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엔비디아(Nvidia)는 CES 2025에서 AI 시장의 주도권을 쥘 기술들를 발표하며 데이터 센터와 사무실을 넘어 공장과 도로로 인공지능 전문성을 확대하고 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 월요일 저녁 라스베이거스 만달레이 베이의 미켈롭 울트라 아레나에서 열린 CES 2025 개막 기조연설을 통해 물리적 AI(Physical AI)를 발전시키기 위한 엔비디아의 노력을 상세히 설명했다. 물리적 AI란 자율주행차, 공장 및 휴머노이드 로봇을 포함한 로봇 기술을 포괄하는 개념이다.

젠슨 황 CEO는 AI가 현재의 생성형 AI(Generative AI) 단계에서 사용자를 대신해 작동하는 소프트웨어와 장치를 특징으로 하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 단계로 진화하고 있다고 말했다. 그는 에이전틱 AI의 논리적 진전이 소프트웨어 에이전트에서 실제 세계에서 작동하는 자율기계, 즉 물리적 AI로 이동하는 것이라고 설명했다.





엔비디아는 CES 2025에서 물리적 AI 개발을 가속화하기 위한 컴퓨팅 플랫폼 'Cosmos'를 출시했다. 이 플랫폼은 '월드 파운데이션 모델'(World Foundation Models)을 제공해 개발자들이 차세대 자율주행차와 로봇을 제작할 수 있도록 돕는다.


오늘날 물리적 AI 모델은 광범위한 실제 데이터를 필요로 하며, 개발과 테스트 과정이 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸린다. 그러나 Cosmos는 물리적으로 기반을 둔 포토리얼리즘(Photorealism) 및 물리 시뮬레이션 데이터를 활용해 자율주행차, 휴머노이드 로봇 등 자율 기계를 훈련 및 평가할 수 있도록 지원한다.





엔비디아는 라이드셰어링 대기업 우버(Uber)가 Cosmos를 채택한 초기 기업 중 하나라고 밝혔다. 젠슨 황 CEO는 '로보틱스의 ChatGPT 모먼트가 다가오고 있다'며, '대규모 언어 모델과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델은 로봇 및 자율주행 기술 발전의 핵심이다. 그러나 모든 개발자가 이를 자체적으로 훈련할 전문성과 자원을 갖추고 있지는 않다'고 말했다.


그는 'Cosmos를 통해 물리적 AI에 더욱 쉽게 접근하고, 일반적인 로보틱스 또한 모든 개발자가 접근할 수 있도록 만들고자 한다'고 덧붙였다.


개발자들은 엔비디아의 월드 파운데이션​ 모델을 사용하여 자체 데이터 세트(예: 자율주행차의 주행 영상이나 창고를 탐색하는 로봇의 동영상)를 기반으로 자신이 목표로 하는 응용 프로그램에 맞게 모델을 보완할 수 있다.





엔비디아는 웨이모(Waymo)와 테슬라(Tesla) 등 주요 업체의 성공을 언급하며 자율주행차 혁명이 마침내 도래했다고 선언했다. 엔비디아는 자율주행 기술 개발을 위한 3가지 핵심 컴퓨터를 제공하고 있다. 이 컴퓨터는 AI 모델 훈련을 위한 DGX 시스템, 시뮬레이션과 합성 데이터를 생성하는 Omniverse 및 Cosmos 시스템, 그리고 차량 내부에 탑재되는 Drive AGX 슈퍼컴퓨터를 포함한다.

특히, Waymo, Zooks, 테슬라, BYD, 메르세데스 등 글로벌 주요 자동차 제조업체와 협력 중이며, 자율주행 기술을 지원하기 위해 엔비디아의 컴퓨팅 기술이 다양한 방식으로 활용되고 있다. 또한, 루시드(Lucid), 리비안(Rivian), 샤오미(Xiaomi), 볼보(Volvo)와 같은 다양한 제조업체에서도 엔비디아 기술을 채택하고 있다.



엔비디아는 차세대 차량용 컴퓨터인 Thor를 발표했다. Thor는 이전 세대인 Orin 대비 20배의 처리 능력을 자랑하며, 고해상도 카메라, 라이다(Lidar), 레이더 등의 센서 데이터를 처리할 수 있다. 이 프로세서는 센서 데이터를 기반으로 경로를 예측하고, 자율주행 시스템을 구동하는 데 필수적인 역할을 한다. Thor는 로봇, AMR(Autonomous Mobile Robot), 휴머노이드 로봇의 두뇌 역할도 수행할 수 있는 범용 로보틱스 컴퓨터로 설계되었다.



엔비디아는 DriveOS가 자동차 업계에서 최고 수준의 기능 안전 표준인 ISO 26262 ASIL-D 인증을 획득했다고 발표했다. 이는 소프트웨어 정의 AI 컴퓨터로는 최초이며, 엔비디아의 안전 중심적 접근 방식을 잘 보여준다. DriveOS는 약 15,000명의 엔지니어링 작업을 통해 개발되었으며, 자율주행차와 로봇의 안정성을 크게 향상시키는 데 기여하고 있다.



엔비디아는 자율주행차 개발 과정에서 Omniverse와 Cosmos를 활용하여 디지털 트윈 기술을 통해 합성 데이터를 생성한다고 밝혔다.

먼저, '옴니맵(OmniMap)'은 지도 및 지리 공간 데이터를 활용하여 주행 가능한 3D 환경을 구축하는 역할을 하며, AI 기반 주행 시나리오 생성 기술은 기록된 드라이브 로그와 AI 트래픽 데이터를 바탕으로 다양한 주행 시나리오를 만들어낸다. '뉴럴 재구성 엔진'은 자율주행 차량의 센서 로그를 활용하여 고해상도 4D 시뮬레이션 환경을 생성하고, 이를 통해 과거 주행 데이터를 3D로 재생할 수 있으며, 시뮬레이션 데이터셋을 더욱 확장할 수 있다. 마지막으로 'Edifi 3DS'는 기존 자산 라이브러리를 검색하거나 새로운 자산을 생성하여 시뮬레이션이 가능한 환경을 구축하는 데 기여한다.


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이러한 합성 데이터 생성은 실제 데이터의 한계를 극복하고, 보다 정교한 자율주행 시스템을 훈련시키는 데 핵심적인 역할을 한다. 엔비디아는 '수백 개의 주행 데이터를 수십억 마일의 학습 데이터로 확장'하여 안전하고 진보된 자율주행 기술을 구현하겠다고 밝혔다.



엔비디아는 자율주행 산업이 앞으로 수조 달러 규모의 로보틱스 산업으로 성장할 것이라고 전망했다. 매년 전 세계에서 1억 대의 차량이 생산되고 1조 마일 이상의 주행이 이루어지는 상황에서, 이러한 기술은 매우 큰 시장 잠재력을 가지고 있다고 강조했다. 엔비디아는 차세대 로보틱스 및 자율주행 기술이 빠르게 발전할 것으로 기대하며, 이를 통해 컴퓨터 그래픽 혁명과 유사한 속도의 기술 진보를 이루겠다고 밝혔다. 엔비디아의 발표는 자율주행과 로보틱스 기술이 결합하여 미래의 자동차 및 로봇 산업을 혁신할 수 있음을 보여준다. Thor와 DriveOS 같은 차세대 기술은 안전성과 성능을 모두 강화하며, 합성 데이터 생성과 디지털 트윈 활용은 자율주행차 훈련의 새로운 가능성을 열고 있다.

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