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AI 뉴스

영국 휴머노이드, 첫 영국산 산업용 로봇 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.19 14:38
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

런던에 본사를 둔 스타트업 휴머노이드(Humanoid)는 9월 18일 산업용 애플리케이션을 위해 설계된 영국 최초의 휴머노이드 로봇인 HMND 01 Alpha의 출시를 발표했습니다. 이 바퀴 달린 로봇은 키 220cm에 최대 시속 7.2km로 이동할 수 있으며, 15kg이 넘는 화물을 적재할 수 있습니다. 단 7개월 만에 설립자가 주도한 5천만 달러의 자본으로 개발되었습니다.


“로봇은 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람을 도와야 합니다,”라고 휴머노이드의 설립자인 아르템 소콜로프(Artem Sokolov)는 말했습니다. “제가 가족의 제조 사업을 확장하면서, 반복적인 작업이 직원들에게 — 제 할아버지, 할머니도 포함해서 — 얼마나 큰 부담이 되는지 직접 보았습니다. HMND 01은 이러한 노동력 부족을 메우기 위해 만들어졌으며, 사람들이 더욱 의미 있는 일에 집중할 수 있도록 돕습니다”.


심각한 인력 부족 문제 해결


이번 출시는 여러 지역에서 산업계가 심각한 인력난에 직면한 가운데 이뤄졌습니다. 영국만 해도 제조업체들이 58,000개 이상의 공석을 보고하고 있으며, 유럽 전체에서는 26%의 제조업체가 인력 부족을 성장에 대한 핵심 장벽으로 지목하고 있습니다. 미국의 상황은 더욱 심각해 현재 약 60만 개의 일자리가 비어 있으며, 이 수치는 2030년까지 210만 개로 증가할 것으로 예상됩니다.


휴머노이드는 HMND 01 Alpha를 처음에는 창고, 물류 허브, 그리고 소매 시설에 배치할 계획이며, 이곳에서 상품의 집기 및 분류, 기계 공급, 키팅, 재고의 상하차 등 반복적이고 육체적으로 힘든 작업을 처리할 수 있습니다.


기술과 시장 경쟁


HMND 01 Alpha는 29개의 활성 자유도를 갖추고 있으며, AI 기반의 엔드 투 엔드 추론 기능을 통해 작동합니다. 엔드 이펙터는 12 자유도의 오지 손 또는 1 자유도의 평행 그리퍼 중 하나를 장착할 수 있어, 정교한 작업이나 무거운 물체를 다루는 작업에 따라 적응할 수 있습니다. 로봇의 머리에는 360도 RGB 카메라와 두 개의 깊이 센서가 장착되어 있어 포괄적인 인식이 가능합니다.


이 스타트업은 테슬라와 엔비디아 등 주요 대기업들이 경쟁을 주도하며, 제조 효율성을 높이기 위해 자율 로봇 기술에 막대한 투자를 하고 있는 점점 더 치열해지는 분야에 합류했습니다. 최근 주요 발전으로는 2025년 8월에 엔비디아가 출시한 Jetson Thor 플랫폼이 있는데, 이 플랫폼은 이전 모델보다 최대 7.5배의 AI 컴퓨팅 능력을 제공하며, Amazon Robotics와 Boston Dynamics를 포함한 초기 사용자들에게 채택되고 있습니다.


전략적 개발 경로


Humanoid는 창립 첫 해에 이미 두 건의 상업적 개념증명(Proofs of Concept)을 완료하여, HMND 01을 12개월 이내 상업적 배치가 예정된 유일한 산업용 휴머노이드 로봇으로 자리매김했습니다. 회사는 Alpha 버전을 산업 시설 전반에 걸쳐 테스트하여 시장에 적합한 기능과 개선이 필요한 영역에 대한 인사이트를 수집한 뒤, 2026년 3분기에 Beta 버전을 출시할 계획입니다.


회사는 로봇-서비스형 비즈니스 모델을 기반으로 운영되고 있으며, Apple, Tesla, Google, Boston Dynamics, Nvidia 등에서 근무한 경력을 가진 175명의 팀원으로 이루어져 있습니다. Humanoid는 380억 달러 규모의 산업 총 잠재시장(총 주소 시장, TAM)에 주목하고 있으며, 이 시장은 2050년까지 1조 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)메타 는 메타버스 사업부에 운영 방식을 대대적으로 개편하도록 지시하며, 직원들이 업무의 모든 측면에 인공지능을 통합하여 5배의 생산성 향상을 달성할 것을 요구하고 있다. 여러 매체가 입수한 내부 커뮤니케이션을 통해 공개된 이 야심찬 이니셔티브는 고전하고 있는 회사의 가상현실 사업부에 중요한 전환점을 의미한다.메타의 메타버스 담당 부사장인 비샬 샤(Vishal Shah)는 내부 메시지를 통해 “AI4P”(생산성을 위한 AI) 프로그램을 공개하며 직원들에게 “5%가 아닌 5배로 생각하라”고 촉구했다 — 이는 점진적 개선이 아닌 혁신적 변화를 강조하는 것이다. 이 지시는 메타가 제한적인 대중 채택만을 가져온 메타버스 투자에 대한 수십억 달러 규모의 정당성을 입증해야 한다는 압박이 커지는 가운데 나온 것이다.전사적 AI 통합 추진이 이니셔티브는 전통적인 엔지니어링 역할을 넘어 제품 관리자, 디자이너 및 교차 기능 파트너까지 포괄하며, Shah는 모든 팀원이 “소매를 걷어붙이고 프로토타입을 구축하고, 버그를 수정하며, 가능한 것의 경계를 넓혀야 한다”고 강조했습니다. Meta는 전용 교육 프로그램과 “AI 학습의 날”을 통해 연말까지 메타버스 인력의 80%가 일상 업무에 AI를 통합할 것으로 기대하고 있습니다.이러한 메타버스 중심의 추진은 회사의 광범위한 트렌드와 일치합니다. Meta는 직원의 AI 사용을 모니터링하기 위한 추적 대시보드를 구현했으며, 채택을 장려하기 위해 “Level Up”이라는 게임화된 시스템을 만들었습니다. Reality Labs 부서는 특히 현재 70%의 비율에서 75% 이상으로 AI 도구 사용을 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.전략적 맥락 및 산업에 미치는 영향이 방침은 메타에서 AI의 역할에 대한 CEO 마크 저커버그의 더 큰 비전을 반영합니다. 그는 이전에 인공지능이 12-18개월 내에 회사 코드의 대부분을 작성할 것이라고 예측했으며, 메타는 현재 채용 지원자들이 코딩 인터뷰 중에 AI를 사용할 수 있도록 허용하고 있습니다. 회사는 2025년 AI 인프라에 600억~650억 달러를 투자하고 있으며, 여기에는 대규모 데이터 센터 건설과 130만 개 이상의 GPU 배포가 포함됩니다.그러나 이러한 공격적인 목표는 엔지니어들 사이에서 코드 품질과 AI 생성 시스템 유지보수의 어려움에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 일부 개발자들은 기술 부채 생성과 자신이 작성하지 않은 코드를 디버깅하는 어려움에 대해 걱정하고 있으며, 이는 소프트웨어 개발 품질에 대한 AI의 영향에 관한 광범위한 업계 논쟁을 반영하고 있습니다.
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10.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Netflix 가 경쟁 입찰 전쟁 끝에 조셉 고든-레빗의 기대를 모으는 AI 스릴러 영화 판권을 확보했으며, 레이첼 맥아담스가 주연을 맡을 예정이라고 목요일 발표된 여러 업계 보고서가 전했다.제목이 아직 정해지지 않은 이 프로젝트는 2013년 데뷔작 “돈 존” 이후 12년 만에 고든-레빗이 감독으로 복귀하는 작품이다. 이 영화는 라이언 존슨과 램 버그만의 티스트리트 프로덕션이 제작하며, 고든-레빗이 이전 여러 협업 작품에서 함께 작업했던 제작진과 재회하게 된다.스타 교체와 스트리밍 홈McAdams는 2023년 12월 처음 발표되었을 때 원래 이 프로젝트에 참여하기로 했던 Anne Hathaway를 대체합니다. Hathaway의 하차 이유는 명확하지 않지만, 업계 소식통들은 Christopher Nolan의 “The Odyssey”와 “The Devil Wears Prada” 속편에서의 그녀의 향후 역할과의 일정 충돌 때문일 수 있다고 시사합니다.Netflix는 Gordon-Levitt과 T-Street가 이 스트리밍 거대 기업이 “이 패키지를 위한 적절한 창작의 보금자리”를 제공하고 영화 제작자의 비전을 “완전히 수용”했다고 느낀 후 승리를 거두었습니다. 이번 인수는 이전에 “Fair Play”와 “Knives Out” 속편들을 플랫폼에 제공했던 T-Street와 Netflix의 파트너십을 이어갑니다.AI 테마와 개인적 이해관계줄거리 세부 사항은 기밀로 유지되고 있지만, 이 스릴러는 인공지능이 창의성에 미치는 영향을 둘러싼 주제를 탐구할 것으로 예상되며, 이는 고든-레빗이 최근 몇 달 동안 열정적으로 옹호해 온 주제이다. 6월, 유엔 인터넷 거버넌스 포럼에서 고든-레빗은 AI의 영향이 적절히 규제되지 않으면 “우리가 알고 있는 창의성이 사라질 수 있다”고 경고하는 날카로운 연설을 전했다.고든-레빗은 유엔 포럼에서 “당신의 디지털 자아는 당신에게 속해야 합니다”라고 말했다. “인간이 생산하는 데이터—우리의 글과 목소리, 우리의 연결, 우리의 경험, 우리의 아이디어—는 우리에게 속해야 합니다”. 고든-레빗은 2016년 “스노든”에서 함께 작업한 키어런 피츠제럴드와 함께 각본을 공동 집필했으며, 두 사람은 나타샤 리온과 함께 스토리 크레딧을 공유한다. 2026년 제작 시작을 목표로 하고 있으며, 추가 캐스팅 발표는 앞으로 몇 주 내에 예상된다.=======추가 질문“고든-레빗의 AI에 대한 입장을 정리“조셉 고든-레빗은 AI 시대 창작자 권리 보호와 데이터 소유권, 공정한 보상 문제에 대해 강한 입장을 표명해왔습니다.디지털 자아와 데이터 소유권고든-레빗은 유엔 인터넷 거버넌스 포럼에서 “디지털 자아는 개인 자신에게 속해야 한다”라고 강조하며, 인간이 생산한 데이터(글, 음성, 경험, 아이디어 등)는 그 생산자에게 소유권이 있고, 이를 활용한 경제적 이익 역시 창작자에게 귀속돼야 한다는 원칙을 주장했습니다.AI와 창작자의 권리- AI가 인간의 창작물을 기반으로 학습하고 있으나, 콘텐츠 생산자에게 적당한 보상 없이 빅테크 기업에서 활용된다는 점을 비판했습니다.- AI 기업들이 무단으로 크리에이터의 창작물을 수집해 모델을 훈련하는 것은 본질적으로 창작자에 대한 '도둑질'과 같다는 시각을 내비쳤습니다.- 이러한 행위는 창의성의 원천인 인간 창작자의 동기를 약화시키고, 궁극적으로 "창의성이 사라질 수 있다"고 경고했습니다.공정한 보상을 위한 대안 제시- AI 모델 개발에 활용된 데이터의 출처와 기여도를 추적, 투명하게 공개하고, 창작자에게 합당한 보상이 이루어져야 한다는 대안을 제안했습니다.- 기술 발전이 창의성을 증대시킬 수 있지만, 이는 창작자에 대한 올바른 경제적 유인과 보상 시스템이 전제될 때만 가능하다고 설명했습니다.- 미 정부 및 입법기관에 AI 데이터 보상 및 저작권 보호 관련 법안 제정을 촉구했으며, AI 훈련 데이터에 대한 창작자 개인의 권리를 강화해야 한다는 의견을 내비쳤습니다.학습 데이터의 '경제적 가치'와 창작자 지속성- "AI가 인간 창작물로 부가가치를 창출하지만, 창작자들이 마땅한 보상을 받지 못하면 크리에이티브 산업 자체가 쇠퇴할 수 있다"는 점을 반복적으로 지적했습니다.- 크리에이터와 데이터 생산자들에게 올바른 인센티브를 제공해야만 AI의 긍정적 발전과 사람 중심의 기술 생태계가 가능하다고 보았습니다.이처럼 조셉 고든-레빗은 AI 활용에서 인간 창작자의 권리, 데이터 소유 및 경제적 보상, 공정한 기술 발전의 필요성을 일관되게 강조하고 있습니다.
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10.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)엘론 머스크의 xAI는 오늘 테네시주 멤피스에 8천만 달러 규모의 수질 재활용 시설 개장을 기념하는 행사를 개최했으며, 이 시설은 세계 최대 규모의 세라믹 막 생물 반응기를 갖추고 있다고 회사 측은 주장했다. 이 최첨단 시설은 인공지능 회사가 대규모 콜로서스 데이터 센터 운영을 확장하는 동시에 물 사용에 대한 지역 사회의 우려를 해소하는 주요 환경적 이정표를 나타낸다.세계 최대 세라믹 멤브레인 기술이 시설은 독일 회사 Cerafiltec이 개발한 첨단 세라믹 멤브레인 생물반응기 기술을 활용하여 매일 최대 1,300만 갤런의 도시 폐수를 처리합니다. 이 프로젝트를 이끄는 xAI의 폐수 엔지니어 Mark Carroll에 따르면, “CERAFILTEC의 견고한 세라믹 멤브레인 기술은 우리의 최첨단 슈퍼컴퓨터를 지원하기 위한 초고신뢰성 및 효율적인 수처리에 대한 까다로운 요구사항을 충족합니다”.이 공장의 세라믹 멤브레인은 섬유 파손 및 복잡한 세척 요구사항과 같은 기존 멤브레인 솔루션과 관련된 일반적인 문제를 극복하는 동시에, 회사의 고성능 컴퓨팅 시스템에 우수한 신뢰성과 효율성을 제공합니다. 이 시설은 xAI가 필요로 하는 것보다 더 많은 폐수를 처리할 예정이며, 잉여 처리수는 Tennessee Valley Authority 및 인근 철강 제조업체 Nucor를 포함한 지역 산업체에 제공되어 Memphis Sands Aquifer에 대한 부담을 크게 줄일 것입니다.환경 문제 해결물 재활용 시설은 xAI가 멤피스에서 급속한 확장에 대해 환경 단체와 지역 주민들로부터 지속적인 비판을 받고 있는 가운데 등장했습니다. 이 시설은 현재 Colossus 데이터 센터에 전력을 공급하기 위해 35개의 무허가 메탄 가스 터빈을 운영하고 있으며, 환경 단체들은 이것이 청정 대기법을 위반한다고 말합니다. Southern Environmental Law Center는 xAI가 운영을 시작한 이후 주변 지역의 이산화질소 수치가 크게 증가했다고 기록했습니다.Protect Our Aquifer의 전무이사인 Sarah Houston은 이 처리 시설이 멤피스의 식수 공급을 보호하는 “올바른 방향으로의 큰 진전”이라고 말했지만, 프로젝트의 장기적 지속 가능성에 대한 우려는 여전히 남아 있습니다. 멤피스 시의회는 2025년 3월에 xAI에 시 소유 토지 13에이커를 이 시설을 위해 820,000달러에 판매하는 것을 승인했습니다.
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10.11 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Anthropic의 새로운 연구는 인공지능 시스템의 놀라운 취약점을 밝혀냈습니다: 신중하게 제작된 악의적인 문서 250개만으로도 크기에 관계없이 대규모 언어 모델을 손상시킬 수 있으며, 이는 AI 보안에 대한 근본적인 가정에 도전하고 고객 서비스 챗봇부터 엔터프라이즈 소프트웨어까지 모든 것을 구동하는 시스템의 안전성에 대한 긴급한 질문을 제기합니다.10월 8일 영국 AI 보안 연구소 및 앨런 튜링 연구소와의 공동 연구로 발표된 이 연구는 지금까지 진행된 가장 큰 규모의 데이터 중독 조사를 나타내며, 이미 보안 문제로 고심하고 있는 업계에 충격적인 소식을 전달합니다. 연구 결과에 따르면 130억 개의 매개변수를 가진 모델—6억 개 매개변수를 가진 더 작은 모델보다 20배 이상 많은 데이터로 훈련된—도 동일한 소수의 중독된 문서에 의해 손상될 수 있음을 보여줍니다.모델 규모 전반에 걸친 지속적인 위협이전 연구에서는 공격자가 학습 데이터의 일정 비율을 제어해야 한다고 제안한 것과 달리, Anthropic의 연구 결과에 따르면 데이터 오염 공격은 “모델 크기와 관계없이 거의 일정한 수의 문서가 필요하다”고 나타났다. 연구진은 ““와 같은 트리거 문구를 사용해 모델이 활성화되었을 때 의미 없는 텍스트를 생성하도록 백도어를 성공적으로 만들었으며, 이를 통해 공격자가 AI 시스템을 조작해 해로운 결과물을 만들어낼 수 있음을 보여줬다.Anthropic는 연구 논문에서 “우리의 결과는 공격자가 학습 데이터의 일정 비율을 제어해야 한다는 일반적인 가정을 뒤집는다. 오히려 소량의 정해진 데이터만 필요할 수 있다”고 밝혔다. 그 영향은 매우 크며, 대부분의 대형 언어 모델이 공개된 인터넷 데이터를 대량으로 학습하기 때문에, “말 그대로 누구나 모델의 학습 데이터에 포함될 수 있는 콘텐츠를 만들 수 있다”고 설명했다.토론토대학교 Citizen Lab의 선임 연구원 John Scott-Railton은 해당 위협의 확장성을 강조하며 다음과 같이 말했다: “LLM 학습 데이터 세트 내에서는, 희석이 오염에 대한 해결책이 아니다. 사이버보안 전문가라면 직관적으로 알 수 있을 것이다: 공격은 대량 확장될 수 있지만 방어책은 대부분 그렇지 않다”.산업 영향 및 시장 우려사항이 연구는 인공지능에 대한 열기로 주요 지수들이 신기록을 달성하며 AI 주식이 전례 없는 고점에 계속 도달하고 있는 가운데 나타났다. 그러나 증가하는 보안 취약점이 잠재적 시장 과대평가에 대한 이미 가열된 논쟁에 복잡성을 더하고 있다. JPMorgan Chase CEO인 제이미 다이먼은 최근 “AI는 실재한다”면서도 현재의 많은 투자들이 “아마도” 낭비될 수 있다고 경고하며, 앞으로 6개월에서 2년 내에 상당한 주가 하락에 대한 우려를 표명했다.특히 S&P 500 기업의 72%가 올해 규제 서류에서 AI를 “중대한 위험”으로 공시했다는 점에서 이 시점은 특별히 의미가 있다. 한편, OpenAI와 Anthropic은 훈련 데이터에 대한 저작권 주장과 관련된 수십억 달러 규모의 잠재적 소송을 해결하기 위해 투자자 자금을 사용하는 방안을 모색하고 있는 것으로 알려졌다.악의적 행위자들을 부추길 수 있는 연구 결과를 공개했음에도 불구하고, Anthropic은 “이러한 결과를 공개하는 것의 이익이 이러한 우려를 능가한다”고 믿으며, 취약점을 이해하는 것이 더 나은 방어 체계를 개발하는 데 중요하다고 주장했다. 회사는 공격자들이 실제로 독성 데이터를 훈련 세트에 삽입하는 데 여전히 상당한 어려움에 직면하고 있다고 언급했지만, 이 연구는 AI 업계 전반에 걸친 개선된 보안 조치의 긴급한 필요성을 부각시킨다고 했다.
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