휴머노이드 경쟁, 이젠 월드모델로…1X 전담 연구소 설립

IT/과학

이데일리,

2026년 6월 06일, 오후 06:38

[이데일리 신영빈 기자] 휴머노이드 로봇 기업 1X가 완전자율 휴머노이드 구현을 목표로 월드모델 전담 연구조직을 신설했다. 로봇이 정해진 작업만 수행하는 수준을 넘어, 낯선 환경과 새로운 작업에도 적응할 수 있도록 대규모 체화형 인공지능(AI) 모델을 사전학습하겠다는 구상이다.

노르웨이-미국 합작 인공지능(AI) 및 로봇 스타트업 1X 테크놀로지스는 4일(현지시간) ‘1X 월드 모델 랩(1X World Model Lab)’을 공식 설립했다고 밝혔다. 이 조직은 휴머노이드 로봇의 공간 지능과 일반화 능력을 높이기 위한 대규모 월드모델과 추론 모델 개발을 맡는다.

1X 테크놀로지스 ‘1X 월드 모델 랩(1X World Model Lab)’ 설립. 사진은 휴머노이드 로봇 ‘네오(NEO)’ (사진=1X 테크놀로지스)
월드모델은 AI가 현실 세계의 구조와 물리적 변화를 이해하고, 앞으로 어떤 일이 벌어질지 예측하도록 돕는 모델이다. 휴머노이드 로봇 분야에서는 로봇이 주변 환경을 이해하고, 물체와 사람의 움직임을 예측하며, 적절한 행동을 선택하는 데 핵심 기술로 꼽힌다.

1X는 최근 자사 월드모델 연구에서 성과를 냈다고 설명했다. 회사 측은 이 기술을 통해 휴머노이드 로봇 ‘네오(NEO)’가 사전에 학습하지 않은 작업을 제로샷 방식으로 수행할 수 있었다고 밝혔다. 제로샷은 별도 추가 학습 없이 새로운 작업을 수행하는 능력을 뜻한다.

1X가 제시한 학습 전략의 핵심은 데이터 확장이다. 회사는 웹 규모 영상 데이터, 1인칭 인간 행동 영상, 시뮬레이션 데이터, 원격조작 로봇 데이터, 실제 네오 운용 데이터를 결합해 월드모델을 사전학습할 계획이다. 이후 실제 로봇 배치와 강화학습으로 이어지는 데이터 순환 구조를 만들겠다는 목표다.

베른트 보르니히 1X 최고경영자(CEO) 겸 창업자는 “월드모델은 휴머노이드 로봇이 정적인 환경의 좁은 작업에 갇히는 문제에서 벗어나 일반화와 적응성, 자기학습 능력을 확보하게 할 것”이라며 “완전자율에 가장 빠르게 도달하려면 비디오 파운데이션 모델 사전학습까지 포함해 전체 기술 스택을 직접 보유해야 한다”고 조직 설립 배경을 설명했다.

1X는 휴머노이드 로봇 개발을 물리 세계 데이터를 처음부터 대규모로 학습해야 하는 사전학습 문제로 봤다. 기존 AI 모델을 사후적으로 미세조정하는 방식만으로는 실제 물리 세계에서 범용적으로 움직이는 로봇을 만들기 어렵고, 처음부터 물리 세계 데이터를 대규모로 학습하는 모델이 필요하다는 것이다.

새 조직을 이끌 인물로는 샘 신하(Sam Sinha)가 합류했다. 그는 생성형 AI 기업 루마AI(Luma AI) 창립 연구과학자 출신으로, 멀티모달 생성 비디오 모델 확장과 이미지·비디오 생성 모델 연구를 주도한 인물로 소개됐다. 1X에서는 월드모델 부문을 총괄한다.

신하 총괄은 “AI에서 지속 가능한 경쟁력은 데이터, 구체적으로는 최적의 데이터 조합을 대규모로 수집하고 학습하는 능력”이라며 “체화형 데이터는 오랫동안 부차적인 것으로 취급돼 왔지만, 체화형 AI는 단순한 파인튜닝 문제로 보기에는 너무 중요하다”고 말했다.

1X는 네오 생산 체계가 본격 가동되면서 실제 환경에서 데이터를 수집할 로봇 물량 확보 문제가 상당 부분 해소됐다고 설명했다. 이에 따라 앞으로는 월드모델의 혁신 속도를 높여 완전자율 휴머노이드 개발을 앞당기는 데 집중할 계획이다.

업계에서는 1X의 이번 조직 신설을 휴머노이드 경쟁의 무게중심이 하드웨어에서 데이터와 AI 모델로 이동하고 있음을 보여주는 사례로 보고 있다. 보행과 조작 능력뿐 아니라, 현실 세계를 예측하고 스스로 학습하는 월드모델이 휴머노이드 상용화의 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다는 분석이다.

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