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Flexion, 휴머노이드 로봇을 위한 AI 소프트웨어 구축에 5천만 달러 투자 유치

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작성자 xtalfi
작성일 11.21 14:40
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취리히에 본사를 둔 로보틱스 스타트업 Flexion은 전 Nvidia 연구원들이 설립한 회사로, 휴머노이드 로봇이 다양한 환경에서 자율적으로 작동할 수 있도록 하는 인공지능 소프트웨어 개발을 위해 시리즈 A 펀딩으로 5천만 달러를 확보했습니다. 이번 라운드는 DST Global Partners가 주도했으며, NVentures, Redalpine, Prosus Ventures, Moonfire Ventures가 참여했습니다.​

11월 20일 발표된 이번 펀딩으로 Flexion은 1월 설립 이후 총 5,735만 달러의 자본을 조달했으며, 이는 베이 에리어에 미국 본사를 개설하고, 31명으로 구성된 팀을 확장하며, 컴퓨팅 인프라와 로봇 플릿을 확대하는 데 사용될 예정입니다. 회사는 연간 로봇당 소프트웨어 라이선스 모델을 통해 주요 주문자 상표 부착 생산(OEM) 파트너들과 함께 자율 플랫폼의 상용화를 가속화할 계획입니다.​


원격 조작에서 벗어나기

Flexion은 인간 작업자가 원격으로 로봇을 제어하는 원격 조작 방식을 지양하고, 대신 고성능 물리 시뮬레이션에서 생성된 합성 데이터와 강화 학습 기법을 결합한 방식을 선호함으로써 경쟁사들과 차별화됩니다. ETH 취리히에서 수년간의 연구를 거쳐 CTO David Hoeller, Julian Nubert, Fabian Tischhauser와 함께 회사를 공동 설립한 CEO Nikita Rudin은 원격 조작 기반 접근 방식이 "수십만 시간의 수동 인간 시연을 필요로 하며" 이는 근본적으로 확장될 수 없다고 주장합니다.​

이 회사의 플랫폼은 Rudin이 설명하는 "완전 자율 스택"을 제공하며, 언어 수준 추론, 비전-언어-행동 모션 생성, 트랜스포머 기반 전신 제어 기능을 갖추고 있어 로봇이 최소한의 인간 개입으로 명령을 이해하고 새로운 상황에 적응할 수 있습니다. 단일 로봇 형태에 초점을 맞춘 경쟁사들과 달리, Flexion의 형태 무관 시스템은 휴머노이드 로봇, 바퀴형 플랫폼, 다중 팔 시스템 전반에 걸쳐 작동하도록 설계되었습니다.​


급증하는 로봇공학 투자

Flexion의 투자 유치는 로봇공학 벤처 캐피털에 있어 활발한 한 해 동안 이루어졌으며, Crunchbase 데이터에 따르면 11월 19일 기준 전 세계적으로 107억 달러 이상이 투자되어 이미 2021년 이후 모든 연도를 넘어섰다. 이 분야는 2025년 2분기에만 거래 가치가 88억 달러로 급증하여 전분기 대비 170.5% 증가했다. 경쟁사인 Physical Intelligence는 최근 56억 달러의 기업가치로 6억 달러를 유치했으며, Figure AI와 Apptronik을 포함한 다른 휴머노이드 로봇 스타트업들도 10억 달러 이상의 기업가치를 확보했다.​

Redalpine의 투자자 Philip Kneis는 Flexion이 "스택에서 가장 어렵고 방어 가능한 부분인 로봇을 위한 공유 두뇌 구축"에 집중하기 때문에 두각을 나타냈다고 말했다. Prosus Ventures의 Sandeep Bakshi는 로봇 기반 모델 개발자들이 "결국 시뮬레이션 기반 훈련을 크게 활용해야 할 필요가 있기" 때문에 이 스타트업의 시뮬레이션 우선 접근 방식이 승리할 수 있는 위치에 있다고 언급했다.

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Google은 미국 외 지역에서 최대 규모의 인공지능 인프라 하드웨어 엔지니어링 센터를 대만에 개설했으며, 라이칭더 총통은 이번 조치가 대만이 신뢰할 수 있는 기술 파트너이자 안전한 AI 개발을 위한 핵심 허브임을 입증하는 것이라고 설명했다.타이베이에 위치한 이 시설은 매일 수십억 명의 사람들이 사용하는 기기에 전력을 공급하는 전 세계 Google 데이터 센터에 배치되는 기술을 개발하고 테스트할 예정이라고 Google Cloud 부사장 아머 마흐무드가 밝혔다.대만은 전 세계 반도체의 60% 이상, 최첨단 칩의 90% 이상을 생산하고 있으며, AI 수요가 급증하는 가운데 TSMC만으로도 계약 칩 제조 분야에서 64%의 글로벌 시장 점유율을 차지하고 있다.
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**마이크로소프트(Microsoft)**의 AI CEO **무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)**은 Copilot과 Windows에 AI가 통합되는 것에 불만을 가진 비평가들에게 반박하며, 사람들이 AI와 유창하게 대화하고 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 능력에 감명을 받지 않는다는 사실에 “정말 놀랐다”고 말했다.술레이만의 옹호는 최근 The Verge의 보고서에서 실제 Copilot의 기능이 **마이크로소프트(Microsoft)**가 광고에서 보여주는 것과 맞지 않는다는 점이 지적된 가운데 나왔으며, Windows 사장 **파반 다불루리(Pavan Davuluri)**가 “대리 OS(agentic OS)” 비전을 홍보하다가 심한 반발을 받아 자신의 게시물에서 답글 기능을 비활성화해야 했던 사건에 이어졌다.이 논란은 **마이크로소프트(Microsoft)**가 새로운 “AI를 위한 당신의 캔버스(Your canvas for AI)” 슬로건을 밀어붙이는 가운데, Windows의 평판이 해당 매체가 “역대 최저”라고 묘사할 정도로 떨어진 상황을 부각시킨다. 사용자들은 모든 인터페이스에 원하지 않는 AI 기능을 강제로 넣는 대신 회사가 근본적인 플랫폼 문제를 해결할 것을 요구하고 있다.
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Google DeepMind는 Boston Dynamics의 전 최고기술책임자(CTO)인 Aaron Saunders를 하드웨어 엔지니어링 부사장으로 영입했습니다. 이는 CEO Demis Hassabis가 Gemini를 Android가 여러 제조업체의 스마트폰을 구동하는 것처럼 범용 로봇 운영체제로 변모시키려는 비전을 발전시키기 위한 것입니다.Hassabis는 Gemini가 “거의 모든 물리적 구성으로 즉시 작동할 수 있는” AI 기반으로 기능하기를 목표로 하며, 이는 인간형 및 비인간형 로봇을 포함하여 회사가 AI 기반 로봇공학 분야로의 진출을 강화하고 있는 가운데 추진되고 있습니다.이러한 움직임은 Google DeepMind를 2035년까지 510억 달러 규모에 달할 것으로 예상되는 급속히 성장하는 시장에서 경쟁할 수 있는 위치에 올려놓습니다. 경쟁사인 Tesla는 향후 10년간 백만 대의 Optimus 인간형 로봇 생산을 목표로 하고 있으며, Unitree와 같은 중국 기업들은 경쟁력 있는 가격의 다리 달린 로봇을 제공하고 있습니다
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11.20 등록
MIT 연구원들은 새로운 추론 AI 모델에서 가장 많은 연산 처리를 요구하는 문제 유형이 인간이 해결하는 데 가장 오래 걸리는 문제와 동일하다는 것을 발견했으며, 이는 인공지능과 생물학적 지능이 복잡한 사고에 접근하는 방식에서 예상치 못한 수렴을 시사합니다PNAS에 게재된 이 연구는 7가지 문제 유형에 걸쳐 인간의 반응 시간과 AI가 생성한 “토큰”(내부 연산 단계)을 측정했으며, 놀라운 상관관계를 발견했습니다—인간과 모델 모두 “ARC 챌린지“라고 불리는 시각적 추론 과제에 가장 오래 걸리고 기본 산술에는 가장 적은 노력을 소비했습니다추론 모델은 훈련 중 강화 학습을 통해 향상된 성능을 달성하는데, 정답에 대해서는 보상을 받고 오류에 대해서는 페널티를 받아 문제 공간을 탐색하고 인간의 문제 해결 접근 방식을 반영하는 단계별 솔루션 전략을 개발할 수 있습니다
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11.20 등록
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