엔비디아가 에지 환경에서 피지컬 AI를 구현하는 ‘엔비디아 코스모스 3 에지(NVIDIA Cosmos 3 Edge)’를 공개했다. 피지컬 AI 시스템은 월드 모델을 활용해 물리적 환경을 인식하고 추론하며 예측한다. 지금까지 프론티어급 AI를 에지 환경에 구현하려면 모델 성능과 배포 효율 사이에서 절충해야 하는 경우가 많았다. 엔비디아는 코스모스 3 에지를 통해 이러한 절충을 해소할 수 있다고 밝혔다.

40억 개 파라미터를 갖춘 옴니모델인 코스모스 3 에지는 메모리 효율적인 배포와 높은 처리량을 위해 최적화됐다. 엔비디아 젯슨(Jetson), 엔비디아 RTX PRO, 엔비디아 DGX 시스템과 지포스(GeForce) RTX GPU에서도 구동할 수 있다. 소형 월드 파운데이션 모델로서 텍스트, 이미지, 영상, 주변 소리 및 동작을 이해하고 생성한다. 트랜스포머 혼합 아키텍처를 적용해 물리적 현실에 기반한 실시간 비전 분석 및 온디바이스 로봇 행동을 지원한다.

개발자는 엔비디아 DGX 스테이션 데스크사이드 AI 슈퍼컴퓨터에서 자체 로봇 및 센서 데이터로 코스모스 3 에지를 사후 학습하고, 특화된 월드 액션 모델을 구축할 수 있다. 이후 이를 엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor)에 배포해 실시간 로봇 제어 정책에 활용할 수 있다. 두산 로보틱스, 지멘스, 애자일 로봇, 스킬드 AI 등은 로보틱스 워크플로에 코스모스 3 에지를 적용하는 방안을 평가하고 있다.

자율주행 자동차 분야에서는 도로 상황 이해, 교통 상황 추론, 객체 의도 예측을 지원한다. 엔비디아 알파마요 비전 언어 행동 모델을 포함한 차량용 정책 모델 증류에서 학생 모델의 백본으로 쓰일 수 있다. 스마트 인프라 영역에서는 젯슨 토르에서 실시간 추론을 수행해 실시간 영상 스트리밍 기반 비전 에이전트를 교통 모니터링, 공공 안전, 물류, 산업 검사에 활용하도록 돕는다.

한편 엔비디아는 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스 ‘시그라프 2026’에서 시뮬레이션과 피지컬 AI를 위한 연구 성과를 함께 발표했다. 엔비디아가 공개한 21편의 기술 논문은 가상 세계를 생성하고 현실 세계의 머신 훈련을 구동하는 실시간 시스템의 기반을 다룬다.

대표 사례인 ‘모션브릭스(MotionBricks)’는 35만 개 이상의 모션 클립으로 훈련되고 게임 엔진 수준의 속도로 실행되는 실시간 모션 모델이다. 화면 속 애니메이션 캐릭터를 구동하는 동시에 유니트리 G1 휴머노이드 로봇도 제어한다. 생성형 컨트롤러 훈련 프레임워크인 ‘GPC’는 방대한 인간 동작 데이터를 기반으로 하나의 컨트롤러를 사전 훈련시켜 새로운 작업에 적용할 수 있는 운동 능력을 제공한다.

이외에도 캡처 데이터를 가상 장면으로 변환하는 ‘아티픽서(ArtiFixer)’, 엔비디아 뉴턴 물리 엔진에서 눈과 모래 등 복잡한 물질을 표현하는 신규 솔버, 비디오 모델에서 재질을 추출하는 ‘비디오뉴맷(VideoNeuMat)’ 파이프라인 등을 선보였다. 엔비디아는 3D와 물리 법칙에 기반한 AI 생성 세계를 통해 피지컬 AI 개발과 창작 영역을 넓혀갈 계획이다.