서울 마포와 성수동의 카페 매장에서 하루 3,000건씩 쏟아지는 물리 데이터가 로봇 행동모델 브레인엑스(Brain X)의 학습 재료가 되고 있다. 엑스와이지(XYZ)는 자사 매장에 바리스타 로봇 바리스브루를 배치해 2년 넘게 직접 운영하며, 이 과정에서 글러브엑스(GloveX)와 글라스엑스(GlassX), 고성능 CCTV 등으로 현장 데이터를 수집한다. 황성재 대표는 실험실에서 정제된 데이터보다 손님의 반응, 실수, 사고 같은 실제 현장의 변수가 피지컬 AI 학습에 더 중요하다고 본다.
바리스브루는 시간당 약 120잔 안팎의 음료를 제조할 수 있는 성능을 갖췄다. 하루 300~400잔 기준으로 운영할 경우 인건비는 월 70만 원 수준인데, 같은 양을 사람이 만들면 인건비가 월 1,000만 원에 달한다는 점에서 격차가 크다. 라운지엑스 매장은 로봇 전환 후 순이익이 3배 늘고 인건비는 약 70% 줄어든 것으로 나타났다.
글러브·글라스형 웨어러블로 수집한 데이터
엑스와이지가 데이터 수집에 쓰는 장비는 사람이 착용하는 글러브엑스와 글라스엑스, 그리고 매장 내 고성능 CCTV다. 이 장비들로 하루 약 3,000건의 물리 데이터가 쌓이지만, 이 중 실제 학습에 활용 가능한 비율은 약 40%에 그친다. 그만큼 정제되지 않은 현장 데이터 중에서도 의미 있는 신호를 걸러내는 과정이 필요하다는 뜻이다.
엑스와이지는 카페 로봇 외에도 빨래를 개는 로봇 듀스(DEUX)를 선보인 바 있다. 이 역시 통제된 반복 동작을 대량으로 찍어내는 중국식 데이터 수집 방식과는 달리, 실제 생활 환경에서 발생하는 변수를 데이터화하는 접근을 따른다. 테슬라가 자율주행 데이터를 도로 위에서 축적해온 전략을, 로봇 팔과 손의 물리적 행동 데이터에 적용하려는 논리다.
글로벌 로봇 두뇌 기업들과의 자본 격차
범용 로봇 브레인을 개발하는 해외 기업들의 자본 유치 규모는 크다. 피지컬 인텔리전스는 6억 달러, 스킬드 AI는 14억 달러를 투자받았다. 손 형태의 촉각 장치를 200달러에 공급하는 선데이 로보틱스도 1억 6,500만 달러를 유치했다. 이들과 비교하면 엑스와이지의 자본 규모는 크지 않지만, 회사 측은 자사 매장을 직접 운영하며 데이터를 스스로 생산한다는 점에서 독자적인 경쟁력을 찾고 있다.
황성재 대표는 과거 인공지능 스타트업 플런티를 삼성전자에 매각한 경험이 있다. 그는 가정용 로봇이 일상에 자리 잡기까지는 5~10년이 더 필요할 것으로 내다보고 있다. 외부에서 데이터를 사거나 빌리지 않고 자사 매장에서 직접 데이터를 만들어내는 방식이, 그 시간 동안 브레인엑스의 완성도를 끌어올리는 축이 될 것으로 보인다.