무슨 일이 있었나
베이징 이좡에서 열린 2026 세계로봇대회(WRC 2026)에는 300개 이상의 기업과 3,000점이 넘는 전시물이 모였지만, 가장 뜨거운 화두는 로봇의 신체적 정교함이 아니라 로봇을 제어할 '두뇌'가 어떤 형태여야 하는가였다. 행사에 참가한 실무자들은 VLA 모델, 월드 모델, 혹은 어떤 통합 아키텍처가 궁극적인 구현 지능(embodied intelligence)의 형태로 자리 잡을지를 두고 논쟁을 벌였다.
논쟁의 분위기는 최근 몇 년에 비해 다소 가라앉았다. VLA라는 브랜딩은 눈에 덜 띄었고, '엔드투엔드'는 더 이상 만능 해답으로 취급되지 않았다. 대신 '월드 모델'이 새로운 유행어로 떠올랐지만, 기업마다 이를 정의하는 방식은 제각각이었다—미래 상태를 생성하는 것부터 인과 사슬을 예측하는 것, 잠재 공간(latent space)에서 추론하는 것까지 다양했다. 칭화대학교 연구원 쑤항(Su Hang)은 VLA와 월드 모델이 상호 배타적이지 않다고 주장했고, 싱하이투(Xinghaitu)의 CEO는 둘 다 동일한 트랜스포머 기반 코어를 공유하며 결국 수렴할 것이라고 말했다. 칭랑 인텔리전트(Qinglang Intelligent), 즈청 AI(Zhicheng AI), 우둥 파워(Wudong Power), 유니트리(Unitree) 등 여러 기업이 각기 다른 월드 모델 구현 사례를 선보였다.
다른 참가사들은 한 발 더 나아갔다. 베이징 휴머노이드 로봇 혁신센터는 시각 이해, 행동 제어, 세계 예측을 통합한 통합 표현 구현 월드 모델 '펠리컨-유니파이(Pelican-Unify)'를 공개했고, 즈핑팡(Zhipingfang)은 대뇌피질-소뇌-척수 구조에서 영감을 받은 뇌 유사 모델을 오픈소스로 공개했으며, 선이 로봇(Shenyi Robot)은 스스로 진화하는 '하이브리드 물리 전문가 모델'을 제안했다. 관찰자들에 따르면 이번 행사에서 가장 분명해진 사실은 아직 어느 한 노선도 승리하지 못했다는 것이지만, 방향성은 점차 뚜렷해지고 있으며 데이터가 업계의 핵심 관심사로 부상하고 있다는 점이었다.
왜 중요한가
로봇의 팔다리에서 두뇌로 논의의 중심이 옮겨간 것은 구현 지능(embodied intelligence)이 소프트웨어와 데이터 중심 단계로 진입하고 있음을 시사한다. 하드웨어가 한계에 다다랐다면, 다음 경쟁의 최전선은 로봇이 물리 세계를 어떻게 인식하고 추론하며 행동하는지에 있으며, 이는 알고리즘 아키텍처와 실제 세계 데이터에 의해 결정될 것이다.
월드 모델 정의의 파편화와 복수 노선의 지속은 투자자와 개발자들에게 커다란 불확실성을 의미한다. 기업들은 서로 다른 기술적 승부수를 걸고 있다—VLA와 월드 모델을 결합하는 곳도 있고, 통합 표현을 추구하는 곳도 있으며, 뇌 구조에서 파생된 아키텍처를 지향하는 곳도 있다. 승리하는 아키텍처가 가정과 공장에서 쓰일 휴머노이드 로봇의 표준 플랫폼이 될 수 있다는 점에서 이해관계는 매우 크다.
많은 경영진이 수십억 명을 반복 노동에서 해방시키겠다는 것부터 통합된 AI를 실현하겠다는 것까지 원대한 비전을 밝혔지만, 업계는 여전히 공통된 정의와 평가 기준을 갖추지 못하고 있다. 여러 발표자가 강조했듯, 진정한 경쟁은 실제 환경에서 인식부터 행동까지 이어지는 루프를 효율적으로 완성하기 위해 누가 데이터를 효과적으로 수집하고 활용할 수 있느냐에 달려 있다.
핵심 사실
WRC 2026에서는 베이징 이좡에서 300개 이상의 기업과 3,000점이 넘는 전시물이 소개되었다.
칭랑 인텔리전트(Qinglang Intelligent)는 잠재 공간 월드 모델을 통합한 세계 최초의 서비스업용 VLA 아키텍처라고 소개한 KOM 3.0을 공개했다.
즈청 AI(Zhicheng AI)는 과제 수행 전 '정신적 시뮬레이션'을 위한 JEPA 기반 물리 세계 모델을 추진하고 있다.
베이징 휴머노이드 로봇 혁신센터의 펠리컨-유니파이(Pelican-Unify)는 2026년 5월 WorldArena 글로벌 평가 목록에서 1위를 차지했다.
즈핑팡(Zhipingfang)은 대뇌피질, 소뇌, 척수를 본뜬 뇌 유사 아키텍처 NeuroVLA를 오픈소스로 공개했다.
업계의 공감대는 이념적인 노선 논쟁보다 데이터 중심의 실질적 과제 쪽으로 향하고 있다.
앞으로 지켜볼 점
월드 모델 평가 기준이 통일될 것인가—이것이 없으면 서로 다른 시스템 간 비교가 모호한 채로 남아 업계 발전을 더디게 할 수 있다.
어느 기업이 전시회나 경연장이 아니라 실제 가정과 공장에서, 일상적인 운영 속에서 데이터 루프를 원활히 돌려 자사 아키텍처가 작동함을 입증할 수 있는가.
하이브리드 설계가 등장할 가능성—업계 관계자 다수는 최종적인 로봇 두뇌가 하나의 배타적인 모델을 택하기보다는 VLA 방식의 행동 생성과 월드 모델 방식의 예측 및 보정을 결합한 형태가 될 것이라고 전망한다.