휴머노이드 로봇 경쟁: Figure, Tesla Bot, 그리고 중국의 100만 로봇 군단

2024년이 휴머노이드 로봇이 유튜브 바이럴 클립에서 실제 투자 논문으로 졸업한 해였다면, 2026년은 그들이 출근한 해다. 진짜 공장. 진짜 물류창고. 진짜 주방.

Figure 02는 BMW에서 11개월 연속 부품을 분류하고 있다. Boston Dynamics의 전기식 Atlas는 출하 전에 이미 매진됐다. 1X의 NEO는 실제 가정에 배송되고 있다. 그리고 중국에서는 단 1년 만에 약 13,000대의 휴머노이드가 배치됐다 — 전 세계 나머지를 합친 것보다 훨씬 많은 수치다.

Goldman Sachs는 휴머노이드 로봇 시장이 2035년까지 380억 달러에 달할 것으로 전망하며, 연간 출하량은 약 260만 대에 이를 것으로 예측한다. Morgan Stanley는 더 나아간다: 2050년까지 5조 달러. 이 숫자들은 2025년에 일어난 일을 보기 전까지는 미친 소리처럼 들린다 — 약 500% 성장, 30개 이상의 유니콘, 그리고 휴머노이드 로봇 가격을 25만 달러에서 5,900달러까지 끌어내린 가격 전쟁의 해였다.

이것은 Frontier Tech 2026 시리즈의 4부다. 모든 주요 플레이어, 이 기계들에게 "두뇌"를 부여하는 AI 모델, 미국과 중국 간의 지정학적 체스 게임, 그리고 앞으로 5년간 이 모든 것이 의미하는 바를 살펴보자.

빅 3: Figure, Tesla, 그리고 Boston Dynamics

Figure AI — 데이터에 굶주린 파괴자

Figure AI는 휴머노이드 로봇 분야에서 가장 설득력 있는 AI 퍼스트 스토리를 가지고 있다. OpenAI와의 협업을 종료한 후, 자체 인텔리전스 스택 구축에 올인했고 — 결과는 놀라웠다.

하드웨어:

• Figure 02는 현재 주력 모델로, BMW 스파르탄버그 공장에서 11개월 이상 물류 분류 및 포장 작업을 수행하고 있다.
• Figure 03은 2025년 10월에 발표됐으며, 개선된 센서, 무선 충전, 제조 친화적 설계로 가정 및 공공 환경용으로 설계됐다.
• BotQ Factory는 오스틴에 위치하며 초기 연간 12,000대 생산을 목표로 하고, 100,000대까지 확대할 계획이다.

두뇌 — Helix: Figure가 진정으로 흥미로워지는 부분이다. Helix VLA(Vision-Language-Action) 모델은 보는 것, 언어를 이해하는 것, 물리적 행동을 하나의 신경망으로 통합한다. 인식이 계획에 넘기고, 계획이 제어에 넘기는 취약한 파이프라인은 더 이상 없다. 픽셀에서 행동까지, 엔드투엔드다.

2026년 1월에 출시된 Helix 02는 로봇 공학자들을 주목하게 만든 무언가를 시연했다: Figure 로봇이 자율적으로 식기세척기를 비우고 채우는 것 — 4분에 걸쳐 61개의 연속 동작 — 밀리미터 단위의 손가락 제어와 전신 이동을 단일 모델로 수행했다. 이 시스템은 3계층 아키텍처를 사용한다:

• System 0: 균형과 이동 (서 있기, 걷기 유지)
• System 1: 운동 동작 (이것을 잡고, 저것을 놓기)
• System 2: 고수준 추론 (다음에 무엇을 해야 할까?)

숫자들: Series C에서 10억 달러 이상 조달, 기업 가치 약 390억 달러, Brookfield와 전략적 파트너십 체결. 2025년에 약 150대 판매 — 소박하지만, 이 회사는 판매량이 아닌 AI 능력 최적화에 집중하고 있다. 아직은.

Figure의 "Project Go-Big" 이니셔티브는 인터넷 규모의 데이터로 로봇 모델을 사전 학습하는 것을 목표로 한다 — 본질적으로 GPT가 언어에 한 것을 로봇 공학에 하려는 시도다. 데이터 병목을 해결한다면, 모든 경쟁자를 뛰어넘을 수 있다.

Tesla Optimus — 제조 거인의 도박

Elon Musk의 Optimus 피치는 항상 간단했다: Tesla는 이미 복잡한 전기기계 시스템(자동차)을 대규모로 양산하고 있다. 같은 제조 DNA를 휴머노이드 로봇에 적용하면, 인간 노동이 비싸 보이게 만드는 2만~3만 달러짜리 범용 로봇을 얻게 된다.

현실 점검:

• Optimus Gen 2 스펙: 173cm, 57kg, 40개 이상의 액추에이터
• 목표 가격: 약 30,000달러 (최종적으로 20,000달러)
• 2025년 생산: Tesla는 5,000대를 목표로 했지만 달성하지 못했다. 2025년 중반의 핸드 재설계가 일정 조정을 강제했다.
• 현재 배치: 프리몬트 공장의 파일럿 라인에서 "단순 작업" 수행 — 부품 이동, 분류, 기본 조립 보조
• 판매: 전 세계 약 150대 (5위, 여러 중국 회사 뒤)
• CES 2026: 자율 생산 운영 중인 Optimus Gen 3 공개

Musk는 소비자 판매가 "2027년 말"에 시작될 수 있다고 말한다. 그는 또한 주목할 만한 사실을 인정했다: "중국 외에는 의미 있는 경쟁을 보지 못한다." 경쟁자를 거의 인정하지 않는 사람으로서는 시사하는 바가 큰 발언이다.

강세론은 압도적인 제조 규모다. Tesla가 자동차 생산 경제학 — 스탬핑 부품, 수직 통합 공급망, Dojo 슈퍼컴퓨터 학습 — 을 적용할 수 있다면, 2만 달러 가격대가 현실화되고, 그 가격에서 시장은 폭발한다.

약세론은 Tesla가 영원히 로봇 목표에서 18개월 뒤처져 있고, 핸드 문제가 정교한 조작이 얼마나 어려운지를 드러내며, 2025년 약 150대 판매는 대부분의 사람들이 들어본 적 없는 중국 스타트업에도 뒤처진다는 것이다.

Boston Dynamics Atlas — 원조가 전기로 전환하다

Boston Dynamics는 10년 이상 휴머노이드 로봇 운동 능력의 기준점이었다. 백플립을 하는 유압식 Atlas가 인터넷이 휴머노이드 로봇을 처음 접한 계기였다. 이제 그들은 중요한 도약을 했다: 연구 쇼케이스에서 상용 제품으로.

전기식 Atlas 스펙: 190cm, 90kg, 2.3m 리치, 4시간 배터리. 완전 전기식 (더 이상 유압 없음), 완전 자율 (원격 조작 없음), 실제 산업 배치용으로 설계.

마일스톤: CES 2026에서 상용 전기식 Atlas를 처음 공개했고 — 2026년 생산분 전량이 이미 매진됐다고 발표했다. 첫 출하는 현대자동차 RMAC(Robotics Metaplant Application Center)과 Google DeepMind에 간다. 추가 고객은 2027년부터 시작된다.

현대자동차 팩터: 현대차는 2021년 8억 8천만 달러에 Boston Dynamics의 약 80%를 인수했다(현재 약 88% 소유). 정의선 회장은 현대차 미래 사업의 20%가 로봇이 될 것이라고 선언했으며, 2030년까지 AI 및 로봇에 360억 달러 이상을 투입할 계획이다. 이것은 사이드 프로젝트가 아니다 — 세계 최대 자동차 메이커 중 하나의 최고 경영진 수준에서의 전략적 베팅이다.

상용화 일정: 2028년 본격적인 상용 출시 예정, 현대차는 2030년까지 연간 30,000대 생산을 목표로 한다.

중국의 로봇 군단: EV 플레이북의 재현

모든 사람의 주목을 끌어야 할 숫자가 여기 있다:

2025년 전 세계에 배치된 모든 휴머노이드 로봇의 약 90%가 중국산이다.

오타가 아니다. Counterpoint와 Omdia 데이터에 따르면, 2025년 전 세계에 설치된 약 16,000대의 휴머노이드 중 약 13,000대가 중국산이었다. 성장률? 전년 대비 약 500%.

중국은 세계 최대 EV 제조국으로 만들었던 것과 정확히 같은 플레이북을 실행하고 있다 — 대규모 정부 보조금, 끊임없는 공급망 현지화, 오픈소스 생태계 구축, 그리고 서방 기업들이 따라올 수 없거나 따라오지 않을 가격 경쟁 의지.

리더들

Unitree는 특별한 주목이 필요하다. R1 로봇의 가격은 5,900달러 — 몇 년은 더 걸릴 것으로 예상됐던 가격대다. 16,000달러의 G1은 놀라운 민첩성을 제공한다. UnifoLM 월드 모델을 오픈소스화했다. 이것은 로봇 공학에 적용된 샤오미 전략이다: 시장을 범람시키고, 생태계를 구축하고, 빠르게 반복한다.

Agibot은 판매량 1위이며 로봇 학습용 World Dataset을 오픈소스화했다. XPeng(EV 제조사)은 2026년 말까지 휴머노이드 로봇 대량 생산을 시작할 계획이며, 2030년까지 100만 대 판매를 목표로 한다. BYD는 2025년 1,500대에서 2026년 20,000대 목표로 올라갔다.

정부 지원

중국 정부는 휴머노이드 로봇을 핵심 전략 산업으로 지정했다:

• 14차 5개년 계획: 휴머노이드 로봇을 핵심 기술로 등재
• 2023년 11월: "휴머노이드 로봇 혁신 개발에 대한 지도 의견" 발표
• 2025년 정부 업무 보고서: 구현 지능(Embodied Intelligence)과 지능형 로봇을 우선 미래 산업으로 명명
• 베이징: 140억 달러 기금 조성
• 상하이 & 항저우: 공격적인 보조금과 정책 지원
• 투자: 2025년 첫 9개월에만 610건 이상의 거래, 총 70억 달러 (전년 대비 250% 증가)

중국 휴머노이드 로봇 기업 수는 2025년 초 100개 미만에서 연말까지 150개 이상으로 늘었다. 중국 NDRC는 기업이 너무 많을 수 있다고 경고하기까지 했는데, 이는 과잉 생산에 대한 우려를 반영한 것이다.

중국의 3가지 구조적 이점

1. 공급망 자급자족. 국산 부품 비율이 급증하고 있어 중국 기업들에게 서방 경쟁사들이 쉽게 복제할 수 없는 비용 이점과 공급 안정성을 제공한다.

2. 오픈소스 전략. Agibot의 World Dataset, Unitree의 UnifoLM — 중국 기업들은 개발자를 끌어들이고 전체 산업을 가속화하는 오픈 생태계를 구축하고 있다. 익숙하게 들리는가? 화웨이의 HarmonyOS와 BYD의 배터리 기술을 강력하게 만든 것과 같은 접근법이다.

3. 제조 규모. 수백만 대의 EV를 생산하는 인프라는 로봇 생산에 직접 이전된다. 공장, 인력, 공급망, 품질 관리 시스템 — 모든 것이 이미 갖춰져 있다.

리스크

서방 기업들은 AI 소프트웨어와 자율 능력에서 우위를 유지할 수 있다. Omdia 분석가들이 지적하듯이, 가장 많은 대수를 배치한다고 해서 가장 능력 있는 대수를 가진 것은 아니다. Figure의 Helix와 Google DeepMind의 Gemini Robotics는 중국 하드웨어 리더들이 아직 따라잡지 못한 수준의 AI 정교함을 대표한다. 문제는 그 격차가 가격 격차가 더 중요해지기 전에 좁혀지느냐다.

VLA 모델: 로봇 두뇌 혁명

이 글에서 하나만 기억한다면, 이것이어야 한다: 로봇 공학에서 가장 중요한 발전은 하드웨어가 아니라 VLA 모델이다.

VLA는 Vision-Language-Action의 약자다. 원시 카메라 입력과 자연어 명령을 받아 모터 명령을 직접 출력하는 신경망이다. 수작업으로 만든 인식 파이프라인 없음. 별도의 계획 모듈 없음. 취약한 상태 머신 없음. 하나의 모델, 엔드투엔드, 픽셀에서 관절 토크까지.

이것은 규칙 기반 챗봇에서 GPT로 가는 것과 같다. 그리고 지금 일어나고 있다.

주요 VLA 모델들

Figure AI — Helix / Helix 02 전신 이동-조작. 3계층 아키텍처 (System 0/1/2). 식기세척기 데모 — 61개의 연속 자율 동작 — 는 통합 전신 조작의 현재 최고 수준이다.

Physical Intelligence — π₀ (Pi-Zero) PaliGemma 기반의 30억 파라미터 VLA. 특히 오픈소스(코드 및 가중치)라는 점이 주목할 만하다. 버전 0.6이 공개되어 있다. 회사는 6억 달러 이상을 조달했다. 이것은 학술 연구실과 소규모 기업들이 기반으로 삼는 "오픈소스 VLA"다.

Google DeepMind — Gemini Robotics 1.5 Gemini 2.0 기반으로 구축. 헤드라인 기능: "생각한 다음, 행동하기." 모델이 무엇을 할지 명시적으로 추론하고, 추론 과정을 시각화하고, 작업 진행률을 추정하며, 외부 도구(Google 검색 포함)를 호출할 수도 있다. 현존하는 가장 "에이전틱한" 로봇 두뇌다.

NVIDIA — Groot N1 비전-언어 모델과 디퓨전 디코더를 결합한 듀얼 전문가 시스템. Isaac Sim(로봇 시뮬레이션)과 Omniverse(디지털 트윈)를 포함하는 NVIDIA의 광범위한 "Physical AI" 전략의 일부.

Skild AI — Skild Brain 하드웨어에 구애받지 않는 범용 로봇 두뇌. 같은 모델이 4족 보행 로봇, 휴머노이드, 로봇 팔 — 어떤 폼 팩터에서든 작동한다. 하드웨어를 전혀 만들지 않으면서도 기업 가치 140억 달러 이상. "파운데이션 모델" 접근법을 논리적 극단까지 가져간 것이다.

오픈소스: OpenVLA / SmolVLA 경량의 커뮤니티 개발 VLA 모델로 연구자와 취미 개발자에게 이러한 능력을 제공한다.

VLA가 게임 체인저인 이유

VLA 이전:

카메라 → 인식 모듈 → 계획 모듈 → 제어 모듈 → 모터 명령
         (별도 모델)    (별도 모델)   (별도 모델)

각 핸드오프에서 정보가 손실된다. 각 모듈에는 고유한 장애 모드가 있다. 시스템은 취약하고, 적응이 느리며, 새로운 상황을 처리하는 데 형편없다.

VLA 이후:

카메라 + 언어 명령 → 단일 신경망 → 모터 명령

하나의 모델. 엔드투엔드. 시연 데이터로 학습됨. LLM이 새로운 프롬프트를 처리하는 것과 같은 일반화를 통해 새로운 상황에 적응한다.

"로봇 공학의 역사를 보면, 우리는 항상 지능에서 병목이 걸려 있었습니다." — Karol Hausman, Google DeepMind

데이터 문제

여기서 함정이 있다: LLM은 인터넷의 모든 텍스트로 학습됐다. 물리적 행동을 위한 인터넷 규모 데이터는 어디서 구하는가?

현재 접근법:

• 원격 조작: 인간이 원격으로 로봇을 제어하여 시연 데이터를 생성한다. 비싸고, 느리고, 확장되지 않는다.
• 시뮬레이션 (Sim-to-Real): 시뮬레이션 환경에서 학습하고, 실제 로봇에 전이한다. NVIDIA의 Isaac Sim은 수십만 시뮬레이션 시간의 학습을 가능하게 한다. "sim-to-real 갭"은 줄어들고 있지만 아직 실재한다.
• 인터넷 비디오: Figure AI의 "Project Go-Big"은 인터넷 규모의 비디오 데이터로 사전 학습을 목표로 한다. 유튜브 요리 영상, 공장 영상, 인간이 물체를 조작하는 모든 것.
• 오픈 데이터셋: Agibot의 World Dataset, Google의 Open X-Embodiment 데이터셋.

누군가가 로봇 데이터 문제를 규모 있게 해결하는 순간 — 진정한 인터넷 규모의 물리적 세계 데이터 — 그것이 로봇 공학의 ChatGPT 모멘트가 될 것이다.

가격 전쟁: 25만 달러에서 5,900달러로

휴머노이드 로봇의 경제학이 불과 2년 만에 극적으로 바뀌었다:

Unitree R1의 5,900달러가 헤드라인이지만, 더 넓은 트렌드가 더 중요하다. 부품 비용이 하락하고 있다. 중국 공급망이 성숙하고 있다. EV 산업의 제조 기술이 직접 적용되고 있다.

30,000달러 — Tesla의 Optimus 목표가 — 에서 휴머노이드 로봇은 중급 자동차와 비슷한 가격이다. 5,900달러에서는 중고 Honda Civic보다 싸다.

노동 수학

시간당 25달러를 받는 창고 작업자의 비용은 연간 약 52,000달러다. 구매 가격 30,000달러에 3년 사용 수명으로 24/7(3교대) 운영하는 휴머노이드 로봇은 대략 시간당 2~5달러 상당이다. 투자 회수 기간: 물류 응용에서 약 18개월.

이 수학은 이미 Amazon, BMW, GXO Logistics, Spanx(맞다, 그 보정 속옷 회사)가 자사 시설에 로봇을 배치하기에 충분히 설득력이 있다.

Goldman Sachs는 2026년에만 50,000~100,000대의 휴머노이드가 배치될 것으로 추정한다.

배치 단계: 로봇이 실제로 할 수 있는 것 (그리고 언제)

모든 작업이 동등하게 만들어진 것은 아니다. IDTechEx의 배치 단계 프레임워크가 여기서 유용하다:

Tier 1 (2025–2026): 구조화된 단순 작업

• 물류: 상자 이동, 패키지 분류, 팔레타이징
• 기본 조립 보조
• 반복적 검사
• 상태: 현재 진행 중. BMW, Amazon, GXO, Spanx.

Tier 2 (2027–2028): 반구조화된 복잡 작업

• 가변 제조 (같은 라인에서 다른 제품)
• 정밀 조립
• 다단계 창고 운영
• 상태: 연구실 데모 존재. 상용 배치는 1~2년 후.

Tier 3 (2029–2030+): 비구조화 환경

• 가사 보조 (요리, 청소, 노인 돌봄)
• 재난 대응
• 야외 건설
• 상태: 초기 연구 단계. Figure 03이 빨래를 개고 식기세척기를 넣는 것은 미리보기이지만, 견고한 가정 배치는 수년이 걸린다.

솔직한 평가: 현재 배치된 휴머노이드는 Tier 1 환경에서 Tier 1 작업을 하고 있다. 유용하고, ROI를 창출하고 있지만, 가사도우미나 간호사를 대체하고 있지는 않다. 아직은.

소비자 프론티어: 가정 속 로봇

Tier 3 타임라인에도 불구하고, 소비자 휴머노이드 시장은 이미 열리고 있다:

1X NEO가 선구자다. 20,000달러, 30kg, 167cm으로 세계 최초의 소비자용 휴머노이드 로봇이며, 2026년부터 배송을 시작한다. 접근법이 영리하다: 전문 원격 조작자가 초기에 로봇을 원격으로 안내하고, 시간이 지나면서 AI가 이러한 시연에서 학습하여 점점 자율적이 된다. 자율주행차 접근법이다 — 인간 감독으로 시작하고, 점진적으로 제거한다.

Figure 03은 가정 환경용으로 설계됐지만 소비자 가격이나 출시 일정을 발표하지 않았다.

Unitree의 R1은 5,900달러로 소비자 가격이지만 능력이 더 제한적이다 — 턴키 가정용 어시스턴트라기보다는 유능한 플랫폼으로 생각하면 된다.

소비자 휴머노이드 시장은 독특한 도전에 직면한다: 가정은 로봇에게 가장 어려운 환경이다. 공장은 구조화되어 있다. 창고는 표준화된 레이아웃을 가진다. 하지만 모든 가정은 다르다 — 다른 가구, 다른 바닥, 다른 물건, 다른 기대를 가진 다른 인간. 이것은 근본적으로 Tier 3 문제인데, Tier 1 하드웨어를 그곳에 판매하려 하고 있다.

소비자 시장에 베팅하는 회사들(1X, 결국 Tesla)은 하드웨어가 할 수 있는 것과 가정이 요구하는 것 사이의 격차를 AI 개선이 좁혀줄 것에 베팅하고 있다. VLA 궤적에 대한 베팅이다.

지정학적 차원

휴머노이드 로봇 경쟁은 더 넓은 미중 기술 경쟁과 분리할 수 없다.

중국의 포지션: 물량 기준 90% 시장 점유율, 수십억 달러 규모의 정부 지원, 150개 이상의 기업, EV로 검증된 제조 인프라, 서방 경쟁사보다 3~10배 낮은 가격.

미국의 포지션: 선도적 AI 모델 (Figure Helix, Google Gemini Robotics, Physical Intelligence π₀), 풍부한 자금의 투자자들 (Figure만 390억 달러 기업 가치), 세계에서 가장 진보된 로봇 (Boston Dynamics Atlas).

패턴: 중국은 물량과 비용에서 선도한다. 미국은 AI 능력과 대당 정교함에서 선도한다. 이것은 중국 제조사들이 물량을 지배하고 Tesla가 소프트웨어와 자율주행 능력에서 리드하는 EV 시장을 그대로 반영한다.

서방의 리스크: 중국 휴머노이드가 1/5 가격에 "충분히 좋다면", 소프트웨어 정교함은 중요하지 않을 수 있다. VHS vs. Betamax의 교훈: 기술적으로 우월한 제품이 항상 이기는 것은 아니다.

중국의 리스크: VLA 모델이 진정한 차별화 요소라면 — "두뇌"가 "몸"보다 중요하다면 — 하드웨어에서의 물량 리더십은 공허할 수 있다. 평범한 AI를 탑재한 5,900달러 로봇이 실제로 생각할 수 있는 30,000달러 로봇에게 질 수 있다.

타임라인: 다음에 일어날 일

내가 주목하는 것

1. VLA 스케일링 곡선. VLA 모델이 LLM과 비슷한 속도로 개선된다면, 로봇이 할 수 있는 것과 우리가 필요로 하는 것 사이의 "두뇌 격차"가 빠르게 좁혀진다. Figure의 Helix 궤적이 지표다.

2. 중국의 통합. 150개 이상의 기업은 너무 많다. 중국 NDRC가 과잉 생산을 시사하면, 통합이 뒤따른다. 살아남는 기업들은 강력할 것이다.

3. 2만 달러 가격대. 여러 회사가 자동차 가격에 유능한 휴머노이드를 제공하면, 시장은 "기업 얼리 어답터"에서 "메인스트림"으로 전환된다. Tesla와 1X가 그곳에 도달하려 경쟁 중이다.

4. 가정 배치 데이터. 1X NEO의 실제 소비자 데이터가 가정용 로봇이 준비됐는지에 대한 첫 번째 솔직한 신호가 될 것이다. 선별된 데모도, 통제된 환경도 없이 — 그저 지저분한 인간의 집에 있는 로봇.

5. 삼성-레인보우로보틱스 와일드카드. 삼성의 레인보우로보틱스 투자와 독자적 VLA 모델(약 3,000개 학습 동작에서 95% 행동 성공률)은 충분히 다뤄지지 않은 이야기다. 한국의 전자 거인이 경쟁에 참여하면 특히 아시아에서 경쟁 구도가 흔들릴 수 있다.

결론

우리는 과대광고 사이클이 아닌 진정한 산업의 시작에 있다. 유닛이 출하되고 있다. 공장이 지어지고 있다. AI는 2020~2022년의 LLM과 섬뜩할 정도로 비슷한 곡선으로 개선되고 있다.

2026년의 휴머노이드 로봇 경쟁은 2018년의 EV 경쟁과 놀랍도록 닮았다: 우월한 기술을 가진 소수의 서방 개척자, 압도적인 물량의 중국 제조 거인, 급격히 하락하는 가격, 그리고 수천 대에서 수백만 대로 넘어가려는 시장.

문제는 휴머노이드 로봇이 거대한 산업이 될지 여부가 아니다. 누가 지배할 것인가 — 그리고 "최고의 AI"와 "가장 싼 하드웨어" 중 어느 것이 승리 전략이 될 것인가다.

내 베팅: 둘 다. 스마트폰처럼, 우리는 결국 Apple 티어와 Android 티어로 나뉠 것이다. 흥미로운 질문은 어느 티어가 더 많은 가치를 차지하느냐다.

로봇들이 왔다. 그들은 교대 근무를 위해 출근하고 있다. 그리고 훨씬 더 많은 것이 오고 있다.

이것은 Frontier Tech 2026 시리즈의 4부입니다. 1부는 AI 코드 생성, 2부는 AI 스타트업 생태계, 3부는 포스트 트랜스포머 아키텍처를 다뤘습니다. 5부에서는 AI 규제와 거버넌스의 미래를 다룰 예정입니다.

출처: Rest of World, Counterpoint, Omdia, Goldman Sachs, Morgan Stanley, MarketsandMarkets, Humanoid Robotics Technology, Google DeepMind, Physical Intelligence, Figure AI, IDTechEx, AI Times, Robot Newspaper.