가사로봇 스타트업, 왜 인간형 대신 '안전과 비용'에 집중했을까?

집 안에 들어오는 '모바일 매니퓰레이터'의 등장

가정용 가사로봇이 더 이상 콘셉트 영상이 아닌 실제 집 안에 들어오는 단계에 있습니다. 한 스타트업이 사람 형태를 절반만 닮은 로봇을 공개했습니다. 완전한 인간형은 아니지만, 팔이 달려 집안 일을 처리할 수 있는 형태입니다.

이 회사가 강조하는 핵심은 형태보다 안전입니다. 로봇을 어떤 자세로 멈춰 세워도 전원을 끊는 순간 쓰러지지 않도록 설계했습니다. 이런 상태를 수동적 안전(passively safe)이라고 정의합니다. 이동 기반도 사람이 걷는 다리가 아니라 바퀴 기반의 모바일 베이스를 선택했습니다. LLM처럼 화려한 인공지능이 아니라, 실제 거주 공간에서 넘어지지 않고 안정적으로 움직이는 능력을 우선에 두었다는 점이 드러납니다.

창업자의 이력도 업계에서 눈에 띄는 수준입니다. Google, DeepMind, Tesla Autopilot, Google X를 거쳤고, 스텔스 모드에서 나오면서 약 3,000만 달러 규모의 자금을 확보했습니다. 배경만 보면 전형적인 실리콘밸리 하드코어 엔지니어 출신의 로봇 스타트업입니다.

로봇을 가르치는 방식의 전환: 텔레옵 대신 '장갑 데이터'

이 회사의 차별점은 하드웨어보다 학습 방식에 있습니다. 전통적인 로봇 업체는 주로 텔레오퍼레이션(teleoperation)을 사용합니다. 사람이 조이스틱이나 VR 장비로 로봇을 직접 조종하고, 그 데이터를 기반으로 로봇이 행동을 학습하는 방식입니다.

이번 스타트업은 접근법을 바꾸었습니다. 사람이 직접 로봇을 조종하지 않습니다. 집안일을 수행하는 사람의 동작 자체를 그대로 수집합니다. 이를 위해 자체 설계한 장갑 형태의 장치를 활용합니다. 사람이 장갑을 끼고 평소처럼 집안일을 하면, 이 장비가 손과 팔의 움직임을 데이터로 기록합니다. 이후 이 데이터를 로봇의 조작 데이터로 바로 변환합니다.

이 구조의 장점은 명확합니다. 하나의 로봇을 한 명이 붙잡고 가르치는 방식에서 벗어나, 수백 명의 사람이 동시에 교사 역할을 할 수 있습니다. 창업자는 이 방식을 통해 로봇이 수백 명의 인간으로부터 동시에 학습할 수 있다고 설명합니다. 실제 실무 관점에서는 데이터 확보 병목을 줄이고, 다양한 가정 환경과 작업 패턴을 초기 단계부터 모델에 반영하는 효과가 있습니다.

판매보다 베타 테스트: '창립 패밀리' 전략

제품 전략에서 흥미로운 지점은 즉시 판매를 목표로 하지 않는다는 점입니다. 로봇 한 대 가격이 낮지 않음에도, 지금은 본격적인 상용 판매보다 베타 테스트에 초점을 맞추고 있습니다.

현재 회사 웹사이트에는 로봇 도입을 희망하는 사람들을 위한 신청 폼이 열려 있습니다. 이미 수천 건의 신청이 들어온 상태입니다. 이 중에서 내부 기준에 따라 매우 신중하게 지원자를 선별할 계획입니다. 스타트업은 이런 초기 고객을 '창립 패밀리(founding families)'라고 부릅니다. 단순 구매자가 아니라, 제품에 대한 피드백을 꾸준히 제공하고, 향후 제품의 형태와 기능을 함께 만들어가는 파트너 역할을 기대하는 집단입니다.

창업자는 이 로봇을 실제 가정에 투입하는 과정에서 가장 어려운 요소로 사람들의 반응을 꼽습니다. 팔이 달린 대형 로봇이 거실 한가운데 서 있는 상황을 많은 사람이 처음 겪기 때문입니다. 이번 프로젝트는 이동과 조작이 가능한 로봇을 실제 거주 공간에 들여보내는 첫 시도 중 하나에 가깝습니다. 팀은 사용자들이 생각보다 높은 효용을 느끼며 긍정적으로 받아들일 것이라는 기대를 드러냈습니다.

왜 다리가 아닌 바퀴인가: 형태보다 현실성

많은 로봇 회사가 완전한 인간형 로봇에 집착하는 이유도 짚고 넘어갑니다. 창업자는 건물 구조와 지형을 기준으로 설명합니다. 계단이 많거나 경사가 심한 환경에서는 다리로 걷는 형태의 로봇이 분명 장점이 있습니다. 이런 상황에서는 바퀴만으로는 접근이 어렵습니다. 그래서 여러 기업이 인간형 로봇의 다리를 우선 개발 대상으로 삼습니다.

이 스타트업은 첫 제품에서 이런 선택을 유보했습니다. 평평한 바닥과 일반적인 실내 환경에 우선 집중합니다. 그 대신 단순한 바퀴 기반 설계로 구현 난도를 낮추고, 전체 시스템을 간소화합니다. 이 접근은 두 가지 목표와 연결됩니다. 첫째, 구조를 단순화해 개발 속도를 높이는 것입니다. 둘째, 복잡한 보행 메커니즘을 제거해 비용을 낮추는 것입니다. 초기 시장에서 로봇 한 대 가격과 유지보수 난이도는 채택 여부를 가르는 핵심 요소가 되기 때문입니다.

가격 구조와 비용 목표: 자동차가 아닌 '고급 스마트폰'

하드웨어 비용 구조도 꽤 구체적으로 제시되었습니다. 현재 프로토타입 단계, 즉 생산 수량 0에 가까운 상황에서 로봇 한 대를 만드는 데 드는 비용은 약 2만 5천 달러 수준입니다. 양산 규모가 5,000대 정도에 도달하면, 부품 단가와 조립 효율을 감안해 대당 1만 달러 이하까지 낮출 수 있다고 전망합니다.

판매가는 5,000달러에서 1만 달러 사이를 예상합니다. 이 가격대에서 팀은 이 제품을 자동차와 같은 대형 구매가 아니라, 고급 스마트폰이나 하이엔드 노트북에 가까운 소비재로 위치시키려 합니다. 반복 교체와 업그레이드가 가능한 가전·IT 기기처럼 인식되기를 기대하는 셈입니다.

비용 측면에서는 사람이 아닌 로봇이 집안일을 대신 수행할 때의 시간 절감과 돌봄 부담 감소를 기준으로 장기 ROI를 설명할 여지가 있습니다. 다만 텍스트 안에서는 구체적인 경제성 계산보다는, 가격대와 포지셔닝에 집중하는 모습입니다.

미국 엔지니어링 vs 중국 공급망: 부품 공유 전략

미국 로봇 산업의 강점과 약점도 동시에 언급됩니다. 창업자는 미국에 세계적인 수준의 기계공학자와 소프트웨어 엔지니어가 많다고 평가합니다. 로봇 제어, 인공지능, 시스템 설계 측면에서 인재 풀이 두텁다는 의미입니다.

반면에 공급망 인프라에서는 중국과 아시아에 비해 부족한 점이 있다고 봅니다. 특히 구동계, 센서, 배터리, 기구 부품을 대량으로 조달하고 조립하는 체계는 중국이 훨씬 앞서 있습니다. 이 스타트업은 이런 현실을 인정합니다. 중국에서 성장 중인 휴머노이드 로봇용 부품 공급망을 적극 활용하겠다는 입장을 밝힙니다.

흥미로운 지점은 이 회사의 로봇이 완전한 인간형이 아님에도, 휴머노이드 로봇과 많은 부품을 공유하도록 설계한다는 점입니다. 모터, 관절, 센서류를 휴머노이드 플랫폼과 같이 쓰면, 부품 수요가 합쳐져 규모의 경제를 더 빨리 확보할 수 있습니다. 이 구조를 통해 언젠가 수백만 대 단위의 로봇 출하가 가능해질 때까지, 비용을 안정적으로 낮추는 것이 목표입니다.

현실적으로 따져봐야 할 부분들

가사로봇과 같은 가정용 모바일 매니퓰레이터에 관심이 있는 실무자에게 이 사례는 몇 가지 냉정한 시사점을 줍니다. 먼저, 이 스타트업은 디자인이나 인간형 외형보다 안전, 비용, 공급망, 학습 데이터 확보 방식을 전략의 중심에 두었습니다. 실제로 집 안에 배치되는 로봇이라면, 쓰러지지 않는 구조와 비상 시 안전 정지 가능성, 고장 시 리스크가 외형보다 중요하다는 판단이 반영된 선택입니다.

둘째, 학습 방식에서 텔레오퍼레이션 의존도를 줄이는 방향은 장기적으로 데이터 스케일링에 이점이 있습니다. 그러나 장갑 기반 모션 캡처만으로 실제 로봇의 관절 구조와 힘 제어를 얼마나 정밀하게 매핑할 수 있는지, 데이터 처리 파이프라인의 복잡도는 상당할 수 있습니다. 초기에는 사람의 미세한 손 감각을 로봇에 전달하기 어려워, 동작은 비슷하지만 품질은 다른 결과가 나올 가능성도 있습니다.

셋째, 베타 테스트와 '창립 패밀리' 전략은 제품 완성도를 끌어올리는 데 효과적입니다. 다만 팔이 달린 로봇이 집 안을 돌아다니는 상황에 대한 심리적 저항과 프라이버시 우려는 여전히 변수입니다. 카메라와 센서가 항상 켜져 있는 기기가 거실에 있다는 사실을 모든 사용자가 편안하게 받아들이지는 않습니다.

넷째, 가격대를 고급 스마트폰·노트북과 같은 소비재 수준으로 설정하겠다는 목표는 공격적입니다. 실제 생산 단가를 1만 달러 이하로 낮춘다 해도, 판매가 5천~1만 달러 구간은 아직 많은 가정에 부담입니다. 특히 유지보수와 소프트웨어 구독 비용, 부품 교체 비용까지 합치면 실질 TCO가 더 높아질 수 있습니다. 초기 시장은 경제적 여유가 있는 조기 수용자에 제한될 가능성이 큽니다.

마지막으로, 미국 엔지니어링과 중국 공급망의 결합은 지금 세대 로봇 스타트업의 전형적인 전략입니다. 하지만 지정학적 리스크와 수출 규제, 기술 이전 이슈가 복합적으로 얽힐 수 있습니다. 부품을 휴머노이드와 공유해 규모의 경제를 얻는 전략은 합리적이지만, 특정 지역 공급망에 과도하게 의존할 경우, 장기적으로는 리스크 분산을 위한 추가 투자가 필요해집니다. 가사로봇 도입과 개발을 고민하는 입장이라면, 이처럼 형태보다 안전, 데이터, 공급망, 비용 구조를 먼저 설계하는 접근이 현실적인 출발점이라는 점을 염두에 둘 필요가 있습니다.

출처 및 참고 :