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[IT뉴스]젠슨 황 “AI, 이제 언어 넘어 현실로”… 산업 지형 재편하는 ‘피지컬 AI’

온카뱅크관리자

2026-02-04 07:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [3D익스피리언스월드2026] 중력·마찰 모르는 LLM은 한계… 인과관계 깨친 ‘월드모델’ 제시 
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 [휴스턴(미국)=디지털데일리 이안나기자] 인공지능(AI)이 텍스트와 이미지를 생성하는 단계를 넘어 물리 법칙을 이해하고 실제 산업 현장을 설계·운영하는 '월드 모델(World Models)' 시대로 진입했다. 엔비디아 창립자이자 최고경영자(CEO)인 젠슨 황은 대규모언어모델(LLM) 중심으로 전개돼 온 기존 AI 논의가 산업 현장에서는 근본적인 한계를 드러내고 있다며, AI의 다음 단계는 ‘현실 세계를 계산하고 검증하는 모델’이라고 강조했다.
 3일(현지시간) 미국 휴스턴에서 열린 다쏘시스템 연례 최대 행사 ‘3D익스피리언스 월드 2026’ 둘째날 기조연설 무대에 오른 젠슨 황 CEO는 AI가 더 이상 생산성 도구나 자동화 기술에 머무르지 않고 산업 전반의 설계·검증·운영 방식을 재정의하는 계산 체계로 이동하고 있다고 전했다.
 ◆ 젠슨 황 “LLM은 위성 못 만든다… 취향 아닌 ‘물리 법칙’ 깨우칠 때”=젠슨 황 CEO는 현재 AI 기술의 본질적 차이를 ‘무엇을 판단하느냐’ 문제로 설명했다. 언어 모델은 문법과 어휘, 문맥을 학습하고 어떤 문장이 더 자연스러운지를 판단한다. 이 과정에는 인간의 취향과 가치 판단이 개입될 수밖에 없다.
 반면 산업·엔지니어링·과학 영역에서 요구되는 AI는 전혀 다른 기준 위에서 작동해야 한다. 그는 “월드 모델은 취향이나 스타일을 따르지 않는다”며 “중력, 마찰, 관성, 접촉 같은 물리 법칙과 인과관계를 이해해야 한다”고 말했다. 위성, 항공기, 로봇, 공장처럼 현실 세계에서 작동하는 대상은 텍스트로 설명될 수 없으며 물리적 제약을 충족하지 못하면 존재 자체가 성립하지 않는다는 것이다.
 이 때문에 젠슨 황 CEO는 “LLM은 위성을 만들 수 없고 항공기를 설계하거나 암 치료제를 검증할 수도 없다”고 단언했다. 산업용 AI는 언어를 다루는 모델이 아니라 현실 세계의 작동 원리를 내재화한 월드 모델이어야 한다는 점을 분명히 한 셈이다.
 이러한 월드 모델 적용 범위는 물리적 객체를 넘어 생명 영역까지 확장되고 있다. 젠슨 황 CEO는 DNA, 단백질, 세포가 각각 고유한 ‘언어’를 가지고 있으며, 이들이 어떻게 상호작용하며 하나의 생명 시스템으로 작동하는지를 통합적으로 파악하는 것이 핵심이라고 설명했다. 실제로 벨 그룹(Bel Group)은 생물학적 월드 모델을 기반으로 가상 환경에서 단백질을 자동 생성하고 검증한다. 이를 통해 건강한 식품 개발과 유제품 단백질 비유제품 대체 작업을 진행 중이다.
 ◆미분 방정식 대신 패턴 학습…1만배 빠른 ‘피지컬 AI’ 등장=월드 모델을 현실로 구현하는 핵심 기술로 젠슨 황 CEO는 ‘피지컬AI(Physics AI)’를 제시했다. 기존 과학 컴퓨팅과 시뮬레이션은 복잡한 물리 방정식을 반복 계산하는 방식이었다. 정확하지만 시간이 오래 걸리고 설계 초기 단계에서 수많은 경우의 수를 탐색하는 데는 한계가 있었다.
 피지컬 AI는 접근 방식이 다르다. 방대한 시뮬레이션과 실험 데이터를 학습해 물리 현상을 수식이 아닌 패턴과 확률 구조로 예측한다. 젠슨 황 CEO는 이를 “개가 공을 잡을 때 미분 방정식을 풀지는 않지만 공의 궤적을 정확히 예측하는 것과 같다”고 비유했다.
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 엔비디아 피직스네모(Physics NeMo)라는 피지컬 AI 프레임워크를 활용하면 기존 물리 법칙 기반 시뮬레이션 대비 최대 1만 배 빠른 예측이 가능해진다. 그 결과 엔지니어는 설계를 마친 뒤 별도로 검증하는 방식이 아니라 설계 과정과 동시에 풍동 실험, 충돌, 파손, 재료 거동에 대한 결과를 실시간으로 확인할 수 있다.
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 이와 함께 제조 가능성과 규제 준수가 설계 최종 단계가 아닌 초기 단계로 전진 배치되는 ‘시프트 레프트(Shift Left)’ 개념도 제시됐다. 젠슨 황 CEO는 “과거에는 설계가 끝난 뒤 제조 가능 여부를 따졌지만 이제는 설계 초기부터 제조 조건이 통합된다”고 설명했다.
 피지컬 AI 또 다른 혁신은 비구조화된 정보를 구조화된 데이터로 전환하는 능력이다. 젠슨 황 CEO는 “사진, 음성, 영상을 AI를 통해 3D 구조화된 데이터로 바꿀 수 있다”며 “3D로 변환되면 정보는 정밀해지고 제어 가능해지고 재사용할 수 있게 된다”고 말했다.
 ◆ “공장은 거대한 시스템”... 모든 디자이너가 ‘AI 팀’ 거느리는 시대=젠슨 황 CEO가 그린 미래에서 AI의 적용 대상은 개별 제품을 넘어 공장과 산업 인프라 전체로 확장된다. 그는 “공장은 더 이상 단순한 건물이 아니다”라며 수백만개 객체와 로봇, 작업 순서와 안전 규칙이 결합된 거대한 시스템이라고 규정했다.
 과거에는 제품을 먼저 설계하고 그 제품을 만들 수 있는 공장을 뒤늦게 설계했다. 하지만 앞으로는 어떤 공장을 설계하느냐에 따라 만들 수 있는 제품 자체가 달라진다. 제조 라인 배치, 로봇 동선, 작업 순서, 안전 시나리오까지 모든 요소가 버추얼 트윈 환경에서 먼저 시뮬레이션되고 검증된 결과만 현실에 반영되는 구조다.
 이러한 흐름의 정점에는 ‘AI 팩토리’라는 새로운 산업 인프라가 있다. 젠슨 황 CEO는 “우리는 지금 새로운 산업 혁명 한가운데 있다”며 이를 가능하게 하려면 반도체 공장, 슈퍼컴퓨터 조립 공장, AI를 생산하는 AI 팩토리라는 세 가지 산업을 동시에 확장해야 한다고 설명했다.
 한편 AI가 산업 현장에 확산되면서 엔지니어의 일자리에 대한 우려도 제기되고 있다. 이에 대해 젠슨 황 CEO는 명확한 반대 입장을 밝혔다. 그는 “많은 사람들이 디자이너 수가 줄어들 것이라고 생각하지만 저는 정반대라고 본다”며 “모든 디자이너는 자신만의 AI 동반자 팀을 갖게 될 것”이라고 말했다.
 이 AI 동반자는 사용자의 선호, 습관, 전문성을 기억하고 코드화하며 그 지식은 개인에게 귀속된다. 젠슨 황 CEO는 “내 이메일함에는 33년간 자신의 경험과 사고방식이 담겨 있다. 그것이 공개 자산이 아닌 것처럼 AI 동반자 역시 개인의 지식을 담는 존재가 된다”고 설명했다. 그 결과 “사용자와 도구 사용량은 폭발적으로 증가할 것”이라고 전망했다.
 젠슨 황 CEO는 “이 모든 것은 설계와 시뮬레이션되고 검증돼야 하며 모든 것이 소프트웨어 정의, AI 기반으로 움직이게 된다”며 “이는 곧 모든 것에 버추얼 트윈이 필요하다는 의미”라고 말했다. 이어 “물리 세계를 디지털로 먼저 구현한다는 다쏘시스템 초기 개념이 이제 기술적으로 실현 가능한 단계에 도달했다”고 덧붙였다.
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