구글 딥마인드, 로봇 안에서 도는 ‘제미나이 로보틱스 온디바이스’ 공개… 시연 50회로 새 작업 학습

구글 딥마인드가 2025년 6월 24일 로봇 본체에서 직접 구동되는 로봇 제어 모델 ‘제미나이 로보틱스 온디바이스(Gemini Robotics On-Device)’를 공개했다. 데이터센터에 묶여 있던 제미나이 기반 로봇 두뇌를 통신이 불안정한 공장과 물류창고, 가정으로 옮기겠다는 구상이다.

딥마인드는 카롤리나 파라다 명의의 공식 블로그 글에서 이 모델이 양팔 로봇용 파운데이션 모델이며 적은 연산 자원으로 네트워크 없이 저지연 추론을 하도록 설계됐다고 설명했다. 특히 딥마인드가 외부 개발자의 미세조정(파인튜닝)을 허용한 첫 시각언어행동(VLA) 모델이라고 밝혔다. 석 달 전 클라우드 기반 제미나이 로보틱스를 처음 내놓을 때는 없던 조치다.

회사에 따르면 이 모델은 시연 데이터 50~100건만으로 새 작업에 적응한다. 딥마인드는 도시락 가방 지퍼 잠그기, 카드 뽑기, 샐러드 드레싱 붓기 등 난도가 다른 정밀 조작 과제 7종으로 이를 검증했다. 시각 환경과 지시 문장, 동작 방식을 바꾼 일반화 시험에서는 기존 온디바이스 VLA 모델들을 앞섰다고 밝혔다. 다만 구체적 수치는 본문에 적지 않고 도표로만 제시했다.

학습은 저가형 양팔 연구 플랫폼 알로하(ALOHA)에서만 이뤄졌다. 딥마인드는 같은 모델을 형태가 전혀 다른 두 로봇에 이식했다고 설명했다. 양팔 구성의 프랑카 FR3에서는 옷 개기와 정밀도가 요구되는 산업용 벨트 조립을 수행했고, 앱트로닉의 휴머노이드 아폴로에서는 자연어 지시에 따라 처음 보는 물체까지 다뤘다. 한 번 학습한 두뇌를 여러 로봇 몸체에 옮겨 쓸 수 있느냐는 로봇 제조사들이 가장 주목하는 대목이다.

딥마인드는 모델과 함께 ‘제미나이 로보틱스 SDK’도 내놨다. 개발자는 이 도구로 자기 과제에서 모델을 평가하고, 물리 시뮬레이터 무조코(MuJoCo)에서 시험하며, 새 영역에 맞게 조정할 수 있다. 이용하려면 딥마인드의 신뢰 테스터 프로그램에 신청해야 한다. SDK 코드는 깃허브에 아파치 2.0 라이선스로 공개됐지만 모델 가중치는 공개되지 않았다.

이번 발표는 2025년 3월 12일 시작된 프로그램의 연장선이다. 당시 딥마인드는 제미나이 2.0 위에 구축한 제미나이 로보틱스와 제미나이 로보틱스-ER을 공개하고 앱트로닉을 휴머노이드 파트너로 지목했다. 신뢰 테스터로는 독일 애자일로봇, 미국 애질리티로보틱스, 현대차그룹 계열 보스턴다이나믹스, 프랑스 인챈티드툴스를 꼽았다. 앱트로닉은 2025년 2월 구글이 참여한 3억5000만달러 규모 시리즈A를 유치했고 3월 5300만달러를 추가로 조달했다고 밝혔다.

경쟁은 이미 치열하다. 피규어AI는 2월 자체 VLA ‘헬릭스’가 로봇 한 대에 탑재된 저전력 내장 GPU 2개에서 전부 돌아간다고 발표했다. 70억 파라미터 시각언어모델과 8000만 파라미터 제어기를 결합해 35자유도를 200Hz로 제어한다. 엔비디아는 3월 허깅페이스에 20억 파라미터로 표기된 아이작 GR00T N1을 공개했다. 허깅페이스는 딥마인드 발표 3주 전인 6월 3일 CPU에서도 돌아가는 4억5000만 파라미터 공개 모델 ‘스몰VLA’를 내놨다. 피지컬인텔리전스도 openpi 저장소에서 π0 가중치를 공개하고 있다.

국내 업계에도 시사점이 크다. 삼성전자가 최대주주에 오른 레인보우로보틱스, 2025년 4월 출범한 K휴머노이드연합 참여 기업들은 대부분 하드웨어에서 출발했다. 구글과 엔비디아가 미세조정 가능한 로봇 두뇌를 외부에 내놓기 시작하면서 국내 제조사는 자체 모델을 키울지, 외부 모델을 받아 몸체 경쟁력에 집중할지 선택을 요구받게 됐다. 9월 말 서울 코엑스에서 열리는 로봇학습학회(CoRL) 2025와 휴머노이드 2025는 국내 연구진이 이 흐름을 가까이서 확인할 자리다.

안전 문제는 단계별로 접근했다. 딥마인드는 제미나이 라이브 API로 의미론적 안전을 관리하고 로봇 쪽 저수준 안전 제어기와 결합한다고 설명했으며, 배포 전 안전 벤치마크와 레드팀 시험을 권고했다. 파라미터 수와 필요한 하드웨어, 지연 시간, 상업 조건은 공개하지 않았다.