2026년 로봇과 AI의 현주소

1월, Jensen Huang은 한 문장으로 로봇공학의 한 해를 열었습니다. “로봇공학의 ChatGPT 모멘트가 왔습니다.” 아홉 달이 지난 지금, 자금과 모델의 흐름을 보면 그는 틀렸다기보다 너무 일렀던 것으로 보입니다. 영상과 언어로 배우는 로봇은 몇 달마다 나아집니다. 하지만 매일 돈을 받고 일하는 로봇은 몇몇 예외를 빼면 여전히 사람을 닮지 않은 로봇입니다.

지금 무엇이 흥미롭고, 무엇이 실제이며, 무엇이 아직 시연에 머물러 있는지 살펴봅니다.

기계를 위한 새로운 두뇌

헤드라인 뒤의 변화는 소프트웨어에 있습니다. 전통적인 로봇은 한 가지 작업을 위해 단계별로 프로그래밍됩니다. 로봇 파운데이션 모델은 챗봇이 텍스트로 배웠듯 시연, 영상, 언어로 배우며, 모델 하나가 여러 기계를 움직일 수 있습니다. Google DeepMind는 예전의 세계를 담담하게 설명합니다. “대부분의 로봇은 좁고 반복적인 작업 순서를 위해 미리 프로그래밍되거나 원격으로 조종됩니다.”

7월 DeepMind는 휴머노이드 전체를 “발끝에서 손끝까지” 제어하는 Gemini Robotics 2를 공개하고 Apptronik의 Apollo 2로 시연했습니다. 파트너는 Apptronik, Boston Dynamics, Agile Robots입니다. 계획을 세우는 모델은 개발자에게 열려 있지만, 로봇을 움직이는 모델은 초기 파트너에게만 제공됩니다. DeepMind는 한계도 공개했습니다. 바닥에서 물건을 집어 드는 작업의 성공률은 45.7퍼센트, 전구를 끼우는 작업은 36퍼센트였으며, 여러 손가락을 쓰는 정교한 조작은 “여전히 어려운 과제”라고 적었습니다.

그 아래 계층의 상당 부분은 Nvidia가 공급합니다. 칩, 그리고 휴머노이드용 Isaac GR00T N1.6이나 합성 학습 데이터를 생성하는 Cosmos 같은 오픈 모델입니다.

휴머노이드

Figure는 데이터를 한 번도 수집한 적 없는 베이 에어리어의 가정 30곳에 로봇을 들여보내 세 가지 일을 맡겼습니다. 거실 정리, 수건 개기, 침대 정돈입니다. 처음부터 학습한 정책은 이 시도 중 9퍼센트에서 성공했습니다. 영상 속 인간 행동을 모은 Figure의 글로벌 데이터셋 Index로 사전 학습한 정책은 56퍼센트에서 성공했습니다. Figure는 자사 모델 Helix 학습에 35억 달러 규모의 컴퓨팅을 투입하기로 했다고 밝힙니다. 이는 회사가 직접 내놓은 수치이며, 56퍼센트는 진전이지만 아직 제품은 아닙니다.

Tesla는 예전에 Model S와 X를 만들던 프리몬트에 Optimus 생산 라인을 갖추고 있습니다. 7월 실적 발표에서 Elon Musk는 생산이 곧 시작되고, 초기 증산은 “꽤 완만하고 길” 것이며, 이후 세대의 목표는 연간 1천만 대라고 말했습니다. 그는 업계 전반에 대해서도 솔직했습니다. “여러분이 보고 있는 시연은 미리 프로그래밍되었거나 원격으로 조종되는 것”이며, “실제로 범용 작업을 할 수 있는 휴머노이드 로봇은 없다”고 했습니다.

1X는 가정용 휴머노이드 NEO를 20'000달러에 판매하며, 이 경우 2026년에 우선 배송됩니다. 나중에 월 499달러 구독으로 이용할 수도 있습니다. 배송은 주로 미국에서 시작됩니다. NEO가 아직 모르는 집안일은 소유자가 1X Expert를 예약해 지도하게 할 수 있습니다.

물량은 중국에 있습니다. Rest of World가 상하이 상장을 준비 중인 Unitree에 관해 보도한 바에 따르면, Unitree는 2025년에 휴머노이드 5'500대를 팔았습니다. 전 세계 휴머노이드 판매량의 약 3분의 1이며, 그중 70퍼센트 이상이 연구와 교육용이었습니다. 평균 휴머노이드 가격은 2023년 약 593'400위안에서 2025년 167'600위안, 약 25'000달러로 떨어졌습니다.

실제로 작동하는 것

제 몫을 하는 로봇은 대부분 휴머노이드가 아닙니다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2025년에 600'000대가 넘는 산업용 로봇이 설치되었고 그중 59퍼센트가 중국에 들어섰으며, 이로써 지금 공장에서 일하는 산업용 로봇은 사상 최대인 500만 대에 이릅니다. 같은 해 전문 서비스 로봇은 250'000대 가까이 팔렸고 그중 절반 가까이가 운송과 물류용이었으며, 소비자용 로봇도 3420만 대 가까이 팔렸습니다.

이에 비해 2025년 전 세계에서 팔린 실물 크기 휴머노이드는 약 7'000대였습니다. IFR은 “현재 대부분의 활용 사례는 여전히 특화되어 있고 사람의 원격 조종이 필요한 경우가 많다”고 지적하며, 장벽으로 안전 기준, 높은 학습 및 유지보수 비용, 설득력 있는 비즈니스 케이스의 부재를 꼽습니다.

예외도 있습니다. 두 다리로 걷는 Agility Robotics의 휴머노이드 Digit은 GXO, Schaeffler, Toyota의 캐나다 공장, Mercado Libre를 포함한 고객 현장 아홉 곳에서 일하며, Agility는 새 모델에 대해 3억 달러가 넘는 다년 주문을 확보했다고 밝힙니다. 그리고 대부분의 사람이 마주칠 가장 큰 로봇 군단에는 팔이 아예 없습니다. Waymo는 약 4'000대의 로보택시를 운영하며 미국 15개 도시에서 주당 평균 500'000건의 유료 운행을 합니다. 2024년 9월에는 세 도시뿐이었습니다.

로봇 시연을 읽는 법

로봇 영상은 이제 하나의 마케팅 장르가 되었으니, 다섯 가지를 물어보면 도움이 됩니다. 로봇이 스스로 움직였는가, 아니면 다른 곳에서 사람이 조종했는가? 그 영상을 얻기까지 몇 번 시도했고, 어떤 속도로 재생했는가? 공간과 물체와 과제가 로봇에게 처음이었는가, 그리고 한 번이 아니라 백 번 시도했을 때 성공률은 얼마인가? 그리고 오늘 그 일에 누가 돈을 내는가?

카메라 앞에서 수건을 개는 로봇은 연구 성과입니다. 돈을 내는 고객을 위해 교대 근무마다 운반 상자를 옮기는 로봇은 실전 배치입니다. 둘 다 중요하지만, 사업 계획에 들어갈 자리가 있는 것은 두 번째뿐입니다.

기업에 주는 의미

대부분의 기업에게 앞으로 몇 년간 쓸모 있는 로봇은 특화된 로봇일 것입니다. 한 가지 일을 안정적으로 해내는 로봇 팔, 운반 카트, 드론, 청소 기계, 차량입니다. 휴머노이드는 지켜볼 가치가 있고, 일이 반복적이고 환경이 통제된 곳이라면 시범 도입해 볼 가치도 있습니다. 하지만 지금까지의 근거로 보면, 아직 사업 계획의 중심에 둘 대상은 아닙니다.

같은 기술은 물리적 제품을 둘러싼 디자인 작업에 먼저 닿고 있습니다. 회사 고유의 제품을 아이디어에서 제조사가 바로 만들 수 있는 사양서까지 이끄는 Forge에서는 AI가 빠르게 조사하고, 스케치하고, 3D로 모델링하며, 모든 결정은 사람이 내리고, 제품에 필요한 곳에는 전문가가 합류합니다. 로봇은 때가 되면 공장 현장에 이를 것입니다. 물리적 제품을 구상하는 방식은 지금 바뀌고 있습니다.