국금증권은 인공지능인 피지컬 AI 및 휴머노이드 로봇 산업이 급성장함에 따라, 로봇 학습의 핵심 자산인 데이터 수집 서비스가 가장 안정적이고 높은 가치를 창출하는 핵심 분야로 떠오르고 있다고 분석했다.
현재 로봇 대형 모델 학습을 위한 고품질 데이터는 수요 대비 90% 이상 부족한 상황이다.
성숙한 로봇 모델을 구축하기 위해서는 최소 1,000만 시간 이상의 고품질 데이터가 필요한 반면, 현재 업계가 확보한 데이터는 수십만에서 백만 시간 수준에 불과하다.
특히 물리적 AI는 시각과 언어 정보뿐만 아니라 로봇 관절의 위치, 힘, 감각 등 정교한 시계열 데이터의 결합을 요구한다.
단순한 데이터 수집을 넘어, 정교한 작업 영역에서 범용 모델의 한계를 극복하는 기술력이 핵심 경쟁력으로 꼽힌다.
실제 정밀 조립 및 작업 시험에서 범용 모델의 성공률은 4% 수준에 불과하지만, 물리 정보가 축적된 전용 데이터를 학습한 모델은 16% 이상의 성과를 보였다.
이에 따라 다양한 실제 환경 데이터를 확보하고 ‘수집-정리-가공-평가-재학습’으로 이어지는 선순환 구조를 구축한 기업이 장기적인 시장 주도권을 쥐게 될 것으로 보인다.
전문가들은 로봇 산업의 성장에 따라 초기 매출 가시성이 높고 현금 흐름이 안정적인 데이터 수집 및 가공 전문 기업, 가상 시뮬레이션 플랫폼 기업, 그리고 데이터 전과정 운영 솔루션을 제공하는 플랫폼 기업의 수혜가 전망된다.
관심주: 산둥광산기계(002526.SZ), 항톈천광(600501.SH), 제커테크(603337.SH), 마이다데이터(002137.SZ), 커다청정에너지(600499.SH)