Fullive.ai 솜니, 수면 기록을 넘어 ‘반응’을 학습하려는 침대 곁 AI

수면 기기는 대개 ‘어젯밤 얼마나 잤는지’를 보여준다. Fullive.ai의 첫 제품 **솜니(Somni)**는 여기서 한 걸음 더 나아가려 한다. 밤마다 사용자의 생체·환경 신호를 관찰하고, 소리·빛·향을 조정한 뒤, 그 변화에 신체가 어떻게 반응했는지를 다음 밤의 선택에 반영한다는 구상이다. 회사는 이를 **‘반응 학습(response learning)’**이라고 부른다. 410

다만 이는 제품의 설계 방향과 회사의 주장이다. 현재 제공된 자료만으로는 솜니가 불면증 등 질환의 치료 효과를 대규모 임상시험으로 입증했다고 볼 수 없다.

솜니는 무엇을 감지하고, 어떻게 개입하나

솜니는 화면과 웨어러블 없이 사용하는 비접촉식 침대 곁 시스템으로 소개된다. 보도된 하드웨어 구성에는 밀리미터파 레이더, 마이크 배열, 환경 센서가 포함된다. 이를 통해 호흡, 심박수, 몸 움직임, 침실 상태 등의 신호를 파악하도록 설계됐다는 설명이다. 47

개입 수단은 신체에 직접 닿는 방식이 아니라 침실 환경을 바꾸는 방식이다.

• 소리: 잠들기 전 안정과 수면 중 지원
• 빛: 취침 준비, 야간 조정, 보다 부드러운 기상
• 향: 수면 환경의 다른 요소와 연동 410

Fullive.ai는 사용자가 더 편안히 잠들고, 잠을 유지하며, 자연스럽게 깨어나는 데 도움을 주는 것이 목표라고 설명한다. 10 그러나 이런 목표가 의학적 치료 효능을 뜻하는 것은 아니다.

핵심은 ‘상태 → 개입 → 반응’

일반적인 수면 추적기가 결과를 기록하는 데 초점을 둔다면, Fullive.ai는 특정한 상태의 개인에게 어떤 환경 변화가 도움이 되는지를 학습하는 데 초점을 둔다고 말한다.

회사가 제시하는 흐름은 다음과 같다.

1. 상태 관찰: 수면 중 생리 신호와 침실 환경의 맥락을 수집한다.
2. 제한된 개입 적용: 소리나 조명 같은 수단을 정해진 범위 안에서 조정한다.
3. 반응 측정: 이후의 생리·행동 신호 변화를 평가한다.
4. 다음 계획 수정: 관찰된 반응을 바탕으로 다음 날 밤의 개입을 유지하거나 바꾼다. 56

예를 들어 특정 소리와 빛의 조합이 기대한 반응으로 이어지지 않으면 다음 밤에는 계획을 바꾸고, 도움이 된 것으로 보이면 그 반응을 이후 선택의 근거로 축적한다는 식이다. Fullive.ai는 매일 밤을 작은 실험으로 본다. 5

이 접근에서 중요한 데이터는 단순한 수면 기록이 아니라 **‘상태 → 개입 → 반응’**이다. 즉, 사용자가 어떤 상태였는지뿐 아니라 환경을 바꿨을 때 그 사람에게 어떤 변화가 뒤따랐는지를 배우겠다는 것이다. 56

‘반응 모델’에서 생리학적 월드 모델까지

Fullive.ai는 솜니를 더 큰 AI4Bio 전략의 초기 단계로 위치시킨다. 회사가 설명하는 구조는 **‘센서 × 파운데이션 모델 × Bio-OS Harness’**다. 센서는 신체와 공간의 신호를 수집하고, 모델은 생리적 맥락을 바탕으로 개인화 전략을 제안하며, Bio-OS 계층은 감지와 물리적 출력 장치를 폐쇄 루프로 조율한다. 6

여기서 회사가 구분하는 목표는 두 가지다.

• 반응 모델: 특정 생리 상태에서 제한된 개입을 했을 때 개인이 어떻게 반응할지 예측하려는 모델
• 생리학적 월드 모델: 시간의 흐름, 환경과 개입에 따라 생리 상태가 어떻게 변하는지를 표현하려는 장기 연구 목표 6

후자는 현재 솜니가 입증한 기능이라기보다 장기적 연구 비전이다. 생의학 AI 연구에서 ‘월드 모델’은 통상 생물학적·임상적 상태가 자극, 치료 또는 환경 변화 아래에서 어떻게 변화하는지 표현하고 예측하는 모델을 뜻한다. 1

설립·투자 현황과 생산 준비

Fullive.ai는 2026년 베이징에서 설립된 AI4Bio 스타트업으로, AI 건강 모델과 현실 공간에 배치되는 하드웨어를 결합하는 ‘모델 × 바디’ 접근을 내세운다. 6

보도에 따르면 이 회사는 설립 1년이 되기 전에 세 차례 투자 유치를 마쳤고, 힐하우스 캐피털은 세 라운드 모두에 참여했다. 이후 라운드는 차이나 머천츠 벤처 캐피털이 주도했고 다른 투자자들도 참여한 것으로 알려졌다. 회사는 이 자금을 솜니의 연구개발과 생산 진척, 장기 AI4Bio 작업에 사용하겠다고 밝혔다. 116

공개 보도는 AI, 하드웨어, 사업화 경험을 아우르는 팀이라고 소개하지만, 세부 인력 이력은 회사 및 언론이 제시한 배경 정보이며 독립적으로 감사된 자료로 보기는 어렵다.

침실 안에서 중요한 안전·프라이버시 경계

침실의 소리를 듣고 환경에 작용하는 제품이라면, 무엇을 할 수 있고 무엇을 하지 않는지의 경계가 중요하다. Fullive.ai는 솜니의 개입을 소리·빛·향 같은 저자극 환경 수단으로 제한하고, 모델의 행동도 사전에 정한 범위 안에서 이뤄지도록 한다고 설명한다. 6

개인정보 보호와 관련해서는 기기와 클라우드를 병행하는 방식을 언급했다. 원시 레이더 파형은 우선 기기에 보관하고, 클라우드로 보내는 정보는 암호화 및 최소화해 개인정보 노출을 줄이겠다는 방침이다. 6

검증 단계도 구분해서 볼 필요가 있다. 보도에 따르면 솜니는 소규모 시험을 마치고 2026년 생산 및 더 큰 규모의 임상 검증을 향해 나아가고 있었다. 46 하지만 제공된 자료에는 대규모 임상시험 완료, 의료기기 허가 획득, 불면증 치료 효과 입증을 뒷받침하는 근거는 없다.

왜 첫 무대가 수면인가

수면은 긴 시간의 수동 관찰이 가능하고, 밤마다 비슷한 생활 리듬이 반복되며, 조절 가능한 환경 변수도 비교적 제한적인 장면이다. 감지하고, 개입하고, 반응을 측정하는 루프를 시험하기에는 현실적으로 다루기 쉬운 출발점이다.

Fullive.ai는 장기적으로 이 루프를 수면 밖의 회복, 스트레스, 낮 시간 환경으로 확장하겠다는 계획을 제시한다. 69 다만 이는 아직 회사의 로드맵이다. 당장의 시험대는 솜니다. 비접촉식 침대 곁 기기가 실제 생활 속 피드백을 바탕으로 수면 환경을 안전하게 개인화할 수 있는지가 관건이다.