정부, 피지컬 AI용 월드모델 국산화에 2년간 340억 투입한다

• 정부가 피지컬 AI의 핵심 인프라인 월드모델 국산화 프로젝트를 시작함

  • 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 서울 마곡 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발’ 착수보고회를 열었음
  • 피지컬 AI는 국방, 농업, 돌봄, 제조, 서비스 같은 현실 세계 업무를 바꾸는 국가 전략기술로 잡혀 있음

• 왜 월드모델이 중요하냐면, 현실 로봇은 실패 비용이 너무 큼

  • 피지컬 AI는 실제 공간에서 움직이기 때문에 사고가 나면 인명 피해로 이어질 수 있음
  • 그래서 가상 환경에서 충분히 학습하고 검증하는 과정이 필수임
  • 월드모델은 세상의 변화를 예측하고 대량의 합성데이터를 만들어 AI 학습과 의사결정을 돕는 플랫폼임

• 국내 생태계는 그동안 이런 시뮬레이션 플랫폼을 외산에 많이 의존해왔음

  • 정부는 독자 월드모델 원천기술을 확보하고, 국산 시뮬레이터 기술까지 검증하려 함
  • 최종 목표는 국내 기술로 차세대 피지컬 AI 파운데이션 모델을 구현하는 것임

• 참여 기관도 꽤 크게 묶였음

  • LG전자가 주관기관을 맡고 마음AI, 홀리데이로보틱스, 로보티즈, 크라우드웍스, 알체라, KT가 참여함
  • 대학과 연구기관으로는 KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회가 함께함
  • 총 10개 산학연이 각자의 전문성을 나눠 맡는 구조임

• 정부 예산은 2년간 총 340억 원임

  • 목표는 세계 최고 수준 성능을 빠르게 달성하는 것임
  • 파이프라인은 ‘월드모델 학습 → 로봇 파운데이션 모델 연계 → 실증·성능 평가 → 사례 분석·재학습’ 순서로 구성됨
  • 2년 동안 총 4회 반복 검증을 돌려 완성도를 높일 계획임

sequenceDiagram
    participant 월드모델
    participant 로봇파운데이션모델
    participant 실증환경
    participant 평가팀
    월드모델->>로봇파운데이션모델: 합성데이터와 예측 결과 전달
    로봇파운데이션모델->>실증환경: 학습된 동작 실행
    실증환경->>평가팀: 성공률과 실패 사례 수집
    평가팀->>월드모델: 사례 분석 결과로 재학습 요청
    월드모델->>로봇파운데이션모델: 개선된 학습 데이터 반영

• 최종 실증은 연구실 안에서 끝내지 않겠다는 점도 포인트임
  • 마지막 단계에서는 실제 제조·물류 현장에서 실증을 수행할 예정임
  • 착수보고회에서는 LG전자의 클로이드(CLOiD) 로봇과 로보티즈의 AI워커(AI Worker)가 사람과 주먹인사를 나누는 상호작용을 시연함
  • 보여주기식 데모보다 중요한 건 이 흐름을 실제 현장 성공률로 연결할 수 있느냐임

기술 맥락

• 이번 선택의 핵심은 로봇을 현실에서 바로 굴리기 전에 월드모델 기반 시뮬레이션을 먼저 강화하겠다는 거예요. 피지컬 AI는 실패가 화면 안 오류로 끝나지 않고 사람, 장비, 물류 흐름에 영향을 줄 수 있거든요.

• 월드모델은 “로봇이 뭘 해야 하는지”보다 “세상이 어떻게 반응할지”를 예측하는 쪽에 가까워요. 그래서 실제 데이터를 무한정 모으기 어려운 상황에서도 합성데이터를 만들고, 다양한 실패 상황을 미리 학습시키는 데 의미가 있어요.

• 파이프라인을 반복형으로 잡은 것도 중요해요. 한 번 학습하고 끝내는 게 아니라 실증 결과를 다시 월드모델에 넣어 재학습하는 구조라서, 제조·물류 현장처럼 변수가 많은 환경에 맞춰 성능을 계속 다듬을 수 있어요.

• 국산화 얘기가 나오는 이유는 단순한 애국 마케팅만은 아니에요. 피지컬 AI용 시뮬레이션 인프라는 산업 데이터와 현장 노하우가 쌓이는 층이라 외부 플랫폼 의존도가 높으면 데이터 주권과 사업화 속도에서 제약이 생길 수 있거든요.