카본식스는 이미 국내 여러 제조 현장에서 양산 적용 단계에 들어갔다.
.광주상속변호사 문 대표는 "현재 복수의 자동차, 전기전자, 일반 제조 산업 쪽에서 매출이 발생하고 있다"며 "연구나 단순 실증이 아니라 실제 현장 도입을 준비하고 있다"고 말했다. 업계 반응도 남다르다고 했다. "로봇자동화를 오래 해 오신 분들이 더 놀라십니다. 기존 1~2주씩 티칭하던 걸, 저희는 하루 안에 적용하는 걸 보시니까요. 전통 방식으로는 '이건 자동화 대상이 아니다'라고 생각하던 작업들에서 특히 반응이 큽니다."카본식스는 장기적으로 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 구축을 목표로 하고 있지만, 접근 방식은 '데이터 쇼핑형'과는 거리가 멀다. 문 대표는 "피지컬 데이터가 적다 보니까, 시뮬레이션으로 인공 데이터를 만들거나, 사람 머리에 카메라를 달아서 유튜브 같은 데이터를 모으는 접근들이 많다"며 "결국 진짜 중요한 건 실제 현장에서 나오는 피지컬 데이터"라고 말했다. 서 CTO도 이 대목에서 강하게 공감했다. "진짜 데이터가 가장 좋고, 그 다음 선택이 시뮬레이션 데이터"라며 "아무리 시뮬레이션을 해도 실제 현장에서 나온 데이터를 이길 수는 없다"고 덧붙였다. 그래서 카본식스는 시그마키트를 통해 실용적인 로봇을 먼저 깔고, 거기서 자연스럽게 데이터가 쌓이는 구조를 추구하고 있다. 문 대표는 "적은 데이터로 빠르게 문제를 풀 수 있는 1단계를 넘기고 나면, 그 다음은 현장에서 쌓이는 데이터로 범용성을 넓혀가는 단계"라며 "이게 처음부터 모든 걸 다 하겠다는 범용 로봇으로 접근하는 것보다 오히려 더 빨리 파운데이션 모델에 다가갈 수 있는 길"이라고 강조했다.