딥마인드의 로봇 공학 전략: 보스턴 다이내믹스 출신 영입이 시사하는 바는 생각보다 크다
구글 딥마인드가 보스턴 다이내믹스 출신의 애런 손더스(Aaron Saunders)를 영입했습니다. 그는 보스턴 다이내믹스의 전 최고기술책임자(CTO)였으며, 이제 딥마인드에서 하드웨어 엔지니어링 부사장직을 맡게 됩니다. 이는 단순한 임원진 개편이 아닙니다. 물리 로봇의 소프트웨어 두뇌를 누가 제어할 것인지에 대한 싸움에서 중요한 전환점입니다. 데미스 하사비스(Demis Hassabis) CEO는 제미니(Gemini)를 '로봇을 위한 안드로이드'라고 부르며, 휴머노이드와 비휴머노이드 플랫폼 모두에서 작동하는 범용 운영 체제라고 설명했습니다. 야심 찬 이야기처럼 들리시나요? 하지만 투자자와 기술 업계 관계자들은 더 깊이 파고들어야 합니다. 현실은 빠르게 복잡해지기 때문입니다.
손더스는 보스턴 다이내믹스에서 20년 이상을 보냈습니다. 그는 2021년 CTO 자리에 오르기 전까지 아틀라스(Atlas)와 스팟(Spot) 프로젝트에 참여하며 엔지니어링 경력을 쌓았습니다. 그는 동적 이동(dynamic locomotion)에 대해 속속들이 알고 있습니다. 그는 실험실이 아닌 실제 환경에 견고한 하드웨어를 배포한 경험이 있습니다. 그의 링크드인(LinkedIn) 프로필에 따르면 딥마인드 합류는 2025년 11월부터 시작되며, 이로써 하드웨어 리더십이 공식화됩니다. 게임 플랜은 명확해 보입니다. 제미니의 멀티모달(multimodal) AI 기술을 체계적인 하드웨어 프로그램과 결합하여 실제 환경 배포를 가속화하는 것입니다.
하지만 여기서부터 상황이 복잡해집니다. '안드로이드' 비유요? 방향성을 제시하는 데는 도움이 될 수 있지만, 본질적으로는 체화된 지능(embodied intelligence)의 물리적 특성을 간과합니다. 스마트폰은 표준화된 하드웨어 추상화 계층 덕분에 소프트웨어가 이식 가능했기 때문에 성공했습니다. 다양한 휴대폰에서 앱을 실행할 수 있었죠. 로봇 공학은 그렇지 않습니다. 로봇의 진정한 가치는 다리형, 바퀴형, 공중형, 이중 팔 장치 등 매우 다양한 물리적 형태에서 나옵니다. 각 로봇은 액추에이터 및 센서와 긴밀하게 연결된 2502000Hz 주파수의 저수준 제어 루프가 필요합니다. 심지어 고급 시각-언어-행동 모델도 '시뮬레이션-실제 환경 격차(sim-to-real gap)'에 직면합니다. 실험실에서의 성능은 현장 조건에서 4070%까지 급락합니다.
실제로 내부에서 무슨 일이 벌어지고 있는가
딥마인드의 현재 제미니 로보틱스 스택(stack)은 의심할 여지 없이 진정한 기술 발전을 보여줍니다. 그들은 모터 수준의 동작을 출력하는 체화된 추론 모델을 구축했습니다. 영구적인 클라우드 연결이 필요 없는 온디바이스(on-device) 버전도 있습니다. 꽤 인상적인 성과입니다. 시연에서는 로봇이 도시락을 싸고 종이접기를 하는 모습이 공개되었습니다. 제한된 예시만으로 새로운 하드웨어에 적응하며, 견고한 전이 학습(transfer learning) 능력을 보여줍니다. 앱트로닉(Apptronik), 애질리티(Agility), 그리고 아이러니하게도 보스턴 다이내믹스 자체와의 파트너십은 초기 검증을 제공합니다.
그러나 손더스가 실제로 제공할 것은 모두가 이야기하는 것과는 다를 가능성이 높습니다. OEM 파트너와 공동 설계한 한두 개의 '제미니 레퍼런스 로봇(Gemini reference robots)'을 기대할 수 있습니다. 아마도 휴머노이드와 모바일 매니퓰레이터(mobile manipulator)일 것입니다. 이들은 표준 벤치마크 플랫폼 역할을 할 것입니다. 더욱 중요하게는, 손더스는 현실적인 하드웨어 사양 계약을 정의할 수 있는 전문성을 가져옵니다. 액추에이터 요구 사항, 감지 필요성, 지연 시간 허용 범위, 컴퓨팅 사양 등 특정 성능 수준을 가능하게 하는 것들을 생각해 보세요. 이러한 화려하지 않은 시스템 엔지니어링 작업이 제미니가 신뢰할 수 있는 플랫폼이 될지, 아니면 인상적인 연구 결과물로 남을지를 결정합니다. 모델 아키텍처 자체보다 말이죠.
경쟁 환경 역시 냉철한 현실을 보여줍니다. 엔비디아(Nvidia)의 아이작(Isaac)과 프로젝트 GR00T(Project GR00T)는 GPU 지배력을 통한 유통망의 이점을 누립니다. 그들의 시뮬레이션 도구는 성숙합니다. 테슬라(Tesla)의 완전 수직 통합 옵티머스(Optimus) 스택은 이미 공장 시험에서 수백 대의 로봇을 가동하고 있습니다. 그들은 자사의 이점을 강화하는 독점 데이터를 생성하고 있습니다. 딥마인드의 전략은 OEM 파트너가 대량 생산을 수행하면서, 동시에 소프트웨어 제공업체가 그들의 차별성을 상품화하지 않을 것이라고 신뢰해야 합니다. 이는 미묘한 균형이며, 역사는 이러한 균형이 대개 불안정했음을 보여줍니다.
돈 문제: 이익이 아닌 포지셔닝
알파벳(Alphabet) 주주들에게 이 영입은 전략적 포지셔닝을 의미합니다. 단기적인 재정적 영향은 기대하지 마십시오. 보수적인 전망에 따르면 2030년까지 세계 로봇 공학 시장은 2,000억 달러(약 270조 원)에 이를 것입니다. 소프트웨어는 그 가치의 1525%를 차지할 수 있습니다. 딥마인드가 로봇당 연간 5001,000달러로 '두뇌 계층(brain layer)'의 10%를 차지한다면, 이는 7억 5천만 달러에서 20억 달러(약 1조 원~2조 7천억 원)의 수익을 창출할 수 있습니다. 의미 있는가? 그렇습니다. 연간 4,000억 달러(약 540조 원)에 달하는 매출을 올리는 회사에 있어 핵심적인가? 그렇지는 않습니다.
진정한 가치는 장기적인 선택권(long-dated optionality)에 있습니다. 성공을 위해서는 세 가지 조건이 충족되어야 합니다. 첫째, 파트너들이 시범 운영에서 제미니 라이선스가 번들된 대규모 배포로 전환해야 합니다. 둘째, OEM들이 맞춤형 통합보다는 공통 사양을 채택하는 진정한 표준화가 이루어져야 합니다. 셋째, 규제적 포지셔닝이 중요합니다. 딥마인드는 안전 프레임워크를 구축하고 안드로이드와 같은 규제 준수 해자(compliance moats)를 만들어야 합니다.
2030년이 되기 전까지, 인재 및 테스트 플랫폼을 위한 운영 비용 증가는 예상됩니다. 900억 달러(약 121조 5천억 원)에 달하는 AI 인프라 예산에 비하면 미미한 수준입니다. 수익은 구글 클라우드(Google Cloud) 성장에 묻힐 것입니다. 하지만 서사적 이점(narrative benefit)이 더 중요합니다. 이는 알파벳이 검색을 넘어 다양한 지능형 모달리티(intelligence modalities)로 사업을 다각화함에 따라, AI 리더십 프리미엄을 방어하는 역할을 합니다.
비관적인 시나리오 역시 똑같이 다룰 가치가 있습니다. 생산 현실은 로봇당 상당한 맞춤화를 요구하여 진정한 '운영 체제'의 확장성을 제한할 수 있습니다. OEM들은 엔비디아의 더 긴밀한 하드웨어 통합을 선호하거나, 공급업체 의존도를 피하기 위해 자체 로봇 두뇌를 구축할 수 있습니다. 심각한 안전 사고는 규제 불확실성(regulatory overhang)을 유발할 수 있습니다. 가장 가능성이 높은 시나리오는? 검색 에이전트 및 클라우드 인프라와 같은 경쟁 우선순위 속에서 로봇 공학이 전념하는 사업 부문이 아닌, 자금이 잘 지원되는 시연용 사업 부문으로 전락할 위험이 있다는 것입니다.
손더스의 영입이 딥마인드의 로봇 공학 승리를 보장하는 것은 아닙니다. 하지만 이는 딥마인드가 마침내 경쟁에 진지하게 임하고 있음을 확인시켜 줍니다. 문제는 테슬라처럼 공장을 지을지 여부가 아닙니다. 의미 있는 지능형 기계들의 하위 집합에서 기본 API가 될 수 있는지입니다. 그 결과는 불확실하다는 점은 인정합니다. 그러나 이는 로봇 플랫폼 수익을 단순히 전략 문서상의 허구가 아닌, 진정한 장기적 상승 여력으로 간주할 타당성을 제공합니다.
투자 조언이 아님