Skild AI

Skild AI - Carnegie Mellon 출신 로봇 Foundation Model 스타트업

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Overview

Skild AI는 Carnegie Mellon University 교수진이 설립한 로보틱스 AI 스타트업으로, 범용 로봇 “두뇌”를 개발합니다. 2024년 $300M 시리즈 A 라운드로 $1.5B 기업가치를 달성했습니다.

항목내용
본사Pittsburgh, PA
설립2023년
공동 창업자Deepak Pathak, Abhinav Gupta
펀딩$300M (시리즈 A)
기업가치$1.5B (2024)
투자자Lightspeed, Coatue, SoftBank, Bezos

창업팀

Deepak Pathak (CEO)

  • Carnegie Mellon 조교수
  • 자기지도학습 (Self-supervised Learning) 전문가
  • 호기심 기반 강화학습 (Curiosity-driven RL) 연구

Abhinav Gupta (Chief Scientist)

  • Carnegie Mellon 교수
  • 로보틱스 + 컴퓨터 비전 전문가
  • DARPA, NSF 연구 리더

접근 방식

범용 로봇 두뇌

┌─────────────────────────────────────┐
│         Skild Foundation Model      │
│    "Any Robot, Any Task, Anywhere"  │
└─────────────────────────────────────┘
          │
    ┌─────┴─────┐
    ▼           ▼
┌───────┐   ┌───────┐   ┌───────┐
│ 로봇 A│   │ 로봇 B│   │ 로봇 C│
└───────┘   └───────┘   └───────┘

핵심 전략

전략설명
대규모 시뮬레이션다양한 환경에서 사전학습
Cross-embodiment다양한 로봇 형태 지원
Foundation Model빠른 새 태스크 적응
General Purpose특정 도메인 제한 없음

시뮬레이션 기반 학습

데이터 생성

  • 대규모 시뮬레이션 환경 구축
  • 다양한 물리 시나리오 생성
  • Domain Randomization 적용

Sim-to-Real Transfer

[시뮬레이션] ──도메인 랜덤화──→ [강건한 Policy] ──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

로드맵

시기마일스톤
2023회사 설립
2024.07$300M 시리즈 A
2024-25Foundation Model 개발
2025+파트너 로봇 통합

차별화 요소

vs Physical Intelligence

요소Skild AIPhysical Intelligence
배경CMU 학계Google/Stanford
접근법시뮬레이션 중심실제 데이터 중심
펀딩$300M$400M+

시뮬레이션 vs 실제 데이터 논쟁

Skild: "시뮬레이션으로 무한 데이터 생성 가능"
      + Domain Randomization으로 Sim-to-Real Gap 극복

Physical Intelligence: "실제 물리 상호작용이 필수"
                      + 시뮬레이션의 한계 존재

References

See Also