[메리츠증권 모빌리티 김준성]

📮[메리츠증권 모빌리티 김준성] 안녕하세요, 메리츠증권 김준성입니다. 휴머노이드 로봇을 전면에 내세운 현대차그룹 CES 미디어데이 업데이트 드립니다. 먼저 현대차그룹 미디어데이 주요 발표 내용입니다. 1. 휴머노이드 로봇 (범용 노동 대체 로봇) Atlas, 프로토타입이 아닌 대량 양산 버전 공개 2. Atlas의 제조 현장 투입 위한 대규모 데이터 학습 시설인 Hyundai Robotics Meta Plant Application Center (RMAC) 구축, 이는 물리 AI 개발 위한 Data Factory 3. 연간 30,000개의 Atlas 양산 거점 또한 동시 구축 예정 4. 2026년 8월 Atlas 학습 설비인 RMAC 가동 시작, 2028년 현대차그룹 계열사들의 SDF (Software Defined Factory)에 Atlas 투입하여 연속된 다종 노동 행위 수행 시작, 2030년 SDF 중 가장 복잡한 제어 논리를 요구하는 차량 의장공정 투입 시작 5. Atlas의 두뇌 (소프트웨어) 개발 협력 파트너로 Google Deepmind 선정. Gemini의 기존 멀티모달 역량에 새로운 모달리티인 물리 행위 역량을 추가한 Gemini Robotics를 파운데이션 모델로 활용하여, Atlas의 인지/판단/제어 역량 개발 아래 내용은 이에 따른 핵심 Implication입니다. 1. 휴머노이드 로봇의 완전한 대중화를 위해서는 세 가지 역량이 필요. 자율이동, 정밀제어, 언어소통 2. 현대차그룹의 계획은 자율이동은 현대차 (+포티투닷)가, 정밀제어는 보스턴다이나믹스가 맡아 투트랙 동시 개발 추진. 언어모델 개발 방법론은 미공개 3. 위에 정리한 2026년 CES 미디어데이의 발표는 모두 정밀제어 개발의 중심에 선 "보스턴다이나믹스"의 방향에 대한 내용으로 집중 4. 다른 휴머노이드 로봇이 그렇듯 현대차그룹 또한 보스턴다이나믹스의 두뇌 개발에 있어 VLA (Vision-Language-Action)을 선택 5. VLA란 대형언어모델 (LLM)을 두뇌로 사용하여 로봇에게 지능을 부여하는 방식. 인간 사용자 언어 명령이라는 프롬프트에 센서 인지 시각 정보라는 프롬프트를 융합하여, 그 다음에 와야할 가장 적절한 행동 토큰을 출력 6. 현실적으로 휴머노이드 학습을 위한 리얼월드 물리 데이터 극히 부족. 이 같은 데이터 부족 현상을 보완하기 위해, 비물리 세계 (인터넷)에서 물리 세계를 학습한 LLM을 가교로 활용하는 것이 VLA. 모든 로봇의 개발 목표는 9의 전쟁. 99%에서 99.9%로 99.99%로 99.999%로 행위 완성도를 높여가는 것. 이를 위해 모든 AI가 그렇듯 스케일링 법칙이 작동. 더 많은 데이터를 확보할 수록 더 빨리 9를 더해갈 수 있음. 7. 현대차그룹은 전세계 계열사 양산 거점을 SFA로 전환할 것이며, 여기서 확보된 데이터들을 RMAC에서 훈련시켜 Atlas의 상업성을 강화해나갈 것 8. 2026년 운전로봇 (로보택시)의 대량 상용화 성공이 이루어지며, 휴머노이드에 대한 관심 또한 매우 뜨겁게 달아오를 것. 그리고 투자자 입장에서는 누가 진짜이고 누가 가까인지를 구분하는 것이 더욱 중요해질 전망. 진짜를 찾아내는 기준은 단 한 가지. 대량의 물리 데이터 확보 파이프 라인을 갖고 있는지 여부. 진짜 로봇 기업으로 인식될 현대차에 대한 시장의 관심 지속 확대될 것으로 전망 9. 보스턴다이나믹스의 가치 부양과 함께 중장기적 관점에서 지배구조 개편 기대감도 부상 예정. 현대글로비스에 대한 관심도 높아질 것 10. 휴머노이드 로봇 액츄에이터 공급 역할을 추가적인 신 성장동력으로 확보하게 된 현대모비스에 대한 관심 또한 필요 업무에 도움이 되시길 바랍니다. 감사합니다. * 동 자료는 Compliance 규정을 준수하여 사전 공표된 자료이며, 고객의 증권 투자 결과에 대한 법적 책임소재의 증빙자료로 사용될 수 없습니다.