노무라 인터내셔널(홍콩)의 최신 보고서에 따르면, 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스의 SuperMimic 논문은 휴머노이드 로봇 전신 운동 컨트롤러 훈련 컴퓨팅 파워 소모를 1000배 이상 압축할 수 있음을 보여주었습니다. 원래 128개의 GPU로 일주일이 걸리던 작업이 이제 H100 GPU 한 대로 세 시간 만에 완료될 수 있습니다. 이 기술은 CoRL 2026에 채택되어 10월 20일에 발표될 예정입니다.

노무라 분석가 Frank Fan과 Donnie Teng은 이를 로봇 신체 제어 훈련 비용의 "저렴화"에 대한 가장 강력한 증거로 보고 있습니다. 그들은 운동 소프트웨어 진입 장벽이 크게 낮아짐에 따라 산업 경쟁의 초점이 알고리즘 능력에서 하드웨어 일관성으로 전환될 것이며, 대량 생산에서 관절 정확도를 유지할 수 있는 기업이 더 지속적인 경쟁 우위를 확보할 것이라고 경고했습니다. SuperMimic은 로봇 "신체 모델"을 구축하고 모델 내부에서 컨트롤러를 훈련함으로써 훈련 속도를 10배 이상 향상시키고 훈련 단계를 약 64배 줄였으며 모델 예측 오차를 안정적으로 유지했습니다. 이 컨트롤러는 Unitree Robotics G1 실제 로봇에서 고난도 동작을 성공적으로 수행했습니다.

노무라는 SuperMimic이 주로 로봇의 "소뇌"(운동 제어) 수준의 발전을 해결하며, 인지적 의사결정이나 정교한 조작과는 관련이 없다고 강조했습니다. 보고서는 액추에이터 비용이 휴머노이드 로봇 부품 총비용의 약 50%에서 75%를 차지하며, 고도로 일관된 제어 능력을 갖춘 로봇 완제품 제조업체 또는 핵심 부품 공급업체가 수혜를 입을 것으로 추정했습니다. 노무라는 Unitree Robotics에 대한 "매수" 등급을 유지하며 목표 주가를 370위안으로 제시했습니다.