캘리포니아 어바인에 본사를 둔 로봇 공학 스타트업 FieldAI가 자체적으로 "근본적인 체화 AI 모델(foundational embodied AI models)"이라 명명한 기술을 개발하기 위해 다수의 비공개 라운드에서 총 4억 5백만 달러의 자금을 유치했습니다. 이 모델들은 인간형 로봇부터 사족 보행 로봇, 자율 주행 차량에 이르기까지 모든 장치가 새로운 환경에 적응하도록 돕는 것이 목표입니다.
회사는 수요일 자금 유치를 발표했으며, 가장 최근 라운드만으로 지난 8월에 3억 1,400만 달러를 모금했으며, 이는 Bezos Expeditions, Prysm, Temasek이 공동 주도했습니다. FieldAI의 다른 주요 투자사로는 Khosla Ventures, Intel Capital, Canaan Partners 등이 참여했습니다.
텍스트나 이미지를 처리하는 기존 AI와 달리, 체화 AI(embodied AI)는 실제 환경을 돌아다니는 물리적 로봇을 제어하는 AI를 의미합니다. FieldAI는 물리 법칙을 기반으로 구축된 범용 체화 AI 모델인 "Field Foundation Models"를 개발하고 있습니다. FieldAI의 창립자이자 CEO인 Ali Agha는 테크크런치(TechCrunch)와의 인터뷰에서, 이 접근 방식이 로봇이 위험을 인지하며 새로운 환경에 빠르게 학습하고 적응할 수 있는 능력을 부여한다고 설명했습니다.
Agha는 "우리의 임무는 다양한 유형의 로봇과 여러 환경 전반에 걸쳐 일반화할 수 있는 단일 로봇 두뇌를 구축하는 것입니다"라며, "이를 위해서는 새로운 환경으로 이동하는 과정에서 위험과 안전성 관리가 필수적입니다. 이는 기존 로봇공학 모델이나 접근 방식으로는 근본적으로 해결하지 못했던 격차였습니다"라고 강조했습니다.
그는 로봇이 새로운 환경에서 안전하게 학습하도록 하는 핵심은 AI 모델에 물리 법칙 레이어를 추가하는 것이라고 설명했습니다. 이 추가 레이어는 로봇이 결정을 내릴 때—특히 낯선 환경에서—단순히 전통적인 LLM이 다음 행동을 지시하는 것에 반응하는 것 외에, 활용할 수 있는 두 번째 정보원을 제공합니다.
또한 Agha는 소량의 AI 환각(AI hallucination) 현상이 특정 상황에서는 문제가 되지 않을 수 있지만, 위험한 환경이나 사람과 함께 작업하는 로봇에게는 치명적일 수 있다고 지적했습니다.
Agha는 "갑자기 '내가 얼마나 많이 아는지'라는 감각이 생기고, 만약 모르는 것이 있거나 결정을 내릴 때 자신이 얼마나 확신하는지 알게 됩니다"라며, "네트워크가 이에 접근하게 되면 훨씬 더 안전한 결정을 내리기 시작합니다. 단순하게 '자, 다음 행동은 이거야'라고 출력하는 것이 아니라, 그 확신도를 함께 알려주므로, 고객인 여러분이 이 위험 임계값(risk threshold)을 설정할 수 있고, 로봇은 그에 따라 반응할 것입니다"라고 덧붙였습니다.
Agha는 이 개념에 대해 NASA부터 매사추세츠 공과대학(MIT)에 이르기까지 여러 직책을 거치며 수십 년간 연구를 진행했습니다. 그는 한 로봇 두뇌가 동일한 행동과 개별 행동을 수행하는 다양한 로봇 유형 전반에서 작동하는 기술적 돌파구를 마련하자 FieldAI 설립을 결정했습니다.
2023년 회사 설립 이후, FieldAI는 건설, 에너지, 도심 배달 등 여러 산업 분야에서 계약을 체결했으나, 구체적인 고객사명은 공개하지 않았습니다.
이번 자금 유치 자금은 연구 및 개발을 지원하고, 회사가 고객들에게 모델을 배치할 생산 규모를 확대하며 해외 시장 진출을 가속화하는 데 사용될 예정입니다.
Agha는 FieldAI의 접근 방식을 인간의 진화 과정에 비유하며, "인간은 다양한 환경에서 다양한 임무를 수행하도록 진화해 왔으며, 급속한 학습 능력을 갖추었습니다. 이는 로봇공학에서 반드시 필요한 요소라고 믿습니다. 물론 특정 사용 사례에만 최적화할 수는 있겠지만, 그것이 우리가 목표하는 시장은 아닙니다"라고 말했습니다.
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[출처:] https://techcrunch.com/2025/08/20/fieldai-raises-405m-to-build-universal-robot-brains