Nvidia는 로봇, 자율 주행 차량 (autonomous vehicles), 그리고 기타 물리적 시스템이 실제 환경을 더 잘 이해하고 예측할 수 있도록 설계된 오픈 AI 월드 모델 (world model)인 Cosmos 3를 공개했습니다.

중요한 이유: Nvidia는 칩을 넘어 AI 모델과 소프트웨어로 영역을 계속 확장하고 있으며, 물리적 AI (physical AI) 개발을 위한 기초 플랫폼이 되기 위해 입지를 다지고 있습니다.

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뉴스 핵심: Nvidia는 거의 10억 개의 이미지, 4억 개의 실제 및 합성 비디오, 주변 오디오, 텍스트, 그리고 인간과 로봇으로부터 얻은 액션 데이터 (action data)를 포함하여 20조 개의 멀티모달 (multimodal) 토큰으로 Cosmos 3를 학습시켰다고 밝혔습니다.

• 해당 액션 데이터는 Cosmos를 일반적인 비디오 생성기 (video generator)와 다르게 만드는 요소입니다. Nvidia Cosmos Lab의 부사장인 Ming-Yu Liu는 Axios에 이것이 단순히 장면이 어떻게 보이는지가 아니라, 기계가 어떻게 움직이는지를 모델링하기 위한 것이라고 말했습니다. 자율적인 액션 (Autonomous actions)이 핵심입니다.
• 개발자들은 Cosmos 3를 사용하여 물리적 환경에서의 액션을 시뮬레이션할 수 있으며, 그 위에 로봇 및 기타 기계를 위한 작업 특화 모델 (task-specific models)을 구축할 수 있습니다.
• Cosmos 3는 로봇 관절 각도, 그리퍼 (gripper) 위치, 궤적 (trajectories)과 같은 액션 데이터를 생성하도록 설계되었으며, 이는 기계가 물리적 세계를 탐색하고 조작하는 법을 학습하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

행간의 의미: Liu는 Cosmos가 초기 Nemotron 제품군과 유사한 오픈 모델이기 때문에, 하드웨어 제조사들이 자신의 필요에 맞게 Cosmos를 맞춤화하기가 더 쉽고, 향후 버전이 산업계의 요구 사항에 더 밀접하게 부합하도록 보장할 수 있다고 말했습니다.

• Nvidia는 또한 이 노력을 지원하는 기업 연합을 구축하고 있습니다. 초기 파트너로는 Agile Robots, Black Forest Labs, Runway 등이 포함됩니다.
• Nvidia는 Cosmos가 로봇 충돌이나 특이한 도로 상황과 같이 반복적으로 포착하기 어렵고, 비용이 많이 들거나 위험한 희귀하거나 위험한 시나리오를 생성할 수 있다고 밝혔습니다.

Zoom in: Nvidia는 즉시 두 가지 버전을 출시합니다. 로봇 및 자율 주행 차량 학습과 같이 높은 물리적 정확도 (physics accuracy)가 요구되는 작업을 위한 "super" 모델과, 수 분의 일 초 만에 결과를 생성할 수 있는 "nano" 모델입니다.

• 로컬에서 실행 가능한 "edge" 모델도 곧 출시될 예정이라고 Nvidia는 밝혔습니다.

Zoom out: 기업들이 챗봇과 에이전트 (agents)의 지능을 활용하여 실제 세계의 작업을 수행하도록 만들기를 점점 더 원함에 따라, 월드 모델 (World models)은 AI의 핵심 성장 분야가 되었습니다.

• 이 분야의 유망한 스타트업으로는 Fei-Fei Li의 World Labs와 Yann LeCun의 AMI Labs가 있습니다.
• "궁극적으로 월드 모델이 달성하고자 하는 것은 물리적 에이전트 (physical agents)가 더 범용성 (generalizable)을 갖도록 돕는 것입니다"라고 Liu는 말했습니다. "더 범용성을 갖기 위해서는 세상이 어떻게 작동하는지 이해하여 세상을 이해해야 하고, 그래야 계획을 세울 수 있습니다."

Bottom line: Nvidia의 베팅은 차세대 AI가 단순히 질문에 답하거나 이미지를 생성하는 것에 그치지 않고, 물리적 세계에서 예측, 시뮬레이션 및 행동해야 한다는 것입니다. 그리고 Nvidia는 개발자들이 시작하는 지점이 자사의 오픈 모델 (open models)과 인프라 (infrastructure)가 되기를 원합니다.