인터뷰/예측
1x ceo "로봇의 하드테이크 오프 3년 베팅"
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2026-07-31 20:29
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진행자: 로봇이 언제부터 재귀적으로 발전하기 시작할까요? 우리가 이제 대규모 언어모델에서 보고 있는 것처럼, 로봇이 스스로를 가르치고 스스로를 더 발전시키는 단계 말입니다.
예를 들어 어떤 로봇에게 이렇게 말하는 겁니다.
“너는 미슐랭 스타 레스토랑에서 일하고 있어. 네 목표는 최고의 품질과 완성도로 가장 만족스러운 음식을 만드는 거야.”
그러면 로봇이 스스로 판단하는 것이죠.
“좋아. 내가 수란을 만드는 실력을 더 향상해야겠어.”
이런 이야기는 아직 공상과학에 가깝습니까?
베른트 뵈르니히: 아니요. 공상과학이 아닙니다. 사실 저희가 굉장히 많이 고민하는 문제입니다.
하지만 정확한 시점을 답하기는 정말 어렵습니다. 지금 발전 속도가 이런 식으로 가파르게 올라가고 있는데, 우리는 그 곡선 위의 특정 지점에 서 있기 때문입니다.
1년 전에 저에게 지금쯤 AI가 어느 정도까지 발전해 있을지를 물었다면, 저는 지금보다 훨씬 더 비관적으로 답했을 겁니다. 그런데 제가 상황을 확인할 때마다 발전 속도는 제 예상보다 더 빨랐습니다.
그래서 이런 흐름에 휩쓸려 지나치게 낙관적으로 생각하기도 쉽습니다.
그래도 넓은 의미에서 답해보자면, 저는 우리가 하드 테이크오프까지 10년도 남지 않았다는 것을 극도로 확신합니다.
제가 말하는 하드 테이크오프란 로봇이 로봇을 만들고, 데이터센터를 건설하고, 반도체 공장을 만들고, 광물을 채굴하고 정제하는 단계입니다.
즉, 진정한 의미에서 노동력이 풍요로워지고, 외부의 인간 노동에 의존하지 않아도 되는 자급자족적 생산 시스템이 만들어지는 것입니다.
진행자: 10년 이내라는 말씀이군요?
베른트 뵈르니히: 네, 10년 이내입니다.
그리고 현재 제 베팅은 3년입니다.
물론 10년이 걸린다고 해도 인류 전체의 역사에서 보면 그것은 여전히 눈 깜짝할 정도로 짧은 순간입니다. 사실 3년이든 10년이든 큰 차이가 없다고 볼 수도 있습니다.
이것이 결국 1X가 어떤 회사인지에 관한 문제이기도 합니다.
진행자: 업계에서는 이것을 ‘하드 론치’라고 부르나요?
베른트 뵈르니히: ‘하드 테이크오프’입니다.
진행자: 하드 테이크오버?
베른트 뵈르니히: 테이크오프입니다. 테이크오버가 아닙니다. 저희는 올바르게 해낼 겁니다.
디지털 지능만으로는 자신의 물리적 기반을 스스로 만들어낼 수 없습니다. 그러려면 반드시 물리적인 부분이 필요합니다.
그리고 이것은 과학 발전에도 엄청난 영향을 미칠 겁니다.
현재 저희 플랫폼에서 상당히 많은 수요가 들어오는 분야 중 하나가 연구실 작업의 자동화입니다.
AI 모델이 직접 실험을 만들고 수행하고, 그 결과를 관찰할 수 없다면 어떻게 과학을 발전시킬 수 있겠습니까?
앞으로 수년 동안 AI가 물리적인 능력을 갖게 되면서 이 모든 일이 일어날 겁니다. 정확한 시점을 말하기는 어렵지만, 분명한 것은 이것이 수십 년 뒤의 일이 아니라 몇 년 안에 벌어질 일이라는 점입니다.
전체 개요
이 영상은 파리에서 열린 현실 세계 AI·로봇 행사인 Machina에서 진행된 연속 인터뷰다. 진행자 제이슨 칼라카니스가 네 명의 로봇 업계 인사와 만나 다음 문제를 집중적으로 묻는다.- 로봇이 실제 산업 현장에서 어느 정도 상용화됐는가
- 휴머노이드와 사족보행 로봇은 각각 어디에 적합한가
- 로봇의 시간당 비용이 언제 인간 노동보다 싸질 것인가
- 인터넷 영상, 월드 모델, 원격조작 데이터가 로봇 학습에 어떻게 쓰이는가
- 로봇이 다른 로봇과 공장을 스스로 만들 정도의 하드 테이크오프가 가능한가
- 중국산 로봇, 데이터 보안, 군사용 로봇을 어떻게 봐야 하는가
- 페테르 풍크하우저 — ANYbotics 공동창업자·CEO
- 베른트 뵈르니히 — 1X 창업자·CEO
- 아만다 맥마스터 — Boston Dynamics 임시 CEO
- 조너선 허스트 — Agility Robotics 공동창업자·최고로봇책임자
로봇은 아직 모든 일을 하는 범용 노동자는 아니지만, 산업 검사·물류·위험 작업처럼 경제성이 명확한 분야에서는 이미 연구 단계를 지나 실제 배치 단계에 들어갔다. 앞으로는 비용 하락보다도 자율성, 안전성, 데이터 확보 속도가 확산을 결정할 것이다.
영상은 ANYbotics의 사족보행 검사 로봇부터 시작해 1X의 가정용 휴머노이드 NEO, Boston Dynamics의 Spot·Atlas, Agility Robotics의 Digit 순서로 진행된다.
1. ANYbotics 페테르 풍크하우저 인터뷰
사족보행 로봇이 먼저 상용화된 이유
ANYbotics의 제품은 흔히 로봇 개처럼 보이지만, 풍크하우저는 이를 단순한 로봇 플랫폼이 아니라 중요 산업시설용 자율 검사 솔루션이라고 정의한다.네 발 구조가 유리한 이유는 다음과 같다.
- 계단을 오를 수 있다.
- 미끄러운 바닥, 눈, 비, 흙, 풀밭에서도 균형을 유지할 수 있다.
- 바퀴형 로봇이 접근하기 어려운 사람 중심의 시설을 이동할 수 있다.
- 두 발 휴머노이드보다 넓은 지지면을 확보해 안정성이 높다.
핵심 목적은 사람을 대체하는 것이 아니라 초인적 검사를 하는 것
풍크하우저가 강조하는 부분은 노동비 절감보다 사람이 감지하지 못하는 신호를 수집하는 능력이다.로봇에는 다음과 같은 센서가 탑재된다.
- 열화상카메라
- 음향 센서와 마이크
- 가스농도 센서
- 일반 카메라
- 설비 온도·과열 감지 장치
- 로봇 위에서 실시간 분석을 수행하는 GPU와 AI 시스템
경제적 가치는 검사 인건비보다 설비 가동 중단을 예방하는 것에서 나온다. 주요 산업시설은 한 시간 멈출 때 수십만 달러의 매출 손실이 생길 수 있다. 로봇이 사고나 고장을 몇 분이라도 앞당겨 발견하면 비싼 센서와 컴퓨팅 비용을 충분히 회수할 수 있다는 논리다.
운용 방식
로봇은 한 번 충전으로 약 2시간 임무를 수행하고, 스스로 도킹스테이션으로 돌아가 충전한다. 고객에 따라 하루에도 여러 차례 임무를 반복한다.특히 전기로, 정유시설 등에서는 특정 장비가 가동되는 바로 그 순간의 열·가스·음향 상태를 확인해야 한다. 너무 위험하거나 뜨거워 사람을 보낼 수 없는 시점에 로봇을 투입하는 것이다.
풍크하우저는 고객이 실제로 원하는 것은 로봇 자체가 아니라 다음과 같은 결과라고 설명한다.
- 정확한 데이터
- 이상 징후
- 설비 상태 변화
- 고장 가능성
- 과거 데이터와 비교한 분석
온보드 컴퓨팅과 클라우드의 역할
모든 계산을 클라우드로 보낼 수는 없다.로봇 내부에서 즉시 처리해야 하는 기능은 다음과 같다.
- 장애물 회피
- 균형 유지와 주행
- 연결이 끊겼을 때의 자율행동
- 촬영한 이미지가 흐리지 않은지 확인
- 필요한 설비를 정확히 관측했는지 판단
즉, 물리적 안전과 즉각적인 제어는 로봇 안에서, 장기 분석과 통찰은 클라우드에서 처리하는 구조다.
극한 환경에서의 활용
ANYbotics가 주목하는 대표적 환경은 다음과 같다.- 해상 석유·가스 시설
- 해상풍력 변전시설
- 영하 20도의 노르웨이
- 섭씨 40~60도의 사막
- 먼지와 습기가 많은 환경
- 메탄가스가 존재하는 폭발 위험 구역
특히 회사는 스파크가 발생하면 안 되는 폭발성 대기에서도 작동하도록 특별 설계된 로봇을 개발했다. 메탄이 존재하는 정유·화학시설에서 작은 불꽃 하나가 대형 사고로 이어질 수 있기 때문이다.
왜 아직 수리까지는 못 하는가
진행자는 이상을 발견했다면 로봇이 밸브를 잠그거나 누출을 직접 고쳐야 하지 않느냐고 묻는다.풍크하우저는 데모에서는 가능하지만 실제 산업환경에서 요구되는 99.9% 이상의 신뢰도를 달성하기는 아직 어렵다고 답한다.
단계적으로는 다음과 같은 발전이 예상된다.
- 이상을 감지한다.
- 문이나 캐비닛을 연다.
- 레버와 밸브를 조작한다.
- 여러 개의 팔을 사용해 설비를 수리한다.
중국산 로봇과 경쟁
ANYbotics의 로봇은 중국산 부품 의존도가 거의 없다고 설명한다. 다만 전 세계 하드웨어의 범용화와 가격 하락은 적절히 활용해야 한다고 본다.풍크하우저는 중국 로봇 기업들이 매우 훌륭한 보행 하드웨어를 만든다는 점은 인정한다. 하지만 산업 고객이 구매하는 것은 잘 걷고 공중제비를 도는 로봇이 아니라 다음을 포함한 통합 솔루션이다.
- 자율주행
- 검사 센서
- 데이터 분석
- 설비관리 시스템과의 통합
- 사이버 보안
- 민감한 산업 데이터에 대한 신뢰
군사용 로봇에 대한 입장
풍크하우저는 유럽이 자체 방위기술을 개발할 책임이 있다는 데는 동의한다. 그러나 ANYbotics는 현재 군사용 제품을 만들 계획이 없다고 말한다.산업 검사 로봇과 군사용 로봇은 외형만 비슷할 뿐 요구사항이 다르기 때문이다.
- 통신 방식
- 원격조작 지연시간
- 인간 개입 방식
- 자율성의 목적
- 전장 상황 대응
- 상위 응용 소프트웨어
그는 Boston Dynamics 등과 함께 사족보행·휴머노이드 로봇의 무기화를 반대하는 공개서한에도 참여했다고 설명한다. 현재 공개된 무장 로봇 영상 상당수는 실전 배치라기보다 초기 시연에 가깝다고 평가한다.
2. 1X 베른트 뵈르니히 인터뷰
2026년 NEO 출하 계획
1X는 가정용 휴머노이드 NEO를 개발하고 있다. 뵈르니히는 2026년 안에 실제 고객 가정으로 NEO를 출하하겠다는 약속을 지키겠다고 말한다.다만 대규모 출하가 아니라 소수의 초기 고객에게 먼저 공급할 예정이다. 초기 제품은 완성된 소비자 가전이라기보다 다음 특징을 가진 얼리어답터 제품에 가깝다.
- 동작이 느릴 수 있다.
- 일부 상황에서 넘어질 수 있다.
- 모든 작업이 처음부터 완벽하지는 않다.
- 필요하면 원격조작이나 사람의 안내가 개입한다.
예약 주문 수치는 공식적으로 전부 밝히지 않았지만, 초기 1만 대 분량이 며칠 만에 소진됐다고 설명한다. 구독 가격은 월 500달러 수준으로 소개된다.
NEO를 로봇이 아니라 플랫폼으로 만들려는 이유
1X는 NEO를 폐쇄적인 가전제품이 아니라 외부 개발자가 기능을 만들 수 있는 플랫폼으로 개방할 계획이다.예를 들어 개발자가 다음과 같은 기능을 제작할 수 있다.
- 샐러드 만들기
- 오렌지주스 따르기
- 특정 매장의 업무 자동화
- ERP·재고관리 시스템과 연동
- 원격 현장 점검
- 특정 연구실 작업
뵈르니히의 목표는 단순히 가정용 로봇을 파는 것이 아니라, 휴머노이드를 통해 사회 전반에 노동의 풍요를 만드는 것이다. 외부 개발자가 산업별 응용을 만들도록 허용하면 1X는 더 일반적인 문제, 즉 범용적인 체화 AGI에 집중할 수 있다는 전략이다.
다른 회사의 AI 모델도 탑재 가능
1X는 자사 모델이 가장 뛰어나기를 바라지만, NEO에 타사의 모델을 올리는 것도 허용할 계획이다.예를 들어 미래에는 다음과 같은 조합이 가능할 수 있다.
- 1X의 로봇 하드웨어
- 1X의 운영체제와 차량·로봇군 관리 시스템
- OpenAI, Anthropic 또는 다른 연구소의 월드 모델
- 특정 고객이 만든 작업용 미세조정 모델
원격조작은 임시방편이 아니라 영구적 기능
NEO는 완전자율만을 목표로 하지 않는다. 원격조작은 자율성이 높아진 뒤에도 없어지지 않을 수 있다.활용 예시는 다음과 같다.
- 해외 공장에 있는 로봇을 CEO가 원격 아바타로 사용
- 멀리 떨어진 발전소에서 드물게 발생하는 고장을 전문가가 원격으로 수리
- 한 명의 원격조작자가 여러 대의 매장 로봇을 감독
- 자동화하기에는 너무 드문 예외 상황에 사람이 개입
- 세계 최고의 기술자가 물리적으로 이동하지 않고 현장에 투입
완전자율 시스템이 아무리 발전해도 몇 달에 한 번 발생하는 특수 문제까지 전부 학습시키는 것은 비효율적이다. 이런 일에는 로봇을 원격 아바타로 쓰는 것이 더 경제적이다.
로봇 학습을 위한 데이터 피라미드
1X의 가장 중요한 기술적 주장은 인터넷상의 인간 영상 데이터를 로봇 사전학습에 활용할 수 있다는 것이다.뵈르니히는 로봇 데이터를 피라미드로 설명한다.
최상단: 실제 로봇 원격조작 데이터
- 데이터 양은 적다.
- 실제 로봇의 센서와 동작을 그대로 포함한다.
- 촉각, 힘, 행동 정보가 가장 정확하다.
- 모델을 정렬하고 미세조정하는 데 유용하다.
중간: 인간이 로봇 센서를 착용한 데이터
인간이 로봇과 유사한 장갑, 촉각 센서, 카메라 등을 착용하고 실제 작업을 한다.- 로봇 자체의 데이터는 아니다.
- 하지만 인간의 손동작과 힘 정보를 정밀하게 기록할 수 있다.
- 원격조작보다 대규모로 수집하기 쉽다.
그 아래: 인간 시점의 1인칭 영상
사람이 직접 작업하는 시점의 영상이다. 로봇의 손과 팔이 인간과 유사할수록 이 데이터를 활용하기 쉬워진다.최하단: 인터넷상의 일반 영상
- 유튜브 영상
- 사람이 사물을 다루는 영상
- 각종 작업·요리·공장·생활 영상
- 세계의 물리적 움직임을 담은 영상
뵈르니히는 향후 몇 년 동안 로봇 전용 센서 데이터만 수집해서는 진정한 범용지능에 필요한 규모에 도달할 수 없다고 본다. 따라서 기존의 일반 영상 데이터를 활용하는 것이 필수적이라는 주장이다.
왜 로봇을 인간과 닮게 만드는가
1X가 휴머노이드 형태를 고집하는 가장 근본적인 이유는 사람의 환경에 적응하기 위해서만이 아니다.인간의 영상을 로봇 학습 데이터로 전환하기 위해서다.
이를 위해서는 사소해 보이는 물리적 세부사항까지 인간과 비슷해야 한다.
- 손의 크기와 형태
- 팔 길이
- 관절의 움직임
- 피부와 조직의 변형
- 물체를 잡을 때의 마찰
- 테이블에 닿을 때의 충격
- 인간과 유사한 시점
로봇 데이터의 순환 구조
궁극적으로는 실제 로봇 데이터가 가장 좋다. 실제 로봇 데이터에는 행동, 촉각, 힘, 결과가 모두 들어 있기 때문이다.그러나 대규모 로봇 데이터를 얻으려면 먼저 로봇이 유용해야 한다.
구조는 다음과 같다.
- 인터넷 영상으로 기본 모델을 만든다.
- 인간 센서 데이터와 원격조작 데이터로 정교화한다.
- 실제로 유용한 로봇을 배치한다.
- 고객이 로봇의 노동에 비용을 지불한다.
- 배치된 로봇이 대규모 실제 데이터를 만든다.
- 데이터로 다음 세대 모델이 개선된다.
- 더 유용한 로봇이 더 많이 배치된다.
가장 중요한 발언: 하드 테이크오프까지 현재 베팅은 3년
진행자는 로봇이 스스로 학습하고, 자신을 개선하며, 로봇과 공장을 직접 만드는 재귀적 단계가 언제 오겠느냐고 묻는다.뵈르니히는 정확한 시점을 맞히기 어렵다고 인정하면서도 상당히 공격적인 전망을 내놓는다.
그가 정의하는 하드 테이크오프는 단지 AI가 더 똑똑해지는 것이 아니다.
- 로봇이 로봇을 생산한다.
- 데이터센터를 건설한다.
- 반도체 공장을 건설·운영한다.
- 광물을 채굴한다.
- 원료를 정제한다.
- 전체 생산체계가 자급적으로 확장된다.
- 물리적 노동의 실질적 풍요가 만들어진다.
즉, 인터뷰 시점이 2026년이라면 그의 베이스케이스는 대략 2029년 전후다. 다만 이는 정교한 예측 모델이라기보다, 최근 AI 발전이 자신의 예상보다 반복해서 빨랐다는 경험을 토대로 한 개인적 베팅에 가깝다.
그는 디지털 지능만으로는 자신의 물리적 기반을 만들 수 없다고 지적한다. AI가 스스로 확장하려면 로봇이 데이터센터, 반도체 공장, 채굴·정제 시설을 실제로 건설하고 운영해야 한다. 물리적 AI는 하드 테이크오프의 부수적 요소가 아니라 필수조건이라는 주장이다.
과학 자동화
1X 플랫폼에 대한 수요 가운데 상당 부분은 연구실 자동화에서 나온다고 한다.AI가 과학을 빠르게 발전시키려면 다음을 직접 수행할 수 있어야 한다.
- 실험 설계
- 시약과 장비 조작
- 실험 수행
- 결과 관찰
- 실패 원인 분석
- 다음 실험 실행
3. Boston Dynamics 아만다 맥마스터 인터뷰
연구소에서 실제 로봇 기업으로 전환
Boston Dynamics는 과거에는 공중제비, 달리기, 균형 잡기 같은 인상적인 연구 시연으로 유명했다. 맥마스터는 이제 회사를 더 이상 단순한 AI·로봇 연구소로 보지 않는다고 말한다.현재의 초점은 명확하다.
- 실제 고객 현장 배치
- 고객 투자수익률
- 반복 가능한 산업용 사용 사례
- 제품화와 서비스
- Spot과 Atlas의 상업적 확장
Spot의 주요 용도
Spot은 낮에는 산업 검사를 하고 밤에는 시설 경계·보안 업무를 수행할 수 있다.검사 대상은 다음과 같다.
- 계기판
- 설비 진동
- 비정상 음향
- 압력·온도
- 공기 누출
- 주요 산업자산 상태
예를 들어 로봇이 공기 누출을 발견해 하루 수백만 달러에 이를 수 있는 손실을 예방했다면, 로봇 가격은 상대적으로 작아진다.
가격과 운용
Spot의 가격은 구성에 따라 대략 다음 범위다.- 기본형 약 10만 달러
- 센서·서비스·통합을 포함한 고급 구성 약 30만 달러
Spot은 약 90분 작동한 뒤 도킹스테이션에서 충전한다. 현장에 두 대를 두고 번갈아 운용하면 거의 지속적인 검사도 가능하다.
사람이 개입해야 하는 평균 간격은 3,000시간 이상이라고 설명한다. 배터리 충전을 제외하면 1년에 몇 차례만 사람이 직접 개입하는 수준을 목표로 한다.
Atlas는 Spot과 달리 배터리를 스스로 교체할 수 있도록 설계됐다. 몸통을 돌려 한쪽 배터리를 제거하고 다른 배터리를 장착하며, 작업 중 전력을 유지할 수 있도록 두 개의 배터리를 사용한다.
노동 대체보다 인간 증강을 강조
맥마스터는 노동 대체가 경제성 계산의 한 요소라는 점을 부정하지 않는다. 하지만 Spot의 초기 목적은 작업자 수를 바로 줄이는 것이 아니었다고 설명한다.실제로는 사람이 검사하도록 지정돼 있어도 반복적이고 지루한 업무라 누락되는 경우가 있다. Spot은 이를 일정하게 수행하고, 사람은 데이터 해석이나 유지보수 의사결정 같은 더 높은 수준의 업무를 맡을 수 있다.
로봇이 먼저 맡아야 할 일은 이른바 로봇공학의 3D다.
- Dull: 지루한 일
- Dirty: 더러운 일
- Dangerous: 위험한 일
Atlas의 두뇌 구조
Boston Dynamics는 로봇의 두뇌를 두 층으로 구분한다.물리적 제어 두뇌
로봇 내부에 존재해야 한다.- 자세와 균형
- 동적 움직임
- 물체 조작
- 실시간 안전
- 모터 제어
- 빠른 반응
추론·의미 이해 두뇌
일부는 클라우드에서 작동할 수 있다.- 환경을 의미적으로 이해하기
- 무엇을 해야 하는지 추론하기
- 장기 작업계획 수립
- 언어 지시 해석
즉, 빠르고 안전해야 하는 신체 제어는 로컬에서, 상대적으로 느리고 복잡한 고수준 추론은 클라우드에서 처리하는 하이브리드 구조다.
중국산 휴머노이드에 대한 강경한 입장
맥마스터는 중국산 휴머노이드 로봇을 미국에서 허용해야 하느냐는 질문에 단호하게 “아니다”라고 답한다.그 이유는 다음과 같다.
- 로봇에는 수많은 카메라와 센서가 탑재된다.
- 공장과 물류시설 내부 데이터를 수집한다.
- 원격 업데이트와 통신 기능이 있다.
- 중요 인프라에 물리적으로 접근한다.
- 산업기밀과 운영정보가 유출될 수 있다.
- 반도체처럼 핵심 제조생태계를 중국에 넘겨서는 안 된다.
군사용 로봇
Boston Dynamics는 공개적으로 무기화 반대 원칙을 유지하고 있다. 그러나 비무장 군사·정부 용도에는 이미 로봇을 제공한다.허용되는 활용은 다음과 같다.
- 폭발물 제거
- 위험지역 정찰
- 의료물자 운반
- 부상병 지원
- 사람이 들어가기 위험한 장소의 점검
반면 로봇에 총기를 장착하는 ‘터미네이터’형 사용에는 반대한다. 다만 중국이 실제로 무장 로봇을 대규모 배치한다면 Boston Dynamics도 입장을 바꿔야 하지 않겠느냐는 질문에는, 그 시점이 오면 어려운 결정을 내려야 할 것이라고 답한다.
현재는 산업시장에 집중하고 있지만 국가안보 상황에 따라 영원히 불변하는 절대적 거부 원칙이라고까지 말하지는 않은 셈이다.
4. Agility Robotics 조너선 허스트 인터뷰
지난 20년과 최근 2년의 차이
허스트는 20년 전 휴머노이드 로봇이 산업이 아니라 주로 대학 연구주제였다고 회상한다.당시에는 다음이 불확실했다.
- 두 발로 안정적으로 걸을 수 있는가
- 복잡한 환경을 인식할 수 있는가
- 실제로 경제적 가치가 있는가
- 연구실 밖에서 안정적으로 작동할 수 있는가
이번 로봇 붐이 다른 이유
허스트는 사람처럼 보이는 로봇을 만드는 것 자체는 쉽다고 말한다. 어려운 것은 사람이 만든 공간에서 유용한 일을 하는 로봇을 만드는 것이다.이번에는 대규모 언어모델과 비전모델 덕분에 환경 인식이 크게 발전했다.
몇 년 전의 로봇은 테이블 위 물체를 일일이 프로그래밍해야 했다. 지금은 카메라를 통해 다음을 상당 부분 바로 이해할 수 있다.
- 휴대전화
- 종이
- 차와 물
- 용기와 도구
- 물체들 사이의 관계
언어모델만으로 로봇 제어가 해결되지 않는 이유
인터넷에는 텍스트와 영상은 많지만 다음과 같은 데이터는 거의 없다.- 각 관절 모터에 얼마의 토크를 줘야 하는지
- 어떤 센서 입력에서 어느 방향으로 힘을 가해야 하는지
- 물체가 미끄러질 때 손가락 힘을 어떻게 바꿔야 하는지
- 균형이 흔들릴 때 발과 몸통을 어떻게 조정해야 하는지
가능한 방법은 다음과 같다.
- 인간의 시범
- 원격조작
- 모션캡처
- 애니메이션 데이터
- 실제 로봇의 반복 연습
- 시뮬레이션
- 월드 모델
- 시뮬레이션에서 현실로의 전이
월드 모델의 가능성과 한계
월드 모델은 공장이나 창고 전체의 물리적 환경을 모사하고, 로봇이 실제 장비를 부수지 않으면서 수많은 시행착오를 가상으로 수행하게 할 수 있다.그러나 현실에는 시뮬레이션이 완벽히 재현하기 어려운 요소가 많다.
- 액체의 파동
- 컵 표면의 결로
- 마찰의 작은 변화
- 물체의 재질 차이
- 로봇 부품의 실제 오차
- 예상하지 못한 접촉
- 센서 노이즈
로봇 특이점에 대해서는 회의적
진행자는 로봇을 주방에 넣어 스스로 계속 실수하고 학습하게 하면 체스나 바둑처럼 재귀적으로 발전하는 순간이 오지 않겠느냐고 묻는다.허스트는 하나의 결정적 특이점이나 단일 돌파구가 모든 문제를 해결한다고 보지 않는다.
그가 그리는 발전은 폭발적 단절보다 언덕을 굴러 내려가며 점점 커지는 눈덩이에 가깝다.
발전이 빨라지는 이유도 AI가 갑자기 스스로 모든 것을 해결해서라기보다 다음 투입이 동시에 증가하기 때문이다.
- 자본
- 엔지니어
- 연구시간
- 실제 로봇
- 데이터
- 시뮬레이션
- 산업 고객의 피드백
인간과 로봇의 학습 차이
인간은 적은 사례를 보고도 새로운 작업을 빠르게 배운다. 반면 로봇은 아직 같은 작업을 배우는 데 훨씬 많은 데이터와 시도가 필요하다.하지만 로봇에는 인간에게 없는 장점이 있다.
한 로봇이 무언가를 배우면 그 학습 결과를 같은 기종의 모든 로봇에게 즉시 전송할 수 있다.
인간 한 명이 바이올린을 배웠다고 다른 사람이 즉시 바이올린을 연주할 수 있는 것은 아니다. 그러나 같은 하드웨어를 가진 로봇은 하나의 학습 결과를 공유할 수 있다.
따라서 개별 학습 효율은 인간보다 낮더라도, 집단 전체에 퍼지는 속도는 로봇이 압도적일 수 있다.
Digit의 현재 작업
Agility Robotics의 휴머노이드 Digit은 현재 비교적 명확하게 범위가 정해진 물류작업을 한다.- 상자와 토트박스 들기
- 물건을 다른 장소로 운반하기
- 높은 선반에 올리기
- 좁은 공간에서 균형을 잡기
- 팔레트 적재와 하역
- 각각의 상품을 집어 컨테이너에 넣기
휴머노이드의 진정한 가치는 한 가지 작업의 효율보다 다양한 인간 작업을 하나의 기체가 수행할 수 있다는 범용성에 있다.
Digit V5와 안전성
Digit V5는 인터뷰 당시 그해 후반 출시 예정으로 소개된다. 허스트가 가장 중요하게 강조하는 변화는 성능보다 사람과 물리적으로 같은 공간에서 일할 수 있는 안전인증이다.기존 산업용 로봇은 보통 울타리나 안전선을 넘어가면 전체 설비가 멈춘다. 빠르게 움직이는 로봇 팔이 사람과 충돌할 경우 큰 사고가 발생할 수 있기 때문이다.
Digit V5는 균형을 잡으며 걷는 휴머노이드가 별도의 물리적 장벽 없이 창고 작업자와 공간을 공유하도록 설계됐다.
Amazon 현장 테스트에서 작업 자체는 성공했지만 안전요건을 충족하지 못해 바로 배치할 수 없었던 경험이 있었다. 이후 2~3년에 걸쳐 로봇 전체를 안전 중심으로 다시 설계했다고 한다.
이는 휴머노이드 확산의 중요한 전환점이다. 데모에서 일을 할 수 있다는 것과, 사람 옆에서 하루 20시간 안전하게 일할 수 있다는 것은 완전히 다른 문제다.
로봇의 가격과 ‘시간당 1달러’
허스트는 정확한 제조원가나 서비스 가격은 공개하지 않는다. 다만 장기적으로 휴머노이드 로봇 판매가격이 자동차와 비슷한 수준까지 내려올 것으로 예상한다.Digit V5는 빠른 충전 덕분에 하루 약 20시간 운용할 수 있다고 설명한다.
대략 계산하면 다음과 같다.
- 하루 20시간
- 연간 약 7,300시간
- 5년 동안 약 36,500시간
그러나 여기에는 다음 비용이 빠져 있다.
- 유지보수
- 소프트웨어
- 전력
- 원격감독
- 보험
- 배치와 통합
- 금융비용
- 가동 중단
- 부품 교체
Agility는 고객 선호에 따라 두 가지 모델을 모두 제공한다.
- 로봇 직접 판매
- 시간·서비스 기반의 RaaS, Robot as a Service
공장은 언제 완전 자동화되는가
진행자는 물류센터 노동자의 51%가 로봇으로 바뀌는 시점을 묻는다.허스트는 이미 많은 시설에서 넓은 의미의 작업자 다수가 로봇이나 자동화 장치라고 답한다.
- 컨베이어벨트
- 산업용 로봇 팔
- 자율이동로봇
- 자동분류 시스템
- 자율주행 트럭이 도착한다.
- 무인 하역 시스템이 화물을 내린다.
- 불을 켤 필요 없는 무인 시설에서 분류한다.
- 다시 자율주행 트럭에 적재한다.
- 트럭이 출발한다.
휴머노이드는 다음 환경에 더 적합하다.
- 사람이 사용하도록 만들어진 기존 공장
- 소매점
- 식료품점
- 병원
- 건설현장
- 주택
- 현관까지의 배송
- 작업이 자주 바뀌는 공간
로봇 배송
Agility는 약 7년 전 Ford와 함께 Digit이 차량에서 내려 계단을 오르고 현관 앞에 소포를 놓는 실험을 수행했다.기술적으로는 오래전부터 가능했지만 첫 번째 시장으로는 적합하지 않았다고 판단했다. 물류센터 내부 작업이 더 통제돼 있고 반복성이 높으며 경제적 가치도 명확하기 때문이다.
그러나 장기적으로는 다음 조합이 가능하다고 본다.
- 자율주행 배송차량
- 차량 내부의 휴머노이드
- 목적지 도착
- 휴머노이드가 내려서 소포 배달
- 차량으로 복귀
일자리와 교육
허스트는 미래 세대가 오늘날의 위험하고 육체적인 일부 직업을 보며 “사람이 저 일을 직접 했다는 것이 믿기지 않는다”고 생각하기를 바란다.1900년대의 광산노동을 오늘날 바라보는 것처럼, 현재의 반복적이고 신체를 소모하는 업무도 미래에는 ‘로봇이 해야 할 일’로 간주될 수 있다는 것이다.
로봇 시대에도 사람의 역할은 많이 남는다.
- 로봇 연구개발
- 로봇 조작
- 현장 배치
- 제조와 조립
- 유지보수
- 안전 검증
- 고객 시스템 통합
- 로봇 운영관리
왜 팔을 네 개 이상 달지 않는가
진행자는 스타워즈의 그리버스 장군처럼 팔을 여러 개 장착하면 더 많은 일을 할 수 있지 않겠느냐고 묻는다.허스트는 로봇을 설계할 때 가장 단순한 구조로 목적을 달성해야 한다고 답한다.
- 팔 하나는 큰 물체를 들기 어렵다.
- 팔 두 개면 대부분의 인간 작업이 가능하다.
- 세 번째 팔부터는 얻는 효용이 불분명하다.
- 팔이 늘어나면 무게, 비용, 제어, 충돌 위험이 커진다.
네 인터뷰의 관점 비교
1. 상용화 순서
가장 먼저 확산되는 로봇은 모든 일을 하는 휴머노이드가 아니라 경제적 가치가 명확한 특수 작업 로봇이다.- ANYbotics: 산업시설 검사
- Boston Dynamics Spot: 검사·보안
- Agility Digit: 물류 이동·적재
- 1X NEO: 가정과 다양한 인간 환경을 겨냥한 초기 범용 플랫폼
2. 휴머노이드가 필요한 이유
네 발 로봇이 더 안정적인데도 휴머노이드를 만드는 이유는 인간의 외형을 흉내 내려는 것이 아니다.- 사람용 계단과 문을 이용할 수 있다.
- 기존 도구와 설비를 그대로 사용할 수 있다.
- 두 팔로 크고 다양한 물체를 다룰 수 있다.
- 인간의 영상과 행동 데이터를 학습에 활용할 수 있다.
- 기존 시설을 로봇 전용으로 전면 개조하지 않아도 된다.
3. 가장 큰 병목은 하드웨어 가격만이 아니다
모터와 부품 가격이 내려가는 것도 중요하지만 실제 병목은 다음에 있다.- 충분한 로봇 제어 데이터
- 현실 세계에서의 신뢰성
- 안전인증
- 긴 시간 동안의 무인운용
- 예외 상황 처리
- 고객 시스템과의 통합
- 유지보수
- 사이버 보안
4. 로봇 학습의 핵심은 데이터 혼합
하나의 데이터 원천으로는 충분하지 않다.- 인터넷 영상은 규모가 크지만 행동·힘 정보가 부족하다.
- 인간 센서 데이터는 현실적이지만 로봇 자체의 데이터는 아니다.
- 원격조작 데이터는 정밀하지만 비싸고 양이 적다.
- 시뮬레이션은 빠르지만 현실과 차이가 있다.
- 실제 로봇 데이터는 가장 좋지만 대규모 배치 전에는 부족하다.
5. 하드 테이크오프에 대한 의견 차이
가장 낙관적인 사람은 1X의 뵈르니히다.- 10년 이내에 매우 높은 확신
- 현재 중심 베팅은 약 3년
- 로봇이 로봇·데이터센터·반도체 공장·광산을 운영하는 자기충족적 생산체계를 상정
두 사람 모두 로봇 발전이 빨라질 것에는 동의하지만, 발전의 형태에 차이가 있다.
- 뵈르니히: 물리적 자기증식 체계로 이어지는 하드 테이크오프 가능
- 허스트: 수많은 부분 기술이 누적되는 지속적 가속
6. 시간당 1달러의 의미
제목의 ‘시간당 1달러 로봇’은 지금 당장 고객이 로봇 노동을 시간당 1달러에 살 수 있다는 뜻이 아니다.장기적으로 다음 조건을 가정한 계산이다.
- 로봇 가격이 자동차 수준으로 하락
- 5년 이상 사용
- 하루 20시간가량 높은 가동률
- 대량생산으로 제조비 절감
이 인터뷰에서 가장 주목할 발언
가장 강한 발언은 1X CEO의 전망이다.로봇이 로봇, 데이터센터, 반도체 공장, 광산과 정제시설까지 운영하는 물리적 하드 테이크오프가 10년 이내에 올 가능성이 매우 높으며, 현재 자신의 중심 베팅은 3년이다.
이는 단순히 “가정용 로봇이 3년 뒤 대중화된다”는 뜻이 아니다. 로봇을 포함한 생산체계가 AI에 의해 자기강화되는 첫 단계가 약 3년 안에 나타날 수 있다는 상당히 공격적인 전망이다.
다만 나머지 인터뷰들은 현실적인 제약도 분명히 보여준다.
- NEO는 2026년에 소수만 출하된다.
- 초기에는 원격조작과 인간 지도가 필요할 수 있다.
- ANYbotics는 탐지는 잘하지만 실제 수리는 아직 어렵다.
- Digit은 작업 능력보다 사람 옆에서 일할 수 있는 안전성 확보에 수년을 투입했다.
- 월드 모델만으로는 현실의 마찰·액체·접촉 문제를 완벽히 해결할 수 없다.
산업용 로봇은 이미 경제적 가치를 만들고 있으며, AI 모델과 인터넷 영상 데이터가 범용성을 빠르게 높이고 있다. 하지만 가정과 인간사회 전반에 배치되는 범용 휴머노이드로 가려면 자율성보다도 안전성, 실제 데이터, 비용, 신뢰성이라는 물리적 병목을 넘어야 한다.
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