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솔라나 기반 나틱스, 발레오와 '물리 AI' 자율주행 모델 공동 개발 나선다

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민태윤 기자
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프랑스 발레오와 솔라나 기반 디핀 프로젝트 나틱스가 자율주행 AI '세계 기초 모델' 개발에 착수했다. 오픈소스·블록체인 기반 물리 AI로 자율주행 기술 대중화에 속도를 낸다.

 솔라나 기반 나틱스, 발레오와 '물리 AI' 자율주행 모델 공동 개발 나선다 / TokenPost.ai

솔라나 기반 나틱스, 발레오와 '물리 AI' 자율주행 모델 공동 개발 나선다 / TokenPost.ai

발레오-나틱스, 자율주행 위한 ‘물리 AI’ 세계 모델 개발 나선다

프랑스 자동차 부품 기업 발레오와 솔라나(SOL) 기반 디핀(DePIN·탈중앙 물리 인프라) 프로젝트 나틱스가 자율주행 기술 고도화를 위한 오픈소스 AI 모델 개발에 나선다. 두 회사는 ‘세계 기초 모델’(World Foundation Model, WFM)을 공동 개발해 AI의 인식 능력을 ‘텍스트 이해’에서 ‘현실 세계 예측’ 수준으로 끌어올린다는 목표다.

발레오와 나틱스는 18일(현지시간) 자율주행용 멀티카메라 기반 AI 모델인 ‘WFM’을 구축하고 있다고 밝혔다. 이 모델은 실제 도로 데이터를 학습해 복잡한 주행 상황에서도 예측하고 판단할 수 있는 능력을 갖추는 데 초점을 맞춘다. 양사는 모델 구조와 데이터셋, 훈련 도구까지 모두 오픈소스로 공개해 개발자들이 자유롭게 활용하고 개선할 수 있도록 할 계획이다. 첫 번째 버전은 수개월 내 출시될 전망이다.

현실 공간 이해하는 ‘물리 AI’로 자율주행 상용화 앞당긴다

WFM은 기존 AI가 갖는 단점인 ‘센서 데이터 인식 이상의 한계’를 뛰어넘기 위한 시도로, 실제 환경에서 차량의 움직임을 예측하고 능동적으로 대처하는 ‘물리 AI(Physical AI)’ 구현을 목표로 한다. 이미 자율주행 기술 스타트업 웨이브(Wayve)는 이 모델을 차량에 적용해 별도 훈련 없이 라스베이거스 시내 일부를 주행하는 테스트를 성공적으로 마쳤다고 밝혔다.

이는 WFM이 단순히 데이터를 받아들이는 AI가 아니라, 미래 상황을 예측해 판단까지 내릴 수 있는 ‘사고 지능’을 갖췄다는 점에서 업계의 주목을 받고 있다. 나틱스 공동창업자 알리레자 고즈(Alireza Ghods) CEO는 “LLM(대형 언어모델)이 2017~2020년 AI 패러다임을 바꿨듯, 세계 모델은 ‘다음 AI 시대’를 여는 토대가 될 것”이라고 강조했다.

블록체인 접목한 탈중앙 인공지능…디핀 경쟁 본격화

WFM은 디핀 구조 위에 구축된다. 즉, 블록체인 기술과 사용자가 기여하는 공유형 물리 인프라를 결합해 컴퓨팅 자원을 제공한 참여자에게 암호화폐 보상을 지급하는 구조다. 나틱스는 이미 수십만 명의 이용자가 멀티카메라 네트워크에 참여하고 있으며, 수억km 이상의 주행 데이터를 확보하고 있다고 밝혔다. 탈중앙화와 오픈소스 구조는 글로벌 테스트 확대와 안전성 검증에도 유리하다는 게 회사 측 설명이다.

발레오 측도 이번 프로젝트의 의미를 강조하며 “모빌리티 인공지능의 책임 있고 안전한 발전을 통해 진정한 자율주행 시대를 앞당기는 계기를 마련하겠다”고 말했다.

현재 AI 자율주행 모델 시장은 엔비디아($NVDA)의 ‘알파마요’ 시리즈 등 고성능 인식·추론 기반 모델들이 경쟁 구도를 이루고 있다. 알파마요는 카메라와 센서 데이터를 바탕으로 ‘추론 기반 자율성(reasoning-based autonomy)’을 구현한 점에서 유사한 노선을 걷는다. 발레오와 나틱스는 오픈소스 생태계를 무기로 차별화를 꾀할 전망이다.

자율주행 기술의 대중화, 블록체인과 AI의 시너지서 온다

WFM 프로젝트는 디핀 산업의 확장을 보여주는 대표 사례로 꼽힌다. 블록체인의 탈중앙성과 AI의 물리적 응용력을 결합해, 자율주행이라는 다음 기술 시대의 도약을 모색하는 것이다. 더욱이 이 같은 오픈소스 기반 모델은 국가·도시별 다양한 교통환경에서 반복적으로 훈련될 수 있다는 점에서, 미래 모빌리티 기술의 상용화 가능성을 크게 높일 수 있다.

AI 기술이 LLM에서 물리 세계로 확장되는 흐름 속에서 발레오-나틱스의 협업이 어떤 혁신을 만들어낼지 업계 이목이 쏠리고 있다.


💡 "인공지능, 이제는 '현실 세계'를 이해한다…물리 AI 시대의 투자 안목"

웨이브가 라스베이거스 시내를 주행한 것처럼, AI는 이제 단순한 언어 이해를 넘어 현실을 인식하고 판단하는 단계로 진화하고 있습니다. 물리 AI(Physical AI)와 블록체인의 융합은 그야말로 2026년 기술 대전환의 중심입니다.

디핀(DePIN) 구조 위에서 실시간 주행 데이터를 학습하는 '세계 모델(WFM)'은 단순한 스펙 투자 시대의 종말을 알립니다. 더 이상 '이 회사가 AI를 한다더라' 수준으로는 생존하기 어렵습니다.

〈토큰포스트 아카데미〉는 이러한 현실 세계 기반 AI, 디핀, 블록체인 인프라 트렌드를 기술과 투자 관점 모두에서 해석할 수 있는 실전 지식을 제공합니다.

🟡 2단계: The Analyst (분석가)

- 토크노믹스 해부부터 온체인 분석까지, 프로젝트의 실제 가치를 꿰뚫는 훈련

- '가격이 아니라 구조를 본다'는 투자 철학 정착

🟣 5단계: The DeFi User (디핀 실전 활용)

- 유동성 공급, 스테이킹, 렌딩 등을 통한 현실 자산 운용

- 디핀과 같은 탈중앙 인프라 구조의 작동 원리를 이해하고 활용

⚫ 7단계: The Macro Master (거시 분석과 시장 사이클)

- AI, 디핀, 블록체인을 하나의 흐름으로 읽는 안목

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기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

Valeo와 Natix가 함께 개발 중인 World Foundation Model(WFM)은 기존의 문자 기반 AI를 넘어 현실 환경을 “이해”하고 “예측”하는 물리 기반 AI를 구현함으로써 자율주행 기술 경쟁에서 주도권을 잡으려는 전략입니다. 이 흐름은 DePIN과 결합해 커뮤니티 기반 데이터 네트워크라는 새로운 시장 기회를 열고 있습니다.

💡 전략 포인트

- WFM은 오픈소스로 개발되어 타 개발자들이 자유롭게 기능을 확장할 수 있음

- 대규모 주행 데이터를 활용한 예측 모델로, 자율주행 안전성 강화 가능

- DePIN 기반으로 컴퓨팅 리소스를 공유하고 인센티브 구조 기반의 생태계 성장 가능

📘 용어정리

- WFM (World Foundation Model): 실제 세계 움직임을 다중 카메라로 학습하여 예측 가능한 AI 모델

- DePIN (Decentralized Physical Infrastructure Network): 커뮤니티가 물리적 자원을 블록체인 기반으로 공유·운영하는 네트워크

- 물리 기반 AI (Physical AI): 실제 센서나 영상 데이터를 바탕으로 작동·판단하는 AI로, 자율주행에 적합한 기술 방식

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q.

World Foundation Model(WFM)은 기존 AI와 어떤 차이가 있나요?

기존 AI는 주로 텍스트나 분석된 데이터 기반으로 작동하지만, WFM은 실제 세계의 영상을 기반으로 다중 카메라 데이터를 학습하여 물리적 상황을 인지하고 미래 움직임까지 예측할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.

Q.

이 프로젝트의 오픈소스 선언은 어떤 의미인가요?

WFM의 오픈소스 공개는 전 세계 개발자, 연구원들이 자유롭게 모델, 데이터셋, 학습 도구에 접근하여 자율주행 AI 관련 연구를 공유하고 발전시킬 수 있도록 합니다. 이는 기술 발전의 속도를 높이는 데 큰 역할을 합니다.

Q.

DePIN은 왜 자율주행 기술 발전에 적합한가요?

DePIN은 개인이나 기업이 보유한 카메라나 센서 등 물리적 자원을 블록체인 기반으로 연결함으로써, WFM 같은 모델 학습 시 광범위하고 다양한 실제 데이터를 확보할 수 있게 해줍니다. 이는 자율주행 시스템이 진짜 도로 상황에 강해지게 하는 데 중요한 기반이 됩니다.

TP AI 유의사항

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좋은기사 감사해요 후속기사 원해요 탁월한 분석이에요

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좋은기사 감사해요 후속기사 원해요 탁월한 분석이에요

quince1109

2026.01.23 14:58:06

감사합니다.

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eeyclim

2026.01.23 14:49:42

감사해요

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