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[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = 바클레이스는 범용 휴머노이드 로봇이 산업 현장에 대규모로 배치되는 시점을 약 2035년으로 제시했다. 시장 일각에서 거론되는 2030년보다 5년 정도 늦은 시간표다. 인간 형태의 로봇이 걷고 물건을 옮기는 시연 영상이 잇따라 공개되면서 형성된 기대감과는 비교적 거리가 있는 진단이다.

바클레이스의 보고서(18일)에 따르면 현재 공개되는 휴머노이드 시연 상당수는 인간이 미리 입력한 동작을 반복하거나 원격 조종에 의존하는 방식으로 알려져 있다. 특정 작업에 한정된 자동화 수준에 머물러 있다는 의미다. 로봇이 스스로 상황을 인지하고 판단해 행동하는 범용 자율성과는 격차가 크다는 것이 바클레이스의 평가다.

바클레이스는 휴머노이드 투자를 둘러싼 쟁점을 보급 시점과 연산 수요, 로봇의 형태 등 3가지로 나눠 분석했다. 보급이 언제 이뤄질지, 로봇에 필요한 연산이 데이터센터와 로봇 내부 칩 가운데 어디서 이뤄질지를 놓고 시장의 의견이 갈리고 있다. 바퀴형이나 4족 보행형도 같은 작업을 수행할 수 있는 만큼 로봇이 반드시 인간 형태여야 하는지도 의견이 엇갈리는 대목이다.

◆걸림돌은 AI 모델에

먼저 바클레이스는 보급 지연 전망의 근거로 로봇의 몸체가 아니라 로봇을 움직이는 인공지능(AI)을 들었다. 로봇이 주변을 '인식'하고 다음 동작을 '추론'해 '실행'하는 3단계를 모두 AI 모델이 담당하는데 현재 모델의 성능이 3단계를 안정적으로 수행할 수준에 이르지 못했다는 판단이다. 관절과 손, 센서 등 몸체를 구성하는 부품은 시연 영상에서 확인되듯 이미 상당 수준에 도달한 것으로 평가된다.

AI 성능 부족은 원가 절감까지 지연시켜 보급 시점을 한 차례 더 늦추는 요인으로 지목됐다. 로봇이 현장에서 인간 몫의 작업을 처리하지 못하면 기업은 대량 구매에 나서기 어렵고 대량 구매가 없으면 생산 규모를 늘릴 명분이 약해진다. 생산 규모가 늘지 않으면 부품 단가와 조립 비용을 낮출 여지도 좁아진다. 바클레이스는 AI 성능과 생산 규모, 원가가 서로 맞물려 있어 어느 하나만 먼저 해결하기 어려운 상황으로 진단했다.

바클레이스는 자율주행이 10여년째 상용화를 진행 중인 과정과 유사한 경로를 예상했다. 자율주행 역시 차량과 센서는 일찍 갖춰졌지만 도로 상황을 판단하는 AI의 완성도가 인간의 개입 없이 운행할 수준에 이르지 못해 제한된 서비스에 머물러 있는 것으로 평가된다. 휴머노이드도 AI 모델이 범용 자율성을 확보한 이후에야 하드웨어의 대규모 보급이 뒤따를 것이라는 판단이다. 투자 기회는 로봇용 AI 모델을 학습시키는 데 필요한 연산과 데이터 관련 기업에 있다고 봤다.

◆연산 수요는 로봇 내부에

연산 수요 증가분은 데이터센터보다 로봇에 탑재되는 칩에서 크게 나타날 것으로 전망됐다. 데이터센터의 역할은 시뮬레이션과 합성 데이터 생성, AI 모델의 학습에 한정된다. 로봇이 현장에서 실시간으로 주변을 인식하고 동작을 결정하는 추론 작업은 로봇 내부의 추론용 칩이 처리해야 한다. 외부 서버와 통신하는 방식으로는 지연 시간과 전력 소모, 안전성 요건을 충족하기 어렵다는 설명이다.

다만 로봇의 대규모 보급에 앞서 진행되는 개발 단계에서는 데이터센터 수요가 먼저 늘어나는 것으로 분석됐다. 로봇에 탑재되는 칩은 생산 단계에서 투입되지만 로봇을 움직일 AI 모델의 학습은 생산에 앞서 마무리돼야 한다. 휴머노이드 로봇 개발 업체 피규어가 클라우드 업체 엔스케일과 체결한 계약(이달 3일 발표)은 개발 단계의 수요 규모를 보여주는 사례로 거론됐다.

피규어와 엔스케일의 계약 규모는 로봇이 대규모로 보급되기 전에 이미 대형 데이터센터 1곳 만큼의 연산이 개발에 투입될 수준이다. 피규어는 엔스케일로부터 초기 약정액 35억달러 규모의 연산 서비스를 공급받고 양사는 약정 규모를 60억달러가 넘는 수준으로 늘릴 계획이다. 배치 대상은 엔비디아의 차세대 칩 베라 루빈 최대 10만개로 내년 하반기부터 배치가 시작된다. GPU당 소비 전력 3.0~3.3kW(킬로와트)를 적용한 바클레이스의 추산치는 약 300~330MW(메가와트)다.

◆전용 로봇이 먼저

로봇의 형태와 관련해서는 인간 형태의 로봇보다 특정 작업 전용 로봇이 먼저 확산할 것으로 전망됐다. 작업과 환경이 정해진 현장에서는 전용 로봇이 인간 형태보다 빠르고 저렴하며 안전하다는 이유에서다. 평평한 창고 바닥에서는 바퀴형이 두 발로 걷는 로봇보다 빠르고 불규칙한 지형에서는 4족 보행형이 균형을 유지하기 쉽다. 같은 동작을 반복하는 공정에서는 전용 집게가 사람 손을 본뜬 로봇 손보다 정밀도가 높은 것으로 평가된다.

전용 로봇의 우위는 이미 산업 현장에서 확인되고 있다. 아마존이 물류센터에서 운영하는 로봇 100만여대는 작업별로 형태를 달리한 전용 로봇이고 인간 형태의 로봇은 포함돼 있지 않다. 우버의 공동창립자이자 전 최고경영자(CEO)인 트래비스 캘러닉이 설립한 산업용 로봇 업체 애텀스는 광업과 운송 부문의 전용 로봇 개발을 위해 17억달러를 조달했다. 대형 자금이 전용 로봇 분야에 먼저 유입되는 사례로 평가된다.

당장 전용 로봇이 우위에 있는 상황임에도 인간 형태의 로봇을 개발하는 이유는 2가지로 정리됐다. 계단과 문, 공구, 생산설비가 인간 신체 기준으로 설계돼 있어 기존 시설을 개조하지 않고 투입할 수 있다는 점이 첫째다. 1대의 로봇으로 운반과 공구 조작, 설비 점검을 모두 수행할 수 있다는 점이 둘째다. 인간 형태의 가치는 개별 작업에서 전용 로봇을 앞서는 데 있지 않고 1대로 여러 작업을 소화하는 다목적성에 있다는 것이 바클레이스의 설명이다. 바클레이스는 "로봇 형태의 선택은 결국 구체적인 작업 현장이 결정한다"고 했다.

bernard0202@newspim.com