많은 사람들이 "이게 뭐가 대단하냐?", "시뮬레이션이야 옛날부터 다 하던 거다"라고 말합니다. 물론 시뮬레이션은 오래전부터 존재해 왔고, 모션 캡처를 통해 동작을 학습시키는 건 디즈니 드로이드 같은 기술에서도 사용됐습니다.
하지만 지금 테슬라가 하고 있는 방식은 전통적인 자동차 시뮬레이션 방식과도 다르고, 우리가 알던 로봇과도 완전히 다릅니다.
전통적인 자동차 시뮬레이션과 HIL/SiL 구조
자동차 개발에서 많이 쓰이는 'HIL(Hardware in the Loop)'과 'SIL(Software in the Loop)' 테스트는 실험실에서 하드웨어 일부를 구성하여 시뮬레이션을 통해 기능을 검증하는 방식입니다.
이를 통해 자동차 부품을 실제 도로에 나가지 않고도 다양한 조건에서 테스트할 수 있습니다. 하지만 이 방식은 여전히 많은 물리적 장비와 정교한 모델링이 필요합니다.
테슬라의 로봇은 어떻게 다른가?
테슬라 옵티머스는 완전히 다른 방식으로 움직입니다. 단순히 모션 데이터를 코딩하거나 조건을 정해주는 방식이 아닙니다.
이 시스템은 '사람들은 핸드폰을 이렇게 잡더라', '춤출 때 팔을 이렇게 움직이더라'는 관찰 데이터를 바탕으로, 이유는 몰라도 그렇게 행동하는 방식을 그대로 학습합니다. GPT가 인간 언어를 해석하듯, 옵티머스도 인간 모션을 그저 통계적으로 "그렇게 하더라"는 식으로 배웁니다.
기존 로봇과의 차이
중국의 로봇처럼 사람이 각도, 손동작, 자세를 일일이 코딩하여 넣는 방식은 정밀하지만 유연하지 못합니다. 테슬라의 방식은 일일이 코딩된 명령 없이도 스스로 "상황에 맞게" 동작할 수 있는 가능성을 보여줍니다.
왜 이게 혁신적인가?
GPT의 등장 이후, 언어 모델이 문장을 이해하는 것이 아니라 단순히 '다음에 나올 단어를 예측'하며 동작하는 것을 알게 되었습니다. 옵티머스 역시 인간이 왜 그런 동작을 하는지는 몰라도, '그렇게 한다'는 데이터를 기반으로 움직입니다.
예를 들어, "발가락이 이렇게 굽어야 한다"는 걸 누가 가르쳐 주지 않아도, 사람들은 그렇게 하고 있었고, 그 데이터를 학습해 따라 하게 되는 것입니다.
하드웨어조차 인간처럼
그래서 테슬라는 로봇의 하드웨어도 인간과 최대한 유사하게 구성합니다. 사람처럼 걷고, 잡고, 균형을 유지하려면 손가락의 관절 하나, 발의 자유도 하나까지도 실제 인간과 유사해야 그 데이터를 '받아먹을' 수 있기 때문입니다.
퍼포스 빌드 로봇 vs. 범용 AI 로봇
보스턴 다이나믹스의 아틀라스는 특정 퍼포먼스를 위한 로봇입니다. 전투나 구조 같은 특수 상황에 최적화되어 있습니다. 반면 테슬라의 옵티머스는 범용 로봇입니다. 인간의 일상 움직임을 그대로 배워 다양한 상황에 대응할 수 있도록 설계됐습니다.
이게 왜 무서운가?
GPT가 급속도로 발전했듯, 옵티머스 또한 매 6개월, 1년마다 사람들을 놀라게 할 새로운 동작과 기능을 추가할 것입니다. 춤, 걷기, 물건 집기 같은 단순 행동부터 점점 인간 수준의 유연함과 반응성을 갖게 될 것입니다.
앞으로의 방향성
이것이 가능한 이유는 옵티머스가 기존의 조건 기반 코딩에서 벗어나, 인간의 데이터를 그대로 통계적으로 흡수하고, 그에 맞게 '반응'하는 구조를 가지고 있기 때문입니다. 테슬라는 자동차 자율주행(FSD)에서도 이와 유사한 접근법을 취하고 있으며, 로봇 역시 같은 길을 걷고 있는 것입니다.
마무리
이 기술을 단순한 시뮬레이션으로 오해하면 안 됩니다. 이것은 방향의 차이이며, AI 로봇의 진정한 가능성은 여기서 시작됩니다.
이해가 되셨다면, 이 내용을 친구들과 공유하고 로봇과 AI의 미래를 함께 상상해보시길 바랍니다.