Runway GWM-1: 실시간으로 현실을 시뮬레이션하는 범용 세계 모델

이것이 바로 Runway가 2025년 12월에 발표한 첫 번째 범용 세계 모델 GWM-1이 약속하는 비전입니다. 이것은 단순한 마케팅 용어가 아니라, AI 비디오 기술에 대한 우리의 사고방식의 근본적인 전환을 나타냅니다.

비디오 생성에서 세계 시뮬레이션으로

전통적인 비디오 생성기는 클립을 만듭니다. 프롬프트를 입력하고 기다리면 미리 결정된 프레임 시퀀스를 얻게 됩니다. GWM-1은 다르게 작동합니다. 환경의 내부 표현을 구축하고 이를 사용하여 해당 환경 내의 미래 이벤트를 시뮬레이션합니다.

그 의미를 생각해 보시기 바랍니다. GWM-1이 만든 가상 공간을 탐색할 때, 돌아서면 객체가 있어야 할 위치에 그대로 있습니다. 물리 법칙은 일관성을 유지합니다. 조명은 카메라 움직임에 반응합니다. 이것은 사전 렌더링된 비디오가 아니라 실시간으로 실행되는 시뮬레이션입니다.

GWM-1의 세 가지 기둥

Runway는 GWM-1을 세 가지 전문화된 변형으로 나누었으며, 각각 다른 도메인을 대상으로 합니다. 현재는 별도의 모델이지만, 회사는 이들을 통합 시스템으로 병합할 계획입니다.

GWM Worlds: 걸어 다닐 수 있는 무한한 공간

Worlds 변형은 대화식으로 탐색할 수 있는 환경을 생성합니다. 절차적으로 일관된 공간을 탐색하면 모델은 공간적 일관성을 유지합니다. 앞으로 걸어가서 왼쪽으로 돌고 다시 돌아서면 예상한 것을 보게 됩니다.

이것은 AI 비디오에서 가장 어려운 문제 중 하나인 확장된 시퀀스에 걸친 일관성을 해결합니다. 이전 접근 방식은 시간이 지남에 따라 객체 위치와 장면 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. GWM Worlds는 환경을 연결되지 않은 프레임의 시퀀스가 아닌 지속적인 상태로 취급합니다.

사용 사례는 게임, 가상 현실 경험 및 AI 에이전트 훈련에 걸쳐 있습니다. 강화 학습 알고리즘이 각각을 손으로 구축하지 않고도 수천 개의 절차적으로 생성된 환경을 탐색하도록 하는 것을 상상해 보십시오.

GWM Avatars: 듣는 사실적인 캐릭터

Avatars 변형은 매우 높은 수준의 세부 사항을 가진 오디오 구동 캐릭터를 생성합니다. 기본적인 립싱크를 넘어 다음을 렌더링합니다.

• ✓자연스러운 표정
• ✓사실적인 눈 움직임과 시선 방향
• ✓음성과의 립싱크
• ✓말하고 듣는 동안의 제스처

"듣는" 부분이 중요합니다. 대부분의 아바타 시스템은 캐릭터가 말할 때만 애니메이션을 적용합니다. GWM Avatars는 캐릭터가 말하지 않을 때도 자연스러운 유휴 동작, 미묘한 움직임 및 반응적인 표정을 유지하여 녹음과 대화하는 것처럼 느껴지지 않도록 합니다.

Runway는 이 시스템이 "품질 저하 없이 장시간 대화를 실행할 수 있다"고 주장하며, 장시간 아바타 생성을 괴롭히는 시간적 일관성 문제를 해결했음을 나타냅니다.

GWM Robotics: 대규모 사고 실험

아마도 가장 실용적인 응용 프로그램은 로봇 훈련일 것입니다. 물리적 로봇은 비싸고, 고장 나며, 한 번에 하나의 실험만 실행할 수 있습니다. GWM Robotics는 합성 훈련 데이터를 생성하여 개발자가 실제 하드웨어를 만지기 전에 시뮬레이션에서 정책을 테스트할 수 있도록 합니다.

여기서 SDK 접근 방식이 중요합니다. Runway는 Python 인터페이스를 통해 GWM Robotics를 제공하여 소비자 제품이 아닌 로봇 회사를 위한 인프라로 포지셔닝하고 있습니다. 그들은 엔터프라이즈 배포를 위해 로봇 회사와 논의 중입니다.

기술 사양

GWM-1은 최근 Video Arena 리더보드에서 Google과 OpenAI를 모두 능가한 Runway의 비디오 모델인 Gen-4.5를 기반으로 구축되었습니다. 자기회귀 아키텍처는 전체 시퀀스를 배치 처리하는 대신 프레임별로 생성함을 의미합니다.

액션 컨디셔닝은 카메라 포즈 조정, 이벤트 기반 명령, 로봇 포즈 매개변수 및 음성/오디오 입력과 같은 여러 입력 유형을 허용합니다. 이것은 일회성 생성기가 아닌 진정한 대화형 시스템을 만듭니다.

경쟁사와의 비교

Runway는 GWM-1이 Google의 Genie-3 및 기타 세계 모델 시도보다 더 "범용적"이라고 명시적으로 주장합니다. 이 구별이 중요합니다. Genie-3이 게임과 같은 환경에 초점을 맞추는 반면, Runway는 GWM-1을 로봇에서 생명 과학에 이르기까지 도메인 전반에 걸쳐 시뮬레이션할 수 있는 모델로 포지셔닝하고 있습니다.

로봇 관점이 특히 흥미롭습니다. 대부분의 AI 비디오 회사가 크리에이티브 전문가와 마케터를 쫓는 반면, Runway는 산업 애플리케이션을 위한 인프라를 구축하고 있습니다. 이것은 세계 모델이 엔터테인먼트를 넘어 중요하다는 베팅입니다.

크리에이터에게 주는 의미

AI 비디오 분야에서 일하는 우리에게 GWM-1은 더 광범위한 변화를 신호합니다. 우리는 수년 동안 더 나은 프롬프트를 만들고 클립을 함께 연결하는 방법을 배웠습니다. 세계 모델은 우리가 공간을 디자인하고, 규칙을 설정하고, 시뮬레이션을 실행하도록 하는 미래를 제시합니다.

이것은 우리가 추적해 온 세계 모델 대화와 연결됩니다. AI가 픽셀을 패턴 매칭하는 것이 아니라 물리학과 인과관계를 이해해야 한다는 논제가 제품 현실이 되고 있습니다.

게임 개발자들은 주목해야 합니다. 탐색 가능한 3D 환경을 만드는 것은 일반적으로 아티스트, 레벨 디자이너 및 Unity 또는 Unreal과 같은 엔진이 필요합니다. GWM Worlds는 공간을 설명하고 AI가 기하학을 채우도록 하는 미래를 암시합니다.

Gen-4.5도 오디오를 획득

GWM-1 발표와 함께, Runway는 네이티브 오디오 생성으로 Gen-4.5를 업데이트했습니다. 이제 포스트 프로덕션에서 오디오를 추가할 필요 없이 동기화된 사운드로 직접 비디오를 생성할 수 있습니다. 또한 일관된 캐릭터로 1분 클립을 만들기 위한 오디오 편집 기능과 다중 샷 비디오 편집을 추가했습니다.

오디오가 AI 비디오를 어떻게 변환하는지에 대한 자세한 내용은 AI 비디오의 무성 시대가 어떻게 끝나는지에 대한 저희의 보도를 확인하시기 바랍니다.

앞으로의 길

세 가지 GWM-1 변형, Worlds, Avatars 및 Robotics는 결국 단일 모델로 병합될 것입니다. 목표는 모든 유형의 환경, 캐릭터 또는 물리적 시스템을 시뮬레이션할 수 있는 통합 시스템입니다.

저를 가장 흥분시키는 것은 단일 기능이 아니라 프레임입니다. Runway는 더 이상 비디오 클립을 판매하지 않습니다. 그들은 시뮬레이션 인프라를 판매하고 있습니다. 이것은 완전히 다른 제품 범주입니다.

문제는 세계 모델이 비디오 생성기를 대체할지 여부가 아니라 "비디오 만들기"와 "세계 시뮬레이션" 사이의 구별이 얼마나 빨리 흐려질지입니다. GWM-1을 기반으로, Runway는 늦기보다는 빠르게 베팅하고 있습니다.

Runway의 GWM-1은 연구 프리뷰로 제공되며, 2026년 초에 더 광범위한 액세스가 예상됩니다. 다른 주요 AI 비디오 도구와의 비교는 Sora 2 vs Runway vs Veo 3에 대한 저희의 분석을 참조하시기 바랍니다.