# 4-18. 내재성 / 구글의 물리 AI 전략 읽기

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-08-16T08:54:27.739Z

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## 본질적인 문제는 로봇 개발을 소프트웨어화할 수 있는가에 대한 질문이다. 구글 기반 로봇 OS와 산업 자동화 AI.

유럽·미국 피지컬 AI 2026 완전판 제18회

시리즈: 서유럽 물리 AI 2026 완전판

부제: 하이유노이드 로봇, 자동 운전, 산업 로봇, 로봇 기반 모델로 보는 “유럽-미국 AI 기업 TOP 20+ 외연부”

평가 척도: AI 부문의 명성 / 자본력 / 기술력 / 수익성 / AI 부문 가치

본 글에서는 회사 발표, 제3자 보도, 미래 계획, 외부 추계를 구별하여 기술합니다. 기업이 스스로 주장하는 내용은 “동사무에 따르면”, “회사 발표에 따르면”과 명시하고, 보도기관이 전달한 숫자는 “보도베이스”와 덧붙였습니다. 아직 실현되지 않은 계획은 실적과 혼동되지 않도록 미래 지향적으로 기술하고 있습니다. 금액은 1달러=160엔, 1유로=170엔으로 추정 환산했으며 (2026년 8월 현재 기준).

## 읽기 전에 | Intrinsic이 판매하려는 것은 로봇이 아닌 “로봇을 만드는 과정” 그 자체이다.

Intrinsic은 로봇을 1대도 만들지 않았습니다.

Flowstate, Intrinsic Vision Model, Intrinsic Model M입니다.

2026년 2월 25일, 해당 회사는 Alphabet의 자회사에서 구글 본사로 이관되었습니다. CNBC는 이를 “로봇 버전의 안드로이드” 개발 움직임으로 보도했습니다.

## 먼저 결론――기술적인 조건은 상당히 갖춰졌지만, 산업 구조의 조건은 아직 갖춰지지 않았다.

세계의 공장 중 약 10% 정도만이 완전히 자동화되어 있습니다. 그 이유는 로봇 가격이 아닌, 프로그래밍에 전문 지식이 필요하기 때문입니다.

Intrinsic은 그것을 해결하려고 노력하고 있으며, 구글로 이전하면서 Gemini와 클라우드라는 핵심 자원을 확보했습니다.

한편, 산업용 로봇의 하드웨어 차이가 여전히 제품의 차원으로 남아 있으며, 로봇 제조업체는 제어 소프트웨어를 자사의 경쟁력으로 간주하고 공장 데이터를 Google의 클라우드에 업로드하는 데 대한 경계심을 드러냅니다. “안드로이드의 재현”은 아직 조건이 갖춰지지 않았습니다.

## 목차

제1장 세계의 공장 9할은 아직 자동화되지 않았다.

제2장 5축 평가 – 매출은 보이지 않지만, 상류 자원은 최강 클래스

제3장 X에서 나온 회사 — 2021년의 독립

4장 플로우스테이트 – 로봇을 “웹 앱처럼” 만드는 법

제5장 ROS를 구매한 회사 – 오픈 소스 로보틱스 코퍼레이션 인수 의미

제6장 가상현상 인수 및 2023년의 축소

제7장 삼중 구조 – 플로우 상태, 비전 모델, 모델 M

제8장 내부 비전 모델 – ICCV 2025에서 11개 분야 중 7개 분야 1위

제9장 내재OS와 내재지능 셀

제10장 NVIDIA와의 연결점――아이작 매니퓰레이터, 오мни버스, USD

제11장 구글 딥마인드와의 공동 연구 – 다중 로봇의 무충돌 협조

제12장 록피닉스 합작 – 전자 기기 제조를 재편한다

제13장 코마우라는 첫 번째 파트너

제14장 2026년 2월 25일――알파벳에서 구글로

제15장 “로봇의 안드로이드는”이라는 비유가 성립하는가

제16장 구글의 로보틱스 2기 – 매각 이후 13년 후의 재진입

제17장 경쟁 지도 – NVIDIA, Siemens, ABB, 그리고 기반 모델 세력

## 제18장 결론 – Intrinsic은 로봇 개발을 소프트웨어화할 수 있는가

## 제1장 세계의 공장 9할은 아직 자동화되지 않았다.

산업용 로봇 이야기를 할 때, 우리는 보통 “얼마나 늘었는지”를 이야기한다. 국제로봇연맹의 통계를 내세워 중국의 설치 대수가 세계의 절반을 넘었다는 사실을 강조하고, 일본의 제조사들의 세계 점유율을 확인하는 식으로 증가의 이야기를 늘어놓는다.

하지만 인트린식이라는 회사를 이해하려면 역순의 숫자로 접근하는 것이 더 좋을 것이다.

세계의 공장 중 약 10%만이 완전히 자동화되어 있다 (동사 및 관련 제3자 평가에 따른). 나머지 90%는 인간이 손으로 운반하고, 손으로 조립하고, 손으로 검사한다. 여기서 중요한 것은 로봇 가격이 아닌 이유라는 점이다.

로봇 본체는 지난 20년 동안 확실히 저렴해졌다. 협동 로봇은 수백만 엔 정도면 구매할 수 있다. 그럼에도 불구하고 자동화가 진전되지 않는 이유는 로봇을 작동시키기 위한 프로그래밍에 전문 지식이 필요하기 때문이다. 로봇 1대를 도입하려면 해당 제조사의 고유 언어를 이해하고, 티칭 펜들을 작동시키며, 주변 장비와의 동기화를 설계하고, 안전 규격을 이해하는 엔지니어가 필요하다. 중소 규모의 공장에 그런 인력이 없다. 있더라도 1명밖에 없다.

그리고 또 한 가지, 결정적인 문제가 있습니다. 무언가를 만들 때마다 전부 다시 시작해야 합니다.

기존의 산업 자동화는 특정 작업에 맞춰 설계된다. 특정 제품을 하루 1만 개 생산하도록 최적화된 라인은 그 제품을 생산하는 한에서는 압도적으로 효율적이다. 그러나 제품이 바뀌면 지지구를 다시 제작하고, 로봇의 움직임을 재구성하며, 비전 시스템을 재조정해야 한다. 유연성이 높을수록 좋기 때문에 다품종 소량 생산 현장일수록 자동화에서 소외되기 쉽다.

Intrinsic은 이 한 점을 목표로 만들어진 회사다. 로봇을 만드는 회사라기보다는, 로봇을 프로그래밍하는 작업 그 자체를 소프트웨어 개발의 작업으로 바꿔버리려 하는 회사다.

동사의 창업 시에는 명쾌한 발언이 있었다. 산업용 로봇을 스마트폰이 안드로이드에 의해 나타난 것과 같이, 개발자들에게 친근한 존재로 만든다.

이 비유는 2026년이 되어서 뜻밖의 방식으로 현실적인 의미를 갖게 될 것이다. Intrinsic 스스로가 안드로이드를 만든 회사의 일부가 되었기 때문이다.

## 제2장 5축 평가 – 매출은 보이지 않지만, 상류 자원은 최강 클래스

[AI 부문 평가] 8.5 / 10 [재무력] 9.8 / 10 [기술력] 9.4 / 10 [수익성] 6.5 / 10 [AI 부문 가치] 9.2 / 10 [종합 평가] 8.7 / 10

Intrinsic은 상장되지 않은 회사이며, 구글로 이전된 이후에도 매출 및 손익은 개별적으로 공개되지 않고 있습니다. Alphabet의 자회사 시절에는 “Other Bets” 부문에 분류되어 손실을 인식하는 부문으로 취급되었습니다. 수익성을 낮게 평가한 것은 이러한 불투명성 때문입니다.

한편 자본력은 본 연재에서도 최상위권에 속합니다. 구글 본사와 일부가 되어 Gemini 모델, 구글 클라우드, 구글 딥마인드에 직접 접근할 수 있는 입지를 확보했습니다. 투자 유치 라운드를 신경 쓸 필요가 없습니다.

기술력과 AI 부문 가치가 높은 이유는 세 가지 계층 구조(Flowstate/Intrinsic Vision Model/Intrinsic Model M)에 더하여 ROS라는 기존의 사실상 표준을 조직 전체로 보유하고 있기 때문입니다. 산업 자동화의 상위 레이어를 노리는 기업들 중에서 개발자 커뮤니티의 중심에 자리 잡고 있는 사례는 다른 곳에 없습니다.

유명도가 상대적으로 낮은 것은 B2B 산업을 위한 것이며, 하이퍼휴먼로봇처럼 시각적인 매력으로 어필하지 않기 때문입니다.

## 제3장 X에서 나온 회사 — 2021년의 독립

Intrinsic은 2021년 7월, Alphabet의 연구 부문 ‘X’(일명 ‘모닝슈트 팩토리’)로부터 독립하여 Alphabet의 자회사로 전환되었으며, X에서 개발된 기간은 약 5년이었다.

X에서 ‘졸업’한 회사로서, 자율주행 Waymo, 드론 배송 Wing이 잘 알려져 있다. 본 연재의 제3회에서 다뤘던 Waymo와 동일한 계통에 속하는 회사라고 생각하면 된다. Alphabet은 검색과 광고 외에 장기적인 도박을 많이 걸어놓은 회사이며, Intrinsic은 그 도박의 하나로서, 제조업이 물리적 AI에 의해 변화하는 것을 감안하여 놓인 기물이었다.

CEO에는 독립부터 웬디 탠 화이트 씨가 맡아왔다. 그녀는 원래 웹사이트 구축 서비스 문프루트의 공동 창업자였으며, 이후 벤처 캐피털인 BGF 벤처스를 거쳐 X에 합류한 인물이다. 로봇 공학 전공은 아니며, 웹 개발의 민주화를 이룬 사람이 로봇 개발의 민주화를 맡게 된 상황이다.

이 인선은 인트릭스의 성격을 잘 보여주고 있다. 이 회사가 해결하고자 하는 것은 로봇의 운동학 문제가 아니다. 개발자 생태계를 어떻게 넓혀나갈 것인지에 대한 플랫폼 문제이다.

Tan White氏は2023年の製品発表で、こう述べている。知的なロボットソリューションをプログラムすることを、ウェブサイトやモバイルアプリを立ち上げるのと同じくらい簡単にする。ただし単一の製品やサービスがそれを成し遂げるとは考えていない、これはエコシステムの取り組みであり、大きな開発者コミュニティの集合的な貢献を通じてのみ実現する（同社キーノートより、要旨）。

에코시스템이라는 용어가 처음부터 등장하며, 여기가 Intrinsic의 일관된 위치입니다.

## 4장 흐름 상태 – 로봇을 “웹 애플리케이션처럼” 만들기

Intrinsic이 처음으로 선보인 제품이 Flowstate였다. 2023년 5월 15일에 발표되었으며, 같은 해 6월에 공식 제공이 시작되었다.

플로우스테이트는 웹 기반 개발 환경이자 동시에 시뮬레이션 엔진이기도 합니다. 브라우저를 열면 로봇의 작업 셀(워크셀)을 조립하는 화면이 나타납니다. 로봇 본체를 배치하고, 카메라를 설치하고, 컨베어를 연결하고, 작업을 정의합니다. 그리고 로봇의 움직임을 스킬이라는 재사용 가능한 블록의 조합으로 묘사해 나갑니다.

부품을 인식하고, 경로를 계획하여 이동하며, 잡고, 삽입하는 등의 동작이 미리 준비된 블록 형태로 제공됩니다. 사용자는 이를 드래그 앤 드롭으로 배열하고, 조건 분기에서 연결합니다. 로봇 제조업체 고유의 언어로 수천 줄을 작성할 필요가 없습니다.

이 추상화에는 여러 층이 중첩되어 있다. 감각(어디에 무엇이 있는지), 운동 계획(어떻게 움직일지), 조작과 삽입(어떻게 만져낼지)이 존재한다. 기존에는 각각 다른 도구, 다른 전문가가 담당했던 영역을 하나의 환경 위에 통합한 것이다.

그리고 플로우 스테이트의 핵심은 디지털 트윈과 시뮬레이션이다. 실제 장비를 멈추지 않고, 가상 공간에서 조립하고, 움직이고, 실패시키고, 수정하는 것이다. 오픈소스 시뮬레이터 Gazebo와 연동하는 설계부터 시작한 점 또한 이 회사의 기원을 보여준다.

CTOだったTorsten Kroeger氏は、発表当時こう指摘した。ロボットソリューションを支える「配管工事」に膨大な時間が費やされている。それは本質的に不可欠な作業ではあるのだが（同氏コメント、要旨）。

배관 공사 – 즉, 통신, 동기화, 좌표 변환, 오류 처리 등 누구나 동일하게 수행해야 하지만 필수적인 작업입니다. 로봇 SIer의 공수에 상당 부분이 여기에 소멸합니다. Flowstate는 이를 표준화하기 위해 개발된 제품입니다.

Intrinsic의 주장 따르면, 플로우 상태는 워셀의 설계, 프로그래밍, 재프로그래밍을 크게 가속화하여 프로젝트마다 수백 시간의 수작업을 줄일 수 있다.

가장 중요한 설계 철학은 하드웨어 비의존성을 의미한다. 특정 제조사의 로봇에 종속되지 않으며, 어떤 회사 제품의 로봇, 카메라, 센서와도 호환된다. Android가 어떤 제조사의 스마트폰에서도 작동하는 것과 같은 비유가 여기서도 반복적으로 사용된다.

## 5장. 로봇을 산 회사 – 오픈 소스 로보틱스 코퍼레이션 인수 의미

Intrinsic을 다른 로봇 소프트웨어 기업과 결정적으로 나누는 것은 2022년 말의 인수였다.

동사는 Open Robotics(공식 명칭은 Open Source Robotics Foundation, OSRF)의 상업 부문인 Open Source Robotics Corp.(OSRC)를 2022년 12월에 인수했다.

OSRF는 무엇을 하는 조직인가요? ROS(로봇 운영 체제)를 개발하고 유지하는 조직입니다.

ROS는 세계 각국의 로봇 연구 및 개발의 사실상 공통 기반이다. 대학 연구실의 로봇부터 산업용 로봇의 프로토타입까지, 로봇의 소프트웨어는 ROS 위에서 작성되어 왔다. 엄밀히 말하면 운영체제(OS)가 아닌 미들웨어이지만, 로봇 산업에서의 위치는 마치 OS와 거의 동일하다.

Intrinsic은 그 ROS(로봇 운영 체제)를 지원하는 상업 부문을 인수했다. 오픈 로보틱스의 공동 창업자이자 CEO였던 브라이언 게르키(Brian Gerkey) 역시 OSRC(Open Source Robotics Community) 팀과 함께 Intrinsic에 합류하여 이후 해당 회사의 CTO(최고 기술 책임자)를 맡고 있다. 참고로, 그는 Intrinsic 이적 후에도 OSRF(Open Source Robotics Foundation) 이사직을 계속 수행하고 있다. 상업 부문은 인수되었지만, 재단의 지배 구조는 별도로 유지되는 형태이다.

이 인수 합병의 의미는 단순한 기술 확보가 아니다.

첫째, 로봇 개발자 커뮤니티의 중심에 자리 잡고 있었던 것이다. ROS 개발자는 전 세계적으로 매우 많았으며, 대학, 스타트업, 대기업 연구 부문에 걸쳐 있었다. 그들이 매일 사용하는 기반의 유지보수에 인트린식(Intrinsic)이 관여하고 있었다.

둘째로, 오픈 소스와 상업 제품 간의 연결 고리를 구축했기 때문이다. Flowstate에서 ROS 2의 기능을 호출할 수 있으며, ROS로 작성된 자산을 산업용 실행 환경에 활용할 수 있다. 이 연결 고리가 뒤에 설명될 Comau와의 협업의 핵심 내용이 되겠다.

세 번째로, 통치 문제에 해당한다. Intrinsic은 OSRF의 오픈소스 로보틱스 통치 강화 이니셔티브에 창설 멤버로서 참여할 것을 밝히고 있다. 한 민간 기업이 ROS의 존사를 쥐고 있는 것은 아닌가라는 당연한 우려에 대해 재단 측이 통치를 강화하는 방식으로 대응한 꼴이다.

로봇의 “운영체제(OS)”를 개발한다는 말은 많은 기업이 자사 제품을 지칭하는 것일 수 있습니다. Intrinsic의 경우, 기존의 사실상 표준을 기반으로 상업적 레이어를 구축했습니다. 이 순서는 이후 영향을 미치게 됩니다.

## 제6장 가상현상 구매 및 2023년의 축소

Intrinsic의 행보는 순풍일 뿐만이 아니었다.

2022년 4월, 이 회사는 독립 후 9개월 만에 비케리어를 인수했다. 비케리어는 AI 로보틱스 스타트업으로, 벤처 캐피탈 외에도 제프 베이조스 씨를 비롯한 기술 업계 유명 인사들로부터 총 2억 5,000만 달러(약 400억 원)를 유치한 것으로 알려졌다. 인수 금액은 공개되지 않았다.

비시어스는 적은 데이터로부터 일반화하는 지각 모델 연구로 잘 알려진 회사였다. 이 기술 계보는 이후 Intrinsic Vision Model로 이어져 나갔다.

그러나 2023년 초반, 인트리식은 대규모 인력 감축을 실시했다. 언론 보도에 따르면, 직원 상당수가 대상이 되었다. 테크 업계 전체가 채용을 줄인 시기와 맞물린 상황이지만, 독립 지사로서 2년 반 남짓한 기간 동안 운영된 회사가 두 번의 인수 합병을 거쳐 곧바로 축소했다는 사실은 기록해 두어야 할 것이다.

산업 자동화 소프트웨어는 판매되는 데 시간이 걸린다. 공장은 쉽게 도구를 교체하지 않는다. 로봇 SI(솔루션 제공업체)는 기존의 상류망을 가지고 있으며, 제조업의 설비 투자도 연 단위로 변동한다. 웹 서비스처럼 “만들어서 바로 사용되는” 시장과는 다르다.

이 시기의 Intrinsik은 Alphabet의 “Other Bets” – 검색과 광고를 제외한 모든 도박의 모음 – 에 분류되어 있었으며, Alphabet의 재무 보고서상 손실 항목으로 처리되었다. 이는 장기적인 투자라는 점이 투자자들에게도 명시적으로 알려진 바 있었다.

2026년 Intrinsic을 평가할 때, 2023년을 잊지 않는 것이 좋다. 회사가 현재 도달한 위치는 한마디로 꾸준한 상승 결과가 아니었다.

## 제7장 삼중 구조 – 플로우 상태, 비전 모델, 모델 M

2026년 시점의 인트린식 플랫폼은, 해당 회사 및 제3자 평가에 근거하여 세 가지 통합된 레이어로 설명된다.

1층: 플로우스테이트 기반 웹 기반 개발 환경입니다. 지금까지 말씀드린 바와 같이, 로봇 애플리케이션을 구축하는 공간입니다. 디지털 트윈과 시뮬레이션을 제공하며, 하드웨어 의존성을 벗어나 작동합니다.

두 번째 계층: 인트리닉 비전 모델(IVM) 산업용 지각 기반 모델로, 카메라 이미지를 통해 부품의 위치와 자세를 추정합니다. 2025년 10월에 발표되었습니다. 다음 장에서 자세히 설명합니다.

3층: 인트리닉스 모델 M의 행동 AI(행동 인공지능)로 설명되는 레이어입니다. 감지한 결과로부터 실제 움직임을 생성하는 부분에 해당합니다.

이 삼중 구조는 물리 AI의 일반적인 분류—감각, 판단, 운동—에 거의 부합하며, 이 삼중 구조의 어느 하나도 하드웨어와 분리되어 있다는 점이 중요하다.

로봇 제조업체의 경우, 자사의 로봇에 최적화된 제어 시스템을 구축하고, 그 위에 애플리케이션을 탑재한다. ABB의 RobotStudio, Fanuc의 소프트웨어 그룹, 안와전기의 환경은 모두 자사 하드웨어를 전제하고 있다 (본 연재 15회 ABB 참조).

Intrinsic은 그 전제를 벗어났다. 그래서 다른 회사의 로봇으로 작동한다. 반대로 말하면, 자사에서는 1대도 로봇을 만들지 않는다. Automate 2026의 데모 시연에서 작동했던 것도 파나식의 산업용 로봇이었다.

여기 이 회사의 도박이 핵심이다. 로봇이 상품으로 널리 사용될수록 가치는 하드웨어에서 소프트웨어로 이동할 것이다. 이동할 방향을 미리 점 예측하는 도박이다.

## 제8장 내부 비전 모델 – ICCV 2025에서 11개 분야 중 7개 분야 1위

2025년 10월, 인트린식은 **인트린식 비전 모델(IVM)**을 발표했다. 동시에 최초의 “AI for Industry” 개발자 챌린지도 공개하고 있다.

IVM은 산업용 인지 기반 모델이다. 제3자 평가에 따르면, IVM은 컴퓨터 비전 분야의 주요 국제 학회 ICCV 2025에서 실시된 객체 자세 추정 벤치마크(BOP Challenge)의 11개 항목 중 7개 항목에서 1위를 차지했으며, 학습 시간 0으로 서브 밀리미터 수준의 정밀도를 달성했다.

또한, RGB 카메라만을 사용하기 때문입니다. 이 점이 산업적으로 매우 큽니다. 기존의 서브밀리미터 정밀도 자세 추정에는 3D 스캐너, 구조화 광, 또는 고정밀 뎁스 카메라가 필요했습니다. RGB만으로 해결될 수 있다면 하드웨어 비용이 5분의 1에서 20분의 1 정도로 감소할 것으로 예상됩니다. 해당 회사는 하드웨어 비용이 5분의 1에서 20분의 1 정도로 줄어들 것이라고 주장하고 있습니다(회사 주장).

“학습 시간 제로”라는 표현의 의미를 산업 현장의 맥락에서 설명하고 싶다.

기존의 비전 시스템에서는 새로운 부품을 다룰 때마다 해당 부품의 이미지를 수백 장이나 모아 레이블링 작업을 하고 모델을 재학습해야 했다. 라인 가동 시점에 이러한 작업이 도입 기간을 늘리는 주요 원인이었다. 기반 모델이라면 사전 학습된 일반화 능력에 의해 부품별 재학습을 최소화하거나 크게 줄여도 인식 가능하다.

수십 마이크로미터(μm) 수준의 정밀도는 산업용 분야에서 결정적인 요소이다. 전자 제품 조립 과정에서 커넥터 삽입 시 0.1 밀리미터 단위의 위치 정밀도가 요구되며, 일반적인 이미지 인식 모델의 정확도로는 이 용도에 미치지 못한다.

Intrinsic이 선택한 첫 번째 주요 거점이 전자 기기 조립 분야였다. “AI for Industry” 도전 과제는 전자 기기 조립의 한계를 극복하는 것을 주제로 설계되었다.

도전 설계 또한 구체적이었습니다. 2026년 2월 11일에 공식적으로 시작하여 4월 17일에 등록을 마감하는 일정으로 운영되었습니다.

참가자들은 먼저 오픈 소스 도구와 시뮬레이터를 사용하여 AI 모델을 학습시키고, 제출된 모델은 시뮬레이터 Gazebo에서 평가되어 상위 30개가 Flowstate와 Intrinsic Vision 모델 접근 권한을 얻습니다. 최종적으로 Intrinsic 본사 내 실제 워셀에서 실행하여 검증합니다.

시뮬레이션에서 현실로의 전환 과정, 즉 로보틱스에서 “심-투-리얼 간극”이라고 불리는 최대 난관을 콘테스트 구조 자체에 통합하고 있습니다.

이 도전 과제는 2026년 6월 Automate 2026 시점에서 5,000명 이상의 참가자와 1,600개 이상의 팀이 전 세계에서 참가하는 규모로 성장할 것이라고 회사 측에서 발표하고 있습니다.

챌린지 규모를 구체적으로 기재합니다. 상금 총액은 18만 달러(약 2,880만원). 115개국에서 5,000건 이상의 등록이 이루어졌고, 1,600팀이 참가했습니다. 이 중 31팀이 다음 단계로 진출했으며, 상위 10팀은 캘리포니아 주 본사 소재 실제 환경에 원격으로 배포하여 검증을 진행했습니다.

그 회사는 ROS 커뮤니티를 포함한 개발자들이 새로운 도구, 오래된 도구, 오픈형 도구를 조합하여 산업 수준의 로봇 솔루션을 쉽게 구축할 수 있는 미래를 내다보고 있다고 설명합니다. 이번 주제는 전자 제품 조립이지만, 이와 같은 해결되지 않은 문제는 항공우주부터 의료 분야에 이르기까지 수십 개의 산업에 공통적으로 나타난다는 것이 그 회사의 판단입니다.

개발자 챌린지라는 방식 자체는 흔한 것이 아니다. 하지만 Intrinsic의 맥락에서는 이것은 단순한 마케팅이 아니다. 이 회사의 사업 모델은 “개발자 커뮤니티가 성장하는 것”에 의존하고 있기 때문이다. 플랫폼 기업이 처음 해야 할 일을 그대로 하고 있다.

## 제9장 내재OS와 내재지능 세포

내재OS는 마치 인간의 뇌처럼 스스로 학습하고 진화하며, 끊임없이 변화하는 환경에 적응하는 능력을 갖춘 운영체제입니다. 이는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어 복잡한 시스템을 이해하고 제어하며, 예측 불가능한 상황에서도 최적의 솔루션을 찾아내는 지능적인 시스템입니다.

내재OS의 핵심은 ‘내재지능 세포’라는 개념입니다. 내재지능 세포는 마치 신경세포처럼 서로 연결되어 정보를 주고받으며 네트워크를 형성합니다. 이러한 네트워크는 다양한 데이터를 분석하고 패턴을 인식하며 새로운 지식을 창출하는 데 활용됩니다. 또한 내재지능 세포는 스스로 학습하고 경험을 통해 진화하며 시스템 전체의 성능을 향상시키는 역할을 수행합니다.

특히 내재OS는 내재지능 세포 간의 연결 방식에 따라 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 특정 내재지능 세포가 ‘카호’의 감정을 분석하고 그녀의 행동 패턴을 예측하는 데 집중할 수 있으며, 다른 내재지능 세포가 ‘무라카미 하루키’의 소설 속 등장인물의 심리를 분석하고 그의 창작 세계를 이해하는 데 활용될 수 있습니다.

내재OS와 내재지능 세포의 조합은 기존의 운영체제와는 완전히 다른 수준의 지능과 유연성을 제공합니다. 이는 인간의 뇌와 유사한 방식으로 작동하며 복잡한 문제를 해결하고 새로운 가능성을 열어주는 잠재력을 가지고 있습니다. 이러한 기술은 미래 사회의 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대됩니다.

2026년 6월, 시카고에서 열린 Automate 2026(북미 최대의 로봇 및 자동화 전시회)에서 Intrinsic은 새로운 제품을 선보였다.

Intrinsic Intelligence Cell이라는 모듈형 로봇 워셀입니다.

이 워크세트는 IntrinsicOS에서 작동하며, 회사의 설명에 따라 스킬 기반 자동화 시스템으로 설계되어 복잡한 조립 작업을 수행하도록 한다.

- 프로젝트와 도구를 즉시 재구성
- 다양한 하드웨어와 소프트웨어에 대응한다.
- AI를 통합하고 지능적으로 적응하도록

전시회에서 판낙의 산업용 로봇을 사용하여 전자 부품 조립을 시연했다.

또한 이 파나크와의 관계는 2026년 인트린식에게 가장 큰 사건이 되었습니다.

2026년 5월 13일, 판나크는 구글과의 전략적 협업을 발표합니다. 구글 클라우드의 젬마이 엔터프라이즈와 인트린식 로보틱스 플랫폼을 판나크의 로봇 시스템에 통합합니다.

규모는 차원이 다릅니다. 판낙은 세계 최대의 산업용 로봇 제조업체로서 이미 전 세계 공장에 약 110만 대가 설치되어 있습니다. 그 모든 기계가 자연어의 지시를 이해하고, 물체를 인식하며, 자율적으로 협조하는 능력을 갖추게 되었습니다.

시장 반응은 즉각적이었고, 파나크 주가는 16% 상승하여 하루 동안 사상 최고치를 기록하며 8,880엔을 돌파했습니다.

협업의 핵심을 구체적으로 살펴봅니다.

대상 범위는 3kg의 소형 기에서 2.3톤의 대형 기까지, 협동 로봇 CRX 시리즈를 포함한 전 제품 라인이 대상입니다. 팬악(ファナック)의 모든 로봇은 Intrinsic의 엔터프라이즈용 소프트웨어 플랫폼에서 완전히 지원되며, 사용자는 AI 로봇 솔루션을 구축하고 테스트하며 구현할 수 있습니다.

Flowstate와의 연동 패키지는 Intrinsic의 개발 환경인 Flowstate에 최적화된 로봇 제어 기능을 전반적으로 제공합니다. Flowstate는 ROS와 상호 운용 가능하며, 유연한 AI 시스템을 신속하게 개발할 수 있습니다.

FANUC의 ROS 넥서스 노드는 오픈소스 ROS 드라이버를 제공하며, AI 개발을 위한 Python 지원, 외부 로봇 제어용 고속 통신 인터페이스, PLC와의 쉬운 연동 인터페이스를 갖추고 있습니다. 또한 Google은 Intrinsic 로보틱스 AI 그룹을 통해 ROS의 주요 기여자이자 멘토입니다.

제5장에서 보았던 OSRC 인수 합병이 여기서 빛을 발한다. ROS를 지원하는 조직을 보유하고 있었기에 세계 최대의 로봇 제조사들과 같은 격차 없는 경쟁을 할 수 있었다.

파나식은 “AI 에이전트 방식”이라는 설계 방식을 2026년 5월 신제품 공개회에서 차세대 Physical AI 로봇 시스템을 시연했습니다. 구글 젬마인 엔터프라이즈로 구축한 AI 에이전트가 인간의 지시를 이해하고 물체를 인식하며 파나식 로봇을 자율적으로 제어합니다. 이 회사는 이를 “산업용 로봇을 위한 AI 기반 에이전트 시스템”이라고 명명하고, 협동 로봇과 비협동 로봇이 쉬운 자연어 지시 사항에 따라 하나의 셀에서 조화롭게 협력하도록 지원한다고 설명합니다.

그리고 수요는 이미 증가하고 있습니다. FANUC는 2025년 12월 국제로봇엑스포(IREX, 도쿄)에서 Physical AI 시스템을 공개한 이후, 고객의 관심이 급격히 높아졌으며, 이미 Physical AI 관련 용도로 1,000대 이상의 로봇을 출하했습니다.

한편 보도에 따르면 KUKA와 Universal Robots도 Intrinsic의 파트너로 여겨지고 있으며, ABB는 시뮬레이션 기반의 물리 AI로 NVIDIA와 협력하고 있습니다.

제15장에서는 “안드로이드는 비유가 성립하는가”를 검토하지만, 이번 제휴는 성립하는 측의 가장 강력한 자료입니다. 안드로이드는 端末メーカー가 OS를 자전으로 만들어야 하는 비용을 회피하고자 했을 때 널리 퍼지게 되었습니다. 팬악(Fanuc)이 같은 판단을 내렸다는 점으로부터 알 수 있는 일입니다.

Automate 2026 시연에서는 AI 지원의 인지, 모션 플래닝, 조작이 단일 소프트웨어 환경 내에서 연동되어 작동하는 모습이 시연되었습니다.

또한 인트린식 인텔리전스 셀은 Foxconn 거점에서 연말까지 시범 도입될 예정입니다. 12장에서 다룰 파트너십의 첫 번째 구체적인 적용 대상입니다.

여기 주목할 점은 Intrinsic이 “셀”이라는 물리적 단위 개념을 제시했다는 것이다.

지금까지의 인트린식은 순수한 소프트웨어 기업이었다. 하지만 워셀이라는 단위를 제시한다는 것은 소프트웨어만으로는 판매되지 않거나, 혹은 가치가 전달되지 않는다는 현실적인 판단을 의미한다. 공장의 구매 담당자는 “개발 환경”을 사지 않고 “이 작업을 수행할 수 있는 셀”을 산다.

이는 동시에 기존의 로봇 SI 업체나 FA 상사와의 관계를 미세하게 조정하는 움직임이기도 하다. 셀을 제안하는 주체가 누구인지라는 문제가 발생하기 때문이다.

Intrinsic은 자사의 입장을 AI를 기존의 자동화에 추가적인 기능으로만 취급하는 것이 아니라, 지능을 미래의 제조 시스템의 핵심적인 작동 레이어로서 위치시키는 것으로 설명하고 있다.

동사는 “피지컬 AI”를 환경을 이해하고, 그것에 대해 추론하며, 상호작용할 수 있는 AI로 정의하고 있다. 업계 내에서 이 용어의 의미는 사용하는 사람에 따라 다소 차이가 있지만, Intrinsic의 정의는 명확하게 “이해, 추론, 상호작용”의 세 가지 요소에 두고 있다.

## 제10장 NVIDIA와의 연결점――아이작 매니퓰레이터, 오мни버스, USD

본 연재의 제1회에서 다뤘던 NVIDIA와의 관계는 Intrinsic을 이해하는 데 있어서도 외면할 수 없는 중요한 요소이다.

제3자 평가에 따르면 NVIDIA Isaac Manipulator 모델이 Flowstate에 직접 통합되어 있으며, NVIDIA Omniverse와의 라이브 USD 스트리밍 연결을 통해 공장 규모의 디지털 트윈을 시각화할 수 있습니다.

USD（Universal Scene Description）는 원래 픽사에서 개발한 3D 장면 묘사 형식으로, 현재는 산업 디지털 트윈의 공통 언어로서 자리매김하고 있다. Intrinsic의 Flowstate로 묶은 워셀이 USD를 통해 오мни버스 상의 공장 전체 모델에 연결된다.

결국 구도는 이렇게 된다.

- NVIDIA: 컴퓨팅 플랫폼, 시뮬레이션 플랫폼(Omniverse/Isaac), 로봇 기반 모델(GR00T)
- 본질적：산업용 개발 환경, 인지 모델, 행동 모델, 워셀
- 로봇 제조사: 하드웨어

Intrinsic은 NVIDIA의 하위 레이어 위에 올라가면서 산업 자동화 애플리케이션 레이어를 공략하고 있으며, 양사는 경쟁 관계가 아닌, 적어도 현재 시점에서는 보완 관계에 있다.

Intrinsic은 2024년 Automate에서 NVIDIA 및 Google DeepMind와의 협업과 고객 솔루션에서 새로운 기반 모델에 대한 노력을 선보이고 있으며, 2024년 SIGGRAPH Asia에서는 애플리케이션을 넘어 범용적인 적응형 로봇 솔루션을 가능하게 하는 프리노프틱 3D 비전 시스템을 발표했다.

이 부분의 누적을 보면, Intrinsic이 2026년에 갑자기 등장한 회사라고 보기 어렵다는 것을 알 수 있다. 연구 발표와 전시회에서의 시연을 꾸준히 4년 동안 진행해 왔기 때문이다.

## 제11장 구글 딥마인드와의 공동 연구 – 다중 로봇의 무충돌 협조

2025년 9월 3일, 인트린식은 Google DeepMind 로보틱스와의 공동 연구 결과를 발표했다. DeepMind 측 연구자가 주도했으며, 인트린식과의 장기적인 협력을 통해 이루어진 것이다.

여러 산업용 로봇이 공동으로 작업 수행 시 완전히 자동화되고 충돌이 없는 협업을 의미한다.

이 문제의 난이도는 현장을 잘 아는 사람일수록 더 잘 와닿는다. 1대의 로봇 경로 계획은 이제는 해결 가능한 문제이다. 하지만 2대, 3대의 로봇이 같은 공간에서 작업할 때 서로의 경로가 간섭하지 않도록 조정하는 작업은 여전히 인간의 엔지니어가 수작으로 해결하고 있다. 타이밍을 조절하고, 대기 시간을 설정하며, 안전 영역을 설정한다. 이 조정에 시스템 구축 단계만큼의 시간이 소모된다.

또한, 이 조정은 한 번으로 끝나는 것이 아니다. 업무가 바뀌면 다시 진행해야 한다.

만약 이것을 완전히 자동화할 수 있다면, 다양한 품종 소량 생산에서 로봇 도입의 경제성이 달라질 것이다. 작업 전환 비용이 인건비에서 계산 시간으로 대체되기 때문이다.

또한 이 연구는 구글 본사에 통합되기 5개월 반 전에 발표되었다. Intrinsic과 구글 딥마인드의 실무적인 연계는 조직 통합보다 훨씬 이전부터 진행되어 왔으며, 2026년 2월의 이관은 갑작스러운 결정이 아닌, 이미 존재하던 관계의 인정이라는 측면이 강하다.

## 제12장 록피닉스 합작 투자 – 전자 기기 제조를 재편한다

Intrinsic의 상업 파이프라인에서 가장 규모가 큰 것은 **Foxconn(鴻海精密工業)**과의 협력이다.

어느 쪽이든 2025년 하반기에 공장 전체의 자동화를 목표로 하는 범용 지능 로봇 개발을 위한 전략적 합작이 체결되었다. Intrinsic의 AI 로보틱스 플랫폼과 Foxconn의 글로벌 제조 지식을 결합하여 세계적인 전자 제품의 제작 방식을 재구상하는 데 목표를 두고 있다.

Foxconn 회장 류양웨이(Young Liu) 씨는 인트린식과의 협업에 대해, 회사의 AI 기반 로보틱스 분야의 깊은 전문성을 활용할 수 있다고 밝혔습니다.

이 협력의 의미를 두 가지 관점에서 살펴보기를 바랍니다.

규모의 측면에서 보면, 폭스콘은 세계 최대의 EMS(전자機器 위탁 생산) 업체로서, 직원 수는 전성기 때 100만 명 규모에 달했다. 아이폰을 비롯하여 세계의 전자 기기 상당 부분이 이 회사의 공장에서 나오고 있다. 여기서 자동화 소프트웨어가 표준 채택된다는 것은 산업용 로봇 소프트웨어 시장으로서 최대 규모의 확보를 의미한다.

지오정치적 관점에서, 폭스컨은 최근 미국 내 생산 능력 구축을 가속화하고 있다. 언론 보도에 따르면, 이 파트너십은 미국 공장의 완전 자동화를 목표로 하며, 미국 내 생산 재편은 인건비라는 벽에 부딪히지만 자동화로 그 벽을 넘으려는 전략이다.

Intrinsic은 구글 본사에 인수된 이후에도 Foxconn을 비롯한 기존 파트너와의 협업을 지속할 것이라고 공식적으로 밝힌 바 있다.

다만 주의해야 할 점이 있습니다. 폭스는 동시에 NVIDIA와도 깊이 협력하고 있으며, 자체적으로 휴머노이드 로봇 도입도 진행하고 있습니다. EMS의 거대 기업은 한 회사에 모든 것을 걸지 않습니다. 이 협력이 어느 정도까지 배타적인 형태를 띠게 될지는 현재 시점에서는 명확하게 밝혀지지 않았습니다.

## 제13장 코마우라는 첫 번째 파트너

플로우스테이트의 첫 번째 파트너는 이탈리아의 Comau였다. 2023년 5월 발표 당시, 로봇 제조사이자 글로벌 SI(시스템 통합) 업체로서 이름이 거론되었다.

코마우는 자동차 공장의 자동화를 전문으로 하는 오랫동안 존경받는 기업으로, 본 연재에서는 22회(특별편 2)로 다룰 예정인 기업이다.

당시 코마우 CEO 피에트로 고르리 씨는 “Intrinsic Flowstate를 통해 로봇 작업장의 설계, 프로그램, 재프로그래밍이 훨씬 빨라지고, 프로젝트마다 수백 시간의 수작업 프로그래밍을 절약할 수 있다”고 말했다. 이를 통해 처음 자동화에 접근하는 산업에서 자격을 갖춘 프로그래머 부족 문제에 효과적으로 대응할 수 있다 (요약).

프로그래머 부족 현상이 유럽의 로봇 SI 업체들이 공유하는 주요 문제 인식이다.

2024년 10월, ROSCon 2024에서 Intrinsic은 다시 Comau와의 협업을 발표했다. 이번에는 Comau 로봇에 ROS 2 기능을 탑재하여 Intrinsic Flowstate 애플리케이션에서 활용할 수 있도록 한다는 것이다.

기술적인 내용은 다음과 같습니다. Flowstate의 커스텀 “스킬”(소프트웨어 컴포넌트)을 개발하고, Comau가 개발한 ROS 2 노드와 직접 인터페이스합니다. 이를 통해 기존의 ROS 기반 서비스들을 원본 코드를 전혀 변경하지 않고 Flowstate로 통합할 수 있습니다.

Comau의 MI.RA/Depalletizer(데파레트라이징용 스킬)는 Intrinsic의 개발 환경에서 사용 가능하도록 개선되었으며, Flowstate에 기본 충돌 회피 기능과 다양한 제조사의 카메라·로봇과의 호환성을 확보하는 기술도 함께 활용할 수 있습니다.

Intrinsic은 Comau를 “Intrinsic과 ROS 간의 통신과 미래 솔루션을 위한 워크플로우 모두를 실증해 준 최초의 산업 파트너”로 평가했습니다.

그리고 한 가지 더, 이 시리즈의 맥락에서 간과할 수 없는 것이 있습니다. ROSCon 2024의 개최지는 덴마크 오덴세였습니다.

오덴세는 과거 제17회에서 다룬 Universal Robots와 Mobile Industrial Robots를 탄생시킨 도시입니다. 건조업체 철수 후 수백 개의 로봇 기업이 모여드는 클러스터로 전환했으며, 세계적인 로봇 개발자들이 모이는 연례 회의가 이곳에서 개최되고 있습니다.

로봇 산업의 지리는 이러한 장소들의 겹침으로 이루어져 있습니다.

여기 5장 OSRC 매각이 작용한다. ROS를 지원하는 조직을 바탕으로 로봇 제조업체에 “당신의 로봇을 ROS 세계에 통합하도록 돕겠습니다”라는 제안을 할 수 있다. 오픈 소스 자산을 상업적 활용의 교두보로 활용한다.

같은 IMTS 2024에서는 Flowstate에서 CNC 가공기 마신텐딩(가공기 ワーク着脱) 애플리케이션의 데모를 진행하고 있다. 자동차 용접 라인과 같은 대량 생산뿐만 아니라 **마신쇼푸(マシンショップ, 기계 공방)**라는 중소규모 현장을 노리고 있다는 점이 중요하다.

자동화 2026에서 해당 회사가 “미래의 머신숍은 생각하는 것보다 훨씬 더 가까운”이라는 표현을 한 것도 이와 연결된다.

## 제14장 2026년 2월 25일――알파벳에서 구글로

또한 2026년 2월 25일, 인트리식은 구글 본사에 합류할 것을 발표했다.

정확히 말하자면, 이는 인수 계약이 아니다. 인트리식(Intrinsic)은 원래 Alphabet의 자회사였으며, 같은 모회사 아래에서 Alphabet의 Other Bets(기타 야망)라는 위치에서 Google LLC의 내부 조직으로 이동한 것일 뿐이다. 재무 조건은 공개되지 않았으며, Alphabet은 인수 가격에 대한 정보 공유를 거부하고 있다.

이전 체제는 다음과 같습니다.

- 구글 내에 독립적인 그룹으로 존속
- 본질적인 브랜드 유지
- Wendy Tan White氏がリーダーシップを継続する
- 구글 딥마인드와 긴밀하게 협력하고 있습니다.
- Gemini 모델과 Google Cloud를 활용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Google Cloud는 Gemini 모델을 활용하여 다양한 서비스를 제공하고 있습니다. Gemini 모델은 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 작업을 수행할 수 있으며, 이를 통해 Google Cloud의 서비스들을 더욱 강력하게 만들 수 있습니다.

Google Cloud에서 Gemini 모델을 활용하는 방법은 다음과 같습니다.

*   **Vertex AI:** Vertex AI는 Gemini 모델을 포함한 다양한 머신러닝 모델을 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 플랫폼입니다. Vertex AI를 통해 Gemini 모델을 사용하여 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
*   **Google Cloud Functions:** Google Cloud Functions는 서버리스 컴퓨팅 서비스로, Gemini 모델을 사용하여 간단한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Gemini 모델을 사용하여 이미지의 내용을 분석하거나, 텍스트를 번역하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
*   **Google Cloud Storage:** Google Cloud Storage는 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 서비스입니다. Gemini 모델을 사용하여 저장된 데이터를 분석하거나, Gemini 모델을 사용하여 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

Google Cloud에서 Gemini 모델을 활용하는 것은 매우 유용하며, 다양한 분야에서 혁신적인 서비스를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 앞으로 Google Cloud와 Gemini 모델은 더욱 발전하여 우리의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 것입니다.

동사의 발표에 따르면, 구글에 합류함으로써 프론티어AI의 연구 개발부터 제조업과 물류에 대한 산업용 사례 확산 및 일상 운영에 이르기까지 전반적인 노력을 가속화할 수 있을 것이라고 한다.

구글 측에서는 히로시 로크하이머氏가 코멘트를 내놓고 있습니다. 구글은 디지털 세계와 물리 세계 사이의 격차를 메우는 데 큰 기회를 보고 있으며, 이는 제조업이나 물류와 같은 산업에서의 지능형 로보틱스에도 해당됩니다. Intrinsic 팀을 맞이함으로써 혁신적인 AI를 더 많은 기업과 산업으로, 규모를 확대하여 전달할 수 있을 것입니다 (요약).

Intrinsic 측은 자사의 산업용 운영체제가 Google의 AI 연구를 보완하는 것으로 주장하고 있습니다.

한편, 해당 회사는 플로우스테이트에 대해 소프트웨어, 하드웨어, 로봇, AI에 의존하지 않고 만들어졌으며, 개발자가 업무에 따라 적절한 자산과 시스템을 구축할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다고 설명합니다. “스킬”이라고 불리는 즉, 바로 사용할 수 있는 로봇 동작 구성 블록을 조합하여 애플리케이션을 만드는 설계 방식이며, 스킬은 수작업으로 만들 수도 있고 AI를 포함한 형태로도 괜찮습니다. 회사의 주장 따르면, 깊이 있는 전문 지식과 수백 시간의 프로그래밍 없이도 해결할 수 있다는 것입니다.

The Robot Report는 Alphabet의 무너샷 펀드에서 스핀아웃된 지 5년 만에 일어난 일이라고 지적하고 있다. Intrinsic와 Google은 AI, 로봇, 디지털 트윈을 모듈형 자동화로 통합할 계획이라고 한다.

왜 이 시점에 그럴까.

세 가지 요인이 예상된다.

첫째, 기반 모델의 성숙이다. 구글은 2025년 반 사이에 젬마 로보틱스(Gemini Robotics)와 젬마 로보틱스-ER(확장 추론)를 발표하며 생성 AI를 물리적 동작 지시로 활용하는 길을 열었다. 인트릭스(Intrinsic)의 산업용 스택과 딥마인드(DeepMind)의 로봇 기반 모델을 별 회사에 유지하는 이유가 약화되었다.

둘째로, 경쟁의 움직임이다. NVIDIA는 Isaac/GR00T/Omniverse를 통해 수직적으로 통합하고, Physical Intelligence와 Skild AI는 신체에 의존하지 않는 기반 모델로 자금을 모으고 있다 (본 연재 6회, 7회). 산업 자동화의 상위 레이어에 대한 경쟁은 2025년부터 2026년까지 명확하게 가속화되었다.

세 번째로, 컴퓨팅 자원과 클라우드 기반입니다. 산업용 기반 모델의 학습과 추론에는 적절한 컴퓨팅 환경이 필요합니다. Google Cloud 내부에 진입하면, 해당 조달 문제는 해결됩니다.

Alphabet은 2026년 이후 로보틱스 분야에 집중하고 있음을 알 수 있다. 같은 해 1월의 CES에서는 보스턴 다이내믹스가 구글 딥마인드와 협력하여 인간형 로봇 애틀라스를 제미니 로보틱스의 기반 모델로 더욱 지능적으로 만드는 프로젝트를 발표하고 있다.

## 제15장 “로봇의 Android”라는 비유는 성립하는가

2026년 2월 28일, CNBC는 구글이 인트린식을 “로봇용 안드로이드”로 개발하려 한다고 보도했다.

이 비유는 Intrinsic 스스로가 창업 이후부터 사용해 온 것으로도 있다. 하지만, Google의 일부가 된 지금, 의미가 바뀌었다. 예전에는 “Android처럼 개발자에게 개방된 것을 만들고 싶었다”는 염원이었다. 지금은 “Android를 만든 회사가, 똑같은 것을 로봇으로 구현하고 있다”는 선언이 된다.

비유가 성립하는 조건을 정리해 보자.

성립을 뒷받침하는 근거

플로우스테이트는 하드웨어, 소프트웨어, 모델에 의존하지 않고 설계되어 단일 로봇 제품이 아닌 로봇을 위한 동작 레이어로서 기능한다. ROS라는 기존의 사실상 표준을 기반으로 하며, 개발자 챌린지를 통해 5,000명 이상의 커뮤니티를 조직하고 있다. Gemini와 Google Cloud라는 상류 자원에 접근 가능하다. Android의 구조와 요소들과도 잘 어울린다.

실현 불가능성의 근거.

첫째, 시장 구조가 다르다. 스마트폰은 하드웨어가 급격히 범용화되고 OS의 차이가 제품의 차이로 나타났다. 산업용 로봇은 여전히 하드웨어의 정밀도, 강성, 신뢰성이 제품 차이로 나타나고 있다. 판낙(ファナック) 로봇과 ABB 로봇은 대체 가능한 범용 제품이 아니다.

둘째로, 구매자는 다르다――라고, 지금까지 말할 수 있었다. 안드로이드의 성공은 端末メーカー가 OS를 자전으로 만들어야 하는 비용을 회피하고자 한 때문이다. 산업용 로봇 제조업체는 제어 소프트웨어를 자사의 경쟁력 핵심으로 간주하고 있으며, 이곳을 외부로 넘기는 동기가 약하다.

그러나 2026년 5월, 그 주장은 크게 흔들렸습니다.

판낙스가 Gemini Enterprise와 Intrinsic을 자사의 전 제품 라인에 통합하기로 결정했기 때문입니다. KUKA와 Universal Robots 또한 Intrinsic의 파트너로 여겨지고 있습니다.

로봇 제조업체는 상위 지능 레이어를 외부로 위탁하고, 신뢰성 있는 기계와 제어에만 집중한다. 이러한 분업이 정착된다면, 안드로이드는 산업용 로봇과 동일한 구조를 갖게 된다.

다만 보류의 가능성도 있습니다. 판낙스는 ROS 드라이버, Python 대응, PLC 인터페이스를 포함한 오픈 플랫폼 전략을 자발적으로 추진하고 있으며, 인트린식은 그 선택지 중 하나로 활용되고 있다는 해석도 가능합니다. Android와 같은 배타적인 의존 관계가 될지 여부는 아직 불투명합니다.

세 번째로, 구글에 대한 경계심이 존재한다. 제조업 현장 데이터는 기업에게 있어 가장 중요한 자산 중 하나이기 때문이다. 그 데이터가 구글 클라우드에 저장되는 것에 대해 유럽과 일본의 제조업이 어떻게 반응할지가 중요하다. 독일의 지멘스(Siemens)가 자체적으로 산업 AI를 구축하고 있는 이유 중 하나는 바로 여기에 있다 (본 연재 16회 내용).

네 번째로, 유통 방식이 다르다. 안드로이는 端末メーカー를 통해 소비자에게 전달되었다. 産業自動化는 SIer와 商社라는 긴 상류를 거친다. 이 상류를 적에게 돌아서게 할 것인지, 아니면 협력자로 삼을 것인지에 따라 보급 속도는 완전히 달라진다. Intrinsic Intelligence Cell이라는 “셀”의 제시가 이 상류에 대한 태도가 아직 확립되지 않은 것의 표면이라고 해석할 수 있다.

현재 시점에서의 평가를 요약하면 기술적인 조건은 상당히 갖춰져 있지만 산업 구조의 조건은 아직 갖춰지지 않았다.

## 제16장 구글의 로보틱스 2기 – 매각 이후 13년 후의 재진입

구글과 로봇의 관계에는 간과할 수 없는 역사적 배경이 있다.

2013년, Alphabet(당시의 구글)은 보스턴 다이나믹스와 일본의 인간형 로봇 기업 SCHAFT를 인수했다. 또한 여러 개의 비전 기반 스타트업을 인수했다. 당시 안디 루빈이 이끄는 안드로이드 개발 일련의 인수 합병은 업계를 놀라게 했다.

그러나 수년에 걸쳐 명확한 사업을 만들지 못하자, 구글은 2017년 보스턴 다이내믹스와 스chaft을 소프트뱅크에 매각했다. 매각 금액은 공개되지 않았다. 스chaft은 이후 2018년에 사업을 종료했다.

보스턴 다이내믹스는 이후 2020년에 현대자동차 그룹의 자회사로 편입되었으며, 앞서 본 연재 4회에서 보았던 것처럼 현재는 애틀라스를 산업에 투입하는 것을 가속화하고 있다.

즉, 구글은 로보틱스 분야에서 한 번 철수했던 회사였다. 그리고 2026년, 인트린식을 본체에 통합하여 재진입했다.

CNBC가 지적하는 것은 그 사이에 무엇이 어떻게 달라졌는가이다. 최근 AI의 폭발적인 발전이 게임을 바꿨다. 2025년 하반기에 구글이 발표한 젬마이 로보틱스와 젬마이 로보틱스-ER는 생성 AI를 물리적인 동작 지시로 활용하는 것을 의미했다.

2013년의 도박은 하드웨어에 대한 도박이었다. 로봇의 신체를 만들 수 있는 회사를 모아보자고 생각했다. 하지만 당시에는 그 신체를 현명하게 만드는 방법이 없었다.

2026년의 도박은 소프트웨어와 기반 모델에 대한 도박이다. 몸은 다른 회사에 제작을 맡기고, 지능을 향상시키는 부분을 핵심으로 잡는다.

그리고 이 전략이 옳다는 것을 아직 아무도 모른다. 다만 확실한 것은 Google이 이제는 육체를 갖지 않는다는 것이다. Boston Dynamics를 가지고 있었을 때에는 할 수 없었던 것을, Boston Dynamics를 가지고 있지 않은 지금 시도하고 있다는 의미다. 또한 아이러니한 점은, 그 Boston Dynamics 자신도 Google DeepMind의 모델을 사용하기 시작했다는 것이다.

## 제17장 경쟁 지도 – NVIDIA, Siemens, ABB, 그리고 기반 모델 세력

Intrinsic은 본 연재의 다른 에피소드와의 관계에서 위치를 설명한다.

NVIDIA (1회차) ―― 계산 기반 기술, 오므니버스, 이삭, GR00T로 기반부터 구축한다. Intrinsic은 현재 시점에서 보완 관계에 있으며, 이삭 조작기는 Flowstate에 통합되어 있다. 다만 NVIDIA가 산업 애플리케이션 계층까지 진출하면 경쟁 업체가 될 것이다.

시멘스(제16회) – 독일의 거대 기업이다. 디지털 트윈(NX, Teamcenter), PLC(SIMATIC), 산업 AI를 자전적으로 수직적으로 구축한다. “공장의 OS”를 지향하는 점에서 Intrinsic과 목표가 일치한다. 하지만 시멘스는 제어 장비라는 물리적 기반을 가지고 있으며, 유럽 제조업과의 수십 년간의 신뢰 관계를 보유하고 있다. Intrinsic은 그러한 기반을 갖추지 못했다.

ABB (제15회) ――로봇 제조사 측의 답변. RobotStudio라는 자체 개발 환경을 보유하고 있으며, AI 제어에 투자하고 있다. 하드웨어 보유 측이 소프트웨어를 어디까지 개방할지에 대한 판단을 내려야 하는 입장에 놓여 있다.

물리 지능 (제7회) / 스키ल्ड AI (제6회) – 연구 측에서 신체 비의존 기반 모델을 구축하려는 세력. Intrinsic의 세 가지 층 구조에서 보면 비전 모델과 모델 M 영역에서 직접 충돌한다. 하지만 그들은 산업 현장의 개발 환경을 가지고 있지 않다.

Universal Robots/Teradyne (제17회) – 협동 로봇의 표준을 선도한 기업. 중소 규모 공장이라는 시장에서 Intrinsic이 공략하는 머신숍 계층과 겹친다. UR의 생태계(UR+)는 “로봇 앱 스토어”를 선례한 사례로 평가할 수 있다.

구성 요소를 단순화하면, 산업 자동화의 주도권을 둘러싸고 네 개의 진영이 충돌하고 있는 상황이다.

- 계산 및 시뮬레이션 플랫폼(NVIDIA)
- 제어 장비 및 산업용 소프트웨어에서 (지멘스, 로크웰, 스나이더)
- 로봇 하드웨어부터 (ABB, Fanuc, 안와, UR)
- AI와 클라우드(Intrinsic/Google) 및 기반 모델 세력

Intrinsic은 4번目の陣営의 가장 구체적인 구현이다.

## 제18장 결론 – Intrinsic이 소프트웨어화 가능한 로봇 개발을 가능하게 하는가

마지막으로, 일본 독자들에게 어떤 의미를 가지는지 고려해 보지 않을 수 없다.

첫째, 일본은 하드웨어 측면에 있다.

파나쿠, 안가와덴키, 카와사키중공업, 불이세, 덴소웨이브. 산업용 로봇의 세계 시장에서 일본 제조사의 존재감은 현재도 크다. 하지만 인트리직이 걸고 있는 건 “로봇 본체는 결국 차이가 나지 않게 된다”는 전제이다. 이 전제가 옳다면, 일본의 강점은 상대적으로 약해진다.

정확성을 보장할 수 없는 가능성도 충분히 존재한다. 정밀도, 강성, 수명, 유지보수. 공장이 진정으로 요구하는 것은 데모 영상으로는 보이지 않는다. 하지만 그 논의를 “소프트웨어 등 겉치레”라는 형태로 좁혀버린다면 2000년대 휴대폰과 같은 길을 걷게 될 것이다.

둘째로, 개발 환경의 기준을 누가 설정할 것인지에 대한 문제이다.

일본의 로봇 SI(솔루션 제공업체)는 세계적으로도 전문성이 깊다. 하지만 그 강점은 개별 기업마다 축적된 노하우로서 표준화되지 않았다. Flowstate와 같은 플랫폼이 보급되면, 그 노하우는 “스킬”이라는 형태로 유통되기 시작하며, 이를 활용하는 사람이 가치를 창출한다.

반대 시각으로 보더라도, 일본 SI 업체의 경우 Flowstate 상에서 기술을 개발하고 판매하는 주체로 전환될 가능성도 존재한다. UR+ 생태계에서 일본의 주변 기기 제조업체가 성공한 사례는 그 모델의 선례라고 할 수 있다 (제17회 참조).

세 번째로, 데이터의 위치에 대한 문제이다.

공장의 데이터를 구글의 클라우드에 맡길 것인가라는 질문에 일본의 제조업이 어떻게 답할지는 아직 불투명합니다. 유럽이 Siemens라는 자사의 선택지를 가지고 있는 것에 비해, 일본에는 산업 소프트웨어의 종합적인 대안이 부족합니다. 미쓰비시전기, 오무론, 키엔스, 요코하바덴키――각각 강점을 가지고 있지만, Siemens와 같은 수직 통합은 없습니다.

이 공백이 무라카미 하루키에게는 기회가 될 것인지, 아니면 일본의 산업 소프트웨어 전략의 과제로 부각될 것인지.

마지막으로.

Intrinsic의 이야기에서 가장 시사적인 부분은 2017년에 구글이 보스턴 다이내믹스를 매각하고, 2026년에는 로봇을 한 대도 만들지 않는 회사를 본체로 맞이한 것이다.

같은 회사가 13년 동안 “로봇이란 무엇인가”라는 질문에 대한 답을 바꿨다. 예전에는 신체적 특성을 강조하고, 지금은 지능을 강조하고 있다.

그 답이 맞는지 아닌지는 앞으로 공장의 바닥에서 결정될 것입니다.

## 2026년 8월 14일 현재 확인

본 글을 작성할 시점에 확인된 사실을 정리한다.

확인된 사실(회사 발표 및 다수 언론 보도 일치)

- Intrinsic은 2021년 7월에 Alphabet의 X에서 독립하여 Alphabet 산하의 독립 기업이 되었다.
- CEO는 웬디 탠 화이트 씨. 독립 이후에도 지속
- 2022년 4월에 비케리옥스를 인수했다. 비케리옥스는 누적 약 2억 5천만 달러를 조달했던 기록이 있다 (인수 금액은 공개되지 않음).
- 2022년 12월에 오픈 소스 로보틱스 코퍼레이션(ROS를 개발하는 OSRF의 상업 부문)을 인수했으며, 브라이언 거키(Brian Gerkey)氏가 합류하여 OSRF의 이사로서 직위를 계속 이어간다.
- 2023年初頭に大幅な人員削減を実施
- 2023년 5월 15일에 플로우스테이트를 발표하고 6월에 제공을 시작했다. 첫 번째 파트너는 코마우이다.
- 2024년 10월, 덴마크 오덴스에서 열린 ROSCon 2024에서 Comau와의 협업을 공식 발표하고, Comau의 MI.RA/Depalletizer 기술을 원본 코드를 변경하지 않고 Flowstate로 통합하며 Comau를 “최초의 산업 파트너”로 지목했다.
- 2025년 9월 3일, 구글 딥마인드 로보틱스가 주도한 공동 연구 결과, 여러 산업용 로봇의 완전 자동·무충돌 협력을 발표
- 2025년 10월, 인트리닉스 비전 모델과 “AI for Industry” 개발자 챌린지를 발표한다. 챌린지는 2026년 2월 11일 시작, 4월 17일 등록 마감이다. 상위 30건이 게조(Gazebo) 평가를 거쳐 플로우스테이트와 IVM에 접근하고, 인트리닉스 본사의 실 워셀에서 검증된다.
- 챌린지 실적: 상금 총액 18만 달러, 115개국에서 5,000건 초과 등록, 1,600개 팀, 31개 팀이 최종 선발 단계에 진출했으며, 상위 10개 팀은 캘리포니아 본사의 실기(実機)로 원격 배포되었습니다.
- 2026년 5월 13일, 판나크가 구글과의 전략적 협업을 공식 발표하고, 구글 클라우드의 젬마이 엔터프라이즈와 인트린식 플랫폼을 자사 로봇 시스템에 통합했다.
- 대상은 이동식 3kg부터 2.3톤까지의 모든 제품 라인(협동 로봇 CRX 포함)입니다. 팬악의 설치 완료 로봇은 전 세계에 약 110만 대입니다.
- 발표 이후 팬낙 주가는 16% 상승하며 일평균 최고가를 8,880엔 기록
- 파나삭은 플로우스테이트 대응 로봇 제어 솔루션을 제공하며, 플로우스테이트는 ROS와 상호 운용 가능하다.
- Google는 Intrinsic의 로보틱스 AI 그룹을 통해 ROS의 주요 기여자이자 유지자로서 활동하고 있습니다.
- 파나삭(Fanuc)은 Gemini Enterprise로 구축한 AI 에이전트의 “산업용 로봇을 위한 AI 기반 에이전트 시스템”을 2026년 5월 신제품 공개회에서 시연했다. 협동기(Collaborative Robots)와 비협동기(Non-Collaborative Robots)가 자연어 지시로 하나의 셀(Cell) 내에서 협력한다.
- 파나소닉은 2025년 12월 IREX(도쿄)에서 Physical AI 시스템을 공개한 이후, 관련 용도로 1,000대 이상의 로봇을 출하했다.
- 보도에 따르면 KUKA와 Universal Robots도 Intrinsic의 파트너로 언급되고 있으며, ABB는 NVIDIA와 시뮬레이션 기반의 물리 AI 기술 협업을 진행하고 있다.
- 내재적 지능 세포는 폭스콘 거점에서 연말까지 시범 도입을 계획 중입니다.
- 2025년 하반기, 폭스콘과의 전략적 제휴를 공개
- 2026년 2월 25일, 구글 본사에 합류할 예정임을 발표했다. 독립적인 그룹으로 존속하며, Tan White氏가 지속하고, 재무 조건은 공개되지 않았다.
- 2026년 6월에 열리는 Automate 2026에서 Intrinsic Intelligence Cell이 처음 공개될 예정입니다.

보도 베이스 - 제3자 평가 데이터(초기 검증되지 않은 것)

- 세계의 공장 완전 자동화율은 약 10%이다.
- Intrinsic Vision Model은 ICCV 2025의 11개 벤치마크 중 7개 부문에서 1위를 차지했으며, 학습 시간 0초로 하위 밀리미터 수준의 정확도를 보였다.
- 「AI for Industry」챌린지에 참가한 참가자 5,000명 이상, 1,600개 팀 이상
- 폭스콘 합작 시기(2025년 10월·11월 설이 있다)
- NVIDIA 아이삭 매니퓰레이터의 플로우스테이트 통합, 오버시브에 대한 라이브 USD 스트리밍

확인되지 않은 사항

- Intrinsic의 매출액, 고객 수, 운영 셀 수 (Alphabet/Google은 개별 공개하지 않음)
- 구글 이전으로 인한 조직 규모 및 인력 변동
- Foxconn과의 협력 계약의 독점 여부, 대상 공장, 투입 시기
- Intrinsic Model M의 기술적 세부 사항(아키텍처, 학습 데이터, 공개 벤치마크)
- 내재 지능 세포 상업적 제공 시기 및 가격

주의 사항

연재 기획 시점에서는 “Intrinsic / Alphabet”라고 표기했었지만, 2026년 2월 25일 이후에는 정확히 “Intrinsic / Google”이다. 본 稿에서는 이관 이후의 記述에 統一했다.

## 다음 회차 예고 – 뉴라 로보틱스 を読む

제19회에서는 독일 메ッツ키헨에서 평가액 70억 달러 규모로 도달한 인지 로봇 기업 NEURA Robotics와, 하이우먼형 로봇 4NE1, 에코시스템 Neuraverse를 다룹니다.

## 주요 참고 자료 및 공식 링크

- Intrinsic이 구글과 협력하여 물리 AI의 미래를 가속화한다 (Intrinsic 공식 블로그, 2026년 2월 25일)
- 물리적 AI의 가치 극대화 (Intrinsic 공식 블로그, 2026년 6월)
- Intrinsic Blog（뉴스 카테고리 목록）
- Intrinsic 공식, 2024년 10월 23일／ROSCon 2024
- 지능형 로봇의 차세대 개발자 생태계 구축을 지원하기（Intrinsic 공식, 2025년 10월 27일）
- Automate 2026 이벤트 페이지（Intrinsic 공식）
- Intrinsic은 구글에 합류하여 로봇 분야의 물리적 AI 발전에 기여할 예정입니다(The Robot Report, 2026년 2월 26일).
- Google은 인트릭스(Intrinsic)를 ‘로봇의 안드로이드’로 육성하며 물리적 AI 시장에 진출하는 것을 추진하고 있다(CNBC, 2026년 2월 28일).
- Alphabet 소유의 로봇소프트웨어 회사 인트리직이 구글에 합류했다.
- Google은 산업용 로봇 AI를 공식적으로 출시한다 (AI 뉴스, 2026년 3월 4일).
- Intrinsic은 차세대 접근성 있는 모듈형 자동화 산업용 AI 로봇 조립 시스템을 공개 (SiliconANGLE, 2026년 6월 22일)
- Intrinsic의 물리적 AI에 대한 비전: 소프트웨어 정의 공장 구축 (로보틱스 & 자동화 뉴스, 2026년 7월 9일)
- 내재적 흐름 상태는 로봇 소프트웨어 개발 방식을 혁신하고자 한다 (“The Robot Report”, 2023년 5월).
- Intrinsic은 로봇 프로그래밍을 위한 플로우 상태(Flowstate)를 소개합니다(element14 커뮤니티, 2023년 5월).
- 내재성 (글로벌 리코그니션 어워즈, 2026년 3월)
- Google은 제조 AI를 위한 내재형 로봇 유닛을 통합했습니다.

## 어느 날, 나는 카호에게서 전화가 왔다. 그녀는 마치 며칠 동안 잠을 못 잤다는 듯, 목소리가 몽롱했다. “무라카미 하루키의 『1Q84』를 읽고 있는데, 너무 충격적이야. 현실과 판타지의 경계가 완전히 허물어진 느낌이야.” 그녀는 숨을 헐떡이며 말했다. “이 책을 읽고 난 후, 나는 내가 믿고 있던 모든 것이 거짓이었다는 것을 깨달았어.”

나는 카호의 말을 듣고 잠시 당황했다. 그녀는 늘 그런 과장된 표현을 사용했지만, 이번에는 뭔가 달랐다. 그녀의 눈빛은 진지했고, 목소리에는 깊은 슬픔이 깃들어 있었다. “무라카미 하루키는 정말로 사람들의 마음속 깊은 곳에 숨겨진 불안과 공포를 파고드는 것 같아.” 그녀는 말을 멈추고 잠시 생각에 잠겼다. “이 책을 읽는 동안, 나는 마치 내가 갇혀 있는 것처럼 느껴졌어. 현실에서 벗어나고 싶다는 강렬한 욕망에 사로잡혔지.”

2021년 7월에 X로부터 독립하고, 웬디 탠 화이트가 CEO가 되었습니다. 회사 발표와 여러 언론 보도에서 일치합니다.

비커스 인수(2022년 4월), 총 약 2억 5천만 달러 규모의 자금 조달이 이루어졌습니다.

보도 기반(매각액은 비공개).

오픈 소스 로보틱

## 최종 확인 반영 | Intrinsic의 본질은 로봇 개발 민주화

Intrinsic은 로봇 제조사가 아니라 로봇 개발 과정을 그 자체로 소프트웨어화하는 기업입니다.

Google DeepMind의 지능 연구, Google Cloud의 컴퓨팅 기반, Intrinsic의 산업 구현층이 통합된다면 로봇 버전 안드로이드 구상에 더 가깝게 됩니다.

다만 산업용 로봇 시장에서는 기존 제조사, 안전 인증, 현장 데이터 소유권이 가장 큰 경쟁 요소가 됩니다.

## 해시태그

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**출처:** [note 원문](https://note.com/kagawatomo/n/na83fd6a24612)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 201청크*

[원문 보기](https://note.com/kagawatomo/n/na83fd6a24612) | 출처: note.com