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[AI는 지금] "실험 대신 시뮬레이션"…메타, 뇌 기반 'AI 월드모델' 경쟁 본격화

메타가 인간 뇌 활동을 예측하는 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 데이터 처리 중심이던 AI 경쟁이 인간 인지 구조를 모사하는 '뇌 기반 기술'로 확장되면서 산업 패러다임 전환의 신호탄이 될 것이란 분석이 나온다. 메타는 27일 자사 공식 블로그를 통해 시각·청각·언어 자극에 따른 뇌 반응을 예측하는 기초 모델 '트라이브 v2(TRIBE v2, TRImodal Brain Encoder)'를 발표했다. 이 모델은 오디오·영상·텍스트를 동시에 처리하는 구조를 기반으로 자극에 따른 뇌 활동을 디지털 형태로 예측·재현하는 것이 특징이다. '트라이브 v2'는 700명 이상의 피실험자와 500시간 이상의 기능적 자기공명영상(fMRI) 데이터를 학습했다. 이를 통해 약 7만 개 뇌 영역(voxel)의 반응을 정밀하게 예측할 수 있으며 학습하지 않은 자극에도 대응하는 '제로샷' 성능을 확보했다. 이 모델은 개별 뇌 측정 데이터를 넘어 인간의 공통된 반응 패턴을 모델링했다는 점에서도 주목된다. 실제 fMRI 데이터가 노이즈에 영향을 받는 것과 달리 '트라이브 v2'는 집단 평균에 가까운 '표준화된 뇌 반응'을 생성할 수 있다. 업계에선 이번 기술이 신경과학 연구 방식의 전환을 가져올 가능성에 주목하고 있다. 기존에는 실험마다 뇌 촬영이 필요했지만, 모델 기반 시뮬레이션을 통해 실험 과정을 대체할 수 있어 연구 효율성이 크게 개선될 수 있다는 분석이다. 산업적 활용 범위도 넓다. 의료 분야에서는 신경 질환 진단과 신약 개발 과정에서 활용 가능성이 제기된다. 임상 이전 단계에서 뇌 반응을 예측하는 방식으로 개발 비용과 시간을 줄일 수 있기 때문이다. AI와 로보틱스 분야에서는 인간의 감각·인지 구조를 반영한 차세대 모델 설계로 이어질 수 있다는 전망이 나온다. 콘텐츠 산업에서도 변화가 예상된다. 이용자의 감정과 몰입도를 뇌 반응 수준에서 분석할 수 있게 되면서 콘텐츠 제작과 추천 방식이 한층 정교해질 수 있다. 업계 관계자는 "이 모델은 단순한 응용 기술이 아니라 산업 전반의 의사결정 방식을 바꿀 수 있는 인프라 성격이 강하다"며 "콘텐츠, 의료, 로보틱스 모두에서 사람이 어떻게 반응하는지를 실험 없이 예측할 수 있다는 점에서 파급력이 클 것으로 보인다"고 밝혔다. 업계에선 이번 기술이 메타가 강조해온 '월드모델' 구현과도 맞닿아 있다는 분석을 내놨다. 외부 자극에 대한 인간의 인지 반응을 직접 모델링함으로써 단순 데이터 학습을 넘어 인간처럼 세상을 이해하고 예측하는 AI 구조에 한 발 더 다가섰다는 평가다. 특히 시각·청각·언어 정보를 통합해 공통 표현으로 처리한 뒤 이를 뇌 반응과 연결한 구조는 현실 세계를 내부적으로 시뮬레이션하는 월드모델의 핵심 요소를 반영한 것으로 분석됐다. 이처럼 다양한 산업으로 확장 가능한 범용 모델이라는 점에서 메타는 논문과 코드, 모델 가중치를 공개하는 오픈소스 전략을 병행했다. 신경과학 기반 AI 생태계에서 기술 확산과 표준 선점을 동시에 노린 행보로 해석된다. 메타는 "트라이브 v2는 수개월이 걸리던 신경과학 실험을 수초 단위 계산으로 전환할 수 있는 기반 모델"이라며 "뇌 반응 시뮬레이션을 통해 연구와 의료, AI 개발 전반을 가속화할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.27 11:01장유미 기자

[AI 리더스] "범용 AI 한계 넘는다"...월드모델 노린 이홍락, LG '엑사원'으로 산업 판 흔들까

국내 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 산업 적용과 생태계 구축 단계로 진입하고 있다. LG AI 연구원은 자체 파운데이션 모델과 사내 AI대학원을 통해 인재와 기술을 동시에 확보하며 기업 중심 AI 전략을 구체화하고 있다. 이에 지디넷코리아는 이홍락 LG AI연구원 공동원장 인터뷰를 통해 LG의 AI 인재 양성 모델과 기술 전략, 국내 AI 생태계에서의 역할을 짚어봤다. 1편에서는 LG AI 대학원의 설립 배경과 실전형 인재 양성 전략을, 2편에서는 AI 에이전트, 데이터, 인프라 등 산업형 AI로의 전환 흐름과 국가 AI 경쟁력 관점의 시사점을 다룬다. [편집자주] "파운데이션 모델만으로는 이제 사업적 성과를 내기 어렵습니다." 이홍락 LG AI연구원 공동원장은 26일 지디넷코리아와의 인터뷰에서 최근 인공지능(AI) 경쟁의 기준이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 단순한 모델 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 적용 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다는 분석이다. 그는 "이젠 제조, 바이오, 신소재 등 각 산업 도메인에 맞는 전문성을 얼마나 잘 반영하느냐가 중요해졌다"며 "앞으로는 모델을 얼마나 효과적으로 커스터마이즈해 실제 문제를 해결할 수 있느냐가 결국 경쟁력을 가를 것"이라고 강조했다. 이에 이 원장은 '데이터'를 주축으로 도메인 특화 전략을 펼쳐야 한다고 주장했다. 산업별 특성을 반영한 고품질 데이터를 얼마나 확보하고 구조화하느냐에 따라 AI 성능과 활용도가 좌우되기 때문이다. 그는 "제조 데이터는 공개되지 않는 경우가 많고 내부에서도 체계적으로 정리되지 않은 경우가 많다"며 "단순히 데이터를 모으는 것이 아니라 인풋과 아웃풋을 연결하는 전체 흐름과 온톨로지까지 함께 구축돼야 한다"고 말했다. 그러면서 "도메인 지식과 현장 노하우가 결합된 데이터를 하나의 시스템으로 녹여내는 것이 쉽지 않다"면서도 "하지만 이를 잘하는 기업이 경쟁력을 갖게 될 것"이라고 덧붙였다. "독파모 없이 도메인 AI 한계"…'K-엑사원' 전략 강조 이 원장은 이 같은 전략의 기반으로 독자적인 AI 파운데이션 모델 확보의 필요성도 강조했다. 외부 모델 활용만으로는 기업 핵심 데이터를 충분히 반영하기 어렵고 장기적으로 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 판단에서다. 그는 "기업의 핵심 데이터를 외부 모델에 맡기는 것은 부담이 클 수밖에 없다"며 "결국 내부에서 통제 가능한 파운데이션 모델을 확보하는 것이 중요하다"고 말했다. 이어 "도메인 특화 AI를 제대로 구현하려면 독자 모델 기반 위에서 커스터마이즈가 이뤄져야 한다"고 덧붙였다. 이 같은 전략의 중심에는 LG AI 연구원이 개발 중인 독자 AI 파운데이션 모델 '엑사원'이 있다. 엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트에도 참여하고 있는 모델로, 글로벌 수준의 성능 확보와 산업 적용을 동시에 추진하고 있는 것이 특징이다.이 원장은 "엑사원은 단순히 모델 성능을 높이는 데 그치는 것이 아니라 실제 산업 현장에서 활용될 수 있도록 설계된 모델"이라며 "글로벌 수준의 경쟁력을 확보하면서도 국내 산업에 적용 가능한 AI를 만드는 것이 핵심 목표"라고 강조했다. 에이전트·월드모델로 확장…"AI, 문제 해결 구조로 진화" 이 원장은 산업 현장에서의 적용 역량을 강화하기 위한 방향으로 '에이전트 AI'를 꼽았다. 또 에이전트형 AI가 단순 질의응답을 넘어 목표를 이해하고 복잡한 작업을 단계적으로 수행하는 구조로 진화하고 있다는 점을 주목할 필요가 있다고 설명했다. 그는 "앞으로는 사용자가 목표만 제시하면 AI가 필요한 단계들을 스스로 설계하고 수행하는 방향으로 발전할 것"이라며 "이 과정에서 중요한 것은 단계별 과정을 데이터로 확보하는 것으로, 단순 질의응답이 아닌 실제 업무 흐름을 반영한 데이터가 필요하다"고 강조했다. 이 원장은 AI 에이전트의 고도화를 위해선 현실 세계를 반영한 예측 능력 확보도 중요하다고 진단했다. 이에 맞는 기술 방향으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. 이는 현실 세계의 조건과 변화를 반영해 AI가 다음 상태를 예측할 수 있도록 하는 구조로, 복잡한 산업 환경에서의 의사결정을 지원하는 핵심 기술로 꼽힌다. 그는 "AI가 다음 상황을 예측할 수 있어야 실제 산업 환경에서 안정적인 의사결정이 가능하다"며 "범용 모델보다는 특정 도메인과 태스크에 최적화된 형태가 현실적인 방향"이라고 말했다. 인프라·협업·생태계까지…"AI 경쟁력, 구조서 결정" 이 원장은 AI 모델 경쟁의 기준 역시 변화하고 있다고 분석했다. 단순 성능 중심에서 벗어나 비용 효율성과 보안, 커스터마이제이션이 종합적으로 고려되는 방향으로 이동하고 있다고 봤다. 그는 "성능이 일정 수준을 넘어서면 비용과 보안, 맞춤화가 더 중요한 요소가 된다"며 "특히 기업 환경에서는 데이터 보호와 통제 가능성이 중요한 판단 기준이 될 수밖에 없다"고 말했다. 인프라 전략 역시 변화 흐름에 맞춰 재편되고 있다고 짚었다. 학습 중심의 GPU 구조에서 벗어나 추론 효율 중심 구조로 확장되고 있는 동시에 전력 효율과 비용 구조가 경쟁력의 핵심 변수로 떠오르고 있다고 분석했다. 이 원장은 "학습은 GPU가 강점을 가지고 있지만 추론은 NPU가 유리하다"며 "앞으로 추론 중심 구조로 전환되면서 인프라 경쟁력도 중요한 요소가 될 것"이라고 말했다. AI 확산에 따른 일자리 대체 논란에 대해서도 입장을 밝혔다. 이 원장은 AI가 사람의 역할을 완전히 대체하기보다는 생산성을 확장하는 방향으로 작용할 것이라고 봤다. 또 AI 확산이 산업 구조에 미치는 영향에 대해서는 '대체'보다 '확장' 관점을 강조했다. 반복적이거나 비효율적인 업무를 자동화함으로써 전체 생산성을 끌어올리는 방향으로 활용될 것이라고 예상했다. 그는 "AI는 사람을 대체하기보다 사람이 더 큰 성과를 낼 수 있도록 돕는 방향으로 발전하고 있다"며 "결국 사람과 AI의 협업 구조가 기업 경쟁력을 좌우하게 될 것"이라고 말했다. 국가 차원의 AI 경쟁력 확보를 위해서는 개방형 생태계 구축이 중요하다고 짚었다. 연구와 산업이 유기적으로 연결되는 기반이 마련돼야 지속적인 기술 발전이 가능하다는 점도 함께 강조했다. 이 원장은 "오픈 모델은 학계와 산업계가 협력할 수 있는 중요한 접점"이라며 "엑사원을 글로벌 수준의 오픈 모델로 발전시켜 생태계 확장에 기여해 나갈 것"이라고 밝혔다. 이어 "엑사원을 통해 산업 현장에서 실제 성과를 만들어내는 것이 가장 중요하다"며 "적용을 통해 가치가 증명되는 구조로 만들어 나갈 것"이라고 덧붙였다. LG AI 연구원, 공동원장 체제 운영…"연구·전략 역할 분담" 이 원장은 함께 LG AI 연구원을 이끌어나가고 있는 임우형 원장과도 협업과 철저한 역할 분담을 통해 '엑사원'으로 실제 성과를 내는데 매진하겠다는 각오도 드러냈다. 두 사람은 지난해 배경훈 전 LG AI 연구원장이 과학기술정보통신부 부총리 자리로 이동한 후 같은 해 7월 함께 LG AI 연구원을 이끌게 됐다.LG AI 연구원은 글로벌 연구 역량과 국내 사업 적용을 동시에 강화하기 위한 이원 체계로 운영되고 있으며 기술 개발과 현장 적용을 병행하는 데 초점을 맞추고 있다. 이 원장은 글로벌 AI 연구와 중장기 기술 전략을 맡고, 임 원장이 국내 연구 조직 운영과 엑사원 기반 사업 적용을 총괄하는 방식이다. 이 원장은 "현재 글로벌 연구 협력과 기술 방향성을 중심으로 역할을 맡고 있다"며 "임 원장은 연구 조직 운영과 프로젝트 전반을 총괄하며 계열사 현장에서의 AI 적용을 이끌고 있다"고 설명했다. 이어 "각자의 전문성을 기반으로 역할을 나누고 긴밀하게 협력하는 구조"라며 "연구 성과와 사업 적용을 동시에 끌어올리는 데 집중하고 있다"고 강조했다.

2026.03.26 09:50장유미 기자

NC AI, 은행 영업점 공간 설계 혁신한다…신한금융과 피지컬 AI 협약

NC AI가 디지털 트윈과 시각언어행동(VLA) 기술로 오프라인 금융 영업점의 물리적 환경을 시뮬레이션·최적화하는 금융권 피지컬 인공지능(AI) 시장 공략에 나섰다. NC AI는 신한금융그룹과 디지털 트윈과 VLA 기반 기술의 금융 영역 적용을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. 전날 진행된 협약식엔 이연수 NC AI 대표, 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 최혁재 신한금융지주회사 AX·디지털부문장, 한동영 신한금융지주회사 본부장을 비롯한 양 측 주요 관계자가 참석해 향후 협력 방안을 논의했다. 이번 협약 핵심은 NC AI가 보유한 피지컬 AI 기술을 금융이라는 새로운 도메인으로 확장하는 데 있다. 양사는 현실 세계를 깊이 이해하고 상호작용하는 월드모델 기반의 혁신 기술을 오프라인 금융 현장에 구현할 방안을 다각도로 모색할 방침이다. 양측은 이를 위해 ▲디지털 트윈 및 VLA 모델 기반 협력과제 공동 발굴 및 기획 ▲영상 데이터 기반 분석∙활용에 대한 기술 및 제도적 적용 가능성 검토 등을 공동 추진할 예정이다. 우선 오프라인 영업점을 방문하는 고객의 환경을 획기적으로 개선하는 것을 최우선 과제로 다룬다. 실제 현장 및 영상 데이터를 토대로 고객의 이용 패턴, 대기 시간, 전반적인 운영 흐름을 정밀하게 분석할 계획이다. NC AI는 디지털 트윈으로 구현된 가상 환경 내에서 창구 배치나 키오스크 구성 등의 변화가 미치는 영향을 사전에 시뮬레이션해 최적의 금융 환경도 설계할 예정이다. 새로운 기술 도입에 발맞춰 고객 데이터 보호에도 만전을 기한다. NC AI는 현장의 데이터를 수집하고 분석하는 과정에 비식별화 기술을 적용하는 등 안전한 정보 처리 체계를 구축할 계획이다. NC AI는 자체 개발 중인 월드모델 기술 고도화에 박차를 가한다. 현실 세계의 물리 법칙과 상호작용을 스스로 이해하고 시뮬레이션하는 연구 성과를 바탕으로, 제조·국방·금융 등의 산업 현장에 피지컬 AI 적용 범위를 넓혀간다는 설명이다. 이연수 대표는 "피지컬 AI의 금융권 도입은 우리가 주도할 물리 공간 혁신의 시작"이라며 "금융 환경 혁신을 이끌고 국가 주요 산업 현장 패러다임을 뒤바꾸는 글로벌 피지컬 AI 선도 기업으로 도약하겠다"고 말했다.

2026.03.25 10:17이나연 기자

페이페이 리 월드랩스, 10억 달러 투자 유치…공간 지능 AI 상용화 속도

페이페이 리 스탠퍼드대 교수가 설립한 인공지능(AI) 스타트업 월드랩스가 대규모 투자 유치에 성공하며 '월드 모델' 기반 3차원(3D) AI 기술 상용화에 속도를 낸다. 물리 세계를 정밀하게 반영하는 '공간 지능' 구현을 목표로, 생성형 AI 이후 차세대 패러다임 선점에 나선다는 전략이다. 19일 블룸버그통신에 따르면 월드랩스는 최근 10억 달러(약 1조 4500억원) 규모 신규 투자 라운드를 마무리했다. 이 가운데 오토데스크가 2억 달러(약 2900억원)를 투자했으며 엔비디아, AMD, 앤드리슨호로위츠 등 주요 기술·투자 기업들이 참여했다. 월드랩스는 3차원 공간을 이해하고 탐색하며 의사결정을 내릴 수 있는 이른바 '월드 모델' 개발에 집중하는 AI 기업이다. 단순히 텍스트나 이미지 생성을 넘어 물리적 제약과 기하 구조를 반영한 가상 세계를 구성하고 추론하는 기술을 지향하고 있다. 같은 분야에서는 최근 메타를 떠난 얀 르쿤 교수가 이끄는 AMI 랩스 등도 투자자들의 관심을 받고 있다. 월드랩스는 지난해 11일 첫 상용 제품인 '마블'을 출시했다. 마블은 이미지나 텍스트 프롬프트를 기반으로 편집·다운로드 가능한 3D 환경을 생성하는 모델이다. 회사는 이번 자금을 활용해 로보틱스와 과학 연구 등 다양한 분야로 모델 응용 범위를 확대할 계획이다. 이번 투자에선 소프트웨어(SW) 설계 기업 오토데스크의 전략적 참여가 주목받았다. 오토데스크는 월드랩스와 협력해 자사 3D 컴퓨터 지원 설계(CAD) SW와 월드 모델을 연계하는 방안을 모색할 방침이다. 초기에는 미디어·엔터테인먼트 분야를 중심으로 협업을 시작하고 향후 설계·제조 등 다양한 산업 워크플로우로 확장하는 방안이 거론된다. 오토데스크는 현재 기하학 데이터에 기반해 부품과 시스템 단위까지 추론할 수 있는 '뉴럴 CAD' 모델을 개발 중이다. 이는 단순 이미지 생성이 아닌 실제 작동 가능한 3D 설계를 생성하는 AI 모델로, 월드랩스의 공간 지능 기술과 결합할 경우 물리 세계를 보다 통합적으로 표현하는 디지털 환경 구현이 가능할 것으로 보고 있다. 월드랩스는 이번 투자 라운드에서 기업가치를 공개하지 않았다. 다만 블룸버그를 비롯한 주요 외신에선 회사가 약 50억 달러(약 7조 2495억원) 수준의 기업가치를 기준으로 투자 협의를 진행 중이라고 보도한 바 있다. 페이페이 리 월드랩스 대표는 "AI가 진정으로 유용해지기 위해선 텍스트를 넘어 세계를 이해해야 한다"며 "기하학과 물리, 역학 법칙의 의미와 공간적 요소를 통합하는 것이 AI의 다음 개척지가 될 것"이라고 밝혔다.

2026.02.19 15:19한정호 기자

[AI는 지금] 정부 '2030 피지컬 AI 1위' 정조준…NC AI, 삼성 등 대기업과 판 키운다

피지컬 인공지능(AI)이 차세대 산업 경쟁의 핵심으로 부상하는 가운데 정부의 '2030년 글로벌 1위' 전략 아래 NC AI를 중심으로 국내 대기업과 기술 기업들이 한데 뭉쳤다. 제조·물류·로봇·서비스 현장에 바로 적용 가능한 실전형 AI를 앞세워 한국형 소버린 AI 생태계 구축에 나선다는 구상이다. NC AI는 정보통신기획평가원이 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 과제에 참여해 피지컬 AI 구현을 위한 국가대표급 기업들을 모은 'K-피지컬 AI 얼라이언스' 컨소시엄을 11일 공개했다. 이번 컨소시엄에는 NC AI를 비롯해 로보틱스, 시뮬레이션, 데이터, AI 모델 분야의 핵심 기업과 대학, 정부출연연 등 15개 공동 연구기관이 참여한다. 여기에 삼성, 롯데, 포스코, 한화 등 대기업과 스타트업, 호남·대경·동남·전북 등 주요 4대 권역 지방자치단체를 포함한 38개 수요기관이 가세했다. 기술 개발부터 실증, 산업 현장 적용까지 전 주기를 아우르는 총 53개 기관 규모의 연합체다. 컨소시엄의 핵심 목표는 기존 생성형 AI의 한계로 지적돼 온 '물리적 환각' 문제를 극복하고, 로봇과 AI가 현실 세계의 물리 법칙을 이해해 스스로 행동할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 '월드 파운데이션 모델(WFM)'과 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'을 개발하고 실제 산업 현장에서 검증까지 병행한다. 글로벌 시장에서도 피지컬 AI는 생성형 AI 이후를 잇는 차세대 패권 기술로 꼽힌다. 미국 투자은행 모건스탠리는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 63% 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 제조·물류를 넘어 서비스와 가정용 시장까지 확산될 가능성이 크다는 분석이다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자를 이어가고 있다. 다만 글로벌 빅테크조차 실제 고도화된 제조 현장에서 생성되는 현실 물리 데이터 확보에는 구조적 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 반면 한국은 반도체·배터리·조선·자동차 등 첨단 제조업 기반과 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 동시에 갖춘 국가로 주목받고 있다. 정부가 피지컬 AI에 힘을 싣는 이유도 이 때문이다. 과학기술정보통신부와 IITP는 피지컬 AI와 월드 모델을 단순 생성 기술이 아닌 산업을 제어하는 차세대 AI 운영체제로 규정하고 있다. 해외 AI 플랫폼 의존을 낮추고 국내 산업 데이터를 기반으로 학습한 한국형 소버린 AI 확보가 목표다. 정부는 2030년을 목표로 피지컬 AI 글로벌 선도국 도약을 내걸고 대규모 연구개발과 함께 산업 현장 실증을 전제로 한 과제 구조를 설계했다. 연구 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지도록 하겠다는 의도다. 이 과정에서 NC AI는 국내 피지컬 AI 전략의 민간 구심점 역할을 맡았다. 이곳은 게임 산업에서 축적한 대규모 시뮬레이션과 강화학습 경험, 3D 생성 기술을 바탕으로 가상 환경에서 학습한 지능을 현실로 이전하는 '심투리얼(Sim2Real)' 문제 해결에 강점을 갖고 있다. 컨소시엄에는 범용 로보틱스 파운데이션 모델을 개발하는 리얼월드와 실제 물류 현장에서 고난도 공정 자동화를 양산 단계까지 구현한 씨메스가 참여해 로봇 지능 개발을 맡는다. 펑션베이는 NASA와 글로벌 자동차 기업들이 사용하는 정밀 다물체 동역학 시뮬레이션 기술을 제공하고, ETRI와 한국자동차연구원은 산업용 로봇과 제조 환경에 최적화된 물리 모델과 검증 체계를 지원한다. 레인보우로보틱스는 데이터 수집에 최적화된 이동형 양팔 로봇 플랫폼을 제공한다. 또 컨피그인텔리전스의 휴먼 데이터 팩토리와 방송사 아카이브, 생성형 3D 에셋 기술, KETI의 데이터 아키텍처 설계·표준화 역량, KAIST·서울대·고려대 등 학계 연구진이 결합돼 AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 공급한다. 이를 통해 컨소시엄은 데이터–모델–시뮬레이션–로봇–실증을 잇는 풀스택 밸류체인을 완성했다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS, 롯데이노베이트, 포스코DX, 한화오션 등 국내 주요 대기업 계열 IT·엔지니어링 기업들도 핵심 수요기관으로 참여한다. 이들은 단순 참관이 아닌 개발된 피지컬 AI 기술을 자사 제조·물류·중공업 현장에 실제로 도입하고 검증하는 역할을 맡는다. 삼성SDS는 반도체·전자 제조 현장의 물류 자동화와 스마트팩토리 운영 경험을 바탕으로 피지컬 AI를 복잡한 제조 공정과 물류 흐름을 스스로 판단·제어하는 지능형 시스템으로 발전시키는 데 주목하고 있다. 롯데이노베이트는 유통·물류·서비스 현장을 중심으로 비정형 작업이 많은 환경에서 피지컬 AI 기반 자동화 모델의 상용 가능성을 검증한다. 포스코DX는 철강·소재 공정과 같은 고위험·고정밀 산업 현장에서 피지컬 AI를 활용한 작업 안전성과 생산성 동시 향상을 목표로 하고 있다. 한화오션은 조선·해양 플랜트와 같이 작업 환경이 복잡하고 자동화 난도가 높은 영역에 차세대 로봇·피지컬 AI 적용 가능성을 시험한다. 이 기업들의 참여로 컨소시엄은 연구 성과를 실제 산업 현장에 곧바로 연결할 수 있는 강력한 실증 기반을 확보했다는 평가다. 개발된 기술은 삼성SDS의 제조 물류 현장, 이커머스 풀필먼트 센터, 도심형 서비스 로봇, 공항 운영·보안 등 실제 산업 현장에서 검증된다. 현장에서 발생하는 실패 데이터는 다시 학습에 반영돼 상용화 속도를 끌어올리는 구조다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 컨소시엄은 기업 규모와 지역, 산업의 경계를 넘어 '피지컬 AI 글로벌 1위'라는 단일 목표를 위해 결집한 연합군"이라며 "참여 기관들의 기술력과 산업 현장의 요구를 결합해 가상과 현실을 잇는 AI 두뇌로 대한민국 산업 경쟁력의 새로운 축을 만들어가겠다"고 말했다.

2026.02.11 09:50장유미 기자

화면 왜곡 없이 상상하는 AI…트릴리온랩스, 세계 첫 모바일 월드모델 공개

트릴리온랩스가 모바일 환경에서 사용자 조작에 따른 미래 변화를 코드로 시뮬레이션하는 기술을 선보이며 실행형 인공지능(AI) 시장 선점에 나선다. 단순 이미지 생성을 넘어 웹 코드를 통해 화면을 재현함으로써 기존 월드모델의 고질적인 문제인 화면 왜곡을 해결했다. 트릴리온랩스는 주변 환경의 인과관계를 학습해 화면 변화를 실시간으로 재현하는 모바일 월드모델 'g월드-32B'를 세계 최초로 개발했다고 9일 밝혔다. g월드-32B는 AI 에이전트가 특정 행동을 하기 전 그 결과를 시각적·논리적으로 상상해 시뮬레이션하는 기술이다. 기존 월드모델은 다음 화면을 이미지(픽셀) 단위로 생성해 글자가 뭉개지거나 형태가 왜곡되는 한계가 있었다. g월드-32B는 실행 가능한 웹 코드(HTML·CSS) 형태로 결과물을 예측해 구조적 한계를 개선한 것이 특징이다. 이 기술은 다음 화면의 사진을 찍어 보내는 방식이 아닌, 정교한 설계도에 해당하는 코드를 생성해 실시간 고화질 렌더링을 유도한다. 렌더링 실패율을 1% 미만으로 낮췄으며 텍스트와 아이콘을 왜곡 없이 선명하게 유지하는 높은 정확도를 확보했다. 특히 모델 최적화 기술로 매개변수 규모가 50배 이상 큰 초거대 AI 모델 '라마(Llama)-4-402B'를 상회하는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 예측 성능을 기록했다. 국내 모바일 환경에 특화된 한국어 벤치마크인 KApps(한국 모바일 앱 조작 성능 평가 지표)에서도 별도 추가 학습 없이 바로 실전에 투입 가능한 '제로샷(Zero-shot)' 성능을 구현했다. 트릴리온랩스는 이 모델을 실행형 AI 기술로 발전시켜 디지털 서비스 운영 전반의 자동화를 지원할 계획이다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "묻고 답하는 AI를 넘어 복잡한 디지털·물리적 환경에서 직접 행동하는 실행형 AI 시대가 도래했다"며 "이는 정부 AI 전략 과제가 본격화되기 이전부터 월드모델에 집중해 온 결과물"이라고 말했다. 신 대표는 "로보틱스와 공공 서비스 자동화 등 다양한 영역에서 대한민국 AI 주권과 산업 경쟁력에 혁신을 가져올 것으로 기대한다"고 덧붙였다.

2026.02.09 14:56이나연 기자

[독자 AI 재도전] 모티프 "국가대표 AI 패자부활전 참가…AI 스타트업 최고의 도전"

과학기술정보통신부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 추가 선발을 앞두고 1차 평가에서 탈락했던 인공지능(AI) 스타트업들이 다시 한 번 도전에 나서고 있다. 이번 추가 공모는 단순한 '패자부활전'을 넘어 한국 AI 기술이 어떤 방향과 전략을 선택할 것인지를 가늠하는 시험대가 될 전망이다. 특히 대기업 중심 구도 속에서 스타트업이 독자 기술과 아키텍처를 앞세워 어떤 해법을 제시할 수 있을지가 주목된다. 지디넷코리아는 독파모 추가 선발전에 도전하는 모티프테크놀로지스와 트릴리온랩스 두 기업 대표의 인터뷰를 통해 각자의 문제의식과 기술 전략을 짚어본다. [편집자주] "스타트업의 본질은 빅테크가 놓치고 있는 빈틈 그 불가능해 보이는 문제에 뛰어들어 해답을 찾는 것입니다. 오픈AI와 구글이 장악한 것 같은 인공지능(AI) 시장에서도 여전히 풀지 못한 숙제와 채워지지 않은 요소는 넘쳐납니다. 바로 그 지점이 우리 같은 스타트업에게는 축복이자 기회입니다." 정부 주도 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 구축 사업에 재도전장을 낸 모티프의 임정환 대표는 확신에 찬 목소리로 말했다. 그는 이번 독파모 사업을 단순한 정부 과제 수행이 아닌, 스타트업이 기술적 낭만과 생존 본능을 증명하고 글로벌 빅테크의 틈새를 공략할 수 있는 가장 큰 기회가 될 것이라고 강조했다. 8일 임 대표는 지디넷코리아와의 대담에서 "결과와 상관없이 도전 과정 자체가 우리 기술을 한 단계 도약시키는 결정적 계기가 될 것"이라며 "이번 재도전을 통해 국내 AI 생태계에 새로운 기준점을 제시하겠다"고 포부를 밝혔다. 또 그는 이번 재도전을 단순한 사업 참여가 아니라 국내 AI 생태계 논의의 기준점을 만드는 과정으로 바라봤다. 더불어 독자 파운데이션 모델과 함께 최근 화제가 된 몰트북과 AI 버블론, 독파모 패자부활전에 나선 스타트업의 생존 전략에 대해서도 이번 인터뷰에서 의견을 밝혔다. 빅테크와 직접 경쟁은 비현실적...'경량화·특화 모델'로 틈새 공략" 임 대표는 독파모에서 스타트업 특유의 유연함과 실행력을 무기로 거대 자본이 지배하는 AI 시장의 틈새를 파고들겠다는 전략이다. 오픈AI나 구글이 조 단위의 인프라 투자를 감행하는 '머니 게임' 속에서 스타트업이 독자 파운데이션 모델을 개발하는 것은 무모해 보일 수도 있다. 이에 대해 그는 "우리가 가진 한정된 자원으로 빅테크와 파라미터 경쟁을 하는 것은 불가능하다"고 냉정하게 진단했다. 대신 '선택과 집중'을 택했다. 범용 거대언어모델(LLM)뿐만 아니라 이미지, 비디오 생성 등 특화된 영역의 파운데이션 모델을 직접 개발하며 기술을 내재화하는 방식이다. 임 대표는 "단순히 남들이 만든 API를 가져다 쓰는 것이 아니라, 원천 기술을 확보해야만 급변하는 미래에 대응할 수 있다"고 강조했다. 그는 "모델의 크기가 커진다고 무조건 좋은 것은 아니다"라며 "특정 도메인이나 기업 환경에 맞춰 최적화된, 작지만 강력한 모델이 오히려 시장에서 더 큰 가치를 발휘할 수 있다"고 설명했다. 이는 막대한 비용이 드는 범용 모델 대신, 효율성과 실용성을 갖춘 '경량화된 파운데이션 모델'로 승부를 보겠다는 의지로 풀이된다. AI 버블 아닌 전환기...몰트북 같은 UX 혁신이 대중화 이끌 것 최근 불거진 AI 버블 논란에 대해 그는 "지금은 과열 국면이 아니라 개발 방식 자체가 완전히 바뀌는 거대한 전환기"라고 의견을 밝혔다. 특히 코드 생성과 업무 자동화 영역에서 AI 활용이 빠르게 확산되고 있다는 점을 강조했다. 그는 "과거에는 개발자가 AI에 코딩을 맡기면 실력이 부족하다는 인식이 있었지만, 지금은 오히려 뛰어난 개발자일수록 AI를 더 적극적으로 활용하는 구조가 됐다"며 "이제는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐가 개발자 역량의 핵심 기준이 되고 있다"고 설명했다. 최근 업계의 화두로 떠오른 몰트북에 대해서도 같은 맥락에서 해석했다. 임 대표는 "몰트북은 개발자가 아닌 일반 대중도 AI가 일을 대신 처리하는 모습을 직접 목격하게 된 첫 사례"라고 평가했다. 복잡한 개발 워크플로를 몰라도, 대화만으로 자동화 결과를 즉각 확인할 수 있다는 점이 대중의 관심을 폭발시켰다는 분석이다. 그는 "이는 기술 성능보다 사용자 경험(UX)이 임계점을 넘었을 때 어떤 파급력이 나타나는지를 보여주는 사례"라고 덧붙였다. 다만 기업 환경에서의 무분별한 AI 도입에 대해서는 신중한 접근이 필요하다고 경고했다. 개인 사용자와 달리 기업은 보안과 접근 권한 관리가 핵심이기 때문이다. 임 대표는 "실제 기업 내부 문서를 AI에 연동하는 과정에서 전 직원의 연봉 정보가 여과 없이 노출된 사례도 있었다"고 언급하며, "정교한 접근 권한 설계 없이 단순히 AI 모델만 도입하면 대형 보안 사고로 이어질 수 있다"고 지적했다. 기업용 AI는 모델의 성능보다 통제 구조와 보안 시스템이 먼저 갖춰져야 한다는 것이 그의 지론이다. 텍스트를 넘어 세계를 이해하는 AI 목표 모티프가 그리고 있는 장기 비전의 키워드는 '월드 모델(World Model)'이다. 임 대표는 텍스트를 처리하는 수준을 넘어, 현실 세계의 물리적 법칙과 환경, 사물 간 상호작용을 이해하고 예측하는 AI로의 진화를 자연스러운 흐름으로 봤다. 단순히 질문에 답하는 모델이 아니라, 세계를 하나의 구조로 인식하고 스스로 가설을 세우는 단계로 나아가야 한다는 문제의식이다. 그는 이 변화가 먼 미래의 이야기는 아니라고 봤다. 다만 시점에 대해서는 신중한 태도를 유지했다. 임 대표는 "기술 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 그 시점이 내년일 수도 있고, 조금 더 시간이 걸릴 수도 있다"고 말했다. 그러면서도 방향성만큼은 분명하다고 강조했다. AI가 현실을 이해하는 방식으로 진화하는 것은 되돌릴 수 없는 흐름이라는 판단이다. 임 대표는 기술 변화의 속도를 체감하는 이유로 연구 환경의 변화를 꼽았다. 그는 "매일 수백 편씩 쏟아지는 논문을 훑어보면서, 자고 일어나면 세상이 달라져 있다는 걸 실감한다"고 말했다. 어제의 최첨단이 하루 만에 기준점이 되는 상황에서, 기술을 따라가는 전략만으로는 살아남기 어렵다는 인식도 함께 드러냈다. 이 때문에 모티프는 외부 기술을 빠르게 적용하는 데 그치지 않고, 자체적인 기술 해답을 찾는 데 집중하겠다는 입장이다. 임 대표는 "모티프 역시 이 빠른 흐름 속에서 우리만의 방식으로 문제를 정의하고, 기술적으로 풀어낼 것"이라며 "작더라도 방향이 분명한 기술을 쌓아가는 것이 결국 경쟁력이 될 것"이라고 말했다. 독자 파운데이션 모델 도전 역시 이런 비전의 연장선에 있다. 거대 자본이 주도하는 AI 경쟁에서 정면 승부를 벌이기보다는 세계를 이해하는 AI라는 장기 목표를 향해 한 단계씩 접근하겠다는 전략이다. 임 대표는 "지금의 선택이 당장 성과로 이어지지 않더라도 결국 미래를 준비하는 과정이 될 것"이라고 말했다.

2026.02.08 12:00남혁우 기자

생성형 AI 패러다임 바뀔까…구글 '지니' 공개에 산업계 지형 변화 예고

구글 딥마인드가 AI 프로젝트 '지니(Genie)'를 공개했습니다. 지니는 텍스트 프롬프트 등을 활용해 가상 환경을 구현할 수 있는 차세대 생성형AI 모델로 요약됩니다. 아직 프로토타입 단계지만, 게임·영화·애니메이션·국방·안보 등 산업에서 큰 영향을 미칠 수 있을지 주목을 받고 있습니다. 이번 이슈진단에서는 총 시리즈 4편으로 지니가 어떤 존재인지, 각 산업에서 실제 활용이 가능한지 등을 살펴봤습니다. 구글이 텍스트·이미지·영상 생성에서 한 걸음 더 나아가 '가상 세계 생성' 영역까지 기술 범위를 넓히면서 생성형 인공지능(AI) 시장의 경쟁 축도 빠르게 이동하고 있다. 지금까지 챗봇 중심 경쟁이 답변 품질을 겨루는 단계였다면, 이제는 사용자가 직접 탐험 가능한 환경을 만들어내는 '월드 모델' 기술이 차세대 경쟁 무대로 떠오른 분위기다. 4일 업계에 따르면 구글이 지난달 29일 미국 내 구글 AI 울트라 유료 구독자를 대상으로 프로젝트 '지니' 접근을 순차 확대키로 한 후 AI 업체들이 긴장감을 드러내고 있다. 이 모델이 텍스트 몇 줄이나 이미지 입력만으로 가상 세계를 생성하고, 사용자가 그 안을 걸어 다니거나 날아다니며 탐험할 수 있는 형태이기 때문이다. '지니'가 주목받는 이유는 월드 모델 기반 기술이란 점에서다. 기존 생성형 AI가 이미지나 영상 같은 정적인 결과물을 만들어내는 데 그쳤다면, 월드 모델 기반 기술은 사용자의 움직임과 상호작용에 따라 다음 장면을 추론하며 환경을 이어붙이는 구조를 갖는다. 미리 제작된 데이터를 불러오는 전통적 가상현실(VR)과 달리 AI가 매 순간 추론을 통해 세계를 생성하는 방식이라는 점에서 산업적 의미도 크다. 특히 게임·콘텐츠 산업에서는 누구나 간단히 자신만의 게임을 만들 수 있는 환경이 만들어졌다는 점에서 위기감이 감지된다. 경쟁자가 급증하는 상황 속에 개별 게임사가 장기간 막대한 개발비를 들여 만들어낸 게임이 수익성 측면에서 도움이 되지 않을 가능성이 높아졌기 때문이다. 게임업계의 콘텐츠 제작 방식에도 변화를 줄 것으로 기대된다. 대규모 개발 인력이 투입되는 기존 게임 제작과 달리 AI가 실시간으로 환경을 생성해 초기 기획과 테스트 과정을 단축할 수 있기 때문이다. 다만 현 단계에서는 완성형 게임 엔진을 대체하기보다는 제작 지원 도구로서의 활용 가능성이 더 크다는 시각이 많다. 영화·애니메이션 산업에서도 월드 모델 기술은 제작 효율을 높일 수 있는 도구가 될 것으로 보인다. 배경 환경이나 장면 구성을 AI가 즉석에서 생성할 수 있게 되면 기존에 수개월이 걸리던 콘셉트 아트와 프리비주얼(Pre-visualization) 과정이 단축될 수 있어서다. 특히 실시간으로 카메라 시점을 이동하며 장면을 탐색할 수 있다는 점에서 영상 제작 과정의 새로운 워크플로가 될 가능성이 거론된다. 교육 분야에서는 역사 체험형 학습과 같은 새로운 형태의 콘텐츠 확장이 가능하다는 전망도 나온다. 예컨대 고대 로마 도시나 조선 시대 한양과 같은 환경을 월드 모델로 재현해 학생들이 직접 탐험하는 방식의 교육 시뮬레이션이 가능해질 수 있다. 기존 텍스트·영상 중심 교육을 넘어 학습자가 '공간 속 경험'을 통해 이해하는 방식으로 발전할 여지가 있다. 국방·안보 분야에서도 시뮬레이션 기술은 중요한 응용처로 꼽힌다. 군사 훈련과 작전 시나리오 검증은 실제 환경에서 실험하기 어렵기 때문에 가상 공간에서 반복적으로 수행되는데, 월드 모델이 보다 현실적인 동적 환경을 생성할 경우 훈련 시뮬레이터 고도화로 이어질 수 있다. 그러나 민감한 기술인 만큼 윤리적·정책적 논의가 병행돼야 한다는 지적도 나온다. 금융권 역시 월드 모델 기반 시뮬레이션 기술이 새로운 응용 분야로 거론된다. 금융기관들은 시장 변동과 리스크 시나리오를 가상 환경에서 반복적으로 실험해야 하는데, 월드 모델이 복잡한 경제 상황과 소비자 행동을 시뮬레이션하는 도구로 발전할 경우 리스크 관리와 의사결정 모델링에 활용될 수 있을 것으로 전망된다. 제조·산업 현장에서도 월드 모델이 활용될 것으로 기대된다. 공장 자동화나 물류 시스템에서는 실제 환경에서 실험하기 어려운 상황을 가상 공간에서 먼저 검증해야 한다. 이 때 월드 모델이 현실과 유사한 시뮬레이션을 제공하면 스마트팩토리와 로봇 운영 효율을 높이는 기반 기술로 자리 잡을 수 있다. 산업적 파급 효과는 반도체 시장으로도 이어질 수 있다. 월드 모델 기반 시뮬레이션은 기존 거대언어모델(LLM)보다 훨씬 높은 추론 연산과 메모리 대역폭을 요구하기 때문에 구글이 개발한 텐서처리장치(TPU) 같은 AI 가속기 경쟁과 함께 HBM3E·HBM4 등 고대역폭 메모리 수요 확대 가능성도 제기된다. 이는 AI 서비스 고도화가 하드웨어 인프라 투자 확대로 연결되는 구조다. 구글은 아직 초기 단계인 만큼 사실성이 완벽하지 않고 생성 지속 시간이 최대 60초로 제한되는 등 기술적 한계가 있다고 함께 밝혔지만, AI 업계는 '월드 모델' 기술 경쟁이 본격화 될 것이란 점에 주목하고 있다. '제미나이'를 앞세운 구글의 AI 시장 내 영향력이 빠른 속도로 커지고 있는 만큼, '월드 모델'이 빠르게 업계 표준으로 올라설 것으로 예상돼서다. 실제로 구글 외 다른 업체들도 발 빠르게 월드 모델 개발 경쟁에 뛰어들었다. 'AI 대모'로 불리는 페이페이 리 교수가 설립한 월드랩스(World Labs)와 영상 생성 스타트업 런웨이, 메타 전 최고과학자 얀 르쿤이 참여한 연구 조직 등이 대표적으로, 이들은 유사한 기술을 주요 목표로 내세우며 차세대 AI 주도권 잡기에 나섰다. 그러나 '지니'가 아직 초기 단계란 점에서 좀 더 상황을 지켜봐야 한다는 의견도 있다. 자동회귀(auto-regressive) 방식 특성상 연산 부담이 크고 조작 안정성이나 환경 일관성 측면에서도 제약이 존재하기 때문이다. 구글 역시 이를 연구용 프로토타입으로 규정하며 한계를 인정하는 듯한 모습이다. 업계 관계자는 "'지니' 공개는 생성형 AI 산업이 '콘텐츠 생성'에서 '세계 시뮬레이션'으로 확장되는 흐름을 보여준 것이란 점에서 의미가 있다"며 "로봇, 제조 시뮬레이션뿐 아니라 반도체 인프라 시장까지 연쇄적으로 영향을 미치며 AI 주도권 경쟁의 무대 자체를 바꿔놓을 가능성이 크다"고 말했다.

2026.02.04 12:39장유미 기자

구글 지니, 상상 넘어 물리적 실체로...AGI 열쇠 '월드 모델' 전쟁 서막

구글 딥마인드가 AI 프로젝트 '지니(Genie)'를 공개했습니다. 지니는 텍스트 프롬프트 등을 활용해 가상 환경을 구현할 수 있는 차세대 생성형AI 모델로 요약됩니다. 아직 프로토타입 단계지만, 게임·영화·애니메이션·국방·안보 등 산업에서 큰 영향을 미칠 수 있을지 주목을 받고 있습니다. 이번 이슈진단에서는 총 시리즈 4편으로 지니가 어떤 존재인지, 각 산업에서 실제 활용이 가능한지 등을 살펴봤습니다. 인공지능(AI)이 텍스트 생성을 넘어 물리적 세계의 동역학을 시뮬레이션하는 '월드 모델' 시대로 진입했다. 구글 딥마인드가 선보인 '지니 3'가 사진 한 장으로 상호작용 가능한 가상 세계를 즉석에서 구축하며 게임 산업에 충격을 준 가운데, 일론 머스크의 xAI와 테슬라 역시 실세계 데이터를 결합한 월드 모델로 범용인공지능(AGI)을 향한 개발 속도를 높이고 있다. 코딩 없이 3D 세계 생성… 구글, 차세대 AI 판을 바꾸다 일찍이 업계는 AI가 텍스트 학습만으로는 인간 수준의 지능에 도달하기 어렵다는 데 의견을 모았다. 'AI의 대모'로 불리는 페이페이 리 스탠퍼드대 교수가 지적했듯, 기존 거대언어모델(LLM)은 방대한 지식을 갖췄으나 물리적 실재에 기반하지 못한 상태를 뜻하는 '어둠 속의 단어들'에 머물러 있어서다. 진정한 AGI는 로봇이나 자율주행차처럼 물리적 세계를 탐색하고 작업을 수행할 수 있어야 한다. 여기에는 시각과 청각 등 감각 정보를 통해 디지털 비트의 세계와 물리적 원자의 세계를 연결하는 '공간 지능'이 필수적이다. 월드 모델이 그 가교 구실을 한다. 이러한 흐름 속에서 구글은 텍스트와 이미지, 영상 생성을 넘어 차세대 시장인 가상 세계 생성으로 영역을 확장하고 있다. 구글의 지니 3는 복잡한 물리 엔진을 설계하거나 코딩하는 전통적인 3차원(3D) 그래픽 엔진의 문법 대신 데이터 주도 픽셀 예측 방식을 택했다. 작동 원리는 클라우드 스트리밍 게임과 유사하지만 그 실체는 이용자의 입력에 따라 다음 프레임을 실시간으로 예측하는 '블랙박스 신경망'이다. 이용자가 텍스트나 이미지를 입력하면 AI가 즉석에서 상호작용 가능한 세계를 생성하고, 사용자의 움직임에 맞춰 다음 프레임을 실시간으로 추론해 이어 붙인다. 이는 미리 제작된 데이터를 불러오는 기존 가상현실(VR)과 달리, 누구나 즉석 생성 가능한 인터랙티브 환경을 소유하게 됨을 의미한다. 구글의 이러한 시도는 로봇 에이전트 훈련 등 다양한 활용 가능성을 제시하기에 산업적 파급력이 상당할 것으로 보인다. xAI·테슬라는 '현실 모사'…왜 월드 모델인가 반면 xAI와 테슬라는 현실 데이터를 정교하게 모사하는 실전형 전략에 집중한다. 테슬라는 '생성형 가우시안 스플래팅' 기술을 활용해 로봇이나 자율주행차가 실제 마주할 시야를 사실적으로 시뮬레이션한다. 특히 '시맨틱 증강' 기술이 핵심이다. 이 기술은 맑은 날씨의 주행 영상에 눈을 내리게 하거나 가상의 보행자를 추가하는 식으로 현실에서 수집하기 어려운 위험 상황 데이터를 생성한다. 로봇이 실제 환경에 배포되기 전 다양한 변수를 안전하게 학습할 수 있는 샌드박스 역할인 셈이다. 업계가 월드 모델을 차세대 AI 표준으로 꼽는 이유는 현실 그 자체가 AGI의 데이터셋이라는 방향성에 공감하기 때문이다. 미국 AI 스타트업 루마 같은 기업들은 인간이 설정한 수식에 의존하는 대신, AI가 방대한 비디오 데이터를 관찰하며 중력이나 관성 같은 물리 법칙을 스스로 깨우치게 하는 방식을 택하고 있다. 월드 모델 시장은 엔터테인먼트와 로봇 공학이라는 두 축을 중심으로 성장할 전망이다. 할리우드나 게임업계는 시각적 개연성이 충분한 시뮬레이션을 요구하는 반면, 로봇 및 자율주행 업계는 현실과 일치하는 사실적 시뮬레이션이 필요하다. 전문가들은 이 두 영역이 결국 동전의 양면과 같다고 분석한다. 가상 세계를 실시간으로 생성하는 파운데이션 모델이 한쪽에서는 창작 도구가 되고, 다른 쪽에서는 로봇을 훈련하는 시뮬레이터가 되기 때문이다. 업계 관계자는 "가상과 현실을 모두 아우르는 강력한 월드 모델을 누가 먼저 선점하느냐가 향후 AI 패권의 향방을 가를 것"이라고 말했다.

2026.02.04 12:38이나연 기자

AI, 추론 모델→행동도구로…'월드모델' 경쟁 불붙는다

2025년은 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI·에너지·로봇·반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼·소프트웨어·모빌리티·유통·금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년(丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다. [편집자주] 올해 글로벌 인공지능(AI) 생태계는 대규모 투자와 치열한 모델 경쟁 속에서 빠르게 변화했다. 각국이 AI 거버넌스 정비와 인재·교육 체계 구축에 시동을 건 한 해이기도 했다. 이런 흐름 속에 새해에는 기술 개발 경쟁과 산업 주도권 다툼이 한층 치열해질 전망이다. 규제와 거버넌스, 교육을 둘러싼 정책 환경도 시험대에 오를 것으로 예상된다. 올해 글로벌 빅테크의 AI 투자는 '초거대 경쟁'이란 표현이 과장이 아닐 만큼 치열했다. 마이크로소프트는 2025 회계연도 AI 데이터센터와 클라우드 인프라에 800억 달러(약 11조4천600억원)를 투입하겠다고 선언했다. 구글도 연간 설비투자를 900억 달러(약 133조2천700억원) 이상으로 확대하며 AI 인프라와 텐서처리장치(TPU) 확장에 집중했다. 아마존웹서비스(AWS)도 ▲AI 인프라 투자 ▲오픈AI와의 대규모 클라우드 계약 등으로 수백억 달러 규모 AI 관련 자본 지출이 발생한 것으로 집계됐다. 오픈AI는 정확한 설비투자 수치를 공개하지 않았지만, 모델 개발과 연산 자원 확보에 연간 100억 달러 안팎의 자금이 투입되는 것으로 추정된다. 이에 따라 2025년은 AI 경쟁이 모델 성능을 넘어, 자본과 인프라를 장기간 감당할 수 있는 역량을 가르는 해로 평가되고 있다. 이런 빅테크의 공격적 행보가 계속되면서 'AI 투자 거품' 논쟁도 뜨겁게 벌어졌다. 그동안 AI 모델 경쟁을 주도한 것은 오픈AI였다. 하지만 최근 들어 이런 경쟁 구도가 변하고 있다. 구글이 차세대 모델 '제미나이3'를 앞세워 모델 경쟁력 우위를 확보했다는 평가가 나오면서다. 제미나이3는 주요 추론 벤치마크에서도 GPT-5.1이나 앤트로픽 최신 모델과 견줄 만한 성능을 보였다. 중국 기업들의 추격도 빨라졌다. 딥시크는 제미나이3급 성능을 목표로 한 차세대 모델을 오픈소스로 공개하며 비용 경쟁력을 앞세웠다. 알리바바클라우드와 텐센트클라우드도 오픈소스 기반 대형 언어 모델을 잇달아 공개하며 경쟁에 가세했다. 올해 AI 경쟁은 모델을 넘어 검색·업무·소비자 접점 서비스로 확산했다. 구글은 제미나이3를 검색에 통합해 맥락 이해와 추론 중심의 AI 검색을 강화했고, 오픈AI는 챗GPT 중심으로 웹 탐색과 요약·비교 기능을 합쳐 '답변형 검색' 영역을 확장하고 있다. 앤트로픽은 클로드로 업무·리서치·코딩 환경에서 정보 탐색과 고급 추론을 결합했다. 각국의 AI 정책과 거버넌스 추진 방향도 각양각색이다. 한국은 'AI 기본법'을 토대로 하위 법령과 가이드라인 정비에 착수해 내년 1월 시행을 앞뒀다. 미국에선 주정부 AI 규제를 둘러싼 연방·주 간 충돌이 격화됐고, 유럽연합(EU)은 AI 법을 단계적으로 시행하며 속도 조절에 나섰다. 정부의 AI 인재 양성과 교육 정책도 확대됐다. 외국인 AI 인재 유치와 비자 제도 개선이 추진됐고, 초·중·고부터 대학과 평생교육까지 AI 교육을 전 생애 주기로 확장하는 방안이 나왔다. 새해 'AI 에이전트' 확산…명확한 보안·책임 소재 필수 올해가 에이전틱 AI의 가능성을 확인하는 해였다면, 새해는 이를 산업 현장 직접 투입해 효과를 보는 원년이 될 전망이다. 개념검증(PoC)과 파일럿 단계를 거친 AI 에이전트가 실제 업무 흐름에 투입돼 사람과 AI가 협업하는 구조가 가시화될 것이란 예측이다. 글로벌 빅테크도 에이전틱 AI 사업 준비를 마친 상태다. 세일즈포스는 영업·마케팅·고객지원 전반에 AI 에이전트를 배치하는 '에이전틱 엔터프라이즈' 전략을 제시했고, 슬랙 등 협업 도구에서도 업무 맥락을 이해하고 후속 작업을 실행하는 에이전트 기능을 강화했다. 마이크로소프트와 AWS 등도 플랫폼에 에이전틱 AI 기능을 추가해 에이전틱 AI 사업 구상을 끝냈다. 최근 불붙은 에이전트 기반 'AI 브라우저' 경쟁도 가속화 할 전망이다. 오픈AI와 퍼플렉시티는 AI가 웹을 직접 조작해 반복적인 작업을 대신 수행하는 자동화형 에이전트를 선보였다. 구글은 여러 정보를 조합해 새로운 결과물과 인터페이스를 생성하는 방식으로 차별화를 시도했다. 에이전트가 기존 업무를 대신하는 자동화를 넘어 업무 방식 자체를 재구성하는 단계로 도약할 것으로 예측되고 있다. 개발 분야에서도 에이전틱 AI 활용은 빠르게 확산할 것으로 나타났다. 깃허브 코파일럿은 코드 생성뿐 아니라 테스트 작성과 오류 탐지, 코드 리뷰 지원까지 범위를 넓히며 SW 개발 생산성 향상 가능성을 보여주고 있다. 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 "모든 에이전트를 단일 환경에서 관리·조정할 수 있는 기능이 확산할 것"이라고 밝혔다. 업계에선 데이터 정합성과 보안·책임 체계가 갖춰지지 않으면 에이전틱 AI가 PoC 수준에 머물 수 있다는 지적도 나왔다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 "AI 에이전트 성능과 데이터 품질을 지속적으로 평가·개선할 수 있는 체계가 향후 에이전트 도입 성패를 좌우할 것"이라고 내다봤다. 피지컬AI·월드모델 경쟁 '치열'…'행동하는 AI' 뜬다 2026년에는 피지컬 AI와 월드모델 개발 경쟁이 확산할 전망이다. 전문가들은 AI 경쟁 중심이 언어·이미지를 넘어, 물리적 세계를 이해하고 행동하는 단계로 이동할 것으로 내다봤다. 네이버클라우드 성낙호 전무는 "실제 상황을 시뮬레이션할 수 있도록 현실 데이터를 추가 학습한 월드모델이 AI 문제 해결의 새로운 성장 동력으로 부상할 것"이라고 최근 국회 포럼에서 주장하기도 했다. 구글 딥마인드는 자율 시스템이 물리 환경을 이해하고 스스로 판단·행동할 수 있는 월드모델 연구에 힘을 실을 것이라고 발표했다. 엔비디아도 '옴니버스'와 '아이작' 플랫폼을 앞세워 공장과 물류 현장을 가상 공간에서 학습하고 검증하는 시뮬레이션 생태계를 확대하고 있다. 페이페이 리 교수가 설립한 스타트업 월드랩스도 최근 3차원 공간을 생성·편집할 수 있는 월드모델 기반 상용 제품을 공개했다. 이에 업계에선 월드모델이 연구·실험 단계를 넘어, 콘텐츠·시뮬레이션 등 산업 현장으로 확장할 것이란 분위기가 나오고 있다. 내년 피지컬 AI 상용화 가능성이 내년 더 높아질 것으로 나타났다. 피규어AI와 보스턴다이내믹스는 AI 기반 인지·행동 모델을 적용해 로봇의 작업 수행 능력을 끌어올렸으며, 제조와 물류 현장에서의 활용 범위를 넓히고 있다. 반면 국내는 피지컬 AI 연구 기반이 아직 충분하지 않다는 평가가 이어지고 있다. 대규모 물리 데이터 축적과 장기 실증 경험이 부족하다는 이유에서다. 이에 국가AI전략위는 2030년 피지컬AI 1위 달성을 목표로 핵심기술과 데이터를 확보하겠다고 밝혔다. 카이스트 신진우 김재철AI대학원 석좌교수는 "앞으로 5년의 선택이 미래 50년간 피지컬 AI 경쟁력의 주요 잣대가 될 것"이라고 내다봤다. 국가별 AI법 속도·방향 갈려…AI 교육 투자 확대 절실 글로벌 AI 법·규제 환경은 국가별 정책 속도와 방향이 갈리면서, AI 규제 대응 전략도 지역별로 달라질 전망이다. 한국은 AI 법을 비교적 이르게 시행하는 국가에 속한 만큼, 신뢰 확보라는 규제 취지를 유지하면서도 산업 현장의 부담을 완화할 보완책 마련이 관건으로 꼽힌다. 특히 국내 업계에선 중소기업과 스타트업 대상으로 표준 가이드 제공과 교육·컨설팅 지원, 단계적 계도기간 운영이 함께 이뤄져야 한다는 목소리가 나온다. 실제 스타트업얼라이언스가 국내 AI 스타트업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면 응답 기업의 98%가 AI 기본법에 대비한 실질적 대응 체계를 갖추지 못한 것으로 나타났다. 스타트업을 위한 표준 가이드 마련이 병행되지 않을 경우 규제 충격이 불가피하다는 지적이 나오는 이유다. 내년 AI 인재·교육 정책 투자 확대 필요성도 내년 주요 과제로 거론되고 있다. AI 교육 확산 속도에 비해 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 GPU 등 연산 인프라는 여전히 제한적인 상황으로, 교육 확대에 맞춘 인프라 공급 체계 구축이 필요하다는 전망이다. 대학 현장에서는 이미 부담이 가시화되고 있다. 한 사립대 관계자는 "대학원생 사이에서 GPU 사용을 둘러싼 경쟁이 여전히 치열하다"며 "AI 박사급 인재를 안정적으로 배출하기 위한 투자가 더 필요하다"고 털어놨다. 또 다른 관계자는 "GPU를 확보하더라도 매달 수십억원에 이르는 전기료를 감당하기 어렵다"며 "정부가 지원 사각지대를 면밀히 점검해야 한다"고 지적했다. 국내외 AI 인재 확보를 위한 제도적 기반 강화도 주요 과제로 꼽힌다. 카이스트 최재식 김재철AI대학원 교수는 지난달 국회 과학기술정보방송통신위원회 공청회에서 "해외로 나간 AI 인재가 다시 국내로 돌아올 수 있도록 하는 '순환형 인재 육성 모델'이 절실하다"고 강조했다. 한순구 연세대 경제학과 교수도 "미국과 중국에 인재를 보내 기술을 습득하게 한 뒤 다시 한국으로 복귀하도록 하는 구조를 고민할 필요가 있다"고 말했다. AI 전략위 교육 태스크포스(TF) 리더인 고려대 김현철 컴퓨터학과 교수는 간담회에서 "공공·사립 학교 간 AI 활용 역량 격차를 줄이는 것도 중요하다"며 "공통 AI 교육 플랫폼 제공이 점차 확대돼야 할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.22 13:50김미정 기자

'AI 4대 천왕' 얀 르쿤은 왜 메타를 떠나나

인공지능(AI) 경쟁을 위해 총력을 다하고 있는 메타에 대형 뉴스가 터졌습니다. '최고 AI 과학자' 얀 르쿤이 회사를 떠나기로 했다는 소식입니다. 르쿤은 2013년 메타에 합류한 이후 기초인공지능연구소(FAIR)를 통해 AI 개발 작업을 진두 지휘해 왔습니다. 사실상 메타 AI 전략을 대표해 온 인물입니다. 뉴욕대 교수 출신인 얀 르쿤은 제프리 힌튼, 요수아 벤지오, 앤드루 응과 함께 'AI 4대 천왕'으로 불리는 인물입니다. AI 분야에선 최고 권위를 인정받고 있는 튜링상 수상자이기도 합니다. 메타의 얼굴이나 다름 없는 얀 르쿤은 왜 갑자기 회사를 떠나기로 한 것일까요? 저커버그의 비상 선언 이후 AI 전략 변화 최근 메타 AI 사업 상황이 썩 좋은 편은 아닙니다. 지난 4월 선보인 최신 모델 라마4가 혹평을 받은 게 결정타였습니다. 챗봇인 '메타 AI' 역시 좀처럼 영향력을 확장하지 못하고 있습니다. 그러다보니 소셜 플랫폼 시대를 선도했던 메타가 AI 시대 2류 기업으로 밀릴 지도 모른다는 위기의식이 팽배한 상태입니다. 하지만 이런 외부적인 상황 때문에 떠나는 건 아닙니다. 오히려 이런 상황을 대처하는 관점 차이 때문이라고 봐야 합니다. 지난 4월 내놓은 라마4가 경쟁사에 뒤진다는 평가를 받자 마크 저커버그 최고경영자(CEO)가 곧바로 비상 선언을 합니다. 그리곤 전면에 나서 대대적인 AI 인력 사냥에 착수합니다. 오픈AI를 비롯한 경쟁업체의 핵심 인력을 50명 이상 채용합니다. 이런 '비상 선언'을 한 것이 처음은 아닙니다. 저커버그는 2011년 구글이 구글 플러스를 선보이자 “카르타고는 반드시 멸명한다”면서 비상을 걸었습니다. '인터넷 대제국' 구글이 자신들의 텃밭으로 쳐들어오자 출퇴근 없이 연구개발에 전념하는 조치를 내린 겁니다. 페이스북은 당시 60일 간의 '락다운' 운동을 통해 서비스를 전면 재검토하면서 최고 소셜 플랫폼 자리를 지킬 수 있었습니다. 저커버그 입장에선 거의 15년 만에 그 때와 비슷한 분위기를 만든 겁니다. 문제는 그 과정에서 AI 개발 철학이 바뀌었다는 겁니다. 그 동안 메타 AI 전략은 얀 르쿤이 이끄는 FAIR가 주도했습니다. 잘 아는대로 르쿤은 현재 시장 주류인 대규모 언어모델(LLM)은 AI의 미래가 될 수 없다고 주장합니다. 유용하긴 하지만 인간처럼 추론하거나 계획하는 능력이 없다는 겁니다. 대신 르쿤은 '월드 모델'을 개발해야 한다는 생각을 갖고 있습니다. 월드모델이란 세상의 작동 원리, 물리적 법칙, 인과 관계 등을 이해해 미래를 예측하고 행동을 계획할 수 있도록 하는 AI 시스템을 말합니다. 텍스트를 생성하는 수준인 LLM을 넘어 실제 세계를 상식적으로 이해하는 인간과 같은 수준의 지능을 갖추도록 한다는 것이 월드모델의 기본 개념입니다. 반면 저커버그의 생각은 다릅니다. 당장 실적을 내야 하는 저커버그 입장에선 르쿤처럼 장기 AI 개발에만 몰두할 수는 없습니다. 막대한 AI 투자가 실적으로 이어지는 모습을 보여줘야 한다는 압박을 받고 있기 때문입니다. 따라서 저커버그는 당장 AI 시장에서 경쟁자를 따라잡는 것이 굉장히 중요합니다. 이를 위해선 LLM 모델 개발 경쟁부터 뒤쳐져선 안 된다는 생각을 갖고 있습니다. 당장 성과 내라는 저커버그 vs LLM 이후 준비하는 르쿤 이런 생각을 잘 보여주는 대표적인 행보가 7월초 출범한 '메타 초지능 연구소(MSL)'입니다. MSL은 '모든 사람을 위한 초지능을 개발한다'는 메타의 비전을 실현할 싱크탱크입니다. 사실상 메타 AI 전략의 핵심 기지로 만들어진 조직입니다. MSL의 책임자는 알렉산드르 왕입니다. 1997년생인 알렉산드르 왕은 메타가 6월 인수한 스케일AI 설립자입니다. 2016년 출범한 스케일AI는 AI 모델이 스스로 학습할 수 있도록 이미지·텍스트 등을 가공하고 정리하는 '데이터 라벨링' 기술을 보유한 업체로 유명합니다. 메타에 합류한 알렉산드르 왕은 ▲라마 등 LLM 성능 개선 ▲초지능 AI 전략 수립 ▲AI 인력 영입 전략 등을 담당하다가 MSL 책임자를 맡게 됐습니다. '데이터 라벨링' 전문가가 MSL 책임자를 맡게 된 겁니다. 저커버그는 또 MSL 내에 'TBD 랩'이라는 내부 팀을 직접 구성했습니다. 이들에겐 차세대 LLM 개발이란 임무를 부여했구요. 문제는 이런 조직 개편으로 얀 르쿤이 직접 타격을 받았다는 겁니다. 회사 전략 변화와 함께 르쿤의 조직은 크게 축소됐습니다. 메타가 최근 단행한 AI 연구인력 600여명 감원 조치의 직격탄을 맞았습니다. 게다가 르쿤은 스물 아홉살 알렉산드르 왕에게 보고해야 하는 상황이 됐습니다. 이런 상황이 겹치면서 르쿤은 자신만의 방식으로 AI를 개발하는 쪽을 택하게 된 겁니다. 외신들에 따르면 르쿤은 이미 새로운 벤처 설립을 위한 자금 조달 논의도 진행하고 있다고 합니다. 메타에서 장기적 AI 연구 조직 시대는 끝나는가 월스트리트저널이 “르쿤이 떠나면서 메타에서 장기 AI 연구 조직 시대가 종언을 고했다”고 평가한 것을 이런 부분을 지적한 것입니다. 어쨌든 지난 12년 간 메타의 간판 역할을 해 왔던 얀 르쿤은 이제 메타와 관계를 정리하게 됐습니다. 이와 함께 메타는 '월드모델' 같은 장기 AI 개발 전략을 더 이상 추진하지 않을 가능성이 많아졌습니다. 사업가 저커버그와 'AI 천왕' 얀 르쿤의 이번 결별은 어떤 결과로 이어지게 될까요? 15년 전 '락다운 전략'을 통해 소셜 미디어 최강자 자리를 굳혔던 저커버그는 AI 시장에서도 막판 역전에 성공할 수 있을까요? 이 질문은 앞으로 펼쳐질 AI 전쟁을 바라보는 흥미로운 관점이 될 수 있을 것 같습니다.

2025.11.12 17:13김익현 미디어연구소장

"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화

엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다. 엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 지난 17일 개최돼 닷새간 진행되는 이 행사에서 회사는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다. 회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다. '코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다. 또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개한다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다. '아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다. 의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다. GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다. 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다. AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다. 실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다. 알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.03.19 05:00조이환 기자

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