로봇 산업이 마치 대규모 언어모델(LLM)의 챗GPT(ChatGPT) 등장 이전과 이후처럼, 범용 인공지능(AI) 모델을 통해 큰 전환점을 맞이할 것이라는 주장이 제기되었습니다. 스타트업 제너럴 인튜이션(General Intuition)은 특정 작업에 특화된 로봇 모델을 만들기 위해 방대한 실제 데이터를 수집하는 대신, 비디오 게임 데이터를 활용해 로봇의 움직임과 상호작용에 대한 '직관'을 학습시키는 새로운 접근 방식을 제시했습니다.
제너럴 인튜이션의 CEO 핌 드 위트(Pim de Witte)는 수백만 시간에 달하는 비디오 게임 플레이 데이터, 특히 인간이 컨트롤러 버튼을 누른 시점과 방식 같은 '행동 데이터'를 활용해 기반 모델을 훈련했습니다. 이 모델은 게임을 몇 시간 동안 플레이할 수 있을 뿐만 아니라, 단 8분간의 실제 로봇 데이터 미세조정(fine-tuning)만으로 사족보행 로봇을 구동하는 데 성공했습니다. 특히, 로봇이 전면 카메라 센서만으로 동적인 환경에서 사람과 물체를 피하며 움직인 점은 연구진에게도 놀라움을 안겨주었습니다. 이러한 성과를 바탕으로 제너럴 인튜이션은 최근 3억 2천만 달러(약 4,300억 원)의 투자를 유치하며 23억 달러(약 3조 1천억 원)의 기업 가치를 인정받았습니다.
이는 로봇 개발 방식에 혁명적인 변화를 가져올 수 있습니다. 기존에는 각 로봇과 환경에 맞춰 막대한 양의 실제 데이터를 수집하고 모델을 처음부터 훈련해야 했지만, 제너럴 인튜이션의 범용 모델은 공간과 시간에 대한 기본적인 추론(reasoning) 능력을 제공하여 실제 데이터 수집량을 '수백만 시간'에서 '단 몇 분'으로 줄일 수 있게 합니다. 제너럴 인튜이션의 목표는 직접 로봇을 만드는 것이 아니라, 다른 로봇 회사들이 자신들의 기계를 만들 때 활용할 수 있는 물리적 AI(physical AI)의 기반 모델이 되는 것입니다. 이는 자율주행차 개발처럼 복잡한 로봇 시스템 구축을 10배 더 쉽게 만들 잠재력을 가집니다.