그 어 이제 화면 속에 있던 애가 나와 가지고 이제 막 몸뚱아리를 갖다 딱 입고 >> 그죠? 뭐 이제 로봇이지 입고 돌아다기는 거 아니에요
AIAI가 자막에서 요약
피지컬 AI 시대의 경쟁력은 물리 세계 데이터를 얼마나 빠르고 정교하게 확보하느냐에 달려 있다. 엔비디아의 옴니버스·코스모스 같은 시뮬레이션 도구와 가정집·공장 등 비구조화 환경에서의 데이터 수집, 휴머노이드 양산을 통한 선순환이 핵심 논점으로 다뤄졌다.
피지컬 AI의 핵심은 로봇이 물리 세계에서 학습할 데이터를 얼마나 빠르게 확보하느냐에 달려 있다. 엔비디아의 옴니버스·코스모스 같은 시뮬레이션 도구와 가정집 같은 비구조화 환경에서의 데이터 수집이 경쟁력을 좌우하며, 데이터는 쓸수록 늘어나는 자원이라는 점에서 원유와 다르다.
단서: 데이터 수집이 빠르게 이뤄지고 양산이 본격화될 때 선순환이 작동한다는 전제가 붙는다.
오해하기 쉬운 지점: 데이터 양만 많으면 경쟁력이 생긴다고 이해할 수 있으나, 발언은 촬영 품질과 로봇 관점의 정확한 데이터가 중요하다는 점을 함께 강조한다.
텍스트·이미지 데이터는 이미 학습이 끝났고, 앞으로의 관건은 물리 세계 데이터를 어떻게 효율적으로 모으고 학습시키느냐다. 엔비디아의 옴니버스·코스모스가 가상 공간에서 물리 법칙을 반영한 시뮬레이션을 제공하고, 웨이모·피규어 AI 같은 사례에서 이미 이 과정이 진행 중이다.
단서: 가상 세계 학습만으로는 100점에 도달하기 어렵고 현실에서의 보정이 추가로 필요하다는 단서가 붙는다.
오해하기 쉬운 지점: 시뮬레이션만으로 완벽한 로봇이 나온다고 오해할 수 있으나, 발언은 가상 학습이 90점까지 빠르게 올려줄 뿐 나머지는 현실 보정이 필요하다고 설명한다.
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그 어 이제 화면 속에 있던 애가 나와 가지고 이제 막 몸뚱아리를 갖다 딱 입고 >> 그죠? 뭐 이제 로봇이지 입고 돌아다기는 거 아니에요
2,300년이면은 우리가 뭐 이제 의료가 발달해서 100명 찬다 그러면은 제너레이션이 1제너레이션 100년이라 그러면은 야 이게 뭐 엄청나네. 거의 >> 뭐 아담부터 나오는 거 아니야
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그 어 이제 화면 속에 있던 애가 나와 가지고 이제 막 몸뚱아리를 갖다 딱 입고 >> 그죠? 뭐 이제 로봇이지 입고 돌아다기는 거 아니에요
2,300년이면은 우리가 뭐 이제 의료가 발달해서 100명 찬다 그러면은 제너레이션이 1제너레이션 100년이라 그러면은 야 이게 뭐 엄청나네. 거의 >> 뭐 아담부터 나오는 거 아니야
그러니까 이게 우리가 많이 쓰시던 LLM 있잖아요. 텍스트를 물어봤더니 텍스트를 막 생성해 주는 AI는 이미 인터넷에 텍스트가 너무 많이 있는 거예요. 그러니까 우리 웹 혹시 뭐 웹 크롤링 한다 그래 가지고 막 웹 크롤링 한다 그래 가지고 우리 막 복사해 가지고 막 붙이고 막 이런 것들을 굉장히 많이 했잖아요. 그래서 초기에 이미 많은 이제 AI 기업들이 그걸 싹다 이미 많이 학습을 시켰죠. 그래서 이제 기존에 있던 외에 있던 데이터들은 지금 막 생성되는 거 말고도 과거 것들은 다 이제 학습이 끝났습니다. 사실은.
그게 뭐냐면 옴니버스는 >> 저희가 지금 여기 공간에 있잖아요. 그이 공간을 가상 세계로 만드는 거예요. 근데 그 가상 세계가 그냥 문의 가상 세계가 아니고이 지금에 있는 물리 법칙이 적용되는 가상 공간을 만드는 겁니다. 지금 이렇게 조명도 있고 저기 온도와 수도 있지 않습니까?이 모든 것들을 다 반영한 가상 공간을 만드는 도구가 옴니버스인데 >> 방이 항상이 상태만 있는게 아니잖아요. 그니까 문을 열 때 여기 사람이 막 50명 있을 때 100명 있을 때 이게 온도와 수다가 다 바뀌지 않습니까? 그러면 그런 것들을 막 수없이 막 생성하면서 그것들을 시뮬레이션 할 수 있는 방법이 뭐가 있지라고 했을 때 AI가 거기 딱 붙어 준 거예요.
그래서 이제 이게 현실하고 똑같지는 않으니까 현실에 나와서 이제 막 보정을 또 하는 거죠. 했다고 완벽하지 않거든요. 이게 그래서 예를 들면은 우리는 100점이 필요한데이 >> 가상세계가 한 90점까지는 빨리 올려주는 거예요. 근데 90점부터 100점까지 또 너무 어려워요.
그러니까 이게 어 제일 우리가 공장은 흔히 말하는 구조화된 공간이에요. 왜냐면은 기계들이 정확하게 움직인 움직들이 다 정해져 있잖아요. 예. 딱딱딱 정해져 움직여야 되고 그리고 그 와중에 조금 더 제 어 사람이 움직일 수 있는 공간이 조금 그니까 아주 구조적인 환경이었다가 조금 이제 비구조적인 그니까 비 구조적이었다가 비구조적으로 조금 맞는데 우리 가정집은 >> 완전히 비구조화된 공간입니다. >> 막 >> 날리잖아요. 그죠? 막 갑자기 뭐예 애가 막 던지고 막 뭐 정말 날리지 않습니까? 근데 이런 공간을에서 자유롭게 움직이고 판단하고 처리를 할 수 있으면 이게 진짜 이제 경쟁력이 된다는 걸 알고 있거든요.
그래서 이제 예전에 우리 혹시 이제 들어보셨는지 모르겠는데 그 튜링 테스트라고 예전에 인공지능인지 아닌지를 간별하는게 있잖아요. 그래서 이제 예를 들면 지금은 사실 튜링 테스트를 거의 통과했죠. 인공지능이 우리한테 그 메시지 보내면 사람인지 아닌지 잘 모를 정도니까 그러면 이제 그로 이런 피지컬 AI의 튜링 테스트를 어떻게 하면 되겠냐라고 해서 정답이 있는 건 아닌데 어떤 분이 이제 말씀을 하셨습니다. NVIDIA에 계시는 이제 엔지니어인데 우리가 집에 갔을 때 >> 청소가 깨끗하게 돼 있어요. >> 내가 분명히 나오기 전에는 아주 지저분했거든요. 근데 청소가 깨끗하게 딱 돼 있습니다. 근데 이거를 어 이게 사람이 있는지 로봇이 있는지 구분이 안 가요. 그런 정도면 이제 피지컬 AI 튜링 테스트가 통과했다는 거죠.
그러니까 이제 진정한 경쟁력은 공장에서 안 나오고 가정집에서 나오는데 >> 예. 이제 애들 방하고 >> 그다음에 제가 볼 때는 >> 주방에 네. >> 예. 저희 설거지 통. >> 아,이 >> 설거지 하는게 장난 아니래.이 손가락이 모든게 다 움직이기 때문에이 >> 설거지를 정교하게 할 수 있다. 그럼 끝났다는 건데.
그러면 이제 이런 데이터 얻는 회사는 >> 사실은 이제 청소 대행 업체가 아니라 >> 네 >> 이게 이제 그 광산에서 지금 데이터 캐는 거잖아
이제 그 비유상으로는 되게 적확한 그니까 유사한 비유지만 사실 이제 그 광물이나 이런 것들은 쓰면은 사라지지만 >> 데이터는 이제 언제든지 재생산이 가능하고
석유 원유는 쓸수록 줄지. 근데 데이터는 쓸수록 점점 늘어난다. 그죠? 가공 데이터까지. 아 >> 가치가 늘어나는 거죠. 네. 비싸죠. 가격이 비싸지는 거야. 갈수록 데이터 사야 되는 거 아니야.
그러니까 이제 뭐 춤추 근데 중국의 군무다 그러냥 그 우선 오락형 뭐 사람들이 보면서 즐길려고 샀기도 하지만 양산한다는 얘기 이제 자신이 붙었다 얘기잖아.
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