딥시크의 종착역은 챗봇이 아니라 로봇이었다

2026년 5월 20일, 딥시크 창업자 량원펑이 투자자들 앞에 앉았습니다. 500억 위안, 우리 돈 약 10조 원을 모으는 4시간짜리 비공개 설명회였죠. 그 자리에서 그는 뜻밖의 말을 합니다. 월드 모델도, 임바디드 인텔리전스(신체를 가진 AI)도 지금 단계에서 가장 중요한 것이 아니라고. 온 세계가 휴머노이드에 열광하는 시기에, 세계에서 가장 주목받는 AI 창업자가 로봇을 뒤로 미룬 겁니다. 그런데 유출된 녹취록을 끝까지 읽어 보면 이야기가 뒤집힙니다. 그가 그린 로드맵의 마지막 칸에는 로봇이 있었습니다.

118개의 답변에서 로봇이 나오는 자리를 세어봤습니다

이 설명회 녹취록은 중국 인터넷에 '118개 문답' 형태로 유출되어 돌았고, 사우스차이나모닝포스트 등 주요 매체가 그 내용을 보도했습니다. 전문을 읽으며 로봇 관련 발언이 몇 번 나오는지 직접 세어봤는데, 실질적인 대목은 딱 두 곳뿐이더군요. 대신 그 두 곳이 로드맵의 구조를 보여 줍니다. 량원펑이 말한 계단은 이렇습니다. 작년의 계단은 CoT, 즉 생각의 사슬로 추론 능력을 얻는 것이었습니다. 올해의 계단은 에이전트, 그중에서도 코딩 에이전트입니다. 다음 계단이 지금 가장 중요하다고 못 박은 지속 학습, 곧 모델이 배포된 뒤에도 계속 배우는 능력입니다. 그다음은 AI가 다음 버전의 AI를 스스로 개선하는 자기 반복. 그리고 맨 마지막 계단에 임바디먼트, 로봇이 놓여 있습니다. 로봇을 미룬 것이 아니라, 올라가는 순서를 정해 둔 것이었습니다.

딥시크의 다섯 계단 — 량원펑이 말한 AGI 로드맵2026년 5월 투자 설명회 발언 순서대로 재구성 (비공식 유출 녹취록 기준)① CoT 추론"작년의 계단"생각의 사슬 · R1② 에이전트"올해의 계단"코딩 에이전트 우선③ 지속 학습"지금 가장 중요한 문제"배포 후에도 계속 배우기지금 여기 ▼④ 자기 개선AI가 다음 버전의AI를 만든다⑤ 임바디먼트종착점 — 물리 세계"로봇이 다음 로봇을설계하기를 바란다""보통 사람에게 필요한 것은 컴퓨터가 아니라, 물리적 필요를 채워 주는 임바디드 인텔리전스다"자료: 량원펑 투자 설명회 유출 녹취록(2026.5) · The China Academy · Momentum WorksHumanoid Now · humanoidnow.kr

로봇이 다음 로봇을 설계한다는 문장의 무게

녹취록에서 가장 오래 눈이 머문 문장은 이것이었습니다. "임바디먼트가 오면, 그것이 다음 세대의 임바디드 시스템을 만들기를, 즉 다음 로봇을 설계하기를 바란다." 딥시크가 그리는 자기 개선의 고리를 하드웨어까지 연장한 선언입니다. AI가 다음 버전의 AI를 훈련시키듯, 로봇이 다음 세대 로봇의 설계도를 그리는 구조죠. 이유도 명료합니다. 보통 사람이 일상에서 필요로 하는 것은 컴퓨터가 아니라 밥을 차리고 짐을 옮겨 주는 물리적 능력이고, 인간의 노동 수요를 채우는 것이 목표라면 신체는 피할 수 없다는 겁니다. 구글이 제미나이 로보틱스 2로 '하나의 두뇌'를 모든 로봇에 이식하려는 것과 같은 결론에, 딥시크는 반대쪽 끝에서 도착한 셈입니다. 두뇌를 만드는 회사들은 결국 전부 몸을 향합니다.

배터리 회사는 왜 이 판에 1조 원을 걸었을까

이 로드맵을 믿고 모인 돈의 면면이 흥미롭습니다. 로이터와 CNBC 보도에 따르면 이번 500억 위안 라운드에는 텐센트가 100억 위안, 중국 국가AI펀드가 직접 투자로 참여했고, 배터리 세계 1위 CATL이 약 50억 위안, 우리 돈 1조 원 규모를 검토했습니다. 량원펑 본인도 이 라운드에 200억 위안을 넣었습니다. 창업자가 자기 로드맵에 4조 원을 다시 거는 셈이죠. 언어 모델 회사에 배터리 회사가 조 단위를 거는 그림은, 이 로드맵의 종착점이 데이터센터가 아니라 전기로 움직이는 기계라는 것을 알아야 이해가 됩니다. 투자 후 기업가치는 약 70조 원, 두 달 뒤인 7월에는 상장을 앞두고 100조 원대 기업가치로 추가 조달을 논의한다는 보도까지 나왔습니다. 다만 정직하게 짚어 두겠습니다. 이 녹취록은 딥시크가 공식 확인한 문서가 아닌 유출본이고, 량원펑은 '마지막 목적이 로봇'이라고 단정하지 않았습니다. 정확한 표현은 "종착점은 임바디먼트일 수 있다"였고, CATL 등 일부 투자자는 보도 시점 기준 '참여 검토' 단계였습니다.

맺음말

정리하면 이렇습니다. 세계에서 가장 값싸게 최고 성능 모델을 만든 회사가, 로봇을 지금은 하지 않겠다고 선을 그으면서 로드맵의 마지막 칸에는 로봇을 적어 두었습니다. 순서는 소프트웨어가 먼저지만 종착역은 물리 세계라는 것. 이것이 딥시크만의 생각이 아니라는 점이 피지컬AI 산업에는 더 중요합니다. 구글도, 오픈AI도, 그리고 항저우의 이 조용한 회사도 같은 곳을 바라보고 있습니다. 마침 중국 로봇 업계는 2026년을 '임바디드 AI 양산 원년'이라 부르기 시작했고, 유니트리 같은 하드웨어 회사들은 딥시크가 언어 모델에서 했던 오픈소스 전략을 로봇에서 그대로 반복하고 있습니다. 다섯 계단 중 셋째 칸에 서 있는 회사가 다섯째 칸에 도착하는 날, 휴머노이드 시장의 판도는 지금과 상당히 다른 모습일 겁니다.

참고 자료

  • The China Academy, "Alleged Leaked Transcript of DeepSeek CEO: 118 Answers on His Roadmap" — 원문 링크
  • Momentum Works, "Full transcript of DeepSeek founder Liang Wenfeng's fundraising meeting" — 원문 링크
  • CNBC, "DeepSeek slated to draw $7 billion in maiden fundraising, sources say" (2026.6.3) — 원문 링크
  • Reuters(마닐라타임스 게재), "China's DeepSeek to raise fresh capital at $74 billion valuation ahead of onshore IPO" (2026.7.20) — 원문 링크
  • South China Morning Post, "What leaked comments reveal about DeepSeek's Liang Wenfeng" — 원문 링크

이 블로그의 인기 게시물

피지컬 AI, 학계는 아직 이 단어를 쓰지 않습니다

엔비디아 홈페이지에는 사실상 같은 것을 설명하는 페이지가 두 개 있습니다. 하나는 '피지컬 AI', 다른 하나는 '임바디드 AI(Embodied AI)'. 무대 위 기조연설에는 앞의 단어만 나오고, 개발자가 읽는 용어사전에는 뒤의 단어가 나옵니다. 글자 몇 개 차이로 보이지만 두 이름은 출신이 다릅니다. 하나는 30년 넘은 연구 전통의 이름이고, 다른 하나는 최근 2년 사이 산업이 붙인 이름이죠. 같은 회사가 열 달 만에 이름을 바꿨습니다 엔비디아가 2024년 3월 18일에 낸 보도자료를 열어 단어를 세어 봤습니다. 휴머노이드용 기반 모델 'Project GR00T'을 처음 공개한 문서입니다. 여기에 'physical AI'는 한 번도 나오지 않습니다. 대신 'embodied AI'가 다섯 번 등장하죠. "임바디드 AI 모델은 방대한 양의 실제 데이터와 합성 데이터를 필요로 합니다"라는 문장이 그중 하나입니다. 그리고 열 달 뒤, 2025년 1월 6일 CES 2025 기조연설을 정리해 올린 공식 블로그 글을 같은 방식으로 세어 봤습니다. 이번에는 정확히 반대였습니다. 'physical AI' 여섯 번, 'embodied AI' 영 번. 그 자리에서 젠슨 황 CEO는 피지컬 AI를 인식하고, 추론하고, 계획하고, 행동하는 인공지능이라고 설명하며 "일반 로봇공학의 챗GPT 순간이 코앞에 다가왔다"고 말했습니다. 새로운 기술을 발표한 자리가 아니었습니다. 부르는 이름을 바꾼 자리였습니다. 그래서 피지컬 AI는 어디까지를 가리키나 정의부터 짚겠습니다. 피지컬 AI는 인공지능이 화면 안에서 답을 만드는 데 그치지 않고, 센서로 물리 세계를 읽고 모터를 움직여 결과를 만드는 기술 전반을 뜻합니다. 감지, 판단, 제어가 실시간으로 반복되는 구조죠. 임바디드 AI는 조금 다릅니다. 직역하면 '몸을 가진 지능'입니다....
자세한 내용 보기

로봇 감속기, 톱니 두 개가 100배를 만듭니다

감속비 100:1을 만들려면 톱니가 100배쯤 차이 나야 할 것 같습니다. 아닙니다. 두 개면 됩니다. 처음 이 문장을 읽었을 때는 오타를 의심했습니다. 그래서 종이에 원을 두 개 그렸습니다. 바깥쪽에 톱니 202개, 안쪽에 200개. 한 바퀴 돌려 보고 나서야 이 구조가 왜 로봇 관절을 지배하는지 알았습니다. 종이에 원 두 개를 그려 한 바퀴 돌려 봤습니다 하모닉 드라이브, 정식 명칭으로 스트레인 웨이브 기어는 부품이 셋뿐입니다. 타원형 웨이브 제너레이터, 그 위에 씌워져 타원으로 찌그러지는 얇은 컵 모양 플렉스플라인, 그리고 플렉스플라인을 감싸고 고정된 링 서큘러스플라인. 플렉스플라인이 타원이 되니 톱니가 맞물리는 곳은 타원의 긴 축 양쪽, 딱 두 군데뿐입니다. 나머지는 떠 있죠. 여기서부터가 핵심입니다. 웨이브 제너레이터가 반 바퀴 돌면 맞물림 지점이 반대편으로 옮겨 가고, 그 사이 플렉스플라인은 톱니 딱 한 칸만큼 뒤로 밀립니다. 한 바퀴면 두 칸. 톱니 수 차이가 2개니까요. 그러면 플렉스플라인이 200칸을 다 돌아 제자리로 오려면 웨이브 제너레이터가 몇 바퀴를 돌아야 할까요. 100바퀴입니다. 감속비 100:1이 이렇게 나옵니다. 공식으로 적으면 플렉스플라인 톱니 수를 톱니 수 차이로 나눈 값. 200 나누기 2. 기어를 여러 단으로 쌓아 올려 감속비를 버는 유성기어와는 발상 자체가 다릅니다. 하모닉은 단이 하나뿐인데도 30:1에서 320:1까지 냅니다. 그래서 얇습니다. 백래시 1아크분이 손끝에서 몇 밀리미터인지 계산했습니다 감속기 카탈로그에서 감속비 다음으로 큰 글씨는 백래시입니다. 기어 이와 이 사이의 틈이죠. 방향을 바꿀 때 그 틈만큼 헛돕니다. 단위는 아크분(arcmin), 1도의 60분의 1입니다. 숫자만 보면 작아 보여서, 팔 끝에서 얼마가 되는지 직접 환산해 봤습니다. 1아크분은 라디안으로 0.000291. 어깨에서 손끝까지 600밀리미터인 팔이라면 0.000291 곱하기 600, 약 0.17밀리미터입니다. 여기까지는 괜찮습...
자세한 내용 보기

서보모터는 가만히 있을 때 가장 뜨겁습니다

로봇이 팔을 든 채 가만히 서 있습니다. 아무 일도 하지 않는 것처럼 보이죠. 그런데 그 순간이 모터에게는 가장 가혹합니다. 회전이 없으니 기계적 출력은 정확히 0와트인데, 전기는 조금도 줄지 않고 계속 들어가고 있으니까요. 들어간 전기가 전부 어디로 가는지 계산해 봤더니, 휴머노이드가 왜 데모 영상만큼 오래 일하지 못하는지가 한 줄로 정리됐습니다. 출력은 0와트인데 전력은 그대로 먹습니다 회전 기계가 내는 일은 토크에 각속도를 곱한 값입니다. 그래서 각속도가 0이면, 토크를 아무리 크게 내고 있어도 출력은 0입니다. 물리적으로는 아무 일도 하지 않는 상태죠. 그렇다고 전기가 안 드는 것은 아닙니다. 모터의 토크는 전류에 비례하기 때문에, 팔을 든 자세를 유지하려면 그 토크에 해당하는 전류를 계속 흘려야 합니다. 그리고 전류가 흐르는 곳에는 저항이 있습니다. 권선 저항 0.1옴짜리 관절에 20암페어를 흘린다고 놓고 계산해 보면, 0.1 곱하기 20의 제곱, 40와트입니다. 이 40와트는 로봇을 움직이는 데 한 푼도 쓰이지 않습니다. 전부 열입니다. 관절 하나에서요. 옵티머스처럼 액추에이터가 28개인 로봇이라면, 자세를 잡고 서 있기만 해도 몸 안에서 수백 와트가 열로 바뀌고 있는 셈입니다. 다만 이 계산의 권선 저항은 제조사가 잘 공개하지 않는 값이라 200와트급 브러시리스 모터의 통상 범위에서 가정했습니다. 숫자 자체보다는 관계를 봐야 합니다. 토크를 두 배 내면 열은 네 배가 됩니다 그 관계가 제곱이라는 게 핵심입니다. 손실은 전류의 제곱에 비례합니다. 토크를 두 배로 올리려면 전류를 두 배로 올려야 하고, 그러면 열은 네 배가 됩니다. 세 배면 아홉 배죠. 모터 카탈로그에 연속 정격 토크와 순간 최대 토크가 따로 적혀 있는 이유가 여기 있습니다. 최대 토크는 열이 쌓여 권선이 타기 전까지, 길어야 몇 초 동안 쓸 수 있는 숫자입니다. 휴머노이드 사양표에 적힌 관절 토크가 대체로 이 피크 값이라는 점은 짚어 둘 만합니다. 400뉴턴미터라고 적혀 ...
자세한 내용 보기