[디지털데일리 이학범기자] 엔씨AI가 월드 파운데이션 모델(WFM) 연구 성과를 발표하며 글로벌 피지컬 AI 시장에 도전장을 던졌다.

엔씨AI는 로봇 지능의 핵심 기술로 평가받는 WFM 시연을 성공적으로 마쳤다고 16일 밝혔다. 자체 연구 인프라를 바탕으로 모델 학습과 검증을 진행한 결과, 실무 적용 가능성을 확인했다는 설명이다.

이 회사에 따르면 가상 시뮬레이션에서 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서 오작동을 일으키는 시뮬레이션-현실 간 격차(Sim2Real)가 전 세계 피지컬 AI 산업의 난제로 떠오르고 있다. 엔씨AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 예측하는 WFM으로 해당 문제를 해결할 수 있다고 강조했다.

엔씨AI는 영상을 생성하고 비전언어모델(VLM)로 추론해 행동을 결정하는 기존 WFM 접근 방식 대신 잠재공간(Latent Space) 정보로부터 바로 행동을 생성하는 모델을 적용했다. 이를 통해 영상 생성, 추론 단계 등 중간 단계를 제거해 속도를 높이고 고정밀 물리 엔진 기반 학습 데이터를 활용해 행동 정확도를 끌어올렸다.

나아가 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 축적해 온 대규모 다중접속역할수행게임(MMORPG) 개발·운영 경험과 3D 생성 모델 '바르코 3D(VARCO 3D)'를 자체 구축한 기술을 결합해 현실과 유사한 수준의 3D 환경과 시뮬레이터를 구현했다는 것이 회사 측 설명이다.

엔씨AI는 자원 효율성 측면에서도 긍정적인 성과를 얻었다고 밝혔다. 회사는 글로벌 최고 성능 모델의 미세조정(파인튜닝)에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 자원의 25% 수준만으로 WFM을 학습시켰다고 강조했다.

성능 측면에서는 로봇 팔의 복합 동작을 다루는 24개 고난도 로봇 조작 과업(태스크) 평가에서 전체 기준 최고성능모델(SOTA)의 70% 수준을 기록했다. 특히 현장 투입 및 상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 과업을 선별해 측정한 결과에서는 엔비디아 코스모스 등 최고성능 모델의 80%에 달하는 성공률을 기록했다.

엔씨AI는 "이는 막대한 인프라 비용 없이도 최적화된 사후학습을 통해 글로벌 톱 수준의 기술적 유효성을 확보했음을 의미한다"며 "향후 로봇 AI 기술의 대중화와 비용 효율적인 산업 현장 도입을 이끌 강력한 경쟁력이 될 전망"이라고 밝혔다.

회사는 로봇 학습의 필수 요소인 데이터 부족 문제를 해결할 대규모 합성 데이터 생성 파이프라인도 월드모델로 구현할 계획이다. 엔씨AI는 자사 WFM 환경에서는 프롬프트 조작만으로 야간 공장 작업, 악천후, 돌발 인력 개입 등 산업 현장에서 발생할 수 있는 변수를 반영한 비디오 데이터를 대량 생성할 수 있다고 설명했다.

회사 측에 따르면 엔씨AI WFM 환경에서 A100 GPU 1대 기준 10초 분량 비디오를 생성하는 데 약 80초가 걸린다. 이를 H100 GPU를 100대 활용할 경우 약 1만시간 규모의 신규 합성 비디오 데이터를 11일 만에 생성할 수 있다. 엔씨AI는 이를 바탕으로 향후 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 등 국내 제조업 환경에 맞춘 도메인 특화형 합성 데이터를 공급해 현장 데이터 부족을 보완할 방침이다.

한편 엔씨AI는 리얼월드·삼성SDS·씨메스 등의 기업과 한국전자통신연구원(ETRI)·한국전자기술연구원(KETI)·한국자동차연구원 등 정부출연연구기관, 카이스트·서울대·고려대 등이 참여하는 'K-피지컬AI 얼라이언스'의 핵심 주체로 참여하고 있다. 정밀 물리 기반 시뮬레이션부터 3D 에셋 생성, 로봇 현장 실증으로 이어지는 생태계 속에서 WFM으로 기술 기반 역할을 수행할 예정이다.

이연수 엔씨AI 대표는 "이번 WFM 연구 성과는 대규모 연산 자원에만 의존하던 기존 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 아키텍처를 통해 글로벌 최고 수준의 실질적 유효성을 증명해 냈다는 데 의의가 있다"며 "K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업에 특화된 로봇 생태계 구축에 힘쓰며 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것"이라고 강조했다.

- Copyright ⓒ 디지털데일리. 무단전재 및 재배포 금지 -