독일 로보틱스 기업 세렉트(Sereact)가 1억 1000만 달러 규모의 시리즈B 투자 유치를 완료했다고 일요일 발표했다. 자금은 주로 미국 시장 진출과 자사가 '로봇 두뇌'라고 부르는 코텍스 2.0(Cortex 2.0)의 생산 확대에 사용될 예정이다.
이 회사는 휴머노이드 로봇을 만드는 곳이 아니다. 기존 산업용 로봇 팔에 '인지 계층'을 장착하는 것이 핵심이다. 고객 명단만 봐도 알 수 있다: BMW, 다임러 트럭, 메르세데스-벤츠, 펩시코, 액티브 앤츠, 오스트리아 우체국.
코텍스 2.0이란?
간단히 말해, 시각-언어-행동 모델(VLA)과 세계 모델을 결합해 로봇 팔이 스스로 작업을 이해하고 동작을 계획할 수 있게 한다. 엔지니어가 상자 종류마다 그립 스크립트를 작성할 필요가 없다.
그러나 세렉트가 데모만 보여주는 기업들과 다른 점은 훈련 데이터다. 코텍스 2.0은 10억 회 이상의 실제 생산 환경 '픽(pick)' 데이터로 훈련되었다. 시뮬레이션도, 실험실 데이터도 아닌, 공장에서 로봇 팔이 실제 작업하며 축적한 픽 데이터다.
CEO 랄프 굴데(Ralf Gulde)는 직설적으로 말했다.
"데이터 플라이휠로 모델을 키워야 합니다. 모델을 생산 라인에 투입하고, 함께 실패를 겪으며, 현장에서 실제 일어나는 일로부터 배우게 해야 합니다."
다시 말해, 실험실 데모가 아무리 훌륭해도 로봇을 BMW 창고에 던져 넣고 하루 8시간, 한 번의 고장에 수천 달러 손실이 발생하는 압박 속에서 작업해야 모델이 진정으로 일하는 법을 배운다는 것이다.
주목할 만한 숫자
세렉트는 현재 200개의 시스템을 가동 중이다.
평균적으로 5만 3000회 픽당 한 번만 인간의 개입이 필요하다.
일반 물류 로봇은 하루 약 2000~5000회 픽한다. 5만 3000회라는 것은 이 로봇이 10일 이상 연속으로 인간 개입 없이 작동할 수 있다는 뜻이다. 창고 자동화 업계에서 최상위 수준이다.
비교하자면, 많은 창고 자동화 스타트업은 여전히 '연속 100회 성공 픽'을 데모 영상에서 마케팅 포인트로 내세우고 있다.
왜 독일이고, 왜 지금인가
독일과 유럽은 물류 자동화에 강점이 있지만(KUKA, ABB 같은 거대 기업), VLA와 세계 모델 같은 최신 AI 기술을 적용하는 기업은 많지 않다. 세렉트는 실리콘밸리식 파운데이션 모델 접근법을 유럽 창고에 도입한 몇 안 되는 기업이다.
미국 시장은 이번 투자 유치의 핵심 목표다. 아마존과 월마트의 창고가 존재하며, 대형 고객 1~2곳만 확보해도 기업 가치가 즉시 두 배로 뛸 수 있다.
더 깊은 논리: 물리 AI는 '데모를 돌릴 수 있느냐'에서 '생산 라인에 투입할 용기가 있느냐'의 단계로 진입하고 있다. 전반부는 모델 아키텍처와 논문 벤치마크 경쟁이었다면, 후반부는 플라이휠 경쟁이다. 실제 공장에서 더 많은 로봇이 작동할수록 더 많은 데이터가 축적되고, 다음 세대 모델이 더 강력해진다.
세렉트는 이 데이터 플라이휠 경쟁에서 이미 유리한 위치를 확보했다.
앞으로 주목할 점
이번 라운드에서는 기업 가치가 공개되지 않았다. 하지만 경쟁사를 참고하면, 로봇 에라(Robot Era)는 시리즈C에서 2억 달러 이상을 조달하며 평가액 15억 달러를 기록했고, 피규어 AI(Figure AI)는 이미 390억 달러를 넘었다. 세렉트의 1억 1000만 달러 시리즈B도 10억 달러 안팎의 유니콘 기준에 근접했을 가능성이 높다.
향후 12~18개월간 주목할 사항:
- 미국 창고 고객을 0에서 3~5곳으로 늘릴 수 있을까
- 5만 3000회당 1회 개입률을 한 자릿수 더 낮출 수 있을까
- VLA + 세계 모델 접근법과 피규어의 엔드투엔드 신경망 중 어느 쪽이 더 효과적일까
물리 AI 분야는 2026년에 작년보다 훨씬 많은 자금이 투입되고 있다. 세렉트의 1억 1000만 달러는 그저 입장권일 뿐이다.
출처: Sereact Raises $110 Million to Scale AI Robotic Brain (PYMNTS); CocoLoop; Sereact $110M Series B announcement (기업 발표)