휴머노이드 시장 선점을 위해 인공지능(AI) 모델인 '뇌'와 하드웨어인 '몸체', 그리고 이를 고도화할 '데이터'를 동시에 개발(수직 통합)해야 한다는 목소리가 나온다. 범용 AI 모델을 개별 로봇에 단순히 이식하는 방식으로는 한계가 존재한다고 보기 때문이다. 

23일 업계에 따르면 로보티즈, 마음AI 등 국내 휴머노이드 기업이 독자 생태계를 구축하며 수직 통합에 속도를 내고 있다.

로보티즈·마음AI, 수직통합 속도

로보티즈는 자사 액추에이터를 활용해 휴머노이드 'AI 사피엔스'를 개발했다. 로보티즈는 액추에이터 기술 95%를 내재화해 사업 면에서 성과를 올렸다. 지난해 영업이익률이 8.6%였다. 로봇 기업 중 흑자 전환한 곳은 소수에 그친다. 

로보티즈는 자사 휴머노이드를 활용한 데이터 팩토리 사업도 추진 중이다. 로보티즈는 우즈베키스탄 공장에 1000대 이상 휴머노이드를 투입해 다양한 임무를 수행하며 데이터를 확보할 계획이다. 

마음AI도 피지컬 AI와 하드웨어 동시 개발로 방향을 틀었다. 마음 AI는 그간 기초 AI 알고리즘 개발과 AI 콜센터 등 소프트웨어 사업에 집중해 왔다. 

현재 4족 보행 로봇을 제조 중이지만, 궁극적으로는 휴머노이드 로봇 출시가 목표다. 다만 마음AI는 하드웨어를 100% 자체 제조하기보다 핵심 부품을 외주 구매해 자사 모델에 맞춤형으로 최적화하는 전략을 취한다.

마음AI 관계자는 "휴머노이드 분야에서 승기를 잡으려면 피지컬 AI에 가장 잘 맞는 하드웨어가 무엇인지 파악하고, 이를 구현하기 위한 부품과 설계 역량을 내재화하는 것이 핵심"이라고 설명했다. 마음AI는 경기도 성남에 데이터 팩토리를 개소하고, 시뮬레이션 가상 데이터부터 로봇 실증 데이터까지 전방위 수집하고 있다.

"로봇 뇌, 몸체와 따로 못 만든다"

수직 통합은 장점이 명확하다. 국내 휴머노이드 개발업체 관계자는 "로봇 두뇌는 몸체와 완전히 독립적으로 개발할 수 없다"며 "카메라가 어디에 달려 있는지, 팔의 길이와 관절 구조가 어떤지, 액추에이터 응답속도가 어떤지, 손에 어떤 촉각센서가 있는지에 따라 AI가 학습해야 할 데이터와 제어 방식이 달라진다"고 말했다.

그는 "AI 모델과 하드웨어는 동시에 개발해야 한다"며 "현재 전 세계 휴머노이드 개발에서 가장 앞선 피겨AI와 테슬라는 소프트웨어와 하드웨어를 모두 자체 제작한다"고 강조했다. 

테슬라는 자사 휴머노이드 '옵티머스' 생산을 위해 AI 모델과 반도체, 하드웨어 설계, 제조 공정까지 모두 내재화하고 있다.

피겨AI도 오픈AI와 협력을 끝내고 자체 AI 모델을 개발했다. 액추에이터와 배터리, 센서, 구조물, 전자장치 등 여러 핵심 모듈을 수직 통합한 것도 같은 맥락이다. 

피겨AI는 지난해 10월 최신 휴머노이드 '피겨 03'을 소개하며 "피겨 03은 자체 비전언어행동(VLA) 모델 '헬릭스'를 구현하기 위해 설계한 새로운 센서와 핸즈(손) 시스템이 특징"이라고 설명했다. 범용 AI 모델 하나가 모든 하드웨어에 그대로 적용되는 것이 아니라, AI 모델과 하드웨어가 서로에게 딱 맞게 설계됐다는 의미다. 

데이터도 핵심 경쟁력이다. 고성능 휴머노이드 개발의 경쟁력은 '인간 행동 데이터'와 '로봇 실증 데이터'의 확보에 있다. 로봇이 투입될 환경에서 인간이 일하는 방식을 담은 시각·촉각 데이터가 필요하다. 여기에 로봇을 실제 현장에 투입해 얻은 시행착오 데이터가 더해져야 한다. 

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테슬라는 실제 데이터를 모으기 위해 아르바이트 인력을 고용하고 있다. 고용된 인력은 모션 캡처 수트와 가상현실(VR) 기기를 착용해 지정된 작업을 수행한다. 모션 캡처 수트는 장비를 입은 사람 행동 데이터를 수집한다. 테슬라는 전기차 공장을 직접 소유하고 있어, 휴머노이드를 곧바로 투입할 수 있는 수요처까지 갖췄다.

앞선 마음AI 관계자는 "수직 통합 없이는 시장 경쟁을 헤쳐 나갈 수 없다고 생각한다"며 "단기간에 부품까지 자체 제작할 계획은 없지만, 하드웨어를 만들 수 있는 역량을 갖출 필요가 있다"고 말했다.