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에이아이매틱스가 '월드모델'로 제조 현장 문제 푸는 법

공장에서 불량품을 찾아내는 AI를 만들려면 불량 데이터가 필요하다. 하지만 현장에서는 이를 충분히 확보하기부터 어렵다. 불량 발생 빈도가 낮고, 문제가 생긴 제품도 바로 수리해 납품해야 하기 때문이다. 에이아이매틱스는 정상 제품의 패턴을 먼저 익혀 여기서 벗어난 부분을 찾는 방식으로 해법을 모색했다. 채정훈 에이아이매틱스 AI미래기술개발그룹장은 지난 26일 지디넷코리아와 만나 “처음에는 결함 데이터를 일정 이상 모아 달라고 요청했지만, 아예 줄 수 없다는 고객들도 있었다”며 “현장에서는 정상 데이터는 줄 수 있지만 결함 데이터는 줄 수 없다는 상황을 파악하고, 그에 맞는 솔루션을 만들었다”고 말했다. 차량용 AI 블랙박스 '로드스코프'로 영상 인식 기술을 쌓아온 에이아이매틱스는 공장 검사와 헬스케어 등으로 사업을 넓히고 있다. 이를 연결하는 핵심 기술은 '월드모델'(AI가 인간처럼 현실 세계 물리 법칙과 인과관계를 학습해 내부에 가상의 세상을 구축하고, 직접 겪어보지 않고도 자신의 행동에 따라 일어날 미래 상황을 미리 시뮬레이션하고 예측하는 AI의 내부 뇌)이다. 영상과 신호에서 기본적인 패턴과 관계를 먼저 학습해, 사고나 결함처럼 데이터가 드문 상황에서도 AI를 적용하는 데 초점을 맞추고 있다. 제품 바뀌어도 수 시간 내 검사 준비…현장에 맞춘 AI 설계 에이아이매틱스의 비전 검사 장비 'AIM-T1'은 카메라로 제품을 촬영해 흠집과 파손 등 불량을 찾아낸다. 스마트폰용 인쇄회로기판(PCB)과 카메라 모듈, 지문인식 센서 등 전자부품이 주요 검사 대상이다. 회사에 따르면 3㎛급 미세 결함을 0.1초 안에 판정하며 하루 최대 7만 5000개를 검사할 수 있다. 채 그룹장은 AI 검사의 강점으로 일관성을 꼽았다. 사람이 반복 작업 중 피로를 느끼거나 집중력이 떨어지는 상황에서도 같은 기준으로 검사를 이어갈 수 있다는 설명이다. 그는 “결과를 일관되게 뽑는 데는 AI가 훨씬 유리하다”며 고객사 한 생산라인에서 장비 도입 후 기존 약 40명이 맡던 작업을 2명이 운영하게 된 사례를 소개했다. 공장은 생산 제품이 바뀔 때마다 검사 환경도 다시 맞춰야 한다. 제품을 고정하는 틀인 지그를 교체하고, 카메라와 조명을 조정한 뒤 새 데이터를 확보해 AI를 학습시키는 과정이 필요하다. 기존에는 여기에 짧게는 3일, 길게는 2주가 걸렸다. AIM-T1은 지그를 교체해 새 제품에 대응하도록 설계했다. 월드모델을 활용해 학습에 필요한 데이터와 시간도 줄였다. 현재 수 시간 안에 새 제품 검사에 적용할 수 있으며, 회사는 학습부터 배포까지 1시간 이내로 단축하는 것을 목표로 하고 있다. 현장마다 다른 판정 기준을 맞추는 작업도 중요하다. 불량을 놓치는 '미검'과 정상 제품을 불량으로 판단하는 '과검'을 줄이려면 검사원의 경험과 실제 데이터를 반영해야 한다. 채 그룹장은 “기준이 명확하게 있는 것처럼 보여도 실제 현장에서는 작업자와 노하우에 따라 다르다”며 “새로운 결함이 나오고 제품도 바뀌기 때문에 이를 맞추는 작업에 집중했다”고 설명했다. 차량용 솔루션은 졸음운전과 휴대전화 사용, 전방주시 태만, 신호위반 등을 감지해 경고한다. 회사가 제시한 한국교통안전공단 노선버스 500대 실증 자료에 따르면 2024년 6~12월 사업에서 졸음운전은 99.7%, 교통사고는 29.2% 감소했다. 도입 초기에는 감시받는다는 운전자들의 불만도 있었다. 회사는 경고가 필요한 상황과 경보음을 조정하며 현장 의견을 반영했다. 채 그룹장은 “운전자가 이럴 때 울려줬으면 좋겠다고 하는 상황들을 정리했다”며 안전운전 습관을 형성하는 것이 제품의 목표라고 말했다. 이런 기능을 작은 기기에서 구현하기 위해 AI 모델도 처음부터 용도에 맞춰 설계했다. 자체 모델 '에임넷(aimNet)'은 1MB급으로 경량화해 기기 안에서 영상을 처리한다. 채 그룹장은 “처음부터 목표와 제약 사항을 정해놓고 모델을 설계한다”며 “고해상도 이미지를 빠르게 처리해야 하는 업무에 맞춰 최적화하기 때문에 기존에 속도 문제로 AI를 도입하기 어려웠던 분야에도 적용할 수 있다”고 설명했다. 정답 가르치기 전 사전 지식부터…월드모델로 데이터 부족 보완 차량과 공장, 의료 분야는 필요한 데이터를 확보하기 어렵다는 공통점이 있다. 교통사고와 제품 결함은 드물게 발생하고, 의료 데이터는 전문가가 판독 결과를 붙이는 데도 비용이 든다. 에이아이매틱스는 정답이 붙지 않은 영상과 신호로 먼저 학습한 뒤, 소량의 정답 데이터로 개별 업무를 익히는 월드모델 기반 접근법을 활용하고 있다. 채 그룹장은 이를 아이가 주변 환경을 배우는 과정에 빗댔다. 가까운 물체는 크게 보이고, 물체를 놓으면 아래로 떨어진다는 관계를 경험으로 익힌 다음 새로운 일을 배우는 것과 비슷하다는 설명이다. 그는 “사람이 빠르게 적응할 수 있는 이유는 이미 사전 지식이 있는 상태에서 배우기 때문”이라며 “그런 사전 지식 상태를 만들어 놓는 것이 월드모델”이라고 말했다. 차량 영상에서는 시간에 따른 맥락을 파악하는 데 활용한다. 보복운전처럼 사진 한 장으로 판단하기 어려운 상황은 앞뒤 움직임을 함께 살펴야 한다. 회사 측은 차량 이벤트 15종 인식 시험에서 월드모델을 적용한 자체 모델의 성능이 비교 모델보다 높게 나타났다고 설명했다. 학습 데이터도 무작정 쌓기보다 AI가 혼동하는 사례와 처음 접하는 유형을 골라 확보한다. 드물게 나타난 새 결함은 생성형 AI로 유사 데이터를 만들어 학습을 보강한다. 헬스케어에서는 관계사와 협업해 장기간의 심전도 기록에서 부정맥 의심 구간을 찾아 판독을 돕는 기술도 개발하고 있다. 채 그룹장은 AI의 개별 성능을 높인 다음에는 전체 작업 흐름을 살펴야 한다고 강조했다. 결함 인식 속도가 빨라지자 장비를 준비하는 시간이 새로운 병목으로 떠올랐고, 이를 해결하기 위해 하드웨어와 소프트웨어를 함께 개선한 AIM-T1을 개발했다는 설명이다. 그는 “전체 과정이 다 끝나야 제품 하나가 나오는데 특정 과정만 100배, 1000배 빨라진다고 전체가 그만큼 개선되는 것은 한계가 있다”면서 공정 전반의 효율화가 필요하다고 말했다. 다음 과제로는 공정 사이의 물류 자동화를 꼽았다. 생산과 검사 등 개별 공정에 이어 자재를 옮기는 작업까지 연결하겠다는 구상이다. 회사는 공정 운영 플랫폼과 개발 중인 로봇팔 탑재 자율이동로봇을 연계해 자율운영 공장을 단계적으로 구현할 계획이다. 에이아이매틱스는 이 과정에서 쌓은 기술을 바탕으로 2028년까지 여러 산업에 적용할 수 있는 범용 월드모델을 확보하는 것을 목표로 하고 있다. 채 그룹장은 “각 공정은 이미 높은 수준으로 자동화돼 있지만 이를 연결하는 물류에는 비어 있는 부분이 있다”며 “고객이 적은 데이터만으로도 AI를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 하는 것이 목표”라고 말했다.

2026.10.31 08:41류승현 기자

'독자 AI' 다음 수는?…네이버, 모델 개발 전략 다변화

독자 인공지능(AI) 모델 '하이퍼클로바X'를 앞세워 기술 자립에 나섰던 네이버가 AI 개발 전략을 다변화하고 있다. 기존 모델 성능을 높이고 산업별 특화 AI 개발에 집중하는 한편, 현실 세계를 이해하는 월드모델 등 차세대 기술 연구도 이어가는 모습이다. 30일 업계에 따르면 네이버는 최근 '피지컬 AI를 위한 월드모델 연구' 분야 체험형 인턴 모집을 마쳤다. 지난 19일부터 27일까지 진행된 이번 채용은 네이버 본사 퓨처 AI 센터 산하 AI랩 생성 연구팀이 담당한다. 이번 채용 핵심 연구과제는 행동과 제어 신호에 반응해 실제와 유사한 환경을 생성하는 '제어 가능한 월드모델' 개발이다. 행동·제어 신호를 반영한 영상 생성과 실세계 데이터 기반 모델 설계, 새로운 환경으로의 일반화 등이 포함됐다. 특히 네이버는 이를 행동과 환경 변화를 함께 다루는 '월드 액션 모델' 기반 기술로 제시했다. 현실 세계에서 움직이는 로봇이나 자율주행 시스템이 주변 환경 변화를 예측하는 데 활용할 수 있는 기술이다. 네이버 관계자는 "전문 연구인재들이 실제 기업 현장에서 연구 기술이 어떻게 활용되는지 경험할 기회를 제공하려는 취지"라며 "글로벌 빅테크들도 유사한 연구 중심 인턴십을 운영하고 있다"고 설명했다. 네이버가 추진 중인 AI 연구는 본사와 자회사인 네이버클라우드를 중심으로 역할이 나뉜다. 네이버 본사 AI랩은 월드모델 등 중장기 선행 기술 연구와 논문 발표에 주력하고 있다. 네이버클라우드는 산업별 특화 모델 개발과 기업 고객 대상 사업화를 담당한다. 기존 범용 모델을 고도화하면서 실제 서비스와 산업 현장에 적용할 AI 기술을 확보하는 구조다. 월드모델 연구와 별개로 네이버의 범용 거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X'도 꾸준히 고도화되고 있다. 프롬스크래치(From Scratch·처음부터 독자 기술로 개발) 모델 성능을 개선하는 동시에 검색 등 실제 서비스에 최적화하는 방향이다. 대표적인 사례가 AI 검색 서비스 'AI탭'이다. 네이버는 지난 6월 AI탭 정식 출시에 맞춰 하이퍼클로바X 기술을 기반으로 개발한 검색 특화 모델을 적용했다. 서비스 환경에 맞춰 모델의 크기와 구조를 최적화해 응답 속도와 처리 효율을 높이는 데 초점을 맞췄다. 네이버클라우드는 국방·보안·제조 등 산업별 요구에 맞춘 버티컬 AI 모델 개발을 확대하고 있다. 범용 모델의 성능 경쟁을 넘어 산업 현장에서 활용할 수 있는 전문 모델을 확보하려는 전략이다. 네이버클라우드는 지난 6월 드론과 전술차량 등 제한된 컴퓨팅 환경에서 구동할 수 있는 경량 옴니모달 AI 모델 '하이퍼클로바X 시드 4B'를 공개했다. 지난 9월에는 과학기술정보통신부 '사이버보안 특화 AI 파운데이션 모델' 개발 주관 사업자로 선정돼 보안 전문 모델 개발에 착수했다. 제조 분야에서는 지난 3월 코난테크놀로지와 국방·제조 특화 LLM 및 피지컬 AI 기술 개발을 위한 협력에 나섰다. 산업별 데이터와 업무 환경에 맞춘 AI 기술을 확보해 활용 범위를 확대한다는 구상이다. 네이버는 산업별 특화 모델 개발과 월드모델 연구를 이어가면서 기존 하이퍼클로바X 기술 경쟁력도 강화할 방침이다. 새로운 연구 분야를 개척하는 동시에 기존 독자 모델 성능을 높여 실제 서비스 활용 범위를 확대한다는 방향이다. 네이버 관계자는 "최근 검색에 최적화된 모델을 선보였다"며 "하이퍼클로바X는 근간이 되는 모델로, 기존 모델을 계속 발전시키고 매개변수 규모를 늘리는 등 기술 개발을 이어가고 있다"고 말했다.

2026.10.30 09:00이나연 기자

[AI는 지금] 구글, 로봇 훈련할 가상세계 만든다…월드모델 '지니4' 공개

구글 딥마인드가 화면과 소리를 함께 생성하는 인공지능(AI) 모델 '지니4'로 영화·게임 제작과 로봇 훈련 분야 공략에 나선다. 사용자 행동에 반응하는 가상세계를 구현해 촬영이나 개발에 앞서 아이디어를 시험하고 로봇과 AI가 과제를 수행하는 과정을 점검하도록 지원한다. 구글 딥마인드는 27일(현지시간) 자사 블로그를 통해 지니4를 일부 시험 사용자에게 연구용으로 공개했다고 밝혔다. 사용자가 글로 날씨를 바꾸거나 인물을 추가하도록 요청하면 장면과 소리를 실시간으로 생성한다. 가상공간 속 인물이 사용자 입력이나 주변 상황에 반응해 대화하는 기능도 갖췄다. 지니4는 주변 환경과 그 안에서 일어나는 변화를 생성하는 월드모델이다. 완성된 영상을 재생하는 방식과 달리 사용자가 키보드로 이동하거나 카메라 방향을 바꾸면 그에 맞춰 다음 장면을 만든다. 사용자는 생성된 공간을 탐색하면서 사건 흐름에도 개입할 수 있다. 소리 생성 기능은 바람과 파도 같은 주변 소음부터 악기 연주와 인물 대화까지 지원한다. 별도로 음향을 입힐 필요 없이 모델이 화면 속 상황에 맞는 소리를 직접 만드는 방식이다. 구글은 지니4가 자사 실시간 월드 모델 가운데 처음으로 음성을 포함한 오디오 생성 기능을 갖췄다고 설명했다. 영화 촬영 전 장면 구상…게임은 코드 작성 전 공간 탐색 구글이 시험 중인 주요 활용 분야는 영화와 게임 제작이다. 영화 제작자는 지니4를 이용하면 가상 장면 안에서 카메라 각도와 조명, 대사, 인물 동작을 바꾸며 여러 촬영안을 비교할 수 있다. 실제 촬영에 들어가기 전 머릿속 구상을 화면과 소리로 확인하도록 돕는다. 시험에 참여한 게임 개발자와 창작자는 코드를 작성하기 전 탐색 가능한 가상공간을 만들고 있다. 글로 화면 스타일과 사물 질감, 상호작용 방식을 바꾸며 초기 아이디어를 확인하는 용도다. 일부 사진기자는 과거 사진 한 장을 바탕으로 움직이는 가상환경을 만드는 방식을 시험 중이다. 구글은 역사 속 공간을 체험하거나 홍수·산불에 따른 환경 변화를 시각화하는 데도 활용 가능성을 살펴보고 있다고 밝혔다. 구글은 창작과 언론, 교육, 게임, 엔지니어링 분야 시험 사용자 의견을 받아 서비스를 개선할 방침이다. 산업별 협력사도 시나리오를 빠르게 구현하는 도구로 지니4를 평가하며 실제 업무에 적용하기 위해 보완할 부분을 찾고 있다. 제미나이가 단계별 진행 점검…로봇 행동도 가상환경서 시험 구글은 지니4에 AI 모델 '제미나이'를 결합해 복잡한 작업도 가상환경에서 구현하도록 했다. 여러 행동이 순서대로 이어져야 하는 작업에서는 제미나이가 계획을 세우고 진행 과정을 점검하는 역할을 맡는다. '제미나이 3.8 플래시'는 목표를 단계별로 나눈 뒤 지니4가 생성하는 화면을 보며 각 단계가 제대로 이뤄졌는지 확인한다. 사용자가 중간에 개입하거나 환경이 바뀌면 계획도 수정할 수 있다. 제미나이 옴니는 현실과 비슷한 모습과 움직임을 구현하는 데 쓰인다. 구글은 '제미나이4 아르곤'과 지니4를 연결해 앱트로닉 휴머노이드 로봇 '아폴로'가 체커 게임을 하는 가상 장면도 소개했다. 아르곤이 작업을 단계별로 나눠 글로 전달하면 지니4가 이를 화면으로 구현한다. 실제 로봇을 움직인 실험이 아니라 로봇 행동을 가상환경에서 생성한 사례다. 구글은 이 기술을 로봇과 AI 에이전트가 현실에 투입되기 전 여러 환경에서 행동을 시험하는 데 활용할 계획이다. 이를 위해 제미나이 추론 능력과 지니 장면 생성 능력을 결합해 사용자 요청에 맞춰 가상세계를 바꾸고 장면이 앞뒤 흐름에 맞게 이어지도록 연구하고 있다. 지니4는 아직 실험 단계로, 실행 시간이 길어지거나 복잡한 수정을 반복하면 물체 모습과 위치가 달라질 수 있다. 복잡한 물리 현상과 소리, 공간 관계를 정확하게 표현하고 화면 속 글자를 읽을 수 있게 생성하는 능력도 추가 연구 과제로 남았다. 구글은 향후 프로젝트 지니에서 구글 AI 울트라 가입자에게 지니4를 제공할 예정이다. 제미나이 API와 구글 AI 스튜디오 일부 협력사에도 공개 범위를 넓힌다. 생성한 모든 영상과 오디오에는 AI 생성물 식별을 돕는 디지털 워터마크 '신스ID'를 적용하기로 했다. 구글 딥마인드는 "세계를 이해하고 시뮬레이션하는 일은 범용인공지능(AGI)을 만드는 데 중요한 요소"라고 밝혔다.

2026.10.28 08:54김동원 기자

얀 르쿤의 AMI랩스, 로봇에 '미래 예측 능력' 심는다

로봇이 실제 제조 현장에서 스스로 판단하고 움직이려면 행동의 결과를 미리 예측하는 '월드모델'과 빠르게 동작을 결정하는 인공지능(AI)을 결합해야 한다는 제안이 나왔다. 쿠엔틴 가리도(Quentin Garrido) AMI랩스 연구원은 14일 서울 코엑스에서 열린 '피지컬 AI 테크 위크'에서 월드모델 예측 능력을 실제 로봇 행동으로 연결하는 기술이 중요하다고 강조했다. 미래 상황을 정확하게 예측하는 것만으로는 부족하며 그 예측을 활용해 로봇이 스스로 작업을 수행하도록 만들어야 한다는 주장이다. AMI랩스는 얀 르쿤 전 메타 수석 AI 과학자가 공동 설립한 AI 연구기업이다. 거대언어모델(LLM) 중심 기존 접근법과 달리 물리 세계의 움직임과 변화를 이해하고 미래 상황을 예측하는 월드모델 개발에 주력하고 있다. 월드모델은 AI가 주변 환경을 이해하고 특정 행동에 따라 어떤 변화가 발생할지 예측하는 기술이다. 로봇이 움직이기 전에 여러 행동의 결과를 검토하고 목표 달성에 적합한 동작을 선택하는 데 활용할 수 있다. 이날 강연에서는 로봇 작업을 여러 단계로 나눠 계획해 물체를 집어 옮기는 실험의 성공률을 0%에서 70%로 높인 기존 연구 결과도 소개됐다. 로봇이 목표를 향해 한 번에 움직이는 대신 중간에 필요한 동작을 나눠 수행하도록 한 결과다. "물리 세계는 텍스트가 아니다"…행동 결과 예측하는 월드모델 가리도 연구원은 LLM과 월드모델이 정보를 학습하고 예측하는 방식에 차이가 있다고 설명했다. LLM이 문맥에 따라 다음 단어를 예측한다면 월드모델은 특정 행동을 했을 때 주변 환경이 어떻게 변할지 예측한다. 그는 계단을 오르는 동작을 사례로 들었다. 계단을 오르는 방법을 글로 자세히 설명하려면 복잡한 지시가 필요하지만 영상으로 보면 어떤 움직임인지 쉽게 이해할 수 있다. 이러한 차이는 로봇이 실제 환경에서 움직일 때 중요해진다. LLM은 중력이나 질량에 관한 지식을 설명할 수 있지만 물체가 실제로 어떻게 움직일지 정확하게 예측하는 데는 한계가 있다. 챗봇의 잘못된 답변과 달리 로봇의 판단 오류는 장비 충돌이나 인명 피해로 이어질 수도 있다. 월드모델은 로봇이 행동하기 전에 여러 결과를 비교하도록 한다. 왼쪽으로 이동하면 장애물에 부딪히고 오른쪽으로 이동하면 목적지에 도달할 수 있다면, 실제로 움직이지 않고도 두 경로를 예측해 더 적절한 방향을 선택하는 원리다. 이를 위해 활용하는 기술 중 하나가 JEPA다. 영상의 일부 정보를 가린 뒤 나머지를 바탕으로 빠진 정보를 예측하면서 물체의 움직임과 주변 환경의 특징을 학습한다. 이렇게 얻은 정보를 토대로 로봇의 행동에 따른 환경 변화를 예측하는 모델을 구축할 수 있다. 로봇 작업 성공률 70%…빠른 행동 AI와 결합 모색 월드모델을 실제 로봇 작업에 활용하려면 무엇을 먼저 하고 다음에 어떤 동작을 수행할지 계획하는 과정이 필요하다. 물체를 집어 다른 위치에 놓는 작업이라면 물체에 접근하고 집어 올린 뒤 목적지로 이동하는 순서를 정해야 한다. 그러나 최종 목표만 보고 움직임을 계획하면 중간에 필요한 동작을 제대로 찾아내지 못할 수 있다. 이를 해결하기 위해 가리도 연구원은 서로 다른 수준에서 계획하는 두 개의 월드모델을 활용했다고 밝혔다. 상위 모델이 물체에 접근하거나 집어 올리는 등 중간 목표를 정하면 하위 모델이 각 목표를 수행할 세부 동작을 결정한다. 이러한 계층적 계획을 적용한 기존 연구에서 로봇팔의 물체 집어 옮기기 성공률은 70%를 기록했다. 한 번에 작업을 계획한 비교 방식의 성공률은 0%였다. 가리도 연구원은 월드모델을 로봇의 움직임을 빠르게 결정하는 시각·언어·행동(VLA) 모델과 결합하는 방향도 제안했다. VLA 모델이 카메라 영상과 작업 지시를 바탕으로 행동을 결정한다면, 월드모델은 그 행동이 어떤 결과를 가져올지 미리 검토할 수 있다. 두 기술 차이는 인간의 사고방식에 비유할 수 있다. 익숙한 일을 빠르게 처리하는 직관적 사고가 VLA 모델에 가깝다면 여러 가능성을 따져 신중하게 판단하는 사고는 월드모델에 해당한다. 이 둘을 결합하면 VLA 모델이 행동 후보를 만들고 월드모델이 각각의 결과를 검토해 적절한 동작을 고를 수 있다. 기존 행동 AI의 빠른 처리 속도와 월드모델의 예측 능력을 함께 활용하려는 접근이다. 실제 산업 현장에 적용하려면 해결해야 할 문제도 있다. 작업 시간이 길어질수록 로봇이 계획해야 할 동작이 많아지고 미래를 예측하는 과정에서 오류가 누적될 수 있기 때문이다. 강연 이후 질의응답에서도 장시간 작업을 계획할 때 발생하는 연산 부담이 거론됐다. 가리도 연구원은 작업을 여러 단계로 나누는 계층적 계획과 연산을 동시에 처리하는 병렬화 기술을 해결 방향으로 제시했다. 월드모델이 현실의 문제를 해결할 수 있는 수준으로 발전해야 한다는 점도 거듭 강조했다. 영상을 생성하거나 미래 상황을 예측하는 성능이 높더라도 실제 로봇이 작업을 수행하지 못한다면 활용에 한계가 있다는 판단이다. 가리도 연구원은 "세계의 미래를 예측할 수 있는 모델을 어떻게 실제 문제 해결에 활용할 것인가가 남은 과제"라며 "월드모델을 조금 더 개선하는 것보다 그 능력을 실제 작업에 활용하는 방법이 중요하다"고 말했다.

2026.10.14 16:59김동원 기자

제조 현장 파고든 NC AI, 1.4조 피지컬 AI 국책사업 올라탔다

올 초 정부의 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 사업에서 탈락한 NC AI가 제조 현장을 겨냥한 피지컬 AI 사업에 속도를 내고 있다. 범용 파운데이션 모델 경쟁에서 한발 물러난 뒤 디지털트윈과 월드모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 앞세워 제조·조선·철강·방산 등 산업 현장 중심으로 사업 범위를 넓히는 모습이다. NC AI는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 전북·경남 피지컬 AI 연구개발사업에 참여한다고 17일 밝혔다. 이 사업은 올해부터 2030년까지 5년간 총 1조4131억원이 투입되는 대형 국책 프로젝트다. 정부는 이번 사업을 통해 현실 세계의 데이터를 AI가 학습하고 이를 센서∙설비∙로봇 등 물리 시스템의 자율제어로 연결하는 기술을 확보할 계획이다. 전북은 공장 전체를 지능적으로 연결∙운영하는 자율 공장 기술, 경남은 제조 공정의 정밀 제어를 중심으로 추진된다. 정부는 개발된 기술을 K-AI 공장 패키지로 발전시켜 글로벌 제조 시장으로 확산한다는 구상이다. NC AI는 이번 사업에서 전북과 경남 양 지역의 피지컬 AI 과제에 동시에 선정돼 기술 경쟁력을 입증했다는 평가를 받는다. 전북에선 디지털트윈과 무인공장 관련 2개 과제를 수행할 예정으로, '협업지능 피지컬 AI 디지털트윈 가상환경 기술개발' 과제를 통해 공장 설비와 작업 공간을 3D 가상환경으로 구현하고 작업자 움직임까지 시뮬레이션한다. 이를 기반으로 AI 학습 데이터를 만들고 비전언어모델(VLM)과 비전언어행동모델(VLA)의 학습·검증 환경을 구축할 계획이다. NC AI는 '무인공장 운용-피지컬AI SDF 특화 기반 모델 연구개발' 과제에도 참여한다. 이를 통해 거대언어모델(LLM)과 VLM 등을 활용해 공장 내 정적·동적 상황과 공간을 인식하고, 설비와 로봇이 현장 상황에 맞춰 대응할 수 있는 피지컬 AI 파운데이션 모델을 개발할 예정이다. 경남에선 '물리지능 행동모델 및 통합 프레임워크 기술개발' 과제를 맡았다. 우선 센서와 비전 데이터를 활용해 제조 현장의 물리적 변화를 이해하고 예측하는 월드모델을 개발한다는 방침이다. 또 대규모 행동모델(LAM)을 연계해 설비와 로봇의 행동까지 제어하는 기술을 확보할 계획으로, 개발 기술은 조선 용접과 반도체 후공정 등에 적용할 예정이다. NC AI는 "전북과 경남에서 서로 다른 산업·기술 분야를 중심으로 연구개발을 추진하고 있다"며 "두 지역의 핵심 과제에 모두 참여하는 것은 우리가 가상환경 기반 학습 및 검증부터 물리적 상황 이해와 로봇의 자율 대응까지 폭넓은 기술 역량을 확보하고 있음을 보여주는 성과"라고 말했다. NC AI는 올해 들어 피지컬 AI 기술을 제조 현장에 적용하는 작업을 확대하고 있다. 한화오션과는 조선 분야 협동로봇 기반 자율 용접 기술을, 포스코DX와는 철강 현장에서 활용할 휴머노이드 로봇 행동 학습 기술을 개발하고 있다. 현대로템과도 월드모델 기반 가상 전장 환경과 로봇 학습 기술 개발을 진행 중이다. 이를 통해 NC AI는 디지털트윈과 월드모델, 행동모델, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 연계한 피지컬 AI 기술을 앞세우고 있다. 공장과 설비를 3D 가상환경에 구현해 AI를 학습시키고, 월드모델이 현실의 물리적 상황을 이해·예측하면 행동모델과 RFM을 통해 설비와 로봇의 동작으로 연결하는 방식이다. 다만 올해 상반기 수익성은 다소 아쉽다. 올해 상반기 매출은 173억7737만원으로 전년 동기 135억8373만원보다 27.9% 늘었다. 반면 영업이익은 24억1085만원에서 16억2148만원으로 32.7% 감소했고, 반기순이익도 20억3319만원에서 14억1961만원으로 30.2% 줄었다. 하지만 이번 전북·경남 국책과제 참여로 피지컬 AI 기술을 실제 제조 공정에서 검증할 기회가 늘어난 만큼 NC AI의 실적 개선에도 청신호가 켜졌다. 이연수 NC AI 대표는 "피지컬 AI를 통한 제조 경쟁력 강화는 국내 산업의 미래를 위해 중요한 과제"라며 "이번 사업을 통해 가상환경에서 학습한 AI를 실제 제조 현장에 적용하고 다양한 산업 환경에서 기술을 검증하며 국내 제조업의 AI 전환을 이끌 수 있는 기반을 마련하겠다"고 말했다.

2026.09.17 09:33장유미 기자

바이트댄스 창업자, 실시간 월드 모델 개발 직접 챙긴다

바이트댄스가 실시간으로 가상세계를 생성하는 인공지능(AI) 모델 개발에 나서며 메타와 구글 등이 경쟁하는 '월드 모델' 시장에 뛰어든다. 블룸버그통신은 7일(현지시간) 소식통을 인용해 장위밍 바이트댄스 창업자가 실시간 공간 영상 생성 AI 모델 개발을 직접 지휘하고 있다고 보도했다. 이르면 다음 달 출시 예정인 신규 모델은 바이트댄스의 영상 생성 AI '시댄스'를 기반으로 개발된다. 라이브 스트리밍과 숏폼 드라마, 게임 등에서 사용자가 상호작용할 수 있는 가상세계를 실시간으로 생성하는 것이 목표다. 피코 헤드셋 사용자의 음성이나 움직임에 반응하는 가상환경도 구현한다. 약 0.05초 지연으로 초당 20프레임의 영상을 생성해 가상현실(VR)과 공간 컴퓨팅 환경에서 실시간 상호작용을 지원한다는 구상이다. 바이트댄스는 콘텐츠 생성에 필요한 연산을 클라우드에서 처리하는 방식도 추진한다. 헤드셋의 컴퓨팅 부담을 낮춰 고성능 하드웨어에 대한 의존도를 줄이고 더 저렴한 VR 기기에서도 관련 서비스를 구현할 수 있다는 설명이다. 이번 기술은 바이트댄스의 AI 모델과 클라우드 컴퓨팅 자원, 콘텐츠 플랫폼, 피코의 하드웨어를 결합하는 전략으로 풀이된다. 구글의 범용 월드 모델인 '지니'처럼 AI가 가상환경을 생성하고 사용자 행동에 반응하는 기술은 게임뿐 아니라 로보틱스와 자율주행 등에도 활용될 수 있다. 바이트댄스는 AI 사업 확대를 위해 300억 달러 규모 자금도 확보했다. 회사는 이를 AI 역량과 데이터센터, 관련 하드웨어 확대에 활용할 계획인 것으로 알려졌다. 블룸버그는 "빠른 콘텐츠 생성이 사용자 경쟁의 무게중심을 하드웨어 사양에서 AI 모델, 컴퓨팅 인프라, 콘텐츠 유통 플랫폼으로 이동시킬 수 있다"고 분석했다.

2026.09.08 09:24이나연 기자

바이트댄스 창업자 장이밍, '월드모델' 개발 경쟁 가세…메타·구글과 맞붙는다

틱톡 모회사 바이트댄스가 실시간으로 가상세계를 생성하는 인공지능(AI) 모델을 개발하고 있다. 로봇과 자율주행, 게임 등에 활용되는 '월드모델(World Model)' 분야에서 메타와 구글 등 글로벌 빅테크와 경쟁에 나서는 모습이다. 7일(현지시간) 블룸버그에 따르면 바이트댄스 창업자인 장이밍은 이르면 다음 달 공개를 목표로 새로운 AI 모델 개발을 직접 총괄하고 있다. 회사 내 AI 인력과 컴퓨팅 자원도 해당 프로젝트에 집중되고 있는 것으로 전해졌다. 새 모델은 바이트댄스의 영상 생성 AI '시댄스(Seedance)'를 기반으로 개발된다. 이용자의 음성이나 움직임에 반응하는 3차원 가상세계를 실시간으로 생성해 라이브 스트리밍과 숏폼 드라마, 게임 등에 활용하는 것이 목표다. 바이트댄스는 이 기술을 자사 콘텐츠 플랫폼과 클라우드 인프라, 확장현실(XR) 자회사 피코(Pico)의 헤드셋과 연계할 계획이다. 특히 복잡한 연산 작업을 헤드셋이 아닌 클라우드에서 처리해 VR 기기에 필요한 성능과 비용을 낮추는 방안도 추진하고 있다. 이에 따라 향후 가상현실 시장의 경쟁이 하드웨어 성능에서 AI 모델과 콘텐츠 생성 능력 중심으로 이동할 가능성도 제기된다. 바이트댄스는 최근 AI 사업 확대에 속도를 내고 있다. 블룸버그는 앞서 회사가 데이터센터와 AI 인프라 확충을 위해 300억 달러(약 40조 3200억원) 규모의 대출을 확보했다고 보도했다.

2026.09.08 09:00류승현 기자

[AI인재강국] 피지컬 AI가 다시 불러낸 '세계'에 대한 질문

국가 AI 연구거점은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 지원을 받고 서울시와 서초구청이 뒷받침하는 AI 연구 컨소시엄으로, 카이스트·고려대·포스텍·연세대와 국내 기업들이 함께한다. 지디넷코리아는 격주마다 한국 AI 연구 생태계가 나아갈 방향을 국가 AI 연구거점의 생생한 이야기로 조망해 본다.[편집자주] 요즘 AI 분야를 가로지르는 키워드는 단연 '월드 모델(World Model)'이다. 거대 AI 모델들이 인터넷 스케일의 데이터를 학습해 그럴듯한 문장과 영상을 만들어내며 여러 영역들을 휩쓸고 있지만, 정작 몸을 입혀 화면 바깥의 현실로 데려와야 하는 피지컬 AI, 즉 로봇 AI 영역에서는 좀처럼 힘을 쓰지 못하고 있다. 효과적인 후속학습, 테스트타임 컴퓨트 같은 기법들을 통해 나름의 개선책을 찾아왔지만, 그 결과를 믿고 로봇을 현실에 그대로 풀어놓을 만한 수준에는 아직 이르지 못한 것이다. 그러다 보니 행동하기 전에 앞으로 일어날 결과를 미리 평가하고 검증할 수 있는 오라클, 즉 '월드 모델'이 점점 주목받게 됐다. 전세계 굵직한 연구소와 기업들이 일제히 '세계를 이해하고 미래를 시뮬레이션하는 AI'로 방향을 틀고 있는 이유다. 사실 월드 모델이라는 개념 자체는 새로울 게 별로 없다. 지금 이 순간에도 우리 머릿속에는 세계에 대한 어떤 정신적 모형이 존재한다는 것을 우리는 손쉽게 의식할 수 있다. 심리학과 로봇공학, 인공지능은 저마다 다른 언어로 이 '세계상'을 최소 수십 년 전부터 다뤄왔다. 1940년대 심리학자 케네스 크레이크가 제시한 '정신적 모형'의 개념은 외적 행동만을 과학의 대상으로 삼아야한다는 행동주의에 맞서 마음의 내적 과정을 들여다보기 시작한 '인지 혁명'을 예고했고, 그 흐름은 이후 인지과학과 AI 분야로까지 이어졌다. 그러니 지금의 '월드 모델' 붐은 새 개념의 등장이라기보다, '마음이 세계를 어떻게 담아내는가'라는 오래된 질문이 피지컬 AI라는 난제 덕분에 다시 귀환했다고 봐야할 것이다. 한동안 딥러닝과 스케일링의 시대를 지나며, 유연한 범용 학습 모델과 충분한 데이터만 있으면 고전적 이론이나 인지-물리 기반 모델은 굳이 필요하지 않다는 '씁쓸한 교훈'이 학계의 주류처럼 보이던 때가 있었다. 대규모 데이터를 쌓고 거기서 귀납적으로 일반화를 끌어내는 것이 중심이 된 것이다. 이전 세대에게 AI 연구란 계산적, 알고리즘적, 구현적 층위를 분석해 나가며 인지 구조의 본성을 밝히는 일이었으나 어느새 그런 시대는 저물고, 밝혀야할 '정보처리 과정과 구조'는 데이터에 기반한 '종단간의 대규모 학습'으로 조용히 대체되는 듯했다. 인간의 행동을 철저히 증류해서 똑똑한 AI를 만들 수 있다면 뭐가 더 필요하단 말인가? 이제 '피지컬 AI'라는 난제 덕분에 필수적인 구조로서의 '월드 모델', 즉 '세계상'에 대한 흥미롭고 심오한 질문들이 우리에게 돌아왔다. 그 세계는 데이터를 축적하다 보면 저절로 드러나는 대상이 아니라, 세계상을 구축해줄 내적 구조와 능동적인 과정을 통해 드러나는 대상일 것이다. 그런데, 그것이 구체적으로 어떤 형태를 가져야하는지는 뭐하나 뚜렷한 것이 없다. 월드 모델 안에 무엇이 어떻게 표상되며, 얼마나 명시적이어야 하는지, 무엇을 어디까지 어떻게 설계해야 하고, 또 무엇을 어디까지 어떻게 학습해야 하는 건지. 그래서 어쩌면 지금이야말로 진취적인 한국 AI 연구가 확실히 도약할 수 있을 시점인지도 모른다. 빅테크의 자본과 GPU 규모를 뒤쫓는 지루한 경쟁에서는 늘 한 걸음 늦을 수밖에 없지만, 세계를 어떻게 구조화할 것인가라는 흥미로운 질문 앞에서는 데이터의 크기보다 질문의 깊이와 대담한 시도가 중요해질 것이기 때문이다. 그래서, 나는 이 시기가 무척이나 반갑다.

2026.09.04 14:24조민수 컬럼니스트

"피지컬 AI 주도권 잡는다"…韓, 기술 자립 승부수

정부와 산업계가 '피지컬 AI'를 제조업을 넘어 유통·물류·서비스·의료 등 전 산업의 경쟁력을 좌우할 핵심 범용 기술로 보고 기술 자립과 산업 확산에 힘을 모은다. 정부는 데이터 확보와 범용 피지컬 AI 모델 개발을 지원하며, 산업계는 월드 모델부터 반도체, 로봇으로 이어지는 독자 생태계 구축에 나선다. 송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 국회서 열린 토론회에서 피지컬 AI를 과거 산업혁명 시대의 기계나 디지털 시대의 컴퓨터에 버금가는 범용기술로 평가하며 국가 차원의 장기적인 육성이 필요하다고 강조했다. 송 팀장은 "제조가 가장 중요한 부분인 것은 맞지만 피지컬 AI는 제조뿐 아니라 유통, 물류, 서비스, 의료 등 거의 모든 분야와 관련된 범용기술"이라며 "파급력이 굉장히 높은 만큼 국가적으로 반드시 육성해야 하는 분야"라고 말했다. 기존 산업용 로봇과 피지컬 AI의 가장 큰 차이는 활용 범위와 지능이다. 기존 로봇은 통제된 환경에서 반복적인 노동을 자동화하는 데 집중됐다. 한국은 이 같은 로봇 활용에서 세계 최고 수준의 보급률을 기록했지만 핵심기술 국산화에서는 한계를 보였다. 송 팀장은 "우리나라는 로봇을 굉장히 잘 활용했지만 잘 만들어내지는 못했다"며 "피지컬 AI 시대에는 낮은 국산화율을 그대로 방치해서는 미래를 양보할 수 있다"고 진단했다. 그러면서 피지컬 AI 시대에는 하드웨어 자체보다 이를 움직이는 AI 소프트웨어가 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 송 팀장은 "피지컬 AI 시대에는 하드웨어가 굉장히 다양하겠지만 이를 운용하는 두뇌는 공통"이라며 "AI 소프트웨어 내재화가 반드시 필요하다"고 강조했다. 정부, 데이터부터 범용모델까지…8월 전북·경남서 실증 피지컬 AI는 아직 기술적으로 초기 단계다. 거대언어모델(LLM)은 매개변수와 데이터, GPU 투입을 늘려 성능을 높이는 방향성이 어느 정도 확립된 반면 피지컬 AI는 최적의 모델 구조가 정립되지 않았고 학습에 필요한 데이터도 부족하다. 송 팀장은 "LLM도 어렵지만 피지컬 AI는 훨씬 더 어렵다"며 "빅테크도 자본력을 바탕으로 다양한 시도를 하면서 실패 경험을 축적하고 있는 단계"라고 설명했다. 정부는 이에 범부처 협업을 기반으로 피지컬 AI 데이터 획득·관리 체계를 구축한다. 각 부처가 산업 분야별 데이터를 확보하고 과기정통부는 범용 데이터를 축적하는 방식이다. 실제 환경에서 확보하기 어려운 실패와 복구 과정 등의 데이터는 월드모델을 활용한 합성데이터로 대량 생산한다. 확보한 데이터를 기업과 연구기관 등이 활용할 수 있도록 데이터 라이브러리도 구축할 예정이다. 세계 최고 수준의 범용 피지컬 AI 모델 개발도 추진한다. 개별 기업이 다양한 기술적 시도와 실패에 따른 비용을 모두 감당하기 어려운 만큼 정부가 생태계 차원에서 위험을 분산하고 내년부터 대규모 연구개발(R&D)을 지원할 계획이다. 올해 8월부터는 전북과 경남에서 제조 분야 선도 실증에 착수한다. 개발 중인 모델을 현장에 적용하고 여기서 얻은 데이터를 다시 모델 고도화에 활용하는 '데이터 플라이휠'을 가동한다. 이후 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등과 협력해 성과를 다른 산업으로 확산한다. 송 팀장은 "피지컬 AI는 단기적인 시각으로 볼 게 아니라 정부에서도 끈질기게 지원해 육성해야 하는 영역"이라며 "단기적으로 불타올랐다가 사그라드는 영역은 아니다"고 말했다. 산업계 "월드모델→K반도체→로봇으로 기술 자립" 산업계에서는 피지컬 AI 기술 자립을 위해 데이터부터 월드모델, AI 반도체, 산업용 로봇으로 이어지는 독자적인 가치사슬을 구축해야 한다는 제언이 나왔다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 "불과 1년 전만 해도 피지컬 AI가 무엇인지 개념부터 설명해야 했지만 지금은 국가 차원의 핵심 프로젝트로 빠르게 성장했다"며 "단지 새로운 기술 하나가 등장했다는 의미가 아니라 국가 경쟁력을 결정하는 중요한 축이 피지컬 AI가 될 것이라는 의미"라고 말했다. 협회는 올해 ▲피지컬 AI 기술 자립 ▲산업 확산 ▲글로벌 표준 정립 등 3개 분야에 집중한다. 우선 산업 현장에서 생산되는 피지컬 AI 데이터를 확보하고 로봇의 두뇌 역할을 하는 월드모델을 자체 기술로 개발한다. 이를 국산 AI 반도체에 탑재해 온디바이스 AI로 구현한 뒤 제조 물류 건설 국방 의료 농업 등 다양한 분야의 로봇과 기계로 확산하는 'K-피지컬 AI 기술 자립 파이프라인'을 구축한다는 구상이다. 이날 토론회에 참가한 기업들도 기술자립의 자신감을 보였다. 마음AI의 최홍섭 기술총괄대표는 "미국이 월드모델을 주도하는데 빅테크가 만든 것을 보면 부족함이 보인다"며 "미국도 제조데이터와 같은 산업 데이터를 확보하는 데 한계를 보여 충분히 이겨낼 수 있다"고 했다. 퓨리오사AI의 정영범 상무는 "월드모델을 잘 만들 수 있다는 점을 서버 단에서 증명하겠다"며 "나아가 로봇 등에 필요한 NPU를 적기에 양산해 공급할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다. 유 협회장은 특히 AI 모델 기업과 반도체 기업, 로봇 기업, 제조 기업이 힘을 합쳐 피지컬 AI 분야의 독자 파운데이션 모델을 확보해야 한다고 강조했다. 온디바이스 AI 반도체 경쟁력 확보도 주요 과제로 꼽았다. 생성형 AI 모델을 구동하면서도 로봇에 탑재할 수 있도록 발열과 전력 소비를 낮추고 양산 단가와 안정적인 수급 등의 조건까지 충족해야 한다는 설명이다. 중소 제조업은 피지컬 AI가 빠르게 확산될 수 있는 대표적인 분야로 꼽았다. 인력 부족이라는 현실적인 문제를 피지컬 AI로 해결하면서 생산성을 높이고, 국내 제조 현장을 대규모 실증 기반으로 활용할 수 있다는 이유다. 유 협회장은 "정부가 길을 열어주고 국회가 제도를 만들어주며 산업계는 과감하게 도전하고 대학과 연구기관은 미래 기술과 인재를 만들어내야 한다"며 "이 네 축이 같은 목표를 향해 움직일 때 대한민국은 충분히 피지컬 AI 최강국이 될 수 있다"고 강조했다.

2026.08.25 17:44박수형 기자

에이아이매틱스, 월드모델 기반 3대 산업 AI 실증 성과 공개

AI 영상인식 전문기업 에이아이매틱스(대표 이훈)가 8월 19일부터 21일까지 서울 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포 2026'에 참가해 '월드모델' 기반 기술의 3대 산업 현장 적용 성과를 발표했다. 텍스트에 의존하지 않고 영상과 센서 신호 자체로 물리적 환경을 파악하는 월드모델 표현학습을 바탕으로, 서로 다른 세 가지 산업 분야에서 거둔 구체적 실증 결과는 다음과 같다. 모빌리티(AI 블랙박스): 라벨링이 없는 주행 영상 데이터를 월드모델로 사전학습시켜 최소한의 정답 정보만으로 사고나 신호위반 등 이상 상황을 감지한다. 15종의 차량 이벤트 평가에서 자체 모델 'aimNet-WM'은 F1 스코어 0.7923을 기록하며 서버 기반 대형 모델의 성능을 상회했다. 이 기술은 자사 AI 블랙박스 '로드스코프' 시리즈에 탑재된다. 헬스케어(생체 신호 분석): 전용 센서가 필요해 데이터 수집이 까다로운 심전도 등 생체 신호에 대해 정제되지 않은 원시(Raw) 센서 데이터 기반 사전학습을 적용했다. 이를 통해 정보가 부족한 조건에서도 기존 방식보다 높은 이상 징후 인식 정확도를 확보했다. 스마트 제조(머신비전 검사): AI 결함 탐지 도입 후 새롭게 나타난 '검사 장비 재제작' 병목을 모듈형 장비 'AIM-T1'으로 해결했다. 정상 제품 데이터만으로 신규 제품 라인에 즉시 대응이 가능하며, 국내 대기업의 전자부품 조립 공정에서 약 170만 개를 연속 검사한 결과 미검률 0.001~0.002% 수준을 달성했다. 전시 현장 부스에서는 AIM-T1 및 자율이동 제조 로봇(AMMR)을 중심으로 실제 생산 라인 적용 가능성과 도입 방식을 확인하려는 제조·산업계 관계자들의 문의가 이어졌다. 에이아이매틱스는 모빌리티와 제조 공정에서 확보한 현장 데이터와 월드모델 기술을 결합해, AI가 현실 세계를 스스로 이해하고 판단해 동작하는 '피지컬 AI'로 사업 영역을 확장할 계획이다. 이번 행사 중 발표를 진행한 채정훈 AI미래기술개발그룹장은 AI 전환기 기업의 핵심 전략으로 '자동화 이후 드러나는 새로운 병목의 선제적 해결'을 강조했다. 단순 업무 자동화가 전체 생산성 향상으로 직결되지 않으며, 반도체(설계 자동화 후 검증·제조·수율 과제)나 신약 개발(후보물질 발굴 촉진 후 임상·허가 과제)처럼 병목은 다음 단계로 이동한다는 분석이다. 에이아이매틱스는 정형 데이터 중심의 범용 AI 시장 대신, 데이터 수집이 어렵고 실시간 제약이 큰 국내 제조·모빌리티 현장의 고난도 과제를 우선 공략해 기술적 진입장벽을 구축하고 있다.

2026.08.25 16:59백봉삼 기자

[AI는 지금] 로봇 두뇌에 1억 달러 몰렸다…中 피사이봇, 유니콘 등극

중국 피지컬 인공지능(AI) 스타트업 피사이봇이 14억8000만 달러의 기업가치를 인정받으며 유니콘 기업에 합류한다. 중국이 제조·물류 현장에서 확보한 대규모 데이터를 바탕으로 로봇과 자율주행차용 월드모델 개발에 속도를 내면서 미·중 AI 경쟁도 언어모델에서 물리적 환경을 이해하는 피지컬 AI로 확대되는 분위기다. 23일 블룸버그통신에 따르면 피사이봇은 현재 약 1억 달러 규모의 신규 투자 유치를 추진 중이다. 이번 투자에는 중국 자동차업체 체리자동차와 애플·테슬라 등에 부품을 공급하는 렌즈테크놀로지 등이 참여한 것으로 알려졌다. 링추인텔리전스로도 불리는 피사이봇은 2024년 중국 상하이에서 설립됐다. 신규 투자가 완료되면 누적 투자금은 약 3억 달러로 늘어난다. 피지컬 AI와 월드모델을 주력으로 하는 중국 스타트업 가운데 기업가치 10억 달러를 넘어선 사례는 아직 많지 않다. 피지컬 AI는 로봇과 자율주행차가 카메라·센서로 주변 환경을 인식하고 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 월드모델은 AI가 현실 세계의 구조와 사물의 움직임을 학습해 다음 상황을 예측하고 행동하도록 돕는다. 피사이봇은 장갑과 휴머노이드 로봇 등 자체 하드웨어로 사람과 기계의 움직임을 수집해 모델 학습에 활용하고 있다. 현재 중국 대형 물류업체와 글로벌 광섬유 케이블 제조사 현장에서 플랫폼을 시험 중이다. 중국 AI 기업들은 풍부한 제조·물류 데이터와 산업 현장을 활용해 피지컬 AI 경쟁력을 높이고 있다. 오픈소스 생태계와 정부 지원도 로봇 데이터 확보와 모델 상용화 속도를 끌어올리는 요인으로 꼽힌다. 빅터 왕 피사이봇 공동창업자는 "월드모델은 대규모언어모델과 챗봇보다 더 중대한 성과를 목표로 한다"고 말했다. 피지컬 AI 개발의 핵심 자원은 현실 세계에서 수집한 고품질 행동 데이터다. 인터넷에 공개된 텍스트와 이미지로 학습할 수 있는 대규모언어모델(LLM)과 달리 로봇 데이터는 장비와 인력을 투입해 직접 확보해야 해 비용 부담이 크다. 수집 환경과 로봇 종류에 따라 데이터 형식이 달라 표준화도 쉽지 않다. 데이터가 특정 작업과 공간에 편중되면 새로운 환경에서 로봇의 판단 정확도가 떨어질 가능성도 있다. 피사이봇은 올해 100만 시간 분량의 데이터를 확보해 다양한 로봇과 작업에 적용할 수 있는 범용 월드 액션 모델을 개발한다는 목표다. 회사는 향후 2년 안에 피지컬 AI 분야에서도 기술 성능이 급격히 도약하는 전환점이 나타날 것으로 보고 있다. 왕 공동창업자는 "오픈AI와 메타 같은 실리콘밸리 선도 AI 연구소도 충분한 고품질 데이터를 갖고 있지 않다"며 "올해 100만 시간의 데이터를 수집해 범용 월드 액션 모델 구축을 추진하겠다"고 말했다.

2026.07.23 12:27장유미 기자

트릴리온랩스 '모바일 월드모델', 세계 3대 AI 학회서 기술력 입증

트릴리온랩스가 개발한 모바일 월드모델 '지월드(gWorld)'가 세계 최고 권위의 머신러닝 학술대회에서 원천 기술 경쟁력을 입증했다. 트릴리온랩스는 지월드가 'ICML 2026' 메인 트랙에 채택됐다고 7일 밝혔다. ICML은 세계 3대 인공지능(AI) 학회 중 하나로, 채택 논문은 전 세계 연구자들의 동료 평가를 거쳐 선정된다. 지월드는 디지털 트윈 원리를 모바일 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에 처음 적용한 월드모델이다. 결제·예약·삭제 등 AI 에이전트가 실제 작업을 수행하기 전에 결과를 예측하고 시뮬레이션해 다양한 시나리오를 안전하게 검증할 환경을 제공한다. 트릴리온랩스는 모바일 환경을 첫 적용 대상으로 삼은 이유로 "현실 물리 세계와 달리 모바일 UI는 코드로 설계돼 코드 기반 예측 방식이 가장 정확하고 효율적으로 작동할 수 있는 영역이기 때문"이라고 설명했다. 기존 모바일 월드모델은 다음 화면을 픽셀 단위로 생성해 글자 뭉개짐이나 형태 왜곡이 발생했다. 지월드는 다음 화면 상태를 실행 가능한 웹 코드(HTML·CSS) 형태로 예측해 실제로 실행 가능한 구조화된 상태를 선명하게 출력한다. 렌더링 실패율은 1% 미만으로, 파라미터 수가 50배 이상 많은 메타의 '라마(Llama)-4-402B'를 능가하는 GUI 예측 정확도를 달성했다. 트릴리온랩스는 8B·32B 두 규모에서 가중치를 오픈웨이트로 공개해 국내외 모바일 에이전트 연구 생태계에 기여하겠다는 목표다. 또 모바일 월드모델에서 검증한 구조를 공장·발전소 등 산업 현장의 디지털 트윈으로 확장할 예정이다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "지월드는 AI 에이전트가 실제 행동하기 전에 먼저 검증할 수 있도록 하는 모바일 디지털 트윈 인프라"라며 "AI 팩토리 시대를 여는 핵심 인프라를 구축하겠다"고 말했다.

2026.07.07 15:50이나연 기자

트웰브랩스, 1500억원 시리즈B 유치…'영상 초지능' 고도화

트웰브랩스가 투자를 투자 유치해 영상 인공지능(AI) 고도화에 나섰다. 트웰브랩스는 1억 달러 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 2일 밝혔다. 원화 기준 약 1500억원 규모로 누적 투자 총액은 2억 달러를 넘었다. 이번 투자는 NEA와 네이버벤처스가 공동 주도했다. 아마존이 주요 투자자로 참여했으며 래디컬벤처스, 한국투자파트너스, 인덱스벤처스 등 기존 투자자도 후속 투자에 나섰다. 쿼드릴캐피탈과 레드불벤처스는 신규 투자자로 합류했다. 트웰브랩스는 이번 자금을 영상 초지능 개발에 투입한다. 기존 영상 이해 모델을 넘어 인식과 기억, 추론을 한 구조로 묶은 '영상 인지 시스템'을 구축하는 것이 핵심이다. 회사가 겨냥하는 시장은 영상 데이터를 실제 산업 현장에서 활용하는 영역이다. 전 세계 데이터 90% 이상이 영상 형태로 존재하지만 대부분은 검색과 분석이 어려워 제대로 활용되지 못하고 있다는 판단에서다. 트웰브랩스는 미디어와 엔터테인먼트 분야에서 확보한 기반을 공공, 광고, 보안, 스포츠, 자동차 등으로 넓히고 있다. 최근에는 전 세계 정부 기관과 협력하며 공공 부문 적용 사례도 확대하고 있다. 기술 방향은 풀스택 에이전틱 인텔리전스 시스템이다. 영상이 들어오면 한 번 이해한 뒤 그 결과를 구조화된 기억으로 쌓고, 이후 질문이 들어올 때마다 처음부터 다시 분석하지 않고 축적된 기억을 바탕으로 추론하는 방식이다. 트웰브랩스는 이를 통해 영상을 한 번 쓰고 끝나는 데이터가 아니라 쌓일수록 가치가 커지는 인텔리전스 자산으로 만들겠다는 구상이다. 텍스트 중심 거대언어모델(LLM)이 일부 프레임만 추출해 맥락을 놓치거나 매번 영상을 다시 분석해야 하는 한계를 보완하겠다는 목표다. 회사는 아마존웹서비스(AWS)와의 협력도 강화한다. 트웰브랩스는 AWS를 최우선 클라우드 제공자로 선정하고 AWS 자체 AI 칩 '트레이니움'에서 영상 추론이 효율적으로 작동하도록 최적화할 계획이다. 앞으로 출시하는 영상 파운데이션 모델도 AWS에서 먼저 공개한다. 트웰브랩스는 미국 샌프란시스코와 한국 서울 사무소 역량을 강화하고 뉴욕과 런던에 신규 사무소를 마련한다. 로스앤젤레스를 포함한 글로벌 운영망도 넓혀 기업과 공공 부문 수요에 대응할 방침이다. 사업 영역은 모델과 응용프로그램 인터페이스 공급을 넘어 애플리케이션으로 확장된다. 트웰브랩스는 지난달 첫 애플리케이션 제품인 AI 영상 창작 도구 '로데오' 클로즈드 베타 서비스를 시작했다. 이재성 트웰브랩스 대표는 "이번 투자를 발판 삼아 파운데이션 모델 기업을 넘어 개발자와 일반 사용자, 기업, 에이전트까지 모든 주체를 위한 풀스택 영상 인지 시스템을 완성하고, 비디오 슈퍼인텔리전스 시대를 열겠다"고 밝혔다.

2026.07.02 11:30김미정 기자

정부, K-피지컬 AI 풀스택 전략 공개…"독자 기술력 확산 목표"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 기술 역량을 전 산업에 확산하기 위한 전략을 제시했다. 이주식 과학기술정보통신부 정보통신산업정책과장은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향·확대 운영 방안'에서 기존 얼라이언스를 피지컬 AI 국가 프로젝트 발굴 플랫폼으로 재정비하겠다고 밝혔다. 이날 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자 약 200명이 자리했다. 이 과장은 향후 3년을 피지컬 AI 글로벌 패권 확보를 위한 골든타임으로 봤다. 제조와 물류 같은 산업현장뿐 아니라 돌봄과 가사 등 생활 영역까지 피지컬 AI 활용 범위가 넓어질 것으로 내다봤다. 이 과장은 "2기 얼라이언스는 K-피지컬 AI 풀스택 확보와 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼 구축을 핵심 방향으로 삼았다"며 "국산 AI반도체와 AI 모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 하드웨어(HW)를 아우르는 독자 기술력을 키울 것"이라고 강조했다. 이 과장은 얼라이언스 조직 체계도 개편했다고 밝혔다. 기존 10대 분과는 K-피지컬 AI 풀스택 분과, 버티컬 산업 브릿지 분과, 기반 거버넌스 분과 등 3대 핵심 대분과로 통합된다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 주권과 국산화를 맡는다. AI모델, 데이터, 월드모델, 컴퓨팅 플랫폼, 로봇 등 액션그룹이 배치된다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 피지컬 AI를 전 산업으로 확산하는 역할을 한다. 국방·방산, 해양·조선, 제조, 의료·웰니스, 자율주행·물류, 일상 서비스 분야가 주요 축이다. 기반 거버넌스 분과는 표준과 제도, 신뢰성, 안전, 통신, 인재, 글로벌 협력을 담당한다. 피지컬 AI가 산업현장에 적용될 때 필요한 제도와 보안, 통신 기반을 마련하는 것이 해당 분과 역할이다. 얼라이언스 2기는 과기정통부와 한국인공지능·소프트웨어산업협회가 공동 의장을 맡는 구조로 운영된다. 산업부를 비롯한 중기부, 농림부, 복지부, 국방부, 해수부, 국토부, 행안부 등 관계부처도 얼라이언스와 연계된다. 한국정보통신기술협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI로봇산업협회, 한국팹리스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국IT서비스산업협회, 정보보호산업협회, 한국정보통신진흥협회, 6G포럼, AI네트워크얼라이언스 등도 얼라이언스에 참여한다. 이 과장은 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼도 구축한다고 밝혔다. 해당 플랫폼은 기술개발, 컴퓨팅 인프라, 고신뢰 네트워크와 보안, 시스템 통합을 함께 지원하는 구조다. 이 과장은 "이 플랫폼은 분절된 AI 모델과 로봇 HW, 센서를 현장 레거시 시스템과 통합 설계하는 데 초점을 맞춘다"며 "저전력·고속 온디바이스 AI 반도체 설계와 추론 처리 역량을 높이는 것도 주요 과제"라고 강조했다. 정책 지원도 확대된다. 정부사업 연계, 정책금융 연계, 글로벌 협력 확대 등 세 갈래로 추진된다. 우수 프로젝트는 신규 연구개발과 실증사업으로 연결하고 유망 프로젝트는 국민성장펀드, AI 혁신펀드, 코리아 IT 펀드 등과 연계한다. 이 과장은 피지컬 AI 해외 협력도 강화할 방침이라고 밝혔다. 해외 거점센터를 활용한 현지 네트워킹과 정보 제공을 지원하고 글로벌 컨퍼런스, 공동연구, 해외 전시회 참여, 투자와 판로 개척을 돕는다. 1기서 도출된 40개 과제 연결…3대 핵심 프로젝트 제시 정부는 얼라이언스 1기에서 도출된 40개 과제를 연결·압축한 프로젝도를 제시했다. 2기는 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼 구축, 행동 데이터 확보를 위한 트레이닝센터 구축, 가칭 피지컬 AI 진흥법 제정을 추진한다. 한국형 피지컬 AI 풀스택 플랫폼은 엔비디아 '쿠다' 생태계 독점에 대응하는 국가 공용 HW·SW 통합 생태계 조성을 목표로 한다. 국산 신경처리장치(NPU) 위에서 대형 모델과 범용 파운데이션 모델이 원활하게 구동되는 표준 생태계와 개발도구를 제공하는 내용이다. 트레이닝센터는 기업 수요 기반 피지컬 AI 모델 개발에 필요한 행동데이터 구축과 학습, 실증을 지원한다. 현실 공간의 텔레오퍼레이션과 가상 공간의 디지털 트윈 시뮬레이터를 활용해 실데이터와 합성 행동데이터를 대량 생산하는 전국 5권역 특화 거점을 조성한다. 피지컬 AI 진흥법은 기술개발과 실증, 상용화를 촉진하고 산업 생태계를 체계적으로 육성하기 위한 제도적 기반이다. 선도사업 발굴·지원, 실증단지 지정, 규제특례 부여, 데이터 인프라 마련, 안전과 신뢰성 확보 방안 등이 담길 예정이다. 정부는 올해 6월부터 12월까지 중점 프로젝트를 수행한다. 내년 예산안과 신규 과제 기획, 얼라이언스 자체 프로젝트 발굴, 기술교류회, 해외 전문가 세미나, 성과보고회도 순차적으로 추진할 방침이다. 이 과장은 "우리는 외산 의존에서 벗어나 피지컬 AI 기술 역량을 강화할 것"이라며 "제조를 넘어 물류, 농업, 의료, 국방, 행정 분야로 적용 범위를 넓힐 것"이라고 강조했다.

2026.06.19 12:02김미정 기자

조준희 "AI는 승자독식 시장…정부·기업·산업계 힘 모아야"

"인공지능(AI) 시대는 승자독식 시장입니다. 글로벌 시장에서 생존하기 위해선 정부와 기업, 산업계가 연대해 한국형 피지컬 AI 생태계를 구축해 경쟁력을 갖춰야 합니다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장(KOSA)은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 피지컬 AI 얼라이언스 공동 의장으로 선임된 조 회장은 피지컬 AI 얼라이언스의 존재 이유로 '연대'를 꼽았다. 그는 "정부 역할이 있고 기업 역할이 있지만 AI 시대에는 각자 움직여서는 안 된다"며 "정부와 기업, 협회가 하나의 완성형 산업 생태계를 만들어야 한다"고 말했다. 특히 AI 산업이 소수 기업 중심으로 재편되는 점을 언급하며 핵심 기술 확보의 중요성을 강조했다. 그는 "한국형 월드모델(World Model)과 로보틱스 파운데이션 모델이 없다면 국내 기업들은 결국 해외 빅테크 플랫폼에 종속될 수밖에 없다"고 지적했다. 조준희 회장은 한국이 보유한 경쟁력으로 고대역폭메모리(HBM)과 제조 데이터를 제시했다. 그는 "엔비디아도 한국의 HBM 공급 없이는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 미국도 한국 수준의 제조 데이터를 확보하지 못하고 있다"며 "이 같은 강점을 바탕으로 월드모델, 버티컬 파운데이션 모델, NPU 등 AI 핵심 기술을 함께 육성해야 한다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI는 대한민국이 AI 3강 국가로 도약할 수 있는 중요한 기회"라며 "산업계와 정부가 힘을 모아 AI 강국 실현에 나서야 한다"고 강조했다.

2026.06.19 11:14남혁우 기자

AI 대부 얀 르쿤 "머스크의 xAI는 실패작"

인공지능(AI) 분야 대표적 석학인 얀 르쿤(AMI랩스 창립자)이 일론 머스크의 AI 기업 xAI를 두고 '실패작(failure)'이라고 평가했다. 더불어 AI 산업 전반에 대규모 거품 붕괴 가능성을 경고했다. 19일 얀 르쿤 의장은 CNBC와의 인터뷰에서 xAI가 AI 경쟁에서 뒤처질 것으로 전망했다. 핵심 인재 이탈과 천문학적인 운영 손실이 주요 이유다. 그는 "xAI는 솔직히 말해 실패작에 가깝다"며 "창립 멤버들이 회사를 떠났고 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 최고 수준의 AI 인재를 영입하기 어려운 위치에 놓여 있다"고 말했다. 이어 "머스크 CEO가 이전 팀을 대하는 과정에서 좋은 모습을 보여주지 못했기 때문에 우수한 연구자를 끌어들이기 쉽지 않을 것"이라고 덧붙였다. 양 측은 AI를 비롯해 다양한 주제를 놓고 수년간 공개적으로 충돌해 왔다. 얀 르쿤 의장은 과거 일론 머스크 CEO가 소셜 서비스(SNS)에서 펼친 주장을 음모론이라고 비판한 바 있다. 일론 머스크 CEO 역시 얀 르쿤 의장을 향해 "오랫동안 AI 흐름을 따라가지 못했다"고 공격했다. 'AI 대부' 중 한 명으로 불리는 얀 르쿤 의장 발언은 AI 업계 주요 기업의 기업가치와 사업 지속 가능성에 대한 논란을 다시 불러일으키고 있다. 실제로 xAI는 최근 공동 창업자들의 잇따른 이탈을 겪었다. 머스크는 올해 2월 우주기업 스페이스X와 xAI를 통합하는 대규모 거래를 단행했다. 당시 기업가치는 1조2500억 달러(약 1922조원)로 평가됐다. 그러나 올해 1분기 스페이스X의 AI 사업 부문은 xAI를 포함해 25억 달러(약 3조 8450억원) 규모의 영업손실을 기록한 것으로 알려졌다. 얀 르쿤 의장은 xAI의 대규모 데이터센터 투자 역시 지속 가능성에 의문이 있다고 지적했다. 그는 "xAI는 막대한 인프라를 보유하고 있지만 다른 기업에 컴퓨팅 자원을 임대하고 있다"며 "이는 투자 비용을 회수할 수 있는 사실상 유일한 방법"이라고 비판했다. 이는 미국 테네시주 멤피스에 구축된 xAI의 초대형 AI 데이터센터 '콜로서스 1'과 '콜로서스 2'를 겨냥한 발언으로 해석된다. 현재 구글과 앤트로픽 등도 해당 시설의 컴퓨팅 자원을 활용하고 있는 것으로 알려졌다. 그는 "xAI의 미래 전망에 대해 긍정적이지 않다"며 "오픈AI나 앤트로픽 같은 선도 기업들과 경쟁할 수 있을 것으로 보지 않는다"고 평가했다. xAI 외에도 AI 산업 전반에 대해서도 우려를 나타냈다. 많은 기업에서 AI 도입 비용 증가 문제를 제기하는 가운데 현재 주요 AI 기업의 수익 구조가 장기적으로 지속되기 어렵다는 진단이다. 얀 르쿤 의장은 "AI 서비스 가격은 오르고 있지만 운영 비용 감소 속도는 충분히 빠르지 않다"며 "AI 기업 대부분은 여전히 적자를 내고 있고 사용자가 누리는 혜택 상당 부분은 투자자 자금으로 보조되고 있다"고 말했다. 이어 "이 같은 구조는 오래 지속될 수 없다"며 "오픈AI와 앤트로픽 같은 기업들은 결국 가격을 인상하거나 비용을 절감해야 하며, 그렇지 않으면 대규모 거품 붕괴가 발생할 수 있다"고 경고했다. 현재 AI 업계 주류 기술인 대규모언어모델(LLM)에 대해서도 한계를 지적했다. LLM이 코딩이나 수학 문제 해결에는 유용하지만 장기적으로 범용 AI 시스템의 기반이 되기는 어렵다는 설명이다. 대신 그는 자신이 오랫동안 연구해 온 '월드 모델(World Model)' 접근법을 차세대 AI의 핵심 기술로 제시했다. LLM이 언어 패턴을 학습해 다음 단어를 예측하는 방식이라면 월드 모델은 현실 또는 가상 세계의 물체와 인과관계, 행동 원리를 이해하는 데 초점을 맞춘다. 얀 르쿤 의장은 "신뢰할 수 있는 범용 AI 에이전트 시스템은 결국 월드 모델 기반으로 구축될 것"이라며 "현재의 LLM만으로는 한계가 있다"고 말했다. 이어 "LLM은 유용한 기술이지만 현재 수준의 성능을 유지하는 데 드는 비용이 사용자가 지불할 의향이 있는 금액에 비해 지나치게 높다"고 지적했다.

2026.06.19 08:57남혁우 기자

피지컬AI 핵심기술 국산화...독자 로봇 파운데이션 모델 개발 착수

국내 피지컬 AI 생태계가 외산에 의존한 시뮬레이션 플랫폼에서 벗어나기 위해 정부가 독자적인 월드모델 원천기술 확보에 나섰다. 또 국산 시뮬레이터 기술을 검증해 국내 기술로 차세대 피지컬AI 파운데이션 모델을 구현하기 위한 사업에 착수했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원은 9일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 피지컬AI 선도기술개발 사업의 착수보고회를 개최했다. 피지컬AI는 정부가 올해 초 발표한 AI 기반 국가 혁신 프로젝트인 'K-문샷'의 핵심미션 중 하나로 국방, 농업, 돌봄, 제조, 서비스 등 전 분야를 혁신할 미래기술이자 데이터 주권, 안보 등과 직결되는 국가 전략기술로 주목받고 있다. 특히 현실에서 동작하는 피지컬AI는 사고 시 인명피해로 직결될 수 있어 가상 환경에서의 충분한 사전 학습과 검증이 필수적이다. 이를 가능하게 하는 핵심 인프라가 바로 세상의 변화를 예측해 AI의 학습과 의사결정을 지원하는 월드모델로, 대량의 합성데이터를 생성해 피지컬AI 고도화를 지원하는 플랫폼이다. 이 사업은 LG전자를 주관기관으로 마음AI, 홀리데이로보틱스, 로보티즈,크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원, 서울대학교, 한국정보통신기술협회 등 10개 산학연이 결집했다. 정부는 올해부터 2년간 총 340억원을 투입해 세계 최고 수준의 성능을 빠른 시간 내 달성하는 것을 목표로 연구개발에 박차를 가할 계획이다. 구체적으로 월드모델의 현실 시뮬레이션 성능과 로봇 파운데이션 모델로의 전이 성능을 극대화해 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20% 포인트 이상 향상시킬 계획이다. 이는 현재 글로벌 최고 수준(14.5%p, OpenGV랩)을 뛰어넘는 도전적인 목표다. 이를 위해 최단기간 내 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계. 실증 성능 평가, 사례 분석 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축하고 2년간 총 4회에 걸친 반복 검증을 통해 기술의 완성도를 높일 계획이다. 최종 단계에서는 연구실을 넘어 실제 제조·물류 현장에서 실증을 수행해, 사업화 가능한 성과를 창출할 예정이다. 류제명 차관은 “피지컬 AI는 대한민국의 패러다임을 바꿀 국가적 핵심기술이라며, 피지컬 AI 핵심 인프라를 독자적으로 확보하는 것이 피지컬 AI 강국으로 도약하기 위한 출발점”이라고 말했다. 그러면서, “이번 사업은 국내 최고 역량을 가진 대기업, 스타트업, 대학과 연구소가 한뜻으로 뭉친 만큼, 글로벌 경쟁력을 갖춘 기술을 확보하길 기대한다”라며 “과거 TDX 개발 당시 연구진들이 혈서를 쓰는 각오로 교환기 국산화라는 기적을 이뤄냈던 것처럼 이번 사업도 이러한 각오와 사명감으로 임한다면 대한민국이 세계를 선도하는 피지컬AI 강국으로 도약할 수 있을 것이라 확신한다며, 정부 역시 연구 현장의 도전과 혁신이 빠르게 결실을 맺을 수 있도록 모든 정책적 역량을 총결집해 적극 뒷받침하겠다”라고 강조했다.

2026.06.09 15:06박수형 기자

대기업들 엔비디아와 밀착 행보…조준희 회장 "국산 AI·SW 생태계도 함께 키워야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한을 계기로 국내 주요 그룹들이 엔비디아와 인공지능(AI) 협력 확대에 속도를 내는 가운데 국내 AI·소프트웨어(SW) 업계에서 공개적인 경고음이 나왔다. 그래픽처리장치(GPU)를 장악한 엔비디아가 피지컬 AI 핵심 영역인 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델까지 영향력을 넓히는 상황을 방치해선 안 된다고 봐서다. 9일 업계에 따르면 조준희 한국인공지능소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 전날 자신의 페이스북에 최근 젠슨 황 CEO 방한을 둘러싼 국내 AI 산업 흐름에 대한 입장을 밝혔다. 조 회장은 "산업회장으로서 작금의 이벤트에 꼭 짚고 싶은 말씀을 드리고 싶다"며 "GPU의 지배 사업자에 의해 피지컬 AI의 핵심인 로보틱스 파운데이션 모델, 월드모델까지의 종속은 반드시 막아야 된다"고 강조했다. 이어 "고대역폭메모리(HBM) 구매를 무기로 GPU 사업자에게 억지춘향이 되지 말아야 한다"며 "역설로 HBM 독점 사업자 중심으로 판을 바꿔야 된다"고 덧붙였다. 이 같은 발언은 황 CEO 방한 기간 동안 국내 주요 대기업들이 엔비디아와 협력 확대에 잇따라 나선 가운데 나왔다는 점에서 주목받고 있다. 황 CEO는 지난 5일부터 3박 4일간 SK, 현대차, LG, 네이버, 삼성전자 등 국내 주요 기업과 만나 반도체, 로봇, 데이터센터, AI팩토리 등 분야에서 협력 방안을 논의했다. 이번 방한에선 국내 주요 그룹 총수와 최고경영진이 직접 황 CEO를 맞이하는 장면도 이어졌다. 특히 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 네이버 경영진, 삼성전자 반도체 경영진 등은 황 CEO와 회동하며 AI 협력 의지를 드러냈다. 국내 대표 기업들이 AI 전략의 핵심 파트너로 엔비디아를 전면에 세운 것이다. 업계에선 이 같은 흐름이 한국 AI 산업의 엔비디아 의존도를 높일 수 있다고 봤다. 또 엔비디아와의 협력은 글로벌 AI 생태계 진입을 위한 주요 통로로 꼽히지만, 국내 주요 기업들이 일제히 엔비디아와 접점을 넓히는 과정에서 AI 산업 주도권이 해외 플랫폼 기업 중심으로 기울 것으로 우려했다. 엔비디아의 최근 움직임도 심상치 않다. 엔비디아는 GPU 시장 지배력을 기반으로 로봇, 자율주행, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 영역까지 보폭을 넓히고 있다. 피지컬 AI는 현실 세계의 물리 환경을 인식하고 예측하는 기술이 핵심으로, 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델이 차세대 산업용 AI 플랫폼의 기반으로 꼽힌다. 이에 GPU뿐 아니라 AI 모델, 개발도구, 시뮬레이션, 데이터 파이프라인까지 엔비디아 생태계에 묶일 경우 국내 기업의 기술 선택권과 협상력은 약화될 수 있을 것이란 분석도 제기됐다. AI 인프라 구축 과정에서 엔비디아와 협력하더라도 핵심 모델과 SW 영역까지 특정 사업자 중심으로 굳어지면 국내 AI·SW 기업의 성장 공간이 줄어들 수 있다고 봐서다. 하드웨어 비용 상승이 국내 SW 기업에 부담으로 전가되고 있다는 점도 업계 불만을 키우고 있다. 실제 HBM, GPU, AI 서버 등 AI 인프라 비용이 빠르게 오르는 반면, 기업과 공공 고객의 IT 예산은 제한적인 상황이다. 이 때문에 늘어난 장비 비용을 맞추기 위해 SW 개발비, 라이선스비, 유지보수비가 줄어드는 사례가 점차 증가하는 추세다. 이 같은 분위기 탓에 국내 SW 업계는 대기업의 엔비디아 협력 확대가 국내 생태계 강화로 이어져야 한다고 주장했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 축으로 부상한 만큼, 이를 단순 부품 공급 관계에 그치게 해서는 안 된다고 봤다. 업계 관계자는 "국내 기업들이 HBM과 제조 역량을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 파트너로 올라선 상황"이라며 "앞으로는 GPU 구매와 플랫폼 활용에 끌려가는 방식이 아니라 국내 AI·SW 기업까지 포함한 협력 구조를 만들어야 한다"고 강조했다. 또 업계에선 대기업의 AI 투자가 하드웨어 확보 경쟁에 집중될수록 국내 SW 기업의 설 자리가 줄어들 수 있다고 주장했다. HBM, GPU, AI 서버 가격 상승으로 전체 IT 투자비 중 장비 비용 비중이 커지는 상황에서 고객사들이 총 예산을 늘리지 않으면 SW 개발비와 라이선스비가 먼저 조정 대상이 될 수밖에 없다는 이유에서다. 업계 관계자는 "대기업이 엔비디아와 협력을 확대하는 과정에서 국산 AI·SW 생태계를 함께 키우는 역할도 맡아야 한다"며 "글로벌 AI 인프라 기업과의 협력은 필요하지만, 국내 기업들이 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 모습만 반복될 경우 한국 AI 산업의 협상력과 자생력이 함께 약화될 수 있다"고 밝혔다. 또 다른 관계자는 "엔비디아와 협력하는 것은 필요하지만 대기업 총수들까지 나서 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 듯한 모습은 국내 AI 산업의 주도권을 약화시킬 수 있다"며 "AI 3강을 말하려면 GPU 확보뿐 아니라 국내 모델, SW, 서비스 기업이 함께 수익을 낼 수 있는 구조부터 만들어야 한다"고 말했다.

2026.06.09 08:36장유미 기자

트릴리온랩스, 엔비디아 기술 입혀 AI 팩토리용 월드모델 만든다

트릴리온랩스가 자체 파운데이션 모델 기술을 엔비디아 인공지능(AI) 팩토리, 디지털 트윈, 피지컬 AI 생태계와 결합한 산업 월드모델을 만든다. 전 세계적으로 빠르게 성장하는 AI 인프라 시장에서 새로운 산업 지능 분야를 개척한다는 목표다. 트릴리온랩스는 엔비디아 옴니버스 라이브러리와 엔비디아 네모트론 오픈 모델을 기반으로 한 AI 팩토리용 '산업 월드모델' 개발에 착수했다고 8일 밝혔다. 산업 월드모델은 AI 데이터센터와 발전소 등 복잡한 산업 환경을 AI가 이해하고 시뮬레이션해 운영을 최적화할 수 있도록 설계된 모델이다. 트릴리온랩스는 엔비디아 옴니버스의 물리 기반 시뮬레이션 기술과 엔비디아 네모트론의 추론 역량을 활용해 차세대 AI 팩토리를 위한 지능 계층을 구축하고 있다. 이를 통해 AI가 특정 의사결정이나 운영 방식이 가져올 결과를 사전에 예측하고 운영자의 의사결정을 지원할 수 있도록 한다는 계획이다. 트릴리온랩스는 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)을 포함한 파운데이션 모델을 프롬 스크래치 방식으로 개발해 왔다. 최근엔 물리적 환경을 이해하는 월드모델 연구로 영역을 확장했다. 또 모델 학습부터 추론, 배포, 운영에 이르는 AI 전 주기 기술 역량을 바탕으로 실제 산업 환경에 최적화된 AI 모델을 개발 중이다. GS그룹을 비롯한 다양한 산업 분야 기업과 에너지 및 산업 인프라 관련 협력을 진행하고 있다. 신재민 트릴리온랩스 대표는 "AI 다음 단계는 언어를 넘어 실제 세계를 이해하고 추론하는 것"이라며 "산업 월드모델을 통해 핵심 인프라를 이해하고 최적화하는 새로운 산업 지능의 기반을 구축하겠다"고 말했다.

2026.06.08 14:39이나연 기자

[유미's 픽] "독파모 잊었다"…NC AI, 국방·산업·콘텐츠로 특화 AI 승부수

올해 초 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업에서 고배를 마신 NC AI가 산업 특화 인공지능(AI) 시장에서 반격의 발판을 마련하며 영역 확장에 속도를 내고 있다. 범용 초거대 AI 모델 경쟁에서 벗어나 로봇, 디지털 트윈, 3D 생성 AI 등 자사가 강점을 가진 분야로 사업 무게 중심을 빠르게 옮긴 분위기다. NC AI는 현대로템과 컨소시엄을 구성해 국방과학연구소가 발주한 '피지컬 AI 기반 통합 시뮬레이터 및 모듈형 로봇 시스템' 국책 연구개발 과제의 최종 사업자로 선정됐다고 28일 밝혔다. NC AI는 이번 과제에서 로봇 파운데이션 모델(RFM) 구현에 필요한 핵심 기술인 '월드모델' 개발을 총괄한다. 월드모델은 로봇이 현실 세계의 물리 법칙과 환경 변화를 가상 환경에서 학습하도록 돕는 기술이다. 무인 로봇이 실제 전장이나 야지 환경에 투입됐을 때 시뮬레이션과 현실 간 차이를 줄이는 데 활용된다. NC AI는 고정밀 3D 가상 세계 구축 역량과 자체 3D 생성 AI 기술을 결합해 로봇 학습용 합성 데이터 공급 체계를 구축할 계획이다. NC AI는 독자 AI 파운데이션 모델 개발 사업 1차 평가 탈락 이후 범용 모델 경쟁보다 산업 현장 적용에 초점을 맞추고 있다. 이번 국방 과제 선정도 이 같은 전략 변화를 보여주는 사례로, 파운데이션 모델을 기반 기술로 활용하면서도 실제 사업화는 산업별 솔루션과 멀티모달 모듈을 통해 추진하는 방향을 택했다. 올해 초에는 이노비즈협회와 중소기업 AX 혁신을 위한 업무협약을 체결하며 산업 현장형 AI 도입 모델 발굴에도 나섰다. NC AI는 2만3000여 개 이노비즈기업 및 회원사 네트워크를 기반으로 현재 업종, 규모, 디지털 수준에 맞춘 AI 솔루션 적용 방안을 논의하고 있다. 이는 범용 AI를 일괄 적용하기보다 산업별 업무 구조에 맞춘 버티컬 AI 모델을 확산하려는 전략으로 풀이된다. 피지컬 AI 영역에서도 협업 범위를 넓히고 있다. NC AI는 신한금융그룹과 월드모델, 시각언어행동(VLA), 디지털 트윈 기술을 오프라인 영업점 공간 분석과 운영 효율화에 적용하는 실증을 진행 중인 것으로 알려졌다. 또 강원 춘천시 AI 특화 시범도시 사업에도 참여하며 도시 인프라 단위의 공간 AI 적용 가능성을 모색하고 있다. 콘텐츠 분야에선 바르코(VARCO) 생태계를 앞세우고 있다. 영상, 3D, 오디오 등 멀티모달 기술 킷을 창작자와 기업 고객에게 개방하고, 생성형 AI 기반 광고영상 공모전 등을 통해 실무 접점을 늘리고 있다. 패션·라이프스타일 커머스 분야에서도 텍스트 기반 패션 생성, 가상 피팅, 초개인화 비주얼 에이전트 등 버티컬 AI 적용을 추진 중이다. 산업 모델 '배키(VAETKI)'도 국방, 제조, 물류 등 보안과 현장성이 중요한 분야를 겨냥하고 있다. 특정 산업 데이터와 업무 흐름을 반영한 모델을 통해 범용 AI와 다른 비용 효율성과 적용성을 내세우려는 시도다. 업계에선 NC AI가 독파모 탈락 이후 범용 모델 성능 경쟁보다 현장 적용성과 수익화 가능성에 초점을 맞추고 있다고 봤다. 국방 피지컬 AI 과제와 중소기업 AX, 금융·도시·콘텐츠 실증이 개별 프로젝트를 넘어 공통 기술 자산으로 축적될 경우 산업 AI 사업 확장에도 힘이 실릴 수 있다. 업계 관계자는 "범용 파운데이션 모델 경쟁에서는 컴퓨팅 자원과 대규모 자본이 중요하지만 산업 AI는 현장 데이터, 도메인 이해도, 구축 경험이 더 크게 작용한다"며 "NC AI가 월드모델과 3D·멀티모달 기술을 국방, 금융, 도시, 콘텐츠 분야에서 반복 적용 가능한 형태로 만들 수 있다면 독자적인 사업 기회를 확보할 수 있을 것"이라고 말했다.

2026.05.28 08:10장유미 기자

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