2022년말 챗GPT와 함께 세상에 알려지기 시작한 초거대언어모델(LLM, Large Language Model)은

새로운 패러다임 전환을 이루어내면서 AI의 새로운 표준으로 자리잡았습니다.

지난 3년이라는 짧은 기간동안 구글과 엔트로픽 그리고 오픈AI와 같은 선도 기업들을 중심으로 AI 업계는

방대한 양의 사전학습(pre-training) 데이터를 통해 분야를 막론하고 다양한 지식을 학습했을 뿐만 아니라

인간의 추론(reasoning) 능력까지 LLM에 훌륭하게 구현해냈습니다.

그러나 LLM이 가지는 한계점 역시 명확합니다.

바로 LLM은 본질적으로 통계적 확률에 기반한 예측 모델(Prediction Model)일 뿐,

인간처럼 실제 물리적 세계를 경험하고 이해할 수 없다는 점입니다.

예를들어 LLM은 ‘불을 붙이면 타오른다’는 문장이 주어졌을 때 ‘불’과 ‘타다’라는 단어간의 인과관계를 바탕으로

문장을 이해하고 답변을 생성해 낼 수는 있지만,

실제로 불이 붙거나 타오른다는 것이 어떤 것인지

그 느낌이나 연소 과정에서 발생하는 열역학적 에너지 변화나 화학 반응식은 이해할 수 없습니다.

따라서 LLM을 실제 물리적 시뮬레이션이 필요한 피지컬 AI나 로봇 개발의 영역에 적용하기에는 아직 무리가 있습니다.

이러한 문제를 해결하고자 AI 업계의 대가들이 직접 발벗고 나섰습니다.

대표적인 인물로는 AI의 대모라고 불리는 페이페이 리 스탠포드대학교 교수,

그리고 AI 사대천왕이라고 불리우는 메타의 얀 르쿤이 있습니다.

페이페이 리 교수가 설립한 스타트업 월드랩은 지난 2025년말 최초의 월드모델 ‘마블(Marble)’을 출시했습니다.

얀 르쿤 역시 LLM을 활용한 단기적인 성과에만 치중하는 메타를 떠나 직접 AMI랩스라는 이름의 스타트업을 설립하고

본격적으로 월드모델의 연구개발에 힘을 쏟고 있습니다.

이번 시간에는 LLM의 한계를 극복해줄 또다른 미래의 게임체인져, 월드모델에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

월드 모델이란, LLM 중심 AI의 한계를 극복하고 인간처럼 물리적 세계를 이해할 수 있는 새로운 종류의 인공지능 모델입니다.

월드 모델은 단순히 텍스트나 이미지 패턴을 통계적으로 학습하는 것을 넘어,

현실 세계의 구조와 법칙을 내부적으로 표현하고 스스로 시뮬레이션할 수 있는

‘내부 세계관(internal world representation)’을 구현하는 것을 목표로 합니다.

즉, 월드 모델은 텍스트와 단편적인 이미지 데이터의 한계를 넘어 물리적 세계를 있는 그대로 이해하고,

환경 속에서 AI의 행동이 어떤 결과를 낳을지 미래를 예측할 수 있도록 하는 것이 핵심입니다.

인간이 머릿속에서 “이렇게 하면 어떻게 될까?”를 상상하며 의사결정을 하듯,

월드 모델 역시 내부 시뮬레이션을 통해 행동 계획과 전략을 수립하는 것이 궁극적인 지향점입니다.

그렇다면 월드 모델은 기존의 멀티모달 LLM과 어떻게 다를까요?

멀티모달 LLM 역시 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등 다양한 입력 데이터를 통합적으로 이해하고 생성할 수 있는 모델이라는 점에서

일견 월드 모델과 큰 차이점이 없어 보입니다.

기존의 멀티모달 LLM 역시 이미지를 보고 설명을 생성하거나, 텍스트 지시를 받아 이미지를 생성하는 것처럼

서로 다른 타입의 데이터 간의 변환과 추론을 수행할 수 있기 때문입니다.

하지만 이러한 멀티모달 LLM 역시 본질적으로는 주어진 데이터의 패턴을 학습해

다음 토큰이나 픽셀을 예측하는 통계적 모델에 머물러 있습니다.

반면, 월드 모델은 단순히 입력을 이해하는 수준을 넘어 모델이 존재하는 세계의 구조와 동역학(dynamics)을 내부적으로 모델링하는 것을 목표로 합니다. 즉, 멀티모달 LLM이 “지금 보이는 장면이 무엇인지”를 설명하는 데에만 초점을 둔다면, 월드 모델은 한 발 나아가 “지금 이 상황에서 어떤 행동을 하면 무엇이 일어날지”를 예측하고 시뮬레이션하는 것 까지 가능합니다.

예를 들어, 멀티모달 LLM은 로봇 팔이 컵을 잡고 있는 이미지를 보고 “로봇이 컵을 들고 있다”고 설명할 수 있습니다.

그러나 월드 모델은 로봇 팔이 컵을 더 세게 잡으면 컵이 깨질 가능성이 있는지,

손을 놓으면 중력에 의해 컵이 떨어져 깨질지 등을 내부 시뮬레이션을 통해 예측할 수 있습니다.

즉, 지각(perception)을 넘어 물리적 인과관계와 미래 상태를 모델링하는 것이 월드 모델의 핵심적인 차별점이라고 할 수 있습니다.

요약하자면, 멀티모달 LLM이 ‘세상을 글이나 그림 혹은 영상으로 AI’라면, 월드 모델은 ‘세상을 직접 경험할 수 있는 AI’라고 할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 월드 모델이 로봇, 자율주행, 피지컬 AI, 게임 AI 등 실제 환경과 상호작용해야 하는 영역에서 차세대 핵심 기술로 주목받고 있는 것입니다.

이러한 월드 모델은 단지 이론적 개념에 머무르는 것이 아니라, 이미 다양한 산업과 연구 영역에서 실제로 활용되고 있습니다. 먼저 자율주행 차량 분야에서는 월드 모델을 활용한 시뮬레이션 기반 학습이 핵심 역할을 하고 있습니다.

예를 들어, 미국의 자율주행 택시 Waymo는 Google DeepMind의 월드 모델 기반 AI 엔진을 활용해 가상 도로 환경을 생성하고,

토네이도나 야생 동물과 같은 희귀 상황까지 포함한 다양한 주행 시나리오를 시뮬레이션해

자율주행 시스템의 안전성과 대응력을 평가하고 있습니다.

현실에서 직접 테스트하기 어려운 극한 조건까지 가상 환경에서 검증할 수 있다는 점에서 매우 고무적이라고 할 수 있습니다.

또 다른 활용사례는 인터랙티브 3D 환경 생성입니다.

Google DeepMind의 Genie 3 월드 모델은 간단한 텍스트 프롬프트만으로 사용자가 탐험하고

상호작용할 수 있는 실시간 3D 가상 세계를 생성할 수 있습니다.

Genie 3 월드 모델의 사례는 교육, 게임, 가상 훈련 공간과 같이 현실 세계를 대체하는 새로운 경험을 제공하고 있습니다.

또한 로보틱스 분야에서도 월드 모델의 적용 가능성이 주목받고 있습니다.

NVIDIA와 같은 기업들이 개발한 월드 모델 기반 시스템은 로봇이 불규칙한 환경 속에서 움직이거나 복잡한 객체 조작을 연습할 수 있도록 현실과 유사한 합성 데이터를 생성하는 데 쓰이고 있습니다. 이를 통해 실제 로봇을 위험에 빠뜨리지 않고도 새로운 동작 계획과 정책을 효율적으로 학습하는 등 앞으로 활용 범위가 점점 더 넓어질 것으로 기대됩니다.

이처럼 자율주행과 로보틱스 뿐만 아니라 인터랙티브 3D 환경 등 월드 모델은 물리적 세계의 인과관계와 환경 변화를 예측·시뮬레이션하는 능력을 기반으로, 자율주행, 가상 세계 생성, 로봇 제어 및 훈련 등 현실 세계의 복잡한 문제를 해결하는 데 점점 더 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다.

LLM이 AI의 새로운 패러다임 변화를 가져온 것 처럼, 월드 모델은 단순히 로봇이나 자율주행 기술을 고도화하는 수준을 넘어, 인공지능의 패러다임 자체를 ‘지식 기반 생성’에서 ‘물리적 세계에 기반한 시뮬레이션’으로 확장시키는 전환점이 될 가능성이 큽니다. 앞으로의 AI는 단순히 인간의 질문에 답하거나 주어진 태스크를 수행하기만 하는 존재를 넘어, 가상의 환경에서 수많은 시나리오를 스스로 실험하고 가장 합리적인 전략을 선택하는 ‘사고하는 시스템’으로 발전하게 될 것입니다.

특히 월드 모델은 디지털 환경에서도 강력한 잠재력을 가집니다. 물리적 세계뿐 아니라, 기업의 업무 프로세스·고객 여정·데이터 흐름 역시 하나의 ‘세계(world)’로 간주할 수 있기 때문입니다. 이 관점에서 보면 월드 모델은 로봇공학을 넘어 기업용 AI(Enterprise AI) 영역에서 더욱 큰 파급력을 가질 수 있습니다.

예를 들어 고객 AX 전문 기업 다이퀘스트의 고객 AX(AI Transformation) 제품군에 월드 모델이 적용된다면 고객 경험을 근본적으로 바뀌는 포인트가 됩니다.

우선, 고객 상담 및 민원 응대 시스템의 적용 사례를 예측해 볼 수 있습니다. 현재의 AI 상담 시스템이 대화 맥락을 이해하는 수준이라면, 월드 모델 기반 AX 시스템은 고객의 행동 이력, 상품 사용 패턴, 시장 상황 변동까지 통합적으로 모델링해 “이 고객에게 지금 이 제안을 하면 이후 어떤 반응과 전환율이 예상되는지”를 예측할 수 있습니다. 단순 응대 자동화를 넘어, 고객 여정(Customer Journey)을 시뮬레이션하는 지능형 전략 AI로 발전할 수 있음을 의미합니다.

또한, 디지털 트윈(Digital Twin) 기반 기업 운영 시뮬레이션에도 월드 모델이 적용될 수 있습니다.

제조·금융·공공기관 등 다이퀘스트의 주요 고객군에 적용할 경우, 조직의 데이터 흐름과 업무 프로세스를 하나의 ‘가상 세계’로 모델링하여 정책 변경, 인력 재배치, 서비스 개편 등의 효과를 사전에 시뮬레이션할 수 있는 것입니다. 즉, 물리적 공장을 시뮬레이션하는 것과 마찬가지로, ‘기업 운영의 월드 모델’을 구축하는 접근이라 할 수 있습니다.

이처럼 월드 모델의 미래는 로봇이나 자율주행에 국한되지 않습니다.

물리적 세계뿐 아니라 디지털 세계, 그리고 기업의 의사결정 환경까지 포괄하는 방향으로 확장될 가능성이 높습니다. LLM이 ‘지식을 말하는 AI’라면, 월드 모델은 ‘세계를 이해하고 예측하는 AI’로 진화합니다.

이러한 변화는 고객 AX를 추진하는 기업들에게 단순 자동화를 넘어, 예측 기반 경영(Decision Intelligence)이라는

새로운 경쟁력을 제공하게 될 것입니다.