런웨이는 지난 7년간 크리에이티브 산업을 위한 시각 생성 도구를 구축해 왔으며, 이제 그 기술을 로보틱스라는 새로운 영역에서 발견했습니다.
뉴욕에 본사를 둔 런웨이는 현실 세계를 시뮬레이션하는 대규모 언어 모델(LLM) 또는 AI 월드 모델로 잘 알려져 있습니다. 가장 최근에는 비디오 생성 모델인 Gen-4를 지난 3월에, 비디오 편집 모델인 Runway Aleph를 지난 7월에 출시했습니다.
런웨이의 월드 모델이 더욱 정교하고 현실적으로 발전함에 따라, 런웨이 공동 창립자이자 CTO인 아나스타시스 게르마니디스는 TechCrunch과의 인터뷰에서 로보틱스 및 자율 주행차 기업들로부터 기술 활용에 대한 문의가 쇄도하기 시작했다고 밝혔습니다.
게르마니디스는 "비록 엔터테인먼트가 저희에게 점점 더 중요하고 거대한 영역이 되고 있지만, 이 세계를 시뮬레이션하는 능력은 엔터테인먼트를 넘어 광범위하게 유용합니다"라고 말하며, "로보틱스든 자율 주행이든, 현실 세계와 상호작용하는 정책을 훈련하는 것이 훨씬 더 확장 가능하고 비용 효율적입니다"라고 덧붙였습니다.
그는 로보틱스 및 자율 주행 분야와의 협업은 런웨이가 2018년 설립되었을 때 처음 염두에 둔 바는 아니었다고 언급했습니다. 런웨이가 이처럼 폭넓은 사용 사례를 가지고 있다는 사실을 깨달은 것은, 로보틱스나 다른 산업의 회사들이 먼저 접촉해 오면서부터였다고 설명했습니다.
게르마니디스에 따르면, 로보틱스 기업들은 현재 런웨이의 기술을 훈련 시뮬레이션에 활용하고 있습니다. 그는 나아가 로봇이나 자율 주행차를 실제 시나리오에서 훈련하는 과정은 기업들에게 막대한 비용과 시간, 그리고 확장성의 어려움을 수반한다고 설명했습니다.
런웨이가 실제 훈련을 어떤 면에서도 대체할 수는 없음을 알지만, 게르마니디스는 회사들이 런웨이 모델 기반의 시뮬레이션을 통해 엄청난 가치를 얻을 수 있다고 말했습니다. 그 이유는 모델이 극도로 세밀한 테스트를 가능하게 하기 때문입니다.
그는 "실제 환경에서의 훈련과 달리, 이러한 모델을 사용하면 시나리오의 다른 요소는 건드리지 않으면서 특정 변수와 상황만을 테스트하기가 훨씬 용이합니다"라고 강조했습니다.
나아가, "한발 물러나 다양한 행동의 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다. 만약 차가 이 방향으로 돌아나가거나, 이런 행동을 취한다면 결과는 어떨까요? 동일한 환경(컨텍스트)을 유지하면서 특정 행동의 영향만을 테스트하는 '롤아웃'을 물리적 세계에서 생성하는 것은 정말 어려운 일입니다."라고 설명했습니다.
런웨이만이 이 영역을 탐색하는 유일한 기업은 아닙니다. 예를 들어, 엔비디아는 이달 초 다른 로봇 훈련 인프라와 함께 최신 버전의 Cosmos 월드 모델을 공개한 바 있습니다.
게르마니디스는 런웨이가 로보틱스 및 자율 주행차 고객을 위해 "완전히 분리된 모델 라인"을 출시할 계획은 없다고 밝혔습니다. 대신, 기존 모델을 미세 조정(fine-tune)하여 해당 산업들을 더 잘 지원할 것이며, 전담 로보틱스 팀도 구축하고 있다고 덧붙였습니다.
비록 이 산업들이 런웨이의 초기 투자자 프레젠테이션(pitch)에는 포함되지 않았지만, 게르마니디스는 이 확장에 대해 회사 내부적으로 동의하고 있다고 말했습니다. 런웨이는 엔비디아, 구글, 제너럴 애틀랜틱 등으로부터 30억 달러의 기업 가치 평가를 받고 5억 달러 이상의 투자를 유치했습니다.
그는 "저희 회사의 근간은 시장에 기반한다기보다는, '원칙'에 기반합니다"라며, "그 원칙은 시뮬레이션, 즉 세상을 점점 더 정교하게 재현할 수 있는 능력을 구축하는 것입니다. 이렇게 강력한 모델을 확보하게 되면, 매우 다양한 시장과 산업 분야에 활용할 수 있습니다. 우리가 예상하는 산업들은 이미 존재하고 있으며, 생성형 모델의 힘 덕분에 더욱더 크게 변화할 것입니다."라고 마무리했습니다.