머리가 열린 시대

내 책상 위에는 손바닥만 한 상자가 하나 있다. 맥미니다. 예전 같으면 특별할 것 없는 물건이었다. 다만 지금 그 안에서 언어 모델 하나가 돌고 있다. 2년쯤 전이었다면 세상이 잠깐 술렁였을 수준의 지능이, 이제는 꽤 쓸 만한 오픈소스 모델이 맥미니의 새로운 지능이 되어 팬 소리도 거의 내지 않고 하루 종일 조용히 돌아간다.

문서를 다듬고 자료를 정리하고 코드를 짜는 진짜 작업은 최신 유료 모델을 쓴다. 그런데 알다시피 유료 모델은 주기적으로 성능이 확 좋아지고, 그러다 보면 쓰는 양이 늘면서 나에게 필요한 기능을 API로 물려 쓰는 토큰 비용이 만만치 않게 불어난다. 그 비용을 조금이라도 아껴 보려고, 맥미니에 앉힌 로컬 AI에는 요즘 영어 공부용 앱을 하나 만들어 물려 뒀다. 나와 영어로 떠드는 음성 챗봇이다. 튜닝만 잘해 두면 시중에 파는 영어 앱 못지않다. 이걸 PC든 핸드폰이든 내킬 때 켜서 쓴다. 인터넷은 꺼둬도 된다. 맥미니 안의 AI가 대화를 알아서 받아 주고, 그 대화는 한 마디도 이 방을 나가지 않는다.

불과 2024년만 해도 로컬에 앉힐 수 있는 모델, 흔히 메타의 LLaMA 같은 것은 성능이 영 못 미더웠다. 유료 모델도 환각이니 뭐니 사람 속을 뒤집는데, 그때 로컬 모델로는 어림도 없었다. 그런데 판이 바뀌었다. 오픈소스 최상위권이 어느새 유료 모델의 뒤통수를 바짝 쫓았고, 중국의 KIMI와 QWEN이 그 흐름을 끌었다. 맥미니에 앉힐 만한 작은 모델조차, 이제 웬만한 사무 자동화의 벽은 넘는다.

사실 이 대목이 이 글의 전부다. "아무 데이터도 내가 신뢰하는 이 데이터의 방을 나가지 않는다. 심지어 비용도 크지 않게." 나는 이 문장이, 로보틱스에 닥칠 거대한 변화의 기점이라고 본다. 한번 그 이유를 이해해 보자.

담장 안에 앉힐 지능이, 드디어 생겼다

이 이야기를 하려면 조금 돌아가야 한다. 지금부터 나는 소프트웨어 파는 방식을 이야기할 텐데, 뜬금없어 보여도 참아 주시라. 뒤에 로봇이 정확히 같은 방식으로 팔리기 시작하기 때문이다. 업계에서는 그걸 RaaS라는 좀 요상한 이름으로 부른다. 거기까지 가려면 먼저 SaaS를 봐야 한다.

SaaS는 편하다. 파는 쪽에서 그렇다. 서버는 자기들이 굴리고, 사무실에서 버튼 한 번 딸깍 누르면 업데이트가 전국 고객사에 그대로 배포된다. 이보다 편한 장사가 없다. 그런데 사는 쪽은 바로 그게 싫다. 내 회사 정보가 내 건물 밖 어딘가에, 그것도 남의 손을 타서 놓여 있다는 사실 자체가 불편한 것이다. 구독료를 꼬박꼬박 내지만 그 구독의 수명이 언제까지일지는 아무도 장담 못 한다. SaaS 회사들은 대체로 이 불편을 시원하게 풀어 주지 못했다.

그래서 나온 답이 온프레미스다. 남의 서버가 싫으면 내 서버를 쓰면 된다. 회사 사내망 안에 시스템을 구축하고 그 안에 인공지능 모델을 직접 앉히는 것이다. 데이터는 담장 밖으로 한 발짝도 안 나간다. 말이 근사하다.

서두에도 이야기했듯이 문제는 두 가지였다. 첫째는 성능이다. 작년까지만 해도 담장 안에 앉힐 수 있는 공개 모델은, 밖에서 매달 새로 나오는 지피티나 클로드 신형과 나란히 놓으면 초라했다. 직원들이 그 차이를 바로 느낀다. 둘째는 돈이다. 모델 소프트웨어는 공짜여도 그걸 돌릴 그래픽카드는 공짜가 아니다. 제대로 갖추려면 억 단위가 기본이었고, 그 그래픽카드 값은 작년에도 비쌌다. 그래서 온프레미스를 시도해 본 회사들은 대개 실패라고 여겼다. 성능은 떨어지는데 돈은 억대로 나가니 직원과 경영자 모두의 불만이 터졌다.

삼성전자라고 다르지 않았다는 이야기를 나는 여러 번 들었다. 하이닉스에 밀리는 이유를 사내 인공지능 정책에서 찾는 직원이 한 트럭이었다는 것이다. 다만 성공했든 실패했든, 해본 회사도 지켜보던 회사도 결론만은 같았다. 어느 쪽으로 가든 결국 하드웨어는 필요하다. 이 합의가 지난 몇 년 반도체가 미친 듯이 팔려 나간 배경의 한 축이었다.

그러다 분위기가 엉뚱한 곳에서 바뀌었다. 중국이다. 딥시크가 나왔고 키미가 나왔다. 성능이 생각보다 나쁘지 않았다. 결정적으로 이들은 모델을 오픈소스로 풀었다. 담장 안에 공짜로 앉힐 수 있게 열어 준 것이다.

지금은 딥시크 V4나 올해 4월 나온 키미 K2.6 같은 것들이, 가중치를 직접 뜯어볼 수 있고 버전을 골라 쓸 수 있으며 데이터가 건물 밖으로 안 나간다는 바로 그 이유로 규제 산업의 온프레미스 계약을 실제로 따내고 있다. 원래 그 자리는 메타의 LLaMA 몫이었는데, 중국 모델들이 밀고 들어오자 LLaMA도 더 좋은 모델을 내놓으며 자존심을 지켰다.

그렇게 담장 안에 앉힐 수 있는 지능의 급이 갑자기 뛰었다. 앞에서 말한 내 책상 위 은색 상자가 그 결과물이다.

팔란티어는 데이터를 밖으로 내보내지 않는다

이 원리를 오래전부터 알고 있던 회사가 하나 있다. 로봇으로 가기 전에 그 회사를 잠깐 짚고 싶다. 팔란티어다.

팔란티어가 파는 것은 흔히 말하는 인공지능이 아니다. 이 회사가 파는 것은 온톨로지라고 부르는 물건이다. 말은 거창하지만 뜻은 단순하다. 한 조직이 가진 온갖 데이터를 그 조직이 실제로 일하는 방식대로 이어 붙여 하나의 지도로 만드는 것이다.

창고에 부품이 몇 개 있고, 그 부품이 어느 라인에 들어가고, 그 라인이 어느 주문을 물고 있는지. 흩어진 숫자들을 조직의 실제 구조에 맞춰 꿰는 일. 팔란티어는 그 꿰는 방식을 판다. 그리고 그 지도는 고객의 담장 안에서 만들어진다. 데이터는 밖으로 나가지 않는다. 나가면 안 된다.

이게 지금 시장에서 얼마짜리 이야기인지 보여주는 숫자가 하나 있다. 2026년 8월 초, 팔란티어는 2분기 매출이 1년 전보다 93퍼센트 늘어 19억 3천만 달러가 됐다고 발표했다. 그중에서도 미국 상업 부문이 149퍼센트 뛰었다. 회사가 밝힌 성장의 이유는 한 문장으로 요약된다. 고객이 통제하는 인공지능에 대한 수요. 자기 데이터 위에서, 자기 담장 안에서, 자기가 쥐고 돌리는 인공지능 말이다.

흥미로운 건 이게 모델 성능 싸움이 아니었다는 점이다. 어느 실리콘밸리 기업은 프런티어 연구소들과 나란히 붙여 시험한 끝에 팔란티어를 골랐다. 더 똑똑한 모델이 아니라 자기 것으로 만들 수 있는 구조를 고른 것이다.

이 논리가 가장 극단으로 가면 전쟁이 된다. 우크라이나는 지난 몇 년 세계에서 가장 정교한 전장 표적 시스템을 만들었고, 그 상당 부분이 팔란티어 위에서 돌아간다. 최고경영자 알렉스 카프는 자기 회사가 현실과 온톨로지에 기반한다고 말하면서 경쟁사들이 쏟아내는 것을 AI 슬롭이라고 부른다. 2026년 초 우크라이나는 팔란티어와 함께 브레이브1 데이터룸을 열었다. 실제 전장에서 나온 데이터로 인공지능을 훈련하고 시험하는, 담장으로 둘러싼 공간이다. 몇 달 뒤 국방장관은 팔란티어 기술이 장거리 타격 계획에까지 들어가 있다고 밝혔다. 전장 데이터는 남의 클라우드에 올려둘 수 있는 물건이 아니다. 앞에서 내가 맥미니를 두고 한 말과 정확히 같은 이치다.

이렇게 알 수 있는 것은 결국 하나다. 지능이 데이터가 있는 곳으로 온다. 데이터가 지능이 있는 곳으로 가는 게 아니라.

몸은 중국이 찍어내고, 머리는 미국에서 온다

이제 몸으로 내려가 보자. 로봇의 몸.

지금 세상에서 로봇의 몸을 가장 싸게, 가장 많이 만드는 나라는 중국이다. 며칠 전인 2026년 8월 6일, 유니트리라는 회사가 상하이 증시 상장을 확정했다. 공모가 기준 몸값은 90억 달러가 매겨졌는데, 시장이 예상한 값보다 45퍼센트나 높게 잡혔다. 그만큼 사겠다는 사람이 몰렸다는 뜻이다. 사람 크기의 휴머노이드를 만드는 회사가 주식시장에 오른 건 세계에서 이번이 처음이다. 청약은 바로 이번 주에 시작됐고 거래는 곧 열린다. 심사는 104일 만에 끝났는데, 그 속도 자체가 베이징이 이 산업을 어떻게 보고 있는지를 말해 준다. 유니트리 혼자도 아니다. 아지봇이라는 회사가 나란히 커서, 둘을 합치면 전 세계 휴머노이드 출하량의 80퍼센트 가까이를 가져간다. 올해 전 세계에서 만들어질 휴머노이드가 10만 대를 넘을 텐데, 그중 90퍼센트가 중국산 몸이다. 값도 싸다. 작은 모델 G1은 1만 3천 달러대부터 시작한다. 웬만한 중형차 한 대 값에 사람 크기의 로봇이 걸어 들어온다.

문제는 그 로봇이 걷기는 하는데 그다지 똑똑하지 않다는 것이다. 유니트리 로봇이 권투 시합을 하는 영상이 화제가 된 적이 있는데, 연구자들은 그걸 로봇 시어터라고 부른다. 실제로는 사람이 뒤에서 실시간으로 조종하고, 로봇이 하는 일은 넘어지지 않는 것뿐이라는 뜻이다. 손으로 물건을 다루는 일은 아직 서툴러서, 상자 하나를 집어 옮기는 것도 대개는 사람 손이 필요하다. 업계에서는 이걸 두고 생산은 폭발했는데 현장 배치는 아직이라고 말한다. 그런데 여기 얄궂은 대목이 있다. 유니트리의 큰 모델 H2 안에는 2천 TOPS가 넘는 연산 장치가 들어 있다. 머리를 얹을 자리는 이미 몸 안에 마련돼 있다는 뜻이다. 그 자리가 비어 있을 뿐이다.

그 빈자리를 채우는 머리는 어디서 오는가. 지금까지는 미국이었다. 구글은 제미나이 로보틱스를 내놓았고, 올해 4월에는 추론까지 얹은 ER 1.6 판을 냈다. 카메라로 본 장면과 사람의 말 한마디를 받아 로봇 팔이 어떻게 움직일지를 바로 뽑아내는 모델이다. 저 컵을 싱크대에 넣어 줘, 라고 말하면 보고 알아듣고 움직이는 데까지 하나로 이어진다. 여기에 피지컬 인텔리전스 같은 회사가 붙고, 그 밑에는 엔비디아의 시뮬레이터가 깔린다. 로봇이 가상 세계에서 수백만 번 넘어지고 일어서며 걷기를 배우는 그 판을 엔비디아가 사실상 표준으로 깔아 놓았다. 2026년 중반에 이르면 웬만한 인공지능 연구소는 저마다 로봇용 기반 모델 하나씩을 굴린다.

물론 미국이 몸을 아예 안 만드는 건 아니다. 테슬라의 옵티머스가 있다. 다만 2026년 8월 지금까지 프리몬트 공장에서 나온 옵티머스는 사실상 한 대도 없다. 라인을 이제 막 까는 중이고, 머스크조차 초기 물량은 예측이 안 된다고 말한다. 반면 피규어라는 회사는 올해 초 자사 로봇 마흔 대를 BMW 공장에 넣어 시간당 25달러쯤에 일을 시키기 시작했다.

미국의 힘은 값싸게 쏟아내는 몸이 아니라 이런 프리미엄 완성품과, 무엇보다 머리에 있다. 세상에 값싸게 쏟아지는 몸은 중국 것이다. 그래서 사람 크기의 로봇 한 대는 대개 중국산 몸에 미국산 머리를 얹은 물건이 된다. 값싼 근육과 비싼 두뇌. 그리고 이 두뇌는 오랫동안 남의 클라우드 안에 살았다.

바로 이 대목이 2026년에 흔들리기 시작했다. 구글은 제미나이 로보틱스의 온디바이스 판을 내놓았다. 클라우드에 접속하지 않고 로봇 하드웨어 안에서 그대로 도는 모델이다. 게다가 시연 영상 쉰 개에서 백 개 정도만 보여 주면 그 자리에서 새 작업에 맞춰 다듬을 수 있다. 로봇의 머리가 로봇의 몸으로 내려오기 시작했다는 뜻이다. 팔란티어가 데이터를 두고 한 말을, 로봇이 지능을 두고 똑같이 하기 시작한 셈이다. 내 책상 위 은색 상자가 사무실에서 한 일을, 이 작은 모델이 로봇의 어깨 위에서 하기 시작했다.

그래서 한국은 어디에 서 있나

몸은 중국이고 머리는 미국이라면, 한국이 앉을 자리는 그 사이 어딘가다. 로봇은 손목과 몸통과 머리로 갈린다. 손목과 몸통 이야기는 다음 편에서 깊이 파기로 하고, 여기서는 한국이 이 셋 중 어디에 서 있는지만 큰 틀로 짚는다.

부위	무엇	지금 세계의 주인	한국의 자리
몸	로봇 플랫폼·조립	중국 — 유니트리·아지봇, 세계 90%	강함 (두산 세계 4위·레인보우)
손목	정밀 감속기	일본 — 하모닉드라이브·나브테스코	균열 (에스비비테크 양산)
머리	로봇 AI·VLA	미국 — 구글·엔비디아	약함 (네이버랩스·LG 추격)

표가 말하는 그대로다. 한국은 셋 중 둘을 쥐었고 하나가 비어 있다.

먼저 손목. 로봇 관절에 들어가는 정밀 감속기다. 오랫동안 일본 두 회사의 벽이었다. 관절의 심장으로 불리는 하모닉 감속기는 하모닉드라이브가, 더 큰 관절에 들어가는 RV 감속기는 나브테스코가 각자 자기 분야의 절반을 훌쩍 넘겨 쥐고 있었다. 그 벽에 2026년 금이 갔다.

아래에서는 중국이 값으로 밀어붙이고, 한국에서는 에스비비테크 같은 회사가 천안에 액추에이터 공장을 세우고 올해 본격 양산에 들어갔다. 자세한 이야기는 다음 편으로 미룬다. 요점만 말하면, 손목은 느리지만 우리 것이 되어 가고 있다.

몸통은 더 선명하다. 로봇을 하나로 묶어 파는 능력 말이다. 두산로보틱스는 협동로봇에서 세계 4위이고, 올해 초 라스베이거스 가전 전시회에서 스캔앤고라는 물건으로 최고 혁신상을 받았다. 레인보우로보틱스는 삼성전자의 자회사가 됐고, 로봇이 테마에 불을 지피고 반도체가 그 위로 날아오른 뜨거운 2026년 초반 증시에서, 레인보우로보틱스의 시가총액도 13조 원을 넘겼다. 그리고 알다시피 CES 2026에서 눈길을 끈 현대차에도 보스턴다이내믹스가 있다. 훌륭한 몸통도 우리가 만들어 판다.

문제는 머리다. 물건을 보고 알아서 잡고 일반화해서 행동하는 그 지능. 여기서 한국은 아직 할 말이 많지 않다. 매니퓰레이션 AI도 로봇 파운데이션 모델도 미국이 저만치 앞서 있고, 한국은 네이버랩스와 LG 정도가 이제 막 따라붙는 중이다. 손목과 몸통은 쥐었는데 머리가 비어 있다. 냉정하게 말하면 정확히 그렇다.

그런데 이 글을 여기까지 읽었다면 한 가지가 달라졌다는 걸 눈치챘을 것이다. 머리를 반드시 처음부터 다 만들 필요가 없어졌다는 것. 팔란티어가 보여 준 것처럼 돈은 고객이 통제하는 지능으로 흐르고, 구글이 보여 준 것처럼 그 지능은 이제 로봇의 어깨 위로 내려온다. 그렇다면 한국의 승부처는 세상에서 가장 똑똑한 머리를 발명하는 게 아닐지도 모른다. 열려 있는 머리 하나를 가져다 우리 몸에 얹고 우리 현장 데이터로 다듬는 쪽이다. 마침 한국이 오래 잘해 온 게 그 현장이고 통합이고 운영이다.

바로 여기서, 맨 앞에 미뤄 둔 그 요상한 말이 돌아온다. RaaS. 로봇을 파는 게 아니라 서비스로 빌려준다는 뜻이다. SaaS의 로봇판인 셈인데, 시장 크기 추정치가 기관마다 몇 배씩 벌어질 만큼 아직 감도 안 잡힌 말이다. 다만 그 말이 던지는 질문만은 SaaS 때와 똑같다. 로봇의 머리는 누구의 담장 안에서 도는가. 남의 클라우드에서 빌려 쓰는 머리인가, 내 현장 데이터로 내가 다듬는 머리인가. 로봇 몇 대를 팔았느냐가 아니라, 그 로봇이 현장에서 쌓는 데이터를 누가 학습으로 바꾸느냐. 그게 이 산업의 진짜 지갑이 될 것이다.

결국 다시 그 은색 상자로 돌아온다. 머리는 열렸고, 몸은 싸졌고, 손목에는 금이 갔다. 남은 질문은 하나다. 그 머리를 누가, 누구의 현장에서, 누구의 데이터로 꽂느냐. 로봇을 파는 회사가 될 것인가, 로봇이 배우는 시스템을 가진 회사가 될 것인가. 이 승부는 이제 막 시작됐다.

※ 이 글은 공개 데이터와 업계 자료를 바탕으로 정리한 분석이며, 일부 수치와 평가는 추정치입니다. 투자 판단의 직접 근거가 아닙니다. (2026년 8월, 이알렉산드로)

출처: 팔란티어 2분기 실적 · 팔란티어·우크라이나 · 유니트리 90억달러 상장 · 중국 90%·아지봇 듀오폴리 · 제미나이 로보틱스 온디바이스 · 테슬라 옵티머스 프리몬트 · 에스비비테크 2026 양산 · 삼성·레인보우 자회사