(주)페블러스 데이터 커뮤니케이션팀 · English
월드 모델(World Model)은 AI가 세상을 단편적인 픽셀이나 토큰의 나열이 아니라, 사물이 어떻게 움직이고 서로 영향을 주는지에 대한 내부 모형으로 표상하려는 시도입니다. 자율주행차가 다음 순간 보행자가 어디로 움직일지 가늠하고, 로봇이 물건을 집기 전 결과를 머릿속으로 시뮬레이션하며, 영상 생성 모델이 물리적으로 그럴듯한 장면을 이어 그리는 일 — 그 바탕에는 모두 세계에 대한 내부 모형이 깔려 있습니다. 그래서 월드 모델은 자율주행·로보틱스·영상생성이라는 서로 멀어 보이는 분야를 하나로 꿰는 개념이 되었습니다.
흥미롭게도 이 개념은 두 갈래로 갈립니다. 하나는 세계를 이해하는 길입니다. Yann LeCun의 JEPA, DeepMind의 Dreamer처럼 픽셀을 일일이 복원하기보다 추상적인 표현 공간에서 세계의 작동 원리를 학습하려는 접근입니다. 다른 하나는 미래를 예측하고 생성하는 길입니다. Sora나 Genie처럼 다음에 펼쳐질 장면 자체를 직접 만들어 내며 세계를 시뮬레이션하는 접근입니다. 같은 이름을 쓰지만 목표와 방법이 다른 두 흐름을 구분해서 읽으면, 지금 AI 연구의 지형이 한결 또렷하게 보입니다.
이 허브는 페블러스가 월드 모델을 다룬 글 다섯 편을 한곳에 모았습니다. 개념을 처음 접하는 독자를 위한 다섯 단계 입문부터, 전체 지형을 조망하는 총정리 서베이, JEPA 기술 심화, 세 갈래 접근의 비교, 그리고 VLM·VLA가 부딪힌 한계까지 — 입문에서 심화로 자연스럽게 이어지도록 배치했습니다.
여기서 시작하세요. 월드 모델 하나의 개념을 초등학생부터 위자드까지 다섯 단계 난이도로 풀어 설명합니다. 비유로 감을 잡고 점차 깊이를 더해가는 입문 코스입니다.
월드 모델 지형 전체를 한눈에 그리는 지도. 이해 계열과 생성 계열의 갈래, 주요 모델 계보, 연구 흐름을 정리한 서베이입니다. 큰 그림을 먼저 잡고 싶다면 이 글부터.
Yann LeCun이 생성형 AI 대신 택한 길, JEPA. 픽셀을 일일이 복원하지 않고 추상적 표현 공간에서 세계를 학습하는 접근을 기술적으로 깊게 들여다봅니다.
Jeff Hawkins, Yann LeCun, Fei-Fei Li — 세 사람이 그리는 세 갈래 월드 모델을 나란히 비교합니다. 같은 목표를 두고 어떻게 다른 길을 택하는지 살펴봅니다.
보는 것과 이해하는 것은 다릅니다. VLM·VLA가 시각 정보를 처리하면서도 세계를 진짜로 이해하지 못하는 한계를 짚고, 월드 모델이 왜 다음 단계로 떠오르는지 설명합니다.