X Square Robot
트랜스포머 어텐션 메커니즘 최초 제안자가 설립한 구현 지능(Embodied AI) 기초 모델 기업 — 완전 엔드투엔드 통합 아키텍처 ‘WALL-A’로 국내 1위, Physical Intelligence·Skild AI와 글로벌 1선 경쟁을 선언하다
자변량로봇(自变量机器人, X Square Robot)은 2023년 12월 중국 산동성 지난시(济南)에 정식 법인(自变量机器人科技（济南）有限公司)을 등록한 구현 지능(具身智能, Embodied AI) 전문 기업입니다. 회사는 “통용 구현 지능 기초 모델(通用具身智能大模型)의 연구개발을 통해 통용 로봇을 구현한다”는 사명 아래, 처음부터 타 기업들이 회피했던 가장 어렵고 복잡한 기술 경로 — 완전 엔드투엔드(End-to-End) 통합 구현 대모델 — 를 선택했습니다. 설립 후 16개월 만에 B 라운드를 포함해 총 9회 이상의 투자를 유치하며 중국 구현 지능 분야의 가장 주목받는 기업 중 하나가 됐습니다.
清华大学 본·석사 졸업. 전 세계에서 가장 이른 시기에 신경망에 어텐션(Attention) 메커니즘을 도입한 연구자 중 한 명 — 오늘날 GPT·LLM·생성형 AI의 핵심 아키텍처인 Transformer의 토대가 된 개념입니다. 박사 과정에서 미국 최상위 로봇 연구소에서 복수의 Robotics Learning 프로젝트에 참여했으며, 연구 방향은 로봇 조작(Manipulation)·가정 서비스 로봇 등 전방위 핵심 영역을 커버했습니다.
이 이력은 단순한 학술 배경이 아닙니다. 대형 언어 모델(LLM)의 핵심 알고리즘 원리를 직접 설계한 연구자가, 동시에 로봇 조작 학습의 최전선 연구를 수행한 인물이라는 것을 의미합니다. 이 두 역량의 결합이 X Square의 핵심 기술 경쟁력의 기반입니다. 光速光合 파트너는 王潜이 “DeepSeek 창업자 梁文锋처럼 양자화 전략 출신”이라는 점에 주목하며, 구현 지능 분야의 DeepSeek이 될 가능성을 언급했습니다.
北京大学 계산물리 박사. 粤港澳大湾区数字经济研究院(IDEA研究院) 봉신방(封神榜) 대모델 팀 알고리즘 책임자 역임. 중국 최초 100억 규모 대형 언어 모델(燃灯)과 초기 1,000억 규모 대형 언어 모델 중 하나(姜子牙·Ziya)의 연구개발 주도. 국내 최초 멀티모달 오픈소스 대모델 ‘太乙’ 발표. 대모델 개발 전 주기의 연구에서 엔지니어링 배포까지의 완전한 실전 경험을 보유합니다.
소프트웨어 알고리즘 팀: Robotics Learning(로봇 학습)과 대형 언어 모델 이중 배경을 겸비. 하드웨어 팀: 선두 하드웨어 기업 핵심 기술 인재 및 고위 관리자 출신, 성숙한 엔지니어링 역량 및 양산 경험 보유. 계산 물리 박사, 세계 최고 수준 AI·로봇 연구소 출신 전문가, 해외 정상급 대학 학자로 구성된 복합 팀입니다.
X Square Robot은 통용 구현 지능 기초 모델 기업으로, 자체 개발 WALL-A 조작 대모델(GreatWall 시리즈)을 핵심으로 소프트웨어(모델)와 하드웨어(로봇 본체)를 동시에 자체 개발하는 소프트-하드웨어 통합 전략을 구사합니다. 2024년 말 기준 WALL-A 모델의 복잡 작업 분 단위 태스크 성공률이 90% 이상에 달하며, 자체 평가 결과 Skild AI·Physical Intelligence(PI)와 동등한 글로벌 1선 수준이라고 밝혔습니다.
(수분 단위 장시간)
최초완전 엔드투엔드
구현 기초 대모델
다환경 태스크 일반화
동시 투자 유일
핵심 기술 — WALL-A 모델 아키텍처의 차별점:
시각·언어·촉각·동작 신호를 동일한 연속 고차원 Token 시퀀스로 통합 매핑. 단일 Transformer 아키텍처에서 멀티모달 동시 입력·동시 출력을 구현합니다. 크로스모달 전달 시 발생하는 정보 손실을 근본적으로 제거해, 동적 환경에서 감지·의사결정·행동의 동기적 처리를 보장합니다.
2024년 10월 글로벌 최대 파라미터 규모 구현 지능 통용 조작 대모델 GreatWall 시리즈 WALL-A를 발표했습니다. 소형 모델(특정 태스크 최적화)과 달리 대규모 파라미터와 고품질 상호작용 데이터를 통한 스케일업으로 진정한 통용성·Zero-Shot 일반화를 목표로 합니다.
WALL-A 모델 학습 요구에 맞게 처음부터 설계된 ‘모델 원생(Model-Native)’ 로봇 본체. 인간 수준의 유연도를 갖춘 전신 운동 제어, 고동적 힘 제어 안전 설계, 팔-손 일체 외골격 기술 기반 업계 선도 ‘모사 기계팔’ 설계를 채택합니다. 본체가 수집한 데이터가 모델 학습에 직접 피드백되는 데이터 플라이휠을 구현합니다.
2026년 3월 58到家와 협력해 로봇의 가정 진입 상업화 청소 서비스를 출시. 58到家의 전국 ‘디지털 가정 시나리오 라이브러리’를 활용한 ‘배치즉학습(落地即训练)’ 데이터 플라이휠을 구현합니다. 향후 산업 제조·물류·노인 돌봄 시나리오로 확장 계획입니다.
기술 성숙도의 객관적 지표: WALL-A 모델은 지퍼 잠금·옷 접기·세탁물 건조 등 복잡한 유연 물체 조작 태스크에서 수 분 단위의 성공률 90% 이상을 달성했습니다. 2024년 말부터는 멀티모달 출력 및 구현 사고 연쇄(Embodied Chain-of-Thought) 방향에서 핵심 돌파를 달성했으며, 이는 Gemini Robotics의 2025년 3월 성과보다 앞선 시점입니다.
X Square Robot은 2023년 12월 설립 후 2026년 4월 B 라운드까지 약 16개월 만에 9회 이상의 투자를 유치했습니다. 연간 4회 이상의 투자 빈도는 초기 스타트업으로서 이례적인 수준입니다. 字节跳动·美团·阿里云·小米라는 중국 4대 인터넷 대기업이 각자 별도 라운드에서 리드 또는 단독 투자했다는 사실이 가장 두드러진 특징으로, 이는 국내 구현 지능 기업 중 유일한 사례입니다.
水木清华校友种子基金(清华대학교 동문 시드 기금)과 九合创投가 창업 직후 최초 투자에 참여했습니다. 创始人 王潜의 清华 학맥과 AI 연구 이력이 초기 신뢰의 핵심 기반이었습니다. 이 시기 팀이 완전 엔드투엔드 구현 대모델 기술 경로를 공식 채택하고 기초 아키텍처 연구에 집중했습니다.
德联资本·基石资本·启赋资本·南山战新投가 참여한 Pre-A 및 Pre-A+ 두 라운드를 연속 완료했습니다. 이와 동시에 글로벌 최대 파라미터 규모 구현 지능 통용 조작 대모델 ‘WALL-A(GreatWall 시리즈)’를 공식 발표했습니다. 启赋资本은 “X Square가 국내 유일의 완전 엔드투엔드 통합 구현 대모델 기업이며, Robotics Learning과 대모델 훈련 경험을 함께 결합한 드문 원생 팀”이라고 투자 이유를 밝혔습니다.
光速光合(Lightspeed China)과 君联资本(Legend Capital)이 공동 리드하고 北京机器人产业发展投资基金·神骐资본이 참여한 라운드입니다. 光速光合의 이 투자는 동사가 구현 지능 대모델 방향에 최초로 진입한 투자 사례였습니다. 光速光合 파트너 朱嘉는 “모델 일반화성에서 국내 선도 우위를 보유하며, R&D 툴체인도 대량 자체 개발한 점 — 이것이 과거 성공한 하드테크 창업 기업의 공통 특징”이라고 평가했습니다.
华映资本·云启资본(Yunqi Capital)·광발신덕(广发信德, 广发银行 계열)이 신규로 참여했습니다. 누적 조달액이 Pre-B 수준에 도달했으며, 모델 성능과 가정 서비스 상업화 가시성이 높아지면서 금융 계열 자본과 미디어·소비 영역 전문 기금의 참여가 시작됐습니다.
美团(Meituan)의 전략 투자 부문 美团战投가 단독으로 리드한 A 라운드로, 中국 4대 인터넷 대기업 중 최초의 전략적 X Square 투자가 됐습니다. 美团은 이미 宇树科技(Unitree, 로봇 본체)와 银河通用(Galaxy General, 그라스핑·조작)에 수억 위안을 투자한 상태였으며, X Square의 ‘통일 엔드투엔드 구현 대모델’이라는 차별화된 포지션이 美团의 추가 투자를 결정짓는 기술적 이유였습니다.
阿里云(Alibaba Cloud)이 리드한 10억 위안 이상 규모의 A+ 라운드로, 国开金融(国家开发银行 계열)·红杉中国(Sequoia China)·渶策资本이 참여하고 老股东 美团战投의 초과 납입, 联想之星·君联资본의 지속 추가 투자가 이루어졌습니다. 阿里云의 이번 투자는 X Square의 기초 모델 훈련에 요구되는 막대한 컴퓨팅 파워와 클라우드 인프라를 지원한다는 전략적 의미가 있습니다. 동 라운드 완료로 누적 조달액이 RMB 10억을 공식 돌파했습니다.
字节跳动(ByteDance)이 A++ 라운드를 단독 리드·투자했습니다. 字节·美团·阿里 세 인터넷 대기업이 이미 투자한 상태에서 小米战투의 B 라운드 리드만을 남겨 두게 됐습니다. 字节跳동은 산업용 AI, 생성형 AI 분야에서의 생태계 확장 전략의 일환으로 구현 지능 분야에 투자했습니다.
小米战투(Xiaomi Strategic Investment)와 红杉中国이 공동 리드한 B 라운드로, 규모는 RMB 20억에 근접합니다. 小米는 2026년 2월 VLA 모델 Xiaomi-Robotics-0을 오픈소스 공개했으며, 小米 로봇 CyberOne이 자동차 생산 라인에서 실습을 시작한 시점에 X Square에 투자해 로봇 생태계 전략을 강화했습니다.
이 라운드로 X Square Robot은 字节跳动(A++)·美团(A)·阿里云(A+)·小米(B) 4대 인터넷 대기업이 동시에 투자한 중국 유일의 구현 지능 기업이라는 역사적 지위를 확립했습니다.
구현 지능 분야의 경쟁자로는 글로벌에서 Physical Intelligence(PI)·Skild AI·Google DeepMind가, 국내에서는 宇树科技(Unitree)·银河通用·智元机器人·星动纪元 등이 있습니다. X Square가 이들과 차별화되는 구조적 경쟁 우위를 분석합니다.
전 세계 LLM·생성형 AI의 핵심 아키텍처인 Transformer의 기반이 되는 Attention 메커니즘을 최초로 신경망에 도입한 연구자 중 한 명이 창업자입니다. 여기에 국내 최초 100억·1,000억 파라미터 대모델 개발 주도자(CTO 王昊)가 결합되어 있습니다. 대형 언어 모델의 원리를 가장 깊이 이해하는 팀이 로봇 조작 학습에 그 원리를 적용하는 것은 경쟁사가 단기간에 재현할 수 없는 지식 기반 우위입니다.
국내 대부분의 구현 지능 기업이 “오픈소스 모델 미세 조정(fine-tuning)” 방식을 택한 반면, X Square는 처음부터 완전 자체 개발 엔드투엔드 통합 대모델을 구축했습니다. 미세 조정 방식은 상위 오픈소스 공급이 중단되거나 기초 모델이 비약할 경우 모든 미세 조정 작업이 무의미해지는 구조적 취약성을 가집니다. X Square의 완전 자체 개발 아키텍처는 데이터 폐쇄 루프와 스케일 효과를 구축할 수 있는 유일한 기반입니다.
2024년 11월 자체 개발 대규모 데이터 수집 장비를 가동해 데이터 수집-모델 학습-성능 향상의 자기 강화 루프를 구현했습니다. 58到家 파트너십을 통해 전국 가정 서비스 배치 과정에서 획득하는 실제 세계 다양한 환경의 데이터가 모델 학습에 직접 피드백됩니다. 경쟁사가 합성 데이터나 제한된 실험실 데이터에 의존하는 것과 달리, 진정한 현실 세계 ‘분포 내(in-distribution)’ 데이터 우위를 구축하고 있습니다.
字节·美团·阿里·小米의 동시 투자는 단순 재무 가치를 넘어 세 가지 전략 자원을 제공합니다. 阿里云의 대규모 컴퓨팅 파워(모델 학습 인프라), 美团의 가정 서비스·물류 시나리오(상업화 채널), 小米의 IoT 하드웨어 생태계(로봇 통합 기회). 이 생태계 결합은 어떤 단일 경쟁사도 동시에 확보하기 어려운 복합적 경쟁 해자를 형성합니다.
주요 리스크 요인: ▲ 상업화 초기 단계 — 58到家 파트너십이 첫 상업화 시도이나 대규모 수익 창출까지는 시간 필요 ▲ 경쟁 심화 — Physical Intelligence·Skild AI 등 해외 기업과 국내 경쟁사의 기술 추격 ▲ 하드웨어 대규모 제조 리스크 — 소프트-하드 통합 전략은 본체 양산 능력의 구축이 필수 ▲ 막대한 모델 학습 비용 — 초대형 파라미터 모델 유지 비용의 지속적 조달 필요성 ▲ 인재 확보 경쟁 — Robotics Learning+대모델 이중 배경 인재는 전 세계적으로 희소.