[編集者の注] 人工知能(AI)が生成型AIを超えて産業全体に広がる中、国内株式市場でも新たなAIバリューチェーンへの関心が高まっている。AIモデルから半導体、データ、ロボット、応用サービスまで、産業エコシステムが急速に再編される傾向にある。アジュ経済は、グローバルなAI競争の中で次世代の成長動力を確保し、AIバリューチェーンに参加することが期待される国内上場企業を訪れ、事業戦略と成長可能性を探る。
「フィジカルAIはロボットを販売するビジネスでは成功が難しい。結局、サービスを提供しながら現場データを蓄積する企業が市場を制することになる。」
心AIの代表、最前線のフィジカルAIの核心競争力は「サービス型ビジネスモデル」にあると強調した。ロボットとAIモデルの販売にとどまらず、データ収集から学習、運用までを統合的に提供するフルスタックサービス企業へと進化する構想である。
心代表は2017年にマインズラボ（現心AI）に参加し、生成型AIを経てフィジカルAI戦略への転換を主導した人物である。現在はユ・テジュン代表とともに共同代表を務め、技術開発と事業化を総括している。
2014年に設立された心AIは、2021年にコスダック市場に技術特例上場したAI企業である。最近では、実際の産業現場にAIを適用するフィジカルAIを未来の成長軸として事業を急速に拡大している。2023年と2024年には、全体売上の95%以上が企業向けAIプラットフォームやAICCなどを提供するエージェントAIから発生したが、昨年にはフィジカルAIの売上が前年の4200万ウォンから26億4800万ウォンに急増した。全体売上に占める割合も27%まで拡大した。
心代表は、今年最も重要なマイルストーンとしてLG電子と共同で行う政府のフィジカルAIワールドモデル開発課題を挙げた。この課題は、製造現場に適用可能な国産フィジカルAI基本モデル（ファウンデーションモデル）を開発し、実際の産業現場での活用可能性を検証する事業である。
彼は「年末までに自社のフィジカルAIモデルを公開し、これに関連した大規模なイベントも準備している」と述べ、「実際の工場で作業できる自社の二腕ロボットも年内に披露する計画だ」と語った。
心AIが自社ロボットの開発に乗り出した理由は、フィジカルAI事業を進める中で既存のロボット販売方式の限界を痛感したためである。単にロボットを納品するだけでは、すぐに生産現場に投入できるわけではなく、プロセスデータの収集とAI学習、繰り返しの性能改善が必ず続かなければならないと説明した。
心代表は「工場にロボットを一台入れたからといって、すぐに仕事ができるわけではない」と述べ、「プロセスデータを収集し、GPUを活用してモデルを学習した後、他のプロセスが生じれば同じ過程を再び繰り返さなければならない。顧客がこのすべての過程を直接行うのは事実上難しい」と語った。
そのため、心AIは来年からロボットを販売するのではなく、サービス形態で提供する事業を本格化させる計画である。顧客は初期投資の負担なくロボットとAIを利用でき、心AIはデータ収集、遠隔運営、モデル学習、保守をすべて担当する構造である。
フィジカルAIに対する市場の雰囲気も急速に変わっている。心代表は「昨年は小規模なPoC（概念検証）を数千万円規模で受注するために営業していたが、今はプロジェクト単価が3〜4倍に増えた」と述べ、「大企業の製造プロジェクトや建設、防衛分野まで問い合わせが続いており、契約規模も大きく拡大している」と語った。
政府の研究開発（R&D）環境も変わった。昨年まではLLM中心だった政府の課題が今年からフィジカルAI分野に拡大したが、これを実施する企業は極めて限られていると説明した。彼は「今年は政府の課題が創立以来最も多く集まっている」と述べ、「LLMは数千社が競争しているが、フィジカルAIは供給自体が不足している市場なので、プロジェクト単価も引き続き高くなっている」と語った。
心代表はフィジカルAIの参入障壁が高い理由として、AIだけでなくハードウェアやシミュレーション、オンデバイス技術まで全てを確保する必要がある点を挙げた。彼は「今やハードウェアがAIを決定するのではなく、AIがうまく動作するようにハードウェアを設計する時代だ」と述べ、「AIとロボットを別々に開発しては商業化競争力を確保するのは難しい」と語った。
心AIは初期には人がロボットを遠隔操作しデータを蓄積し、中長期的にはAI性能が向上するにつれて一人が複数台のロボットを管理する構造を構築する計画である。心代表は「最初は一人がロボット一台を管理するが、その後二台、五台、十台に増えれば収益性が急激に改善される」と述べ、「保守的に見ても営業利益率50%以上が可能なビジネスモデルを目指している」と明らかにした。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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