엔비디아 옴니버스: 50조 달러 규모의 물리적 AI 운영 체제
협업을 위한 3D 플랫폼에서 물리적 AI 및 산업용 디지털 트윈을 위한 포괄적인 운영 체제로 발전한 NVIDIA Omniverse는 2025년 8월 현재 30만 건 이상의 다운로드와 제조, 자동차, 로봇 및 미디어 산업 전반에 걸쳐 252개 이상의 엔터프라이즈 배포를 달성했습니다.¹ 범용 장면 설명(OpenUSD)에 기반하고 RTX 기술을 기반으로 하는 플랫폼의 모듈식 아키텍처는 실시간 협업, 물리적으로 정확한 시뮬레이션 및 산업 규모의 AI 기반 합성 데이터를 생성할 수 있도록 지원합니다. BMW, 아마존, 제너럴 모터스, 지멘스 등 주요 기업들은 계획 시간 단축, 수백만 달러 이상의 비용 절감, 다양한 워크플로에서 30~70%의 효율성 향상을 통해 정량화 가능한 ROI를 달성했습니다.² 최근 옴니버스 클라우드 API 출시, 코스모스 월드 재단 모델과의 통합, 50조 달러 규모의 물리적 AI 기회를 위한 기반으로서 자리매김한 NVIDIA는 산업 디지털화 및 자율 시스템 개발을 위한 사실상 표준으로 옴니버스를 구축했습니다.³
제조 최적화를 위한 사실적인 디지털 트윈을 생성하는 Siemens Teamcenter와 NVIDIA Omniverse의 통합. 이 파트너십은 플랫폼의 82개 이상의 타사 애플리케이션 에코시스템을 통해 CAD, 시뮬레이션 및 시각화 도구 간의 원활한 워크플로를 지원합니다.
옴니버스의 작동 방식: 아키텍처와 인텔리전스의 만남
50개 이상의 3D 포맷과 애플리케이션에서 원활한 데이터 교환을 지원하는 NVIDIA Omniverse의 모듈식 아키텍처를 지원하는 OpenUSD(범용 씬 설명) 기반입니다. 이 핵심 기술 스택은 실시간 RTX 렌더링, PhysX 물리 시뮬레이션 및 AI 서비스를 결합하여 업계 최초의 네이티브 OpenUSD 플랫폼을 만듭니다.
NVIDIA Omniverse는 전례 없는 산업 규모의 협업 및 시뮬레이션 기능을 지원하는 세 가지 기본 요소를 기반으로 구축된 모듈식 마이크로서비스 아키텍처에서 작동합니다. 이 플랫폼의 핵심은 기본 데이터 상호 운용성 프레임워크로서 OpenUSD(범용 장면 설명)를 활용하여 50개 이상의 다양한 형식과 애플리케이션 간에 3D 콘텐츠를 원활하게 교환할 수 있도록 지원합니다.⁴ NVIDIA RTX 렌더링 엔진은 사실적인 시각화를 제공하는 실시간 레이 트레이싱 및 경로 추적 기능을 제공하며, 정교한 마이크로서비스 프레임워크는 맞춤형 애플리케이션 개발을 위한 확장 가능하고 상호 교환 가능한 빌딩 블록을 보장합니다.⁵
옴니버스 키트 SDK는 애플리케이션, 마이크로서비스 또는 플러그인을 구축하기 위한 중앙 툴킷으로, 마이크로서비스로 헤드리스로 실행하거나 완전히 사용자 정의 가능한 UI로 실행할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 개발자는 광범위한 에코시스템과의 호환성을 유지하면서 특정 업계의 요구사항에 맞춘 특수 도구를 만들 수 있습니다.⁶ 플랫폼의 데이터베이스 및 협업 엔진인 Omniverse Nucleus는 계층적 트리형 파일 구조를 통해 여러 사용자가 여러 클라이언트 애플리케이션에서 동시에 실시간으로 연결하여 버전 제어, 인증 및 최적화된 대용량 파일 전송을 관리할 수 있도록 지원합니다.⁷
이 플랫폼의 물리 시뮬레이션 기능은 NVIDIA PhysX SDK로 구동되며, 포괄적인 강체 역학, PhysX Flow를 통한 유체 시뮬레이션, PhysX Blast를 통한 파괴 모델링을 제공합니다. 이러한 시스템은 기본 충돌 감지부터 고급 연체 물리학 및 차량 역학에 이르기까지 모든 것을 지원하며, 성능 최적화를 위해 CPU/GPU 실행을 구성할 수 있습니다.⁸ 통합은 자율 주행 차량, 로봇 공학 및 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 인식 네트워크 훈련을 위한 물리적으로 정확한 3D 데이터 세트를 생성하는 합성 데이터 생성 엔진 역할을 하는 Omniverse Replicator를 통해 AI 기반 기능으로 확장됩니다.⁹
인프라 요구사항은 RTX 3060 GPU와 16GB RAM을 기본으로 사용하는 개인 워크스테이션부터 시스템당 최대 16개의 GPU와 각각 48GB 이상의 VRAM을 지원하는 엔터프라이즈 배포까지 확장할 수 있습니다. 이 플랫폼은 윈도우 10/11 및 우분투 20.04 이상의 리눅스 배포판을 지원하며, 컨테이너 배포 옵션과 AWS, Azure, 구글 클라우드 등 주요 공급업체의 클라우드 스트리밍 기능을 제공합니다.¹⁰ 이러한 기술적 토대 덕분에 옴니버스는 젠슨 황이 "물리적으로 사실적인 디지털 트윈을 구축하고 운영하기 위한 운영 체제"¹¹라고 부르는 역할을 할 수 있습니다.
변화하는 산업: 픽셀에서 생산 라인까지.
100만 평방미터에 달하는 31개의 글로벌 시설 중 하나인 BMW 그룹의 디지털 트윈 팩토리 시각화는 NVIDIA Omniverse에서 구현되었습니다. 이 자동차 제조업체는 실시간 협업을 통해 계획 프로세스를 30% 더 효율적으로 개선하고 연간 250만 대의 맞춤형 차량 생산을 관리하면서 수십만 달러의 비용을 절감했습니다.
제조 부문은 축구장 140개에 해당하는 100만 평방미터에 달하는 시설을 시뮬레이션하여 전 세계 31개 공장 전체에 획기적으로 구현한 BMW 그룹의 옴니버스 도입을 선도하고 있습니다. 이 자동차 제조업체는 맞춤형 FactoryExplorer 플랫폼을 사용한 실시간 협업을 통해 계획 프로세스의 효율성이 30% 향상되고 공장 재구성에서 수십만 달러의 비용을 절감했습니다.¹² BMW는 설계 변경, 시각화 및 병렬 설계 검토가 동시에 가능한 Omniverse 디지털 트윈을 통해 조정된 99% 맞춤화로 연간 250만 대의 차량 생산을 관리하고 있습니다.¹³
마케팅 및 크리에이티브 워크플로우를 위한 옴니버스의 기능을 보여주는 WPP의 디지털 트윈 구현 사례입니다. 이 플랫폼의 실시간 레이 트레이싱과 협업 기능은 콘텐츠 제작 타임라인을 몇 주에서 몇 시간으로 단축하며, 유사한 구현 사례에서 70%의 시간 단축을 달성한 것으로 입증되었습니다.
자동차 부문에서 닛산과 카타나 스튜디오의 COATcreate 플랫폼은 실시간 마케팅 콘텐츠 제작의 혁신적 힘을 보여줍니다. 이 파트너십은 글로벌 시장을 대상으로 800개 이상의 마케팅 이미지를 생성하는 10개 캠페인에서 에셋 제작 타임라인을 70% 단축하여워크플로를 몇 주에서 몇 시간으로 단축함으로써 110만 달러 이상의 제작 비용을 절감했습니다.¹⁴ RTX 기반 실시간 레이 트레이싱이 포함된 플랫폼의 클라우드 기반 SaaS 아키텍처는 자동차 회사의 비주얼 콘텐츠 제작 방식을 근본적으로 바꾸었으며, Nissan의 Chad Taylor는 "OpenUSD는 더 이상 미래의 비전이 아니라 현재 우리의 워크플로"¹⁵라고 언급했습니다.
아마존 로보틱스의 AI 기반 디지털 트윈은 50만 대 이상의 모바일 로봇을 통해 200개 이상의 주문 처리 센터에서 운영을 최적화합니다. 옴니버스 구현은 창고 설계, 합성 데이터 생성을 통한 로봇 교육, 매일 수천만 건의 패키지 배송을 관리하는 차량 조정을 개선합니다.
로보틱스 애플리케이션 중 가장 인상적인 규모를 자랑하는 Amazon Robotics는 Omniverse를 활용하여 200개 이상의 주문 처리 센터에서 운영을 최적화하고, 50만 대 이상의 모바일 로봇으로 매일 수천만 개의 패키지를 관리하고 있습니다. 이 회사는 창고 설계 최적화, 합성 데이터 생성을 통한 로봇 훈련, 차량 조정을 위해 AI 기반 디지털 트윈을 사용하여 생산성을 크게 향상시켰습니다.¹⁶ Substance 3D와 Isaac Sim의 통합으로 로봇 지능을 향상시키는 인식 모델 훈련이 가능해지고 창고 레이아웃을 최적화하여 효율성을 극대화할 수 있습니다.
확장 가능한 로보틱스 시뮬레이션 및 교육을 위해 Omniverse Cloud에서 실행되는 Isaac Sim. 이 통합을 통해 합성 데이터 생성, ROS 호환성, 자율 시스템 지원 배포를 위한 AI 모델 교육이 가능해져 창고 AMR에서 휴머노이드 로봇에 이르기까지 다양한 배포가 가능합니다.
Foster + Partners와 같은 건축 회사는 글로벌 협업 역량을 혁신하여 현재 14개국 17개 지사에서 복잡한 건물 설계를 실시간으로 동시에 작업하고 있습니다. 이 회사는 Omniverse Enterprise의 통합 BIM 워크플로를 통해 모델 처리 시간을 크게 단축하고 창의적인 설계 시간 배분을 개선했다고 보고했습니다.¹⁷ 마찬가지로 OutdoorLiving3D는 연간 제작 시간을 1,000시간 단축하고 렌더링 시간을 72시간 이상에서 1.5시간 이내로 단축하여 건축 시각화 워크플로에 플랫폼의 영향력을 입증했습니다.¹⁸
미디어 및 엔터테인먼트 업계는 버추얼 프로덕션에 Omniverse를 도입했으며, 버라이어티 미디어는 단 세 개의 물리적 소품만을 사용해 단 9일 만에 공상과학 단편 영화 '뉴 에어'를 완성했습니다. 이 작품은 4일 만에 본 촬영을, 1일 만에 포스트 프로덕션을 완료하여 2022 스파크 애니메이션 페스티벌에서 최우수 VFX 내러티브 단편 영화상을 수상했습니다.¹⁹ 이는 실시간 합성을 통해 기존의 포스트 프로덕션 VFX 요구 사항을 없애는 콘텐츠 제작의 패러다임 전환을 의미합니다.
플랫폼의 진화: 협업에서 코스모스까지
2024~2025년에 걸친 NVIDIA Omniverse의 변화는 협업 플랫폼에서 물리적 AI를 위한 포괄적인 운영 체제로의 전략적 전환을 의미합니다. 2024년 3월 GTC에서 발표된 옴니버스 클라우드 API는 렌더, 쓰기, 쿼리, 알림, 옴니버스 채널 등 5가지 새로운 API를 도입하여 플랫폼을 더 광범위한 소프트웨어 에코시스템에 개방하는 근본적인 변화를 상징합니다.²⁰ 주요 기업들은 즉시 이러한 기능을 채택했으며, Siemens는 포토리얼리즘 디지털 트윈을 위해 Teamcenter X를 통합하고 Ansys는 자율주행 차량 시뮬레이션에 적용했으며 Microsoft, Rockwell Automation, Trimble 및 Hexagon은 다양한 디지털 트윈 솔루션을 구현했습니다.²¹
2024년 3월에 발표된 Apple Vision Pro와의 통합은 로컬 및 클라우드 프로세싱을 결합한 "하이브리드 렌더링"을 통해 산업용 디지털 트윈을 몰입감 있게 볼 수 있도록 하는 공간 컴퓨팅에 대한 NVIDIA의 노력을 보여주었습니다. 그래픽 전송 네트워크는 130개 이상의 국가에서 Vision Pro로의 스트리밍을 지원하여 기업 도입에 중요한 기능인 대규모 엔지니어링 데이터세트를 손상시키지 않으면서도 충실도 높은 시각화를 유지합니다.²²
시그라프 2024는 Ada Lovelace 아키텍처를 위한 DLSS 3 통합, 산업 장면의 실시간 4K 경로 추적, 네이티브 XR 기능을 통해 옴니버스 에코시스템 전반에 걸쳐 제너레이티브 AI를 통합했습니다.²³ 플랫폼의 모듈식 아키텍처는 600개 이상의 핵심 확장 기능을 포함하도록 확장되었으며 에코시스템 파트너십은 Adobe Firefly API, Wonder Dynamics, Convai 및 SideFX Houdini를 포괄하도록 성장하여 전에 없던 창의적인 기술 스택을 구축했습니다.²⁴
CES 2025에서 엔비디아는 "생성형 물리적 AI"를 위한 기반으로서 옴니버스의 입지를 공고히 하고, 텍스트-3D 자산 생성을 위한 USD 코드 및 USD 검색 NIM, 40시간 이상의 수작업을 몇 분으로 단축하는 자동화된 3D 자산 라벨링을 위한 에디파이 심레디, 로봇 플릿, 자율주행 차량, 공간 스트리밍 및 실시간 CAE를 위한 4개의 새로운 청사진을 소개했습니다.²⁵ Accenture의 자율 물류창고를 위한 KION과 제너럴 모터스의 공장 개선을 위한 주요 도입 사례를 통해 플랫폼의 엔터프라이즈급 준비성을 검증했습니다.²⁶
젠슨 황은 GTC 2025에서 옴니버스를 AI 팩토리를 위한 운영 체제이자 "50조 달러 규모의 물리적 AI 기회"로 자리매김했습니다. 옴니버스를 사용하여 물리적 구축 전에 1기가와트 AI 데이터센터를 설계 및 최적화하고, 케이던스 리얼리티 디지털 트윈 플랫폼과 고급 냉각 시스템 및 네트워크 토폴로지 최적화를 통합하는 데모를 통해 플랫폼이 AI 시대의 핵심 인프라로 진화하고 있음을 보여주었습니다.²⁷ NVIDIA Cosmos 월드 기반 모델과의 심층 통합은 물리 기반 월드 생성, 합성 데이터 생성 및 디지털 트윈 조절을 전례 없는 규모로 가능하게 합니다.²⁸
월드 파운데이션 모델은 AV 안전에 혁신을 가져왔습니다.
WFM 자율주행 차량 시뮬레이션 사례 연구에서는 세계 기반 모델(물리학과 실제 속성을 이해하는 신경망)을 특징으로 하는 NVIDIA의 Cosmos 플랫폼이 자율주행 차량 개발 및 안전 검증을 어떻게 혁신하고 있는지 보여줍니다. 2천만 시간의 로봇 공학 및 9조 개의 토큰으로 구성된 주행 데이터로 훈련된 이 모델은 실제 데이터 수집만으로 가능한 것 이상으로 훈련 기능을 크게 확장하는 합성 데이터 세트를 생성합니다.²⁹
코스모스 프리딕트-2는 속도(2B 모델) 또는 고화질 출력(14B 모델)에 최적화된 변형을 통해 멀티모달 입력에서 미래의 세계 상태를 예측하는 최대 30초 분량의 연속 비디오를 생성합니다. 단일 뷰 블랙박스 영상을 멀티 뷰 비디오로 변환하는 이 기술의 기능은 사용 가능한 훈련 데이터 세트를 크게 확장합니다.³⁰ Cosmos Transfer는 날씨, 조명 및 지형의 중요한 변화를 기존 시나리오에 추가하며, CARLA의 15만 개발자를 위한 통합이 예정되어 있으며, Cosmos Reason은 사고 연쇄 추론을 사용하여 합성 시각을 평가하고 데이터 주석 품질을 개선합니다.³¹
주요 자율 주행 차량 조직은 이러한 기능을 빠르게 도입하고 있습니다. 포레텔릭스는 날씨 및 조명 변화에 따른 향상된 행동 시나리오를 위해 코스모스 트랜스퍼를 통합하여 엔드투엔드 검증을 위한 고충실도 센서 시뮬레이션을 지원합니다. Mcity는 카메라, 라이더, 레이더 및 초음파 센서 데이터의 물리 기반 모델링을 통해 시뮬레이션과 실제 간의 격차 문제를 해결하면서 AV 시뮬레이션 청사진을 사용하여 32에이커 규모의 시험장의 디지털 트윈을 구축하고 있습니다.³³ 또한 자율 주행 트럭 운송 솔루션을 위해 트럭 운송 데이터에 대한 Cosmos Predict를 AI 포스트 트레이닝하고, Uber는 자율 모빌리티 개발 가속화를 위해 NVIDIA와 협력합니다.³² ³⁴
정량화할 수 있는 개선 사항은 상당합니다. NVIDIA 물리 AI 데이터세트에는 Cosmos를 사용하여 생성된 40,000개의 클립이 포함되어 있으며, 처리 효율은 최신 방법보다 12배 빠른 토큰화와 8배 더 많은 총 압축을 제공합니다. 비디오 품질은 재구성 품질에서 +4dB PSNR 향상을 보여줍니다. 가장 인상적인 점은 최적화되지 않은 CPU 시스템에서는 3년 이상 소요되는 2천만 시간의 데이터를 NVIDIA Hopper GPU에서 단 40일 만에 처리할 수 있다는 점입니다.³⁵
안전 검증 프로세스는 실제 환경에서 안전하게 테스트할 수 없는 희귀하고 위험한 상황을 포함하여 다양한 시나리오를 생성할 수 있는 NVIDIA Halos 플랫폼의 향상된 기능을 활용합니다. 폐쇄 루프 테스트 기능을 통해 AV 스택과 시뮬레이션된 세계 간의 완전한 상호 작용이 가능하며, 물리 기반 시뮬레이션은 다양한 환경 조건에서 현실적인 센서 동작을 보장합니다.³⁶ CVPR이 2년 연속 오토노머스 그랜드 챌린지 수상자로 인정한 안전 테스트에 대한 이 포괄적인 접근 방식은 AV 개발 및 검증의 새로운 표준을 수립합니다.³⁷
산업 AI 혁신을 목표로 하는 전략적 로드맵
옴니버스는 50조 달러 규모의 제조 및 물류 시장을 겨냥한 물리적 AI를 위한 운영체제로 자리매김한다는 것이 NVIDIA의 비전입니다. 2025년 블랙웰 울트라 릴리스는 288GB HBM3E 메모리로 1.5배 향상된 성능을 제공하며, 2026년 베라 루빈 플랫폼은 50페타플롭스 FP4 성능을 갖춘 듀얼 GPU R100 설계를 통해 3.3배 향상된 성능을 제공합니다.
2027 루빈 울트라 아키텍처는 블랙웰 울트라 대비 14배의 성능을 약속하며, VR300 NVL576 구성에서 랙당 576개의 GPU를 갖추고 있습니다. 각 GPU 소켓은 1TB HBM4E 메모리로 100페타플롭스 FP4 성능을 제공하여 랙당 15엑사플롭스 추론과 5엑사플롭스 트레이닝이 가능하며, 이는 현재 GB200 시스템보다 21배 향상된 성능입니다.
디지털 트윈 구현은 즉각적인 가치를 입증합니다. 폭스콘의 Fii 플랫폼은 케이던스 통합을 통해 150배 빠른 열 시뮬레이션을 실현했으며, BMW는 실제 건설 전에 몇 년 앞선 공장 계획을 수립할 수 있게 되었습니다. TSMC는 다단계 배관 시스템 생성을 위한 cuOpt 최적화를 사용하여 2D 레이아웃을 단 몇 초 만에 3D 시설 모델로 변환합니다. 델타전자는 90%의 물체 감지 정확도로 컴퓨터 비전 훈련 속도가 100배 빨라졌다고 보고했습니다.
산업 메타버스 전략은 옴니버스의 월드 구축, 사실적인 동작을 위한 물리 레이블 지정, 현실과 구분할 수 없는 포토리얼한 렌더링의 세 단계로 구성됩니다. GR00T 기반 모델은 휴머노이드 로봇 개발을 가능하게 하고, 메가 블루프린트는 통합 스케줄링 시스템을 통해 AMR, 매니퓰레이터, 휴머노이드 로봇을 조율합니다.
야망에 따라 기술 요구 사항 확장
시스템당 최대 16개의 GPU로 확장 가능한 구성으로 엔터프라이즈 옴니버스 배포를 지원하는 NVIDIA OVX 시스템. 이러한 특수 제작된 시스템은 플랫폼의 까다로운 요구 사항을 지원합니다: 산업용 디지털 트윈을 위한 RTX 렌더링, 물리 시뮬레이션 및 AI 워크로드를 지원합니다.
옴니버스 배포를 고려하는 조직은 사용 사례의 복잡성에 따라 급격히 확장되는 기술 요구 사항을 신중하게 평가해야 합니다. GPU 사양은 기본 사용을 위한 최소 12GB VRAM의 NVIDIA RTX 3060부터 유닛당 48GB 이상의 VRAM을 갖춘 RTX A6000 이상의 GPU를 사용하는 엔터프라이즈 구성까지 다양합니다.³⁸ 전문가용 워크스테이션에는 일반적으로 24-48GB VRAM의 RTX 4080/4090 GPU가 필요하며, 데이터센터 배포는 시스템당 최대 16개의 GPU까지 확장하여 성능을 극대화할 수 있지만 플랫폼이 일부 제한을 둔 혼합 GPU 구성도 지원합니다.³⁹
CPU 및 메모리 요구 사항은 기본 사용 시 8코어 Intel/AMD 프로세서와 16GB RAM에서 시작하지만, 전문적인 워크플로우를 위해서는 16코어 이상의 CPU와 64GB 이상의 RAM으로 빠르게 증가합니다. 고급 사용 사례, 특히 XR 애플리케이션과 대규모 장면 처리가 필요한 경우 128GB 이상의 고속 DDR5 메모리가 필요합니다.⁴⁰ 스토리지 요구 사항은 250GB의 가용 SSD 공간에서 시작하지만 복잡한 프로젝트를 위해 수 테라바이트의 NVMe 스토리지로 확장할 수 있으며, 네트워크 연결 스토리지 지원이 협업 워크플로우에 필수적입니다.⁴⁴¹
네트워크 인프라는 실시간 협업에 매우 중요하며, 지연 시간이 짧은 연결이 필수적이고 가용성 간 영역 트래픽은 클라우드 배포에서 지연 시간과 비용을 모두 증가시킵니다. 엔터프라이즈 배포 시 Nucleus 서버 배치는 클라이언트 시스템과의 거리를 최소화해야 한다는 점을 고려해야 합니다 - VMware 배포 연구에 따르면 최적화된 구성으로 지연 시간이 12.05% 감소했습니다.⁴² 고속 인터넷은 클라우드 스트리밍 기능을 가능하게 하고 엔터프라이즈 네트워킹은 SSL/TLS 보안으로 다중 사용자 환경을 지원합니다.
AWS, Azure 및 Google 클라우드 플랫폼 전반에서 엔터프라이즈 배포를 지원하는 NVIDIA Omniverse 클라우드 아키텍처. 2024년에 출시되는 5가지 클라우드 API(렌더, 쓰기, 쿼리, 알림, 채널)는 프로그래밍 방식의 3D 씬 조작과 분산된 팀 협업을 가능하게 합니다.
클라우드 배포 옵션은 완전 관리형 플랫폼을 제공하는 DGX 클라우드의 NVIDIA Omniverse, 확장 가능한 인프라를 제공하는 L40S GPU가 탑재된 AWS EC2 G6e 인스턴스, A10 GPU 인스턴스에서 사전 구성된 Omniverse 이미지를 제공하는 Microsoft Azure 등 주요 공급업체를 아우릅니다.⁴³ 온프레미스 요구 사항은 NVIDIA RTX 전문 워크스테이션 및 서버, VMware vSphere 가상화 지원 및 협업을 위한 Enterprise Nucleus 서버에 중점을 둡니다. Dell, HP, Lenovo와 같은 파트너의 NVIDIA 인증 시스템은 하드웨어 호환성 및 성능을 보장합니다.⁴⁴⁴
라이선스는 기업 지원 포털을 통한 연중무휴 액세스, 우선 버그 수정, 예측 가능한 릴리스 주기를 포함한 전체 엔터프라이즈 지원, NVIDIA Omniverse Enterprise의 경우 GPU당 연간 $4,500의 간단한 모델을 따릅니다.⁴⁵ 90일 무료 체험판을 통해 조직은 사용 사례를 검증할 수 있으며 교육 기관은 교육 및 연구를 위한 무료 구독을 받을 수 있습니다. 개인 개발자는 다른 사람과 공동 작업을 위해 무료 티어에 액세스할 수 있지만 프로덕션 사용에는 엔터프라이즈 라이선스가 필요합니다.⁴⁶
시장 모멘텀은 여러 대륙에 걸쳐 형성됩니다.
엔비디아 옴니버스는 2025년 8월 기준 30만 건 이상의 다운로드와 252개 이상의 기업이 AI 애플리케이션에 플랫폼을 적극적으로 사용하면서 상당한 시장 침투를 달성했습니다.⁴⁷ 지리적 분포는 미국이 48개로 선두를 달리는 등 선진 시장에서 강력한 채택을 보이고 있습니다.고객의 80%(102개사), 독일이 12.92%(27개사), 영국이 9.57%(20개사)로 그 뒤를 이었습니다.⁴⁸ 일본에서는 도요타, 야스카와, 세븐앤아이홀딩스 등의 구축이 두드러지며, 인도에서는 릴라이언스와 올라 모터스의 구축으로 도입이 증가하고 있습니다.
물리적 AI 기반 비디오 분석을 통해 99.8%의 결함 감지 정확도를 달성하는 Pegatron의 Omniverse 기반 품질 관리 시스템. 이 전자제품 제조업체는 이 플랫폼을 블랙웰 플랫폼 제조를 지원하는 대량 생산 시설과 휴머노이드 로봇 시뮬레이션에 사용합니다.
엔터프라이즈 구축 사례는 다양한 산업 분야에서 플랫폼의 다재다능함을 보여줍니다. 자동차 부문에서는 BMW 그룹의 31개 시설에 걸친 디지털 트윈 공장 계획과 메르세데스-벤츠의 디지털 우선 생산 방식이 제조 혁신을 보여줍니다.⁴⁹ 폭스콘과 같은 전자 제조업체는 대량 생산 시설과 블랙웰 플랫폼 제조에 휴머노이드 로봇 시뮬레이션에 Omniverse를 사용하며, 페가트론은 99%를 달성하고 있습니다.8%의 결함 감지 정확도를 달성했습니다.⁵⁰ 소비재 대기업인 펩시코와 유니레버는 각각 운영과 마케팅을 최적화하고 있으며, 유니레버는 제품 이미징 비용을 50% 절감했습니다.⁵¹
자동차 제조업체는 디지털 우선 생산 전략을 위해 Omniverse를 활용하고 있습니다. 메르세데스 벤츠는 공급업체 조정 프로세스를 50% 단축했으며, 닛산은 플랫폼의 실시간 시각화 기능을 통해 70% 더 빠른 콘텐츠 제작으로 110만 달러의 마케팅 비용을 절감했다고 보고했습니다.
경쟁 환경으로 인해 옴니버스는 다른 대안과 비교할 때 독보적인 위치를 점하고 있습니다. Unity는 게임 개발과 크로스 플랫폼 호환성에서 탁월하지만, 설치당 가격 모델에 대한 개발자의 우려로 인해 시장의 불확실성이 커졌습니다.⁵² Unreal Engine은 뛰어난 고퀄리티 그래픽을 제공하지만 수익 점유율이 5%로 100만 달러가 넘습니다. Blender는 강력한 커뮤니티 지원을 제공하는 오픈 소스 대안이지만 엔터프라이즈 기능이 부족합니다.⁵³ 기존 Autodesk 플랫폼은 실시간 협업 기능이 없는 CAD/디자인 툴에 중점을 둡니다. Omniverse의 차별화 요소로는 50개 이상의 3D 포맷에서 진정한 상호 운용성을 지원하는 범용 장면 설명 기반, AI 기반 기능을 갖춘 실시간 RTX 렌더링, NVIDIA Isaac 및 Cosmos 플랫폼을 통한 물리적 AI 통합, Nucleus 버전 관리를 통한 엔터프라이즈급 협업, 82개 이상의 타사 애플리케이션이 포함된 광범위한 커넥터 에코시스템을 들 수 있습니다.⁵⁴
파트너십 에코시스템은 Siemens(Teamcenter, NX, Process Simulate), SAP, 슈나이더 일렉트릭, Ansys, 데이터브릭스, 케이던스 등과의 주요 소프트웨어 통합을 통해 상당한 경쟁 우위를 창출하고 있습니다.⁵⁵ 클라우드 파트너십은 마이크로소프트 애저, AWS, 구글 클라우드, 오라클 클라우드에 걸쳐 있으며, 델, HP, 레노버, 슈퍼마이크로, 박스 테크놀로지스와의 하드웨어 파트너십은 인증된 배포 옵션을 보장합니다.⁵⁶ 이러한 에코시스템 전략은 엔비디아의 AI 우선 접근 방식 및 광범위한 기술 스택과의 심층 통합과 결합하여 상당한 경쟁 우위를 창출합니다.
NVIDIA의 비즈니스 모델 내 재무 통합에 따르면 Omniverse는 2025 회계연도 매출 1,305억 달러에 기여하며, 특히 2025년 4분기 데이터센터 매출 356억 달러와 연간 자동차 부문 매출 17억 달러를 지원합니다.⁵⁷ 엔비디아는 구체적인 옴니버스 매출을 공개하지 않지만, "물리적 AI를 위한 운영 체제"로서 이 플랫폼의 전략적 중요성은 50조 달러 규모의 산업 디지털화 기회를 겨냥한 엔비디아의 미래 성장 전략의 핵심으로 자리매김하고 있습니다.⁵⁸
결론
야심찬 협업 플랫폼에서 물리적 AI 및 산업 디지털화를 위한 사실상의 운영 체제로 발전한 NVIDIA Omniverse는 제조, 자동차, 로봇 공학 및 미디어 산업 전반에서 30만 건 이상의 다운로드와 정량화 가능한 ROI로 측정 가능한 엔터프라이즈 채택을 달성했습니다. 모듈식 마이크로서비스 아키텍처, OpenUSD 상호운용성, RTX 렌더링, 물리 시뮬레이션, AI 통합을 결합한 이 플랫폼의 기술적 정교함은 디지털 트윈 생성, 실시간 협업, 산업 규모의 합성 데이터 생성을 위한 전례 없는 기능을 지원합니다. 주요 기업들이 30~70%의 효율성 향상과 수백만 달러의 비용 절감 효과를 보고 있으며, 50조 달러 규모의 물리적 AI 기회에 대한 전략적 입지를 확보한 Omniverse는 현재 기업 솔루션이자 향후 10년간의 산업 혁신을 위한 기반 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.2025년 10월, 데스크톱 런처에서 클라우드 네이티브 API로 전환하는 플랫폼 전환 시기가 다가옴에 따라 기업은 디지털 트랜스포메이션 전략을 평가해야 하며, 옴니버스는 점점 더 선택이 아닌 AI 중심의 미래 산업에서 경쟁하기 위한 필수 인프라가 되고 있습니다.⁵⁹⁶⁰
대규모 GPU 인프라 배포를 전문으로 하는 Introl과 같은 기업의 경우 글로벌 커버리지인트롤과 같은 기업에게 옴니버스의 확장은 상당한 기회를 의미합니다. 기업이 디지털 트윈 기능과 AI 기반 시뮬레이션을 구축함에 따라 정교한 GPU 배포, 고대역폭 네트워킹 및 특수 냉각 솔루션에 대한 수요가 계속 가속화되고 있습니다. 인트롤은 최대 100,000개의 GPU 배포를 관리한 전문성을 바탕으로 빠르게 성장하는 아시아 태평양 산업 디지털화 시장에서 옴니버스 구현의 인프라 요건을 지원할 수 있는 입지를 다지고 있습니다.
참조
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