2026년 9월 25일
Genesis 시즌2
지금 사람을 창조한다고 가정 해 봅시다. 가장 먼저 물리적인 '몸'를 만들어요. 여기에 몸을 지휘할 뇌와 신호를 보낼 신경망을 깔고, 일일이 설정할 수 없으니 기본적인 운영 체제를 깔아둡니다. 그 다음 부터는 앱을 깔 듯 내가 원하는 기능을 붙여볼 수 있겠네요. 사회성은 기본값대로 두고, 수학적 감각 1스푼, 미적 감각 3스푼을 넣었더니? 와!! 절대 음감의 음악가가 나왔어요. 🎵
이 과정은 지금의 '로보틱스'와 완벽하게 닮아 있습니다. 하드웨어(몸)에, 신호를 전달할 미들웨어를 얹고, 세상을 이해하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 이식합니다. 그 위에 특화 스킬을 탑재해 '특화 로봇'을 완성해 나가는 것이죠. 단순한 기계의 제조를 넘어, 스스로 생각하고 움직이는 새로운 존재를 창조하는 '피지컬 AI와 로보틱스'의 시대. 그야말로 새로운 존재를 창조하는 시대입니다. 인간을 모사하며 새로운 생태계를 빚어내고 있는 글로벌 테크 씬의 창세기 시즌2의 이야기들, 지금 소개드립니다
🧠한동안 ‘뇌과학’ 관련 콘텐츠가 많이 소개된 시기가 있었는데 기억 하시나요??
AI는 인간의 ‘신경망’을 모사해서 만들어졌고, 뇌의 메커니즘을 차용했기 때문에, 뇌과학 역시 엄청난 힌트가 될 수 있었기 때문이죠. 어쩌면 인간을 잘 이해해야 AI를 이해할 수 있는게 아닌가 싶습니다. 인간의 뇌와 비슷한 역할을 하는 로봇의 뇌구조, 슈퍼덕이 간단하게 비교해서 정리 해 보았어요!
Physical AI는 LLM기반 AI처럼 '지능'을 언어로 구현하는 것을 넘어 이 지능이 물리 세계에서 직접적으로 움직여야 하기 때문에 레이어도 다양하고, 하드웨어와의 유기적인 연동 역시 중요합니다. 마치 스마트폰 초기 안드로이드와 iOS가 모바일 생태계를 양분하며 판도를 바꿨듯, 로봇 시대 역시 플랫폼과 OS 중심의 생태계로 빠르게 재편되고 있습니다. 그리고 하드웨어와 소프트웨어간의 연합 전선도 다양하게 구축되고 있어요. LG와 NVIDIA의 동맹 역시 이 일환이라고 할 수 있습니다.
인간 인지 철학을 집대성한 에마누엘 칸트, 프로이트와 함께 심리학의 양대 산맥을 이루는 구스타프 융, 한번씩 들어보셨죠? 로봇의 인지 메커니즘과 지능 공유 방식은 인류의 고전 철학과 심리학에 대입 해 보면 굉장히 흥미롭습니다칸트, 융.
💡칸트의 선험적 지식 _ 로봇이 세상을 이해하는 기본 로직
철학자 임마누엘 칸트는 인간이 아무것도 모르는 백지상태로 태어나는 것이 아니라, 시공간과 인과관계를 해석할 수 있는 '선험적 지식'을 기본 장착한다고 보았습니다. 새로운 자극을 받으면 우리 뇌 속에 이미 정해진 12개의 판단 카테고리를 통해 정보를 일목요연하게 처리한다는 것이죠. 로봇 역시 카메라와 센서를 통해 매초 수많은 비전, 소리 데이터를 받아들입니다. 들어온 무작위 데이터를 분류하고, 현실의 물리 법칙에 맞게 연산하는 '기본 로직'이 필요한데, 이 선험적 지식의 역할을 하는 핵심이 바로 '로봇 파운데이션 모델’입니다
그 대표적인 모델이 바로 엔비디아의 'Project GR00T'입니다. 현재 LG가 엔비디아와 손잡고 내년 1분기 공개를 목표로 개발 중인 차세대 휴머노이드 역시 이 GR00T 모델을 기반으로 움직이게 됩니다. GR00T는 인간의 인지 원리를 모방해 빠르게 본능적으로 움직이는 'System 1(행동)'과 깊이 생각하고 계획하는 'System 2(판단)'의 이중 구조로 설계되었습니다. 덕분에 로봇은 공장이나 가정에 배포되자마자 귀찮은 현장 훈련을 또 거치지 않고도, 가상 시뮬레이션 환경에서 미리 단단히 학습해 둔 물리 법칙(선험적 지식)을 활용해 "저 물체는 밀면 떨어지는구나", "단단한 실체구나"라는 것을 즉시 인지하고 안전하게 임무를 완수해 냅니다.
🤖로봇도 윤리가 필요해 _ 칸트의 정언명령과 로봇 가드레일
인간이라면 응당 해야 할 것과 하지 말아야 할 것. 칸트가 주창한 무조건적인 도덕률인 '정언명령'의 개념이 로봇에서는 '가드레일'입니다. 연산을 통해 나온 최적의 결과값대로만 행동하면 물건을 훔치면 되고, 경쟁자는 없애 버리면 되는데 그럼 큰일이잖아요. 그래서 예외 없는 안전 규칙을 로봇 인지 기반의 기초 of 기초에 아예 심어 놓는 것입니다.
Physical AI 윤리 보안 분야의 초신성, 바로 슈퍼스타트 인큐베이터 3기 에임인텔리전스입니다. 사람이 앞에 있는데 로봇이 ‘칼을 손에 들고 직진해’라는 명령을 따르지 않도록 '해서는 안되는' 부분들을 원천적으로 막는 가드레일 기술을 보유하고 있습니다. 창업 2년차에 100억 SeriesA투자를 유치하고, 곧바로 LG전자 등 대기업들의 전략적 투자도 유치한 엄청난 스타트업인데요! 최근 LG전자와는 피지컬 AI를 위한 보안 솔루션 공동 연구도 진행하고 있습니다. (홈페이지Click)
💫로봇의 집단 무의식 _ Cloud 기반의 Fleet Learning
말로 설명할 수 없지만, 인류가 공유하고 있는 집단 무의식에 대해 들어본 적 있으시죠? 신비주의냐 심리학의 정수냐 말이 많았던 융의 이론인데요, 이걸 로봇의 관점으로 해석해 보면 클라우드 기반 Fleet Learning으로 연결됩니다. (FSD 뿐 아니라 로봇에도 적용 가능해요) 예를 들어, 어떤 가정집에 배치된 로봇이나 공장의 로봇 팔이 처음 보는 형태의 장애물(엣지 케이스)을 마주하고 이를 극복하는 새로운 방법을 터득했다면, 이 학습 데이터는 즉시 클라우드로 전송되어 공통의 파운데이션 모델을 업데이트합니다. 그 결과, 우리 집의 로봇 역시 직접 경험해보지 않고도 자고 일어나면 똑같은 장애물을 완벽하게 피해 가는 '집단적 진화'를 이뤄내게 됩니다. 하나가 배우면 모두가 즉시 깨닫는 이 'Fleet Learning'이 휴머노이드 로봇이 인간의 노동 효율을 뛰어넘어 인류 역사상 유례없는 생산성 혁명의 열쇠로 각광 받고 있습니다.
로봇도 배워야 삽니다! 현실에서 일을 배우고 일을 수행해야 하니까요. 그래서 로봇을 학습시키는 학구열이 대치동 저리가라입니다. 최근 대세는 시각, 언어, 행동(Action)을 한꺼번에 학습시키는 VLA(Vision-Language-Action) 모델입니다. 사람이랑 현실에서 같이 일해야 하니까요. 로봇에게 "저기 빨간 사과를 집어 바구니에 담아줘"라고 지시하면, 중간 소프트웨어 필터링 없이 카메라 픽셀 값(V)과 인간의 지시(L)를 모터 구동 신호(A)로 직접 변환하는 방식이죠. 문제는 이 VLA라는 그릇을 채울 엄청난 양의 데이터를 어디서 어떻게 긁어모을 것인가?입니다.
🤖역시 중국 하면 인해전술 _ 원격 조종
가장 원초적이면서 확실한 방법은 현실에서 인간의 데이터를 긁어모아 양으로 승부하는 방법이겠죠. 현존하는 문제를 모두 풀고 외우는거죠. 중국은 국가와 지방 정부가 주도하여 전역에 '로봇 훈련 센터”를 구축하고 있어요. 훈련사(사람)들이 VR 기기나 컨트롤러를 쓰고 로봇을 직접 원격 조종하여 물건을 집고, 옮기는 동작 데이터를 매일 수만 시간씩 날것으로 찍어냅니다. Physical AI기반이라 학습한 걸 까먹지는 않겠지만, 그래도 원초적이라는 느낌을 지울수 없군요.
✨고도의 생성형 데이터는 현실과 구분 할 수 없다 _ 합성 데이터
사람이 한 땀 한 땀 모든 상황을 학습 시키기에는 한계가 존재하고 비용과 인력 낭비가 심합니다. 그래서 최근 주목 받는 것이 바로 합성 데이터이고, 이분야에서 국내 대표 유망 스타트업 젠젠에이아이(인큐베이터 5기)가 맹활약하고 있어요. (🌐홈페이지 바로가기 Click)
기존의 3D그래픽 기반 합성 데이터들은 로봇이 이질감을 느끼는 '디지털 갭'이 컸습니다. 하지만 젠젠 에이아이는 실제 카메라 센서의 특성(RGB, 적외선 IR, LiDAR 등)을 반영하고, 생성형 AI를 통해 '진짜 사진/비디오' 같은 고품질 합성 데이터를 생성해 냅니다. 이를 통해 유수의 대기업들과 협력해 야간, 폭우, 오지 등 현실에서 도저히 모으기 힘든 극한 상황의 데이터를 생성, 자율주행과 로보틱스 지능을 초고속으로 학습시키고 있고, 최근에는 Physical AI영역에서도 무한 활약중입니다. (🎬기술 설명 영상 보기 Click)
❓시뮬레이션 우주, 어쩌면 사실일지도? _ 월드모델 기반 가상 데이터
여기서 한 발 더 나아가 '월드 모델'이라는 치트키가 등장합니다. 상하이 기반의 딥테크 유니콘 수도 AI(Sudo AI)는 비싸고 느린 현실 데이터 수집 과정을 완전히 생략해 버렸습니다.이들은 중력, 마찰력, 물체의 재질 등 현실 세계를 100% 카피해 둔 가상 물리 우주(월드 모델/Sapien 시뮬레이터)를 컴퓨터 속에 먼저 짓습니다. 그리고 그 가상 우주안에서 가상의 휴머노이드를 밤낮없이 굴려 스스로 정밀한 동작 데이터를 자가 생산(Data Generation)하게 만듭니다. 즉, 월드 모델을 '초고품질 데이터 발전소'로 활용하는 것입니다. 가상 시스템에서 데이터만 받아 학습 한 휴머노이드 시스템 'sudo R1'은 현실 세계 데이터 없이 현실 세계에 적용되었는데. 처음 보는 불규칙한 물건들(유리, 패브릭 등)을 핸들링 하는데 단 한 번의 조율 없이 98% 이상의 성공률을 달성해 최근 엄청나게 주목을 받고 있어요. (🌐홈페이지 Click)
머릿속으로 완벽히 학습 된 데이터가 현실의 로봇의 행동으로 구현되어야 하는데 여기에는 총 3단계가 필요하다고 합니다. 각 단계별 특징을 슈퍼스타트 스타트업들의 기술로 살펴봅시다.
✅무거운 거대 지능을 가볍게 깎아내는 핵심 기술, 제틱에이아이
클라우드나 슈퍼컴퓨터에서 완성된 파운데이션 모델이나 월드 모델은 그 크기가 수백 기가바이트에 달할 정도로 거대하고 무겁습니다. 이 무거운 영혼을 배터리로 움직이는 작은 로봇의 뇌에 그대로 집어넣으면, 로봇은 단 몇 분 만에 과열되어 쓰러지고 맙니다. 제틱에이아이는 AI 모델의 성능과 똑똑함은 그대로 유지한 채, 크기와 연산량을 1/10 이하로 극강으로 압축하는 엣지 최적화 미들웨어 기술을 보유하고 있습니다. 어떤 제조사의 칩셋이든 AI가 가장 빠르고 가볍게 돌아가도록 번역해 주는 이 기술이 있어야만, 거대 지능이 비로소 로봇의 작은 몸통 안으로 들어갈 수 있습니다.
✅발열과 배터리 한계를 뛰어넘을 NPU '모빌린트'
압축된 지능을 현실에서 실행하려면, 이를 실시간으로 연산해 낼 물리적인 뇌세포, 즉 '엣지용 NPU' 반도체 칩이 로봇의 머릿속에 이식되어야 합니다. 모빌린트가 설계하는 로봇/엣지 특화 NPU는 기존 GPU 대비 전력 소모를 획기적으로 줄이면서도 찰나의 지연 없이 눈앞의 사물을 인지하고 판단하게 만듭니다. 인터넷이 끊긴 깊은 지하실에서도 로봇이 스스로 생각하고 살아남을 수 있는 '완벽한 온디바이스 독립 자아'를 구현하는 핵심 하드웨어가 바로 모빌린트의 칩에서 탄생합니다.
✅뇌의 명령을 수행하는 엑츄에이터 '패러데이다이나믹스'
머릿속에서 "사과를 쥐어라"라는 완벽한 명령을 초당 수백 번씩 내려보내도, 결국 현실에서 그것을 움켜쥐어야 하죠. 지능이 동작으로 구현 될 수 있도록 하는 핵심 부품, 바로 액츄에이터입니다. 액츄에이터는 로봇에 들어가니까 크기는 작아야 하고, 가볍고 작은 물건을 집는 정밀함에서부터 크고 무거운 물건을 옮기는 파워까지 고루 갖춰야 하는 physical AI와 로보틱스의 핵심 부품입니다. 패러데이다이나믹스는 가장 어렵다는 '로봇 손'이나 소형 부위에 적용되어 정밀한 동작을 수행하는 '초정밀 고토크·저마찰 서보 모터 제어 기술'을 독자 개발했습니다. 소프트웨어의 수학적 명령을 오차 없는 현실의 물리적 움직임으로 완벽하게 치환하여, 로봇이 자연스러운 동작을 수행하도록 합니다.
지능(AI)은 이미 인간을 아득히 초월할 준비를 마쳤으나, 이를 받아줄 그릇인 육체(하드웨어)는 아직 과도기에 머물러 있습니다. 피지컬 AI 시대의 진정한 개막을 위해 반드시 해결해야 할 최우선 물리적 과제들이 아직 남아 있어요.
🪫배터리와 발열: "1시간 일하고 방전되는 기계"
현재 대부분의 휴머노이드 로봇의 가동 시간은 길어야 1~2시간 내외입니다. 온디바이스에서 거대한 AI 모델(NPU)을 실시간으로 연산하고 수십 개의 고출력 관절 모터를 끊임없이 움직여야 하기 때문입니다. 가사 노동이나 산업 현장에서 쓰이기 위해선 배터리 효율 향상과 발열을 잡는 쿨링 최적화가 필수적입니다.
🤚 초정밀 손 동작과 촉각 제어
인간의 손은 27개의 뼈와 수많은 미세 근육, 촉각 센서로 이루어진 우주 최고의 정밀 기계입니다. 로봇 손 끝의 액추에이터는 아직 인간 손 섬세함의 10%도 따라가지 못한다고 해요. 최근 정밀한 손동작을 트래킹 하기 위해 슈퍼스타트 인큐베이터 5기 퀘스터의 모티글로브(Click)가 주목 받고 있어요. 글로벌 선도 기업 마누스의 글러브보다 훨씬 정밀하다는 평가가 있습니다.
정밀 제어에서 한발 더 나아가 물건을 잡을 때 '얼마나 세게 쥐어야 깨지지 않는지' 실시간으로 느끼는 촉각 피드백(Haptic)도 새로운 과제라고 합니다.
🕝지연시간과 엣지 지능의 한계
만약 로봇이 뜨거운 냄비를 잡았다가 "뜨겁다"는 신호를 저 멀리 클라우드로 보낸 뒤 "손을 떼라"는 명령을 다시 받아온다면 손은 이미 녹아내리겠죠. 찰나의 지연(ms)마저 차단하고 실시간 긴급 대처를 하려면 외부 통신 없이 로봇 머릿속 자체 칩(NPU)만으로 즉시 연산하는 '완벽한 온디바이스 에이전트 지능'이 필수적입니다. 제틱에이아이나 모빌린트 같은 경량화 및 엣지용 칩셋 스타트업이 주목받는 진짜 이유입니다.
(저는 여기에 발망치를 더하고 싶군요. 어찌나 쿵쾅 거리는지... 한국식 아파트에는 당분간은 바퀴달린 클로이드가 답일지도 모르겠습니다👣)
기술 허들이라고는 하지만, 금방 따라 잡을거라고 믿어요. 지금 휴머노이드들이 오스트랄로피테쿠스라면, 이런 한계를 하나씩 뛰어넘으면서 새로운 종으로 진화하는 것이겠죠? 휴머노이드계의 네안데르탈인과 사피엔스는 과연 어떤 모습일지 궁금하군요
사실, 바이오 분야에서 인류 창조가 이뤄질 줄 알았는데, 이제 와서 보니 새로운 창조는 로보틱스에서 이루어지고 있는 것 같습니다. ‘어떻게’는 기술이 어떻게든 따라 잡을 것이므로, '어떤 휴머노이드를 만들 것인가?'에 대해서도 깊이 고민해 보아야 할 때가 아닌가 합니다
한편으로는 그 자체로 존중받기 위한 '존재'가 아닌 처음부터 인간의 일을 시키기 위한 ‘수단'으로써 지능체를 만든다는 것이 맞나? 싶어 묘하게 씁쓸하기도 해요. 우리가 한 존재를 창조할 만큼 성숙한 존재인지도 의문이구요. 우리가 창조한 로봇들은 가드레일을 통해 인간처럼 자아와 이기심이라는 선악과를 따먹지 않고 오래오래 우리와 공존할 수 있을지? 만약에 로봇도 인간처럼 기어이 선악과를 따먹었을 때, 피지컬면에서도 지능면에서도 우리보다 월등히 뛰어날 저 존재들은 우리를 과연 어떻게 바라볼지 궁금해 지네요. 여러분은 어떻게 생각하시나요?