물리적 로봇 AI를 위한 NVIDIA의 Cosmos 플랫폼: 일반 로봇 공학을 위한 ChatGPT 혁신이 임박했습니다

콘라드 울펜슈타인

3 개월 전에

로봇 물리 AI를 위한 NVIDIA의 Cosmos 플랫폼: 일반 로봇 공학을 위한 ChatGPT 혁신이 다가오고 있습니다 - 상징적/창의적 이미지: Xpert.Digital

Jensen Huang의 대담한 예측: 로봇 공학의 결정적인 순간이 다가오고 있습니다 - 분석/요약

선구적인 변화 : 'chatgpt-moment'가 로봇 공학을 변화시키는 이유

Nvidia의 CEO 인 Jensen Huang은 라스 베이거스의 CES 2025에 대한 기조 연설에서 로봇 공학의 미래에 대한 획기적인 비전을 발표했습니다. 그는 "일반 로봇 공학의 차트 순간이 임박했다"고 발표했다. 이 진술은 로봇 공학이 차트에게 경험 한 인공 지능으로 획기적인 획기적인 것에 직면하고 있다는 Huang의 확신을 강조합니다.

Nvidia의 로봇공학 혁신

이 비전을 실현하기 위해 Nvidia는 몇 가지 중요한 혁신을 도입했습니다.

코스모스 플랫폼(Cosmos Platform): 이 새로운 플랫폼은 로봇과 자율주행차를 위한 물리적 AI 개발에 혁명을 일으키는 것을 목표로 합니다. Cosmos는 WFM(World Foundation Models)을 사용하여 현실적인 시뮬레이션을 만들고 AI 시스템 개발을 가속화합니다.
프로젝트 DIGITS: Nvidia의 Grace Blackwell 기술을 데스크탑에 구현하는 개발자를 위한 소형 AI 슈퍼컴퓨터입니다.
파트너십: Nvidia는 자율주행차 개발을 진전시키기 위해 Toyota, Hyundai, Aurora 등의 기업과 협력한다고 발표했습니다.

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다양한 산업에 미치는 영향

Huang은 이러한 기술이 광범위하게 응용될 것으로 보고 있습니다.

자율 주행 차량 :“세계 각 자동차 회사에는 두 개의 공장이 있으며, 하나는 자동차 건설과 하나는 KI를 업데이트 할 것입니다.”
산업용 로봇 공학 : NVIDIA는 Kion 및 Accenture와 같은 회사와 협력하여 공급망에서 AI 제어 로봇 및 디지털 쌍둥이를 최적화합니다.
Humanoid Robots : Huang은 "인간 로봇은 놀라운 공연으로 모든 사람을 놀라게 할 것"이라고 예측합니다.

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미래 전망

Huang은 이러한 발전이 향후 몇 년 동안 로봇 공학의 상당한 고장으로 이어질 것이라고 강조했다. 그는 미래에“10 억 인간형 로봇, 천만 명의 자동화 된 공장 및 15 억 개의 자율 주행 자동차 및 트럭”의 잠재력을보고 있습니다.

이 발표를 통해 Nvidia는 KI와 로봇 혁명의 수장에 위치하며 우리가 살고 일하는 방식을 바꾸겠다고 약속합니다.

물리적 AI는 2030 년대에만 준비 될 수있었습니다

Nvidia와 다른 회사는 이미 물리적 AI에서 집중적으로 일하고 있지만,이 기술의 광범위한 사용과 성숙도는 실제로 2030 년대에만 예상 될 것임을 나타냅니다.

현재 개발

NVIDIA는 로봇 및 자율 주행 차량 개발을위한 COSMOS 플랫폼을 포함하여 CES 2025에서 물리 AI에 대한 비전을 제시했습니다. Jensen Huang CEO는 엄청난 잠재력을보고 "일반 로봇 공학의 차트 순간은 임박하다"고 예측합니다.

성숙으로가는 길에 대한 도전

이러한 낙관적 예측에도 불구하고 여전히 극복해야 할 몇 가지 장애물이 있습니다.

실제 세계의 복잡성 : 물리적 AI는 물리적 환경의 예측 불가능 성과 다양성을 다룰 수 있어야하며, 이는 순수한 디지털 응용 프로그램보다 훨씬 더 까다 롭습니다.
기술 성숙도 : 고급 AI를 강력하고 신뢰할 수있는 로봇 시스템에 통합하려면 여전히 상당한 진전이 필요합니다.
윤리적 및 규제 질문 : 실제 세계에서 자율 시스템의 사용은 명확 해야하는 복잡한 윤리적 및 법적 질문을 제기합니다.
인프라 및 에너지 요구 사항 : 대규모로 물리 AI 시스템을 구현하려면 인프라에 대한 상당한 투자와 에너지 요구 사항을 높이기위한 솔루션이 필요합니다.

2030 년대에 대한 전망

전문가와 연구에 따르면 2030 년대는 실제로 물리적 AI의 광범위한 적용을위한보다 현실적인 시간이 될 수 있습니다.

McKinsey 연구에 따르면 현재 근무 시간의 최대 30%가 AI와 2030 년까지 자동화로 대체 될 수 있으며, 이는 물리적 AI의 통합이 증가 함을 나타냅니다.
예측은 2030 년까지 의료, 제조 및 물류와 같은 분야의 진보적 인 로봇 시스템을 제공합니다.
다양한 물리적 AI 플랫폼 역할을 할 수있는 휴머노이드 로봇의 개발은 아마도 2030 년대에 상당한 진전을 이룰 것입니다.

물리적 AI의 기본 사항은 이미 마련되었지만,이 기술의 완전한 성숙도와 광범위한 적용은 2030 년대까지 도달하지 못할 것입니다. 이를 통해 회사, 사회 및 규제 당국은이 기술의 혁신적인 영향을 준비 할 시간을 제공합니다.

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진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

NVIDIA 및 물리적 AI 시대로의 출발 : 로봇 공학의 미래를 살펴보기 - 배경 분석

“Robotics 2.0 : Nvidia CEO는 기술의 새로운 시대를 설명합니다. 다음 큰 단계

라스 베이거스의 연례 소비자 전자 쇼 (CES)는 전통적으로 최신 기술 혁신을위한 상점 창입니다. CES 2025는 특히 Jensen Huang CEO가 이끄는 Nvidia의 발표를 통해 예외는 아니었다. 그의 비전은 순수한 소비자 전자 제품을 훨씬 뛰어 넘고 인공 지능 (AI)이 로봇 공학의 세계를 근본적으로 변화시키는 미래를 간략하게 설명합니다. General Robotics의 "Chatt Moment"가 임박하다는 Huang의 핵심 메시지는 우리가 살고 일하고 상호 작용하는 방식을 바꿀 수있는 잠재력을 가진 다가오는 혁명을 나타냅니다. 생성 AI의 획기적인 진행 상황과 유사성을 강조하는이 발표는 로봇 공학이 AI가 Chatt와 같은 모델을 통해 경험 한 것과 비슷한 지수 도약에 직면하고 있음을 보여줍니다.

이 비전을 깨닫기위한 Nvidia의 접근 방식은 다층적이고 포괄적입니다. 여기에는 혁신적인 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션이 모두 포함되어 있으며 주요 산업 회사와의 전략적 파트너십으로 인해 강화됩니다.

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코스모스 플랫폼 : 물리적 AI를위한 양자 도약

Nvidia의 로봇 비전의 중심에는 로봇과 자율 주행 차량을위한 물리적 AI의 개발을 혁신하는 개척 시스템 인 Cosmos 플랫폼이 있습니다. Cosmos는 전통적인 소프트웨어 개발을 넘어 WFMS (World Foundation Models)를 사용합니다. 이 WFM을 사용하면 매우 현실적인 시뮬레이션을 만들 수있어 로봇이 가상 환경에서 배우고 훈련 할 수 있습니다. 이를 통해 로봇의 AI 시스템은 실제 세계에서 위험하거나 비용이 많이 드는 실험을 수행하지 않고도 다양한 시나리오를 준비 할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션은 현실적이어서 실제 세계의 예측할 수없고 복잡한 조건을 정확하게 재현합니다. 이를 통해 로봇은 주변 환경에 대한 더 깊은 이해를 발전시켜보다 효과적이고 안전하게 행동 할 수 있습니다. 코스모스 플랫폼이 세부적이고 다층 시뮬레이션 된 세계를 만들 수있는 능력은 차세대 지능형 로봇을 가능하게하는 중요한 단계입니다.

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프로젝트 숫자 : 개발자를위한 AI 슈퍼 컴퓨터

Nvidia의 전략의 또 다른 핵심 요소는 Nvidias Grace Blackwell 기술의 엄청난 컴퓨팅 능력을 개발자의 책상에 제공하는 소형 AI 슈퍼 컴퓨터 인 Project Digits입니다. 과거의 크고 비싼 슈퍼 컴퓨터와 달리, 숫자는 작고 접근하기 쉽고 개발자가 광범위한 산술 자원에 구속되지 않고 AI 모델을 교육하고 테스트 할 수있게합니다. 더 넓은 범위의 연구원과 개발자에게 고성능 컴퓨팅을 제공함으로써 프로젝트 숫자는 로봇 공학의 혁신주기를 크게 가속화합니다. 이러한 AI 접근 민주화는 물리적 AI의 잠재력을 최대한 활용하고 새로운 로봇 솔루션의 개발을 촉진하는 데 중요합니다.

전략적 파트너십 : 혁신의 원동력

Nvidia는 이러한 기술 발전 외에도 다양한 산업의 주요 회사와 전략적 파트너십을 마감했습니다. 이러한 협력은 자율 주행 차량의 개발과 AI 기반 로봇 솔루션을 산업 생산에 통합하는 것을 가속화하기위한 것입니다. Aurora와 같은 자율 주행 시스템을 전문으로하는 회사뿐만 아니라 Toyota 및 Hyundai와 같은 자동차 제조업체와의 파트너십은 새로운 기술 도입에서 협력의 중요성을 보여줍니다. 이 회사들은 NVIDIA와 협력하여 최신 AI 진행 상황으로 자체 차량 및 로봇 시스템을 장비하여 일상 생활에보다 빠르고 효율적인 통합을 가능하게합니다.

적용 영역 : 미래를 살펴보십시오

Nvidia가 개발 한 기술의 잠재적 인 응용은 다양하고 광범위합니다. Huang은 AI 기반 로봇이 거의 모든 삶의 영역에 존재할 미래를 간략하게 설명합니다.

자율 주행 차량 : Huang은 자동차 산업의 혁명을 예측합니다. 그는 모든 자동차 회사를 두 공장의 미래 운영자로보고 있습니다. 하나는 물리적 자동차를 건설하고 AI 시스템을 지속적으로 업데이트하는 하나입니다. 이는 자동차 산업에 대한 소프트웨어 및 AI의 중요성이 증가하고 있음을 보여줍니다. 이 미래에 자동차는 운송 수단 일뿐 만 아니라 자체 성능과 보안을 최적화 할 수있는 끊임없이 지속적으로 개발하는 시스템입니다. Toyota, 현대 및 오로라와의 파트너십은이 비전을 강조하고 자체 추출 자동차가 향후 몇 년 동안 점점 더 현실화 될 것이라고 지적합니다.

산업 로봇 공학 : 산업 로봇 공학에서 Nvidia는 Kion 및 Accenture와 같은 회사와 협력합니다. 그들의 목표는 AI 제어 로봇과 디지털 쌍둥이를 사용하여 공급망을 최적화하는 것입니다. 이 협력은 효율성을 높이고 비용을 줄이며 산업의 생산 공정을 개선하는 것을 목표로합니다. 물리적 시스템의 가상 복제품 인 Digital Twins는 회사가 실제 세계에서 구현하기 전에 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화 할 수 있도록합니다. 이것은 위험을 최소화하고 로봇 솔루션의 효과를 극대화합니다.

휴머노이드 로봇 : 광범위한 작업을 수행 할 수있는 휴머노이드 로봇의 비전이 점점 더 가까워지고 있습니다. Huang은 "휴머노이드 로봇은 놀라운 공연으로 모든 사람을 놀라게 할 것"이라고 예측합니다. 이 다재다능한 로봇은 복잡한 작업을 수행 할 수 있으며 공장에서 일하는 것에서부터 일상 생활에서 사람들의 지원에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다. 또한 인간의 개입이 위험 할 수있는 위험한 환경에서도 사용될 수 있습니다. 이러한 로봇의 개발은 AI, 로봇 공학 및 재료 과학에서 상당한 진전이 필요하며 Nvidia의 기술은 획기적인 발전을 가능하게해야합니다.

미래 예측 : 로봇으로 가득 찬 세상

Huang의 비전은 현재 발전을 넘어 확장됩니다. 그는 로봇 공학이 전능 할 미래를 예측합니다. 그는 10 억 개의 휴머노이드 로봇, 천만 개의 자동 공장 및 15 억 개의 자율 주행 자동차와 트럭이있는 세계를보고 있습니다. 이 비전은 미래처럼 보일지 모르지만 물리적 AI의 엄청난 잠재력을 보여줍니다. 최근 몇 년간의 발전에 따르면이 기술은 빠르게 발전하고 있으며 Huang의 예측은 앞으로 수십 년 동안 현실이 될 수 있습니다.

이 혁명에서 Nvidia의 역할

이 발표를 통해 Nvidia는 AI와 로봇 혁명의 수장에 위치합니다. 이 회사는 그래픽 칩 제조업체에서 AI Technologies 개발의 주요 회사로 개발했습니다. Nvidia의 비전과 전략적 접근 방식은 물리 AI의 개발이 로봇 공학의 미래이며 회사 가이 개발에 크게 관여 할 것임을 분명히합니다.

현실로가는 길 : 도전과 기회

NVIDIA가 그린 낙관적 비전에도 불구하고, 물리적 AI의 완전한 구현은 특히 시간 프레임과 관련하여 몇 가지 과제와 관련이 있음을 이해하는 것이 중요합니다. Nvidia는 이미 상당한 진전을 보였지만,이 기술의 일반적인 성숙도와 광범위한 적용은 아마도 2030 년대에만 현실적 일 것입니다.

물리적 ai의 성숙으로가는 길에 대한 도전

현실 세계의 복잡성 : 물리적 세계는 혼란스럽고 예측할 수 없습니다. 로봇은 복잡한 환경으로 이동하고 예상치 못한 상황에 반응하고 다양한 조건을 처리 할 수 있어야합니다. 매개 변수가 명확하게 정의되는 순수한 디지털 응용 프로그램과 비교할 때 실제 세계와의 상호 작용은 물리적 AI에 대한 중요한 도전입니다. 실제 세계.

기술 성숙도 : 고급 AI를 강력하고 신뢰할 수있는 로봇 시스템에 통합하는 것은 다양한 기술 분야에서 상당한 진전이 필요한 복잡한 프로세스입니다. 여기에는 AI 알고리즘 자체뿐만 아니라 로봇의 하드웨어, 센서 및 액추에이터도 포함됩니다. 까다로운 환경에서 영구적이고 안정적인 성능을 제공하는 시스템의 개발은 중요한 단계입니다. AI 기반 로봇 시스템의 신뢰성과 견고성은 광범위한 사용에 필수적입니다.

윤리 및 규제 질문 : 실제 세계에서 자율 시스템의 도입은 복잡한 윤리적 및 법적 질문을 제기합니다. 로봇이 실수를한다면 누가 책임을 져야합니까? 로봇 공학의 장점을 동시에 사용하는 동안 사람들의 개인 정보와 보안을 어떻게 보호합니까? 명확한 윤리적 지침 및 규제 프레임 워크의 개발은 이러한 기술에 대한 대중의 신뢰를 얻고 책임감있게 사용하기 위해 매우 중요합니다. 이러한 질문에 대한 논의는 향후 몇 년 동안 강화 될 것입니다.

인프라 및 에너지 요구 사항 : 물리적 AI 시스템의 광범위한 구현에는 인프라에 대한 광범위한 투자가 필요합니다. 여기에는 고속 통신 네트워크, 고급 데이터 센터 및 필요한 전원 공급 장치가 포함됩니다. AI 시스템은 많은 에너지가 필요하므로 요구가 증가합니다. 에너지 공급 및 효율적인 자원 사용은 물리적 AI의 대규모 도입에서 고려해야 할 중요한 과제입니다.

2030 년대 전망 : 미래는 이제 시작됩니다

이러한 과제에도 불구하고, 2030 년대는 물리적 AI의 개발 및 적용에 대한 결정적인 10 년이 될 것이라는 합의가 증가하고 있습니다. 연구와 예측은 우리 사회와 경제를 근본적으로 변화시킬 변화를 나타냅니다.

자동화 및 노동 시장 : McKinsey의 연구에 따르면 2030 년까지 현재 근무 시간의 30%까지 AI 및 자동화로 대체 될 수 있습니다. 이 숫자는 일의 세계를 바꿀 수있는 물리적 AI의 큰 잠재력을 보여줍니다. 오늘날 인간이 수행하는 많은 일상적인 작업이 로봇에 의해 점점 더 인수되고있을 것으로 예상됩니다. 이것은 노동 시장에 도전을 제시 할 것이지만 새로운 기회를 창출 할 것입니다. 근로자의 재교육 및 추가 교육은 AI 기반 기술 도입에서 중요한 측면이 될 것입니다.

고급 로봇 시스템 : 예측은 2030 년까지 의료, 생산 및 물류를 포함한 다양한 분야에서 고급 로봇 시스템이 널리 퍼질 것이라고 가정합니다. 이러한 시스템은 작업을 자동화 할뿐만 아니라 기존 문제에 대한 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 로봇은 운영을 돕고, 노인을 돌보거나, 물류에서보다 효율적으로 운송 할 수 있습니다. 그러한 시스템의 확산은 우리의 경제와 삶을 지속적으로 변화시킬 것입니다.

휴머노이드 로봇 : 다양한 물리적 AI 플랫폼 역할을하는 휴머노이드 로봇의 개발은 아마도 2030 년대에 결정적인 진전을 이룰 것입니다. 이 로봇은 광범위한 작업을 수행하고 다양한 상황에서 사람들과 협력 할 수 있습니다. 이러한 로봇이 복잡한 작업을 배우고 수행 할 수있는 능력은 자동화 및 인간-로봇 상호 작용을위한 새로운 기회를 열어 줄 것입니다.

큰 도전이있는 혁신적인 기술

물리 AI의 발전은 의심 할 여지없이 우리 시대의 가장 중요한 기술 개발 중 하나입니다. 기본 사항은 이미 마련되었고 Nvidia와 같은 회사는 개발을 주도하고 있지만,이 기술의 완전한 성숙도와 광범위한 적용은 2030 년대까지 달성되지 않을 것입니다. 이것은 우리에게 모든 사람, 경제, 사회 및 규제 당국, 변형 효과를 준비 할 시간을 제공합니다. 이 기술의 윤리적, 사회적, 경제적 영향을 고려하여 인류의 이익을 위해 사용되도록하는 것이 중요합니다. 물리적 AI의 발전은 새로운 혁신과 진보의 시대를 약속하며, 이는 우리의 삶을 지속적으로 변화시킬 것입니다. 여전히 도전에 도전이 있지만 기회는 엄청납니다.

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