[IT동아 강형석 기자] 피지컬 AI(실물 인공지능) 산업이 팽창하면서 현장의 변화도 빨라지는 추세다. 국제로봇연맹(IFR)이 발행한 '월드 로보틱스(World Robotics) 2024' 보고서에 따르면, 2023년 글로벌 산업용 로봇 신규 설치 대수는 54만 1000대로 3년 연속 50만 대를 넘어섰다. 시장 전망도 긍정적이다. 글로벌 금융기업 골드만삭스는 휴머노이드 로봇의 전 세계 시장 규모가 2035년에 380억 달러(약 52조 원)에 이를 것으로 내다봤다.

다만 관건은 현장에서 혁신이 제대로 이뤄지느냐다. 공장 자동화 완성도는 높은 편이지만, AI 기반으로 작동하는 로봇·휴머노이드 대부분은 아직 기술검증 단계에 머무른 상태다. 글로벌 컨설팅 기업 딜로이트 역시 휴머노이드 로봇 시장 규모가 2035년 300억~500억 달러(약 42조 6930억~71조 1550억 원), 2050년에는 1조 4000억~1조 7000억 달러(약 1992조 3400억~2419조 2700억 원)까지 커질 것으로 추산하면서도, 창고와 물류 등 실용적 영역에서의 상용화 여부를 핵심 과제로 짚었다.

로봇 상용화 솔루션을 향한 수요는 크지만 현실은 녹록지 않다. AI 모델의 똑똑함보다 배터리·움직임·신뢰성·생산능력 같은 물리적 제약이 발목을 잡기 때문이다. 그래서 최신 기술보다 이미 검증된 장비를 활용해 피지컬 AI 환경을 구현하려는 시도가 확산하는 추세다.

로봇 모듈화 플랫폼 솔루션 기업 브릴스(Brils)도 그중 하나다. 브릴스는 자체 개발 로봇은 물론, 다양한 제조사의 로봇까지 통합할 수 있는 모듈화 솔루션 기술을 보유했다. 환경에 맞춘 피지컬 AI 하드웨어·소프트웨어 조합으로 AI 전환(AX) 기업과 협업을 이어간다. 여기서 그치지 않고, 브릴스는 피지컬 AI 기반 로봇 플랫폼 기업으로 도약할 채비를 마쳤다.

브릴스는 2026년 8월 13일 서울 CCMM빌딩에서 기업공개(IPO) 기자간담회를 열고, 상장 추진 배경과 기술력, 미래 성장 전략 등을 공개했다. 전진 브릴스 대표는 "소비자가 엔진을 사기 위해 자동차를 사는 것은 아니다. 소비자는 원하는 브랜드, 원하는 성능의 자동차를 산다. 로봇도 마찬가지다. 고객이 원하는 것은 로봇 자체가 아니라, 그 로봇으로 자기 공정에 필요한 가치를 만들어내는 완성된 솔루션이다. 브릴스는 고객이 원하는 로봇 솔루션을 제공하기 위해 힘쓸 것"이라고 말했다.

로봇의 미래는 하드웨어가 아니라 솔루션

전진 대표는 "로봇을 만드는 기술과 로봇을 현장에 적용하는 기술은 완전히 다른 영역"이라며 "고객이 원하는 것은 로봇 자체가 아니라, 로봇으로 가치를 만들어내는 완성된 솔루션"이라고 강조했다. 이런 맥락에서 브릴스는 하드웨어 제조사와 수요기업 사이에서 모듈화된 애플리케이션 플랫폼으로 차별화를 꾀한다는 방침을 세웠다. 로봇 제조사에는 시장 확대와 가동률 증가라는 이점을 제공하고, 수요기업에는 도입 가속화를 지원하는 연결고리를 자처했다.

그는 국내 시스템 통합(SI, System Integration) 시장이 지닌 구조적 한계도 짚었다. 국내 SI 업계는 고객 수요와 업체 역량이 좀처럼 시너지를 내지 못하는 상태라는 설명이다. 프로젝트마다 처음부터 다시 만드는 '일회성 커스터마이즈' 방식이 주를 이룬 탓이다. 중소기업의 로봇 도입률이 낮은 이유도 로봇 성능 부족이 아니라 이런 구조적 비효율 탓이라는 게 전진 대표의 시각이다. 이런 상황이 이어지면 개발비는 계속 오르는 반면 축적된 기술 자산은 남지 않는 악순환이 되풀이된다는 지적이다.

브릴스가 내세우는 해법은 '모듈형 플랫폼'이다. 휴대전화나 자동차가 대량생산 체계 위에서 원가를 낮추듯, 로봇 솔루션도 표준화된 모듈을 조합하는 방식을 취하면 프로젝트를 거듭할수록 단가가 낮아지는 구조를 이룰 수 있다는 설명이다.

전진 대표는 이를 '레고 블록'에 비유했다. 제어·비전·AI 등 자체 개발한 하드웨어·소프트웨어 모듈을 블록처럼 쌓고, 이 블록을 조합해 자동차·물류·2차전지 등 산업별 특화 플랫폼을 완성하는 방식이다. 특정 장비에 맞춰 설계된 전용 솔루션을 쓰는 대신, 환경에 따라 하드웨어·소프트웨어를 조합하는 형태로 풀이된다.

하드웨어 부문에서는 서로 다른 제조사의 로봇을 브릴스가 개발한 '플러그 앤 플레이(연결 및 작동)' 하드웨어 어댑터로 통합 제어한다. 소프트웨어 부문에서는 온디바이스 기술과 피지컬 AI 기반 알고리즘을 활용해 최적화를 구현한다. 자동차 좌표계 통합 제어, 전동화 차량(xEV)용 배터리 전력 시스템 최적화, 박스 팔레타이징(박스 적재 작업), 도로봇 제어 기능 등이 포함된다.

이렇게 하드웨어·소프트웨어 모듈을 조합하면 물류 로봇, 제조 로봇, 식품 가공 로봇, 고정밀 검사 로봇 등 산업별 애플리케이션 플랫폼이 완성된다. 성격이 다른 장비를 하나로 묶는다는 점에서 '이기종 로봇 플랫폼(Heterogeneous Robot Platforms)'에 가까운 개념이다.

브릴스는 모듈형 플랫폼을 활용하면 타사 로봇도 자사 기술로 통합 제어할 수 있어 특정 하드웨어에 종속될 위험을 피할 수 있다고 강조한다. 전진 대표는 "모듈화 플랫폼 전략이 소프트웨어 강국인 미국과 하드웨어 강국인 중국 사이에서 한국 기업이 살아남기 위한 전략"이라고 강조했다.

서비스형 로봇(RaaS, Robot as a Service) 구상도 언급했다. 로봇을 한 번 팔고 끝내는 게 아니라 AS와 업그레이드를 포함한 통합 서비스로 묶어, 중소기업의 로봇 도입 장벽을 낮추고 중장기 매출 기반을 다지겠다는 구상이다. 다만 안정적인 유지보수 플랫폼을 운영하려면 초기 비용과 인프라 확보가 필요한 만큼, 향후 자본지출(Capex) 부담에 대한 우려가 제기될 것으로 보인다.

피지컬 AI 개발 성과 앞세워 성장할 것

브릴스가 공개한 자료에 따르면, 지난 10년간 로봇 관련 프로젝트를 2500건가량 수행했다. 2020년부터 5년 사이 연간 프로젝트 수는 1000건대에서 2000건대로 뛰었다. 프로젝트당 평균 매출액도 늘었다. 2020년 4000만 원 수준이던 평균 매출은 2024년 7000만 원, 2026년 상반기 기준 1억 6000만 원까지 올랐다. 한 번 프로젝트를 맡긴 고객이 다시 일감을 맡기는 반복 수주율 역시 2020년 94%에서 2025년 95.5%로 높아졌다.

지식재산권(IP)은 2026년 7월 기준 186건을 보유했으며, 이 중 해외 특허가 25건이다. 앞으로도 신규 특허 출원을 이어가 경쟁사와의 기술 진입장벽을 형성하겠다는 계획이다. 자체 AI 센터 인력 배치와 대구 연구개발(R&D) 거점, 2027년 완공 예정 송도 신축 시설은 이런 특허·기술 청사진을 뒷받침할 기반이 될 전망이다.

전진 대표는 "다른 기업이 브릴스의 기술을 따라하려면 우리가 보유한 특허를 침해할 수밖에 없다. 특허 그물을 촘촘히 짜 추격을 늦추거나 막아두는 것 외에 자체 데이터로 학습된 온-디바이스 AI를 활용해 격차를 벌려 나갈 것"이라고 말했다.

기자간담회 이후 이어진 질의응답 시간에는 모듈화 전략, 데이터 보호, 사업 확장 계획 등에 대한 질문이 오갔다.

먼저 다른 SI 기업들은 왜 모듈화를 이루지 못했느냐는 질문에 전진 대표는 영세성과 조직문화, 업계 관행 등을 이유로 꼽았다. 먼저 대부분의 SI 기업이 영세한 탓에 장기적인 연구개발 투자 여력이 부족하다. 경영진과 직원 모두 당장의 생존에 급급한, 이른바 하루살이 식 조직 문화가 만연하다는 점도 지적됐다. 마지막으로는 고객 요청에 맞춰 그때그때 새로 만드는 일회성 커스터마이즈 방식이 업계 관행으로 굳어지면서, 기술이 좀처럼 자산으로 쌓이지 못하는 생태계 구조를 짚었다.

데이터센터 규모를 묻는 질문에는 엔비디아 H100 기반 서버 4대를 구축한 상태라고 답했다. 이어 총 25억 원 투자 계획 가운데 1차로 5억 원을 집행했고, 향후 엔비디아 H200 기반 장비 16대를 추가 주문했다고 설명했다. 단, 이 같은 AI 연산 장비를 인수하는 데는 최대 36개월이 걸린다는 점을 감안해, 내부 데이터 학습 장비는 유연하게 구축할 방침이다. 규모 자체는 생각보다 크지 않은데, 전진 대표는 "거대언어모델을 학습시키기 위한 것이 아니라 온-디바이스 AI 중심의 피지컬 AI 운영이라면 충분한 수준"이라고 설명했다.

데이터는 제3자에게 넘어가지 않는다는 점도 분명히 했다. 모든 정보는 비밀유지계약(NDA) 아래 관리되며, 활용 범위도 이미 납품한 솔루션을 업그레이드하고 고도화하는 용도로 한정된다는 입장이다. 반면 학습에는 데이터 증강 기술로 가공해 원본과 다른 형태로 재구성한 데이터를 활용하는 만큼, 법적·보안적으로 문제가 없다는 점을 강조했다.

프로젝트 운영과 수익성 관리 방안을 묻는 질문에 전진 대표는 "브릴스가 여느 하청업체와 달리 공동 연구개발을 통해 기술을 내재화하는 기술 파트너"라고 강조했다. 이어 "로봇 솔루션은 수많은 하드웨어와 소프트웨어 기술이 결합된 복합체이므로 전체 솔루션을 한 번에 공급함으로써 부가가치를 높이고 수익성을 관리할 것"이라고 말했다.

IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)