지지안 로보틱스, 신형 AI 로봇으로 5년 내 매출 100억 위안 달성 목표

지지안 로보틱스(Zhijian Robotics)는 신체형 AI를 실험실에서 공장 현장으로 옮기며 2027년까지 100억 위안의 매출 달성을 목표로 하는 이른바 '배포의 해'를 시작합니다. 이 전략은 로봇 시연품 판매에서 완전한 워크플로 자동화 제공으로의 전환을 의미하며, 생산보다는 약속이 지배해 온 시장에서 기존 업체들에 직접적인 도전장을 내밀고 있습니다.

'천재 소년'으로 알려진 전 화웨이 엔지니어 펑즈후이는 2,500개 이상의 파트너사가 참석한 컨퍼런스에서 "신체형 지능의 진정한 분수령은 AI 모델이 물리적 세계에 들어가는 것뿐만 아니라, 제품이 실제 워크플로에 들어가기 시작하는 것"이라며 "우리의 논리는 로봇 판매에서 결과 전달로 바뀌고 있다"고 말했습니다.

이번 발표는 2026년 3월에 1만 번째 로봇이 생산 라인에서 출고되는 주요 생산 이정표를 달성한 직후에 나왔습니다. 지지안의 '358' 계획은 5년 내(2027년까지) 매출 100억 위안을 달성하고, 8년 차인 2030년까지 세 번째 성장 곡선을 그리며 생산 가치 1,000억 위안을 목표로 합니다. 이러한 공격적인 일정은 테슬라의 옵티머스 로봇과 실험실 실험에서 상용 애플리케이션으로 피벗 중인 보스턴 다이내믹스 같은 대형 프로젝트와 직접 경쟁하게 만듭니다.

펑즈후이에 따르면, 이번 행보는 인상적인 시연품을 위한 벤처 캐피털 펀딩 시대가 끝났음을 시사합니다. 거대언어모델(LLM)이 성숙한 오픈 소스 생태계를 형성하고 로봇 하드웨어가 24시간 연중무휴 작동을 위한 신뢰성 임계값을 넘어서면서, 그는 2026년이 신체형 AI가 실제 데이터 기반 플라이휠을 생성하는 폭발적 창구가 될 것이라고 주장합니다.

하나의 몸체, 세 가지 지능

지지안 전략의 핵심은 '하나의 몸체, 세 가지 지능' 프레임워크입니다. 이는 다목적 물리적 로봇 몸체와 운동, 작업 실행, 상호작용이라는 세 가지 지능 계층을 결합한 풀스택 접근 방식입니다. 펑즈후이는 자율주행과 유사한 5단계 성숙도 척도를 제시하며 프로그래밍된 기계에서 '초인적' 능력으로 가는 경로를 설명했습니다.

회사는 1만 대 생산 규모에서 검증된 완전 통합형 4계층 스택을 보유한 유일한 기업이라고 주장합니다. 이 지능은 지지안이 자체 개발한 4개의 독점 모델로 구동됩니다.

• BFM (Behavior Foundation Model): 1억 프레임 이상의 인간 모션 캡처 데이터로 학습된 운동 지능용 베이스 모델.
• GCFM (Generative Control & Foundation Model): 생성형 운동 제어용.
• GO-2: 작업 지향 작업을 위한 대형 모델.
• WITA-Omni: 인간-로봇 상호작용을 위한 엔드 투 엔드 대형 모델.

이러한 독점 AI 모델에 대한 집중은 회사 정체성의 핵심입니다. 공동 창립자 덩타이화는 지지안이 '신체형 모델 기업'임을 강조하며, 1,570명의 직원 중 70%가 R&D 분야에 있으며 그 중 대다수가 로봇의 '뇌' 개발에 집중하고 있다고 밝혔습니다.

데이터 플라이휠

전체 전략을 뒷받침하는 것은 '배포 데이터 플라이휠' 개념입니다. 더 많은 로봇이 공장이나 식당 같은 실제 환경에 배포됨에 따라 방대한 양의 고품질 학습 데이터를 수집하게 됩니다. 이 데이터는 다시 AI 모델을 신속하게 개선하는 데 사용되며, 이는 다시 로봇의 성능을 높이고 더 넓은 배포를 유도하여 자기 강화 루프를 만듭니다.

이를 가속화하기 위해 지지안은 데이터 전문 회사 '미펑(Mifeng)'을 설립하여 올해 1,000만 시간의 유효 데이터를 수집하는 것을 목표로 하고 있으며, 여기에는 자체 로봇에서 얻은 200만 시간의 실제 데이터를 포함합니다. 펑즈후이는 이 데이터가 궁극적으로 전체 산업에 개방되어 더 광범위한 혁신을 촉진할 것이라고 말했습니다.

올해 회사의 매출이 매우 양호한 실적을 거둔 것으로 알려졌지만, 야심 찬 '358' 계획의 최종 성공 여부는 이 데이터 플라이휠이 얼마나 빨리 회전하느냐에 달려 있습니다. 기술 프레임워크와 생산 능력을 100억 위안의 매출 흐름으로 전환하는 회사의 능력은 향후 3년 동안 핵심 시험대가 될 것입니다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.