19 / 30 · 두뇌
로봇 안의 컴퓨터: 로봇용 칩과 제어기
01 · 뜯어볼 부품
로봇의 두뇌는 CPU·GPU·AI 가속기를 한 칩(SoC)에 묶고, 메모리·전원·방열을 붙여 몸 안에 싣는 작은 컴퓨터입니다.
완료한 강의
02 · 3D 분해
눌러서 뜯어보기
부품을 누르면 설명이 열리고, 아래 공급망 표에서 그 부품을 만드는 기업이 강조됩니다. 3D를 열지 않아도 부품 버튼으로 같은 설명을 볼 수 있습니다.
교육용 예시 · 제조사 내부 설계가 아닙니다
부품을 하나 골라 보세요.
SoC(시스템 온 칩)
성격이 다른 계산 장치를 칩 하나에 묶은 부품입니다. 파랑은 일을 차례로 처리하는 CPU, 초록은 많은 계산을 한꺼번에 하는 GPU, 주황은 AI 모델 계산에 맞춘 가속기(NPU) 구역입니다. 3D는 세 구역이 보이도록 뚜껑을 반쯤 걷었고, 움직여 보기를 누르면 일이 많아질수록 세 구역이 함께 밝아집니다. 밝기는 교육용 표시이며 실제 온도나 칩 사용률이 아닙니다. 세 구역이 똑같이 밝아지는 것도 어느 구역이 더 바쁜지를 보여 주지 않습니다.
메모리
SoC 둘레에 놓인 칩 네 개입니다. 계산할 자료와 AI 모델의 값(가중치)을 잠시 올려 두고 SoC와 빠르게 주고받습니다. 움직여 보기를 누르면 메모리와 SoC 사이를 점이 오가는데, 자료가 오간다는 뜻을 보이는 교육용 표시입니다. 전원을 끄면 내용이 사라지는 기억 장치라 저장 장치와 따로 둡니다.
저장 장치
전원을 꺼도 남는 기억 장치로, 운영체제·제어 프로그램·AI 모델 파일을 둡니다. 3D는 모듈 위에 그렸지만 실제 제품은 자리가 다릅니다. 예를 들어 한 모듈 제품군의 사양표는 큰 모듈에는 저장 장치(eMMC)를 싣고, 작은 모듈은 바깥에 붙인 NVMe 저장 장치를 쓰도록 적습니다.
전원 부품
배터리에서 들어온 전압을 칩이 쓰는 여러 낮은 전압으로 낮춰 나눠 줍니다(3D의 코일 세 개·커패시터 줄·제어 칩). 한 칩 회사의 전원 관리 칩(PMIC) 안내는 이런 칩을 전원 줄이 4개에서 14개 넘게 필요한 산업용 시스템에 쓸 수 있다고 적고, 여러 전압을 켜는 순서까지 칩이 맞춘다고 설명합니다.
캐리어 보드
모듈이 꽂히는 큰 기판입니다. 왼쪽의 카메라 단자와 모터 제어기 단자, 오른쪽의 네트워크·USB·전원 단자가 모듈을 센서와 관절 쪽으로 잇습니다. 그 위 기둥에 떠 있는 작은 모듈 기판은 SoC·메모리·저장 장치·전원 부품을 얹은 받침이고, 따로 고르는 부품이 아닙니다. 같은 모듈도 어떤 캐리어 보드에 꽂느냐에 따라 이어지는 센서와 단자가 달라집니다. 한 모듈 회사는 한 개발 키트의 기준 캐리어 보드가 같은 제품군의 여러 모듈과 맞는다고 적습니다.
방열판과 팬
칩이 계산하며 내는 열을 금속 핀으로 퍼뜨리고 팬 바람으로 빼냅니다. 3D는 세 구역이 보이도록 방열판이 칩 뒤쪽 절반만 덮게 잘라 보여 줍니다. 실제 방열판은 칩 전체를 덮습니다. 움직여 보기에서 일이 많을수록 팬이 빨리 도는 것도 교육용 표시이며 실제 팬 속도가 아닙니다. 분해 보고서는 기본형 G1의 주 제어 기판도 방열판과 공랭으로 식힌다고 적습니다.
공급망 표에 따로 싣지 않은 부품입니다.
03 · 원리
어떻게 움직이나
로봇 한 대에는 계산하는 칩이 여럿 있고, 맡은 일이 층마다 다릅니다. 4장에서 본 관절 드라이버의 제어 칩은 맡은 모터의 전류를 빠르게 맞춥니다. 그 위의 주 컴퓨터는 센서 자료를 받아 몸 전체의 움직임을 정합니다. 분해 보고서는 G1의 주 제어 기판이 걸음과 균형을 계산해, 관절마다 목표 각도와 토크를 내려보낸다고 적습니다. G1 개발 문서는 G1-EDU가 운동 제어용 연산 장치와 개발용 연산 장치를 따로 싣고, 운동 제어용은 유니트리의 운동 제어 프로그램 전용이라 개발자에게 열려 있지 않다고 적습니다. 유니트리의 운동 제어와 개발자의 프로그램을 다른 장치에 나눈 셈입니다(개발 문서). 이 강의가 뜯어보는 것은 그 주 컴퓨터, 곧 칩(SoC)에 메모리·저장 장치·전원 부품을 붙인 모듈과 그것을 꽂는 기판입니다.
SoC는 성격이 다른 계산 장치를 칩 하나에 모은 부품입니다. IBM의 설명대로 CPU는 들어온 일을 차례로 처리하는 범용 장치이고, GPU는 수백~수천 개 코어로 많은 계산을 한꺼번에 하며, NPU는 신경망에 많이 쓰는 행렬 곱셈 같은 계산을 GPU보다 훨씬 적은 전기로 해냅니다. 예를 들어 한 칩 제품(RK3588)은 CPU 코어 여덟 개와 GPU, 6 TOPS NPU를 한 칩에 넣었다고 제품 페이지가 적습니다. TOPS는 1초에 몇 조 번 연산하는지를 뜻하지만, 어떤 자릿수로 센 값인지가 늘 따라붙습니다. 한 모듈 회사는 앞 세대 모듈을 희소(sparse) INT8 기준 TOPS로, 다음 세대 모듈은 FP4 희소 기준 TFLOPS로 적고, 같은 사양표에서 한 GPU의 INT8 성능을 희소 기준 170, 밀집 기준 85로 나란히 적습니다. TOPS는 계산 자릿수와 조건이 같을 때만 견줄 수 있습니다.
모듈의 나머지 부품도 쓸 수 있는 AI를 정합니다. 계산하는 동안 자료와 모델의 값은 메모리에 올라가 있어야 하는데, 분해 보고서가 기본형 G1의 주 제어 기판에서 확인한 메모리는 8 GB입니다. 큰 모델은 로봇 밖에서 돌리기도 합니다. 유니트리가 공개한 G1용 VLA 모델(UnifoLM-VLA-0)은 저장소 설명상 추론을 서버 쪽에서 하고, 로봇은 관측을 서버로 보냅니다. 같은 칩도 설정에 따라 쓰는 전기와 내는 성능이 달라집니다. 한 모듈 회사는 한 모듈을 10~25 W 사이에서 골라 쓰게 하고, 2024년 12월에는 소프트웨어 갱신만으로 기존 모듈의 성능을 끌어올렸다고 밝혔습니다. 쓰는 전기는 대부분 열이 되므로, 위 3D의 방열판과 팬처럼 열을 빼는 부품이 함께 붙습니다.
기본형 G1의 사양표는 기본 연산을 "8코어 고성능 CPU"로만 적고 칩 모델을 밝히지 않으며, 이번에 확인한 유니트리 공식 자료에는 G1의 AI 연산 성능 값도 없습니다. 분해 보고서가 등판 기판에서 확인한 칩 이름은 공급망 표에 ‘보도’ 관계로 실었습니다. G1-EDU는 개발 문서상 개발용 연산 장치로 Jetson Orin NX 모듈을 더 싣습니다. 옵티머스(2022 시제품)는 두뇌를 머리가 아닌 몸통의 중앙 컴퓨터에 두고 그 칩을 "Tesla SoC" 1개로 적었고, 칩 모델명과 연산 성능은 밝히지 않았습니다. 피규어는 Helix 발표(2025-02)에서 자사 로봇마다 저전력 임베디드 GPU 2개를 두고 큰 판단 모델과 빠른 동작 모델을 각각 다른 GPU에서 돌린다고 밝혔지만, 칩 이름과 로봇 세대는 적지 않았습니다. 세 회사 모두 로봇 두뇌의 AI 연산 성능 절대값은 밝히지 않았습니다(확인한 공식 자료 기준).
비유
로봇 컴퓨터는 몸 안에 들어간 작은 관제실과 닮았습니다. 순서대로 판단해 지시를 내리는 책임자(CPU), 여러 화면을 한꺼번에 살피는 요원들(GPU), 한 가지 일을 아주 빨리 하는 전문가(NPU)가 한 방(SoC)에 모여 있고, 책상 위 자료(메모리)와 서류철(저장 장치), 전기와 냉방(전원 부품·방열)이 그 방을 받칩니다.
비유가 맞지 않는 곳
관제실 사람들은 말로 일을 나누지만, 칩의 세 구역은 회로와 소프트웨어가 정한 대로 일을 나눕니다. 그리고 관제실은 건물 전기를 끌어 쓰지만 로봇 컴퓨터는 관절 모터와 같은 배터리를 나눠 씁니다. 계산을 늘릴수록 쓰는 전기와 식힐 열이 함께 늘어납니다. 그 전기는 걷는 데 쓸 몫에서 나옵니다.
04 · 방식 비교
같은 일을 하는 다른 방식
| 방식 | 크기 | 연산 성능 | 계산 자릿수 | 가격 | 쓰이는 곳 |
|---|---|---|---|---|---|
| 로봇용 AI 칩 | CPU·GPU·NPU를 칩 하나에 묶음 · 메모리와 전원 부품을 붙인 기판이 있어야 돌아감 · 한 칩 제품은 8 nm 공정(제품 페이지) | 한 칩 제품의 NPU는 6 TOPS · 카메라를 12대까지 받는 한 비전 칩은 가속기 넷을 합쳐 32 TOPS(제품 페이지) | 한 칩 제품의 NPU는 int4·int8·int16·FP16 등을 지원 · 자릿수가 다른 TOPS는 그대로 견줄 수 없음(원리 단 참고) | 이 강의가 확인한 두 칩 제품 페이지에는 칩 단가가 없음 | 기본형 G1의 주 제어 기판(분해 보고서 · 이 줄의 수치는 칩 제품 사양이며 G1에서 잰 값이 아님), 옵티머스(2022 시제품) 몸통의 중앙 컴퓨터, 자율 이동 로봇·머신 비전 장비 |
| 컴퓨팅 모듈 | SoC·메모리·저장 장치·전원 부품을 작은 기판에 묶어, 단자를 단 캐리어 보드에 꽂음 · 한 제품군은 기준 캐리어 보드 하나가 여러 모듈과 맞음 | 한 모듈 제품군은 최대 100 TOPS를 10~25 W 사이 설정으로 낸다고 소개 · 다음 세대 한 모듈은 FP4 희소 기준 2,070 TFLOPS(제품 페이지) | 같은 회사가 앞 세대 표는 희소 INT8 TOPS로, 다음 세대는 FP4 희소 TFLOPS로 적음 · 소프트웨어 갱신으로 같은 모듈의 내건 성능이 오른 사례도 있음(2024-12) | 한 모듈 개발 키트(Jetson AGX Thor)는 3,499달러부터(2025-08 발표) · 같은 회사의 한 소형 개발 키트는 249달러(2024-12 발표) · 양산용 모듈 단가는 이 강의가 확인한 자료에 없음 | G1-EDU의 개발용 연산 장치(개발 문서 · 이 줄의 수치는 모듈 회사가 내건 제품 최대값이며 G1에서 잰 값이 아님), 휴머노이드·로봇 개발 키트(제품 페이지) |
산업용 팔에서는
4장에서 본 제어반처럼, 공장의 산업용 팔은 두뇌를 팔 밖의 제어기에 둡니다. 예를 들어 ABB의 로봇 제어기 OmniCore는 여러 로봇을 최고 1,600 mm/s로 움직이면서 경로 정확도를 0.6 mm까지 맞춘다고 소개하고, 로봇이 내놓는 전기를 전력망으로 되돌리는 기능과, AI·클라우드·고급 비전을 위한 연산 장치를 쉽게 붙이도록 한 설계를 함께 내세웁니다. 이 제어기가 앞세우는 것은 정해 둔 경로의 되풀이이고, AI는 연산 장치를 붙여 더하는 기능입니다. 휴머노이드는 반대로 AI가 두뇌의 본업이고, 그 두뇌를 배터리로 돌리며 몸 안에서 식혀야 합니다. 더 가까운 이웃은 자율주행차의 컴퓨터일 수 있습니다. 테슬라는 옵티머스(2022 시제품)의 두뇌에 차량용 완전자율주행(FSD) 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어를 쓰되 로봇은 요구 조건과 형태가 달라 고친다고 발표했고, 발표 화면은 로봇 두뇌에 칩과 함께 와이파이·LTE 통신, 오디오, 보안·안전 기능을 적었습니다. 차량용과 같은 칩인지, 무엇을 얼마나 바꿨는지는 밝히지 않았습니다.
05 · 공급망 표
누가 만들고, 한 대에 몇 개 들어가나
방식마다 부품을 만드는 기업과 상장 시장·종목 코드, 공개된 공급 관계를 모았습니다. 위에서 부품을 고르면 그 부품의 방식이 강조됩니다.
실시간 주가나 투자 추천이 아닌 사업 구조 학습 자료입니다.
어느 로봇에 납품하거나 쓰이는지는 ‘확인’ 표시가 붙은 공급 관계에서만 알 수 있습니다.
- 확인
- 공시나 공식 발표에 고객 이름이 나옵니다.
- 고객 미공개
- 회사가 고객 이름 없이 공식적으로 밝혔습니다.
- 보도
- 주요 언론·증권사 보도입니다. 매체와 날짜를 함께 적습니다.
| 기업 | 국가 | 상장 | 공급 관계 |
|---|---|---|---|
로봇용 AI 칩CPU·GPU·AI 가속기(NPU)를 한 칩에 묶은 시스템 반도체(SoC)로, 카메라 영상 처리와 AI 계산, 판단을 한 칩에서 합니다. 하드웨어 부품이라 칩만으로는 움직이지 않고, 메모리와 전원 회로를 붙인 기판에 얹어야 컴퓨터가 됩니다.쓰이는 곳
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| 이 방식을 만드는 기업 | |||
| 퀄컴 | 미국 | 나스닥 QCOM |
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| 록칩 | 중국 | 상하이 603893 |
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| 텍사스 인스트루먼트 | 미국 | 나스닥 TXN | 이 자료에 실린 공급 관계 없음 |
컴퓨팅 모듈로봇용 AI 칩에 메모리·저장 장치·전원 회로를 붙여 작은 기판에 얹은 하드웨어로, 로봇 안의 더 큰 기판(캐리어 보드)에 끼워 씁니다. 개발자가 바로 써 볼 수 있게 단자와 상자를 더한 개발자 키트와 로봇용 제어 컴퓨터도 이 이름으로 묶습니다.쓰이는 곳
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| 이 방식을 만드는 기업 | |||
| 엔비디아 | 미국 | 나스닥 NVDA |
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| 어드밴텍 | 대만 | 대만 2395 | 이 자료에 실린 공급 관계 없음 |
로봇 한 대에 들어가는 수
강의마다 세는 대상이 다르니 숫자 옆 설명을 함께 보세요. 공개되지 않은 값은 미공개로 둡니다.
- Unitree G1뜯어보는 로봇1개
기본형 G1의 주 연산 장치 수입니다. 사양표는 기본 연산을 "8코어 고성능 CPU"로 적고 칩 모델은 밝히지 않았으며, 분해 보고서도 기본형에서 주 제어 기판 하나를 확인했습니다. G1-EDU는 개발 문서상 개발용 연산 장치를 더해 2개이고, 따로 사는 액세서리와 관절 드라이버의 제어 칩은 세지 않았습니다.
출처 · 유니트리 G1 개발 문서: G1 소개(2026-09-17 갱신, 사양표의 기본 연산 "8코어 고성능 CPU"·고성능 연산 모듈, 온보드 컴퓨터 표의 개발용 연산 장치 PC2, Thor Backpack 사양) - Tesla Optimus1개
2022 AI Day 시제품 기준, 몸통 중앙 컴퓨터의 칩(발표 화면 "1x Tesla SOC")입니다. 칩 모델명과 연산 성능은 밝히지 않았고, 이후 세대의 두뇌 구성은 이번에 확인한 공식 발표에 없습니다.
출처 · 테슬라 AI Day 2022 공식 영상(Tesla 유튜브, 로봇 두뇌 발표 33:07~33:58, 33:35 화면 "Bot Brain · 1x Tesla SOC · Wi-Fi, LTE · Audio · Security & Safety") - Figure2개
Helix 발표(2025-02) 기준, 피규어가 자사 로봇마다 둔다고 밝힌 저전력 임베디드 GPU 수입니다. 발표는 로봇 세대와 칩 이름을 적지 않았고, Figure 03 발표(2025-10)는 연산 장치를 밝히지 않아 Figure 03의 수는 확인하지 못했습니다.
출처 · 피규어 Helix 발표(2025-02-20, Figure 로봇마다 저전력 임베디드 GPU 2개·S2 7B VLM 7~9 Hz·S1 80M 200 Hz·원격 조종 자료 약 500시간)
06 · 투자자 관점
무엇이 이익이 되고, 무엇이 과대 해석인가
두뇌 칩은 휴머노이드 부품 가운데 큰 반도체 회사들이 다른 시장에서 이미 키운 사업에 가깝습니다. 예를 들어 위 표의 한 비전 칩은 자율 이동 로봇·머신 비전 장비를 쓰임으로 내건 제품이어서(제품 페이지), 칩 회사 실적에서 휴머노이드 몫은 회사가 따로 밝히지 않는 한 가려 보기 어렵습니다. 공급망은 층을 나눠 봐야 합니다. 칩을 설계하는 회사, 칩에 메모리·전원을 붙여 모듈로 파는 회사, 아래 공급망 표의 산업용 컴퓨터 회사처럼 모듈을 넣은 로봇 제어 컴퓨터를 파는 회사가 따로 있습니다. 로봇 회사가 칩을 직접 만들 가능성도 봐야 합니다. 테슬라는 채용 안내 페이지에서 완전자율주행 소프트웨어용 AI 추론 칩을 직접 설계해 차량에 양산한다고 소개하지만, 옵티머스(어느 세대든)에 어느 칩을 쓰는지는 적지 않았습니다. 칩 회사가 "휴머노이드용"을 내건 발표를 낼 때는, 어느 로봇 회사가 어느 세대 로봇에 시험이 아닌 양산으로 쓰는지가 함께 나왔는지 확인해 보세요.
07 · 뉴스 해부 연습
이 기사, 무엇을 더 확인할까
아래 기사를 읽고 더 확인해야 할 것을 모두 고른 뒤 "확인"을 누르세요. 항목마다 이유가 열립니다.
반도체 업체 C사, "휴머노이드용 AI 칩 공개… 1,000 TOPS, 휴머노이드 회사 여러 곳이 초기 도입"
같은 회사도 세대에 따라 INT8 TOPS와 FP4 TFLOPS처럼 다른 기준을 적고, 희소 기준인지 밀집 기준인지에 따라 같은 GPU의 숫자가 두 배로 달라지기도 합니다. 기준이 다른 TOPS는 큰 숫자가 더 빠르다는 뜻이 아닙니다.
한 모듈 회사의 출시 보도자료(2025-08)는 여러 회사를 "초기 도입사"로, 다른 몇 곳은 "평가 중"으로 나눠 적었습니다. 어느 쪽이든 어느 세대 로봇에 몇 대를 싣는지는 알려 주지 않습니다.
로봇이 일을 잘하는지는 AI 모델과 학습 자료, 센서, 관절 제어가 함께 정합니다. 같은 모듈도 설정과 소프트웨어에 따라 내건 성능이 달라지고, 메모리가 모자라면 큰 모델은 로봇 밖 서버에서 돌리기도 합니다.
로봇 한 대에 이 칩이 몇 개 들어가는지, 로봇 회사가 칩을 직접 설계하거나 다른 칩으로 바꿀지는 기사에 없습니다. 세 로봇만 봐도 두뇌를 밝히는 단위가 칩·GPU·연산 장치로 제각각입니다.
08 · 퀴즈와 다음 부품
세 문제로 확인하기
세 문제를 모두 맞히면 이 강의를 완료로 기록합니다.
위 3D에서 파랑·초록·주황으로 나뉜 SoC의 세 구역이 맡는 일로 옳은 것은?
가상의 두 칩 가운데 A는 "INT8 기준 200 TOPS", B는 "FP4 희소 기준 1,000 TFLOPS"라고 적혀 있다. 바르게 읽은 것은?
G1 개발 문서가 G1-EDU의 연산 장치를 2개로 나눠 적은 내용으로 옳은 것은?
다음에 뜯어볼 부품
다음 강의에서는 이 컴퓨터가 돌릴 동작을 로봇이 어떻게 배우는지, 사람이 보여 준 시범과 잘했을 때 주는 점수(보상)로 가르치는 법을 실험으로 봅니다.