349억달러 몰린 로보틱스…AI 자금 하드웨어로

로보틱스와 Physical AI 분야에 올해 상반기 349억달러(약 47조4640억원)의 벤처캐피털 자금이 유입됐다. 소프트웨어 중심이던 인공지능(AI) 투자가 반도체·데이터센터·로봇 등 물리적 인프라로 넓어지는 흐름이다.

피치북은 2026년 1분기 로보틱스·Physical AI 스타트업이 492건의 거래를 통해 163억달러(약 22조1680억원)를 조달했다고 집계했다. 2분기에는 450건의 거래에 186억달러(약 25조2960억원)가 유입됐다. 두 수치는 피치북의 로보틱스·Physical AI 분류 기준에 따른 분기별 집계다. 피치북의 관련 보고서는 1분기와 2분기 투자 흐름을 별도로 제시한다.

연간 투자 규모도 커졌다. 피치북 데이터에서 로보틱스·Physical AI 투자액은 2019년 약 40억달러(약 5조4400억원)에서 2025년 260억달러(약 35조3600억원)로 늘었다. 2026년 상반기 수치는 대형 거래 포함 여부와 세부 분류 기준에 따라 다른 기관의 집계와 차이가 날 수 있다.

실리콘밸리은행(SVB)은 ‘Physical AI and the Future of Robotics 2026’ 보고서에서 현재 투자 속도가 유지될 경우 2026년 하드웨어 기업에 대한 전체 벤처캐피털 투자액이 1200억달러(약 163조2000억원)에 이를 수 있다고 전망했다. 보고서에 적용한 환율이 확인되지 않아 해당 전망의 별도 원화 환산액은 제시하지 않는다. SVB는 보고서에서 하드웨어 투자 확대와 Physical AI 흐름을 분석했다.

SVB는 오픈AI와 앤스로픽에 대한 이례적 대형 투자를 제외하면 하드웨어 기업이 올해 미국 전체 벤처캐피털 투자액의 거의 3분의 1을 차지한다고 밝혔다. 거래의 최소 10%를 미국 하드웨어 기업에 배분하는 투자자의 비중은 2022년 이후 두 배 이상 늘었다.

고성능 AI 모델의 학습과 추론에는 칩과 데이터센터 장비가 필요하다. 로봇과 자율주행 시스템이 현실 세계에서 작동하려면 센서·전용 반도체·기계 시스템도 요구된다. Physical AI는 AI가 센서와 기계를 통해 물리적 환경을 인식하고 행동하는 기술을 뜻한다.

공급망 위험도 투자 방향을 바꾼 요인으로 제시됐다. SVB는 팬데믹 당시 반도체 공급 부족이 특정 해외 생산시설에 대한 기술 산업의 의존도를 드러냈다고 분석했다. 이에 따라 AI 소프트웨어뿐 아니라 칩·메모리·네트워크·저장장치와 같은 기반 설비가 투자 대상으로 부상했다.

투자사들의 펀드 구성에서도 이런 변화가 나타났다. 안드리센호로위츠는 8월 28일 ‘Machine Age Fund’에 11억달러(약 1조4960억원)를 조성했다고 발표했다. 안드리센호로위츠는 AI 구동에 필요한 물리적 시스템을 투자 대상으로 제시했다.

이 펀드는 칩과 메모리, 네트워크, 저장장치부터 데이터센터·로봇·가정용 AI 기기까지 투자 대상으로 삼는다. AI가 화면 안의 소프트웨어를 넘어 현실 세계의 기계와 인프라로 확장되고 있다는 투자사의 판단이 반영됐다.

로봇 성능을 검증하는 인프라에도 자금이 들어갔다. 로보커브는 9월 14일 실제 로봇을 대상으로 AI 모델 성능을 평가하는 오픈소스 도구와 독립 벤치마크 개발을 위해 1000만달러(약 136억원)의 시드 투자를 유치했다고 발표했다. 로보커브는 오픈소스 도구와 벤치마크 개발 계획을 공개했다.

투자 확대가 산업 확산을 보장하는 것은 아니다. SVB는 하드웨어 스타트업이 소프트웨어 기업보다 개발 기간이 길고 실패 위험이 높으며, 높은 초기 비용과 긴 회수 기간이 로봇 도입의 장애물로 남아 있다고 분석했다.

보스턴컨설팅그룹(BCG)도 Physical AI 기술의 발전 속도가 고르지 않다며 인상적인 시연과 실제 현장에 배치 가능한 성능을 구분해야 한다고 밝혔다. BCG는 Physical AI의 기술 성숙도와 실제 배치 가능성을 분석했다.

국내 시장의 AI 물리 인프라 투자 확대 여부는 데이터센터·전력·로봇 하드웨어 관련 후속 자료로 추가 확인이 필요하다. 앞서 AI 확산의 병목으로 전력과 데이터센터·로보틱스를 다룬 본지 보도처럼 AI 투자는 모델 개발만이 아니라 이를 구동하는 설비와 현장 시스템을 함께 보는 방향으로 넓어지고 있다.

다만 실제 산업 확산 여부는 생산 확대, 현장 배치, 반복 매출로 추가 확인해야 한다.

이번 투자 흐름은 반도체·데이터센터·로봇을 묶는 물리적 AI 인프라에 자금이 집중되고 있음을 보여준다. 동시에 개발 기간과 비용 부담이 큰 하드웨어의 특성상 투자 유입만으로 상용화가 확정됐다고 보기는 어렵다.