모델 접근법이 수렴함에 따라, 물리적 AI의 결정적 요인이 변화하다

이 기사는 피지컬 AI(physical AI)의 기술적 접근 방식이 수렴함에 따라 업계가 새로운 병목 현상에 직면하고 있다고 주장한다. 구체적으로는 모델과 데이터 사이, 비전과 액션(action) 사이, 그리고 시뮬레이션과 현실 사이에 '균열된 계층(fractured layers)'이 존재한다는 것이다. 이를 해결하기 위해 중국 자율주행 기업 DeepRoute는 전 DeepSeek 핵심 멤버였던 Ruan Chong이 이끄는 Superfluid Lab을 설립했다. Superfluid Lab은 파운데이션 모델, VLA 모델, 월드 모델, 그리고 멀티모달 이해에 주력하며, 마찰이 없는(zero-friction) 연구 순환 구조를 만드는 것을 목표로 한다. 이 연구소의 접근 방식은 조직 차원의 정렬(organization-level alignment)을 강조하는데, 이는 서로 다른 분야의 연구자들이 하나의 통합된 모델을 중심으로 함께 일하는 방식으로, 전통적인 제품 중심 개발과는 대조를 이룬다. 이는 업계 전반이 제품 경쟁에서 모델 경쟁으로, 그리고 이제는 기초 역량과 조직 효율성 경쟁으로 이동하고 있음을 반영하며, 이는 OpenAI의 초창기 전략과도 유사하다.