1. 오픈AI의 로봇 분야 복귀: 휴머노이드 개발 시동
1) 오픈AI 로봇팀의 역사적 맥락
- 2017년: 오픈AI는 창업 3년 차에 로봇팀을 꾸려, 주로 로보틱스 강화학습(예: 로봇 팔에게 물건 잡기 훈련 등)에 집중
- 2021년: LLM(대규모 언어 모델) 분야에 집중하겠다며 로봇팀 해체
- 당시에 “소프트웨어 훈련용 데이터 부족”, “로봇 실험 인프라 구축 어려움” 등이 표면적인 이유로 알려짐
- 이후 챗GPT를 필두로 LLM에 집중한 오픈AI는 기술·시장 양면에서 큰 성공을 거둠
2) ‘오픈AI표’ 휴머노이드 로봇 재부상
- 2023~2024년: AI 기술 급성장과 함께 로봇 시장도 다시 각광 받자, 오픈AI 내부에서 휴머노이드 로봇 개발 논의가 구체화
- 미국 IT 전문매체 ‘디인포메이션(The Information)’ 보도
- 오픈AI가 피규어AI, 원엑스(1X) 등에 투자하며 “로봇 연구개발(R&D)” 지속
- 오픈AI는 소프트웨어(즉, 로봇의 ‘두뇌’가 되는 AI 모델) 담당, 피규어AI는 하드웨어와 테스트 담당 → 협업 체제 구축 중
- 결과적으로 오픈AI가 직접 로봇팀을 재건하거나, **M&A(인수합병)**를 통해 하드웨어 역량을 보강할 가능성이 높음
2. 로봇 스타트업 피규어AI와 협업 배경
1) 피규어AI(Figure AI): 휴머노이드 전문 스타트업
- 피규어AI는 인간 형태의 로봇(휴머노이드)을 만들어 물류, 제조, 서비스 등 다양한 산업에 투입하는 것을 목표로 함
- 대표 모델: ‘피규어01(Figure 01)’
- 걸을 수 있고, 물건을 나르고, 특정 동작을 수행할 수 있는 ‘인간형’ 로봇
- 궁극적으론 단순 노동 대체나 확장된 인간 노동을 구현하겠다는 비전
- 피규어AI는 아직 대량 양산 체계나 대규모 고객 기반을 갖추진 못했으나, 하드웨어 설계 역량과 로봇 제어 알고리즘에 강점
2) 시너지 효과: 오픈AI의 AI 엔진 + 피규어AI의 하드웨어
- 오픈AI: GPT 시리즈(챗GPT, GPT-4 등)로 축적된 고성능 AI 모델 및 소프트웨어 노하우 보유
- 로봇의 ‘두뇌(인지·의사결정)’ 기능을 강화하는 데에 최적
- 피규어AI: 휴머노이드 설계·구동·제조 초기 단계 역량
- AI 모델을 로봇 실물에 올려 테스트하고, 피드백을 모으는 실험 환경을 제공
- 두 기업이 협업할 경우, 데이터 수집(센서 정보)→AI 학습→실환경 테스트의 선순환 체계를 구축할 수 있음
3. 로봇·AI 시장 동향과 휴머노이드 경쟁 구도
1) 산업용에서 서비스용으로 확대되는 로봇 시장
- 전통적 산업용 로봇(자동차·전자 부품 조립 라인 등) 시장은 이미 수십 년간 성장세
- 최근엔 AI 발전, 센서 기술 고도화, 소형·정교한 모터·배터리 기술 발달로 서비스 로봇(물류, 배달, 헬스케어, 안내 등) 수요가 폭증
- 글로벌 빅테크(애플, 테슬라, 구글, 아마존 등) 역시 로보틱스에 관심
- 테슬라: 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스(Optimus)’ 공개
- 아마존: 물류 로봇, 가정용 로봇(실내 이동 로봇 ‘아스트로’) 등 다양하게 진출
2) 휴머노이드 로봇: 궁극적 목표는 ‘인간 노동 대체’
- 기존 협동 로봇(Cobot), 물류 로봇(AGV), 안내 로봇과 달리, 휴머노이드는 인간과 최대한 유사한 ‘움직임’을 구현하는 것이 특징
- 뇌(두뇌 역할의 AI) + 시각·청각 센서(머신비전 등) + 팔다리를 움직이는 액추에이터(모터·기어박스 등)의 종합 기술 집약체
- 아직 높은 개발 비용, 내구성 문제, 배터리 기술 한계 등 현실적 제약이 많아 상용화 초기 단계
- 그러나 LLM을 비롯한 AI 기술이 급진전하고, 하드웨어 비용이 장기적으로 낮아질 가능성이 커서, 향후 수년 내 본격 도입 전망
3) 오픈AI의 경쟁사 동향
- 구글(Alphabet): 자사 로보틱스 부서(Everyday Robots) 해체했으나, 머신러닝·로보틱스 관련 연구 계속 진행 중 (구글 브레인, 딥마인드 협업)
- 테슬라: 휴머노이드 ‘옵티머스’ 꾸준히 개발, 시연 영상 공개
- 엔비디아: AI 칩, 로보틱스 개발 플랫폼(ISAAC) 등을 통해 로봇 생태계를 지원
- 보스턴 다이내믹스(현대차그룹 계열): 인간형 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’로 유명, 아직 상용화보다는 R&D 성격이 강함
4. 오픈AI의 휴머노이드 추진 전략: M&A 가능성과 자체 칩 개발
1) M&A(인수합병) 카드
- 기사에 따르면, 오픈AI는 2024년 10월 마이크로소프트 등으로부터 66억 달러(약 8조7500억 원) 규모 투자를 추가로 유치
- 해당 자금을 바탕으로 로봇 관련 하드웨어 기업, 부품·센서 전문 업체 등을 인수할 가능성이 대두
- 이는 로봇 개발에 필요한 기계 설계, 제조 역량을 한 번에 확보하기 위한 ‘시간 절약’ 전략
- 실제로 오픈AI는 이전에도 AI 분야 스타트업(예: 생성형 AI, 음성 합성 등)에 투자를 적극적으로 진행
2) 반도체 칩 자체 개발 가능성
- 오픈AI는 LLM 실행과 트레이닝을 위해 **GPU(그래픽처리장치)**와 AI 가속기(예: 엔비디아 H100, A100 등)에 대한 의존도가 매우 높음
- 휴머노이드용 AI 칩이 대량 필요해지고, GPU 수급 문제가 반복된다면,
- 오픈AI가 직접 맞춤형 AI 반도체(ASIC) 개발을 추진할 수 있음
- 테슬라가 자율주행 칩 ‘FSD 컴퓨터’를 자체 설계하는 것과 유사한 맥락
5. 향후 전망 및 과제
- 하드웨어 복잡성
- 휴머노이드는 로봇 중에서도 가장 복잡하고 비용이 많이 드는 분야
- 보스턴 다이내믹스의 ‘아틀라스’도 실험 성격이 강하고, 테슬라 ‘옵티머스’ 역시 수년 내 상용화가 어려울 것이란 시각 많음
- 오픈AI가 소프트웨어 경쟁력을 극대화하더라도, 실제 제품 양산까지는 상당한 시간과 자본이 필요
- 데이터 수집·학습 환경 구축
- 로봇은 물리 세계에서의 움직임, 센서 데이터 등 대규모 ‘실시간 경험 데이터’를 필요로 함
- 이를 위한 시뮬레이션 환경 + 실제 로봇 프로토타입 생산 + 안전성 검증 체계가 필수
- 오픈AI는 피규어AI와 원엑스 등에 투자·협업 중이며, 추가 M&A로 테스트 인프라 및 하드웨어 역량을 강화할 것으로 전망
- 안전 이슈, 윤리적·사회적 논의
- 휴머노이드가 실제 작업 현장에서 인간 노동을 대체하는 시나리오가 가시화되면, 노동시장 변화와 윤리·안전 문제가 대두
- 이미 자율주행차, 드론 등에서 안전 규제 논의가 있었듯이, 휴머노이드 역시 법·제도적 장치 필요
- 오픈AI는 ‘AI 안전성(Safety)’을 강조해왔는데, 실제 휴머노이드에도 같은 철학을 적용해야 할 것
- 빅테크 협업·경쟁 가속화
- 로봇 + AI 결합은 새로운 플랫폼 생태계를 탄생시킬 수 있음
- 테슬라, 구글, 아마존, 메타(페이스북) 등 빅테크 모두가 인력·자본·기술을 로보틱스에 투자하는 중
- 오픈AI의 강점은 최신 AI 모델 및 개발 툴에 대한 독보적 리더십이지만, 하드웨어 부문은 아직 취약 → 지속적인 협력과 전략적 투자가 필수
6. 결론
오픈AI는 기존에 로봇팀을 해체했음에도 불구하고, 휴머노이드 로봇 개발로 다시 방향을 잡았습니다. 이는 생성형 AI(챗GPT 등)의 성공 이후, 한 단계 더 발전한 AI 적용 사례—특히 물리적 세계와 연결된 로봇—를 통해 시장 지배력을 확장하려는 전략으로 볼 수 있습니다.
- 핵심 포인트
- 오픈AI는 소프트웨어(대규모 AI 모델) 역량에 강점이 있고, 로봇 하드웨어 부족분을 투자·인수로 메울 가능성이 큼
- 휴머노이드 개발에는 막대한 비용과 긴 연구 기간이 소요되나, 성공 시 노동·서비스 시장을 뒤흔들 잠재력이 큼
- 테슬라, 구글, 아마존 등 빅테크 또한 로봇·AI에 주목 → 협업과 경쟁이 한층 치열해질 전망
궁극적으로, 인간과 유사한 동작·지능을 구현하는 ‘휴머노이드 로봇’의 시대가 열리는 것은 시간 문제라는 평가가 우세합니다. 다만 아직 상용화까지 넘어야 할 기술적·규제적 난관이 많기 때문에, 오픈AI의 본격적인 로봇 제품 출시는 단기보다는 중장기적 과제가 될 것으로 보입니다. 앞으로 몇 년간 오픈AI가 어떤 기업을 인수·제휴하며 하드웨어 역량을 보완할지가 이 분야의 주요 관전 포인트가 될 것입니다.