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[IT뉴스]물리학 깨우친 AI…재현은 기본, 이제 예측하고 판단한다 [테크언커버드]

온카뱅크관리자

2026-04-08 17:47:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[원리 이해하는 차세대 AI기술 ‘월드모델’ 부상]<br>가상공장 복제하는 디지털 트윈 넘어<br>작업 동선·물동량 변화 등 변수 감안<br>수만가지 시나리오서 최적 결과 도출<br>AI대부 르쿤의 AMI랩스 1.5조 몰려<br>국내선 NC AI·LG CNS·현대차 가세<br>제조·물류 등서 3년내 상용화 전망</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="FOiNJ2CEv2">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a2a14cc3ebce8077907e0dbf170bd9b291d8907244a9f21914c22064386b7c88" dmcf-pid="3GEOkeXST9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174527202wxyy.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="ZWboRbsAv8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174527202wxyy.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="921f29a0048224daf0e99df1932aec3bd653ef7f9522244d723563165b9d2f83" dmcf-pid="0HDIEdZvhK" dmcf-ptype="general">지난달 프랑스 파리에서 들려온 한 스타트업의 투자 유치 소식이 전 세계 정보기술(IT) 업계의 이목을 집중시켰다. 인공지능(AI) 대부로 불리는 얀 르쿤 뉴욕대 교수가 설립한 스타트업 AMI 랩스가 초기 투자로 10억 3000만 달러(약 1조 5500억 원)를 끌어모은 것이다. 각종 벤처캐피털(VC)은 물론 엔비디아와 <span stockcode="005930">삼성전자(005930)</span>도 투자에 참여했다. 개인 투자자 목록엔 제프 베이조스 아마존 의장과 에릭 슈미트 전 구글 회장 등 IT 거물들도 포함돼 있었다. 르쿤 교수의 AMI 랩스는 이 뭉칫돈을 쥐고 월드 모델 개발에 나선다.</p>
          <p contents-hash="349a0bdf653d53be3b7d3ffd9743e88526626f4cd4a590c07e1549c48321d1b7" dmcf-pid="pXwCDJ5TTb" dmcf-ptype="general">월드 모델은 글로벌 기업들이 눈독을 들이는 차세대 AI 기술이다. 이름에서 드러나듯 <span>실제 세상(월드)의 작동 원리를 이해하고 시뮬레이션하는 AI 모델</span>을 뜻한다. 엔비디아는 월드 모델을 “물리학과 공간 특성을 포함한 실제 세계의 역학을 이해하는 신경망”이라고 정의한다. 쉽게 말해 현실 세계가 돌아가는 원리를 이해하고 이를 컴퓨터 안에서 그대로 구현할 수 있는 모델을 뜻한다.</p>
          <div contents-hash="3e5e4e18a46130fc767bfd77a48aabb7e5b0480fb42172dbd8769c750d34c712" dmcf-pid="UZrhwi1yCB" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>물리 역학 이해로 시뮬레이션 예측까지</strong>
           </div>
           <br> 역학을 이해한다는 점은 기존 AI 모델과 월드 모델의 차이점을 만드는 중요한 요소다. 챗GPT에 그림을 그려달라 하거나 나노바나나로 영상을 만들면 AI는 현실과 흡사한 이미지를 만들어 낸다. 하늘에서 사과가 떨어지거나 물 위에서 노를 저으니 배가 앞으로 나가는 모습을 그려내는 식이다. 그러나 이때 생성형 AI는 중력이 작용해 사과가 땅으로 떨어진다는 사실을 알지 못한다. 그저 기존에 학습했던 수많은 그림과 영상, 이용자의 명령어를 기반으로 현상만 묘사하는 것이다. 반면 월드 모델은 현상을 일어나게 하는 원리를 이해하고 있다.
          </div>
          <p contents-hash="51e3b3b25ffe28e0508f9a8964fb65cbb8ed746aaae1d3a1f6a72f8bd7d7004b" dmcf-pid="u5mlrntWlq" dmcf-ptype="general">월드 모델 이전에도 현실 속 공간과 기물 배치를 데이터로 변환하고 컴퓨터상에 3차원(3D)으로 옮기는 기술인 디지털 트윈이 존재했다. 현실과 꼭 닮은 쌍둥이를 가상 공간에 만든다는 점에서 월드 모델은 디지털 트윈과 닮았다. 그러나 월드 모델은 디지털 트윈의 태생적 한계를 초월한 기능을 포함하고 있다. 예측이다. 디지털 트윈이 현실 세계를 가상 공간에 재현하는 데 집중했다면 월드 모델은 한발 더 나아가 현실의 공간 구성과 물리 역학을 학습해 미래 결과를 예측한다는 점이 특징이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0a1abff3f4532579c70e31185be010cc120e19c7ed7ac5eeb5d02a4b122e6d7d" dmcf-pid="71sSmLFYvz" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="NC AI의 ‘월드 파운데이션 모델’로 집게 로봇이 물건을 집는 작업을 시뮬레이션한 모습. 사진 제공=NC AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174528574hgac.png" data-org-width="602" dmcf-mid="5c1U5C8BT4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174528574hgac.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            NC AI의 ‘월드 파운데이션 모델’로 집게 로봇이 물건을 집는 작업을 시뮬레이션한 모습. 사진 제공=NC AI
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d2d47dd80ada6b67b2a776c7e9c0b4663c19b573a189cb15ba0723fa6f1a2772" dmcf-pid="ztOvso3GT7" dmcf-ptype="general">월드 모델 개발에 뛰어든 국내 대표 기업은 NC AI다. NC AI는 지난달 자체 개발한 ‘월드 파운데이션 모델’을 공개했다. NC AI의 월드 모델 역시 예측 가능성에 초점을 맞추고 있다. NC AI에서 월드 모델 개발을 지휘하고 있는 장한용 NC AI 피지컬AI 연구소 실장은 “산업 현장에서 로봇을 제어하는 용도로 볼 때 화려한 영상보다 물리적으로 정확한 미래를 예측하는 게 훨씬 중요하다”고 강조했다. 장 실장은 “NC AI의 월드 파운데이션 모델은 영상 렌더링 단계를 생략해 추론 속도를 높이고 연산 자원은 물리적 일관성에 집중하는 잠재(latent) 월드 모델”이라고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="8e56787c24df69a41fe6753a60d676951c059dd320ef12c0afc1602cb8c08702" dmcf-pid="qFITOg0HCu" dmcf-ptype="general">월드 모델은 예측을 위한 도구다. 그렇기에 월드 모델의 품질은 얼마나 정확한 시뮬레이션을 구현하는지에 달려 있다. 시뮬레이션의 정확도는 시각적 정확도와 물리적 일관성에 의해 좌우된다는 게 IT 업계의 중론이다. 장 실장은 “현실과 똑같이 보이는 가상 환경을 만들면서 동시에 가상 세계 안에 중력, 충돌, 마찰과 같은 물리 법칙도 실현하는 게 주요 과제”라고 말했다.</p>
          <div contents-hash="b5e004578c3dcc834f0f516693da7f39b749bc6fc3e9f0593a6e20d8c1f152d1" dmcf-pid="B3CyIapXvU" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>현대차도 연구… 제조·물류서 관심</strong>
           </div>
           <br> 예측 가능성은 즉각 산업계의 수요를 자극했다. IT와 거리가 먼 제조, 물류, 건설 분야에서 먼저 관심을 보이고 있다. 생산 설비 설치, 작업 동선 설계 등을 시도하기 전 월드 모델을 활용하면 결과를 미리 따져볼 수 있기 때문이다. 기업 입장에선 사업장의 환경에 변화를 주기 전 더 정확한 투자수익률(ROI)과 사고 발생 가능성 등을 점검하는 수단이 생긴 것이다.
          </div>
          <p contents-hash="03417fc75d426c5b26c420aada1f09bdc1d8cf97576ed6cf20f54a3fab6fba73" dmcf-pid="b0hWCNUZTp" dmcf-ptype="general">국내에서도 월드 모델 활용 사례가 점차 늘고 있다. IT 기업들이 제조, 물류, 건설 업계의 사업장에 피지컬 AI를 접목하는 형태로 사업이 진행되고 있다. 대형 시스템 통합(SI) 기업인 LG CNS는 이미 제조와 물류 분야의 고객사를 상대로 월드 모델 구축 프로젝트를 진행한 경험이 있다. 제조업 고객사 사례에선 공장 내 생산 라인과 물류 흐름이 결합된 전체 공정을 최적화하는 데 월드 모델이 활용됐다. 단위 공정별 물리적 현상을 예측해 공정 레시피를 최적화하는 작업도 가능하다. 물류 분야에선 입고부터 출고까지 전체 업무 절차를 설계할 때 물동량 흐름과 작업 동선을 반영해 설계 구조를 수립했다. 이외에도 LG CNS는 올해 3분기 중 디지털 트윈 플랫폼에 월드 모델을 도입하며 관련 사업 경쟁력을 키울 예정이다.</p>
          <p contents-hash="c2d45ffcf1236121504866259b171a695f1be4918ec6996be0439c254cb99283" dmcf-pid="KplYhju5S0" dmcf-ptype="general">주경희 LG CNS 스마트팩토리사업부 전문위원은 “제조나 물류와 같이 로봇과 자동화 설비가 빠르게 확산하는 산업에서 월드 모델 수요가 크다”며 “단순한 데이터 분석을 넘어 다양한 시나리오에 따른 결과를 예측하려는 관심이 크다”고 짚었다. 주 위원은 “이러한 산업군에선 작업자 동선과 물동량 변화 등에 따라 전체 생산성이 크게 달라지기에 최적의 월드 모델을 써서 운영 전략을 도출하려는 것”이라고 부연했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bc487490f311000690bf1f2eeaa9ff5f32fc472b5deaacbfc0cbd4d8d9ed5a7e" dmcf-pid="9USGlA71h3" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="LG CNS가 개발 중인 월드 모델 플랫폼. 사진 제공=LG CNS" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174529927upyo.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="1SPd6uEohf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174529927upyo.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            LG CNS가 개발 중인 월드 모델 플랫폼. 사진 제공=LG CNS
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="cacf4cc78a1c0c469db5364ec9f4653cebb6f5afb9e45e0485d21d67f3674de4" dmcf-pid="2uvHScztyF" dmcf-ptype="general">자율제조 플랫폼 스타트업 슈타겐은 현대자동차와 월드 모델 관련 협업을 진행하고 있다. 양사는 2022년부터 슈타겐의 자율제조 플랫폼인 ‘메타로보’에 월드 모델을 도입하고 <span stockcode="005380">현대차(005380)</span> 울산공장을 가상 공간에 구현하는 방식을 연구하고 있다. 양사가 검토 중인 방안은 울산공장을 소프트웨어 정의 공장(SDF)화하는 것이다. SDF란 제조 공장의 모든 요소를 AI 기반 소프트웨어로 통합해 제어하는 차세대 스마트 팩토리 플랫폼을 뜻한다.</p>
          <p contents-hash="0664807afe51bef5a2ff511cb2301a11db7e73f2fa38010a744b6bc715292499" dmcf-pid="VInjiVhDlt" dmcf-ptype="general">김원현 슈타겐 대표는 “슈타겐이 이루고자 하는 월드 모델 기반의 SDF는 궁극적으로 공정 최적화를 달성하는 것”이라며 “가장 중요한 기술은 심투리얼(sim2real) 및 리얼투심(real2sim) 기반의 로봇 제어”라고 꼽았다. 심투리얼은 가상 환경에서 시험한 결과를 현실에서 실제 환경에 적용하는 개념을, 리얼투심은 그 반대를 뜻한다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5383aab5664224d414e44fef997d7109306df6725f9f46e7098bc90554eaba0c" dmcf-pid="fCLAnflwy1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="슈타겐의 월드 모델 활용 플랫폼 ‘메타로보’로 차량 문 탈거공정을 시뮬레이션하는 모습. 사진 제공=슈타겐" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174531248lzpu.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="td0q3vx2CV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/08/seouleconomy/20260408174531248lzpu.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            슈타겐의 월드 모델 활용 플랫폼 ‘메타로보’로 차량 문 탈거공정을 시뮬레이션하는 모습. 사진 제공=슈타겐
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="b4898760d198d6d280e95f9a3a08f8683df23fbfb66494fc6becf16a95e6d22f" dmcf-pid="4hocL4Srl5" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <strong>상용화까지 걸릴 시간은 3년</strong>
           </div>
           <br> 전문가들은 월드 모델 상용화까지 걸릴 시간을 약 3년으로 내다봤다. 산업계에서 월드 모델 초기 도입 사례가 발견되고 있으나 보편화까지 넘어야 할 문턱이 많다고 입을 모았다. 주 전문위원은 “월드 모델 상용화를 위한 선결 조건 세 가지를 꼽자면 데이터 표준화, 고성능 그래픽처리장치(GPU) 운영 비용, ROI 검증”이라며 “2~3년 이내에 실제 운영 의사결정과 로봇 운영에 월드 모델이 활용되는 사례가 빠르게 증가할 것”이라고 예측했다.
          </div>
          <p contents-hash="242be81801dca7e2358dbc675f2ff6e330fadb8ed8fb3cff9eaeb6d2d0de4114" dmcf-pid="8lgko8vmTZ" dmcf-ptype="general">김 대표는 “월드 모델 상용화가 먼저 시작될 곳은 사람이 없는 산업”이라며 “사람의 행동 관련 데이터를 확보하고 이를 예측하는 게 가장 어렵기 때문”이라고 분석했다. 이어 “다크팩토리(무인 공장)를 표방하는 자동차 제조나 이미 수준 높은 자동화가 이뤄진 반도체 공장이 가장 먼저 월드 모델을 받아들일 것”이라고 관측했다.</p>
          <p contents-hash="4c52dcf5e8e782fdbfb925848102565d2d87c50f12b8e62fc851e3e241b4fab8" dmcf-pid="6SaEg6TsCX" dmcf-ptype="general">김태호 기자 teo@sedaily.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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