네이버가 로봇 시대를 앞당길 새로운 핵심 기술을 내놨습니다. 네이버랩스 유럽(NAVER LABS Europe)이 2026년 6월 23일 공개한 차세대 로봇 두뇌, 범용 인코더 '디바인(DIVINE)'인데요. 한마디로 비싸고 무거운 고성능 컴퓨터 없이도 로봇이 스스로 주변을 빠르게 인식하고 다양한 작업을 처리할 수 있게 해주는 기술입니다. 메모리는 줄이고 속도는 끌어올린 이 기술의 핵심을 쉽고 정확하게 정리해 드리겠습니다.
디바인(DIVINE)이란 무엇인가?
디바인은 자율주행 로봇에 들어가는 '유니버설(범용) 인코더'입니다. 여기서 인코더란 로봇이 카메라, 라이다(LiDAR) 같은 센서로 수집한 데이터를 AI 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환해 주는 장치를 말합니다. 쉽게 비유하면, 로봇이 눈으로 본 정보를 '뇌가 알아들을 수 있는 언어'로 바꿔주는 통역가 역할을 하는 셈이죠.
기존에는 위치 추정, 깊이 계산, 공간 이해, 사람 인식 등 작업마다 각각 다른 AI 모델과 인코더가 따로 필요했습니다. 같은 입력 데이터를 여러 번 중복으로 처리하다 보니 메모리 사용량과 연산량이 과도하게 늘어나는 문제가 있었습니다. 디바인은 이 여러 인코더를 하나로 통합해, 2D 이미지 이해부터 3D 공간 재구성, 사람 인식까지 한 번에 처리할 수 있게 만든 것이 핵심입니다.
핵심 기술 - 다중 교사 증류(Multi-teacher Distillation)
그렇다면 어떻게 여러 인코더를 하나로 합치면서 성능은 유지할 수 있었을까요? 비결은 '다중 교사 증류(multi-teacher distillation)' 방식에 있습니다.
이 방식은 이미지, 공간, 사람 인식 등 각 분야에 특화된 전문가 '교사(teacher)' 모델들로부터 핵심 지식만 뽑아내, 하나의 '학생(student)' 모델에 이식하는 방법입니다. 마치 여러 분야의 전문가 선생님들에게서 가장 중요한 핵심만 배운 똑똑한 학생 한 명을 길러내는 것과 같죠. 이렇게 만들어진 학생 모델(디바인)은 여러 개의 대형 전문가 모델을 두지 않고도 다양한 분야를 두루 처리할 수 있습니다. 결국 로봇에 인코더를 여러 개 탑재할 필요 없이, 디바인 하나만으로 다양한 AI 작업을 수행할 수 있게 된 것입니다.
성능 효과 한눈에 정리
디바인의 가장 놀라운 점은 연산 부담은 줄이면서 성능은 극대화했다는 것입니다. 실제 실험 환경에서 측정된 효과를 표로 정리하면 다음과 같습니다.
| 인코더 메모리 사용량 | 약 90% 절감 |
| 인코딩 처리 속도 | 최대 12배 향상 |
| 로봇 전체 메모리 사용량 | 약 62% 감소 |
| 로봇 시스템 처리 속도 | 최대 4배 향상 |
여러 개의 인코더를 탑재했을 때와 비교해 인코더 메모리 사용량은 약 90% 절감됐고, 인코딩 처리 속도는 최대 12배까지 빨라졌습니다. 로봇 전체로 넓혀 봐도 메모리 사용량은 약 62% 감소, 시스템 처리 속도는 최대 4배 향상이라는 인상적인 결과를 보였습니다.
왜 중요한가? - 피지컬 AI 시대의 의미
이 기술이 주목받는 이유는 'AI 로봇 도입의 장벽'을 크게 낮추기 때문입니다. 기존 로봇용 AI 모델은 방대한 연산량 때문에 주로 서버나 고성능 컴퓨팅 장비에서만 구동됐습니다. 하지만 디바인은 적은 메모리와 연산량으로도 작동하기 때문에, 비싸고 무거운 장치 없이 소형 로봇에도 고성능 AI를 탑재할 수 있습니다. 즉, 더 다양한 형태의 로봇이 스스로 상황을 파악하고 작업을 수행하는 길이 열린 것입니다.
또한 디바인은 새로운 AI 기능을 쉽게 추가할 수 있도록 설계됐습니다. AI 모델이 업그레이드될 때마다 로봇을 통째로 교체할 필요 없이, 기존 로봇에 탑재된 디바인만 업데이트하면 성능을 손쉽게 끌어올릴 수 있죠. 네이버랩스 비전그룹 이동환 리더는 "전 세계적으로 피지컬 AI의 상용화를 위해 로봇 두뇌 경량화가 주요 화두로 떠오르고 있다"며 "디바인은 일상 및 산업 현장 전반에서 AI 로봇 도입 장벽을 낮추는 데 기여할 것"이라고 밝혔습니다. 실제로 디바인 관련 연구 2건은 세계적 권위의 학회인 ECCV(2024)와 CVPR(2025)에 채택되며 기술력을 인정받았습니다.
정리하면, 네이버랩스 유럽의 '디바인'은 여러 AI 인코더를 하나로 통합해 메모리는 90%까지 줄이고 속도는 최대 4배(인코딩 기준 12배) 끌어올린 차세대 로봇 두뇌입니다. 고성능 서버 없이도 똑똑한 로봇을 운용할 수 있게 해주는 만큼, 일상과 산업 현장에 AI 로봇이 더 빠르게 확산되는 계기가 될 것으로 기대됩니다. 피지컬 AI 시대를 향한 네이버의 행보를 앞으로도 주목해볼 만합니다.
(본 내용은 2026년 6월 23일 네이버 공식 발표 자료를 기반으로 작성됐습니다.)
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