유슈테크(宇树科技)에서 Winverse AI까지, DeepSeek 량원펑의 물리 세계 새 판짜기

DeepSeek가 Winverse AI의 시드 라운드에 리드 투자자로 참여하며 약 4억 달러(약 5,400억 원)의 기업가치를 인정했다. Winverse AI는 올해 설립된 스텔스 모드 스타트업으로, 창업자 후한은 전 텐센트 혼위안 팀에서 언어·비전·체화 모델을 총괄했으며 Swin Transformer 논문의 공동 저자다. 이 회사는 로봇용 AI 기술 또는 모델 가속 등 기반 인프라에 집중하는 것으로 알려졌다.

DeepSeek는 앞서 8월 우수테크놀로지 IPO 전략 배정에 약 1.41억 위안을 투자하며 36개월 의무보유 조건으로 지분을 확보했고, AI 모델·기계공학·운동 제어·체화 지능 분야에서 전략적 협력을 체결했다. 양사는 모델 훈련 서비스와 로봇 구매 시 서로를 우선 고려하기로 했다.

량원펑 창업자는 최근 여러 체화 지능 창업자들과 교류하며 로봇·대형 모델·현실 세계 상호작용을 논의했고, DeepSeek는 자체 팀 구성 또는 투자 방식으로 체화 지능 진출을 검토 중이다. 회사는 6월 약 74억 달러 규모의 첫 외부 투자를 유치했고, 7월 시작한 2차 라운드에서 800억 위안 이상의 투자 약정을 확보해 최종 규모가 1,000억 위안에 근접할 전망이다. 텐센트와 CATL이 주요 출자자다. 이를 통해 DeepSeek는 언어 모델을 넘어 물리적 세계로 기술을 확장하려는 전략을 본격화하고 있다.

저자: Zen, PANews

설립된 지 불과 몇 달, 아직 어떤 제품도 공개하지 않은 Winverse AI라는 스타트업이 최근 약 4억 달러의 기업가치를 인정받았다. 그 배후에서 힘을 실어준 주체는 바로 최근 잇따라 움직임을 보이고 있는 AI 거인 DeepSeek다.

10월 12일 블룸버그 보도에 따르면, DeepSeek는 Winverse AI의 수천만 달러 규모 시드 라운드에 리드 투자자로 참여하기로 합의했으며, 메이퇀(美团) 산하 룽주투자(Long-Z Investments) 등 기관도 투자 의향을 확정했다.

시장이 더 주목하는 것은 DeepSeek가 최근 점차 드러내고 있는 투자 방향성이다.

지난 2년간 량원펑(梁文锋)이 창업한 이 AI 기업은 주로 대형 언어 모델의 성능, 학습 효율, 오픈소스 전략으로 주목받아 왔다. 이제 DeepSeek는 언어 모델 너머의 영역으로 시선을 돌려, 투자와 기술 협력이라는 방식으로 임바디드 AI 관련 기업들과 접촉하고 있다. 물리 세계 지능으로 뻗어나가는 투자 경로가 점차 뚜렷해지고 있는 것이다.

Winverse AI는 어떻게 약 4억 달러 기업가치를 인정받았나?

DeepSeek의 선택을 받은 Winverse AI는 올해 설립됐으며, 현재까지도 스텔스(stealth) 모드로 운영 중이다. 외부에서는 팀 규모, 기술 개발 방향, 비즈니스 모델 등에 대해 아는 바가 거의 없다.

이에 비해 Winverse AI 창업자 후한(Han Hu, 胡瀚)의 기술 이력이 더 주목할 만하다.

후한의 개인 학술 홈페이지에 공개된 정보에 따르면, 그는 2008년과 2014년에 각각 칭화대학교 학사 및 박사 학위를 취득했으며, 바이두 딥러닝 연구원과 마이크로소프트 아시아 연구원에서 근무했고, 2023년 12월 텐센트 훈위안(混元) 대형 모델 팀에 합류했다.

텐센트 재직 기간 동안 후한은 언어 대형 모델 기술 책임자를 맡고 음성 모델 팀을 구성했으며, 이후 비전-언어 모델(VLM) 및 임바디드 파운데이션 모델 팀을 이끌었다. 즉, Winverse AI를 창업하기 전에 그는 이미 언어, 비전, 임바디드 AI 관련 대형 모델 연구 경험을 동시에 쌓아온 셈이다.

후한의 가장 널리 알려진 학술 성과 중 하나는 Swin Transformer 비전 모델 아키텍처 제안에 참여하고 관련 논문의 교신저자(corresponding author)를 맡은 것이다. 해당 논문은 2021년 국제컴퓨터비전학회(ICCV) 최우수 논문상인 Marr Prize를 수상했다.

Swin Transformer는 시프트 윈도우 어텐션(shifted window attention) 등의 설계를 통해 Transformer 아키텍처가 서로 다른 스케일의 시각 정보를 더 효율적으로 처리할 수 있게 했으며, 이미지 분류, 객체 탐지, 시맨틱 세그멘테이션 등 컴퓨터 비전 과제에서 폭넓게 활용되고 있다. 이러한 기술이 로봇 제어 모델과 직접적으로 동일한 것은 아니지만, 로봇이 외부 환경을 이해하는 데 필요한 시각 인식 능력과 기술적 연관성이 있다.

또한 후한은 Swin Transformer V2, SimMIM 등의 연구에도 참여했으며, 그의 작업은 비전 모델 확장, 사전 학습 등의 분야를 아우른다. 이러한 이력으로 볼 때, Winverse AI의 창업 팀은 상당히 탄탄한 기반 모델 연구 배경을 갖추고 있다.

Winverse AI의 구체적인 사업 포지셔닝에 대해 블룸버그는 로봇용 AI 기술을 개발하는 스타트업이라고 설명했다. 반면 펑황왕커지(凤凰网科技)는 여러 업계 관계자로부터 파악한 내용을 인용해, Winverse AI가 엄밀한 의미의 임바디드 AI 기업이라기보다는 모델 가속 등 기반 인프라에 더 가까운 기업이라고 보도했다.

유슈에서 Winverse까지, DeepSeek의 임바디드 AI 배치 가속화

Winverse도 DeepSeek가 로봇 분야에 처음 베팅한 것은 아니다. 올해 8월 DeepSeek는 유슈테크(宇树科技)의 커촹반(科创板) IPO 전략적 배정에 참여해 약 1.41억 위안 규모의 투자를 완료했다.

유슈테크가 공개한 발행 배정 결과에 따르면, DeepSeek 산하 항저우 선두추수(深度求索) 인공지능 기반기술연구유한공사는 933,399주를 배정받았으며, 배정 금액은 약 1.4076억 위안으로 이번 IPO 발행 주식 수의 2.31%에 해당하고, 보호예수 기간은 36개월이다.

투자 금액보다 더 주목할 만한 것은 양사가 명확한 전략적 협력 방안도 마련했다는 점이다. 양사는 각자의 AI 모델, 기계공학, 모션 제어 및 임바디드 AI 분야 기술 역량을 결합해, 휴머노이드 로봇을 겨냥한 AI 모델 개발을 공동으로 모색하기로 했다.

관련 협력 방안에서 유슈테크는 모델 학습 서비스와 기술 솔루션을 조달할 때 DeepSeek를 우선 고려하고, DeepSeek는 로봇을 구매하거나 임바디드 AI 응용을 추진할 때 유슈테크를 우선 고려하기로 했다.

이로써 양사의 관계는 단순한 자본 차원에 머물지 않게 됐다. DeepSeek가 강점을 가진 모델 학습, 추론 및 알고리즘 최적화와, 유슈테크가 보유한 로봇 본체, 모션 제어, 실제 하드웨어 배포 역량은 일정한 상호 보완성을 지닌다. 대형 모델을 물리 세계에 진입시키려는 연구개발 기관에게 로봇 플랫폼은 실제 환경에서의 인식 및 상호작용 데이터를 제공할 가능성도 있다.

유슈테크와 비교하면 Winverse AI는 더 이른 발전 단계에 있다. 이번 라운드가 완료되면 DeepSeek의 투자 대상은 로봇 하드웨어 제조사와, 비전-언어 모델 및 임바디드 모델 연구개발 배경을 가진 창업 팀을 동시에 아우르게 된다.

사실 DeepSeek 창업자 량원펑은 이미 이 분야에 더 많은 관심을 기울이기 시작했다.

펑황왕커지의 10월 12일 단독 보도에 따르면, 량원펑은 최근 여러 임바디드 AI 창업자들과 교류하며 로봇, 대형 모델과 현실 세계의 상호작용 등 기술 방향을 논의했다.

정통한 소식통에 따르면, DeepSeek는 임바디드 AI 분야에 더 진출할지 여부를 검토 중이며, 여기에는 자체 연구개발 팀 구성이나 관련 기업 투자 등의 방식이 포함된다.

언어 모델에서 물리 세계로, DeepSeek의 의도는?

DeepSeek는 대형 모델 기술을 물리 세계로 확장하려 시도하고 있으며, 로봇 기업들이 보유한 하드웨어 플랫폼, 실제 시나리오, 상호작용 데이터는 바로 이러한 탐색을 뒷받침할 수 있다.

기존 기술 체계에서 대형 언어 모델은 주로 텍스트, 코드 등의 데이터를 통해 지식과 추론 능력을 학습한다. 그러나 로봇이 과제를 완수하도록 제어하려면 더 많은 차원의 문제를 해결해야 한다. 로봇은 명령을 이해해야 할 뿐 아니라, 물체의 공간적 위치를 식별하고, 이동 경로를 계획하고, 파지 강도를 제어하며, 실제 환경의 변화에 따라 동작을 실시간으로 조정해야 한다.

이러한 능력은 3차원 공간 이해, 모션 제어, 동작 데이터, 물리적 피드백을 아우르며, 기존 언어 모델이 독자적으로 해결하기 어려운 문제다.

앞서 DeepSeek는 이미 멀티모달 모델 분야에서 일정한 기술 기반을 쌓아왔다. 일찍이 2024년 12월에 DeepSeek-VL2 비전-언어 모델 시리즈를 공개해, 시각 질의응답, 이미지 이해, 시각적 위치 파악 등의 과제를 지원했다. 다만 비전-언어 이해와 로봇 동작 제어 사이에는 여전히 뚜렷한 기술적 격차가 존재한다.

따라서 유슈테크 등 로봇 기업과의 협력은 DeepSeek에 실제 하드웨어 플랫폼, 상호작용 데이터, 기술 검증 환경을 제공할 가능성이 있다. 그리고 Winverse AI 같은 기술 스타트업에 투자하는 것은 비전 모델, 임바디드 파운데이션 모델 또는 관련 기반 인프라 분야의 연구개발 역량에 접근하는 데 도움이 될 수 있다.

기술적 수요 외에도, DeepSeek가 최근 빠르게 확대한 자본력 역시 로봇 분야로의 확장에 또 다른 조건을 제공했다. 올해 6월 약 74억 달러 규모의 첫 외부 자금 조달을 마친 뒤, DeepSeek는 7월에 2차 자금 조달을 시작했다. 당초 500억 위안을 모집하고 목표 기업가치 5000억 위안에 도달할 계획이었다.

그러나 투자자들의 청약 열기는 예상을 크게 웃돌았다. 블룸버그가 정통한 소식통을 인용해 보도한 바에 따르면, 10월 초 기준 DeepSeek의 신규 자금 조달 라운드에서 확보한 투자 의향은 이미 800억 위안을 넘어섰으며, 체결된 투자 조건에 따르면 최종 조달 규모는 1000억 위안에 근접할 수 있다. 텐센트와 CATL(宁德时代)이 주요 출자자 중 하나이며, 자금 조달은 10월에 완료될 예정이다.

최종적으로 순조롭게 클로징된다면 DeepSeek는 막대한 규모의 신규 자금을 확보하게 된다. 이는 컴퓨팅 인프라, 모델 학습, 인재 채용에 대한 지속적인 투자를 뒷받침할 뿐 아니라, 투자와 협력을 통해 다른 AI 기술 분야의 연구개발에 참여할 수 있는 더 충분한 자금 여건을 갖추게 됨을 의미한다.

과거 DeepSeek의 자금 지원은 주로 량원펑 산하의 환팡량화(幻方量化)에서 나왔다. 그러나 대규모 외부 자금 조달이 도입되면서, DeepSeek는 자본 투자를 통해 외부 연구개발 팀을 지원할 수 있는 능력을 갖추게 됐고, 더 이상 새로운 기술 방향 탐색을 내부 팀에 전적으로 의존할 필요가 없어졌다. 이는 OpenAI, 구글 등 대형 AI 기업이 투자, 협력, 생태계 구축을 통해 기술 응용을 확장하는 방식과 유사한 측면이 있다.

유슈테크와 Winverse AI에 대한 이 두 건의 투자를 보면, DeepSeek가 주목하는 영역은 로봇 하드웨어 제조와, 모델 연구개발과 잠재적 연관성이 있는 기술 역량을 아우른다.

방금 대규모 자본 지원을 받은 AI 기업으로서, 로봇 관련 기업에 투자하는 것은 다음 단계 모델 역량을 탐색하기 위한 기술적 선택일 수도 있고, 연구개발 주기가 길고 기술 노선이 아직 수렴되지 않은 피지컬 AI(physical AI) 분야에서 외부 협력 관계를 구축하는 한 방식일 수도 있다.

이런 의미에서 DeepSeek의 로봇 배치는 이제 막 시작됐을 뿐이며, 점차 풍부해지는 자본 여력은 이 탐색 경로에 더 많은 가능성을 부여할 것이다. 그 기술 여정은 이제 순수한 디지털 세계에서 무한한 가능성으로 가득한 물리적 현실로 공식적으로 나아가고 있다.