로봇 AI 스타트업 ‘드림 랩스’, 1200억 규모 시드 투자 유치

- B캐피털·킨드레드 벤처스 리드…엔비디아 ‘그루트(GR00T)’ 출신 장요엘 대표 창업

- 별도 학습 데이터 없이 제로샷 제어 가능한 로봇 파운데이션 모델 ‘드림-1’ 및 API 발표

- 27종 로봇 시뮬레이션·실물 검증 완료…대규모 AI 연산 인프라 확충으로 범용 로봇 지능 가속

미국 샌프란시스코 기반의 로봇 AI 스타트업 드림 랩스(Dream Labs, 대표 장요엘·Joel Jang)가 9,000만 달러(약 1,200억 원) 규모의 시드 투자를 유치했다고 19일(현지시간) 밝혔다. 회사는 이번 투자 유치와 함께 사전 맞춤 학습 없이도 로봇 작업을 제어할 수 있는 월드 액션 모델(WAM) ‘드림-1(Dream-1)’과 이를 연동하는 ‘드림 API(Dream API)’를 전격 공개했다.

이번 시드 라운드는 글로벌 벤처캐피털인 B캐피털(B Capital)과 킨드레드 벤처스(Kindred Ventures)가 공동 리드했다. 여기에 A캐피털, 언유주얼 벤처스, SV엔젤, 윙 VC, 스크리블 VC 등이 주요 투자사로 참여했다.

드림 랩스는 엔비디아(NVIDIA)의 휴머노이드 로봇 연구 프로젝트인 ‘그루트(GR00T)’와 월드 액션 모델 선행 연구를 이끌었던 핵심 연구진을 주축으로 설립된 AI 스타트업이다. 공동 창업자인 장요엘 CEO는 로봇 하드웨어의 보급과 가격 인하에도 불구하고, 단일 작업에 편중된 기존 제어 방식과 고비용의 개별 데이터 학습 구조가 로봇 산업 확산의 병목이라고 판단해 범용 지능 개발에 나섰다.

실제로 전 세계 산업 현장에 보급된 500만 대 이상의 로봇 대다수는 하나의 정형화된 동작만 수행하도록 프로그래밍되어 있으며, 새로운 작업이나 다른 하드웨어에 적용하려면 전문 인력이 수개월에 걸쳐 데이터를 재수집하고 파인튜닝해야 하는 한계가 있었다.

드림 랩스가 공개한 ‘드림-1’은 카메라 영상과 자연어 작업 지시만으로 로봇의 최적 동작 궤적을 실시간 생성하는 파운데이션 모델이다. 주변 시각 환경을 인식해 로봇 팔 양 끝단의 공간 좌표와 그리퍼(집게)의 개폐 상태를 정밀 예측한다. 하드웨어마다 관절과 모터 규격이 달라도 동일한 작업 지시를 제로샷(Zero-shot)으로 이식할 수 있는 것이 핵심 경쟁력이다.

드림 랩스는 시뮬레이션 환경에서 처음 접하는 27개 기종 로봇을 대상으로 제로샷 제어 성능을 검증했으며, 실물 로봇을 통해 물체 픽앤플레이스(집기·놓기), 정렬, 쌓기 등 주요 작업을 안정적으로 시연했다. 현재 공개된 모델은 평행 그리퍼 기반의 양팔 로봇에 최적화된 연구용 베타 버전이다.

드림 랩스는 이번 투자금을 대규모 GPU 연산 인프라 확충과 모델 아키텍처 고도화에 집중 투입할 방침이다. 범용 로봇 AI 보급으로 기업들의 도입 진입장벽을 낮추고, 현장에서 축적되는 피드백 데이터를 다시 파운데이션 모델 성능 개선으로 연결하는 선순환 데이터 플라이휠을 구축한다는 전략이다.

장요엘 드림 랩스 대표는 “개별 로봇의 단일 작업 능력을 최적화하는 데 머무르지 않고, 이기종 하드웨어와 다채로운 환경에 즉시 적용할 수 있는 범용성을 구현하는 데 연구 역량을 집중하고 있다”며 “어떤 로봇이든 즉각 두뇌로 탑재할 수 있는 범용 로봇 AI 서비스를 확립해 나가겠다”고 밝혔다. 

Welaunch  김아현 기자

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