런웨이, 영상 AI를 로봇 제어로 확장한 오픈 웨이트 월드 액션 모델 ‘Praxis-1’ 공개

생성형 영상 모델로 알려진 미국 뉴욕의 AI 기업 런웨이(Runway)가 2026년 9월 30일 실제 로봇을 제어하는 오픈 웨이트 월드 액션 모델 Praxis-1을 발표했다. 회사는 자사의 영상 사전학습을 로봇 제어로 전환한 모델이라고 설명했다. 현재 3개 하드웨어 협력사와 초기 시험 중이며 모델 가중치는 수개월 안에 공개하겠다고 밝혔다.

핵심 근거는 두 가지 수치다. 런웨이 연구 게시물에 따르면 웹 영상만으로 사전학습한 정책의 최종 배치 오차는 16.1cm로 원격조작 로봇 영상으로 사전학습한 정책의 16.0cm와 거의 같았다. 비교는 93개 평가 쌍을 기준으로 했다. 또 자사 월드 모델 안에서 로봇 정책을 시뮬레이션한 결과가 실제 결과를 0.95의 상관계수로 예측했다고 회사는 밝혔다. 확장성 실험의 사전학습 영상 분량은 약 10시간에서 약 1000시간 범위이며 3인칭 영상을 늘릴수록 정책 성능이 개선됐다고 런웨이는 설명했다.

협력사는 서로 다른 세 가지 형태의 로봇을 맡았다. 노블머신즈(Noble Machines)는 양팔 조작, 스탠다드봇(Standard Bots)은 6축 로봇팔 RO1, 울트라(Ultra)는 이동형 플랫폼에서 각자 자사 하드웨어로 모델을 시험한다. 런웨이는 공개 전 다양한 로봇 형태와 환경에서 효과와 안전성을 함께 검증하기 위한 시험이라고 설명했다. 조명이 통제된 스튜디오 고정 장치에서 학습한 정책이 재학습 없이 혼합 조명의 가정용 주방 조리대로 옮겨 작동했다고도 밝혔다. 다만 파라미터 수, 구조, 라이선스, 공개 일정은 밝히지 않았다.

Praxis-1은 런웨이가 2025년 12월 제시한 전략의 연장선이다. 당시 회사는 영상 모델 Gen-4.5를 기반으로 한 범용 월드 모델 GWM-1을 공개했다. GWM-1의 세 가지 변형 가운데 GWM 로보틱스는 파이썬 SDK로 제공되며 합성 데이터 생성과 실제 하드웨어 없는 정책 평가를 지원했다. Praxis-1은 로봇을 시뮬레이션하는 단계에서 직접 구동하는 단계로 나아간 셈이다.

경쟁 구도는 만만치 않다. 피지컬인텔리전스는 앞서 π0 모델 가중치를 공개했고 엔비디아는 휴머노이드용 GR00T 모델을 공개하고 있으며 구글 딥마인드는 Gemini Robotics 모델을 일부 협력사에 제공한다. 각 사 발표에 따르면 스킬드AI는 2026년 1월 140억달러 가치로 14억달러를 조달해 범용 로봇 두뇌를 개발 중이고 피규어AI는 시리즈C에서 390억달러 가치로 10억달러를 유치한 뒤 자체 모델 Helix를 학습시키고 있다.

기술적 승부처는 로봇에 필요한 물리 지식을 값비싼 원격조작 대신 일반 영상에서 대부분 배울 수 있느냐다. 사람이 로봇을 직접 조종해 시연 데이터를 모으는 원격조작 방식은 로봇 파운데이션 모델의 주된 학습 재료지만 느리고 비용이 많이 든다. 런웨이의 16.1cm 대 16.0cm 결과처럼 웹 영상이 거의 같은 성능을 낸다면 업계를 묶어 온 데이터 병목이 완화된다. 월드 액션 모델은 장면이 어떻게 변할지 예측하는 모델과 행동을 고르는 정책을 결합해 결과를 상상하는 동시에 행동하도록 설계된 구조다.

국내 업계에 주는 의미는 크다. 레인보우로보틱스, 두산로보틱스, 뉴로메카 등 국내 로봇 제조사 상당수는 대규모 파운데이션 모델을 자체 학습할 조직과 자금이 부족하다. 여러 로봇 형태에서 검증된 오픈 모델이 상업적으로 쓸 수 있는 조건으로 공개되면 자사 하드웨어와 데이터로 미세조정해 쓰는 길이 열린다. 반대로 데이터와 모델 주도권이 미국 기업에 더 쏠리는 결과가 될 수 있어 정부가 추진하는 K휴머노이드 연합의 자체 모델 확보 전략에도 시사점을 준다.

공개된 근거는 아직 제한적이다. 영상 대 원격조작 비교는 오차가 10~20cm 수준인 단일 배치 지표에 근거하며 산업 현장이 요구하는 밀리미터 정밀도와는 거리가 멀다. 런웨이 스스로도 단단하거나 반복되는 물체, 어수선한 장면, 투명한 소재, 변형되는 물체 등 네 가지 실패 유형을 개선 과제로 제시했다. 파라미터 수와 라이선스, 외부 벤치마크가 없어 π0나 GR00T와 직접 비교하기도 어렵다.

다음 이정표는 수개월 안에 이뤄질 가중치 공개와 노블머신즈, 스탠다드봇, 울트라의 첫 시험 결과다. 라이선스 조건이 제조사의 상업적 활용 여부를 가를 전망이다.