스킬드 AI (Skild AI) - 피지컬 AI(Physical AI)와 로봇 지능의 미래에 대한 분석

1. 서론

1.1 AI의 다음 단계: 물리적 세계

지난 10여 년간 인공지능은 텍스트와 이미지를 다루는 데 특화되면서 눈부신 발전을 거듭했습니다. ChatGPT 같은 거대 언어 모델은 인터넷상의 방대한 텍스트를 학습해 인간 수준의 언어 이해와 생성 능력을 갖추게 되었습니다. 하지만 이런 디지털 AI에게는 분명한 한계가 있습니다. 바로 화면 안에서만 존재한다는 것입니다.

2025년 현재, AI의 다음 단계는 화면 밖 세상입니다. 물리적 실체를 가지고 현실 세계와 직접 상호작용하는 '물리적 AI' 또는 '체화된 AI(Embodied AI)'로의 전환이 시작되고 있습니다.

이런 변화의 중심에 스킬드 AI가 있습니다. 2023년에 설립된 이 회사는 "로봇을 위한 범용 두뇌"를 만든다는 야심찬 목표를 세웠고, 설립 2년 만에 기업 가치가 수십 배 뛰며 전 세계 투자자들과 로봇 업계의 주목을 받고 있습니다.

이 글에서는 스킬드 AI가 어떤 기술적 혁신을 내놓았는지, 로봇 공학의 어떤 난제를 해결하려는지, 그리고 이 회사가 그리는 미래가 우리 산업과 일상을 어떻게 바꿀지 살펴봅니다. 전문적인 개념들도 되도록 쉽게 풀어서 설명하려고 노력했습니다.

1.2 로봇이 직면한 근본 문제: 모라벡의 역설과 데이터 부족

로봇 공학의 역사를 관통하는 핵심 문제가 하나 있습니다. 바로 '모라벡의 역설'입니다. 1980년대 한스 모라벡이 제시한 이 역설은 간단합니다. "인간에게 어려운 일(복잡한 계산, 체스)은 컴퓨터에게 쉽고, 인간에게 쉬운 일(걷기, 물건 집기)은 컴퓨터에게 어렵습니다."

실제로 지난 수십 년간 산업용 로봇들은 공장 같은 통제된 환경에서만 제대로 작동했습니다. 미리 정해진 위치에 있는 부품을 조립하는 건 잘하지만, 조금이라도 상황이 달라지면 멈춰버리거나 오류를 일으켰습니다.

스킬드 AI는 이런 '규칙 기반' 방식을 버리고, 인간이 세상을 배우는 방식과 비슷한 '학습 기반' 접근을 택했습니다. 로봇에게 걷는 법을 일일이 프로그래밍하는 게 아니라, 수없이 넘어지고 일어서는 과정을 통해 스스로 균형 잡는 법을 터득하게 하는 것입니다.

하지만 여기서 또 다른 큰 문제가 생깁니다. 바로 데이터 부족입니다. ChatGPT는 인터넷에 널린 텍스트로 학습할 수 있었지만, 로봇이 현실에서 겪는 물리적 상호작용 데이터(관절의 힘, 마찰, 충격 등)는 인터넷에 거의 없습니다. 스킬드 AI의 진짜 혁신은 바로 이 데이터 공백을 시뮬레이션과 인터넷 영상으로 채워, 어떤 로봇에도 적용 가능한 범용 지능을 만들어냈다는 데 있습니다.

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2. 창업자들: 학계에서 현장으로

스킬드 AI의 창업자들은 단순한 스타트업 기업가가 아닙니다. 이들은 현대 로봇 공학의 이론적 토대를 만든 학자들입니다.

2.1 창업자 소개

디팍 파탁 (Deepak Pathak, CEO)

디팍 파탁은 카네기 멜런 대학교(CMU) 컴퓨터 공학 조교수 출신입니다. 그는 '호기심 주도 학습(Curiosity-driven Learning)'이라는 분야의 선구자로 알려져 있습니다.

인도공대(IIT) 칸푸르에서 수석 졸업한 후 UC 버클리에서 박사 학위를 받았습니다. 그의 연구는 간단한 관찰에서 출발했습니다. "아기들은 누가 가르쳐주지 않아도 스스로 기어 다니고, 물건을 만지며 세상을 배웁니다." 파탁은 로봇도 이렇게 학습할 수 있다고 생각했습니다. 외부에서 주는 보상이나 목표 없이도, 예측 불가능한 결과에 대한 흥미만으로 탐구하도록 만드는 알고리즘을 개발했습니다.

그의 2017년 논문 "호기심 주도 탐험"은 상당한 주목을 받았습니다. 보상이 거의 없는 환경(예를 들어 복잡한 미로)에서도 호기심만으로 문제를 해결하는 AI를 선보였기 때문입니다. 이런 접근 방식은 스킬드 AI가 로봇을 학습시키는 방식의 기초가 되었습니다. 시뮬레이션 안에서 로봇이 수없이 실패하며 스스로 최선의 움직임을 찾아내도록 한 것입니다.

아비나브 굽타 (Abhinav Gupta, President)

아비나브 굽타도 CMU 로봇 공학 연구소 교수이자, 메타(Meta)의 AI 연구소(FAIR) 창립 멤버입니다. 10년 넘게 로봇의 시각 지능을 연구해왔습니다.

IIT 졸업 후 메릴랜드 대학교에서 박사 학위를 받은 굽타는 컴퓨터 비전과 로보틱스의 융합에 집중해왔습니다. 그의 연구 논문은 2024년 말 기준 75,000회 이상 인용되었습니다. 이는 그가 이 분야에서 얼마나 영향력 있는 연구자인지 보여줍니다.

굽타의 주요 기여는 로봇이 단순히 이미지를 분류하는 걸 넘어, 시각 정보로 물리적 환경을 이해하고 행동을 계획하게 만든 것입니다. 특히 대규모 자기 지도 학습을 로봇에 적용해서, 사람이 일일이 데이터에 라벨을 붙이지 않아도 로봇이 영상을 보며 스스로 배울 수 있게 했습니다.

2.2 피츠버그와 CMU

스킬드 AI 본사는 펜실베이니아주 피츠버그에 있습니다. 카네기 멜런 대학을 중심으로 한 이 도시의 로봇 생태계는 '로보틱스 로(Robotics Row)'라 불립니다. 자율주행차부터 달 탐사 로봇까지 다양한 로봇 기술이 모여 있는 곳입니다.

두 창업자는 CMU 교수로 연구만 하는 것에 만족하지 않았습니다. 자신들의 이론이 실제 현장에서도 작동하는지 확인하고 싶었습니다. 2023년, 그들은 "로봇판 GPT-3 모멘트"가 왔다고 판단하고 교수직을 휴직한 채 스킬드 AI를 창업했습니다.

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3. 핵심 기술: 스킬드 브레인

스킬드 AI는 로봇 하드웨어를 만들지 않습니다. 로봇의 지능을 담당하는 소프트웨어를 만듭니다. 그들이 개발한 '스킬드 브레인(Skild Brain)'은 윈도우나 안드로이드처럼, 다양한 하드웨어에서 작동하는 범용 플랫폼입니다.

3.1 옴니 바디(Omni-bodied) 파운데이션 모델

기존 로봇 소프트웨어의 가장 큰 문제는 파편화였습니다. 4족 보행 로봇용으로 개발된 알고리즘은 2족 휴머노이드나 바퀴 달린 로봇에는 쓸 수 없었습니다. 로봇의 형태, 관절 수, 무게 중심이 모두 달라서습니다. 새 로봇을 만들 때마다 소프트웨어를 처음부터 다시 짜야 했습니다.

스킬드 AI는 이 문제를 '옴니 바디(Omni-bodied)' 모델로 해결했습니다. 하나의 거대 AI 모델이 형태가 다른 수천 종류의 로봇을 모두 제어할 수 있다는 개념입니다.

작동 원리
스킬드 브레인은 로봇의 센서 데이터(관절 각도, 속도, 카메라 영상)를 받아서 추상화된 '토큰'으로 바꾼습니다. 언어 모델이 영어든 한국어든 그 안의 '의미'를 이해하듯, 스킬드 브레인은 로봇 형태는 달라도 "앞으로 가려면 다리를 뻗어야 한다"는 본질적인 원리를 이해합니다.

적응력
이 모델의 진가는 처음 보는 로봇에도 적용될 때 드러납니다. 스킬드 AI의 데모 영상을 보면, 한 번도 학습하지 않은 로봇이나 심지어 다리 하나가 고장 난 로봇도 스킬드 브레인을 탑재하자마자 비틀거리며 균형을 잡고 걷습니다. AI가 실시간으로 신체 상태를 파악하고 제어 전략을 수정하는 '인-컨텍스트 러닝' 덕분입니다.

3.2 데이터 확보 전략: 시뮬레이션과 인터넷 영상

물리적 데이터가 부족한 문제를 어떻게 해결했을까요? 스킬드 AI는 'Sim2Real(시뮬레이션에서 현실로)' 기술을 극한까지 밀어붙였습니다.

1. 대규모 시뮬레이션
스킬드 AI는 가상 공간에 물리 법칙이 적용된 수천 개 환경을 만들었습니다. 그 안에서 수만 개의 가상 로봇이 걷고, 뛰고, 물건을 집는 훈련을 합니다. 현실에서는 로봇이 넘어지면 수리비가 들지만, 시뮬레이션에서는 1초에 수천 번 실패해도 아무 비용이 들지 않습니다. 이렇게 "수천 년치" 경험 데이터를 며칠 만에 모을 수 있습니다.

2. 인터넷 영상 학습
유튜브나 플리커에 올라온 수백만 개의 사람 활동 영상을 분석합니다. 사람과 로봇의 신체 구조는 다르지만, "컵을 잡으려면 손을 뻗고 손가락을 오므린다"는 전략은 같습니다. 컴퓨터 비전 기술로 영상 속 사람 행동을 로봇의 관절 움직임으로 번역해서 학습 데이터로 씁니다.

3.3 계층적 제어 구조

사람의 뇌가 의식적 판단(대뇌)과 무의식적 운동 제어(소뇌/척수)로 나뉘듯, 스킬드 브레인도 계층 구조를 가집니다.

고수준 정책
"식탁 위 사과를 집어라" 같은 추상적이고 장기적인 목표를 세웁니다. 주변 환경을 인식하고 경로를 계획합니다.

저수준 제어
고수준 명령을 실행하기 위해 각 관절 모터에 얼마만큼 전압을 보낼지 밀리초 단위로 계산해서 지시합니다. 외부 충격이나 미끄러짐에 즉각 반응하는 반사신경 같은 역할입니다.

이런 구조 덕분에 사용자는 복잡한 로봇 제어 언어를 몰라도 됩니다. 자연어나 간단한 API 호출만으로 로봇에게 작업을 시킬 수 있습니다. 로봇 사용의 진입 장벽을 크게 낮춘 혁신입니다.

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4. 비즈니스 모델

스킬드 AI의 수익 모델은 크게 소프트웨어 라이선싱과 개발 플랫폼 제공으로 나뉩니다.

4.1 소프트웨어 라이선싱과 API

라이선싱
로봇 제조사들은 자체 AI를 개발하는 대신 스킬드 브레인을 라이선스해서 자사 로봇에 탑재할 수 있습니다. 스마트폰 제조사가 안드로이드를 쓰는 것과 비슷합니다.

클라우드 API
개발자들은 스킬드 클라우드에 접속해서 로봇 제어 기능을 API로 호출할 수 있습니다. 예를 들어 grasp_object(target='cup') 같은 코드 한 줄로 복잡한 동작을 구현하는 식입니다.

4.2 Momp: 레퍼런스 하드웨어

소프트웨어만으로는 실제 작동을 완벽히 검증하기 어렵습니다. 스킬드 AI는 'Momp(Mobile Manipulation Platform)'라는 자체 하드웨어를 공개했습니다. 바퀴 달린 베이스에 로봇 팔이 달린 형태입니다.

Momp는 개발자들이 스킬드 브레인을 실제로 테스트하고 새 애플리케이션을 만들 수 있는 개발 키트 역할을 합니다. 구글이 안드로이드 기준을 제시하려고 픽셀폰을 만드는 것과 비슷한 전략입니다. 복잡한 코딩 없이도 자율 주행, 물체 인식, 장애물 회피 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

4.3 주요 파트너십

엔비디아
엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작(Isaac)'과 스킬드 AI의 학습 시스템이 통합되어 있습니다. 엔비디아는 AI 칩과 인프라를 제공하고, 스킬드 AI는 이를 활용해 모델을 발전시킵니다.

HPE
로봇 AI는 학습뿐 아니라 실시간 추론에도 많은 컴퓨팅 파워가 필요하습니다. HPE와 협력해서 로봇 제어에 최적화된 고성능 인프라를 구축 중입니다.

LG CNS
한국 LG CNS와의 파트너십은 제조/물류 현장에 실제로 적용하기 위한 시도입니다. 스킬드 브레인이 실험실을 넘어 산업 현장으로 나갈 준비가 되었다는 의미입니다.

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5. 경쟁 구도

로봇 AI 시장은 크게 두 유형으로 나뉩니다. 애플처럼 하드웨어와 소프트웨어를 모두 만드는 '수직 통합형' 기업과, 구글이나 마이크로소프트처럼 소프트웨어 플랫폼에 집중하는 '플랫폼형' 기업입니다. 스킬드 AI는 후자입니다.

5.1 주요 경쟁사 비교

5.2 주요 경쟁사

Figure AI
가장 강력한 경쟁자습니다. Figure AI는 '피규어 02'라는 휴머노이드를 직접 만들어 BMW 공장에 투입했습니다. 하드웨어와 소프트웨어를 최적화할 수 있다는 장점이 있지만, 제조에 따른 막대한 비용과 리스크를 짊어져야 합니다. 스킬드 AI는 Figure와 경쟁하기보단, 나머지 모든 로봇 제조사를 자기편으로 만들려는 전략을 취합니다.

Physical Intelligence
스킬드 AI와 가장 비슷한 전략을 취하는 경쟁사습니다. 최근 56억 달러 가치를 인정받으며 급부상했습니다. 'pi-zero'라는 모델로 다양한 로봇을 제어하려 합니다. 스킬드 AI와의 차이는 연구 중심 성향이 강하고 VLA(비전-언어-행동) 모델에 집중한다는 점입니다. 결국 승패는 누가 더 많은 로봇 제조사를 자사 플랫폼으로 끌어들이느냐(생태계 선점)에 달려 있습니다.

Tesla
가장 위협적인 존재습니다. 테슬라는 전 세계 공장에서 확보한 데이터와 자본력으로 빠른 기술 발전을 보여주고 있습니다. 하지만 테슬라 AI는 테슬라 로봇에만 쓰일 가능성이 높습니다. 이는 오히려 스킬드 AI에게 기회습니다. 테슬라의 독주를 견제하려는 다른 자동차 제조사나 로봇 기업들이 대항마로 스킬드 AI의 범용 두뇌를 선택할 수 있기 때문입니다.

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6. 재무 분석 및 투자 현황: 폭발하는 기업 가치

스킬드 AI의 기업 가치 상승 속도는 실리콘밸리 역사상 전례를 찾기 힘들 정도로 가파릅니다. 이는 로봇 AI 기술에 대한 시장의 기대가 얼마나 뜨거운지를 방증합니다.

6.1 자금 조달 내역

불과 2년 남짓한 기간 동안 스킬드 AI는 유니콘(가치 10억 달러 이상)을 넘어 데카콘(가치 100억 달러 이상)을 바라보고 있습니다.

6.2 투자자들의 베팅 논리

왜 소프트뱅크의 손정의 회장과 엔비디아의 젠슨 황은 아직 매출이 미미한 이 신생 기업에 수조 원을 쏟아붓는 것일까?

1. AI의 다음 단계(Next Frontier): 텍스트와 이미지 생성 AI 시장은 이미 포화 상태에 이르렀습니다. 투자자들은 AI가 물리적 세계의 생산성을 혁신할 때 비로소 진정한 가치가 창출된다고 믿습니다. 스킬드 AI는 그 '물리적 AI'의 선두주자다
2. 확장성(Scalability): 하드웨어 기업은 공장을 짓고 물류를 관리해야 하므로 확장에 물리적 한계가 있습니다. 반면 스킬드 AI와 같은 소프트웨어 기업은 코드 복제만으로 무한히 확장할 수 있습니다. 투자자들은 스킬드 AI가 로봇 산업에서 마진율 높은 SaaS(Software as a Service) 모델을 구현할 수 있는 거의 유일한 대안이라고 본다
3. 데이터 독점력: 스킬드 AI가 시뮬레이션과 실제 로봇을 통해 축적한 '물리적 상호작용 데이터'는 챗GPT가 가진 텍스트 데이터보다 훨씬 희소하고 가치가 높습니다. 이 데이터가 쌓일수록 후발 주자가 따라올 수 없는 해자(Moat)가 형성됩니다.

6.3 밸류에이션 버블 리스크 분석

2025년 말 기준, 스킬드 AI의 기업 가치가 140억 달러(약 20조 원)에 육박한다는 보도는 시장 일각에서 '버블(Bubble)' 논란을 일으키고 있다

• 매출 대비 과도한 가치: 현재 스킬드 AI는 R&D 단계에 가까우며, 뚜렷한 대규모 매출원이 없습니다. 전통적인 재무 지표(PER, PSR)로는 설명이 불가능한 수치입니다.
• 기대감 의존: 이 가치는 "전 세계 모든 로봇이 스킬드 브레인을 사용할 것"이라는 최상의 시나리오를 전제로 합니다. 만약 기술적 난관(예: 안전성 문제)으로 상용화가 지연되거나, 경쟁사(피지컬 인텔리전스 등)에게 주도권을 뺏긴다면 기업 가치는 급락할 위험이 있습니다.
• 비교: 그러나 휴머노이드 하드웨어 기업인 'Figure AI'가 390억 달러(약 54조 원)의 가치를 인정받는 것과 비교하면, 소프트웨어 플랫폼인 스킬드 AI의 가치는 상대적으로 합리적이라는 반론도 존재합니다.32 하드웨어 리스크 없이 로봇 시장 전체의 성장에 편승할 수 있기 때문입니다.

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7. 주요 활용 사례 및 사회적 파급력

스킬드 AI의 기술이 가져올 변화는 단순히 공장의 효율성을 높이는 것에 그치지 않습니다. 이는 인류가 노동을 대하는 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가집니다.

7.1 구체적인 활용 시나리오

• 위험하고 더러운 작업(3D 업종)의 대체: 건설 현장의 비계를 오르거나, 유독 가스가 누출된 화학 공장을 점검하는 일은 인간에게 치명적입니다. 스킬드 AI가 탑재된 4족 보행 로봇은 미끄러운 바닥이나 무너진 잔해 위에서도 균형을 잡고 이동하며 이러한 임무를 수행할 수 있다
• 물류 및 제조 혁신: 기존의 물류 로봇은 규격화된 박스만 옮길 수 있었습니다. 하지만 스킬드 브레인을 탑재한 로봇은 모양이 제각각인 물건을 집어 들거나, 컨베이어 벨트가 고장 나면 바닥에 떨어진 물건을 주워 담는 등 유연한 대처가 가능하습니다. 특히 2030년까지 제조업에서 발생할 것으로 예상되는 210만 개의 일자리 공백을 메울 유력한 대안이다
• 일상생활 보조: 아직 먼 미래의 이야기지만, 스킬드 AI는 로봇이 빨래를 개거나 식기세척기를 정리하는 등 가사 노동을 돕는 시대를 앞당기고 있습니다. 데모 영상에서 보여준 '에어팟을 케이스에 넣는' 정밀한 조작 능력은 이러한 가능성을 보여준다

7.2 데모 영상 속의 충격적 장면들

스킬드 AI가 공개한 데모 영상들은 기술적 완성도를 시각적으로 증명하며 화제를 모았습니다.

• "현실판 QWOP": 로봇의 다리가 갑자기 고장 나거나 관절이 잠기는 상황을 연출했을 때, 로봇은 잠시 비틀거리더니 마치 다리를 다친 사람이 절뚝거리며 걷듯 새로운 보행 패턴을 즉석에서 만들어냈습니다. 이는 AI가 사전에 입력된 코드가 아니라 상황에 맞춰 적응하고 있음을 보여주는 결정적 장면이었다
• 계단 오르기: 무거운 짐을 든 채 가파른 계단을 오르는 휴머노이드 로봇이 외부에서 발로 차는 충격을 받아도 넘어지지 않고 중심을 잡는 모습은 기존 제어 이론으로는 구현하기 힘든 수준의 강건함(Robustness)을 보여주었다

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8. 결론 및 향후 전망: AGI로 가는 길

8.1 기술적 과제와 전망

스킬드 AI가 그리는 미래는 밝지만, 여전히 넘어야 할 산은 높습니다. 가장 큰 과제는 **'안전성'**입니다. 시뮬레이션에서는 99.9% 성공하더라도, 현실 세계의 0.1% 실패는 인명 사고로 이어질 수 있습니다. 로봇이 인간과 같은 공간에서 공존하기 위해서는 완벽에 가까운 신뢰성이 담보되어야 합니다. 또한, 수천 가지의 서로 다른 로봇 하드웨어에 완벽하게 호환되는 '표준 인터페이스'를 구축하는 것 역시 기술적, 정치적으로 험난한 과정이 될 것입니다.

8.2 결론: 물리적 세계의 깨어남

스킬드 AI는 로봇을 '프로그래밍의 대상'에서 '학습의 주체'로 변화시켰습니다. 디팍 파탁과 아비나브 굽타라는 두 석학의 비전은 시뮬레이션과 인터넷 데이터를 통해 로봇에게 '상식(Common Sense)'을 가르치는 것이었습니다.
2025년 현재, 스킬드 AI는 막대한 자본과 기술력을 바탕으로 로봇 산업의 '안드로이드 모멘트'를 주도하고 있습니다. 그들의 성공 여부는 단순히 한 기업의 성패를 넘어, 인공지능이 모니터 화면을 뚫고 나와 우리와 함께 물리적 세계를 살아가는 **'AGI(범용 인공지능) 시대'**의 도래를 결정짓는 중요한 시금석이 될 것입니다. 투자자들에게는 하이리스크 하이리턴의 기회이자, 일반 대중에게는 SF 영화 속 상상이 현실이 되는 과정을 목격하는 흥미진진한 관전 포인트가 될 것입니다.

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32. Buy and Sell figure.ai Stock - 2025 - Join Prospect, 12월 30, 2025에 액세스, https://www.joinprospect.com/explore/figure-stock
33. Recent demo by Skild AI : r/robotics - Reddit, 12월 30, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/robotics/comments/1o9r2ut/recent_demo_by_skild_ai/