화면 왼쪽 상단 카운터가 0에서 시작했다. 8월 12일 오전, X와 YouTube에 동시 송출된 스트림에서 X Square Robot의 듀얼 암 로봇이 컨베이어 벨트 앞에 자리를 잡았다. 목표 숫자는 시작 전부터 화면에 박혀 있었다. 시간당 1,248개.

한 시간 뒤 카운터는 1,816을 가리켰다. 성공률은 98% 이상이라고 회사는 밝혔다.

1,248이라는 숫자의 의미

1,248이라는 목표치는 우연이 아니다. Figure AI가 지난 5월 200시간 자율 작업 마라톤에서 기록한 평균 처리량과 거의 정확히 일치한다. 200시간 동안 249,560개를 처리하면 시간당 1,247.8개다. X Square는 경쟁사 기록을 역산해 목표를 설정했다고 밝히지 않았다. 밝힐 필요도 없다. 라이벌의 지속 평균을 패스 마크로 걸어두고 45% 위에서 마무리한 것 자체가 답이다.

작업 내용과 차이점

Figure AI의 5월 시연은 양극성 휴머노이드 Figure 03이 컨베이어 슈트 앞에서 들어오는 소포의 배송 라벨 방향을 맞추는 단일 작업이었다. Helix-02 신경망 기반으로 소포당 약 2.6초, 첫 10분에만 230개를 처리했다.

X Square의 작업 범위는 조금 다르다. 트럭 하역 후 무작위로 쌓인 소포 더미에서 하나씩 집어 컨베이어에 올리는 '소포 투입' 공정이다. 바코드가 위를 향하도록 뒤집고, 불규칙한 형태의 소포는 별도 경로로 분류한다. 스트림을 지켜본 관찰자들은 소포를 잡아 바코드가 보이도록 뒤집은 뒤 특정 유형은 다른 슈트로 밀어 넣는 장면을 묘사했다.

핵심 장면: 실수 복구

회사가 가장 강조하는 장면은 처리량 카운터가 아니다. 스트림 중반, 소포 하나가 잘못된 경로로 흘러가는 순간 로봇팔이 개입해 바로잡았다. 스크립트 기반 자동화가 할 수 없는 것, 즉 예상 밖 상황에서의 회복을 학습 기반 정책으로 해낸 장면이다.

이 로봇을 움직이는 것은 WALL-B 파운데이션 모델이다. 소포 유형마다 규칙을 손으로 짜는 대신, 각 물체와 주변 상황을 스스로 판단해 처리 방식을 결정하고 더미가 바뀌어도 적응한다는 게 회사의 주장이다.

"물류 자동화의 핵심은 로봇이 한 번 깔끔하게 집을 수 있느냐가 아닙니다. 더미가 바뀌어도 계속 좋은 판단을 내리고, 문제가 생겼을 때 회복하며, 나머지 공정을 멈추지 않게 하느냐입니다." — X Square Robot 창업자 겸 CEO 왕첸(Wang Qian)

1시간 대 200시간

두 회사의 성적표를 솔직하게 읽으면 분명하다. 1시간 처리량은 X Square가 앞선다. 200시간 내구성은 Figure가 확립했다. 1시간의 고처리량으로는 열 관리, 그리퍼 마모, 모델 드리프트, 피크 시즌 야간 47시간째 상황을 알 수 없다. X Square는 아직 그 실험을 공개적으로 진행하지 않았다.

반대로 Figure의 200시간은 비교적 좁은 단일 작업에 집중됐고 경제성은 공개되지 않았다. 390억 달러 기업가치는 언젠가 여러 작업을 해내는 로봇을 전제로 한다. 지금은 한 가지를 매우 잘 한다.

X Square는 WALL-B가 이미 여러 작업을 소화한다고 맞선다. 같은 모델이 58닷컴과 함께 심천에서 가정용 청소 로봇 서비스를 운영하고, 가정에 최대 한 달간 로봇을 배치하는 'X Family Member Program'도 돌린다. 몸체보다 모델이 먼저 범용성을 가져야 한다는 논리다.

빠른 성장과 자금 배경

X Square는 2023년 12월 창업해 32개월 만에 이 자리에 왔다. WALL-A·WALL-B 모델 개발, 오픈소스 WALL-OSS 생태계 구축, 중국 최초 대규모 산업 데이터 수집 시설 조성, 그리고 네 차례 연속 투자 유치로 기업가치 28억 달러(약 3조 9,700억 원) 이상을 달성했다. 2026년 1월 Series A++ 10억 위안(약 2,100억 원), 4월에는 샤오미가 참여한 Series B가 뒤를 이었다. 메이퇀, Lightspeed China, 레전드캐피털도 투자자 명단에 있다.

국내 물류 현장에서도 로봇 자동화 도입이 빠르게 늘고 있다. CJ대한통운·한진 등 대형 물류사가 소팅 로봇을 확대하는 가운데, WALL-B처럼 학습 기반으로 다양한 소포 형태에 적응하는 모델의 실증 데이터는 도입 검토 기준이 될 수 있다.

회사는 베이징 세계로봇컨퍼런스에서 물류·가정·정밀 조작 전 분야 포트폴리오를 공개할 예정이다. 그 자리의 질문은 소포 처리량이 아니라 투자 회수 기간일 것이다.

공개 벤치마크의 형식이 바뀌었다. 영상이 아니라 카운터다. 목표 숫자는 시작 전부터 화면에 걸려 있고, 점점 더 그 숫자는 경쟁사의 기록이다.