AI 업계가 AGI에서 superintelligence로 말을 갈아타는 동안, AMI Labs의 Alexandre LeBrun은 그 경쟁에서 한 발 물러섰다. 그는 TechCrunch 인터뷰에서 AMI가 AGI라는 단어를 쓴 적이 없고, superintelligence 역시 정의가 불분명한 말이라고 했다. 흥미로운 건 이 발언이 작은 회사의 방어적 태도가 아니라는 점이다. AMI는 Yann LeCun이 Meta를 떠난 뒤 공동창업한 월드 모델 스타트업이고, 3월에 10.3억 달러를 조달했다.
AMI가 보고 있는 문제는 언어 모델의 다음 토큰이 아니다. LeBrun은 LLM이 다음 단어를 예측한다면 월드 모델은 세계의 다음 상태를 예측한다고 설명한다. 컵을 테이블 끝으로 밀면 넘어지고 쏟아진다는 물리적 직관, 로봇이 사람 가까이에서 움직일 때 어떤 위험이 생길 수 있는지에 대한 맥락 인식이 여기에 들어간다. 그는 LLM과 월드 모델을 대체 관계로 보지 않는다. 언어 처리는 LLM이, 현실 세계의 맥락 이해는 월드 모델이 맡는 식의 보완 관계에 가깝다.
이 관점에서 한국 방문은 단순한 해외 일정이 아니다. LeBrun은 ICML 참석차 서울에 와서 로봇, 제조, 전자 쪽 산업 파트너와 연구자들을 찾고 있었다. 월드 모델은 실험실 안에서만 만들기 어렵고, 실제 기계와 공장과 안전 문제가 있는 환경에서 배워야 한다는 판단 때문이다. 한국은 반도체, 제조, 로봇 기반이 강하고 새 기술을 빠르게 받아들이는 시장이라는 점에서 AMI가 초기부터 들어오고 싶어 하는 장소로 그려진다.
하지만 기대만으로 보기에는 아직 비어 있는 부분도 크다. AMI는 pre-product 단계이고, 팔 수 있는 제품도 공개된 일정도 없다. "준비되면 놀라게 하겠다"는 말은 스타트업답지만, 물리 세계에서 작동하는 AI는 데모 영상보다 훨씬 느리게 검증된다. 특히 로봇 안전은 말로 해결되지 않는다. 공장 밖, 집 안, 거리 위로 나오는 순간 작은 오판이 곧 사고가 될 수 있다.
그래서 이 기사의 포인트는 거창한 용어 싸움보다 더 현실적인 곳에 있다. AI의 다음 전장이 더 말 잘하는 챗봇이 아니라 로컬 산업 현장, 로봇, 의료, 제조 같은 물리적 환경으로 이동할 수 있다는 점이다. 이름은 AGI가 아니어도 된다. 중요한 건 시스템이 세계의 다음 상태를 얼마나 정확히 읽고, 사람 옆에서 얼마나 안전하게 행동하느냐다.