"로봇 상용화 2~3년 내 본격화"…美 투자사가 본 피지컬 AI

[뉴욕=이데일리 성주원 특파원] 인공지능(AI)이 디지털 공간을 넘어 현실 세계에서 움직이는 ‘피지컬 AI’로 확장하면서 로봇 산업의 상용화가 향후 2~3년 사이 본격화할 것이라는 전망이 나왔다. 다만 연구실에서 작동하는 로봇이 실제 산업 현장에 투입되려면 높은 신뢰성과 경제성을 확보해야 한다는 지적도 제기됐다.

마크 와인스타인 로보스트래티지 최고운영책임자(COO)가 13일(현지시간) 이데일리와 인터뷰를 하고 있다. (사진=이데일리 성주원 특파원)

미국 나스닥에 상장된 로봇·피지컬 AI 전문 투자펀드 로보스트래티지(RoboStrategy)의 마크 와인스타인(Marc Weinstein) 최고운영책임자(COO)는 13일(현지시간) 뉴욕 타임스스퀘어 인근 니커보커호텔에서 이데일리와 만나 “특정 작업에 특화된 로봇은 2~3년 내 상용화가 확대될 수 있다”고 전망했다. 다양한 작업을 수행하는 범용 로봇에 대해서는 약 5년의 시간이 필요할 것으로 내다봤다.

와인스타인 COO는 모건스탠리와 제프리스에서 투자은행 업무를 담당하고, 디지털자산 투자사 웨이브파이낸셜을 거쳐 메커니즘캐피털에서 제너럴파트너(GP)를 지낸 금융 전문가다. 펜실베이니아대 와튼스쿨에서 경제학을 전공했으며, 로보스트래티지 공동 설립자로서 투자 전략과 자본시장 업무를 총괄하고 있다.

그는 로봇 산업이 빠르게 성장하는 배경으로 AI 모델의 발전, 하드웨어 가격 하락, 인구구조 변화를 꼽았다. 와인스타인 COO는 “로봇이 처음 접하는 환경에서도 다양한 작업을 수행할 수 있는 완전 자율화에 가까워지고 있다”며 “하드웨어 비용도 내려가면서 궁극적으로 로봇의 작업 비용이 사람의 노동비용보다 낮아질 것”이라고 설명했다.

특히 한국과 미국, 유럽 등에서 고령화와 은퇴에 따른 인력 부족 우려가 로봇 수요를 확대할 것으로 내다봤다.

로보스트래티지는 지난 5월 나스닥에 상장한 폐쇄형 투자펀드로, 피규어AI와 다이나로보틱스, 스탠더드봇츠(Standard Bots) 등 비상장 로봇 기업에 투자하고 있다. 이날 뉴욕에서 주요 투자기업 경영진이 참여하는 로보틱스 행사를 마련했다.

와인스타인 COO는 로봇 투자에서 가장 중요한 기준으로 실제 매출 창출 능력을 강조했다. 그는 “기술 시연이나 구매의향서에 그치는 것이 아니라 산업 현장에서 로봇을 사용하는 고객으로부터 실제 매출이 발생하는지가 중요하다”고 말했다.

투자 위험에 대한 경고도 내놨다. 그는 “상장된 펀드 주식은 거래가 가능하지만 벤처투자는 훨씬 긴 시간이 걸린다”며 “주가가 기초자산의 순자산가치나 투자기업의 성장과 무관하게 크게 움직일 수 있다”고 설명했다. 단기 차익보다 5~10년의 투자 기간을 염두에 둬야 한다는 것이다.

실제로 로보스트래티지의 9월 말 기준 순자산에서 산업용 로봇 기업 스탠더드봇츠가 차지하는 비중은 31.3%에 달한다. 와인스타인 COO는 미국 제조업의 자국 복귀 흐름 속에서 산업용 로봇팔 시장의 성장 가능성을 높게 평가했다. 향후 투자 대상이 늘어나면 집중 위험도 완화될 것으로 기대했다.

미국 로봇 제조업체 덱스메이트의 타오 첸 최고경영자(CEO)가 13일(현지시간) 이데일리와의 인터뷰에서 자사 로봇 '베가(Vega)'를 소개하고 있다. (사진=이데일리 성주원 특파원)

로보스트래티지가 투자한 또 다른 기업인 미국 로봇 제조업체 덱스메이트(Dexmate)의 타오 첸(Tao Chen) 최고경영자(CEO)는 로봇 상용화의 가장 큰 과제로 신뢰성을 지목했다. 그는 이날 인터뷰에서 “대학 연구실에서는 성공률이 60~70%여도 의미 있는 성과로 평가받을 수 있지만, 실제 고객에게 공급하려면 99.99% 수준의 성공률이 필요하다”고 말했다.

첸 CEO는 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL)에서 로봇 학습 분야 박사학위를 받은 연구자 출신 창업자다. 카네기멜런대에서 로봇공학 석사학위를 받았으며, 로봇의 물체 조작과 이동·탐색 기술을 연구해 왔다.

그는 새로운 고객의 작업 환경에 로봇을 적용할 때마다 대규모 엔지니어링 자원을 투입해야 한다면 사업을 확장하기 어렵다고 설명했다. AI 모델이 다양한 작업에 적용될 수 있도록 발전하고, 소량의 추가 데이터만으로 새로운 작업을 학습할 수 있어야 한다는 것이다.

첸 CEO에 따르면 덱스메이트는 현재 전 세계에 수백 대의 로봇을 공급했다. 고객사들은 제조업과 물류창고를 중심으로 부품 분류·작업별 묶음 구성, 상자 운반, 물품 집기 등의 작업에 로봇을 활용하거나 도입을 시험하고 있다.

한국 기업과의 협력도 주목된다. LG씨엔에스(064400)(LG CNS)는 지난 3월 미국 덱스메이트에 전략적 투자를 단행하고 산업 현장 적용을 위한 기술 검증을 진행하고 있다. 첸 CEO는 이날 인터뷰에서 “LG가 우리 로봇을 사용하고 있으며 한국에서 유통도 돕고 있다”고 밝혔다.

첸 CEO는 앞으로 1~2년 사이 제조업과 물류 분야에서 AI 기반 로봇의 특정 작업 적용이 진전되고, 향후 3년 동안 작업 신뢰성과 새로운 환경에 적응하는 능력이 크게 개선될 것으로 전망했다. 그는 “피지컬 AI는 AI 모델만의 문제가 아니라 하드웨어와 소프트웨어를 함께 해결해야 하는 시스템 차원의 과제”라고 강조했다.