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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

다쏘시스템, '버추얼 트윈' 공장 공개…엔비디아 협력 구체화

다쏘시스템이 산업용 월드모델과 버추얼 트윈을 접목한 스마트 팩토리 청사진을 제시한다. 19일 업계에 따르면 다쏘시스템은 20~24일(현지시간) 독일 하노버에서 열리는 산업 박람회 '하노버 메세 2026'에서 인공지능(AI)과 버추얼 트윈, 버추얼 컴패니언을 결합한 차세대 제조 시스템을 공개한다. 이번 전시는 모바일 로봇을 비롯한 실시간 데이터 통합, 시뮬레이션, 사이버보안을 통합한 '3D 유니버스' 기반 생산 환경 중심으로 구성됐다. 현실과 가상을 연결해 공장을 구축하기 전 설계·검증·최적화를 수행하는 것이 핵심이다. 다쏘시스템은 로봇·설비에서 발생하는 데이터를 버추얼 트윈으로 옮겨 공정 성능을 지속적으로 개선하는 구조법을 제시한다. 생산 시스템이 스스로 학습하고 적응하는 '자율형 공장' 구현 가능성을 강조한 것이다. 이날 행사에선 가상 공장이 장비와 공정 움직임을 사전에 검증하고, 공정 병목을 분석해 효율을 높이는 기능도 소개된다. 인간과 로봇 협업을 몰입형 환경에서 사전 검증하는 시뮬레이션도 선보인다. 사이버보안 측면에서는 취약점 추적과 위험 맵핑 기능을 통해 공장 운영 안정성을 확보하는 방안도 논의된다. 증강현실(AR)을 활용한 유지보수 지원 기능으로 현장 작업 효율을 높이는 방안도 제시된다. 이번 부스에는 엔비디아가 공동 전시자(co-exhibitor)로 참여한다. 올해 초 두 기업이 추진한 버추얼 트윈 기반 협력이 한층 구체화될 것이라는 기대가 나온다. 앞서 다쏘시스템은 지난 2월 미국 텍사스에서 열린 '3D익스피리언스 월드 2026'에서 엔비디아 AI 인프라와 자사 산업용 월드모델을 결합한 협력을 알린 바 있다. 또 3월 미국 캘리포니아주에서 열린 'GTC 2026'에서 엔비디아 '옴니버스'의 물리 AI 기술을 다쏘시스템 '델미아(DELMIA)'에 통합해 소프트웨어 중심으로 구동되는 차세대 지능형 생산 공정을 구축하겠다고 발표했다. 이번 하노버 전시에서는 두 기업 협력이 실제 공장 운영 시나리오로 확장된 사례가 제시될 전망이다. 양사 솔루션이 공장 설계부터 운영, 유지보수까지 전주기를 아우르는 형태로 발전하며 산업 적용 범위를 구체화할 것이란 평이 이어지고 있다. 파스칼 달로즈 다쏘시스템 회장 겸 최고경영자(CEO)는 "엔비디아 협력은 AI를 산업 현장에 실제로 작동하는 시스템으로 구현하기 위한 전환점"이라며 "설계 데이터와 물리 모델, AI 인프라가 하나의 산업 운영 체계로 통합되는 흐름을 만들 것"이라고 지난 2월 3D익스피리언스 월드 기조연설서 밝혔다.

2026.04.19 15:30김미정 기자

[AI는 지금] 中, '월드모델' 역습…방대한 제조 데이터로 美 기술 패권 정조준

중국 인공지능(AI) 업계가 차세대 피지컬 AI 핵심 기술로 꼽히는 '월드모델' 분야에서도 미국을 빠르게 추격하고 있다. 대규모 제조 현장과 로봇 운영 과정에서 축적되는 실물 데이터를 앞세워 연구 단계를 넘어 산업 현장 적용 속도에서 우위를 확보했다는 평가다. 14일 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SCMP)에 따르면 중국 스타트업 기가AI는 자국 내 광범위한 산업 시나리오와 정부 주도의 대규모 데이터 수집 역량을 바탕으로 월드모델 기술 혁신을 주도하고 있다. 월드모델은 3차원(3D) 환경과 물리 법칙을 가상 공간에서 구현해 로봇과 자율주행차 등 피지컬 AI를 학습시키는 기술이다. 생성형 AI 경쟁이 언어·멀티모달을 넘어 실제 세계 시뮬레이션으로 확장되면서 글로벌 빅테크와 스타트업 자금이 동시에 몰리는 차세대 격전지로 부상하고 있다. 왕샤오펑 기가AI 알고리즘 파트너는 SCMP와의 인터뷰에서 "중국의 강점은 방대한 산업 시나리오와 정부 주도 데이터 수집 체계"라며 "대규모 구조화 데이터를 빠르게 확보할 수 있다는 점이 로보틱스 고도화의 핵심 경쟁력"이라고 밝혔다. 실제 중국은 제조업 기반이 두텁고 공장 자동화 보급 속도가 빨라 로봇 유지보수 주기마다 발생하는 고빈도 데이터를 AI 학습에 재투입하기 유리한 구조다. 업계에선 이 같은 '현장 데이터 플라이휠'이 미국 대비 중국 월드모델 생태계의 상용화 속도를 끌어올리고 있다고 보고 있다. 이 같은 분위기 속에 기가AI 측은 자사 최신 모델 '기가월드-1'가 시각 품질, 물리 법칙 준수, 3D 정확도 등에서 구글과 엔비디아 계열 모델을 앞섰다고 주장했다. 기가AI는 최근 10억 위안(약 1천900억원) 규모 신규 투자를 유치한 데 이어 수주 만에 같은 규모의 후속 투자도 추가 확보하며 시장 기대도 입증했다. 지난 2023년 설립된 기가AI는 중국에서 가장 이른 시기에 월드모델 실험에 뛰어든 스타트업 중 하나다. 현재 리오토, 샤오펑, BYD 등 전기차 업체와 협력해 비전 기반 자율주행 시스템을 개발 중이며 연간 수천만 위안 규모 매출도 기록 중인 것으로 전해졌다. 미국 역시 관련 투자 경쟁이 치열하다. AI 석학 페이페이 리가 설립한 월드랩스와 얀 르쿤 측 AMI랩스 등이 올해 1분기 각각 10억 달러 안팎 자금을 확보한 것으로 알려졌다. 구글 딥마인드는 웨이모와 손잡고 월드모델을 자율주행 학습에 적용하고 있으며, 일론 머스크의 테슬라 역시 휴머노이드 로봇 옵티머스 훈련에 활용 중이다. 중국 빅테크도 속도를 높이고 있다. 알리바바그룹 산하 지도 서비스 아맵은 올해 초 월드모델 연구를 공식화했고, 텐센트는 단일 이미지나 텍스트만으로 3D 환경을 생성하는 오픈소스 모델을 공개하며 생태계 확대에 나섰다. 다만 업계에선 기술 낙관론과 별개로 실제 수익화까지는 시간이 더 필요하다는 시각도 나온다. 현실 세계의 복잡한 물리 변수를 얼마나 정밀하게 재현할 수 있는지, 이를 안전한 로봇·자율주행 서비스로 연결할 수 있는지가 여전히 검증 과제로 남아 있어서다. 중국의 제조 데이터 우위가 분명한 강점이지만 상용 서비스 단계에서는 안전성과 비용 효율성이 최종 경쟁력을 좌우할 것이란 분석이다. 업계 관계자는 "대규모언어모델(LLM) 경쟁이 언어 이해 중심이었다면 다음 승부는 결국 현실 세계를 얼마나 정밀하게 복제하느냐에 달려 있다"며 "중국은 제조 현장과 로봇 운영 데이터 측면에서 확실한 우위를 갖고 있어 월드모델 상용화 속도가 예상보다 빨라질 수 있다"고 말했다.

2026.04.15 17:05장유미 기자

[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

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