AGI를 향한 여정: 세계 모델과 양자 컴퓨팅이 LLM의 한계를 보완할 수 있을까?

현재의 대규모 언어 모델(LLM)은 텍스트 통계에 의존할 뿐 물리적 세계의 인과관계와 상호작용을 이해하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 AMI Labs, World Labs 등 수십억 달러 규모의 투자를 받는 '세계 모델' 스타트업들이 비디오와 시뮬레이션 데이터를 통해 물리 법칙을 학습시키려 노력 중이다. 하지만 물리적 데이터는 디지털 데이터와 달리 수집 비용이 높고 변수가 많은 '데이터 마찰(Data Friction)' 문제가 존재하며, 이는 기술 성숙에 최소 10년 이상이 걸릴 것임을 시사한다. 결국 미래의 AI는 LLM의 지능에 세계 모델의 물리적 이해와 양자 컴퓨팅의 연산 효율성이 결합된 다차원적 형태로 진화할 것으로 전망된다.