글로벌 물리 AI 연구소이자 풀스택 로보틱스 기업인 제네시스 AI(Genesis AI)가 ‘무제한 물리적 노동력 확보’라는 비전을 내걸고 스텔스 모드에서 공식 출범했다. 회사는 범용 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)과 수평적 로보틱스 플랫폼 구축을 목표로 하며, 이클립스(Eclipse)와 코슬라 벤처스(Khosla Ventures)가 공동 주도한 1억 500만 달러(약 1,050억원) 규모의 투자를 유치했다. 이번 투자에는 Bpifrance, HSG를 비롯해 에릭 슈미트와 자비에 니엘 등 업계 리더들이 참여했다.

물리적 노동은 전 세계 GDP의 30-40조 달러에 기여하고 있지만, 현재 자동화 솔루션의 한계로 인해 95% 이상이 자동화되지 않은 상태다. 산업용 로봇팔과 같은 기존 로봇 시스템들은 경직되고 취약한 소프트웨어 스택에 의존하고 있어 범위가 제한적이고 배치 비용이 높으며 확장하기 어렵다는 문제를 안고 있다. 가장 자동화가 진행된 산업에서도 로봇 대 인간 비율이 1:30을 거의 넘지 않는 것도 이 때문이다.

제네시스 AI는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 중심의 풀스택 접근법을 채택했다. 고정밀 물리 시뮬레이션, 멀티모달 생성 모델링, 대규모 실제 로봇 데이터 수집을 통합하는 확장 가능하고 범용적인 데이터 엔진을 구축하고 있다. 회사가 자체 개발한 시뮬레이션 스택은 대규모 합성 데이터를 생성하며, 보다 효율적이고 확장 가능한 실세계 데이터 수집 시스템과 결합된다.

주 시안(Zhou Xian) 제네시스 AI CEO는 “디지털 AI가 놀라운 발전을 이뤘지만, 기계가 현실 세계를 인식하고 이해하며 상호작용할 수 있게 하는 지능인 물리적 AI는 뒤처져 있었다”며 “디지털 AI 지식을 활용하여 물리적 AI의 출현을 견인하는 우리의 독특한 접근법이 비교할 수 없는 성능, 확장성, 비용 효율성을 제공할 것”이라고 말했다. 그는 이어 “전 세계 기업의 75%가 일자리를 채우는 데 어려움을 겪고 있는 상황에서 물리적 AI는 그 어느 때보다 필수적”이라고 강조했다.

제네시스 AI는 미스트랄 AI, 엔비디아, 구글, 카네기멜론대학교, MIT, 스탠포드, 컬럼비아대학교, 메릴랜드대학교 출신의 최고 수준 학계 및 업계 기술 인재들이 설립했다. 창립팀은 물리 시뮬레이션, 그래픽스, 로보틱스, 대규모 AI 모델 훈련 및 배포 전 영역에 걸친 깊은 전문성을 보유하고 있으며, 현재 20여 명의 연구진을 두고 있다.

이클립스(Eclipse)의 찰리 음완기 파트너는 “범용 로보틱스는 우리가 기다려온 돌파구이며 각 분야에서 수조 달러의 노동 가치에 영향을 미칠 것”이라고 평가했다. 코슬라 벤처스(Khosla Ventures)의 카누 굴라티는 “물리적 AI가 LLM처럼 확장되지 못한 이유는 실세계 데이터 수집과 정렬이 운영상 복잡하기 때문”이라며 “제네시스 AI가 최고 수준의 시뮬레이션 데이터와 실세계 로보틱스 데이터를 연속적인 폐쇄 루프 시스템으로 통합하는 풀스택 접근법을 취하고 있어 독특한 데이터 우위를 갖고 있다”고 설명했다.

제네시스 AI는 현재 실리콘밸리와 파리 두 곳의 사무실에서 합성 데이터 개발과 파운데이션 모델 구축을 진행하고 있으며, 올해 말까지 로보틱스 커뮤니티에 자사 모델을 공개할 계획이다. 회사는 또한 개발자, 연구자, 파트너들이 자사의 혁신을 기반으로 구축할 수 있도록 데이터 엔진과 파운데이션 모델의 일부를 오픈소스로 공개할 예정이라고 밝혔다.

범용 로봇용 AI 모델 개발 분야에서는 20억 달러 가치에 4억 달러를 투자받은 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)와 올해 초 40억 달러로 평가받은 스킬드 AI(Skild AI) 등이 경쟁하고 있다.