NVIDIA라고 하면 대부분의 사람들은 그래픽 카드를 떠올립니다. 그렇다면 왜 세계 최대의 AI 기업 중 하나가 로봇 공학에 수십억 달러를 쏟아붓고 있는 것일까요?

NVIDIA가 로봇 공학에 관심을 갖는 이유에 대한 짧은 답변은, NVIDIA가 AI 분야에서 포착했던 것과 동일한 기회를 보고 있기 때문입니다. 즉, 화려한 최종 제품이 아니라, 다른 모든 이들이 그 위에서 구축하는 플랫폼을 보고 있는 것입니다.

NVIDIA가 로봇 공학을 위해 실제로 구축하는 것

Figure나 Tesla와 같은 기업들이 물리적인 로봇을 제작하는 동안, NVIDIA는 그 로봇들을 구동하는 AI, 시뮬레이션 도구(simulation tools), 그리고 컴퓨팅 플랫폼(computing platform)을 구축하고 있습니다. 이는 모든 이와 경쟁하려는 전략이라기보다, 모든 이에게 공급하는 공급자(supplier-to-everyone) 전략입니다.

NVIDIA는 이를 **"세 가지 컴퓨터"**로 정의합니다. 하나는 로봇의 AI를 훈련시키기 위한 것, 하나는 이를 시뮬레이션하고 테스트하기 위한 것, 그리고 마지막 하나는 로봇 내부에서 직접 구동하기 위한 것입니다. 이 세 가지 계층을 모두 소유하면, 어떤 회사가 최종적으로 승리하는 하드웨어를 만들더라도 그 로봇에 동력을 공급하게 됩니다.

Isaac Sim과 시뮬레이션에서의 로봇 훈련

중간 계층이 바로 많은 활동이 일어나는 곳입니다. NVIDIA의 Isaac Sim과 같은 도구들은 개발자들이 실제 하드웨어를 만지기 전에 시뮬레이션 환경에서 로봇을 훈련하고 테스트할 수 있게 해주며, Isaac Lab이라는 보조 프레임워크를 통해 대규모로 로봇 정책(robot policies)을 훈련하는 데 집중합니다.

이것이 중요한 이유는 현실 세계에서 로봇을 훈련하는 것은 느리고, 비용이 많이 들며, 위험하기 때문입니다. 물리적인 로봇은 한 번에 하나의 시도만 연습할 수 있으며, 실수는 로봇을 고장 낼 수 있습니다. 시뮬레이션에서는 수천 대의 가상 로봇이 물리적 설정으로는 따라올 수 없는 속도로, 안전하게 병렬로 연습할 수 있습니다. 이러한 sim-to-real(시뮬레이션에서 실물로) 접근 방식은 현대 로봇 학습의 핵심입니다.

GR00T와 로봇을 위한 파운데이션 모델

AI 계층은 휴머노이드 로봇을 위한 NVIDIA의 오픈 파운데이션 모델(foundation model)인 GR00T입니다. 한 번에 하나의 작업만을 프로그래밍하는 대신, 로봇이 광범위한 현실 세계 활동을 수행할 수 있도록 돕고 개발자가 자신의 기계에 맞게 미세 조정(fine-tune)할 수 있는 범용 모델을 만드는 것이 목표입니다.

이는 언어와 이미지를 재편했던 파운데이션 모델 (foundation-model) 개념과 동일하며, 이제는 물리적 로봇을 목표로 하고 있습니다. 이는 현재 로봇 공학을 변화시키고 있는 여러 AI 모델들 중 하나입니다. 로봇 내부 연산을 위한 NVIDIA의 Jetson Thor 칩과 결합되어, 훈련에서 배포에 이르는 루프를 완성합니다.

NVIDIA의 플랫폼 우선 전략이 성공할 수 있는 이유

조각들을 모아보면 전략은 명확합니다. 시뮬레이션 (Simulation)은 로봇 학습을 더 빠르고 안전하게 만듭니다. 파운데이션 모델 (Foundation models)은 로봇을 더 똑똑하고 범용적으로 만듭니다. 그리고 NVIDIA의 칩은 이 두 가지 모두의 밑단에서 작동합니다. 이 도구들은 함께 작용하여 로봇이 실제 환경에서의 훈련만으로 가능한 수준보다 훨씬 더 빠르고, 안전하며, 훨씬 더 큰 규모로 학습할 수 있도록 돕습니다.

로봇 공학의 미래는 더 나은 하드웨어 그 이상에 달려 있습니다. 그것은 더 나은 소프트웨어, 더 나은 시뮬레이션, 그리고 기계를 유능한 로봇으로 탈바꿈시키는 계층인 더 나은 AI에 달려 있습니다. 이것이 바로 NVIDIA가 가장 큰 승부수를 던지고 있는 지점이며, 그래픽 카드로 알려진 회사가 왜 이제 체화된 AI (embodied AI) 분야에서 가장 중요한 이름 중 하나가 되었는지를 설명해 줍니다.

FAQ

NVIDIA는 왜 로봇 공학에 투자하나요?
NVIDIA는 로봇 공학을 차세대 주요 플랫폼 기회로 보고 있습니다. Figure나 Tesla와 같은 기업들과 경쟁하기 위해 로봇을 직접 만들기보다는, 많은 로봇이 의존하는 AI 모델, 시뮬레이션 소프트웨어, 그리고 칩을 구축하여 산업 전체의 밑바탕이 되는 플랫폼이 되는 것을 목표로 합니다.

NVIDIA는 로봇을 만드나요?
대부분의 경우 물리적인 로봇 자체를 만들지는 않습니다. NVIDIA는 이를 가능하게 하는 계층에 집중합니다: Isaac Sim 및 Isaac Lab과 같은 훈련 및 시뮬레이션 소프트웨어, GR00T와 같은 파운데이션 모델, 그리고 다른 회사들이 만든 로봇 내부에서 구동되는 Jetson Thor와 같은 컴퓨팅 하드웨어가 그 대상입니다.

NVIDIA Isaac Sim란 무엇인가?
Isaac Sim은 로봇 공학을 위한 NVIDIA의 시뮬레이션 플랫폼입니다. 개발자는 실제 하드웨어에 배포하기 전, 현실적인 가상 환경에서 로봇 AI를 훈련, 테스트 및 검증할 수 있습니다. 이는 물리적 로봇을 사용하여 훈련하는 것보다 더 빠르고, 저렴하며, 안전합니다.

NVIDIA GR00T란 무엇인가?
GR00T는 범용 휴머노이드 로봇을 위한 NVIDIA의 오픈 파운데이션 모델 (Open Foundation Model)입니다. 이는 로봇이 광범위한 작업을 이해하고 수행할 수 있도록 설계되었으며, 데이터, 시뮬레이션 및 배포를 아우르는 더 넓은 Isaac 플랫폼의 일부로서 개발자에 의해 미세 조정 (Fine-tuning)될 수 있습니다.

로봇 훈련에 시뮬레이션이 왜 그토록 중요한가?
현실 세계에서의 훈련은 물리적 로봇이 한 번에 한 번의 시도만 할 수 있고 파손될 위험이 있기 때문에 느리고, 비용이 많이 들며, 위험합니다. 시뮬레이션은 많은 가상 로봇이 물리적 위험 없이 고속으로 병렬 훈련을 수행할 수 있게 하며, 학습한 내용을 실제 하드웨어로 전이 (Transfer)할 수 있게 합니다.

Drift와 같은 도구들은 이 로봇 스택의 어디에 위치하는가?
NVIDIA는 Isaac Sim과 같은 시뮬레이터, 파운데이션 모델 (Foundation Model), 그리고 칩과 같은 기반 플랫폼을 제공합니다. Drift는 그보다 한 단계 위 계층에서 작동하며, 자연어 프롬프트 (Natural-language prompt)를 통해 Gazebo 및 MuJoCo와 같은 시뮬레이터를 가로질러 개발자가 실제로 실행하는 시뮬레이션 워크스페이스를 생성합니다 (Isaac Sim 지원도 예정되어 있습니다). NVIDIA가 엔진을 제공한다면, Drift는 그 엔진 내부에서 실행될 결과물을 구축하도록 돕습니다.