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[IT뉴스]‘물리세계를 이해하는 AI’···월드모델 패권 경쟁 막 올랐다

온카뱅크관리자

2026-05-29 17:47:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 말 한마디로 3D 세계 뚝딱 
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 지니3로 제작된 가상세계 예시 / 자료 = 딥마인드
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 [시사저널e=송주영 기자] 구글, 메타, 엔비디아 등 빅테크의 '월드 모델' 기술 전쟁이 격화되는 가운데 우리나라는 제조업 기반 데이터와 도메인 특화 전략으로 글로벌 경쟁에서 살아남아야 한단 진단이 나왔다.
 29일 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 발간한 '월드모델 현실을 이해하는 AI의 진화' 보고서에 따르면 구글, 메타, 엔비디아가 나란히 AI 월드모델 기술에 투자하고 있다. 월드모델은 대형 언어모델(LLM)을 넘어 물리 세계의 법칙을 이해하고 미래를 예측한다. AI가 환경을 이해하고 미래 상태를 시뮬레이션해 최적 행동을 선택하도록 한다.
 피터 노빅 구글 연구총괄은 "LLM은 인과관계나 물체 간 관계 등 세상이 작동하는 원리를 학습한다"고 말했다.
 보고서는 이 기술이 범용 인공지능(AGI)과 로봇·자율주행을 아우르는 '피지컬 AI' 실현의 핵심 기반으로 부상했다고 분석했다.
 구글 딥마인드 '지니3'는 텍스트 한 줄로 720p 해상도의 3D 가상 세계를 실시간으로 만들어낸다. 사용자가 그 세계의 특정 지점을 벗어났다가 돌아와도 이전에 있던 지형과 물체가 그대로 남아 있다. 현실에서 재현이 어렵거나 위험한 상황을 가상으로 만들어 AI가 대응을 학습하는 방식이다. 다만 에이전트의 정밀한 행동 제어나 장시간 시뮬레이션을 유지하는 능력은 아직 기술 보완이 필요하단 지적이다.
 메타 AI 연구팀이 내놓은 'V-JEPA 2'는 100만 시간 분량의 비디오 데이터를 보상 신호 없이 스스로 학습한 뒤 62시간 남짓한 소규모 로봇 행동 데이터를 추가로 익혔다. 그 결과 처음 보는 환경에서 물건을 집어 옮기는 작업을 최대 80% 성공률로 수행했다. 메타는 이 결과를 두고 별도의 보상이나 훈련 없이 새로운 환경에 적응했다고 강조했다.
 엔비디아는 '코스모스'로 다른 회사들의 피지컬 AI 개발을 돕는 플랫폼 전략을 내세웠다. 물리 세계의 디지털 복사본을 구축해 로봇과 자율주행 AI가 실제 현장에 투입되기 전에 안전하게 학습할 수 있는 환경을 제공한다. 자율주행 시뮬레이션에서 다양한 날씨와 도로 조건을 합성해 학습 데이터를 대량으로 만드는 방식이 대표적 활용 사례다.
 스타트업도 이 시장에 뛰어들었다. 페이페이 리 스탠퍼드대 교수가 세운 월드랩스는 '마블'을 통해 텍스트·이미지·영상을 입력하면 사용자가 1인칭 시점으로 걸어 다닐 수 있는 3D 공간을 생성한다.
 중국은 대규모 데이터 수집 능력과 산업 기반과의 조기 통합이란 강점을 바탕으로 빠르게 추격하고 있다.
 기가AI의 '기가월드1'은 벤치마크 월드아레나에서 구글과 엔비디아 모델을 앞섰다고 주장했고 텐센트는 자연어·이미지로 3D 세계를 생성하는 오픈소스 모델 '훈위안 3D 월드모델1.0'을 공개했다. 알리바바 클라우드는 AI 비디오 생성 스타트업에 약 2억9천만 달러를 투자해 세계 모델 개발을 측면 지원하고 있다.
 유럽은 LLM의 한계를 넘는 차세대 AI 기술 개발로 미국 빅테크와 차별화된 경쟁력 확보에 나섰다. 메타 AI 수석과학자를 지낸 얀 르쿤이 설립한 프랑스 기업 AMI랩스는 10억달러 이상의 시드 투자를 유치하며 유럽 역대 최대 AI 투자 사례를 기록했다. 영국의 자율주행 스타트업 웨이브는 생성형 세계 모델링 기반의 자율주행 평가 모델 GAIA-3를 공개했다.
 우리나라는 NC AI가 월드 파운데이션 모델을 개발 중이며, 산업 현장에서 기술 실증을 병행하고 있다. 네이버는 KAIST, 서울대학교와 함께 실제 서울 도시를 기반으로 만든 '서울 월드 모델'을 공개했다. 가상 환경이 아니라 실제 장면을 토대로 구축했기 때문에 공간적 정확성과 시간적 일관성이 높단 평가다.
 보고서는 AI 강국들이 '물리 세계를 이해하는 AI' 개발에 총력을 기울이는 가운데 한국이 세계적 수준의 제조 밀도와 산업 데이터를 전략 자원으로 전환해 도메인 특화 월드 모델 경쟁력을 확보해야 한다고 촉구했다.
 제조업 데이터의 전략적 자산화도 추진 과제로 꼽았다. 월드 모델의 품질은 결국 얼마나 좋은 실세계 데이터를 갖고 있느냐에 달렸단 지적이다. 우리나라는 제조업에 강점을 갖고 있어 이 데이터를 이용할 수 있다고 평가했다.
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