네덜란드 네비우스, 엔비디아와 피지컬 AI 클라우드 협력

▲네덜란드 네비우스는 엔비디아 피지컬 AI 데이터 팩토리 블루프린트를 자사의 글로벌 규모 AI 인프라에 통합했다. (사진=네비우스)

 

네덜란드 네비우스 그룹과 엔비디아가 로봇 개발자들을 위해 인공지능(AI) 학습에서부터 엣지로 배포하기까지의 모든 것을 처리해 주는 통합 클라우드 플랫폼을 제공하기 위해 손잡았다고 지난 17일(현지시간) 엔비디아 GTC 사용자 컨퍼런스 행사 중 밝혔다.

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더로봇리포트에 따르면 두 회사는 이 제휴를 통해 엔지니어링 팀이 호환되지 않는 시스템들을 하나로 묶느라 최대 40%까지 시간을 낭비하는 로봇 개발에 있어서의 ‘3대 컴퓨터 문제’를 해결했다고 주장했다.

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에반 헬다 네비우스 물리적 AI 부문 책임자는 "물리적 AI는 이번 10년의 결정적인 기술 변화 중 하나가 될 것이며, 오늘날 이를 구축하는 팀들은 그러한 작업 부하를 위해 설계된 적 없는 인프라와 도구에 의해 저지당하고 있다. 우리는 엔비디아와 협력해 전체 물리적 AI 생태계를 위한 실행 계층을 구축하고 있다. 이에 따라 어디서든 어떤 팀이라도 아이디어에서 로봇 배치까지 시장이 요구하는 속도로 제공할 수 있게 됐다"고 말했다.

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엔비디아는 이달 초에 네비우스에 20억달러(약 3조원)를 투자한다고 발표했는데, 이는 암스테르담에 기반을 둔 이 회사의 비즈니스와 전체 AI 기술 스택에 걸친 엔지니어링 전문성에 대한 신뢰를 반영한다.

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레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부사장은 "물리적 AI는 컴퓨팅의 다음 단계이며, 여기서는 지능이 실제 세계에서 작동하기 전에 시뮬레이션에서 학습되고 테스트 되며 검증된다. 그것은 대규모 AI 학습을 물리적으로 정확한 시뮬레이션과 연결해 지속적인 데이터 플라이휠을 생성하기 위한 긴밀하게 통합된 시스템을 요구한다"라고 말했다.

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네비우스는 엔비디아 ‘피지컬 AI 데이터팩토리 블루프린터(Physical AI Data Factory Blueprint)’를 통합함으로써 개발자들이 물리 기반의 합성 데이터를 생성하고 안전하고 강력한 자율 기계를 대규모로 구축하는 것을 가능케 하고 있다.

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◇엔비디아와 네비우스, 핵심 기술 통합

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새로운 플랫폼은 엔비디아 피지컬 AI 데이터 팩토리 블루프린트를 네비우스의 인프라에 통합해 두 가지 핵심 병목 현상, 즉 파편화된 도구/인프라와 희귀한 실세계 시나리오를 위한 고품질 학습 데이터의 부족을 해결한다. 두 회사는 현재 미국과 유럽의 데이터 센터에서 사용할 수 있는 이 플랫폼의 핵심 기술들을 다음과 같이 나열했다.

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△컴퓨팅 파워=네비우스 AI 클라우드 상의 엔비디아 RTX PRO 6000 블렉웰 서버 에디션 GPU

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△오케스트레이션(조율)=전체 개발 파이프라인 관리를 위한 엔비디아 OSMO

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△데이터 생성=물리적으로 일관된 합성 데이터를 생성하기 위한 엔비디아 코스모스(Cosmos )파운데이션 모델

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△배포=저지연 추론 및 엣지 배포를 위한 네비우스 토큰 팩토리(Nebius Token Factory) 포함

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◇클라우드에서 물리적 AI를 구축 중인 선도적 기업들

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캘리포니아주 밀피타스에 기반을 둔 로보포스(RoboForce)는 엣지 케이스(예외 상황)와 맞닥뜨리는 것이 일상적 현실인 태양광 발전소, 건설 현장, 농경지 등 구조화되지 않은 야외 환경을 위한 AI 로봇을 구축한다. 로보포스는 네비우스 클라우드에서 엔비디아 코스모스(Cosmos) 오픈 월드 파운데이션 모델을 사용해 파이프라인 설정 시간을 70% 이상 절감했고 새로운 정책의 생산 시간을 상당히 가속화했다고 밝혔다.

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캘빈 저우 로보포스 공동 창업자는 "데이터 생성, 시뮬레이션, 학습 사이의 수동 인계는 우리의 GPU가 유휴 상태로 있게 될 수 있음을 의미하며, 이는 우리에게 시간과 비용 모두를 들이게 한다. 우리 엔지니어들은 오스모(OSMO) 에이전트 조율을 사용해 단일 설정 파일을 보내 전체 파이프라인을 끝에서 끝까지 실행할 수 있다"고 말했다. 그는 "우리는 네비우스 AI 클라우드에서 엔비디아 코스모스를 통해 수천 개의 변형 시나리오를 생성하고 있으며, 이는 우리의 AI 데이터 플라이휠에 동력을 공급하고 로봇 파운데이션 모델 개발을 가속화한다. 우리는 이를 통해 강화된 로봇 모델을 곧바로 엣지로 보내고 우리의 반복 주기를 수 주에서 수 일로 단축한다"고 밝혔다.

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미시간주 앤아버에 기반을 둔 복셀51(Voxel51)은 팀들이 모델 학습과 시뮬레이션을 위한 고품질 데이터셋을 구축할 수 있도록 데이터 시각화, 큐레이션, 주석 작업 및 분석 능력을 제공한다. 복셀51 고객들은 네비우스 GPU 클러스터에서 피프티원(FiftyOne) 워크플로를 실행함으로써 시각적 데이터셋을 대규모로 큐레이션, 증강 및 품질 검사까지 할 수 있으며, 이는 데이터 수집과 모델 배포 사이의 시간을 줄여준다. 복셀51은 물리적 AI를 위한 네비우스 클라우드 및 엔비디아 기술들과 함께 고객사인 포르쉐 엔지니어링에 자율 주행 데이터 증강 워크플로를 가속화하기 위한 합성 데이터 생성 파이프라인을 전달하고 있다.

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브라이언 무어 복셀51 공동 창업자이자 최고경영자(CEO)는 "데이터는 컴퓨터 비전 성공의 가장 큰 결정 요소다. 비전 AI 시스템이 더 유능해짐에 따라 제한 요인은 더 이상 알고리즘 혁신이 아니라 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터의 품질, 범위 및 관찰 가능성이다. 네비우스는 우리 사용자들에게 물리적 AI 시스템에 필요한 속도와 규모로 자동 라벨링 및 새로운 장면 생성과 같은 복잡한 데이터 작업을 실행하기 위한 컴퓨팅 인프라를 제공한다"라고 설명했다.

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마이스톤 시스템즈는 지능형 비디오 관리 소프트웨어 분야의 글로벌 리더이자 컴퓨터 비전용 하프니아(Hafnia) 플랫폼 배후 회사다. 이 회사는 차세대 시각 언어 모델(VLM)을 미세 조정하기 위해 네비우스를 선택했다. 덴마크 브뢴뷔에 기반을 둔 마일스톤은 실제 비디오 영상을 규정에 맞는 주석 처리된 학습 데이터로 큐레이션하고, 그 후 엔비디아 코스모스 리즌(Cosmos Reason)을 사용해 이를 매우 정확하고 사용 사례에 특화된 VLM으로 미세 조정한다. 네비우스는 이 계산 집약적인 작업을 위해 대규모 GPU 클러스터에 대한 지속적인 액세스, 높은 처리량의 데이터 파이프라인, 그리고 학습 실행을 안정적이고 비용 효율적으로 유지하는 관리형 워크플로 조율을 제공한다.

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에드워드 마우저 마일스톤 시스템즈 하프니아 담당 이사는 "우리는 여러 클라우드 제공업체를 평가했으며, 네비우스가 우리의 물리적 AI 및 VLM 학습 작업 부하에 대해 GPU 가용성, 가격 성능, 그리고 직접적인 엔지니어링 지원이라는 최적의 조합을 제공했다"라고 말했다. 그는 "우리는 그들의 기술 때문만이 아니라 유럽 고객의 데이터가 유럽 내에 남아있을 수 있음을 보장하는 데이터 주권에 대한 그들의 약속 때문에 네비우스를 선택했다"고 밝혔다.

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이재구 기자 robot3@irobotnews.com

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