2025년 12월 18일, 구글은 FunctionGemma를 조용히 공개했습니다. 이 2억 7천만 개 매개변수의 자그마한 AI 모델은 전적으로 기기 내에서 구동되도록 설계되었죠. 보도 자료는 주로 스마트폰에 초점을 맞췄습니다. 알림 설정, 손전등 켜기 등 흔한 디지털 비서의 역할 말입니다. 하지만 그 사양 속에 훨씬 더 흥미로운 사실이 숨겨져 있었으니, 바로 로봇을 획기적으로 저렴하게 만들 수 있는 청사진이었습니다.
오늘날 “스마트” 로봇들의 더러운 비밀은 이겁니다. 대부분 전혀 스마트하지 않다는 거죠. 그들은 그저 단말기에 불과합니다. 진짜 지능은 수천 킬로미터 떨어진 어딘가에 있는 데이터 센터에 살고 있고, 인터넷 연결이 지연을 유발하고, 비용을 발생시키며, 통신 불능 지역에 들어서는 순간 먹통이 됩니다. 창고 로봇이 결정을 내릴 때마다, 마치 불안한 십대 아이가 허락을 구하듯 본사에 전화하는 셈입니다.
FunctionGemma는 이 계산법을 송두리째 바꿉니다.
중요한 숫자들
뻔한 마케팅 문구는 건너뛰고, 로봇 공학에 정말 중요한 것이 무엇인지 살펴보죠.
- 288MB 저장 공간 – 가장 저렴한 마이크로컨트롤러에도 들어갈 정도
- 550MB RAM – 라즈베리 파이 4는 8GB의 넉넉한 RAM을 자랑합니다
- 0.3초 응답 시간 – 기기 내 구동, 네트워크 왕복 불필요
- 58% 기본 정확도 → 미세 조정 후 85% – 특정 작업에 맞게 훈련 가능
마지막 지점이 결정적입니다. FunctionGemma는 범용 챗봇이 아닙니다. 좁고 특정한 작업에 미세 조정되도록 설계되었죠. 정확히 로봇이 하는 일입니다. 창고 로봇은 철학을 논할 필요가 없습니다. “A 상자를 집어 B 선반으로 옮겨라"는 명령을 이해하고, 하루에도 수천 번씩 흠잡을 데 없이 실행하면 됩니다.
클라우드 의존형 로봇이 막다른 골목인 이유
“지능형” 로봇의 현재 패러다임은 근본적으로 고장 났습니다. 로봇이 결정을 내려야 할 때 어떤 일이 벌어지는지 생각해 보세요.
- 센서 데이터 캡처
- 데이터 압축 및 클라우드로 전송
- 클라우드 서버가 요청 처리
- 응답 전송
- 로봇 작동
다섯 단계에 걸쳐 수많은 실패 지점이 존재합니다. 네트워크 정체? 로봇은 멈춥니다. 서버 과부하? 로봇은 기다립니다. 인터넷 장애? 로봇은 값비싼 문진으로 전락합니다. 그리고 당신은 모든 컴퓨팅 시간과 모든 데이터 전송량에 대해 돈을 지불하고 있습니다.
가정용 로봇 청소기 한 대라면 참을 만할지도 모릅니다. 하지만 24시간 내내 작동하는 500대 규모의 창고 로봇이라면 어떨까요? 클라우드 청구서만으로도 허리가 휠 지경이고, 지연 시간 때문에 실시간 조정은 거의 불가능해집니다.
엣지 컴퓨팅 혁명이 로봇 공학을 강타하다
FunctionGemma는 철학적 전환을 대표합니다. “로봇이 클라우드가 필요할 만큼 충분히 스마트해지려면 어떻게 해야 할까” 대신, 구글은 “클라우드가 로봇 안에 들어갈 만큼 작아지려면 어떻게 해야 할까"를 묻고 있는 거죠.
이것이 전례 없는 일은 아닙니다. 자동차 업계는 몇 년 전에 이 사실을 깨달았습니다. 자동차의 자동 비상 제동 시스템은 정지하기 전에 구글에 전화하지 않습니다. 결정은 말 그대로 몇 밀리초 만에 로컬에서 이루어지는데, 지연은 곧 죽음이기 때문입니다. 하지만 지금까지는 자연어 명령을 이해하고 이를 행동으로 번역할 수 있는 AI 모델이 엣지 배포에는 너무 거대했습니다.
저렴한 로봇 공학의 미래 모습
다음과 같은 200달러짜리 가정용 로봇 비서를 상상해 보세요.
- 일반적인 명령을 완벽하게 이해하는 자연어 처리 능력
- 월 구독료 없음
- 인터넷 장애 시에도 완벽하게 작동
- 음성 데이터가 기기를 벗어나지 않음
- 명령에 대한 즉각적인 응답
혹은 셀룰러 통신이 전혀 닿지 않는 들판에서 작동하는 농업용 로봇을 그려보세요. 스타링크 없이도 임무를 수행하는 재난 대응 드론. 클라우드 구독 없이도 노인에게 약 복용 시간을 알려주는 돌봄 동반자.
비용 절감 효과는 모든 수준에서 증폭됩니다. 더 저렴한 컴퓨팅 하드웨어는 더 저렴한 로봇을 의미합니다. 클라우드 의존성이 없다는 것은 반복적인 비용이 없다는 뜻입니다. 로컬 처리는 더 간단한 네트워킹 요구 사항을 의미합니다. 설계 단계부터 프라이버시를 고려한다는 것은 규제 승인을 더 쉽게 만든다는 것이죠.
“교통 정리 컨트롤러” 아키텍처
구글은 FunctionGemma가 대규모 언어 모델(LLM)을 완전히 대체할 수 있다고 주장할 만큼 순진하지 않습니다. 그들이 제안하는 아키텍처는 더 영리합니다. FunctionGemma를 로컬 “교통 정리 컨트롤러"로 사용하여 간단한 명령의 90%를 즉시 처리하고, 복잡한 쿼리만 필요할 때 클라우드로 라우팅하는 방식입니다.
로봇의 경우 다음과 같이 보일 수 있습니다.
- 로컬에서 처리: “앞으로 이동,” “정지,” “빨간 물체 집어,” “충전 스테이션으로 돌아가”
- 클라우드로 라우팅: “이 특이한 물체를 분석하고 무엇인지 알려줘,” “이 새로운 환경에서 최적의 경로를 계획해 줘”
이 하이브리드 접근 방식은 일상적인 작업에는 엣지 컴퓨팅의 속도와 신뢰성을 제공하면서, 진정한 엣지 케이스를 위해서는 클라우드 규모의 지능에 접근할 수 있게 해줍니다.
미세 조정의 힘
아마도 로봇 공학에 가장 중요한 측면은 FunctionGemma의 훈련 가능성일 것입니다. 기본 58%의 정확도는 형편없이 들립니다. 그리고 범용 비서에게는 실제로 그렇습니다. 하지만 로봇 명령과 행동의 특정 어휘에 미세 조정되면 85%로 껑충 뛰어오릅니다.
이제 로봇 회사들이 자사의 사용 사례에 맞춰 특별히 미세 조정할 때 어떤 일이 벌어질지 상상해 보세요.
- 창고 피킹 로봇: 50개의 핵심 명령, 최적화된 어휘, 잠재적으로 95% 이상의 정확도
- 배달 드론: 내비게이션 명령, 안전 재정의, 날씨 반응
- 제조 로봇팔: 정밀한 움직임 지시, 품질 관리 확인
각 로봇 유형은 맞춤형 AI 두뇌를 얻게 됩니다. 그들의 필요에 완벽하게 맞춰져 있고, 그들이 마주할 어휘에 정확히 훈련된 두뇌 말입니다. 이것은 “모든 것을 지배하는 하나의 거대한 모델” 접근 방식과는 정반대입니다. 모듈화되어 있고, 효율적이며, 배포 가능합니다.
로봇 제조업체에 미치는 영향
로봇을 만드는 회사들에게 FunctionGemma는 전략적 변곡점을 제시합니다.
비용 구조 변화: 값비싼 네트워킹 하드웨어와 클라우드 연결 이중화가 필요 없어진다면, “스마트” 로봇의 부품 원가는 수백 달러씩 절감될 수 있습니다.
구독 모델의 종말: 서비스형 로봇(RaaS)은 고객을 반복 결제에 묶어두기 위해 클라우드 의존성에 기대왔습니다. 로컬 AI는 이 모델을 깨뜨릴 것이며, 고객들은 이를 알아차릴 것입니다.
신뢰성 확보 가능: 자율적으로 기능할 수 있는 로봇은 거창한 네트워크 인프라 없이도 가동 시간을 보장합니다.
프라이버시가 기능이 되다: 기기를 벗어나지 않는 데이터는 침해되거나, 유출되거나, 소환될 수 없습니다.
부족한 점
이것을 과대평가하지는 맙시다. FunctionGemma에는 분명한 한계가 있습니다.
- 다단계 추론 불가: “상자를 집어 라벨을 확인하고 올바른 칸에 넣어라"는 현재로서는 그 능력을 넘어섭니다.
- 간접 명령 처리 어려움: “방이 너무 밝아"라는 말은 조명 조절을 유발하지 않을 것입니다.
- 15%의 오류율: 많은 응용 프로그램에는 괜찮지만, 다른 응용 프로그램에는 위험할 수 있습니다.
하지만 이것들은 해결책이 알려진 소프트웨어 문제입니다. 다단계 추론은 {< crosslink “translation-key” >}과 같은 체인 오브 스루트(chain-of-thought) 프롬프팅이 필요한 부분입니다. 간접 명령은 의역에 대한 미세 조정을 통해 처리할 수 있습니다. 오류율은 더 큰 훈련 데이터셋과 모델 반복을 통해 떨어질 것입니다.
하드웨어 제약, 그것이 어려운 문제입니다. 그리고 구글은 2억 7천만 개의 매개변수가 실용적인 기능 호출에 충분하다는 것을 방금 증명했습니다. 그것이 바로 돌파구입니다.
더 큰 그림
FunctionGemma가 로봇 혁명을 홀로 일으키지는 않을 것입니다. 하지만 AI 산업이 절실히 필요했던 개념 증명입니다. 기계를 유용하게 만들기 위해 조 단위 매개변수 모델이 필요한 것은 아니라는 것을 말이죠. 적재적소에 맞는 적절한 크기의 모델이 필요합니다.
그 의미는 로봇 공학을 넘어 IoT, 웨어러블, 의료 기기, 그리고 본사에 전화하지 않고 결정을 내려야 하는 모든 분야로 확장됩니다. 하지만 특히 로봇 공학에 있어서, 이것은 업계가 그토록 기다려온 순간처럼 느껴집니다. 즉, “스마트 로봇"이 더 이상 “값비싼 로봇"이라는 꼬리표를 떼는 순간 말입니다.
저렴한 로봇 공학의 미래는 클라우드에 있지 않습니다. 그것은 288메가바이트의 신중하게 훈련된 가중치 안에, 로컬에서 구동되며, 즉시 반응하고, 어디에서나 작동하는 것에 있습니다. 구글은 방금 우리에게 그 미래의 한 조각을 엿보게 했습니다. 이제 그것을 만드는 것은 로봇 제조업체들의 몫입니다.
