자율주행·로봇 핵심 기술 ‘월드 모델’…중국이 앞서는 이유

월드 모델 경쟁의 핵심은 연산 성능만이 아니라 현실 데이터를 얼마나 많이, 꾸준히 확보하느냐에 있다. [사진: Reve AI]

[디지털투데이 홍진주 기자] 생성형 AI의 다음 전장으로 꼽히는 '월드 모델'(World Model) 분야에서 중국이 미국보다 앞서 있다는 평가가 나왔다.

16일(현지시간) 홍콩 사우스차이나모닝포스트(SMCP)는 중국 기업들이 로보틱스와 자율주행에 필요한 실제 환경 학습 데이터, 응용 현장, 정부 지원을 바탕으로 이 분야에서 존재감을 키우고 있다고 짚었다.

월드 모델은 AI가 물리 세계의 작동 원리를 이해하고 예측하도록 만드는 기술이다. 텍스트나 이미지 생성에 머물렀던 기존 생성형 AI를 넘어, 기계가 공간과 움직임, 원인과 결과를 학습해 실제 행동으로 이어지게 하는 데 초점이 있다. 업계에서는 이 기술이 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 산업 자동화의 성능을 좌우할 핵심 요소로 보고 있다.

중국 기업들은 이미 이 영역을 차세대 AI 경쟁의 핵심 축으로 두고 움직이고 있다. 일부 기업은 실제 도로 주행 데이터와 공장, 물류, 서비스 현장 데이터를 활용해 모델 고도화에 나섰다. 물리 세계 데이터를 대규모로 수집하고 이를 학습과 검증에 연결할 수 있다는 점이 중국의 강점으로 거론된다.

관련 업계 인사들은 대형언어모델(LLM) 경쟁에서 미국이 앞섰지만, 월드 모델은 다른 승부가 될 수 있다고 보고 있다. 한 전문가는 이 기술이 "단순히 다음 단계의 생성형 AI가 아니라, AI가 현실 세계와 상호작용하기 위한 기반"이라고 평가했다. 또 다른 업계 관계자는 중국이 가진 제조업 기반과 실제 적용 시나리오가 월드 모델 학습에 유리하다고 밝혔다.

이 같은 흐름은 중국의 로보틱스 투자 확대와도 맞물린다. 휴머노이드 로봇과 자율주행은 텍스트 기반 AI보다 훨씬 많은 실제 세계 검증이 필요하다. 따라서 센서, 카메라, 차량, 로봇 운영 과정에서 나오는 데이터를 안정적으로 확보할 수 있는 기업이 유리하다. 중국 기업들은 이 점에서 상대적으로 넓은 테스트 환경을 확보하고 있는 것으로 평가된다.

시장에서는 월드 모델이 아직 초기 단계이지만, 상용화 파급력은 LLM 못지않을 수 있다는 시각이 나온다. 실제로 이 기술은 로봇이 새로운 공간에서 행동을 계획하거나, 자율주행 시스템이 복잡한 도로 상황을 예측하는 데 직접 연결된다. 한 연구자는 "인터넷 데이터만으로는 현실 세계를 충분히 이해할 수 없다"며 실제 환경 데이터의 중요성을 강조했다.

미국 빅테크도 이 분야에 뛰어들었지만, 중국은 데이터 축적 구조와 산업 현장에서의 실험 속도에서 경쟁력을 확보하려는 모습이다. 월드 모델은 막대한 연산 능력뿐 아니라 장기간의 현장 수집과 반복 검증이 필요하다. 이에 따라 반도체 성능 경쟁만으로 우위를 가르기 어려운 분야라는 점도 부각된다.

다만 기술 격차가 확정된 것은 아니다. 월드 모델은 아직 개념 정립과 상용 적용이 동시에 진행되는 단계다. 모델의 범용성, 안전성, 비용 문제도 남아 있다. 그럼에도 업계는 이 기술이 AI를 화면 안 서비스에서 현실 세계 기계 제어로 확장하는 분기점이 될 가능성에 주목하고 있다.

이런 상황에서 중국의 강점은 AI 모델 자체보다 이를 시험하고 개선할 수 있는 산업 구조에 있다는 분석이 힘을 얻고 있다. 생성형 AI 경쟁이 데이터센터와 반도체 중심이었다면, 월드 모델 경쟁은 공장, 도로, 로봇, 물류망 등 현실 공간 전체가 학습장으로 바뀌는 구도로 전개될 가능성이 크다. 향후 관전 포인트는 중국 기업들이 이 우위를 실제 로봇과 자율주행 서비스 성능으로 연결할 수 있느냐에 달려 있다.