NVIDIA Omniverse: 50조 달러 규모의 물리 AI 운영체제

NVIDIA Omniverse는 협업 3D 플랫폼에서 물리적 AI와 산업용 디지털 트윈을 위한 포괄적인 운영 체제로 발전했으며, 2025년 8월 기준 300,000건 이상의 다운로드와 제조업, 자동차, 로보틱스, 미디어 산업 전반에 걸쳐 252개 이상의 기업 배포를 달성했습니다.¹ Universal Scene Description(OpenUSD)를 기반으로 구축되고 RTX 기술로 구동되는 이 플랫폼의 모듈형 아키텍처는 실시간 협업, 물리학적으로 정확한 시뮬레이션, 그리고 산업 규모의 AI 기반 합성 데이터 생성을 지원합니다. BMW, Amazon, General Motors, Siemens를 포함한 주요 기업들은 계획 시간 단축, 수백만 달러를 초과하는 비용 절감, 다양한 워크플로우에서 30-70%의 효율성 향상을 통해 측정 가능한 ROI를 달성했습니다.² 최근 Omniverse Cloud API 출시, Cosmos World Foundation Models와의 통합, 그리고 50조 달러 규모의 물리적 AI 기회의 기반으로의 포지셔닝을 통해 NVIDIA는 Omniverse를 산업 디지털화와 자율 시스템 개발의 사실상 표준으로 확립했습니다.³

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 제조 최적화를 위한 사실적인 디지털 트윈을 생성하는 NVIDIA Omniverse와 Siemens Teamcenter 통합. 이 파트너십은 CAD, 시뮬레이션, 시각화 도구 간의 원활한 워크플로우를 가능하게 하는 플랫폼의 82개 이상 서드파티 애플리케이션 생태계를 보여줍니다. [/caption]

Omniverse의 작동 원리: 아키텍처와 지능의 만남

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] NVIDIA Omniverse의 모듈형 아키텍처를 지원하는 OpenUSD(Universal Scene Description) 기반으로, 50개 이상의 3D 형식과 애플리케이션 간 원활한 데이터 교환을 가능하게 합니다. 이 핵심 기술 스택은 실시간 RTX 렌더링, PhysX 물리 시뮬레이션, AI 서비스를 결합하여 업계 최초의 네이티브 OpenUSD 플랫폼을 구현합니다 [/caption]

NVIDIA Omniverse는 전례 없는 산업 규모의 협업과 시뮬레이션 기능을 가능하게 하는 세 가지 기반 요소 위에 구축된 모듈형 마이크로서비스 아키텍처로 작동합니다. 플랫폼의 핵심에는 기본 데이터 상호 운용성 프레임워크로서 OpenUSD(Universal Scene Description)가 있어, 50개 이상의 서로 다른 형식과 애플리케이션 간 3D 콘텐츠의 원활한 교환을 가능하게 합니다.⁴ NVIDIA RTX 렌더링 엔진은 사실적인 시각화를 제공하는 실시간 레이 트레이싱과 패스 트레이싱 기능을 제공하며, 정교한 마이크로서비스 프레임워크는 맞춤형 애플리케이션 개발을 위한 확장 가능하고 상호 교환 가능한 구성 요소를 보장합니다.⁵

Omniverse Kit SDK는 애플리케이션, 마이크로서비스 또는 플러그인 구축을 위한 중앙 툴킷 역할을 하며, 마이크로서비스로서 헤드리스 실행이나 완전히 커스터마이징 가능한 UI로 실행할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 더 넓은 생태계와의 호환성을 유지하면서 특정 산업 요구 사항에 맞춘 전문 도구를 만들 수 있습니다.⁶ 플랫폼의 데이터베이스 및 협업 엔진인 Omniverse Nucleus는 계층적 트리 구조의 파일 시스템을 통해 버전 제어, 인증, 최적화된 대용량 파일 전송을 관리하면서 여러 사용자가 서로 다른 클라이언트 애플리케이션에서 동시에 실시간 연결할 수 있게 합니다.⁷

NVIDIA PhysX SDK로 구동되는 플랫폼의 물리 시뮬레이션 기능은 포괄적인 강체 역학, PhysX Flow를 통한 유체 시뮬레이션, PhysX Blast를 통한 파괴 모델링을 제공합니다. 이러한 시스템은 기본 충돌 감지부터 고급 연성체 물리학과 차량 동역학까지 모든 것을 지원하며, 성능 최적화를 위한 구성 가능한 CPU/GPU 실행을 제공합니다.⁸ 통합 기능은 물리적으로 정확한 3D 데이터셋을 생성하여 자율 주행 차량, 로보틱스, 컴퓨터 비전 애플리케이션의 인식 네트워크 훈련에 사용되는 합성 데이터 생성 엔진인 Omniverse Replicator를 통한 AI 기반 기능까지 확장됩니다.⁹

인프라 요구사항은 기본 사용을 위한 RTX 3060 GPU와 16GB RAM을 갖춘 개별 워크스테이션부터 각각 48GB 이상의 VRAM을 가진 시스템당 최대 16개의 GPU를 지원하는 기업 배포까지 확장됩니다. 플랫폼은 Windows 10/11과 Ubuntu 20.04+ Linux 배포판을 지원하며, AWS, Azure, Google Cloud를 포함한 주요 제공업체의 컨테이너 배포 옵션과 클라우드 스트리밍 기능을 제공합니다.¹⁰ 이러한 기술적 기반을 통해 Omniverse는 Jensen Huang이 "물리적으로 현실적인 디지털 트윈을 구축하고 운영하는 운영 체제"라고 부르는 역할을 수행할 수 있습니다.¹¹

변화하는 산업: 픽셀에서 생산 라인까지.

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 100만 제곱미터에 걸친 전세계 31개 시설 중 하나를 나타내는 NVIDIA Omniverse의 BMW Group 디지털 트윈 공장 시각화. 이 자동차 제조업체는 실시간 협업을 통해 30% 더 효율적인 계획 프로세스와 수십만 달러의 비용 절감을 달성했으며, 연간 250만 대의 맞춤형 차량 생산을 관리하고 있다. [/caption]

제조업이 Omniverse 도입을 주도하고 있으며, BMW Group의 획기적인 구현은 전세계 31개 공장 모두에 걸쳐 100만 제곱미터에 달하는 시설을 시뮬레이션합니다. 이는 축구장 140개와 맞먹는 규모입니다. 이 자동차 제조업체는 맞춤형 FactoryExplorer 플랫폼을 사용한 실시간 협업을 통해 30% 더 효율적인 계획 프로세스와 공장 재구성에서 수십만 달러의 비용 절감을 보고했습니다.¹² BMW는 99% 맞춤화된 연간 250만 대의 차량 생산을 관리하며, 모든 것은 동시 설계 변경, 시각화 및 병렬 설계 검토를 가능하게 하는 Omniverse 디지털 트윈을 통해 조정됩니다.¹³

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 마케팅 및 크리에이티브 워크플로우를 위한 Omniverse 기능을 보여주는 WPP의 디지털 트윈 구현. 플랫폼의 실시간 레이 트레이싱과 협업 기능은 70% 시간 단축을 달성한 유사한 구현에서 입증된 바와 같이 콘텐츠 제작 일정을 몇 주에서 몇 시간으로 변화시킨다. [/caption]

자동차 분야에서 Nissan과 Katana Studio의 COATcreate 플랫폼은 실시간 마케팅 콘텐츠 제작의 변혁적 힘을 보여줍니다. 전 세계 시장을 위한 800개 이상의 마케팅 이미지를 생성하는 10개 캠페인에 걸쳐 이 파트너십은 110만 달러 이상의 제작 비용 절감과 70%의 자산 제작 일정 단축을 달성했습니다. 워크플로우를 몇 주에서 몇 시간으로 압축했습니다.¹⁴ RTX 기반 실시간 레이 트레이싱을 갖춘 플랫폼의 클라우드 기반 SaaS 아키텍처는 자동차 회사들이 시각적 콘텐츠 제작에 접근하는 방식을 근본적으로 변화시켰으며, Nissan의 Chad Taylor는 "OpenUSD는 더 이상 미래의 비전이 아니라 우리의 현재 워크플로우"라고 언급했습니다.¹⁵

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 50만 대 이상의 모바일 로봇을 보유한 200개 이상의 물류센터에서 운영을 최적화하는 Amazon Robotics의 AI 지원 디지털 트윈. Omniverse 구현은 창고 설계, 합성 데이터 생성을 통한 로봇 훈련, 그리고 일일 수천만 개의 패키지 배송을 관리하는 플릿 조정을 향상시킨다. [/caption]

로보틱스 애플리케이션은 아마도 가장 인상적인 규모를 보여주며, Amazon Robotics가 Omniverse를 활용하여 200개 이상의 물류센터에서 50만 대 이상의 모바일 로봇으로 일일 수천만 개의 패키지를 관리하며 운영을 최적화하고 있습니다. 이 회사는 창고 설계 최적화, 합성 데이터 생성을 통한 로봇 훈련, 플릿 조정을 위해 AI 지원 디지털 트윈을 사용하여 생산성을 크게 향상시켰습니다.¹⁶ Substance 3D와 Isaac Sim의 통합은 로봇 지능을 향상시키는 인식 모델 훈련을 가능하게 하면서 최대 효율성을 위한 창고 레이아웃을 최적화합니다.

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 확장 가능한 로보틱스 시뮬레이션과 훈련을 위해 Omniverse Cloud에서 실행되는 Isaac Sim. 이 통합은 합성 데이터 생성, ROS 호환성, 그리고 자율 시스템을 위한 AI 모델 훈련을 가능하게 하며—창고 AMR부터 휴머노이드 로봇까지의 배치를 지원한다. [/caption]

Foster + Partners와 같은 건축 회사들은 글로벌 협업 역량을 변화시켜, 14개국 17개 사무소에서 복잡한 건물 설계에 대해 실시간으로 동시에 작업하고 있습니다. 이 회사는 Omniverse Enterprise의 통합 BIM 워크플로우를 통해 모델 처리 시간의 상당한 단축과 창의적 설계 시간 할당의 향상을 보고했습니다.¹⁷ 마찬가지로 OutdoorLiving3D는 렌더링 시간을 72시간 이상에서 1.5시간 미만으로 단축하면서 연간 1,000시간의 제작 시간을 줄여, 건축 시각화 워크플로우에 대한 플랫폼의 영향을 보여주었습니다.¹⁸

미디어 및 엔터테인먼트 산업은 가상 제작을 위해 Omniverse를 받아들였으며, Versatile Media가 단 3개의 물리적 소품만을 사용하여 9일 만에 "New Air" 공상과학 단편 영화를 완성했습니다. 이 제작은 4일 만에 주요 촬영을 완료하고 1일 만에 후반 작업을 마쳤으며, 2022년 Spark Animation Festival에서 최우수 VFX 내러티브 단편 영화상을 수상했습니다.¹⁹ 이는 실시간 합성이 기존의 후반 작업 VFX 요구사항을 제거하는 콘텐츠 제작의 패러다임 전환을 나타냅니다.

## 플랫폼 진화: 협업에서 Cosmos로

2024-2025년 동안의 NVIDIA Omniverse 변화는 협업 플랫폼에서 물리적 AI를 위한 포괄적 운영 체제로의 전략적 전환을 의미합니다. 2024년 3월 GTC에서 발표된 Omniverse Cloud API는 기본적인 변화를 나타내며, USD Render, Write, Query, Notify, Omniverse Channel 등 다섯 개의 새로운 API를 도입하여 플랫폼을 더 넓은 소프트웨어 생태계에 개방했습니다.²⁰ 주요 기업들이 이러한 기능을 즉시 채택했으며, Siemens는 사실적 디지털 트윈을 위해 Teamcenter X를 통합했고, Ansys는 자율주행차 시뮬레이션에 적용했으며, Microsoft, Rockwell Automation, Trimble, Hexagon은 다양한 디지털 트윈 솔루션을 구현했습니다.²¹

2024년 3월에 발표된 Apple Vision Pro와의 통합은 공간 컴퓨팅에 대한 NVIDIA의 의지를 보여주었으며, 로컬과 클라우드 처리를 결합하는 "하이브리드 렌더링"을 통해 산업용 디지털 트윈의 몰입형 뷰잉을 가능하게 했습니다. Graphics Delivery Network는 130개 이상 국가에서 Vision Pro로의 스트리밍을 지원하며, 대규모 엔지니어링 데이터셋을 손상시키지 않고 고품질 시각화를 유지합니다. 이는 기업 채택에 중요한 기능입니다.²²

SIGGRAPH 2024는 Omniverse 생태계 전반에 생성형 AI 통합을 가져왔으며, Ada Lovelace 아키텍처를 위한 DLSS 3 통합, 산업 장면의 실시간 4K 패스 트레이싱, 네이티브 XR 기능을 선보였습니다.²³ 플랫폼의 모듈식 아키텍처는 600개 이상의 핵심 확장으로 확대되었고, 생태계 파트너십은 Adobe Firefly API, Wonder Dynamics, Convai, SideFX Houdini를 포함하여 전례 없는 창작 기술 스택을 구축했습니다.²⁴

CES 2025는 NVIDIA가 Omniverse를 "생성형 물리적 AI"의 기반으로 포지셔닝하는 것을 보여주었으며, 텍스트-3D 에셋 생성을 위한 USD Code와 USD Search NIM, 40시간 이상의 수동 작업을 몇 분으로 줄이는 자동화된 3D 에셋 라벨링을 위한 Edify SimReady, 그리고 로봇 플릿, 자율주행차, 공간 스트리밍, 실시간 CAE를 위한 네 개의 새로운 블루프린트를 소개했습니다.²⁵ Accenture가 KION과 함께 자율 창고를 위해, General Motors가 공장 향상을 위해 채택한 주요 사례들이 플랫폼의 기업 준비 상태를 검증했습니다.²⁶

GTC 2025에 이르러 Jensen Huang은 Omniverse를 AI 팩토리와 "$50조 물리적 AI 기회"를 위한 운영 체제로 포지셔닝했습니다. 물리적 건설 전에 1기가와트 AI 데이터센터를 설계하고 최적화하는 데 Omniverse를 사용하는 시연과 고급 냉각 시스템 및 네트워크 토폴로지 최적화와 함께 Cadence Reality Digital Twin 플랫폼을 통합하는 것은 플랫폼이 AI 시대의 중요한 인프라로 진화했음을 보여주었습니다.²⁷ NVIDIA Cosmos 월드 파운데이션 모델과의 깊은 통합은 전례 없는 규모에서 물리학 기반 월드 생성, 합성 데이터 생성, 디지털 트윈 컨디셔닝을 가능하게 합니다.²⁸

World Foundation Models이 자율주행 안전성을 혁신합니다.

WFM 자율주행차 시뮬레이션 사례 연구는 물리학과 실제 세계의 특성을 이해하는 신경망인 World Foundation Models를 특징으로 하는 NVIDIA의 Cosmos 플랫폼이 자율주행차 개발과 안전성 검증을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다. 9천조 개의 토큰으로 구성된 2천만 시간의 로보틱스 및 주행 데이터로 훈련된 이러한 모델들은 실제 데이터 수집만으로는 불가능한 훈련 역량을 극적으로 확장하는 합성 데이터셋을 생성합니다.²⁹

Cosmos Predict-2는 멀티모달 입력으로부터 미래 세계 상태를 예측하는 최대 30초의 연속 비디오를 생성하며, 속도에 최적화된 변형(2B 모델) 또는 고품질 출력에 최적화된 변형(14B 모델)을 제공합니다. 단일 시점 대시캠 영상을 다중 시점 비디오로 변환하는 이 기술의 능력은 사용 가능한 훈련 데이터셋을 크게 확장합니다.³⁰ Cosmos Transfer는 기존 시나리오에 날씨, 조명, 지형의 중요한 변형을 추가하며, 150,000명의 개발자를 보유한 CARLA와의 통합이 계획되어 있고, Cosmos Reason은 연쇄 사고 추론을 사용하여 합성 비주얼을 평가하고 데이터 주석 품질을 향상시킵니다.³¹

주요 자율주행차 조직들이 이러한 기능을 신속하게 도입했습니다. Foretellix는 날씨와 조명 변형을 포함한 향상된 행동 시나리오를 위해 Cosmos Transfer를 통합하여 엔드투엔드 검증을 위한 고품질 센서 시뮬레이션을 가능하게 합니다.³² Mcity는 AV 시뮬레이션 블루프린트를 사용하여 32에이커 규모의 시험 장소의 디지털 트윈을 구축하고 있으며, 카메라, lidar, radar, 초음파 센서 데이터의 물리 기반 모델링을 통해 시뮬레이션에서 실제로의 격차 문제를 해결하고 있습니다.³³ Plus AI는 자율주행 트럭 솔루션을 위해 트럭 운송 데이터에 Cosmos Predict를 후훈련시키고 있으며, Uber는 NVIDIA와 파트너십을 맺고 자율 이동성 개발을 가속화하고 있습니다.³⁴

정량적 개선은 상당합니다: NVIDIA Physical AI Dataset은 Cosmos를 사용하여 생성된 40,000개의 클립을 포함하며, 처리 효율성은 최첨단 방법보다 12배 빠른 토큰화와 8배 더 높은 전체 압축률을 제공합니다. 비디오 품질은 재구성 품질에서 +4 dB PSNR 개선을 보여줍니다. 아마도 가장 인상적인 것은 2천만 시간의 데이터를 NVIDIA Hopper GPU에서 단 40일 만에 처리할 수 있다는 점입니다. 이는 최적화되지 않은 CPU 시스템에서 3년 이상이 걸릴 작업입니다.³⁵

안전성 검증 프로세스는 NVIDIA Halos 플랫폼 향상의 혜택을 받아 실제 세계에서는 안전하게 테스트할 수 없는 드물고 위험한 상황을 포함한 다양한 시나리오 생성을 가능하게 합니다. 폐쇄 루프 테스트 기능은 AV 스택과 시뮬레이션된 세계 간의 완전한 상호작용을 허용하며, 물리 기반 시뮬레이션은 다양한 환경 조건에서 현실적인 센서 행동을 보장합니다.³⁶ 2년 연속 CVPR Autonomous Grand Challenge 우승자로 인정받은 이 포괄적인 안전 테스트 접근법은 AV 개발과 검증을 위한 새로운 표준을 확립합니다.³⁷

전략적 로드맵으로 산업용 AI 혁신을 목표

NVIDIA의 비전은 Omniverse를 물리적 AI의 운영 체제로 자리매김하여 50조 달러 규모의 제조업 및 물류 시장을 타겟으로 합니다. 2025 Blackwell Ultra 출시는 288GB HBM3E 메모리로 1.5배 성능 향상을 제공하며, 이어서 2026년 Vera Rubin 플랫폼은 50 petaflops FP4 성능의 dual-GPU R100 디자인을 통해 3.3배 성능 향상을 제공합니다.

2027년 Rubin Ultra 아키텍처는 Blackwell Ultra 대비 14배 성능 향상을 약속하며, VR300 NVL576 구성에서 랙당 576개 GPU를 특징으로 합니다. 각 GPU 소켓은 1TB HBM4E 메모리로 100 petaflops FP4 성능을 제공하여, 랙당 15 exaflops 추론과 5 exaflops 훈련을 가능하게 합니다 - 이는 현재 GB200 시스템 대비 21배 개선입니다.

디지털 트윈 구현이 즉각적인 가치를 보여줍니다. Foxconn의 Fii 플랫폼은 Cadence 통합을 사용하여 150배 빠른 열 시뮬레이션을 달성하며, BMW는 물리적 건설 이전에 수년 앞선 공장 계획을 가능하게 합니다. TSMC는 2D 레이아웃을 몇 초 만에 3D 시설 모델로 변환하고, 다층 배관 시스템 생성을 위해 cuOpt 최적화를 사용합니다. Delta Electronics는 90% 객체 감지 정확도로 컴퓨터 비전 훈련에서 100배 가속을 보고합니다.

산업용 메타버스 전략은 세 단계로 구성됩니다: Omniverse에서의 월드 빌딩, 현실적인 동작을 위한 물리 레이블링, 그리고 현실과 구별할 수 없는 포토리얼리스틱 렌더링. GR00T 파운데이션 모델은 휴머노이드 로봇 개발을 가능하게 하며, Mega Blueprint는 통합 스케줄링 시스템을 통해 AMR, 매니퓰레이터, 휴머노이드 로봇 집단을 조율합니다.

기술적 요구사항은 목표의 규모에 따라 확장됩니다

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 시스템당 최대 16개의 GPU로 확장 가능한 구성으로 기업 Omniverse 배포를 지원하는 NVIDIA OVX 시스템. 이러한 특수 제작된 시스템은 플랫폼의 까다로운 요구사항인 RTX 렌더링, 물리 시뮬레이션, 산업용 디지털 트윈을 위한 AI 워크로드를 지원합니다. [/caption]

Omniverse 배포를 고려하는 조직은 사용 사례의 복잡성에 따라 급격히 확장되는 기술적 요구사항을 신중히 평가해야 합니다. GPU 사양은 기본 사용을 위한 최소 12GB VRAM을 탑재한 NVIDIA RTX 3060부터 단위당 48GB+ VRAM을 갖춘 RTX A6000 또는 더 새로운 GPU를 사용하는 기업용 구성까지 다양합니다.³⁸ 전문 워크스테이션은 일반적으로 24-48GB VRAM을 갖춘 RTX 4080/4090 GPU가 필요하며, 데이터센터 배포는 최대 성능을 위해 시스템당 최대 16개의 GPU까지 확장할 수 있고, 플랫폼은 일부 제한사항이 있는 혼합 GPU 구성을 지원합니다.³⁹

CPU 및 메모리 요구사항은 기본 사용을 위한 16GB RAM을 갖춘 8코어 Intel/AMD 프로세서에서 시작하지만, 전문 워크플로우의 경우 64GB+ RAM을 갖춘 16+ 코어 CPU로 빠르게 확장됩니다. 특히 XR 애플리케이션과 대규모 씬 처리를 포함하는 고급 사용 사례에서는 128GB+ 고속 DDR5 메모리가 필요합니다.⁴⁰ 스토리지 요구사항은 250GB의 사용 가능한 SSD 공간에서 시작하지만 복잡한 프로젝트의 경우 수 테라바이트의 NVMe 스토리지로 확장되며, 협업 워크플로우에는 네트워크 연결 스토리지 지원이 필수적입니다.⁴¹

네트워크 인프라는 실시간 협업에 매우 중요하며, 저지연 연결이 필수적이고 클라우드 배포에서 교차 가용영역 트래픽은 지연시간과 비용을 모두 증가시킵니다. 기업 배포에서는 Nucleus 서버 배치가 클라이언트 시스템과의 거리를 최소화해야 한다는 점을 고려해야 합니다. VMware 배포 연구에 따르면 최적화된 구성으로 12.05% 낮은 지연시간을 달성했습니다.⁴² 고속 인터넷은 클라우드 스트리밍 기능을 지원하며, 기업 네트워킹은 SSL/TLS 보안을 갖춘 다중 사용자 환경을 지원합니다.

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] AWS, Azure, Google Cloud 플랫폼 전반에 걸친 기업 배포를 지원하는 NVIDIA Omniverse Cloud 아키텍처. 2024년에 출시된 5개의 Cloud API인 USD Render, Write, Query, Notify, Channel은 프로그래밍 방식의 3D 씬 조작과 분산 팀 협업을 가능하게 합니다. [/caption]

클라우드 배포 옵션은 주요 제공업체에 걸쳐 있으며, 완전 관리형 플랫폼을 제공하는 DGX Cloud의 NVIDIA Omniverse, 확장 가능한 인프라를 제공하는 L40S GPU를 탑재한 AWS EC2 G6e 인스턴스, A10 GPU 인스턴스에서 사전 구성된 Omniverse 이미지를 제공하는 Microsoft Azure가 있습니다.⁴³ 온프레미스 요구사항은 NVIDIA RTX 전문 워크스테이션과 서버를 중심으로 하며, VMware vSphere 가상화 지원과 협업을 위한 Enterprise Nucleus Server를 포함합니다. Dell, HP, Lenovo와 같은 파트너의 NVIDIA 인증 시스템은 하드웨어 호환성과 성능을 보장합니다.⁴⁴

라이선싱은 간단한 모델을 따릅니다 - NVIDIA Omniverse Enterprise는 GPU당 연간 $4,500이며, Enterprise Support Portal을 통한 24/7 액세스, 우선 순위 버그 수정, 예측 가능한 출시 주기를 포함한 완전한 기업 지원이 제공됩니다.⁴⁵ 90일 무료 평가판을 통해 조직은 사용 사례를 검증할 수 있으며, 교육 기관은 교육 및 연구를 위한 무료 구독을 받을 수 있습니다. 개별 개발자는 한 명의 다른 사람과의 협업을 위한 무료 티어에 액세스할 수 있지만, 프로덕션 사용에는 기업 라이선싱이 필요합니다.⁴⁶

대륙 전반에 걸쳐 시장 모멘텀이 구축되고 있습니다.

NVIDIA Omniverse는 2025년 8월 기준으로 30만 회 이상의 다운로드와 252개 이상의 기업이 적극적으로 AI 애플리케이션용 플랫폼을 사용하며 상당한 시장 침투를 달성했습니다.⁴⁷ 지리적 분포를 보면 선진국 시장에서 강력한 채택률을 보이고 있으며, 미국이 48.80%의 고객(102개 기업)으로 선두를 차지하고, 독일이 12.92%(27개 기업), 영국이 9.57%(20개 기업)으로 뒤를 따르고 있습니다.⁴⁸ 일본에서는 Toyota, Yaskawa, Seven and I Holdings에서의 도입을 포함하여 상당한 존재감을 보이고 있으며, 인도에서는 Reliance와 Ola Motors 구현을 통해 채택률이 증가하고 있습니다.

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 물리적 AI 기반 영상 분석을 통해 99.8%의 결함 감지 정확도를 달성하는 Pegatron의 Omniverse 기반 품질 관리 시스템. 이 전자 제조업체는 대량 생산 시설과 Blackwell 플랫폼 제조를 지원하는 휴머노이드 로봇 시뮬레이션에 이 플랫폼을 사용합니다. [/caption]

엔터프라이즈 배포 사례들은 산업 전반에 걸친 플랫폼의 다양성을 보여줍니다. 자동차 부문에서는 BMW Group의 31개 시설에 걸친 디지털 트윈 공장 계획과 Mercedes-Benz의 디지털 우선 생산 접근 방식이 제조업 변화를 보여줍니다.⁴⁹ Foxconn과 같은 전자 제조업체들은 대량 생산 시설과 Blackwell 플랫폼 제조를 위한 휴머노이드 로봇 시뮬레이션에 Omniverse를 사용하고 있으며, Pegatron은 물리적 AI 기반 영상 분석을 통해 99.8%의 결함 감지 정확도를 달성했습니다.⁵⁰ 소비재 거대 기업인 PepsiCo와 Unilever는 각각 운영과 마케팅을 최적화하고 있으며, Unilever는 제품 이미징 비용을 50% 절감했다고 보고했습니다.⁵¹

[caption id="" align="alignnone" width="1600"] 디지털 우선 생산 전략을 위해 Omniverse를 활용하는 자동차 제조업체들. Mercedes-Benz는 공급업체 조정 프로세스를 50% 단축했다고 보고했으며, Nissan은 플랫폼의 실시간 시각화 기능을 통해 70% 더 빠른 콘텐츠 제작으로 마케팅 비용을 110만 달러 절약했습니다. [/caption]

경쟁 환경에서 Omniverse는 대안들과 비교해 독특한 위치를 차지하고 있습니다. Unity는 게임 개발과 크로스 플랫폼 호환성에서 뛰어나지만, 설치당 가격 모델에 대한 개발자들의 우려가 시장 불확실성을 만들어냈습니다.⁵² Unreal Engine은 뛰어난 고화질 그래픽을 제공하지만 100만 달러 이상에서 5%의 수익 지분을 가져갑니다. Blender는 강력한 커뮤니티 지원을 받는 오픈소스 대안을 제공하지만 엔터프라이즈 기능이 부족합니다.⁵³ 기존 Autodesk 플랫폼들은 실시간 협업 기능 없이 CAD/디자인 도구에 중점을 둡니다. Omniverse의 차별화 요소에는 50개 이상의 3D 형식에서 진정한 상호 운용성을 가능하게 하는 Universal Scene Description 기반, AI 기반 기능을 갖춘 실시간 RTX 렌더링, NVIDIA Isaac과 Cosmos 플랫폼을 통한 물리적 AI 통합, Nucleus 버전 제어를 통한 엔터프라이즈급 협업, 82개 이상의 서드파티 애플리케이션과의 광범위한 커넥터 에코시스템이 포함됩니다.⁵⁴

파트너십 에코시스템은 Siemens(Teamcenter, NX, Process Simulate), SAP, Schneider Electric, Ansys, Databricks, Cadence와의 주요 소프트웨어 통합을 통해 상당한 경쟁 우위를 만들어냅니다.⁵⁵ 클라우드 파트너십은 Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, Oracle Cloud에 걸쳐 있으며, Dell, HP, Lenovo, Supermicro, BOXX Technologies와의 하드웨어 파트너십은 인증된 배포 옵션을 보장합니다.⁵⁶ 이러한 에코시스템 전략은 NVIDIA의 AI 우선 접근 방식과 회사의 광범위한 기술 스택과의 깊은 통합과 결합되어 상당한 경쟁적 해자를 만들어냅니다.

NVIDIA의 비즈니스 모델 내에서 재정적 통합은 Omniverse가 회사의 2025 회계연도 1,305억 달러 매출에 기여하고 있음을 보여주며, 특히 2025년 4분기 데이터 센터 매출 356억 달러와 연간 자동차 부문 매출 17억 달러를 지원하고 있습니다.⁵⁷ NVIDIA는 Omniverse의 구체적인 매출을 공개하지 않지만, "물리적 AI의 운영 체제"로서 플랫폼의 전략적 중요성은 50조 달러 규모의 산업 디지털화 기회를 목표로 하는 NVIDIA의 미래 성장 전략의 핵심으로 자리잡고 있습니다.⁵⁸

## 결론

NVIDIA Omniverse는 야심찬 협업 플랫폼에서 물리적 AI와 산업 디지털화를 위한 사실상의 운영 체제로 발전했으며, 300,000건 이상의 다운로드와 제조업, 자동차, 로봇공학, 미디어 산업 전반에 걸친 정량화 가능한 ROI를 통해 측정 가능한 기업 도입을 달성했습니다. 모듈식 마이크로서비스 아키텍처, OpenUSD 상호 운용성, RTX 렌더링, 물리 시뮬레이션, AI 통합을 결합한 플랫폼의 기술적 정교함은 디지털 트윈 생성, 실시간 협업, 산업 규모의 합성 데이터 생성을 위한 전례 없는 기능을 가능하게 합니다. 주요 기업들이 30-70%의 효율성 증대와 수백만 달러의 비용 절감을 보고하고 있으며, 50조 달러 규모의 물리적 AI 기회에 대한 전략적 포지셔닝을 갖추고 있는 가운데, Omniverse는 현재의 기업 솔루션이자 향후 10년간 산업 변혁을 위한 기반 플랫폼을 모두 대표합니다.⁵⁹ 2025년 10월 플랫폼 전환이 다가오면서 데스크톱 런처에서 클라우드 네이티브 API로 전환하는 상황에서, 조직들은 Omniverse가 점점 더 선택사항이 아닌 AI 주도 산업 미래에서 경쟁하기 위한 필수 인프라가 되어가는 가운데 자신들의 디지털 혁신 전략을 평가해야 합니다.⁶⁰

참고문헌

6sense. "NVIDIA Omniverse - Market Share, Competitor Insights in Artificial Intelligence." 2025년 8월 5일 접근. https://6sense.com/tech/artificial-intelligence/nvidia-omniverse-market-share.

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