NVIDIA는 '물리 AI'의 '안드로이드'가 되고 싶어합니다.
글쓴이: Bao Yilong
출처: 월스트리트저널
NVIDIA는 로봇 분야의 기본 플랫폼을 구축하는 데 전력을 다하고 있으며, 이는 안드로이드가 스마트폰 운영 체제에서 차지한 지배적 지위를 재현하기 위한 목적입니다.
1월 5일, NVIDIA는 CES 2026에서 여러 오픈소스 기초 모델을 발표했습니다. 이는 로봇이 다양한 작업과 환경에서 추론, 계획 및 적응할 수 있도록 하는 여러 오픈소스 기초 모델을 포함하며, 모든 모델은 Hugging Face 플랫폼에서 공개되었습니다.
NVIDIA는 또한 차세대 Blackwell 아키텍처의 Jetson T4000 그래픽 카드와 OSMO라는 오픈소스 지휘 센터를 동시에 출시하여 전체 로봇 개발 워크플로우를 지원합니다. 회사는 또한 로봇 훈련의 하드웨어 진입 장벽과 기술적 장벽을 낮추기 위해 Hugging Face와의 협력을 심화했습니다.
이러한 배치는 인공지능이 클라우드에서 물리적 세계로 이동하는 산업 트렌드를 반영합니다. 센서 비용 하락, 시뮬레이션 기술 발전 및 AI 모델 일반화 능력 향상에 따라 로봇은 단일 작업 수행에서 범용화 방향으로 진화하고 있습니다. 보스턴 다이나믹스, 캐터필러 등의 기업들은 이미 NVIDIA 기술을 사용하기 시작했으며, 로봇 카테고리는 Hugging Face 플랫폼에서 가장 빠르게 성장하는 분야가 되었습니다.
완전한 모델 매트릭스 구축
NVIDIA가 이번에 발표한 기초 모델들은 물리적 AI의 핵심 능력층을 구성합니다.
Cosmos Transfer 2.5와 Cosmos Predict 2.5 두 가지 월드 모델은 합성 데이터 생성과 로봇 전략 평가를 담당하며, 시뮬레이션 환경에서 로봇 행동을 검증할 수 있습니다.
Cosmos Reason 2는 추론형 시각 언어 모델로서, AI 시스템이 물리적 세계에서 관찰, 이해 및 행동할 수 있는 능력을 부여합니다.
Isaac GR00T N1.6는 휴머노이드 로봇 개발을 위해 특별히 설계된 시각 언어 동작 모델로, Cosmos Reason을 추론 코어로 사용하여 전신 제어 기능을 구현함으로써 휴머노이드 로봇이 이동과 물체 조작을 동시에 수행할 수 있게 합니다.
NVIDIA가 CES에서 선보인 Isaac Lab-Arena는 GitHub에 호스팅된 오픈소스 시뮬레이션 프레임워크로, 로봇 능력 검증의 산업적 난제를 해결하기 위한 것입니다.
로봇이 정밀한 물체 처리, 케이블 설치 등의 복잡한 작업을 학습함에 따라, 이러한 능력을 물리적 환경에서 검증하는 것은 종종 비용이 많이 들고, 시간이 소요되며, 위험을 수반합니다.
이 플랫폼은 리소스, 작업 시나리오, 훈련 도구 및 Libero, RoboCasa, RoboTwin 등의 기존 벤치마크를 통합하여, 이전에 통일된 표준이 부족했던 산업에 공통 프레임워크를 구축했습니다. 함께 제공되는 오픈소스 플랫폼 OSMO는 지휘 센터로서, 데이터 생성부터 훈련까지의 전체 워크플로우를 통합하며 데스크톱 및 클라우드 환경을 지원합니다.
하드웨어 진입 장벽 낮추기
Thor 시리즈의 신규 멤버인 Jetson T4000 그래픽 카드는 Blackwell 아키텍처를 탑재한 비용 효율적인 엣지 컴퓨팅 업그레이드 솔루션으로, 1200 테라플롭스의 AI 연산 성능과 64GB 메모리를 제공하며 소비 전력은 40~70와트 사이로 제어됩니다.
NVIDIA는 또한 Hugging Face와의 협력을 심화하여 Isaac 및 GR00T 기술을 후자의 LeRobot 프레임워크에 통합함으로써, NVIDIA의 200만 로봇 개발자와 Hugging Face의 1300만 AI 구축자를 연결했습니다.
오픈소스 휴머노이드 로봇 Reachy 2는 이제 NVIDIA Jetson Thor 칩을 직접 지원하여, 개발자들이 독점 시스템에 얽매이지 않고 다양한 AI 모델을 테스트할 수 있습니다.
초기 징후는 NVIDIA의 전략이 효과를 내고 있음을 보여줍니다. 로봇은 이미 Hugging Face 플랫폼에서 가장 빠르게 성장하는 카테고리가 되었으며, NVIDIA의 모델은 다운로드 수에서 선두를 달리고 있습니다. 보스턴 다이나믹스, 캐터필러, Franka Robots, NEURA Robotics 등의 기업들은 이미 NVIDIA 기술을 사용하고 있습니다.
이러한 배치는 로봇 개발을 더욱 접근 가능하게 만들려는 이 회사의 전략적 의도를 구현하는 동시에, 스마트폰 제조업체에 대한 안드로이드의 역할과 유사하게, 자사를 기반 하드웨어 및 소프트웨어 공급업체로 자리매김하고 있습니다.
AI가 클라우드에서 물리적 세계 학습 능력을 갖춘 기계로 이동함에 따라, 더 저렴한 센서, 진보된 시뮬레이션 기술 및 작업 간 일반화가 가능한 AI 모델이 산업 전체의 전환을 추진하고 있습니다.
TechFlow 공식 커뮤니티에 오신 것을 환영합니다
Telegram 구독 그룹:https://t.me/TechFlowDaily
트위터 공식 계정:https://x.com/TechFlowPost
트위터 영어 계정:https://x.com/BlockFlow_News
