엔비디아 GR00T 2, 다섯 번 시범만으로 로봇 작업 성공률 95% 달성

Nvidia의 새 로봇 모델 GR00T 2는 오랜 훈련 과정 없이 몇 차례 시범만 보고 수작업을 익히도록 설계됐다. 작업을 한 번 보여주면 Nvidia 자체 테스트에서 대부분 성공하고, 몇 번 더 보여주면 실패하는 경우가 드물다. 로봇 팔에 새로운 일을 가르치려면 지금까지 대개 원격 조종으로 동작을 반복해서 안내해야 했기 때문에, 이는 로봇을 실제 현장에 투입하는 데 드는 시간과 비용을 줄이는 데 중요하다.

Nvidia는 GR00T 2를 오픈월드 액션 모델이라고 부른다. 장면을 살펴보고, 자신의 움직임이 장면을 어떻게 바꿀지 예측한 다음 행동하는 AI의 한 종류다. 이 모델은 Nvidia의 Cosmos 월드 모델을 기반으로 작동하며, 로봇 작동 기록과 사람의 영상 자료를 함께 사용해 훈련됐다. 여기에는 사람들이 손을 사용하는 모습을 1인칭 시점에서 촬영한 영상 라이브러리도 포함되며, Nvidia는 이를 오픈소스로 공개했다.

수치는 Nvidia가 조작 작업 50가지를 평가해 얻은 결과다. 해당 작업에 맞춘 시범을 전혀 받지 않았을 때 GR00T 2는 50개 중 40개를 최소 한 번 성공했다. 작업마다 시범을 한 번씩 보여줬을 때 평균 성공률은 71%였고, 다섯 번씩 보여주자 95%까지 올랐다. Nvidia에 따르면 이 모델은 사람이 어떤 일을 하는 모습을 본 뒤, 로봇 영상 자료 없이도 그 기술을 다른 형태의 로봇에 적용할 수 있다. AI 에이전트는 API를 통해 모델을 호출해 여러 기술을 연달아 수행하도록 할 수 있으며, 단계 하나가 실패했을 때 복구하는 데도 활용할 수 있다.

이런 기능을 이미 초기 시험 중인 곳도 있다. 대만의 Foxconn은 서버 제조 공정 자동화에 GR00T 2를 적용하고 있으며, Siemens는 다양한 산업 현장 업무에서 모델을 평가하고 있다. Nexuni는 세탁물 취급에 활용할 수 있을지 시험 중이다. MicroAGI는 강화학습을 더해 로봇 팔로 이더넷 케이블을 교체하도록 훈련했다.

Nvidia는 모델과 함께 연구자들이 실제 하드웨어를 투입하기 전 시뮬레이션에서 로봇을 훈련할 때 사용하는 오픈소스 프레임워크 Isaac Lab 3.0도 공개했다. 오픈 물리 엔진 Newton과의 연동이 한층 긴밀해져 케이블과 천처럼 흐물거리는 소재는 물론, 관절이 많은 로봇 손도 시뮬레이션할 수 있다. 손 조작을 평가하는 한 벤치마크에서 Nvidia는 이전 버전인 Isaac Lab 2.3보다 훈련 처리량이 최대 2.5배 높았다고 측정했다. 같은 시간 동안 더 많은 훈련을 반복할 수 있다는 뜻이다.

다만 유의해야 할 한계도 있다. 성공률은 Nvidia가 자체적으로 측정한 수치이며, 작업을 ‘최소 한 번’ 해내는 것과 공장 생산라인에서 하루 종일 해내는 것 사이에는 큰 차이가 있다. RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo, MolmoSpaces 같은 로봇 분야 리더보드에서 GR00T 2가 상위 3위권에 들었다는 주장 역시 대부분 시뮬레이션에서 얻은 Nvidia의 평가다. Nvidia는 이 모델을 오픈 모델이라고 설명하지만, 이 글을 쓰는 시점까지 모델 가중치는 회사의 GitHub나 Hugging Face 페이지에 올라오지 않았다. 해당 페이지에서 내려받을 수 있는 최신 버전은 여전히 GR00T N1.7이다. 소비자가 구매할 제품도 없다. 가정용 로봇이 아니라 로봇 제조사와 연구소를 위한 도구 모음이다.

연구소 밖 사람들에게는 변화가 서서히 나타날 것이다. 작업에 투입하기 전 사람의 도움을 덜 받아도 되는 창고·공장·서비스 로봇에서 먼저 체감할 수 있다. 도구가 오픈소스로 공개돼 온라인에서 이용할 수 있는 만큼, 한국의 Nvidia 파트너사 RLWRLD부터 유럽과 라틴아메리카의 대학까지 세계 곳곳의 연구소와 스타트업이 이를 활용할 수 있다.

Nvidia는 2026년 11월 9일 텍사스주 오스틴에서 열린 Conference on Robot Learning에서 GR00T 2와 Isaac Lab 3.0을 발표했다. 수천 가지 변형 조건에서 로봇의 동작 정책을 시험하는 도구 Isaac Lab-Arena 0.4의 개발자 프리뷰도 같은 날 공개됐다. 산업 작업을 로봇이 얼마나 잘 수행하는지 측정하기 위해 마련된 신규 오픈 벤치마크 DexBench와 VABAR도 함께 선보였다. GR00T 2의 가중치를 공개 다운로드 페이지에 올릴 날짜는 아직 밝히지 않았다.

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