"AI 성능·자원·비용을 한눈에"…마키나락스, 기업 AI 주권 강화 위한 런웨이 업데이트 공개

2026년 9월 30일(수), 서울 ⎯ 대한민국 대표 피지컬 AI 기업 마키나락스(MakinaRocks, 대표 윤성호)가 자사 AI 운영체제(AI OS) '런웨이(Runway)' 2.4.0 업데이트를 통해 새로운 기능을 선보였다.

런웨이는 파편화된 데이터와 모델, 현장 시스템을 연결하고, AI가 실제 업무 현장에서 작동하도록 만드는 AI OS다. 개발부터 배포, 재학습에 이르는 AI의 전 생애주기를 하나의 플랫폼으로 통합 관리하며, 폐쇄망을 포함한 보안 수준이 높은 환경에서도 동일한 운영 환경을 제공한다.

이번 업데이트는 기업이 AI의 성능·자원·비용을 스스로 파악하고 통제할 수 있는 '거버넌스' 강화에 초점을 맞췄다. 이를 구현하기 위해 비용 관리, 모델 품질 관측, 인프라 가시성, 데이터 편의 등을 중심으로 ▲토큰 사용량 통합 대시보드 ▲입력 데이터 드리프트 감지 ▲추론 요청·응답 로깅 ▲추론 성능(정확도) 모니터링 ▲워크로드 파드(Pod) 단위 자원 모니터링 ▲계층별 자원 사용 통계 ▲스토리지 브라우저 업로드·다운로드 등 통합 관측·관리 기능을 추가했다. 사용자는 런웨이 상에서 AI의 자원·비용 지출과 성능 신뢰도를 직접 관리하며, 외부 플랫폼 종속 없이 자사 AI를 주도적으로 운영·통제하는 ‘기업 AI 주권(Enterprise AI Sovereignty)’을 한층 강화할 수 있을 전망이다.

가장 눈에 띄는 변화는 '토큰 사용량 통합 대시보드'다. 최근 LLM(대규모언어모델) 확산과 토큰 단가 인상으로 기업 비용 부담이 커졌지만, 부서나 프로젝트별로 사용량이 분산돼 실시간 파악이 어려웠다. 런웨이는 그동안 곳곳에 흩어져 있던 사용량 지표를 하나로 엮어, 조직·프로젝트·모델 단위의 토큰 소비 현황을 단일 화면에서 확인할 수 있는 대시보드 기능을 추가했다. 특히 온프레미스든 클라우드든 배포 환경에 관계없이 사용량을 집계·관리할 수 있어, 인프라가 혼재된 환경에서도 무분별하게 낭비되는 토큰 사용량을 줄이고 비용을 일관되게 통제할 수 있다.

배포 후 발생하는 AI 모델의 성능 저하를 방지하기 위한 품질 관측 체계도 고도화됐다. '입력 데이터 드리프트 감지'는 배포된 모델에 들어오는 입력 데이터의 분포가 학습 당시 데이터 등 기준 데이터와 얼마나 달라졌는지 자동으로 비교·감지한다. 정답 데이터가 확보되기 전에도 분포 변화를 포착해 모델 성능 저하 가능성을 사전에 파악할 수 있으며, 설정한 이상 조건에 도달하면 사용자에게 자동 알림돼 현장에서 문제가 발생하기 전 '조기 경보' 역할을 한다. 여기에 추론 요청과 응답을 자동으로 기록하는 '추론 요청·응답 로깅', 사용자가 전송한 정답 데이터로 모델 정확도를 추적하는 '추론 성능 모니터링'이 더해져, 재검증·재학습 시점을 감이 아닌 데이터로 판단할 수 있는 근거를 제공한다.

인프라 운영 가시성도 한층 세밀해졌다. '워크로드 파드(Pod) 단위 자원 모니터링'은 GPU·CPU·메모리·스토리지 사용량과 재시작 횟수 같은 안정성 지표를 앱과 모델이 실행되는 개별 파드 단위로 제공해 자원 낭비나 장애 징후를 포착할 수 있게 지원한다. '계층별 자원 사용 통계'는 워크스페이스·프로젝트·생성자·워크로드 등 계층별로 자원 현황을 통계 테이블로 확인하게 해, 운영자가 자원 배분의 근거를 한 화면에서 확보하도록 지원한다. 이 밖에 웹에서 파일을 직접 올리고 내려받는 '스토리지 브라우저 업로드·다운로드'가 추가돼 데이터 관리 편의성이 높아졌다.

이처럼 런웨이는 성능·자원·비용 등 기업 자산을 하나의 플랫폼에서 통제하도록 함으로써, 기업이 주도적인 AI 거버넌스를 구축할 수 있는 기반을 마련했다.

한편, 올해 초 2.0 버전을 통해 개방형 아키텍처 재편, 보안 정책 강화, 권한 기반 거버넌스 확립 등으로 완성도를 높여온 런웨이는 다양한 산업 현장에서 입지를 넓히고 있다. 특히 국방과학연구소, 한국수자원공사, 보험개발원 등 제조·국방·금융·공공 등 고보안·고규제 환경 속 뛰어난 운영 역량을 입증하고 있다.

마키나락스 심상우 CTO(최고기술책임자)는 "이번 업데이트로 고객은 AI 도입 이후의 성능 저하 여부는 물론, 자원과 비용이 효율적으로 쓰이고 있는지까지 투명하게 들여다보고 문제가 생기기 전에 대응할 수 있게 됐다"며 "성능·자원·비용에 대한 자율적 통제권 확보는 자사 AI를 주도적으로 운영하는 '기업 AI 주권' 실현의 핵심이며, 이것이 바로 마키나락스와 런웨이가 지향하는 방향"이라고 말했다.