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Aical 지금부터 충격적인 장면을 하나 보여 드리겠습니다. 지금 보고 있는이 영상은 젠슨이 보내준 피지컬 AI용 반도체인 토르를 로봇이 연 다음에 4족 보행 로봇에 끼워서 로봇이 로봇을 작동시키는 장면입니다. 현재 전 세계 로봇 분야에서 가장 핫한 기업이 만든 로봇으로 무려 엔비디아, 삼성전자 그리고 LG, 아마존 세계 최고 레벨의 기업들이 모조리 투자한 기업이에요. 오늘은 미래 엔비디아가 될 피지컬 AI 최대 다크스 스킬드 AI에 대한 이야기입니다. 방금 보신 건 지금까지 여러분이 본 모든 로봇들과 완전히 다른 로봇이에요. 사실 걸음거리가 좀 삐뚤삐뚤하고 어색합니다.
그런데 왜 글로벌 빅테크들이 이런 기업에 고평가를 했을까요? 어떻게 움직이느냐 이상으로 어떻게 배우느냐가 중요하기 때문이에요. 외형적으로는 중국의 유니트리 같은 로봇들이 훨씬 더 좀 그럴 싸요. 하지만 장기적인 관점에서 법령 피지컬 AI가 되기 위해서는 처음 본 환경에서도 잘 움직여야 됩니다. 우리 아이들이 걸음말을 배울 때를 생각해 봅시다. 아기가 처음에 걸음마을 시작할 때 어른처럼 잘 걷나요? 아니죠. 넘어지고 또 넘어지고 무릎 까지면서 잘 걷게 되고 새로운 장소에서 뛰어 놀고 보고 배우면서 새로운 환경에도 적응을 해 나가죠. 스킬드 AI는 여기에 주목을 한 거예요.
처음부터 완벽하게 걷는 것이 목적이 아니라 보지 못했던 환경에서도 넘어지더라도 끝내 적응하는 능력을 만들어내는 겁니다. 결국에 로봇들은 무조건 새로운 변수에 맞닥뜨리기 발언이거든요. 하이젠버그의 카이스트 출신 갱사님의 스킬드 AI 리포트에 따르면 연구실의 로봇들은 1mm에 5차도 없는 완벽한 동작을 수행을 합니다. 하지만 예측 불가능한 현실과 마주하는 순간 로봇은 바보가 돼요. 예를 들어서 서빙 로봇은 바닥에 전선 하나만 있더라도 멈춰 버립니다. 인간의 지능은 추상적인 코드 덩어리가 아니라 물리적인 상호 작용 속에서 새겨진 그런 지혜예요.
하지만 수십년간 로봇 공학은 이거를 해결하지 못했어요. 누군간 이런 말 하겠죠. 야, 중국 로봇들 보니까 부드럽게 잘 움직이던데. 뭔 소리야? 로봇 올림픽까지 여는데 잘 움직이고 있잖아라고 반문을 하시지만 이건 미리 조율된 거예요. 균일한 지면과 정해진 경로. 사전에 튜닝된 오행 제어계를 사용한 결과예요. 그렇게 과학자들이 무조건 만들어야 되는 것은 법용 AI 두네요. 대부분의 기업들이 로봇의 하드웨어 집중했어요. 근데 스킬드 AI는 과감하게 소프트웨어 우선주의를 선언했어요. 미래 로봇과 휴먼노드 시장의 패러다임이 하드웨어가 아니라 로봇을 움직이는 두뇌 즉 AI 소프트웨어에 의해서 좌우될 것이라고 판단한 거예요.
무엇보다 가장 큰 광점이 인제풀인데요. 세계 정상급 천재들은 이미 평생 먹고 살 돈이 있기 때문에 월급이 중요하지 않습니다. 중요한 건 내가 다니는 회사가 어떤 비전을 가지고 있느냐예요. 월급을 따지는 것은 이들의 세계에선 천재가 아니라 하수라고 하더라고요. 평생 먹고 살 돈이 있으면 그럴 것 같기도 해요. 아무튼 법령 두뇌를 만들겠다는 명확한 비전은 세계 최정상급 엔지니어들을 끌어 모으는 원동력이에요. 단순히 로봇 하나를 잘 걷게 만들겠다는 차원을 넘어서거든요. 로봇계의 윈도우, 안드로이드가 되겠다는 것이고 세계를 지배할 수 있습니다.
실제로 이들의 인력 구성은 어벤져스 급이라고 합니다. 예를 들어서 세계 최고 레벨의 카네기 멜론대학교의 연구진들과 실제로 대규모 AI 모델을 개발하고 운영해 본 경험이 풍부한 메타의 엔지니어들이 뭉쳤어요. 이론이랑 실제를 모두 아우르는 최상의 시너지를 낼 수 있는 구조인 거죠. 훗날 스키드 AI를 창업하는 아브나부 굽는 카네기 멜론데 제작 시절에 로봇팔 하나를 가지고 집요한 실험을 했습니다. 물건 집기라는 이런 동작을 막 하나를 하기 위해서 로봇은 700시간 동안 5만 번이 넘는 시도를 했어요.이 연구 결과는 성공의 증거가 아니라 오히려 규모의 저주가 얼마나 무서운지를 보여주는 경고였습니다.
단 하나의 행동을 위해서 700시간 5만 번의 비용을 치료화 된다면 인간 수준의 로봇은 영원히 불가능하다는 계산이 나왔거든요. 당시 스킬드 AI의 창업자는 어떻게 해야 모방 학습을 더 효율적으로 만들까 이런 문제에 집중을 했어요. 모방 학습은 로봇이 행동을 보고 그대로 따라하는 거예요. 근데 문제는 예를 들어서 컵을 잡아라. 이런 명령을 학습을 했는데 위치가 10cm만 딱 어긋나더라도 실패하고 법용성이 떨어진다는 거예요. 그래서 로봇에게 호기심이라는 내제적인 동기를 부유하는 아이디어까지 냈습니다. 각 연구에 대한 자세한 내용들은 리포트를 참고를 해 주시고요.
중요한 점은 스킬데이의 창업가는 거의 10년 가까 연구를 한 결과 모범 학습은 근본적인 한계를 지낸다는 것을 깨달았습니다. 외부의 무언가를 따라한다. 이런 행위 자체만으로는 인간 같은 로봇을 만들 수는 없었습니다. 그래서 연구진들이 선택한 것은 경험을 직관으로 치한 겁니다. 예를 들어서 먹그자는 손잡이를 잡고 망치는 손잡이 끝을 잡아야 못을 박을 수 있잖아요. 스킬데 AI는 이런 패턴을 영상 속에서 뽑아내서 로봇에게 가르칩니다. 중요한 건 이건 컵이다. 이런 걸 외우게 하는게 아니라 잡아야 쓸 수 있다는 사용법을 눈치 채도록 만드는 거예요.
이걸 전문 용어로 어포던스라고 합니다. 그리고 결정적인 결과가 2022년에 나왔는데요. 연구팀은 시뮬레이션을 통해서 훈련된 데이터를 로봇에다가 그대로 이식을 해도 현실 세계 복잡성 속에서도 잘 동작한다는 것을 알아냈습니다. 이건 우리나라가 강점을 가진 XR과 K 콘텐츠 선업에 굉장히 좀 중요한 것을 시사하기도 합니다. 개인적으로는 한국에서 그 K를 붙여도 국봉이 아닌 것이 콘텐츠랑 반도체라고 생각을 하는데요. XR이나 버추얼 아이돌, 온라인 팬덤 플랫폼 이런 가상 경험이 단순한 볼거리가 아니라 미래 AI 로봇이 현실에서 작동할 수 있도록 훈련 데이터를 제공하는 최적의 무대가 될 수 있거든요.
이걸 시뮬레이션투 리얼리티라고 부릅니다. 한국이 잘하는 콘텐츠 플랫폼들은 사실상 고도화된 시뮬레이션 환경이라서 로봇 학습에 필요한 시뮬레이션 데이터를 대규모로 축적을 할 수 있고 이걸 어디다가 갖다 팔 수 있습니다. 우리나라는 향후 AI 로봇이 학습할 최적의 테스트 배드인 거예요. 실제로 스킬드 AI의 연구 팀은 2014년 전통적인 방식보다 약 40% 높은 성능을 보인다는 것을 확인하면서이 방식이 먹힌다는 것을 입증했습니다. 그런데 대부분의 사람들이 착각하는게 하나 있습니다. 휴머노이드를 보면서 인간의 노동을 대신할 것이라고 바라보죠.
공장에서 조립하거나 요리를 돕거나. 이게 대중들과 투자자들에겐 먹혀들기 좋잖아요. 하지만 일론머스크는 이거 다 틀렸다고 말합니다. 휴머노이드는 단순히 인간의 노동을 치환하는 도구가 아니라 AI가 진짜로 세상을 이해하고 AJI로 나아가기 위해서 반드시 거쳐야 될 과문이에요. 지금의 LRM들은 지식은 있으나 몸은 없으니까요. AGI를 먼저 차지하는 나라가 패권을 잡을 텐데 지금까지 다 미국과 중국 이야기하겠죠. 그렇다면 지금 우리나라는 여기서 뭘 하고 있을까요? 솔직히 한국이 미국과 중국하고 로봇서 승부를 내긴 어렵습니다. 하지만 앞에서도 말씀드렸듯이 이제 한국의 콘텐츠는 전 세계를 지배하고 있다고 봐도 봉이 아니죠.
특히 뭐케팝이나 게임 버이돌 XR이랑 AI를 결합하는 걸 잘합니다. 제가 이제 더 현대 서울에 자주 놀러 가는데요. 외국인들이 한국 콘텐츠 파업 스토어랑 사진 찍으면 옆에 연예인 뜨는 그런게 있더라고요. 그런 걸 엄청 좋아하더라고요. 특히 버초 아이돌들이 요즘 인기가 좀 많습니다. 주위 친구들이나 지인들을 보면 버초 아이돌 덕지를 엄청나게 하더라고요. 이런 흐름을 직접 채워할 수 있는 축제가 9월 19일부터 9월 21일까지 서울 DDP에서 개최되는 엔터테크 서울 2025에서 열립니다. 서울시에서 주최하는 건데 우리나라가 제일 잘하는 걸 하고 있는 거예요.
GDA 소속사 사장님도 오시고 VR로 콘서트 체험도 한다고 겁니다. 게임사도 많이 옵니다. 게임 XR 버추 라이더에 관심이 많은 분들은 고정 댓글로 한번 들어가 보시고요. 관심 있는 기업이나 기술 콘텐츠가 있다면 이게 금 토요일 열리거든요. 또 무료예요. 꼭 한번 놀러가 보시길 바랍니다. 자, 그런데 우리나라는 이렇게 콘텐츠는 잘해요. 근데 왜 로봇은 못 하는 걸까요? 컨텐츠는 창의적인 감각과 문화적인 감수성이 중요하니까 소소의 창작자와 조직으로도 히트를 낼 수 있습니다. 돈이 상대적으로 적게 들어가는데 아웃풋은 큰 거죠. 반면 로봇은요.
GU부터 클라우드 임프라 연구인력 등 장기간 동안 대규모에 투자가 필요합니다. 여러분 중국 칭화대의 원칙이 뭔 줄 아세요? 최소 10년 투자입니다. 우리나라는 대통령이나 직건당이 바뀌면 원칙이 바뀌기 때문에 장기 투자를 못 해요. 와대는 로봇 올림픽에서 세계 우승을 했는데 교수와 학생의 연구 성과를 사업화해서 2,000개의 스타트업을 배출했고 6조 4천억의 투자를 끌어보았습니다. 와대는 목표를 딱 설정을 하면 절대로 중단하지 않아요. 돈 쓰는 것도 자유롭습니다. 근데 우리나라는 정부 돈이면 요거 행정 처리가 쉽지가 않습니다. 몇 천만 원 넘게 돈을 쓰려면 사전 승인 받아야 되고 행정 지옥이에요.
좋은 업체나 좋은 서비스를 찾더라도 저렴한 곳이 있으면 왜 저렴한 걸 선택 안 하고 비싼 곳을 골라야 되는지 소명을 해야 돼요. 아니 솔직히 돈을 지원해 주기로 했으면 그걸로 유흥 안 하고 호르쉐 리스만 안 하면 되지. 정부지원 사업은 사업의 본질을 벗어나게 되니까 가능하면 받지 마라라는 말이 돌 정도예요. 중국은요. 성과 중심이고 한국처럼 사전 통제를 이렇게까지 요구하지 않아요. 돈을 쓰는 방식보다 돈을 써서 뭘 만들어 냈는데가 더 중요합니다. 결과적으로 한국은 돈을 어디에 쓰는가에 집착하니까 돈이 적게 들어가는 콘텐츠 사업에는 그래도 좀 잘 돌아가고요.
돈을 써서 뭘 만들어냈는가에 집착하는 중국은 진짜 5천만 원짜리 집필사도 우리나라처럼 귀찮게 안 구니까 금방금방 해냅니다. 여기서 큰 차이가 납니다. S급 팀이 아닌 이상 초기부터 수백억, 수천억 투자받고 시작을 할 수가 없어요. 한국에서 창업한 리벨리온이나 피루사 대표님들이 애국자고 특이한 거지. 애초에 S급 인재면 한국에서 창업을 안 합니다. 실리콘 빌리 가서 하죠. 이런 문제들이 겹쳐져 있기 때문에 우리나라의 로보틱스 전망은 매우 어둡습니다. 누가 이런 걸 좀 말해서 돈 쓸 때 견적서 받고 소명하고 불필요한 행정 처리를 싹 없애고 미국과 중국처럼 네거티브 규제를 해야 됩니다.
연구비는 A, B, C에만 써. 이런 파지티브 규제인데 네거티브 규제는 유흥이랑 사 빼고 다 해도 돼. 이거예요. 네거티브 규제를 해야 연구자와 기업들이 매번 과업 지시서, 비교 견적서, 승인 요청서를 제출할 필요가 없어집니다. 한국은요. 문제가 생기면 책임 추궁이 강해서 공무원들이 네거티브 규제를 꺼리는 경향이 있습니다. 저도 이제 정부 지원도 받고 또 민간 투자도 받던 스타트업이라서 와 진짜 정부 지원이랑 민간 투자는 비교도 안 된다는 걸 느끼고 있습니다. 실권 밸리에 있는 이런 결혼이 있습니다. 혁신은 허락을 구할 때가 아니라 금지를 깨뜨릴 때 태어난다.
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