NVIDIA Cosmos Reason 2 출시, 물리적 AI를 위한 추론 비전 언어 모델의 혁신 (2026년 1월)

NVIDIA Cosmos Reason 2 출시, 물리적 AI 시대를 여는 추론 비전 언어 모델

2026년 1월, NVIDIA가 CES 2026에서 Cosmos Reason 2를 공식 발표하였습니다. Cosmos Reason 2는 물리적 AI(Physical AI)를 위한 최신 오픈 추론 비전 언어 모델(VLM)로, 로봇과 비전 AI 에이전트가 인간처럼 사고하고, 물리 법칙을 이해하며, 상식을 활용하여 현실 세계에서 행동할 수 있도록 지원합니다. 이번 글에서는 Cosmos Reason 2의 핵심 기능, 2B/8B 파라미터 버전의 특징, 그리고 Hitachi, Salesforce 등 글로벌 기업들의 도입 사례를 상세히 살펴보겠습니다.

Cosmos Reason 2의 정의 및 핵심 개념

Cosmos Reason 2는 NVIDIA가 개발한 오픈소스 추론 비전 언어 모델로, 물리적 AI와 로보틱스 분야에 특화되어 있습니다. 기존의 비전 언어 모델들이 단순히 이미지나 영상을 인식하는 데 그쳤다면, Cosmos Reason 2는 한 단계 더 나아가 '물리적 상식(Physical Common Sense)'과 '구체화된 추론(Embodied Reasoning)' 능력을 갖추고 있습니다.

이 모델의 가장 큰 특징은 공간(Space), 시간(Time), 물리 법칙(Physics)에 대한 깊은 이해를 바탕으로 복잡한 상황을 분석하고 다음 행동을 계획할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, 로봇이 물체를 집어 올릴 때 해당 물체의 무게, 질감, 균형점 등을 종합적으로 고려하여 최적의 그립 방식을 결정할 수 있습니다. 또한 자율주행 차량이 교차로에서 보행자의 움직임을 예측하고, 잠재적 충돌 상황을 사전에 인지하여 회피 경로를 계산할 수 있습니다.

Cosmos Reason 2는 '블랙박스' 시스템과 달리 자신의 추론 과정을 자연어로 설명할 수 있습니다. 로봇이 특정 경로를 피한 이유나 충돌을 예측한 근거를 명확하게 제시할 수 있어, 산업 현장에서의 신뢰성과 안전성을 크게 향상시킵니다. 이러한 '설명 가능한 AI(Explainable AI)' 특성은 규제 준수가 중요한 자율주행, 의료 로봇, 산업 자동화 분야에서 특히 중요한 가치를 지닙니다.

2B와 8B 파라미터 모델의 특징 비교

NVIDIA는 Cosmos Reason 2를 두 가지 버전으로 제공합니다. 약 20억 개의 파라미터를 가진 Cosmos-Reason2-2B와 약 87억 개(정확히 8,767,123,696개)의 파라미터를 가진 Cosmos-Reason2-8B입니다. 두 모델 모두 Qwen3-VL 아키텍처를 기반으로 하며, 텍스트 프롬프트와 함께 비디오 또는 이미지를 처리하는 멀티모달 입력을 지원합니다.

구분	Cosmos-Reason2-2B	Cosmos-Reason2-8B
파라미터 수	약 20억 개	약 87억 개
최소 GPU 메모리	24GB	48GB 이상 권장
최대 컨텍스트 길이	256K 토큰	256K 토큰
주요 활용 분야	비디오 캡셔닝, 기본 추론 작업	복잡한 물리적 추론, 장문 컨텍스트 분석
상용화 가능 여부	가능	가능

Cosmos-Reason2-2B는 엣지 디바이스나 리소스가 제한된 환경에서 실시간 추론이 필요한 경우에 적합합니다. 비디오 캡셔닝, 간단한 구체화 추론 작업 등 기본적인 물리적 AI 애플리케이션을 위한 진입점 역할을 합니다. 반면 Cosmos-Reason2-8B는 더욱 강력한 성능을 제공하며, 최대 256K 토큰의 긴 컨텍스트를 처리할 수 있습니다. 이는 이전 버전인 Cosmos Reason 1의 16K 토큰 대비 16배 증가한 수치로, 더 긴 비디오와 복잡한 장면을 분석할 수 있습니다.

두 모델 모두 2025년 12월 19일에 Hugging Face를 통해 공개되었으며, 상업적 사용이 가능합니다. 또한 Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure에서도 곧 사용할 수 있을 예정입니다. NVIDIA는 사용자가 정확도 요구사항, 지연 시간, 컴퓨팅 예산에 따라 적절한 크기의 모델을 선택할 수 있도록 두 가지 옵션을 제공하고 있습니다.

로봇 분야 활용: GR00T N1.6과의 통합

Cosmos Reason 2는 NVIDIA의 휴머노이드 로봇 플랫폼인 Isaac GR00T N1.6과 긴밀하게 통합되어 있습니다. GR00T N1.6은 휴머노이드 로봇을 위해 특별히 설계된 오픈 추론 비전 언어 행동(VLA) 모델로, Cosmos Reason 2를 '두뇌'로 활용하여 향상된 추론 능력과 상황 이해 능력을 제공합니다.

GR00T N1.6은 Cosmos-Reason-2B VLM의 네이티브 해상도 지원 변형을 사용합니다. 이를 통해 로봇이 왜곡 없이 명확하게 '볼' 수 있으며, 환경에 대한 추론 능력이 향상됩니다. 이러한 개선은 더 나은 장면 이해와 더 신뢰할 수 있는 작업 분해로 이어집니다. 또한 32층 디퓨전 트랜스포머와 상태 상대 행동 예측 기능을 통해 더 부드럽고 덜 떨리는 움직임을 구현하며, 변화하는 위치에 쉽게 적응합니다.

GR00T N1.6은 수천 시간의 새롭고 다양한 텔레오퍼레이션 데이터(휴머노이드, 모바일 매니퓰레이터, 양팔 로봇 등)로 학습되어 다양한 로봇 형태에 대한 일반화 능력이 향상되었습니다. Franka Robotics, Humanoid, NEURA Robotics 등의 기업들이 Isaac GR00T를 활용하여 생산 확대 전에 새로운 로봇 행동을 시뮬레이션하고 학습하며 검증하고 있습니다. Boston Dynamics는 Jetson Thor에서 실행되고 Isaac Lab Arena에서 학습된 새로운 Atlas 휴머노이드를 출시하였습니다.

NVIDIA는 Hugging Face와의 협력도 강화하여 더 많은 사람들이 로봇 학습을 실험할 수 있도록 하고 있습니다. 이 협업은 NVIDIA의 Isaac 및 GR00T 기술을 Hugging Face의 LeRobot 프레임워크에 통합하여, NVIDIA의 200만 로보틱스 개발자와 Hugging Face의 1,300만 AI 빌더를 연결합니다.

자율주행 분야 활용: Uber의 AV 데이터 분석

자율주행 차량(AV) 분야에서 Cosmos Reason 2는 학습 데이터의 효율적인 분석과 관리에 혁신을 가져오고 있습니다. Uber는 Cosmos Reason 2를 활용하여 자율주행 차량 학습 데이터에 대한 정확하고 검색 가능한 비디오 캡션을 제공하는 방안을 탐색하고 있습니다. 이를 통해 중요한 주행 시나리오를 효율적으로 식별할 수 있습니다.

NVIDIA는 AV 비디오 캡셔닝 및 VQA(Visual Question Answering)를 위한 Cosmos Reason 2-8B 미세 조정 및 평가 레시피를 공동 개발하였습니다. 이 레시피는 주석이 달린 AV 비디오에서 Cosmos Reason 2-8B를 미세 조정하고 평가하는 방법을 보여줍니다. 자율주행 시스템이 주행 영상을 분석하여 '보행자가 갑자기 도로에 진입한 상황', '앞 차량의 급정거 상황' 등 특정 시나리오를 자동으로 태그하고 분류할 수 있게 됩니다.

Cosmos Reason 2의 시공간 인식 능력은 자율주행에서 특히 중요합니다. 모델은 객체 감지 시 2D/3D 포인트 로컬라이제이션과 바운딩 박스 좌표를 추론 설명 및 레이블과 함께 제공합니다. 또한 궤적 좌표를 제공하여 다음 단계를 결정할 수 있어, 로봇 계획 및 추론에서 '두뇌' 역할을 수행합니다.

영상 분석 분야: 교통 안전과 작업장 모니터링

Cosmos Reason 2는 NVIDIA Metropolis 플랫폼에서 구동되는 비디오 검색 및 요약을 위한 NVIDIA Blueprint를 기반으로 구축된 비디오 분석 AI 에이전트를 지원합니다. 이러한 시각적으로 지각력 있고 대화형인 AI 에이전트는 대규모 저장 영상 또는 실시간 비디오 데이터에서 가치 있는 통찰을 추출할 수 있습니다.

공장, 창고, 소매점, 공항, 교통 교차로 등에서 이상 징후를 탐지하여 운영을 간소화하는 데 도움을 줍니다. VAST Data는 NVIDIA Cosmos Reason 2 VLM을 VAST AI OS에 직접 통합하였습니다. 이 아키텍처는 도시의 비디오 인프라를 수동적인 녹화 시스템에서 이상 감지, 교통 관리, 공공 안전 보장을 인간과 같은 추론과 자율 능력으로 수행할 수 있는 에이전트형 '사고 기계'로 변환합니다.

Cosmos Reason 2가 NVIDIA NIM 마이크로서비스로 배포되면 비디오 분석 파이프라인에 진정한 '시스템 2' 사고를 도입합니다. 모델이 응답하기 전에 의도적으로 멈추어 생각하여, 보행자를 위해 정차한 차량과 교통 중 고장난 차량을 구별하는 것과 같은 복잡한 시각적 시나리오를 해결할 수 있습니다.

Hitachi의 도입 사례: 사회 인프라 디지털 트윈

일본의 글로벌 기업 Hitachi는 Cosmos Reason을 활용하여 로보틱스, 자율주행, 교통 및 작업장 안전을 위한 비디오 분석 AI 에이전트를 발전시키고 있습니다. Hitachi Ltd.의 사장 겸 CEO인 도쿠나가 토시아키(Toshiaki Tokunaga)는 "Hitachi는 NVIDIA RTX PRO 서버를 활용하여 AI 혁신을 더욱 가속화할 것입니다. NVIDIA RTX PRO 서버는 AI 추론과 물리적 AI의 가속화를 통해 사회 인프라를 포함한 물리적 자산의 디지털 트윈과 최적화를 가능하게 합니다"라고 밝혔습니다.

Hitachi의 활용 사례는 Cosmos Reason 2가 단순한 로봇 제어를 넘어 대규모 인프라 관리와 최적화에도 적용될 수 있음을 보여줍니다. 공장, 발전소, 교통 시스템 등 복잡한 산업 환경에서 물리적 자산의 디지털 복제본을 만들고, 실시간으로 상태를 모니터링하며, 잠재적 문제를 예측하는 데 활용됩니다.

Salesforce의 도입 사례: Agentforce와 보안 로봇 통합

Salesforce는 NVIDIA와의 전략적 협력을 확대하여 자율 로봇을 생산적인 가상 인력으로 전환하는 방법을 시연하고 있습니다. Salesforce Tower에서의 배포에서 그들은 Cobalt의 보안 로봇을 Agentforce에 연결하고, 이제 NVIDIA의 비주얼 AI를 로봇의 '눈' 역할로 사용하고 있습니다.

Salesforce는 Agentforce, Cosmos Reason, 그리고 비디오 검색 및 요약을 위한 NVIDIA Blueprint를 사용하여 로봇이 촬영한 비디오 영상을 분석하고 사고 해결 시간을 2배 단축하고 있습니다. 이 시스템은 작업장 안전 및 규정 준수를 혁신하고 있으며, Cobalt 로봇이 촬영한 비디오 영상을 Agentforce와 Cosmos Reason을 VLM으로 사용하는 VSS Blueprint로 분석합니다.

이 사례는 물리적 AI가 기존 기업 시스템과 어떻게 통합될 수 있는지를 보여주는 좋은 예입니다. 보안 로봇이 단순히 순찰하는 것을 넘어, 촬영한 영상을 AI가 분석하여 이상 상황을 탐지하고, 자동으로 관련 부서에 알림을 보내며, 과거 사례와 비교하여 해결책을 제안할 수 있습니다.

기타 기업 도입 현황

Cosmos Reason 2를 도입한 기업 목록은 계속 확대되고 있습니다. Milestone과 VAST Data는 교통 및 작업장 안전을 위한 비디오 분석 AI 에이전트 개발에 Cosmos Reason을 활용하고 있습니다. Ambient.ai는 Cosmos Reason의 시간적, 물리 인식 추론을 활용하여 개인 보호 장비 미착용 자동 감지 및 위험 조건 모니터링을 가능하게 하여, 건설, 제조, 물류 및 기타 산업 환경 전반의 환경 보건 및 안전 향상을 지원하고 있습니다.

Encord는 데이터 주석 및 큐레이션 분야에서 Cosmos Reason 2를 활용하고 있으며, Bosch, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike, Cohesity, Fortinet 등 다양한 분야의 글로벌 기업들이 NVIDIA의 오픈 모델 기술을 도입하였습니다. 이러한 광범위한 도입은 Cosmos Reason 2가 특정 산업에 국한되지 않고 다양한 물리적 AI 애플리케이션에 적용 가능함을 보여줍니다.

기술적 성능 및 벤치마크

Cosmos Reason 2는 이전 버전을 정확도에서 능가하며, Physical AI Bench와 Physical Reasoning 리더보드에서 시각적 이해 분야 1위 오픈 모델로 자리매김하였습니다. 모델의 핵심 기술적 개선 사항은 다음과 같습니다.

첫째, 향상된 시공간 이해 및 타임스탬프 정밀도입니다. 둘째, 추론 설명 및 레이블과 함께 2D/3D 포인트 로컬라이제이션 및 바운딩 박스 좌표를 통한 객체 감지를 지원합니다. 셋째, 최대 256K 입력 토큰까지 향상된 장문 컨텍스트 이해 능력을 제공합니다. 이는 이전 버전의 16K 토큰 대비 16배 증가한 수치입니다.

로봇 계획 및 추론에서 Cosmos Reason 2는 로봇 비전 언어 행동(VLA) 모델에서 신중하고 체계적인 의사 결정을 위한 '두뇌' 역할을 합니다. 다음 단계를 결정하는 것 외에도 궤적 좌표를 제공합니다. 이러한 '체인 오브 쏘트(Chain-of-Thought)' 추론 프로세스를 통해 물리적 상식을 이해하고 자연어로 적절한 구체화된 결정을 생성합니다.

향후 전망 및 물리적 AI의 미래

전문가들은 2026년 말까지 복잡하고 다단계 작업을 수행할 수 있는 로봇의 첫 상용 배포를 볼 수 있을 것으로 예측합니다. 빨래 개기나 간단한 식사 준비와 같은 가정 내 작업을 순전히 자연어 명령만으로 수행하는 로봇이 등장할 것으로 기대됩니다.

NVIDIA의 Cosmos 플랫폼은 물리적 AI의 '운영 체제'로 자리매김하고 있습니다. Cosmos Reason 2와 함께 Cosmos Predict, Cosmos Curator 등 다양한 모델과 도구들이 생태계를 구성하고 있으며, 이들이 함께 작동하여 로봇이 현실 세계를 이해하고, 예측하고, 행동할 수 있도록 지원합니다.

Cosmos Reason 2의 출시는 물리적 AI 분야에서 중요한 이정표입니다. 오픈소스로 제공되어 개발자들이 자유롭게 활용하고 커스터마이징할 수 있으며, 상업적 사용도 가능합니다. 로봇공학, 자율주행, 영상 분석 분야에서 AI의 '물리적 상식'과 '추론 능력'이 더욱 중요해지는 시대가 본격적으로 시작되었습니다.

마무리

NVIDIA Cosmos Reason 2는 물리적 AI의 새로운 장을 열고 있습니다. 2B와 8B 두 가지 버전으로 다양한 사용 사례에 대응하며, Hitachi, Salesforce, Uber, VAST Data 등 글로벌 기업들이 이미 도입하여 로보틱스, 자율주행, 영상 분석 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 오픈소스로 제공되는 이 모델은 Hugging Face에서 다운로드하여 사용할 수 있으며, 클라우드 서비스를 통해서도 곧 이용 가능할 예정입니다. 물리적 AI 시대의 핵심 기술로서 Cosmos Reason 2의 발전과 확산에 주목할 필요가 있습니다.