[위클리_피지컬AI] 피지컬 AI 산업에 뛰어든 생성형 AI 영상 제작 플랫폼 외

[IT동아 강형석 기자] 생성형 인공지능(AI)이 세상을 바꿨다면, 피지컬 AI(실물 인공지능)는 세상을 뒤흔들 것으로 전망된다. 생성형 AI는 온라인상에서 원하는 결과물을 얻고 창의적인 활동을 가능케 하지만, 피지컬 AI는 산업현장부터 일상환경, 재해극복까지 사람이 하기 어려운 영역을 폭넓게 풀어낼 잠재력을 지녔기 때문이다. 현재 전 세계 기술 기업들이 피지컬 AI 경쟁에 뛰어들었고, 기술 개발도 활발하게 이어진다. [위클리_피지컬AI]는 지난 한 주간 주목받은 기술 기업 소식과 연구 성과를 다루고자 한다. 생성형 AI 영상 제작 플랫폼 기업 런웨이가 로봇용 모델을? 생성형 AI 영상 제작 플랫폼 런웨이(Runway)가 2026년 10월 1일 로봇 제어 모델 '프락시스-1(Praxis-1)'을 공개했다. 학습을 마친 AI 모델의 가중치(학습으로 얻은 수치값)를 외부에 내놓는 '오픈웨이트' 방식의 월드 액션 모델이다. 현실의 변화를 예측하는 월드 모델의 토대가 되는 대규모 영상 사전학습(영상을 미리 대량으로 익히는 과정)을 로봇 제어로 옮겨 온 형태다. 생성형 AI 영상 제작 플랫폼 런웨이가 로봇 AI 모델, 프락시스-1을 공개했다 / 출처=런웨이 런웨이가 사업 영역을 넓힌 근거는 이렇다. 사람들이 하루에 찍어 올리는 일상 영상이 어느 로봇 연구소의 원격조종 시연보다 많다는 것이다. 연구진은 제삼자 시점 영상을 늘릴수록 정책(로봇이 상황에 맞춰 행동을 정하는 규칙) 성능이 좋아진다는 점도 강조했다. 공개 자료를 보면 로봇 모델을 미세조정(특정 작업에 맞춘 추가 훈련)한 뒤 물체의 최종 배치 오차는 웹 영상으로 처음부터 사전학습했을 때 16.1cm, 로봇 원격조종 영상으로 학습했을 때 16.0cm로 거의 같았다. 일반 영상으로 만든 모델도 로봇 학습의 기반이 될 수 있다는 뜻이다. 런웨이는 폐쇄형 대신 오픈웨이트를 택한 이유로 높은 호환성과 개방성을 들었다. 피지컬 AI 시장에서 미국이 주도권을 쥐는 일이 제조업 경쟁력 회복과 생산성 향상, 안보에 중요하다는 설명도 덧붙였다. 하지만 산업 현장에서는 상업적 이용 라이선스 조건이 훨씬 중요해서, 이런 명분만으로는 의미가 크지 않다. 런웨이는 해당 조건을 밝히지 않았다. 기술적 한계도 남아 있다. 런웨이가 직접 꼽은 문제는 네 가지다. ▲같은 모양의 물체 여럿 중 목표 하나를 고르는 일 ▲식기가 겹치고 가려진 어수선한 장면 ▲얼음이나 투명 플라스틱처럼 거리를 가늠할 ...