NC AI, 로봇 두뇌 ‘월드모델’ 공개…K-피지컬AI 기술 도전

WFM 모델 성공적 시연
시뮬레이션-현실 격차 문제, 해법 제시

NC AI가 로봇 지능의 핵심인 'WFM'을 성공적으로 시연했다./NC AI

NC AI는 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM)'을 성공적으로 시연했다고 16일 밝혔다.

NC AI는 자체 연구 인프라를 활용해 모델 학습과 검증을 수행했으며 글로벌 최고 수준 모델(SOTA) 대비 의미 있는 성능을 확보했다고 설명했다.이로써 회사는 글로벌 피지컬 AI 시장에 도전장을 내밀게 됐다.

현재 전 세계 피지컬 AI 산업의 가장 큰 난제로 꼽히는 것은 'Sim2Real(시뮬레이션-현실) 격차' 문제다. 이는 가상 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서는 오작동을 일으키는 현상을 의미한다. 이를 해결하기 위해 미·중 빅테크들이 앞다투어 로봇 파운데이션 모델에 천문학적인 투자를 단행하고 있는 상황이다.

NC AI는 시각적 모방을 넘어 현실의 정교한 물리 법칙까지 완벽하게 예측하는 WFM으로 해법을 제시했다. 기존 WFM이 영상을 생성하고 이를 VLM으로 추론 후 행동을 선택하는 반면, NC AI의 WFM은 내부에서 영상을 생성하기 전 정보인 잠재공간(Latent Space) 정보로부터 바로 행동을 생성하는 모델을 적용, 효율성과 정확성을 동시에 확보했다. 영상 생성, 추론 단계를 제거해 속도를 높이고 고정밀 물리 엔진으로 생성한 학습 데이터를 다수 학습해 생성한 행동의 정확도까지 제고했다는 게 회사 측 설명이다.

이 과정에서 엔씨소프트 시절부터 축적된 대규모 가상 세계 구축 기술과 자체 3D 생성 모델인 'VARCO 3D' 기술도 활용됐다. 이를 통해 현실과 유사한 수준의 3D 시뮬레이션 환경을 구현할 수 있다는 것이다. 특히 이번 연구 성과에서 가장 돋보이는 점은 '자원 효율성'이다. NC AI는 글로벌 톱 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 GPU 자원의 단 25% 만으로 WFM을 성공적으로 학습시켰다.

로봇 팔의 복잡한 조작을 수행하는 24개 고난도 로봇 태스크를 대상으로 진행한 테스트에서는 전체 기준 SOTA 대비 약 70% 성능을 확보했다. 특히 산업 현장 적용과 밀접한 상위 18개 핵심 태스크에서는 엔비디아 '코스모스(Cosmos)' 등 최고 성능 모델의 약 80% 수준의 성공률을 기록했다고 밝혔다. 이는 막대한 인프라 비용 없이도 최적화된 사후학습을 통해 글로벌 톱 수준의 기술적 유효성을 확보했음을 의미한다.

NC AI는 향후 WFM 기반 합성 데이터 생성 파이프라인도 구축할 계획이다. 실제 산업 현장에서 발생 가능한 다양한 환경을 가상 환경에서 대량 생성해 로봇 학습 데이터 부족 문제를 해결한다는 전략이다. 회사에 따르면 A100 GPU 1대 기준 10초 분량의 합성 비디오를 약 80초 만에 생성할 수 있으며 H100 GPU 100대를 활용할 경우 약 1만 시간 규모의 합성 영상 데이터를 11일 만에 생성할 수 있는 수준의 효율을 확보했다.

NC AI는 이 기술을 활용해 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 작업 환경 등 국내 제조업 특성에 맞춘 도메인 특화 합성 데이터를 공급한다는 계획이다.

한편 NC AI는 로봇 기술 생태계 구축을 위해 기업·연구기관·학계가 참여하는 'K-피지컬 AI 얼라이언스'에도 핵심 주체로 참여하고 있다. 리얼월드, 삼성SDS, 씨메스, 레인보우로보틱스 등 기업과 ETRI, KETI, 한국자동차연구원 등 연구기관, 카이스트·서울대·고려대 등 학계가 함께 참여하고 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 "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 밝혔다.