전 산업군에서 AI 도입이 가속화되는 가운데, 단순히 텍스트나 이미지를 생성하는 것을 넘어 현실 세계의 물리적 공간을 이해하고 제어하는 'Physical AI'에 대한 관심이 뜨겁다. 공간정보 기반 AI 기업 메이사(Meissa)는 이 지점에서 자신들을 단순한 영상 분석이나 디지털트윈 기업이 아닌, AI를 위한 World Modeling 기업으로 정의한다. 기술 특례 상장을 준비 중인 메이사의 대표를 만나, 메이사가 바라보는 AI 산업의 전환점과 그 속에서의 역할을 들어봤다.

“메이사는 AI가 판단하고 행동할 수 있도록, 공간을 구조화하는 회사”

Q. AI 기술이 산업 전반을 휩쓸고 있습니다. 이 시점에서 메이사라는 기업을 한 문장으로 정의한다면 어떻게 표현하시겠습니까?

A. 메이사는 AI가 제대로 판단하고 행동할 수 있도록, 현실 세계를 산업 단위로 이해 가능한 디지털 세계, 즉 월드 모델(World Model)을 구축하는 회사입니다. 지금 AI 기술은 비약적으로 발전하고 있습니다. 모델의 추론 능력이나 판단 능력 자체는 빠르게 상향 평준화되고 있죠. 하지만 정작 중요한 것은 'AI가 무엇을 보고 판단하는가'입니다. 아무리 똑똑한 AI라도 현실 세계의 맥락과 데이터를 제대로 입력받지 못하면 산업 현장에서 무용지물입니다. 메이사는 "AI가 이해해야 할 세계를 누가, 어떤 구조로 만들어주는가"라는 근본적인 질문에 답을 제시하는 역할을 하고 있습니다.

‘보는 디지털 트윈’에서 ‘운영 가능한 월드 모델’로의 전환

Q. 최근 '디지털 트윈'의 개념이 모호해지고 있습니다. 기존의 디지털 트윈과 메이사가 말하는 월드 모델은 무엇이 다르며, 그 차이가 왜 중요합니까?

A. 가장 큰 차이는 '시각화'냐 '운영'이냐에 있습니다. 기존의 디지털 트윈은 현실을 3D로 똑같이 구현해 사람의 이해를 돕는 시각적 재현에 머무르는 경우가 많았습니다. 보기에는 좋지만, AI나 자동화 시스템이 이를 토대로 무언가를 실행하기에는 데이터의 밀도나 구조가 부족했죠. 메이사가 정의하는 디지털 트윈은 AI가 실제로 활용 가능한 '운영 가능한 월드 모델'입니다. 단순히 현장의 모습만 보여주는 것이 아니라 무엇이 어디에 있는지, 시간에 따라 어떻게 변하는지, 그 변화가 공정상 어떤 의미를 갖는지까지 해석 가능한 데이터 구조로 제공합니다. 이것이 바로 단순한 '보는 기술'과 '판단과 행동을 가능하게 하는 기술'의 본질적인 차이입니다.

산업의 병목은 ‘데이터 부족’이 아니라 ‘세계 이해의 부재’

Q. 월드 모델링이라는 관점이 실제 척박한 산업 현장에서 어떤 문제를 해결해주고 있습니까?

A. 현장의 가장 큰 병목은 데이터가 없어서가 아니라, '현실을 구조적으로 이해하지 못한다'는 점에 있습니다. 지금도 드론, IoT 센서, 위성 등에서 엄청난 데이터가 쏟아집니다. 하지만 이 데이터들이 산업의 언어로 번역되지 않으면 그저 용량만 차지하는 파일일 뿐입니다. 메이사의 월드 모델링은 흩어진 Raw 데이터를 모으는 데서 그치지 않고, 이를 산업 단위의 공간 구조와 시간 흐름 안에서 재구성합니다. 이 과정을 거쳐야만 비로소 데이터는 AI와 조직이 이해할 수 있는 '의미 있는 상태 정보'가 됩니다. 불확실한 현실 세계를 '계산하고 판단 가능한 세계'로 바꿔주는 것, 그것이 현장의 비효율을 걷어내는 핵심 열쇠입니다.

Q. 건설사를 비롯해 골프, 원격 감시까지 사업을 확장했습니다. 다양한 분야로의 확장이 가능한가?

A. '하나의 기술 축이 다양하게 적용된 사례입니다. 우리가 건설 현장에서 풀었던 문제는 "드론을 날리자"가 아니었습니다. "거대한 물리적 공간을 어떻게 시간 단위로 쪼개어 이해하고, 이를 의사결정으로 연결할 것인가"였죠. 이 기술적 구조를 완성하고 보니, 골프 코스 관리나 원격 감시 영역에서도 똑같은 니즈가 있었습니다. 즉, '시공간 단위의 정밀한 현실 이해'라는 본질은 산업의 경계를 넘어 공통적으로 유효했습니다. 따라서 우리의 사업 확장은 검증된 월드 모델링 구조가 다소 이질적인 산업분야에서도 동일한 강력함을 발휘했기에 이어진 자연스러운 흐름입니다.

Q. 메이사 플랫폼을 도입한 산업 현장에서 대표가 목격한 가장 인상 깊은 변화는 무엇입니까?

A. 현장에서 가장 크게 체감하는 변화는 데이터의 용도가 바뀌고 있다는 점입니다. 과거에는 데이터가 보고를 위해 사후적으로 정리되는 경우가 많았고, 의사결정은 경험에 의존하는 비중이 컸습니다. 지금은 현장의 변화가 공간 단위로, 시간의 흐름에 따라 누적되면서 누구나 같은 기준으로 상황을 이해할 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다. 그 결과 의사결정이 빨라질 뿐 아니라, 조직 내 커뮤니케이션 방식과 현장 운영의 기준 자체가 달라지고 있습니다. 이 변화가 쌓일수록 현장은 점점 더 예측 가능해지고, 운영의 질이 구조적으로 개선되고 있다고 느낍니다.

글로벌 시장서도 통하는 메이사의 월드 모델링 기술

Q. 글로벌 시장 진출도 본격화하고 있습니다. 글로벌 시장 경쟁에서 메이사만의 무기는 무엇입니까?

A. 전 세계 어디서든 AI와 자동화 시스템이 현실 세계에서 작동하려면, 현실을 정확히 모델링해야 한다는 요구는 동일합니다. 메이사의 강점은 특정 국가나 단일 현장에 갇힌 솔루션이 아니라, '산업 단위로 확장 가능한 표준화된 월드 모델링 구조'를 갖췄다는 점입니다. 무엇보다 우리는 실험실이 아닌, 가장 거칠고 변동성이 큰 실제 산업 현장에서 운영 단위로 기술을 검증해왔습니다. 이 실전 경험과 데이터 처리 파이프라인의 견고함은 글로벌 시장에서도 확실한 차별점이 될 것이라 확신합니다.

Q. 올해 기술특례상장 상장을 준비한다던데 메이사의 비전은 무엇입니까?

A. 상장은 메이사에게 있어 단순한 자금 조달 이상의 의미가 있습니다. AI의 확산은 일시적 유행이 아니라 산업이 작동하는 방식을 송두리째 바꾸는 거대한 흐름입니다. 메이사는 그 변화의 '가장 앞단에 있는 레이어', 즉 현실 세계를 디지털로 옮기는 관문을 책임지는 회사로 성장하고자 합니다. 상장 이후에도 화려한 겉치레보다는 산업에 실제로 필요한 기술, AI와 현실 세계를 연결하는 가장 신뢰할 수 있는 파트너가 되겠습니다.