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TechCrunch AI • 5일 전

월드 모델 기업들의 침묵, 비밀이 많은 이유는

IMP
6/10
핵심 요약

AI 월드 모델 분야의 양대 산맥인 얀 르쿤의 AMI Labs와 페이페이 리(이비인후 리)의 World Labs는 막대한 자금을 모았지만 수익화 전략과 제품 로드맵을 철저히 비공개로 유지하고 있다. 이는 기술의 다용도성 때문에 방향을 확정할 필요가 없고, 구체적인 제품을 공개하면 경쟁이 촉발될 위험이 있기 때문이다. 기자는 이를 유우신 류(류츠신)의 '다크 포레스트' 시나리오에 비유하며, 시장 경로가 명확해지기 전까지는 침묵이 최선의 전략이라고 분석한다.

번역된 본문

이번 주 저는 'All In' 컨퍼런스(팟캐스트와는 무관)에서 월드 모델(world models) 패널을 진행할 기회가 있었는데, 이를 통해 AI 세계에서 가장 신비로운 분야 중 하나를 깊이 파고들 수 있었다. 이 분야의 큰 손들은 얀 르쿤(Yann LeCun)의 AMI Labs와 페이페이 리(Fei-Fei Li)의 World Labs인데, 두 곳 모두 많은 화제와 자금을 모았지만 '돈을 벌려고 노력하는' 척도에서는 순위가 꽤 낮다. 본질적으로 월드 모델은 공간 지능(spatial intelligence)의 자동화에 관한 것이므로, 로보틱스부터 인터랙티브 비디오, 더 복잡한 자율주행 시스템까지 이 분야는 흥미롭고 수익성 있는 다양한 방향으로 나아갈 수 있다. 하지만 이 기술이 실제로 어디서 상용화될지 캐물으며 파고들기 시작하자 안개가 낀 듯 흐려졌다. 제가 찾은 가장 권위 있는 인물은 AMI Labs 공동 창업자이자 월드 모델 부사장(VP)인 마이클 라밧(Michael Rabbat)이었는데, 그가 패널에 함께 참여했다. 하지만 회사가 정확히 무엇을 작업 중인지 물었을 때 그는 말을 아꼈다. "준비가 되면 이야기하겠습니다." 이메일을 통해 그는 "아직 연구 및 구축 단계에 있어 제품 계획이나 일정에 대해 공개적으로 이야기하지 않고 있다"고 설명했다. 공정하게 말하면 AMI는 설립된 지 1년도 채 안 됐으니 침묵을 지키는 것이 충분히 이해된다. 하지만 이런 함구 태도는 월드 모델 분야 전체에 확장되어 있다. World Labs의 'Marble'은 아마도 이 분야에서 가장 완성도 높은 제품이며, 그 데모는 단순한 미디어 생성부터 비디오 게임용 탐험 가능한 환경 구축, CGI 효과까지 다양하다. 로보틱스 활용 사례도 있지만, 플랫폼 전체가 역량을 시연하는 데 더 초점이 맞춰져 있는 듯했다. 이런 비밀주의는 이들 기업의 공급업체에까지 확장된다. 같은 컨퍼런스장에서 저는 급성장 중인 월드 모델 비즈니스의 데이터 공급업체인 Physicl의 CEO 알렉스 드 비간(Alex de Vigan)과 이야기를 나눴다. 그는 자사 데이터가 고객들이 무엇을 만들든 유용하게 쓰이고 있다는 것은 알지만, 정확히 무엇인지는 여전히 모른다고 말했다. 드 비간은 "그들이 더 많이 알려줬으면 좋겠습니다. 무엇을 작업 중인지 알면 더 유용한 데이터를 만들 수 있을 텐데요"라고 말했다. 이러한 신비함의 일부는 월드 모델이라는 아이디어의 다용도성에서 비롯된다. 가장 단순한 버전은 자율주행차를 구동하는 AI 모델과 유사한, 탐색 가능한 세계 지도다. 하지만 웨이모(Waymo)가 교통 속을 통과하도록 돕는 것과 같은 모델링 접근법은 휴머노이드 로봇이 상자를 운반하거나, 몇 분짜리 영상을 탐험 가능한 환경으로 변환하는 데에도 쓰일 수 있다. AMI는 이미 나비아(Nabia) 파트너십을 통해 제조, 바이오메디신, 로보틱스, 심지어 의사용 AI 소프트웨어 분야에까지 발을 들여놓았다. 물론 그 모든 것을 추구하지는 않겠지만, 어쩌면 그중 한두 분야가 두각을 나타내고 있는 걸까? 월드 모델 기술 위에 구축할 수 있는 실행 가능한 비즈니스가 많다는 점을 의심하는 사람은 아무도 없다. 그리고 자금 조달이 쉬운 한, 하나에 집중해야 할 특별한 압박은 없다. 사실 집중하지 않을 좋은 이유가 있다. 만약 AMI가 내일 휴머노이드용 '오픈클로(OpenClaw)'나 차세대 할리우드 렌더링 시스템을 구축했다고 발표한다면, 다른 많은 연구소들이 갑자기 이 분야에 큰 관심을 가지게 될 것이다. 곧 그 연구소는 다른 월드 모델 기업들, 네오랩(neolabs), 심지어 OpenAI와 Anthropic으로부터 잠재적 경쟁에 직면하게 될 것이다. 어떤 면에서 이는 쉬운 자금 조달의 이면이다. 경쟁자들도 역시 자금을 조달할 수 있으며, 여러분이 은밀하게 구축할 수 있게 해주는 그 돈이 시장 경로가 명확해지는 순간 수많은 잠재적 라이벌에게도 자금을 대주고 있는 것이다. 하지만 그 경쟁이 불가피하더라도 가능한 한 오래 지연시키는 것이 최선이며, 그러려면 정확히 무엇을 만들고 있는지에 대해 침묵을 지켜야 한다. 류츠신(Cixin Liu) 팬이라면 이것이 '다크 포레스트(어두운 숲)' 시나리오라는 것을 알아차릴 것이다. 숲에 누가 더 있는지 모른다면, 주의를 끌지 않는 것이 최선이다. 이 글은 2026년 9월 18일에 처음 게시되었습니다.

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This week, I moderated a panel on world models at the All In conference (no relation to the podcast), and it gave me a chance to dig into one of the most mysterious corners of the AI world. The big players in the space are Yann LeCun’s AMI Labs and Fei-Fei Li’s World Labs — and while both have accumulated a lot of buzz and funding, they also rank pretty low on the trying-to-make-money scale . At their core, world models are about automating spatial intelligence , so the field could head in lots of exciting and lucrative directions, from robotics to interactive video to more complex self-driving systems. But when I started to press on where we would actually see the tech commercialized, things got foggy. The closest thing I found to an authority was Michael Rabbat, a co-founder of AMI Labs and the company's VP of World Models, who joined me on the panel. But when I pressed him on exactly what the company was working on, he was cagey. “We’ll talk about it when we’re ready to talk about it.” Over email, he clarified, “We're still in a research and building phase, so we're not talking publicly about any product plans or timeline.” To be fair, AMI is less than a year old, so it’s fair enough to keep quiet. But this sort of caginess extends to the whole world-modeling space. World Labs’ Marble is probably the most fully developed product in the space, and its demos range from straightforward media creation, building explorable environments for video games, or CGI effects. There are robotics use cases too, but the whole platform seems more designed to demonstrate capabilities. That secrecy even extends to these companies' suppliers. On the sidelines of the same conference, I spoke to Alex de Vigan, CEO of Physicl — a data supplier for the burgeoning world model business. He says he knows Physicl's data has been useful for whatever they’re building, but he’s still in the dark about what exactly that is. “I wish they would tell us more. We could build more useful data if we knew what they were working on,” de Vigan told me. Part of the mystery comes from how versatile world models are as an idea. The simplest version is a navigable map of the world, similar to the AI models that power self-driving cars. But the same modeling approach that helps a Waymo weave through traffic could also help a humanoid robot carry boxes, or turn a few minutes of video footage into an explorable environment. AMI has already dipped its toe in manufacturing, biomedicine, robotics, and even AI software for doctors through its Nabia partnership. Surely it won’t pursue all of those — but maybe one or two of them are standing out? No one doubts that there are lots of viable businesses to be built on world model tech — and as long as it’s easy to fundraise, there’s no particular pressure to focus on one. In fact, there’s good reason not to. If AMI announced tomorrow that they had built a humanoid OpenClaw or a next-generation Hollywood rendering system, a lot of other labs would suddenly be very interested in the space. Soon, the lab would face potential competition from the other world model companies, the neolabs, and even OpenAI and Anthropic. In some ways, it’s the flip side of all that easy fundraising. Your competitors can fundraise, too — and the same money that lets you build under the radar is also funding lots of potential rivals once the path to market becomes clear. But even if that competition is inevitable, it’s best if you delay it for as long as possible, which means keeping quiet about exactly what you’re building. Cixin Liu fans will recognize this as a dark forest scenario : If you don’t know who else is in the woods, it’s best not to attract attention. This post was first published on September 18, 2026. Topics AI , TC , world models When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Russell Brandom AI Editor Russell Brandom has been covering the tech industry since 2012, with a focus on platform policy and emerging technologies. He previously worked at The Verge and Rest of World, and has written for Wired, The Awl and MIT's Technology Review. He can be reached at russell.brandom@techcrunch.com or on Signal at 412-401-5489. View Bio October 13 - 15 San Francisco Last day to book an exhibit table is September 18. Don’t miss out on high-impact leads, investor access, and a brand spotlight in Disrupt’s Expo Hall. 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