NVIDIA는 데이터 생성 청사진, 폭넓어진 모델 학습 지원, 자율 시스템 테스트용 시뮬레이션 변형 모델을 추가하며 코스모스 월드 모델 관련 도구를 확장했습니다. 2026년 10월 22일 발표에는 데이터셋 준비, 모델 조정, 배포가 연계됐으며, 공개된 고객 적용 사례는 차량 개발, 산업 검사, 안전 모니터링에 걸쳐 있습니다.
핵심 요약
- 코스모스 데이터 팩토리는 이제 피지컬 AI 학습 데이터를 준비하고 생성할 수 있는 청사진 5종을 제공합니다.
- 코스모스 프레임워크는 더 많은 오픈 모델로 학습 및 최적화 도구를 확장하며, 새로운 시뮬레이션 변형 모델은 정책 테스트를 지원합니다.
- NVIDIA는 검증된 구성에서 추론 속도가 빨라졌다고 밝혔습니다. 포르쉐가 예상하는 개발 비용 절감은 완료된 성과가 아니라 전망입니다.
목차
- 코스모스 월드 모델, 더 폭넓은 개발 도구 세트 확보
- 학습 데이터 부족 문제 해결을 위한 청사진 5종
- 배포 전 테스트를 지원하는 시뮬레이션 변형 모델
- 배포 업데이트에 추가된 동영상 활용 사례
- 결론
코스모스 월드 모델, 더 폭넓은 개발 도구 세트 확보
이번 확장은 실제 환경을 이해하고 시뮬레이션해야 하는 피지컬 AI 시스템 개발자를 겨냥합니다. NVIDIA는 단순히 새 모델 하나를 추가하는 데 그치지 않고, 학습 데이터 구성, 모델 조정, 동작 평가, 지원 모델 실행에 필요한 관련 도구를 확장하고 있습니다.
GTC 베를린에서 NVIDIA는 코스모스 3와 함께 코스모스 프레임워크의 학습·최적화·배포 도구 및 레시피를 에이전트 스킬 형태로 더 많은 오픈 모델에 제공한다고 밝혔습니다. 지원 옵션에는 GR00T, Alpamayo, QWEN, Pi0.5 및 호환되는 기타 Hugging Face 모델이 포함됩니다.
개발자와 에이전트는 파인튜닝과 강화학습으로 모델을 조정한 뒤, 배포 전에 증류와 양자화를 적용할 수 있습니다. NVIDIA는 로봇공학 연구소 MicroAGI의 사례도 소개했습니다. MicroAGI는 사람이 물체를 조작하는 동영상으로 코스모스 3를 후속 학습하고, 320억 개 매개변수를 가진 추론 모델을 80억 개 매개변수의 Nano 모델로 증류했으며, 정확도 저하가 없었다고 전했습니다.
학습 데이터 부족 문제 해결을 위한 청사진 5종
코스모스 데이터 팩토리는 이제 GitHub, Microsoft Azure, Nebius 및 CoreWeave를 통해 클라우드 네이티브 청사진 5종을 제공합니다. 청사진은 자율주행차 데이터셋, 이미지 속성 증강, 드물거나 안전하지 않은 사건의 합성 동영상, 검사에 활용할 결함 이미지, 장면 구조를 보존하면서 기존 영상의 날씨와 조명을 바꾸는 작업을 다룹니다.
플랫폼의 GPU 가속 동영상 데이터셋 큐레이션 도구인 코스모스 큐레이터에는 멀티모달·다중 감각 입력 및 처리 블록 지원도 추가됐습니다.
포르쉐는 Volkswagen Group 브랜드 전반에서 공유하는 자율주행차 데이터 플라이휠 개발을 주도하기 위해 Microsoft Azure에서 Voxel51을 통해 코스모스 데이터 팩토리를 사용하고 있습니다. NVIDIA는 이 작업으로 반복적인 실차 시험 주행을 최대 90% 줄이고 개발 주기를 최대 85% 단축할 것으로 예상된다고 밝혔습니다. 해당 수치는 예상되는 효과입니다.
다른 사례는 이미 수행된 작업에 관한 것입니다. ANYbotics는 Encord 플랫폼으로 실제 데이터를 큐레이션하고 결과물을 검증하면서 합성 동영상 클립 1,500개 이상을 생성했습니다. 이는 유출물 및 기타 시설 내 변화를 인식하도록 검사 로봇을 학습시키기 위한 것입니다. NVIDIA에 따르면 Ultralytics는 실제 이미지와 표적 합성 결함을 활용해 YOLO 모델을 재학습시켜 결함 위치 파악과 재현율을 개선했습니다.
배포 전 테스트를 지원하는 시뮬레이션 변형 모델
새로운 코스모스 3 나노 시뮬레이션 변형 모델을 사용하면 개발자는 여러 시점과 센서를 활용해 실제로 포착하기 어려운 반복 가능한 시나리오에서 자율 정책을 테스트할 수 있습니다. 함께 제공되는 코드는 모델을 조정해 실제 환경에서 시험하기 전에 대화형 시뮬레이션으로 자율주행차와 양손 로봇의 정책을 학습하고 평가할 수 있도록 지원합니다.
NVIDIA에 따르면 배포용으로 업데이트된 코스모스 3 NIM 마이크로서비스는 검증된 구성에서 품질 저하 없이 추론 속도를 최대 2배 높입니다. 또한 연속 동영상 분석으로 1초 미만의 경보를 제공한다고 밝혔습니다.
배포 업데이트에 추가된 동영상 활용 사례
동영상 검색 및 요약을 위한 새 NVIDIA 메트로폴리스 블루프린트 3.3은 코스모스 NIM 마이크로서비스를 기반으로 합니다. NVIDIA는 이 도구가 프롬프트를 동영상 AI 애플리케이션으로 전환하고, 동일한 GPU로 팀이 40% 더 많은 동영상 스트림을 모니터링할 수 있게 한다고 밝혔습니다.
ADNOC는 코스모스와 메트로폴리스 블루프린트로 구축된 Fogsphere의 MistIQ 에이전트 플랫폼을 사용해 65개 사업장에서 안전 위험을 실시간으로 감지합니다. Fogsphere는 코스모스 데이터 팩토리로 드문 사건의 학습 사례도 생성해 위험한 상황을 실제로 연출하지 않고도 감지 성능을 높이고 있습니다.
결론
이번 코스모스 업데이트는 배포 전 피지컬 AI를 개발하고 테스트하는 데 필요한 NVIDIA 도구를 확장합니다. 고객 사례에는 완료된 데이터 생성 작업과 진행 중인 안전 애플리케이션, 그리고 전망치인 차량 개발 비용 절감 효과가 함께 포함되며, 성능 관련 주장은 특정 구성에 한정됩니다.
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