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[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = <中 자율주행 리더 '모멘타'① 홍콩증시 상장 '피지컬 AI 1호주'로>에서 이어짐.

◆ 핵심 경쟁력 세계 모델 'R7'의 2대 특징

모멘타는 중국을 대표하는 설립 10년차의 자율주행 기술 연구개발 업체다.

피지컬 AI 대표주로 모멘타를 주목하는 이유는 'R7 세계 모델'이다. 

R7 세계 모델은 올해 4월 베이징모터쇼에서 모멘타가 선보인 자율주행용 AI 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 세계 모델(World Model)이다. 쉽게 말해 AI 가 실제 물리 세계를 이해하고 미래를 예측하는 두뇌로 평가할 수 있으며, 이는 피지컬 AI가 실제 차량에 본격적으로 적용되기 시작했음을 상징하는 기술로도 볼 수 있다.

상하이폭스바겐(SAIC Volkswagen)의 ID. ERA 9X는 세계 최초로 모멘타 R7 세계 모델을 탑재한 차량으로 소개되며 전 세계적으로 주목을 받았다. 

1. 미래를 예측하는 AI 기술 탑재

R7의 핵심 기능은 현실 세계의 물리 법칙을 이해하고 사람처럼 위험을 예측할 수 있다는 것이다.

기존 자율주행 AI 기술은 '앞에 차가 있다 → 브레이크를 밟는다'처럼 현재 카메라나 센서에 보이는 정보를 바탕으로 즉각 반응하는 방식으로 구현됐다.

반면 세계 모델은 한 단계 더 나아가 주변 차량과 보행자의 움직임을 이해하고, 앞으로 몇 초 뒤 상황을 예측하며, 물리 법칙(속도·가속도·관성·충돌 가능성 등)을 고려해 가장 안전한 행동을 미리 계획한다. 예를 들어 앞 차가 방향 지시등을 켰다면 차선 변경 가능성을 예측하고, 골목에서 아이가 뛰어나올 가능성을 추론하며, 앞차가 급정거할 가능성까지 미리 계산하는 것이다.

쉽게 말해 기존 자율주행 AI가 '눈으로 보고 바로 반응하는 운전자'라면 세계 모델 R7은 '주변 상황을 이해하고 몇 초 뒤를 예측하며 운전하는 숙련된 운전자'라고 표현할 수 있다.

2. 강화학습으로 안전성∙효율성 제고

모멘타는 R7이 이전 세대인 R6 대비 안전성이 5배 이상 향상됐다고 소개했다.

기술 아키텍처는 사전학습(Pre-training)→시뮬레이션(Simulation) →강화학습(Reinforcement Learning)의 3단계 구조로 구성된다.

사전학습은 '모델이 물리를 이해하게 하는 것'을 목표로 한다. 모멘타는 대량의 실제 주행 데이터를 영상 형태로 입력해 물리 상식과 인과관계를 모델에 압축시켰다. 핵심 경쟁력은 데이터 규모다. 모멘타는 90만 대 이상의 L2++ 양산 차량에서 120억 km 이상의 주행 데이터를 축적했고, 그 중 1억 개의 '골든 데이터'를 추출했다. 이는 대부분 경쟁사가 따라오기 어려운 기반이라는 평가가 나온다.

시뮬레이션은 일종의 '훈련장'이다. 생성 모델을 활용해 주변 환경 변화를 예측하고, 극단적이고 드문 롱테일 상황을 폐쇄 루프로 테스트한다. 이는 실제 도로 테스트보다 효율이 훨씬 높다. 또한 실제 데이터로부터 학습된 시뮬레이션이기 때문에 현실과의 차이를 정량적으로 검증할 수 있다. 이러한 점에서 단순 그래픽 렌더링 기반의 '가짜 시뮬레이션'과는 차별화된다.

강화학습은 '코치' 역할을 한다고 보면 된다. AI가 시행착오를 반복하면서 가장 좋은 행동을 스스로 학습하는 머신러닝 방법이다. AI는 수백만 번의 가상 주행을 반복하면서 어떤 운전 방식이 가장 안전하고 효율적인지 스스로 배우게 되는 것이다. 자율주행에서는 다양한 주행 상황을 반복 학습해 더 안전하고 효율적인 운전 전략을 개발하는 데 활용된다.

결론적으로 사전학습은 '이해', 시뮬레이션은 '훈련', 강화학습은 '고도화'를 담당한다. R7은 이 세 가지 과정을 결합한 피지컬 AI 기반 모델로 해석할 수 있다.

◆ 도시형 NOA 점유율 1위 모멘타 '3대 경쟁력'

피지컬 AI 분야에는 세계 모델을 시도하는 기업이 적지 않다. 엔비디아는 코스모스(Cosmos), 테슬라는 FSD 기반의 세계 모델을 가지고 있다. 모멘타의 경쟁력은 크게 세 가지로 압축된다.

1. 방대한 데이터 규모

차오쉬둥(曹旭東) 모멘타 최고경영자(CEO)는 피지컬 AI의 핵심이 데이터 스케일링과 비즈니스 스케일링의 선순환이라고 강조한다. 자율주행은 현재 이 두 가지를 동시에 구현할 수 있는 유일한 분야다.

모멘타는 90만 대 이상의 양산 차량에서 지속적으로 데이터를 수집하며 이 부분에서 확실한 우위를 갖는다. 데이터가 많을수록 롱테일 시나리오 커버리지가 높아진다. 이는 시간이 지날수록 격차가 벌어지는 구조다.

2. 세계 모델 활용 기술력

업계 다수 기업은 세계 모델을 시뮬레이션 보조 도구로 활용한다. 즉 세계 모델과 메인 모델은 별도의 시스템이며, 세계 모델은 데이터를 생성하거나 테스트하는 보조 역할을 한다. 반면 모멘타는 세계 모델을 '엔드 투 엔드(End to End)' 기반 모델 사전학습에 직접 활용하며, 세계 모델 자체를 메인 모델의 일부로 활용했다.

비유하면 전자는 시험 전 모의고사로 보완하는 방식이고, 후자는 학생의 인지 구조 자체를 재설계하는 방식이다. 이러한 차이는 '슈퍼 증폭기'와 같은 효과를 만들어 모델 성능과 능력 상한을 10배에서 100배까지 끌어올릴 수 있다. 이는 R7 세계 모델이 단기간에 빠르게 반복 개선되고 있는 이유다. 

양산 속도의 변화는 이러한 플라이휠 효과를 부분적으로 증명한다. 2022년 첫 10만 대 양산 규모를 달성하는 데 24개월이 걸렸지만, 현재는 최소 40일 이내에 10만 대 규모 확장이 가능하다.

<中 자율주행 리더 '모멘타'③ 테슬라∙앤트로픽과 교집합 기업>으로 이어짐.

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pxx17@newspim.com