중국 임바디드 AI(embodied AI, 로봇이 물리적 환경을 스스로 이해하고 움직이도록 하는 AI) 스타트업 에이스로보틱스(ACE Robotics)의 왕샤오강 회장이 로봇 두뇌가 2027년 말까지 챗GPT급 전환점을 맞을 것이라고 내다봤다. 왕 회장은 8월21일(현지시각) 로이터와의 인터뷰에서 “세계모델과 환경 데이터 확보에 힘입어 내년 말까지 임바디드 인텔리전스의 ‘챗GPT 모먼트’에 도달할 것으로 예상한다”고 말했다. 그는 다만 그 전환점에 이르더라도 여러 산업 분야에 실제로 널리 상용화되기까지는 다시 4~5년이 더 걸릴 것이라고 덧붙였다. 왕 회장은 중국 AI 영상인식 기업 센스타임(SenseTime)의 공동창업자이기도 하다. 챗GPT나 딥시크 같은 대형언어모델(LLM)은 이미 전세계 직장과 가정에 자리를 잡았지만, 로봇이 낯선 물리적 환경에서 다양한 작업을 매끄럽게 해내는 AI 모델은 여전히 먼 목표로 남아 있다.

“세계모델”이 여는 로봇 두뇌의 전환점

임바디드 AI 모델은 로봇의 지능과 자율 작동 능력을 결정짓는 핵심 요소다. 언어를 다루는 대형언어모델과 달리, 이 모델들은 로봇이 실시간으로 물리적 환경을 이해하고 그 안에서 움직이도록 돕는 시뮬레이션 시스템이다. 에이스로보틱스가 오픈소스로 공개한 세계모델 카이로스-4B(Kairos-4B)는 공개 벤치마크에서 전세계 1위를 기록했다. 40억 개 파라미터로 엔비디아의 코스모스3(Cosmos 3)나 앤트그룹의 링봇(Lingbot)보다 훨씬 적은 규모임에도 이들 모델을 앞섰다는 설명이다.

이 세계모델은 인지, 멀티모달(다중 형태 정보) 이해, 물리 시뮬레이션, 행동 계획을 하나로 통합한다. 여기에 더해 몇 분 단위의 긴 시간 구간에 걸쳐 영상과 행동을 예측하는 기능도 갖췄다. 중국 로봇업계에서 자금과 높은 기업가치를 노리는 기업이 늘어나면서, 투자자들은 춤이나 운동 시연보다 실제 현장 배치를 통한 경제적 가치 증명을 더 중요하게 여기는 분위기라고 소스는 전했다.

데이터가 가장 큰 걸림돌…수집 방식 바꾼다

왕 회장은 “지난 몇 년간 업계 전체가 쌓은 데이터는 약 10만 시간 수준으로, 임바디드 기초모델을 훈련하기엔 턱없이 부족하다”고 말했다. 로봇 훈련 데이터 확보가 병목이라는 점은 유니트리를 비롯한 중국 로보틱스 최고경영자들도 공통으로 인정하는 대목이다. 통상 로봇 기업들은 작업자가 외골격과 컨트롤러를 착용하고 같은 동작을 하루에도 수백 번씩 반복하는 원격조작(tele-operation) 방식으로 데이터를 모은다.

에이스로보틱스는 이와 다른 방식을 택했다. 실제 생산 라인에서 일하는 사람들에게 경량 센서를 부착해 데이터를 수집하는 방식으로, 왕 회장은 “수집 효율이 매우 높다”며 “2년 안에 수천만 시간 규모의 데이터를 축적할 것으로 예상한다”고 말했다. 유니트리와 스타트업 엑스스퀘어(X Square) 등도 각자 자체 임바디드 AI 기초모델을 개발 중인 것으로 전해졌다.

유니트리는 “2~3년”…엇갈리는 업계 시간표

중국 유니트리 창업자 왕싱싱은 이번 주 로봇 두뇌가 이르면 2~3년 안에 극적인 돌파구를 맞을 것이라고 예측했다. 왕싱싱은 “미래에는 로봇이 낯선 가정에 들어가 음성이나 문자 명령만으로 작업의 약 80%를 성공적으로 해낼 수 있길 바란다”며 “이는 로봇 산업이 폭발적 성장을 맞이하는 중요한 전환점이 될 것”이라고 말했다. 같은 ‘챗GPT 모먼트’를 이야기하지만 시점 전망은 기업마다 다소 엇갈리는 셈이다.

에이스로보틱스는 이미 상업 현장 배치를 확대하고 있다. 무인 소매점, 호텔 서비스, 즉시배송 창고 등에 유니트리·AgiBot·Fourier의 휴머노이드 로봇과 함께 자사 임바디드 AI 모델을 적용하고 있다. 왕 회장은 “향후 1년 안에 최소 1000개 매장에, 2년 안에는 1만 개 매장으로 확대 배치할 계획”이라고 밝혔다.

IPO 노리는 에이스로보틱스…공급망 다변화 과제

에이스로보틱스는 2025년 7월 설립됐으며 앤트그룹과 센스타임의 투자를 받고 있다. 올해 상반기 여러 차례의 자금 조달을 통해 1억 달러(약 1386억원, 1달러 1386원 기준) 이상을 유치했다. 왕 회장은 “허용되는 즉시” 기업공개(IPO)에 나서겠다는 목표를 밝혔다. 다만 중국 상장 규정상 통상 최소 3개 회계연도 운영 실적이 필요해, 설립 시점을 고려하면 상장까지는 시간이 더 필요할 것으로 보인다.

모델 훈련에는 엔비디아 AI 칩과 함께 중국 업체 Rhino Tech, Digua Robotics의 칩도 함께 사용한다. 왕 회장은 “이는 공급망을 다변화하는 조치”라며 “앞으로는 종합적인 지능형 하드웨어 솔루션이 반드시 필요하고, 그 비용도 크게 낮춰야 하기 때문”이라고 설명했다. 챗GPT급 전환점이 실제로 언제 찾아올지는 기업마다 시각이 다르지만, 데이터 축적과 상업 현장 확산이 그 시기를 가늠하는 핵심 지표가 될 전망이다.