안녕하세요. 슈퍼브에이아이 마케터 송혜원입니다. 장병탁 서울대 AI연구소장이 4월 10일 'K-휴머노이드 연합' 출범식에서 로봇이 AI를 갖추면서 어마어마한 변화의 시기가 왔다고 발표했는데요. "AI 연구의 연장선상은 명확히 휴머노이드 로봇 플랫폼에 지능을 집어넣고 일을 수행하게 하는 것"이라고 했죠.
전기차로 피지컬AI 기술 노하우를 이미 쌓아온 중국과 압도적인 양산 목표를 밝힌 테슬라 등 휴머노이드 글로벌 패권 경쟁은 이미 시작된 것으로 보입니다. 지난 뉴스레터에서 피지컬AI의 기술적 기반 VLM을 소개한 것에 이어 오늘은 피지컬AI의 종합 예술인 휴머노이드의 시장 상황과 기술의 진화를 살펴보겠습니다.
최근 휴머노이드 로봇 시장이 폭발적으로 성장하며 글로벌 기업간 경쟁이 치열해지고 있습니다. 정보통신기획평가원(IITP)에 따르면, 피지컬 AI를 적용한 로봇 시장은 향후 25년간 연평균 10% 성장해 2050년에는 41억 5천만대 규모로 확대될 것으로 전망됩니다. 특히 휴머노이드 로봇 시장은 연평균 60.7%의 성장률을 기록하며 2050년에는 약 6억 5천만 대에 이를 것으로 예상됩니다.
젠슨 황 엔비디아 대표가 'CES 2025'에서 피지컬AI를 이야기하며 자율주행 및 로봇 개발을 위한 새로운 AI 솔루션 '코스모스(Cosmos)'를 공개했는데요. 젠슨 황 대표는 지난주 김창한 크래프톤 대표를 만나서 '휴머노이드 로봇' 분야 협력을 논의하기도 했죠.
휴머노이드 로봇은 중국, 미국을 중심으로 한 기술 개발 경쟁과 함께 다양한 산업 현장에서의 실용화가 빠르게 진행되고 있습니다. 이번 슈퍼브 스포트라이트에서는 휴머노이드 로봇의 최신 트렌드와 주요 기업들의 움직임을 분석하고 미래 전망을 살펴보겠습니다.
① 🇨🇳 중국: 오픈소스 휴머노이드, 혁신을 가속화하다
중국의 애지봇(AgiBot)이 AI 학습 데이터를 오픈소스로 공개하며 휴머노이드 개발 생태계를 조성했는데요. 애지봇은 BYD, 홍산캐피털 등 중국 대기업의 투자를 기반으로 24년 12월 양산에 성공했습니다. Fourier도 오픈 소스 휴머노이드 로봇인 Fourier N1을 공개했습니다. BOM 목록, CAD 파일, 운영 코드를 포함한 전체 하드웨어 설계, 조립 가이드 및 기본 제어 소프트웨어를 GitHub에 공유하는 파격적인 행보를 보였습니다. N1은 "하드웨어 + 알고리즘 + 데이터" 오픈 프레임워크를 통해 R&D 장벽을 낮추고 휴머노이드 로봇 혁신을 가속화하는 것을 목표로 합니다.
"휴머노이드 로봇 분야에서 중국이 미국을 앞질렀다"라는 분석이 CNBC를 통해 보도되었습니다. 미국 기업들이 휴머노이드 로봇 개발에 박차를 가하고 있지만, 중국 기업들이 정부의 적극적인 지원과 공장 실전 배치로 앞서가고 있다는 평가입니다.
미국의 테슬라는 시장을 선도하고 있는 기업이죠. 23년 공개한 프로토타입 모델 옵티머스 2세대의 출시를 26년으로 밝히며 27년까지 연간 50만 대 대량 양산 목표를 발표했습니다. 구글도 앱트로닉(Apptronik)에 대규모로 투자하며 테슬라와의 경쟁을 본격화하고 있습니다. 앱트로닉은 2013년부터 NASA와의 휴머노이드 로봇 개발 협력을 진행하고 있죠. 메타와 애플도 휴머노이드 시장 진출을 선언했습니다.
MIT테크놀로지리뷰의 중국 전문 기자 카이웨이 첸은 휴머노이드 공급망의 65%가 중국에 있다는 점을 고려하면, 미중 기술 전쟁의 다음 타깃이 로봇이 될 가능성도 있다고 합니다. 중국은 2027년까지 휴머노이드 로봇 분야 글로벌 선두주자로 도약한다는 목표 아래, 1380억 달러 규모 국가벤처펀드를 통해 '체화 AI(embodied AI)'를 투자 우선순위로 지정했습니다. 모건스탠리에 따르면 지난 5년간 중국에서 '휴머노이드' 관련 특허가 5688건 출원되었는데, 이는 미국의 1483건보다 압도적으로 많은 수치입니다.
특히 중국 기업들은 우수한 제조 역량을 바탕으로 가격 경쟁에서 미국 업체들을 앞서고 있습니다. 뱅크오브아메리카는 중국에서 제조된 휴머노이드 로봇이 타국 제품 대비 절반 이하의 비용으로 제작 가능하다고 분석했습니다. 이미 중국 유니트리로보틱스는 2024년 5월에 소비자용 휴머노이드 G1을 1만 6천 달러에 출시했습니다.
중국의 전기차 제조 기업들이 휴머노이드 로봇에 크게 투자를 하고 있는 것도 주목할만한 지점입니다. 전기차에 사용된 기술적 노하우와 이미 보유한 제조 공급망이 우위를 차지하는데 유리하죠. XPeng의 아이언 로봇은 자사의 전기 자동차와 동일한 경로 계획 및 물체 인식 알고리즘을 사용하여 공장 환경에서도 정밀한 내비게이션을 사용합니다. GAC의 GoMate 로봇은 EV 기반 배터리 팩을 적용해 6시간 동안이나 자유롭게 작동할 수 있어 장시간 공장 근무도 가능합니다.
듀크 대학교 연구팀이 개발한 Text2Robot은 자연어 명령으로 로봇을 설계하고 제작할 수 있습니다. 비전문가도 간단한 설명으로 로봇의 운영 및 구조적 매개변수를 지정할 수 있게 해주는데요. AI 모델이 모든 설계, 시뮬레이션, 최적화 단계를 처리하며, 사용 가능한 3D 프린팅 기술과 기성품 부품으로 제작 가능한 설계를 생성합니다. 연구팀은 Text2Robot을 사용하여 몇 분 안에 로봇의 3D 디자인을 자동으로 생성할 수 있다고 합니다.
사용자는 제작할 로봇에 대해 외형, 특성, 구체적인 기능에 대한 설명을 입력하면 됩니다. 예를 들어, "다리로 걷고 헤엄칠 수 있는 수륙 양용 로봇"과 같은 설명도 가능하죠. 연구진은 이 프레임워크가 현재 네 발 로봇에 최적화되어 있다고 밝혔습니다. 앞으로는 다른 형태의 로봇도 개발할 수 있도록 프레임워크를 설계할 예정입니다.
구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 최근 링크드인 공동 창업자 리드 호프만이 진행하는 팟캐스트에서 구글이 제미나이(Gemini) AI 모델과 비오(Veo) 비디오 생성 모델을 결합할 계획이라고 밝혔습니다.
하사비스는 "우리는 처음부터 제미나이를 멀티모달 파운데이션 모델로 구축했습니다. 이유는 실제 세계에서 도움을 주는 범용 디지털 어시스턴트라는 비전이 있기 때문"이라고 했습니다.
AI 산업은 다양한 형태의 미디어를 이해하고 합성할 수 있는 "옴니(omni)" 모델로 점진적으로 발전하고 있습니다. 구글의 최신 제미나이 모델은 이미지와 텍스트뿐만 아니라 오디오도 생성할 수 있으며, 아마존 역시 올해 말 "any-to-any" 모델을 출시할 계획을 발표했습니다.
휴머노이드 로봇 분야는 시뮬레이션에서 실제 환경으로의 전이 능력, 자율적 학습 능력, 멀티모달 이해 능력이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다. 특히 비전-언어-행동(Vision-Language-Action) 모델 구조가 표준으로 자리잡고 있습니다.
슈퍼브에이아이는 VLM 기반의 영상 관제 솔루션, 제로샷 불량 검수 솔루션 등 산업 현장의 혁신을 이끄는 AI 프로젝트를 다수 진행하고 있습니다. 특히 휴머노이드 로봇의 핵심인 VLM(Vision-Language Model) 기술에 강점을 가지고 있습니다.
국내 기업들도 글로벌 휴머노이드 로봇 트렌드에 주목하여 적극적인 대응이 필요합니다. 한국이 강점을 가진 반도체, 배터리, 정밀기계 등의 분야와 AI 기술의 결합은 새로운 성장 동력을 창출할 가능성이 높습니다.
InternVL3는 최근 공개된 멀티모달 모델 중 가장 혁신적인 성과를 보여주고 있습니다. 특히 비디오 이해 분야에서 획기적인 발전을 이루어, 동영상 콘텐츠의 맥락과 흐름을 정확히 포착합니다.
핵심 기술적 혁신은 '네이티브 멀티모달 사전학습'으로, 처음부터 텍스트와 시각 데이터를 동시에 학습해 자연스러운 멀티모달 이해력을 갖추었습니다. 'Variable Visual Position Encoding'을 통해 긴 시각 시퀀스를 효과적으로 처리하며, 복잡한 비디오 분석도 잘 하게 되었습니다.
이 모델은 도구 사용, GUI 에이전트, 산업용 이미지 분석, 3D 시각 인식까지 확장된 기능을 제공하며, 텍스트 성능 또한 뛰어납니다. 미디어 콘텐츠 분석, 보안 시스템 등 다양한 영역에서 활용 가능성이 기대됩니다.
프레시던스 리서치에 따르면 글로벌 기업용 인공지능(AI) 시장 규모는 2024년 145억 달러(20조 7천억 원)이며, 2034년에는 약 5,607억 달러(801조 원)를 넘어설 것으로 예상됩니다. 매년 44% 이상 성장하는 시장이죠. 엣지 컴퓨팅, 산업용 로봇, 자율주행차, 디지털 제조, 산업용 사물인터넷(IIOT)등 제조업에서의 생산 혁신도 함께 이뤄지고 있습니다.
제조 생산 현장, 개인정보나 보안이 민감한 기업 등에서는 온프레미스로 AI를 도입, 구축하는 곳도 늘고 있는데요. 온프레미스 AI도 매년 32%씩 성장하고 있습니다.
슈퍼브에이아이의 산업 현장 온프레미스 구축 도입 노하우를 담아 백서를 발간했습니다. 데이터 보안과 규정 준수가 중요한 산업 환경에서 기업 내부에 AI 인프라를 구축는 방법과 전략을 제시합니다. 온프레미스 AI의 필요성과 시장 동향, 온프레미스 AI를 도입할 때의 주요 고려사항, 산업별 맞춤형 구현 사례까지, IT 의사결정자들이 실질적으로 참고할 수 있는 구체적인 가이드라인을 제공합니다.
정부는 올해부터 2029년까지 5년간 제조업 주요 업종 10개에 대해 AI 기반 제조 안전 시스템 개발을 지원하기 위해 총 298억 원의 국비를 지원할 예정입니다. 이와 같이 산업재해 예방을 위한 적극적인 정책을 추진중인데요.
중대재해처벌법이 5인 이상 모든 기업으로 확대 적용되면서 산업안전은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 슈퍼브에이아이의 테크 트렌드에서는 AI 영상 관제 기술이 어떻게 기업의 법적 리스크를 줄이고 안전 문화를 정착시키는지 알아봅니다.
특히 법적 효력이 있는 안전 사고 보고서 자동 생성, 안전 패턴 분석 및 예측 보고서 생성 등의 VLM 기반 증거 확보의 구체적인 사례를 담아 실무자분들에게 도움이 될 것입니다. 슈퍼브에이아이의 영상 관제 솔루션으로 법적 의무 이행과 작업자 안전, 생산성 향상을 동시에 달성하는 방법을 확인하세요.
