로봇/제조/하드웨어

카본식스 150억 시리즈A 분석: 제조 현장에서 24시간 만에 작동하는 로봇 AI 만드는 법

데모데이

2026년 6월 9일

투자 정보

회사명

카본식스

투자 규모

150억원

투자 라운드

Series A

💡 핵심요약

제조업 특화 피지컬 AI(Physical AI) 스타트업 카본식스(CarbonSix, 대표 문태연·김제혁)가 LB인베스트먼트로부터 150억원 규모의 시리즈A 투자를 단독으로 유치했다. 이번 투자로 카본식스의 누적 투자액은 약 210억원이 됐다. LB인베스트먼트는 국내 대표 독립계 VC로 루닛·카카오모빌리티·채널코퍼레이션 등 다수 유니콘의 초기 투자자다.

카본식스는 2024년 7월 2019년 미국 코그넥스(Cognex)에 2,300억원에 매각된 머신비전 기업 수아랩(SUALAB)의 초기 멤버이자 사업총괄(CSO) 부대표였던 문태연 대표가 창업한 스타트업이다. MIT·예일대·서울대·카이스트 출신의 로봇 설계 및 AI 연구진이 핵심 팀을 이루고 있다. MIT CSAIL(컴퓨터과학·인공지능연구소)의 러스 테드레이크(Russ Tedrake) 교수와 로봇핸드 설계 세계적 석학인 클레망 고셀린(Clement Gosselin) 교수가 공식 자문으로 참여하고 있다.

핵심 제품은 모방학습(Imitation Learning) 기반 피지컬 AI 툴킷 **시그마키트(SigmaKit)**다. AI 전문지식이나 별도 장비 없이 제조 현장에 바로 적용할 수 있는 형태로, 24시간 이내의 학습을 통해 로봇이 공정에 즉시 투입된다. 조립·핸들링처럼 잦은 생산 모델 변경과 비정형 변수가 많아 기존 자동화 솔루션으로는 해결이 어려웠던 수작업 공정의 자동화가 핵심이다.

카본식스는 미국을 주요 거점으로 운영 중이다. 2025년 5월 미국 풋힐벤처스(Foothill Ventures)·스톰벤처스(Storm Ventures)·자이트가이스트캐피털(Zeitgeist Capital) 등으로부터 시드 60억원을 유치한 데 이어, 이번 LB인베스트먼트의 시리즈A 단독 150억원이 더해졌다.

투자 개요

기본 정보

항목	내용
회사명	카본식스 (CarbonSix, Inc.)
공동대표	문태연 (수아랩 CSO 출신), 김제혁 박사
CTO	서형주 박사 (MIT 로봇공학 박사)
설립	2024년 7월
거점	미국 (미국 기반으로 운영)
핵심 제품	시그마키트(SigmaKit) — 모방학습 기반 피지컬 AI 툴킷

이번 투자 라운드

항목	내용
발표 시기	2026년 6월
투자 라운드	시리즈A
투자 금액	150억원
투자 방식	LB인베스트먼트 단독 집행
누적 투자액	약 210억원

LB인베스트먼트 단독 150억원이 이번 라운드의 핵심 특징이다. 여러 투자사가 나눠 들어오는 일반적 라운드와 달리 단일 기관이 전액을 집행했다. 이것은 LB인베스트먼트가 카본식스의 기술력과 팀 역량에 대해 높은 확신을 가지고 있다는 의미다.

투자 히스토리

시기	라운드	금액	주요 투자사
2025년 5월	시드	60억원	풋힐벤처스(미국), 스톰벤처스(미국), 자이트가이스트캐피털(미국·뉴욕), 엑스퀘어드
2026년 6월	시리즈A	150억원	LB인베스트먼트 (단독)

시드는 실리콘밸리·뉴욕 미국 VC 중심, 시리즈A는 국내 대표 VC가 단독으로 들어온 구조다. 창업 약 2년 만에 누적 210억원.

비즈니스 모델 & 수익구조

배경: 제조 현장의 자동화 공백 — "이 작업은 로봇이 못 한다"

산업용 로봇은 1960년대부터 자동차 공장에서 용접·페인팅·중량물 운반에 쓰였다. 반세기 넘는 발전에도 불구하고 아직 로봇이 대체하지 못한 영역이 있다. 사람의 손 작업(Manipulation)이다.

전자 부품 조립, 케이블 삽입, 소형 부품 집기·끼우기, 비정형 물체 핸들링. 이런 작업들은 형태가 조금씩 달라지고, 위치가 매번 미묘하게 변하며, 예상치 못한 상황이 끊임없이 생긴다. 기존 산업용 로봇은 공정이 조금만 바뀌어도 수주~수개월의 재프로그래밍이 필요했다.

여기에 두 가지 시장 압력이 맞물린다. 첫째, 글로벌 제조업의 인력 부족이다. 세밀한 수작업을 담당하는 숙련 작업자를 구하기 점점 어려워지고 있다. 둘째, 다품종 소량 생산으로의 전환이다. 다양한 제품을 빈번하게 바꿔 생산해야 하는 현대 제조 환경에서 고정된 로봇 프로그램은 너무 느리다.

피지컬 AI(Physical AI)가 이 문제에 답한다. AI가 사람의 동작을 학습하고, 학습한 것을 로봇이 실행한다. 카본식스의 포지션이 바로 여기다.

핵심 제품: 시그마키트(SigmaKit)

시그마키트는 모방학습(Imitation Learning) 기반 로봇 AI 툴킷이다. 모방학습은 사람이 시연하는 동작을 AI가 관찰하고 학습해 동일한 작업을 스스로 수행하는 방식이다. 강화학습처럼 수백만 번의 시뮬레이션이 필요 없다. 사람이 몇 번 보여주면 AI가 학습한다.

시그마키트의 세 가지 핵심 차별화를 보면 이렇다.

차별화 1: 24시간 이내 학습·공정 투입
기존 로봇 자동화 시스템을 설치하고 프로그래밍하는 데는 수주~수개월이 걸렸다. 시그마키트는 24시간 이내의 학습만으로 공정에 투입 가능하다. 공장 담당자가 직접 조작할 수 있는 수준으로 진입 장벽을 낮췄다.

차별화 2: AI 전문지식 없이 도입 가능
기존 AI 로봇 솔루션은 머신러닝 엔지니어가 있어야 설정과 운영이 가능했다. 시그마키트는 AI 전문지식 없이 제조 현장 인력이 직접 사용할 수 있도록 설계됐다.

차별화 3: 비정형 환경 대응
조립 부품의 위치가 조금씩 다르거나, 생산 모델이 바뀌거나, 예상치 못한 상황이 생겨도 로봇이 스스로 판단하고 대응한다. 이것이 "기존 자동화 솔루션으로 해결이 어려웠던 작업"을 카본식스가 공략하는 핵심이다.

핵심 기술: 로봇핸드(Dexterous Hand)

카본식스의 또 다른 핵심 경쟁력은 정교한 로봇핸드 설계다. 세계적 로봇핸드 설계 석학인 클레망 고셀린 교수가 자문으로 참여하는 이유다. 세밀한 손 작업을 자동화하려면 소프트웨어(AI)뿐 아니라 하드웨어(손가락·그립)도 정교해야 한다. 카본식스는 이 두 가지를 동시에 개발한다.

수익 모델

구분	내용
시그마키트 솔루션 판매	제조기업 대상 피지컬 AI 툴킷 직접 판매
PoC·상용화 프로젝트	제조 현장 적용 개념검증·양산 도입 프로젝트
SaaS 구독	로봇 AI 모델 업데이트·관리 서비스

운영 현황 & 주요 성과

창업 2년 만에 누적 210억원 — 미국 VC → 국내 대형 VC의 순서

카본식스의 투자 유치 순서가 흥미롭다. 시드(2025년 5월)는 실리콘밸리·뉴욕 미국 VC가 먼저 베팅했다. 시리즈A(2026년 6월)는 국내 대표 VC가 단독으로 들어왔다. 이 순서는 미국에서 기술력을 먼저 검증받고, 그 신뢰를 바탕으로 한국에서 대형 투자를 유치한 경로다.

풋힐벤처스의 에릭 로젠블럼 파트너가 "글로벌 엑싯 경험을 보유한 뛰어난 창업팀으로 AI 기술과 시장 니즈에 대한 깊은 이해를 지니고 있다"고 평가한 것이 이후 LB인베스트먼트의 단독 대규모 투자의 기반이 됐다.

오토메이션월드 2026 — "연구 단계가 아닌 양산 수준"

2026년 3월 코엑스에서 열린 국내 최대 제조 자동화 전시회 오토메이션월드 2026(AW 2026, 453개 기업 참가)에 참가해 실제 제조 현장에 즉시 적용 가능한 수준의 피지컬 AI 로봇 시연을 공개했다.

문태연 대표는 "참가 고객들로부터 단순한 기술 소개를 넘어 양산 도입 일정, 공정 통합 방식, ROI 등 실제 도입을 전제로 한 문의가 크게 증가했다"고 밝혔다. "아직 연구 단계"라는 피지컬 AI 스타트업의 일반적 인식을 깨는 신호다.

시그마키트 2025년 9월 출시 → 국내외 다수 PoC·상용화 착수

2025년 9월 시그마키트를 정식 출시한 이후 국내외 다양한 산업군에서 빠른 PoC와 상용화가 시작됐다. 주요 전자 제조사들과의 협업이 진행 중이다.

세계적 자문단 — MIT CSAIL 러스 테드레이크 교수

러스 테드레이크(Russ Tedrake) MIT CSAIL 교수는 로봇 제어 및 동작 계획 분야의 세계 최고 권위자 중 한 명이다. 드레이크(Drake) 오픈소스 로봇 시뮬레이터의 원개발자이며 보스턴 다이나믹스, 도요타 연구소(Toyota Research Institute)와 협력해온 학자다. 이 수준의 자문은 단순한 이름 빌리기가 아니다. 기술 방향성과 알고리즘 설계에 직접 영향을 준다.

성공 포인트 & 벤치마킹 인사이트

1. "수아랩 2300억 엑싯" — 글로벌 엑싯 경험이 피지컬 AI로 연결되는 이유

중요도: 상

수아랩은 문태연 대표가 2019년 2,300억원에 코그넥스(Cognex)에 매각한 머신비전(Machine Vision) AI 기업이다. 코그넥스는 세계 1위 산업용 머신비전 기업이다.

머신비전은 카메라로 제품 외관을 검사하는 AI다. "보는 것"이다. 피지컬 AI는 AI가 "보고, 판단하고, 행동하는 것"이다. 문태연 대표는 "보는 AI"의 글로벌 엑싯 경험에서 "행동하는 AI"의 창업으로 자연스럽게 확장했다.

이 경험의 가치가 두 가지다. 첫째, 제조업 고객을 안다. 수아랩에서 전자·반도체·자동차 제조사들과 협력하며 그들이 무엇을 원하는지, 어떻게 구매 결정을 내리는지, 어떤 ROI를 기대하는지를 직접 경험했다. 둘째, 투자자에게 엑싯 가능성을 증명했다. "이 팀은 이미 한 번 대형 엑싯을 해봤다"는 것이 투자자에게 강력한 신뢰다.

💡 교훈: 이전 창업·직장의 도메인이 새로운 창업의 시장이 될 때 가장 강한 출발선에 선다. "보는 AI"에서 "행동하는 AI"로의 확장처럼, 이전 성공 경험의 연장선에서 더 큰 기회를 찾는 것이 가장 자연스러운 딥테크 창업 경로다.

2. 모방학습 + 24시간 — 기술 복잡도를 사용자 경험으로 숨긴다

중요도: 상

피지컬 AI의 가장 큰 진입 장벽은 제조 현장의 "AI 친숙도 부족"이다. 로봇 프로그래밍에 수주가 걸렸던 공장에서 AI 엔지니어를 고용하거나 재교육하는 것은 현실적으로 어렵다.

시그마키트는 이 문제를 "24시간 이내, AI 전문지식 불필요"로 해결했다. 기술적으로는 복잡한 모방학습 알고리즘이 내부에서 작동하지만, 사용자는 그것을 알 필요가 없다. 작업자가 몇 번 동작을 시연하면 AI가 학습하고 로봇이 실행한다.

이것이 컨피그인텔리전스(Config Intelligence)의 데이터 팩토리와 다른 접근법이다. 컨피그는 데이터 수집 인프라를 구축하는 방향이라면, 카본식스는 현장 적용 속도를 극대화하는 방향이다.

💡 교훈: B2B AI 제품에서 기술의 복잡도를 사용자 경험으로 숨기는 것이 대중화의 열쇠다. "이 AI는 어렵다"가 아닌 "이 AI는 24시간 만에 쓸 수 있다"는 메시지가 비전문가 고객을 움직인다.

3. LB인베스트먼트 단독 150억 — "혼자 베팅하는 VC의 확신"

중요도: 중

LB인베스트먼트는 루닛·카카오모빌리티·채널코퍼레이션·클라썸 등 다수 성공 사례를 보유한 국내 독립계 대표 VC다. 이 VC가 시리즈A 150억원을 단독으로 집행했다.

여러 VC가 분산해 투자하는 것과 하나의 VC가 단독으로 전액을 투자하는 것은 다르다. 단독 투자는 해당 VC의 확신이 강하다는 것이다. 심사 과정에서 다른 투자자의 참여를 기다리거나 연대해 리스크를 분산하지 않고 단독으로 결정했다.

창업 2년 미만의 스타트업에 대한 단독 150억원 투자는 "이 팀이 만드는 것이 실제로 팔린다"는 확신이 있을 때 가능하다. 시그마키트의 출시 후 고객 반응과 PoC 성과가 이 결정을 가능하게 했을 것이다.

💡 교훈: 스타트업에서 최고의 투자 신뢰는 한 명의 투자자가 단독으로 대규모를 베팅하는 것이다. 여러 소규모 투자자보다 한 명의 강한 투자자가 더 강력한 파트너십을 만든다.

4. MIT CSAIL 테드레이크 교수 자문 — 세계 최고 연구와 상업화의 연결

중요도: 중

러스 테드레이크 교수는 보스턴 다이나믹스가 로봇 제어를 개선하기 위해 협력한 학자다. 그의 Drake 시뮬레이터는 전 세계 로보틱스 연구팀이 사용한다. 도요타 연구소와도 협력한 경험이 있어 학술 연구를 실제 산업 응용으로 연결하는 데 깊은 이해를 가지고 있다.

이 수준의 자문이 의미하는 것은 단순한 이름값 이상이다. 테드레이크 교수 수준의 학자가 자문을 수락한다는 것은 카본식스의 기술 방향성에 동의한다는 것이다. 이 동의 자체가 기술력의 검증이다.

💡 교훈: 딥테크 스타트업에서 세계 최고 수준의 학자를 자문으로 유치하는 것은 기술 신뢰와 채용 두 가지를 동시에 해결한다. 훌륭한 학자가 함께하는 스타트업에 더 훌륭한 인재가 모인다.

창업자/예비창업자를 위한 핵심 교훈

주의사항 (DON'Ts)

1. 피지컬 AI 시장은 증명 비용이 높다

제조 현장 설치와 PoC는 소프트웨어 SaaS보다 비용이 높다. 고객당 도입 비용과 영업 사이클이 길다.

2. 글로벌 경쟁이 치열하다

피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence), 스킬드AI(Skild AI), 파이규어AI(Figure AI) 등 수억~수십억 달러를 확보한 미국 경쟁사들이 같은 시장을 공략하고 있다.

투자자 코멘트

풋힐벤처스 에릭 로젠블럼 파트너 (시드 투자자)

"카본식스는 글로벌 엑싯 경험을 보유한 뛰어난 창업팀으로, AI 기술과 시장 니즈에 대한 깊은 이해를 지니고 있습니다. 이미 유수의 전자 제조사들과의 협업을 통한 차별화된 고객 접근 방식과 기술적 잠재력이 투자 결정의 핵심 이유였습니다."

창업자 명언

문태연 카본식스 대표

"충분한 경제성과 기술 성능을 갖춘 로봇 지능 솔루션을 통해 현재 휴머노이드 로봇으로는 어려운 수준의 조립 작업을 자동화하는 것이 우리의 최우선 목표입니다."

"현재 휴머노이드 로봇으로는 어려운 수준"이라는 표현이 시장 포지셔닝을 정확히 담는다. 카본식스는 휴머노이드와 경쟁하는 것이 아니다. 아직 어떤 로봇도 하지 못하는 영역을 공략한다.

"단순한 연구나 시연 단계의 기술이 아닌, 제조 현장에서 바로 적용하고 대량 양산까지 가능한 산업용 피지컬 AI 솔루션을 제시하는 기업입니다."

향후 계획

단기 목표

시그마키트 양산 도입 확대 — 진행 중인 PoC의 실제 양산 적용 전환
해외 시장 확대 — 미국 전자 제조사 중심 글로벌 고객 확장
로봇핸드 고도화 — 더 정밀한 수작업 자동화를 위한 하드웨어 개선

중장기 비전

세밀한 수작업 자동화의 글로벌 선도 기업
시그마키트 플랫폼화 — 다양한 로봇 하드웨어에 호환되는 피지컬 AI 범용 툴킷
제조업 전반의 비정형 공정 자동화 시장 확대

예비창업자를 위한 종합 인사이트

카본식스가 주는 가장 큰 교훈

1. "글로벌 엑싯 경험이 다음 창업의 가장 강한 자산이다"

수아랩 2,300억원 매각 → 카본식스 창업. 이전 창업의 성공이 새로운 창업에서 팀 신뢰, 도메인 지식, 고객 네트워크를 동시에 제공한다. 연쇄 창업(Serial Entrepreneurship)이 초기 투자 확보에서 압도적으로 유리한 이유다.

2. "24시간 이내, AI 전문지식 불필요 — 기술을 제품으로 만드는 언어"

복잡한 기술을 단순한 가치 제안으로 표현하는 것이 B2B 채택 속도를 결정한다. "24시간 이내 도입"은 숫자가 설득한다. 제품 설계 단계에서 "이 기술이 적용된 후 고객의 삶이 어떻게 바뀌는가"를 수치로 먼저 정의하라.

📊 투자 포인트 정리

항목	내용
투자 규모	시리즈A 150억원 (LB인베스트먼트 단독, 누적 210억원)
핵심 경쟁력	시그마키트 24시간 이내 모방학습, 수아랩 2300억 엑싯 창업팀, MIT CSAIL 테드레이크 교수 자문
비즈니스 모델	피지컬 AI 툴킷 시그마키트 판매 + PoC/양산 프로젝트 + SaaS 구독 (제조기업 B2B)
트랙션	시그마키트 2025년 9월 출시, 국내외 다수 PoC·상용화 착수, 오토메이션월드 2026 양산 수준 데모
향후 전망	미국 전자 제조사 글로벌 확장, 시그마키트 다양한 로봇 플랫폼으로 확장, 비정형 수작업 공정 자동화 대상 확대

성공 요인:

수아랩 2300억 글로벌 엑싯 창업자 — 제조업 도메인 지식·고객 네트워크·엑싯 신뢰 동시 확보
시그마키트 24시간 이내 도입 — 기술 복잡도를 사용자 경험으로 숨긴 제품 철학
MIT CSAIL 테드레이크 교수 자문 — 세계 최고 로봇 제어 연구의 기술 방향성 검증
미국 VC 시드 → 국내 대형 VC 시리즈A 단독 — 글로벌 기술 신뢰를 국내 대규모 자금으로 연결
LB인베스트먼트 단독 150억 — 분산 투자가 아닌 강한 확신의 집중 투자