골드만삭스: 중국 14개 로봇 제조사, 2027년 본격 도약 전망

골드만삭스의 새 보고서는 휴머노이드 로봇에 대한 단기적 낙관론에 경종을 울리며, 14개 주요 중국 기업의 대규모 상용화가 2027년 이전에는 시작되기 어려울 것이며 거대한 데이터 병목 현상을 해결하는 데 달려 있다고 전망했다. 업계의 초점은 이미 단순한 시각-언어-행동(VLA) 모델에서 VLA와 세계 모델을 결합한 더 복잡하고 실행 중심적인 AI 스택으로 이동했다.

"업계의 논의는 이미 단일 VLA 프레임워크를 넘어 실행 중심의 멀티모달 AI 스택으로 옮겨갔다"고 골드만삭스의 애널리스트 재클린 두는 중국의 14개 로봇 회사를 방문한 후 발표한 보고서에서 밝혔다. 보고서는 이러한 새로운 모델이 실전에 배치되려면 수천만 시간의 고품질 실세계 데이터를 학습해야 하며, 이는 현재 업계가 직면한 과제라고 지적했다.

기술적 합의는 세계 모델이 기능적 계층 역할을 하여 실행 전에 결과를 예측하고 동작을 검증함으로써 실세계 안정성을 높이는 새로운 하이브리드 아키텍처로 빠르게 수렴되고 있다. 이를 뒷받침하기 위해 모델 매개변수 수는 한 자릿수 10억 단위에서 400억800억 개 범위로 급증하고 있다. 기술적 진보에도 불구하고 보고서는 대부분의 프로젝트가 여전히 개념 증명 단계에 머물러 있으며 산업 및 물류 애플리케이션에 분명히 초점을 맞추고 있다고 명시했다.

투자자들에게 이 보고서는 즉각적인 기대치를 조절하는 동시에 장기적인 낙관론을 강화하며, 핵심 이정표가 개념적 파일럿에서 확장 가능하고 수익성 있는 배치로 전환되는 것임을 시사한다. 품질을 보장하면서 비용을 낮추는 복잡한 과정이 향후 35년 동안의 중심 과제가 될 것이며, 궁극적으로 14개 기업 중 누가 시장을 주도할지를 결정하게 될 것이다.

## 모델 레시피에서 데이터 아키텍처로

중국 로봇 제조업체들의 핵심 과제는 더 이상 AI 모델의 '레시피'만이 아니라 이를 구동할 인프라를 구축하는 것이다. 골드만 보고서에 따르면 업계의 관심은 실세계 상호작용에서 고품질의 다차원 데이터를 안정적으로 생성할 수 있는 확장 가능한 아키텍처 구축으로 옮겨갔다. 이는 단순히 서로 다른 모델 유형의 장단점을 논의하던 것에서 중대한 전환을 의미한다. 애지봇(Agibot)의 구현형 AI 부문 사장인 야오 마오칭 박사는 최근 인터뷰에서 "실험실 데모와 실제 배치 사이에는 거대한 격차가 있다"며 동작, 조작 및 실패에 대한 물리적 데이터를 얻는 것은 "매우 비용이 많이 든다"고 언급했다.

이러한 데이터 수집 과제는 두 가지 뚜렷한 전략을 만들어내고 있다. 팍시니(PaXini)와 같은 일부 기업은 정부 지원을 받는 중앙 집중식 '데이터 팩토리'를 구축하고 있으며, 이미 중국 전역에 5개의 시설이 운영 중이다. 갤럭시(Galaxea)와 스피릿 AI(Spirit AI)를 포함한 다른 기업들은 이미 배치된 시스템과 VR 시뮬레이션에서 데이터를 수집하는 분산형 접근 방식을 추구하고 있다. 데이터 자체가 귀중한 자산이 되고 있으며, 유비텍(UBTech)과 같은 회사들은 데이터 팩토리에 대한 정부 수요가 2026년까지 중요한 수익 동력이 될 것으로 기대하고 있다.

## 2027년 시작되는 실용적인 상용화 경로

2027년에서 2029년 사이에 시작될 것으로 예상되는 대규모 배치 경로는 철저히 실용적이며 산업적 현실에 기반하고 있다. 골드만삭스가 확인한 초기 기회는 산업 제조 및 물류와 같은 표준화되거나 반구조화된 환경에서 분류, 자재 취급 및 검사와 같은 작업에 초점을 맞추고 있다. 이는 상업적 배치가 가정에 들어가기 전에 "ROI가 더 명확한" 산업 시나리오에서 시작될 것이라고 밝힌 야오 박사의 통찰과 일치한다.

실용성에 대한 이러한 초점은 하드웨어로도 이어진다. 비용이 많이 들고 복잡한 완전한 휴머노이드 형태의 5손가락 손 형태를 추구하는 대신, 많은 제조업체가 바퀴 달린 섀시와 23손가락 그리퍼를 결합한 더 비용 효율적인 조합을 선택하고 있다. 이 구성은 현재 산업용 애플리케이션의 70%에서 90%를 해결하기에 충분한 것으로 간주된다. 도입 프로세스는 체계적이며, 일반적으로 36개월의 개념 증명 단계를 거친 후 고객당 50~100대의 대규모 파일럿 배치를 하기 전에 최대 1년 동안 50대 미만의 소량 테스트를 거친다.

보고서는 명확한 추세를 강조한다. 휴머노이드 로봇 산업은 '로봇이 무엇을 할 수 있는가' 단계를 지나 '로봇이 생산성을 창출할 수 있는가' 단계로 이동하고 있다. 투자자들에게 이는 가장 중요한 지표가 더 이상 데모 영상의 인상적인 모습이 아니라, 실세계 데이터를 캡처하고 고부가가치 산업 워크플로우에서 파일럿 배치를 확보하는 회사의 실질적인 능력임을 의미한다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.