임원 대화 가이드 — SA용¶
최종 갱신: 2026-08 · owner: Youngjin · volatility: 중간 ← index로
L0 TL;DR: 임원 미팅 30분 전에 훑는 실전 자산. 경영진 브리핑이 "보여주는 것"이라면 이 페이지는 "말하는 법"이다.
1. 엘리베이터 피치 3종¶
- 30초 (복도): "로봇이 파운데이션 모델을 만나 산업이 변곡점입니다. 단, 지금 투자할 것과 지켜볼 것은 다릅니다. 검증된 건 데이터·시뮬 인프라, 휴머노이드 대규모 도입은 아직 관찰 대상입니다."
- 2분 (미팅 오프닝): 위에 근거 셋을 붙인다 — Digit이 GXO에서 다년 유료 계약으로 6.5만+ 시간 가동됐고, 오픈 VLA(π0=Apache-2.0)로 상업 파인튜닝이 가능해졌으며, 그럼에도 휴머노이드 독립 자율성 감사는 아직 없다(pillar-4, pillar-2). "그래서 저희 제안은 데이터부터입니다."
- 5분 (화이트보드): 경영진 브리핑을 띄우고 h2 순서로 걷는다 — ①왜 지금 → ②산업 의미 → ③매트릭스 → ④무엇부터 → ⑤왜 AWS → 검토를 시작한다면. 매트릭스에서 멈춰 "귀사는 어디에 있나"를 물으면 대화가 열린다.
2. 임원 예상 질문 Top 10¶
| # | 질문 | 답변 요지 | 근거 |
|---|---|---|---|
| 1 | ROI/비용은? | LoRA는 GPU 한 장으로 가능해 파일럿 진입 비용이 낮다. 데이터·시뮬 PoC부터 자산을 쌓으면 초기 투자가 작다 | pillar-2 |
| 2 | 왜 AWS인가(NVIDIA와 관계)? | AWS는 NVIDIA도 오픈소스도 다 돌리는 중립 포지션. Unitree H1 RL을 Isaac Lab+HyperPod로 학습한 공식 사례가 있다 | decisions |
| 3 | 경쟁사는? | 파운데이션 랩·휴머노이드 벤더가 앞서 보이나 대부분 파일럿·데모다. Gemini Robotics-ER도 Preview | pillar-2, radar |
| 4 | 우리가 늦었나? | 병목은 모델이 아니라 데이터다. 데이터 자산은 지금 쌓아야 앞선다 — 모델은 오픈으로 계속 나온다 | pillar-1 |
| 5 | 얼마 드나? | 단일 G7e LoRA 1일 PoC가 기본 엔트리. 초대형 사전학습이 아니면 대규모 GPU는 불필요 | decisions |
| 6 | 인력은? | ML 전문가 없이도 오픈 모델 파인튜닝·시뮬 PoC로 시작 가능하다 | index FAQ |
| 7 | 언제 성과? | 데이터·시뮬은 지금, VLA 파일럿은 12~24개월, 휴머노이드 대규모 도입은 미정 | exec ③ |
| 8 | 리스크는? | 조작 sim-to-real은 미해결, 휴머노이드 "프로덕션" 지표는 대부분 벤더 PR. 좁은 태스크로 관리 | pillar-4 |
| 9 | 파트너 기준은? | 라이선스(상업 가능)와 데이터 주권. π0·OpenVLA는 상업 친화적, GR00T는 모델카드 확인 필수 | pillar-2 |
| 10 | 첫 프로젝트는? | 데이터 파이프라인 → 시뮬 PoC → 좁은 VLA 파인튜닝. 1일 워크숍으로 데이터 자산 진단 | exec ④ |
3. 반박·우려 대응¶
3박자: 인정 → 프레임 전환 → 검증된 다음 걸음.
- "휴머노이드 데모 아닌가?" — 맞다, 데모가 많다 → 하지만 로코모션은 이미 유료 배포됐다(Digit@GXO) → 저희 제안은 그 아래 데이터·시뮬 인프라다(pillar-4).
- "안전·규제는?" — 중요하다 → 그래서 30~100Hz 제어는 반드시 엣지, 계획만 클라우드다 → AgentCore Policy(Cedar)가 툴 호출을 ms 단위로 게이트한다(pillar-5).
- "인력 대체 논란은?" — 민감하다 → 검증된 건 좁은 반복 태스크(토트 이동)이지 범용 대체가 아니다 → 위험·보조 작업 각도로 좁게 시작(pillar-4).
- "하이프 아닌가?" — 과장이 많다 → 그래서 매주 스캔하는 상시 검증 체계로 진짜/과장을 나눈다 → Radar에서 성숙도 라벨을 그대로 보여드린다.
- "벤더 락인은?" — 정당한 우려다 → AWS는 NVIDIA도 오픈소스도 다 돌린다 → π0/OpenVLA를 셀프호스팅하면 락인 없이 자유롭다(decisions).
4. 산업별 앵글¶
| 산업 | 훅 | 검증된 사례 | 첫 제안 |
|---|---|---|---|
| 제조 | 오픈 VLA를 자사 공정에 파인튜닝하는 길이 열렸다 | Figure 02@BMW 검증 파일럿 (radar) | 단일 G7e LoRA 1일 PoC로 좁은 태스크 검증 |
| 물류 | 로코모션 로봇은 이미 유료 상업 현장에 있다 | Digit@GXO 6.5만+ 가동시간 (pillar-4) | 좁은 구조화 이동 태스크로 범위 한정 |
| 자동차 | 시뮬에서 학습한 정책을 실기체로 옮기는 학습 파이프라인이 성숙했다 | Zoox HyperPod 학습(⚠️ AV, 64+ GPU 95% 활용 — pillar-2) | 클라우드 병렬 시뮬 PoC로 진입 장벽 낮추기 |
5. ⚠️ 임원 앞 금지·주의 표현¶
| ❌ 이렇게 말하지 말 것 | ⭕ 이렇게 말할 것 |
|---|---|
| "옵티머스가 곧 양산됩니다" | "휴머노이드는 검증 파일럿 단계입니다. 저희 제안은 그 전 단계인 데이터·시뮬 인프라입니다" |
| (radar ⚪/🔵 항목을 성숙 역량처럼 인용) | (성숙도 라벨 그대로: "발표는 있었지만 프로덕션 검증 전입니다") |
| "Figure 03이 8시간 자율 시프트를 돌립니다" | "그건 CEO 트윗이고 독립 검증이 없습니다. 검증된 건 Figure 02@BMW 파일럿입니다"(radar) |
| "1X Neo가 완전 자율로 가사를 합니다" | "1X CEO부터 자율+VR 원격조작 혼합 운용이라고 인정합니다. '자율 60~70%' 수치조차 1차 출처가 없습니다"(radar) |
| "시뮬레이션만으로 조작 정책이 완성됩니다" | "조작 sim-to-real은 아직 미해결입니다. 실데이터 파인튜닝이 필수입니다"(pillar-4) |
최신 상태는 항상 Radar에서 성숙도 라벨을 확인하고 말할 것.
owner: Youngjin · updated: 2026-08 · volatility: 중간