[Pillar] 피지컬 AI 관련주와 공급망 상장기업 분석: 반도체·센서·감속기·액추에이터·완제품 실적 및 밸류에이션 점검 프레임워크
피지컬 AI 생태계의 5대 공급망(AI 반도체·엣지 NPU, 정밀 감속기, 액추에이터·모터, 6축 힘/토크·비전 센서, 로봇 완제품) 상장기업 분류와 매출 연관성, 수주 잔고, 밸류에이션 분석 기준을 정리합니다.
피지컬 AI 생태계의 5대 공급망(AI 반도체·엣지 NPU, 정밀 감속기, 액추에이터·모터, 6축 힘/토크·비전 센서, 로봇 완제품) 상장기업 분류와 매출 연관성, 수주 잔고, 밸류에이션 분석 기준을 정리합니다.
휴머노이드 로봇의 선형·회전 액추에이터, 정밀 감속기, 6축 힘·토크 센서, 22자유도 로봇 핸드, 온보드 엣지 AI 칩셋의 부품 원가(BOM) 비중과 연간 유지보수(OPEX) 병목을 산업공학 관점에서 분석합니다.
테슬라 옵티머스 Gen3(22-DoF 핸드), Figure 03(Helix-02 VLA), 보스턴 다이내믹스 전동식 Atlas(TRI LBM·제미나이 로보틱스)의 하드웨어 스펙, 학습 스택, 양산 전략을 비교 분석합니다.
7B~14B 규모 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 로봇 온보드 컴퓨터(Jetson Orin, Jetson Thor 등)에 배포할 때 필요한 메모리 대역폭, KV 캐시, 양자화 전략을 정리합니다.
생성형 LLM을 넘어 3차원 물리 법칙과 상호작용하는 Physical AI의 핵심 구조, 월드 모델(World Models), VLA(Vision-Language-Action) 파이프라인과 Sim2Real 전략을 심층 분석합니다.