엔비디아, 코스모스 설계도 5개 공개…검증 구성서 NIM 최대 2배

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로봇·자율주행 AI 개발을 위한 데이터 준비부터 배포까지 도구를 넓혔다. 엔비디아 (NVIDIA, $NVDA)가 로봇·자율주행 AI 개발에 쓰이는 코스모스 데이터 팩토리 설계도 5개를 공개하고, 월드 모델의 학습·평가·배포 도구를 확장했다. 엔비디아는 10월 21일 공식 발표에서 데이터 준비부터 모델 배포까지 지원하는 도구를 소개했다. 코스모스 프레임워크의 학습·최적화 도구는 코스모스 3뿐 아니라 GR00T, Alpamayo, QWEN, Pi0.5 등 호환되는 공개 모델로 확대됐다. NIM 문서에 따르면 Generator는 이미지·영상 생성과 Action·Transfer 작업을, Reasoner는 이미지·영상 이해를 맡으며 컨테이너 하나는 두 실행 방식 중 하나를 구동한다. 코스모스 3 모델 계열이 소리 데이터를 다루더라도 NIM은 오디오를 생성하지 않는다.

엔비디아는 검증된 구성에서 코스모스 3 NIM의 추론 속도가 품질 저하 없이 최대 2배 빨라졌다고 밝혔다.

엔비디아는 코스모스 NIM 기반 Metropolis VSS 3.3이 같은 GPU로 영상 스트림을 40% 더 처리할 수 있다고도 밝혔다. 엔비디아는 2026년 10월 21일 게시된 블로그 'NVIDIA Cosmos Opens New Tools to Train, Evaluate and Deploy World Models'에서 게시일 기준 포르쉐(Porsche)의 반복 실차 주행이 최대 90%, 개발 주기가 최대 85% 줄어들 것으로 예상된다고 밝혔다. 아부다비국영석유회사(ADNOC)는 Fogsphere의 MistIQ 플랫폼을 65개 사업장에서 안전 위험 감지에 사용하며, Fogsphere는 희귀 위험 상황의 합성 학습 데이터 생성에 코스모스 데이터 팩토리를 활용한다. 엔비디아는 2025년 1월 코스모스 플랫폼을 처음 공개했고, 2026년 5월에는 코스모스 3를 발표했다.

8월 28일 arXiv에 공개된 프리프린트 ‘RoboPhys-3D’는 로봇 조작 과제 50개에서 코스모스 3가 비교 대상 영상 월드 모델 4개 중 가장 높은 RoboPhyscore 0.6330을 기록했다고 보고했다.