날로 격화되는 LLM 경쟁은 AI 추론 능력과 비용 효율성을 중심으로 이뤄지고 있다. 이 경쟁을 주도하는 업체는 챗GPT를 내세운 오픈AI와 저비용 AI를 강조하는 딥시크로, 두 업체 모두 AI의 경계를 넓히고 있다.

이런 AI 경쟁의 한가운데서 오픈AI가 최근 미국 특허청에 출원한 상표는 이 업체가 LLM을 넘어 다른 목표를 가지고 있음을 보여줍니다. 이번 상표 출원에는 AI 지원 스마트 기기, 증강 및 가상 현실 헤드셋, 심지어 휴머노이드 로봇과 같은 다양한 하드웨어가 나열되어 있다.

CEO 샘 알트먼은 언론과의 인터뷰에서 오픈AI가 AI 기반 소비자 하드웨어를 연구하고 있으며, 여러 업체와 협력하고 있다고 밝혔다. 또한 오픈AI는 이런 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 자체 반도체 기술을 개발하고 있는 것으로 알려졌다.

로봇 공학 시장에 진출하는 오픈AI와 엔비디아

산업 기술 분야 전문가에게 오픈AI가 상표 출원에서 휴머노이드 로봇에 대한 언급한 것은 로봇 공학으로의 복귀 가능성을 시사한다. 오픈AI는 2021년에 자체 로봇 사업부를 폐쇄한 후 피겨(Figure)나 1X와 같은 업체에 투자했다. AI와 센서 기술이 발전함에 따라 오픈AI는 이제 실제 애플리케이션을 위한 AI 기반 휴머노이드 로봇의 가능성을 다시 검토하고 있는 것으로 보인다.

오픈AI의 이런 움직임이 놀랄 만한 일은 아니다. 골드만 삭스 리서치는 2035년까지 휴머노이드 로봇 시장이 이전 추정치보다 6배 증가한 380억 달러에 달할 것으로 전망했다.

그러나 AI와 로보틱스의 융합에 주목하고 있는 곳은 오픈AI만이 아니다. 엔비디아는 CES 2025에서 로봇과 자율주행차의 훈련 과정을 가속화하기 위한 새로운 플랫폼 ‘코스모스’를 발표했다. 코스모스는 AI 모델이 환경을 시뮬레이션하고 실제 시나리오를 생성할 수 있도록 지원해 휴머노이드 로봇의 학습을 가속화한다.

또한, 엔비디아는 모방 학습을 통해 휴머노이드 로봇의 훈련을 지원하는 합성 모션 생성 툴인 아이작 GR00T 블루프린트도 소개했다. 대규모 합성 데이터와 강화 학습을 활용해 AI 기반 물리적 자동화를 발전시키는 것을 목표로 한다. 또한 코스모스 플랫폼에는 자율 주행, 로봇 공학 및 드론에 대한 200만 시간 분량의 영상을 포함한 방대한 데이터 세트로 훈련된 AI 모델이 포함되어 있다.

빠르게 발전하는 중국 휴머노이드 로봇

중국은 휴머노이드 로봇 산업을 공격적으로 확장하고 있으며, 2025년까지 대량 생산을 목표로 정부 주도의 이니셔티브를 추진하고 있다. 최근 베이징에서 열린 한 행사에서는 30여 곳의 업체가 최첨단 휴머노이드 모델을 선보였다. 작년에는 상하이의 대규모 시설에서 10개 업체의 휴머노이드 로봇 102대가 모여 보행, 침대 만들기, 설거지, 심지어 용접과 같은 작업을 시연했다.

로봇 기술을 문화 행사에 접목한 것은 중국의 혁신적 강점을 강조하는 것이기도 하다. 춘절 기념 행사에서 휴머노이드 로봇이 첨단 AI 기반 움직임을 결합한 양걸 민속춤을 추기도 했다. 이는 로봇을 일상 생활에 완벽하게 통합하려는 중국의 비전을 보여주는 것이다.

일론 머스크는 휴머노이드 로봇 분야에 대한 테슬라의 야망에 대해서도 낙관적인 태도를 유지하고 있다. 2024년 4분기 실적을 발표하면서 머스크는 2025년에 수천 대의 옵티머스 휴머노이드 로봇을 생산할 계획이라고 발표했다.

휴머노이드 로봇의 비전

한편, 로봇 공학 전문업체 피겨 AI는 2024년 2월에 체결된 오픈AI와의 파트너십을 종료했다. 피겨 AI의 CEO 브렛 애드콕은 LLM이 점점 더 강력해지는 한편, 점점 더 일용품화되고 있다고 지적했다. 이제 피겨 AI에 LLM은 퍼즐의 가장 작은 부분이 됐으며, 고주파 로봇 제어를 위한 새로운 AI 모델을 개발하는 것이 가장 어려운 과제가 됐다.

애드콕은 피겨 AI가 자체 개발한 완전한 엔드 투 엔드 로봇 AI의 획기적인 발전을 이뤘다고 발표했다. 피겨 AI는 조만간 지금까지 휴머노이드 로봇에서 볼 수 없었던 새로운 기능을 시연할 예정이며, BMW를 비롯한 여러 기업을 고객으로 확보했다. 피겨 AI는 향후 4년간 10만 대의 로봇을 공급할 계획이다.

LLM을 중심으로 한 AI의 급격한 발전은 차세대 휴머노이드 로봇의 기반이 되고 있다. AI 기반 휴머노이드는 제조부터 물류에 이르기까지 다양한 산업용 애플리케이션에서 기대가 큰 기술이다. 하지만 규제부터 비용 효율성, 시장 수용의 장벽 등 해결해야 할 과제가 남아 있다.

AI와 로봇공학이 계속 발전함에 따라 향후 몇 년 동안 이런 지능형 기계가 인간 중심 환경에 얼마나 원활하게 통합될 수 있는지 결정될 것이다. 산업 자동화, 개인 지원, 엔터테인먼트 등 어떤 분야에서든 AI 우선 접근 방식은 휴머노이드 로봇이 사회에서 점점 더 중심적인 역할을 할 미래를 형성하고 있다.
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