"LLM만으론 로봇 제어 못 해"… AI 전문가들이 낸 해법은

AI 요약

삼성 AI 포럼 2026 패널 디스커션에서 전문가들은 거대언어모델(LLM)의 언어·추론 지능만으로는 물리 세계 제어로 자연스럽게 전이되기 어렵고, 디지털 에이전트와 피지컬 AI는 작동 방식과 제약이 근본적으로 다르다고 진단했습니다. 이를 극복하기 위해 시각·공간 추론과 연속 학습을 결합한 통합 패러다임과 선형 어텐션 하이브리드·컴팩션·루프형 트랜스포머 등 DRAM 효율화와 온디바이스 배포를 고려한 새로운 아키텍처가 필요하다고 제안했습니다. 또한 상위 LLM이 장기 계획과 맥락 기억을 담당하고 하위 제어 모델이 실시간 물리 변화에 반응하는 계층적 에이전트와 고성능 시뮬레이션 및 교차 시각 추론 데이터 확보가 중요하다고 했습니다.