AI 업계가 "AGI"와 "초지능"이라는 라벨을 붙이기 위해 경쟁하는 동안, AMI Labs는 다른 길을 걷고 있습니다. 튜링상 수상자인 Yann LeCun과 함께 이 스타트업을 공동 창업한 CEO Alexandre LeBrun은 유행어를 건너뛰고, 그가 현대 AI의 '잃어버린 고리'라고 부르는 것, 즉 물리적 직관(physical intuition)에 집중합니다.

AGI의 의미론적 함정에서 벗어나기

서울에서 열린 국제 머신러닝 컨퍼런스(ICML)에서 LeBrun은 AMI Labs가 "AGI"나 "초지능"과 같은 용어 사용을 거부한다고 밝혔습니다. 그는 "명확한 정의가 없습니다. 초지능이 무엇일까요? 저도 모릅니다. 그리 유용한 단어가 아닙니다"라고 말하며, 업계가 단지 열풍을 유지하기 위해 라벨만 바꿔 달고 있을 뿐이라고 덧붙였습니다.

이론적인 의식을 쫓는 대신, AMI Labs는 "월드 모델(world models)"을 구축합니다. 이는 물리 법칙을 학습하고 세상의 다음 상태를 예측하는 시스템입니다. 거대 언어 모델(LLM)이 다음 단어를 추측한다면, 월드 모델은 테이블 위의 유리잔을 밀면 잔이 기울어져 내용물이 쏟아질 것이라는 사실을 알고 있습니다.

로보틱스에서 결여된 "두뇌"

LeBrun은 로보틱스 하드웨어는 급증했지만, 소프트웨어는 여전히 "물리적 세계에서 정말 멍청하게 행동한다"고 지적합니다. 대부분의 로봇은 정적인 루틴을 따르며, 가정이나 번화한 거리에서는 비틀거립니다.

그는 LLM과 월드 모델을 경쟁자가 아닌 파트너로 취급합니다. 인간의 뇌가 언어와 추론을 분리하는 것처럼, LLM은 텍스트에 탁월하고 월드 모델은 물리적 상호작용에 필요한 맥락(context)을 제공합니다. 이러한 맥락은 안전을 위해 매우 중요합니다. 예를 들어, 복잡한 동작 중에 로봇이 사람을 다치게 하는 것을 방지할 수 있습니다.

산업 파트너십을 통한 확장

AMI Labs는 아직 제품 출시 전 단계로, 35억 달러의 투자 전 기업 가치(pre-money valuation)로 10억 3천만 달러를 유치했습니다. 월드 모델에는 실제 세계의 데이터가 필요하기 때문에, 이 회사는 복잡하고 무질서한 환경을 열어줄 수 있는 산업 파트너를 찾고 있습니다.

LeBrun은 한국이 허브로서 적합하다고 말합니다. 한국의 반도체, 로보틱스, 제조 부문은 세계적인 수준이기 때문입니다. "하드웨어 중심" 산업에 연결함으로써, AMI Labs는 LLM만으로는 놓칠 수 있는 혼란스러운 현실을 바탕으로 모델을 학습시킬 수 있습니다.

이것이 중요한 이유

생성형 텍스트에서 물리적 지능으로의 전환은 AI의 다음 개척지를 의미합니다. 첫 번째 파도가 지식을 디지털화했다면, 월드 모델이 주도하는 다음 파도는 물리적 상호작용을 디지털화할 것입니다. 개발자와 창업자들은 시 쓰기 능력이 아니라, 공장과 거실에서의 안전하고 직관적인 주행(navigation)에서 가치를 찾아야 합니다.

핵심 요약

  • 월드 모델 vs. LLM: LLM은 다음 토큰을 예측하지만, 월드 모델은 다음 물리적 상태를 예측하여 실제 작업을 수행하는 데 필요한 직관을 제공합니다.
  • 물리적 맥락의 중요성: 오늘날의 AI는 개방된 환경에서의 상황 인식 능력이 부족합니다. 월드 모델은 이 격차를 메우는 것을 목표로 합니다.
  • 전략적 산업 집중: AMI Labs는 물리적 AI를 학습시키는 데 필요한 데이터와 파트너십을 확보하기 위해 한국과 같은 하드웨어 중심 지역을 공략합니다.