가상 공간을 넘어 현실을 움직이다: NC AI가 그리는 '피지컬 AI'의 미래
NC AI는 그동안 현실에서는 상상으로만 그리던 세계를 가상 공간 속에 생생하게 구현해 왔습니다. 캐릭터의 관절이 자연스럽게 움직이는 방식, 빛이 표면에 부딪혀 정교한 질감을 만들어내는 기술까지, 모두 게임과 콘텐츠를 더 즐겁게 만들기 위해 수년간 쌓아온 결과물입니다.
그런데 지금, 이 기술들이 모니터 화면 밖으로 걸어 나오고 있다는 사실을 알고 계시나요? NC AI는 이제 가상 세계의 즐거움을 만드는 '콘텐츠 AI'를 넘어, 실제 현실의 로봇과 산업 현장을 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)' 전문 기업으로 새로운 첫발을 내딛습니다. 가상에서 현실로 이어지는 NC AI의 도전을 소개합니다.
피지컬 AI란? 자동화를 넘어 ‘자율화’로
피지컬 AI(Physical AI)는 디지털 공간의 소프트웨어 연산에 머무르지 않고, 물리 법칙이 지배하는 실제 세계를 인식하고, 물리적 인과관계를 추론하며, 액추에이터를 통해 실체적인 행동을 수행하는 인공지능을 구현하는 기술을 의미합니다.
주목할 점은 산업 현장이 원하는 것은 단순한 ‘로봇 그 자체’가 아니라는 사실입니다. 이미 공장 라인에는 정해진 동작을 정확히 반복하는 자동화 로봇이 많습니다. 현장이 바라는 것은 그다음 단계, 즉 로봇이 눈앞의 상황을 스스로 이해하고 판단하는 자율화입니다. 예지 정비나 불량 검수처럼 판단이 개입되는 업무가 여기에 해당합니다.
이러한 전환을 위해 필요한 핵심 요소 중 하나는 로봇이 판단을 배울 데이터, 그리고 그 데이터를 만들어낼 가상 학습 공간입니다.
로봇 학습의 병목, 디지털 트윈과 3D 데이터
사람은 경험으로 문을 얼마나 세게 열어야 하는지를 자연스럽게 알게 되지만, 로봇에게 이를 가르치는 일은 완전히 다른 문제입니다. 실제 공장이나 위험한 현장에서 로봇을 무작정 연습시킨다면 비용도 크고 사고 위험도 큽니다. 그래서 로봇은 현실을 그대로 복제한 가상 공간, 이른바 디지털 트윈(Digital Twin) 위에서 먼저 수만 번의 시뮬레이션을 거치며 학습합니다. 관건은 이 가상 공간이 현실과 얼마나 정밀하게 맞아떨어지느냐입니다. 데이터가 부정확하면 로봇은 무게나 거리감을 잘못 계산해 현실에서 오류를 일으킵니다. 문제는 여기에 필요한 3D 데이터가 상상 이상으로 방대하다는 점입니다. 공간 하나를 복제하려면 일일이 모델링하거나 스캐닝해야 하고, 그 비용과 시간이 피지컬 AI 프로젝트 전체의 속도를 결정합니다.
3D 생성 AI와 뉴럴 렌더링, 가상 학습 공간의 비용을 낮추다
오랫동안 대규모 가상 세계를 구축해 온 NC AI의 강점이 여기서 빛을 발합니다. NC AI가 피지컬 AI에서 가장 먼저 집중하는 과제도, 로봇이 학습할 가상 공간을 더 적은 비용과 시간으로 만들어내는 일입니다. 여기에는 두 가지 기술이 함께 쓰입니다. 하나는 생성형 3D AI입니다. NC AI의 콘텐츠 AI 브랜드 '바르코(VARCO)'에는 텍스트와 이미지로부터 3D 에셋을 만들어내는 ‘VARCO 3D’가 있습니다. 텍스트에서 3D 에셋을 생성하는 국내 유일 모델이며, 2.0 버전에서 SOTA급 성능에 도달했습니다. 시뮬레이터로 무언가를 불러오려면 결국 3D 에셋이어야 하는데, 이 병목을 생성 AI로 풀어내는 접근입니다.
다른 하나는 뉴럴 렌더링(Neural Rendering)입니다. 특정 공간을 스캐닝해 가상 세계로 복제하는 기술로, 게임 속 방대한 세계를 만들며 다듬어 온 영역입니다. 두 기술을 함께 활용하면 적은 비용으로 현실 공간을 복원하고, 그만큼 다양한 로봇 학습 데이터를 확보할 수 있습니다.
LLM에서 VLM, VLA, 월드모델까지: NC AI의 기술 계보
게임에서 출발한 회사가 로봇을 이야기하는 이유는 NC AI의 시작점에 있습니다. NC AI는 2011년 NC(구 엔씨소프트) 내에 국내 기업 최초로 설립된 AI 전담 조직을 모태로 성장해, 2025년 2월 독립 법인으로 출범했습니다. 흥미로운 점은 그 시작이 강화학습 기반의 게임 AI 연구였다는 사실입니다. 이는 오늘날 로봇이 시뮬레이션 안에서 정책을 학습하는 방식과 같은 뿌리를 둡니다. 이후 자연어처리로 영역을 넓혀 국내에서 프롬스크래치(From Scratch)로 세 번째로 개발된 모델인 LLM ‘바르코 LLM 1.0’을 출시하고, 국내 모델 최초로 AWS JumpStart에 등록되며 글로벌 기술 공신력을 확보했습니다.
피지컬 AI에 필요한 아키텍처 역시 이 계보와 이어져 있습니다. LLM에서 VLM(비전 언어 모델)으로, 다시 VLA(Vision-Language-Action Model)과 월드모델로 향하는 흐름입니다. 에이전틱 AI 역시 데이터를 모으고, 학습시키고 도구화하는 흐름은 동일합니다. NC AI는 이 사다리를 순서대로 밟아 왔습니다. 자체 LLM과 VLM을 보유하고 있고, 현재는 VLA와 월드모델 고도화에 힘을 싣고 있습니다.
산업 특화 AI ‘배키(VAETKI)’, 제조·국방에 소버린 AI가 필요한 이유
NC AI의 산업 특화 AI 브랜드는 배키(VAETKI)입니다. 이름 자체가 ‘핵심 산업의 전환을 위한 수직 특화 AI 엔진(Vertical AI Engine for Transformation of Key Industries)’을 뜻하며, 범용 AI보다 산업별 특화 AI에 초점을 맞춘 멀티모달 플랫폼입니다. 왜 버티컬이어야 할까요?
첫째, 산업마다 그 업계에서만 통용되는 전문용어와 데이터가 있습니다. 에이전트든 VLM이든 그 용어를 알아듣고 생성할 수 있어야 실질적인 AI 전환(AX)이 가능합니다. 둘째, 현장에는 사람의 노하우로만 남은 암묵지 데이터가 많고, AX 이전에 디지털 전환(DX)조차 충분하지 않은 경우가 적지 않습니다. 셋째, 제조와 국방은 보안 이슈로 외산 모델 도입을 조심스럽게 바라보는 영역입니다. 자체 개발한 파운데이션 모델을 제공할 수 있는지, 즉 소버린 AI 역량이 진입의 조건이 됩니다. 이 방향에서 NC AI는 배키와 바르코를 기반으로 여러 정부 과제 및 현장에 적용될 실제 프로젝트를 잇달아 수주하며 실전 성과를 증명하고 있습니다.
제조·조선·국방, 현장에서 쌓아가는 피지컬 AI 레퍼런스
현재 NC AI와 함께하는 기업은 포스코DX와 한화오션, 현대로템으로 제조와 조선, 국방이라는 한국 산업의 중심 축에 걸쳐 있습니다. 이 외에도 에이전트 영역에서 제조업에 필요한 에이전트와 온톨로지 구축을 함께합니다.
현대로템 (국방 사례): 미래 전장 환경에서 다종·다중 무인 로봇을 유기적으로 통합 제어하고, 현실과 가상 환경의 차이를 최소화하는 디지털트윈 기반 시뮬레이터와 모듈형 하드웨어를 구축하는 대형 프로젝트에서 로봇의 두뇌 역할을 하는 '월드모델' 개발을 총괄합니다.
포스코DX (제조 사례): 복잡한 공장 현장 상황을 로봇이 스스로 이해하고 판단하여 행동하도록 만드는 '로봇 파운데이션 모델'을 공동 개발합니다.
한화오션 (조선 사례): 강한 불꽃과 분진으로 비전 AI가 작동하기 까다로운 자율 용접 환경에서, NC AI의 산업 특화 비전언어모델 '배키 비전(VAETKI VISION)'이 용접 대상의 상태를 정확히 읽어내어 로봇의 정밀한 움직임을 구현합니다.
가상의 캐릭터에서, 현실을 움직이는 두뇌로
화면 속 가상의 캐릭터에게 생명력을 불어넣던 NC AI의 기술이, 이제는 우리 삶의 안전과 산업의 혁신을 이끄는 로봇의 두뇌로 진화하고 있습니다. 검증된 3D 기술 자산, 든든한 산업계 파트너십, 그리고 국가대표급 협력 네트워크를 바탕으로 NC AI가 써 내려갈 피지컬 AI의 다음 챕터를 기대해 주세요.
