# 물리적 AI가 다음 혁신 플랫폼인 이유 > 2026-07-25 · Y Combinator · 큐레이션 김태우 > https://challengekim.com/insights/physical-ai-next-innovation-platform-robotics-autonomous-vehicles-ko > 원문: https://www.youtube.com/watch?v=F3INH9wZXoQ ## 핵심 요약 - **물리적 AI는 경제의 80%를 차지하는 실제 세계 조작·이동 작업을 혁신할 기술** - **5\~10년 내 로봇이 인간보다 많아질 것이라는 예측** - **현재 가장 큰 성장 분야는 로봇공학, 자율주행은 더 성숙한 단계** - **성공의 핵심은 고객과 끊임없이 대화하고 시장의 신호를 읽는 것** - **창업의 롤러코스터를 즐기고 흐름을 받아들이는 것이 지속의 원동력** ## 창업의 현실: 롤러코스터를 받아들이기 회사를 창립하는 것은 극단의 연속입니다. 앙코르의 공동 CEO 에릭 랜도는 창업 과정에서 겪게 되는 극심한 기복을 "롤러코스터"에 비유합니다. 랜도는 퀀트 트레이더로 10년간 일했을 때 더 많은 수익을 거두었습니다. 코로나19 팬데믹 시작 직후 그가 창업을 결정했던 그 달, 월스트리트의 그 부서는 지난 3년간의 수익을 합친 것보다 더 많은 이익을 올렸습니다. 그럼에도 불구하고 그는 창업을 선택했습니다. 단순히 재정적 수익 때문이 아니라, **AI가 그의 세대가 경험할 기술적 패러다임 전환** 이라는 확신이 있었기 때문입니다. ## AI 개발의 진화: 데이터와 규모의 중요성 랜도의 경력 궤적은 AI 분야의 중요한 변화를 보여줍니다. 입자 물리학 박사였던 그는 처음에는 **도메인 전문 지식을 기반으로 한 세밀한 설계** 에 의존했습니다. 고빈도 매매에서도 시장 요인을 중심으로 한 모델을 구축했습니다. 그러나 현대 AI는 다른 접근을 취합니다. **단순히 대량의 데이터를 머신러닝 시스템에 투입하고 규모를 확장하는 것이 더 효과적** 임이 증명되었습니다. 이는 AI 업계에서 "쓰디쓴 교훈(the bitter lesson)"이라 불리는 원칙으로, 정교한 설계보다는 **더 많은 컴퓨팅 자원과 데이터** 가 시스템 성능을 좌우한다는 의미입니다. ## 물리적 AI: 경제의 80%를 차지하는 기회 앙코르는 처음부터 물리 AI에 집중하지 않았습니다. 회사는 **컴퓨터 비전에서 시작해 점진적으로 멀티모달 AI로 진화** 했고, 결국 물리 AI 영역으로 확장했습니다. 물리 AI의 규모는 상상을 초월합니다. **경제 활동의 80%는 현실 세계에서 사물을 조작하거나 이동시키는 작업** 입니다. 많은 로봇공학자들은 5\~10년 내 **로봇이 인간보다 많아질 것** 이라 예상합니다. 이는 자율주행, 제조, 물류 같은 산업 전반에 거대한 기회를 의미합니다. 현재 자율주행은 **성숙도 곡선에서 더 앞선 상태** 로 실제 생산 단계에 진입했습니다. 그러나 **앙코르의 가장 큰 성장은 로봇공학 분야** 에서 발생하고 있습니다. 휴머노이드, 소비자 로봇, 제조 로봇 등 다양한 응용 분야가 폭발적으로 성장 중입니다. ## 데이터의 수집과 관리: 경쟁력의 핵심 앙코르의 제품은 **데이터 수집과 관리를 중심으로** 설계되었습니다. 베이 에어리어의 시설에서는 로봇 시스템과 운영자들이 다양한 작업용 데이터를 수집합니다. 또한 **고객의 프로덕션 데이터도 활용** 하여 시스템을 지속적으로 개선합니다. 수집되는 데이터는 비디오, 센서, 오디오, 언어 등 **멀티모달 형식** 입니다. 앙코르가 다루는 데이터 규모는 방대합니다. 회사는 **수백 개 고객사의 수 페타바이트에 달하는 데이터** 를 관리하고 있으며, 이는 GPT-4 훈련에 사용된 데이터량보다 많다고 알려져 있습니다. 앙코르의 실제 경쟁력은 단순히 데이터 수집이 아닌 **데이터 큐레이션과 어노테이션** 에 있습니다. 회사는 이를 "수십억 개의 건초 더미에서 백만 개의 바늘을 찾는 것"이라 표현합니다. 올바른 데이터를 선택하고, 주석을 달고, 평가하는 능력이 AI 모델의 성능을 좌우합니다. ## 시장의 신호를 읽는 법: 끊임없는 대화 앙코르의 성장은 **고객, 경쟁자, 다른 창업자들과의 끊임없는 대화** 에서 비롯됩니다. 랜도는 잠재 고객, 실제 고객, 그리고 분야의 선두주자들과 지속적으로 소통하며 시장의 움직임을 흡수합니다. 처음 몇 년간 앙코르는 "사막" 같은 시간을 보냈습니다. ChatGPT 출시 전까지 물리 AI의 중요성을 설득하기 어려웠습니다. **ChatGPT의 등장이 AI 업계 전체에 대한 인식을 극적으로 변화** 시키면서 앙코르도 기회를 맞이했습니다. 중요한 것은 이 변화가 "갑작스러운 이진적 전환"이 아니었다는 점입니다. 앙코르의 제품은 꾸준히 발전하고 있었고, **시장이 회사의 방향으로 움직이기 시작** 했을 뿐입니다. 이것이 제품-시장 적합성(Product-market fit)의 또 다른 형태입니다. ## 영업 조직 구축의 교훈 물리학자에서 경영진으로 변모하기 위해 랜도는 가파른 학습 곡선을 겪어야 했습니다. 특히 **영업팀 채용은 시행착오의 연속** 이었습니다. Y Combinator의 조언을 받았음에도 불구하고 실수를 반복했습니다. YC 담당자가 피해야 할 특정 특성을 명확히 조언했지만, 랜도 팀은 정확히 그 특성을 가진 인물을 고용했습니다. 9개월 후에 헤어졌지만, 이 경험을 통해 팀은 **더 빠른 결정을 내리는 법** 을 배웠습니다. 핵심 교훈은 "강력한 논리적 이유 없이도 이 직감이 옳다"는 느낌을 신뢰하는 것입니다. 사람이 본질적으로 나쁜 것이 아니라 그저 특정 역할과 맞지 않을 수 있기 때문입니다. ## 다중 거점 전략: 고객 우선 앙코르는 런던에 본사를 두었지만 **베이 에어리어에 주요 시설을 구축** 했습니다. 이는 회사의 명확한 우선순위 때문입니다: **고객 → 인재 → 투자자**. 대부분의 고객이 미국 베이 에어리어에 집중되어 있기 때문에, 공동 창업자는 그곳으로 이사하고 운영 중심을 옮겼습니다. 런던은 **AI와 엔지니어링 분야의 풍부한 인재 풀** 을 제공하므로, 두 지역 모두에 조직을 유지하는 것이 전략적입니다. 런던의 인재 경쟁이 샌프란시스코보다 여전히 덜 치열하다는 것도 장점입니다. ## 경쟁 속에서 차별화하기 물리 AI 분야는 초기에 많은 경쟁사가 있었으나, 시간이 지남에 따라 상당수가 방향을 바꾸거나 합병되거나 자금이 바닥났습니다. 현재 다시 경쟁이 치열해지고 있습니다. 앙코르의 차별점은 **물리 AI와 데이터 확장성에 집중하는 것** 입니다. 수 페타바이트 규모의 데이터를 처리할 수 있는 기반 인프라를 오랜 시간에 걸쳐 구축했으며, 이는 대부분의 회사가 달성하기 어려운 수준입니다. ## 스케일업을 위한 실용적 조언 물리 AI 초기 단계의 창업자들이 언제 앙코르 같은 제품을 사용해야 하는지에 대해 랜도는 명확합니다. **내부 도구로 POC(개념 증명)를 시도한 후, 모델을 프로덕션으로 옮기거나 대량 데이터가 유입되는 변곡점에서 외부 솔루션을 고려** 해야 합니다. 너무 이른 단계에서 복잡한 제품을 도입하는 것은 비효율적입니다. 초기에는 **오픈소스 도구로 시작하는 것이 적절** 합니다. ## 결론 물리적 AI는 단순한 기술 트렌드가 아닙니다. 경제의 80%를 차지하는 현실 세계의 작업을 자동화할 수 있는 거대한 기회이며, 향후 5\~10년이 결정적인 시기가 될 것입니다. 앙코르의 여정은 **시장의 신호를 듣고, 롤러코스터 같은 창업의 기복을 받아들이며, 끊임없이 대화하고 배우는 것** 이 얼마나 중요한지 보여줍니다. 창업자들에게 가장 중요한 조언은 극심한 변동을 피하려 하지 말고 그저 **그 여정을 즐기는 것** 입니다. --- 원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=F3INH9wZXoQ)