피지컬 AI 연구 현장에서 최근 1~2년 사이에 일어난 가장 거대한 파도는 단연 '파운데이션 모델(Foundation Model)'과 로보틱스의 결합입니다. 과거에는 로봇이 '사물을 보는 모델', '경로를 계산하는 모델', '모터를 제어하는 모델'을 각기 따로 만들어 연결해야 했습니다. 이 방식은 시스템이 복잡해질수록 연동 오차가 누적되고 새로운 환경에 유연하게 대응하기 어렵다는 단점이 있었습니다.
그러나 거대 언어 모델(LLM)과 멀티모달 AI 기술이 급격히 발전하면서, 시각 데이터(Vision)와 언어 지시(Language), 그리고 로봇의 물리적 행동(Action)을 단 하나의 거대한 신경망으로 통합 처리하는 VLA(Vision-Language-Action) 모델의 시대가 열렸습니다. 피지컬 AI의 뇌가 어떻게 진화하고 있는지 핵심 구조와 변화를 살펴보겠습니다.
VLA 모델이란 무엇인가?
VLA 모델을 아주 쉽게 이해하자면, 기존의 시각-언어 모델(VLM)에 '로봇의 관절을 어떻게 움직여야 하는지'에 대한 물리적 행동 데이터(Action Token)를 추가로 학습시킨 초거대 멀티모달 모델입니다.
구글의 RT-2(Robotics Transformer 2)나 최근 연구되는 다양한 VLA 모델들의 동작 방식은 다음과 같습니다.
입력(Input): 로봇에 달린 카메라로 들어오는 실시간 3D 시각 정보(Vision) + 사람이 말로 내리는 자율 언어 명령(Language, 예: "식탁 위에 있는 사과를 집어서 바구니에 담아줘")
내부 추론(Reasoning): 인공지능 내부의 파운데이션 모델이 입력된 이미지 속에서 '사과'와 '바구니'의 위치를 파악하고, 사람의 문맥 명령을 이해합니다.
출력(Output): 단순한 텍스트 답변 대신, 로봇 손가락과 관절이 이동해야 할 3D 좌표 및 회전각, 집기 명령인 Action 데이터를 직접 생성해 냅니다.
시각 정보를 인식하고 상황을 판단하여 최종 제어 신호까지 내보내는 전 과정을 단 하나의 통합 AI 모델(End-to-End)이 담당하게 된 것입니다.
상식(Common Sense)을 갖추게 된 로봇
VLA 모델이 도입되면서 나타난 가장 놀라운 변화는 로봇이 물리 세계의 '상식'과 '문맥'을 이해하기 시작했다는 점입니다.
과거의 산업용 로봇에게는 "x: 120, y: 350 좌표로 이동해서 핑거를 닫아라"라는 아주 정밀하고 구체적인 수학적 명령만 내려야 했습니다. "스펀지가 젖어 있으니까 살살 집어라" 같은 모호한 자연어 명령은 이해할 수 없었습니다.
하지만 수십억 개의 인터넷 데이터와 문맥을 미리 학습한 파운데이션 모델을 탑재한 피지컬 AI는 다릅니다.
"음료수가 쏟아졌어"라는 말을 들으면, 로봇은 스스로 주변을 둘러보고 '휴지'나 '걸레'를 찾아 물기를 닦아내는 행동 단계(Step)를 스스로 계획합니다.
"깨지기 쉬운 컵이야"라고 말하면, 과거 학습 데이터를 바탕으로 손가락의 악력을 스스로 낮추어 물체를 집어 올립니다.
사람이 일일이 코딩해 주지 않아도, 세상의 일반적인 지식과 물리적 상식을 바탕으로 낯선 상황을 스스로 해결할 수 있는 능력이 생긴 것입니다.
VLA 모델의 현실적 장벽과 데이터의 한계
VLA 모델이 피지컬 AI의 완벽한 미래처럼 보이지만, 이를 실전 로봇에 적용하려 할 때 겪는 거대한 기술적 장벽이 존재합니다.
첫째는 로보틱스 데이터의 절대적 부족입니다. 텍스트나 이미지 모델은 인터넷에 떠도는 무수한 글과 사진을 긁어모아 학습시킬 수 있었습니다. 하지만 로봇의 실제 관절 움직임, 손끝의 감각, 마찰력 데이터는 인터넷에 존재하지 않습니다. 일일이 사람이 로봇을 원격 조종(Teleoperation)하며 데이터를 수집하거나 가상 시뮬레이션에서 생성해야 하므로, 데이터 구축 비용이 엄청나게 많이 듭니다.
둘째는 연산 속도와 온디바이스 한계입니다. 수십억~수백억 개의 매개변수(Parameter)를 가진 초거대 파운데이션 모델을 로봇 내부의 작은 컴퓨팅 보드에서 실시간으로 돌리려면 막대한 전력이 소모되고 제어 지연이 발생합니다. 8편에서 다루었듯, 0.1초의 지연도 용납되지 않는 실시간 관절 제어 영역에 대형 VLA 모델을 그대로 적용하기에는 여전히 가벼운 모델 압축(Quantization/Pruning) 기술이 절실합니다.
뇌의 진화가 이끄는 피지컬 AI의 미래
그럼에도 불구하고 VLA 모델은 피지컬 AI가 단순한 '프로그램된 기계'에서 '스스로 생각하고 행동하는 자율 기계'로 도약하는 데 가장 정점에 서 있는 기술입니다.
시각과 언어, 그리고 행동이 하나로 결합된 초거대 AI 뇌는 앞으로 등장할 휴머노이드와 자율 로봇들이 겪어보지 못한 생소한 환경에서도 사람처럼 상식적으로 판단하고 대처할 수 있는 강력한 지능적 기반을 제공해 줄 것입니다.
핵심 요약 3줄
VLA(Vision-Language-Action) 모델은 시각, 언어, 로봇의 물리적 행동 제어를 단 하나의 파운데이션 모델로 통합한 차세대 AI 뇌입니다.
인터넷의 거대 데이터를 학습하여, 사람의 모호한 자연어 명령이나 낯선 환경에서도 물리적 상식을 바탕으로 스스로 행동을 계획합니다.
로봇 물리 데이터의 절대적 부족 문제와 초거대 모델을 실시간 온디바이스 환경에서 빠르게 돌리기 위한 연산 최적화가 주요 과제입니다.
다음 편 예고 다음 11편에서는 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 강조하며 IT 업계의 이목을 집중시킨 '엔비디아와 젠슨 황이 제시하는 피지컬 AI 3단계 진화론'을 다룹니다.
생각해 볼 질문 로봇이 사람의 "방 좀 정리해 줘"라는 모호한 말 한마디를 듣고 스스로 물건들의 위치를 판단해 치우는 시대가 온다면, 우리 일상에서 가장 먼저 사라질 불편함은 무엇일까요?
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