안녕하세요! 구독자 여러분 슈퍼브에이아이 마케터 송혜원입니다.

이번 주에 여러분이 사용하고 계시는 LLM은 무엇인지 궁금합니다.

빅테크 기업들이 연달아 새로운 모델을 내놓으며 AI 열기가 뜨거웠죠.
OpenAI는 GPT-5와 오픈소스 LLM GPT-OSS, Anthropic은 Claude Opus 4.1, 구글은 Genie 3를 공개했고, xAI는 Grok 4를 전세계에 무료로 제공하기 시작했습니다.

저는 비전 AI에 관심을 가지고 있다보니, 이중에서도 텍스트 프롬프트만으로 실시간 인터랙티브 3D 환경을 생성하는 최초의 범용 월드 모델 Genie 3에 관심을 가지게 되었는데요. 오픈AI 연구원 스티븐 하이델이 진정한 "AGI를 보는" 순간이라고 표현했을 정도로 AI 에이전트를 훈련하는 방식이 완전히 달라지게 될 것 같습니다.

디지털 세계에 머물던 AI가 물리적 현실을 이해하고 상호작용하는 '피지컬 AI' 시대가 가까워지고 있는데요. 오늘은 Genie 3가 가져올 혁신에 대해 정리해 보겠습니다.

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Genie 3, 무엇이 다른가?: 단순한 생성 모델을 넘어선 '월드 모델'

월드 모델은 교육, 엔터테인먼트, 로봇 또는 AI 에이전트 훈련 등의 목적으로 환경을 시뮬레이션할 수 있는 AI 시스템의 한 유형입니다. 월드 모델을 사용하면 비디오 게임처럼 사용자가 원하는 대로 움직일 수 있는 공간이 생성됩니다.

하지만 월드 모델은 3D 애셋으로 직접 제작되는 것이 아니라 AI로 생성되는데요. 구글은 월드 모델 분야를 선도하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 지난 12월에는 이미지를 기반으로 인터랙티브 월드를 생성할 수 있는 Genie 2를 선보였고, OpenAI의 Sora 비디오 생성 도구 공동 책임자 출신이 이끄는 월드 모델 팀도 구축하고 있습니다 .

딥마인드 연구 책임자인 슐로미 프루흐터는 기자 회견에서 "Genie 3는 최초의 실시간 상호작용 범용 월드 모델"이라며 "기존의 좁은 월드 모델을 뛰어넘어 특정 환경에 국한되지 않습니다. 사진처럼 사실적인 세계와 상상 속 세계를 모두 생성할 수 있으며, 그 사이의 모든 것을 구현할 수 있다"고 말했습니다.

Genie 3는 이전 모델인 Genie 2(에이전트를 위한 새로운 환경을 생성)와 DeepMind의 최신 비디오 생성 모델인 Veo 3(물리학에 대한 심층적 이해)를 기반으로 구축되었는데요. 텍스트 프롬프트만으로 사용자가 직접 조작하고 상호작용할 수 있는 3D 가상 환경을 생성합니다.

10초 내외의 짧은 시뮬레이션만 가능했던 전작과 달리, Genie 3는 720p 해상도, 24fps로 수 분 길이의 인터랙티브 3D 환경을 구현합니다.

진짜 혁신은 그 안에 숨겨진 능력을 살펴봐야 합니다.

물리적 일관성의 자가 학습
: 연구진이 물리 법칙을 코드로 프로그래밍하지 않았음에도, Genie 3는 스스로 세상의 작동 방식을 학습합니다. 이전에 생성한 것을 기억하는 '자기회귀적(auto-regressive) 특성'을 통해, 물웅덩이가 어떻게 튀고 번지는지와 같은 물리적 현실을 직관적으로 파악합니다. 이는 명시적 데이터 없이도 AI가 세상의 인과관계를 이해하기 시작했음을 의미합니다.
실시간 월드 변경
: 사용자는 간단한 텍스트 명령만으로 생성된 세계를 즉시 변경할 수 있습니다. 이는 AI와의 상호작용을 한 차원 높은 수준으로 끌어올립니다.

가장 중요한 점은 Genie 3의 시뮬레이션이 시간이 지나도 물리적으로 일관성을 유지한다는 점인데요.
Genie 3는 단순한 '콘텐츠 생성기'가 아닌, AI가 현실 세계의 물리 법칙과 인과 관계를 스스로 배우고 실험하는 '가상 샌드박스'의 완성형에 가까워지고 있습니다.

(Genie 3로 제작한 물웅덩이 영상, 출처)

🦾 왜 지금 '월드 모델'이 피지컬 AI의 핵심인가?

Genie 3는 단순한 기술 발전을 넘어 AGI를 향한 중요한 초석입니다. '체화된 학습(Embodied Learning)'의 가능성을 보여줬기 때문입니다.

피지컬 AI가 현실 세계에서 지능적으로 행동하려면, 인간처럼 수많은 시행착오를 통해 계획하고, 탐색하고, 학습하는 과정이 필수적입니다. DeepMind의 연구자인 잭 파커-홀더는 "실제 세계 시나리오를 시뮬레이션하는 것이 특히 어려운 체화된 에이전트의 경우 AGI로 가려면 월드 모델이 핵심"이라고 말했습니다.

안전하고 무한한 훈련 환경
: AI 에이전트에게 현실의 위험과 비용 없이 무한한 학습 시나리오를 제공합니다.(예: 위험한 산업 현장 시뮬레이션) '체화된 학습'을 가상 환경에서 가능하게 만들어, Physical AI의 개발 방식을 근본적으로 혁신할 수 있습니다.
데이터 증강의 새로운 차원
: 현실에서 수집하기 어려운 '예외 상황(Edge Case)' 데이터를 대량으로 생성하여 AI 모델의 강건함(Robustness)을 획기적으로 높일 수 있습니다.

DeepMind는 이 모델이 AI 에이전트를 한계까지 밀어붙일 수 있는 잠재력이 있다고 말합니다. 사람이 현실 세계에서 학습하는 방식과 유사하게 AI 에이전트가 자신의 경험을 통해 학습하도록 강요하는 것입니다.

Genie 3 테스트를 최신 버전의 범용 확장 가능 학습형 다중 세계 에이전트(SIMA)에 적용한 점이 흥미로운데요. 에이전트에게 "밝은 녹색 쓰레기 압축기에 접근" 또는 "짐이 가득 찬 빨간색 지게차로 이동"과 같은 작업을 수행하도록 요청했습니다. 에이전트가 목표를 설정하고, 주변 환경의 시뮬레이션을 확인한 후, 그 환경에서 동작을 수행할 수 있었다고 합니다.

물론 Genie 3도 아직 한계가 있습니다.

행동 범위 제한: 프롬프트 기반 환경 변화는 다양하지만, 직접 수행 가능한 행동은 제한적
다중 에이전트 상호작용 및 시뮬레이션: 복수 에이전트 간 상호작용의 정확한 시뮬레이션은 여전히 진행중인 연구 과제
실제 위치의 정확한 표현: 완벽한 지리적 정확도로 실제 위치를 시뮬레이션 할 수 없음
텍스트 렌더링 한계: 명시적으로 입력한 경우에만 명확한 텍스트 표현이 가능함
상호작용 시간 한계: 현재는 몇 분 내외의 상호작용만 지원

그러나 Genie 3은 에이전트가 입력에 반응하는 것을 넘어 잠재적으로 계획을 세우고, 탐색하고, 불확실성을 찾고, 시행착오를 통해 개선할 수 있도록 가르칠 수 있습니다.

뉴스레터를 작성하면서 여러 데모를 보기도 하고, Genie 3에서 직접 영상을 생성해 보기도 했는데요. 잘 만드는 분들은 사진 하나로 3D 게임을 만드는 수준까지 가능하더군요. 로봇이 이미지를 인식하고 새로운 환경을 이해하는데도 사용될 거라 하는데, 게임이나 영화 뿐만 아니라 로봇 분야에서 상당한 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

슈퍼브에이아이도 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)'를 산업 현장에 적용해 피지컬 AI의 확산을 이끌고 있는데요. 지금 즉시 산업 현장에 피지컬 AI를 적용하고 싶다면, 슈퍼브에이아이와 함께 하세요.

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슈퍼브 김민철 프로덕트 오너 추천:
저커버그의 개인용 초지능 선언 - 미래 아젠다 선점 전략

마크 저커버그가 제시한 ‘개인용 초지능(Personal Superintelligence)’ 비전은 현시점에서 다소 전략적인 선언으로 보입니다. 초지능이 실현되었을 때 ‘개인용’이라는 속성이 과연 본질적인 차별성을 제공할 수 있을지에 대해서도 논의가 필요해 보입니다.

IT 저널리스트 Om Malik은 이러한 저커버그의 행보를 ‘익숙한 패턴’으로 분석하는데요.
과거 메타가 모바일 전환, 인스타그램 및 왓츠앱 인수, 메타버스 리브랜딩 등 중대한 변곡점에서 시장의 서사를 주도하기 위해 과감한 비전을 선제적으로 제시했던 사례들을 지적합니다.
이번 발표 역시 치열한 AI 경쟁 속에서 회사의 가치를 방어하고 미래 아젠다를 선점하려는 전략적 포석으로 볼 수 있습니다.
최근 Scale AI 인수와 알렉산더 왕(Alexander Wang)을 중심으로 한 조직 개편 등 구체적인 후속 조치가 이어지고 있어, 메타의 선언이 앞으로 어떤 실질적인 결과로 이어질지 궁금해집니다.

메타의 개인용 초지능 공식 발표 자세히 보기

슈퍼브 차문수 CTO 추천:
GPT-5도 좋지만, Genie 3, Qwen-Image도 산업 AI를 바꾸고 있다!

OpenAI가 공개한 GPT-5는 코딩, 헬스케어 등 다양한 분야에서 성능이 크게 향상되며 주목받고 있습니다.
비전 AI 종사자로서는 오픈소스 생태계를 확장할 GPT-OSS의 향후 발전이 더 궁금하기도 한데요. 텍스트 프롬프트만으로 실시간 인터랙티브 3D 환경 을 생성하는 최초의 범용 월드 모델 ‘Genie 3’도 임팩트가 큽니다. 상호작용성, 사실감, 지속성이 대폭 개선되었죠.

여기에 이미지 생성 분야 SOTA 성능에 가까운 오픈소스 모델 Qwen-Image까지 산업 현장에서 생성 데이터를 더 무궁무진하게 사용할 수 있을 것 같습니다.
최근 발표된 모델들이 언어, 시각, 멀티모달 전 영역에서 산업 AI의 지평을 빠르게 넓히고 있습니다.

구글 딥마인드의 Genie 3 자세히 보기

📢 SUPERB News

🇰🇷 슈퍼브에이아이, LG AI연구원 컨소시엄에서 'K-피지컬 AI' 혁신 주도

슈퍼브에이아이는 과기정통부 주관 'AI 파운데이션 모델' 구축 사업에서 최종 TOP 5에 선정된 LG AI 연구원 컨소시엄에 참여합니다. 비-LG 계열사 중 유일하게 AI 모델 개발을 담당하며, 국내 최초 비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)' 기반 기술력을 활용해 K-피지컬 AI 혁신을 주도하게 되었습니다.

슈퍼브에이아이는 LLM 외에 비전 AI도 K-AI 생태계를 풍부하게 할 수 있도록 최선을 다하겠습니다. 멀티모달 파운데이션 모델 및 피지컬 AI 기반 데이터를 구축하고, 시각-언어-행동을 통합한 복합 환경 데이터를 수집.선별.합성할 예정입니다.

슈퍼브에이아이에 응원 많이 보내주세요!

슈퍼브에이아이의 K-피지컬 AI 자세히 보기

🧐 [논문] 산업 특화 비전 파운데이션 모델 'ZERO' 논문 공개

슈퍼브에이아이는 산업 현장의 AI 혁신을 도울 비전 파운데이션 모델 'ZERO'에 대한 연구 논문을 공개합니다. 제로는 학계의 연구 성과와 실제 산업 현장의 요구 사이의 간극을 메우기 위해 탄생한 산업 특화 비전 파운데이션 모델입니다.

제로의 강력한 성능은 체계적으로 설계된 데이터 엔진과 학습 전략(Training Strategy)에서 비롯되는데요. 슈퍼브에이아이가 보유한 10억 장 규모의 산업 데이터 중 핵심만을 정제한 90만 개의 고품질 데이터셋으로 학습해, 적은 데이터로도 최고의 성능을 내는 효율성을 보여주었습니다.

제로의 기술적 노하우가 궁금하시다면, 아래 링크에서 바로 확인하실 수 있습니다.

비전 파운데이션 모델 제로 논문 자세히 보기

피지컬 AI -🤖로봇의 학습 원리부터 빅테크 동향, 데이터 전략까지

피지컬 AI의 기본 원리는 무엇일까요? 로봇은 어떻게 세상을 '보고', 스스로 '판단'하며, 정교한 '행동'을 수행할 수 있게 되는 걸까요? 그리고 이 복잡한 시스템의 성공을 좌우하는 가장 결정적인 요소는 무엇일까요?

슈퍼브에이아이 테크 트렌드, 피지컬 AI 2편에서는 피지컬 AI를 구동하는 3가지 핵심 기술과 성공의 90%를 결정짓는 '고품질 데이터'의 중요성에 대해 깊이 있게 알아봅니다. 또한 제조업부터 의료, 일상에 이르기까지 현실을 바꾸고 있는 가장 뜨거운 산업 사례들도 보실 수 있습니다.

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