편집자 노트: 이 글은 Into the Omniverse 시리즈의 일부입니다. 개발자와 기업이 OpenUSD와 NVIDIA Omniverse의 발전을 활용해 워크플로를 혁신하는 방법을 탐구합니다.
지난주 열린 NVIDIA GTC는 피지컬 AI의 전환점을 알렸습니다. 로봇과 차량, 팩토리가 단일 사용 사례와 독립적인 배포를 넘어 산업 전반의 정교한 엔터프라이즈 워크로드로 도약하고 있는데요, 그 변화의 중심에 새로운 피지컬 AI 프론티어 모델들이 있습니다.
NVIDIA Cosmos 3, NVIDIA Isaac GR00T N1.7, NVIDIA Alpamayo 1.5가 바로 이 변화를 이끄는 프론티어 모델들입니다. 아울러 NVIDIA는 월드 모델링·휴머노이드 기술·자율주행 분야의 최첨단을 끌어올리기 위한 NVIDIA Physical AI Data Factory Blueprint와 AI 팩토리 디지털 트윈 시뮬레이션을 위한 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint도 함께 공개했습니다.
OpenClaw과 같은 오픈소스 에이전틱 프레임워크는 AI 스택을 운영 영역까지 확장합니다. 장시간 실행되는 ‘클로(claw)’가 도구·메모리·메시징 인터페이스를 활용해 워크플로를 조율하고, 데이터 파이프라인을 관리하며, 전용 머신에서 작업을 자율적으로 실행하는데요, OpenClaw 제작자 피터 스타인버거(Peter Steinberger)는 GTC NVIDIA 블로그에서 “NVIDIA와 더 넓은 에코시스템과 함께, 저희는 누구나 강력하고 안전한 AI 어시스턴트를 만들 수 있게 해주는 클로와 가이드레일을 구축하고 있습니다”라고 밝혔습니다.
OpenUSD는 피지컬 AI 확장성의 핵심 동력으로, 팀들이 CAD(컴퓨터 지원 설계) 데이터·시뮬레이션 에셋·실세계 텔레메트리를 물리적으로 정확한 통합 세계 뷰로 가져올 수 있는 공통 씬 기술 언어를 제공합니다.
AI 팩토리를 짓기 전에 시뮬레이션하다
현대의 AI 팩토리는 열 관리·전력망·네트워크 부하·기계 시스템을 아우르는 복잡한 구조를 지닙니다. 시뮬레이션 기술을 활용하면 일정과 예산 안에서 구축하는 일이 훨씬 수월해지는데요, NVIDIA는 이에 대응해 GTC에서 Omniverse DSX Blueprint를 발표했습니다.
단일 디지털 트윈을 통해 AI 팩토리의 모든 레이어에 걸친 시뮬레이션을 통합하는 레퍼런스 아키텍처로, AI 팩토리 운영자가 실제 랙을 설치하기 전에 성능과 효율을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
컴퓨트가 곧 데이터 — 실세계 데이터는 더 이상 독점 자산이 아니다
실세계 데이터는 피지컬 AI의 해자(moat) 역할을 해왔지만, 확장성에는 한계가 있습니다. 실세계는 지저분하고 예측 불가능하며 엣지 케이스로 가득 차 있는 데다, 데이터를 처리·시뮬레이션·평가하는 파이프라인도 파편화되어 있어요. 병목은 단순히 데이터가 아니라 데이터 팩토리 전체입니다.
이를 해결하기 위해 NVIDIA는 GTC에서 Physical AI Data Factory Blueprint를 발표했습니다. 컴퓨트를 대규모 고품질 훈련 데이터로 전환하는 오픈 레퍼런스 아키텍처로, NVIDIA Cosmos 오픈 월드 파운데이션 모델과 NVIDIA OSMO 오퍼레이터를 기반으로 데이터 큐레이션·증강·평가를 단일 파이프라인으로 통합합니다. 덕분에 개발자들은 제한된 실세계 입력만으로도 다양한 롱테일 데이터셋을 생성할 수 있습니다.
FieldAI, Hexagon Robotics, Linker Vision, Milestone Systems, Skild AI, Teradyne Robotics 등 주요 피지컬 AI 개발사들은 이미 이 블루프린트를 활용해 로보틱스 프로젝트·비전 AI 에이전트·자율주행 프로그램 개발을 가속하고 있어요. Microsoft Azure와 Nebius는 이 블루프린트를 제공하는 최초의 클라우드 플랫폼으로, 세계 규모의 컴퓨트를 턴키 데이터 생산 엔진으로 전환합니다.
NVIDIA Omniverse·시뮬레이션 기술 부문 부사장 레브 레바레디안(Rev Lebaredian)은 “클라우드 선도 기업들과 함께, 저희는 컴퓨트를 차세대 자율 시스템과 로봇을 구현하는 데 필요한 고품질 데이터로 변환하는 새로운 종류의 에이전틱 엔진을 제공하고 있습니다. 이 새로운 시대에는 컴퓨트가 곧 데이터입니다”라고 말했습니다.
OpenUSD에서 현실로 — 설계부터 배포까지 끊김 없이
CAD 파일을 OpenUSD로 변환하는 과정은 피지컬 AI 파이프라인의 핵심 단계입니다. 엔지니어링 데이터를 시뮬레이션 즉시 활용 가능한 에셋으로 변환해, 개발자들이 물리적으로 정확한 가상 환경에서 로봇을 구축·테스트·검증할 수 있도록 하는데요, NVIDIA Omniverse Kit SDK와 NVIDIA Isaac Sim 같은 도구를 활용하면 팀들이 3D 데이터를 실시간 렌더링·시뮬레이션·협업 워크플로에 맞게 최적화하고 강화할 수 있습니다. FANUC과 Fauna Robotics를 비롯한 기업들은 이 매끄러운 CAD-to-OpenUSD 워크플로를 통해 로봇 시스템 설계 및 검증 속도를 높이고 있어요.
산업용 디지털 트윈으로 제조·물류를 혁신하다
레바레디안은 GTC의 디지털 트윈·시뮬레이션 특별 연설에서 “팩토리 자체가 이제 로봇 시스템이 됐습니다”라고 언급했습니다.
모든 팩토리는 시뮬레이션에서 탄생합니다. NVIDIA Mega Omniverse Blueprint는 기업들이 단 한 대의 로봇도 현장에 배포하기 전에 물리적으로 정확한 시설 디지털 트윈 안에서 로봇 군집과 AI 에이전트를 설계·테스트·최적화할 수 있는 레퍼런스 아키텍처를 제공합니다. KION은 Accenture·Siemens와 협력해 세계 최대 순수 계약 물류 기업인 GXO를 위한 대규모 창고 디지털 트윈을 구축하고, NVIDIA Jetson 기반 자율 지게차 군집을 훈련·테스트하는 데 이 블루프린트를 적용하고 있습니다.
피지컬 AI, 시뮬레이션에서 현실 세계로
NVIDIA는 주요 로봇 두뇌 개발사·산업용 로봇 대기업·휴머노이드 선구자들을 포함한 글로벌 로보틱스 에코시스템과 파트너십을 맺고 생산 수준의 피지컬 AI를 강화하고 있습니다.
전 세계 합산 설치 기반 200만 대 이상의 로봇을 보유한 ABB Robotics, FANUC, KUKA, Yaskawa는 NVIDIA Omniverse 라이브러리와 NVIDIA Isaac 시뮬레이션 프레임워크를 활용해 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 통해 복잡한 로봇 애플리케이션과 생산 라인을 검증하고 있으며, 컨트롤러에 NVIDIA Jetson 모듈을 통합해 실시간 AI 추론도 구현했습니다.
로봇 개발은 로봇 두뇌에서 시작합니다. 이 때문에 FieldAI와 Skild AI 등 선도 개발사들이 NVIDIA Cosmos 월드 모델로 데이터를 생성하고 Isaac 시뮬레이션 프레임워크로 시뮬레이션 내 정책을 검증하는 방식으로 로봇 두뇌를 개발하고 있어요. 한편 Generalist AI는 NVIDIA Cosmos를 활용해 합성 데이터 생성을 탐구하고 있습니다. 이 조합 덕분에 로봇은 공급망 모니터링부터 음식 배달에 이르기까지 어떤 작업에서도 놀라운 속도로 숙련도를 높이고 있습니다.
GTC 관련 자세한 내용은 온라인 프레스 킷에서 확인하세요. 키노트 리플레이, 피지컬 AI Days 세션, 개발자 라이브스트림도 함께 시청해 보세요.