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자연언어 처리 분야에서 대형 언어 모델(LLM)이 일으킨 혁신이 이제 로봇 분야에 도래하고 있습니다. 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model)은 다양한 환경, 다양한 로봇, 다양한 작업으로부터 학습한 대규모 모델입니다. 이 모델은 이미 수백만 시간의 로봇 작업을 이해하고 있습니다. 새로운 로봇이 나타나거나 새로운 작업이 도입되었을 때, 처음부터 모든 데이터를 수집할 필요가 없습니다. 월드 파운데이션 모델을 기초로 삼고, 새로운 상황에 맞춰 미세 조정(fine-tuning)하면 됩니다.
이는 마치 LLM이 영어로 학습한 지식을 한국어 작업에 빠르게 적응시키는 것과 유사합니다. 이러한 패러다임의 변환은 로봇 산업 전체에 파급 효과를 미칩니다. 거대 자본과 데이터를 가진 대기업만이 로봇을 개발할 수 있던 시대가 저물고, 작은 스타트업도 월드 파운데이션 모델을 기반으로 혁신적인 로봇을 개발할 수 있는 시대가 열리고 있습니다. 월드 파운데이션 모델의 등장으로 로봇 기술의 접근성이 획기적으로 높아져 산업 전체가 재편될 것으로 예상됩니다.
월드 파운데이션 모델이 가능한 이유는 충분히 큰 데이터셋과 강력한 신경망 아키텍처입니다. 범용 모델이 보유한 기초 능력으로 각 로봇 기업은 자신의 특수한 작업에만 집중할 수 있을 것으로 기대됩니다.
기존 방식의 로봇 개발은 매우 오래 걸립니다. 새로운 로봇 시스템을 만들 때, 충분한 학습 데이터를 수집하려면 수개월에서 수년이 필요합니다. 특히 복잡한 작업이라면 더욱 그렇습니다. 월드 파운데이션 모델을 사용하면 이 시간을 극적으로 단축할 수 있습니다. 예를 들어 새로운 로봇 팔이 출시되었을 때, 기존에는 그 로봇의 집기 작업만 학습하려면 수주 이상의 데이터 수집이 필요했습니다.
월드 파운데이션 모델을 사용하면, 일반적인 집기 원칙은 이미 알고 있으므로, 그 새로운 로봇의 특수한 특성(그리퍼의 모양, 힘 특성)만 학습하면 됩니다. 이는 수일 정도의 데이터 수집으로 가능합니다. 또한 개발 과정에서의 시행착오도 줄어듭니다. 잘못된 학습 접근 방식을 처음부터 시도하는 대신, 파운데이션 모델의 학습 패턴을 따르면 되기 때문입니다. 월드 파운데이션 모델을 기반으로 한 개발로 로봇 개발 기간이 기존 대비 월등히 단축될 수 있을 것으로 예상됩니다.
로봇 산업은 진입 장벽이 매우 높았습니다. 충분한 자본과 데이터를 확보해야 경쟁력 있는 로봇을 개발할 수 있기 때문입니다. 따라서 대형 제조사나 대형 기술 회사들만이 로봇 개발에 참여할 수 있었습니다. 월드 파운데이션 모델의 등장으로 이 상황이 크게 바뀝니다. 스타트업이나 소규모 기업도 월드 파운데이션 모델에 접근할 수 있다면, 그 모델을 기반으로 특수한 영역의 로봇을 개발할 수 있습니다.
예를 들어 농업 로봇 전문 회사는 월드 파운데이션 모델의 기초 작업 능력을 받아들이고, 작물 인식, 수확 기술 같은 농업 특화 기능만 추가로 개발하면 됩니다. 이는 기존에 모든 것을 처음부터 만들어야 했던 것과는 완전히 다릅니다. 또한 지역 특화 로봇도 가능해집니다. 특정 문화권의 작업 방식, 특정 지역의 환경 특성에 맞춘 로봇을 소규모 팀도 만들 수 있게 됩니다. 월드 파운데이션 모델로 인한 기술의 보편화로 로봇 산업이 빠르게 다양화될 것으로 예상됩니다.
로봇 산업의 큰 문제 중 하나는 호환성 부족입니다. 각 로봇 제조사가 자신만의 방식으로 설계하므로, 한 로봇의 소프트웨어를 다른 로봇에 적용할 수 없습니다. 월드 파운데이션 모델은 이 문제를 근본적으로 해결할 가능성이 있습니다. 모든 로봇이 같은 파운데이션 모델을 기반으로 하면, 그들은 같은 "언어"로 작업을 이해합니다.
팔 로봇에서 학습한 "집기" 개념이 이동형 로봇의 "물체 집기"에도 적용될 수 있습니다. 이는 산업 표준이 자연스럽게 형성되는 것과 같습니다. 또한 로봇 간의 협력도 더 쉬워집니다. 여러 로봇이 같은 파운데이션 모델을 사용하면, 그들이 서로의 의도를 더 잘 이해할 수 있습니다. 월드 파운데이션 모델을 중심으로 하는 산업 표준의 형성으로 로봇 산업의 상호운영성이 획기적으로 향상될 것으로 기대됩니다.
월드 파운데이션 모델이 강력하려면 계속 새로운 데이터를 흡수해야 합니다. 그러나 각 기업이 자신의 데이터를 독점하면, 파운데이션 모델의 개선이 느려집니다. 따라서 데이터 공유의 새로운 생태계가 형성될 것으로 예상됩니다. 기업들이 자신의 데이터를 파운데이션 모델 개발에 기여하는 대신, 개선된 모델을 먼저 사용할 수 있는 권리를 얻습니다. 이는 오픈소스 소프트웨어의 생태계와 유사합니다.
또한 데이터 거래 시장도 형성됩니다. 특정 도메인의 데이터(농업, 의료, 제조)를 가진 회사들이 그 데이터를 판매하고, 그 대가를 받습니다. 이러한 데이터 거래는 파운데이션 모델의 지속적 발전을 가능하게 합니다. 데이터 공유와 협력의 생태계로 월드 파운데이션 모델이 지속적으로 개선되고 전산업이 함께 성장할 것으로 기대됩니다.
기존의 로봇 산업은 수직 통합(vertical integration) 구조였습니다. 대형 회사가 센서부터 소프트웨어까지 모든 것을 자신들이 개발합니다. 이는 기술 통제와 이익 극대화에는 좋지만, 혁신의 속도를 떨어뜨립니다. 월드 파운데이션 모델의 등장으로 수평 통합(horizontal integration) 구조로 변화할 것으로 예상됩니다. 센서 전문 기업, 그리퍼 전문 기업, 컨트롤러 전문 기업, 소프트웨어 전문 기업이 각각 자신의 영역에서 최고 성능을 추구합니다. 이들이 월드 파운데이션 모델을 통해 연결되면, 시너지 효과가 발생합니다. 또한 신생 회사들이 특정 부품이나 특정 기능에 특화하여 혁신을 주도할 수 있습니다. 수평 통합 구조로의 전환으로 로봇 산업이 매우 역동적이고 혁신적인 생태계로 변모할 것으로 예상됩니다.
월드 파운데이션 모델은 기본적으로 글로벌 모델입니다. 그러나 각 지역의 특수성을 반영한 지역화(localization)도 가능합니다. 예를 들어 아프리카의 농업 환경은 동남아의 농업 환경과 다릅니다. 글로벌 파운데이션 모델에 아프리카 특화 데이터를 추가하면, 아프리카 맞춤형 농업 로봇을 만들 수 있습니다. 이는 선진국의 기술이 개발도상국에 더 빠르게 확산됨을 의미합니다. 또한 개발도상국의 지역 기업도 글로벌 파운데이션 모델을 기반으로 자신의 지역 맞춤형 로봇을 개발할 수 있습니다.
이렇게 되면 로봇 기술이 지구 전역에 더 균등하게 분포하게 됩니다. 또한 다양한 문화와 환경에서의 로봇 작업에 대한 데이터가 파운데이션 모델로 흡수되면서, 모델의 다양성과 강건성도 증가합니다. 월드 파운데이션 모델을 통해 글로벌 기술과 지역화의 균형이 이루어져 인류 전체의 로봇 기술 향상이 가속화될 것으로 기대됩니다.
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