AI를 자동차나 로봇 등 동작에 연결하는 물리적 AI에서는, 모델의 성능에 더하여 실제 이용 환경에 적응하는 능력이 요구된다. AI 학습용 데이터의 정비와 어노테이션을 담당하는 브라이센(BRYCEN)도 미국에서의 사업 확장을 진행하고 있다. 현지 법인 BRYCEN USA의 설립을 담당한 츠쿠가와 겐FUN 씨의 현지 보고서 제2회는 뉴욕으로. 요일캐브와 역사적인 건물의 변화를 입구로 삼아, 기술을 사회에서 사용할 수 있는 제품으로 육성하는 조건을 생각한다.
처음 뉴욕·맨해튼에 내렸을 때이다. 나 안에 있던 뉴욕은 1990년대의 할리우드 영화에서 보았던 거리였다. 고층 빌딩의 틈새를 지나는 노란색 큰 미국산 세단이 지나가고, 보도에서는 커피 한 조각을 든 뉴요커가 빠른 걸음으로 오가고 있었다.
그러나 실제로 걸어보니, 빌딩의 경치는 영화 그대로였지만, 눈 앞에 달리는 차는 달랐다. 요일캐브에서 눈에 띄는 것은 토요타의 미니밴 “Sienna（시에나）”와 “RAV4”였다. 거리에는 국내외에서 방문한 관광객도 넘쳐나고 있었다. 멀리서 상상했던 거리와, 그곳에서 움직이는 일상에는 역시 차이가 있었다.
처음 걸었던 맨해튼. 영화에서 보았던 고층 빌딩은 확실히 그곳에 있었다. (기자 촬영)
## 요일캐브에 요구되는 것은, 길에 맞는 사용 편의성
이번 거리 산책에서 가장 눈에 띄었던 것은 시에나의 이색 택시였다. 대형 세단을 떠올리며 있었던 저에게, 노란색 토요타 미니바가 연달아 달리는 광경은 신선했다. 이것은 제가 걸었던 범위 안에서의 인상이며, 뉴욕 전체의 차량 구성 요소를 나타내는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고, 왜 이 차량이 도시의 발로 사용되는지 생각할 수 없었다.
왼쪽: 작가가 상상했던 1990년대 뉴욕을 ChatGPT로 생성한 이미지 (AI 생성). 실제 풍경을 촬영한 것이 아니다. 오른쪽: 맨해튼을 달리는 토요타 시에나의 이색 택시 (작가 촬영).
뉴욕의 택시에는 짧은 거리의 출발과 정지를 반복하는 주행 방식과 짐이 많은 공항 이용도 있다. 장시간 사용되는 차량이라면, 연비와 내구성뿐만 아니라 짐실의 넓이, 승하차의 용이성, 정비의 용이성도 중요하다. 채용 이유를 사업자에게 직접 들은 것은 아니지만, 시에나와 같은 미니바의 특징은 이러한 사용 방식과 일치한다.
더욱이, 휠체어를 이용하는 사람이 탈 수 있는 것도 뉴욕 택시에 요구되는 조건이다. 시티의 택시 및 리무진 위원회(TLC)는 2025년 6월에 운행 중인 이색 택시의 50% 이상이 휠체어 대응 차량(WAV)으로 바뀌었다고 발표했다. 제가 촬영한 시에나에도 후면에 승하차용 경사로가 갖춰진 차량이 있었다.
출처: NYC TLC: 휠체어 지원 택시 관련 발표
후면에 승하강용 스로프가 장착된 시에나. 차량의 사용성에는 다양한 이용자에게 대응하는 것 또한 포함된다. (기자 촬영)
하이브리드 기술이나 품질의 높이는 그것 하나만으로 완성되는 것이 아니다. 이용하는 사람이나 사업자가 요구하는 조건과 결합되어야 비로소 매일 사용되는 차가 된다. 거리를 달리는 이요르캐브를 보면서 기술의 새로움과는 별개로, 그 지역에서 계속 사용될 수 있는 것의 무게를 느꼈다.
## Google 건물에 남아있는, 화물 터미널의 기억
체류 기간 동안에는, 과거의 상사를 방문하기 위해 Google의 뉴욕 본사에도 방문했다. 취재를 목적으로 한 방문이 아니었기에, 내부 상황이나 교환한 대화에는 언급하지 않는다. 다만, 건물을 바깥에서 바라보는 것만으로도 이 도시와 기술 기업의 관계에 대해 생각하는 계기가 되었다.
Google의 본점 중 하나인 St. John’s Terminal은 1930년대의 화물 철도 터미널 구조를 재활용하여 2024년에 개설된 사무실이다. 원래 터미널은 현재의 High Line에 연결되는 화물선의 종점이었다. 북쪽 외관에는 과거 선로를 지탱했던 구조도 남아있다.
구글의 St. John’s Terminal. 화물 철도를 지탱했던 장소가 기술 기업의 거점으로 활용되고 있다. (저자는 촬영).
과거의 산업을 모두 파괴하고 새로운 것으로 대체하는 대신, 도시 내 자산을 활용하면서 용도를 바꾸는 방식이다. 이는 마치 뉴욕의 모습이 나에게 매우 뉴욕스럽게 느껴졌다. 거리의 외관만 보지 않고도 알아차리지 못한 변화가 이러한 장소에도 존재한다.
## 브루클린에서는, 시제품과 실증을 산업에 연결한다
뉴욕에서 제조업을 생각하게 만드는 계기가 또 하나 있었다. 체류 기간 동안 브루클린에서 개최된 “Manufacturing Happy Hour LIVE in Brooklyn”이라는 이벤트다. 시간적 제약으로 참석은 할 수 없었지만, 공개 정보를 통해 Newlab과 브루클린 네이비 야드에 대해 조사해 보았다. 아래는 그 공개 정보에 기반한 것이다.
금융의 도시라는 인상이 강한 뉴욕에도 기술을 구체화하고 시제품을 제작하기 위한 산업 공간이 존재한다. 과거 함선을 건조했던 브루클린 네이비 야드에 위치한 Newlab은 스타트업을 위한 시제품 장비 및 작업 공간 외에도 육상, 해상, 항공 분야에 따른 실증 환경을 제공한다. 기업과 행정부 간의 연계된 실증 프로젝트, 자금 접근성도 그 지원에 포함된다.
출처: Newlab 브루클린: 시설 및 사업화 지원
제가 관심을 갖게 된 부분은 프로토타입 제작 시설과, 그 기술이 실제로 사용될 수 있는지 확인하는 장소, 사업화를 지원하는 사람들과 자금을 연결하려는 점입니다. 제조업을 “공장에서 대량으로 생산하는 것”으로만 捉えている 경우, 이 역할은 보이지 않기 쉽습니다. 시험하고, 수정하고, 사용자가 사용할 수 있도록 전달하기까지, 제품을 산업으로 육성하는 데 필요한 일들이 있습니다.
Google의 오피스와 용도가 다르지만, 오래된 산업 공간에 새로운 기술의 작업장을 겹치는 점에도 공통점을 느꼈습니다. 뉴욕에서 진행되는 변화는 단순히 거대한 양산 공장을 도시 안으로 되돌리는 이야기가 아니라고 생각됩니다.
## 프로토타입의 앞에는 품질과 운영의 일
이러한 환경이 갖춰져도, 프로토타입이 작동하는 것과, 제품으로 지속적으로 사용되는 것 사이에는 거리가 있습니다. 품질을 맞춰, 재료와 부품을 조달하고, 고장 수리를 하고, 수익성이 있는 방식으로 공급하는 단계에는, 시제품과는 다른 어려움이 있을 것입니다.
AI를 탑재한 기계에서도 같은 생각을 할 것입니다. 모델과 소프트웨어 개발자만 장비, 제어, 품질, 유지보수까지 모든 것을 담당할 수 있는 것은 아닙니다. 새로운 기술을 가진 기업과, 현장에서 기계를 계속 작동시켜 온 기업이 서로의 일을 이해하고 연결되어야 합니다. 억(억), 만(만), 兆(조) 등의 숫자와 단위는 그대로 유지합니다.
데이터 엔지니어링 분야에 종사하는 입장에서 보면, 그 틈을 연결하는 데이터에도 시선이 향한다. 기계의 상태, 이미지, 작업 결과, 품질 및 유지보수 이력 등이 분산되어 관리된다면, AI에 활용 가능한 형태로 정제하는 작업이 필요하다. 이는 이번에 방문한 기업에서 확인한 문제와는 다르지 않으며, 물리적 AI의 구현을 고려할 때 내가 중점적으로 중요하게 생각하는 과제이다.
도시에서 사용되는 기계는 실험을 위해 조건을 맞춰놓은 장소에서만 작동하는 것이 아니다. 어디에서 고장이 발생했는지, 어떤 방식으로 사용하면 잘 작동하는지. 현장에서 얻은 결과를 제품이나 AI 개선에 되돌릴 수 있도록 하는 것이다. 시제품과 실증을 연결하는 메커니즘을 조사하면서, 그곳에 품질과 데이터를 다루는 일이 어떻게 통합될지를 고민하고 있었다.
## “미국”을 한마디로 규정하지 않기
이번에 보고 있는 것은 뉴욕의 단면일 뿐이다. 디트로이트에서 보이는 산업과 뉴욕에서 보이는 산업은 동일하지 않다. 주나 도시마다 기업들의 모임 방식, 인력, 제품 사용 방식이 다르다. “미국에서는 이렇게다”라고 한마디로 규정하면 그 차이를 놓치게 된다.
일본 기업에 대해서도 품질과 대량 생산 경험이 있으면 괜찮다는 식으로 생각하는 것만으로는 충분하지 않을 것이다. 그 경험이 어떤 지역의, 누구의, 어떤 사용 방식에 도움이 되는지 살펴봐야 한다.
영화에서 보고 있던 거대한 세단 대신 제 눈에 들어온 것은 맨해튼의 일상을 달리는 노란 시에나였다. 반면, 조금 조사해 보니 브루클린에는 새로운 기술을 시험하고 사업으로 연결하기 위한 장소가 있었다. 거리를 걸어보고 본 것과 공개 정보를 오가며 제품이 사회에 뿌리내리는 과정을 이전보다 더 구체적으로 생각해 볼 수 있게 되었다.
## 저자 프로필
芥川 공문 氏
브라이센 데이터 엔지니어링 솔루션 사업본 본부장 兼 브라이센 USA, Inc. 회장
네트 르메르기부터 소프트웨어 개발 및 신규 사업에 종사했습니다. 방송과 통신 분야의 기획 및 운영을 거쳐 현재는 제조업체 대상 데이터 엔지니어링과 DX 추진을 이끌고 있습니다. 어노테이션 사업을 4년 동안 국내 탑 자리에 키워 6년 연속으로 점유율을 유지했습니다. 미국 전개 사업도 추진 중입니다.
## 관련 기사 및 링크
관련 기사: 제1회: 브라이센 미국 현지 보고서
브라이센 데이터 엔지니어링 사업
브라이센은 일본의 혁신적인 뷰티 솔루션 기업입니다. 최근 브라이센은 새로운 기술을 활용하여 피부 노화 방지 및 미용 효과를 극대화하는 제품들을 출시하며 큰 주목을 받고 있습니다. 특히, 브라이센의 ‘아쿠아 젤’은 히알루론산과 콜라겐을 함유하여 피부 보습과 탄력 개선에 탁월한 효과를 보여주고 있습니다.
브라이센은 일본 내에서 이미 높은 인지도를 가지고 있으며, 최근에는 한국 시장에도 진출을 준비하고 있습니다. 브라이센의 제품들은 일본의 엄격한 품질 관리 기준을 준수하며, 한국 소비자들의 피부 타입과 니즈에 맞춰 개발되었습니다.
브라이센의 대표적인 제품인 ‘아쿠아 젤’은 [https://www.braisen.co.jp/aquagel](https://www.braisen.co.jp/aquagel) 에서 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. 브라이센은 앞으로도 지속적인 연구 개발을 통해 더욱 혁신적인 뷰티 솔루션을 제공할 계획입니다.
芥川 공문 氏의 note
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