World Labs, AMD에 합류합니다

AI 요약

공간과 물리 세계를 다루는 AI를 연구해 온 World Labs가 AMD와 최종 합류 계약을 맺었습니다. 거래 종결은 규제 승인 등 통상적인 절차를 거쳐 2026년 말로 예상됩니다.

GPU 협력에서 조직 통합으로

두 회사는 지난해 AMD GPU에서 모델 학습과 추론을 최적화하는 기술 협력을 시작했습니다. 협업 과정에서 소프트웨어와 하드웨어, 파운데이션 모델, 애플리케이션을 한 생태계로 묶는 방향이 자연스럽다고 판단했다고 밝혔습니다.

World Labs 공동 창업자 페이페이 리(Fei-Fei Li)는 AMD 수석 부사장 겸 최고과학자로 합류해 리사 수(Lisa Su) CEO와 직접 협력합니다. 저스틴 존슨(Justin Johnson)과 벤 밀덴홀(Ben Mildenhall)은 페이페이 리와 함께 World Labs 팀을 이끌 예정입니다. 양사는 하드웨어, 소프트웨어, 플랫폼, 폭넓게 이용할 수 있는 오픈 모델을 아우르는 개방형 AI 생태계를 구축하겠다고 밝혔습니다.

Hacker News 반응

• @CSMastermind — AMD는 이 합류로 무엇을 얻나요?
  • @dm8 — 인재와 차세대 멀티모달 모델을 만들 능력입니다.
  • @fzysingularity — 주로 3D 월드 모델입니다. 멀티모달 모델과는 다릅니다.
• @serbuvlad — 이들을 들어본 적이 없어서 ‘쓴 교훈(bitter lesson)’을 겪을 연구자들에 관해 댓글을 달려 했습니다. 그런데 하는 일을 살펴보니 ‘월드 모델’도 실제로는 트랜스포머 모델입니다. 작은 장난감 세계에서는 트랜스포머가 창발적 월드 모델을 담는다는 점이 이미 입증됐습니다. 대화가 그 지점까지 왔다고 볼 수 있겠네요. 아마 사실일 테니 좋은 일입니다. 어쨌든 멋져 보입니다. 행운을 빕니다!
• @avaer — AMD가 NVIDIA가 약 10년간 해 온 것처럼 모델·시뮬레이션 생태계 경쟁을 시작하려는 것으로 보입니다. NVIDIA가 Hugging Face를 인수한 일과도 관련이 있을 수 있습니다. Omniverse 같은 도구가 얼마나 쓰이는지는 모르겠지만, NVIDIA는 ARTY처럼 이 분야에서 흥미로운 결과물을 내놨습니다. 이번 합류는 ‘월드 모델’에 대한 재정적 지지로도 읽힙니다. 다만 World Labs가 Marble과 Atlas에서 하던 흥미로운 작업이 끝날 수도 있습니다. 홍보문만으로는 판단하기 어렵습니다.
  • @binsquare — World Labs가 하려던 일을 하려면 상당한 연산 자원이 필요했을 테니 잘 맞는 조합이라고 생각합니다.
  • @lairv — World Labs는 주로 NVIDIA 연산 자원을 썼을 텐데요?
  • @wmf — ROCm 팀이 충분한 연산 자원을 확보하지 못한다면 World Labs에도 좋은 징조는 아닙니다.
• @anon-sf-23123 — 실사용 가능한 결과물이 거의 없는데도 인수가 이뤄진 점이 의아합니다. 제가 현실 설계 현장에서 일하는 고객들과 협업하며 확인한 World Labs 결과물은 왜곡과 오류가 많아 쓸 수 없었습니다. 회전하는 카메라 영상으로 3D 스플랫을 만드는 기술이나 다른 최첨단 비디오 모델 결과물과 비슷해 보였습니다. 공간 연속성을 신경 쓰지 않아도 되고 용량이 큰 에셋을 감당할 수 있는 게임 개발처럼 아주 한정된 경우에만 쓸 만했습니다. 제가 놓친 부분이 있는지 궁금합니다.
  • @asa123 — 저도 답을 알고 싶습니다.
  • @jarjoura — 가우시안 스플랫 열풍을 탔고 데모도 인상적이었습니다. 최근 6주 동안 인수 대상을 찾느라 마케팅을 크게 벌였을 수도 있습니다. 제가 보기엔 World Labs 데모가 기술을 보여주는 데는 성공했지만, 제품은 아직 실체가 없는 것처럼 보였습니다.
• @porphyra — World Labs는 정말 흥미롭습니다. 몇 개 프레임만으로 만드는 3D 재구성 결과가 한 단계 다릅니다.
• @esalman — 독점 데이터를 많이 확보했다면 월드 모델 학습은 어디서부터 시작해야 하나요?
  • @modeless — 1단계: 10억 달러를 모금합니다. 2단계: 그 돈을 GPU를 가진 곳에 보냅니다.
  • @palisade — 직접 학습할 필요는 없습니다. Lingbot에서 공개 가중치 모델을 무료로 쓸 수 있습니다.
• @Mr_P — 팀의 성공적인 엑시트를 축하합니다! 최근 Astra가 Blender를 활용하도록 후처리 학습한 것 같은 AI 3D 모델링 흐름이 World Labs 기술에 영향을 줬을지 궁금합니다. 사진 한 장으로 시뮬레이션에 쓸 3D 모델을 만들게 되면 기술 스택 전체가 낡을 수도 있습니다.
  • @jtfrench — 제 추측으로는 이 기술이 3D 장면 생성뿐 아니라 공간 추론을 위한 학습 환경에도 쓰일 수 있습니다.
• @sheepscreek — 누가 그렇게 말하나요? R9700에서 ROCm을 잘 쓰고 있습니다. 메모리 대역폭이 비슷한 NVIDIA GPU와 비교해도 출시 당일부터 모든 모델을 비슷한 속도로 돌렸습니다. 소프트웨어는 더 이상 AMD의 주된 병목이 아닙니다.
  • @MrDrMcCoy — 실제로는 AMD 소비자용 GPU에서 Python 프레임워크가 문제입니다. 데이터센터 GPU는 대체로 잘 작동하고, 나머지 사용자에게는 llama.cpp가 잘 맞습니다.

원문: World Labs / 번역·요약: Trawling