중국 자동차 회사들이 휴머노이드 로봇 시장에 진입하려는 움직임을 서두르고 있다. 이는 제품 다각화를 넘어 자동차 산업의 좁은 마진에서 벗어나 새로운 수익원을 찾으려는 시도다. 이 흐름과 가장 밀접한 기업으로는 Xpeng이 두드러진다. Xpeng의 로봇 부문은 9억 달러가 넘는 자금을 조달했으며, 투자 후 기업가치는 63억 달러를 넘어섰다.
이번 라운드는 IDG Capital이 주도했으며, Gaorong Ventures, Tencent, Alibaba가 참여했다. 회사는 이를 중국의 ‘체화된 인공지능’ 분야에서 기록된 단일 비공개 자금 조달 라운드 중 최대 규모라고 설명했다. 체화된 인공지능은 인공지능을 물리적 기계에 직접 통합하는 시스템을 의미한다. Xpeng은 휴머노이드 로봇 Iron을 상업적 용도로 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 보도에 따르면 Chery Automobile의 AiMOGA 부문은 기업공개를 준비하기 시작했다.
한 기업을 넘어선 질주
이러한 움직임은 Xpeng과 Chery에만 국한되지 않는다. BYD는 Xiao Di라는 이름의 휴머노이드 로봇을 공개했으며, Changan, GAC, Li Auto, SAIC, Seres도 자체 휴머노이드 로봇을 개발하고 있다. 로봇의 물리적 능력이 향상되면서 대규모 언어 모델에 사용되는 학습 기술이 기계가 폭넓은 복합 작업을 학습하는 데 도움을 줄 수 있다는 믿음도 커지고 있다.
컨설팅 회사 Dunne Insights의 최고경영자 Michael Dunne은 Xpeng이 Tesla의 이니셔티브를 면밀히 따라가고 있으며, 창업자 He Xiaopeng이 로봇을 단기적으로 수익이 제한적인 자동차 시장보다 더 유망한 기회로 보고 있다고 말했다. The Wall Street Journal에 따르면 Xiaopeng과 회사의 공동 회장 Brian Gu는 최근 자금 조달 라운드에 개인 자금 약 1억 달러를 투입했다.
자동차 회사들이 실제로 보유한 것은 무엇인가?
중국 자동차 회사의 가장 뚜렷한 강점은 제조 경험과 하드웨어를 다루는 데 필요한 기반이다. 이는 로봇을 생산하거나 생산 규모를 확대하는 데 도움이 될 수 있다. 하지만 이 강점만으로 경쟁이 결정되지는 않는다. Dunne이 제기하는 질문은 이 회사들이 인공지능 측면에서 Tesla를 따라잡을 수 있는지 여부다.
여기에는 첨단 차량을 제조하는 것과 변화하는 환경을 이해하고 다양한 작업을 안전하고 신뢰성 있게 수행할 수 있는 로봇을 구축하는 것 사이의 격차가 존재한다. 이 글은 야심, 자금 조달, 모델의 발전을 다루지만, 대규모 상업적 배치가 이뤄졌다는 증거나 이들 기업 중 어느 곳이든 안정적인 운영 경제성을 확보할 수 있다는 증거를 제시하지는 않는다.
글로벌 경쟁이 공장으로 들어오다
경쟁은 중국에만 국한되지 않는다. Agility Robotics, Apptronik, Figure는 대규모 상업적 활용을 목표로 휴머노이드 로봇을 개발하고 있다. Hyundai가 소유한 Boston Dynamics는 이 목표에 가까워지고 있다. Hyundai는 올해 조지아주에 있는 자사 공장에 로봇 Atlas를 도입한 뒤, 2028년까지 부품 정리와 같은 작업에 사용할 계획이다.
Hyundai는 Atlas 개발을 가속하기 위해 Google 산하 DeepMind 연구소와도 협력하고 있으며, 올해 미국에 Robot Metaplant Application Center라는 시설을 개설해 로봇에게 들어 올리기와 회전 같은 동작을 그려 가르칠 예정이다. 한편 Mobileye는 휴머노이드 로봇 스타트업 Mentee Robotics를 9억 달러에 인수했으며, Rivian은 Mind Robotics 프로젝트를 진행하고 있다. 다만 Rivian의 로봇이 동일한 휴머노이드 형태를 취할 것으로 예상되지는 않는다.
이러한 전환이 중요한 이유는 무엇인가?
자동차 회사의 휴머노이드 로봇 진출은 휴머노이드 로봇을 전문 기업이 주도하는 실험적 분야에서 모터, 센서, 공급망, 대규모 생산에 대한 경험을 보유한 산업의 잠재적 확장 영역으로 바꾸고 있다. 기술 분야의 독자에게 이는 앞으로의 경쟁이 로봇의 형태에만 달려 있지 않고, 하드웨어와 데이터, 소프트웨어를 신뢰할 수 있고 배치 가능한 시스템으로 결합할 수 있는 주체가 누구인지에 달려 있다는 의미다.
그러나 대규모 자금 조달과 모델 발표만으로는 핵심 질문에 답할 수 없다. 실제로 어떤 상업적 작업이 성공할 것인가? 로봇 운영 비용이 수용 가능한 수준이 되는 시점은 언제인가? 자동차 회사들은 제조 역량을 확대하는 속도만큼 필요한 인공지능도 빠르게 개발할 수 있는가? 이 글에서는 이러한 질문에 대한 답이 여전히 열려 있다. 따라서 현재의 베팅은 시장에 대한 신뢰가 커지고 있음을 보여 주는 것이지, 시장이 상업적 성숙 단계에 도달했음을 입증하는 것은 아니다.