[벡트 AI테크블로그] NVIDIA의 로보틱스 파운데이션 모델 심층 분석

1. 개요

전 세계의 로봇 산업이 눈부시게 발전하고 있습니다. 특히 최근 NVIDIA는 로봇 산업을 획기적으로 발전시킬 수 있는 로봇 파운데이션 모델을 발표하였습니다. 벡트 AI테크블로그에서는 NVIDIA의 로보틱스 파운데이션 모델을 심층 분석하여 제공해 드립니다.

• NVIDIA Isaac GR00T 공식 페이지: https://developer.nvidia.com/isaac-gro0t
• GR00T N1 논문(arXiv): https://arxiv.org/abs/2503.14734

NVIDIA의 Project GR00T는 범용 휴머노이드 로봇을 위한 기초 모델 이니셔티브로서 로봇공학 분야에서 중대한 의미를 지닙니다. 이 프로젝트는 GR00T N-시리즈 AI 모델, Isaac 로보틱스 플랫폼, Jetson Thor 컴퓨팅 하드웨어, 그리고 합성 데이터 생성 파이프라인과 같은 핵심 기술들을 포괄합니다. 주요 목표는 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하고 체화된 AI(embodied AI)를 실현하는 것입니다. 최근 GR00T N1.5 모델과 GR00T-Dreams 데이터 생성 블루프린트와 같은 발전은 이러한 목표 달성을 향한 NVIDIA의 강력한 의지를 보여줍니다. Project GR00T는 단순히 개별 기술의 집합이 아니라, NVIDIA가 AI 훈련 분야에서의 GPU 지배력을 체화된 AI라는 새로운 영역으로 확장하려는 전략적 움직임으로 해석될 수 있습니다. 이는 마치 중앙 신경계와 AI의 중추를 제공함으로써 급성장하는 휴머노이드 로봇 산업의 핵심 플레이어가 되려는 시도입니다. NVIDIA는 GR00T N 기초 모델, Isaac Sim/Lab 시뮬레이션 도구, Jetson Thor 특수 하드웨어, GR00T-Dreams/Mimic 데이터 생성 파이프라인 등 포괄적인 플랫폼을 제공함으로써, 수많은 휴머노이드 로봇 기업과의 파트너십을 통해 생태계를 적극적으로 구축하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 CUDA가 GPU 프로그래밍의 필수 요소가 된 것처럼, NVIDIA 기술을 휴머노이드 개발에 없어서는 안 될 존재로 만들려는 의도로 풀이됩니다. 결과적으로, 이는 휴머노이드 시장 성장과 함께 NVIDIA가 부품 공급을 넘어 플랫폼 제공자로서 상당한 가치를 확보할 수 있는 기반을 마련합니다. "범용" 로봇과 "기초 모델"에 대한 강조는 특정 작업에 국한된 로봇에서 벗어나, 적응력이 뛰어나고 학습 기반 시스템으로의 패러다임 전환을 시사합니다. NVIDIA는 이러한 전환의 핵심 지능을 제공하고자 하며, 로봇이 자연어를 이해하고 인간의 움직임을 모방하여 새로운 기술을 신속하게 학습하도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 대형 기초 모델이 특정 전문 분야에 적용되는 광범위한 AI 트렌드와도 일치하며, 로봇공학은 이러한 접근 방식의 다음 개척지로 여겨집니다. 이 분야에서의 성공은 정교한 로봇 기능 개발의 진입 장벽을 극적으로 낮추어 다양한 응용 분야의 폭발적인 증가를 가져올 수 있습니다.

2. 체화된 AI를 향한 NVIDIA의 비전: Project GR00T

2.1. Project GR00T 정의: 범용 로봇 00 기술 (Generalist Robot 00 Technology)

Project GR00T는 범용 로봇 기초 모델 및 데이터 파이프라인을 위한 연구 이니셔티브이자 개발 플랫폼으로 정의됩니다. "범용 로봇 00 기술"이라는 명칭은 자연어 이해와 인간 행동 모방을 통해 광범위한 작업을 수행할 수 있는 로봇을 만들고자 하는 야심 찬 목표를 반영합니다.

2.2. 휴머노이드 로봇공학의 전략적 필요성 및 목표

NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 "범용 휴머노이드 로봇을 위한 기초 모델 구축은 오늘날 AI 분야에서 해결해야 할 가장 흥미로운 문제 중 하나"라고 언급하며, 이 분야에 대한 NVIDIA의 전략적 중요성과 도전 의식을 강조했습니다. 프로젝트의 목표는 로봇공학과 체화된 AI 분야에서 혁신을 주도하여 로봇이 현실 세계를 탐색하고, 적응하며, 상호작용할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 로봇 개발 및 배포 방식에 혁명적인 영향을 미칠 수 있는 "범용 로봇공학을 위한 ChatGPT 순간"을 목표로 하며, 물리적 세계에서 인식, 추론, 계획, 행동할 수 있는 "물리적 AI(physical AI)"를 창조하려는 비전을 담고 있습니다.

NVIDIA가 휴머노이드 기초 모델 분야에 진출한 것은 AI 리더십을 활용하여 차세대 지능형 기계의 "운영 체제"를 정의하려는 전략적 포석으로 볼 수 있으며, 이는 다른 AI 대기업이나 전문 로봇 소프트웨어 회사를 선점하려는 의도도 포함합니다. NVIDIA는 AI 하드웨어 및 훈련용 소프트웨어 분야에서 지배적인 위치를 차지하고 있으며, 휴머노이드 로봇은 정교한 "두뇌"를 필요로 하는 AI의 주요 미래 응용 분야로 간주됩니다. GR00T N 시리즈 기초 모델과 Isaac 개발 플랫폼을 제공함으로써 NVIDIA는 핵심 지능 제공자가 되는 것을 목표로 합니다. 만약 휴머노이드 로봇이 보편화된다면, 그 핵심 AI 플랫폼을 제공하는 회사는 강력한 입지를 확보하게 될 것입니다. NVIDIA는 현재의 강점을 활용하여 이러한 미래의 위치를 구축하고 있으며, 이는 개발자들이 NVIDIA의 도구와 플랫폼에 크게 의존하게 만들어 경쟁업체가 상당한 우위나 완전히 다른 패러다임을 제공하지 않는 한 시장 진입을 어렵게 만드는 "CUDA와 유사한" 생태계 고착화를 휴머노이드 로봇공학 분야에서 만들어낼 수 있습니다. "체화된 AI"와 "물리적 AI"에 대한 집중은 AI의 영역이 디지털에서 물리적 세계로 크게 확장됨을 의미하며, 휴머노이드는 이러한 확장의 핵심 매개체입니다. 이는 현실 세계와의 상호작용, 불확실성, 안전과 관련된 훨씬 더 어려운 문제들을 해결해야 함을 시사합니다. "체화된 AI"는 명시적인 목표로 언급되며, "물리적 AI"는 물리적 세계에서 인식, 추론, 계획, 행동할 수 있는 AI로 강조됩니다. 휴머노이드 로봇은 본질적으로 복잡하고 비정형적인 인간 환경과 상호작용해야 합니다. 이는 AI 연구가 데이터의 패턴 인식을 넘어 세계에서의 지능적 행동으로 나아가는 자연스러운 진전입니다. 이 분야에서의 성공은 AI 알고리즘뿐만 아니라 센서 융합, 실시간 제어, 안전 시스템, 인간-로봇 상호작용 등 순수 디지털 AI 응용보다 훨씬 복잡한 분야에서의 혁신을 요구할 것입니다. GR00T를 위해 개발된 솔루션은 다른 로봇공학 분야 및 자율 주행 차량에도 파급 효과를 미칠 수 있습니다.

3. Project GR00T의 핵심 기술 기둥

Project GR00T는 AI 모델, 로보틱스 플랫폼, 그리고 합성 데이터의 세 가지 핵심 기술 기둥으로 구성됩니다. 이 기술들은 서로 긴밀하게 연관되어 휴머노이드 로봇 개발의 새로운 패러다임을 제시합니다. 아래 표는 Project GR00T의 주요 구성 요소를 요약한 것입니다.

표 1: Project GR00T 주요 구성 요소 개요

3.1. GR00T N 시리즈: 휴머노이드 지능을 위한 기초 모델

GR00T N 시리즈는 Project GR00T의 핵심으로, 휴머노이드 로봇에 인간과 유사한 지능과 기술을 부여하기 위해 설계된 기초 모델군입니다.

GR00T N1: 아키텍처 및 기능

GR00T N1은 일반화된 휴머노이드 로봇 추론 및 기술을 위한 세계 최초의 개방형 기초 모델로 소개되었습니다. 이 모델은 시각-언어-행동(Vision-Language-Action, VLA) 모델 아키텍처를 채택하고 있습니다.

주목할 만한 특징은 인간의 인지 과정(카네만의 이중 과정 이론)에서 영감을 받은 이중 시스템 설계입니다:

• 시스템 2 (추론 모듈): NVIDIA Eagle-2 VLM과 같은 사전 훈련된 시각-언어 모델(VLM)로 구성되며, 상대적으로 낮은 주파수(예: L40 GPU에서 10Hz)로 작동합니다. 이 시스템은 로봇의 시각적 인식과 언어 지시를 처리하여 환경을 해석하고 작업 목표를 이해하는 역할을 합니다.
• 시스템 1 (행동 모듈): 행동 흐름 일치(action flow-matching) 방식으로 훈련된 확산 트랜스포머(Diffusion Transformer, DiT) 기반 정책입니다. VLM 출력 토큰에 교차 어텐션(cross-attention)을 수행하고, 특정 로봇 형태(embodiment)에 맞는 인코더와 디코더를 사용하여 더 높은 주파수(예: 120Hz)로 유연한 모터 행동을 생성합니다. 이 두 모듈은 긴밀하게 결합되어 종단 간(end-to-end) 방식으로 함께 최적화되고 훈련됩니다.

GR00T N1은 자연어를 이해하고, 인간의 행동을 관찰하여 움직임을 모방하며, 협응력, 손재주 등을 학습하여 현실 세계를 탐색하고, 적응하며, 상호작용할 수 있는 능력을 갖추도록 설계되었습니다. 물체 잡기, 물체 옮기기, 팔 사이 물건 전달과 같은 일반적인 작업을 일반화하고, 다단계 복합 작업도 수행할 수 있습니다. 테이블 위 로봇 팔부터 민첩한 휴머노이드 로봇까지 다양한 로봇 형태를 지원하는 교차 로봇 형태(cross-embodiment) 기능을 제공합니다. GR00T-N1-2B 모델은 총 22억 개의 매개변수(VLM에 13억 4천만 개)를 가지며, 특정 추론 시간을 가집니다.

이러한 이중 시스템 아키텍처는 높은 수준의 추론과 낮은 수준의 실시간 모터 제어를 통합해야 하는 로봇공학의 오랜 과제를 해결하려는 중요한 설계 선택입니다. 그 성공은 미래 범용 로봇의 청사진이 될 수 있습니다. 로봇은 복잡한 명령을 이해하고 다면적인 환경을 인식해야 하며(시스템 2의 VLM 역할), 동시에 행동을 부드럽고 반응적으로 실시간 실행해야 합니다(시스템 1의 확산 트랜스포머 역할). 인간 인지 처리(카네만)에서 영감을 받았다는 명시적인 언급은 효과적인 생물학적 지능을 모델링하려는 의도적인 노력을 시사합니다. 단일의 거대한 AI 시스템에서 깊은 이해와 신속한 물리적 반응을 모두 달성하기 어렵다는 점이 이러한 아키텍처 분리를 이끌었을 가능성이 큽니다. 이 아키텍처가 견고하고 확장 가능함이 입증된다면, 복잡하고 동적인 환경에서 "생각"하고 "행동"해야 하는 모든 에이전트를 위한 AI 구조화 방식에 영향을 미치며 체화된 AI의 표준 접근 방식이 될 수 있습니다. 이는 상징적 추론(언어)과 물리적 행동을 긴밀하게 연결함으로써 "심볼 그라운딩 문제"를 해결하는 데 기여합니다.

GR00T N1.5: 향상된 기능, 성능 개선 및 개발 주기

GR00T N1.5는 GR00T N 시리즈의 첫 번째 업데이트로, 개방적이고 일반화되었으며 완전히 사용자 정의 가능한 기초 모델입니다. 이 모델은 GR00T-Dreams에서 생성된 합성 훈련 데이터를 사용하여 단 36시간 만에 개발되었는데, 이는 수개월이 소요될 수 있는 수동 데이터 수집 과정과 비교했을 때 획기적인 단축입니다. 이는 합성 데이터의 강력한 잠재력을 보여줍니다.

GR00T N1.5의 주요 개선 사항은 다음과 같습니다:

• 새로운 환경 및 작업 공간 구성에 대한 더 나은 적응력
• 사용자 지시를 통한 향상된 객체 인식
• 자재 취급 및 제조 작업(예: 분류, 정리)에서의 성공률 대폭 향상

GR00T-Dreams를 통해 GR00T N1.5가 신속하게 개발된 것은 NVIDIA의 합성 데이터 생성 전략이 이론적 이점뿐만 아니라 실제적인 가속기임을 입증합니다. 이는 로봇 기초 모델의 반복적인 개선에서 NVIDIA에게 상당한 속도 우위를 제공할 수 있습니다. N1.5가 GR00T-Dreams를 사용하여 36시간 만에 개발된 반면, 수동 데이터 수집에는 약 3개월이 소요될 것으로 추정된다는 사실은 이러한 개발 시간의 급격한 단축이 합성 데이터 파이프라인의 직접적인 결과임을 보여줍니다. 이는 합성 데이터가 특히 로봇공학과 같이 실제 데이터 수집이 부족하거나 비용이 많이 들거나 위험한 영역에서 대규모 모델 훈련에 중요해지고 있는 광범위한 AI 추세를 반영합니다. 이러한 능력은 NVIDIA와 파트너들이 주로 실제 데이터에 의존하는 경쟁사보다 훨씬 빠르게 로봇 기술과 행동을 반복할 수 있게 합니다. 이는 더 나은 모델이 더 나은 시뮬레이션 능력을 이끌고, 이는 다시 더 나은 합성 데이터를 생성하여 모델 개선을 더욱 가속화하는 선순환 구조를 만듭니다. 이는 이 분야에서 NVIDIA의 선도적 위치를 더욱 공고히 할 수 있습니다.

훈련 방법론: 실제 데이터, 합성 데이터, 인간 비디오 데이터 활용

GR00T N 모델은 실제 로봇 궤적, 인간 비디오(인터넷 규모), 그리고 합성으로 생성된 데이터셋 등 광범위하고 이질적인 데이터 혼합물을 사용하여 훈련됩니다. 데이터 피라미드 개념이 도입되었는데, 이는 대량의 웹/인간 비디오가 기반을 이루고, 합성 데이터가 중간 계층을, 그리고 실제 로봇 데이터가 (더 구체적인) 상위 계층을 형성하는 구조입니다. 이 피라미드 전체에 걸쳐 공동 훈련 전략이 사용됩니다. Isaac GR00T 블루프린트(신경망 생성 궤적)에서 생성된 합성 데이터가 활용되며, 합성 데이터와 실제 데이터를 결합함으로써 GR00T N1의 성능이 40% 향상되었습니다.

표 3: GR00T N1 및 GR00T N1.5 기초 모델 비교

3.2. NVIDIA Isaac 로보틱스 플랫폼: 통합 생태계

NVIDIA Isaac 로보틱스 플랫폼은 AI 인식, 조작, 시뮬레이션을 발전시키기 위한 CUDA 가속 시스템, 라이브러리, 애플리케이션 프레임워크, 생성형 AI 모델의 완전한 제품군입니다.

Isaac Sim 및 Isaac Lab: 시뮬레이션 및 강화 학습 환경

• Isaac Sim: 로봇 학습을 위한 수천 개의 병렬 시뮬레이션을 실행하기 위해 Isaac Sim 위에 구축된 GPU 가속, 경량, 성능 최적화 애플리케이션입니다. Omniverse 플랫폼에서 물리 기반 가상 환경에서 휴머노이드를 구축, 시뮬레이션, 테스트하기 위한 참조 애플리케이션 역할을 합니다. Isaac Sim 5.0은 GitHub에서 공개적으로 사용 가능하게 될 예정입니다.
• Isaac Lab: Isaac Sim 위에 구축된 오픈 소스 통합 로봇 학습 프레임워크입니다. 강화 학습(RL) 및 모방 학습(IL)에 사용됩니다. Isaac Lab 2.2는 GR00T N 모델을 위한 새로운 평가 환경을 지원할 예정입니다. 이러한 도구들은 모든 로봇 형태와 환경에 대한 새로운 기초 모델을 만드는 데 중요합니다.

Jetson Thor: 휴머노이드 로봇을 위한 컴퓨팅 엔진

Jetson Thor는 NVIDIA Thor 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 하는 휴머노이드 로봇용 신규 컴퓨터입니다. 복잡한 작업을 처리하고 로봇, 사람, 기계 간의 안전하고 자연스러운 상호작용을 용이하게 하도록 설계되었습니다. NVIDIA Blackwell 아키텍처 기반의 차세대 GPU를 특징으로 하며, GR00T와 같은 다중 모드 생성형 AI 모델을 위한 800 TFLOPs의 8비트 부동 소수점 AI 성능을 제공하는 트랜스포머 엔진을 포함합니다. 또한 통합 기능 안전 프로세서, 고성능 CPU 클러스터, 100Gb 이더넷 대역폭을 갖추고 있습니다. 2025년 후반에 출시될 예정이며, GR00T 모델은 Jetson Thor에 배포될 수 있습니다.

Omniverse 및 Cosmos: 시뮬레이션 및 데이터 생성의 기초

• NVIDIA Omniverse: Isaac Sim 및 Isaac Lab의 기반이 되는 3D 워크플로 및 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. OpenUSD로 시뮬레이션 준비 환경을 만드는 데 사용됩니다.
• NVIDIA Cosmos: GR00T-Dreams 및 GR00T-Mimic에서 데이터 생성 및 증강을 위해 사용되는 세계 기초 모델(WFM)을 갖춘 플랫폼입니다.
  • Cosmos Predict: 특정 로봇에 대해 사후 훈련된 WFM으로, GR00T-Dreams에서 합성 모션을 생성하는 데 사용됩니다. Cosmos Predict 2(Hugging Face 출시 예정)는 향상된 세계 생성 및 환각 감소 기능을 제공합니다.
  • Cosmos Reason: 물리적 AI 훈련을 위한 고품질 합성 데이터를 큐레이션하기 위해 연쇄적 사고 추론(chain-of-thought reasoning)을 사용하는 새로운 WFM입니다. GR00T-Dreams의 "꿈"을 평가하고 필터링합니다.

기타 Isaac 플랫폼 구성 요소

• OSMO: 분산 환경 전반에 걸쳐 로봇 개발 워크로드(데이터 생성, 모델 훈련, HIL/SIL 워크플로)를 확장하기 위한 컴퓨팅 오케스트레이션 서비스입니다.
• Isaac Manipulator: 로봇 팔의 민첩성, 기초 모델, GPU 가속 라이브러리를 제공하며, 경로 계획에서 최대 80배 속도 향상 및 제로샷 인식을 지원합니다.
• Isaac Perceptor: AMR을 위한 다중 카메라, 3D 서라운드 비전 기능을 제공합니다.

Isaac 플랫폼, 특히 Isaac Sim/Lab과 Omniverse/Cosmos는 NVIDIA 전략의 핵심인 강력한 "sim-to-real"(그리고 합성 데이터를 통해 점점 더 "sim-for-real") 파이프라인을 생성합니다. 이 파이프라인은 로봇 훈련 및 검증 비용과 시간을 대폭 절감하는 것을 목표로 합니다. 체화된 AI 모델은 방대한 양의 실제 및 합성 데이터를 필요로 하며, 실제 데이터는 비용과 시간이 많이 소요됩니다. Isaac Sim/Lab은 로봇 학습을 위한 수천 개의 병렬 시뮬레이션을 허용하고, Omniverse는 물리적으로 정확한 가상 환경의 기반을 제공합니다. Cosmos WFM(Predict 및 Reason 포함)은 로봇 훈련을 위한 합성 데이터를 생성하고 큐레이션하기 위해 명시적으로 사용됩니다. 실제 로봇 훈련의 어려움과 비용은 견고한 시뮬레이션 및 합성 데이터 생성 능력의 필요성을 직접적으로 야기합니다. 이러한 "시뮬레이션 우선" 또는 "시뮬레이션 중심" 접근 방식이 대규모로 성공한다면 로봇 개발 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다. 이를 통해 실제 위험이나 비용 없이 다양하고 위험한 시나리오에서 광범위한 테스트와 훈련이 가능해져 더 견고하고 유능한 로봇을 더 빨리 배포할 수 있게 됩니다. 또한 대규모 훈련 환경에 대한 접근성을 민주화합니다.

Jetson Thor는 Blackwell 기반 GPU와 트랜스포머 엔진을 갖추고 있어 단순한 컴퓨팅 모듈이 아니라 복잡한 다중 모드 GR00T 기초 모델을 로봇 자체에서 효율적으로 실행하도록 설계된 전략적 하드웨어 구성 요소입니다. 이는 로봇공학을 위한 강력한 엣지 AI에 대한 약속을 의미합니다. Jetson Thor는 휴머노이드 로봇을 위해 특별히 설계되었으며, GR00T와 같은 다중 모드 생성형 AI 모델을 위해 800 TFLOPs의 AI 성능을 자랑합니다. Blackwell 아키텍처에는 최신 AI 모델에 중요한 트랜스포머 엔진이 포함되어 있으며, 목표는 로봇 내 추론 및 런타임 성능입니다. 엣지에서 더 많은 AI 처리를 통해 대기 시간을 줄이고 자율성을 향상시키며 클라우드 연결이 불안정한 상황에 대처하려는 추세가 있습니다. 강력하고 최적화된 로봇 내 컴퓨터를 제공함으로써 NVIDIA는 GR00T 모델이 실제 시나리오에 효과적으로 배포될 수 있도록 보장하며, 이는 플랫폼 전략을 더욱 공고히 합니다. 또한 소프트웨어의 최적 성능을 위한 하드웨어 의존성을 생성합니다.

3.3. 합성 데이터 생성: GR00T의 엔진

체화된 AI 모델은 방대한 양의 실제 및 합성 데이터를 필요로 하지만, 실제 데이터 생성은 비용과 시간이 많이 소요되는 문제를 안고 있습니다. 물리적으로 정확한 시뮬레이션에서 생성된 합성 데이터는 데이터 수집을 가속화합니다.

GR00T-Mimic: 인간 시연 확장

GR00T-Mimic은 모방 학습을 위해 원격 조작 시연으로부터 모션 데이터를 생성하는 워크플로입니다. 제한된 인간 시연(예: XR/Apple Vision Pro 사용)을 수집한 후 합성 모션 데이터를 생성하여 데이터셋을 확장함으로써 데이터 수집 파이프라인을 확장하는 것을 목표로 합니다. 이는 GR00T-Dreams를 보완하며, Omniverse와 Cosmos를 사용하여 기존 데이터를 증강합니다. Foxconn과 Foxlink는 GR00T-Mimic을 사용하여 모션 조작 파이프라인을 개선하고 있습니다. 합성 조작 모션 생성을 위한 Isaac GR00T 블루프린트는 Omniverse와 Cosmos를 기반으로 구축되었습니다.

GR00T-Dreams: 새로운 합성 모션 데이터 생성

GR00T-Dreams는 단일 이미지 입력으로부터 Cosmos를 사용하여 방대한 양의 완전히 새로운 합성 모션 데이터(신경 궤적)를 생성하는 블루프린트입니다. 로봇에게 새로운 행동과 변화하는 환경에 대한 적응 방법을 가르칩니다. 프로세스는 다음과 같습니다: Cosmos Predict WFM을 사후 훈련하고, 단일 이미지를 입력하면 GR00T-Dreams가 새로운 작업/환경의 비디오를 생성한 후, 훈련용 액션 토큰을 추출합니다. GR00T N1.5 개발에 36시간 만에 사용되었습니다.

Cosmos 세계 기초 모델(WFM)의 역할

• Cosmos Predict: 로봇에 대해 사후 훈련되며 GR00T-Dreams에서 사용됩니다. Cosmos Predict 2는 세계 생성을 향상시킵니다.
• Cosmos Reason: 연쇄적 사고 추론을 사용하여 고품질 합성 데이터를 큐레이션하고, GR00T-Dreams의 "꿈"을 평가/필터링하며 자동으로 레이블을 지정합니다.
• NVIDIA Cosmos Transfer: GR00T-Gen에서 생성된 이미지를 증강하는 데 사용됩니다.

오픈 소스 물리 AI 데이터셋

GR00T N 모델 개발에 사용된 24,000개의 고품질 휴머노이드 로봇 모션 궤적을 포함합니다.

GR00T-Dreams와 GR00T-Mimic의 구분(새로운 데이터 대 증강 데이터)과 Cosmos WFM(생성을 위한 Predict, 큐레이션을 위한 Reason)의 결합은 로봇공학의 "데이터 문제"를 여러 각도에서 해결하려는 정교하고 다층적인 전략을 나타내며, 훈련 데이터의 양과 질 모두를 목표로 합니다. 데이터 부족은 로봇공학의 주요 병목 현상이며, GR00T-Mimic은 제한된 인간 데이터를 활용하여 더 많은 데이터를 생성합니다. 이는 알려진 행동을 개선하는 데 유용합니다. 반면, GR00T-Dreams는 최소한의 입력(예: 단일 이미지)으로 완전히 새로운 시나리오를 생성하여 새로운 상황을 탐색하고 일반화 능력을 향상시키는 데 중요합니다. Cosmos Predict는 Dreams가 그럴듯한 시나리오를 생성할 수 있도록 기본 세계 모델을 제공하고, Cosmos Reason은 생성된 방대한 데이터가 훈련에 유용하고 정확하도록 품질 관리 및 레이블링 메커니즘 역할을 합니다. 단순히 방대한 데이터를 생성하는 것만으로는 충분하지 않으며, 관련성 있고 다양하며 고품질이어야 합니다. Mimic, Dreams, Predict, Reason의 조합은 이러한 다양한 측면을 해결합니다. 이 포괄적인 데이터 전략은 NVIDIA의 "비밀 병기"가 될 수 있습니다. 만약 모든 로봇 형태와 작업에 대해 방대하고 고품질이며 다양한 훈련 데이터를 안정적으로 생성할 수 있다면, 모델 개발 및 견고성에서 경쟁사보다 훨씬 앞서 나갈 수 있습니다. 이는 모델 훈련의 초기 대규모 작업 단계에서 물리적 로봇을 데이터 생성 및 시뮬레이션 능력에 비해 부차적인 것으로 만듭니다. "오픈 소스 물리 AI 데이터셋"의 출시는 커뮤니티를 활성화하고 GR00T 모델 채택을 장려하는 동시에 간접적으로 더 다양한 피드백과 데이터를 수집할 수 있는 전략적 움직임입니다. 개방형 데이터셋은 학술 연구 및 벤치마킹에 중요하며, 고품질 데이터셋을 제공하면 연구자와 소규모 기업이 GR00T로 작업하는 진입 장벽을 낮춥니다. 또한 GR00T의 데이터 형식 및 방법론에 대한 표준화를 장려합니다. 이는 다른 AI 분야(예: ImageNet, COCO)에서 빠른 발전을 촉진한 성공적인 오픈 소스 전략을 반영합니다. 도구와 데이터 주변에 커뮤니티를 육성함으로써 NVIDIA는 전체 휴머노이드 분야의 발전을 가속화할 수 있으며, 이는 결국 하드웨어(Jetson Thor) 및 플랫폼(Isaac) 시장을 확대합니다. 또한 커뮤니티 개선 사항으로부터 이익을 얻고 새로운 사용 사례를 식별할 수 있게 합니다.

4. GR00T 개발자 생태계 및 도구

NVIDIA는 Project GR00T를 사용하여 휴머노이드 로봇을 구축하고 훈련시키기 위한 특정 워크플로와 도구를 개발자에게 제공합니다. 아래 표는 NVIDIA GR00T 워크플로 제품군을 요약한 것입니다.

표 2: NVIDIA GR00T 워크플로 제품군

4.1. 포괄적인 GR00T 워크플로

• GR00T-Gen (환경 생성): OpenUSD로 로봇 작업 및 시뮬레이션 준비 환경을 생성하는 워크플로입니다. LLM과 3D 생성 AI 모델을 사용하여 현실적이고 다양한 인간 중심 환경(2,500개 이상의 3D 자산, 150개 이상의 객체 범주, 도메인 무작위화를 위한 다중 텍스처)을 만듭니다. 이동식 매니퓰레이터와 휴머노이드를 지원하며 100개 이상의 작업을 포함합니다.
• GR00T-Mimic (모션 생성): 모방 학습을 위해 원격 조작 시연으로부터 모션 데이터를 생성하는 강력한 워크플로입니다. 제한된 XR/Apple Vision Pro 시연을 통해 더 큰 합성 모션 데이터셋을 생성하여 데이터 수집을 확장합니다. SkillMimicGen이 이를 지원합니다. (3.3절에서 이미 다루었으므로 개발자 도구로서의 역할을 간략히 반복하거나 참조합니다).
• GR00T-Dexterity (조작): 미세하고 민첩한 조작 능력을 개발하기 위한 모델, 정책, 참조 워크플로 제품군입니다. DextrAH-G 연구(RL 기반)를 활용하여 시뮬레이션에서 훈련되고 물리적 로봇에 배포 가능한 종단 간, 픽셀-투-액션 파지 시스템을 만듭니다. 깊이 스트림 입력을 사용한 빠르고 반응적인 파지 및 새로운 객체에 대한 일반화를 목표로 합니다.
• GR00T-Mobility (이동 및 내비게이션): 이동 및 내비게이션 능력을 개발하기 위한 모델, 정책, 워크플로 제품군입니다. Isaac Lab에서 RL 및 IL을 기반으로 하는 새로운 워크플로를 통해 이동 일반론자를 만듭니다. 적응형 훈련을 위해 Isaac Sim의 세계 모델링을 활용하고 세계 모델링과 정책 학습을 분리합니다. 제로샷 sim-to-real 전송이 가능하며 다양한 로봇 형태에 적용할 수 있습니다 (X-MOBILITY 연구 기반).
• GR00T-Control (전신 제어 - WBC): WBC를 위한 모션 계획/제어 라이브러리, 모델, 정책, 참조 워크플로 제품군입니다. 전통적인 MPC에 대한 학습 기반 대안으로 Isaac Lab과 통합되어 있습니다 (OmniH2O 및 HOVER 연구 기반). 원격 조작(VR, RGB 카메라, 음성 명령) 및 자율 제어(작업 전환을 위한 다중 모드 정책 증류)를 위한 WBC 정책을 가능하게 합니다. Sim-to-real 학습 파이프라인: 시뮬레이션에서 특권 있는 "교사" 정책을 훈련시킨 후 실제 배포 가능한 버전으로 증류합니다.
• GR00T-Perception (다중 모드 감지): nvblox, cuVSLAM과 같은 인식 라이브러리, FoundationPose, RT-DETR과 같은 기초 모델, 그리고 Isaac Sim 및 Isaac ROS를 기반으로 하는 참조 워크플로 제품군입니다. HRI에서 장기 기억을 가능하게 하는 응용 연구 참조 워크플로인 ReMEmbR을 포함하며, 상황 인식 반응을 위해 VLM, LLM, 검색 증강 메모리를 통합합니다. Jetson AGX Orin에 배포 가능합니다.

GR00T 워크플로 제품군(Gen, Mimic, Dexterity, Mobility, Control, Perception)은 범용 휴머노이드 로봇공학이라는 복잡한 문제를 관리 가능하고 상호 연결된 하위 문제로 체계적으로 분해하려는 NVIDIA의 접근 방식을 보여줍니다. 각 하위 문제는 특화된 도구와 모델로 해결됩니다. 휴머노이드 로봇공학은 환경 생성, 모션 생성, 물체 조작, 이동, 전신 제어, 세계 인식 등 다면적인 과제를 포함하며, 각 GR00T 워크플로는 이러한 특정 측면 중 하나를 목표로 합니다. 이러한 워크플로는 독립적이지 않고 핵심 Isaac 플랫폼(Sim, Lab)을 기반으로 하며 GR00T 기초 모델을 활용합니다. 범용 휴머노이드 구축의 엄청난 복잡성은 모듈식이면서도 통합된 툴킷을 필요로 합니다. 단일 모델이나 도구로는 모든 측면을 해결할 수 없습니다. 이러한 모듈식 툴킷 접근 방식은 개발자가 특정 개선 영역에 집중하거나 이러한 솔루션을 기존 로봇 시스템에 점진적으로 통합할 수 있도록 합니다. 또한 연구 개발을 위한 구조화된 경로를 제공하여 NVIDIA와 커뮤니티가 휴머노이드 능력의 다양한 측면을 병행하여 발전시킬 수 있도록 합니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 고립된 노력보다 해당 분야의 전반적인 진전을 더 효과적으로 가속화할 수 있습니다.

4.2. GR00T 접근: GitHub 저장소, SDK 및 개발자 프로그램

• GitHub 저장소 (NVIDIA/Isaac-GR00T): 사전 훈련된 GR00T N1 활용, 사용자 정의 데이터셋 미세 조정, 모델 적응, 추론 배포를 위한 도구를 제공합니다. 미세 조정을 통한 로봇 행동 사용자 정의에 중점을 둡니다. 전제 조건, 설치 가이드, Jupyter 노트북, 유틸리티 스크립트(./getting_started, ./scripts)를 포함합니다. 데이터 형식은 LeRobot 호환 데이터 스키마를 사용합니다. 추론에는 Gr00tPolicy 클래스를 사용하며 모델은 Huggingface에서 호스팅됩니다. 미세 조정 스크립트 및 튜토리얼(gr00t_finetune.py, LoRA 지원)과 평가 스크립트(eval_policy.py)도 제공됩니다.
• SDK: Isaac Lab, Isaac Sim, Omniverse Replicator가 관련 SDK로 언급됩니다. Isaac Manipulator SDK도 있습니다.
• 개발자 프로그램: NVIDIA 휴머노이드 개발자 프로그램을 통해 GR00T에 접근할 수 있습니다.
• GR00T N1 훈련 데이터 및 작업 평가 시나리오는 Hugging Face 및 GitHub에서 사용할 수 있습니다. 합성 조작 모션 생성을 위한 Isaac GR00T 블루프린트는 build.nvidia.com 및 GitHub에서 제공됩니다.

Isaac Lab과 같은 핵심 구성 요소, Huggingface의 GR00T N1 일부, 그리고 미세 조정 스크립트가 포함된 상세한 GitHub 저장소의 오픈 소스 가용성은 개발자 커뮤니티를 육성하고 광범위한 채택을 장려하여 잠재적으로 GR00T를 사실상의 표준으로 만들려는 전략을 의미합니다. Isaac Lab은 오픈 소스이며, GR00T N1은 "개방형 기초 모델"입니다. GitHub 저장소는 데이터 로딩, 추론, 미세 조정 및 평가를 위한 광범위한 도구를 제공하고, 모델과 데이터셋은 AI 커뮤니티에서 인기 있는 플랫폼인 Huggingface에서 호스팅됩니다. 개방성(다양한 수준에서)은 소프트웨어 및 AI 플랫폼 채택을 위한 일반적인 전략입니다. 이는 진입 장벽을 낮추고 실험을 장려하며 사용자 기반을 구축합니다. 이러한 강력한 도구를 접근 가능하게 만듦으로써 NVIDIA는 로봇공학 커뮤니티의 집단 지성을 활용할 수 있습니다. 개발자는 모델 개선에 기여하고, 새로운 사용 사례를 식별하며, GR00T 위에 특화된 솔루션을 구축할 수 있습니다. 이는 더 많은 사용자 → 더 많은 피드백/기여 → 더 나은 플랫폼 → 더 많은 사용자라는 선순환 효과를 창출합니다. 또한 NVIDIA가 이러한 도구가 다양한 응용 프로그램에서 어떻게 사용되는지에 대한 통찰력을 수집하여 향후 개발에 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.

5. 응용 분야 및 생태계 영향

5.1. 목표 산업 및 사용 사례

범용 휴머노이드 로봇은 인간 중심의 도시 및 산업 작업 공간을 위해 설계되었습니다. 지루하거나 반복적이거나 신체적으로 힘든 작업을 대상으로 하며, 제조(자재 취급, 분류, 포장, 조립, 산업 조작), 물류, 의료(전문가 지원, 환자 치료, Foxconn의 협업 간호 로봇 예시), 노인 돌봄, 소매, 가사 자동화/잡일, 공공 서비스, 교육 등 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있습니다. 구체적인 작업으로는 물체 분류/정리, 픽앤플레이스, 문 열기, 버튼 누르기, 내비게이션 등이 언급되었습니다.

5.2. 주요 로봇 기업과의 협력

NVIDIA는 선도적인 휴머노이드 로봇 회사를 위한 포괄적인 AI 플랫폼을 구축하고 있습니다. GR00T N 모델 또는 Isaac 플랫폼의 초기 채택 기업으로는 1X Technologies, Agility Robotics, Apptronik, Boston Dynamics, Figure AI, Fourier Intelligence, Sanctuary AI, Unitree Robotics, XPENG Robotics 등이 있습니다. 또한 Foxlink, Galbot, Mentee Robotics, NEURA Robotics, General Robotics, Skild AI, Lightwheel, Field AI 등도 참여하고 있습니다.

표 4: 선정된 GR00T 생태계 파트너 및 참여 현황

설립된 플레이어(Boston Dynamics)와 새롭고 전문화된 회사(AeiRobot, Lightwheel)에 이르는 광범위한 초기 채택자들은 GR00T가 만능 솔루션이라기보다는 다양한 하드웨어 및 응용 분야에 적용 가능한 기초 계층으로 자리매김하고 있음을 나타냅니다. 파트너 목록은 광범위하고 다양하며, 응용 분야는 중공업 조작(Foxlink)부터 가전 자동화(NEURA), 의료(Foxconn)에 이르기까지 다양합니다. GR00T N 모델은 "완전히 사용자 정의 가능"하며 "특정 구현, 작업 및 환경에 맞게 사후 훈련을 통해 적응 가능"합니다. 범용 기초 모델은 진정으로 일반적이려면 적응 가능해야 합니다. 사용자 정의 및 사후 훈련 기능은 이 다양한 생태계에 서비스를 제공하는 데 핵심입니다. 이 전략을 통해 NVIDIA는 더 넓은 시장에 침투할 수 있습니다. 휴머노이드 하드웨어 경쟁에서 승자를 선택하는 대신 NVIDIA는 많은 플레이어에게 지원 기술을 제공합니다. 이는 또한 GR00T 모델이 더 광범위한 실제 시나리오에서 테스트되고 개선되어 잠재적으로 더 강력하고 다재다능한 AI로 이어질 수 있음을 의미합니다.

5.3. 노동 및 자동화의 변화

Agility Robotics의 Digit과 같은 인간 중심 로봇은 "노동을 영원히 바꿀" 준비가 되어 있으며, 5천만 명 이상으로 추정되는 전 세계 노동력 부족을 완화할 잠재력을 가지고 있습니다. 제조, 물류, 의료와 같은 산업에서의 배포가 가속화될 것으로 예상되며, 젠슨 황 CEO는 "물리적 AI와 로봇공학이 다음 산업 혁명을 가져올 것"이라고 선언했습니다. "노동 변화"와 "노동력 부족 해결"이라는 서사는 휴머노이드 로봇을 기술적 경이로움뿐만 아니라 시급한 사회경제적 문제에 대한 해결책으로 제시하여 대중 및 정부의 수용과 투자를 가속화할 수 있습니다. 노동력 부족을 영원히 바꾸고 완화한다는 명시적인 언급과 "다음 산업 혁명"이라는 프레임은 이러한 맥락을 뒷받침합니다. 노인 돌봄 및 의료 분야에서의 응용은 사회적 요구를 해결하며, 자동화는 종종 효율성과 생산성 측면에서 구성되지만, 노동 격차 해소 및 돌봄 지원과 연결하면 더 설득력 있는 사회적 이점을 제공합니다. 이러한 서사는 정부가 로봇 연구 및 배포를 더욱 지원하도록 만들 수 있으며(예: 자금 지원, 유리한 규제). 또한 로봇의 협업 및 보조 역할을 강조함으로써 일자리 대체에 대한 대중의 두려움을 완화하는 데 도움이 될 수 있지만, 이는 여전히 복잡한 문제로 남아 있습니다. 이러한 프레임은 틈새 산업 용도를 넘어 시장 채택에 중요합니다.

6. 최근 발전 및 미래 로드맵

6.1. 주요 발표 (GTC, Computex 2025, CES 2025)

• GTC (2024년 3월/2025년): 2024년 3월 18일 Project GR00T, Jetson Thor, Isaac 플랫폼 업데이트(Isaac Lab, OSMO, Isaac Manipulator, Isaac Perceptor)가 발표되었습니다. GR00T-Mimic 블루프린트가 공개되었고, GR00T N1 모델이 사용 가능해졌습니다. 합성 모션 생성을 위한 Isaac GR00T 블루프린트 또한 CES 2025에서 언급되었지만, 이는 GR00T-Mimic/Dreams에 대한 GTC 발표와 일치할 가능성이 높습니다.
• Computex (2025년 5월): Isaac GR00T N1.5 업데이트, Isaac GR00T-Dreams 블루프린트, 휴머노이드 개발을 위한 Blackwell 시스템이 발표되었습니다. Cosmos Reason (새로운 WFM, Hugging Face에서 사용 가능), Cosmos Predict 2 (Hugging Face 출시 예정), Isaac Sim 5.0 (곧 GitHub에서 공개 예정), Isaac Lab 2.2 (GR00T N 모델을 위한 새로운 평가 환경), 그리고 24,000개의 궤적을 포함하도록 확장된 오픈 소스 물리 AI 데이터셋이 공개되었습니다.
• CES (2025년 1월): 물리 AI(로봇, AV, 비전 AI)를 위한 NVIDIA Cosmos 플랫폼, Blackwell RTX 50 시리즈 GPU, 개발자 데스크톱용 NVIDIA Project DIGITS (Grace Blackwell)가 발표되었습니다. 젠슨 황 CEO는 "범용 로봇공학을 위한 ChatGPT 순간이 코앞에 다가왔다"고 말하며, 향후 몇 년 안에 "범용 로봇공학 분야에서 매우 빠르고 놀라운 혁신"이 있을 것이라고 예측했습니다.

GTC, Computex, CES에서의 연이은 발표와 N1에서 N1.5로의 모델 업데이트는 NVIDIA의 공격적인 개발 로드맵과 휴머노이드 AI 분야에서 신속하게 반복하고 리더십을 확립하려는 강력한 의지를 나타냅니다. GR00T 및 Isaac과 관련된 주요 발표는 핵심 기술 컨퍼런스를 중심으로 이루어지며, GR00T N1.5는 N1 이후 매우 빠르게 개발되어 빠른 반복을 보여줍니다. Dreams, Cosmos Reason/Predict 2, Isaac Sim 5.0, Isaac Lab 2.2와 같은 새로운 도구의 지속적인 출시는 빠르게 변화하는 AI 분야에서 신속한 반복과 지속적인 개선이 경쟁력을 유지하는 데 핵심임을 보여줍니다. NVIDIA는 이러한 민첩한 접근 방식을 로봇공학에 적용하고 있습니다. 이러한 개발 속도는 경쟁사에 압력을 가하고 NVIDIA가 이 분야에 진지하게 임하고 있음을 시장에 알립니다. 또한 개발자가 새로운 도구와 모델 버전에 지속적으로 적응해야 함을 의미합니다.

6.2. Newton 물리 엔진 및 협력

NVIDIA는 Google DeepMind 및 Disney Research와 협력하여 로봇 학습을 위한 오픈 소스 물리 엔진인 Newton을 개발하고 있습니다. NVIDIA Warp을 기반으로 구축되었으며 로봇 학습에 최적화되어 MuJoCo 및 Isaac Lab과 호환됩니다. 로봇이 복잡한 작업을 더 정밀하게 처리하는 방법을 학습할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며, 2025년 맥락에서 올해 후반(아마도 2025년)에 사용 가능할 것으로 예상됩니다. Newton 물리 엔진에 대한 Google DeepMind 및 Disney Research와의 협력은 보다 표준화되고 강력한 시뮬레이션 백본을 만들기 위한 전략적 움직임으로, NVIDIA뿐만 아니라 더 넓은 로봇공학 연구 커뮤니티에도 혜택을 줄 수 있으며, NVIDIA의 시뮬레이션 기술을 더욱 확고히 할 수 있습니다. Newton은 오픈 소스이며 MuJoCo와 같은 기존 도구와의 호환성을 목표로 합니다. Google DeepMind(RL 및 시뮬레이션 분야의 강자) 및 Disney Research(엔터테인먼트를 위한 고급 로봇공학)와 같은 주요 업체의 참여는 신뢰성과 다양한 전문 지식을 제공합니다. 더 나은 물리 엔진은 더 정확한 시뮬레이션으로 이어지고, 이는 다시 더 나은 합성 데이터와 로봇 정책 훈련을 위한 더 효과적인 sim-to-real 전환으로 이어진다. 더 복잡한 로봇 행동을 훈련하기 위한 더 높은 충실도의 시뮬레이션 필요성이 고급 물리 엔진 개발을 주도합니다. NVIDIA Warp으로 최적화된 널리 채택된 고품질 오픈 소스 물리 엔진은 로봇공학 시뮬레이션의 새로운 표준이 될 수 있습니다. 이는 물리 엔진 자체가 개방되어 있더라도 NVIDIA의 하드웨어 및 시뮬레이션 플랫폼(Isaac Sim/Lab, Omniverse)이 최첨단 로봇공학 연구 개발의 중심에 있도록 보장함으로써 NVIDIA에 이익이 됩니다. 이는 연구를 위한 공통 기반을 촉진합니다.

6.3. Isaac 플랫폼의 예상되는 미래 개발 및 연구 방향

GR00T N 시리즈 모델의 지속적인 진화(N1.5는 "첫 번째 업데이트"임), 합성 데이터 생성 기능의 추가 확장(Dreams/Mimic 및 Cosmos WFM), Jetson Thor 출시 시 GR00T 모델 배포, 시뮬레이션 스택에 Newton 물리 엔진 통합, 그리고 "Isaac for Healthcare"(수술 로봇, 영상, 재활)와 같이 MONAI, Omniverse(Isaac Sim/Lab)를 의료 디지털 트윈 및 정책 훈련에 사용하는 등 새로운 응용 분야로의 확장이 예상됩니다. 또한 "에이전트 AI" 및 "물리 AI"에 대한 집중도 지속될 것입니다. "Isaac for Healthcare"와 같은 전문 분야로 Isaac을 확장하는 것은 일반적인 GR00T 및 Isaac 기능을 기반으로 도메인별 기초 모델 및 툴킷을 만들어 NVIDIA가 고부가가치 수직 시장을 목표로 하는 장기 전략을 시사합니다. Isaac for Healthcare는 핵심 Isaac 구성 요소(Sim, Lab, Manipulator)와 Omniverse를 활용하지만 의료 AI 모델을 위한 MONAI 및 수술/영상 로봇공학 워크플로와 같은 도메인별 요소를 추가합니다. 이를 통해 의료 기기 디지털 프로토타이핑, 수술 하위 작업용 AI 훈련, 자율 초음파와 같은 맞춤형 솔루션이 가능합니다. 일반 기초 모델은 특정 산업에 최대한 효과적으로 적용되기 위해 종종 미세 조정이나 전문화가 필요합니다. 이러한 접근 방식을 통해 NVIDIA는 특정 산업에서 구체적인 가치를 입증하여 채택과 수익을 창출할 수 있습니다. 또한 다양한 수직 분야에 대한 Isaac 주변의 전문 생태계를 만들어 범용 휴머노이드 이외의 새로운 파트너십과 시장 기회를 창출할 수 있습니다. 이는 Isaac for [Manufacturing], Isaac for [Logistics] 등의 모델이 될 수 있습니다.

7. 휴머노이드 로봇공학 환경에서의 Project GR00T

7.1. 휴머노이드 개발의 주요 과제 해결

Project GR00T는 휴머노이드 개발의 핵심적인 과제들을 해결하고자 합니다.

• 데이터 부족: GR00T-Mimic, GR00T-Dreams, Cosmos WFM 및 Isaac 시뮬레이션 플랫폼을 통해 방대한 양의 합성 데이터를 생성함으로써 이 문제를 해결합니다. 이는 GR00T가 해결하려는 중요한 병목 현상입니다.
• 일반화: GR00T N 모델은 단일 작업 로봇을 넘어 다양한 작업, 로봇 형태 및 환경에 적응할 수 있는 "범용" 기초 모델로 설계되었습니다. 교차 로봇 형태 학습은 핵심적인 측면입니다.
• 느린 훈련 주기: 합성 데이터 생성을 통해 획기적으로 단축되었습니다 (예: N1.5 개발에 36시간 소요).
• 개발의 복잡성: Isaac 플랫폼과 GR00T 워크플로는 개발을 단순화하고 가속화하기 위한 포괄적이고 통합된 도구 체인을 제공하는 것을 목표로 합니다.

7.2. 다른 주요 휴머노이드 AI 이니셔티브와의 간략한 비교 맥락

이 하위 섹션은 AI에 대한 전략적 접근 방식에 초점을 맞춰 포괄적인 기능별 비교가 아닌 높은 수준의 맥락화를 제공합니다.

• Tesla Optimus: 위험하거나 반복적이거나 지루한 작업을 위한 범용 이족보행 자율 휴머노이드에 중점을 둡니다. Tesla의 FSD 소프트웨어 스택, AI 칩, 딥 러닝, 컴퓨터 비전, 오토파일럿 카메라/센서, 자연스러운 모션 참조를 활용하며, 시각적 내비게이션을 위한 종단 간 신경망을 사용합니다. 비교적 저렴한 비용으로 대량 생산을 목표로 합니다. NVIDIA의 플랫폼/생태계 접근 방식과 비교하여 로봇 하드웨어, AI, 칩을 자체 개발하는 등 수직적으로 통합된 전략으로 보입니다.
• Figure AI (Figure 01, 02, Helix): 수작업, 물류, 창고 보관, 자동차 제조(BMW 파트너십)를 위한 AI 기반 휴머노이드(Figure 02, Helix)를 개발합니다. Helix VLA는 이중 시스템 제어(고급 계획을 위한 시스템 2, 200Hz에서 저급 제어를 위한 시스템 1)를 갖춘 범용 시각-언어-행동 신경망입니다. 추론을 위해 NVIDIA RTX GPU 기반 모듈을 활용하며, 과거 OpenAI와 특수 AI 모델, 음성-음성 추론을 위한 파트너십을 맺었으나, LLM이 "더 똑똑해지면서도 더 상품화되고 있다"고 언급하며 협력을 종료했습니다. 로봇 기초 모델 구축 및 체화된 AI 학습 주기에 중점을 둡니다. Figure AI는 NVIDIA Cosmos의 채택자이기도 하며, 이는 자체 특정 VLA 및 제어 시스템을 개발하면서 NVIDIA의 기초 도구를 사용할 수 있음을 시사합니다.
• Boston Dynamics (Atlas): 고급 동적 로봇 분야에서 오랜 역사를 가지고 있습니다. 전기 Atlas는 매우 유능한 휴머노이드 플랫폼입니다. NVIDIA와의 협력을 확대하여 Atlas는 Isaac GR00T의 초기 채택자로서 Jetson Thor와 Isaac Lab을 사용하여 학습된 손재주 및 이동 AI 정책을 개발하고 있습니다. RL을 사용한 이동성, 전신 이동-조작, 전신 접촉 전략을 위한 sim-to-real에 중점을 둡니다. 이는 주요 기존 업체가 NVIDIA 플랫폼을 채택하여 그 잠재력을 검증하고 있음을 보여줍니다.
• Sanctuary AI (Phoenix): Carbon™ AI 제어 시스템(기억, 감각 인식, 상징적 및 신경 추론 시뮬레이션)을 갖춘 Phoenix 로봇을 개발했습니다. 범용 접근 방식, 인간과 유사한 손재주, 다중 제어 모드를 특징으로 합니다. NVIDIA 생태계 파트너로도 등재되어 있습니다.
• 기타 기초 모델: Action Chunk Transformer (ACT), Octo, OpenVLA 등은 광범위한 로봇 기초 모델 공간에서 일반적인 아키텍처 패턴(트랜스포머 기반, VLA)과 행동 표현 방법(연속 회귀, 이산화, 확산)을 보여주며, GR00T의 설계 선택에 대한 맥락을 제공합니다. GR00T N1이 시스템 1에 확산 트랜스포머를 사용하는 것은 이러한 고급 행동 생성 기술과 일치합니다.

NVIDIA의 GR00T 전략은 본질적으로 자체 휴머노이드 로봇을 구축하는 대신 다양한 휴머노이드 하드웨어 제조업체를 위한 "Intel Inside" 또는 "Android"가 되는 것을 목표로 하는 생태계 전략입니다. 이는 Tesla와 같이 보다 수직적으로 통합된 접근 방식과 대조됩니다. NVIDIA는 다른 로봇 회사에 기초 모델, 시뮬레이션 도구 및 컴퓨팅 하드웨어(Jetson Thor)를 제공하며, 파트너 목록에는 Boston Dynamics, Agility, Figure AI(컴퓨팅/Cosmos용) 등 많은 저명한 휴머노이드 개발자가 포함됩니다. 반면 Tesla는 Optimus 하드웨어와 AI 스택을 주로 자체 개발하고 있습니다. NVIDIA의 핵심 역량은 복잡한 기계전자공학 및 로봇 하드웨어 대량 생산이 아닌 AI, 소프트웨어 플랫폼 및 실리콘에 있습니다. 파트너십을 통해 강점에 집중하고 더 넓은 시장에 대응할 수 있습니다. 이 전략을 통해 NVIDIA는 특정 하드웨어 제조업체가 "승리"하는 것과 관계없이 휴머노이드 시장의 상당 부분을 강화할 수 있습니다. 이는 하드웨어 수준에서 경쟁과 혁신을 촉진하는 동시에 NVIDIA 제품을 중심으로 AI 개발 환경을 표준화합니다. 그러나 이는 NVIDIA의 성공이 하드웨어 파트너의 성공과도 연결됨을 의미합니다.

GR00T는 "범용" 기능을 목표로 하지만, 현재 기술 수준(N1.5 포함)은 여전히 자재 취급 및 제조와 같은 보다 구조화된 작업에서의 성공률 향상에 중점을 두고 있으며, 진정한 개방형 세계, 인간 수준의 적응성은 장기적인 연구 목표로 남아 있습니다. "이중 시스템" 아키텍처와 정교한 워크플로는 이를 향한 디딤돌이지 최종 해결책은 아닙니다. GR00T N1.5는 자재 취급 및 제조 작업에서 성공률을 크게 향상시키며, 초기 채택자를 위해 강조된 응용 프로그램은 종종 산업 또는 통제된 환경(AeiRobot 픽앤플레이스, Foxlink 매니퓰레이터)에 있습니다. GR00T 워크플로(Dexterity, Mobility, Control)는 복잡한 행동을 훈련 가능한 구성 요소로 분해합니다. GR00T N1의 정의는 여전히 "다양한 환경에서의 조작 작업"을 위한 모델로 언급되며, 이는 광범위하지만 아직 AGI 감각에서 완전히 "범용"적이지는 않습니다. AI의 발전은 종종 특정하고 제한된 문제를 먼저 해결한 다음 점차 일반화하는 과정을 포함합니다. 휴머노이드 로봇공학도 이 경로를 따르고 있습니다. 단기적인 영향은 특정 산업 및 물류 작업 자동화에서 나타날 가능성이 높습니다. 비정형 환경에서의 가사 지원과 같은 더 야심 찬 목표는 더 오랜 시간이 걸리고 추론, 적응 및 안전 분야에서 추가적인 혁신이 필요하며, 현재 GR00T 기반 위에 구축될 것입니다. "ChatGPT 순간"은 능력의 상당한 도약을 의미할 수 있지만, 로봇의 진정한 AGI는 아직 멀었습니다.

Figure AI가 특수 AI 모델에 대한 OpenAI와의 협력을 종료하면서 LLM이 "더 똑똑해지면서도 더 상품화되고 있다"고 언급한 반면, 여전히 NVIDIA 하드웨어 및 잠재적으로 Cosmos를 사용하는 것은 복잡하고 진화하는 역학 관계를 시사합니다. 로봇 회사는 NVIDIA의 핵심 컴퓨팅 및 시뮬레이션/데이터 생성 도구를 활용할 수 있지만, 차별화를 위해 자체 고급 VLA/제어 모델을 구축하는 것을 선택할 수 있습니다. 기본적인 LLM과 같은 기초 AI 기능이 더 쉽게 접근 가능해짐에 따라 로봇 회사는 이러한 기능을 체화된 시스템에 통합하고 특정 시각-운동 제어 정책에 대한 고유 IP에 집중할 수 있습니다. 이는 장기적으로 NVIDIA의 가장 "고착적인" 제품이 시뮬레이션 플랫폼(Isaac Sim/Lab, Omniverse, 데이터 생성을 위한 Cosmos)과 특수 AI 하드웨어(Jetson Thor)가 될 수 있음을 의미할 수 있으며, 특정 고급 "두뇌" 또는 기초 모델은 로봇 회사 자체에서 더 많은 경쟁이나 자체 개발을 보거나, NVIDIA의 하위 수준 도구 위에 GR00T N과 같은 개방형 모델을 미세 조정하거나 자체 개발할 수 있습니다. GR00T N에 대한 NVIDIA의 "개방형" 모델 전략은 회사가 이를 기반으로 구축할 수 있도록 하여 이러한 상황에 부응합니다.

7.3. 시장 영향 및 범용 휴머노이드 경쟁

AI 기반 휴머노이드 로봇 시장은 상당한 성장이 예상됩니다. 예를 들어, 2024년 3억 5,230만 달러에서 2034년 77억 달러로 성장(연평균 성장률 36.2%)하거나, 다른 보고서에서는 2025년 43억 2천만 달러에서 2032년 697억 4천만 달러로 성장(연평균 성장률 48.8%)할 것으로 추정됩니다. 이러한 수치는 NVIDIA가 목표로 하는 시장이 빠르게 확장되고 있음을 나타냅니다. 현재 북미가 R&D, 기술 채택, 투자에 힘입어 시장을 주도하고 있으며, 주요 동인으로는 AI 및 로봇공학 발전, 의료, 고객 서비스, 산업 자동화 분야의 수요 증가, 노동력 부족 해결 등이 있습니다. NVIDIA의 플랫폼 접근 방식(AI 두뇌, 시뮬레이션 세계, 훈련용 슈퍼컴퓨터 제공)은 이 혁명을 위한 구성 요소를 제공하는 것을 목표로 합니다. "휴머노이드 100" 개념은 가치 사슬을 매핑하며, "두뇌"(반도체, GenAI 모델, 시뮬레이션)가 핵심적인 부분입니다. NVIDIA는 이 "두뇌" 부문에 확고히 자리매김하고 있습니다.

8. 결론: 인공 일반 로봇공학을 향한 길

Project GR00T는 휴머노이드 로봇공학 발전을 위한 촉매제로서 중요한 의미를 지닙니다. NVIDIA는 기초 모델, 시뮬레이션, 하드웨어, 데이터 생성이라는 전체론적 접근 방식을 통해 이 분야를 선도하고 있습니다. "인공 일반 로봇공학(Artificial General Robotics, AGR)"이라는 장기적인 비전을 향한 여정에서 GR00T와 같은 이니셔티브는 중요한 디딤돌 역할을 합니다. 범용 휴머노이드의 혁신적인 잠재력은 엄청나지만, 이를 완전히 실현하기 위해서는 지속적인 연구 개발 노력이 필요합니다.

NVIDIA의 Project GR00T는 단순히 더 나은 로봇을 만드는 것을 넘어, 지능형 체화 시스템 개발을 위한 새로운 패러다임을 창조하는 데 중점을 둡니다. 이 패러다임에서는 AI 모델이 시뮬레이션된 세계에서 학습하고 그 지식을 다양한 물리적 형태로 이전합니다. 이는 인공 일반 로봇공학(AGR)을 향한 길을 가속화할 수 있습니다. "인공 일반 로봇공학"이라는 명시적인 목표, GR00T의 핵심인 범용 기초 모델, 이러한 모델 훈련을 위한 시뮬레이션(Isaac Sim/Lab) 및 합성 데이터(Dreams/Mimic)에 대한 높은 의존도, 그리고 교차 로봇 형태 기능 강조는 이러한 방향성을 명확히 보여줍니다. 전통적인 로봇공학의 한계(작업별, 하드코딩된 행동)와 실제 학습의 느린 속도는 일반론적 능력을 달성하기 위해 AI 주도, 시뮬레이션 기반 개발로의 전환을 필요로 합니다. 이 패러다임이 성공한다면, 현재 로봇공학의 능력을 훨씬 뛰어넘는, 마치 인간처럼 광범위한 작업과 환경에 학습하고 적응할 수 있는 기계를 탄생시킬 수 있습니다. 이것이 AGR의 본질이며, GR00T는 전문화된 AI에서 잠재적으로 더 일반적인 체화된 지능으로 나아가는 중요하고 구체적인 단계입니다.

벡트 소개

벡트는 하드웨어와 소프트웨어 모두를 아우르는 AI 전문기업입니다.

2024년 코스닥 시장에 상장한 벡트는 하드웨어 분야에서 오랫동안 축적해 온 디지털 사이니지에 대한 전문성과 역량을 통해 우리 사회와 산업의 디지털 전환을 선도하고 있습니다.

더불어 벡트는 AI 산업의 핵심 소프트웨어 기술과 응용 사업 역량을 빠르게 축적하고 있으며 이를 통해 다양한 AI 제품과 응용 어플리케이션들을 개발하고 있습니다.

앞으로도 벡트는 끊임없는 기술 혁신과 선도적인 사업 실행력을 바탕으로 디지털 사이니지 분야의 글로벌 AI 리더로서 고객과 함께 지속 성장하며 새로운 가치를 창출할 것입니다.