Baidu, 2억 1천700만 마일 자율주행 데이터로 학습한 'Apollo World' 모델 공개

중국 오픈소스 AI 기업 Baidu가 'AI Day Apollo' 행사에서 새로운 월드 모델인 Apollo World를 공개했다. Baidu 자체 로보택시 플릿인 Apollo Go를 비롯한 자율주행차 훈련을 위해 특별히 설계된 이 모델은 생성형 AI가 화면 기반 작업을 넘어 물리적 세계의 애플리케이션으로 빠르게 확장되고 있음을 보여준다.

Baidu에 따르면 Apollo World는 단 하루 만에 약 3년 치에 달하는 실제 주행 테스트를 생성할 수 있다. 회사는 Apollo Go 자율주행 플릿에서 직접 수집한 2억 1천748만 마일의 실제 운행 데이터를 기반으로 이 시스템을 학습시켰다.

자율주행 플릿을 위한 물리적 세계 시뮬레이션

월드 모델은 AI 시스템이 물리적 환경을 이해하고 예측하며 시뮬레이션할 수 있도록 지원함으로써, 생성형 AI의 영역을 코딩이나 사이버 보안 같은 소프트웨어 분야에서 복잡한 현실 세계 작업으로 전환시킨다.

Informa TechTarget 산하 시장조사업체 Omdia의 Lian Jye Su 애널리스트는 자율주행이 현재 이 기술의 가장 실용적인 응용 분야 중 하나라고 언급했다. Su 애널리스트는 "자동차 산업은 비교적 성숙한 분야 중 하나이기 때문에 월드 모델을 적용하기에 가장 타당한 영역"이라며, 게임과 자동차 부문이 월드 모델 도입에 있어 강력한 상업적 기회를 제공한다고 지적했다.

자율주행 운송 분야에서 월드 모델을 활용하는 기업은 Baidu뿐만이 아니다. Google DeepMind의 Waymo World Model은 자사의 Genie 3 파운데이션 모델을 기반으로 구축되어 원시 비디오 로그를 인터랙티브 3D 시뮬레이션으로 변환한다. 자율주행 트럭 개발업체 Waabi는 고속도로 테스트 전에 가상 플릿을 훈련하기 위해 자체 월드 모델에 의존하고 있다. 한편, Nvidia는 개발자가 로보틱스 및 자동화 워크플로에 물리적 논리를 통합할 수 있도록 돕는 오픈소스 월드 모델인 Cosmos를 제공하고 있다.

Su 애널리스트에 따르면, 정밀한 가상 환경 구축에 대한 투자는 실제 안전성과 성능 측면에서 결실을 맺는다. 그는 "제대로 구축되는 순간 강력한 기초 데이터를 확보하게 된다. 물리적 세계의 가상 버전을 매우 정밀하게 복제해 낼 수 있으며, 이는 전반적으로 매우 정확한 예측과 생성에 크게 기여한다"고 설명했다.

지속적인 과제로 대두되는 높은 연산 비용

피지컬 AI의 잠재력에도 불구하고, 월드 모델은 상업적·운영적 측면에서 상당한 병목 현상에 직면해 있으며 그 핵심은 연산 비용이다.

월드 모델 학습에는 방대한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 이를 실시간으로 구동하려면 지속적인 연산 능력이 요구된다. 현재 대부분의 월드 모델은 활성 사용자 1명당 GPU 1대에 해당하는 전용 인프라를 필요로 하므로, 엔터프라이즈 운영 기업에게 확장 작업은 막대한 비용이 드는 일이다.

그럼에도 불구하고 Baidu의 Apollo World 도입 사례가 보여주듯, 주요 기술 기업들은 신뢰할 수 있는 상용 자율주행 운영을 실현하기 위한 필수적 토대로 피지컬 AI 월드 모델을 주목하고 있다.