엔비디아 품은 현대차, 차량·로봇 통합 ‘피지컬 AI’ 시동

현대자동차그룹과 엔비디아의 전방위 협력이 본격화되고 있다. 자율주행과 SDV를 중심으로 엔비디아 생태계 편입이 가속화되는 가운데 로봇까지 협력 범위가 확대되고 있다. 그룹 차원에서 차량·로봇·제조를 아우르는 통합 ‘피지컬 AI’ 체계 구축이 가능해질 것이라는 관측이 나온다.

18일 현대차그룹에 따르면 현대자동차·기아는 최근 NVIDIA GTC 2026에서 자율주행 및 소프트웨어중심차량(SDV) 분야 협력 확대를 공식화했다. 엔비디아의 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 차세대 자율주행 아키텍처를 구축하고, 레벨4까지 확장 가능한 구조를 마련하는 것이 핵심이다.

차량 AI 영역에서 엔비디아 중심 생태계 편입이 가속화되는 가운데 그룹 내 로봇 AI 전략에도 관심이 모인다. 로봇 분야까지 협력이 확대될 경우 차량과 로봇 데이터와 기술이 하나의 체계로 연결되며 차세대 AI 개발 기반이 형성될 수 있다는 분석이다.

현대차그룹의 로봇 자회사 보스턴다이내믹스는 지난해부터 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’ 개발에 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼 ‘제트슨 토어’를 적용하고 있다. 제트슨은 로봇 내부에서 센서 데이터를 처리하고 인공지능 추론을 수행하는 온디바이스 컴퓨팅으로 실시간 판단과 제어를 담당한다.

아울러 엔비디아의 로봇 AI 학습 프레임워크 ‘아이작 랩’을 활용해 보행과 조작 등 로봇 행동을 학습하고 있다. 시뮬레이션 환경을 기반으로 실제 환경에서 확보하기 어려운 데이터를 보완하며 학습 효율을 높이는 방식이다. 

이 같은 투자는 로봇AI의 한계를 보완하기 위한 전략으로 해석된다. 자동차는 대규모 차량을 통해 주행 데이터를 축적할 수 있는 반면 로봇은 데이터의 양과 다양성이 제한돼 학습 속도에 제약이 있기 때문이다. 특히 붕괴, 충돌 등 위험 상황은 현실에서 반복적으로 수집하기 어려워 시뮬레이션 기반 학습의 중요성이 커지고 있다.

엔비디아의 시뮬레이션 기술은 이러한 문제를 보완하는 수단으로 활용될 것으로 보인다. 현대차그룹은 이 같은 시뮬레이션 기반 학습을 통해 개발 효율을 높이는 동시에 그룹 차원의 AI 역량을 축적하는 기반을 마련할 것으로 예측된다. 차량과 로봇에서 생성되는 데이터를 공유해 AI 모델을 지속적으로 고도화하기도 유리하다. 

특히 엔비디아의 시뮬레이션 플랫폼 ‘옴니버스’ 활용에 대한 기대가 크다. 가상환경에서 다양한 변수와 위험 상황을 생성해 로봇과 차량을 동시에 학습시키는 방식이 가능해질 수 있기 때문이다. 

업계에서는 향후 차량과 로봇, 제조를 아우르는 통합 피지컬 AI 체계로 이어질 가능성에 주목한다. 차량과 로봇에 공통된 AI 학습·시뮬레이션·컴퓨팅 구조가 적용되면서 데이터 학습과 실행 방식이 유사한 체계로 수렴하고 있기 때문이다. 이에 따라 시뮬레이션 기반 학습과 온디바이스 추론이 결합된 통합 ‘피지컬 AI 플랫폼’으로 발전할 가능성이 제기된다.

다만 현재까지는 차량과 로봇 협력이 각각의 영역에서 진행되는 단계인 만큼 실제 통합 여부는 향후 전략에 따라 달라질 것으로 보인다. 

한편 현대차그룹은 로봇 AI 기업 필드AI 투자에 참여하며 로봇의 자율 판단 능력 확보에도 나섰다. 필드AI는 로봇이 상황을 인식하고 스스로 판단해 작업을 수행할 수 있도록 하는 AI 모델을 개발하고 있으며, 보스턴다이나믹스와 협력해 현장 적용을 추진하고 있다.