핵심 내용 요약
8월 19일, 유수과학기술(YuShu Technology)은 “인형 로봇의 첫 번째 주식”으로 과학기술혁신판(과학보급판, Science and Technology Innovation Board)에 상장되었습니다. 첫날 개장 가격은 629% 급등했으나 다음 날 18% 폭락하며 시가총액이 이틀 만에 1600억 위안 이상 증발했습니다. 같은 날 2026년 세계로봇대회가 개막되어 300개 기업이 참가했습니다. 이 업계 행사의 배경에는 경쟁의 초점이 로봇의 “신체”(하드웨어)에서 “뇌”(대규모 AI 모델), “식량”(데이터), “손”(민첩한 조작 기능)이라는 세 가지 주요 분야로 옮겨간 것이 있습니다. 특히 “뇌” 경쟁이 가장 치열하며, 데이터 수집 방법도 다양합니다. 동시에 업계는 과대평가 거품, 실제 사용 환경 적용의 어려움, 기술 방향의 불확실성 등의 도전에 직면해 있습니다.
1. 유수과학기술의 상장: 환희 이후의 차분함 – “인형 로봇의 첫 주식”의 거품과 현실
유수과학기술의 상장은 마치 롤러코스터와 같았습니다. 개장 가격은 1100위안(발행 가격 150.8위안)이었고, 시가총액은 한때 4449억 위안에 달했으나 다음 날 687위안으로 떨어져 1600억 위안이 사라졌습니다. 이러한 현상의 뒤에는 두 가지 핵심 문제가 있습니다:
- 과대평가 거품: 발행 가격 기준으로 주가수익비(P/E)는 219배로, 일반 장비 산업의 평균(38배)의 5배 이상입니다. 유통 주식은 전체의 7.44%에 불과하여 가격이 급등하거나 폭락하기 쉽습니다.
- 비현실적인 사업 모델: 2025년 상반기 유수과학기술의 수익의 73.6%는 과학 연구 및 교육 분야에서 발생했으며, 산업 분야(물류, 점검 등)에서의 수익은 9%에 불과했습니다. 즉, 대부분의 로봇은 실험실에서 “교육 도구”로 사용되고 있으며, 실제로 공장이나 가정에 도입되지 않았습니다.
유수과학기술의 가격 경쟁도 전형적입니다. 2023년 H1 모델의 가격은 65만 위안이었지만 2026년 R1 모델은 2.99만 위안으로 34개월 만에 95% 하락했습니다. 하지만 저가 모델은 소형 소비자용/개발용 기기이며, 산업용 대형 로봇과는 다릅니다. 이는 하드웨어 경쟁이 이제 이익을 낼 수 없는 수준에 이르렀으며, 경쟁 우위를 유지하기 어렵다는 것을 의미합니다.
2. 경쟁의 초점 이동: “신체”에서 “뇌”로 – 누구의 AI가 더 많은 로봇에 적용될까?
이전에는 로봇이 얼마나 잘 뛰고 동작하는지가 경쟁의 포인트였지만, 이제는 “뇌”(대규모 AI 모델)의 능력이 중요해졌습니다. 대규모 AI 모델의 핵심은 “세계 모델”으로, 로봇이 동작하기 전에 먼저 환경을 예상하고 결과를 예측한 후에 행동합니다(전통적인 “보고 바로 반응하는” 방식과 다릅니다).
- 다양한 경쟁 방식:
- 극상시야: 국내에서 가장 먼저 세계 모델을 개발한 기업으로, 글로벌 평가에서 1위를 차지하고 35억 위안의 투자를 유치했습니다.
- 무계동력: 자동차 자율주행 팀에서 전환하여 “은공간 세계 모델”을 사용하며, 1년 만에 1억 달러의 계약을 체결했습니다.
- 자변수:的字节닷컴, 알리바바, 메이투안, 샤오미와 같은 거대 기업의 투자를 받아 200억 위안 이상의 가치를 평가받으며, “뇌와 몸의 통합”을 강조합니다.
- 영경지원: 뇌 자체를 판매하지 않고 “기반 시스템”(계산 능력 구조)을 판매하여 감지부터 동작까지의 지연 시간을 5밀리초로 줄였으며, 300개 이상의 기업과 협력합니다.
- 소수의 기업만이 주도하는 경쟁: 상반기에 대규모 AI 분야에 438억 위안의 투자가 이루어졌으며, 그중 절반은 뇌 개발 기업에 집중되었습니다. 하드웨어는 다양할 수 있지만, 최종적으로는 소수의 기업만이 생존할 것입니다. 누가 이 경쟁에서 승리하면 모든 로봇에 “뇌”를 적용할 수 있게 됩니다.
3. 데이터 경쟁: 로봇의 “식량”을 누가 차지할까?
로봇이 동작을 배우려면 데이터가 필요합니다. 하지만 전 세계의 고품질 상호작용 데이터는 50만 시간에 불과하며, 일반적인 AI 모델을 훈련시키려면 수천 시간이 필요합니다. 이러한 격차를 메우기 위해 여러 기업이 다양한 방법을 모색하고 있습니다:
1. 원격 조종: 베이징의 한 기업은 5000평방미터의 기지에 120대의 로봇을 배치하여 원격으로 데이터를 수집합니다. 정확도는 높지만 속도가 느리며, 하루에 100개의 데이터만 수집할 수 있습니다.
2. 실제 데이터 수집: 징동(JD.com)은 60만 명의 직원과 외부 인력을 동원하여 가정용, 물류용 등의 실제 데이터를 수집합니다. 2년 안에 1000만 시간의 데이터를 확보할 계획입니다.
3. 영상 데이터 수집: 노이텡(NuoYiTeng)은 영화 및 게임의 동작 데이터를 활용하여 데이터를 수집하며, 617시간 분량의 인체 동작 데이터 세트를 공개했습니다. 유수과학기술은 이 데이터를 사용하여 로봇의 달리기 동작을 훈련시킵니다.
4. 합성 데이터: 은하유니버설(Galaxy Universal)은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 수십억 시간 분량의 합성 데이터를 생성하지만, 실제 환경에서의 성공률은 89%에 불과합니다.
5. 인터넷 데이터 활용: 묘심지능(MouShenZhiNeng)은 공개된 영상(가상 3D 처리)과 원격 조종 데이터를 결합하여 데이터를 수집합니다.
6. AI 기반의 데이터 생성: AI를 사용하여 로봇의 시점에서 영상을 생성하며, 자동으로 동작 태그를 추가합니다. 단일 GPU로 초당 40프레임을 생성할 수 있습니다.
이제 데이터는 상품이 되었습니다. 장쑤 데이터 거래소(Jiangsu Data Exchange)에서는 최초의 대규모 데이터 거래가 이루어졌으며, 2.5만 개의 구조화된 데이터가 거래되었습니다.
4. 결론
로봇 산업의 경쟁은 점점 더 치열해지고 있으며, 기술과 데이터가 핵심이 되고 있습니다. 누가 이 경쟁에서 승리하느냐에 따라 로봇의 미래가 결정될 것입니다. 국내 기업도 이러한 변화에 적극적으로 대응하여 새로운 기회를 창출해야 합니다.