아직은 LLM의 시대지만 이후에는 멀티모달리티 월드모델의 시대가 될것임

월드모델은 동영상, 사진, 센서, 텍스트, 오디오 등 모든 형태의 데이터를 인풋으로 받을 수 있고 동영상, 사진, 텍스트, 오디오, 그리고 로봇의 행동까지 다양한 아웃풋을 출력할 수 있음

LLM은 텍스트데이터의 빈칸채우기로 프리트레이닝을 해왔고 월드모델은 동영상으로 따지면 빈 프레임 채우기로 프리트레이닝을 하게될것임

언어 자체가 세계를 너무도 불완전하게 묘사하고 있기 때문에 llm이 세계를 이해하는데에는 한계가 있음. 그러나 센서와 동영상으로 월드모델을 트레이닝하면 세계를 더 완전하게 이해할수있음

월드모델은 산업 전반에 투입 가능함. 제조업 완전 자동화, 품질개선/연구개발 자동화, 자율주행, 휴머노이드로 인간 노동력 대체, 전부 하나의 월드모델로부터 출발해서 파인튜닝함으로써 가능함

이 월드모델의 트레이닝이 앞으로 ai경쟁의 중심이 될것임. 우리나라가 자체적으로 트레이닝하는데에 미국/중국을 따라가기는 어려울것이고 엔비디아같은 회사는 자사 칩이 더 팔리기를 원해서 월드모델을 오픈소스로 풀수도 있음. 중국이 타국을 자국 산업생태계로 편입시키기 위해 딥시크 r1처럼 월드모델을 오픈소스로 풀수도 있고.

오픈소스생태계는 참여하는 세력이 많을수록 강력해짐. 중국에선 딥시크가 오픈소스에 동참하고있고, 미국에선 엔비디아, 메타가 오픈소스진영에 동참하고있음. 우리나라는 폐쇄적으로 개발할 역량이 안됨. 프리트레이닝에 엄청난 비용이 들어가는데 우리나라정도의 사이즈에서 openai나 xai, 구글처럼 폐쇄적 개발에 집중하는건 자살행위임. 자체개발역량이 부족한만큼 오픈소스진영에 동참하되, 오픈소스진영의 참여자들도 언제 폐쇄적으로 돌아설지 모르기때문에 자체개발역량도 갈고닦아야할것임.

우리나라는 월드모델개발에 필요한 핵심자산인 제조업기반이 강력함. 월드모델시대에선 모든종류의 데이터가 핵심자산인데, 제조업에서 획득한 센서 데이터를 저장하고 보관하면 향후 커다란 재산이 될것임. 오픈소스진영과 데이터를 일부 공유하되 우리나라만의 독자적인 경쟁력을 유지하기 위해 전부 오픈해서는 안될것임

진짜 돈이 되는건 llm이 아니라 월드모델임
그리고 우리나라는 중국/미국만큼은 아니어도 자산이 풍부한편임
왜냐하면 제조업이 강력하기 때문에 공장을 운영하면서 막대한 데이터를 얻을 수 있음

월드모델 프리트레이닝은 규모가 크면 클수록 좋기 때문에 한국-대만-일본이 연합해서 공동체를 형성하고 모델을 공유하것도 유망한 전략이 될 것임
셋 다 제조업 기반이 풍부한 나라고 셋이 합치면 어쩌면 미국보다도 강력할지 모르지
미국은 현재 대만 파운드리 산업을 뺏으려고 하고있고 일본 반도체를 미일반도체 협정으로 박살낸적이 있음. 언제 우리나라 산업기반을 뺏으려고 하거나 견제할지 모름. 
중국은 다들 알다시피 원래 믿을 수 없는 나라임. 중국에 협력하면 속국화될수 있음.
미국-중국 사이에서 박살날일만 남은 세 나라지만 파운드리산업에서 압도적인 대만과 메모리반도체와 가전제품이 강력한 한국, 제조업 전반이 강력한 일본이 힘을 합치면 월드모델 트레이닝에 필요한 데이터 확보와 월드모델 활용에 있어서 미-중보다도 앞서나갈수도 있다고 생각함.