엔비디아 로봇 전략은...하드웨어 넘어 AI 인프라로 확장
엔비디아가 로봇 분야 최전선에 다시 한 번 깃발을 꽂았다. 회사는 가장 난이도가 높은 휴머노이드 로봇 개발을 우선 과제로 설정하고, 이를 통해 확보한 인공지능(AI) 기술을 다른 로봇 및 자율 시스템으로 확장하는 전략을 본격화하고 있다. 시장조사업체 카운터포인트리서치는 최근 엔비디아에서 로보틱스 소프트웨어를 총괄하는 스펜서 황 프로덕트 라인 매니저와의 인터뷰를 통해, 엔비디아의 로봇 전략을 심층 분석했다고 밝혔다. 스펜서 황은 엔비디아 창업자이자 최고경영자(CEO)인 젠슨 황의 아들이다. 엔비디아의 로보틱스 접근법은 가장 복잡한 문제를 해결해 산업 전체 기술 수준을 끌어올리는 방식이다. 회사가 정의한 가장 어려운 과제는 범용 휴머노이드 로봇이다. 비정형적이고 복잡한 현실 환경에서 지각·추론·행동을 자연스럽게 수행해야 한다. 카운터포인트는 이 같은 접근이 시각·언어·행동(VLA) 모델 고도화를 이끌고, 이를 통해 확보된 기술이 공장용 로봇팔, 창고 물류 로봇, 자율주행 시스템 등으로 확산될 것이라고 분석했다. 보고서에 따르면 글로벌 휴머노이드 로봇 시장은 2030년 160억 달러(약 22조8천억원)를 돌파할 것으로 예상된다. 2024~2030년 연평균 성장률은 51%에 달할 전망이다. 특히 올해는 휴머노이드 양산이 본격화되는 상용화 원년으로, 제조 현장과 기업에서의 초기 도입이 가속화될 것으로 보인다. 엔비디아는 로보틱스 산업 내에서 특정 기술이나 벤더에 종속되지 않는 개방형 플랫폼 전략을 유지하고 있다. 카운터포인트가 파악한 바에 따르면, 엔비디아는 하드웨어나 소프트웨어를 독점적으로 제공하기보다 산업 전체가 지속 가능한 성장 기반을 갖추도록 핵심 인프라를 제공하는 역할에 집중하고 있다. 이는 스타트업부터 대기업까지 각기 다른 참여자들이 자사의 전문성과 차별성을 살려 발전할 수 있도록 하는 구조를 지향한다. 카운터포인트는 이러한 협업 중심의 생태계가 로보틱스 산업의 복잡성과 다양성을 흡수하면서 혁신을 촉진하는 핵심 요인으로 작용할 것으로 전망했다. 엔비디아의 기술 전략은 '세 개의 컴퓨터' 개념으로 정리된다. 이는 학습(DGX)부터 시뮬레이션, 배포까지 세 축을 기반으로, 인공지능 모델 설계부터 현실 적용까지 전 과정을 포괄한다. DGX 시스템은 대규모 연산 클러스터를 활용해 복잡한 AI 모델을 학습한다. 다음 단계에서 옴니버스를 통해 가상 환경에서 모델을 테스트하고 검증하며 특정 작업이나 환경에 최적화될 수 있도록 성능을 개선한다. 마지막으로 젯슨 플랫폼이 전문 하드웨어에서 학습된 모델을 실제 로봇이나 엣지 디바이스에 배포한다. 카운터포인트는 이 구조가 AI 개발 핵심 사이클을 완성하며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 시뮬레이션·실데이터 융합 전략이 엔비디아의 강점으로 작용한다고 봤다. 초기 학습 단계에서 대량의 시뮬레이션 데이터를 활용해 학습 속도를 높이고, 실제 환경 배포 단계에서는 고정밀 센서 데이터로 신뢰성을 보강하는 방식이다. 엔비디아의 로보틱스 전략은 그래픽처리장치(GPU) 아키텍처부터 소프트웨어 스택까지 통합 제어할 수 있는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 '쿠다(CUDA)'를 중심으로 전개된다. 카운터포인트는 쿠다가 하드웨어와 소프트웨어 간 최적화를 가능하게 함으로써, 엔비디아가 로보틱스 분야에서 독보적인 AI 처리 성능을 확보하고 있다고 평가했다. 이 플랫폼은 로보틱스 개발자와 파트너 기업이 더 빠르게 고성능 모델을 구축할 수 있도록 지원하며, 산업 전반의 연구·개발 효율성을 가속화하는 기반 인프라 역할을 한다. 엔비디아는 GPU 가속 기술을 중심으로 하드웨어, 시뮬레이션, 소프트웨어를 유기적으로 결합하는 로보틱스 생태계를 구축하고 있다. 카운터포인트는 엔비디아가 디지털 영역에 머무르던 AI를 물리적 세계로 확장시키는 '피지컬 AI' 비전을 통해, AI 진화의 다음 단계를 선도하고 있다고 분석했다. 휴머노이드 시장은 비용 효율성 한계로 아직 초기 단계에 머물러 있다. 그러나 엔비디아의 플랫폼 기반 기술이 산업화와 대규모 생산의 토대를 마련하게 되면 시장은 빠르게 성장 궤도에 진입할 것으로 전망된다.
