Physical Intelligence Infrastructure

로봇은 본다.
그러나 느끼지
못한다.

The missing data layer for Physical AI · 2026

로봇이 두부를 잡으려면 '얼마나 세게 쥐어야 부서지지 않는지' 알아야 합니다.
이 데이터는 세상에 없습니다. Space AI는 그 데이터를 만듭니다.

15팀 NVIDIA가 선택한 글로벌 스타트업
GTC Taipei 2026 발표 선정

84.2% Sim-to-Real · NVIDIA 대비 +22.7%p

H200×32 전국 12위 GPU 클러스터

왜 Space AI인가

Era · Internet

Google

검색 데이터 독점.

₩440조

Annual ad revenue

Era · Mobile

Arm

칩 IP 라이선싱.

₩230조

Market cap

Era · LLM

Scale AI

학습 데이터를 독점.

₩43조

Meta backed · 2025

Era · Robotics

Space AI

촉감/Force 데이터 독점.

Next.

2026 —

The bottleneck

시각은 해결됐다.
감각은 비어있다.

로봇이 두부를 잡으려면 '얼마나 세게 쥐어야 부서지지 않는지' 알아야 합니다. 이 데이터는 세상에 없습니다.

Vision only · 눈만 있는 로봇

시각만으로는 계란이 깨질지
두부가 뭉개질지 알 수 없다.

제조 / 물류 현장 투입 불가 · 연간 $100B 산업 손실

Force + Vision · 손감각을 가진 로봇

힘(Force)을 정확히 제어해
완벽한 파지가 가능하다.

연성체 자동화의 유일한 해법 · Space AI가 만드는 데이터

₩148조

자동화 산업의 마지막 10%, 연성체 영역에서 발생하는 연간 손실 — 이 시장이 비어있는 이유는 단 하나, 촉감(Force) 데이터의 부재입니다.

NVIDIA GTC Taipei 2026 · Inception Special Event

250+ 글로벌 VC 앞에서
5분 데모 발표.

전 세계 15팀만 큐레이션된 스페셜 이벤트.
발표 후 9개 글로벌 VC와 1:1 매치메이킹 확정.

6 · 2

2026.06.02 (화) Taipei International Convention Center

15팀

글로벌 큐레이션

250+

VC 앞 데모

VC 1:1 매치메이킹

N-UP

NVIDIA 글로벌 파트너십

Why Now

데이터 인프라를 먼저 잡은 자가
표준이 된다.

2025–2026년, 4가지 신호가 동시에 떴다. 이 창은 길어야 18개월이다.

2024 – 2025

휴머노이드
투자 폭발

글로벌 누적 ₩19조
+77% YoY 성장

June 2025

Scale AI
Meta 베팅

₩43조 valuation 인정
데이터 인프라 = 시대 표준

2025 – 2026

Jensen Huang
"Physical AI"

"다음 AI의 물결은
물리 세계의 이해" 선언

Now · 2026

Space AI
독점 포지션

실측 데이터 + 물리 엔진
전 세계 유일

The Shift

자율주행은 끝났다.
로봇이 시작됐다.

Scale AI가 픽셀 라벨로 ₩43조가 됐다. 다음은 촉감이다.

2018 — 2024

자율주행의
학습 데이터

Scale AI

픽셀에 사람이 라벨을 붙이던 시대. 보이는 것에 한정.

₩43조

META ₩21조 베팅 · JUNE 2025

2026 —

로봇의
촉감 데이터

Space AI

FEM/MPM 물리 엔진이 보이지 않는 힘(Force)을 직접 연산.

Next.

FEM · MPM · PBD HYBRID

What We Make

픽셀이 아닌
물리 상태를 생성한다.

F=ma를 직접 연산해 RGB · Depth · Force · Stress 4중 레이어를 동시에 출력합니다. L3·L4는 다른 합성 데이터에서 제공할 수 없는 영역입니다.

L1 / Visual Layer

RGB Image

정밀 렌더링된 시각 레이어. 1920×1080 고해상도, 실사 수준 텍스처.

L2 / Spatial Layer

Depth Map

3차원 공간 구조와 거리. mm 단위 정밀도의 z-축 데이터.

세상에 없던

L3 / Force Layer

Force Vectors

접촉면의 힘 방향과 크기. 세상 어디에도 없던 데이터.

L4 / Internal Stress

Stress / FEM Mesh

물체 내부 응력 분포. 변형과 파손까지 미리 예측합니다.

시간당 100M+ 프레임 생성 — 상용 게임 엔진(Unity/Unreal)이 모사할 수 없는 산업용 '진짜 물리(Ground Truth)'를 초고속으로 생성합니다.

FEM · Finite Element Method

유한요소법 기반 탄성체

물체 내부 힘 계산 + 압력·응력 히트맵 시각화

MPM · Material Point Method

연속체 물리 표현

입자 + 격자 결합으로 변형 · 응력 · 동역학 데이터 생성

PBD · Position Based Dynamics

위치 기반 직물 시뮬레이션

직물·섬유 전용 실시간 주름·장력·변형 연산

Proof · ICRA 2026 Verified

84.2%

NVIDIA Isaac Sim을 22.7%p 앞섰다.

Sim-to-Real Accuracy · 10,000+ simulations · 500+ real tests
arXiv:2509.19047 (ManipForce) · AAAI 2026 RoCo Finalist Excellence Award

NVIDIA Isaac Sim

61.5%

실측 only

72.3%

자체 합성

78.6%

Space AI

84.2%

Already Working With

글로벌 대기업이 먼저 찾아왔다.

SAMSUNG

NVIDIA

amazon

GIST

학술 토대 · CSO · Co-founder

이규빈 교수

GIST AI 융합학과 정교수 · KOSDAQ 상장사 사외이사

학력 KAIST 학·석·박사

방문 Stanford 방문연구원 · Yale 박사후

산업 삼성종합기술원 (SAIT) 5년 핵심연구

학술 Google Scholar 2,500+ 인용 · 정부과제 8건+

Irresistible Economics

고객이 거절할 수 없는
경제학.

대기업 자동화 라인의 실제 TCO 비교. 첫 분기에 ROI 회수.

As-Is · 기존 방식

전담 인력 + 외주 라벨링

전담 엔지니어 2~3명

실측 장비 자체 구축

외주 라벨링 비용

수개월의 데이터 구축 시간

₩12억연간 TCO

→

To-Be · Space AI 도입

GPU + 물리 엔진

GPU 리소스 비용 (가변)

FEM/MPM 엔진 라이선스

물리 기반 자동 라벨

며칠 단위로 압축

₩1.2억연간 총 비용

결과: 연 ₩10.8억 절감,
도입 첫 분기에 ROI 회수.

Business Model

현금부터,
그리고 표준까지.

즉각적인 DaaS 매출로 시작해, 반복형 SaaS로 마진을 높이고, 글로벌 표준 API에 도달합니다.

동시 운영 중인 B2C 트랙 RIPLY (감성 AI 챗봇, 89K+ 사용자)는 월 흑자 운영 중이며, 회사 운영비를 상시 지원합니다.

Stage 1 · Now

Force DaaS

대기업 맞춤형 ManipForce 실측 + 합성 데이터셋. 현장 방문 → 실측 → 납품 (2~4주).

PoC 건당₩1,000~1,500만

전사 도입연 ₩1~3억

현 ARR₩3.5억

Stage 2 · 2027

Force + 합성
SaaS

중견 로봇 제조사·연구소 대상 Force + 합성 통합 엔진 구독. 실측이 합성을 보정하는 Data Flywheel.

월 구독료₩1,000~2,000만

대형 계약연 ₩2~5억

목표 NRR118%

Stage 3 · 2028+

글로벌 표준
API · IP 라이선싱

Arm이 칩 설계도를 라이선싱하듯, Space AI가 물리 엔진 IP를 라이선싱. 모든 로봇이 학습할 때 거치는 인프라.

벤치마크Arm Holdings

시총 (Arm)₩230조+

모델IP licensing

3-Year Projection

매출이 9배로,
그리고 표준이 된다.

PoC 1건 기준 보수적 시나리오. Series A 타깃은 2027 ARR $3M 돌파 시점.

Key Assumptions

PoC 건당 단가₩1,000~1,500만

연간 신규 OEM2~3곳

고객당 ARPU (1단계)₩1,000~1,500만

고객당 ARPU (2단계)연 ₩2~5억

Gross Margin80%+

LTV / CAC> 5.0

초기 비용 회수< 6개월

런웨이24개월 보장

Market

로봇 AI 데이터 시장,
CAGR 37%로 폭발 중.

단순 SW 판매가 아닌, AI 인프라 생태계의 필수 데이터 제공자로 포지셔닝합니다.

TAM

글로벌 로봇 AI 데이터$9.7B · CAGR 37%

₩14.6조

SAM

연성체 / Force 특화$3.9B

₩5.9조

SOM

Space AI 초기 3년2026~2028

₩200~500억

추가 임팩트: ₩148조 — 자동화 산업의 마지막 10%(연성체)가 풀리지 못해 발생하는 글로벌 산업 손실.

Comparable Valuation

₩87조 시장의
가장 저렴한 입장권.

Figure(₩58조) · Skild AI(₩20.7조) · Physical Intelligence(₩8.3조) — 글로벌 Physical AI 회사들의 합산 가치는 ₩87조. 이들 모두 학습할 촉감 데이터가 없습니다. Space AI는 ₩200억 가치로 그 데이터를 만들고 있습니다.

Figure AI

₩58조

Scale AI

₩43조

Skild AI

₩20.7조

Physical Intelligence

₩8.3조

Space AI · Pre-A

₩200억

NVIDIA가 ₩100조를 써도
이 엔진을 내일 만들 수 없다.

— 돈으로 시간을 살 수 없는, 학술적 축적의 영역

Exit Path

₩5,000억 ~ 1조
3가지 경로.

단순 M&A 타깃을 넘어, 로봇 물리 엔진의 글로벌 IP 라이선싱 기업으로 ₩1조+ 독립 성장이 가능한 구조입니다.

Path 01

코스닥 상장

Physical AI 산업 성장(TAM CAGR 37%) + 해외사업 진출 + 국내 첫 상장 사례.

Series A 12개월 후₩500~1,000억

Path 02

NVIDIA M&A

N-UP 프로그램 선정 · GTC Taipei 2026 발표 · Isaac Sim 보완재 포지션. NVIDIA 입장에서 가장 합리적인 인수 후보.

전략적 가치NVIDIA 보완 IP

Path 03

'Physical AI의 Arm'
독립 성장

IP 라이선싱 ARR ₩500억+ 달성 시 Series B/C로 독립 성장. Arm처럼 표준이 됩니다.

벤치마크 (Arm)시총 ₩230조+

시뮬레이션 · Series A ₩500억 기준 2.2x 회수 · ₩1,000억 기준 4.3x 회수 (18개월)

로봇은 본다.그러나 느끼지못한다.

시각은 해결됐다.감각은 비어있다.

시각만으로는 계란이 깨질지 두부가 뭉개질지 알 수 없다.

힘(Force)을 정확히 제어해 완벽한 파지가 가능하다.

250+ 글로벌 VC 앞에서 5분 데모 발표.

데이터 인프라를 먼저 잡은 자가표준이 된다.

자율주행은 끝났다.로봇이 시작됐다.

픽셀이 아닌물리 상태를 생성한다.

글로벌 대기업이 먼저 찾아왔다.

이규빈 교수

고객이 거절할 수 없는경제학.

현금부터,그리고 표준까지.

매출이 9배로,그리고 표준이 된다.

로봇 AI 데이터 시장,CAGR 37%로 폭발 중.

₩87조 시장의가장 저렴한 입장권.

₩5,000억 ~ 1조3가지 경로.

₩43조의다음.

로봇은 본다.
그러나 느끼지
못한다.

시각은 해결됐다.
감각은 비어있다.

시각만으로는 계란이 깨질지
두부가 뭉개질지 알 수 없다.

힘(Force)을 정확히 제어해
완벽한 파지가 가능하다.

250+ 글로벌 VC 앞에서
5분 데모 발표.

데이터 인프라를 먼저 잡은 자가
표준이 된다.

자율주행은 끝났다.
로봇이 시작됐다.

픽셀이 아닌
물리 상태를 생성한다.

고객이 거절할 수 없는
경제학.

현금부터,
그리고 표준까지.

매출이 9배로,
그리고 표준이 된다.

로봇 AI 데이터 시장,
CAGR 37%로 폭발 중.

₩87조 시장의
가장 저렴한 입장권.

₩5,000억 ~ 1조
3가지 경로.

₩43조의
다음.