Skild AI

Skild AI - Carnegie Mellon 출신 로봇 Foundation Model 스타트업

Overview

Skild AI는 Carnegie Mellon University 교수진이 설립한 로보틱스 AI 스타트업으로, 범용 로봇 “두뇌”인 Skild Brain을 개발합니다. 2024년 $300M 시리즈 A 라운드로 $1.5B 기업가치를 달성했으며, 2026년 1월 $1.4B 시리즈 C로 $14B 이상의 기업가치에 도달했습니다.

항목내용
본사Pittsburgh, PA (샌프란시스코, 벵갈루루 추가 오피스)
설립2023년
공동 창업자Deepak Pathak (CEO), Abhinav Gupta (President)
총 펀딩$2.2B+
기업가치$14B+ (2026년 1월)
주요 투자자Lightspeed, Coatue, SoftBank Group, Bezos Expeditions, Sequoia, NVIDIA NVentures

펀딩 히스토리

라운드날짜금액기업가치
Seed2023년$14.5M-
Series A2024년 7월$300M$1.5B
Series B2025년 5월$500M$4.7B
Series C2026년 1월$1.4B$14B+

시리즈 A 투자자: Lightspeed Venture Partners, Coatue, SoftBank Group, Bezos Expeditions (Jeff Bezos), Felicis Ventures, Sequoia, Menlo Ventures, General Catalyst, CRV, Amazon, SV Angel, Carnegie Mellon University

시리즈 C 투자자: SoftBank Group (리드), NVIDIA NVentures, Macquarie Capital, Bezos Expeditions, Disruptive, 1789 Capital, Samsung, LG, Schneider Electric, CommonSpirit, Salesforce Ventures

창업팀

Deepak Pathak (CEO)

  • Carnegie Mellon University 로보틱스 연구소 교수
  • UC Berkeley AI 박사
  • 자기지도학습 (Self-supervised Learning) 전문가
  • 호기심 기반 강화학습 (Curiosity-driven RL) 연구로 4,000+ 인용
  • IIT 컴퓨터과학 골드메달리스트 (2014)

Abhinav Gupta (President)

  • Carnegie Mellon University 로보틱스 연구소 정교수 (2015년~)
  • Facebook AI Research (FAIR) 로보틱스 창립 멤버
  • 로보틱스 + 컴퓨터 비전 전문가
  • 75,000+ 학술 인용
  • NSF, DARPA 연구 펀딩 수령

Skild Brain

범용 로봇 두뇌

┌─────────────────────────────────────┐
│            Skild Brain              │
│    "Any Robot, Any Task, One Brain" │
└─────────────────────────────────────┘
          │
    ┌─────┴─────┐
    ▼           ▼
┌───────┐   ┌───────┐   ┌───────┐   ┌───────┐
│ 휴머노이드│   │ 사족보행│   │ 로봇팔 │   │ 모바일 │
└───────┘   └───────┘   └───────┘   └───────┘

핵심 특징

특징설명
Omni-bodied특정 하드웨어 없이 모든 로봇 형태 지원
Cross-embodiment휴머노이드, 사족보행, 로봇팔, 모바일 매니퓰레이터
하드웨어 독립적자체 로봇 제작 없이 소프트웨어 모델 집중
안전 제약 내장인간과 상호작용 시 힘 출력 제한

학습 방법론

데이터 소스

로봇 데이터의 부족 문제 해결을 위한 다각적 접근:

  1. 인터넷 비디오: 인간 행동에서 물리 법칙 학습
  2. 시뮬레이션: NVIDIA Isaac Lab 활용한 대규모 사전학습
  3. World Model: NVIDIA Cosmos WFM 활용

Sim-to-Real Transfer

[인터넷 비디오] + [시뮬레이션] ──사전학습──→ [Skild Brain] ──전이──→ [실제 로봇]

기술적 특징

Self-Supervised Learning

  • 레이블 없는 대규모 데이터 활용
  • 인터넷 비디오에서 물리 학습
  • Curiosity-driven 탐색

Scalable Architecture

  • LLM 스케일링 법칙 로보틱스 적용
  • 더 많은 데이터/컴퓨트 → 더 나은 성능
  • Cross-robot 일반화

상업적 진행

매출 성장

  • 2025년 수개월 만에 $0 → $30M 매출 달성
  • 2026년 지속적인 성장

적용 분야

  • 보안 및 시설 점검
  • 라스트마일 / 포인트-투-포인트 배송
  • 물류 창고
  • 제조
  • 데이터센터
  • 건설

파트너십

  • LG CNS: 산업 응용을 위한 파트너십
  • HPE: AI 솔루션을 활용한 개발 가속화

차별화 요소

vs Physical Intelligence

요소Skild AIPhysical Intelligence
배경CMU 학계Google DeepMind/Stanford/Berkeley
설립2023년2024년
접근법시뮬레이션 + 비디오 중심실제 데이터 중심
하드웨어소프트웨어 전용소프트웨어 전용
총 펀딩$2.2B+$1.1B
기업가치$14B+ (2026.01)$5.6B (2025.11)
핵심 모델Skild Brainπ0 (pi-zero)

시뮬레이션 vs 실제 데이터 논쟁

Skild: "시뮬레이션 + 인터넷 비디오로 스케일러블한 데이터 생성"
      + NVIDIA Cosmos/Isaac Lab 활용
      + Domain Randomization으로 Sim-to-Real Gap 극복

Physical Intelligence: "실제 물리 상호작용이 필수"
                      + π0 모델 오픈소스 공개 (2025.02)

References

See Also