[서울=뉴시스]이주영 기자 = NC AI가 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 연구에 앞장서서 글로벌 피지컬 AI시장에 진출하겠고 16일 밝혔다.

NC AI는 대규모 컴퓨팅 인프라가 요구되는 월드 모델 연구 분야에서 자체 연구 인프라를 활용해 모델 학습과 검증을 수행하고 실무 적용 가능성을 확인했다.

피지컬 AI 산업의 난제는 가상 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서는 오작동을 일으키는 이른바 '심투리얼(Sim2Real) 격차'다. NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 예측하는 WFM으로 해법을 제시했다.

기존 WFM은 영상을 생성하고 이를 비전언어모델(VLM)으로 추론 후 행동을 선택한다. 반면 NC AI의 WFM은 내부에서 영상을 생성하기 전 정보인 잠재공간(Latent Space) 정보로부터 행동을 생성하는 모델을 적용한다. 영상 생성, 추론 단계를 제거해 속도를 높이고 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 다수 학습해 생성한 행동의 정확도까지 제고한 것이다.

NC AI는 엔씨소프트가 20년 이상 다중접속 역할수행게임(MMORPG)을 서비스하며 축적한 가상 세계 구축 비결과 국내 유일의 3D생성 모델인 '바르코 3D'를 자체 구축한 자사의 기술을 결합해 현실 세계와 흡사한 수준의 3D와 시뮬레이터를 구현했다.

이번 연구 성과에서 가장 돋보이는 점은 자원 효율성이다. NC AI는 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 그래픽처리장치(GPU) 자원의 단 25%만으로 WFM을 학습시켰다.

성능 지표 역시 실무에 적용 가능한 수준으로 끌어 올렸다. 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 로봇 조작 과업을 대상으로 시뮬레이터 수준의 정교한 예측을 테스트한 결과, 총 24개 과업을 기준으로 소타(SOTA) 대비 70%의 성능을 확보했다.

현장 투입과 상용화에 직결되는 상위 18개 핵심 과업을 골라 측정한 결과에서는 엔비디아 코스모스 등 최고성능 모델의 80%에 달하는 높은 성공률을 기록했다. 이는 막대한 인프라 비용 없이도 최적화된 사후학습을 통해 글로벌 톱 수준의 기술적 유효성을 확보했음을 의미한다.

NC AI는 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.

NC AI의 WFM 환경에서는 프롬프트 조작만으로 이러한 극한 환경의 비디오 데이터를 대량으로 만들 수 있다. A100 1대를 기준으로 10초 짜리 비디오를 생성하는 데 80초가 소요된다. A100 성능의 3배 수준인 H100 GPU를 100대 사용하면 1만 시간 분량의 신규 합성 비디오 데이터를 단 11일 만에 생성할 수 있다.

NC AI는 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 맞춘 도메인 특화 맞춤형 합성 데이터를 공급해 실제 현장 데이터의 부족한 퍼즐을 완벽히 보완한다는 구상이다.

NC AI는 피지컬 AI 분야에서 리얼월드, 삼성SDS, 씨메스, 컨피그 인텔리전스, 레인보우 로보틱스, 엔닷라이트, 펑션베이 등 기업은 물론 ETRI, KETI, 한국자동차연구원 등의 정부출연연과 카이스트, 서울대, 고려대, GIST 등 학계와도 함께하고 있다.

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 "K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 특화형 로봇 생태계를 견고히 구축하고 글로벌 피지컬 AI 패권을 주도하는 핵심 경쟁력으로 키워나갈 것"이라고 말했다.

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