피지컬AI 로봇 파운데이션 모델 경쟁, 로봇 두뇌를 API로 빌려 쓰는 시대

로봇 파운데이션 모델 경쟁에서 이제는 성능 시연보다 누가 더 많은 기업이 자기 로봇에 모델을 붙여 쓰게 하느냐가 중요해지고 있습니다. 10월 중순 이후 미국과 독일 기업들이 클라우드 API, 미세조정(우리 데이터로 모델을 추가 학습시키는 것) 서비스, 여러 로봇에 두루 쓰는 범용 모델을 잇달아 내놓았습니다. 국내 제조 기업은 모델을 직접 만들기보다, 어떤 모델을 골라 우리 공정 데이터로 길들일지와 그 데이터를 누가 갖는지를 먼저 정해야 합니다.

로봇 파운데이션 모델이란 무엇인가

로봇 파운데이션 모델은 많은 양의 로봇 동작 데이터와 영상, 언어를 미리 학습해 둔 큰 AI 모델입니다. 카메라로 본 장면과 사람이 말로 내린 지시를 받으면 팔과 손을 어떻게 움직일지 바로 계산해 냅니다. 이런 구조를 흔히 VLA(시각·언어·행동 모델)라고 부릅니다.

예전 산업용 로봇은 작업마다 엔지니어가 좌표와 순서를 하나하나 짜 넣어야 했습니다. 부품 모양이 바뀌거나 놓인 위치가 조금만 달라져도 프로그램을 다시 손봐야 했습니다. 파운데이션 모델은 기본기를 미리 배워 두고, 적은 시연 데이터만으로 새 작업에 맞춘다는 점이 다릅니다. 다품종 소량 생산이 많은 국내 제조 현장에서 관심이 큰 이유입니다.

10월 로봇 파운데이션 모델 발표에서 보이는 흐름

최근 2주 사이 나온 주요 발표를 보면 경쟁의 방향이 비교적 또렷합니다.

- 미국 피지컬 인텔리전스는 2026년 10월 13일 자사 로봇 모델을 외부 개발자가 쓸 수 있는 Pi API 베타를 열었습니다. 기업이 로봇 데이터를 올리면 회사가 관리하는 인프라에서 미세조정을 돌리고, 완성된 모델을 호스팅된 창구로 불러 쓰는 방식입니다. 대기자 명단에 신청해야 쓸 수 있고 가격은 공개되지 않았습니다. - 독일 뉴라 로보틱스는 10월 14일 멀티모달 모델 Neuron AI를 발표했습니다. 시각과 언어뿐 아니라 촉각, 힘, 소리, 로봇의 자세 정보까지 한꺼번에 받아들이고, 시야에서 사라진 물체를 기억하는 기능도 넣었다고 밝혔습니다. 회사는 이 모델 하나가 휴머노이드와 산업용 로봇팔 등 자사 로봇 5종에서 돌아간다고 설명했습니다. 다만 성능을 비교할 수 있는 벤치마크 결과는 아직 내놓지 않았습니다. - 미국 스타트업 드림 랩스는 10월 19일 9,000만 달러 규모의 시드 투자를 유치했다고 알려졌습니다. B 캐피털과 킨드레드 벤처스가 투자를 이끌었습니다. 엔비디아 로봇 연구 출신들이 올해 세운 이 회사는 사람이 일상 작업을 하는 영상으로 학습한 모델 Dream-1을 내놓았습니다. 카메라 영상과 말로 된 지시를 모터 명령으로 바꿔 주는 클라우드 API와 미세조정 서비스도 함께 공개했고, 하드웨어 협력사가 20곳이 넘는다고 밝혔습니다.

세 발표에는 공통점이 있습니다. 모델을 특정 로봇 한 대에 묶어 두지 않고 여러 제조사의 기계에 붙여 쓰게 하려 합니다. 그리고 판매 방식이 소프트웨어 구독이나 API 호출에 가까워지고 있습니다.

국내 피지컬AI 모델 개발과 정책 동향

국내에서도 움직임이 이어지고 있습니다. 10월 13일 서울 코엑스에서 열린 피지컬 AI 얼라이언스 데이에서 이강욱 크래프톤 최고AI책임자는 내년 초 차세대 로봇 파운데이션 모델을 공개하겠다고 밝혔습니다. 하나의 모델이 행동을 만들고 말도 하는 구조를 목표로 합니다. 사람의 의도를 이해하고, 모호한 지시는 되묻고, 상황이 바뀌면 행동을 고치는 능력을 넣겠다는 구상입니다. 지금처럼 언어모델과 행동모델을 따로 두고 느슨하게 이으면 두 모델이 문맥을 나누기 어렵다는 진단도 함께 내놓았습니다.

정부 쪽에서는 과학기술정보통신부가 10월 29일 서울 대한상공회의소에서 피지컬 AI 모델·데이터·로봇 분야 전문가 간담회를 열었습니다. 과기정통부는 올해부터 월드모델(현실을 가상으로 흉내 내 로봇 학습을 돕는 모델)과 파운데이션 모델 같은 핵심 기술을 확보하는 사업을 하고 있습니다. 내년에는 학습 데이터를 만들고 쓰는 피지컬 AI 트레이닝센터를 세울 계획입니다. 우정사업본부와 함께 현장 실증도 병행하고, 반도체·모델·데이터·로봇을 국산으로 잇는 풀스택 체계를 일찍 갖추겠다는 방침입니다. 간담회 참석자들은 초기 시장에서 국산 로봇과 AI 기술을 도입하고 확산하는 방안을 논의했습니다.

로봇 파운데이션 모델 도입 시 따져 볼 점

모델을 빌려 쓰는 길이 열리면 진입 문턱은 낮아집니다. 반면 기업이 직접 판단해야 할 문제는 늘어납니다.

첫째, 성능 근거가 아직 부족합니다. 새로 나온 모델 상당수는 회사가 고른 시연 영상이나 자체 수치만 공개합니다. 시뮬레이션 점수가 높아도 조명, 먼지, 부품 편차가 있는 실제 라인에서는 결과가 다를 수 있습니다. 우리 공정과 비슷한 조건에서 성공률과 사이클 타임(작업 한 번에 걸리는 시간)을 직접 재 봐야 합니다.

둘째, 클라우드 방식과 로봇 내장 방식의 차이를 봐야 합니다. API로 모델을 부르면 초기 비용은 적지만 통신이 지연되거나 끊길 위험이 있습니다. 외부망 연결이 제한된 공장이라면 로봇 안에서 바로 돌아가는 모델이 필요할 수 있습니다.

셋째, 데이터 권리입니다. 미세조정에 쓰는 시연 데이터에는 공정 노하우가 그대로 담깁니다. 올린 데이터와 그 데이터로 만든 모델을 누가 갖는지, 공급사가 다른 고객용 학습에 쓸 수 있는지를 계약서에서 확인해야 합니다.

넷째, 특정 공급사에 묶일 위험입니다. 모델이 여러 로봇을 지원한다고 해도 한 회사 API에 공정을 깊게 맡기면 나중에 바꾸기 어렵습니다. 데이터 형식을 표준에 가깝게 쌓아 두면 선택지를 남길 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 중소 제조기업도 로봇 파운데이션 모델을 쓸 수 있나요?

쓸 수 있는 길이 넓어지고 있습니다. 직접 모델을 만들 필요 없이 API와 미세조정 서비스를 고르면 됩니다. 다만 우리 작업을 보여 줄 시연 데이터는 기업이 직접 모아야 합니다.

Q. 휴머노이드가 있어야 파운데이션 모델을 쓸 수 있나요?

아닙니다. 이번에 나온 모델들은 집게가 달린 로봇팔, 양팔 로봇, 이동형 로봇 등 여러 형태를 지원하는 쪽으로 가고 있습니다. 이미 가진 협동로봇에 먼저 붙여 보는 것이 현실적입니다.

Q. 발표된 성능 수치는 믿어도 되나요?

참고 자료로만 보는 편이 안전합니다. 독립 기관 평가가 없는 경우가 많으니 실증으로 직접 확인해야 합니다.

실무자가 챙길 점

- 로봇이 맡을 후보 작업을 2~3개로 좁힙니다. 집기, 옮기기, 포장처럼 반복되지만 대상이 자주 바뀌는 작업이 먼저 검토할 만합니다. - 작업자 시연 영상과 로봇 동작 기록을 지금부터 체계적으로 모읍니다. 어떤 모델을 고르든 이 데이터가 미세조정의 재료가 됩니다. - 공급사를 만날 때 실제 라인 조건의 성공률, 처리 시간, 실패하면 어떻게 복구하는지를 수치로 요구합니다. - 계약 전에 데이터 소유권, 재학습 활용 범위, 망 분리 환경에서 쓸 수 있는지를 확인합니다. - 과기정통부의 트레이닝센터 구축과 실증 사업 공고를 지켜보고, 데이터 구축이나 실증 과제에 참여할 수 있는지 검토합니다. - 현장 엔지니어와 관리자가 VLA, 미세조정, 시뮬레이션 같은 기본 개념을 함께 익히도록 교육 계획을 세웁니다. 모델을 고르고 평가하는 눈이 결국 도입 성패를 가릅니다.

참고 자료

Physical Intelligence Opens Pi API Beta for Robot Foundation Models https://www.unite.ai/physical-intelligence-opens-pi-api-beta-for-robot-foundation-models/

Dream Labs Raises $90M in Seed Funding to Build Foundation Models for Any Robot https://theaiinsider.tech/2026/10/19/dream-labs-raises-90m-in-seed-funding-to-build-foundation-models-for-any-robot/

Neuron AI combines vision, touch, sound https://interestingengineering.com/ai-robotics/neuron-ai-combines-vision-touch-sound

Humanoid Daily Robotics & AI News https://humanoid.press/humanoid-daily/

크래프톤 CAIO "내년 초 '사회적 지능' 갖춘 로봇 AI 모델 공개" - 머니투데이 https://www.mt.co.kr/tech/2026/10/13/2026101310413986136

과기정통부, 내년 '피지컬 AI 트레이닝센터' 구축…현장 실증 병행 - 매일일보 https://www.m-i.kr/news/articleView.html?idxno=2012159

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이 글은 공개된 자료를 바탕으로 AI가 초안을 쓰고 피직박스 운영진이 검토해 게시했습니다.