테슬라 휴머노이드와 엔비디아는 놀랄 만큼 서로 다릅니다

📌 테슬라와 엔비디아가 휴머노이드 로봇 시장에서 어떤 전략으로 경쟁하고 있나요?

테슬라는 하드웨어와 AI를 모두 자체 개발하며 로봇을 저렴하게 대량 생산하여 시장을 선점하려는 전략이고 , 엔비디아는 로봇 파운데이션 모델(AI)을 제공하고 로봇 제조사들과 협력하여 생태계를 구축하려는 전략입니다.

💡 휴머노이드 로봇의 핵심 경쟁력은 무엇인가요?

• 다양한 일을 할 수 있는 범용성
• 인간의 행동 데이터를 학습하는 AI 기술
• 저렴한 가격과 높은 생산 효율성
• 물리적인 환경에서 안정적으로 작동하는 하드웨어 성능

이 영상은 한재권 교수와 함께 테슬라와 엔비디아의 휴머노이드 로봇 개발 전략을 비교 분석합니다. 휴머노이드로봇의 본질은 인간과 같은 형태가 아니라 범용 로봇을 만드는 데 있으며, 이는 다양한 도구를 활용하고 여러 작업을 수행할 수 있도록 설계된 로봇을 의미합니다. 엔비디아는 ai와 시뮬레이션기술을 활용하여 로봇의 학습 데이터를 생성하고, 테슬라는 실제 데이터를 수집하여 로봇을 훈련시키는 방식을 취합니다. 궁극적으로 휴머노이드로봇은 산업 현장뿐만 아니라 가정에서도 다양한 역할을 수행하며, 인구 감소 시대에 노동력 부족 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 기대됩니다.

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1. 🤖 휴머노이드 로봇의 본질과 설계 특징

• 휴머노이드로봇은 인간형 형태로 설계되었지만, 본질은 사람과 같은 모습이 아니라 범용 로봇을 만드는 것이다 .
• 인간형 디자인은 도구의 사용 효율을 높이기 위한 결과로, 손과 팔의 구조가 도구 사용에 최적화되어 있다 .
• 팔의 효율을 고려할 때, 팔 네개보다 두개씩 쌍으로 나누는 것이 성공 확률이 높아져 더 효율적이다 .
• 다리 두개가 좁은 공간에서 회전하면서 움직이기에 효율적이며, 이동할 때 바퀴보다 관절이 있는 다리가 좋다 .
• 휴머노이드로봇은 사람의 노동력을 보완할 도구로서 가치가 있으며, AI 발전을 통해 다양한 일을 수행할 가능성이 높아졌다 .

1.1. 휴머노이드 로봇의 본질과 설계 이유

• 휴머노이드 로봇은 인간과 비슷한 모양을 가지고 있지만, 그 본질은 범용 로봇을 만드는 것이며, 이는 다목적으로 사용되도록 설계되어야 한다.
• 인간형 로봇이 된 이유는 단순히 목표가 아닌, 다목적 사용을 고려한 결과로, 이는 로봇이 다양한 환경에서 활용될 수 있도록 한다.
• 로봇은 도구를 사용해야 하며, 사람의 손으로 제작된 수많은 도구를 효율적으로 사용하기 위해 인간의 형태로 디자인되었다.
• 손과 팔의 움직임을 통해 도구를 사용하는 방식이 효과적으로 구현되며, 이는 로봇이 인간의 네 초 범위에서 잘 작동할 수 있도록 해준다.
• 따라서, 다양한 도구들이 인간의 손으로 사용하기 적합하게 제작되었기에, 로봇도 비슷한 형상으로 만들어지는 것이 경제적이다.

1.2. 효율성 높은 로봇 설계의 중요성

• 완전한 협업을 위해서는 두 개의 로봇이 필요하며, 이는 효율성을 높이는 데 기여한다.
• 한 몸체에 네 개의 팔을 장착하는 것보다 두 개의 로봇으로 분리하는 것이 더 높은 작업 성공 확률을 제공한다.
• 책상처럼 큰 물체를 다룰 때 두 로봇이 각각 한 면을 잡음으로써 공간 제약을 극복할 수 있다.
• 현재 로봇의 이동성을 높이기 위해 다리 구조의 적용이 중요하며, 이는 험한 환경에서도 유효하다.
• 좁은 공간에서 작업을 수행할 때는 다리 두 개를 가진 로봇이 가장 효과적이다.

1.3. 로봇 공학과 AI의 결합 가능성

• 로봇을 사람처럼 만드는 것은 쉬운 일이 아니며 구조 최적화가 필요하므로 비용이 많이 든다.
• 이족보행 휴머노이드로봇의 필요성이 커지는 가운데, 사람의 일자리가 줄어드는 것을 대비해야 한다고 주장한다.
• 생성형 AI의 등장으로 로봇이 다양한 작업을 할 수 있는 가능성이 열렸으며, 이는 기존의 접근 방식을 변화시킨다.
• 로봇 공학자는 사람과 비슷한 하드웨어를 만들고 AI전문가가 지능을 결합함으로써 다양한 작업을 수행하는 로봇을 개발할 수 있다.
• 2020년대에 들어서 휴머노이드 로봇의 본질적인 가능성을 실현할 수 있는 시대가 되었다고 한다.

1.4. 엔비디아의 로봇 AI와 행동 데이터의 필요성

• 엔비디아는 로봇 파운데이션 모델과 관련된 자료를 CES에서 발표했으며, 이를 통해 피지컬 AI의 필요성이 강조되고 있다.
• 좋은 AI를 개발하기 위해서는 행동하는 데이터가 필요하며, 이는 로봇이 스스로 작업을 수행할 수 있게 해야 한다는 점을 의미한다.
• 현재의 AI는 주로 텍스트, 영상, 음성 등의 데이터에 기반하고 있지만, 이와 달리 행동 데이터는 부족한 상태이다.
• 행동 데이터의 결여로 인해 생성형 AI가 로봇의 행동을 자율적으로 수행하는 데 어려움을 겪고 있는 실정이다.
• 엔비디아는 사람들의 움직임을 통해 데이터를 수집하고 있으며, 로봇이 그 움직임을 따라 하는 모습을 보여주고 있다.

1.5. 로봇의 모방 학습과 데이터 활용

• 로봇은 사람들의 행동을 그대로 따라하면서 학습하는 방식을 사용한다.
• 이러한 방식을 모방학습(imitative learning)이라고 부르며, 행동 데이터를 제공받아 학습한다.
• 행동 데이터는 로봇의 학습 시작점이자 기반이 된다.
• 데이터를 가공하여 AI를 만드는 과정에 대해 젠슨 왕이 브리핑을 진행하고 있다.
• 로봇은 사람의 행동을 관찰하고, 이를 통해 전기적 신호를 생성하여 학습의 데이터로 변환한다.

 

2. 🚀 테슬라와 엔비디아의 로봇 개발 방식 차이

• 엔비디아는 가상 시뮬레이션을 통해 로봇의 합성 데이터를 생성하여 AI기술을 발전시키는 방식으로, 수십만 개의 데이터를 만드는 것이 가능하다 .
• 반면, 테슬라는 사람을 고용하여 직접 데이터를 수집하고 로봇의 행동을 학습시키는 방식을 채택하며, 이 방식은 자본이 많은 회사에서만 가능하다고 언급된다 .
• 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 기본적인 행동을 수행할 수 있도록 도와주는 데 중점을 두며, 엔비디아의 주요 역할은 이 모델을 제공하는 것이다 .
• 테슬라는 자율주행차에서 얻은 지식을 활용하여 로봇을 개발하며, 물리적 공간에서 효과적으로 작동하는 AI를 보유하고 있다는 점에서 강점을 갖고 있다 .
• 목표 가격이 2만 달러로 설정되면서, 로봇 노동력이 인건비보다 저렴하게 제공되는 가능성에 대한 기대가 커지고 있으며, 이는 산업 혁명을 초래할 수 있다는 전망이 제시된다 .

2.1. 생성형 AI와 데이터의 관계

• 모터들의 신호와 시각적 정보의 결합을 통해 행동을 생성하는 과정이 이루어진다.
• 성공률과 정확성에 대한 평가가 점차적으로 이루어지기 시작한다.
• 생성형 AI는 초기에는 초거대 AI로 불렸으며, 이후 개명되었다.
• 행동하는 데이터의 양이 부족하여 문제점이 발생한다고 언급된다.
• 사람의 행동 데이터는 하루 24시간의 제한된 시간만을 기반으로 하므로, 모방 학습의 성공 확률이 낮아진다.

2.2. 엔비디아와 테슬라의 데이터 생성 방식의 차이점

• 엔비디아의 첫 번째 솔루션은 가상 환경에서 데이터를 만들어내는 것이며, 이는 시뮬레이션을 통해 이루어진다.
• 두 번째 솔루션은 시뮬레이션 툴을 사용하여 로봇을 가상으로 배치하며, 이를 통해 다양한 상황을 컴퓨터에서 실험할 수 있다.
• 반면, 테슬라는 인력을 고용하여 데이터를 생성하는 방식으로, 대규모 자본이 필요한 접근이다.
• 엔비디아는 고급 컴퓨팅 능력을 활용하여 수천 대의 로봇을 시뮬레이션하며, 합성 데이터를 통해 수십만 개의 데이터를 생성할 수 있다.
• 이러한 차이로 인해, 테슬라방식은 자본이 많은 기업에서만 가능하며, 스타트업은 엔비디아식 모델을 기반으로 데이터를 생성하는 것이 더 적합하다.

2.3. 엔비디아의 로봇 파운데이션 모델 역할

• 엔비디아는 로봇 파운데이션 모델을 제공하여 로봇이 다양한 동작을 수행할 수 있도록 만드는 역할을 한다.
• 이 모델은 기본적인 행동을 할 수 있도록 설계되어 있으며, 추가적인 교육을 통해 더 다양한 행동이 가능해진다.
• 엔비디아는 로봇 개발자들에게 오픈 소스를 제공하여 경쟁하지 않겠다는 의사를 밝혔다.
• 로봇 사용자는 엔비디아의 파운데이션 모델을 활용해 훈련과 지시를 통해 로봇을 효율적으로 운영할 수 있게 된다.
• 이러한 기술 발전은 2025년부터 현재까지의 로봇 산업의 시작점을 나타낸다.

2.4. 범용 로봇의 발전과 한계

• 현재 하드웨어는 완성되지 않았다, 특히 여러 작업을 수행할 수 있는 범용 로봇을 구현하기 위해서는 시간이 필요하다.
• 로봇의 손과 손가락 기술은 복잡성과 어려움 때문에 인간의 손을 대체하기에는 한계가 있다.
• 각 로봇 회사는 다양한 접근 방법으로 하드웨어와 AI기술 개발을 진행하고 있으며, 이 과정에서 각사의 색깔이 드러난다.
• 엔비디아는 기본 모델과 AI를 제공하지만, 로봇 회사는 이를 활용해 독자적인 앱 개발이 필요하다.
• 로봇 기술의 발전을 위해서는 기술 개발과 노력이 필수적이다.

2.5. 테슬라의 로봇 개발과 시장 전망

• 테슬라는 하드웨어와 AI 기술을 모두 개발하며, 자율주행차기술로 피지컬 AI를 활용하고 있다.
• 테슬라는 2022년 로봇 가격을 2만 달러로 공급할 것이라고 밝혔으며, 이는 다른 인건비보다 더 저렴하다.
• 로봇 비용은 부품 가격의 감소로 인해 하락할 것이며, 성능은 오히려 상승할 것으로 예상된다.
• 테슬라는 대량 생산 계획을 세우고 있으며, 이로 인해 가격이 더욱 하락할 수 있다.
• 로봇의 성공적인 개발은 AI 반도체 기술의 발전과 밀접히 관련되어 있으며, 로봇들이 24시간 작동할 수 있는 가능성을 열어주고 있다.

 

3. 🤖 휴머노이드 로봇의 발전과 필요성

• 휴머노이드 로봇은 인간의 다양한 역할을 대체할 수 있는 가능성을 가지고 있으며, 특히 간병과 같은 분야에서의 필요성이 강조된다 .
• 한국의 인구 절벽 현상으로 인해 생산 인구가 감소함에 따라 휴머노이드 로봇의 필요성이 더욱 커지고 있다 .
• 테슬라와 엔비디아 같은 기업들이 로봇 기술 개발에 힘쓰고 있으며, 자율주행차의 레벨화처럼 휴머노이드 로봇도 레벨화될 필요가 있다 .
• 로봇이 다양한 일을 처리할 수 있도록 하여 생산성을 높이는 것이 중요한 방향이며, 이는 기업에 경제적 ROI를 제공할 수 있다 .
• 엔비디아의 AI 기술이 휴머노이드 로봇에 적용됨으로써 로봇의 성능이 향상되고 있으며, 이로 인해 엔비디아는 시장에서 영향력을 계속 유지할 가능성이 높다 .

3.1. 로봇의 발전과 인구 감소 문제

• 현대 로봇 산업에서는 상업용 로봇이 많이 생산되고 있으며, 이를 통해 생산성을 높일 수 있다.
• AI와 같은 고도화된 기술 없이도 로봇팔과 같은 단순한 로봇으로도 충분히 효율적인 작업이 가능하다.
• 그러나 인구 절벽 문제로 인해 생산 인구가 점점 줄어들고 있으며, 이는 심각한 사회적 재난으로 이어질 수 있다.
• 1970년대에 비해 신생아 수가 급격히 감소하여 현실적 우려를 낳고 있다.
• 이러한 인구 감소 문제는 예측 가능한 미래로 여겨지며, 이에 대한 대비가 필수적이다.

3.2. 간병 분야의 휴머노이드 로봇 필요성

• 간병은 너무 많은 요구 사항이 있어 로봇이 수행하기 어렵다고 여겨진다.
• 앞으로 노인이 증가할 것으로 예상되지만, 간병을 제공할 사람이 부족할 것으로 보인다.
• 이러한 상황에서 휴먼이드 로봇만이 간병 역할을 수행할 수 있다고 판단된다.
• 따라서, 간병에 필요한 휴머노이드로봇 개발은 긴급한 필요라고 생각된다.

3.3. 휴머노이드 레벨화와 산업화 가능성

• 휴머노이드의 발전은 레벨화를 통해 이루어질 수 있으며, 이는 자율주행차의 레벨 시스템에서 착안한 것이다.
• 현재 휴머노이드는 레벨 1까지 도달했으며, 각 레벨에서 가능한 작업들이 정리됨에 따라 이해하기 쉬워질 것이다.
• 단순 크루즈 기능을 수행하는 자율주행차처럼, 휴머노이드도 특정 기능을 수행하면서 생산성을 높여 산업에서 활용될 가능성이 있다.
• 2020년대 안에 산업 현장에서 가치 창출을 이루는 휴머노이드로봇의 모습을 볼 것으로 예상되고 있다.

3.4. 테슬라 로봇의 훈련 과정

• 테슬라로봇은 배터리 검사를 위해 유광 검사를 수행하는 훈련 화면을 보여준다.
• 로봇은 훈련 중 실수한 경우, 스스로 수정하는 능력을 보여준다. 이는 인간이 제공한 데이터를 기반으로 한 훈련의 결과로 추정된다.
• 로봇은 실제 작업 현장에서 연습과 작업을 병행하며, 잘못된 행동을 학습하고 수정하는 과정을 통해 데이터가 소환된다.
• 지난 1년 반 동안 로봇의 성장이 눈에 띄며, 특히 걷기 능력이 향상되었다고 언급되고 있다.
• 테슬라의 로봇 개발 과정은 기술 발전의 속도를 보여주는 사례로, 현재 로봇들이 더욱 발전하고 있음을 나타낸다.

3.5. 휴머노이드 로봇의 ROI와 엔비디아의 기술

• 휴머노이드 로봇이 다양한 작업을 수행할 수 있을 경우 투자 수익(ROI)이 높아질 수 있으며, 단일 작업만 수행하는 로봇은 경제적 가치가 낮다.
• 엔비디아의 새로운 AI기술이 탑재된 로봇의 성능이 뛰어나며, 상당한 자연스러움을 보여준다는 평가가 있다.
• 로봇에 입력된 행동 데이터의 질이 높을수록 성능이 향상될 가능성이 크다.
• 엔비디아는 GPU 기술을 활용하여 로봇의 AI 성능을 최적화하고 있으며, 전력 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법을 모색하고 있다.
• 엔비디아의 비즈니스 모델은 자사의 반도체에서 잘 작동하도록 만든 로봇 기술을 통해 시장을 장악할 가능성이 있는 전략을 포함하고 있다.

 

4. 🤖 엔비디아와 로봇 산업의 현황

• 엔비디아는 모든 로봇에 자사의 칩이 들어가길 희망하고 있으며, 이는 로봇 산업의 발전 방향에 대한 암시일 수 있다 .
• 로봇의 상용화는 산업 현장에서 시작될 것이며, 가정용 로봇의 적용에는 아직 상당한 시간이 필요하다고 여겨진다 .
• 로봇이 산업 현장에서 기능을 익힌 후 가정으로 확대될 수 있는 가능성이 있으며, 가정 시장은 가장 큰 수익 잠재력을 지닌다 .
• 가정 환경은 다양하고 변화무쌍하게 형성되어 있어 로봇이 적응하기 어려운 장소일 수 있다 .
• 최근 한국에서도 휴머노이드 로봇 개발을 위한 연합이 결성되었고, 많은 기업들이 협력하여 시장에 대한 저변을 확대해 나가고 있다 .

4.1. 로봇의 발전과 가정 시장의 도전

• 엔비디아는 모든 로봇에 자사의 칩이 장착되기를 바라고 있으며, 이는 산업 현장에서 사용될 것으로 예상된다.
• 현재 로봇은 레벨 1에 해당하며, 앞으로 레벨이 올라가면 가정으로 진입할 가능성이 높다.
• 가정은 가장 큰 시장이지만, 환경의 변화와 비표준화로 인해 로봇에게는 도전적인 환경이다.
• 가정용 로봇의 비즈니스 잠재력 때문에 기업들은 해당 시장을 선점하고자 경쟁하고 있다.
• 로봇의 효율적인 작동을 위해서는 AI 기술의 지속적인 발전이 필요하다.

4.2. 원엑스의 가정용 로봇 개발 특징

• 원엑스는 유럽의 기업으로, 가정을 타겟팅하여 로봇을 훈련시키고 있다.
• 이들은 가사 로봇으로서, 가정에서 발생하는 일만 수행하도록 설계되어 있다.
• 디자인 측면에서 사람처럼 보이도록 표피 소재를 신경 써서 비금속성을 보여주려고 노력한다.
• 사람들이 로봇과 어떻게 상호작용할지를 위한 HRI (휴먼 로봇 인터랙션)가 중요시된다.
• 안전 이슈가 가장 큰 도전 과제로, 사고 발생 시의 문제 해결 방법과 로봇 윤리에 대한 규제도 반드시 고려해야 한다.

4.3. 로봇의 디자인과 시장 전망

• 로봇의 외형이 사람과 비슷해야 할 필요는 없으며, 디자인과 취향은 HRI(휴먼 로봇 상호작용)와 연결되어야 한다는 주장이다.
• 로봇도 명품 시장이 형성될 것이며, 이는 자동차의 다양성처럼 여러 종류의 로봇이 존재할 수 있음을 나타낸다.
• 초기 단계에서는 아무도 명확한 수익을 내지 못하고 있으며, 이는 시장이 아직 미성숙하기 때문으로 보인다.
• 산업용 로봇이 가사 작업도 수행할 가능성이 있으며, 이는 공통적인 작업을 수행할 수 있는 로봇의 특성 때문이다.
• 데이터가 로봇의 경쟁력이 될 것이며, 회사 간 경쟁이 치열해질 것이라는 예측이 있다.

4.4. 휴머노이드 연합과 한국의 로봇 생태계

• 한국은 휴머노이드 연합을 4월 10일에 발족하며, 이를 통해 다양한 기관과 기업들이 모여 로봇 생태계를 구축하고자 한다.
• 현재 한국의 로봇 기술 수준은 상대적으로 부족하다고 인정하며, 미국과 중국의 발전을 참고해 상황을 객관적으로 바라보려고 한다.
• 발족 이후, 42억 원 규모의 자원이 모였고, 배터리와 반도체 등 다양한 필요한 자원들이 확인되었다.
• 기업들이 자발적으로 협력하고 MOU 체결 및 POC(Proof of Concept) 계획을 세우며 활발히 움직이고 있어, 이는 비즈니스 모델이 떠오르는 계기가 되고 있다.
• 정부의 도와주는 계획도 있지만, 기업의 자발적인 노력과 결합이 중요하며, 이는 한국의 로봇 생태계를 한층 발전시키는 중요한 포인트로 작용하고 있다.

4.5. 로봇 개발 및 테스트 과정

• A로봇은 하드웨어 로봇을 만드는 플랫폼 회사로, 완성차처럼 로봇을 조립하는 구조이다.
• 엘리스라는 로봇은 기본 테스트를 통과했으며, 스쿼트와 같은 신체 테스트로 다리 힘을 평가한다.
• 로봇은 물리적 균형을 유지하며 밀어도 넘어지지 않아야 하며, 이는 전체 몸을 이용한 균형 잡기 능력 덕분이다.
• HMD(헤드 마운트 디스플레이)를 착용한 인간의 작업을 따라하는 모방 학습인 이미테이션 러닝을 통해 로봇은 작업 능력을 향상시킨다.
• 시뮬레이션의 물리 법칙이 적용된 환경에서 로봇의 학습을 진행하며, 이 툴은 엔비디아에서 제공한다.

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5. 🤖 휴머노이드 로봇과 데이터의 중요성

• 휴머노이드 로봇의 발전은 시뮬레이션과 실제 데이터의 결합을 통해 이루어져야 하며, 실제 상황에서 얻어진 데이터가 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소이다 .
• 효율적인 강화 학습을 통해 로봇은 성공적인 행동만 반복하게 되어 성능을 개선하며, 이는 AI의 빠른 발전으로 이어질 것이다 .
• 제조업 강국인 한국은 다양한 산업 현장에서 얻은 좋은 데이터가 plentiful하며, 이를 통해 로봇의 학습과 개선이 가능하다 .
• 산업 현장에서의 데이터를 확보하는 것이 경쟁력의 핵심이며, 로봇들이 이러한 데이터를 어떻게 잘 습득하느냐에 따라 미래의 성장이 좌우될 수 있다 .
• 엔비디아의 로봇과 AI 통합 전략은 테슬라와의 경쟁 구도를 형성하며, 이로 인해 한국 로봇이 글로벌 시장에서 존재감을 높일 수 있어야 한다 .

5.1. 로봇 시뮬레이션과 데이터 생성의 중요성

• 로봇 시뮬레이션은 여러 대의 로봇을 동시에 테스트하고 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다.
• 시뮬레이션은 로봇이 스스로 학습할 수 있는 가상의 환경을 제공하여, 빠른 학습과 실험이 가능하다.
• AI학습은 성공적인 결과들만을 반복적으로 강화하여 발전하는 과정으로, 이는 알파고와 같은 고급 AI 시스템의 작업 방식과 유사하다.
• 실제 데이터의 퀄리티는 시뮬레이션 데이터보다 우수하며, 이는 사람의 경험이 반영되기 때문이다.
• 따라서 현장 데이터를 어떻게 확보하는지가 경쟁력의 핵심 요소로 작용할 수 있다.

5.2. 산업 현장에서의 데이터 확보의 중요성

• 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 효율적인 개발을 위해서는 좋은 데이터가 필수적이다.
• 좋은 데이터는 산업 현장과 같은 특정 환경에서 구해야 하며, 이를 통해 유의미한 학습이 가능하다.
• 한국은 제조업의 강국으로, 산업 현장에 수많은 데이터가 존재하지만, 인력이 부족해 어려움을 겪고 있다.
• 현장에서 수집한 행동 데이터는 한국의 경쟁력을 강화하는 핵심 요소이며, 이를 확보하지 않으면 중국 같은 다른 국가에 데이터가 유출될 위험이 있다.
• 데이터유출로 인해 중국이 한국의 조선 기술을 빼앗을 가능성도 우려된다.

5.3. 휴머노이드 로봇의 중요성과 한국의 경쟁력

• 휴머노이드 로봇은 주권 산업으로 여겨지며, 이를 수입할 경우 여러 위험이 동반될 수 있다.
• 현대자동차의 품질 우수성은 장인의 손재주에서 비롯되며, 이는 휴머노이드로봇의 품질에도 영향을 미친다.
• 한국은 이미 손재주가 뛰어난 로봇을 만들어낼 수 있는 기반이 있는 나라이며, 미국과 중국에 기죽지 않아도 된다.
• 구글 등에서 많은 양의 양질의 데이터가 생성되고 있으며, 이는 좋은 AI를 개발하는 데 기여하고 있다.
• 한국의 노동력 샘플이 좋으면 피지컬 AI제작에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 추정된다.

5.4. 테슬라 자율주행 자동차와 로봇 서빙의 비교

• 지난해 테슬라의 자율주행 자동차 발표 행사에서 옵티머스 로봇이 VIP 손님을 서빙하여 주목받았다고 한다.
• 로봇이 실제 사람과 인터랙션하며 서빙하는 모습이 사람들에게 인정받을 것으로 기대되었고, 이에 대한 도전 의식이 있다는 설명이다.
• 한재권 교수는 지드래곤의 콘서트 후 VIP 행사에서 자신의 로봇이 서빙할 수 있도록 요청하였고, 이를 성공적으로 실행했다.
• 로봇은 손님들과 물리적으로 소통하며 자연스러운 동작으로 서빙 기능을 수행하는 모방 학습의 결과물이었고, 이로 인해 사람과 유사한 행동을 보여주었다.
• 로봇은 또한 손님과 대화하는 능력이 있으며, 이를 통해 행사에 참석한 이들에게 긍정적인 반응을 얻았다고 한다.

5.5. 테슬라와 엔비디아의 로봇 접근 방식 차이

• 엔비디아는 로봇 산업의 연합 구조를 지향하며, 로봇 하드웨어를 만드는 기업들과 협력하고 있다고 언급되었다.
• 테슬라는 자체적으로 AI와 로봇 기술을 통합하고 독립적으로 시장을 선도하고 있다는 주장이다.
• 엔비디아의 젠슨 황이 로봇을 소개한 프레젠테이션에서 테슬라의 로봇이 빠져 있었던 점은 이들 간의 경쟁 구도를 상징하는 것으로 해석된다.
• 엔비디아의 중요성이 커져가는 가운데, 휴먼노이드 분야에서도 중요한 발전이 이뤄질 것으로 기대되고 있다.
• 한국의 로봇 기술도 존재하며, 이를 글로벌 시장에 알리기 위한 노력이 필요하다는 인식이 나타났다.

 

 

원본영상 https://youtu.be/mPh3d0pwwmo