[디지털데일리 김문기 기자] “(화면 속 중국어를 유창하게 한 젠슨 황 엔비디아 창립자 겸CEO를 가리키며) 사실 내가 아니라 ‘젠슨 AI’다.”

젠슨 황 엔비디아 창립자 겸 CEO는 지난 2일(현지시간) 대만 타이베이에서 열리는 컴퓨텍스 2024에 앞서 국립 타이베이 대학교 스포츠센터에서 기조연설을 갖고 영상 속 중국어로 말하는 젠슨 황 엔비디아 CEO 얼굴을 가리키며 이같이 말했다. 영상 속 젠슨 황 CEO는 정확한 입모양으로 중국어를 능숙하게 구사해 6500여명의 관람객들의 눈을 의심케 했다.

이는 본격적인 기조연설에 맞춰 젠슨 황 CEO가 “중국어로 말하고 싶은데, 할말이 너무 많다. 중국어로 말하려면 너무 열심히 생각해야 해서 영어로 말할 수밖에 없다”며 양해를 구했던 것과 대치됐다. 엔비디아는 AI를 활용해 젠슨 황 CEO가 중국어를 능숙하게 발음할 수 있게 했다. 실제 AI가 바꾸는 일상을 기조연설 자체에 녹여낸 셈이다.

그는 실제 중국어 발음을 능숙하게 하는 ‘젠슨 AI’를 가리키며 “내가 (대사를) 썼다. 이걸 젠슨 AI가 말한 것”이라며 청중을 폭소케 했다.

'젠슨 AI’가 등장한 영상은 엔비디아 인프라를 활용해 지구 자체를 디지털 트윈 기술을 활용한 데모 시연이다. 지구 자체를 시뮬레이션해 재난을 더 잘 피하기 위한 미래 예측 기술을 AI로 구현할 수 있다는 예시를 든 것. 특히, 지진과 태풍 등 자연재해가 빈번한 대만으로서는 필요한 기술이기도 하다. 젠슨 황 CEO 역시 대만을 예로 들어 획기적 발전이 이뤄야 한다고 강조했다.

젠슨 황 CEO는 “가까운 미래에 우리는 지구상의 지속적인 날씨 예측이 가능할 것”이라며, “기후 변화의 영향을 통해 우리가 더 잘 적응할 수 있고 이제 우리의 습관을 바꿀 수 있도록 하는 지구의 디지털 트윈은 아마도 지금까지 수행된 가장 야심찬 프로젝트 중 하나일 것”이라고 덧붙였다.

이와 관련 엔비디아는 기상, 기후 연구를 위한 서비스와 소프트웨어 세트인 엔비디아 어스-2(NVIDIA Earth-2)의 일환으로 생성형 AI 모델인 코디프(CorrDiff)를 소개했다.

태풍 예측은 생성형 AI의 성능을 보여주는 탁월한 테스트 사례다. 이 작업은 일반적으로 25킬로미터 해상도의 대기 모델을 생성하기 위해 복잡한 알고리즘을 실행하는 CPU 클러스터로 시작된다. 코디프는 기존 방법보다 1,000배 빠른 속도로 25킬로미터 모델을 2킬로미터까지 해상도를 높이고, 한 번의 추론에 3,000배 적은 에너지를 사용한다.

코디프는 엔비디아 AI 플랫폼에서 1년에 한 번 모델을 재훈련하고 수천 개의 예측 통계 그룹을 사용해 예측의 정확도를 높일 때에도 빛을 발한다. 이러한 조건에서 기존 방식과 비교했을 때 비용은 50배, 에너지 사용량은 연간 25배 절감할 수 있다.

즉, CPU 클러스터와 이를 실행하기 위한 에너지에 거의 3백만 달러가 필요했던 작업을 엔비디아 H100 텐서 코어(Tensor Core) GPU를 갖춘 단일 시스템에서 약 6만 달러로 해결할 수 있다. 이는 생성형 AI와 가속 컴퓨팅이 에너지 효율성을 높이고 총소유비용을 낮추는 방법을 보여주는 탁월한 절감 효과다.

또한 이 기술은 기상 캐스터들이 태풍이 상륙할 위치를 보다 정확하게 예측해 잠재적으로 인명을 구할 수 있도록 돕는다.

엔비디아 어스-2는 이러한 기능을 행성 규모로 확장한다. AI, 물리 시뮬레이션 그리고 관측 데이터를 융합해 국가와 기업이 기후 변화와 같은 글로벌 이슈에 대응할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 2050년까지 백만 명의 목숨과 연간 1조 7천억 달러의 비용이 발생할 것으로 예상되는 기후 변화의 영향을 해결하는 데 도움이 될 것으로 보인다.

젠슨 AI는 엔비디아 옴니버스와 아이작 플랫폼 기반 디지털 트윈을 활용 발표에서도 등장했다.

활용 사례로 폭스콘은 전 세계에 170개 이상의 공장을 운영하고 있으며, 그중 가장 최신 공장은 최첨단 산업 자동화를 추진하는 가상 공장이 나타났다. 이는 멕시코 전자 산업의 중심지인 과달라하라(Guadalajara)에 구축한 새로운 공장의 디지털 트윈이다. 폭스콘의 엔지니어들은 이 가상 환경에서 프로세스를 정의하고 로봇을 훈련시켜 실제 공장에서 차세대 가속 컴퓨팅 엔진인 엔비디아 블랙웰 HGX 시스템을 높은 효율로 생산할 수 있도록 지원한다.

최적의 조립 라인을 설계하려면 공장 엔지니어는 각각 무게가 수백 파운드에 달하는 수십 개 로봇 팔의 최적의 배치를 찾아야 한다. 전체 공정의 정확한 모니터링을 위해, 네트워크로 연결된 여러 대의 비디오 카메라를 포함한 수천 개의 센서를 매트릭스 형태로 설치해 공장 운영자에게 모든 세부 정보를 제공한다.

폭스콘과 같은 기업들이 시뮬레이션과 테스트를 위한 가상 공장을 늘리는 이유는 바로 이러한 어려움 때문이다.

작년에 거의 2천억 달러의 매출을 기록한 류양 웨이(Young Liu) 폭스콘 회장은 “우리의 디지털 트윈은 새로운 수준의 자동화와 산업 효율성을 달성해 시간, 비용, 에너지를 절약할 것”이라고 말했다.

폭스콘은 그간의 노력을 바탕으로 시뮬레이션된 공장을 통해 복잡한 서버의 제조 효율을 높여 비용을 크게 절감하고 연간 전력 사용량을 30% 이상 줄일 것으로 예상하고 있다.

폭스콘은 팀센터(Teamcenter)를 포함한 지멘스 엑셀러레이터(Xcelerator) 포트폴리오의 소프트웨어와 오픈USD(OpenUSD) 기반 3D 워크플로우, 애플리케이션 개발 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 사용해 디지털 트윈을 구축하고 있다.

엔비디아와 지멘스는 지난 3월 지멘스 엑셀러레이터 애플리케이션을 엔비디아 옴니버스 클라우드 API 마이크로서비스에 연결할 것이라고 발표한 바 있다. 폭스콘은 이 결합된 서비스를 가장 먼저 도입해 물리적으로 정확하고, 시각적으로 사실적인 디지털 트윈을 구현할 예정이다.

엔지니어들은 로봇 작업 셀과 조립 라인을 설계하기 위해 옴니버스 API가 포함된 팀센터를 사용하게 된다. 그런 다음 옴니버스를 사용해 모든 3D CAD 요소를 하나의 가상 공장으로 통합하고, 엔비디아 아이작 심으로 로봇을 훈련시킬 계획이다.

엔비디아에 따르면 점점 더 많은 제조업체가 공장 프로세스를 간소화하기 위해 디지털 트윈을 구축하고 있다. 폭스콘은 자동화의 다음 단계인 디지털 트윈에서의 AI 로봇 훈련에 가장 먼저 나선 기업 중 하나다.

엔비디아 아이작 매니퓰레이터(Isaac Manipulator)는 엔비디아 가속 라이브러리와 로봇 팔을 위한 AI 파운데이션 모델 모음이다. 폭스콘의 가상 공장 내부에서 엡손(Epson)과 같은 제조업체의 로봇 팔은 이 아이작 매니퓰레이터를 사용해 물체를 보고, 잡고, 이동하는 방법을 학습할 수 있다.

예를 들어, 로봇 팔은 블랙웰 서버를 들어 올려 자율주행로봇(autonomous mobile robot, AMR)에 배치하는 방법을 학습할 수 있다. 로봇 팔은 아이작 매니퓰레이터의 cu모션(cuMotion)을 사용해 장애물이 있는 경우에도 제품의 검사 경로를 찾을 수 있다.

대만의 파로봇(FARobot)이 제작한 폭스콘의 AMR은 장애물을 표시하는 실시간 3D 지도 구축을 지원하는 소프트웨어인 엔비디아 퍼셉터(Perceptor)를 사용해 공장 현장을 보고 탐색하는 방법을 배우게 된다. 로봇의 경로는 세계 기록을 보유한 경로 최적화 마이크로서비스인 엔비디아 cuOpt를 통해 생성되고 최적화된다.

현장에서 세심하게 그려진 선을 따라 이동해야 하는 많은 운송 로봇과 달리, 이 지능적인 AMR은 장애물을 피해 필요한 위치로 이동한다.

폭스콘은 전기 버스를 제조할 대만의 공장을 비롯해 전 세계 공장의 디지털 트윈 설계를 시작하고 있다. 스마트 시티와 공간을 위한 애플리케이션 프레임워크인 엔비디아 메트로폴리스(Metropolis)를 배포해 작업 현장의 카메라에 AI 기반 비전을 제공하고 있다. 이를 통해 공장 관리자는 일상적인 운영에 대해 심층적인 통찰력을 얻고, 운영을 더욱 간소화하며 작업자 안전성을 개선할 수 있다.

전 세계적으로 약 1000만 개의 공장이 있는 46조 달러 규모의 제조업은 산업 디지털화의 가능성이 풍부한 분야이다.

한편, 델타 일렉트로닉스(Delta Electronics), 미디어텍(MediaTek), MSI, 페가트론(Pegatron)과 같은 주요 전자 제조업체들도 이번 컴퓨텍스(COMPUTEX)에서 엔비디아 AI와 옴니버스를 활용해 공장의 디지털 트윈을 구축하는 방법을 공개하기도 했다.

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