Simate, 첫 범용 물리 AI 모델 'Simate-beta' 공개…RoboDojo 1위 주장
설립 3개월 된 스타트업 Simate가 첫 범용 물리 AI 모델인 Simate-beta를 공개했다고 밝혔다. 로봇 조작을 위한 기반 모델로, 회사 측은 로봇 벤치마크 RoboDojo에서 1위를 기록했다고 주장했다. 모델 자체보다 눈에 띄는 것은 모델을 만들어낸 과정이다. Simate는 학습·추론·평가 전 과정을 자체 인프라에 연결하고, 연구 실험 자체를 AI 에이전트에 위임하는 구조를 함께 내놨다.
회사가 제시한 수치는 RoboDojo 리더보드(2026년 9월 23일 갱신, 회사 제공) 기준 평균 점수 33.95, 성공률 27.96%다. Simate 측은 이번에 평가에 올린 기반 모델이 해당 벤치마크에 맞춰 별도 최적화를 거치지 않았다고 밝혔다. 다만 벤치마크 순위가 모델의 전체 능력을 대표하지는 않으며, 실제 로봇 동작 성능은 별도 시연으로 제시했다고 덧붙였다.
모델 설계의 핵심은 역할 분리다. 고수준 계획과 복잡한 추론을 담당하는 느린 시스템과, 밀리초 단위로 변하는 물리 환경을 감지해 즉시 동작을 출력하는 빠른 시스템을 나눈다. 빠른 시스템의 파라미터를 키워 제로샷 일반화 능력이 창발하는지 탐색하는 접근이다. 여기에 4D 물리 인지와 계층적 시간 기억을 결합해, 공간 구조와 시간 축의 변화를 동시에 포착하고 장기 작업의 상태를 추적하면서도 즉각 반응이 과거 정보에 발목 잡히지 않게 하는 것을 목표로 한다. 회사 측은 복잡한 작업의 제로샷 일반화를 위한 기술적 방향을 확보했고 연말까지 단계적 성과를 내놓을 계획이라고 밝혔다. 관련 논문과 기술 보고서는 순차 공개하고 일부는 오픈소스로 풀겠다고 한다.
이를 뒷받침하는 것이 SiPAI, AutoResearch, AI 네이티브 인프라로 구성된 3층 구조다. SiPAI는 로봇 모델의 모듈 경계, 시스템 인터페이스, 설정 항목, 검증 절차를 명확히 정의해 에이전트가 읽고 수정할 수 있는 형태로 만든다. AutoResearch는 외부 논문, 내부研讨 자료, 모델 코드, 데이터 배합, 과거 실험 로그, 최신 평가 피드백을 하나의 동적 컨텍스트로 통합하고 갱신한다. 인프라 계층은 학습·추론·평가를 자체 시스템에 연결해 수십 개의 독립 연구 경로를 동시에 돌리며, 월드 모델과 시뮬레이션으로 1차 고속 필터링을 거쳐 무효한 방향을 먼저 걸러낸다. 실제 로봇에서 드러난 문제는 다시 연구 컨텍스트로 환류된다.
팀 구성도 함께 공개됐다. 회사 측 설명에 따르면 핵심 팀은 단일 단계 엔드투엔드 자율주행 모델을 Tesla FSD에 준하는 수준까지 끌어올려 양산 적용한 이력이 있다. MIT, 캘리포니아공대, 칭화대, 베이징대 등 연구자들이 AutoResearch 내부 테스트에 참여했고, 홍콩과기대 조교수이자 World Mind Lab 책임자, 3D 인지와 정교 조작, 휴머노이드 전신 제어를 연구해온 젊은 연구자(이전 실리콘밸리 Assured Robot Intelligence 창립 멤버) 등이 합류했다. Simate는 3개월 동안 여러 라운드에서 각 수억 위안 규모의 투자를 유치했다고 밝혔다.
개발자 관점에서 이 사례의 핵심은 모델 성능이 아니라 연구 처리량이다. Simate가 정의한 세 가지 유형의 재귀적 자기개선(RSI) 중 현재 적용된 것은 '인간-기계 공동주행' 모델로, 연구원이 목표와 제약을 설정하면 에이전트가 컨텍스트 정리, 구현, 실험 실행, 결과 비교를 맡고 연구원은 가설 선별과 핵심 판단에 집중하는 구조다. 회사 측은 약·중·강 단계가 서열이 아니라 한 시스템 안에 동시에 존재할 수 있다고 설명한다. 완전 자율 연구 이전 단계에서도 실험 설계·학습·평가·피드백처럼 비용이 크고 절차화 가능한 부분을 에이전트에 넘기는 것만으로 연구 처리량을 끌어올릴 수 있다는 주장이다.
주의할 점은 이번 발표의 모든 수치와 성과가 회사 측 제공 자료에 기반하며 독립적으로 검증되지 않았다는 것이다. RoboDojo 1위 기록 역시 회사가 제공한 리더보드 갱신본을 근거로 한다. 모델 아키텍처와 파라미터 규모는 후속 기술 보고서에서 공개될 예정이며, 제로샷 일반화는 아직 달성된 결과가 아니라 목표로 제시된 상태다.