[CES 2026] 엔비디아, '피지컬 AI' 시대 개막 선언... "로봇이 스스로 사고하고 행동한다"

엔비디아가 이번 CES 2026에서 공개한 '코스모스 리즌 2'는 지난해 발표된 '코스모스 리즌 1'을 잇는 최신 버전으로, 엠바디드 추론(Embodied Reasoning)을 위해 설계된 비전 언어 모델(VLM)이다. 기존 모델이 2차원적 온톨로지(Ontology, 존재론적 개념 체계)에 기반했다면, 이번 모델은 기업들이 애플리케이션을 더욱 유연하게 맞춤화할 수 있도록 기능을 대폭 강화했다.

특히 주목할 점은 '계획 수립(Planning)' 능력이다. 소프트웨어 기반의 AI 에이전트가 디지털 워크플로우를 논리적으로 처리하듯, 코스모스 리즌 2는 물리적 형태를 가진 에이전트(로봇)가 다음 행동을 스스로 계획하고 실행할 수 있게 한다. 이는 단순히 시각적 입력을 처리하는 구글의 팔리젬마(PaliGemma)나 미스트랄의 픽스트랄 라지(Pixtral Large)와 같은 경쟁 모델들과 차별화되는 지점이다.

현재 시장에 출시된 VLM 중 추론(Reasoning) 능력까지 완벽하게 지원하는 모델은 극히 드물며, 엔비디아는 이미 허깅페이스(Hugging Face)의 비디오 물리 추론 리더보드에서 선두를 달리고 있다.

카리 브리스키(Kari Briski) 엔비디아 생성형 AI 소프트웨어 부문 부사장은 "로봇 공학은 변곡점에 도달했다"며, "우리는 단일 작업에 국한된 전문가 로봇에서 '제너럴리스트 스페셜리스트(Generalist Specialist)' 시스템으로 이동하고 있다"고 강조했다. 이는 광범위한 기초 지식과 고도화된 특정 작업 수행 능력을 동시에 갖춘 로봇의 등장을 의미하며, 코스모스 리즌 2가 바로 그 예측 불가능한 물리적 세계를 탐색하는 핵심 두뇌 역할을 수행하게 된다.

시뮬레이션부터 배포까지, '심투리얼(Sim-to-Real)' 가속화

엔비디아는 모델뿐만 아니라 로봇 훈련을 위한 환경 조성에도 박차를 가하고 있다. 이번에 함께 공개된 '코스모스 트랜스퍼(Cosmos Transfer)'의 새 버전은 개발자들이 로봇 훈련용 시뮬레이션을 생성할 수 있도록 지원하는 모델이다.

물리적 AI, 즉 로봇과 자율주행차를 구축하기 위해서는 단순한 모델 이상의 자원이 필요하다. AI가 학습하고 개선되기 위해서는 방대한 데이터와 이를 시뮬레이션할 수 있는 컴퓨팅 파워가 필수적이다.

엔비디아는 세계 최대 규모의 개방형 데이터셋 컬렉션을 구축하고, 개발자들이 애플리케이션에 맞는 AI를 목적에 맞게 구축(Purpose-build)할 수 있도록 개방형 라이브러리와 훈련 스크립트를 제공하고 있다.

브리스키 부사장은 "엔비디아의 로드맵은 모든 오픈 모델에 걸쳐 동일한 자산 패턴을 따른다"며, 엔터프라이즈 생태계가 디지털 세계와 물리적 세계 모두에서 에이전트에게 데이터, 훈련, 추론을 공급하는 거대한 순환 구조를 형성하고 있음을 시사했다.

현재 엔비디아는 코스모스 외에도 로봇 공학용 오픈 추론 비전-언어-행동(VLA) 모델인 '그루트(Gr00t)'와 에이전트 AI를 위한 네모트론 모델 등을 통해 물리적 AI 포트폴리오를 완성해가고 있다.

네모트론(Nemotron)의 진화: 더 빠르고, 더 안전하게