[이데일리 김현아 기자] 엔씨소프트(036570) 자회사인 NC AI가 로봇 인공지능의 핵심 기술로 꼽히는 월드 파운데이션 모델(WFM)을 공개하며 피지컬 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 회사는 적은 컴퓨팅 자원으로도 글로벌 최고 수준 모델에 근접한 성능을 구현해, 시뮬레이션과 현실의 차이를 줄이는 해법을 제시했다고 밝혔다.

NC AI는 16일 로봇 지능 핵심 기술인 WFM 시연 결과를 발표했다. 회사에 따르면 이번 모델은 가상 환경에서 학습한 로봇이 실제 환경에서도 보다 정확하게 작동하도록 설계됐다. 피지컬 AI 업계에서는 시뮬레이션에서는 잘 작동하던 로봇이 현실의 미세한 마찰이나 변수 앞에서 오작동하는 ‘Sim2Real’ 문제가 대표 난제로 꼽힌다.

NC AI는 기존 방식과 달리, 영상을 먼저 생성한 뒤 이를 해석해 행동을 정하는 구조 대신 영상 생성 이전 단계의 잠재공간 정보에서 바로 행동을 만들어내는 방식을 적용했다고 설명했다. 이를 통해 속도와 정확도를 함께 높였다는 것이다.

자원 효율성도 강점으로 내세웠다. NC AI는 글로벌 최고 성능 모델의 파인튜닝에 필요한 GPU 자원의 25% 수준만으로 학습을 진행했다고 밝혔다. 성능 면에서는 24개 고난도 로봇 조작 과제에서 글로벌 최고 성능 대비 70% 수준을 확보했고, 상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 과제에서는 엔비디아 코스모스 등 최고 수준 모델의 80%에 달하는 성공률을 기록했다고 설명했다.

합성 데이터 생산 능력도 강조했다. 회사는 WFM 기반 환경에서 눈 내리는 공장, 야간 물류센터, 예기치 않은 작업자 개입 등 실제 산업 현장에서 발생할 수 있는 다양한 조건의 비디오 데이터를 대량 생성할 수 있다고 밝혔다. NC AI에 따르면 A100 GPU 1대로 10초 분량 비디오를 약 80초에 만들 수 있고, H100 GPU 100대를 활용하면 1만 시간 규모의 합성 비디오 데이터를 11일 만에 생산할 수 있다.

회사는 이렇게 만든 데이터를 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 등 한국 제조업 현장에 맞춘 산업 특화 데이터로 공급할 계획이다. 실제 현장 데이터가 부족한 문제를 합성 데이터로 보완하겠다는 구상이다.

NC AI는 리얼월드, 삼성SDS, 씨메스, 레인보우로보틱스 등 기업과 ETRI, KETI, 한국자동차연구원, 카이스트, 서울대, 고려대, GIST 등이 참여하는 ‘K-피지컬AI 얼라이언스’에도 참여하고 있다. 회사는 정밀 물리 시뮬레이션, 3D 에셋 생성, 로봇 실증으로 이어지는 생태계에서 자사 기술이 기반 역할을 할 것으로 기대하고 있다.

이연수 NC AI 대표는 “이번 연구 성과는 막대한 연산 자원에만 의존하던 기존 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나, 정밀한 물리 이해와 최적화된 학습 구조로 실질적 유효성을 입증한 데 의미가 있다”며 “한국 산업에 특화된 로봇 생태계를 구축하고 글로벌 피지컬 AI 경쟁력으로 키워가겠다”고 말했다.