로봇 구동을 위한 파운데이션 모델 구축을 목표로 하는 스타트업 제네시스 AI(Genesis AI)가 이클립스(Eclipse)와 크슬라 벤처스(Khosla Ventures)가 공동 주도한 1억 5백만 달러 규모의 시드 라운드 유치를 통해 공식적으로 막을 올렸다.
카네기 멜런 대학교에서 로봇 공학 박사 학위를 받은 저우 시안(Zhou Xian)과 프랑스 AI 연구소 미스트랄(Mistral) 출신 전 연구 과학자 테오필 제르베(Théophile Gervet)가 지난 12월 설립한 이 스타트업은 연구실 작업부터 가사 노동에 이르기까지 광범위한 반복 작업을 로봇이 자동화할 수 있는 범용 모델을 구축하는 것을 목표로 한다.
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 텍스트 데이터셋으로 학습되지만, 로봇 공학용 AI 모델은 물리적 세계의 데이터로 훈련되어야 한다. 그러나 이러한 실제 세계 데이터를 확보하는 것은 비용이 많이 들고 시간 소모적인 작업이다.
이를 극복하기 위해 제네시스는 자체 물리 엔진을 이용해 생성하는 합성 데이터(synthetic data)에 주목하고 있으며, 이 엔진은 물리적 세계를 정밀하게 모델링할 수 있다고 설명한다.
제네시스의 합성 데이터 엔진은 시안이 18개 대학 연구원들과 협력하여 주도했던 학술 프로젝트에서 그 기원을 찾는다. 해당 프로젝트의 여러 참여자들이 제네시스에 합류하며, 현재 로봇 공학, 머신러닝, 그래픽스 등 분야를 전문으로 하는 20명 이상의 연구진으로 구성되어 있다.
제네시스는 자체 시뮬레이션 엔진이 모델을 신속하게 개발할 수 있도록 한다며, 이는 엔비디아(Nvidia) 소프트웨어에 의존하는 경쟁사 대비 뚜렷한 경쟁 우위를 확보한다고 주장한다.
로봇용 범용 AI 모델을 개발하는 다른 회사들로는 4억 달러 규모의 라운드를 유치한 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)와 올해 초 40억 달러의 기업가치를 인정받은 스킬드 AI(Skild AI) 등이 있다.
크슬라 벤처스의 파트너인 카누 굴라티(Kanu Gulati)는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서 "작업 전반에 걸쳐 일반화할 수 있는 대형 로봇 파운데이션 모델을 누가 확보할 수 있을지가 큰 미지수다. 그것이 우리가 노리는 목표다"라고 언급했다.
그녀는 이어 "우리가 본 모든 팀 중에서, 로봇 공학 파운데이션 모델을 목표로 하는 [제네시스의] 접근 방식에 높은 점수를 준다"고 덧붙였다.
제네시스는 실리콘 밸리와 파리 두 곳의 사무실을 거점으로 합성 데이터 개발과 파운데이션 모델 구축을 진행하고 있다.
다음 단계 목표로, 제네시스는 연말까지 자체 모델을 로봇 공학 커뮤니티에 공개할 계획이다.