엔비디아가 만든 AI 혁신, 코스모스 (feat. "월드모델")

 AI가 ‘세상을 이해하는 법’을 가르치려는 도전에 대한 이야기 예요

2024년 초, 엔비디아는 AI 연구계에 놀라운 소식을 전했어요.

 

새로운 범용 AI 시스템을 발표했는데, 이름은 Cosmos(코스머스).

 

이건 단순한 챗봇이나 이미지 생성 AI가 아니에요.

‘세상의 규칙과 물리적 상식’을 이해하려는 AI,
즉 인간처럼 ‘세상 전체’를 인식하려는 월드 모델이에요.

 

 

 

여러분들도 아는거와 같이 기술을 몰라도, AI 가 진화 하려면 '학습' 이라는 

많은 데이터를 '학습' 해야 되는 것은 아시죠 ??? 설마.. 모른다고 하시지는 ㅜㅜ

 

우리의 현실속에서 AI 가 학습하려면 너무나도 제한적이고, 위험한 일들을 학습하기에는 

많은 어려움이 따르고 AI 학습을 위하여 현실의 위험한 상황을 만들거나 제공 해서는 안되겠죠... NEVER.. EVER...

 

월드 모델이란,

사람은 질문을 받았을 때 단순히 단어 뜻만 연결해서 답하지 않아요.

예를 들어 누가 “컵을 떨어뜨리면 어떻게 될까?”라고 물으면
우리는 자동으로 ‘깨질 수 있다’, ‘물이 엎질러질 수 있다’는 걸 상상하죠.
그건 우리가 물리 법칙과 경험에 기반한 ‘세계 모델’을 가지고 있기 때문이에요.

AI도 점점 복잡한 일을 하려면 이런 감각이 필요해졌어요.

그래서 등장한 게 바로 월드 모델이에요.

 

 

코스머스는 대규모 텍스트 데이터를 통해
세상의 인과관계, 시간의 흐름, 감정의 변화 같은 걸 이해하도록 훈련되고 있어요.

이건 단순히 문장을 만드는 능력을 넘어서, AI가 ‘이해하고 판단하는 존재’로 진화하려는 중요한 단계라고 할 수 있어요.

 

 

AI가 도로 위에서 상식을 갖게 되는 순간 자율 주행은 현실화 되겠죠...

 

 

 

 

1. 단순한 ‘센서 반응’으로는 자율주행이 완성되지 않아요

요즘 자율주행 기술, 정말 많이 발전했어요.

카메라, 라이다, GPS, 온갖 센서를 달아서 자동차가 도로를 스스로 인식하고 판단하게 만드는 기술이죠.

하지만 여전히 자율주행차가 위급 상황에서 망설이고, 실수를 하는 이유...

그건 바로 AI가 “세상을 이해하지 못하기 때문”이에요.

사람은 도로에서 무언가 이상하면 ‘느낌’으로 감지하지만 AI는 아직까지 ‘그림을 보는 눈’은 있어도, ‘맥락을 읽는 눈’은 부족했어요.

 

 

 

2. 그래서 엔비디아는 AI에게 ‘상식’을 가르치기로 했어요

코스모스는 이런 문제를 해결하기 위해 만들어졌어요.

엔비디아는 자율주행에 필요한 건 단순한 ‘카메라 인식 기술’이 아니라

“

AI가 세상과 상황을 이해하는 능력

”

그래서 코스모스는 자율주행차에게

“왜 저 차가 멈췄을까?”

“아이들이 뛰어놀고 있는 곳이면 어떻게 운전해야 할까?”

사람 같은 판단과 상식을 학습하게 하려고 해요.

단순히 “앞에 장애물이 있다”가 아니라
“저건 유모차일 가능성이 있으니 조심해야 해”라고 생각할 수 있는 AI,
그게 코스모스가 지향하는 자율주행의 모습이에요.

 

 

 

3. 코스모스는 도로 위의 맥락을 읽으려는 AI예요

이전까지의 자율주행 AI는 상황을 분석하는 데 한계가 있었어요.

영상에서 보이는 사물을 빠르게 분류하고 그에 따라 정해진 반응을 하는 건 잘했지만
그 상황이 왜 일어났는지, 다음에 무슨 일이 일어날지는 예측하지 못하는 경우가 많았어요.

 

코스모스는 달라요.

도시 전체의 흐름, 교통의 규칙, 사람의 행동 패턴까지 함께 분석하면서

AI가 “앞으로 일어날 일”까지 예측하려고 해요.

그게 바로 월드 모델이 가진 가장 큰 힘이에요.

도로 위에서 단순한 ‘반응’이 아니라
‘이해’와 ‘예측’을 할 수 있는 AI,
이게 바로 자율주행의 새로운 기준이 되고 있어요.

 

 

 

4. 현실 세계에서 자율주행 테스트는 한계가 많았어요

지금까지 자율주행차는
실제 도로를 주행하며 데이터를 수집하고 학습해왔어요.

하지만 현실 도로에서 테스트할 수 있는 상황은 매우 제한적이에요.

 

예를 들어,
비가 오는 날의 교차로 사고 상황,
어린아이가 갑자기 뛰어드는 골목길,
전조등이 고장 난 차가 접근하는 경우처럼

드물지만 치명적인 시나리오는 실제로 수백 번, 수천 번 겪을 수 없어요.

게다가 실제 도로에서 테스트하다 사고가 나면
사람의 생명과 안전이 위협받을 수 있기 때문에
‘위험한 상황일수록 테스트는 더 어렵다’는 역설이 존재해요.

 

 

5. 코스모스는 가상세계 안에서 훨씬 더 안전하고 풍부한 테스트가 가능해요

이런 현실적인 한계를 넘어서기 위해

코스모스는 AI가 ‘가상 세계 안에서’

 

도로 상황을 수천만 번 시뮬레이션하며 학습할 수 있도록 만들었어요.

 

비 오는 밤, 눈 오는 새벽, 정전된 도로, 고장 난 신호등,
심지어 보행자가 스마트폰을 보며 걷는 상황까지
현실에서는 테스트하기 힘든 수많은 변수를 가상공간에서 반복적으로 학습할 수 있어요.

이 덕분에 코스모스를 활용한 자율주행 AI는
훨씬 더 다양한 시나리오에 대비하고
위험 요소에 대한 예측력과 대응력을 높일 수 있는 거예요.

 

이건 단순히 AI가 똑똑해진다는 의미가 아니라
우리의 도로가 더 안전해진다는 의미라고 볼 수 있어요.

 

 

 

6. 젠슨 황이 그리는 자율주행의 미래는 이렇게 달라요

젠슨 황은 자율주행 기술에 대해

“

기계가 운전만 잘하는 게 아니라, 배려까지 할 수 있어야 한다

”
이 말이 참 인상 깊었어요.

도로는 단순한 기술의 무대가 아니라 사람과 사람이 공존하는 공간이기 때문이에요.

 

그는 코스모스를 통해
AI가 도로 위에서 단순히 안전하게 움직이는 것을 넘어서
사람처럼 ‘양보하고’, ‘긴장하고’, ‘판단하고’, ‘조심할 수 있게’ 만들고 싶다고 말했어요.

 

이건 정말 기술을 인간적으로 설계하려는 마음이 느껴지는 부분이에요.

 

 

 

7. 코스모스가 전해주는 기술 너머의 교훈이 있어요

자율주행이라는 건 결국,

사람이 해오던 일을 기계에게 맡기려는 시도예요.

그건 단순한 연산 능력 이상의 것을 요구해요.
경험, 상식, 배려, 예측, 이런 요소들이 함께 들어가야 하거든요.

코스모스는 우리에게 이런 질문을 던지는 것 같아요.

 

 

“

AI는 운전을 배울 수 있을까?

AI는 운전할 때 사람처럼 생각할 수 있을까?

”

 

 

그리고 이건 운전뿐 아니라 앞으로 AI가 더 많은 역할을 하게 될 사회 전반에서 우리가 진지하게 고민해야 할 질문 같아요.

 

 

젠슨 황은 항상 기술을 넘어서 사람을 이야기해요.

“

기술은 인간을 이해하고, 인간을 도와야 하며, 인간과 함께 살아야 한다

” 고 말해요.

 

그 철학이 고스란히 담긴 게 바로 코스모스고, 우리가 이 기술을 기대해도 되는 이유예요.

 

오늘의 AI가 더 나은 방향으로 진화하려면 ...

그 안에 담긴 

 

생각도, 
감정도, 
배려도,

 

조금은 사람을 닮아가야 한다고 느끼게 돼요.