월드 모델(World Model)은 인공지능(AI)이 현실 세계의 구조와 작동 원리를 학습해 특정 행동에 따른 결과를 예측하고 시뮬레이션하는 AI 모델이다. 텍스트나 이미지 등 주어진 데이터를 이해하고 생성하는 것을 넘어 물체의 움직임과 공간 관계, 인과관계 등 현실 세계의 규칙을 내부적으로 학습한다는 점이 특징이다.

사람이 공을 던지면 어디로 떨어질지 예상하거나 자동차가 움직일 때 주변 환경이 어떻게 변할지 판단하는 것처럼 AI도 학습한 세계의 모델을 바탕으로 미래 상태를 예측한다. 실제 환경에서 모든 행동을 직접 시도하지 않고도 내부적으로 여러 가능성을 시뮬레이션한 뒤 적절한 행동을 선택할 수 있다. 이를 위해 영상과 이미지, 센서 데이터, 행동 정보 등 다양한 데이터를 활용한다.

월드 모델은 주로 언어를 학습하는 대규모언어모델(LLM)과 차이가 있다. LLM이 방대한 텍스트에서 단어나 문장 사이 관계를 학습해 다음 토큰을 예측한다면 월드 모델은 물리적 공간과 시간에 따른 변화를 학습해 세계의 다음 상태를 예측하는 데 초점을 맞춘다. 최근에는 언어와 영상, 행동을 함께 학습하는 멀티모달 AI가 발전하면서 두 모델의 경계도 점차 허물어지고 있다.

월드 모델은 로봇과 자율주행차, 게임, 디지털트윈 등 현실 세계와 상호작용하는 AI 분야의 핵심 기술로 주목받는다. 구글 딥마인드, 엔비디아, 메타 등 글로벌 빅테크와 AI 기업이 월드 모델 관련 기술 개발에 나서고 있다.

특히 휴머노이드 로봇이 주변 환경을 이해하고 스스로 행동을 계획하는 피지컬 AI 구현에 중요하다. 현실과 유사한 가상 환경을 생성해 AI를 반복 학습시킬 수 있어 실제 환경에서 발생하는 비용과 위험을 줄이는 데도 활용할 수 있다.