"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화 작성일 03-19 129 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">GM·현대차 등과 협력 확대…AI 팩토리·디지털 트윈으로 산업 혁신</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="8V3LTadzNP"> <p contents-hash="bce235bff3aedaea1217eb9037365dc807cd07d49cae91cac0cd93fab5ba967f" dmcf-pid="6f0oyNJqo6" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다.</p> <p contents-hash="67b98a4ddab9f1d6743bfb30b3c02991f8821e2a075bce99132979acee72a425" dmcf-pid="P4pgWjiBg8" dmcf-ptype="general">엔비디아는 19일 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 이 행사에서 엔비디아는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다.</p> <p contents-hash="eb69697e0a49a473b6870fad6bb0ef7ef6dabfcd6ae32bd6221dfc4cc85b9ac4" dmcf-pid="Q8UaYAnba4" dmcf-ptype="general">회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bfeee5156b15201e5d847a6a2f9e4d617bac0372ec2c329e23df6bbe0909170f" dmcf-pid="x6uNGcLKkf" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="젠슨 황 엔비디아 CEO (사진=엔비디아)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/19/ZDNetKorea/20250319050044802vqnr.png" data-org-width="638" dmcf-mid="f4cPrMf5Nx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/19/ZDNetKorea/20250319050044802vqnr.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 젠슨 황 엔비디아 CEO (사진=엔비디아) </figcaption> </figure> <p contents-hash="e0b6f88cc9301c6ef78f8ef3c5cdad1768e2ab2534447e39c26af910e85f0945" dmcf-pid="ySc0eu1moV" dmcf-ptype="general">디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다.</p> <p contents-hash="2398a987260ba7f7a27f693aa9bbda599accb5ae2f2645df9901fc17eede2f22" dmcf-pid="Wvkpd7tsa2" dmcf-ptype="general">'코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다.</p> <p contents-hash="8de48ebff5d43f473b17c6b00a6a16f1a2c5267988505db85172d9db1774a1a7" dmcf-pid="YTEUJzFOo9" dmcf-ptype="general">또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개했다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다.</p> <p contents-hash="4227f3628e8c807d0b17f8acb1686f24607f27d2b98ac79784d47f5391971214" dmcf-pid="GWw7nB0CcK" dmcf-ptype="general">'아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다.</p> <p contents-hash="19da82ca053e457650df0838c113957b584b6ca249c013e620a01cbba47e1013" dmcf-pid="HYrzLbphcb" dmcf-ptype="general">의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다.</p> <p contents-hash="e1d10e06c5c0865d224a16b2124f741cf023befcc981fc31c9e92ffe90d8597b" dmcf-pid="XGmqoKUlAB" dmcf-ptype="general">엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다.</p> <p contents-hash="ec9d2512cb9a1b18df025436a17c41a2a94a16d5fac57a0a76156586d42f55cd" dmcf-pid="ZHsBg9uSoq" dmcf-ptype="general">GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ad601469b4e7e6c778a9438f595f2e780b7552abb5df30da0602375611aa96cc" dmcf-pid="5XOba27vjz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="(사진=위키 커먼스)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/19/ZDNetKorea/20250319050046186bntn.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="4VUaYAnbkQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/19/ZDNetKorea/20250319050046186bntn.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> (사진=위키 커먼스) </figcaption> </figure> <p contents-hash="f30a8854b3d40bea1a526ee8295224613382797ef8f64ac19e48502c115799bd" dmcf-pid="1ZIKNVzTo7" dmcf-ptype="general">엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다.</p> <p contents-hash="5da22bf114cf8f64c5931f08bc5af488433c9fa2eb8c9acc1c04a4b755e422f0" dmcf-pid="t5C9jfqyau" dmcf-ptype="general">AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다.</p> <p contents-hash="34a886d3630af83654d1707e1dc66653b88f342cbad326f8c958e846a430fd6e" dmcf-pid="F1h2A4BWjU" dmcf-ptype="general">이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다.</p> <p contents-hash="9043b1a61bdf07030c6341bc77883450ab46da6c67b8f0c567ba453629cf2920" dmcf-pid="3tlVc8bYjp" dmcf-ptype="general">실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다.</p> <p contents-hash="8f3c4723dd1be7ad380365da9c63f505b53f1c1a92619824862222a5002c17e8" dmcf-pid="0FSfk6KGN0" dmcf-ptype="general">레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="d148bbfa3361ce849d5596f81b74180c1db7753a7eab25a039b0b2503b5d686a" dmcf-pid="p3v4EP9Hg3" dmcf-ptype="general">알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="394222c0f2c49d11641ace54c2c847c13e913199d4b546c8738bb9df1d39a442" dmcf-pid="U0T8DQ2XcF" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 "수능 수학 풀어봐"…딥시크 90점, LG 엑사원 딥은 95점 03-19 다음 당신이란 자물쇠 푸는 시간, AI는 20초면 충분하다 03-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
