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[ 로보틱스 산업 2편 - 센서·반도체·배터리 🤖]

액추에이터를 다룬 1편에 이어, 이번 2편에서는 센서·반도체·배터리, 그리고 전선·커넥터 섹터를 살펴보겠습니다.

피지컬 AI 기반 로봇 산업은 아직 초기 단계이므로, 이번 기회에 밸류체인을 살펴보며 다음 상승장을 준비해보면 좋겠습니다.

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1. 밸류체인의 구성

하드웨어 - 액추에이터 - 정밀 감속기
하드웨어 - 액추에이터 - 서보 모터 및 제어기
하드웨어 - 액추에이터 - 기타 부품
하드웨어 - 액추에이터 - 완성품
하드웨어 - 센서 - 이미지 & 3D 센서
하드웨어 - 센서 - 기타 센서 (레이더, 토크, 마그네틱 등)
하드웨어 - 배터리
하드웨어 - 반도체
하드웨어 - 몸체, 전선 및 커넥터 등

소프트웨어 - 시스템 통합
소프트웨어 - 운영 소프트웨어
소프트웨어 - 공장 자동화

완제품 제조사 - 산업용 로봇
완제품 제조사 - 협동 로봇
완제품 제조사 - 휴머노이드
완제품 제조사 - 의료 로봇
완제품 제조사 - 기타 서비스 로봇

먼저 로봇은 단일 부품이 아닌, 여러 하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합된 시스템입니다.

아무리 강력한 '근육(액추에이터)'을 가졌더라도, 주변 환경을 인식하는 '눈(센서)'이 없거나, 연산을 처리할 '두뇌(반도체)'가 부실하다면 제대로 움직일 수 없죠.

또한, 에너지를 공급하는 '심장(배터리)'은 로봇의 활동 시간과 직결됩니다.

따라서 로보틱스 산업의 발전을 이해하고 섹터와 종목을 선별하려면, 액추에이터뿐 아니라 센서, 반도체, 배터리까지 종합적으로 살펴볼 필요가 있습니다.

특히 휴머노이드처럼 고도화된 로봇일수록 특정 부품의 성능 한계, 즉 기술적 병목이 전체 시스템의 발목을 잡는데요.

지금은 액추에이터가 병목이지만, 장기적으로는 하드웨어 전반의 밸류체인을 이해하는 것이 중요합니다.

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2. 센서 - 로봇은 세상을 어떻게 보는가? 👀

먼저 로봇의 눈에 해당되는 센서입니다.

센서는 로봇이 외부 환경과 자신의 상태를 인지하는 ‘감각 기관'입니다.

즉, 센서는 로봇의 능력 범위를 정하고, 동시에 AI 학습에 필요한 데이터를 제공하기 때문에 중요합니다.

물론, 부족한 데이터를 보완하기 위한 합성 데이터 기술이 발전하고 있지만,

AI가 작업을 신뢰성있게 수행하기 위해서는 실제로 수집된 데이터가 여전히 필수적입니다.

여기서 센서는 크게 두 가지로 구분할 수 있는데, 이미지 & 3D 센서와 기타 센서입니다.

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① 이미지 & 3D 센서 (시각): 로봇의 '눈' 역할을 하는 핵심 센서로,

- 카메라(이미지 센서)를 통해 사물을 인식하고,

- 3D 센서(라이다, ToF 등)으로 공간과 거리를 입체적으로 파악하여,

- 자율주행, 장애물 회피, 물체 조작 등 정교한 작업을 수행합니다.

② 기타 센서 (촉각, 평형감각 등): 로봇이 물체와 상호작용할 때 힘의 세기를 감지하는 '힘/토크 센서(촉각)'가 대표적이며,

- 로봇의 균형과 자세를 제어하는 'IMU(관성측정장치)', 모터의 정밀 제어를 돕는 '마그네틱 센서' 등도 포함됩니다.

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액추에이터와 마찬가지로, 현재 센서 기술은 인간의 눈과 손 같은 기관에 비해 아직 부족한 측면이 있는데요.

특히 인간의 손을 모방한 '덱스트러스 핸드'는 소형 센서를 통해 압력·온도·질감 등 다양한 감각을 빠르고 정확하게 측정해야 하므로 기술적 난이도가 상당합니다.

현재 센서는 액추에이터에 비해 로봇 원가 비중이 낮고, 휴머노이드 테마와 밀접한 기업도 적어,

테슬라와 함께 거론되는 종목(예: 삼성전기)를 제외하면 주가 영향은 아직 제한적인 편입니다.

하지만 향후 로봇이 고도화되면 센서의 중요성은 커지고, 휴머노이드 핵심 테마로 자리매김할 가능성이 높은데요.

특히 주요 휴머노이드 제품에 라이다가 탑재되는지 여부를 눈여겨볼 필요가 있는데,

이는 라이다가 고가 부품이기에 센서가 전체 BOM에서 차지하는 비중을 크게 끌어올리기 때문입니다.
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3. 반도체 - 더 빠르고, 더 효율적으로 🧠

반도체는 로봇의 ‘두뇌’로서 센서 데이터를 처리하고 AI 모델을 구동하며, 로봇의 전반적인 행동을 제어합니다.

최근에는 LLM·VLM 등 고성능 AI 모델이 로봇에 적용되면서 이를 뒷받침할 반도체의 중요성이 더욱 커지고 있죠.

반도체도 종류가 다양하지만, 로보틱스와 밀접하게 관련된 범주는 크게 세 가지로 구분할 수 있습니다.

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① 로직: 로직 반도체는 수집된 정보를 기반으로 판단을 내리고, 다른 반도체들에 신호를 보내는 반도체입니다.

- 흔히 말하는 CPU, GPU와 같은 연산장치들이 이에 속합니다.

② 아날로그: 아날로그 반도체는 각 모터와 센서를 최종적으로 제어하거나,

- 아날로그 신호와 디지털 신호를 변환하거나, 각 부품에 전력을 공급하는 반도체입니다.

③ SOC: 그리고 여러 반도체로 이루어진 회로를 칩 하나에 넣은 SoC(System on Chip) 반도체도 기억하면 좋습니다.

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현재 로보틱스 관련 반도체 가운데 가장 주목받는 분야는 '로직 반도체'와 'SoC'입니다.

먼저 로직 반도체의 경우, 과거에는 로봇이 단순 반복 작업을 수행하는 관계로 큰 성능이 필요하지 않았지만,

앞으로는 로봇이 다양한 비정형 작업을 맡게 되면서 반도체 성능 요구 수준이 크게 높아졌습니다.

그리고 보통 로봇에 센서와 액추에이터가 많아질수록 이를 제어하기 위한 반도체도 늘어나게 마련인데,

이때 빠른 속도와 저전력이라는 두 가지 목표를 동시에 달성하기 위해 SoC를 채택하는 경우가 많아졌습니다.

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현재 반도체가 직면한 핵심 기술적 병목은 '처리 속도'와 '전력 효율' 문제입니다.

로봇이 인간과 함께 다양한 작업을 수행하려면 당연히 빠르고 정확한 상황 판단이 필요할텐데요.

이를 해결하려면 반도체뿐 아니라 소프트웨어와 네트워크의 협력이 함께 필요합니다.

때문에 AI 모델 훈련부터 실제 적용까지 전 과정을 최적화한 엔비디아가 이 분야를 선도하고 있죠.

쉽게 말해, 엔비디아는 기존 AI 영역을 넘어 피지컬 AI와 로보틱스 분야에서 '지배적 플랫폼'이 되려 하고 있습니다.

그리고 전력 효율 문제는 엔비디아가 주도하는 로직 반도체뿐 아니라 아날로그 반도체에서도 중요한데요.

특히 센서와 액추에이터에 전력을 안정적이고 효율적으로 공급하는 고성능 전력관리반도체(PMIC)의 필요성이 커지고 있습니다.
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4. 배터리 - 더 오래, 더 강하게 ⚡

다음은 로봇의 ‘심장’에 해당하는 배터리입니다.

현재 배터리 기술은 로봇이 요구하는 높은 에너지 밀도(장시간 작동)와 순간 출력(강한 힘)을 동시에 충족하지 못하는 핵심 병목으로 지적됩니다.

현재 최첨단 수준의 휴머노이드들도 가동시간이 1-2시간에 불과하죠.

특히 바퀴 대신 다리를 가진 로봇은 단순히 서 있는 것만으로도 중력을 버텨야 해 전력을 계속 소모하며, 걷기에도 바퀴 대비 훨씬 많은 에너지가 필요합니다.

바퀴는 마찰력만 이기면 굴러가지만, 휴머노이드는 중력과 싸워야 하기 때문입니다.

이런 이유로 상반신만 사람의 형태를 갖춘 ‘세미 휴머노이드’가 더 효율적이라는 주장도 나오는데요.

물론, 배터리 용량을 늘리는 것도 능사가 아닙니다.

배터리 크기를 키우면 그만큼 무게가 증가하기 때문에, 소모전력도 함께 증가하기 때문입니다.

결국 더 가볍고 오래가며 순간적으로 강한 힘을 낼 수 있는 차세대 배터리가 휴머노이드 상용화의 핵심 열쇠인 셈입니다.

특히 전고체 배터리는 기존 리튬이온 배터리보다 에너지 밀도가 훨씬 높아 주목받는 기술인데,

한국, 미국, 중국, 일본의 배터리 기업들 모두 전고체 배터리 개발에 나서며, ‘26~’27년 양산을 목표로 하고 있죠.
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5. 전선·커넥터 - 로봇을 하나로 잇는 신경망

마지막으로 로봇의 신경망에 해당하는 전선과 커넥터입니다.

전선과 커넥터는 기술적으로는 별 것 없어 보이지만, 로봇의 신뢰성을 책임지는 중요한 부품인데요.

수십 개에 달하는 관절이 끊임없이 움직이는 로봇의 특성상, 내부의 전선과 커넥터는 극심한 스트레스를 견뎌야 합니다.

따라서 항공우주나 방위 산업 수준의 높은 내구성과 신뢰성을 갖춘 커넥터 기술은 필수적입니다.

특히 커넥터의 내구성은 쉽게 확인할 수 있는 요소가 아니기 때문에 브랜드 인지도가 중요합니다.

탑재 사례가 증가할수록 더 매력적인 제품이 되는 것이죠.

따라서 커넥터 시장에서 높은 인지도를 가진 미국 기업들에 주목할 필요가 있습니다.

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6. 로보틱스 하드웨어 주요 기업

아래는 각 밸류체인별로 주목할 만한 기업들입니다.

① 로보틱스 / 센서 / 이미지 & 3D 센서 👀

[ 이미지 센서 ]

- 삼성전자 (한국, 009150): 스마트폰 카메라 기술력 기반, CMOS 이미지 센서 분야에서 Sony에 이어 글로벌 2위.

- Sony (일본, $SONY): CIS 시장의 압도적인 글로벌 1위.

- Will Semiconductor (중국, 603501): 자회사 '옴니비전'을 통해 모바일 및 로봇용 이미지 센서 공급.

[ 광원 ]

- Lumentum Holdings (미국, $LITE): 3D 센싱 및 라이다(LiDAR)의 핵심 부품인 VCSEL 레이저 공급.

- Coherent (미국, $COHR): Lumentum과 함께 VCSEL 시장을 주도하는 기업.

[ 카메라 모듈 ]

- 삼성전기 (한국, 009150): 이미지 센서를 Sony, 삼성전자에게서 공급받아 렌즈, 액추에이터를 결합하여 완제품 카메라 모듈로 만드는 기업.

- LG이노텍 (한국, 011070): 스마트폰 카메라 모듈에서 로봇 및 전장용 렌즈/센싱 모듈로 사업 확장 중.

[ 3D 비전/센서 모듈 ]

- 고영 (한국, 098460): 세계 1위 3D 검사 장비 기술을 활용, 로봇용 3D 비전 센서 사업 확장.

- Cognex (미국, $CGNX): 로봇의 정확한 작업을 돕는 머신 비전(2D/3D) 시스템 분야 글로벌 1위.

- Keyence (일본, 6861): 공장 자동화용 센서 및 머신 비전 시스템의 글로벌 강자.

- Basler AG (독일, $BSL): 산업용 카메라 및 비전 솔루션 분야의 강소기업.

- Hexagon (스웨덴, $HEXA B): 3D 측정 및 현실 캡처(Reality Capture) 기술 기반의 센서 솔루션 제공.

- Robosense (중국, 2498): 자율주행 및 로보틱스용 라이다(LiDAR) 센서 전문 기업.

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② 로보틱스 / 센서 / 기타 센서 (레이더, 토크, 마그네틱 등)📡

- 에이딘로보틱스 (한국, 비상장): 로봇의 힘과 접촉을 감지하는 힘/토크 센서, 촉각 센서 전문. 로봇 핸드 및 그리퍼 제품군 보유.

- 스마트레이더시스템 (한국, 424960): 4D 이미징 레이더 기술 보유, 로보틱스 및 스마트시티 분야로 사업을 확장 중.

- Novanta (미국, $NOVT): 자회사 'ATI Industrial Automation’을 통해 로봇용 6축 힘/토크 센서 시장 선도.

- Allegro Microsystems (미국, $ALGM): 모터의 정밀 제어를 위한 전류, 위치 측정용 마그네틱 센서 IC 전문.

- Melexis (벨기에, $MELE): 자동차 및 산업용 센서 IC 전문으로, 특히 자기 센서 기술에 강점.

- Sensata (미국, $ST): 로봇의 상태를 감지하는 압력, 위치, 힘 등 다양한 산업용 센서 포트폴리오 보유.

- Aptiv (미국, $APTV): 자동차 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)용 레이더, 초음파 센서 기술 보유.

- Valeo (프랑스, $FR): 자동차 ADAS용 라이다, 레이더, 카메라 등 센서 주요 공급사.

- Keli Sensing (중국, 300414): 산업용 계측 센서 전문 기업으로, 로봇용 다축 힘/토크 센서 개발.

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③ 로보틱스 / 배터리⚡

- LG에너지솔루션 (한국, 373220): 서비스 로봇 배터리 공급 및 휴머노이드용 고출력, 고밀도 배터리 개발.

- 삼성SDI (한국, 006400): 소형부터 중대형까지 풀라인업을 갖춘 글로벌 배터리 셀 공급사.

- CATL (중국, 300750): 전기차 배터리 세계 1위 기업으로, 로보틱스 시장으로 사업 확장.

- Panasonic (일본, 6752): 전통적인 배터리 제조사로, 로봇용 배터리 시장의 주요 플레이어로 활동 중.

- EVE Energy (중국, 300014): 원통형 리튬이온 배터리 강자로, 로봇 등 비(非)IT 기기 시장에 집중.

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④ 로보틱스 / 반도체 🧠

[ 로직 반도체 (SOC 포함) ]

- NVIDIA (미국, $NVDA): 로봇용 AI 컴퓨팅 플랫폼(Jetson) 및 휴머노이드 'GR00T' 프로젝트를 주도.

- Qualcomm (미국, $QCOM): 저전력, 고성능 로봇 전용 프로세서 'Robotics RB' 플랫폼 제공.

- Intel (미국, $INTC): 엣지 AI 칩셋(Core, Movidius VPU) 공급.

- Ambarella (미국, $AMBA): 고효율 AI 비전 SoC(System on Chip) 전문, 로봇의 시각 처리 능력 담당.

- Mobileye (미국, $MBLY): 자동차 ADAS 비전 기술력을 로보틱스 분야로 확장.

- Horizon Robotics (중국, 비상장): 자동차 ADAS용 AI 칩 전문 기업으로, 휴머노이드 분야 진출 계획.

[ 아날로그 반도체 (SOC 포함) ]

- Texas Instruments (미국, $TXN): 로봇 구동에 필수적인 모터 드라이버, MCU, 전력관리 IC 등 아날로그 반도체 강자.

- Analog Devices (미국, $ADI): 정밀 신호 처리, 센서 인터페이스, 모션 제어용 고성능 반도체 공급.

- Infineon Technologies (독일, $IFX): 로봇 및 산업용 애플리케이션을 위한 다양한 마이크로컨트롤러(MCU)와 레이더 센서용 반도체 칩(MMIC)을 공급하는 기업.

- NXP Semiconductors (네덜란드, $NXPI): 자동차 및 산업용 레이더 솔루션에 사용되는 반도체를 공급.

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⑤ 로보틱스 / 몸체, 전선 및 커넥터 등 🤖

- TE Connectivity (미국, $TEL): 로봇, 데이터센터, 자동차 등 혹독한 환경에 쓰이는 커넥터/센서 공급.

- Amphenol (미국, $APH): 고신뢰성 와이어 및 커넥터 전문 공급사, TE Connectivity와 시장점유율 1위 자리를 두고 경쟁.

- Aptiv (미국, $APTV): TE Connectivity, Amphenol, LAPP(비상장)과 함께 글로벌 커넥터 시장 상위 4대 기업.

- Magna (캐나다, $MGA): 글로벌 자동차 부품사로, 생산 라인 경험을 바탕으로 로봇 제조 및 부품 사업 진출 모색.

- Xusheng (중국, 603305): 경량화를 위한 알루미늄 다이캐스팅 전문, 테슬라 공급 이력으로 휴머노이드 부품 잠재력 부각.

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이어서 3편에서는 로보틱스 '소프트웨어'에 대해 살펴보겠습니다. 🙇‍♂️

#휴머노이드관련주 #로봇주 #로보틱스

[Valley AI @ValleyAI_X]

[ 로보틱스 섹터 종목 정리 🤖🇰🇷]

아래는 국내 로보틱스 종목들을 휴머노이드 상용화 수혜 정도 / 본업 업황 / 밸류 매력도를 기준으로 평가한 자료입니다.

각 표시는 높음(🟢) · 보통(🟡) · 낮음(🔴)을 의미합니다.

1. 휴머노이드 완제품

레인보우로보틱스(277810) - 🟢 / 🟡 / 🟡

2. 액츄에이터 모듈

로보티즈(108490) - 🟢 / 🟢 / 🟢
하이젠알엔앰(160190) - 🟢 / 🟡 / 🔴
삼현(437730) - 🟢 / 🟢 / 🟡

3. 정밀 감속기 및 하위 부품

에스피지(058610) - 🟡 / 🔴 / 🟢
에스비비테크(389500) - 🟡 / 🔴 / 🔴
이랜시스(264850) - 🟡 / 🔴 / 🔴
알에스오토메이션(140670) - 🟡 / 🔴 / 🔴

4. 소프트웨어

클로봇(466100) - 🟢 / 🟢 / 🔴
씨메스(475400) - 🟢 / 🟡 / 🔴

5. 협동로봇 조립

두산로보틱스(454910) - 🔴 / 🔴 / 🔴
유일로보틱스(388720) - 🔴 / 🟢 / 🔴
뉴로메카(348340) - 🔴 / 🔴 / 🔴
나우로보틱스(459510) - 🔴 / 🟡 / 🔴

6. 웨어러블 로봇

엔젤로보틱스(455900) - 🟡 / 🟡 / 🟡
피앤에스로보틱스(460940) - 🟡 / 🟡 / 🟡

7. 물류 로봇 및 자동화

티로보틱스(117730) - 🔴 / 🟡 / 🔴
LS티라유텍(322180) - 🔴 / 🟡 / 🔴
브이원텍(251630) - 🔴 / 🟡 / 🔴
유일로보틱스(388720) - 🔴 / 🟢 / 🔴
현대무벡스(319400) - 🔴 / 🟢 / 🟢

8. 보행 로봇(4족)

케이알엠(093640) - 🔴 / 🟡 / 🟡
케이엔알시스템(199430) - 🔴 / 🟡 / 🟡

Source: IM 증권
링크: https://t.co/INq3GhJT0i

[Valley AI @ValleyAI_X]

[ 로보틱스 산업 1편 - 액추에이터 🤖]

이번에는 로보틱스 산업의 밸류체인을 살펴보고, 각 단계별로 어떤 기업들이 포진해 있는지 간략히 정리해보겠습니다.

피지컬 AI 기반 로봇 산업은 이제 막 걸음마를 뗀 단계인 만큼, 지금부터 미리 알아두면 분명 도움이 될 것입니다.

이번 기회에 밸류체인을 함께 짚어보며, 다음 상승장을 준비해보면 좋겠습니다.

먼저, 로봇 산업은 크게 하드웨어 부품, 소프트웨어, 완제품 세 단계로 나뉩니다.

1. 밸류체인의 구성

하드웨어 - 액추에이터 - 정밀 감속기
하드웨어 - 액추에이터 - 서보 모터 및 제어기
하드웨어 - 액추에이터 - 기타 부품
하드웨어 - 액추에이터 - 완성품
하드웨어 - 센서 - 이미지 & 3D 센서
하드웨어 - 센서 - 기타 센서 (레이더, 토크, 마그네틱 등)
하드웨어 - 배터리
하드웨어 - 반도체
하드웨어 - 몸체, 전선 및 커넥터 등

소프트웨어 - 시스템 통합
소프트웨어 - 운영 소프트웨어
소프트웨어 - 공장 자동화

완제품 제조사 - 산업용 로봇
완제품 제조사 - 협동 로봇
완제품 제조사 - 휴머노이드
완제품 제조사 - 의료 로봇
완제품 제조사 - 기타 서비스 로봇

이번 글에서는 ‘액추에이터’에 집중하고, 이후 다른 부품과 S/W, 그리고 완제품도 차례로 살펴보겠습니다.

액추에이터는 앞서 살펴본 것처럼, 휴머노이드 제조사들이 가장 큰 어려움을 겪고 있는 핵심 부품 중 하나입니다. https://t.co/rhbtZOnnEK
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2. 액추에이터란 무엇인가?

액추에이터는 로봇이 움직이는 데 필요한 핵심 구동 부품이며, 사람으로 치면 근육과 관절을 담당합니다.

그리고 액추에이터는 크게 모터, 감속기, 제어기로 이루어져 있는데요.

- 모터 (Motor): 전기에너지를 회전 운동으로 바꾸는 '심장'과 같은 역할을 합니다.

로봇에는 주로 정밀한 제어가 가능한 서보 모터(Servo Motor)가 사용됩니다.

- 감속기 (Reducer/Gearbox): 모터의 빠른 회전 속도를 줄여 로봇이 실제로 필요로 하는 강력한 힘(토크)으로 바꿔주는 '기어' 장치로, 로봇의 정밀도와 직결되는 가장 중요한 부품입니다.

그리고 감속기는 다시 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

- 하모닉 드라이브 (Harmonic Drive): 얇고 유연한 기어를 이용해 소형, 경량, 고정밀, 고감속비를 구현합니다. 협동로봇, 휴머노이드의 관절에 필수적으로 사용됩니다.

- 사이클로이드 드라이브 (Cycloid Drive): 내구성이 뛰어나고 큰 힘을 견딜 수 있어 대형 산업용 로봇의 허리나 팔목 관절 등에 주로 사용됩니다.

하모닉 드라이브와 사이클로이드 드라이브는 요구되는 기술력이 전혀 다르기 때문에,

산업용 액추에이터 기업이 휴머노이드용 제품을 만든다고 해도 그 자체로 경쟁력을 갖춘 것은 아니라는 점에 유의해야 합니다.

- 엔코더 (Encoder): 모터가 얼마나 회전했는지, 현재 위치가 어디인지를 감지하는 '센서'입니다. 로봇이 정해진 위치로 정확하게 움직이게 해줍니다.

- 드라이버 (Driver): 로봇의 '뇌'(제어기)로부터 받은 명령 신호를 모터가 이해할 수 있는 전기 신호로 변환하고 증폭시켜주는 '신경계' 역할을 합니다.

다른 한편으로 비주류지만 유압 펌프를 이용한 액추에이터도 있다는 것도 알아둘 필요가 있습니다.

유압 액추에이터는 강한 힘을 낼 수 있지만, 정밀 제어나 유지보수가 어려워 최근 각광받는 협동로봇이나 휴머노이드에는 잘 쓰이지 않습니다.

예전에 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 1 로봇이 백텀블링을 선보여 화제가 된 적이 있는데,

이는 유압 액추에이터를 사용했기 때문에 가능한 고기동성이었습니다.
https://t.co/W7WHo2OMzm
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3. 왜 액추에이터가 중요한가?

현재 로보틱스 산업 전체에서 액추에이터 산업의 중요성이 부각되면서 관련주들의 주가가 큰 폭으로 상승했습니다.

액추에이터는 현재 로봇 산업에서 투자가 집중되고 있는 휴머노이드의 핵심 부품이지만, 고성능 제품을 공급할 수 있는 기업은 한정되어 있는데요.

특히 AI와 접목해서 다양한 용도를 수행하도록 설계된 휴머노이드, 협동로봇, 서비스 로봇은 기존 산업용 로봇보다 훨씬 더 많고 정교한 액추에이터를 필요로 합니다.

예를 들어, 테슬라의 '옵티머스'에는 28개 이상의 고출력 액추에이터가 사용됩니다.

과거 액추에이터 시장은 원천기술을 보유한 일본, 독일 기업들이 독과점하고 있었습니다.

정밀 하모닉 감속기 분야는 하모닉 드라이브 시스템스(HDS)와 나베츠코가 압도적인 기술을 가지고 있고,

서보 모터도 일본의 야스카와 전기, 미쓰비시나 독일의 지멘스가 지배적이었죠.

다만, 최근에는 한국과 중국의 제조사들이 공격적인 가격 정책과 빠른 납기를 무기로 점유율을 늘리고 있습니다.

여기서 한국 기업에 투자한다면, 1) 특정 분야에서 이미 높은 경쟁력을 인정받아 해외 고객사를 둔 기업이거나,

2) 한국 대기업의 지속적인 수주 및 투자를 받을 가능성이 높은 기업을 탐색하는 것이 주요 포인트입니다.

아시다시피, 빅테크·대기업의 참전은 산업이나 섹터 주가에 강력한 '촉매' 역할을 합니다.

물론, 액추에이터 부품 제조사와 완제품 제조사의 입장이 다른 부분도 있습니다.

빅테크 고객사들은 본인들이 직접 설계한 액추에이터를 외주생산할 기업을 모색하고 있기 때문입니다.

따라서 3) 특정 부품 제조에만 특화되어 있는지, 감속기/모터/제어기를 전부 생산할 역량이 있는지도 중요한 관전 포인트입니다.
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4. 액추에이터 밸류체인의 주요 기업

참고로 ' * ' 표시는 현재 시점 기준, 해당 가치사슬에서의 직접적인 노출도가 낮은 기업을 의미합니다
(예: 사업 구조가 다각화되어 있거나, 관련 부문이 아직 초기 단계인 경우).

① 하드웨어 - 액추에이터 - 정밀 감속기

- 에스비비테크 (한국, 389500): 로봇용 하모닉 감속기 국산화 및 양산.

- 에스피지 (한국, 058610): 하모닉(SH) 및 RV(SR) 감속기를 모두 양산하는 국내 유일 기업.

- 이랜시스* (한국, 264850): 삼성전자 웨어러블 로봇 '봇핏'에 소형 감속기 공급. (주력: 생활가전 부품)

- 우림피티에스* (한국, 101170): 산업용 감속기 전문 기업으로, 로봇용 정밀 감속기 개발 및 사업 확장 추진.

- Harmonic Drive Systems (일본, 6324): 하모닉 감속기 원천 기술 보유, 세계 시장 점유율 1위.

- Nabtesco (일본, 6268): RV 감속기 분야 세계 시장 점유율 1위.

- SKF* (스웨덴, $SKF-B): 글로벌 베어링 전문 기업으로, 로봇용 정밀 베어링 및 감속기 부품 공급.

- Leaderdrive (중국, 688017): 중국 내 하모닉 감속기 시장의 선두 기업.

- Shuanghuan (중국, 002472): 자동차 기어 기반으로 로봇용 RV 및 하모닉 감속기 양산.

- Zhongda Leader* (중국, 002896): 마이크로 기어 모터 전문 기업으로, 소형 하모닉 감속기 생산.

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② 하드웨어 - 액추에이터 - 서보 모터 및 제어기

- 하이젠알앤엠 (한국, 160190): 협동로봇, 물류로봇 등에 사용되는 서보 모터 및 액추에이터 전문.

- RS오토메이션 (한국, 140670): 로봇 모션 제어기, 서보 드라이브 등 로봇 모션 제어 핵심 부품 전문.

- TPC메카트로닉스* (한국, 048770): 공압기기 전문 기업으로, 협동로봇 그리퍼 및 모션 컨트롤러 등 사업 다각화.

- Yaskawa Electric (일본, 6506): 산업용 로봇과 서보 모터 분야 모두에서 세계 최상위권의 기술력 보유.

- Mitsubishi Electric (일본, 6503): 공장 자동화(FA) 분야의 글로벌 리더로, 고성능 서보 시스템이 핵심 사업.

- Nidec (일본, 6594): 세계 1위 종합 모터 전문 기업으로, 로봇용 초정밀 모터 및 제어기 공급.

- Siemens (독일, $SIE): 공장 자동화 및 모션 제어 솔루션 전문.

- Regal Rexnord* (미국, $RRX): 산업용 전기 모터 및 동력 전달 장치 전문.

- Parker Hannifin* (미국, $PH): 모션 및 제어 기술 분야의 다각화된 글로벌 기업.

- Estun (중국, 002747): AC 서보 시스템 전문 기업으로, 자체 산업용 로봇도 생산.

- Leadshine (중국, 002979): 모터 드라이브, 모션 컨트롤러 등 모션 제어 시스템 전문.

- Zhaowei* (중국, 003021): 로봇 관절용 마이크로 드라이브 시스템(초소형 기어박스) 전문.

- Moons Electric (중국, 603728): 스테핑 모터, 서보 모터 등 정밀 모션 제어용 모터 전문.

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③ 하드웨어 - 액추에이터 - 기타 부품

- SKF (스웨덴, $SKF-B): 로봇 관절의 정밀한 움직임을 위한 고성능 베어링 및 씰(seal) 공급.

- NSK (일본, 6471): 정밀 베어링 및 볼스크류 등 리니어 모션 부품의 글로벌 강자.

- THK (일본, 6481): 로봇의 직선 운동을 구현하는 리니어 모션(LM) 가이드 분야 세계 1위.

- RBC Bearings (미국, $RBC): 항공우주 및 방위 산업용 고정밀 베어링 전문, 로보틱스 분야 적용.

- Timken (미국, $TKR): 산업용 베어링 전문 기업으로, 로봇용 정밀 감속기 및 액추에이터도 공급.

- Hiwin Technologies (대만, 2049): 볼스크류, 리니어 가이드웨이 등 정밀 모션 제어 부품 전문.

- Jiangsu Hengli* (중국, 601100): 유압 실린더 전문 기업으로, 휴머노이드용 롤러 스크류 개발.

- Shanghai Beite* (중국, 603009): 볼스크류 전문 기업으로, 휴머노이드용 롤러 스크류 개발.

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④ 하드웨어 - 액추에이터 - 완제품

- 로보티즈 (한국, 108490): 자체 개발한 올인원 스마트 액추에이터 '다이나믹셀'이 핵심 사업.

- 원익홀딩스 (한국, 030530): 자회사 원익로보틱스에서 세계 최고 수준의 로봇 핸드 공급

- 삼현 (한국, 437730): 모터, 제어기, 감속기를 통합한 '스마트 액추에이터' 전문. 현대모비스에 액추에이터 공급 경험.

- Tuopu* (중국, 601689): 자동차 부품 전문 기업으로, 휴머노이드용 액추에이터 개발 및 샘플 공급.

- Sanhua* (중국, 002050): 냉동 공조 및 자동차 열관리 부품 전문, 로봇용 액추에이터 신사업 추진.

- Shenzhen Inovance* (중국, 300124): 산업 자동화 제어 전문, 휴머노이드용 액추에이터 개발 계획.

- Moog (미국, $MOG.A): 항공우주 및 방위 산업용 고정밀, 고성능 액추에이터 시스템 전문.

#액추에이터관련주 #로봇주

[Valley AI @ValleyAI_X]

올해 시장을 움직일 4가지 주요 테마 🚀

① 전력: AI 서버 전압이 800V에서 1500V로 상향됨에 따라, 고전압 부품(Power Rack, SiC/GaN) 수요가 폭증할 것 ⚡

② 광통신: 데이터 병목 해소를 위해 전기 신호 대신 빛을 사용하는 CPO(Co-packaged Optics) 기술이 1.6Tbps 시대를 주도할 것✨

③ 부품: AI 서버용 MLCC, 특수 유리 섬유(T-glass) 등 부품이 '26년부터 공급 부족에 직면할 것 ⚙️

④ 피지컬 AI: 산업용 AI(일본)와 자율주행/로봇(중국)으로 AI가 리얼 세계를 제어하기 시작 🤖

- 다른 섹터의 회복이 더딘 가운데, 올해도 기업 이익의 핵심 동력은 'AI 공급망'

- AI 테마는 더 넓고, 더 깊고, 더 확산되는 단계로 진입

- 밸류에이션 부담이 있지만, 이익 성장 속도가 이를 정당화할 것

Source: Goldman Sachs

[챙겨바라 @davepooh8888]

https://t.co/wKRdV3fMPD

[Andrej Karpathy @karpathy]

This works really well btw, at the end of your query ask your LLM to "structure your response as HTML", then view the generated file in your browser. I've also had some success asking the LLM to present its output as slideshows, etc.

More generally, imo audio is the human-preferred input to AIs but vision (images/animations/video) is the preferred output from them. Around a ~third of our brains are a massively parallel processor dedicated to vision, it is the 10-lane superhighway of information into brain. As AI improves, I think we'll see a progression that takes advantage:

1) raw text (hard/effortful to read)
2) markdown (bold, italic, headings, tables, a bit easier on the eyes) <-- current default
3) HTML (still procedural with underlying code, but a lot more flexibility on the graphics, layout, even interactivity) <-- early but forming new good default
...4,5,6,...
n) interactive neural videos/simulations

Imo the extrapolation (though the technology doesn't exist just yet) ends in some kind of interactive videos generated directly by a diffusion neural net. Many open questions as to how exact/procedural "Software 1.0" artifacts (e.g. interactive simulations) may be woven together with neural artifacts (diffusion grids), but generally something in the direction of the recently viral https://t.co/z21CP5iQfu

There are also improvements necessary and pending at the input. Audio nor text nor video alone are not enough, e.g. I feel a need to point/gesture to things on the screen, similar to all the things you would do with a person physically next to you and your computer screen.

TLDR The input/output mind meld between humans and AIs is ongoing and there is a lot of work to do and significant progress to be made, way before jumping all the way into neuralink-esque BCIs and all that. For what's worth exploring at the current stage, hot tip try ask for HTML.

[Henri @HenriLee92]

오늘 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 “가상자산 과세 긴급 점검 토론회”에서 정부가 가상자산 과세를 2027년부터 시행하겠다는 입장을 재확인했습니다.

그리고 또 다른 망발을 내뱉었습니다. 20% 과세에 오히려 감사 해야 한다는 것 입니다.
도대체 암호화폐 투자자를 어디까지 농락 할 생각 인지 할 말이 없지만 울분만 토해 내기 보다 왜 이것이 잘못 된 발언인지 한번 알아 보겠습니다.

▶️먼저 정부가 주장하는 것을 한번 보겠습니다.
가상자산 소득을 기타 소득으로 분류하고, 세율 22%(국세 20%+지방세 2%)에 기본공제 250만원을 적용하겠다는 것입니다. 또한 스테이킹, 에어드랍 등 다양한 형태의 수익 역시 과세 대상에 포함될 가능성이 높습니다.
어떻게 표면적으로 보면 세율 자체는 높지 않아 보일 수도 있습니다.
이에 정부 역시 “종합과세로 들어가면 최대 45%까지 과세될 수 있는데, 20% 수준이면 오히려 유리하다”는 입장을 강조 합니다. (정말 생각이 있는 것인지 모르겠습니다)
이는 현재 암호화폐 과세 논란의 핵심을 비켜가는 것이며 암호화폐 산업에 대한 무지를 그대로 드러냈다고 생각합니다.

▶️그렇다면 정부의 주장이 왜 잘못 되었는 지 알아보겠습니다.
암호화폐 투자자들이 반발하는 이유는 “세율”때문만은 절대 아닙니다.
문제의 본질은 과세 구조의 불합리성에 있습니다.
이런 불합리성의 가장 큰 쟁점은 바로
1. 손실을 인정하지 않는 과세 구조
현재 가상자산은 기타소득으로 분류되기 때문에 이월결손금 공제(손실 이월)가 불가능합니다.
즉, 어떤 해에 1억 벌면 세금 납부하고 다음 해에 1억 잃어도 세금 환급은 없습니다. 
결과적으로 투자자는 전체적으로 손실이어도 세금은 내는 구조 인 것 입니다.

2. 주식과의 형평성 문제
정부는 “주식도 이월 공제가 안 된다”고 주장하지만, 현실은 다릅니다.
현재 주식 시장은 금투세 폐지, 국내 주식 대부분 비과세, 해외 주식 일부 과세 등 각 종 혜택이 존재 하지만 반면 코인은
모든 거래 과세 대상손실 이월 불가다양한 형태 수익까지 포괄 과세, 결과적으로 동일한 투자 행위인데 과세 기준은 완전히 다르게 적용 하고 있는 것 입니다.

3. 글로벌 기준과도 괴리
미국과 영국은 가상 자산을 자본소득 으로 인정합니다.
그렇기 때문에 손실 공제 가능하며 세금 구조가 명확하고 결정적으로 암호화폐를 투자 자산으로 인정하는 법적 기반이 마련 되는 것 입니다.
반면 한국은 “자산으로 분류하기 어렵다”는 이유 하나로 기타소득으로 처리하고 있는 것 입니다.
이런 결과로 투자는 맞는데, 세금은 기타소득으로 부과 되는 것 입니다.

이 모순이 바로 암호화폐 투자자들의 가장 큰 불만 인 것 입니다.

하지만 저는 여기에 더 큰 문제를 지적하고 싶습니다.

▶️그것은 바로 현재 정부의 제도 준비 수준입니다.

정부는 현재 스테이킹, 에어드랍, DEX 거래를 모두 모두 과세 대상 포함 가능성 언급하지만 동시에 연내 국세청 고시로 보완 예정이라고 합니다.

이 말의 의미는 무엇일까요?

바로 아직도 아직 기준이 없다 입니다 ! 도대체 몇 년을 준비 한다는 것인지? 수 년동안 뭘 했는 지 모르겠습니다.

심지어 얼마 전에는 국세청이 지갑 시드문구를 언론에 노출하는 말도 안되는 사태로 현재 정부의 준비 수준을 알 수 있습니다.

현실적으로 현재 정부는
* 스테이킹 보상 기준 불명확
* 에어드랍 취득가 산정 어려움
* DEX 거래 추적 문제
이런 상황에서 과세부터 시행 한다는 입장만 표명하고 오늘 같은 망발에 가까운 발언으로 시장이 분노하는 진짜 이유 인 것 입니다.

쉽게 말해 우리 암호화폐 투자자 입장에서 보면 이 상황은 이렇게 밖에 볼 수 없습니다.
* 수익 나면 세금
* 손실 나면 책임 없음
* 기준은 아직 없음
* 그런데 과세는 강행

이것은 과세가 아니라 “불완전한 규제의 선 집행”일 뿐 입니다.

이번에 정부에서 흐려놓은 가상자산 과세 논쟁의 본질을 다시 정확하게 보아야 합니다.
“얼마를 내느냐”의 문제가 아니라 “어떤 기준으로 내느냐”의 문제 인 것 입니다.

현재 구조는 투자를 인정하지 않으면서 세금은 투자 기준으로 부과하는 모순을 안고 있습니다.

이제 암호화폐 투자자들의 목소리를 더욱 강하게 내야 할 시간이 다가 오고 있는 것으로 보입니다

[Rocketesla @rklb_invest]

https://t.co/Mx96H6vHHd

[GREG ISENBERG @gregisenberg]

how to use obsidian + claude code to build a 24/7 personal operating system and build your startup:

1. write everything in markdown (daily notes, projects, beliefs, people, meetings)

2. link your notes together so they mirror how your brain actually thinks.

3. install obsidian cli so claude code can read your entire vault + the relationships.

4. stop reexplaining projects every session. use reference files instead.

5. build custom slash commands:

/context → load your full life + work state
/trace → see how an idea evolved over months
/connect → bridge two domains you’ve been circling
/ideas → generate startup ideas from your vault
/graduate → promote daily thoughts into real assets

6. keep a strict rule: human writes the vault. agents read it, suggest, execute.

7. let claude aka clode surface patterns you’ve been unconsciously circling for years.

8. delegate from inside your notes. one sentence in obsidian → agent handles the rest.

9. treat writing as leverage.the more you write, the more context your agents have.

10. understand this:markdown files are the oxygen of llms.

i really enjoyed seeing how to use obsidian thanks to @internetvin

vin uses ai like a thinking partner wired into his life’s work.

99.99% of people won’t do this because it requires reflection + setup.

but once the vault exists, the agent stops being generic.
it starts thinking in your voice.

episode is live on @startupideaspod (more there)

this one is different. send this tweet to a friend.

im still processing how game changer obsidian + claude code is, maybe you too

watch

[りゅう@Obsidianガチ勢 @obsidianstudio9]

Karpathyが「理想のAIナレッジシステム」を語った、それをObsidianで再現した人が出た👇
Claude Code × Obsidian。セットアップ10分。
→
Vaultが寝てる間に自動で書いて整理してくれる
→
しかもKarpathy本人のLLM Wikiパターンがベース
「メモを取る」時代から「メモが育つ」時代への転換。手動で整理する作業が完全に消える未来がもう動いている。
無料。OSS。これが当たり前になる前に触っておくべき

この下の記事を読むと理解が一気に深まる。マジでおすすめ👇

[Rocketesla @rklb_invest]

https://t.co/rGZQVtf58S

[AYi @AYi_AInotes]

Dario Amodei（Anthropic CEO）说要花1万亿$买算力，

很多人都在转他这个豪言壮语，但没人告诉你他后半句说了啥，
我觉得这根本不是什么雄心壮志，
更像是整个AI行业最绝望的生存宣言🤔

他原话是这么说的👇
如果2027年底营收不到一万亿，
地球上没有任何力量能阻止我破产，
有了一万亿营收，我才能买五万亿的算力。

更可怕的是他后面的补充：
“我脑子里有一部分在怀疑，
增长还能不能继续保持十倍，
2027年我可能根本买不起每年一万亿的算力”

给我的感觉是像在演示一个极端脆弱的生存方程，
如果营收必须每年十倍爆炸，
那么只要差一点或者晚一年，
整个模型都得直接崩盘🤯

仔细研究了下，这就是缩放定律最残酷的经济学体现，
也就是技术可行不等于经济可行，如果现在每一代前沿模型的成本已经到了一个非常高的天文数字，
那么你必须赌指数级增长，要不然只能出局🥺

按目前的趋势， 2027年显然不是又一个普通的大模型年，大概率是整个行业的生死线，
要么成为像电力一样的通用基础设施，要么集体破产，没有中间态，

最讽刺的是很多人都把Dario的破产警示，剪成了励志金句，
用来制造FOMO，用来吹算力就是新石油，
没人愿意听那个藏在豪言背后的颤抖的声音，

感觉现在整个AI行业都在玩同一个俄罗斯轮盘赌，
所有人都必须一直扣扳机，
谁先停就谁先死，
但没人知道枪里到底有没有子弹
#AI #Anthropic #大模型

[언성재 @ETH_MAXER]

https://t.co/VJNvxdPIdq

[Hyeontae Son @anyjava]

Claude Code 창시자 Boris가 직접 진행한 30분 워크숍.
영어 장벽 때문에 못 보셨던 분들 위해 한국어 자막 붙였습니다.

✅ 코드베이스 Q&A로 시작 (온보딩 3주 → 3일)
✅ CLAUDE.md 계층 설계
✅ claude -p (SDK) Unix 유틸리티처럼 쓰기
✅ SSH+tmux 병렬 세션

500$ 코스 합친 것보다 가치 있습니다 🔖

[이효석 @HS_academy23]

아무리 생각해도 가장 중요한 그림!

1) 젠슨황, "Computing은 매출(Revenue)다"
2) 숏충이들, "무슨 컴퓨팅이 매출이냐? 개소리하지 마라"
3) 앤트로픽, "돈인데? 올해 1월 연환산매출 $9b 였는데, 4월에 $30b 인데?"
4) 롱돌이들, "X바, 각도가 예술인데, 컴퓨팅 돈 맞네!!!"
5) 빅테크들, "와~ Computing만 하면, 돈 확실한데, 이거 Computing하기 넘 어렵네"
6) 젠슨황, "이제 내 말을 믿느냐?" 내가 새로운 공식을 하나 말해주겠다
7) 모두 "네~ 제발 말씀만 해주십시요"
8) 젠슨황, "받아 적어라,
첫째, Computing is revenue(계산만 할 수 있으면 돈이다)
둘째, $ = Token/W * (Available) W
9) 대중, 두번째 말은 무슨 뜻인가요?
10) 젠슨황, "멍청한 것들... 지금 에너지가 너무 부족하다. 그러니까 데이터센터 옆에다가 에너지 만들 수 있는 얘들(온사이트 발전)은 그냥 사면 된다 #BE, #GEV"
11) 대중, 너무 많이 올랐사옵니다.
12) 젠슨황, "멍청한 것들..효석이가 맨날 이야기하던데, 뭘 들은 것이냐.! 그럼 Token/W이라도 먹어라~ 토큰을 어떻게 효율적으로 만드느냐?이건데, 그건 처음부터 나랑 같이 다니는 얘들을 보면 된다. #HBM, #광, #MLCC, #기판"
13) 롱돌이들 "그냥 믿고 가면 되는 거죠? 믿습니다"
14) 숏돌이들 "이란 전쟁났는데도 저 난리라니, 분하다... "
15) 젠슨황 "지금이라도 늦지 않았으니, 효석이가 오늘 올려준 영상 보고 와라. 오늘까지만 공개한다던데...?"

https://t.co/imVw7Gd80D

[Khairallah AL-Awady @eng_khairallah1]

🚨 Anthropic's own team just showed how to actually use Claude Code properly.

30 minutes. free. the person who created Claude Code.

watch the workshop. bookmark it.

worth more than every $500 course you almost bought.

you've been using Claude without knowing 40 of its commands.

Then read the guide below.

[도땅크🚨 @doppingtest]

https://t.co/lk7VQBaZAI

[Vivo @vivoplt]

15 AI related accounts you should follow on Twitter:

1. @karpathy
His tweets already create LLMs narratives that you later see on linkedin in 2 months.

2. @fchollet
posts thoughtful research on intelligence, benchmarks, and AI limitations. Keras creator + ARC-AGI

3. @ylecun
Yann LeCun is Deep learning pioneer & Meta Chief AI Scientist; big-picture research takes and critiques (and drama).

4. @AndrewYNg
Andrew Ng is AI education legend; practical ML advice, courses, and real-world implementation. creator of deeplearning ai

5 @rasbt
Sebastian Raschka posts on Practical ML/LLM implementations, "build from scratch" tutorials, and books.

6. @dair_ai
Weekly ML/AI paper threads and accessible research explainers (high-signal for staying current).

7. @lilianweng
Lilian Weng is ex-OpenAI and her Lil'Log-style threads are good. has In-depth LLM research breakdowns

8. @jeremyphoward
posts interesting takes on AI/crypto news, and works on democratizing practical deep learning and accessible education.

9. @simonw
Simon post Practical LLM tools, takes, experiments, prompting, and engineering breakdowns. django co-founder

10. @_akhaliq
Curates the latest arXiv papers, model releases, and open-source AI drops.

11. @ID_AA_Carmack
AGI/low-level optimization takes that makes you think about the problem.

12. @gwern
Really high-quality long-form AI research notes and essays.

13. @goodside
LLM evaluation, prompting research, and real capabilities testing

14 @drfeifei
Computer vision pioneer; human-centered AI and spatial intelligence research

15 @demishassabis
Been following his work for 9 years. Demmis is my hope against google usurpating their power with AI. Demmis is google DeepMind's CEO

Let me know who I missed guys