엔비디아 "피지컬 AI 공급망, 한국 제조업에 기회"

제조·AI 기술력 갖춘 한국 주목…옴니버스·코스모스·아이작으로 로봇 개발 지원

엔비디아가 한국의 제조업과 인공지능(AI) 기술력을 높이 평가하며 피지컬 AI 산업의 성장으로 글로벌 공급망에서 한국 기업의 역할이 확대될 수 있다고 전망했다.

정소영 엔비디아코리아 대표는 13일 서울 코엑스에서 열린 피지컬 AI 테크 위크 특별강연에서 "한국이 제조업과 AI 소프트웨어 역량을 바탕으로 피지컬 AI 산업에서 새로운 기회를 확보할 수 있다"고 밝혔다. 

정 대표는 기존 AI 데이터센터와 피지컬 AI 산업의 공급망 차이에 주목했다. 데이터센터 산업은 TSMC와 같은 반도체 파운드리 기업과 서버·저장장치 제조업체들이 주요 공급망을 형성해 왔다. 반면 피지컬 AI는 로봇과 부품, 제조 기술까지 필요한 만큼 제조기업들의 참여 기회가 넓어질 수 있다.

정소영 엔비디아코리아 대표는 "한국이 제조업과 AI 소프트웨어 역량을 바탕으로 피지컬 AI 산업에서 새로운 기회를 확보할 수 있다"고 밝혔다. (사진=지디넷코리아)

한국은 세계적인 제조기업과 AI 소프트웨어 기술력, 국내 클라우드 사업자들을 보유하고 있다. 정 대표는 정부의 높은 관심까지 고려하면 피지컬 AI 산업이 성장할 수 있는 조건을 두루 갖췄다고 평가했다.

국내 협력 사례로는 LG를 소개했다. 양사는 지난 8월 로보틱스와 AI 팩토리, 미래 모빌리티 분야에서 협력을 확대하기로 했다. LG는 엔비디아의 로봇 AI 기술을 활용해 차세대 이족보행 휴머노이드를 개발하고 있으며 2027년 1분기 공개를 목표로 하고 있다.

정 대표는 LG가 엔비디아의 아이작 플랫폼을 활용해 휴머노이드와 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다고 설명했다. 양사가 관련 분야에서 긴밀하게 협력하고 있으며 앞으로 구체적인 성과가 나올 것으로 기대했다.

피지컬 AI 테크 위크는 과학기술정보통신부가 주최하고 피지컬 AI 얼라이언스와 정보통신산업진흥원이 주관하는 행사다.

가상세계에서 로봇 훈련…옴니버스·코스모스로 데이터 확보

엔비디아는 로봇 개발에 필요한 데이터 생성부터 학습, 검증, 실제 구동까지 지원하는 기술을 제공하고 있다. 로봇을 가상 공간에서 훈련하고 현실 세계의 변화를 예측하는 AI를 학습시킨 뒤 실제 로봇에 적용하는 방식이다.

정 대표는 피지컬 AI 개발에서 시뮬레이션의 중요성을 강조했다. 기존 생성형 AI와 달리 피지컬 AI는 현실 공간을 이해하고 직접 행동해야 하기 때문이다.

로봇이 물체를 집거나 장애물을 피하려면 주변 환경을 파악하는 것은 물론 자신의 움직임이 어떤 결과를 가져올지도 예측해야 한다.

하지만 실제 환경에서 로봇을 반복적으로 훈련하는 데는 많은 시간과 비용이 든다. 충돌이나 사고가 발생할 수 있는 위험한 상황을 현실에서 재현하기도 어렵다.

엔비디아가 제공하는 대표적인 시뮬레이션 플랫폼은 옴니버스다. 실제 공장이나 물류창고를 디지털 공간에 구현하고 로봇의 움직임을 시험할 수 있도록 지원한다.

일례로 물류 로봇이 이동하는 도중 장애물을 만나거나 다른 로봇과 마주치는 상황을 가상으로 재현할 수 있다. 개발자는 로봇이 어떻게 대응하는지 확인하고 다양한 환경에서 학습할 데이터를 확보할 수 있다.

여기에는 현실의 시설과 장비를 가상 공간에 재현하는 디지털 트윈 기술이 활용된다. 엔비디아는 옴니버스를 기반으로 로봇 개발뿐 아니라 공장 운영과 자율주행 연구에도 시뮬레이션 기술을 제공하고 있다.

엔비디아 코스모스를 활용해 로봇의 행동을 예측하고 실제 작업에 적용하는 시연 장면. (사진=엔비디아 유튜브 캡처)

코스모스는 현실 세계의 움직임과 물리적 변화를 학습하는 월드 파운데이션 모델을 제공하는 플랫폼이다. 로봇이 특정 행동을 했을 때 주변 환경이 어떻게 달라질지 예측하고 학습에 필요한 데이터를 생성하는 데 활용된다.

기존 거대언어모델(LLM)이 사람의 언어와 문맥을 학습한다면 월드 파운데이션 모델은 물체의 움직임과 공간의 변화, 행동에 따른 결과 등을 학습한다.

옴니버스가 로봇을 시험할 가상 환경을 구현한다면 코스모스는 현실에서 발생할 수 있는 다양한 상황을 생성하는 데 활용된다. 개발자는 두 기술을 통해 실제로 수집하기 어려운 상황까지 학습 데이터로 만들 수 있다.

정 대표는 시뮬레이션이 데이터 생성에만 활용되는 것은 아니라고 설명했다. 데이터를 만들고 AI 모델을 학습시킨 뒤 성능을 검증하고 실제 현장에 적용하기까지 로봇 개발 전반에 사용된다고 밝혔다.

이 과정에서는 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다. 현실과 유사한 장면을 만드는 것은 물론 물체의 움직임과 물리적 변화까지 계산해야 하기 때문이다.

정 대표는 피지컬 AI의 합성 데이터 생성이 기존 언어모델보다 훨씬 많은 컴퓨팅 자원을 요구할 수 있다고 강조했다. 실제 환경을 가정한 검증에도 연산 능력이 필요해 피지컬 AI 발전에 따라 컴퓨팅 수요가 계속 증가할 것으로 내다봤다.

엔비디아는 실제 데이터와 시뮬레이션으로 생성한 합성 데이터도 개발자들에게 공개하고 있다. 정 대표는 로봇과 자율주행 분야의 연구자들이 관련 데이터를 활용해 다양한 학습과 검증 작업을 진행하고 있다고 소개했다.

로봇의 두뇌까지 지원…젯슨·아이작으로 실제 구동

엔비디아 기술은 가상 환경에서 로봇을 훈련하는 데 그치지 않는다. 학습한 AI를 실제 로봇에 탑재하고 움직이도록 하는 하드웨어와 소프트웨어도 제공한다.

정 대표는 과거 로봇 개발에서 기계적 움직임과 제어 기술이 중요했다면 최근에는 주변 환경을 이해하고 행동을 결정하는 AI의 역할이 커지고 있다고 설명했다.

로봇에 탑재하는 컴퓨팅 플랫폼으로는 젯슨을 소개했다. 젯슨은 로봇 내부에서 카메라와 센서 정보를 처리하고 AI 모델을 실행한다. 외부 데이터센터에 모든 정보를 보내지 않고도 현장에서 주변 상황을 인식하고 판단할 수 있도록 지원한다.

대표 제품은 젯슨 오린과 젯슨 토르다. 오린은 암페어, 토르는 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처를 기반으로 한다. 정 대표는 데이터센터용 GPU와 아키텍처를 공유하기 때문에 기존 AI 개발 도구와 소프트웨어를 로봇에서도 폭넓게 활용할 수 있다고 강조했다.

로봇 개발을 위한 소프트웨어 플랫폼은 아이작이다. 가상 환경에서 로봇을 시험하는 아이작 심과 로봇 학습을 지원하는 아이작 랩 등이 있다.

휴머노이드 개발에는 로봇 파운데이션 모델 아이작 그루트도 활용된다. 그루트는 카메라로 인식한 시각 정보와 사람의 언어 명령을 로봇의 행동으로 연결하는 비전·언어·행동(VLA) 기술을 활용한다.

일례로 사람이 물건을 옮기라고 지시하면 로봇이 물체의 위치를 확인하고 팔과 손을 어떻게 움직일지 결정하는 데 활용할 수 있다. 개발자는 그루트를 기반으로 자체 로봇의 특성과 작업 환경에 맞춰 추가 학습을 진행할 수 있다.

엔비디아는 데이터 생성부터 AI 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실제 로봇 구동까지 연결하는 개발 환경을 제공하고 있다. LG와의 협력도 이러한 기술을 실제 휴머노이드 개발에 적용하는 사례다.

정 대표는 "한국은 강력한 제조기업들이 많고 AI 소프트웨어 역량도 뛰어나다"며 "정부도 많은 관심을 갖고 있어 피지컬 AI가 한국의 미래에 크게 기여할 수 있을 것으로 생각한다"고 말했다.