휴머노이드 로봇, 2,600만 원 시대의 서막: 누가 진짜 돈을 버는가?

먼저 읽으면 좋은 배경지식: 로봇 산업의 모든 것: 감속기부터 휴머노이드까지, 핵심 개념 완전 정복

SF 영화 속 상상이 현실의 공장으로 걸어 들어오고 있습니다. 인간을 닮은 로봇, ‘휴머노이드’가 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌, 눈앞의 산업 지형을 바꾸는 거대한 변화로 다가왔습니다. 테슬라부터 삼성, 현대차까지 글로벌 기업들이 왜 이토록 휴머노이드에 막대한 투자를 쏟아붓고 있을까요? 이 변화의 본질은 무엇이며, 투자자로서 우리는 이 구조적 전환을 어떻게 바라봐야 할까요?

이 글에서는 막연한 기대나 장밋빛 전망 대신, 데이터를 통해 휴머노이드 산업의 핵심 동력과 수익 구조를 차분히 분석해 보겠습니다. 로봇 한 대의 가격표 뒤에 숨겨진 원가 전쟁부터, 로봇의 두뇌를 지배하는 AI 기술의 가치, 그리고 이 거대한 공급망에 조용히 합류하고 있는 국내 기업들까지, 거시적 흐름에서 미시적 기회로 렌즈를 좁혀가며 살펴보겠습니다.

가격표를 보면 미래가 보인다: ‘2만 달러’의 마법

휴머노이드 로봇의 대중화를 가로막는 가장 큰 장벽은 바로 ‘가격’이었습니다. 아무리 기술이 뛰어나도, 인간 노동자 한 명을 대체하는 비용이 지나치게 높다면 기업은 선뜻 지갑을 열지 않습니다. 이 경제성의 문제를 해결하는 열쇠, 즉 대중화의 ‘티핑 포인트’로 제시된 숫자가 바로 2만 달러(약 2,600만 원)입니다 ^[1][2].

메커니즘: 왜 2만 달러가 중요한가?

2만 달러는 단순한 목표 가격이 아닙니다. 이는 휴머노이드가 인간의 노동력과 본격적으로 경쟁할 수 있는, 경제적 타당성을 갖추는 기준선에 가깝습니다. 마치 20세기 초, 포드 자동차가 모델 T의 가격을 혁신적으로 낮춰 자동차를 대중화시킨 것과 같은 이치입니다. 로봇의 총 부품 원가, 즉 BOM(Bill of Materials)을 2만 달러 수준까지 낮출 수 있다면, 기업은 로봇을 도입해 인건비를 절감하고 2~3년 안에 투자금을 회수하는 그림을 그릴 수 있게 됩니다 ^[7]. 이 지점이 바로 휴머노이드가 연구실을 나와 산업 현장으로 퍼져나가는 폭발적인 성장의 시작점이 될 것입니다.

데이터 근거: 돈은 어디에 가장 많이 쓰일까?

그렇다면 로봇 한 대를 만드는 데 가장 비싼 부품은 무엇일까요? 데이터를 살펴보면 답은 명확합니다. 로봇의 ‘뇌’와 ‘근육’에 해당하는 두 부품이 전체 원가의 약 70% 이상을 차지합니다.

AI 칩 (두뇌): 테슬라 옵티머스를 기준으로, FSD/AI 칩의 원가는 전체 하드웨어의 약 26.5%를 차지하는 가장 큰 단일 부품입니다 ^[3][4]. 이는 로봇의 자율 주행, 판단, 학습 등 모든 지능을 책임지는 핵심이기에 높은 가치를 가집니다.
액추에이터 (근육과 관절): 로봇의 팔다리를 움직이는 구동 장치인 액추에이터는 더 큰 비중을 차지합니다. 선형 액추에이터(몸통 등을 펴고 굽히는 역할)가 19~28%, 회전 액추에이터(관절을 돌리는 역할)가 13~23%로, 둘을 합치면 전체 원가의 40~50%에 육박합니다 ^[3][4].

결국 휴머노이드의 가격 혁명은 이 두 가지 핵심 부품의 원가를 얼마나 획기적으로 낮출 수 있느냐에 달려있습니다. 글로벌 기업들이 자체 칩을 설계하고, 액추에이터를 내재화하려는 이유가 바로 여기에 있습니다.

한 줄 정리: 휴머노이드 대중화의 핵심은 2만 달러(약 2,600만 원)의 가격 장벽을 넘는 것이며, 이를 위해 전체 원가의 70% 이상을 차지하는 AI 칩과 액추에이터의 원가 혁신이 필수적입니다.

2026년, 로봇들의 전쟁이 시작된다

가격 혁신이라는 숙제가 풀리면서, 주요 기업들은 구체적인 상용화 시간표를 내놓고 시장 선점을 위한 속도전에 돌입했습니다. 특히 2024년부터 2026년까지는 초기 현장 실증, 즉 로봇이 실제 공장에서 일하며 성능을 증명하는 기간이며, 2027년 이후 본격적인 대량 양산 시대가 열릴 전망입니다 ^[7][17].

현황: 4인 4색의 경쟁 구도

현재 시장은 크게 네 플레이어의 각축전으로 요약할 수 있습니다. 각자 다른 강점과 전략으로 시장에 접근하고 있어, 마치 서로 다른 체급의 선수들이 링 위에 오르는 모습과 같습니다.

테슬라 (Tesla Optimus): 전기차에서 증명된 대량 생산 능력과 FSD(완전 자율 주행) 기술을 무기로 ‘규모의 경제’를 노립니다 ^[8]. 저렴한 가격으로 시장을 빠르게 장악하겠다는, 가장 야심 찬 전략을 구사하고 있습니다. 2026년 7~8월경 프리몬트 공장에서 대량 양산에 돌입할 계획을 밝히며, 가장 빠른 타임라인을 제시했습니다 ^[8].
피규어 AI (Figure AI): 마이크로소프트, 엔비디아, OpenAI 등 빅테크 연합군의 전폭적인 지원을 받는 신흥 강자입니다 ^[11]. 특히 OpenAI의 AI 모델을 탑재하여 인간과 자연스럽게 소통하고 복잡한 작업을 수행하는 능력에서 두각을 보입니다 ^[12]. 이미 2026년 BMW 공장 내 실증과 함께 주거용 파일럿 테스트까지 계획하고 있습니다 ^[13][11].
보스턴다이내믹스 (Boston Dynamics Atlas): 30년 이상 로봇 동역학을 연구해 온 ‘기술의 명가’입니다. 현대차그룹에 인수된 후, 산업 현장에 특화된 고성능 로봇으로 방향을 잡았습니다 ^[14]. 엄청난 힘과 균형 감각을 바탕으로 인간이 하기 힘든 고위험·고중량 작업을 대체하는 데 초점을 맞추고 있으며, 2028년 현대차 HMGMA 공장에 본격 투입될 예정입니다 ^[15][8].
어질리티 로보틱스 (Agility Robotics Digit): 가장 실용적인 접근으로 시장에 가장 먼저 진입한 ‘현실주의자’입니다. 아마존의 물류 창고에 투입되어 박스를 옮기는 등 특정 작업에 최적화된 로봇으로, 이미 제한적인 양산 체제 하에 상업적 배치를 활발히 진행하고 있습니다 ^[18][17].

한 줄 정리: 테슬라, 피규어 AI, 보스턴다이내믹스 등이 각기 다른 전략으로 2026~2028년을 상용화 원년으로 삼고 있으며, 본격적인 시장 선점 경쟁이 시작되었습니다.

첫 번째 격전지: 자동차 공장과 물류 창고

이처럼 놀라운 기술을 가진 로봇들이 가장 먼저 달려가는 곳은 어디일까요? 우리 집 거실이나 병원이 아닌, 바로 자동차 공장과 거대한 물류 창고입니다 ^[31].

메커니즘: 왜 ‘정해진 길’부터 가는가?

그 이유는 로봇의 현재 기술 수준과 밀접한 관련이 있습니다. 로봇에게 가장 어려운 것은 ‘예측 불가능성’입니다. 집 안에는 갑자기 나타나는 아이나 반려동물이 있고, 바닥에 미끄러운 액체가 쏟아지는 등 돌발 변수가 너무 많습니다.

반면, 공장이나 창고는 ‘고도로 구조화된 환경(structured environments)’입니다. 작업 동선과 규칙이 명확하고, 대부분의 작업이 반복적입니다. 이는 현재의 로봇 기술이 최고의 효율을 낼 수 있는 최적의 무대입니다. 물탱크에 물을 채울 때, 넓은 강보다 정해진 규격의 수도관을 연결하는 것이 훨씬 효율적인 것과 같습니다. 또한 이들 산업은 만성적인 노동력 부족에 시달리고 있어, 로봇 도입에 대한 필요성이 매우 높습니다 ^[35].

데이터 근거: 시장 개화 순서가 정해져 있다

시장 분석 자료는 이러한 흐름을 명확한 숫자로 보여줍니다.

1차 물결 (2025~2028년): 자동차 제조 및 물류/창고업이 첫 상업적 배치를 주도하며, 이 시기에 본격적인 시장이 열릴 전망입니다 ^[32].
2차 물결 (2030~2035년): 의료 및 헬스케어 분야는 높은 수준의 안전성과 규제 승인 문제로 인해 도입이 다소 늦어질 것으로 예측됩니다 ^[31].
3차 물결 (2030년대 이후): 가장 예측하기 어려운 가정 및 일반 서비스 분야는 기술이 충분히 성숙한 이후에야 시장이 열릴 것으로 보입니다 ^[32].

따라서 단기적인 투자 관점에서는 자동차 및 물류 자동화와 관련된 기업들의 가치 사슬을 주목하는 것이 합리적인 접근일 수 있습니다.

한 줄 정리: 휴머노이드의 첫 번째 상용화 격전지는 예측 가능한 ‘구조화된 환경’인 자동차 공장과 물류 창고이며, 가정과 같은 ‘비정형 환경’은 장기적인 과제입니다.

진짜 전쟁터는 ‘두뇌’: 물리 AI와 반도체의 압도적 가치

지금까지 로봇의 몸(하드웨어)과 활동 무대(적용 산업)에 대해 이야기했다면, 이제는 가장 중요한 ‘두뇌’로 시선을 옮겨야 합니다. 로봇의 하드웨어 기술이 상향 평준화될수록, 결국 승패를 가르는 것은 얼마나 똑똑하게 보고, 생각하고, 움직이느냐, 즉 ‘물리 AI(Physical AI)’의 성능입니다. 그리고 이 AI를 구동하는 반도체 인프라가 바로 이 산업에서 가장 높은 이익을 가져가는 ‘황금알을 낳는 거위’입니다.

메커니즘: 보고, 생각하고, 행동하는 AI

물리 AI는 단순히 텍스트를 생성하는 챗GPT와는 근본적으로 다릅니다. 이는 시각(Vision)-언어(Language)-행동(Action)을 통합한 VLA 모델을 기반으로 합니다 ^[45][46]. 로봇이 카메라로 사물을 보고(Vision), “사과를 집어줘”라는 말을 이해하고(Language), 그에 맞춰 팔을 뻗어 정확한 힘으로 사과를 집는(Action) 전 과정을 하나의 시스템으로 처리하는 것입니다.

이 똑똑한 두뇌를 훈련시키기 위해 기업들은 천문학적인 비용을 들여 가상 세계, 즉 ‘디지털 트윈’을 만듭니다. 현실과 똑같은 시뮬레이션 환경에서 로봇 수만 대를 동시에 훈련시키는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술이 핵심입니다. 엔비디아의 아이작 심(Isaac Sim) 플랫폼은 단일 클러스터에서 10만 개의 로봇을 동시에 시뮬레이션할 수 있는 압도적인 규모를 자랑합니다 ^[51]. 마치 비행기 조종사가 값비싼 실제 비행기 대신 시뮬레이터에서 수천 시간의 훈련을 받는 것과 같습니다.

데이터 근거: 반도체가 가져가는 압도적 마진

이러한 거대한 AI 모델을 훈련하고, 로봇에 탑재해 실시간으로 추론하게 만드는 과정에는 막대한 컴퓨팅 파워, 즉 고성능 반도체가 필수적입니다. 그리고 바로 이 지점에서 부가가치의 ‘쏠림’ 현상이 발생합니다.

소프트웨어의 학습과 추론을 담당하는 컴퓨팅 반도체는 현재 로봇 밸류체인 원가 구조에서 55~70%에 달하는 가장 높은 마진을 창출하는 핵심 계층입니다 ^[60].

로봇의 다른 부품들(액추에이터 30-45%, 배터리 15-25%)과 비교할 때 압도적으로 높은 수치입니다 ^[60]. 이는 휴머노이드 로봇 시장이 커질수록, 로봇 제조사 자체보다 그들에게 ‘두뇌’를 공급하는 엔비디아와 같은 반도체 기업이 더 큰 수익을 올릴 수 있는 구조임을 시사합니다. 이는 스마트폰 시대에 수많은 스마트폰 제조사가 경쟁했지만, 핵심 칩(AP)을 공급하는 소수 기업이 막대한 이익을 거뒀던 역사와도 유사합니다.

한 줄 정리: 휴머노이드의 핵심 경쟁력은 ‘물리 AI’이며, 이를 구동하는 반도체 인프라가 전체 가치사슬에서 55~70%라는 압도적인 이익을 차지하는 최고의 노른자위입니다.

K-로봇 공급망, 글로벌 전쟁 속 실질적 성과를 내는 기업들

글로벌 빅테크들이 거대한 전쟁을 벌이는 동안, 국내 기업들은 무엇을 하고 있을까요? 다행히도, 우리는 이 거대한 변화의 단순한 관찰자가 아닙니다. 휴머노이드의 ‘근육’과 ‘관절’에 해당하는 핵심 부품 분야에서 구체적인 성과를 내며 글로벌 공급망에 성공적으로 안착하는 기업들이 등장하고 있습니다.

현황: 단순 테마가 아닌 ‘수주’와 ‘협력’ 기반의 성장

휴머노이드 관련주로 언급되는 수많은 기업 중, 투자자로서 우리는 ‘실체’가 있는 기업을 구분할 줄 알아야 합니다. 그 기준은 막연한 기대감이 아닌, 구체적인 공급 계약, 대기업과의 공동 개발, 명확한 사업 목표가 될 것입니다. 이러한 기준에서 주목할 만한 국내 기업들은 다음과 같습니다.

에스비비테크: 로봇의 정밀한 움직임을 가능하게 하는 핵심 부품인 ‘정밀 감속기’ 전문 기업입니다. 최근 국내 로봇 제조사를 대상으로 12억 1,000만 원 규모의 휴머노이드 로봇용 감속기 단일 공급 계약을 체결하며, 실제 휴머노이드 양산에 부품을 공급하는 실질적인 성과를 보여주었습니다 ^[71].
현대모비스: 현대차그룹의 핵심 부품 계열사로서, 그룹의 로봇 전략에 발맞춰 보스턴다이내믹스와 고성능 액추에이터를 공동 개발하고 있습니다 ^[72]. 이는 세계 최고 수준의 로봇에 들어가는 핵심 구동계를 직접 개발, 생산하며 글로벌 로봇 부품 시장에 본격 진출하겠다는 신호탄입니다.
레인보우로보틱스: 삼성전자가 일찌감치 미래 성장 동력으로 낙점한 기업입니다. 삼성전자는 2023년 지분 투자에 이어 추가 콜옵션을 행사해 지분 35.0%를 확보, 최대주주 지위를 획득했습니다 ^[74]. 이는 단순한 재무적 투자를 넘어, 삼성의 반도체 공장 자동화 및 미래 로봇 사업에 레인보우로보틱스의 기술이 깊숙이 통합될 것임을 의미합니다 ^[75].
에스피지: 감속기 분야의 또 다른 강자로, 휴머노이드용으로 특화 개발한 SDD(Direct Drive) 액추에이터를 2026년 상반기 내 5,000대 판매한다는 매우 구체적인 사업 목표를 수립했습니다. 이는 명확한 공급 스케줄을 가지고 시장에 접근하고 있다는 점에서 신뢰를 더합니다.

이들 기업은 휴머노이드라는 거대한 파도에 올라타기 위해, 가장 중요한 ‘부품’이라는 서핑보드를 만들고 있는 셈입니다.

한 줄 정리: 에스비비테크, 현대모비스, 레인보우로보틱스 등 국내 기업들은 구체적인 수주 계약과 대기업과의 협력을 통해 글로벌 휴머노이드 공급망의 핵심 플레이어로 부상하고 있습니다.

결론: 거인의 어깨 위에서, 투자자가 봐야 할 큰 그림

지금까지 우리는 휴머노이드 로봇 산업이 열리는 거대한 전환점을 데이터에 기반해 살펴보았습니다. 이 분석을 통해 우리는 몇 가지 중요한 사실을 확인할 수 있었습니다.

첫째, 원가 혁신이 대중화의 방아쇠입니다. 2만 달러라는 가격 목표는 단순한 숫자를 넘어, 산업의 성패를 가르는 경제적 임계점입니다.

둘째, 2026년에서 2028년 사이가 초기 시장의 승패를 가를 중요한 시기이며, 자동차와 물류 산업이 그 첫 번째 시험대가 될 것입니다.

셋째, 로봇의 몸체보다 ‘두뇌’의 가치가 압도적으로 높습니다. 물리 AI 기술과 이를 뒷받침하는 고성능 반도체가 전체 산업의 이익 대부분을 흡수하는 구조입니다.

넷째, 국내 기업들은 완성 로봇 경쟁보다는 핵심 부품 공급망에서 실질적인 기회를 찾고 있으며, 이미 가시적인 성과를 내고 있습니다.

물론, 이 로드맵이 순탄하기만 한 것은 아닙니다. 제시된 양산 일정은 언제든 지연될 수 있으며, 배터리 기술의 한계나 로봇의 안전 문제, 그리고 각국의 규제라는 변수도 여전히 존재합니다.

따라서 투자자로서 우리는 화려한 로봇의 춤에 현혹되기보다, 그 춤을 가능하게 하는 구조를 이해해야 합니다. 단순히 ‘어떤 로봇이 가장 멋진가?’를 묻는 대신, ‘누가 가장 대체 불가능한 부품을 만드는가?’, ‘누가 이 모든 로봇을 똑똑하게 만들 AI 플랫폼을 장악하는가?’, ‘누가 이 모든 것을 가장 싸고 빠르게 만들 수 있는가?’와 같은 질문을 던져야 합니다. 이 구조적 질문에 대한 답을 데이터 안에서 찾아 나갈 때, 우리는 거대한 변화의 흐름 속에서 단단한 판단의 근거를 마련할 수 있을 것입니다.

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▶ 아이씨엔매거진 · [#ces] 현대차, 작업복 입은 ‘아틀라스’ 공개… 2028년 미국 HMGMA 투입한다
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https://www.munhwa.com/article/11417924

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▶ 우먼타임스 · 현대로템, 피지컬 AI 무인로봇 과제 연속 수주
https://www.womentimes.co.kr/news/articleView.html?idxno=103181

[44] “현대로템이 피지컬 AI 기반 무인로봇 핵심 국책과제 2건을 연이어 따내며 기술 상용화와 군 적용 기반을 동시에 확보했다.…”

▶ The Moonlight · [Literature Review] GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots
https://www.themoonlight.io/en/review/gr00t-n1-an-open-foundation-model-for-generalist-humanoid-robots

[45] “This page provides the most accurate and concise summary worldwide for the…”
[46] “The GR00T N1 model utilizes a dual-system architecture inspired by human…”
[57] “Both system components are tightly integrated and optimized jointly during…”
[64] “BFM-Zero: A Promptable Behavioral Foundation Model for Humanoid Control Using…”

▶ Udit Goenka’s Blog · NVIDIA GR00T N2 and Cosmos 3 bring physical AI to robots
https://udit.co/blog/nvidia-groot-n2-physical-ai-robots-cosmos-disney

[47] “TL;DR: At GTC 2026, NVIDIA unveiled GR00T N2 — a next-generation humanoid…”

▶ optimusk.blog · Tesla Optimus AGI & End-to-End Neural Nets: The Brain Behind the …
https://optimusk.blog/blog/tesla-optimus-agi-neural-nets/

[48] “VLA model: Vision-Language-Action — understands natural language commands,…”

▶ note · Physical AI & Humanoid Robot Encyclopedia—April 2026 Latest Edition
https://note.com/kagawatomo/n/nec02a950e382?hl=en-US

[50] “Cerebrum AI | NVIDIA GR00T N1.6 announced/released on LeRobot, adopted by…”
[51] “NVIDIA Isaac Sim 2026 | 【2026.03 Major Update】Equipped with Neural Physics…”
[61] “AI Training/Inference GPUs (NVIDIA Blackwell/Rubin architecture, etc.) |…”
[62] “Vera Rubin NVL72 | Shipping starts late 2026. Rack-scale system equipped with…”
[66] “10 Chips | NVIDIA Jetson T4000 (Blackwell generation edge module) announced,…”

▶ NVIDIA Developer Blog · Newton Adds Contact-Rich Manipulation and Locomotion Capabilities for Industrial Robotics
https://developer.nvidia.com/blog/newton-adds-contact-rich-manipulation-and-locomotion-capabilities-for-industrial-robotics/

[52] “Skild AI is training reinforcement learning policies for GPU rack assembly for…”
[53] “Samsung and Lightwheel’s work shows how Newton’s deformable simulation stack…”

▶ arXiv · DrEureka: Language Model Guided Sim-To-Real Transfer
https://arxiv.org/html/2406.01967v1

[54] “In this work, we investigate whether LLMs, equipped with their physical common…”

▶ RoboCloud Hub · Sim-to-Real Transfer in Robotics (2026)
https://robocloud-dashboard.vercel.app/learn/blog/sim-to-real-transfer

[55] “The latest trend (2024-2025) is using Large Language Models (LLMs) to bridge…”

▶ NVIDIA Developer Blog · Accelerate Generalist Humanoid Robot Development with NVIDIA Isaac GR00T N1
https://developer.nvidia.com/blog/accelerate-generalist-humanoid-robot-development-with-nvidia-isaac-gr00t-n1/

[56] “The GR00T N1 training data forms a pyramid, with data quantity decreasing and…”

▶ optimusk.blog · AI Training for Tesla Optimus Explained (2026)
https://optimusk.blog/blog/ai-training-for-tesla-optimus/

[58] “Primary data source: First-person video of humans performing tasks, processed…”
[59] “For physical task learning, Optimus trains on first-person video of humans…”

▶ Marvik.ai · Exploring NVIDIA Isaac GR00T
https://www.marvik.ai/blog/exploring-nvidia-isaac-gr00t

[65] “Reinforcement Learning (RL) Focus Combines reinforcement and imitation…”

▶ Daum News · [K-TECH 글로벌 리더스] 〈삼성전자④〉접근 방식이 다르다
https://v.daum.net/v/VL08PnrNz7

[67] “로봇 기술에서 중요한 건 단순한 연산 속도가 아닙니다. 카메라, 라이다, 거리·깊이 센서 등에서 동시에 유입되는 방대한 데이터를 얼마나…”
[68] “삼성은 여기서 멈추지 않고 엔비디아(NVIDIA)와의 협력도 한층 강화하고 있습니다. 현재 구축 중인 ‘반도체 AI 팩토리’에는 이미 5만…”

▶ pstatic.net · 에스비비테크(389500) 기업분석 PDF
https://ssl.pstatic.net/imgstock/upload/research/company/1685403609347.pdf

[69] “에스비비테크는 2000년 설립된 베어링/감속기 국산화 선도기업. 매출 비중은 베어링 등 73.3%, 감속기 26.6%로 구분…”

▶ 인더스트리뉴스 · 에스비비테크, 협동로봇 핵심인 관절모듈 국산화
https://www.industrynews.co.kr/news/articleView.html?idxno=25407

[70] “에스비비테크는 수입에만 의존하던 특수환경용 복합 베어링, 정밀제어 감속기 등을 자체 생산해 공급하고 있으며 원천 기술 보유로 전 세계 4차…”

▶ 한국경제 · 에스비비테크 수주공시 – 휴머노이드 로봇용 정밀 감속기 12.1억원
https://www.hankyung.com/article/202605196744L

[71] “에스비비테크(389500)는 휴머노이드 로봇용 정밀 감속기에 관한 단일판매ㆍ공급계약체결 을 19일에 공시했다. 계약 상대방은 국내 로봇…”

▶ 키움증권 · 레인보우로보틱스 리포트 PDF
https://bbn.kiwoom.com/bbs/jsp/upload/newres/CorpAnal/202101/1611266094332.pdf

[73] “레인보우로보틱스 중장기 성장 로드맵 자료: 레인보우로보틱스, 키움증권 리서치센터 성장기업분석 탐방노트 연간 실적 추이 및 전망…”

▶ Samsung Newsroom Korea · 삼성전자, 레인보우로보틱스 최대주주 지위 확보
https://news.samsung.com/kr/%EC%82%BC%EC%84%B1%EC%A0%84%EC%9E%90-%EB%A0%88%EC%9D%B8%EB%B3%B4%EC%9A%B0%EB%A1%9C%EB%B3%B4%ED%8B%B1%EC%8A%A4-%EC%B5%9C%EB%8C%80%EC%A3%BC%EC%A3%BC-%EC%A7%80%EC%9C%84-%ED%99%95%EB%B3%B4

[74] “삼성전자가 국내 대표 로봇 전문기업인 레인보우로보틱스의 최대주주 지위를 확보해 휴머노이드 등 미래로봇 개발을 가속화 한다…”
[75] “삼성전자는 2023년 868억원을 투자해 14.7%의 지분을 갖고 있는 레인보우로보틱스에 대해 보유 중인 콜옵션을 행사했다고 31일…”

▶ 삼성증권 · 테마 오픈북 PDF
https://www.samsungpop.com/common.do?cmd=down&contentType=application/pdf&inlineYn=Y&saveKey=research.pdf&fileName=4030/2023032809360358K_02_04.pdf