토요타가 낳은 미국 로봇, 월든 로보틱스: ‘거대행동모델’로 스텔스 탈출, 11억달러 몸값

휴머노이드 경쟁의 무게추가 ‘누가 더 사람처럼 걷느냐’에서 ‘누가 공장에서 실제로 일하느냐’로 옮겨가는 흐름이 또렷해지고 있다. 미국 피지컬 AI 스타트업 월든 로보틱스(Walden Robotics)가 7월 15일(현지시각) 스텔스 모드에서 나오며 3억달러(약 4500억원) 규모의 신규 투자 유치와 11억달러(약 1조6400억원)의 기업가치를 공개했다. 회사는 일본 토요타의 연구조직인 토요타 리서치 인스티튜트(TRI)가 올해 1월 분사(스핀아웃)시킨 신생 기업으로, 매사추세츠주 케임브리지에 본사를 뒀다. 화려한 시제품 공개가 아니라, ‘일하면서 스스로 배우는 로봇’을 실제 생산 현장에 배치하는 것을 처음부터 목표로 내세웠다는 점이 이 데뷔의 핵심이다.

월든의 무게는 창업 팀에서 나온다. 공동창업자이자 CEO인 러셀 테드레이크(Russ Tedrake)는 MIT 교수이자 TRI에서 거대행동모델(Large Behavior Model, LBM) 부문을 이끌던 인물이고, 공동창업자에는 스탠퍼드대와 아마존 출신의 로봇공학·AI 전문가들이 합류했다. 테드레이크는 로봇리포트에 “이 팀은 오늘날 거의 모든 피지컬 AI·휴머노이드 스타트업이 쓰는 핵심 기술 여러 개를 실제로 발명했다”고 말했다. 회사는 확산정책(diffusion policy), 범용 조작 인터페이스(UMI), OpenVLA, 오픈소스 시뮬레이터 ‘드레이크(Drake)’ 등 10여 년간의 연구 위에 기술을 쌓았다고 설명했다. 업계가 지금 표준처럼 쓰는 조작 학습 기법의 원저자들이 한 회사로 모였다는 점이, 후발 스타트업이 흉내 내기 어려운 진입 장벽으로 거론된다.

로봇의 형태부터가 실용 노선을 드러낸다. 월든의 로봇은 두 팔을 단 휴머노이드형 상체에 바퀴형 이동 베이스를 결합한 구조다. 테드레이크는 두 발 대신 바퀴를 택한 이유로 “공장에서 안전 인증을 받기가 더 쉽다”는 점을 들었다. 회사는 모방학습·시뮬레이션·원격조작으로 정교한 손 조작을 훈련하며, 하드웨어·소프트웨어·AI에 응용 계층까지 아우르는 ‘풀스택’을 자체 개발한다고 밝혔다. 겨냥하는 작업은 기계 투입(머신 텐딩), 공구 세팅, 부품 키팅, 조립 등 제조 현장의 반복 업무다. 실제로 월든은 올해 2월부터 토요타 북미 공장에서 시범 운영을 시작한 것으로 전해졌다. 데모 무대가 아니라 실제 생산 라인에서 ‘첫날부터 가치를 낸다’는 서사가, 데모와 배치 사이의 간극을 좁히려는 이번 세대 로봇 기업들의 공통 문법이다.

자본의 구성은 이 베팅에 실린 무게를 보여준다. 이번 라운드는 토요타 자동차와 토요타 인벤션 파트너스·토요타 벤처스, 그리고 데비에이션 캐피털이 공동으로 주도했고, 여기에 엔비디아·보잉·삼성벤처투자·프롤로지스 벤처스·코어위브 벤처스·멘로 벤처스 등이 참여했다. 특히 삼성그룹의 기업형 벤처캐피털인 삼성벤처투자가 이름을 올리며, AI 투자 사이클이 반도체에서 ‘피지컬 AI’로 옮겨가는 흐름에 한국 자본도 발을 들이고 있음을 보여줬다. 토요타의 나카지마 히로키 최고기술책임자(CTO)는 “월든의 강점은 실제 업무 환경에서 첫날부터 가치를 내고, 학습을 통해 계속 개선되는 로봇을 제공하는 능력”이라고 평가했다. 완성차·항공우주·반도체 기업들이 로봇을 ‘살 대상’을 넘어 ‘투자할 인프라’로 보기 시작했다는 점이, 이 시장이 시연 단계를 지나 산업화 국면으로 진입하고 있다는 신호로 읽힌다.

산업의 함의는 분명하다. 월든은 자동차·항공우주·반도체·전자·생명과학을 전략 고객군으로 제시했는데, 이는 정밀 조립과 반복 작업이 많은 제조업 전반이 범용 로봇의 1차 시장으로 열리고 있음을 뜻한다. 영국계 투자은행 바클레이즈는 피지컬 AI 시장이 2035년까지 2000억달러(약 310조원) 규모로, 현재의 100배 가까이 커질 수 있다고 전망했다(바클레이즈 추정치, 출처마다 편차 가능). 이런 낙관론은 삼성벤처투자·엔비디아 같은 참여자를 통해 한국·글로벌 로봇 부품·지능 생태계로도 온기가 번질 여지를 남긴다. 다만 환호는 아직 이르다. 시범 운영과 실제 수익은 다른 이야기이고, 원격조작 기반 데이터는 비싸며, ‘첫날부터 가치’라는 약속이 다수 고객사에서 반복 검증되기 전까지는 밸류에이션이 기대를 앞선 상태로 봐야 한다. 검증되는 것은 조달 금액이나 창업자 이력이 아니라, 이 로봇이 여러 공장에서 반복적으로 돈을 벌며 학습 선순환을 실제로 돌리느냐다.

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