NVIDIA Cosmos Policy 로봇 제어 AI 모델 기술 분석 및 활용 가이드 (2026년 1월)

NVIDIA Cosmos Policy 개요 및 핵심 기술 원리

NVIDIA가 2026년 1월에 발표한 Cosmos Policy는 대규모 사전학습 비디오 모델인 Cosmos-Predict2를 로봇 정책(Robot Policy)으로 변환하는 혁신적인 프레임워크입니다. 이 기술의 핵심은 단일 단계 파인튜닝(Single-Stage Fine-Tuning) 방식을 통해 복잡한 아키텍처 수정 없이도 비디오 생성 모델을 실제 로봇 제어에 활용할 수 있다는 점에 있습니다. 기존의 로봇 학습 방법론들이 처음부터 새로운 모델을 훈련하거나 복잡한 다단계 파이프라인을 요구했던 것과 달리, Cosmos Policy는 이미 수백만 개의 비디오에서 학습한 시공간적 패턴과 암묵적 물리 법칙을 그대로 활용합니다.

Cosmos Policy의 동작 원리를 살펴보면, 로봇의 행동(Action)을 비디오 모델의 잠재 공간(Latent Space) 내에서 잠재 프레임(Latent Frame)으로 인코딩하여 생성합니다. 이는 비디오 모델의 잠재 확산 과정(Latent Diffusion Process)을 그대로 활용하면서, 로봇이 취해야 할 행동 시퀀스를 마치 미래 비디오 프레임을 예측하듯이 생성하는 방식입니다. 이러한 접근법의 장점은 비디오 모델이 사전학습 과정에서 익힌 시간적 인과관계, 물체의 움직임 패턴, 그리고 물리적 상호작용에 대한 이해를 로봇 제어에 직접 전이할 수 있다는 것입니다.

또한 Cosmos Policy는 단순히 행동만 생성하는 것이 아니라, 미래 상태 이미지(Future State Images)와 가치 함수(Values, 예상 누적 보상)까지 함께 생성합니다. 이들 역시 잠재 프레임으로 인코딩되어 모델의 출력으로 나오며, 이를 통해 테스트 시점에서 더 높은 성공 가능성을 가진 행동 궤적을 계획(Planning)할 수 있습니다. 모델 기반 계획(Model-Based Planning) 기능이 활성화되면 평균 12.5%의 작업 완료율 향상을 달성할 수 있다는 점이 실험을 통해 확인되었습니다.

Cosmos-Predict2 비디오 모델의 기술적 특성

Cosmos-Predict2는 NVIDIA가 개발한 범용 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model) 시리즈로, Physical AI 애플리케이션을 위해 설계되었습니다. 이 모델 컬렉션은 텍스트-이미지 생성용 모델(0.6B, 2B, 14B 파라미터)과 비디오+텍스트 기반 미래 세계 생성용 모델(2B, 14B 파라미터)로 구성되어 있습니다. 특히 Video2World 모델들은 현재 비디오 상태와 텍스트 설명을 입력받아 미래의 시각적 세계 상태를 생성할 수 있어 로봇 제어에 적합한 특성을 갖추고 있습니다.

2025년 8월 기준으로 Cosmos-Predict2는 PyPI를 통해 공개 배포되었으며, 사전 빌드된 의존성과 빠른 토크나이저 지원이 추가되었습니다. 특히 NATTEN(Neighborhood Attention) 기술의 적용으로 희소 어텐션(Sparse Attention)을 활용한 최대 2.6배의 추론 속도 향상이 달성되었습니다. 이러한 성능 최적화는 실시간 로봇 제어에서 중요한 요소로, 로봇이 환경 변화에 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.

LIBERO 및 RoboCasa 벤치마크 성능 분석

Cosmos Policy는 주요 로봇 조작 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 달성하며 새로운 기록을 수립했습니다. LIBERO 벤치마크에서 98.5%, RoboCasa 벤치마크에서 67.1%의 평균 성공률을 기록하여 기존 최고 성능을 뛰어넘었습니다. 이는 처음부터 훈련된 확산 정책(Diffusion Policy), 비디오 모델 기반 정책, 그리고 동일한 로봇 데모 데이터로 파인튜닝된 최신 VLA(Vision-Language-Action) 모델들을 모두 능가하는 결과입니다.

LIBERO 벤치마크는 Franka Emika Panda 로봇 팔을 사용하는 다양한 환경과 과제로 구성되어 있습니다. 네 가지 주요 과제 세트인 LIBERO-Spatial(공간 배치 처리), LIBERO-Object(객체 처리), LIBERO-Goal(언어 지정 목표), LIBERO-Long(장기 과제, LIBERO-10이라고도 함)을 통해 정책의 범용성을 평가합니다. Cosmos Policy의 성공률은 각 세트당 10개 과제 × 50회 에피소드 × 3개 랜덤 시드, 총 6,000회 시행에서 평균한 결과입니다.

벤치마크	Cosmos Policy 성공률	특징	총 시행 횟수
LIBERO (전체)	98.5%	4개 과제 세트	6,000회
RoboCasa	67.1%	24개 주방 조작 과제	3,600회
실제 양팔 조작	93.6%	ALOHA 로봇 플랫폼	다중 과제

RoboCasa 벤치마크는 24개의 주방 조작 과제로 구성되며, 각 과제당 50회 시행 × 3개 랜덤 시드, 총 3,600회 시행에서 평가됩니다. 주목할 점은 Cosmos Policy가 기존 방법들이 사용한 300개의 훈련 데모 대비 50개의 데모만으로도 67.1%의 최고 성공률을 달성했다는 것입니다. 이는 사전학습된 비디오 모델의 지식이 소량의 도메인 특화 데이터만으로도 효과적으로 전이될 수 있음을 보여주는 결과입니다.

실제 ALOHA 양팔 로봇 조작 실험 결과

Cosmos Policy의 실제 로봇 성능은 ALOHA 플랫폼에서 검증되었습니다. ALOHA는 두 개의 ViperX 300 S 로봇 팔과 세 대의 카메라(상단 1대, 손목 장착 2대)로 구성된 양팔 조작 시스템입니다. 실험에서는 계산 효율성을 위해 제어 주파수를 50Hz에서 25Hz로 낮추었으며, 모든 정책은 로봇 고유수용 상태(14개 관절 각도), 세 카메라 이미지, 과제 설명을 입력받아 50 타임스텝(2초)의 행동 청크를 예측합니다.

평가에 사용된 네 가지 도전적인 양팔 조작 과제는 다음과 같습니다. 첫째, "put X on plate" 과제(80개 데모)는 언어 지시에 따라 물체를 접시에 올려놓는 것으로 언어 이해 능력을 테스트합니다. 둘째, "fold shirt" 과제(15개 데모)는 세 가지 티셔츠 중 하나를 여러 단계에 걸쳐 접는 것으로 장기간 접촉이 풍부한 조작 능력을 평가합니다. 셋째, "put candies in bowl" 과제(45개 데모)는 흩어진 사탕을 그릇에 모으는 작업입니다. 이러한 다양한 과제에서 Cosmos Policy는 평균 93.6%의 성공률을 달성하여 최신 정책들 중 최고 성능을 기록했습니다.

VLA(Vision-Language-Action) 모델 대비 우위 분석

Cosmos Policy가 기존 VLA 모델들을 능가하는 핵심 요인은 사전학습 데이터의 특성 차이에 있습니다. 기존 VLA 모델들은 대부분 정적인 이미지-텍스트 쌍에서 의미론적 개념을 학습한 비전-언어 모델을 백본으로 사용합니다. 이러한 모델들은 다양한 의미론적 개념에 대한 강력한 일반화 능력을 보이지만, 로봇 조작에 핵심적인 시공간적 역학과 물리적 상호작용에 대한 이해가 부족합니다.

반면 Cosmos Policy는 수백만 개의 인터넷 비디오에서 미래 프레임을 예측하며 학습한 비디오 생성 모델을 활용합니다. 이 과정에서 모델은 시간적 인과관계(Temporal Causality), 암묵적 물리 법칙(Implicit Physics), 그리고 동작 패턴(Motion Patterns)을 자연스럽게 학습합니다. 이러한 시공간적 선험 지식(Spatiotemporal Priors)은 로봇이 물체를 집고, 옮기고, 조작하는 등의 물리적 상호작용을 수행할 때 직접적으로 활용될 수 있습니다.

특성	기존 VLA 모델	Cosmos Policy
사전학습 데이터	정적 이미지-텍스트 쌍	대규모 비디오 데이터셋
학습 지식	의미론적 개념	시공간적 역학 + 암묵적 물리
미래 예측	제한적	미래 상태 + 가치 함수 생성
계획 기능	없음 또는 외부 의존	내장된 모델 기반 계획
데이터 효율성	300개 데모 필요	50개 데모로 최고 성능

ICLR 2026에서 발표된 164개의 VLA 모델 연구 분석에 따르면, VLA 분야에서 이산 확산(Discrete Diffusion) VLA, 추론 모델, 다양한 벤치마크(LIBERO, CALVIN, SIMPLER) 활용이 주요 트렌드로 부상하고 있습니다. 그러나 최첨단 연구와 학계 연구 간의 격차가 존재하며, Cosmos Policy와 같은 비디오 모델 기반 접근법이 이 격차를 좁히는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

CES 2026 발표: Cosmos Reason 2 및 GR00T 모델

2026년 1월 5일 CES 2026에서 NVIDIA는 Physical AI를 위한 새로운 오픈 모델, 프레임워크, AI 인프라를 발표했습니다. 핵심 발표 내용으로는 Cosmos Reason 2와 Isaac GR00T N1.6이 있습니다. Cosmos Reason 2는 지능형 기계가 인간처럼 물리적 세계를 보고, 이해하고, 행동할 수 있게 하는 오픈 추론 비전 언어 모델(Reasoning VLM)입니다. 이 모델은 로봇이 복잡한 환경에서 상황을 이해하고 적절한 행동을 추론하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

Isaac GR00T N1.6은 휴머노이드 로봇을 위해 특별히 설계된 오픈 추론 비전 언어 행동(VLA) 모델로, 전신 제어(Full Body Control)를 가능하게 합니다. GR00T는 Cosmos Reason을 "두뇌"로 활용하여 더 나은 추론과 맥락 이해를 수행하며, 휴머노이드가 물체를 조작하면서 동시에 이동할 수 있도록 합니다. 또한 Cosmos Predict 2.5와 Cosmos Transfer 2.5도 함께 발표되었는데, 이들은 합성 데이터 생성과 시뮬레이션에서의 로봇 정책 평가를 위한 월드 모델입니다.

NVIDIA는 Hugging Face와의 협력을 통해 오픈소스 Isaac 및 GR00T 기술을 선도적인 오픈소스 로보틱스 프레임워크인 LeRobot에 통합하고 있습니다. 이 협력은 NVIDIA의 200만 로보틱스 개발자와 Hugging Face의 1,300만 AI 빌더 커뮤니티를 연결합니다. Boston Dynamics, Caterpillar, Franka Robotics, LG Electronics, NEURA Robotics 등 글로벌 산업 리더들이 NVIDIA 로보틱스 스택을 활용하여 새로운 AI 기반 로봇을 선보이고 있으며, Boston Dynamics는 Jetson Thor에서 실행되고 Isaac Lab Arena에서 훈련된 새로운 Atlas 휴머노이드를 출시했습니다.

Cosmos Policy 훈련 리소스 및 기술 요구사항

Cosmos Policy의 훈련에 필요한 컴퓨팅 리소스는 데이터셋 규모에 따라 다릅니다. 소규모 ALOHA 로봇 데이터 파인튜닝(200개 미만 데모)의 경우 8개의 80GB H100 GPU로 48시간 훈련이 필요합니다. RoboCasa 훈련(1,200개 데모)은 32개의 80GB H100 GPU로 48시간, LIBERO 훈련(2,000개 데모)은 64개의 80GB H100 GPU로 48시간이 소요됩니다. 이러한 리소스 요구사항은 대규모 AI 연구소나 클라우드 컴퓨팅 환경에서 충분히 감당할 수 있는 수준입니다.

Cosmos Policy의 코드와 모델은 GitHub에 오픈소스로 공개되어 있어 연구자들이 자유롭게 활용하고 확장할 수 있습니다. Hugging Face에는 RoboCasa-Cosmos-Policy 데이터셋도 공개되어 있어 재현 실험이 가능합니다. 모델 아키텍처 수정 없이 단일 단계 파인튜닝만으로 적용 가능하다는 점은 기술 진입 장벽을 낮추고 더 많은 연구자와 개발자가 이 기술을 활용할 수 있게 합니다.

범용 로봇 플랫폼 시장 전망 및 산업 동향

글로벌 휴머노이드 로봇 시장은 급격한 성장세를 보이고 있습니다. 2024년 32.8억 달러 규모에서 2032년 660억 달러로 성장할 것으로 전망되며, 연평균 성장률(CAGR)은 45.5%에 달합니다. Morgan Stanley 애널리스트들은 휴머노이드 로봇 시장이 2050년까지 5조 달러 이상의 가치에 도달할 것으로 추정하고 있습니다. 아시아 태평양 지역은 2026년까지 약 40억 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 대규모 상업적 배포, R&D 투자, 강력한 제조 역량으로 인해 시장을 주도할 전망입니다.

시장 지표	2024년	2032년 전망	CAGR
글로벌 휴머노이드 로봇	32.8억 달러	660억 달러	45.5%
글로벌 산업용 로봇	269.9억 달러	2,352.8억 달러 (2033)	27.2%
아시아태평양 휴머노이드	-	~40억 달러 (2026)	최고 성장

한국의 로봇 산업도 주목할 만합니다. 한국의 로봇 밀도는 근로자 1만 명당 1,012대로 세계 최고 수준이며, 전 세계 평균 162대를 크게 상회합니다. 이는 한국이 노동 중심에서 로봇 중심으로의 전환을 가장 빠르게 진행했음을 보여줍니다. CES 2026에서는 K Humanoid Alliance(K 휴머노이드 얼라이언스)가 주목받았는데, 이는 학계, 정부, 로봇 기업이 참여하는 국가 연합으로 공동 AI "두뇌"와 차세대 휴머노이드 플랫폼 개발에 초점을 맞추고 있습니다.

TechCrunch는 NVIDIA가 "범용 로보틱스의 안드로이드"가 되고자 한다고 분석했습니다. 이는 NVIDIA가 하드웨어(Jetson Thor), 소프트웨어(Isaac, GR00T), 그리고 AI 모델(Cosmos)을 아우르는 통합 플랫폼을 제공함으로써 다양한 로봇 제조사들이 공통된 기반 위에서 제품을 개발할 수 있도록 하려는 전략을 의미합니다. 투모로로보틱스의 HABILIS와 같은 범용 로봇 제어 엔진의 등장도 로봇 두뇌의 표준화가 휴머노이드 대중화의 핵심이 될 것임을 시사합니다.

Cosmos Policy의 의의 및 향후 발전 방향

Cosmos Policy는 대규모 비디오 모델의 지식을 로봇 제어에 효과적으로 전이하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 단일 단계 파인튜닝만으로 아키텍처 수정 없이 최고 수준의 성능을 달성할 수 있다는 점은 로봇 AI 개발의 효율성을 크게 높입니다. 또한 적은 양의 도메인 특화 데이터로도 우수한 성능을 보이는 데이터 효율성은 새로운 로봇 플랫폼이나 과제에 빠르게 적응할 수 있음을 의미합니다.

향후 Cosmos Policy는 Cosmos Reason 2, GR00T N1.6과 함께 NVIDIA의 Physical AI 에코시스템의 핵심 요소로 자리잡을 것으로 보입니다. 특히 Hugging Face와의 협력을 통한 LeRobot 통합은 오픈소스 커뮤니티의 기여를 통해 더 빠른 발전을 이끌어낼 것입니다. 휴머노이드 로봇 시장의 급격한 성장과 함께 범용 로봇 플랫폼에 대한 수요가 증가하면서, Cosmos Policy와 같은 범용 로봇 정책 기술의 중요성은 더욱 커질 전망입니다.

결론적으로, NVIDIA Cosmos Policy는 비디오 생성 모델을 로봇 제어에 활용하는 혁신적인 접근법으로, LIBERO 98.5%, RoboCasa 67.1%, 실제 ALOHA 로봇 93.6%의 벤치마크 성능을 통해 그 효과가 입증되었습니다. CES 2026에서 발표된 Cosmos Reason 2 및 GR00T N1.6과의 연계를 통해 더욱 강력한 Physical AI 생태계가 구축되고 있으며, 45.5%의 연평균 성장률을 보이는 휴머노이드 로봇 시장에서 NVIDIA는 "범용 로보틱스의 안드로이드" 플랫폼으로서의 위상을 확립해 나가고 있습니다.