로봇 파운데이션 모델 제너럴리스트, 2억 달러 추가 투자유치

로봇을 움직이는 소프트웨어는 여전히 과업 단위로 짜인다. 공장에서 로봇팔에 새 작업을 시키려면 사람이 동작을 하나씩 프로그래밍하고, 상자 크기가 바뀌는 정도의 변화에도 코드를 다시 손봐야 한다. AI 모델을 얹은 로봇도 새 과업을 배우려면 신경망을 다시 미세조정해야 해 시간이 오래 걸린다. 로봇 도입 비용의 상당 부분이 하드웨어가 아니라 이 ‘가르치는 과정’에 묶여 있다는 뜻이다.

제너럴리스트(Generalist AI)는 로봇 하드웨어를 만들지 않고 그 두뇌만 만드는 회사다. 특정 기종이나 특정 작업에 묶이지 않는 범용 로봇 지능, 이른바 로봇 파운데이션 모델을 목표로 한다. 지난해 11월 첫 모델 GEN-0으로 로봇 학습에도 데이터와 모델 크기를 키우면 성능이 예측 가능하게 오르는 스케일링 법칙이 작동한다는 것을 보였고, 올해 4월 GEN-1에서는 단순 물리 작업의 99% 신뢰도와 기존 최고 수준 대비 3배 빠른 실행 속도를 제시했다.

이달 19일 공개한 GEN-1.5는 학습 방식 자체를 바꿨다. 사람이 맨손으로 작업을 한 번 보여주면 로봇에 달린 카메라나 손에 붙인 센서로 그 시연을 기록해 그대로 따라 한다. 회사는 12초 분량의 시연 데이터만으로 새 과업을 문맥 내에서 학습할 수 있다고 설명했다. 10개 표본 과업 실험에서 시연을 한 번만 보여줬을 때 평균 완수율은 59%, 몇 차례 더 보여주면 83%까지 올랐다.

회사는 2024년 피트 플로렌스(Pete Florence)와 앤디 젱(Andy Zeng), 앤드루 배리(Andrew Barry)가 함께 창업했다. 플로렌스는 구글 딥마인드 선임 연구원으로 로봇 제어 모델 제미나이 로보틱스(Gemini Robotics) 개발을 이끈 인물이다. 그 전에는 MIT에서 러스 테드레이크 교수 지도로 컴퓨터과학 박사를 받았다. 창업팀에는 오픈AI와 딥마인드, 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics) 출신 엔지니어가 모였다.

액시오스(Axios)는 24일 소식통을 인용해 제너럴리스트가 약 2억 달러를 추가로 조달했다고 보도했다. 회사가 연방 규제당국에 제출한 서류로 확인된 내용이다. 이번 라운드는 8VC가 리드했고 기존 투자사 여러 곳이 함께 참여했다. 참여 투자사 명단과 이번 라운드의 기업가치는 공개되지 않았고, 회사도 아직 공식 발표를 내지 않았다.

불과 두 달 전 상황과 비교하면 조달 속도가 두드러진다. 제너럴리스트는 6월 4일 4억 달러 시리즈A를 유치하며 기업가치 20억 달러를 인정받았고, 누적 조달액이 5억 달러를 넘겼다고 밝혔다. 당시 라운드는 래디컬 벤처스(Radical Ventures)가 리드했고 8VC와 유니온스퀘어벤처스(Union Square Ventures), 하나비 캐피탈(Hanabi Capital), 노웨스트(Norwest)가 신규로 들어왔다. 기존 투자사인 엔비디아(NVIDIA)와 볼드스타트 벤처스(Boldstart Ventures), 스파크 캐피탈(Spark Capital), 베이조스 익스페디션(Bezos Expeditions), NFDG도 모두 후속 투자했다. 엔비디아는 회사가 스텔스 단계였던 2025년 3월부터 투자해온 초기 투자자다. 이번 2억 달러를 더하면 누적 조달액은 7억 달러 수준이 된다.

로봇 두뇌를 겨루는 경쟁사들

로봇 파운데이션 모델 영역은 하드웨어 없이 모델만으로 조 단위 밸류에이션을 받는 회사가 이미 여러 곳 나왔다.

피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)는 범용 로봇 정책 모델 π0 계열을 개발하는 곳으로, 이 분야에서 가장 앞서 있다는 평가를 받는다. 지난해 11월 캐피탈G(CapitalG) 주도로 6억 달러를 유치하며 기업가치 56억 달러를 기록했고, 올해 3월에는 기업가치 110억 달러에 10억 달러 조달을 협의 중이라는 보도가 나왔다. 7월에는 앤트로픽의 인수설이 돌았다.

스킬드AI(Skild AI)는 로봇의 몸체 구조를 몰라도 제어할 수 있는 ‘옴니 보디드’ 모델을 내세운다. 카네기멜론대 교수진이 창업했고, 올해 1월 소프트뱅크그룹(SoftBank Group) 주도로 14억 달러를 유치하며 기업가치 140억 달러를 넘겼다. 이 레이어에서 가장 높은 밸류에이션이다.

제네시스 AI(Genesis AI)는 실시간 대비 최대 43만 배 빠른 시뮬레이션으로 합성 학습 데이터를 만들어 범용 로봇 모델을 훈련한다. 지난해 7월 이클립스(Eclipse)와 코슬라 벤처스(Khosla Ventures) 공동 주도로 1억 500만 달러 시드를 유치하며 스텔스에서 나왔고, 올해 5월 첫 모델 GENE-26.5를 공개했다.

경쟁사에 대한 자세한 내용은 여기를 참고하시길.

플로렌스는 지금의 로보틱스가 대규모 언어모델이 등장하기 직전의 인터넷과 비슷한 위치에 있다고 본다. 데이터와 모델 규모를 키우는 것만으로 성능이 오르는 구간에 막 들어섰다는 뜻이다. 두 달 만에 다시 2억 달러가 들어온 것은, 그 구간을 남보다 빠르게 통과하려면 결국 컴퓨팅과 데이터에 쏟을 돈이 필요하다는 계산으로 읽힌다.

주요 AI 기업들의 투자 관계망에 대한 자세한 내용은 여기를 참고하시길.