피규어, 자체 VLA 모델 '헬릭스' 공개… 로봇 내장 GPU 2개로 휴머노이드 상체 35자유도 제어

미국 휴머노이드 개발사 피규어AI(Figure AI)가 2025년 2월 20일 자체 시각언어행동(VLA) 모델 '헬릭스(Helix)'를 공개했다. 회사는 홈페이지 기술 게시물에서 헬릭스가 카메라 영상과 자연어 명령만으로 휴머노이드 상체 전체를 제어하며, 처음 보는 가정용 물건을 집고 로봇 두 대가 한 작업을 나눠 수행할 수 있다고 밝혔다.

공개된 수치는 구체적이다. 헬릭스는 두 계층으로 나뉜다. 느린 계층인 '시스템 2'는 인터넷 규모 데이터로 사전학습한 70억 파라미터 오픈소스, 오픈웨이트 시각언어모델로 7~9Hz로 돈다. 빠른 계층인 '시스템 1'은 8000만 파라미터 교차어텐션 인코더디코더 트랜스포머로 200Hz로 작동한다. 두 계층은 손목 자세, 손가락 굽힘과 벌림, 몸통과 머리 방향 목표값을 포함한 35자유도 행동 공간을 출력한다.

피규어에 따르면 학습 데이터는 약 500시간 분량의 원격조종 행동 데이터로, 기존 VLA 데이터셋 규모의 5% 미만이다. 회사는 영상 구간마다 자동 라벨링용 시각언어모델에 '이 동작을 끌어내려면 어떤 지시를 했어야 하는가'를 묻는 방식으로 언어 지시를 붙였다. 학습은 원시 픽셀과 텍스트에서 연속 행동까지 엔드투엔드로, 표준 회귀 손실과 단일 학습 단계, 단일 가중치 세트로 진행했다고 설명했다.

시연은 주방에서 이뤄졌다. 피규어 영상에서 로봇 두 대는 처음 보는 식료품을 꺼내 정리하고 '오른쪽 로봇에게 쿠키 봉지를 건네라' 같은 음성 지시에 따라 물건을 주고받았다. 회사는 헬릭스가 로봇 두 대에서 동시에 작동한 첫 VLA이자 휴머노이드 상체 전체를 고속 연속 제어한 첫 VLA라고 주장했다. 또 유리그릇, 장난감, 공구, 옷 등 어수선한 환경의 새 물건 수천 개를 집을 수 있으며 학습에 쓴 물건은 평가에서 모두 제외했다고 밝혔다. 이는 회사 자체 주장으로 외부 검증은 이뤄지지 않았다.

하드웨어 선택도 눈에 띈다. 피규어는 헬릭스가 저전력 임베디드 GPU 2개에서 전부 온보드로 구동되며 시스템 2와 시스템 1이 각각 전용 GPU를 쓴다고 밝혔다. 회사는 이를 근거로 헬릭스를 이런 방식으로 구동되는 첫 VLA이자 곧바로 상용 배치가 가능한 모델이라고 소개했다. 엿새 뒤인 2월 26일에는 물류 후속 게시물을 내고 8시간 시연 데이터로 학습한 헬릭스 정책이 학습에 쓴 사람 시연보다 10% 빠른 1.1배 이상의 유효 처리량을 냈다고 밝혔다. 스테레오 비전, 다중 스케일 시각 특징, 학습된 자기 보정, 추론 시 가속 기능 '스포츠 모드'를 더한 결과라고 회사는 설명했다.

피규어의 이력도 주목된다. 회사는 2024년 2월 29일 기업가치 26억달러로 6억7500만달러 규모 시리즈B를 유치하면서 마이크로소프트, 오픈AI 스타트업 펀드, 엔비디아, 베조스 익스페디션스 등을 투자자로 들였고, 휴머노이드용 차세대 AI 모델을 함께 개발하는 협력 계약을 오픈AI와 맺었다고 발표했다. 헬릭스 게시물에는 오픈AI 언급이 없으며 모델을 피규어 자체 성과로 소개했다. 피규어는 이후 2025년 9월 투자 후 기업가치 390억달러로 10억달러 시리즈C를 유치했다고 밝혔다.

경쟁은 치열하다. 미국 피지컬인텔리전스는 2024년 10월 31일 30억 파라미터 시각언어모델 위에 플로 매칭 방식 행동 생성을 얹어 초당 최대 50회 모터 명령을 내는 π0를 공개했다. 8종의 로봇 구성으로 학습했다. 회사는 이후 openpi 저장소에서 아파치 2.0 라이선스로 π0 코드와 가중치를 공개했으며, 기본 체크포인트를 1만 시간 이상의 로봇 데이터로 사전학습했다고 밝혔다. 구글 딥마인드는 2025년 3월 12일 제미나이 2.0 기반 '제미나이 로보틱스'와 '제미나이 로보틱스-ER'을 발표하면서 종합 일반화 벤치마크에서 다른 최신 VLA 대비 성능을 두 배 이상 끌어올렸다고 밝혔고, 휴머노이드 파트너로 앱트로닉을 내세웠다.

구조 자체는 심리학에서 빌린 '느린 사고, 빠른 사고' 개념에 가깝다. 느린 계층이 장면과 지시를 해석해 압축된 요약을 넘기면 빠른 계층이 손가락과 손목을 움직인다. 헬릭스에서 이 요약은 하나의 연속 잠재 벡터이며, 시스템 1은 이를 자체 시각 특징과 결합한다. 피규어는 시스템 1의 완전 합성곱 시각 백본을 전적으로 시뮬레이션에서 사전학습했다고 밝혔다. 큰 모델은 임베디드 하드웨어가 감당할 속도로 생각하고 작은 정책은 200Hz로 팔과 손을 부드럽게 유지하는 분업이다.

한국 산업계에는 시사점이 분명하다. 현대차그룹이 보스턴다이내믹스를, 삼성전자가 레인보우로보틱스를 통해 휴머노이드를 추진하고 있지만 로봇 몸체와 데이터, 모델을 한 회사가 모두 쥐는 수직통합 사례는 국내에 아직 드물다. 국내 정책 논의도 하드웨어 중심에서 로봇 파운데이션 모델 확보로 무게를 옮겨야 한다는 압박을 받게 됐다. 다만 피규어는 시스템 2에 쓴 오픈웨이트 모델의 이름, 식료품 시연의 성공률, GPU 모델과 소비전력을 공개하지 않았다. 헬릭스는 상체만 다루며 보행은 범위 밖이고, 500시간 데이터는 피지컬인텔리전스가 밝힌 1만 시간 이상에 비해 적다.