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“AI가 내 방 정리까지 해준다고?” 텐센트 로봇 모델 성능에 전 세계 경악

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2026.04.11 17:56

기사 3줄 요약

1 텐센트 공간 인식 가능한 로봇용 AI 모델 전격 공개
2 실제 사물 위치와 거리 계산하는 정밀한 행동 수행
3 허깅페이스와 깃허브에 코드 공개로 로봇 산업 가속

AI 기술이 이제 화면 속 그림을 보는 수준을 넘어서 현실에서 직접 움직이는 단계에 도달했습니다. 텐센트가 공간을 인식하고 정밀하게 행동하는 로봇용 파운데이션 모델을 공개하며 화제를 모으고 있습니다. 이 모델의 이름은 HY-임바디드-0.5로 실제 물리적인 환경에서 로봇이 어떻게 판단하고 움직일지를 통합해서 설계했습니다. 텐센트의 이번 발표에 따르면 기존 인공지능의 한계를 극복하려는 시도가 돋보입니다. 그동안 인공지능은 정지된 사진을 분석하는 일은 잘했지만 로봇처럼 복잡한 물리 세계에서 움직이는 것은 어려워했습니다. 거리나 위치를 아주 정밀하게 계산해야 하는 실시간 행동 분야에서는 부족한 점이 많았습니다.

로봇이 혼자서 방을 정리한다고?

기존의 비전-언어 모델들은 정적인 이미지를 해석하는 데는 뛰어난 능력을 보여주었습니다. 하지만 로봇이 실제 물리 세계에서 행동해야 할 때는 공간 인식이 부정확하거나 추론 능력이 제한되는 한계가 있었습니다. 텐센트는 이러한 문제를 해결하기 위해 모델 구조와 학습 방식을 아예 처음부터 다시 설계했습니다. 이미지 정보와 텍스트 정보를 서로 방해하지 않도록 분리해서 처리하는 방식을 도입한 것이 핵심입니다. 이런 혁신적인 구조 덕분에 인공지능은 복잡한 장면 속에서도 사물을 더 정밀하게 파악할 수 있게 되었습니다. 텐센트 연구진에 따르면 로봇은 이제 전체적인 상황까지 정확하게 이해하며 움직일 수 있습니다.

텐센트 기술력이 이렇게 좋았나

이번 모델은 두 가지 크기로 출시되어 활용도를 높였습니다. 소형 모델인 MoT-2B는 용량이 작아서 스마트폰 같은 기기에서도 빠르게 작동할 수 있도록 만들어졌습니다. 대형 모델인 MoE-32B는 복잡한 추론을 수행하며 최고 수준의 성능을 목표로 제작되었습니다. 텐센트의 기술 분석에 따르면 이 대형 모델은 구글의 제미나이 3.0 프로와 비슷한 수준의 실력을 갖췄습니다. 텐센트는 대형 모델이 가진 똑똑한 지식을 소형 모델에게 전수하는 특별한 학습 기법을 사용했습니다. 이 과정을 통해 작은 모델도 큰 모델 못지않은 효율적인 성능을 낼 수 있게 되었습니다.

모델	총 매개변수	활성화 매개변수	성능 결과
MoT-2B	40억 개	20억 개	16개 항목 최고 성능
MoE-32B	4070억 개	320억 개	제미나이 3.0 프로급

내 일자리 뺏기는 거 아니야

성능 검증 결과는 매우 놀라운 수준으로 나타났습니다. 텐센트가 실시한 22개의 성능 테스트에서 소형 모델은 동급의 다른 인공지능들을 제치고 16개 항목에서 1위를 차지했습니다. 실제로 로봇에 이 기술을 적용해본 결과 물건을 정리하거나 쌓는 작업에서 훨씬 나은 모습을 보여주었습니다. 이는 단순한 이론 공부를 넘어 실제 우리 생활 공간에서도 충분히 쓰일 수 있다는 뜻입니다. 텐센트는 이미 2018년부터 로봇의 움직임과 인공지능을 연구해온 숙련된 기술력을 보유하고 있습니다. 이번 모델은 그동안 쌓아온 연구 결과물이 집약된 결정체라고 볼 수 있습니다.

앞으로 로봇이랑 같이 살겠네

텐센트는 이번 모델의 설계도와 코드를 누구나 사용할 수 있도록 전 세계에 무료로 공개했습니다. 허깅페이스와 깃허브를 통해 공개된 이 자료는 로봇 연구자들에게 큰 선물이 될 것으로 보입니다. 이렇게 기술이 공유되면 전 세계적으로 똑똑한 로봇들이 더 빨리 만들어지게 됩니다. 텐센트의 이번 결정은 인공지능 기술이 우리 물리적 세계와 더 깊게 합쳐지는 미래를 앞당길 전망입니다. 미래에는 로봇이 집안일을 돕거나 위험한 현장에서 사람을 대신하는 일이 더 흔해질 것입니다. 이번 모델 공개를 계기로 로봇과 함께 살아가는 시대가 예상보다 더 가까이 다가오고 있습니다.