페이페이 리의 아틀라스는 몇 장의 사진을 3D 세계로 변환해줍니다. 전문가는 더 이상 필요 없어집니다.

세 장의 사진입니다. 월드 랩스는 새로운 모델인 아틀라스가 실제 장소를 가상의 3D 세계로 재구성해야 한다고 말합니다. 즉, 시뮬레이션된 픽셀이 아니라 실제 기하학적 구조를 가진 세계가 되어야 합니다. 사용자가 지시하는 경로에 따라 가상 카메라가 움직이는 것이죠. 대부분의 AI 제품에서는 이 부분만이 전부입니다. 하지만 아틀라스는 자금 조달 문제가 중요한 역할을 하는 드문 경우입니다. 이는 페이페이 리의 스타트업입니다.2024년에 잠입 형태로 출시되었으며, 가치는 10억 달러에 달하는 2억3천만 달러였습니다.그러면2월에 10억 달러를 추가로 확보했습니다.위에약 50억 달러에 해당하는 평가액이 보고되었습니다.NVIDIA, AMD, Autodesk 등의 회사들과 여러 중요한 기관들로부터 구입된 것입니다. 이 대규모 검사 작업들은 연구실 밖의 누구도 모델을 보지 못한 상태에서 이루어졌습니다. 이것이 바로 그들이 지불한 비용입니다.

아틀라스는 특정 수치와 함께 공개됩니다. 그리고 그 수치들이 바로 이야기입니다. 단 두세 장의 사진만으로도 정확한 3D 재구성이 가능합니다. 이전에는 실제와 같은 가상 세계를 만들기 위해 수십, 수백 개의 카메라 위치와 조정된 장비가 필요했지만, 이제는 점 클라우드나 가우시안 스플래쉬와 같은 실제적인 기하학적 형태로 결과를 얻을 수 있습니다. 비디오 프레임보다는 훨씬 더 좋은 결과물입니다. 그는 발표하는 재구성 테스트에서, 그 작업에 맞게 특별히 제작된 모델들 중 가장 낮은 오차를 보여줍니다.평균 절대-상대 점매핑 오차는 25.3입니다.최고의 전문가에게는 28.7이 필요합니다. 재구성하는 대신 생성하는 경우, 1분 동안 1440p 해상도의 영상을 만들 수 있으며, 파일럿의 평가 결과에서는 모든 상용 비디오 모델보다 우수했습니다. ByteDance의 Seedance 2.5보다는 94%가 선호되었으며, Google의 Gemini Omni Flash보다는 81%가 선호되었습니다.

그게 왜 중요한지 이해하려면, 아틀라스가 붕괴된 두 산업을 분리해보세요. 실제 세계를 재구성하는 작업은 – 지도, 건물, 촬영장 등 – 사진 측정 기술의 역할이었습니다. 즉, 고도로 정밀한 촬영, 특수 하드웨어, 전문적인 소프트웨어가 필요했습니다. 가짜 세계를 만들어내는 작업은 비디오 디스펄레이션의 역할이었습니다. 즉, 형태나 구조가 없는 아름다운 평평한 픽셀들만 존재했으며, 카메라 조작도 불가능했습니다. 아틀라스는 이 두 가지를 하나의 문제로 보고, 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 데이터를 기반으로 한 모델을 처음부터 만듭니다. 카메라 위치도 원시 입력 데이터로 사용됩니다. 전문적인 도구들을 모두 활용하는 이러한 모델은 대부분의 사람들이 무시하는 부분이며, 투자자들도 이 부분을 피해야 합니다.

단기적인 가치는 그다지 중요하지 않습니다. 중요한 것은 두 가지 일이 있고, 그 일들에 관련된 비용들이 있다는 것입니다. 영화 VFX 분야에서는 Atlas가 세 개에서 다섯 개의 일반적인 전화 화면을 불가능한 카메라 화면으로 변환합니다. 이를 위해서는 특별한 장비와 팀이 필요했습니다. 로봇 분야에서는 World Labs가 24개의 프레임으로 큰 환경을 스캔하여 동기화된 RGB 및深度 데이터를 생성했습니다. 이로써 실제 세계가 기계들의 훈련장으로 변환됩니다. 로봇 훈련 데이터는 AI에서 가장 부족한 자산 중 하나입니다. 왜냐하면 실제 물리적 상황을 만들어낼 수 없기 때문입니다. 방 안을 빠르게 돌아다니는 모델이 이러한 부족함을 직접 해결할 수 있습니다.

투자자 목록을 마치 인센티브의 지도처럼 읽어보세요. 왜냐하면 그 정보는 어떤 보도자료보다 더 명확하기 때문입니다. NVIDIA와 AMD는 주식 수익을 위해 이런 조치를 취하지 않습니다. Atlas는 디프루전 트랜스포머이며, 그들의 칩에서 학습되고 실행되는 모든 세계 모델들은 고객입니다. 따라서 모델 레이어에 투자하는 것은 생태계에 대한 투자입니다. 이는 클라우드 공급업체가 스타트업의 비용을 지불하여 스타트업이 클라우드를 사용할 수 있도록 하는 것과 같은 논리입니다. Autodesk는 더 명확한 예시입니다. Autodesk는 소프트웨어 대기업으로, 건축가, 엔지니어, 건설업자들이 사용하는 도구를 통해 세상을 구축합니다.분기별 매출은 19.6억 달러로 보고되었습니다.. 그것은 2억 달러를 한 회사에 투자했습니다.그 회사의 제품이 사진을 통해 그러한 기하학적 형태를 만들어내는 것으로, 그 회사는 그에 대한 조언을 제공하기로 동의했습니다. 오토데스크는 이를 단순한 텍스트를 이해하는 AI가 아닌, 공간과 물리 법칙을 이해하는 AI와 관련된 투자라고 설명합니다. 핵심 제품이 더 이상 필요하지 않게 되면, 그 제품을 대체할 수 있는 모델을 지지하기 위해 비용을 지불하는 경우, 이러한 통합은 실제로 일어나는 것입니다.

풍부함-부족성 테스트를 적용해야 합니다. 왜냐하면 바로 그곳에서 투자 측면이 더욱 뚜렷해지기 때문입니다. 포토리얼 3D 세계는 이제 매우 흔해질 것입니다. 저비용으로, 요구에 따라 생성될 수 있습니다. 무언가가 흔해지면, 가치는 그것이 부족한 것에로 이동합니다. 여기서 세 가지 후보가 있습니다. 물리적 사실: 실제 세계의 기하학과 물리 법칙입니다. 그래서 로봇공학적인 요소가 중요하며, 아름다운 비디오보다는 경제적 이익이 더 중요합니다. 컴퓨팅: 모든 세계 모델은 GPU를 사용하여 학습되고 실행됩니다. 따라서 모델 제작자의 가장 큰 비용은 칩 공급업체의 수익입니다. 제어: 픽셀 단위의 카메라 정확도가 장난감을 생산 도구로 만드는 데 필수적이며, 이것이 바로 아틀라스가 만들어진 근거입니다.

버블 체크는 정직해야 합니다. 현재 인공지능 분야에서는 버블 수준의 자금이 유입되고 있습니다. 야난 레컨의 AMI Labs가 그렇게 했다고 합니다.어떠한 정보도 공개하기 전에 30억 달러의 가치가 있다.구글의 Genie 3과 텐센트의 HunyuanWorld가 같은 분야에서 경쟁하고 있는 반면, 월드 랩스는 그저 지루한 제품처럼 보입니다. 마블에서는 실제 상용 제품으로, 2025년 말부터 한 달에 20달러에서 95달러의 가격으로 판매되고 있습니다.7월부터 실제 개발자가 사용할 수 있는 API가 되었습니다.이는 NVIDIA의 Isaac Sim과 같은 로보틱스 시뮬레이터와 직접 연동됩니다. 하지만 그러한 형태로 자금을 지원받는 분야는 결국 단위 경제성에 대해 책임을 져야 하며, 아직 그런 분야에서 일하는 사람은 아무도 없습니다.

공개 시장 투자자에게 있어 진실된 문제는 이렇습니다. 솔직히 말해서, World Labs를 구매할 수 없습니다. 그 회사는 사기업입니다. 오늘날의 Atlas도 마찬가지입니다.선정된 파트너들과 함께 조기 접근 가능공개된 API가 아니며, 가격도 공개되지 않고, 운영에 드는 비용도 알려져 있지 않습니다. 그 평가 기준은 제조업체의 요구사항에 따라 결정됩니다. AI 기업들은 데모 단계에서 제품화 단계로 넘어가는 과정을 거쳐야 합니다. 시뮬레이션 세계에서 훈련된 로봇들도 실제 하드웨어 환경에서 성능을 증명해야 합니다. 공개된 정보들은 모두 간접적인 것들입니다. NVIDIA와 AMD는 World Labs를 특별히 활용하지 않아도 컴퓨팅 시장의 호황을 이미 예상하고 있습니다. Autodesk의 2억 달러 규모의 투자는 작은 규모의 투자일 뿐입니다. 물리적 세계와 AI의 결합은 세 가지 중 가장 실질적인 효과를 내지만, 현금으로 환산하기는 어렵습니다.

이 프레임워크는 여전히 깔끔하게 작동합니다. 아틀라스는 비대칭적인 구조의 세 가지 요소를 포함합니다. 첫째는 혁신적인 기술로서, 전문가들의 분야를 압도하는 모델입니다. 둘째는 소규모 시장이지만 거대한 시장 잠재력을 가진 분야입니다. 예를 들어 영화, 디자인, 물리적 AI 등이 있습니다. 셋째는 페이페이 리라는 창업자가 있으며, 그녀는 이미지넷을 만들고 자신의 경력을 AI를 통해 사람들을 위해 사용되는 기술을 발전시키는 데 바쳤습니다. 비대칭성이 존재합니다. 하지만 그 비대칭성은 문이 닫힌 사기업 안에 숨어 있습니다.

우리들이 할 수 있는 것은 그 부족함을 파악하는 것입니다. 어떤 기술이 무언가를 풍부하게 만들면, 그 기술로 생산된 물건에 대한 가치는 그 물건이 부족한 것에 집중됩니다. 아틀라스는 단지 사진들을 활용해 실제 같은 3D 세계를 만들어냈습니다. 이제 문제는 그 모델이 제대로 작동하는지 여부가 아니라, 실제 데이터가 그렇다고 말하고 있습니다. 문제는 누가 그 작업의 대가를 받는지입니다. 증거는 세 가지 형태로 나타날 것입니다: 공개된 API로서의 아틀라스, 실제로 움직이는 로봇들, 그리고 결국 승자들이 얻은 이익을 유지할 수 있는 자본 경쟁입니다. 이 세 가지를 주목해보세요. 그러면 헤드라인이 단순한 데모처럼 보이지 않게 됩니다.