테슬라 Optimus와 엔비디아 Cosmos:

최첨단 로봇 AI 개발의 심층 탐구

황삼청 지음 | 황준식 그림

넷스쿨 2025년 02월 26일 출간

작품소개

책소개

"테슬라 Optimus와 엔비디아 Cosmos: 최첨단 로봇 AI 개발의 심층 탐구"는 테슬라의 인간형 로봇 Optimus​와 NVIDIA의 물리 AI 플랫폼 Cosmos​를 중심으로 최첨단 로봇 AI 개발을 다룹니다. 강화학습, 파운데이션 모델, 멀티모달 AI 등 최신 AI 기술이 지능형 자율로봇에 적용되는 방식을 심도 있게 분석합니다. 특히 테슬라의 Dojo 슈퍼컴퓨터와 NVIDIA의 DGX Cloud를 비교하여 대규모 AI 학습 인프라의 차별점과 강점을 조명하고​, Elon Musk의 X.AI와 테슬라의 LLM/멀티모달 AI 전략도 깊이 있게 살펴봅니다​. 아울러 Figure AI의 협동로봇 사례를 통해 최신 협동 로보틱스 연구 동향을 소개하며​, 오픈 로보틱스 AI와 글로벌 커뮤니티의 연구 흐름을 분석합니다. 나아가 이러한 기술이 의료, 군사 등 다양한 산업으로 확장될 가능성도 함께 논의합니다. 기술적으로 깊이 있는 설명과 실제 연구 사례를 바탕으로, 이 책은 AI 연구자, 로보틱스 개발자, 강화학습·시뮬레이션 엔지니어, 산업용 로봇 개발자 등에 귀중한 통찰을 제공할 것입니다.​

목차

I. 로봇 AI 개발 개요
로봇 인공지능 발전 역사 (Robotics AI History)
강화학습과 로봇 학습 패러다임
데이터 중심 접근법 vs. 물리 기반 AI 접근법

2.테슬라 Optimus의 기술 스택 분석
Optimus의 신경망 아키텍처
비전 기반 인식: FSD와 공유하는 신경망 구조
모션 제어: 강화학습 기반 보행 및 조작 기술
VR 모션 캡처 데이터와 인간 시연 데이터 활용
Optimus의 엣지 컴퓨팅 및 센서 융합

3.엔비디아 Cosmos의 로봇 AI 개발 환경
생성형 세계 모델 (World Foundation Model, WFM)의 역할
Cosmos의 데이터 처리 파이프라인
물리 기반 시뮬레이션과 AI의 결합
Isaac Sim과 Cosmos의 상호 보완성

4.Optimus vs. Cosmos 기반 로봇 개발 비교
데이터 수집 및 합성 데이터 활용
강화학습 적용 방식과 시뮬레이션 환경 비교
로봇 인식 및 행동 모델링 접근법 차이

5.강화학습과 로봇 행동 학습
모델 프리 vs. 모델 기반 강화학습 (Model-Free vs. Model-Based RL)
계층적 강화학습 (Hierarchical RL) 적용 사례
테슬라와 NVIDIA의 강화학습 전략 비교

6.시뮬레이션과 물리 기반 AI의 역할
시뮬레이션 기반 학습 (Sim-to-Real) 기법
디지털 트윈 기술과 로봇 학습
현실 데이터와 합성 데이터의 균형점 탐색

7. 데이터 학습 파이프라인과 클라우드 인프라
테슬라의 Dojo AI 슈퍼컴퓨터: Optimus 및 FSD 모델 학습의 핵심
NVIDIA DGX Cloud 및 Isaac Sim 기반 로봇 AI 학습
클라우드 기반 MLOps와 로봇 개발: 데이터 수집부터 실시간 배포까지

8. x.AI와 Tesla의 LLM/멀티모달 AI 전략
연계 분석
X.AI의 주요 목표와 기술
Tesla의 AI 및 멀티모달 시스템과의 연계 가능성

9.Optimus와 Cosmos 기반 로봇 개발의 미래 전망
휴머노이드 로봇과 인간 협업의 미래
물류, 제조, 서비스 산업에서의 로봇 활용 사례
산업 적용 사례 확대: 의료 및 군사 분야
결론: 미래 로봇 개발의 지평

10. Open Robotics AI와 커뮤니티 연구 동향
파운데이션 모델과 로봇 AI의 통합
멀티모달 AI의 활용: 시각과 언어의 결합
강화학습의 장기 발전 방향: Model-Based, SelfSupervised, Meta-Learning
Figure AI의 협동로봇 기술 및 최근 연구 동향

출판사 서평

본서는 테슬라 Optimus와 NVIDIA Cosmos의 로봇 AI 기술을 최초로 심층 비교 분석한 전문서적입니다. 강화학습, 시뮬레이션, LLM 및 멀티모달 AI 등 최첨단 로봇 기술을 다각도로 다루며, 오픈 로보틱스 AI와 최신 연구 커뮤니티 동향까지 폭넓게 반영합니다.특히 테슬라 Dojo 슈퍼컴퓨터와 NVIDIA DGX Cloud의 대규모 AI 학습 인프라를 상세히 비교하여 미래 AI 훈련 플랫폼에 대한 이해를 높입니다. 이러한 포괄적 분석은 AI 연구자, 로보틱스 개발자, 자율주행 및 산업용 로봇 분야 종사자들에게 필수적인 참고 자료가 될 것입니다. 또한 X.AI와 테슬라의 LLM/멀티모달 AI 전략부터 Figure AI와 협동로봇 기술까지 심층 분석하여, 로봇 AI의 의료, 제조, 군사 분야 확장 가능성을 탐색합니다.로봇 AI 및 차세대 인공지능 기술을 연구·개발하는 전문가들에게 본서를 강력 추천하며, 실무 적용을 위한 인사이트와 최신 사례 분석을 풍부하게 제공합니다.

작가정보

저자(글) 황삼청

저자는 서울대학교 컴퓨터공학과(1988.2)를 졸업한 뒤, 한국과학기술원(KAIST) 전산학과에서 인공지능 박사(1994.8) 학위를 취득하였다. 1994년 핸디소프트에서 인트라넷 그룹웨어(결재/핵심 엔진) 개발을 시작으로 소프트웨어 엔지니어 커리어를 시작했다. 이후 싸이버뱅크, 씬멀티미디어등 에서는 단말 소프트웨어(SW VOD/SMIL 등) 개발팀장 및 연구소장으로 재직하며 기술 리더십을 쌓았다.
삼성전자(무선사업부)에서는 스마트폰 SW 개발을 담당하며 개발팀장·수석연구원으로 활동했으며, 네이버에서는 서비스관리시스템 및 지도서비스 개발을 총괄하는 개발랩장을 맡았다.
현재는 Netschool 대표로서 주식·부동산 투자 및 인공지능 투자 모델 연구·개발에 주력하며, 투자 강의와 컨설팅을 병행하고 있다. 다년간의 소프트웨어 개발 경험과 인공지능 기술, 그리고 투자 노하우를 결합해 다양한 분야에서 혁신적인 사업 모델을 모색하고 있으며, AI 에이전트 개발 및 활용 방안에 대한 연구와 강의 활동을 이어가고 있다.

그림/만화 황준식