안녕하세요, 카카오클라우드입니다.
우리가 지난번 소개했던 ‘월드 모델’은 단순히 데이터를 흉내 내는 AI에서 벗어나, 세상이 ‘왜’ 그렇게 움직이는지를 이해하는 인공지능을 지향하는 기술입니다.
최근 이 기술은 다시 한번 주목받고 있습니다. 다양한 글로벌 AI 연구 기관들이 물리적 환경을 학습하고 시뮬레이션할 수 있는 월드 모델 시스템을 잇따라 공개하며, 이제는 개념을 넘어 로봇 제어, 자율주행, 메타버스 등 현실 세계로의 확장 가능성을 보여주고 있기 때문입니다.
1. “AI, 물리 세계를 이해하기 시작하다”
전통적인 생성형 AI는 이미지, 텍스트 등 정적 데이터의 ‘패턴’을 학습하는 데 집중했습니다. 그러나 월드 모델은 여기에 인과관계와 물리 법칙, 즉 “왜 그렇게 되는가”를 학습 대상으로 삼습니다.
예를 들어, 기존 AI는 “컵이 기울어졌다”는 장면을 인식할 수 있지만, 그 결과 물이 흘러넘친다거나, 책상이 젖을 수 있다는 물리적 연쇄 작용을 예측하진 못합니다. 월드 모델은 바로 이런 원인과 결과, 환경 간의 상호작용까지 이해하려는 기술입니다.
이러한 구조는 단순한 데이터 학습이 아닌, 다음과 같은 계층적 사고를 포함합니다.
- 다양한 센서 입력을 통합하는 멀티모달 처리 능력
- 세상의 규칙을 내부적으로 ‘표상’하는 모델링 계층
- 현재 상태에서 미래를 예측하고, 가상 시나리오를 시뮬레이션하는 능력
- 목표 달성을 위한 행동을 계획하고 실행하는 시스템
2. “현실에서 쓰일 수 있는 AI”로의 전환
최근 AI 주요 기업들은 이 월드 모델 개념을 구체적인 기술로 옮기고 있습니다.
- Meta, World Model 기반 로봇 시뮬레이션 발표
최근 Meta는 영상 기반 자기지도학습 모델을 활용해 “물체가 시야에서 사라졌더라도 존재한다”는 개념까지 이해할 수 있는 AI를 공개했습니다. 이 기술은 로봇이 사물을 놓쳤을 때도 다음 행동을 유추해낼 수 있도록 돕습니다.
- Google DeepMind의 Genie
게임과 시뮬레이션 환경에서 다양한 규칙을 인식하고, 그에 맞춰 반응하는 모델로 발전 중입니다. 단순한 ‘프레임 생성’이 아니라 ‘환경의 규칙’을 내재화하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
- World Labs의 페이페이 리 팀은 보다 거시적인 관점에서, 대규모 월드 모델 학습을 위한 자체 연구소를 설립하며 물리 기반 AI의 가능성을 확대하고 있습니다.
3. 왜 지금, 월드 모델인가?
첫째, 멀티모달 AI의 진화가 월드 모델의 필요성을 높이고 있습니다. 이제 AI는 텍스트뿐 아니라 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 다뤄야 합니다. 단순한 입력-출력 이상의 복합적인 ‘이해’가 요구되는 시대에, 월드 모델은 데이터를 ‘감각적으로’ 받아들이고 해석하는 기반을 제공합니다.
둘째, 시뮬레이션 기반의 판단력이 요구되는 과제가 늘고 있습니다. 자율주행, 물류 로봇, 스마트시티와 같은 영역에서는 현실 세계의 맥락을 고려한 예측과 계획이 필수입니다. 단편적 판단이 아닌, ‘상황의 흐름’을 읽고 반응하는 능력이 AI에게도 필요해졌죠.
셋째, 초거대 AI의 한계와 효율성 문제도 월드 모델을 주목하게 만드는 이유입니다. 기존 대형 언어모델은 많은 데이터를 통해 반복 학습하며 정확도를 높였지만, 이 방식은 비효율적일 뿐 아니라, 근본적인 ‘이해’ 없이 표면적 정답을 맞추는 데 그칠 수 있습니다. 월드 모델은 이러한 한계를 넘어, 적은 데이터로도 더 정교한 추론을 가능케 하는 방향으로 진화 중입니다.
마지막으로, 생성형 AI의 실용화 단계 진입이 배경이 됩니다. AI가 단순히 콘텐츠를 만들어내는 것을 넘어, 실제 업무와 환경 속에서 안전하고 논리적으로 판단하고 행동해야 하는 시점에 이르렀습니다. 월드 모델은 이러한 변화의 중심에서, AI의 ‘지능’을 한 단계 끌어올릴 열쇠로 평가받고 있습니다.
카카오클라우드는 어떻게 준비 중인가?
월드 모델은 GPU 중심의 대규모 연산 자원, 멀티모달 학습 파이프라인, 현실 기반 시뮬레이션 연동 등 고도로 정교한 인프라를 필요로 합니다. 카카오클라우드는 이러한 요구에 발맞춰, 다음과 같은 영역을 중점적으로 강화하고 있습니다:
- 멀티모달 학습을 위한 고성능 GPU 클러스터
AI 추론과 대규모 학습을 위한 고속·고용량 연산 환경 제공
- 사용량 기반 Auto-Scaling 인프라
시뮬레이션-실행이 반복되는 월드 모델 학습에 최적화된 유연한 자원 확장
- E2E 보안 및 멀티클라우드 MLOps 환경 구축
데이터 보호와 운영 효율을 동시에 충족하는 안전한 AI 실행 인프라
- 현실 기반 AI 실증을 위한 생태계 협력 강화
도메인 파트너와의 협력을 통해 실제 환경에서의 AI 활용성 검증 확대
AI가 현실 세계를 이해하려는 시도는 단순히 영상 생성이나 자율주행 기술을 위한 진보에 그치지 않습니다.
그보다 더 근본적으로는, AI가 세상과 ‘상식적 관계’를 맺고, 물리적 맥락에서 ‘판단’할 수 있는 존재로 나아가야 한다는 방향성이 깔려 있습니다.
언어를 이해하던 AI가 이제는 세상을 시뮬레이션하고, 예측하고, 실행까지 계획할 수 있는 수준으로 진화하는 지금 - 월드 모델은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
📌 월드 모델이라는 개념이 처음이시라면, 이 기술이 등장하게 된 배경부터 기존 생성형 AI와의 차이점, 구조적 특징까지
지난 콘텐츠에서 먼저 확인해보시길 추천드립니다.
👉 <지식 사전> AI 월드 모델(World Model)이란? - 패턴 학습을 넘어 세상의 작동 원리를 이해하는 AI
[출처 : "Our New Model Helps AI Think Before it Acts”]
[출처 : "Meta Introduces V‑JEPA 2, a Video‑Based World Model for Physical Reasoning”]
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