Crunchbase 데이터에 따르면, 전 세계 물리적 인공지능 기업들은 2026년 상반기 동안 521건의 거래를 통해 474억 달러를 조달했다. 이는 2025년 하반기 470건의 거래를 통해 120억 달러를 조달했던 것과 비교해 거의 네 배 증가한 수치다. 또한 2025년 상반기 436건의 거래를 통해 조달된 264억 달러보다 약 80% 많다.
Crunchbase는 물리적 인공지능이라는 용어를 소프트웨어를 하드웨어, 센서 및 현실 세계에서 작동하는 시스템과 연결하는 기술을 가리키는 데 사용한다. 여기에는 로봇, 자율주행차, 항공우주, 드론, 산업 자동화 및 센서가 포함된다.
대규모 거래가 이끈 급증
역사적 비교는 이러한 변화의 규모를 보여준다. 벤처캐피털 펀드가 2022년부터 2024년까지 3년 동안 물리적 인공지능 기업에 투자한 금액은 총 419억 달러에 불과했으며, 이는 2026년 첫 6개월 동안 이 분야로 유입된 자금보다 적다.
이번 급증의 가장 큰 요인은 2월 발표된 Waymo의 160억 달러 규모 투자 라운드였다. Alphabet, Dragoneer Investment Group, DST Global 및 Sequoia Capital이 이 라운드를 공동 주도했으며, 캘리포니아주 Mountain View에 본사를 둔 Waymo의 기업가치는 1,260억 달러로 평가됐다. 이 라운드는 해당 기간 업계 전체 자금 조달액의 약 3분의 1을 차지한다.
그 밖의 대규모 라운드로는 방위 기술 기업 Anduril Industries가 5월 610억 달러의 기업가치 평가를 바탕으로 조달한 50억 달러가 있다. 이는 1년도 채 되지 않은 시점에 기록한 305억 달러의 기업가치보다 두 배 높다. 3월에는 샌디에이고에 본사를 둔 Shield AI가 Advent International과 JP Morgan Chase가 공동 주도한 20억 달러 규모의 Series G 라운드를 마무리했으며, 이에 따라 기업가치는 127억 달러로 상승했다.
같은 달, 텍사스주 오스틴에 본사를 두고 자율운항 선박을 개발하는 방위 기술 기업 Saronic은 Kleiner Perkins가 주도한 17억 5,000만 달러 규모의 Series D 라운드를 통해 자금을 조달했다. 이 라운드로 회사의 누적 조달액은 약 26억 달러, 기업가치는 92억 5,000만 달러로 증가했으며, 이는 2025년 Series C 라운드 당시의 수준보다 두 배 이상 높은 금액이다.
대규모 회수 거래도 동반
자본의 움직임은 투자 라운드에만 국한되지 않았다. 2026년 이 분야에서는 여러 상장과 인수 거래가 발생했으며, 로봇 분야보다 우주·방위·드론 분야에 활동이 더 집중됐다.
가장 큰 예외는 SpaceX였다. SpaceX는 6월 기업가치 1조 7,700억 달러로 기업공개를 진행하며 750억 달러를 조달했다. 버지니아주 헌던에 본사를 둔 우주정보 기업 HawkEye 360은 상장 과정에서 4억 1,600만 달러를 조달했으며, 버지니아주 알링턴에 본사를 둔 자율운항 드론 기업 Aevex는 3억 2,000만 달러를 조달했다.
인수 거래에서는 Mobileye가 인간형 로봇 전문 이스라엘 스타트업 Mentee Robotics를 약 9억 달러에 인수했다. Mobileye는 이 거래를 물리적 인공지능을 향한 자사의 방향성과 명시적으로 연결했다.
이러한 변화가 투자자들에게 중요한 이유
Edison Partners의 제너럴 파트너 Ryan Ziegler는 물리적 인공지능이 로봇, 인간형 로봇, 방위 및 기초 모델을 넘어선다고 본다. 그의 관점에 따르면, 이 분야는 소프트웨어와 하드웨어, 센서, 사물인터넷 및 서비스를 결합하며, 제조, 공급망, 공공서비스, 농업, 운송, 정부, 공간 및 물리 정보 분야를 포함한 애플리케이션에 적용된다.
Ziegler는 이러한 시스템에서 발생하는 데이터를 인공지능이 빠르고 광범위하게 처리하는 능력이 향상되고 있으며, 동시에 하드웨어 비용이 낮아지고 접근성도 개선되고 있다고 지적한다. 그는 휴대전화에 LiDAR 스캐너가 탑재되고 있다는 점을 예로 들며, 이것이 사물과 공간을 매핑하는 능력을 확대한다고 평가했다.
Edison Partners는 전통적으로 아날로그 프로세스에 의존해 온 고가치 산업에서 특히 기회가 두드러진다고 본다. 이 펀드는 예측 유지보수, 위험 관리, 자산 안전, 보안 및 자율 운영을 통해 수익률을 측정할 수 있는 애플리케이션을 찾고 있다. 또한 일부 기업은 산업별 전문 소프트웨어 기업과 유사한 형태를 띠면서 수년에 걸친 구축과 상당한 매출을 창출할 수 있다고 본다. 소프트웨어와 센서, 하드웨어를 결합하면 시간이 지날수록 가치가 높아지는 독점 데이터 세트를 만들어낼 수 있다는 점도 주목한다.
실험에서 상업적 운영으로
Eclipse Capital의 파트너이자 성장 부문 책임자인 Joe Fath는 물리적 산업이 여전히 자본 집약적이지만, 인공지능을 뒷받침하는 기술이 기업을 구축하고 확장하는 효율성을 바꾸고 있다고 말했다. 그는 기술적 장벽의 완화, 숙련 인력의 유입 및 시장 수요 증가를 그 이유로 꼽았다.
자료에 인용된 투자자들의 의견에 따르면, 지난 2년 동안 이러한 기업을 구축하는 경제성도 개선됐다. 컴퓨팅 역량과 기초 모델을 더 폭넓게 이용할 수 있게 됐고, 재사용 가능한 모델과 물리 기반 시뮬레이션이 개선됐으며, 훈련 데이터가 더 많이 확보되고 센서와 하드웨어 비용이 하락했다. 동시에 일부 기업은 하드웨어 판매와 반복 매출 또는 사용량·성과 기반 요금을 결합한 수익 모델로 전환하고 있다.
실질적으로 이는 하드웨어가 단순히 별도의 제품으로만 존재하는 것이 아니라 소프트웨어와 데이터를 배포하는 채널 역할을 할 수 있다는 의미다. Fath는 이러한 요인들이 자금 조달을 에너지, 로봇, 자율성, 반도체, 컴퓨팅 및 데이터센터 인프라 분야로 이끌고 있으며, 생산 단계에 도달하고 고객을 확보하며 효율적으로 확장할 수 있는 기업에 더 큰 초점이 맞춰지고 있다고 말한다.
Eclipse Capital은 물리적 인공지능을 «현실 세계를 인식하고 그 안에서 추론하며 행동하는 시스템에 내장된 지능»으로 정의하며, 독립적인 대규모 언어 모델 제공업체에는 일반적으로 투자하지 않는다. Fath는 가치가 해당 분야의 여러 계층에 분산될 수 있지만, 가장 강력한 경쟁우위는 인프라와 애플리케이션의 여러 계층을 통합하는 기업이 차지할 수 있다고 본다.
투자자들이 제시하는 결론은 기술적 역량만으로는 충분하지 않다는 것이다. 고객은 운영 효율성, 신뢰성 및 매출에 관심을 둔다. 따라서 최근 자금을 조달한 기업들이 실제로 검증받게 될 부분은 인공지능을 상업적으로 신뢰할 수 있는 시스템으로 전환하고, 그 과정에서 생성된 데이터와 인프라를 활용해 추가 제품으로 확장할 수 있는지 여부다.