바클레이즈, 휴머노이드 대세론에 세 가지 의문 제기

영국 런던에 본부를 둔 글로벌 금융기관 바클레이즈(Barclays)가 범용 휴머노이드 로봇의 대규모 상용화 시점을 기존 전망보다 5년 늦춘 2035년경으로 제시했습니다. 로봇신문이 올웨더미디어 등 외신을 인용해 보도한 내용입니다.

바클레이즈는 18일 공개한 리서치 노트에서 휴머노이드 로봇 산업을 둘러싼 세 가지 핵심 쟁점을 짚었습니다. 대규모 상용화 시점의 지연 가능성, 휴머노이드 확산에 따른 데이터센터 수요 증가의 한계와 엣지 컴퓨팅(로봇 내부에서 실시간 연산을 처리하는 방식)의 부상 가능성, 그리고 휴머노이드가 피지컬 AI를 구현하는 최적의 로봇 형태인지에 대한 의문입니다.

상용화 시점, 예상보다 늦어져

바클레이즈는 현재 로봇업체들이 선보이는 휴머노이드 시연의 상당수가 사전 프로그래밍이나 원격조작, 특정 시나리오에 한정된 협소한 자동화에 의존하고 있어 진정한 의미의 범용 자율성과는 거리가 멀다고 진단했습니다.

상용화 지연의 근본 원인으로는 하드웨어보다 '지능'을 꼽았습니다. 인지·추론·행동에 필요한 AI 모델의 성능이 아직 충분히 성숙하지 못했다는 것입니다. 바클레이즈는 규모를 키워야 비용을 낮출 수 있고, 동시에 충분한 지능이 뒷받침돼야 상업적 가치를 입증할 수 있는데, 규모·비용·지능이라는 세 가지 요소를 한꺼번에 돌파하기가 매우 어려운 딜레마에 놓여 있다고 설명했습니다. 이는 자율주행 기술이 10년 넘는 시간을 거쳐 상용화된 궤적과 유사하다는 것이 바클레이즈의 진단입니다. 이에 따라 초기 투자 기회는 완제품 로봇보다는 컴퓨팅·데이터·모델 등 하부 인프라, 즉 휴머노이드 산업의 'GPT 모멘트'를 열어줄 기반 기술에 있다고 봤습니다.

데이터센터보다 엣지 컴퓨팅

컴퓨팅 수요 논쟁에 대해 바클레이즈는 로봇이 실시간으로 주변을 인지·판단·행동하는 추론 연산은 지연시간, 전력, 신뢰성, 보안상의 제약 때문에 로봇 내부의 전용 엣지 프로세서에서 처리될 수밖에 없다고 주장했습니다. 따라서 추론 연산 자체가 초대형 데이터센터 수요로 곧바로 이어지지는 않는다는 설명입니다.

다만 시뮬레이션과 합성데이터 생성, 그리고 파운데이션 모델의 학습과 후속학습(post-training) 과정에는 여전히 데이터센터 연산이 필요해, 로봇이 실제로 대량 배치되기 전부터 컴퓨팅 수요가 먼저 늘어날 것으로 내다봤습니다.

휴머노이드가 최선의 형태인가

바클레이즈는 휴머노이드 로봇이 피지컬 AI 구현에 가장 적합한 형태인지에 대해서도 회의적인 견해를 내놓았습니다. 피지컬 AI 분야의 1차 파괴적 혁신은 휴머노이드가 아닐 가능성이 크다는 것입니다. 협동로봇, 자율이동로봇(AMR), AI 드론, 4족보행 로봇 등 특정 작업에 특화된 로봇들이 이미 상업·산업·국방 분야에서 영향력을 넓혀가고 있다고 지적했습니다.

대표적인 사례로는 아마존을 들었습니다. 아마존은 물류센터에서 100만 대 이상의 로봇을 운영하고 있지만, 이 가운데 상당수는 휴머노이드가 아닌 특정 작업에 최적화된 형태의 로봇이라는 설명입니다.

그럼에도 바클레이즈는 휴머노이드 로봇이 가진 강점도 함께 짚었습니다. 공장과 물류센터에는 계단, 문, 손잡이, 작업대, 공구 등 인간의 신체 구조와 작업 방식을 전제로 만들어진 설비가 이미 갖춰져 있어, 사람과 유사한 신체 구조를 지닌 휴머노이드는 기존 인프라를 크게 바꾸지 않고도 투입될 가능성이 있다는 것입니다.

또 다른 장점으로는 하나의 로봇이 여러 종류의 작업을 수행할 수 있는 범용성을 꼽았습니다. 특정 작업만 수행하는 전용 로봇과 달리, 휴머노이드가 다양한 작업을 학습할 수 있다면 노동력 부족 문제에 대응하는 새로운 수단이 될 수 있다는 전망입니다.