10월 21일, 베를린 템포드롬 무대에 작은 오리 로봇 네 마리🦆🦆🦆🦆가 등장했습니다. 엔비디아 최고경영자 젠슨 황의 GTC 베를린 기조연설 후반에 등장한 장면입니다. 가상 공간에서 익힌 동작을 실제 몸으로 보여준 이 로봇들은, 이번 행사에서 다룬 AI의 변화를 눈앞에 펼쳐 보였습니다.

GTC(GPU Technology Conference)는 개발자·연구자·기업 관계자가 모여 엔비디아의 기술과 활용 사례를 살펴보는 행사입니다. GPU에서 출발한 행사의 주제는 이제 AI 데이터센터와 기업용 AI, 로봇과 자동차까지 넓어졌습니다. 이번 베를린 행사도 10월 20일 워크숍을 시작으로 21~22일 콘퍼런스가 이어지며 100개가 넘는 세션을 선보였습니다. (행사 안내)

많은 발표를 연결하는 질문은 “AI가 실제 현장에서 일하려면 무엇이 필요한가?”였습니다. 무대 위 오리 로봇도 AI 모델에 더해 가상 공간의 훈련과 실제 기계에 적용하는 과정을 거쳐야 했습니다. 기업용 AI와 데이터센터에 관한 발표 역시 AI를 업무에 투입하기 위한 기반을 다뤘습니다. 이 관점에서 D.Flick 독자들이 주목할 내용을 다섯 가지로 짚어보겠습니다.

엔비디아는 이 설계를 Anthropic·Google·OpenAI 등 다른 회사의 모델을 사용하는 환경에도 적용하려 합니다. 기업이 AI 모델을 바꾸더라도 접근 규칙과 감시 체계는 이어서 관리하려는 구상입니다.

같은 AI 모델을 쓰더라도 어떤 자료를 연결하느냐에 따라 답할 수 있는 질문이 달라집니다. 기업용 AI를 만드는 일에는 모델 선택뿐 아니라, 자료를 연결하고 접근 권한을 정하는 작업도 포함됩니다.

오리 로봇은 눈길을 끄는 시연이었지만, 엔비디아가 더 크게 내세운 것은 로봇 개발 도구 Isaac입니다. 로봇은 가상 공간에서 동작을 배워도 실제 몸에 옮기는 과정이 필요합니다. 그동안 개발자는 훈련 프로그램, 로봇을 움직이는 소프트웨어, 훈련 자료를 따로 연결해야 했습니다.

이번에 발표한 Isaac Lab 3.0은 로봇을 가상 공간에서 훈련하는 도구이고, Isaac OS는 배운 동작을 실제 로봇의 센서와 제어 장치에 연결하는 실행 환경입니다. 협력사 Agile Robots의 연구용 인간형 로봇 Agile ONE SN은 이 도구들을 함께 쓰도록 구성됐습니다. 엔비디아와 Agile Robots는 준비 시간을 몇 주에서 며칠로 줄일 수 있다고 설명했습니다. Isaac Lab 3.0은 현재 이용할 수 있고, Agile ONE SN의 제공 시점은 2027년 초입니다. (NVIDIA 로봇 발표)

자동차에서는 볼트, 메르세데스-벤츠, 볼보와의 협력을 소개했습니다. 볼보는 자율주행 개발 플랫폼 Hyperion과 소프트웨어 Alpamayo Stack을 채택했습니다. 볼트는 향후 로보택시 운영을 위해 도로 데이터를 모을 계획입니다. 공식 발표에 따르면 규제 승인을 전제로 2027년 마드리드에서 실제 주행 데이터를 수집할 예정입니다.

엔비디아는 차가 내리는 판단을 가상 시험과 실제 도로 시험으로 확인하는 Halos SAFE도 발표했습니다. 가상 환경에서 잘 달리는 차라도 현실의 도로에서는 다른 차량과 보행자, 날씨를 만나기 때문입니다. 이번 발표에서 볼보의 플랫폼 채택, 볼트의 데이터 수집 계획, 안전성 시험 체계는 서로 다른 진행 단계에 놓여 있습니다. 로봇과 자동차 분야에서는 시연 장면만큼 실제 환경에서의 시험 과정이 중요합니다. (NVIDIA 자동차 발표)