NC AI, 피지컬 AI 시장 도전장…'로봇 두뇌' 월드모델 연구 성과 공개

영상 생성, 추론 단계 제거

성능, 글로벌 최고 대비 70%

NC AI의 월드모델이 예측한 영상(좌측)과 로봇이 시뮬레이터에서 실제로 움직인 영상(우측). [사진=NC AI 제공]

엔씨소프트의 인공지능(AI) 조직 NC AI가 글로벌 최고 성능(SOTA) 수준의 월드 파운데이션 모델’ 연구 성과를 공개하며 글로벌 피지컬 AI 시장에 도전장을 내밀었다.

NC AI는 16일 월드 파운데이션 모델을 성공적으로 시연했다며 태스크에서 실무 적용 가능성을 확인했다고 밝혔다.

월드모델은 물리적 세계를 이해하고, 추론하고 계획할 수 있어 로봇 지능의 핵심 기술로 꼽힌다. 미·중 빅테크들은 로봇의 두뇌로 활용하기 위해 월드모델에 천문학적인 투자를 단행하고 있다.

현재 전 세계 피지컬 AI 산업의 가장 큰 난제는 가상 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서는 오작동을 일으키는 이른바 'Sim2Real(시뮬레이션-현실) 격차'다. 이를 해결하기 위해 NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 완벽하게 예측하는 월드모델로 해법을 제시했다고 밝혔다.

 
NC AI는 영상 생성 과정을 거치는 기존 방식과 달리 잠재공간(latent space) 정보에서 바로 행동을 생성하는 구조를 적용했다. 이를 통해 계산 효율성과 정확도를 동시에 높였다는 설명이다.

'자원 효율성'은 이번 연구 성과에서 가장 돋보이는 점이다. NC AI에 따르면 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 GPU 자원의 단 25% 만으로 월드모델을 성공적으로 학습시켰다.
 
성능 지표 역시 실무 적용이 가능한 수준까지 끌어올렸다. 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 총 24개의 고난도 로봇 조작 태스크를 대상으로 한 테스트에서 24개 전체 태스크 기준 SOTA 대비 70%의 성능을 기록했다. 현장 투입 및 상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 태스크를 선별해 측정한 결과에서는 엔비디아 코스모스 등 최고 성능 모델의 80 %에 달하는 높은 태스크 성공률을 확보했다는 설명이다.
 
NC AI는 향후 로봇 학습의 필수 요소인 '데이터 부족' 문제를 근본적으로 해결할 대규모 합성 데이터 생성 파이프라인도 월드모델로 구현할 계획이다. 기존에는 눈이 내리는 공장, 조명이 꺼진 야간 물류센터, 예상치 못한 사람의 개입 등 현실에서 발생 가능한 다양한 변수를 실제 영상으로 수집하려면 막대한 시간과 비용이 소모됐다.

이연수 NC AI 대표는 "이번 WFM 연구 성과는 막대한 연산 자원에만 의존하던 기존의 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나, 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처를 통해 글로벌 톱티어 수준의 실질적 유효성을 증명해 냈다는 데 큰 의의가 있다"며 "향후 NC AI의 독보적인 월드모델 기술력을 바탕으로 K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 견고히 구축하고, 나아가 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것"이라고 강조했다.