붕괴 속으로: 로봇 스타트업 몰락에서 얻은 여섯 가지 교훈

K-Bot 오픈소스 휴머노이드 로봇. | 출처: K-Scale Labs

편집자 주: 쉬루이(Rui Xu)는 저비용 휴머노이드 로봇 개발을 시도했던 샌프란시스코 기반 스타트업 K-Scale Labs의 전 최고운영책임자(COO)입니다. 해당 회사는 2025년 말 문을 닫았으며 최근 지적재산권을 오픈소스로 공개했습니다. 쉬루이는 이 글을 링크드인에 처음 게시했으며, 그의 허락을 받아 재게재합니다.

저는 야심찬 목표인 저렴한 휴머노이드 로봇 개발을 위해 Y Combinator의 지원을 받는 로봇 스타트업에서 1년간 최고운영책임자(COO)로 근무했습니다. 40세의 나이에 인텔, 샤오미, 레노버, 아마존, 바이트댄스에서의 제품 출시 경험을 바탕으로 15년간의 하드웨어 경험을 쌓아 공급망 및 제품 운영을 이끌었습니다.

결국 회사는 성공하지 못했다. 시리즈 A 투자 유치에 실패했고, 2025년 말에 문을 닫았다.

해커톤, 차고 같은 에너지, 로봇이 처음 걸음마를 뗀 순간 등 주요 순간들은 이미 공유한 바 있습니다. 이제 진짜 교훈을 상세히 전하고자 합니다. 일부는 업계 전반의 함정이었고, 다른 일부는 우리가 직접 저지른 실수였습니다.

1. 대규모 모델 우월주의는 누군가를 다치게 할 것이다

널리 퍼진 믿음은 AI 모델이 너무 진보해서 하드웨어는 단순해도 된다는 것이다. 센서? 모델이 시각으로 모든 것을 해석할 것이다. 안전 한계? 정책 네트워크가 이를 피하는 법을 배울 것이다.

저는 이를 '대규모 모델 우월주의'라 명명합니다. 이 사고방식은 우리 스타트업의 수많은 결정에 은연중 영향을 미쳤습니다. 분명히 말하자면, 이는 한 개인의 소홀함이 아니었습니다—대부분의 구성원이 어느 정도 이 믿음을 공유했죠. AI의 능력은 진정으로 경외심을 불러일으켰고, 그 흥분이 근본적인 하드웨어 원칙을 가리기 쉬웠습니다.

아직도 제 마음을 괴롭히는 논쟁 중 하나는 로봇 관절에 엔드 스톱을 추가하는 문제였습니다. 엔드 스톱—기계적 한계 스위치—는 관절이 스스로 파괴되는 것을 막는 기본적인 물리적 장벽입니다. 가장 근본적인 안전 이중화 장치죠.

반론은 AI 정책이 관절의 한계를 자연스럽게 학습해야 하며, 엔드 스톱은 불필요한 비용과 무게를 추가한다는 것이었습니다.

하드웨어 경험이 있는 사람이라면 누구나 이 논리가 결함이 있음을 안다. 엔드 스톱이 존재하는 이유는 소프트웨어가 실패할 수 있고 실제로 실패하기 때문이다. 모델은 오작동한다. 정책은 예상치 못한 극단적 사례를 마주한다. 언어 모델이 환각을 일으키면 무의미한 답변이 나온다. 액추에이터가 단 한 번의 잘못된 추론으로 인해 최대 토크 상태에서 기계적 한계를 초과하면 고장난 기계가 생기거나, 더 나쁘게는 부상이 발생한다.

모델이 99.99% 정확할 수 있다. 엔드 스톱은 그 0.01%를 위한 것이다. 물리적 세계에서 그 0.01%가 진정으로 중요한 유일한 통계다. 자율주행 목표를 가진 테슬라조차도 여전히 차량에 브레이크를 장착한다.

2. 지나치게 단순화된 비유는 자금 조달용이지, 실제 구축을 위한 것이 아니다

로봇 관련 프레젠테이션에는 항상 이런 문구가 등장합니다: "테슬라가 전기차에 한 일을 로봇에 적용합니다" 또는 "이것은 구현형 AI의 아이폰 혁명입니다." 저희는 호버보드 비유를 주로 사용했습니다. 인간형 로봇이 셀프밸런싱 스쿠터와 동일한 비용 곡선을 밟을 것이라는 이야기였죠: 고가의 신기한 물건에서 시작해 심천에서의 대량 생산을 거쳐 저렴하고 보편적인 하드웨어로 진화한다는 것입니다.

호버보드 모터는 회전만 하면 된다. 그러나 휴머노이드 로봇의 액추에이터는 극도로 정밀하고, 강력하게 동적이며, 내구성이 뛰어나고, 개체마다 일관성이 있어야 한다. 단 하나의 액추에이터가 사양에서 조금만 벗어나도 로봇이 제대로 걷지 못하거나 넘어질 수 있다. 호버보드, 스마트폰 또는 기타 소비자 기기에 대한 비유는 휴머노이드를 만드는 데 아무런 유용한 지침도 제공하지 않는다.

그럼에도 "호버보드처럼 될 거야"라는 말은 벤처 캐피털리스트들이 이해하는 이야기다. 이는 필연적인 비용 절감, 중국 제조업의 역량, 수십억 대 규모의 생산을 약속한다. 이러한 비유를 논하는 데 소비한 시간은 실제 기술적 난제를 해결하는 데 쓰이지 않은 시간이었다.

유추는 압축 알고리즘이다. 정보를 버림으로써 복잡성을 단순화한다. 이는 프레젠테이션 자료에는 괜찮다. 그러나 엔지니어링 결정에서 버려진 정보가 종종 실패로 이어진다.

3. 하드웨어 공급망 관리는 단순한 작업이 아니다

일부 소프트웨어 중심 창업자들은 공급망 관리를 단순한 업무로 여깁니다: 중국어를 할 줄 아는 사람을 고용하고, 공장을 지정해 주면 끝이라고 생각하죠. 이 오해는 하드웨어 스타트업의 흔한 함정입니다.

제가 합류했을 당시 공급망 인프라가 전혀 구축되지 않은 상태였습니다. 제조사 관계, 결제 조건, 품질 관리 프로세스, 물류 파이프라인이 모두 부재했습니다. 이를 구축하려면 조립, 부품, 액추에이터, 그리고 다수의 중국 계약 제조업체를 조율해야 했습니다. 각 업체마다 가격, 품질 기준, 최소 주문 수량, 생산 일정에 대한 별도의 협상이 필요했으며, 이는 서로 다른 통화, 시간대, 그리고 거래 방식에 대한 근본적으로 다른 가정들을 가진 비즈니스 문화 속에서 이루어져야 했습니다.

이는 단순히 "공급업체와 대화하는 것"이 아닙니다. 제조는 구매하는 서비스가 아니라 반드시 구축해야 하는 핵심 역량입니다. 계약 제조업체와의 관계는 액추에이터가 허용 오차 내에서 도착할지 2mm 오차가 날지, 단가가 800달러일지 2,400달러일지를 결정합니다. 한 문장으로 요약될 수 있는 하드웨어 운영은 하드웨어 전략이 아니라 희망사항일 뿐입니다.

4. 로봇 공학에 '일반 상품' 하드웨어는 존재하지 않는다

특히 위험한 관념은 로봇 하드웨어가 스마트폰처럼 중국 제조업체가 기성 부품으로 조립하는 '상품'이 될 것이며, 진정한 가치는 오로지 AI 소프트웨어 계층에만 있다는 주장이다.

이는 현재 현실과 거리가 멀다. 휴머노이드 로봇에 대한 표준 부품 명세서(BOM)는 존재하지 않는다. 이족 보행에 바로 적용 가능한 기성 액추에이터도 없다. 오늘날 다리 로봇을 개발하는 모든 팀은 맞춤형 하드웨어를 설계 중이다.

기업이 '하드웨어는 상품이다'라는 주장에 동조할 때 진정한 피해가 발생한다. 물리적 제품을 만드는 팀은 기여도에 비해 발언권과 인정을 덜 받는다. 조직 내 권력은 가장 어려운 작업을 수행하는 주체가 누구인지와 무관하게 전략적으로 '방어 가능한' 기능으로 이동한다.

저는 '슈뢰딩거의 전문성'이라 부르는 반복적 패턴을 목격했습니다. 하드웨어 문제가 발생하면 같은 사람들이 갑자기 "하드웨어 전문가가 아니다"라며 전혀 모른다고 주장합니다. 그러나 엔지니어링 팀이 재설계에 4개월이 소요될 것이라고 말하면, 그들은 4주 안에 완료해야 한다고 고집합니다. 양쪽을 다 가질 수는 없으며, 실제 작업을 수행하는 엔지니어들은 이를 꿰뚫어 봅니다.

우리 엔지니어들은 걸어다니는 로봇을 만들었다. 그것이 회사가 달성한 가장 어려운 기술적 성과였다.

5. 연구개발(R&D)의 잘못된 결정은 경주에서 불운보다 더 빨리 죽인다

로봇 공학 분야는 경주와 같습니다. 자본은 풍부하고, 인재는 쏟아져 들어오며, 시장은 지켜보고 있습니다. 하지만 경주는 속도를 보상하며, 속도는 단순히 노력의 결과가 아닙니다. 올바른 결정을 신속하게 내리는 데서 비롯됩니다.

제가 목격한 가장 큰 실수는 이동 기능에 집착한 것이었습니다. 로봇이 제대로 걷지도 못하는 상태에서 몇 달이 허비되었습니다. 그동안 자금 조달 기회는 사라졌고, 경쟁사들은 인상적인 데모를 공개했습니다. 이는 리더십 실패만의 문제가 아니었습니다. 저를 포함한 팀 전체가 문제의 복잡성과 소요 시간을 과소평가했습니다. 우리 GitHub는 수많은 저장소로 가득했는데, 외부에서는 진전처럼 보였다. 내부에서는 수렴 없이 움직이기만 한 상태였다. 저장소는 출시되지 않는다. 데모가 출시된다. 제품이 출시된다.

더 근본적인 문제는 의사결정의 질이었습니다. 충동적인 결정은 느린 결정만큼 치명적일 수 있습니다. 잘못된 방향에 완전히 매달리는 것은 시간을 절약하지 못합니다. 오히려 나중에 그 작업을 되돌려야 하므로 비용을 두 배로 늘립니다.

R&D 속도는 저장소, 커밋 횟수, 기록된 시간으로 측정되지 않습니다. 실제로 작동하는 해결책에 얼마나 빨리 수렴하느냐로 측정됩니다.

6. 서두를수록 더 뒤처진다

우리 프로젝트 일정은 내부 농담거리가 되었다. 로봇은 항상 "다음 주"에 걸을 예정이었다. 매주마다.

이런 문화가 자리 잡으면 사람들은 불가능한 마감일을 맞추기 위해 대충 일을 처리하기 시작합니다. 엔지니어들은 제대로 검토하지 않은 채 AI 코딩 도구를 사용합니다. 센서는 완전한 보정 없이 통합됩니다. 그러면 데모는 또다시 실패하고, 일정은 다시 "다음 주"로 돌아갑니다.

이는 중국 속담 "욕속하면 불달(欲速则不达)"을 그대로 보여줍니다: 문자 그대로 "속도를 원하면 도달하지 못한다"는 뜻입니다. 비현실적인 마감일이 일상화되면 팀은 실제로 더 빨리 움직이지 않습니다. 단지 작동하게 만드는 필수 단계를 생략할 뿐입니다. 생략된 모든 단계는 결국 단축으로 절약한 시간보다 더 많은 시간을 소모하는 실패로 이어집니다.

피해는 엔지니어링을 넘어 확장됩니다. 환상적인 일정을 바탕으로 계약 제조업체에 약속을 하면 그 중요한 관계를 망가뜨리게 됩니다. 제조업체는 생산 계획을 세우기 위해 현실적인 예측이 필요합니다. "빨리 움직이고 깨뜨려라"는 혼란스러운 사고방식은 소프트웨어에서는 통할지 몰라도, 공장이 당신이 지킬 수 없는 약속을 바탕으로 생산 라인을 배정할 때는 완전히 실패합니다.

개인적인 메모

저는 더 나은 최고운영책임자(COO)가 될 수 있었습니다. 조직 문제가 아직 해결 가능한 시점에 더 적극적으로 대처했어야 했습니다. 현실적인 일정을 강하게 요구했어야지 그냥 넘어가지 말았어야 했습니다. 그 책임은 제게 있습니다. 하지만 이제 그 경계선이 어디인지 알게 되었고, 그 교훈을 앞으로 가져갈 것입니다.

첫 해커톤부터 공급업체에 보낸 마지막 이메일까지, 전 과정을 함께했다.

스타트업의 젊은 엔지니어 여러분께: 물리학에 관한 본능을 믿으십시오. 계산상 접합부가 파손될 것 같다면 문서화하십시오. 공식적으로 근거를 제시하십시오. 빠른 진행 압박에 굴복해 진실을 외면하지 마십시오. 전문적 평판은 약속이 아닌 실제 성과로 쌓입니다.

이 여섯 가지 교훈이 누군가에게 도움이 된다면—하드웨어 창업가, 공급망 전문가, 혹은 창업 경력을 고민하는 40대 부모에게라도—이 글을 쓴 보람이 있을 것이다.

나는 여전히 구현된 인공지능(embodied AI)을 믿는다. 다만 이를 제어하는 소프트웨어와 동등한 수준의 진지함으로 설계된 하드웨어가 필요하다고 믿을 뿐이다.

저자 소개

Rui Xu는 실리콘밸리 기반의 하드웨어 업계 베테랑입니다. 그는 이전에 Y Combinator가 지원하는 저렴한 휴머노이드 로봇에 주력하는 로봇 스타트업 K-Scale Labs의 최고운영책임자(COO)를 역임했습니다. 그 이전에는 인텔, 샤오미, 레노버, 아마존, 바이트댄스에서 18년간 소비자 하드웨어 제품 출시에 참여했으며, 샤오미 미박스, 레노버 스마트 디스플레이, 아마존 파이어 TV 등이 대표적입니다. 그는 ruixu.us에서 로봇공학, 하드웨어, 물리적 제품 개발의 현실에 대해 글을 씁니다.