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NC AI, 로봇 지능 핵심 월드 파운데이션 모델 시연 성공

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AI 핵심 요약

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  • NC AI가 16일 로봇 지능 핵심 WFM을 성공 시연했다.
  • 글로벌 피지컬 AI 시장에 도전하며 Sim2Real 격차를 해결했다.
  • GPU 25%로 SOTA 80% 성능 달성하고 합성 데이터 생성 계획한다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

고난도 로봇 조작 태스크서 글로벌 최고 성능 모델 80% 수준 성공률 달성

[서울=뉴스핌] 정승원 기자 = NC AI는 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델(WFM, World Foundation Model)'을 성공적으로 시연하며 글로벌 피지컬 AI시장에 도전장을 던졌다고 16일 밝혔다.

NC AI는 대규모 컴퓨팅 인프라가 요구되는 월드 모델 연구 분야에서 자체 연구 인프라를 활용해 모델 학습과 검증을 수행하며 주요 태스크에서 실무 적용 가능성을 확인할 수준의 성공률을 기록해 'K-월드모델'의 효율성과 기술력을 각인시켰다.

NC AI가 16일 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델을 성공적으로 시연하며 글로벌 피지컬 AI 시장에 도전장을 던졌다. NC AI의 WFM이 예측한 영상(좌측)과 로봇이 시뮬레이터에서 실제로 움직인 영상(우측). [사진= NC AI]


현재 전 세계 피지컬 AI 산업의 가장 큰 난제는 가상 시뮬레이션에서 완벽하게 학습한 로봇이 현실 세계의 미세한 마찰이나 물리적 변수 앞에서는 오작동을 일으키는 이른바 'Sim2Real(시뮬레이션-현실) 격차'다.

이를 해결하기 위해 미·중 빅테크들이 앞다퉈 로봇 파운데이션 모델에 천문학적인 투자를 단행하고 있는 가운데 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 제고한 것이다.

여기에 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 대규모 MMORPG를 서비스하며 축적해 온 방대한 가상 세계 구축 노하우와 국내 유일의 3D생성 모델인 '바르코 3D(VARCO 3D)'를 자체 구축한 NC AI의 기술이 결합, 현실 세계와 흡사한 수준의 3D와 시뮬레이터를 구현할 수 있다.

또한 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.

성능 지표 역시 실무 적용이 가능한 수준으로 끌어 올렸다. 로봇 팔의 복잡한 움직임을 제어하는 총 24개의 고난도 로봇 조작 태스크를 대상으로 시뮬레이터 수준의 정교한 예측을 테스트한 결과, 24개 전체 태스크 기준 SOTA 대비 70%의 성능을 확보했다.

특히 현장 투입 및 상용화와 직결되는 상위 18개 핵심 태스크를 선별해 측정한 결과에서는 엔비디아 코스모스 등 최고 성능 모델의 80 %에 달하는 높은 태스크 성공률을 기록했다.

이는 막대한 인프라 비용 없이도 최적화된 사후학습을 통해 글로벌 톱 수준의 기술적 유효성을 확보했음을 의미하며 향후 로봇 AI 기술의 대중화와 비용 효율적인 산업 현장 도입을 이끌 강력한 경쟁력이 될 것이라는 설명이다.

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.

하지만 NC AI의 WFM 환경에서는 프롬프트 조작만으로 이러한 극한 환경의 비디오 데이터를 대량으로 생성할 수 있다.

실제 A100 1대 기준 10초 비디오 생성에 80초 소요되는 고효율로 A100 성능의 3배 수준인 H100 GPU를 100대 활용할 경우 무려 1만 시간 분량의 신규 합성 비디오 데이터를 단 11일 만에 생성할 수 있는 대량 생성 효율을 달성했다

NC AI는 이를 바탕으로 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 등 한국 제조업 특성에 맞춘 '도메인 특화 맞춤형' 합성 데이터를 공급해 실제 현장 데이터의 부족한 퍼즐을 완벽히 보완할 예정이다.

NC AI는 리얼월드, 삼성SDS, 씨메스, 컨피그 인텔리전스, 레인보우 로보틱스, 엔닷라이트, 펑션베이 등 기업은 물론 ETRI, KETI, 한국자동차연구원 등의 정부출연연, 카이스트, 서울대, 고려대, GIST 등 학계까지 모든 생태계를 아우르는 'K-피지컬AI 얼라이언스'의 핵심 주체로 참여하고 있다.

정밀 물리 시뮬레이션부터 3D 에셋 생성, 그리고 로봇 현장 실증으로 이어지는 거대한 가치 사슬 속에서 NC AI의 WFM은 다양한 기술들의 기반으로서 역할을 수행할 예정이다.

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

origin@newspim.com

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'AI직원 35명' 日 NEC…한달 인건비는 300만원? [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 일본 NEC가 인공지능(AI) 에이전트 35명으로만 구성된 '무인 부서'를 운영하고 있다. 부서장부터 중간관리자, 실무 직원까지 모두 AI로 채웠으며, 한 달간 투입된 비용은 약 35만엔(약 300만원)에 불과했다. AI 에이전트 한 명당 월평균 비용은 약 1만엔으로, 사람을 고용하는 방식과 비교해 인건비를 획기적으로 낮출 가능성을 보여주는 실험이다. 14일 닛케이(日經)비즈니스에 따르면 NEC는 지난 8월 1일 '코퍼레이트 AI·워크포스 부문'을 출범했다. 9월 3일 기준 35명의 AI 에이전트가 소속돼 있으며, 경영진 역할을 맡은 AI부터 재무·전략 담당자, 실무 직원까지 일반 조직과 유사한 구조로 운영된다. 이 부서는 법무·인사 등 기업의 관리 업무 가운데 특히 경영기획에 가까운 일을 맡는다. 사내외 정보를 수집·분석하고 경영진의 의사결정을 지원하는 정보 현황판을 작성·운영하는 것이 핵심 임무다. ◆ AI 35명이 월 300만원으로 경영기획까지 NEC가 공개한 실증 결과에서 가장 눈길을 끄는 대목은 비용이다. AI 부서의 실증 기간인 7월 한 달간 AI가 정보를 처리할 때 발생하는 토큰 비용은 약 300만원이었다. 같은 업무를 사람이 수행한다면 인건비가 훨씬 많이 들 것이라는 게 회사 측 설명이다. AI 에이전트 한 명당 단순 평균으로 환산하면 월 약 8만5000원이다. 다만 이 금액은 급여나 전체 운영비가 아니라 AI 모델이 작업을 수행하면서 사용하는 토큰 비용이다. 시스템 구축·유지보수, 전력, 보안 관리 등에 드는 비용까지 포함한 총비용과는 구분해야 한다. 실제 업무도 구체적이다. 재무 담당 AI는 매월 사내 결산 자료를 취합해 재무 보고서를 작성하고, 주가 분석 담당 AI는 매일 아침 자사와 경쟁사의 주가 동향을 정리한다. 또 다른 AI는 정부기관의 시스템 갱신 시기를 분석해 영업 대상으로 삼을 고객을 추려낸다. NEC 무인 부서 구성 [출처=닛케이비즈니스] ◆ AI가 AI를 평가하고 조직을 개선 이 부서의 특징은 AI가 단순히 주어진 작업만 수행하는 데 그치지 않는다는 점이다. AI 에이전트들은 서로 역할을 나눠 자료를 검토하고, 문제점을 지적하며, 업무 효율을 높이는 방안을 논의한다. 예컨대 품질관리 담당 AI는 다른 에이전트가 만든 자료를 점검해 누락된 내용을 지적한다. 비용 관리 담당 AI는 토큰 사용량을 줄이는 방법을 찾아 조직 전체에 공유한다. 재무 담당 경영진 AI는 AI 활용에 투입하는 비용과 성과를 비교해 투자 판단을 내린다. AI 경영진은 매주 '임원회의'를 열어 조직 개선 방안을 논의하고, AI 직원의 역할과 직책이 맞지 않으면 인사 면담을 거쳐 강등하는 사례도 나왔다. 사람의 조직에서 볼 수 있는 평가와 관리 절차를 AI 조직에도 적용한 것이다. 업무 중 오류가 발생하면 AI 에이전트가 스스로 수정하고 외부 환경 변화에도 대응한다. 실패를 점검하고 개선안을 적용하는 순환 구조를 통해 업무 수행 방식을 계속 다듬는다는 설명이다. 다만 최종 평가와 의사결정, 거버넌스 통제는 사람이 담당하며, 사람의 승인이 필요한 사안에도 직원이 개입한다. ◆ 사람은 AI가 만든 결과로 현실을 움직인다 NEC가 무인 부서를 만든 배경에는 AI 활용 방식을 바꾸려는 전략이 있다. 사람이 필요할 때마다 AI를 도구로 사용하는 수준을 넘어, AI 자체가 독립된 조직처럼 업무를 수행하도록 하겠다는 것이다. 고다마 히로시 AI전환최고책임자는 "사람이 AI를 매번 사용하는 기존 방식으로는 AI의 속도와 기능을 충분히 활용하기 어렵다"며 "이에 따라 인적 자본과 AI 자본을 분리하고, 각각의 강점을 살려 가치를 창출하는 조직 모델을 실험하고 있다"고 설명했다. AI가 제공하는 분석은 경영 판단에도 변화를 가져올 수 있다. NEC 측은 기존에는 사업 부문이 보고하는 수치가 보수적으로 제시되는 경향이 있었지만, AI는 예측에 기반한 객관적인 수치를 제공해 사업 부문과 더 깊이 있는 논의를 할 수 있게 됐다고 설명했다. AI 부서의 업무 범위는 향후 총무 등 기업 관리 업무 전반으로 확대될 전망이다. 다만 AI가 사람의 일자리를 곧바로 대체한다는 의미는 아니라는 게 NEC의 입장이다. [AI 일러스트=오영상 기자] goldendog@newspim.com 2026-10-14 08:25
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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