라플라스, 시뮬레이션 기반 AI 레드팀 테스트로 로봇과 자율주행차의 안전성을 확보할 수 있다고 본다

로보틱스와 피지컬 AI를 위한 자동화된 레드팀 테스트를 구축한다. 현실 세계를 고충실도로 시뮬레이션하고, 코너 케이스를 찾아내는 AI 에이전트를 결합한다.

피지컬 AI를 안전하게 만드는 유일한 방법은 AI가 직접 테스트하게 하는 것이라는 베팅이다. 즉, 에이전트가 상호작용형 시뮬레이션을 탐색하며 배포 전에 실패 지점을 찾아내는 것이다.

하위 선은 8년간 학계에서 시뮬레이션을 활용해 자율주행 AI에 도전했다. 2023년 그는 당시 박사과정 지도교수였던 헨리 리우와 함께 네이처 표지를 장식한 논문을 발표했고, 자율주행차 기업들이 연락을 해오기 시작했다. 2025년 두 사람은 앤아버에 라플라스 인텔리전스를 설립해 연구를 제품으로 전환했다.

설립 1년 만에 라플라스는 엔비디아의 코스모스 월드 모델을 사후 학습한 버전을 운영하며, 톰톰 같은 제공업체의 실제 지도 데이터와 실시간 교통 정보에 기반한다. 여기서는 모든 행위자가 모든 이벤트에 반응한다. 한 데모에서는 마주 오던 차량이 방향을 급히 꺾는 테스트 에이전트를 피하기 위해 급히 방향을 틀었다. AI 에이전트는 뉴스와 경찰 충돌 보고서를 바탕으로 코너 케이스를 설계한다. 고객사로는 일본 트럭 제조사 이스즈, 텍사스의 자율주행 트럭 기업 봇 오토, 엔비디아가 있으며, 엔비디아 및 T-모바일과 함께하는 샌호제이 스마트시티 무료 파일럿도 진행 중이다.

범용 로봇은 엣지 케이스를 캐낼 기록된 이력이 없으므로, 생성형 시뮬레이션 테스트는 선택이 아니라 필수가 된다.

고객, 보험사, 규제기관이 신뢰할 수 있는 안전성 증거가 피지컬 AI 배포의 병목이며, 테스트는 모든 배포로 이어지는 진입점이다.

어플라이드 인튜이션의 12억 달러는 이 범주가 실재함을 보여주지만, 그들의 전략은 상호작용형 월드 모델 이전에 나온 것이다. 이 스타트업은 패러다임이 그 아래에서 바뀔 것이라는 데 베팅한다.

업계가 연구실에 먼저 연락을 해오기 시작했다면 시장이 이미 그 아이디어를 검증한 것이다. 창업자의 일은 더 많은 자금을 확보한 경쟁자가 나서기 전에 인바운드 프로젝트 작업을 제품으로 전환하는 것이다.

2026-10-13 기준으로 라플라스는 샌프란시스코에서 열리는 테크크런치 디스럽트(10월 13~15일)의 스타트업 배틀필드 피칭을 준비하고 있었고, 프로젝트 기반 계약을 반복 매출로 전환하는 한편 어플라이드 인튜이션에 맞서 규모를 키우기 위한 자금을 조달하고 있었다.