젠슨 황 엔비디아, ‘GPT 언어→코스모스 물리’ 확장…AI, 인간 이해 넘었다 [CES 2025]

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젠슨 황 엔비디아, ‘GPT 언어→코스모스 물리’ 확장…AI, 인간 이해 넘었다 [CES 2025]

디지털데일리 발행일 2025-01-08 06:29:33

라스베이거스(미국)=김문기 기자

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젠슨 황 엔비디아 CEO는 7일(현지시간) CES 2025가 개최된 미국 라스베이거스 퐁텐블루에서 미디어 Q&A를 연 자리에서 ‘프로젝트 디지츠(NVIDIA Project DIGITS)’를 직접 공개했다.

[디지털데일리 김문기 기자] “‘코스모스’는 물리적 세계를 이해하는 기초 모델이다. GPT가 언어를 이해하는 기초 모델이었던 것과 마찬가지다. 아이들의 경우 언어 모델이 이해하지 못하는 방식으로 물리적 세계를 이해한다. 따라서 물리 AI 역시 기초 모델이 필요하다고 믿는다. 이제 모든 것을 코스모스로 구현할 수 있다.”

젠슨 황 엔비디아 CEO는 7일(현지시간) CES 2025가 개최된 미국 라스베이거스 퐁텐블루에서 미디어 Q&A를 연 자리에서 ‘물리 AI’로 나아가는 엔비디아의 비전과 관련해 이같이 말했다.

그가 기조연설에서 가장 핵심이라고 지목한 ‘코스모스’는 앞서 지난 6일(현지시간) 기조연설을 통해 발표됐다. 이 모델은 최첨단 생성형 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model, WFM), 고급 토크나이저, 가드레일, 가속화된 비디오 처리 파이프라인으로 구성된 플랫폼으로 자율주행 차량(AV), 로봇과 같은 물리 AI 시스템의 개발을 촉진한다.

물리 AI 모델은 개발 비용이 많이 들고 방대한 양의 실제 데이터와 테스트가 필요하다. 코스모스 WFM은 개발자가 기존 모델을 훈련하고 평가할 수 있는 방대한 양의 사실적인 물리 기반 합성 데이터를 손쉽게 생성할 수 있는 방법을 제공한다. 아울러 개발자는 코스모스 WFM을 미세 조정해 맞춤형 모델을 구축할 수도 있다.

코스모스 WFM은 물리 AI 연구와 개발을 위해 특별히 설계됐다. 또한, 텍스트, 이미지, 동영상과 같은 입력과 로봇 센서 또는 모션 데이터의 조합으로 물리 기반 비디오를 생성할 수 있다. 이 모델은 물리 기반 상호 작용, 객체 영속성, 창고나 공장과 같은 시뮬레이션 산업 환경과 다양한 도로 상황을 포함한 주행 환경의 고품질 생성을 위해 구축됐다.

젠슨 황 CEO는 “물리적 세계에서 합리적으로 작동하고 상호작용할 수 있게 하려면, 그것을 이해하는 AI가 필요하다”라며, “자율주행 자동차라던지 로봇 공학 역시도 물리적 세계를 이해해야 가능하다”고 설명했다.

한편, 엔비디아는 로보틱스, 자율주행 차량(AV), 비전 AI와 같은 물리 AI 애플리케이션으로 엔비디아 옴니버스 통합을 더욱 확장하는 생성형 AI 모델과 블루프린트도 발표했다. 소프트웨어 개발과 전문 서비스 분야의 글로벌 리더들은 옴니버스를 활용해 차세대 산업용 AI 시대를 가속화할 새로운 제품과 서비스를 개발하고 있다.