Sereact
중고 게이밍 GPU로 시작해 10억 번의 실제 피킹 데이터를 쌓은 유럽 최강 AI 로봇 기업 — Cortex 2.0 세계 모델로 창고를 넘어 제조·조립 시장을 재정의하고, 미국 진출을 선언하다
Sereact GmbH는 2021년 11월 독일 슈투트가르트(Stuttgart)에서 Dr. Ralf Gulde(CEO)와 Marc Tuscher(CTO)가 공동 창업한 Physical AI 기업입니다. 두 창업자는 초등학교 시절부터 함께 엔지니어링 프로젝트를 진행한 사이로, 슈투트가르트 대학교(University of Stuttgart)에서 학부·석사·박사 과정을 함께 밟으며 로봇공학 AI의 핵심 기반을 다졌습니다. 창업 초기에는 eBay Kleinanzeigen(독일 중고거래 플랫폼)에서 구매한 중고 게이밍 GPU로 첫 번째 AI 모델 훈련을 시작했습니다. 이 이야기가 현재 $140M 이상을 조달하고 유럽 최다 배포 AI 피킹 로봇 기업이 된 Sereact의 출발점입니다.
10살 때 아버지로부터 받은 LEGO Mindstorms 키트가 로봇공학 열정의 출발점이 됐습니다. 슈투트가르트 대학교에서 메카트로닉스·로봇공학·자동화공학 학사(2015)·석사(2018)를 취득하고, 공작기계 및 제조장치 제어공학 연구소(ISW)에서 박사학위를 취득했습니다. ISW에서의 핵심 연구 주제는 “로봇 시스템을 위한 의사결정 이론과 머신러닝의 결합”으로, 이것이 Sereact Cortex의 핵심 철학적 기반이 됩니다. Festo에서는 2017~2018년 인턴·논문 연구원으로 협업 로봇 조립 시스템과 유연한 태스크 플래너 연구를 수행했습니다.
Gulde는 창업 동기를 이렇게 설명합니다: “산업 현장에서 사용하는 로봇들은 사전 프로그래밍 없이는 아무것도 못 합니다. 뭔가 정해진 자리에서 벗어나면 전체 시스템이 멈춥니다. 시장에 정말로 멋진 해결책이 없다는 것을 깨닫고, 우리가 직접 만들기로 했습니다.” 슈투트가르트 대학교의 EXIST 창업 보조금(TTI GmbH 지원)을 통해 초기 2년간 연구소 인프라(로봇·실험실·사무실)를 활용했습니다.
Gulde와 학창 시절부터 공동 프로젝트를 진행해온 컴퓨터공학자. 슈투트가르트 대학교에서 컴퓨터공학 학사·석사(2017~2019)를 취득하고 ISW에서 박사 연구를 수행했습니다. Festo에서 2014~2019년 ML 엔지니어로 임베디드 장치의 자동화·Industry 4.0 머신러닝을 연구했으며, 바이오닉스 부서에서도 근무했습니다. 창업 직전 2020~2021년에는 IoT·머신러닝 개발 스타트업 scitlab에서 CTO를 역임하며 상업 기술 제품 개발 경험을 쌓았습니다.
Tuscher의 기술 비전은 명확합니다: “우리는 로봇을 만들지 않습니다. 서비스를 팔지 않습니다. 우리가 출하하는 것은 하나뿐입니다: 어떤 로봇에서든 실행되는 모델. 단일 암, 이중 암, 휴머노이드, 고정 셀 — 모두 같은 두뇌. 하드웨어는 상품화되고 있습니다. 모델은 그렇지 않습니다.” Cortex가 특정 로봇의 기구학(Kinematics)에 종속되지 않고 픽셀 기반 시각 잠재 공간(Visual Latent Space)에서 플래닝하는 이유가 여기에 있습니다.
독일 연방 경제부의 EXIST 창업 보조금을 통해 초기 자금을 확보하고, 슈투트가르트 대학교 기술이전 기관 TTI GmbH의 지원을 받았습니다. 창업 초기 2년간 ISW 연구소의 로봇·실험실·사무실을 활용한 것이 첫 고객 확보 전 생존의 핵심 기반이었습니다. “보쉬나 메르세데스에 취직하는 대신 창업하는 것이 이 시대에는 더 좋은 선택일 수 있다”는 Gulde의 창업 철학을 잘 보여줍니다.
Gulde는 창업 여정 중 딥러닝의 아버지 Yann LeCun(Meta AI 수석 AI 과학자)을 만나는 특권을 가졌다고 회고합니다. LeCun이 주창하는 세계 모델(World Model) 기반 AI의 방향성은 Sereact Cortex 2.0의 핵심 기술 로드맵과 완벽히 정렬됩니다. “물리 세계를 이해하고 미리 결과를 예측하는 AI”라는 공통 비전이 그 기반입니다.
Sereact는 창고와 제조 현장을 위한 Physical AI를 구축합니다. 핵심 제품인 Cortex 두뇌는 단일 암 피킹 셀, 이중 암 반품 스테이션, 휴머노이드 로봇, 고정 셀 등 어떤 로봇 형태에서든 실행되는 범용 로봇 AI입니다. 유럽 전역 200개 이상의 시스템이 가동 중이며, 누적 10억 건 이상의 실제 생산 피킹을 완료해 세계 최다 배포 AI 피킹 로봇 기업으로 자리매김했습니다.
Cortex 2.0 — 세계 모델을 탑재한 차세대 로봇 두뇌:
4대 핵심 제품 라인:
Sereact의 핵심 플래그십 제품. 형상·표면에 상관없이 수천 가지 SKU를 학습 없이 피킹합니다. 기존 규칙 기반 로봇은 “정해진 위치에 없으면 멈추는” 취약성이 있었으나, Cortex는 정형화되지 않은 물체도 처리합니다. 특정 고객 환경에 맞는 선행 학습 없이 설치 1시간 내 가동 가능. Active Ants·bol.·Rohlik Group 등 유럽 주요 e커머스 물류센터에 배포됩니다.
이중 암(Dual-Arm) 구성으로 반품된 상품을 분류·검사·재슬롯팅합니다. 대부분의 창고가 반품 처리 작업에 아직 임시직 인력을 대거 투입하는 이유는 “수주 내에 사람을 소진시키는” 반복적 특성 때문입니다. 이중 암 구성이 제공하는 정밀 조작이 Cortex 2.0의 정밀 접촉 처리 능력과 결합됩니다.
Cortex 2.0이 공략하는 핵심 신시장. 장력 하 부품 조립, 앞유리 와이퍼 설치(흠집 없는 정밀 배치), 다음 스테이션을 위한 정확한 방향으로 부품 키팅 등 접촉이 중요한 작업에서 기존 반응형 정책이 실패하는 영역을 세계 모델 플래닝으로 돌파합니다. BMW·Daimler Truck·Mercedes-Benz가 이미 고객으로, 자동차 제조 시나리오가 Sereact의 핵심 B2B 확장 영역입니다.
재고 및 품질 관리를 위한 3D 인식 시스템. 픽킹 외의 영역에서도 Cortex의 컴퓨터 비전 역량을 활용합니다. MODEX(미국 최대 물류 전시회) 등에서 인터랙티브 데모 스테이션으로 선보이며 창고 운영자·엔지니어들에게 실제 운용 환경에서 AI 비전 분석 능력을 시연합니다.
주요 고객 — 유럽 최상위 물류·자동차·제조 기업:
Sereact는 2021년 EXIST 창업 보조금부터 2026년 4월 Headline 리드 Series B까지 4단계의 자본 조달을 통해 누적 $140M 이상을 조달했습니다. Creandum(Spotify·Klarna 투자사), Headline, Bullhound Capital, Air Street Capital, Point Nine 등 유럽·글로벌 최상위 딥테크·SaaS VC들이 투자자로 참여해 있으며, Formula 1 전 챔피언 Nico Rosberg가 Series A에 개인 투자자로 참여한 것이 주목받기도 했습니다.
독일 연방 경제부의 EXIST 창업 보조금을 통해 초기 자금을 확보했습니다. 슈투트가르트 대학교 ISW 연구소의 인프라(로봇·실험실·사무실)를 활용하며 첫 고객사를 확보했습니다. eBay에서 구입한 중고 게이밍 GPU로 첫 Cortex 모델을 훈련하고, BMW·Daimler 등 초기 고객과 파일럿 프로젝트를 진행하며 제품-시장 적합성(PMF)을 검증했습니다.
Spotify·Klarna·Depop 등을 포트폴리오에 보유한 유럽 최상위 VC Creandum이 리드한 €2,500만 Series A입니다. 이 라운드에서 Formula 1 전 세계 챔피언이자 딥테크 투자가인 Nico Rosberg가 개인 투자자로 참여해 주목받았습니다. 기존 투자자 Air Street Capital·Point Nine 재참여. 이 자금으로 유럽 전역 고객 확장, Cortex 세대 반복(6세대 이상 완료), 핵심 엔지니어링 팀 채용을 진행했습니다. 약 200대 시스템 배포를 달성하며 “유럽 최다 배포 AI 피킹 로봇 기업” 지위를 확립했습니다.
Growth Partner Trevor Neff가 이끄는 Headline이 리드한 $1.1억 Series B. 신규 투자자로 Bullhound Capital(Per Roman 파트너), Daphni, Felix Capital(Antoine Nussenbaum 공동 창업자)이 참여했습니다. 기존 투자자 Air Street Capital·Creandum·Point Nine 전원 재참여했습니다.
자금 사용 2대 우선순위: ① Cortex 2.0 확장 및 상용화 가속, ② 미국 시장 진출(보스턴 첫 오피스 개소, 현지 상업·애플리케이션·엔지니어링 인력 채용).
Headline의 Trevor Neff: “물리 AI 기회는 우리가 한 세대에서 본 가장 큰 기회 중 하나이며 글로벌 공급망과 제조업을 재편할 것입니다. 진정한 배포, 진정한 데이터, 모든 피킹마다 더 나아지는 복리 모델 — 고객들이 제품을 좋아하고, 이것이 데이터 플라이휠을 더욱 가속시킵니다.”
Series B 자금 활용: ① Cortex 2.0(세계 모델 탑재 차세대 로봇 AI) 상용화·규모 확장, ② 미국 보스턴 오피스 개소·현지 팀 채용. Cortex 2.0은 창고 피킹을 넘어 제조 조립·키팅·정밀 배치 등 접촉이 중요한 신시장을 공략하는 핵심 무기입니다. 보스턴은 로봇공학·AI 연구 허브(MIT·Harvard·Boston Dynamics)와의 접근성으로 선택됐습니다.
물리 AI·로봇공학 분야의 주요 경쟁사로는 Figure AI($2.6B 조달), 1X Technologies(OpenAI 투자), Boston Dynamics(Hyundai), Pickle Robot, Covariant(ABB 인수) 등이 있습니다. 대부분의 경쟁자들은 수십억 달러를 시뮬레이션 데이터·연구실 데모 훈련에 투자하고 있습니다. Sereact의 핵심 차별화는 “실제 현장에서 훈련된 모델만이 실제 현장에서 작동한다”는 검증된 명제에 기반합니다.
Sereact의 가장 강력한 해자는 누적 10억 건의 실제 생산 피킹 데이터입니다. 성공한 피킹, 실패한 피킹, 회복 과정 모두 — 동기화된 관찰값, 로봇 상태, 그리퍼 힘 피드백, 결과를 포함해 수집됩니다. 이 데이터는 필터링·우선순위화를 거쳐 중앙 모델 재훈련에 투입되고, 검증을 통과한 정책이 전체 플리트에 배포됩니다. Sereact 로봇의 오늘 모델은 지난달 모델이 아니며, 다음달 모델도 아닙니다. 매 교대 근무가 모델을 앞으로 나아가게 합니다. 경쟁사들이 합성 데이터·연구실 데모로 훈련하는 동안 Sereact는 밤새, 피크 타임에, 로봇이 한 번도 본 적 없는 지저분한 물체로 훈련했습니다.
기존 반응형(Reactive) 정책은 실패하면 같은 동작을 반복해 실패를 복합시킵니다. Cortex 2.0은 이동하기 전에 여러 미래를 평가하고 나쁜 것을 제거합니다. 이것이 접촉이 중요한 작업(장력 하 조립, 흠집 없는 배치, 정확한 방향 키팅)에 필요한 정확히 그것입니다. 시각 잠재 공간에서 계획하므로 특정 로봇의 기구학에 종속되지 않아, 단일 암·이중 암·휴머노이드·고정 셀 모두에서 같은 두뇌가 작동합니다. 세계 모델 연구의 대부분이 합성 데이터로 연구실에서 이루어지는 환경에서, Cortex 2.0은 10억 번의 실제 생산 데이터로 훈련된 유일한 세계 모델입니다.
Tuscher는 명확히 말합니다: “우리는 로봇을 만들지 않습니다. 서비스를 팔지 않습니다. 우리가 출하하는 것은 하나: 어떤 로봇에서든 실행되는 모델.” 이 포지셔닝은 인터넷 시대의 AWS처럼 하드웨어가 점차 상품화되는 로봇 시장에서 Sereact를 인프라 레이어에 위치시킵니다. 고객이 어떤 로봇 하드웨어를 선택하든, 어떤 형태로 배포하든(고정 셀·휴머노이드·모바일) Cortex가 실행될 수 있다는 것이 포트폴리오 유연성과 고객 락인을 동시에 달성하는 전략입니다.
슈투트가르트는 세계 자동차 산업의 심장부입니다. BMW·Daimler Truck·Mercedes-Benz를 고객으로 확보한 것은 단순한 매출 이상의 의미를 가집니다. 자동차 제조의 극도로 엄격한 품질·안전·정밀도 요구사항을 통과한 것은 어떤 산업 고객에게도 신뢰할 수 있는 최고 수준의 레퍼런스입니다. 오스트리아 포스트·PepsiCo·bol. 등 다양한 물류·소비재 고객 포트폴리오와 결합해, Sereact는 유럽에서 가장 검증된 산업 AI 로봇 공급사 중 하나로 인식됩니다.
“로봇은 잠재 공간에서 꿈을 꿉니다. 우리는 로봇에게 상상력의 한 형태를 줍니다 — 이동하기 전에 세계가 어떻게 반응할지 예측하는 능력. 우리는 로봇을 만들지 않습니다. 서비스를 팔지 않습니다. 우리가 출하하는 것은 하나: 어떤 로봇에서든 실행되는 모델. 하드웨어는 상품이 되어가고 있습니다. 모델은 그렇지 않습니다.”