저자: 미상 · 한국인
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스킬드 AI(Skild AI)의 피지컬 AI 로봇 두뇌 소프트웨어가 로봇 산업의 핵심이 될 것이라 주장한다. 로봇이 처음 보는 환경에 적응하는 능력이 중요하며, 시뮬레이션 데이터 학습이 기존 방식보다 약 40% 높은 성능을 보였다고 설명한다. 또한 한국은 콘텐츠·XR 강점이 있으나 로봇 장기투자와 정부 행정 규제 문제로 로보틱스 전망이 어둡다고 평가한다.
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피지컬 AI 로봇이 주목받는 이유
지금부터 충격적인 장면을 하나 보여 드리겠습니다. 지금 보고 계신 영상은 젠슨(황)이 보내준 피지컬 AI용 반도체 '토르'를 로봇이 연 다음, 그 칩을 4족 보행 로봇에 끼워서 로봇이 로봇을 작동시키는 장면입니다. 현재 전 세계 로봇 분야에서 가장 핫한 기업이 만든 로봇으로, 엔비디아, 삼성전자, LG, 아마존 같은 세계 최고 수준의 기업들이 모두 투자한 회사입니다. 오늘은 미래의 엔비디아가 될 수 있다는 피지컬 AI 기업 스킬드 AI(Skild AI)에 대한 이야기입니다. 방금 보신 로봇은 지금까지 여러분이 본 로봇들과는 완전히 다릅니다. 사실 걸음걸이가 조금 삐뚤삐뚤하고 어색하죠.
그런데 왜 글로벌 빅테크들이 이런 기업에 높은 평가를 했을까요? 어떻게 움직이느냐보다 중요한 것은 어떻게 배우느냐이기 때문입니다. 겉보기에는 중국의 유니트리 같은 로봇들이 훨씬 그럴듯해 보입니다. 하지만 장기적으로 진짜 피지컬 AI가 되려면 처음 보는 환경에서도 잘 움직여야 합니다. 아이들이 걸음마를 배울 때를 떠올려 보세요. 아기가 처음부터 어른처럼 잘 걷나요? 아니죠. 넘어지고 또 넘어지고 무릎이 까지면서 점점 잘 걷게 되고, 새로운 장소에서 뛰어놀고 보고 배우면서 새로운 환경에 적응해 나갑니다. 스킬드 AI는 바로 여기에 주목했습니다.
완벽한 동작보다 적응하는 능력
스킬드 AI의 목표는 처음부터 완벽하게 걷는 것이 아닙니다. 본 적 없는 환경에서도 넘어지더라도 결국 적응해내는 능력을 만드는 것이죠. 로봇은 결국 새로운 변수와 마주칠 수밖에 없기 때문입니다. 하이젠버그, 카이스트 출신 갱 사님의 스킬드 AI 리포트에 따르면, 연구실의 로봇은 1mm 오차도 없는 완벽한 동작을 수행합니다. 하지만 예측 불가능한 현실과 마주치는 순간 로봇은 바보가 됩니다. 예를 들어 서빙 로봇은 바닥에 전선 하나만 있어도 멈춰 버립니다. 인간의 지능은 추상적인 코드 덩어리가 아니라, 물리적 상호작용 속에서 새겨진 지혜입니다.
수십 년간 로봇공학은 이 문제를 해결하지 못했습니다. 누군가는 이렇게 말할 수도 있겠죠. "중국 로봇들 보니까 부드럽게 잘 움직이던데? 로봇 올림픽까지 여는데 잘 움직이고 있잖아." 하지만 이건 미리 조율된 결과입니다. 균일한 지면과 정해진 경로, 사전에 튜닝된 제어 시스템을 사용한 결과일 뿐이에요. 그래서 과학자들이 만들어야 할 것은 결국 범용 AI 두뇌입니다. 대부분의 기업이 로봇의 하드웨어에 집중할 때, 스킬드 AI는 과감하게 소프트웨어 우선주의를 선언했습니다. 미래 로봇 시장의 패러다임은 하드웨어가 아니라 로봇을 움직이는 두뇌, 즉 AI 소프트웨어가 좌우할 것이라고 판단한 것입니다.
세계 최정상급 인재를 끌어모은 비전
가장 큰 강점은 인재풀입니다. 세계 정상급 천재들은 이미 평생 먹고 살 돈이 있기 때문에 월급이 중요하지 않습니다. 중요한 건 내가 다니는 회사가 어떤 비전을 가졌느냐죠. 이들의 세계에서는 월급을 따지는 것이 천재가 아니라 하수라고 하더군요. 평생 먹고 살 돈이 있다면 그럴 법도 합니다. 아무튼 범용 로봇 두뇌를 만들겠다는 명확한 비전은 세계 최정상급 엔지니어들을 끌어모으는 원동력입니다. 단순히 로봇 하나를 잘 걷게 만드는 차원을 넘어, 로봇계의 윈도우, 안드로이드가 되겠다는 목표이니까요.
실제로 인력 구성은 어벤져스급이라고 합니다. 세계 최고 수준의 카네기멜론대학교 연구진과, 대규모 AI 모델을 개발하고 운영해 본 경험이 풍부한 메타 출신 엔지니어들이 뭉쳤습니다. 이론과 실전을 모두 아우르는 최상의 시너지가 나는 구조인 셈이죠. 스킬드 AI의 공동 창업자 중 한 명인 아브나시 굽타는 카네기멜론대 재학 시절 로봇팔 하나로 집요한 실험을 했습니다. 물건을 집는 단순한 동작 하나를 익히기 위해 로봇이 700시간 동안 5만 번이 넘는 시도를 했죠. 이 연구 결과는 성공의 증거가 아니라 오히려 '규모의 저주'가 얼마나 무서운지를 보여주는 경고였습니다.
단 하나의 행동을 익히는 데 700시간, 5만 번의 시도가 필요하다면 인간 수준의 로봇은 영원히 불가능하다는 계산이 나옵니다. 그래서 당시 창업자들은 모방 학습을 어떻게 더 효율적으로 만들 수 있을까에 집중했습니다. 모방 학습이란 로봇이 행동을 보고 그대로 따라 하는 방식입니다. 문제는 "컵을 잡아라"라는 명령을 학습했더라도 컵의 위치가 10cm만 어긋나도 실패해 범용성이 떨어진다는 점입니다. 그래서 로봇에게 호기심이라는 내재적 동기를 부여하는 아이디어까지 나왔습니다. 각 연구의 자세한 내용은 리포트를 참고해 주세요.
모방을 넘어 '어포던스'로
중요한 점은, 스킬드 AI의 창업팀이 거의 10년에 가까운 연구 끝에 모방 학습에는 근본적인 한계가 있다는 것을 깨달았다는 겁니다. 외부의 무언가를 따라 하는 것만으로는 인간 같은 로봇을 만들 수 없었습니다. 그래서 연구진이 선택한 것은 경험을 직관으로 바꾸는 방식입니다. 예를 들어 망치는 손잡이를 잡고, 못은 망치의 머리 쪽으로 쳐야 박을 수 있죠. 스킬드 AI는 이런 패턴을 영상 속에서 뽑아내 로봇에게 가르칩니다. 핵심은 "이것은 컵이다"라고 외우게 하는 것이 아니라, "잡아야 쓸 수 있다"는 사용법을 스스로 눈치채게 만드는 것입니다. 이를 전문 용어로 '어포던스(affordance)'라고 합니다.
결정적인 결과는 2022년에 나왔습니다. 연구팀은 시뮬레이션에서 훈련한 데이터를 로봇에 그대로 옮겨도 현실의 복잡한 환경에서 잘 작동한다는 것을 확인했습니다. 이것을 '시뮬레이션 투 리얼리티(Sim-to-Real)'라고 부릅니다. 그리고 스킬드 AI의 연구팀은 전통적인 방식보다 약 40% 높은 성능을 보이면서 이 방식이 통한다는 것을 입증했습니다.
한국 콘텐츠와 피지컬 AI의 연결고리
이 대목은 한국에도 시사하는 바가 큽니다. 개인적으로 한국에서 K를 붙여도 봉이 아닌 분야가 콘텐츠와 반도체라고 생각합니다. XR, 버추얼 아이돌, 온라인 팬덤 플랫폼 같은 가상 경험은 단순한 볼거리가 아니라, 미래 AI 로봇이 현실에서 작동할 수 있도록 훈련 데이터를 제공하는 최적의 무대가 될 수 있습니다. 한국이 잘하는 콘텐츠 플랫폼은 사실상 고도화된 시뮬레이션 환경이라서, 로봇 학습에 필요한 데이터를 대규모로 축적하고 이를 활용할 수 있습니다. 한국은 향후 AI 로봇이 학습할 최적의 테스트베드가 될 수 있다는 뜻입니다.
휴머노이드의 진짜 의미
많은 사람들이 휴머노이드를 보면서 인간의 노동을 대신할 것이라고만 생각합니다. 공장에서 조립하거나 요리를 돕는 모습이 대중과 투자자들에게 먹히기 좋으니까요. 하지만 일론 머스크는 이 관점이 틀렸다고 말합니다. 휴머노이드는 단순히 노동을 대체하는 도구가 아니라, AI가 진짜로 세상을 이해하고 AGI로 나아가기 위해 반드시 거쳐야 할 관문이라는 것이죠. 지금의 LLM들은 지식은 있지만 몸이 없으니까요. AGI를 먼저 차지하는 나라가 패권을 잡을 텐데, 지금까지의 논의는 대부분 미국과 중국 이야기입니다. 그렇다면 한국은 여기서 무엇을 하고 있을까요?
솔직히 한국이 미국, 중국과 로봇에서 승부를 내기는 어렵습니다. 하지만 앞에서 말씀드렸듯 한국의 콘텐츠는 이미 전 세계에서 통하고 있습니다. 특히 K팝, 게임, 버추얼 아이돌, XR을 AI와 결합하는 데 강점이 있습니다. 제가 더현대 서울에 자주 가는데, 외국인들이 한국 콘텐츠 팝업스토어에서 사진을 찍고 옆에 연예인이 뜨는 식의 경험을 아주 좋아하더라고요. 특히 버추얼 아이돌의 인기가 많습니다. 주변 친구나 지인들을 보면 버추얼 아이돌에 푹 빠져 있는 경우도 많고요. 이런 흐름을 직접 체험할 수 있는 행사도 있습니다. 9월 19일부터 21일까지 서울 DDP에서 열리는 '엔터테크 서울 2025'인데요, 서울시가 주최하고 우리나라가 가장 잘하는 분야를 보여주는 자리입니다. 소속사 대표님들도 오고, VR로 콘서트를 체험할 수 있고, 게임사도 많이 참여합니다. 게임, XR, 버추얼 콘텐츠에 관심 있는 분들은 고정 댓글을 통해 확인해 보시고, 무료이니 꼭 한번 방문해 보시길 권합니다.
왜 한국은 콘텐츠는 잘하고 로봇은 어려울까
그렇다면 한국은 콘텐츠는 잘하는데 왜 로봇은 어려울까요? 콘텐츠는 창의적 감각과 문화적 감수성이 중요해서 소수의 창작자나 작은 조직으로도 히트작을 낼 수 있습니다. 투입되는 돈은 상대적으로 적은데 성과는 큽니다. 반면 로봇은 GPU, 클라우드 인프라, 연구 인력 등 장기간 대규모 투자가 필요합니다. 여러분, 중국 칭화대의 원칙이 무엇인지 아시나요? 최소 10년 투자입니다. 한국은 대통령이나 정권이 바뀌면 정책 방향도 바뀌기 때문에 장기 투자를 하기 어렵습니다.
칭화대는 로봇 올림픽에서 세계 우승을 했고, 교수와 학생의 연구 성과를 사업화해 2,000개의 스타트업을 배출했으며 6조 4천억 원의 투자를 끌어왔습니다. 목표를 한번 설정하면 중단하지 않고, 돈을 쓰는 데도 비교적 자유롭습니다. 반면 한국은 정부 돈이라면 행정 처리가 쉽지 않습니다. 몇천만 원이 넘는 돈을 쓰려면 사전 승인을 받아야 하고, 좋은 업체를 찾더라도 더 저렴한 곳이 있으면 왜 저렴한 곳을 선택하지 않고 비싼 곳을 골랐는지 소명해야 합니다. 정부 지원금은 오히려 사업 본질을 벗어나게 만들어서 가능하면 받지 말라는 말까지 돌 정도입니다. 중국은 성과 중심이라 한국처럼 사전 통제를 이렇게까지 요구하지 않습니다. 돈을 어떻게 썼느냐보다 그 돈으로 무엇을 만들어 냈느냐가 더 중요하다는 뜻이죠.
결과적으로 한국은 돈을 어디에 썼는지에 집착하기 때문에, 돈이 적게 드는 콘텐츠 사업은 그래도 잘 돌아갑니다. 반면 돈을 써서 무엇을 만들었는지에 집중하는 중국은, 5천만 원짜리 장비도 한국처럼 번거롭게 막지 않으니 빠르게 실행합니다. 여기서 큰 차이가 납니다. S급 팀이 아니라면 초기부터 수백억, 수천억 원을 투자받고 시작하기 어렵습니다. 한국에서 창업한 리벨리온이나 퓨리오사 대표님들은 애국자이자 특별한 경우입니다. 애초에 S급 인재라면 한국에서 창업하기보다 실리콘밸리로 가는 경우가 많죠. 이런 문제들이 겹쳐 있기 때문에 우리나라의 로보틱스 전망은 매우 어둡습니다.
그래서 행정 처리를 간소화하고, 견적서 확인과 소명 절차를 줄이고, 미국과 중국처럼 네거티브 규제 방식으로 바꿔야 합니다. 지금은 연구비를 A, B, C 항목에만 쓰라는 포지티브 규제입니다. 네거티브 규제는 유흥과 사치를 빼고 나머지는 다 해도 된다는 방식입니다. 이래야 연구자와 기업들이 매번 과업 지시서, 비교 견적서, 승인 요청서를 낼 필요가 없어집니다. 한국은 문제가 생기면 책임 추궁이 강해서 공무원들이 네거티브 규제를 꺼리는 경향이 있습니다. 저 역시 정부 지원도 받고 민간 투자도 받은 스타트업으로서, 정부 지원과 민간 투자는 비교할 수 없을 만큼 차이가 난다는 것을 느끼고 있습니다. 실리콘밸리에 있는 한 문구처럼, 혁신은 허락을 구할 때가 아니라 금지를 깨뜨릴 때 태어납니다.
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