Figure, Vera Rubin GPU 10만개 확보…휴머노이드 훈련에 최대 60억달러 투입

휴머노이드 경쟁의 병목이 GPU 조달로 이동

로봇 몸체의 생산 대수보다 학습 연산을 얼마나 오래 확보하느냐가 휴머노이드 경쟁의 새 기준이 되고 있다. Figure는 Nscale과 최대 10만개의 NVIDIA Vera Rubin GPU를 배치하는 계약을 맺고 초기 35억달러를 투입한다. 계획이 확대되면 총액은 60억달러를 넘는다. 원문은 2026년 9월 3일 13시 9분 UTC에 게시됐고, 확인 시점에 조회수 28만 회와 좋아요 3,200건을 기록했다.

“NVIDIA Vera Rubin 플랫폼에 GPU 최대 10만개, 초기 35억달러를 투입한다.” — Figure의 원문 게시물

Figure는 가정용 범용 휴머노이드를 개발하며 자사 로봇용 시각·언어·행동 모델 Helix를 함께 훈련하는 회사다. 이 계정은 로봇 시연뿐 아니라 제조 배치, 학습 데이터, 연산 인프라 같은 상용화 지표를 주로 공유한다. 이번 계약은 짧은 동작 영상보다 자본 지출과 배치 시기를 공개했다는 점에서 사업의 현재 병목을 더 정확히 보여준다.

2027년 하반기 텍사스에서 첫 배치

Figure의 계약 설명에 따르면 첫 배치는 2027년 하반기 미국 텍사스주 Barstow에서 시작될 예정이다. Nscale은 Figure에 전략적 투자도 하고, 향후 자사 공급망에 휴머노이드를 투입하는 방안도 검토한다. 연산을 제공하는 회사와 로봇을 공급하는 회사가 서로 고객이 될 수 있는 구조다.

연산 수요의 배경에는 Index 데이터 사업이 있다. Figure는 다양한 휴머노이드 훈련 자료를 모으는 Index가 매초 35분 분량의 데이터를 생성한다고 밝혔다. 단순 계산으로 하루에 수년치 영상에 해당하는 흐름이다. 데이터가 늘어도 이를 행동 정책으로 바꾸는 훈련 연산이 부족하면 모델 개선 속도는 제한된다. 회사는 Helix의 다음 세대를 훈련하는 과정이 데이터와 컴퓨팅 모두에 의해 제약된다고 설명한다.

Vera Rubin은 NVIDIA가 Blackwell 이후 세대로 제시한 AI 플랫폼이다. 실제 10만개 배치는 칩 공급, 데이터센터 전력, 냉각, 네트워크 구축이 모두 맞아야 가능하다. 따라서 최대 물량은 즉시 확보된 설치 수가 아니라 계약상 목표치로 읽어야 한다. 초기 35억달러와 2027년 하반기라는 조건이 현재 확정 수준을 보여주는 더 중요한 숫자다.

봐야 할 것은 로봇 성능당 연산 비용

다음 확인점은 GPU 수보다 Helix의 학습 효율이다. Figure가 더 큰 모델을 훈련해 낯선 가정 환경에서 성공률을 얼마나 높이는지, 10만개 목표 가운데 실제 가동 물량이 어느 속도로 늘어나는지, Nscale의 전력과 시설 일정이 지연 없이 맞춰지는지 지켜봐야 한다. Nscale 공급망에 Figure 로봇이 실제 배치된다면 학습 인프라 계약이 첫 대형 고객 계약으로 이어지는지도 확인할 수 있다.

휴머노이드 산업은 센서와 관절 제어만으로 승부하기 어렵다. 대규모 실제 행동 데이터, 시뮬레이션, 범용 정책 훈련을 하나의 순환 구조로 묶어야 한다. 최대 60억달러의 계약은 Figure가 이 문제를 제조업이 아니라 초대형 AI 훈련 문제로 규정했다는 분명한 신호다.