[한국정경신문=임윤희 기자] NC AI가 글로벌 SOTA급 ‘K-월드모델’ 연구에서 글로벌 톱티어에 근접한 성능과 자원 효율성을 동시에 입증했다. 로봇 조작 24개 태스크에서 글로벌 톱 모델의 70% 상위 18개 핵심 태스크에서는 80%에 이르는 성공률을 보였다.
NC AI는 로봇 지능의 핵심인 ‘월드 파운데이션 모델’을 성공적으로 시연했다고 16일 밝혔다.
WFM을 통해 생성한 원본영상(좌측 상단)을 기반으로 다양한 합성 영상 데이터를 생성한 모습. (사진=NC AI)
NC AI는 이번에 공개한 WFM으로 시뮬레이션에서 학습한 로봇이 현실에서 오작동하는 Sim2Real 격차 문제에 정면으로 대응했다. 기존 월드모델이 영상을 생성한 뒤 비전·언어 모델로 추론해 행동을 결정하는 구조라면 NC AI는 잠재공간 정보에서 곧바로 행동을 생성하는 방식으로 속도와 효율을 동시에 노렸다.
자원 효율성은 이번 연구의 핵심 포인트다. NC AI는 글로벌 톱 성능 모델 파인튜닝에 필요한 GPU의 25% 수준만 투입해 WFM 학습을 마쳤다. 24개 고난도 로봇 조작 태스크에서 실무 투입이 가능한 성능을 확보했다. 특히 생산라인 적용과 직결되는 상위 18개 핵심 태스크에서는 엔비디아 코스모스 등 최고 수준 모델의 80%에 달하는 성공률을 달성했다.
합성 데이터 생성 인프라도 눈에 띈다. NC AI는 공장 설비나 물류센터처럼 실제 수집이 어려운 환경을 WFM 기반 합성 비디오로 구현해 A100 GPU 1대 기준 10초 분량 비디오를 80초 만에 만들어내는 효율을 확보했다.
H100 GPU 100대를 활용하면 1만 시간 분량의 산업 특화 합성 비디오를 약 11일 만에 만들었다. 반도체 클린룸 철강 공정 조선 블록 등 한국 제조업에 맞춘 도메인 데이터 수요에 대응할 수 있다는 설명이다.
기반 기술은 게임에서 축적한 물리·3D 역량이다. 엔씨소프트 시절부터 20년 넘게 대규모 MMORPG를 서비스하며 쌓은 가상 세계 구현 노하우와 국내 최초 수준의 3D 생성 모델 ‘바르코 3D(VARCO 3D)’를 접목해 현실과 유사한 3D 시뮬레이터 환경을 구성한 것이 강점으로 꼽힌다.
이연수 NC AI 대표는 “이번 WFM 성과는 단순히 연산 자원을 많이 투입하는 방식에서 벗어나 물리 이해와 학습 구조 최적화를 통해 글로벌 톱티어에 근접한 실질 성능을 확보했다는 데 의미가 있다”며 “K-피지컬AI 얼라이언스와 함께 한국 산업 맞춤형 로봇 생태계를 구축하고 글로벌 피지컬 AI 경쟁에서 주도권을 확보하겠다”고 말했다.
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