20대 스타트업이 엔비디아에 피지컬 AI 데이터를 공급하기까지 — Open Graph Labs 창업 실화

원본 영상: The Insane Execution of a 20s-Something Startup Supplying Physical AI Data to NVIDIA

"로봇이 우리 삶에 더 가까이 들어올 때, 우리는 여전히 그들이 어떤 모습일지 결정할 수 있다고 생각합니다." — Open Graph Labs 공동창업자

28세 동갑내기 두 명과 24세 한 명, 총 세 명의 20대 청년이 세운 스타트업 Open Graph Labs가 엔비디아(NVIDIA)의 공식 파트너가 되고, 분기 매출 10억 원을 눈앞에 두기까지의 과정을 담은 다큐멘터리형 영상이다. 이들은 "피지컬 AI(physical AI)"의 가장 큰 병목인 데이터 문제를 풀기 위해 직접 카메라와 촉각 장갑을 설계·제작하고, 사람의 1인칭 시점 영상과 촉각 데이터를 동시에 수집해 로봇이 학습할 수 있는 형태로 가공해 판매한다. 한국에서 미국으로, 다시 중국 공장으로 넘나들며 3일 밤샘 데모 준비, 비행기를 놓칠 뻔한 케이블 공수 소동, 그리고 각자의 실패한 창업 경험까지 — 창업의 이상과 현실이 뒤섞인 생생한 기록이다.

1. 인트로 — 로봇이 삶에 들어올 때, 우리는 그 모습을 결정할 수 있다

영상은 한 창업자의 담담한 독백으로 시작한다. "로봇이 우리 삶에 더 가까이 들어올 때, 우리는 여전히 그들이 어떤 모습일지 결정할 수 있다고 생각한다"는 말과 함께, "다들 나를 대체하려고만 한다"고 생각하는 사람들이 꽤 많다는 언급이 이어진다. 그는 우리가 나아가야 할 방향은 대체(replacement)가 아니라, 오늘의 일을 넘겨주고 내일 할 일을 찾는 것이라고 말하며 이 영상 전체를 관통하는 철학을 미리 제시한다. 이 짧은 도입부는 뒤에 이어지는 치열한 창업 과정과 대조되면서, 이들이 기술 그 자체보다 기술이 인간과 맺는 관계를 더 중요하게 여긴다는 점을 암시한다.

2. 세 창업자의 자기소개와 Open Graph Labs 개요

이어서 세 명의 공동창업자가 차례로 자신을 소개한다. 28세 김조우는 공동창업자이자 CEO, 역시 28세 한송호는 공동창업자이자 CTO, 24세 손범수는 공동창업자이자 CPO다. 이들은 Open Graph Labs가 풀고 있는 문제를 "피지컬 AI(physical AI)에서 가장 큰 병목인 데이터 문제"라고 정의한다. 이를 해결하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 모두 직접 만들어 고품질 데이터를 수집한다 — 자체 제작한 카메라와 촉각 장갑을 이용해 사람의 1인칭 시점 영상과 촉각 데이터를 동시에 수집하는 방식이다.

3. 사업 현황 — 엔비디아 공식 파트너, 분기 매출 10억 원

이들은 미국 실리콘밸리("샘플"로 표현되는 지역, 실제로는 Sunnyvale/San Francisco 일대를 지칭하는 것으로 보인다)의 빅테크 기업과 협업하고 있으며, 글로벌 프론티어 연구소들과도 함께 일하면서 수집·가공한 데이터를 판매하고 있다. 대표적인 고객사 중 하나가 바로 엔비디아다 — 엔비디아가 운영하는 오픈소스 생태계 "Isaac Teleop"의 아홉 개 공식 파트너 제품 중 하나로 정식 채택되었다. 현재는 방대한 제조 환경을 보유한 국내 주요 대기업들과도 파이프라인 검증을 위해 긴밀히 협력 중이며, 올해 3분기부터 매출이 발생하기 시작해 이번 분기 약 10억 원의 매출을 예상하고 있다고 밝힌다.

4. Sora·Luma AI 영상 생성 실험에서 발견한 결정적 단서

이 사업 아이디어의 출발점은 하나의 흥미로운 실험이었다. OpenAI의 Sora나 Luma AI의 Luma 엔진을 사용해, 어떤 사람이 프로브(probe)로 상자를 여는 단순한 영상을 생성해달라고 요청했을 때, 놀랍게도 상자가 사람이 손을 대지 않았는데도 저절로 열리는 장면이 나왔다. 처음에는 이를 그저 말이 안 되는 오류 정도로 여겼지만, 곰곰이 생각해보니 이는 AI 모델이 우리가 생각했던 것만큼 물리적 정보를 잘 이해하지 못하고 있다는 신호였다. 이 발견이 이들을 근본적인 질문으로 이끌었다 — AI가 세상을 제대로 이해하려면 무엇이 더 필요한가?

5. "촉각"이라는 빠진 퍼즐 조각 — 직접 하드웨어를 만들기로 결심하다

인간이 어릴 때부터 세상을 어떻게 인지하고 배웠는지 되짚어보면, 우리는 시각·청각·촉각이라는 감각 기반 신호를 통해 세상을 보고 듣고 이해했다. 이 데이터를 AI에 직접 먹이면 현실을 이해하는 AI를 만들 수 있을 것이라 판단했다. 시각과 청각을 위한 휴대폰과 카메라는 이미 누구나 가지고 있으니, 이들은 촉각(touch)이야말로 퍼즐의 빠진 조각이라고 결론지었다. 기존의 어떤 하드웨어로도 완벽한 해법이 없다는 것을 확인한 뒤, 이들은 단순하게 결론 내렸다 — 그렇다면 우리가 직접 궁극의 하드웨어를 만들자.

6. CEO 김조우의 성장기 — 화학자 꿈, 중국 유학, 조기 대입

사실 화학자가 되고 싶었지만 국내 3대 과학고 진학에는 실패했고, 당시엔 미숙했다고 스스로 회고한다 — 학교에 늦게 가고 아침에 못 일어나서 6개월 만에 자퇴했다는 것이다. 부모님께 다시 한번 자신을 증명해야겠다는 생각이 들었고, 마침 중국이 과학 기술 면에서 앞서 있었기에 자연스럽게 중국 유학을 결심했다. 검정고시를 빠르게 통과하고 또래보다 약 6개월 일찍 대학에 입학했으며, 대학 진학을 앞두고는 과학자들을 돕는 금융인이 되고 싶어 중국에서 금융을 공부했다.

7. 공동창업자 손범수의 성장기 — 3D 모델링과 스티브 잡스, 17세 특허 2건

손범수는 사실 대학에 가지 않았고, 당시엔 그 필요성을 느끼지 못했다고 말한다. 아버지는 진학에 꽤 반대했고 집의 컴퓨터도 좋은 편이 아니었지만, 그때부터 계속 3D 모델링을 하고 발명 경진대회에 나가 상을 받으며 조금씩 자신을 증명해왔다. 중학교 때 스티브 잡스가 세상을 떠난 뒤 그의 자서전을 읽었는데, 인류에 기여하겠다는 그의 이야기에 큰 감명을 받았고, 자신도 그런 것을 만들어야겠다는 결론에 이르렀다고 밝힌다. 이후 한국생산기술연구원과 삼성디스플레이가 진행하던 연구에 참여할 기회를 얻어, 반도체 웨이퍼에 원자층을 증착하는 ALD 공정과 그에 필요한 클린룸 환경을 연구했다. 17세에 이 연구를 시작해 특허 2건을 취득하고 논문 약 3편을 발표했다.

8. 공동창업자 한송호의 성장기 — 서울대, 당근마켓 3년

한송호는 고등학교 시절 수학과 경제학을 정말 좋아했지만, 한 과목에만 몰두한 탓에 대학에 갈 만큼 성적이 나오지 않았다. 한국 대학입시 제도의 현실을 깨달은 뒤, 서울대학교에 가겠다고 결심했고 실제로 서울대 농대의 한 학과("Ministry Department")에 진학했다. 당시 한국에 개발 붐이 일고 있어 "그래, 공학을 해보자"는 생각이 들었고, 유튜브를 보며 독학으로 학교 생활을 이어갔다. 개발을 제대로 배울 수 있는 회사에 가고 싶어 지원한 끝에 당근마켓에 입사했고, 그곳에서 약 3년간 오직 엔지니어링에만 몰두하며 크게 성장했다고 말한다.

9. 다섯 명의 해커톤 동료들, 그리고 실리콘밸리행 결심

HIIST(고등과학원 계열 기관으로 추정)에는 "오라클"이라는 블록체인 동아리가 있었는데, 제리(Jerry)라는 인물이 그곳에 초청 강연자로 왔던 것이 인연의 시작이었다. 강연이 끝난 뒤 직접 찾아가 이야기를 나누며 가까워졌고, 이후 다섯 명이 함께 여러 해커톤에 참가했다. 사이드 프로젝트로 이 아이디어를 계속 발전시키며 글로벌 해커톤 약 5개 대회에서 1위를 차지하던 중, 하드웨어를 다룰 수 있는 팀원이 반드시 필요하다는 것을 깨달았다. 그런 사람을 어디서 찾을지 고민하다 무작정 "샘플"(실리콘밸리)로 향하기로 결심했다. 사실 아메리칸 드림은 아주 오래전부터 마음속에 있었다 — 예전에 토론토에서 스타트업을 운영하며 샌프란시스코를 여러 차례 오갔지만 제대로 무언가를 만들어본 적은 없었다는 것이다. 그래서 이번을 미국에서의 마지막 기회로 삼고 무언가를 만들어보기로 했고, 공동 창업 시도(co-founding trial) 과정에서 서너 개의 제품을 만들며 손범수를 친분으로 만났다. 하드웨어 담당이 바로 범수라고 생각한 뒤로 계속 그에게 팀 합류를 제안했고, 결국 범수도 "알겠다, 내가 지내는 해커 하우스로 와서 2주간 같이 지내보자"고 답했다. 바로 다음 날 범수가 있는 해커 하우스로 가서 2주를 함께 보낸 뒤 한국으로 돌아왔다고 회고한다.

10. 초기 연구의 좌절과 스탠퍼드 로보틱스 센터 발표 "Tactile is the Future"

공동창업자가 되기로 결심한 뒤, 이들은 12월에 정식으로 법인을 설립했다. 1월 한 달 동안은 손에 잡히는 모든 논문을 읽고 최소 10가지 서로 다른 데이터 수집 방식을 시도했다. 하지만 막상 해보니 논문에는 이렇게 하면 된다고 적혀 있어도 실제로는 작동하지 않는 부분이 많았다 — 논문 저자에게 직접 물어봐야겠다는 생각이 들 정도였다. 그래서 다시 실리콘밸리로 돌아가기로 했다. 그곳에 도착하자마자 스탠퍼드 로보틱스 센터(SRC)라는 조직을 알게 되었고, 이곳에서 친분을 쌓을 좋은 기회를 살려 "Tactile is the Future"라는 제목의 발표 자리를 마련해 자신들의 아이디어를 공유했다. 당시 많은 교수와 연구자들이 실제로 찾아왔고, 이들과 연결되어 값진 피드백을 들을 수 있는 좋은 기회가 되었다.

11. 링크드인 콜드 메시지로 엔비디아 문을 두드리다

이 데이터를 실제로 활용할 만한 연구자나 엔지니어가 누구일지 탐색하기 위해, 이들은 관심을 가질 법한 엔지니어와 연구자들을 링크드인에서 찾아냈다. 이전에 읽었던 논문 저자들에게 보낸 이메일과 메시지도 "홀드 컨택트"로 계속 관리하고 있었는데, 그중 특히 엔비디아 사람들의 응답률이 높았다. 당시 엔비디아는 바로 그 모달리티(촉각)에 큰 관심을 갖고 있었기에, 몇몇 엔비디아 관계자와 곧바로 연락이 닿았고 2월 초로 첫 미팅이 잡혔다. 특히 그 자리에는 스펜서 황(Spencer Hwang, 젠슨 황의 아들로 알려진 인물)이 참석했는데, 한국에서 왔다는 사실에 특히 호기심을 느껴 왔다고 말했다는 일화가 소개된다. 이들은 학술 논문 읽는 것을 정말 좋아해서, 고민이 생기거나 아이디어가 떠오르면 자주 관련 연구자에게 직접 연락하곤 했다. 당시 대화를 나누던 엔비디아 연구자 중 한 명이 실제로 데이터 구매와 파트너 선정을 결정하는 인물이었다는 것이 드러났다. 첫 미팅에서 스펜서 황이 몇몇 지인을 소개해주겠다고 제안했지만, 연구자 EJ는 이미 그들을 알고 있었다고 한다. 이때부터 이들은 그저 빠르게 움직여야 한다는 생각으로 속도를 올리기 시작했다.

12. 3일 밤샘 데모와 비행기를 놓칠 뻔한 케이블 소동

가장 기억에 남는 순간은 갑작스럽게 엔비디아 미팅이 잡혀 3일 동안 잠도 안 자고 데모를 준비했던 때다. 시간이 가장 큰 변수였기에, 이는 그야말로 "타임 어택"이었다. 원래는 한 달 정도의 여유를 두고 장기 프로젝트로 생각하고 있었는데, 며칠 뒤 엔비디아의 전체 연구팀이 실리콘밸리 내에서 촉각(tactile)에 대해 논의해야 한다며 다시 연락해와 보여줄 것이 있느냐고 물었고, 있다고 답해버렸다. 문제는 필요한 보드가 아직 도착하지 않았다는 것이었다 — 어떻게 해야 할지 고민하던 중, 결국 현장으로 직접 가야 했다. 중국에는 전자상가 같은 곳이 있는데, 그곳에서 누군가에게 정확히 같은 케이블을 찾아달라고 부탁했다. 미국으로 오는 날까지 작업을 계속하느라 공항에서 비행 한 시간 반 전까지 이 작업을 하고 있었고, 하마터면 비행기를 놓칠 뻔했다. 완벽한 제품일 필요는 없으며, 한 번에 강한 인상을 남기는 것이 중요하다고 판단했기에, 물리적 형태로 만든 최소 버전을 일주일 안에 확실히 만들 수 있다고 보고 그대로 밀어붙이기로 했다. 이렇게 만든 결과물이 유니트리(Unitree), 마누스(Manus) 같은 주요 기업들과 나란히 Open Graph Labs라는 이름이 오르는 것을 보며 큰 자부심을 느꼈다고 말한다. 그 시기 미국에서 지낸 2주 동안 가진 옷이 전부였고, 나머지는 짐 가방 안에 있었으며 석촌 고시원에서 지내고 있었다는 개인적인 디테일도 함께 전한다.

13. 2월부터 4월까지 — 세 번째 프로토타입이 빅테크의 마음을 얻다

2월부터 4월까지 이들은 시장 검증을 위한 프로토타입을 끊임없이 만들었다. 세 번째 프로토타입에서 빅테크 기업들로부터 매우 긍정적인 반응을 얻었고, 이것이 제품화하면 실제로 구매하겠다는 수요를 처음으로 확인한 순간이었다. 이 기회를 살려 곧바로 중국행 비행기 표를 끊었다.

14. 중국 공장에서 만든 7일 주기 양산 사이클

줄리아와 함께 약 한두 달간 중국에 머물며 제조 공정에 뛰어들었고, 매주 단위로 PCB를 생산하며 실리콘 공장 미팅을 마치고 막 돌아온 참이었다. 줄리아의 평가가 깨끗하고 좋아서 계약을 맺을 생각이라고 밝히며, 혼자 중국 공장을 찾아가 나이 지긋한 사장님과 식사를 함께하기로 하는 등 현지 관계 형성에도 공을 들였다. 마침내 버전 1 양산 준비가 완료되어, 중국 내 공장들이 PCB·센서·장갑 원단을 위해 가동되고 있으며, 두 달 안에 약 500대를 실제로 양산해 사용할 계획이라고 밝힌다. 프로토타입을 받은 지 4일 만에 이틀간 수정해서 다시 돌려보내는 7일 주기 사이클을 만들었고, 이 7일 안에서 프로토타입이 계속 다듬어지는 이터레이션 체계를 완성했다. 중국은 워낙 많은 하드웨어 수주를 받기 때문에 물량 기준으로는 이들의 볼륨이 크지 않았지만, 그럼에도 빠르게 생산해달라고 설득하는 과정이 꼭 필요했다 — "우리는 성공할 운명의 회사이고, 오늘 나를 돕는 것은 초창기 TSMC를 돕는 것과 같다"는 식으로 설득하면 실제로 속도가 확 붙었다고 전한다.

15. 멕시코와 한국으로 — 데이터 수집 현장에서 만난 동기화 문제

데이터 수집을 시작하기 전, 이들은 대규모 대기업 고객과 만났는데 처리할 수 없을 정도의 물량을 요청받았다. 반드시 해내야 한다고 판단해 빠르게 인프라를 확장했고, 멕시코와 한국에서 동시에 운영을 시작했다. 멕시코에서의 첫 데이터 수집 경험에서, 처음에는 데이터 수집이 쉬울 것이라 생각했지만 실제 현장에서는 많은 문제가 발생한다는 것을 깨달았다. 머리와 손목에 카메라를 착용하는데, 이 세 대의 카메라가 정확히 같은 순간에 시작하고 끝나야 하고, 각각이 서로 다른 좌표계(영상에서는 "different divine realm"이라는 은유적 표현으로 설명)에 속해 있어, 데이터를 부주의하게 수집하면 전부 어긋나버린다. 현재 이 시장에서 데이터를 수집하는 다른 회사들은 이러한 동기화를 실제로 고려하지 않고 있기 때문에, 이들은 고품질 데이터를 제공하기 위해 동기화 품질을 직접 검증하고 있다고 강조한다.

16. 여수산업단지의 고령화 문제, 그리고 기술 전수의 위기

이들이 수집·가공하는 데이터는 사람의 행동 데이터를 휴머노이드가 학습할 수 있는 형태로 변환하는 작업인데, 이를 공유했을 때 한국인들 사이에서 특히 큰 관심을 받았다. 이 반응 이후 국내 시장에 더 집중하며 한국에 어떤 문제들이 있는지 살펴보게 되었다. 여수 지역의 인구 감소에 대한 이야기를 많이 들었는데, 여수산업단지에 더 이상 신규 채용이 없고, 현재의 숙련 노동자들이 은퇴하고 나면 그들이 가진 통찰력 있는 기술을 전수할 곳이 없어진다는 문제를 확인했다. 이들이 수집하고 있는 데이터가 이 문제 해결에 분명히 도움이 될 것이라 믿고, 공장 근로자들에게 카메라와 직접 만든 촉각 장갑을 착용시켜 데이터를 수집하고 있으며, 이를 제대로 아카이빙하고 휴머노이드가 학습할 수 있는 형태로 변환해 기업에 엔드투엔드로 결과를 보여주는 POC(개념 증명)를 진행 중이다. 현재는 서울대 로보틱스 동아리에서 약 20명의 인원을 모집해 데이터를 수집하고 있고, 물류창고와 카페 등 다양한 환경에서 데이터를 수집할 수 있는 여건도 확보했다. 데이터 수집에 참여하고 싶은 공장주나 피지컬 AI 여정에 함께하고 싶은 사람들의 연락을 기다린다고 덧붙인다.

17. 세 가지 축: 하드웨어·소프트웨어·오퍼레이션, 그리고 유럽 진출

이들은 세 가지 필러(pillar)가 중요하다고 강조한다 — 고품질 하드웨어를 만드는 것, 그 하드웨어에서 수집한 데이터를 처리할 수 있는 견고한 소프트웨어 파이프라인을 갖추는 것, 그리고 그런 데이터를 효과적으로 수집할 수 있는 오퍼레이션 역량을 갖추는 것이다. 기존 플레이어들은 대개 이 중 한 영역에만 집중하는 경향이 있는데, 이들은 하드웨어·소프트웨어·오퍼레이션을 수직적으로 재구성해 고품질 데이터를 만들어낸다. 현재 유럽 최대 데이터 수집팀 중 하나인 Micro AI에 소프트웨어를 공급하며, 그들의 인프라에서 핵심 축 역할을 하고 있다. 자신들의 기술이 유럽 최대 팀들이 사용할 만큼 성숙하고 잘 구조화되어 있다는 사실에서 소프트웨어에 대한 상당한 자신감을 얻고 있다고 말한다.

18. 실패했던 이전 창업들에서 배운 것 — "사용자의 목소리를 듣지 않았다"

학생 시절 학교 친구들과 사업을 시작해, 약 6개월간 예쁜 스튜디오들을 모아주는 플랫폼을 개발하는 데 매달렸지만 실제 사용자를 단 한 명도 만나지 못했다. 그저 어떤 플랫폼을 만들고 싶었을 뿐이었다는 것을 나중에 깨달았다. 이후 군대에서 소프트웨어 엔지니어링과 디자인으로 진로를 바꾸고, 이상적이라고 생각한 제품을 만들기 시작했다 — "핸디(Handy)"라는 서비스로, 아이폰 속 순간들을 3D로도 담아낼 수 있는 저장 공간을 만든다는 콘셉트였다. 시각적으로는 매우 잘 만들어진 제품이었지만, 사용자의 목소리를 충분히 듣지 못했다고 회고한다. 결국 매출은 하나도 발생하지 않았고 "선셋 어워드"를 받으며 종료했지만, 창업자로서 자신이 사랑하는 일에 깊이 몰입해야 한다는 것, 정성을 다해 제품을 다듬어야 한다는 것을 배웠다고 말한다. 다른 창업자는 첫 스타트업을 약 2년간 운영했는데, 당시 블록체인이 트렌드 기술 중 하나였고 이를 기반으로 다양한 실험을 하는 사람이 유난히 많았다. "이런 사람들을 도울 투자 플랫폼을 만들어야 하나?"라는 고민 끝에, 엔젤 투자자들을 한데 모으는 금융 플랫폼을 만들었다. 하지만 자신이 풀고 싶은 문제에 너무 집착했다는 것을 깨달았다고 말한다. 이번에 달라진 점은, 현재 타깃하고 있는 연구자들과 정말 많은 시간을 함께 보내고 있으며, 연구자들이 행복하게 데이터를 제공할 때 비즈니스가 번창하는 구조로 운영하고 있다는 것이다 — 고객의 수요를 먼저 파악한 뒤 문제를 푸는 방식으로 바뀌면서, 정말로 의미 있는 문제를 풀고 있다는 느낌을 받는다고 강조한다.

19. "오픈그래프는 학교와 같다" — 창업자들이 그리는 먼 미래

이들은 Open Graph를 "학교와 같다"고 표현한다. 먼 미래에 어떤 로봇이든 Open Graph에 와서 Open Graph World Model을 이용해 세상을 배운다면, 다른 로봇 회사보다 더 나은 성과를 낼 수 있을 것이라는 생각을 자주 한다고 말한다. 그래서 언젠가 자신에게 아이가 생긴다면, 그 아이는 결국 로봇과 함께 살아가게 될 텐데, 그 로봇이 자신들이 가르친 로봇이었으면 좋겠다는 바람을 전한다. 이어 한 창업자가 아들에게 남기는 개인적인 메시지가 등장한다 — "아빠는 좋은 직장을 그만두고 입은 옷 한 벌만 챙겨 미국에 왔다. 여기서 최선을 다해 생계를 꾸려나갈게. 사랑한다." 한국에서 사업이 잘 풀린다면, 오픈그래프 해커 하우스도 열 계획이라고 밝힌다. 한국에서는 부품을 구하기가 매우 어렵기 때문에, 방대한 양의 부품을 비축해두고 엔지니어들이 편하게 와서 쓸 수 있는 공간을 만들고 싶다는 것이다. 로봇이 결국 우리 삶에 더 가까이 다가올 것이라 믿으며, 그때에도 우리는 여전히 그들이 어떤 형태를 취할지 결정할 수 있다고 믿는다 — 끊임없이 우리를 감시하는 터미네이터 같은 무서운 로봇 무리가 아니라, 집 현관문을 열어주는 진정으로 친근한 존재가 되기를, 그런 미래를 꿈꾸고 있다고 말한다.

20. 정해진 길은 없다 — 각자가 내린 인생의 결론

한 창업자는 다들 하나같이 다들 대체하려고만 한다고 생각하는 사람이 많은데, 대체가 아니라 오늘의 일을 넘겨받고 내일 할 일을 찾는 것이 나아가야 할 방향이라고 다시 강조하며, 사람들을 어떻게 자연스럽게 다음 단계로 이끌 수 있을지, 그 충격을 어떻게 줄일 수 있을지를 고민한다고 말한다. 언젠가 스위치가 켜지는 날이 오면 우리는 다르게 일하게 될 텐데, 그저 이런 이야기를 하는 것보다는 사람들을 이 과정 자체에 참여시키는 것이 더 적절하다고 본다. 또 다른 창업자는 한국에서 흔히 기대하는 것들 — 좋은 학교, 좋은 직장, 결혼 — 을 다 해낸 뒤에 들었던 생각을 전한다. "이제 원하는 건 뭐든 할 수 있겠다"는 생각과 동시에 "이 절반의 방은 아무도 채울 수 없다"는 생각도 들었다고 한다. 하지만 최근 범수와 함께 일하며 지켜보면서, 정말 그 모든 것을 다 거쳐야만 시작할 수 있는 것이었는지 다시 묻게 됐다고 말한다. 정상적인 경로, 비정상적인 경로 같은 것은 애초에 없으며, 누구나 원하는 대로 할 수 있다는 것을 중국에서 깨달았다 — 세상은 너무 넓고 사람들은 너무 다양해서 '정상'이라는 기준 자체가 크게 다르다는 결론에 이르렀다는 것이다. 이렇게 생각하면 정상성은 결국 자기 자신에게서 시작된다고 믿게 되었다. 죽기 전에 무슨 생각을 할지 스스로에게 물었을 때 — 더 좋은 후보가 되기 위해 더 공부해야 했다고 후회할지, 아니면 그냥 시도해보지 않은 것을 후회할지 — 아마 후자를 후회할 것 같다는 결론에 도달했다고 말한다. 인생은 길고 실패해봐야 얼마나 크게 실패하겠냐는 생각으로, 설령 그 순간엔 실패하더라도 행복한 결정을 내리고 있다고 전한다. 마지막으로, 지금 하는 일은 정말로 즐겁고, 어려운 문제를 함께 머리를 맞대고 풀어가는 경험은 마치 도파민이 왕창 분비되는 듯한, 막연한 판타지 같은 느낌을 준다고 말한다. 실리콘밸리 엔지니어들은 천재일 것이라 생각했지만, 이곳에 와서 직접 이야기를 나눠보니 한국인만큼 똑똑한 사람이 그리 많지 않다는 것을 깨달았다 — 이는 양의 차이가 아니라 정말로 환경의 차이일 뿐이라고 말한다. 결국 이들이 하는 일과 저들이 하는 일은 생각만큼 다르지 않고, 유일한 차이는 언어일 뿐이다. 하지만 소통을 넘어, 정말로 문제를 풀고 싶어하는 사람들은 언어 실력이 완벽하지 않아도 서로를 깊이 이해한다 — 미션이 같기 때문이다. 한국인이 "절대 할 수 없는 것은 없다"는 마음가짐을 가진다면, 무조건적으로 도전에 나서야 한다고 믿는다. 왜냐하면, 답을 아는 사람은 아무도 없기 때문이다.

한줄 요약 & 체크리스트

한줄 요약: 20대 초중반 세 명이 "AI가 물리 세계를 이해하려면 촉각 데이터가 필요하다"는 통찰 하나로 하드웨어를 직접 만들고, 콜드 아웃리치와 3일 밤샘 데모로 엔비디아 파트너십을 따내며, 실패한 이전 창업의 교훈("사용자의 목소리를 들어라")을 발판 삼아 분기 매출 10억 원 규모의 피지컬 AI 데이터 회사로 성장했다.

• AI 영상 생성 모델(Sora, Luma)이 물리 법칙을 이해하지 못하는 사소한 오류 하나가 새로운 사업 기회의 출발점이 될 수 있다 — 이상 현상을 그냥 넘기지 말고 "왜?"를 파고들어라.
• 기존 시각·청각 데이터는 이미 포화 상태이지만, 촉각처럼 아직 아무도 제대로 수집하지 않는 감각 데이터에는 빈틈이 있다 — 남들이 놓친 모달리티를 찾아라.
• 완벽한 제품보다 "물리적 형태로 만든 최소 버전"이 더 중요할 때가 있다 — 한 번에 강한 인상을 남기는 것이 세련됨보다 우선이다.
• 콜드 아웃리치(링크드인 메시지, 논문 저자에게 보낸 이메일)를 "홀드 컨택트"로 꾸준히 관리해두면, 결정적 순간에 응답률 높은 채널이 된다.
• 대기업 벤더에게 물량을 빠르게 처리해달라고 설득할 때는 "지금 나를 돕는 것이 초창기 TSMC를 돕는 것과 같다"는 식의 장기적 스토리텔링이 실제로 효과를 낸다.
• 데이터 사업에서는 수집 자체보다 "동기화 품질"처럼 남들이 신경 쓰지 않는 디테일이 진짜 차별화 포인트가 된다.
• 이전 창업의 실패 원인이 "사용자를 만나지 않고 플랫폼부터 만든 것"이었다면, 이번엔 고객 수요를 먼저 확인한 뒤 문제를 푸는 순서로 완전히 뒤집어야 한다.
• 여수산업단지처럼 고령화로 숙련 기술이 끊길 위기에 처한 산업 현장은, 사람의 행동 데이터를 디지털로 보존하는 사업에 실질적 수요가 있는 시장이다.
• "정상적인 경로는 없다"는 깨달음은 이론이 아니라, 좋은 학교·좋은 직장·결혼까지 다 거친 뒤에도 여전히 유효했다 — 남과 비교한 정상성이 아니라 자기 자신을 기준으로 삼아라.

이 리포트는 유튜브 영상 "The Insane Execution of a 20s-Something Startup Supplying Physical AI Data to NVIDIA"을 바탕으로 작성되었습니다.