최근 AI 기술이 단순히 텍스트나 이미지를 생성하는 것을 넘어, 현실 세계를 ‘시뮬레이션’하고 ‘예측’하는 단계로 빠르게 진화하고 있습니다. 그 중심에 바로 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM)이 있습니다. 이 글에서는 WFM이 무엇인지, 어떤 역할을 하는지, 그리고 왜 주목받고 있는지 쉽게 설명드리겠습니다.
목차
월드 파운데이션 모델이란?
월드 파운데이션 모델(WFM)은 현실 세계의 물리적 법칙, 공간, 시간, 상호작용 등을 이해하고 시뮬레이션할 수 있도록 설계된 생성형 파운데이션 모델입니다. 일반적인 파운데이션 모델이 텍스트나 이미지 생성에 집중한다면, WFM은 한 단계 더 나아가 물리적 환경까지 모사합니다.
WFM은 단순히 데이터를 학습하는 것이 아니라, 세상을 ‘상상’하고 ‘계획’할 수 있는 AI의 핵심 기술입니다.
WFM은 어떻게 작동할까?
WFM은 대규모 멀티모달 데이터(텍스트, 이미지, 영상 등)를 기반으로 학습합니다. 이 데이터는 필터링, 주석, 중복 제거 등 정제 과정을 거쳐 품질을 높입니다. 특히 영상 데이터는 객체의 움직임, 깊이, 관계를 이해하기 위해 세밀하게 분석됩니다.
학습된 WFM은 입력된 데이터를 바탕으로 미래의 세계 상태를 예측하거나, 새로운 시나리오를 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇이 특정 환경에서 어떻게 움직일지, 자율주행차가 어떤 상황에 대응할지 등을 시뮬레이션할 수 있습니다.
WFM의 핵심: 데이터 구조
WFM은 다양한 데이터를 통합적으로 학습합니다. 주요 입력 도메인은 다음과 같습니다.
- World: 현실 세계의 상태와 변화
- Automation: 자동화 시스템의 동작
- Robot: 로봇의 행동과 환경
- Asset: 디지털 자산(이미지, 3D 모델 등)
- Analysis Data: 분석 데이터(센서, 로그 등)
이 다층 데이터 구조는 WFM이 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 입력 기반으로 작동하며, 결과적으로 AI가 “맥락적 세계 인식”을 수행할 수 있도록 돕습니다.
WFM의 활용 분야
WFM은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
- 로봇/자율주행: 물리 세계에서의 행동 예측과 시뮬레이션
- 비전-언어 모델: 시각적 정보와 언어를 통합한 이해
- AI 에이전트: 복잡한 상황에서의 추론과 결정
- 가상세계 생성: 게임, 메타버스 등에서의 현실감 있는 환경 구축
WFM은 단순히 기술적 도구를 넘어, AI가 현실 세계와 더 깊이 상호작용할 수 있는 기반을 제공합니다.
WFM이 여는 미래
WFM은 AI가 단순히 데이터를 학습하는 존재가 아니라, 세계를 상상하고 계획하는 존재로 발전하게 만듭니다. 앞으로의 AI는 단순한 정보 처리를 넘어, 현실 세계의 복잡한 상황을 이해하고 예측하는 능력을 갖추게 될 것입니다.
WFM은 로봇, 자율주행, 가상세계, AI 에이전트 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌며, AI 기술의 새로운 장을 열고 있습니다.