칩 분야에서의 경쟁 심화 속에 휴머노이드 로봇에 대한 Nvidia의 관심 확대

미국의 반도체 제조 기업인 Nvidia는 AI 칩 제조 분야에서 치열한 경쟁 속에서 내년 휴머노이드 로봇으로 집중 영역을 확대할 것이라고 보도되었습니다.

Nvidia의 로봇 공학 부사장인 Deepu Talla는 파이낸셜 타임즈에 대해, 회사는 2025년 상반기 동안 휴머노이드 로봇을 위한 차세대 컴팩트 컴퓨터를 출시할 것으로 예상한다고 말했습니다.

Nvidia, 다가올 로봇 공학 붐에 베팅 

Nvidia는 칩 제조 사업을 통해 번성하는 AI 산업의 주요 동력 역할을 해왔습니다. AI 시스템에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 전 세계적으로 그 칩에 대한 수요가 높습니다. 그러나 해당 부문에서도 치열한 경쟁이 발생하고 있습니다.

이로 인해 Nvidia는 다른 분야도 모색하게 되었습니다. 시가총액 3.3조 달러에 달하는 이 회사는 이제 가까운 미래에 예상되는 로봇 공학 붐에 기대고 있습니다.

Caliber에 따르면, 인간형 로봇은 2025년에 산업, 창고, 자동차 공장, 심지어 일부 가정에서 더 많이 등장할 것으로 예상되지만, 주류가 될지는 아직 불확실하다.

이제 휴머노이드 로봇을 위한 Nvidia의 차세대 컴팩트 컴퓨터인 Tetson Thor의 출시가, 이 예상되는 AI 로봇 붐에 대한 최고의 플랫폼이 되겠다는 Nvidia의 계획의 발판이 될 것입니다.

"물리적 AI와 로봇 공학의 ChatGPT 순간이 코앞에 다가왔습니다."

~ Talla.

Talla는 또한 파이낸셜 타임스에게 시장이 “티핑 포인트”에 있다고 믿는다고 말했다.

파이낸셜 타임즈에 따르면, 이는 칩 제조 거대 기업이 AMD와 같은 기업들로부터 더 많은 경쟁을 예상하고 있는 시점과 맞물려 있습니다. 동시에 Google과 Amazon과 같은 클라우드 컴퓨팅 거인들로부터의 경쟁도 간과할 수 없습니다.

Nvidia는 이제 새로운 로봇 기업들의 성장을 돕기 위해 “물리적 AI” 공간에 자금을 집중하고 있다. 예를 들어, 이 회사는 2월 자금 조달 라운드에서 인간형 로봇 회사 Figure AI를 26억 달러로 평가하는 Microsoft와 OpenAI에 합류했다.

로봇 공학 사업은 Nvidia 수익의 작은 부분 

파이낸셜 타임즈의 보고서에 따르면, 로봇 공학 사업은 Nvidia의 총 수익에서 작은 비중을 차지하지만, 칩 제조 회사는 로봇 부문으로부터의 수치에 대한 내역을 제공하지 않았습니다.

11월 30일 발표된 3분기 실적 업데이트에서 Nvidia는 데이터 센터 수익이 총 351억 달러의 약 88%를 차지했으며, 이는 전 분기 대비 17% 증가하고 전년 대비 94% 증가한 수치라고 보고했습니다.

회사에 따르면, 데이터 센터 수익만으로도 전 분기 대비 17%, 전년 대비 112% 증가했다.

당시 재무제석에 대해 논평한 CEO이자 창립자인 Jensen Huang는 기업들이 산업용 로봇 공학에 투자하고 있음을 인정했습니다.

"물리적 AI의 돌파구로 산업용 로봇 공학 투자가 급증하고 있습니다."

~ Huang.

Cnet 기사에 따르면, 여러 인간형 로봇이 혼잡한 공간에서 자신의 자리를 확보하기 위해 경쟁하고 있으며, 내년은 “우리 모습으로 만든 금속 메커니즘들의 번영의 해”가 될 것으로 보인다.

기업들의 AI 로봇 강화 노력은 2024에서

지난 1년 동안 Boston Dynamics와 같은 기업들은 새로운 전기식 Atlas 로봇을 공개하고, 상징적인 유압식 Atlas(현재 HD Atlas로 알려짐)를 은퇴시켰습니다.

새로운 로봇은 “초인적인 방식”으로 움직일 수 있다. Figure, Agility Robotics, 1X를 포함한 다른 회사들도 OpenAI와 Nvidia와 같은 기업들과 새로운 파트너십을 맺고 있으며, 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 로봇이 처음부터 시작해야 하는 것보다 더 빠르게 대화하고 다양한 작업을 수행하도록 돕고 있다.

Elon Musk의 Tesla와 같은 기업들은 특히 자동차의 운전자 보조를 위해 개발하던 데이터, 하드웨어, 소프트웨어를 선택하여 이를 새로운 폼 팩터인 Optimus 로봇에 재포장하는 것을 선택했습니다.

한편, 다른 로봇 공학 뉴스에서 Pymnts는 또한 창고 로봇이 불규칙한 모양의 패키지를 처리하고 인간에게 위험을 초래하지 않고 혼잡한 공간을 탐색할 수 있도록 하는 AI 시스템을 개발한 MIT 연구를 최근 보도했습니다.

이러한 발전은 전자상거래 수요 급증 속에서 자동화에 대한 압박이 높아지는 가운데 소매업 및 물류 기업들이 고군분투하고 있을 때 이루어지고 있습니다.

이 연구는 로봇이 팔레트 이동과 같은 반복적인 작업에는 뛰어나지만, MIT의 PRoC3S 기술은 로봇이 더 복잡한 창고 작업을 안전하게 처리하는 오랜 과제를 해결한다고 보여줍니다.

"이론적으로 PRoC3S는 창고 환경에 대한 더 구체적이고 정확한 이해와 대조하여 초기 LLM 기반 가정을 검증함으로써 로봇의 오류율을 줄일 수 있습니다."라고 Plus One Robotics의 CEO이자 공동 창립자 Erik Nieves는 Pymnts에 말했습니다.

"이렇게 생각해보세요: LLM 가이드라인에만 의존하여 작동하는 창고 로봇은 작업을 완료하는 방법을 설명받았습니다,"라고 Nieves는 계속 말했습니다. 그는 PRoC3S가 "그 작업의 시뮬레이션 환경에 디지털 로봇을 배치함으로써" 한 단계 더 나아간다고 덧붙였습니다.

Nieves에 따르면, 이는 기본적으로 교실 수업과 "매우 좋은 현장 견학"의 차이를 보여줍니다.