신뢰할 수 있는 블로그 마케팅 파트너가 되겠습니다.
주식회사 애녹스는 중소벤처기업부에서 지정한 글로벌 시장개척 전문기업, 수출바우처 수행기관, 혁신바우처 수행기관이며, R&D 및 경영 전영역의 컨설팅을 수행합니다.
