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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

서울대-LG전자·KT, '피지컬AI' 핵심기술 개발한다

서울대학교가 LG전자, KT, 마음AI 등 기업과 손잡고 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 핵심 알고리즘 개발에 박차를 가하고 있다. 구체적인 성과는 내년께 나올 것으로 기대된다. 서울대학교 PI 랩은 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 2026'에서 피지컬 인공지능(AI) 기술 고도화를 위한 연구 과제를 소개했다. 서울대학교는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업에 참여하고 있다. 핵심 개발 분야는 텍스트, 오디오, 비디오 등 다양한 형식 데이터를 동시에 이해하고 통합 추론하는 멀티모달 AI다. 이를 구현하기 위해 서울대학교는 특정 비디오에서 모션을 캡처해 휴머노이드 관절에 최적화하는 작업을 진행 중이다. 서울대학교 관계자는 "멀티모달 AI를 기반으로 월드 파운데이션 모델을 구축하기 위한 기술 고도화 중"이라며 "과제 로드맵상 내년 중반 정도면 완성될 것으로 기대한다"고 설명했다. 월드 파운데이션 모델은 AI가 복잡한 현실세계 구조와 동역학을 이해하고, 이를 기반으로 상황 판단과 의사결정을 내리도록 만드는 모델이다. 주관 기업인 LG전자 외에도 마음AI와 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원(KAIST), 한국정보통신기술협회 등 기업·기관이 참여한다. 서울대학교 관계자는 "서울대와 KAIST가 월드 모델에 필요한 메인 알고리즘을 개발하고, 마음AI가 로봇 파운데이션 모델을 담당한다"며 "LG전자는 실제 산업 및 물류 현장에서 이를 실증하는 등, 각자 역할을 담당할 계획"이라고 말했다.

2026.10.07 07:00장경윤 기자

"5초 만에 물성 파악"…KAIST, 시뮬레이션으로 월드 모델 고도화

한국과학기술원(KAIST)이 정밀한 물리 법칙의 시뮬레이션을 기반으로 한 월드 파운데이션 모델(WFM)을 개발한다. 해당 모델은 5초 분량의 짧은 영상만으로 옷·헝겊 등 기존 모델에서는 학습이 어려웠던 물체를 완벽히 파악할 수 있다는 강점이 있다. KAIST는 서울 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에서 자체 개발 중인 월드 파운데이션 모델을 소개했다. KAIST는 엄격한 물리 법칙 기반의 시뮬레이션을 통한 월드 모델을 개발하고 있다. 로봇이 실제 현장에서 학습을 진행하는 경우 상당한 비용이 발생하지만, 시뮬레이션을 활용하면 비용을 효과적으로 줄일 수 있다는 장점이 있다. KAIST는 이를 위한 핵심 기술을 ▲PhysHanDI ▲MPMAvatar 두 가지로 제시했다. PhysHanDI는 사람의 손이 헝겊 등 잘 변형되는 물체를 만지고 조작할 때, 복잡한 3D 형상과 물리적 성질을 복원하는 기술(Recon & ReSim)을 갖췄다. 덕분에 5초 길이의 짧은 영상만으로도 3차원 공간을 인식하고, 물체의 재질·형태·중력·속도 등을 반영해 미래에 일어날 변형과 움직임을 정밀하게 예측할 수 있다. MPMAvatar는 옷을 입은 사람의 3D 아바타를 복원하고, 몸의 움직임이나 외부 환경 변화에 따른 옷의 물리적 흔들림 및 충돌을 사실적으로 표현하는 기술이다. 헝겊, 옷과 같은 비정형 물체는 물리적 충격에도 형태가 크게 변하지 않는 딱딱한 물체 대비 학습이 어려울 수밖에 없다. KAIST의 두 기술을 활용하면, 이러한 난제를 보다 쉽게 해결할 수 있을 것으로 기대된다. KAIST 관계자는 "실제 물리 법칙을 모델링하는 시뮬레이션으로 더 정확한 월드 모델을 제안하고 있다"며 "사람이 직접 정보를 알려주지 않아도 알아서 물성을 배운다는 점이 강점"이라고 말했다. 한편 KAIST는 해당 모델을 LG전자가 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업을 통해 개발하고 있다.

2026.10.06 17:58장경윤 기자

LG전자, 월드모델로 피지컬AI 공략…'K-원팀'으로 기술 개발

LG전자가 국내 기업·기관과 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 개발을 위한 폭넓은 협력에 나선다. 월드 파운데이션 모델은 로봇이 실제 물리 환경을 완벽히 이해하기 위한 기술이다. 피지컬 인공지능(AI)을 실제 산업 현장에 적용하기 위한 핵심 요소다. LG전자는 서울 강남 코엑스에서 6일부터 8일까지 열리는 'AI 페스타 26'에서 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 사업을 소개한다. 해당 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하고 LG전자가 주관한다. 마음AI와 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교, 한국정보통신기술협회 등 9개 산학연이 협력한다. 월드 파운데이션 모델은 AI가 복잡한 현실세계 구조와 동역학을 이해하고, 이에 맞게 판단·대응할 수 있도록 하는 모델이다. 사람은 바닥으로 떨어지는 컵을 보면 "컵이 곧 깨질 것"이라고 판단할 수 있다. 월드 파운데이션 모델을 학습한 로봇은 사람처럼 실제 물리 환경을 이해하고, 이후 발생할 상황을 예측해 적절한 의사결정을 내릴 수 있다. 다만 월드 파운드레이션 모델을 완벽히 구축하려면 방대한 양의 데이터 수집부터 파운데이션 모델 구축, 소프트웨어와 하드웨어 통합, 산업 현장 실증 등을 거쳐야 한다. LG전자는 다양한 산학연 협력으로 월드 파운데이션 모델 기반을 다진다. 현장 수집이 어려운 위험 작업과 예외 상황 등을 자체 물리 엔진 기반 'K-시뮬레이터'로 재현할 계획이다. LG전자는 자체 보유한 하드웨어 기술력을 토대로 월드 파운데이션 모델 구축을 위한 데이터 수집과 검증 작업에 집중한다. 현재 LG전자는 휴머노이드 로봇 '클로이드' 상용화를 추진하고, 액추에이터를 자체 개발하는 등 로보틱스 사업을 확대하고 있다. LG전자는 "이번 과제는 2027년 본 사업을 향한 확고한 기술 기반이자, 중소 제조기업까지 피지컬 AI를 보다 쉽게 도입할 수 있는 'K-레시피'가 될 것"이라며 "데이터와 기술, 현장을 하나로 잇는 10개 기관이 원팀으로 대한민국 피지컬 AI를 세계 표준으로 만들겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 17:15장경윤 기자

월드 모델 개발사, 제품·사업 계획 '함구'…"경쟁사 유입 경계"

월드 모델 기업들이 제품·상용화 계획을 숨긴 채 연구·개발을 이어가고 있는 것으로 전해졌다. 사업 방향을 일찍 공개해 경쟁사를 불러들이기보다 물밑에서 기술을 완성해 시장 주도권을 확보하려는 전략으로 풀이된다. 20일(현지시간) 테크크런치 등 외신에 따르면 얀 르쿤이 이끄는 AMI랩스와 페이페이 리가 설립한 월드랩스는 대규모 투자를 유치했지만 구체적인 제품과 사업화 일정은 공개하지 않고 있다. 두 회사는 공간지능을 연구하는 월드 모델 분야의 대표 기업으로 꼽힌다. 월드 모델은 현실 공간의 구조와 사물 움직임을 이해하고 앞으로 일어날 일을 예측하는 인공지능(AI) 기술이다. 자율주행차가 주변 도로 상황을 파악하거나 휴머노이드 로봇이 물건을 옮기도록 훈련하는 데 활용될 수 있다. 짧은 영상을 비디오게임처럼 둘러볼 수 있는 가상공간으로 만드는 기술 구현도 가능하다. 두 회사는 아직 이 기술을 어느 분야에서 우선 상용화할지 밝히지 않았다. AMI랩스는 제조와 바이오의학·로봇 분야를 연구 중이며 의료진용 AI 소프트웨어(SW)도 개발하고 있지만 핵심 사업은 베일에 싸여 있는 상태다. 월드랩스의 '마블'은 현재 공개된 월드 모델 중 제품화에 가장 가까운 사례로 평가받고 있다. 미디어 콘텐츠와 컴퓨터그래픽을 제작하고 비디오게임에서 이용자가 탐험할 수 있는 공간도 구현할 수 있다. 다만 지금까지 공개된 결과물은 실제 사업보다 기술력을 보이는 데 초점 맞췄다. 현재 월드 모델 개발사에 데이터 공급하는 협력사도 비공개인 것으로 나타났다. 월드 모델용 데이터를 제공하는 피지클은 고객사 사업·기술 사례를 공개하지 않고 있다. 테크크런치는 해당 기업들이 사업 방향을 감추는 이유로 방대한 월드 모델 활용 범위를 꼽았다. 로봇과 자율주행·영상 제작 등 특정 시장을 먼저 지목하면 다른 월드 모델 기업이나 신생 AI 연구소가 곧바로 같은 사업에 뛰어들 수 있다는 이유에서다. 월드 모델 투자금도 사업 계획을 감추는 배경으로 제시되고 있다. 해당 개발사는 당장 수익을 내야 한다는 압박이 적어 특정 사업에 집중할 필요가 없기 때문이다. 다만 시장성이 확인되면 같은 투자금이 잠재적 경쟁사로 흘러가 경쟁을 키울 수 있다. 마이클 라바트 AMI랩스 공동창업자 겸 월드 모델 담당 부사장은 "우리는 아직 연구·개발 단계에 있다"며 "제품 계획이나 출시 일정에 관해서는 공개적으로 이야기하지 않고 있다"고 밝혔다.

2026.09.21 11:23김미정 기자

리얼월드-CJ대한통운, 물류 특화 '피지컬 AI' 공동 개발

피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드가 CJ대한통운과 손잡고 물류 산업에 특화된 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 개발한다. RFM은 작업별로 새로 개발하지 않고도 다양한 로봇과 과제에 범용적으로 적용할 수 있는 휴퍼모이드 AI 모델이다. 리얼월드는 CJ대한통운과 물류 작업에 전문화된 RFM 솔루션 공동 개발 및 글로벌 사업화를 골자로 하는 양해각서(MOU)를 체결했다고 21일 밝혔다. 이번 협약에 따라 양사는 리얼월드의 RFM 기술과 CJ대한통운의 현장 운영 인프라를 결합한다. 우선 적용 대상 공정을 선정해 핵심 동작을 검증하는 개념증명(PoC)을 추진하며, 이후 적용 범위와 기술 완성도를 높여 피지컬 AI 기반 서비스형 물류(LaaS) 상용화를 완성한다는 구상이다. LaaS는 기업이 물류센터·운송망·자동화 설비 등을 직접 보유하지 않고, 주문 처리부터 보관, 피킹·패킹, 배송, 반품, 데이터 분석까지 필요한 물류 기능을 서비스 형태로 이용하는 개념이다. 물류 현장은 비정형 화물과 유동적인 작업 환경 탓에 스스로 판단하고 적응하는 학습 기반 자동화가 요구된다. 리얼월드는 휴머노이드의 정교한 손재주 구현에 주력한 독자 RFM 'RLDX-1'을 개발하고 있으며, 이를 실제 물류 환경에 적용할 방침이다. 양사는 국내 물류 현장에서 확보한 실증 성과를 토대로 글로벌 시장 진출도 모색한다. 리얼월드의 글로벌 네트워크와 CJ대한통운의 사업 역량을 묶어 공동 시장진출(Co-GTM) 및 전략적 얼라이언스를 추진할 계획이다. 류중희 리얼월드 대표는 "피지컬 AI가 산업의 생산성으로 이어지려면 현장 데이터 축적과 AI 지능 고도화의 선순환이 필수"라며 "CJ대한통운의 운영 역량과 리얼월드의 AI 기술을 결합해 현장 문제를 해결하고 글로벌 확장성을 갖춘 물류 특화 모델을 구축하겠다"고 말했다.

2026.09.21 09:24진운용 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

리얼월드, 국내 스타트업 3사와 휴머노이드 손재주 벤치마크 고도화

로봇 파운데이션 모델(RFM) 개발업체 리얼월드가 국내 시뮬레이션·로보틱스 스타트업 3사와 함께 휴머노이드 생태계를 구축한다고 7일 밝혔다. 로봇 파운데이션 모델은 범용 로봇 두뇌를 뜻한다. 리얼월드는 최근 엔닷라이트, 피직스심랩, 스페이스에이아이와 각각 업무협약(MOU)을 체결했다. 리얼월드는 이번 협력을 통해 엔비디아와 공동 개발 중인 휴머노이드 정밀 손재주 평가 벤치마크 '덱스벤치(DexBench)'를 고도화할 방침이다. 덱스벤치는 엔비디아의 '아이작 랩 아레나(Isaac Lab-Arena)' 환경과 통합되는 오픈소스 프로젝트다. 18개 핵심 과제와 80개 케이스를 바탕으로 로봇이 실제 산업 현장에서 사람처럼 손을 사용할 수 있는지 시뮬레이션 및 실물 환경에서 정량적으로 검증한다. 현재 롯데, SK텔레콤, CJ대한통운, HL만도, 후지, 미쓰이화학 등 글로벌 기업들이 파트너로 참여하고 있다. 협약에 따라 기술 전문성을 갖춘 스타트업이 덱스벤치 개발에 합류한다. 엔닷라이트는 자사 '트리닉스(TRINIX)'를 기반으로 정밀 시뮬레이션 데이터를 생성하며, 피직스심랩은 고정밀 디지털 트윈 시뮬레이션 환경을 구축한다. 트리닉스는 사용자 요청에 따라 3D 데이터를 만드는 소프트웨어다. 스페이스에이아이는 두부·과일·고무 부품처럼 힘을 잘못 주면 쉽게 변형되는 물체를 로봇이 안전하게 다루도록, 실제 측정값으로 가상 물체 물성을 보정하는 '물리 데이터 레이어'를 구축한다. 류중희 리얼월드 대표는 "휴머노이드를 실제 산업 현장에서 활용하려면 사람 수준의 정교한 손재주 구현이 핵심"이라며 "이번 협력은 한국 스타트업 연합군이 글로벌 산업 표준 수립에 필요한 고난도 과제를 해결하는 출발점"이라고 말했다.

2026.08.07 16:58진운용 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

리얼월드, 로봇 파운데이션 모델 'RLDX-1' 라이브 데모 시연

리얼월드가 10일 서울 강남구에서 열린 '덱스터리티 나이트 인 서울(Dexterity Night in Seoul)'에서 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM) 'RLDX-1' 라이브 데모를 시연했다. 류중희 리얼월드 대표는 "데모를 영상으로 보여주면 여러 차례 도전 중 성공한 모습만 보여주는 것 아니냐고 묻는다"며 "이 자리에서 라이브로 RLDX-1 성능을 보여주겠다"고 말했다. 로봇 파운데이션 모델은 대규모 데이터로 사전학습해 다양한 로봇 형태와 작업에 범용적으로 적용할 수 있는 인공지능(AI) 모델을 말한다. 행사장에선 RLDX-1을 탑재한 휴머노이드 로봇이 '5지(5-finger)'로 이동하는 물체를 집어 올렸다. 류 대표는 "세계에서 가장 공장 자동화가 잘 돼 있다는 한국도 아직 전체 공정 중 75%만 자동화돼 있다"며 "일본, 중국, 미국은 40~55% 수준에 그친다"고 말했다. 그러면서 "전체 노동시장 규모를 다 합치면 4조 달러"라며 "우리는 남은 노동시장을 모두 자동화하겠다는 목표를 갖고 있다"고 강조했다. 류 대표는 "작은 부품을 집고, 조립하고, 차체 밑으로 들어가서 작업하는 일은 사람 수준의 손재주가 없으면 절대 불가능하다"며 "리얼월드가 최근 발표한 RLDX-1을 사용하면 이런 수준의 데모를 볼 수 있다"고 주장했다. RLDX-1 장점으로 류 대표는 데이터를 꼽았다. 그는 "자체 데이터 파이프라인을 만드는 데 성공했다. 사람 동작을 로봇이 따라할 수 있는 파이프라인을 갖고 있다"며 "파트너인 롯데호텔의 경우 호텔룸을 빌려줘 데이터를 얻을 수 있도록 한다. 리얼월드는 호텔리어가 하는 일을 캡처하고 손동작 데이터를 뽑아 손재주 암묵지 데이터를 얻는다"고 말했다. 또 "합성 데이터를 활용한다. 실제 데이터가 20%만 있으면 나머지 80%는 AI로 증강해서 100% 데이터로 만들 수 있다"며 "엔비디아의 합성 데이터 파이프라인보다 우리 합성 데이터 파이프라인 성능이 훨씬 좋다"고 말했다. 이번 행사는 미국 샌프란시스코, 일본 도쿄를 거쳐 지난 주 대만 타이베이에서 열린 컴퓨텍스 2026 참여 후 개최한 마지막 행사다. 리얼월드 관계자는 "서울을 최종 행선지로 택한 것은 우수한 자동화 인프라와 제조 경쟁력을 갖춘 한국을 피지컬 AI 도입과 글로벌 생태계 확산의 전략 거점으로 삼겠다는 의지"라고 설명했다. 리얼월드는 SK텔레콤, LG전자, CJ대한통운, 롯데 등으로부터 투자를 유치하고, 현재 10개 이상 파트너사와 로보틱스 전환(RX) 프로젝트 중이다. 리얼월드는 시드2 라운드까지 총 600억원 자금을 유치했다. 류 대표는 "RLDX-1 상용화를 산업 전반에서 가속하고 있다. 차기 모델 RLDX-2도 개발 중"이라며 "리얼월드는 한국, 대만, 일본 중심의 동아시아 피지컬 AI 생태계를 미국 빅테크 기업과 협업해 글로벌 표준으로 확장하겠다"고 포부를 전했다.

2026.06.10 22:05진운용 기자

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