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AI 연구

AMI랩스, 월드모델로 로봇에 예측 능력 부여 제안

ZDNet Korea·2026-10-14

요약

얀 르쿤이 공동 설립한 AMI랩스의 쿠엔틴 가리도 연구원이 서울 '피지컬 AI 테크 위크'에서 월드모델과 행동 결정 AI를 결합해야 한다고 발표했다. 월드모델은 로봇이 움직이기 전 여러 행동의 결과를 예측해 적절한 동작을 고르도록 돕는 기술로, JEPA 방식을 활용해 영상 속 가려진 정보를 예측하며 환경 변화를 학습한다. 상위·하위 두 단계로 계획을 나눈 계층적 월드모델을 적용한 실험에서 로봇팔의 물체 집어 옮기기 성공률이 0%에서 70%로 높아졌다. 가리도 연구원은 월드모델을 VLA 모델과 결합해 빠른 판단과 신중한 예측을 함께 활용하는 방향을 제안하며, 장시간 작업 시 발생하는 연산 부담 해결이 남은 과제라고 밝혔다.

큐레이터 노트

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LLM 중심 접근과 달리 물리적 환경 예측에 특화된 월드모델을 로봇 제어에 접목하려는 시도로, 챗봇과 달리 로봇의 판단 오류는 실제 충돌·안전 문제로 이어질 수 있다는 점이 이 접근의 배경이다.

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이 일이 어디서 왔나

서울 '피지컬 AI 테크 위크'에서는 로봇이 움직이기 전 결과를 예측하게 하는 접근이 여러 각도로 제시되고 있다. 10월 13일 구글은 영상·3D 공간·물리 법칙을 함께 추론하는 '제미나이 4 아르곤'을 공개했고, 같은 행사에서 인텔은 로봇 도입에는 모델 성능 외에 안전성·비용·실시간 제어가 필요하다고 짚었다. AMI랩스의 이번 제안은 이런 흐름 속에서 LLM 계열과는 다른 JEPA 기반 월드모델을 내세운 사례다.

짚어야 할 점

  • 구글의 제미나이 4 아르곤이 영상·3D·물리 법칙을 통합 추론하는 방식인 반면, AMI랩스는 JEPA로 영상 속 가려진 정보를 예측하는 별도 계열의 월드모델을 쓴다는 점에서 로봇 제어 접근법이 하나로 수렴돼 있지 않다.
  • 0%에서 70%로 오른 성공률은 실험 결과로, 인텔 부사장이 같은 행사에서 지적한 '실험실 로봇과 현장 적용은 다르다'는 발언과 함께 놓고 볼 필요가 있다.
  • 가리도 연구원 스스로 장시간 작업 시 연산 부담을 남은 과제로 꼽았는데, 이는 인텔이 강조한 실시간 제어·비용 문제와 맞닿아 있다.
  • 월드모델과 VLA 모델을 결합해 '빠른 판단'과 '신중한 예측'을 함께 쓰자는 제안은 아직 구체적 구현체 없이 방향성 수준으로 제시됐다.

아직 확인되지 않은 것

  • 0%→70%로 개선됐다는 실험이 어떤 로봇팔, 어떤 물체, 몇 차례 시행을 거친 결과인지 구체적 조건은 확인되지 않았다.
  • 장시간 작업 시 연산 부담 문제를 어떻게 해결할지에 대한 구체적 방안이나 시점은 제시되지 않았다.
  • 월드모델과 VLA 모델의 결합이 실제 제품이나 상용 로봇에 적용될 계획이 있는지는 확인되지 않았다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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