구글, ‘제미니 로보틱스 ER 2’를 자사 최고의 신체 기반 추론 모델로 공식 인정… 야스카와, 산업용 로봇에 해당 모델 적용

구글은 8월 4일에 공개된 2026년 7월 공식 AI 요약 보고서에서 ‘제미니 로보틱스 ER 2’를 자사 최고의 신체 기반 추론 모델로 확인했습니다. 구글이 ‘디지털 지능과 물리적 세계 간의 상호작용 간 격차’라고 설명하는 부분을 해소하는 이 모델은 로봇이 사람과 자연스러운 대화를 나누고, 주변 환경을 3차원으로 이해하며, 추론과 물리적 조작이 모두 필요한 복잡한 다단계 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 일본의 산업용 로봇 제조사인 야스카와(Yaskawa)는 이미 자사의 ‘MOTOMAN NEXT AI Robot’에 제미니 모델을 통합했으며, 이를 통해 제품 수준에서 구글 AI 모델을 도입한 최초의 주요 산업용 로봇 기업이 되었습니다.

이번 확인은 ‘제미니 로보틱스 ER 2’를 단순한 연구 발표 단계에서 공식적으로 지원되는 제품으로 격상시켰다는 점에서 의미가 있다. 이 모델을 소개한 7월 30일 딥마인드(DeepMind) 블로그 게시물은 연구자와 개발자를 대상으로 한 기술 발표였습니다. 8월 4일 구글 AI의 공식 요약은 기업 고객과 파트너를 대상으로 한 제품 홍보 자료이며, 이는 구글이 체화형 AI를 단순한 연구 실험이 아닌 상업적 우선 과제로 다루고 있음을 시사합니다.

ER 2를 차별화하는 기술적 역량

제미니 로보틱스 ER 2 모델은 로봇의 고수준 추론 계층, 즉 인간이 원하는 바를 이해하고, 환경을 해석하며, 목표를 달성하기 위한 행동 순서를 결정하는 시스템의 일부로 기능하도록 설계되었습니다. 이는 관절의 이동 속도나 그리퍼가 가하는 힘을 결정하는 모터 컨트롤러와 같이, 해당 동작의 물리적 실행을 관리하는 하위 수준의 제어 시스템과는 구별됩니다.

이러한 구분은 구글이 어떤 분야에서 경쟁하고, 어떤 분야에서는 경쟁하지 않는지를 정의한다는 점에서 중요합니다. 구글은 야스카와(Yaskawa), 파낙(FANUC), ABB와 같은 기업들의 기계 공학 및 제어 시스템 전문성을 대체하려는 것이 아닙니다. 오히려 구글은 이러한 시스템 위에 추론 계층을 추가하여

이를 통해 비정형 작업과 자연어 지시를 더 잘 처리할 수 있게 됩니다. 이를 비유하자면, 복잡한 구두 지시를 따르고 예상치 못한 상황에 적응할 수 있는 숙련된 작업자와, 미리 프로그래밍된 순서만 실행할 수 있는 기계의 차이입니다.

구글이 강조하는 세 가지 기능, 즉 자연스러운 대화, 환경 이해, 다단계 작업 수행은 현재 산업용 로봇의 가장 흔한 세 가지 실패 유형을 해결합니다. 기존의 산업용 로봇은 자연어 지시를 이해할 수 없기 때문에, 새로운 작업을 수행할 때마다 명시적인 프로그래밍이 필요합니다. 또한 환경 이해 능력이 제한적이어서, 정확히 예상된 위치에 있지 않은 물체를 다루는 데 어려움을 겪습니다. 또한 중간 결과에 적응해야 하는 다단계 작업을 수행할 수 없어, 모든 단계를 미리 지정할 수 있는 작업으로만 활용이 제한됩니다.

야스카와의 MOTOMAN NEXT 통합

야스카와가 제미니 로보틱스(Gemini Robotics)를 MOTOMAN NEXT AI 로봇에 통합하기로 한 결정은 상업적 측면에서 중요한 검증 사례입니다. 야스카와는 전 세계 4대 산업용 로봇 제조사 중 하나로, 자동차, 전자, 식품 가공, 물류 분야에 걸쳐 광범위한 고객 기반을 보유하고 있습니다. 이 정도 규모의 기업이 특정 AI 모델을 제품 라인에 통합한다는 것은, 해당 모델이 단순한 연구 용도를 넘어 산업 현장에 도입될 준비가 되었음을 시사하는 것입니다.

MOTOMAN NEXT AI 로봇은 2026년 7월에 발표되었으며, 대규모 AI 모델 통합을 염두에 두고 명시적으로 설계된 야스카와의 첫 번째 제품입니다. 자사 AI 레이어를 구축하거나 다른 공급업체를 이용하는 대신 제미니 로보틱스(Gemini Robotics)를 선택하기로 한 이 회사의 결정은, 구글의 모델이 야스카와가 내부적으로 합리적인 기간 내에 재현할 수 없는 기능을 제공하며, 파트너십 조건이 상업적으로 타당하다는 평가를 반영한 것입니다.

또한 이번 통합은 독점권 및 경쟁 구도에 대한 의문을 제기한다. 만약 제미니 로보틱스 ER 2

이 기술이 산업용 로봇의 표준 AI 레이어가 된다면, 구글은 산업 자동화 시장에서 매우 가치 있는 플랫폼 입지를 확보하게 될 것입니다. 만약 여러 AI 공급업체가 비슷한 수준의 체화 추론 능력을 제공하게 된다면, 시장 경쟁은 더욱 치열해질 것이며 그 가치는 AI 공급업체보다는 로봇 제조업체에게 돌아갈 것이다. 현재 시장 상황—구글이 체화 추론 모델 능력에서 확실한 선두를 달리고 있는—은 구글의 플랫폼 입지에 유리하지만, 이러한 우위가 영구적으로 지속될 가능성은 낮다.

개발자 생태계 문제

구글의 공식 발표에 따르면, ‘제미니 로보틱스 ER 2’는 진정으로 유용한 기계를 개발하는 개발자들을 위해 제작되었다고 설명한다. 이러한 설명은 구글의 단기 전략이 야스카와(Yaskawa)와 같은 대형 산업 파트너를 통해서만 모델을 배포하기보다는, 모델을 중심으로 개발자 생태계를 구축하는 데 있다는 점을 시사한다. 개발자 생태계가 구축되면 소규모 로봇 기업, 연구 기관, 스타트업들이 이 모델을 기반으로 애플리케이션을 개발할 수 있게 되어, 활용 사례의 범위가 확대되고 시간이 지남에 따라 모델을 개선하는 다양한 훈련 데이터가 생성될 것입니다.

개발자 생태계 접근 방식은 안드로이드, 텐서플로우, 구글 클라우드 플랫폼 등 다른 분야에서 구글에 좋은 성과를 가져다주었습니다. 이 플랫폼들은 모두 광범위한 개발자 채택을 통해 네트워크 효과를 창출했고, 시간이 지남에 따라 플랫폼의 가치를 더욱 높여주었습니다. 문제는 신체 기반 AI 분야가 개발자 생태계의 가치를 높이는 동일한 특성을 지니고 있는지, 아니면 로봇 공학의 물리적 복잡성이 장벽을 만들어 개발자 풀을 더 작고 전문화된 커뮤니티로 제한하는지에 있다.

물리적 복잡성에 대한 주장은 신체 기반 AI 개발에는 소프트웨어 기술뿐만 아니라 물리적 로봇에 대한 접근도 필요하며, 로봇은 비용이 많이 들고 전문 시설을 필요로 한다는 점을 시사합니다. 이는 노트북만 있으면 누구나 참여할 수 있는 순수 소프트웨어 분야에 비해 개발자 풀을 제한합니다. 이러한 제약에 대한 구글의 대응은

이는 개발자들이 물리적 하드웨어 없이도 애플리케이션을 테스트할 수 있게 해주는 시뮬레이션 환경을 포함할 가능성이 높지만, 시뮬레이션에서 현실로의 전환은 로봇공학 분야에서 여전히 해결되지 않은 문제로 남아 있습니다.

산업 자동화 시장의 현황

산업 자동화 시장은 전환점에 서 있습니다. 인력 부족, 임금 상승, 그리고 유능한 AI 모델의 등장 등이 맞물리면서, 이전에는 자동화하기에는 너무 복잡하거나 변수가 많다고 여겨졌던 작업을 처리할 수 있는 로봇에 대한 수요가 창출되고 있습니다. 제어된 환경에서 미리 프로그래밍된 작업을 수행하는 고정밀·고속 기계가 특징인 기존 산업용 로봇 시장은 성숙기에 접어들어 성장세가 완만해지고 있다. 비정형 작업과 자연어 명령을 처리할 수 있는 AI 기반 로봇의 신흥 시장은 빠르게 성장하고 있지만, 절대적인 규모로 보면 여전히 작다.

구글이 제미니 로보틱스(Gemini Robotics)를 통해 이 시장에 진출함으로써, 기존 AI 경쟁사들의 본격적인 관심을 끌 만큼 규모가 커지기 전에 이 신흥 부문의 시장 점유율을 선점할 수 있는 입지를 확보하게 되었습니다. 야스카와(Yaskawa)와의 파트너십은 구글이 독자적으로 구축할 수 없었던 산업용 시장 진출 경로를 제공하며, MOTOMAN NEXT 통합은 다른 산업용 로봇 제조사들이 평가할 수 있는 참조 구축 사례를 제시한다.

구글에게 있어 위험 요소는 체화형 AI 시장이 예상보다 더디게 성장하거나, 경쟁 구도가 변화하여 회사의 현재 모델 역량 우위가 약화될 수 있다는 점이다. 야스카와에게 있어 위험 요소는 타사 AI 모델을 통합함으로써 발생하는 의존성으로 인해, 시간이 지남에 따라 자사 제품의 차별화 능력이 제한될 수 있다는 점이다. 양사는 아직 초기 단계에 있는 시장에 베팅을 하고 있으며, 그 결과는 기술의 현재 수준만큼이나 실행력과 시장 발전에 크게 좌우될 것이다.

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