피지컬 AI 시대에는 AI 알고리즘만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 실제 환경에서 얼마나 많은 데이터를 확보하느냐가 기술 수준을 결정한다. 특히 상업용 주방에서 실시간으로 축적되는 조리 데이터^{Action Data}는 식재료와 조리 환경, 사용자 습관이 모두 달라 실험실에서는 얻을 수 없는 고품질 데이터이자 AI를 학습시키는 핵심 자산이다.

비욘드허니컴은 상업용 AI 셰프를 통해 기술을 검증하고 리얼월드 데이터를 축적해왔다. 그러나 이들이 궁극적으로 바라보는 무대는 가정이다. 수많은 가정에 AI 가전이 보급되면 훨씬 다양한 식재료와 조리 방식, 생활환경에서 데이터가 지속적으로 축적되고, 이는 다시 AI를 고도화하는 기반이 된다. 결국 피지컬 AI 경쟁의 핵심은 얼마나 뛰어난 AI를 만들었느냐보다 얼마나 많은 실제 데이터를 확보할 수 있느냐에 달려 있다.
문제는 가격이다. 데이터를 확보하려면 먼저 제품이 널리 보급돼야 하고, 그러기 위해서는 누구나 사용할 수 있는 가격경쟁력이 필수다. 비욘드허니컴은 가격 문제를 해결하기 위해 센서와 AI, 액추에이터를 직접 개발하는 수직계열화 전략을 선택했다.

대표적인 사례가 액추에이터다. 로봇 관절을 움직이는 핵심 부품인 액추에이터는 기존 산업용 제품이 대당 200만 원 수준이지만, 비욘드허니컴은 피지컬 AI에 맞게 구조를 새롭게 설계해 10만 원대까지 가격을 낮췄다. 분광 센서 역시 기존 수천만 원에 달하던 장비를 수십만 원 수준으로 구현했다. 핵심 부품을 내재화해 가격을 낮추고, 이를 통해 가정용 AI 가전의 보급 가능성을 높인 것이다.

비욘드허니컴이 가격경쟁력 확보에 집중하는 이유는 데이터 때문이다. 정현기 대표는 “피지컬 AI는 결국 데이터를 선점하는 플레이어가 이기는 게임”이라고 말한다. 조리 데이터는 실험실에서 만들 수 있는 데이터가 아니라 실제 사용 환경에서 축적되는 데이터이기 때문이다. 비욘드허니컴은 상업용 주방에서 기술을 검증한 데 이어, 앞으로 가정에 제품이 보급되면 훨씬 다양한 식재료와 조리 습관, 생활환경에서 양질의 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이렇게 축적된 데이터는 AI 성능을 더욱 고도화하고, 향상된 기술은 다시 그릴 X^{GRILL X} 제품 경쟁력으로 이어지는 선순환 구조를 만든다는 것이 이들의 전략이다.

지금까지 집중해온 것은 AI의 ‘뇌’를 만드는 작업이었다. 조리 상태를 판단하고 최적의 화력과 시간을 결정하는 AI를 개발했다면, 다음 단계는 사람처럼 직접 행동하는 ‘손’을 만드는 것이다.

이들이 개발 중인 차세대 플랫폼은 AI가 집게를 들어 식재료를 뒤집고, 치즈를 올리고, 볶는 등 실제 조리 행동을 수행하는 액추에이터 기술을 결합한다. 앞으로는 조리뿐 아니라 세척까지 수행하는 모듈형 피지컬 AI로 발전시켜나갈 계획이다. 이들은 대형 휴머노이드 로봇보다 특정 작업을 수행하는 작고 효율적인 모듈형 피지컬 AI가 일상을 바꾸는 시대가 얼마 남지 않았다고 전망한다.

이번 제조 M.AX 프로젝트는 이러한 기술을 연구실 수준에서 실제 제품으로 연결하는 계기가 됐다. 가정용 AI 가전을 개발하는 과정에서 기술뿐 아니라 가격경쟁력, 인증 체계, 소비자가 원하는 기능 등 시장에서 필요한 요소를 산업계와 함께 논의하며 제품 개발 방향을 구체화할 수 있었다.
비욘드허니컴은 내년 가정용 AI 조리 솔루션을 선보일 예정으로, AI·다분광센서·액추에이터·RFM이 결합된 피지컬 AI 플랫폼 기업으로서의 입지를 확고히 다질 계획이다. 상업용 주방에서 축적한 조리 데이터와 가정에서 새롭게 확보되는 생활 데이터를 결합해 AI를 지속적으로 고도화하고, 조리를 시작으로 세척과 하우스키핑 등 생활 전반으로 피지컬 AI 적용 범위를 확대한다는 구상이다. AI가 사람을 완전히 대체하는 것이 아니라, 반복적이고 노동집약적인 작업을 함께 수행하는 새로운 AI 가전 시대가 열리고 있다.