Agile Robots, 기업가치 $8.5B로 평가받으며 $500M 투자 유치

Agile Robots, 기업가치 $8.5B로 평가받으며 $500M 투자 유치

실시간•11월 14일 오전 12:30•2분 읽기•
Marco Ferrari
Marco Ferrari

Agile Robots는 SoftBank가 주도한 투자 라운드에서 $500 million을 유치해 기업가치 $8.5 billion으로 평가됐다고 밝혔다. 이 소식은 Techxplore가 처음 보도했다. 회사는 이번 자금으로 미국 사업을 확장하고 독일의 생산 역량을 늘리는 한편, 공장 작업을 자동화하고 효율을 높이는 로봇의 신규 시장 진출을 추진할 계획이다.

일본 기술 투자 그룹 SoftBank가 이번 라운드를 주도했으며, Nvidia와 일본 그룹 Hitachi도 참여했다. 기업가치는 7.7 billion euros로도 제시됐다.

2018년에 설립돼 뮌헨에 본사를 둔 Agile은 공장 작업의 자동화와 효율 향상에 쓰이는 휴머노이드 로봇과 로봇 팔을 만든다. 회사에 따르면 자동차, 소비자 가전, 물류 분야에 약 20,000대의 로봇을 도입했다.

올해 초 Agile은 뮌헨 외곽에 공장을 열었다. 회사는 수요 증가에 대응해 이곳에서 휴머노이드 로봇을 연간 최대 10,000대 생산할 수 있다고 밝혔다. 발표된 확장 계획에는 신규 시장 진출과 독일 내 생산 역량 확대가 함께 포함됐다.

회사 대변인은 AFP에 Agile이 유럽에서 기업가치가 가장 높은 피지컬 AI 로봇 기업이라고 말했다. CEO 겸 창업자인 Zhaopeng Chen은 공장과 창고에서 로봇이 사람과 함께 일하는 것을 회사의 비전으로 제시했다.

Agile은 AI를 디지털 애플리케이션에서 실제 작업 현장으로 옮기려는 독일 스타트업 가운데 하나로, 특히 전통 제조업체를 대상으로 하고 있다. 유럽은 가장 잘 알려진 AI 모델 개발에서 미국과 중국에 뒤처져 왔지만, 산업 현장의 AI 도입이 유럽에 우위를 가져다줄 수 있다는 시각도 있다.

로봇 산업은 여전히 경쟁이 치열하다. Unitree 같은 중국의 대형 경쟁사는 정부의 상당한 지원을 받아왔으며, Unitree는 공중제비를 도는 로봇으로 잘 알려져 있다.

중국 AI 모델 6종에서 포착된 Blackwell 초기화 지문

DeepSeek, Moonshot AI, MiniMax, Ant Group의 모델 6종에서 NVIDIA Blackwell GPU 구성과 일치하는 가중치 패턴이 확인됐다. 이 내용은 Unemploymentlabs가 처음 보도했다. 해당 증거는 이 모델들이 Blackwell 호환 초기화를 사용했음을 시사하지만, 칩이 어디에 있었는지, 어떤 방식으로 접근했는지, 수출 통제를 위반했는지는 밝혀내지 못한다.

6개 모델은 DeepSeek-V4-Flash와 V4-Pro, Moonshot AI의 Kimi K3와 K3.1-Pro, MiniMax-M3, Ant Group의 Ling-3.1-flash다. V4-Flash와 MiniMax-M3는 148-SM B200/B300 구성과 일치하며, 나머지 4개 모델은 152-SM GB200/GB300 구성과 일치한다.

이 지문은 공개된 가중치에 보존된 초기화 패턴에서 비롯된다. 시드와 GPU 스레드 구성을 복원하면 초기값을 생성한 하드웨어를 식별할 수 있지만, 이후 학습에 사용된 모든 가속기를 알아낼 수 있는 것은 아니다.

이전 세대 Hopper 지문은 DeepSeek-V3, Kimi K2.5, MiniMax-M2.7, Ling-3.0-flash에서 나타난다. Kimi K2.7-Code는 중간 사례다. Hopper 세대 가중치에 B200/B300과 일치하는 부분이 소량 포함돼 있다. Blackwell과 일치하는 모델은 2026년 4월 DeepSeek-V4, 6월 MiniMax-M3, 7월 Kimi K3, 10월 Ling-3.1-flash, 11월 Kimi K3.1-Pro 순으로 공개됐다.

이 공개 순서는 네 곳의 연구소에서 초기화 지문이 바뀌었음을 보여줄 뿐, 전체 학습 과정에 Blackwell이 사용됐다는 증거는 아니다.

6개 모델에서 가장 강한 증거는 49에서 1,385 sigma에 달했고, 개별 검사 중 가장 낮은 값도 20 sigma였다. 특수 설정을 적용한 AMD MI300X에서도 같은 구성을 재현할 수 있다. V4-Flash의 경우 AMD와 NVIDIA 결과가 서로 달랐던 377개 값 중 363개가 NVIDIA와 일치했고, AMD와 일치한 값은 없었다. 같은 검사로는 나머지 5개 모델을 판별하지 못했지만, AMD를 사용했다는 설명은 가능성이 매우 낮은 것으로 평가된다.

5개 모델의 학습 실행 추정치에 따르면, 초기화에 사용된 하드웨어가 해당 모델 학습에도 쓰였다고 가정할 때 각 모델에는 2~3개월 동안 Blackwell GPU 약 500~3,000개가 필요했을 것으로 보인다. GPU 한 대당 약 $70,000으로 계산하면 가장 큰 클러스터의 비용은 1억5,000만~2억 달러에 이르고, 5개 모델의 최종 학습 실행 비용만 합쳐도 5억 달러를 넘는다. 연구소들이 수출 통제 대상 GPU에 지출한 총액은 수십억 달러에 이를 가능성이 높다.

이 Blackwell 칩을 중국으로 수출하려면 미국의 허가가 필요하지만, 허가가 발급됐다는 보고는 없다.

Alibaba(Qwen), Zhipu(GLM), Tencent, Xiaomi, StepFun에서 공개한 최신 판독 가능 모델은 여전히 Hopper와 일치했다. Meituan은 LongCat-2.0이 AI ASIC 슈퍼팟에서만 학습됐다고 밝혔으며, 공개된 가중치에서는 NVIDIA 지문이 나타나지 않았다.