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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

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

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

두산, '딥러닝 대가' 얀 르쿤 스타트업에 98억원 투자

두산은 글로벌 벤처캐피털(VC) 에스비브이에이(SBVA)가 조성한 해외 프로젝트펀드에 유한책임투자자(LP) 자격으로 참여해 AMI 랩스에 580만 유로(약 99억원)를 투자하기로 했다고 11일 밝혔다. 이 중 두산이 380만 유로, 두산인베스트먼트가 200만 유로를 투자한다. 글로벌 프론티어 랩 AMI 랩스는 인공지능(AI) 분야 세계적인 석학 중 한 명인 얀 르쿤(미국 뉴욕대 교수)이 설립한 스타트업이다. 얀 르쿤은 퀸 엘리자베스 공학상, ACM 튜링상 등 과학 및 공학 분야에서 세계 최고 수준 상을 수상하는 등 현대 딥러닝의 근간을 만든 인물이다. AMI 랩스는 자기지도학습과 공동 임베딩 기반 예측 아키텍처(JEPA)를 중심으로 월드 모델을 개발해 AI가 인간처럼 세상을 이해하고 추론하는 '실천적 지능' 구현을 목표로 한다. 월드 모델은 현실 세계 물리 법칙을 이해하고, 미래 현상을 예측 및 판단할 수 있는 AI 모델이다. 기존 대규모언어모델(LLM)이나 비전언어모델(VLM)이 물리 법칙이나 인과관계 추론에 한계를 보인다는 점에서, 월드 모델은 피지컬 AI 구현을 위한 핵심 기술로 평가된다 한편, 이번 투자에는 제프 베이조스 아마존 창업자와 에릭 슈미트 전 구글 회장 등 글로벌 IT 산업을 대표하는 상징적 인물들을 비롯해 글로벌 기관 투자자, 엔비디아 등이 참여했다.

2026.03.11 14:14류은주 기자