- 카운터포인트는 2025년부터 2030년까지 전세계 휴머노이드 로봇 시장의 연평균 성장률(CAGR)이 69.7%에 이를 것으로 전망. 활용 범위 확장, 하드웨어 비용 절감, AI 역량 진보 등에 의한 시장 성장 예상
- 휴머노이드 로봇과 자율 주행차는 물리적 AI 상용화의 선두주자로서, 하드웨어와 소프트웨어의 공통 패러다임으로 수렴하고 있음. 이들은 신체화된(Embodied) AI 모델과 엣지 컴퓨팅의 발전을 이끌어 궁극적으로 진정한 물리적 범용 인공지능(Physical AGI)**으로 나아가게 될 것.
- 인공지능의 중심적 목표는 물리적 세계와 상호작용할 수 있는 에이전트를 창조하는 것이며, 이 목표는 근본적인 대규모 모델의 빠른 발전에 의해 크게 진전되고 있음
멀티모달 대규모 모델의 진전이 이끄는 물리적 AI의 발전
수십 년 동안 인공지능의 가장 큰 과제는 사이버 영역을 벗어나 물리적 세계와 상호작용하는 것이었다. 텍스트 프롬프트와 이미지 생성의 한계를 넘어 실제 현실 속에서 작동하는 것을 목표로 한 이 도전은, 물리적 AI(Physical AI)의 등장으로 인해 크게 진전되었다. 물리적 AI는 서로 다른 출처의 데이터를 통합하고 처리함으로써 기계가 복잡한 현실 환경을 보다 포괄적으로 이해하고, 그에 따라 적절한 결정을 내릴 수 있도록 했다.
물리적 세계와의 상호작용에서 비롯된 요구는 시각-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 모델의 등장을 더욱 촉진했다. 이러한 모델은 인식(Vision), 추론(Language), 실행(Action)이라는 기계 자율성의 세 가지 핵심 요소를 통합해, 토큰화된 행동 지시를 출력함으로써 하나의 대규모 모델 안에서 이를 구현했다.
VLA 모델의 등장이 휴머노이드 로봇과 자율주행 솔루션에 혁신적 진전을 가져왔다. 전통적인 알고리즘은 사전에 설정된 전략이나 수작업에 의존하며, 복잡하고 끊임없이 변화하는 현실 환경을 반영하는데 어려움을 겪었다. VLA 모델은 시각, 언어, 행동을 통합함으로써, 로봇이 상황을 이해하고 행동을 계획하며 인간에 가까운 방식으로 작업을 수행할 수 있도록 했다. 예를 들어, 로보틱스 분야에서 VLA 모델은 기계가 자연어 지시를 통해 다단계 작업을 수행하게 함으로써 “보기”에서 “행동하기”로의 도약을 가능하게 했다. 자율주행 분야에서는 차량이 시각적 인식과 의미적 이해를 결합하여 동적으로 의사결정을 조정하고 예상치 못한 상황에 대응하게 되었다.
강력한 엣지 컴퓨팅과 급증하는 학습 데이터를 통합함으로써, VLA 모델은 휴머노이드 로봇과 자율주행차를 더 높은 수준의 자율성으로 이끌었으며, 범용 구현형 지능(General Embodied Intelligence) 실현의 기반을 마련했다.
로봇과 자율주행차의 기술적 유사성
VLA 모델을 바탕으로, 휴머노이드 로봇과 자율주행차는 동일한 인식-추론-실행(perception-reasoning-execution) 패러다임을 공유했으며, 이를 통해 유사한 하드웨어와 소프트웨어 기술 스택을 공유할 수 있었다. 두 분야 모두 3D 인식과 추론용 하드웨어를 필요로 했는데, 이는 다중 모달 환경 인식을 가능하게 하는 센서 융합 시스템(카메라, LiDAR, 레이더)과 실시간 추론을 수행하는 고성능 엣지 컴퓨팅 플랫폼을 포함한다.
소프트웨어 측면에서는, VLA 모델 외에도 두 분야 모두 엔드 투 엔드(end-to-end) 아키텍처 기반 모델을 학습시키기 위해 방대한 양의 데이터를 필요로 했으며, 이로 인해 합성 데이터를 생성하고 시뮬레이션 테스트를 수행하는 세계 모델(World Models)의 발전이 촉진되었다.
휴머노이드 로봇과 자율주행차의 차이는 우선 기능적 요구 사항에서 나타났다. 카메라, LiDAR, 레이더 외에도, 로봇은 촉각, 토크, 온도 센서 등 더 다양한 센서를 필요로 한다. 실행 장치 측면에서 자동차는 두 자유도만 가진 “4륜 로봇”으로 볼 수 있는 반면, 로봇은 수십 개의 자유도를 가지고 구조가 더 복잡했다. 현재 로봇의 물리적 형태는 통일되지 않았으며, 서로 다른 “사지(limb)” 구조가 하드웨어와 소프트웨어의 차이를 초래했다. 이러한 높은 복잡성으로 인해 학습 데이터가 부족했고, 로봇은 합성 데이터를 위해 자율주행차보다 세계 모델(World Models) 개발에 더 의존하게 되었다.
자율 장치의 상용화와 피지컬 AI 생태계의 발전
자율 장치의 상용화는 피지컬 AI 생태계의 성장을 가속화했다. 2024년경, 엔드 투 엔드(end-to-end) 자율주행 패러다임이 프로토타입에서 실사용 단계로 전환되면서 L2+ 수준의 자율주행이 소비자용 차량에서 널리 가능해지는 중대한 전환이 일어났다. 이후 패러다임은 엔드 투 엔드 신경망 접근법에서 비전-언어 모델(Vision-Language Models, VLM)을 통합하는 단계로, 더 나아가 비전-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 프레임워크로 빠르게 발전했다.
이 흐름을 바탕으로 2025년은 휴머노이드 로보틱스에 있어 중요한 이정표가 되었다. 여러 제조사들이 주목할 만한 성과를 공개하며, 미리 프로그램된 루틴을 넘어 복잡한 작업을 높은 수준의 자율 실행으로 수행할 수 있는 로봇을 선보였다. 카운터포인트는 활용 범위 확장, 하드웨어 비용 절감, AI 역량 진보 등에 힘입어 2030년 전세계 휴머노이드 로봇 출하량이 25만 6천 대에 이를 것으로 전망했다.
휴머노이드 로봇 출하량 전망, 2025년 – 2030년
로보틱스, 자율주행. 두 분야에서의 진전은 중요한 현실을 보여주었다. 즉, 상용화는 단순한 결과가 아니라 물리적 AI의 지속적 혁신을 위한 필수 동력이라는 것이다. 이러한 기술적 도약을 이루기 위해 요구되는 연구개발(R&D) 투자는 막대했다. 결과적으로 대량 제품 출시와 시장 채택은 이러한 비용을 상쇄하기 위해 필요한 수익을 창출하는 데 필수적이다. 이러한 상업적 성공은 선순환을 만들어, 추가 R&D를 지원하고 인재를 유치하며 부품 가격을 낮춤으로써, 물리적 AI 생태계 전체의 기반을 공고히 하고 더 지능적이고 자동화된 미래로 나아가는 동력을 제공한다.
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