글로벌 최고 모델 대비 80% 성능, 자원은 25%만 사용
시뮬레이션-현실 격차 해결 위한 물리 기반 로봇 AI 모델
합성 영상 데이터 생성 인프라 구축..제조 산업 로봇 학습 지원
NC AI가 2026년 3월 16일 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델을 성공적으로 시연하며 글로벌 피지컬 AI 시장에 강력한 도전장을 던졌다. WFM을 통해 생성한 원본영상(왼쪽 상단)을 기반으로 다양한 합성 영상 데이터를 생성한 모습. /사진=NC AI
로봇이 가상 환경에서 학습한 행동을 현실에서도 그대로 수행하게 만드는 '월드 모델' 기술 경쟁이 본격화되는 가운데 NC AI도 관련 연구 성과를 공개했다.
NC AI가 16일 로봇 지능의 핵심 기술로 꼽히는 월드 파운데이션 모델(WFM·World Foundation Model)을 시연하며 글로벌 시장 공략에 나섰다.
NC AI는 이번 연구를 통해 대규모 연산 자원이 요구되는 월드 모델 분야에서 자체 인프라를 활용한 학습과 검증을 진행했으며, 주요 로봇 작업에서 실무 적용 가능성을 확인할 수준의 성능을 확보했다고 설명했다.
현재 피지컬 AI 산업에서 가장 큰 과제 중 하나는 이른바 'Sim2Real'(시뮬레이션-현실) 격차다.
가상 시뮬레이션 환경에서 학습한 로봇이 실제 환경에서는 미세한 마찰이나 물리적 변수 때문에 동일하게 작동하지 않는 문제가 발생하기 때문이다.
이를 해결하기 위해 글로벌 빅테크 기업들이 로봇 파운데이션 모델 개발에 대규모 투자를 이어가는 가운데, NC AI는 정밀한 물리 예측 기능을 갖춘 WFM을 통해 대안을 제시했다.
기존 월드 모델이 영상을 생성한 뒤 이를 기반으로 추론을 수행해 행동을 결정하는 방식이라면, NC AI의 WFM은 영상 생성 이전 단계인 잠재공간(Latent Space) 정보에서 바로 행동을 생성하는 구조를 적용했다.
영상 생성과 별도의 추론 단계를 줄여 처리 속도를 높이는 동시에, 물리 엔진 기반 학습 데이터를 활용해 행동 정확도를 높였다는 설명이다.
여기에 회사가 게임 서비스 과정에서 축적한 가상 세계 구축 기술도 결합됐다.
NC AI는 과거 엔씨소프트 시절부터 20년 이상 MMORPG(다중접속역할수행게임)를 운영하며 확보한 시뮬레이션 노하우와 자체 3D 생성 모델 '바르코 3D'(VARCO 3D) 기술을 활용해 현실과 유사한 3차원 환경과 시뮬레이터를 구현할 수 있다고 밝혔다.
이번 연구에서 특히 강조된 부분은 연산 자원 효율성이다.
NC AI는 글로벌 최고 성능 모델을 파인튜닝하는 데 필요한 GPU(그래픽처리장치) 자원의 약 25% 수준만으로 WFM 학습을 완료했다고 설명했다.
성능 평가에서도 의미 있는 결과가 나왔다.
로봇 팔의 복잡한 동작을 제어하는 24개 고난도 로봇 조작 태스크를 기준으로 테스트한 결과, 전체 평균 성능은 글로벌 최고 수준(SOTA) 대비 약 70% 수준을 기록했다.
이 가운데 실제 산업 현장 활용 가능성이 높은 상위 18개 핵심 태스크에서는 최고 성능 모델의 약 80% 수준의 성공률을 달성했다.
회사 측은 이러한 결과가 대규모 인프라 없이도 최적화된 학습 방식을 통해 글로벌 상위권 기술 경쟁력을 확보할 수 있음을 보여준 사례라고 평가했다.
NC AI는 로봇 학습에서 중요한 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 합성 데이터 생성 체계도 구축하고 있다.
기존에는 눈이 내리는 공장이나 조명이 꺼진 야간 물류센터 등 다양한 환경을 촬영해 데이터를 확보하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했다.
그러나 WFM 환경에서는 프롬프트 입력만으로 다양한 상황의 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
회사에 따르면 A100 GPU 1대 기준 10초 길이의 영상 생성에 약 80초가 소요되며, H100 GPU 100대를 활용할 경우 약 1만 시간 분량의 합성 비디오 데이터를 11일 만에 생산할 수 있는 규모다.
NC AI는 이 기술을 활용해 반도체 클린룸, 철강 공정, 조선소 블록 조립 등 한국 제조업 환경에 맞춘 도메인 특화 합성 데이터를 공급하고, 실제 현장에서 부족한 데이터를 보완한다는 계획이다.
한편 NC AI는 리얼월드, 삼성SDS, 씨메스, 컨피그 인텔리전스, 레인보우 로보틱스, 엔닷라이트, 펑션베이 등 기업과 함께 서울대·고려대·KAIST(한국과학기술원)·GIST(광주과학기술원) 및 ETRI(한국전자통신연구원)·KETI(한국전자기술연구원)·한국자동차연구원 등 산학연이 참여하는 'K-피지컬 AI 얼라이언스'에도 핵심 주체로 참여하고 있다.
이 연합은 정밀 물리 시뮬레이션, 3D 에셋 생성, 로봇 현장 실증 등 피지컬 AI 생태계 전반을 연결하는 협력 구조를 목표로 한다.
이연수 NC AI 대표는 "이번 연구는 대규모 연산 자원에 의존하던 기존 로봇 AI 개발 방식에서 벗어나 정밀한 물리 이해와 효율적인 학습 구조를 통해 글로벌 톱 수준의 기술 가능성을 확인한 사례"라며 "월드 모델 기술을 기반으로 한국 산업 특화 로봇 생태계를 구축하고 글로벌 피지컬 AI 경쟁에서도 주도적인 역할을 하겠다"고 말했다.
NC AI가 2026년 3월 16일 로봇 지능의 핵심인 '월드 파운데이션 모델을 성공적으로 시연하며 글로벌 피지컬 AI 시장에 강력한 도전장을 던졌다. NC AI의 WFM이 예측한 영상(왼쪽)과 로봇이 시뮬레이터에서 실제로 움직인 영상. /사진=NC AI
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