Booil Jung

NVIDIA Omniverse 산업 메타버스를 위한 운영 체제

NVIDIA Omniverse는 단일 제품이나 애플리케이션이 아닌, 3D 워크플로우의 근본적인 재구성을 목표로 하는 전략적이고 확장 가능한 플랫폼입니다. 공식적으로 Omniverse는 Universal Scene Description(OpenUSD)과 NVIDIA RTX™ 기술을 기반으로 3D 애플리케이션 및 서비스를 구축하기 위한 SDK, API, 마이크로서비스로 구성된 모듈형 개발 플랫폼으로 정의됩니다.1 이 정의는 Omniverse가 최종 사용자를 위한 도구를 넘어, ‘구축하는 사람들을 위한 툴킷’이라는 본질을 강조합니다. 플랫폼의 핵심 목표는 산업의 디지털화를 가능하게 하고, 물리적으로 정확하며 실시간으로 상호작용하는 시뮬레이션과 협업 환경을 조성하는 것입니다.3

이러한 기술적 기반 위에서 NVIDIA는 3D 그래픽의 영역을 넘어선 훨씬 더 원대한 비전을 제시합니다. NVIDIA의 창립자이자 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 Omniverse를 “물리 법칙을 준수하는 공유된 가상 3D 세계를 만들고 시뮬레이션하는 플랫폼”으로 규정하며, 이를 ‘공상 과학 속 메타버스’의 실현으로 묘사했습니다.6 여기서 NVIDIA가 그리는 메타버스는 소비자와 소셜 미디어 중심의 가상 세계와는 명확히 구분됩니다. Omniverse의 전략적 초점은 ‘산업 메타버스(Industrial Metaverse)’ 7와 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 11의 구현에 맞춰져 있습니다. 이는 로봇, 자율 주행차와 같은 AI 에이전트가 물리적 세계에 배치되기 전에 가상 세계에서 먼저 학습하고 검증받는 필수적인 훈련장을 제공하는 것을 의미합니다.

이러한 전략적 포지셔닝은 Omniverse가 단순히 더 나은 3D 모델링 도구를 만드는 것이 아니라, 기존의 단절된 3D 소프트웨어 생태계를 연결하는 근본적인 해결책을 제시하려는 의도를 보여줍니다. 수십 년간 미디어 및 엔터테인먼트(M&E), 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC), 제조 산업의 고질적인 문제였던 데이터 사일로(data silo)를 허물고, 지리적으로 분산된 팀들이 원활하게 실시간으로 협업할 수 있는 환경을 구축하는 것이 Omniverse의 핵심 과제입니다.2 이는 NVIDIA가 개별 애플리케이션 시장에서 경쟁하는 대신, 전체 3D 산업, 특히 고부가가치 산업 애플리케이션을 위한 필수적인 ‘배관(plumbing)’이자 ‘운영 체제’가 되려는 거대한 생태계 전략의 일환입니다. BMW의 공장, Siemens의 산업 자동화, Ericsson의 5G 네트워크와 같은 사례 연구 6에서 볼 수 있듯이, Omniverse는 명확한 투자 수익률(ROI)을 가진 기업 수준의 문제를 해결함으로써, 불확실성이 큰 소비자 메타버스 시장의 혼란을 피하고 안정적인 가치를 창출하는 데 집중하고 있습니다.

NVIDIA Omniverse의 혁신적인 기능은 두 가지 핵심 기술, 즉 OpenUSD와 NVIDIA RTX 렌더러에 의해 구현됩니다. 이 두 기술은 각각 데이터의 상호 운용성과 물리적으로 정확한 시각화를 담당하며, 플랫폼의 근간을 이룹니다.

OpenUSD(Universal Scene Description)는 단순히 3D 파일 형식을 넘어, 3D 세계를 기술하고, 구성하며, 시뮬레이션하고, 협업하기 위한 개방적이고 확장 가능한 프레임워크입니다.3 원래 픽사 애니메이션 스튜디오(Pixar Animation Studios)에서 개발된 이 기술은 Omniverse의 협업 및 시뮬레이션 기능의 핵심으로 자리 잡았습니다.17

OpenUSD의 핵심 원리는 다음과 같습니다.

• 구성(Composition)과 레이어링(Layering): USD는 데이터를 ‘프림(Prim)’이라는 계층적 네임스페이스로 구성하며, 각 프림은 ‘속성(Property)’(어트리뷰트와 관계)을 가질 수 있습니다.17 이러한 데이터는 ‘레이어(Layer)’라는 파일 추상화에 담깁니다. 최종적인 3D 장면(Scene)은 이러한 여러 레이어의 ‘구성’을 통해 완성됩니다. 이 구조 덕분에 여러 아티스트나 다양한 데이터 소스가 원본 파일을 변경하지 않고도 동일한 장면에 비파괴적으로 기여할 수 있습니다.17 예를 들어, 한 레이어는 자동차의 형상을 정의하고, 다른 레이어는 재질을, 또 다른 레이어는 애니메이션을 정의할 수 있으며, 이 모든 작업이 서로의 작업을 덮어쓰지 않고 동시에 이루어집니다.18
• 비파괴적 워크플로우(Non-Destructive Workflows): 편집 내용은 별도의 레이어에 저장되므로 원본 소스 데이터는 그대로 보존됩니다. 이는 팀원들이 다른 사람의 작업을 손상시킬 염려 없이 자유롭게 실험하고 반복 작업을 수행할 수 있게 하는 실시간 협업의 핵심 기술입니다.17
• 상호 운용성(Interoperability): USD는 ‘메타버스를 위한 HTML’처럼 작동하여 20, 3D 장면을 기술하는 표준화된 방법을 제공합니다. 이를 통해 Autodesk Revit, 3ds Max, SketchUp 등 서로 다른 소프트웨어 패키지들이 데이터 손실이나 변환 과정 없이 단일의 통합된 장면에 직접 기여하고 소통할 수 있습니다.5
• 지연 로딩(Lazy Loading) 및 확장성: USD는 거대한 산업용 디지털 트윈과 같은 극도로 복잡하고 큰 장면을 처리하기 위해 설계되었습니다. 필요한 데이터만 특정 순간에 ‘지연 로딩’함으로써 시스템의 부담을 최소화하고 높은 확장성을 보장합니다.17

NVIDIA가 자체적인 독점 형식이 아닌 OpenUSD를 채택한 것은 플랫폼 전략의 가장 중요한 결정 중 하나입니다. 3D 산업은 오랫동안 호환되지 않는 파일 형식과 그로 인한 비효율적인 데이터 변환 문제로 어려움을 겪어왔습니다.14 NVIDIA는 픽사에서 개발하여 이미 업계의 신뢰를 얻은 개방형 표준인 OpenUSD를 채택하고 적극적으로 지원함으로써, 새로운 독점 형식을 강요하는 대신 업계의 가장 큰 협업 병목 현상을 해결하는 촉진자로서의 입지를 다졌습니다. 이는 기존의 소프트웨어 생태계를 교체하라고 요구하는 대신, 기존 워크플로우를 통합하고 강화하는 방식으로 접근하여, 이미 복잡한 시스템을 갖춘 대기업들에게 훨씬 더 매력적인 제안이 되었습니다.

Omniverse RTX 렌더러는 NVIDIA의 RTX 기술을 기반으로 구축된 확장 가능한 멀티-GPU 렌더러로, 빛과 재질의 물리적 동작을 시뮬레이션하여 사진처럼 사실적인 이미지를 생성합니다.22 이 렌더러는 단순한 시각화를 넘어, 물리적으로 정확한 시뮬레이션의 ‘눈’ 역할을 합니다.

• 듀얼 렌더링 모드: RTX 렌더러는 사용자의 다양한 요구에 부응하기 위해 두 가지 주요 모드를 제공합니다.23
  • RTX - 실시간(Real-Time): 높은 성능과 상호작용성에 최적화된 레이 트레이싱 모드로, 사용자가 복잡한 장면을 원활하게 탐색하고 편집할 수 있도록 지원합니다.
  • RTX - 인터랙티브(Path Tracing): 더 많은 계산량을 요구하지만, 점진적으로 이미지를 정교하게 만들어 최고의 물리적 정확성과 시각적 충실도를 달성하는 모드입니다. 최종 렌더링이나 ‘그라운드 트루스(ground truth)’ 시각화에 적합합니다.
• 주요 특징: 거의 선형적인 성능 확장을 위한 멀티-GPU 렌더링, 베이킹(baking) 과정 없이 수천 개의 동적 조명을 처리하는 기능, 거대한 데이터셋을 실시간으로 처리하기 위한 지오메트리 및 텍스처의 자동 스트리밍을 지원합니다.23 또한 NVIDIA의 재질 정의 언어(MDL)와 USD Preview Surface로 기술된 물리 기반 재질을 완벽하게 지원합니다.23

이 듀얼 모드 렌더러는 속도와 품질 사이의 전통적인 타협을 없애려는 NVIDIA의 전략적 의도를 보여줍니다. 기존 워크플로우에서는 빠른 속도의 단순화된 렌더링으로 상호작용하며 디자인하고, 최종 결과물은 느리지만 정확한 오프라인 렌더러를 사용해야 했습니다. Omniverse는 이 두 패러다임을 통합하여 사용자가 실시간 모드에서 상호작용하며 작업하다가, 필요할 때 즉시 물리적으로 정확한 패스 트레이싱 결과물을 동일한 환경에서 확인할 수 있게 합니다. 이는 산업용 디지털 트윈과 같은 분야에서 특히 중요합니다. 예를 들어, 공장 바닥에서 반사되는 빛을 물리적으로 정확하게 렌더링하는 것은 시각 기반 AI 로봇이 해당 공간을 탐색하도록 훈련시키는 데 필수적인 ‘그라운드 트루스’ 데이터를 제공하기 때문입니다.10 따라서 RTX 렌더러는 빠른 반복 작업과 높은 충실도의 검증을 동시에 가능하게 함으로써, Omniverse가 목표로 하는 산업 시장의 핵심 요구사항을 충족시킵니다.

NVIDIA Omniverse는 단일 애플리케이션이 아닌, 여러 계층으로 구성된 복잡하고 유연한 플랫폼입니다. 그 구조를 이해하기 위해, 플랫폼을 구성하는 핵심 요소들과 그들이 어떻게 상호작용하여 하나의 통합된 환경을 만드는지 심층적으로 분석할 필요가 있습니다.

NVIDIA는 플랫폼의 핵심 기능을 다섯 가지 구성 요소, 즉 ‘다섯 기둥’으로 설명하여 사용자의 이해를 돕습니다.22

• Nucleus (뉴클리어스): 협업 엔진이자 데이터베이스 서비스입니다.

  • 기능: 프로젝트의 ‘단일 진실 공급원(single source of truth)’으로서 OpenUSD 데이터를 저장, 공유하고 동기화하는 중앙 서버 역할을 합니다.22
  • 아키텍처: 발행/구독(publish/subscribe) 모델을 사용하여, 연결된 여러 클라이언트(Omniverse 앱, 서드파티 DCC 툴 등)가 USD 레이어의 변경 사항을 실시간으로 수신할 수 있게 합니다.24 데이터는 사용자에게 친숙한 파일 트리 구조로 보이지만, 내부적으로는 데이터베이스 코어에 의해 관리됩니다. 또한 대용량 파일 전송(LFT), 사용자 인증, 서비스 검색, 검색 및 썸네일 생성과 같은 필수적인 부가 서비스를 포함합니다.26
  • 배포: 로컬 워크스테이션, 온프레미스(on-premise) 엔터프라이즈 서버, 또는 클라우드 환경에 유연하게 배포할 수 있습니다.22

• Connect (커넥트): 3D 생태계와의 다리 역할을 합니다.

  • 기능: Autodesk 3ds Max, Maya, Revit, Trimble SketchUp, Epic Games Unreal Engine과 같은 서드파티 디지털 콘텐츠 제작(DCC) 도구들을 Nucleus에 연결하는 플러그인 및 커넥터 프레임워크입니다.5
  • 메커니즘: 이 커넥터들은 ‘라이브 싱크(live-sync)’ 워크플로우를 가능하게 합니다. 즉, 네이티브 애플리케이션에서 이루어진 변경 사항이 실시간으로 Nucleus의 공유 USD 장면에 양방향으로 전송되고, 그 반대도 마찬가지입니다.5 이를 통해 Revit을 사용하는 건축가와 3ds Max를 사용하는 시각화 아티스트가 동일한 건물 모델을 동시에 작업할 수 있습니다.13

• Kit SDK (키트 SDK): 맞춤형 애플리케이션 구축의 기반입니다.

  • 기능: 개발자가 Python이나 C++를 사용하여 자신만의 네이티브 Omniverse 애플리케이션, 확장 프로그램(extension), 마이크로서비스를 구축할 수 있는 강력하고 모듈화된 툴킷입니다.3

  • 아키텍처: Kit 자체는 렌더링, 물리, UI(시각적 스크립팅을 위한 OmniGraph 포함), USD 처리와 같은 핵심 기능을 제공하는 프레임워크입니다.3 개발자들은 이러한 ‘코어 확장 프로그램’을 조립하고 자신만의 로직을 추가하여 맞춤형 제품 구성기나 특수 시뮬레이션 환경과 같은 목적에 맞는 도구를 만들 수 있습니다.31

    USD Composer(구 Create)나 USD Presenter(구 View)와 같은 NVIDIA의 공식 애플리케이션들도 모두 이 Kit SDK를 사용하여 제작되었습니다.6

• Simulation (시뮬레이션): 물리적 정확성을 위한 엔진입니다.

  • 기능: NVIDIA의 고급 물리 시뮬레이션 기술 제품군을 통합하여 가상 세계가 물리 법칙을 준수하도록 보장합니다.22
  • 구성 요소: 강체 동역학을 위한 NVIDIA PhysX, 유체 시뮬레이션을 위한 Flow, 파괴 효과를 위한 Blast와 더불어, 로보틱스를 위한 Isaac Sim 2, 자율 주행차를 위한 DRIVE Sim 33과 같은 고도의 전문 시뮬레이터를 포함합니다.

• RTX Renderer (RTX 렌더러): 시각화 엔진입니다.

  • 기능: 앞서 2.2절에서 설명했듯이, 이 구성 요소는 USD 장면의 사실적인 시각화를 위해 확장 가능한 멀티-GPU, 실시간 레이 트레이싱 및 패스 트레이싱을 제공합니다.22

구성 요소	정의 (기능)	중요성 (전략적 역할)	핵심 기술
Nucleus	3D 데이터를 관리하고 동기화하는 데이터베이스 및 협업 서버.	모든 프로젝트 자산에 대한 ‘단일 진실 공급원’을 제공하여 실시간 라이브 협업을 가능하게 함.	OpenUSD, 발행/구독 모델, LFT
Connect	서드파티 3D 애플리케이션을 Nucleus에 연결하는 플러그인 프레임워크.	아티스트와 엔지니어가 이미 사용 중인 도구와 원활한 양방향 라이브 싱크 워크플로우를 구현하여 데이터 사일로를 해소.	Omniverse 커넥터, USD SDK
Kit SDK	네이티브 Omniverse 애플리케이션 및 확장 프로그램을 구축하기 위한 모듈형 소프트웨어 개발 키트.	개발자가 맞춤형 도구와 애플리케이션을 제작할 수 있도록 하여 Omniverse를 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 플랫폼으로 만듦.	Python, C++, OmniGraph, UI 툴킷
Simulation	통합된 물리적으로 정확한 시뮬레이션 엔진 제품군.	가상 세계가 물리 법칙을 준수하도록 보장하며, 이는 유효한 디지털 트윈 생성 및 물리적 AI 훈련에 필수적임.	NVIDIA PhysX, Flow, Blast, Isaac Sim
RTX Renderer	멀티-GPU 기반의 물리 기반 렌더링 엔진.	실시간 포토리얼리즘 시각화를 제공하여, 상호작용 속도와 최종 품질 간의 격차를 해소하고 정확한 의사결정을 지원.	NVIDIA RTX, 레이 트레이싱, 패스 트레이싱, MDL

‘다섯 기둥’은 플랫폼을 이해하기 위한 개념적 프레임워크이며, 그 기저에는 더욱 유연하고 현대적인 서비스 지향 아키텍처가 자리 잡고 있습니다.

• 마이크로서비스: Omniverse는 점차 모듈화되고 컨테이너화된 마이크로서비스의 집합으로 설계되고 있습니다.2 이는 확장성, 유연성, 그리고 서비스의 독립적인 개발을 가능하게 합니다. 핵심 서비스들은 FastAPI를 사용하는

  omni.services.core를 기반으로 구축되며, 자동 확장 및 장애 복구를 위해 쿠버네티스(Kubernetes)에 배포될 수 있습니다.35

• API 및 블루프린트: 개발은 풍부한 API 세트(예: USD Search API, USD Code API, Kit App Streaming API, Cloud Sensor RTX API)를 통해 이루어집니다.3 NVIDIA는 ‘블루프린트(Blueprint)’라는 참조 아키텍처 및 프로젝트를 제공하는데, 이는 공장 디지털 트윈이나 생성형 AI 워크플로우와 같은 엔드투엔드 솔루션을 구축하기 위해 이러한 API와 서비스를 어떻게 결합하는지 보여주는 모범 사례입니다.3

• 유연한 배포 옵션: Omniverse는 다양한 배포 모델을 지원합니다.

  • 로컬 워크스테이션: 개인 사용자나 소규모 팀을 위한 모델입니다.25
  • 온프레미스 데이터 센터: 최대의 제어와 보안을 요구하는 대기업을 위해 NVIDIA 인증 시스템(NVIDIA-Certified Systems)을 사용합니다.25
  • 클라우드(PaaS/IaaS): Omniverse Cloud는 완전 관리형 서비스형 플랫폼(PaaS)을 제공하거나, AWS 및 Azure와 같은 주요 클라우드 제공업체의 서비스형 인프라(IaaS)에 배포할 수 있습니다.2
  • 스트리밍: Kit으로 구축된 애플리케이션은 웹 브라우저나 Apple Vision Pro와 같은 다양한 장치로 스트리밍될 수 있어, 최종 사용자 장치와 고사양 렌더링을 분리할 수 있습니다.3

이러한 아키텍처는 Omniverse의 진정한 힘이 Kit SDK의 모듈성과 점차 확장되는 API 및 마이크로서비스 제품군에 있음을 보여줍니다. 이는 Siemens와 같은 파트너가 사용자를 별도의 Omniverse 환경으로 강제하는 대신, Omniverse의 기능을 자사 소프트웨어(예: Teamcenter Digital Reality Viewer)에 직접 통합할 수 있게 해주는 핵심 요소입니다.2 이는 훨씬 더 강력하고 확장성 있는 통합 전략입니다.

또한, Omniverse Launcher의 지원 중단 40은 플랫폼의 방향성을 보여주는 중요한 전환점입니다. 이는 ‘애플리케이션 허브로서의 플랫폼’에서 진정한 ‘서비스형 플랫폼(PaaS)’ 및 개발자 우선 모델로의 전략적 이동을 의미합니다. Launcher는 Omniverse를 다운로드 가능한 앱의 모음으로 제시하여 폐쇄적인 생태계라는 인식을 주었지만, 이제 GitHub 및 NGC와 같은 표준 개발자 플랫폼으로 리소스를 이전함으로써 40, 개발자들이 Omniverse 기술을 기존 CI/CD 파이프라인과 워크플로우에 더 쉽게 통합할 수 있도록 장벽을 낮추고 있습니다. 이는 개발자 커뮤니티의 지지를 얻기 위한 매우 중요한 단계입니다.

Omniverse의 아키텍처와 기술적 토대를 이해했다면, 이제 이 플랫폼이 어떻게 실제 산업 현장에서 고부가가치 문제를 해결하고 있는지 살펴보는 것이 중요합니다. Omniverse는 이론적인 개념을 넘어, 다양한 산업 분야에서 실질적인 혁신을 주도하고 있습니다.

Omniverse의 가장 핵심적인 응용 분야는 ‘디지털 트윈(Digital Twin)’의 구축입니다. 디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 또는 환경을 실시간으로, 물리적으로 정확하게, 그리고 완벽한 충실도로 가상 공간에 복제한 것을 의미합니다.15 이 가상 모델은 사물 인터넷(IoT) 데이터를 통해 실제 세계의 대응물과 지속적으로 동기화되며, 이를 통해 모니터링, 시뮬레이션, 그리고 최적화가 가능해집니다.31

• 공장 및 창고 디지털 트윈: 이 분야는 Omniverse의 대표적인 성공 사례를 보여줍니다.
  • BMW 그룹: 실제 공장을 건설하기 전에 Omniverse를 사용하여 공장의 디지털 트윈을 제작하고, 이를 통해 레이아웃, 로보틱스, 물류 시스템을 사전에 계획하고 최적화했습니다. 그 결과, 계획 효율성이 30% 향상되었습니다.6
  • Wistron: 디지털 트윈을 활용하여 신규 공장 가동 시간을 기존의 절반(5개월에서 2.5개월)으로 단축했으며, 실시간 운영 모니터링을 통해 불량률을 40% 감소시켰습니다.46
  • Amazon 및 PepsiCo: 거대한 규모의 물류 창고 및 유통 네트워크의 디지털 트윈을 구축하여 레이아웃, 자재 흐름을 최적화하고 자율 이동 로봇(AMR)을 훈련시키는 데 사용하고 있습니다.47
  • Siemens와의 파트너십: Siemens의 Xcelerator 플랫폼과 Omniverse를 연결하여 제조 산업을 위한 포괄적인 물리 기반 디지털 트윈을 구축하는 전략적 협력은, 산업 메타버스를 위한 강력한 생태계를 형성하고 있습니다.2
• 건축, 엔지니어링 및 건설(AEC): Omniverse는 복잡한 건물 모델에 대한 실시간 협업을 가능하게 합니다. Revit, Rhino, SketchUp 등 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 건축가, 엔지니어, 디자이너들이 통합된 단일 모델에서 동시에 작업할 수 있어, 설계 검토를 가속화하고 오류를 줄일 수 있습니다.13

Omniverse는 단순히 현실을 복제하는 것을 넘어, 미래의 AI를 훈련시키고 검증하는 가상 시험장으로서의 역할을 수행합니다.

• 로보틱스 시뮬레이션 (NVIDIA Isaac Sim):
  • Isaac Sim은 Omniverse를 기반으로 구축된 로보틱스 시뮬레이터입니다.2 이는 로봇을 훈련, 테스트 및 검증하기 위한 물리적으로 정확한 가상 환경을 제공합니다.
  • 사용 사례: 개발자들은 실제 공장 라인에서 로봇 팔을 훈련시키는 대신(이는 느리고, 비싸며, 위험할 수 있음), 디지털 트윈 내에서 수백만 번의 사이클 동안 로봇을 훈련시킬 수 있습니다. 여기에는 로봇의 인식 모델을 훈련시키기 위한 합성 센서 데이터(카메라, 라이다 등) 생성이 포함됩니다.4
  • 사례: Foxconn은 복잡한 조립 작업을 위해 산업용 조작기 및 휴머노이드 로봇을 훈련시키는 데 Isaac Sim을 사용하고 있으며 49, Techman Robot은 폭스바겐 공장에서 사용될 협동 로봇을 시뮬레이션 환경에서 훈련시킵니다.49
• 자율 주행차(AV) 시뮬레이션 (NVIDIA DRIVE Sim):
  • Omniverse는 자율 주행차 테스트를 위한 대규모의 고충실도 가상 세계를 만드는 핵심 엔진을 제공합니다.34
  • 사용 사례: 개발자들은 현실 세계에서는 테스트하기 불가능한 수십억 마일의 주행과 무수한 시나리오(예: 드문 ‘엣지 케이스’ 날씨나 교통 상황)를 시뮬레이션할 수 있습니다.52 여기에는 AV의 인식-계획 스택을 테스트하기 위한 고충실도 센서 시뮬레이션(카메라, 레이더, 라이다)이 포함됩니다.53
  • 플랫폼은 심지어 생성형 AI(NVIDIA Cosmos)를 사용하여 텍스트 프롬프트로부터 거의 무한한 주행 시나리오 변형을 생성할 수도 있습니다.52
• 미디어 및 엔터테인먼트(M&E): Omniverse는 서로 다른 도구를 사용하는 아티스트들이 단일 장면에서 실시간으로 협업할 수 있게 함으로써 복잡한 VFX 및 애니메이션 파이프라인을 간소화합니다. 이는 컨셉 디자인, 사전 시각화, 원격 검토 작업을 가속화합니다.5 Sony Pictures는 이를 활용하여 3D에 익숙하지 않은 아티스트들이 3D 환경을 쉽게 탐색하고 창의적인 결정을 내릴 수 있는 내부 애플리케이션을 개발했습니다.20
• 과학 연구 및 고성능 컴퓨팅(HPC): Omniverse는 HPC 시뮬레이션에서 생성된 방대하고 복잡한 과학 데이터를 시각화하고 상호작용하는 데 사용됩니다.58
  • 사례: 프린스턴 플라즈마 물리 연구소는 핵융합로의 디지털 트윈을 만들어 플라즈마 물리학을 시뮬레이션하고 58, 록히드 마틴과 NOAA는 기후를 모델링하고 예측하기 위해 지구 관측 디지털 트윈을 구축하고 있습니다.58 Ansys와 같은 기업들은 실시간 전산 유체 역학(CFD) 시각화를 위해 Omniverse를 활용하고 있습니다.60

이러한 다양한 적용 사례를 통해 Omniverse의 가치가 단순히 아름다운 이미지를 만드는 데 있는 것이 아니라, 가상 세계가 실제 세계의 행동을 얼마나 정확하게 예측하는지에 달려 있음이 분명해집니다. BMW와 같은 기업이 디지털 트윈에 투자하는 이유는 미학적 만족이 아니라 실제 공장을 최적화하여 경쟁 우위를 확보하기 위함입니다.6 만약 디지털 트윈에서 시뮬레이션된 로봇의 경로가 실제 공장에서의 움직임을 정확히 반영하지 못한다면, 그 시뮬레이션은 무용지물이며 오히려 비용을 증가시킬 뿐입니다. 따라서 NVIDIA가 물리 엔진(PhysX), 센서 시뮬레이션(RTX Sensor API), 물리 기반 렌더링에 막대한 투자를 하는 것은 부가 기능이 아니라, 목표로 하는 산업 시장에 대한 핵심 가치 제안입니다.

더 나아가, Omniverse는 실제 데이터와 합성 데이터 간의 강력한 피드백 루프를 생성하고 있습니다. 실제 데이터(CAD 모델, 3D 스캔 등)로 디지털 트윈을 만들고 31, 이 트윈을 사용하여 AI 모델 훈련을 위한 방대한 양의 합성 데이터를 생성합니다.4 이렇게 훈련된 AI는 실제 로봇에 배포되고, 실제 로봇의 성능 데이터(IoT 센서를 통해 수집)는 다시 디지털 트윈을 정교화하고 차세대 AI 모델을 위한 더 나은 합성 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.31 이 ‘현실-가상-현실’의 순환 고리는 Omniverse를 단순한 시뮬레이션 도구가 아닌, 지속적인 AI 훈련 및 최적화 엔진으로 자리매김하게 하며, 이는 장기적으로 훨씬 더 크고 가치 있는 시장을 창출할 것입니다.

NVIDIA는 Omniverse의 가장 큰 병목 현상, 즉 방대하고 상세하며 물리적으로 정확한 3D 세계를 만드는 데 드는 비용과 복잡성을 해결하기 위해 생성형 AI의 심층적인 통합을 최우선 전략으로 추진하고 있습니다. 이는 플랫폼의 확장성을 위한 필수적인 단계입니다.

세계 규모의 디지털 트윈을 목표로 하는 3D 플랫폼의 근본적인 과제는 3D 자산과 환경을 구축하고 준비하는 데 필요한 막대한 노력입니다.62 NVIDIA는 이 문제에 대한 전략적 해답으로 생성형 AI를 제시하며, 세계 구축 프로세스의 각 단계를 자동화하고 가속화하는 것을 목표로 합니다.11

NVIDIA는 단일 솔루션이 아닌, 워크플로우의 여러 단계에 걸쳐 생성형 AI를 통합하는 다층적 전략을 채택했습니다.

• 자산 생성 및 검색 (NIMs):
  • NVIDIA는 Omniverse를 위한 NVIDIA 추론 마이크로서비스(NIMs)를 출시하고 있습니다.64
  • USD Code 및 USD Search NIMs: 개발자가 자연어 텍스트 프롬프트를 사용하여 프로그래밍 방식으로 OpenUSD 코드를 생성하거나, 태그가 지정되지 않은 방대한 3D 자산 데이터베이스를 검색할 수 있게 합니다.11 이는 올바른 자산을 찾거나 만드는 시간을 극적으로 단축시킵니다. 세계 최대 마케팅 기업인 WPP는 크리에이티브 캠페인 반복 작업을 가속화하기 위해 이 기술을 조기에 도입했습니다.64
• 자동화된 자산 준비 (Edify SimReady):
  • NVIDIA Edify SimReady 생성형 AI 모델은 기존 3D 모델을 자동으로 분석하고 질량, 마찰과 같은 물리적 속성과 사실적인 재질을 레이블링하여 ‘시뮬레이션 준비(simulation-ready)’ 상태로 만듭니다.11
  • 이는 지루한 수작업 과정을 자동화하여, 1,000개의 자산을 준비하는 데 걸리는 시간을 수작업 시 40시간 이상에서 단 몇 분으로 단축시킵니다.11
• 환경 생성 (Cosmos):
  • NVIDIA Cosmos는 새로운 ‘세계 파운데이션 모델(world foundation models)’ 제품군입니다.11
  • 이 모델들은 Omniverse에서 구성된 3D 시나리오를 입력받아, 텍스트 프롬프트에 따라 제어 가능하고 사실적인 합성 데이터와 가상 환경 변형을 대량으로 생성할 수 있습니다.11 이는 자율 주행차와 같은 애플리케이션을 위한 강력한 AI를 훈련시키는 데 필수적인 ‘합성 데이터 증식 엔진’ 역할을 합니다.
• AI 기반 애니메이션 및 아바타:
  • Omniverse Audio2Face: 오디오 파일 하나만으로 사실적인 얼굴 애니메이션을 생성하는 생성형 AI 애플리케이션입니다.27
  • Omniverse ACE (Avatar Cloud Engine): 상호작용이 가능한 AI 기반 디지털 휴먼 및 가상 비서를 구축하고 배포하기 위한 도구 모음입니다.27

NVIDIA의 새로운 블루프린트는 단순한 참조 아키텍처를 넘어, 이러한 생성형 AI 기능을 통합한 참조 워크플로우입니다. 예를 들어, 로보틱스를 위한 Isaac GR00T 블루프린트는 단 몇 번의 인간 시연만으로 로봇 조작을 위한 합성 모션 궤적을 생성하는 데 생성형 AI를 사용합니다.3 또한

정밀 시각 생성형 AI 블루프린트는 NIM을 활용하여 효율적인 3D 장면 생성을 위한 애플리케이션을 구축합니다.3

이러한 생성형 AI의 통합은 Omniverse의 확장성을 위한 핵심 열쇠입니다. 이것이 없다면 고충실도 디지털 트윈을 구축하고 채우는 데 필요한 비용과 시간은 극소수의 대기업을 제외하고는 감당하기 어려울 것입니다. NVIDIA의 비전은 단일 공장의 디지털 트윈을 넘어 전체 공급망, 도시, 심지어 지구(Earth-2 프로젝트)를 시뮬레이션하는 것입니다.58 이러한 규모는 수작업만으로는 불가능합니다. 따라서 Edify SimReady(자산 준비), USD Search(자산 발견), Cosmos(환경 생성)와 같은 생성형 AI 도구들은 이 워크플로우에서 가장 시간이 많이 소요되는 부분을 직접적으로 겨냥하며, 이는 부가 기능이 아닌 플랫폼의 장기적 비전 달성을 위한 근본적인 전략적 필수 요소입니다.

더 나아가, NVIDIA는 Omniverse를 생성형 AI를 물리적 현실에 ‘접지(grounding)’시키는 최고의 플랫폼으로 포지셔닝하고 있습니다. 많은 생성형 AI 모델이 텍스트와 이미지를 다루는 반면, Omniverse는 ‘물리적 AI’를 만드는 데 필요한 3D의 물리 기반 컨텍스트를 제공합니다. 텍스트-이미지 모델은 자동차 사진을 생성할 수 있지만, 그 자동차의 질량이나 엔진, 충돌 시의 거동에 대해서는 전혀 이해하지 못합니다. 반면, Omniverse 환경에서 자동차의 3D 모델은 단순한 형상과 텍스처가 아니라, 시뮬레이션 가능한 정의된 물리적 속성을 가진 객체입니다.11 Cosmos와 같은 생성형 AI 모델이 Omniverse 내에서 작동할 때, 그것은 물리 법칙에 의해 제약된 주행 시나리오의 변형을 생성하는 법을 학습합니다. 이는 NVIDIA가 자사의 생성형 AI 전략을 차별화하는 방식입니다. 즉, 단순히 콘텐츠를 생성하는 것이 아니라,

시뮬레이션 가능하고 물리적으로 타당한 콘텐츠를 생성하는 것이며, 이는 산업 및 자율 AI 시스템 훈련에 대한 특수한 요구사항을 정확히 충족시킵니다.

NVIDIA Omniverse는 진공 상태에서 운영되지 않습니다. 그 성공은 기술적 우수성뿐만 아니라, 기존 생태계와의 조화, 경쟁 플랫폼과의 차별화, 그리고 개발자 및 기업의 실질적인 채택 여부에 달려 있습니다. 이 섹션에서는 Omniverse의 시장 내 위치를 비판적으로 평가하고, 경쟁 환경과 채택의 현실을 분석합니다.

Omniverse를 이해하기 위해서는 실시간 3D 플랫폼 시장의 양대 산맥인 Epic Games의 Unreal Engine 및 Unity와의 근본적인 차이점을 파악하는 것이 중요합니다.

• NVIDIA Omniverse:
  • 철학: 데이터 중심의 협업 및 시뮬레이션 플랫폼입니다. 주요 목표는 여러 소스의 데이터를 집계하고 동기화하여 단일의 물리적으로 정확한 가상 세계를 만드는 것입니다.13
  • 핵심 강점: OpenUSD를 통한 상호 운용성, 실시간 협업, 산업용 디지털 트윈을 위한 물리 기반 시뮬레이션입니다.14
  • 주요 시장: 주로 산업 및 기업(제조, 자동차, 로보틱스, AEC, 과학 시각화)을 대상으로 합니다.5
• Unreal Engine 및 Unity:
  • 철학: 콘텐츠 중심의 모놀리식(monolithic) 게임 엔진입니다. 주요 목표는 특히 게임과 같은 상호작용 경험을 제작하고 출시하기 위한 포괄적인 올인원 환경을 제공하는 것입니다.70
  • 핵심 강점: 게임 개발을 위한 성숙하고 풍부한 기능의 툴셋, 대규모 에셋 스토어, 방대한 개발자 커뮤니티, 그리고 광범위한 플랫폼 지원입니다.72 특히 Unreal Engine은 즉시 사용 가능한 최고 수준의 그래픽 충실도로 유명하며 71, Unity는 사용 편의성과 모바일 게임 시장에서의 지배력으로 알려져 있습니다.72
  • 주요 시장: 주로 게임 개발이지만, 기업, M&E(가상 프로덕션), 자동차 분야로 확장하고 있습니다.73

이러한 차이점에도 불구하고, 일부 사용자들은 많은 디지털 트윈이나 시각화 작업에 있어 Unreal Engine과 같은 전용 엔진이 더 실용적이고 성숙하며 더 나은 가치를 제공한다고 주장합니다. 이는 NVIDIA의 마케팅과 실제 개발자 경험 사이에 잠재적인 괴리가 있음을 시사합니다.19

결론적으로 Omniverse와 게임 엔진은 모든 사용 사례에서 직접적인 경쟁 관계에 있는 것이 아니라, 서로 다른 방향에서 기업 시장으로 수렴하고 있습니다. 핵심적인 차이는 데이터 모델에 있습니다. Omniverse는 데이터 집계를 위해 구축되었고, 게임 엔진은 자체 완결적인 상호작용 콘텐츠를 위해 구축되었습니다. Unreal Engine 프로젝트는 일반적으로 모든 자산이 최종 애플리케이션에 포함되어 패키징되는 자체 완결적인 형태입니다. 반면, Omniverse ‘프로젝트’는 근본적으로 수십 개의 다른 애플리케이션에서 동시에 생성되고 편집될 수 있는 라이브 싱크된 데이터 레이어(USD 파일)의 집합입니다.13 이 특성 덕분에 Omniverse는 Siemens NX의 CAD 데이터, Revit의 건물 데이터, 다른 도구의 인간 시뮬레이션 데이터가 모두 실시간으로 독립적으로 공존하고 업데이트되어야 하는 공장 디지털 트윈과 같은 시나리오에 독보적으로 적합합니다. 이는 전통적인 게임 엔진에서는 매우 번거로운 워크플로우입니다.

특징 / 측면	NVIDIA Omniverse	Epic Games Unreal Engine	Unity
핵심 철학	데이터 중심 협업 및 시뮬레이션 플랫폼	콘텐츠 중심 게임 및 경험 엔진	콘텐츠 중심, 크로스플랫폼 게임 및 경험 엔진
주요 데이터 모델	집계형: OpenUSD 레이어를 통해 분산된 데이터 소스를 라이브 싱크. ‘단일 진실 공급원’.	자체 완결형: 자산을 모놀리식 프로젝트 파일로 임포트하여 패키징.	자체 완결형: 자산을 모놀리식 프로젝트 파일로 임포트하여 패키징.
핵심 강점	실시간 상호 운용성, 물리적으로 정확한 시뮬레이션, 산업용 디지털 트윈.	최고 수준의 그래픽 충실도, 성숙한 게임 개발 툴셋, 가상 프로덕션.	크로스플랫폼 지원(특히 모바일), 초보자용 사용 편의성, 대규모 에셋 스토어.
주요 시장	기업/산업: 제조, 자동차, 로보틱스, AEC, 과학 HPC.	AAA 게임 & M&E: 고사양 PC/콘솔 게임, 가상 프로덕션, 영화.	인디 & 모바일 게임: 광범위한 개발자 기반, 모바일, AR/VR, 2D/3D 게임.
협업 모델	네이티브 & 라이브: 동시, 다중 사용자, 다중 앱 라이브 협업을 위해 설계됨.	순차적: 주로 소스 제어를 통한 팀 협업을 지원하는 단일 사용자 편집.	순차적: 주로 소스 제어를 통한 팀 협업을 지원하는 단일 사용자 편집.
확장성	Python/C++ SDK(Kit)를 통한 맞춤형 앱, 확장 프로그램, 마이크로서비스 구축.	C++ 소스 코드 접근, 블루프린트 비주얼 스크립팅, 광범위한 플러그인 마켓플레이스.	C# 스크립팅, 플러그인 및 도구가 포함된 대규모 에셋 스토어.
‘개방성’	개방형 데이터 형식(OpenUSD)을 사용하지만, NVIDIA 하드웨어(RTX) 및 독점 기술에 크게 의존.	소스 코드는 사용 가능하지만, 폐쇄적인 모놀리식 엔진 생태계.	폐쇄형 소스 엔진이지만, 광범위한 플랫폼 배포 옵션 제공.
비즈니스 모델	개인용 무료, 사용자/GPU당 고가의 연간 엔터프라이즈 구독.	게임의 경우 총수익 1백만 달러 초과 시 5% 로열티.	수익/자금 조달에 기반한 계층적 구독 모델, 새로운 런타임 요금제.

• 학습 곡선 및 개발자 경험: Omniverse는 자체적으로 콘텐츠를 제작하는 도구가 아닙니다. 사용자는 Blender나 3ds Max와 같은 다른 애플리케이션에서 자산을 가져와야 합니다.63 이는 여러 소프트웨어 패키지에 대한 숙련도를 요구하므로 학습 곡선을 가파르게 만듭니다. 플랫폼은 Python/C++ SDK와 API에 중점을 둔 개발자 중심적인 성격을 띠고 있어 3, 코딩 배경이 없는 아티스트나 디자이너에게는 부담이 될 수 있습니다. NVIDIA는 이를 완화하기 위해 광범위한 학습 자료를 제공합니다.2
• 하드웨어 요구사항 및 비용: 진입 장벽이 매우 높습니다. Omniverse는 작동을 위해 강력하고 현대적인 NVIDIA RTX GPU를 필수적으로 요구합니다.77 RT 코어가 없는 GPU는 Isaac Sim과 같은 핵심 애플리케이션에서 지원되지 않습니다.80 고급 사용 사례에서는 16코어 이상의 CPU, RTX 4090/RTX 6000 Ada, 128GB 이상의 RAM과 같은 최고 사양의 구성을 권장하며 81, 이는 상당한 하드웨어 투자를 의미합니다. 또한, 개인용 버전이 있지만 전체 엔터프라이즈 제품군은 사용자당 또는 GPU당 연간 약 4,500달러에서 5,000달러에 달하는 고가의 구독료가 책정되어 있어 83, 프리미엄급 기업용 솔루션으로 포지셔닝되어 있습니다.
• ‘개방성’의 역설: OpenUSD라는 개방형 표준 위에 구축되었음에도 불구하고, Omniverse 플랫폼은 NVIDIA 생태계에 깊이 종속되어 있습니다. 핵심 기능들은 NVIDIA 하드웨어(렌더링을 위한 RTX GPU, 시뮬레이션을 위한 CUDA)와 독점 기술(DLSS, PhysX)에 의존합니다.77 이는 플랫폼을 채택하는 기업에게 잠재적인 공급업체 종속(vendor lock-in)의 위험을 초래하며, ‘개방형’ 산업 표준을 지향하는 기술에게는 중요한 도전 과제입니다.

이러한 높은 하드웨어 요구사항과 기업용 가격 모델은 결함이 아니라 의도적인 전략적 선택입니다. NVIDIA는 인디 게임 개발자라는 대중 시장을 목표로 하는 것이 아니라, 플랫폼 비용이 시뮬레이션과 최적화를 통해 얻을 수 있는 잠재적 절감 효과의 일부에 불과한 고부가가치 산업 시장을 겨냥하고 있습니다. BMW와 같은 기업에게 수십억 달러 규모의 공장 계획 시간을 30% 절약하는 것은 6, 사용자당 5,000달러의 소프트웨어 라이선스 비용을 사소하게 만듭니다. 즉, 높은 진입 장벽은 고충실도 물리 기반 시뮬레이션의 가치가 비용을 정당화할 수 있는 고객들을 걸러내는 필터 역할을 하며, 이는 시장 최상위를 겨냥한 전형적인 ‘가치 기반 가격 책정’ 전략입니다.

등급	사용 사례	CPU (코어/클럭)	GPU (모델/VRAM)	RAM (용량/타입)	스토리지 (용량/타입)
기본 / 입문	소규모 프로젝트, 기본 USD 장면 구성, 개인 학습.	8코어 @ 3.5 GHz 이상	NVIDIA RTX 3060 / 2070 (10-12GB VRAM)	32 GB DDR4	1 TB NVMe SSD
중급 / 전문가	중규모 프로젝트, 실시간 시뮬레이션, 소규모 팀 협업, 로보틱스(Isaac Sim).	12-16코어 @ 4.0 GHz 이상	NVIDIA RTX 4080 / RTX A6000 (16-24GB VRAM)	64 GB DDR4/DDR5	2 TB NVMe SSD
고급 / 기업	대규모 디지털 트윈, 가상 프로덕션, AI 훈련, 멀티-GPU 렌더링.	16코어 이상 @ 4.5 GHz 이상	NVIDIA RTX 4090 / RTX 6000 Ada (24-48GB+ VRAM) 또는 멀티-GPU	128 GB+ DDR5	4 TB+ NVMe SSD

NVIDIA Omniverse는 단순한 기술 플랫폼을 넘어, 디지털과 물리적 세계의 융합이라는 거대한 비전을 향한 NVIDIA의 야심 찬 도전입니다. 이 마지막 섹션에서는 앞선 모든 분석을 종합하여 플랫폼의 미래를 조망하고, 잠재적 이해관계자들을 위한 전략적 시사점을 도출하고자 합니다.

Omniverse의 강력한 잠재력에도 불구하고, 광범위한 채택을 위해서는 몇 가지 중요한 장애물을 넘어야 합니다.

• 채택의 딜레마: 가파른 학습 곡선, 3D 아티스트, 데이터 과학자, 엔지니어 등 다학제적 전문 팀의 필요성, 그리고 하드웨어와 엔터프라이즈 소프트웨어 라이선스의 높은 비용은 채택의 주요 장벽으로 작용합니다.86
• ‘마케팅 도구’라는 인식: 일부 사용자층에서는 Omniverse가 기존 워크플로우(예: Unreal Engine 사용)에 비해 명확한 가치를 제공하는 실용적인 솔루션이라기보다는, NVIDIA 하드웨어 판매를 위한 마케팅 수단이나 아직 해결할 문제를 찾고 있는 기술로 인식하기도 합니다.19 이는 NVIDIA가 일선 개발자들에게 플랫폼의 가치를 더 효과적으로 전달해야 할 필요성을 시사합니다.
• 개방성 대 종속성의 긴장: 앞서 논의했듯이, NVIDIA 스택에 대한 의존성은 플랫폼을 기반으로 삼으려는 기업에게 전략적 위험을 초래합니다. 이는 ‘개방형’ 산업 표준이 되고자 하는 모든 기술이 직면하는 근본적인 긴장 관계입니다.77

NVIDIA는 GTC(GPU Technology Conference)와 같은 행사를 통해 Omniverse의 미래 방향성을 명확히 제시하고 있습니다.

• 하드웨어와의 통합: Omniverse의 미래는 NVIDIA의 하드웨어 로드맵과 불가분의 관계에 있습니다. Blackwell 및 미래의 Vera Rubin 플랫폼과 같은 새로운 아키텍처의 등장은 차세대 시뮬레이션과 AI에 필요한 막대한 계산 능력을 제공할 것입니다.87 Blackwell GPU의 DLSS 4.0과 같은 기능은 실시간 성능을 더욱 향상시킬 것입니다.90
• 블루프린트 중심의 미래: NVIDIA의 전략은 AI 공장, AV 시뮬레이션, 로보틱스와 같은 특정 사용 사례를 위한 사전 구성된 엔드투엔드 워크플로우인 블루프린트를 제공하는 데 점점 더 집중하고 있습니다.11 이 접근 방식은 개발자에게 강력한 출발점을 제공하여 진입 장벽을 낮춥니다.
• 에이전트 AI 및 물리적 AI 시대: GTC 기조연설은 생성형 AI에서 나아가, 추론하고, 계획하며, 도구를 사용할 수 있는 ‘에이전트 AI(Agentic AI)’와 물리적 세계를 이해하고 상호작용할 수 있는 ‘물리적 AI(Physical AI)’로의 전환을 명확히 하고 있습니다.87 Omniverse는 이러한 AI가 탄생하고, 훈련되며, 검증받는 필수적인 시뮬레이션 환경으로 자리매김하고 있습니다.

• 클라우드 및 접근성: Omniverse Cloud API와 스트리밍 솔루션의 지속적인 개발 2, 그리고 AWS 및 Azure와 같은 클라우드 마켓플레이스에서의 가용성 확대는 66, 모든 사용자가 고사양 워크스테이션을 소유하지 않고도 플랫폼의 강력한 기능에 접근할 수 있도록 하는 핵심 전략입니다.

• 기술 전략가/CTO를 위하여: Omniverse를 기존 DCC 도구의 대체재가 아닌, 데이터 통합 및 시뮬레이션을 위한 잠재적인 기초 플랫폼으로 간주해야 합니다. 핵심적인 결정은 다중 도구 간의 상호 운용성 문제와 고충실도 물리 기반 시뮬레이션의 필요성이 조직의 핵심 전략 과제인지 여부입니다. 주요 가치는 산업, 로보틱스, 자율 시스템 영역에 있습니다.
• R&D 및 개발 리더를 위하여: Launcher에서 벗어나 개발자 우선의 API 중심 모델로 전환한 것은 41 긍정적인 신호입니다. 팀들은 파일럿 프로젝트를 위해 Kit SDK와 블루프린트를 탐색하기 시작해야 합니다. 초기 투자는 높지만, AI 훈련을 위한 합성 데이터 생성과 같은 적절한 사용 사례에 대해서는 상당한 투자 수익률을 기대할 수 있습니다.
• 최종 평가: NVIDIA Omniverse는 오늘날 기술 산업에서 가장 야심 차고 전략적으로 중요한 프로젝트 중 하나입니다. 이는 단순히 3D 플랫폼을 넘어, 디지털 세계와 물리적 세계가 불가분하게 연결되고, AI 에이전트가 현실에서 행동하기 전에 시뮬레이션 속에서 설계되고, 훈련되며, 완성되는 미래를 위한 운영 체제를 구축하려는 담대한 시도입니다. 그 성공은 보장되지 않았으며 비용, 복잡성, 경쟁이라는 상당한 장애물에 직면해 있습니다. 그러나 OpenUSD를 통해 3D 데이터 상호 운용성이라는 근본적인 문제를 해결하고, 가속 컴퓨팅 분야에서의 독보적인 지배력을 활용함으로써, NVIDIA는 산업 메타버스와 물리적 AI 시대를 위한 강력한 기반을 마련했습니다.

1. developer.nvidia.com, accessed July 17, 2025, https://developer.nvidia.com/omniverse#:~:text=NVIDIA%20Omniverse%E2%84%A2%20is%20a,OpenUSD)%20and%20NVIDIA%20RTX%E2%84%A2. and NVIDIA RTX™.)
2. Develop on NVIDIA Omniverse Platform, accessed July 17, 2025, https://developer.nvidia.com/omniverse
3. NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.nvidia.com/omniverse/index.html
4. Introduction - Omniverse Developer Overview - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-overview/latest
5. Understanding NVIDIA’s Omniverse and Its Impact on Collaborative Simulation and Design, accessed July 17, 2025, https://www.friendsofthemetaverse.com/blog/understanding-nvidias-omniverse-and-its-impact-on-collaborative-simulation-and-design
6. NVIDIA Launches Omniverse Design Collaboration and Simulation …, accessed July 17, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-omniverse-design-collaboration-and-simulation-platform-for-enterprises

7. Industrial AI Paves the Way for Industrial Metaverses

   ARC Advisory Group, accessed July 17, 2025, https://www.arcweb.com/blog/industrial-ai-paving-way-industrial-metaverses

8. Siemens and NVIDIA to enable industrial metaverse, accessed July 17, 2025, https://newsroom.sw.siemens.com/en-US/siemens-xcelerator-nvidia-omniverse-industrial-metaverse/

9. Siemens and NVIDIA to Enable Industrial Metaverse

   NVIDIA …, accessed July 17, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/siemens-and-nvidia-to-enable-industrial-metaverse

10. Siemens and NVIDIA Talk about the Industrial Metaverse

    Geo Week News, accessed July 17, 2025, https://www.geoweeknews.com/news/industrial-metaverse-siemens-nvidia-omniverse-xcelerator-digital-twin

11. NVIDIA Expands Omniverse With Generative Physical AI

    NVIDIA …, accessed July 17, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-omniverse-with-generative-physical-ai

12. NVIDIA Expands Omniverse With Generative Physical AI - Digital Engineering 24/7, accessed July 17, 2025, https://www.digitalengineering247.com/article/nvidia-expands-omniverse-with-generative-physical-ai
13. How to Collaborate on Architectural Design and Simulation with NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=9y3GgDdKV3I

14. How Omniverse Enterprise Removes Obstacles to Remote 3D Collaboration

    NVIDIA Blog, accessed July 17, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/aeco-omniverse-enterprise/

15. NVIDIA Omniverse

    Digital Twin Applications in Industry, accessed July 17, 2025, https://www.rs-online.com/designspark/nvidia-omniverse-for-digital-twin-applications-in-industry

16. Nvidia Omniverse - Wikipedia, accessed July 17, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Omniverse
17. USD - Omniverse Digital Twins, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/digital-twins/latest/building-full-fidelity-viz/usd.html
18. Pixar Universal Scene Description USD - NVIDIA Developer, accessed July 17, 2025, https://developer.nvidia.com/usd
19. NVIDIA Omniverse, could someone explain its use and what it does in Layman’s term : r/VisionPro - Reddit, accessed July 17, 2025, https://www.reddit.com/r/VisionPro/comments/1biiu52/nvidia_omniverse_could_someone_explain_its_use/
20. Nvidia Contribution to the Metaverse Case Study - ISM Inc., accessed July 17, 2025, https://ismguide.com/nvidia-xr-metaverse-case-study/
21. Metaverse: Nvidia, The Omniverse And The Metaverse - Synapse Invest, accessed July 17, 2025, https://synapse-invest.ch/nvidia-the-omniverse-and-the-metaverse/
22. POWERING A NEW ERA OF COLLABORATION AND SIMULATION …, accessed July 17, 2025, https://www.pny.com/file%20library/company/support/product%20brochures/nvidia%20quadro/nvidia-omniverse-aec-solution-sheet.pdf
23. Omniverse RTX Renderer, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/materials-and-rendering/latest/rtx-renderer.html
24. What is NVIDIA Omniverse? - Explained at Moralis Academy, accessed July 17, 2025, https://academy.moralis.io/blog/nvidia-omniverse-explained
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27. NVIDIA Unveils Powerful AI, Simulation and Creative Tools for Creators and Developers of Virtual Worlds, accessed July 17, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/omniverse-siggraph/
28. How NVIDIA Omniverse Transforms Global Collaboration for Designers, accessed July 17, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/omniverse-aec-experience/
29. Core Concepts - Omniverse Extensions, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/extensions/latest/ext_omnigraph/getting-started/core_concepts.html
30. Core - Omniverse Extensions, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/extensions/latest/ext_core.html
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32. Core [omni.isaac.core] - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/py/isaacsim/source/extensions/omni.isaac.core/docs/index.html
33. Accelerate Autonomous Vehicle AI Training and Development - NVIDIA, accessed July 17, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/ai-training/

34. Autonomous Vehicle Simulation

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35. Services Core - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/services/latest/core/index.html
36. Architecture - Omniverse Services, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/services/latest/design/architecture.html
37. Reference Architecture Overview - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/arch-diagrams/latest/index.html
38. Overview - Omniverse Deployment, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/deployment/latest/reference-architecture.html
39. NVIDIA Omniverse Cloud, accessed July 17, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/cloud/
40. I have a question about the end of support for Omniverse Launcher, accessed July 17, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/i-have-a-question-about-the-end-of-support-for-omniverse-launcher/322306
41. NVIDIA Omniverse: What Developers Need to Know About Migration Away From Launcher, accessed July 17, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/nvidia-omniverse-what-developers-need-to-know-about-migration-away-from-launcher/337865
42. Latest Announcements topics - NVIDIA Developer Forums, accessed July 17, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/c/omniverse/announcements/302
43. Omniverse Launcher Support Until End 2024? - NVIDIA Developer Forums, accessed July 17, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/omniverse-launcher-support-until-end-2024/304223

44. Industrial Facility Digital Twins-Use Case

    NVIDIA, accessed July 17, 2025, https://www.nvidia.com/en-gb/use-cases/industrial-facility-digital-twins/

45. Exploring the Intersection of NVIDIA Omniverse, Digital Twins, and the Industrial Metaverse Through Advanced 3D Modeling Technologies - Dell, accessed July 17, 2025, https://www.delltechnologies.com/asset/en-us/products/workstations/industry-market/exploring-the-intersection-of-nvidia-omniverse-digital-twins-and-3d-modeling.pdf
46. Meet a Factory Digital Twin From Wistron - YouTube, accessed July 17, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=OAdqXZGUb70
47. Use Cases - Omniverse Digital Twins - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/digital-twins/latest/warehouse-digital-twins/use-cases.html
48. Factory Digital Twin Reference Architecture - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/arch-diagrams/latest/ref-arch-diagrams/factory-dt-diagram.html
49. NVIDIA Omniverse Digital Twins Help Taiwan Manufacturers Drive Golden Age of Industrial AI, accessed July 17, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/omniverse-digital-twins-taiwan-manufacturers-physical-ai/
50. NVIDIA Omniverse Enterprise, accessed July 17, 2025, https://www.nvidia.com/en-us/omniverse/enterprise/
51. GTC: NVIDIA Omniverse Enables Real-Time, Virtual Collaboration - Robotics 24/7, accessed July 17, 2025, https://www.robotics247.com/article/gtc-nvidia-omniverse-enables-real-time-virtual-collaboration
52. Scaling AV Data With Omniverse and Cosmos - YouTube, accessed July 17, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=GsB7tGB5g-o
53. Autonomous Vehicle Sensor Simulation, Powered by Omniverse Cloud APIs - YouTube, accessed July 17, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=XeHtw36h-eI

54. NVIDIA Autonomous Vehicle Simulation

    NVIDIA Developer, accessed July 17, 2025, https://developer.nvidia.com/drive/simulation

55. NVIDIA Omniverse for Media & Entertainment, accessed July 17, 2025, https://resources.nvidia.com/en-us-new-media-entertainment/omniverse-m-and-e
56. Exxact & NVIDIA Omniverse Enterprise: A New Era in Entertainment …, accessed July 17, 2025, https://www.exxactcorp.com/Whitepapers/exxact-nvidia-omniverse-enterprise-a-new-era-in-entertainment-production
57. POWERING A NEW ERA OF COLLABORATION AND SIMULATION IN MEDIA & ENTERTAINMENT - PNY Technologies, accessed July 17, 2025, https://www.pny.com/file%20library/company/support/product%20brochures/nvidia%20quadro/1521018-omniverse-for-m-e-solution-showcase.pdf
58. NVIDIA Omniverse Opens Portals for Scientists to Explore Our …, accessed July 17, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-omniverse-scientific-computing
59. Visualizing digital twins of fusion power plants using NVIDIA Omniverse - AIP Publishing, accessed July 17, 2025, https://pubs.aip.org/aip/adv/article/15/4/045018/3342876/Visualizing-digital-twins-of-fusion-power-plants
60. NVIDIA Announces Omniverse Real-Time Physics Digital Twins With Industry Software Leaders, accessed July 17, 2025, https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2024/NVIDIA-Announces-Omniverse-Real-Time-Physics-Digital-TwinsWith-Industry-Software-Leaders/default.aspx
61. Ansys To Showcase CAE Innovation Using NVIDIA Omniverse at SIGGRAPH, accessed July 17, 2025, https://www.ansys.com/blog/ansys-showcase-computer-aided-engineering-innovation-using-nvidia-omniverse-siggraph-2024
62. Nvidia Omniverse Gets a Big Boost with Generative AI to Create 3D Models - FS Studio, accessed July 17, 2025, https://fsstudio.com/nvidia-omniverse-gets-a-big-boost-with-generative-ai-to-create-3d-models/
63. Omniverse Create - Blender - Needing a custom world/stage - Isaac Sim, accessed July 17, 2025, https://forums.developer.nvidia.com/t/omniverse-create-blender-needing-a-custom-world-stage/196375
64. Integrate Generative AI into OpenUSD Workflows Using New NVIDIA Omniverse Developer Tools, accessed July 17, 2025, https://developer.nvidia.com/blog/integrate-generative-ai-into-openusd-workflows-using-new-nvidia-omniverse-developer-tools/
65. NVIDIA Releases Major Omniverse Upgrade With Generative AI and OpenUSD, accessed July 17, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-major-omniverse-upgrade-with-generative-ai-and-openusd
66. NVIDIA Omniverse Physical AI Operating System Expands to More …, accessed July 17, 2025, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-omniverse-physical-ai-operating-system-expands-to-more-industries-and-partners
67. Digital Twins Overview - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/digital-twins/latest/index.html

68. NVIDIA Omniverse or Unreal Engine 5?

    Peter Morse 2022-2023, accessed July 17, 2025, https://morse2022.blog.anat.org.au/2023/06/nvidia-omniverse-or-unreal-engine-5/

69. Compare NVIDIA Omniverse vs. Unity Software

    G2, accessed July 17, 2025, https://www.g2.com/compare/nvidia-omniverse-vs-unity

70. Unity vs Unreal Engine… Lets debate! : r/GameDevelopment - Reddit, accessed July 17, 2025, https://www.reddit.com/r/GameDevelopment/comments/14pdu5g/unity_vs_unreal_engine_lets_debate/
71. Unity vs Unreal Engine: Which One is Best for Real-Time VFX? - iRender, accessed July 17, 2025, https://irendering.net/unity-vs-unreal-engine-which-one-is-best-for-real-time-vfx/
72. Unity vs Unreal Engine: Differences and Performance Comparison, accessed July 17, 2025, https://kevurugames.com/blog/unity-vs-unreal-engine-pros-and-cons/
73. Unity vs Unreal Engine: Pros and Cons [2025 Overview] - Program-Ace, accessed July 17, 2025, https://program-ace.com/blog/unity-vs-unreal/

74. Unity vs Unreal Engine - Which One Is Right For You?

    Incredibuild, accessed July 17, 2025, https://www.incredibuild.com/blog/unity-vs-unreal-what-kind-of-game-dev-are-you

75. Develop, Customize, and Publish in Omniverse With Extensions - Course Detail

    NVIDIA, accessed July 17, 2025, https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-OV-02+V1

76. Learning Content - Omniverse USD, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/usd/latest/learn-openusd/independent-learning.html
77. Next-Gen Cloud-Native Engine vs. Legacy 3D Platforms: A Practical Comparison - 3dverse, accessed July 17, 2025, https://3dverse.com/blog/engine-comparison/
78. Installation Guide - Omniverse Digital Twins, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/digital-twins/latest/installation-guide.html
79. System Requirements - Reallusion, accessed July 17, 2025, https://manual.reallusion.com/Omniverse-Plug-in/Content/ENU/3.41/System-Requirements.htm
80. Isaac Sim Requirements, accessed July 17, 2025, https://docs.isaacsim.omniverse.nvidia.com/latest/installation/requirements.html
81. System Hardware Requirements for NVIDIA Omniverse in 2025 - ProX PC, accessed July 17, 2025, https://www.proxpc.com/blogs/system-hardware-requirements-for-nvidia-omniverse-in-2025
82. Technical Requirements - Omniverse Materials and Rendering, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/materials-and-rendering/latest/common/technical-requirements.html
83. NVIDIA Omniverse Enterprise, accessed July 17, 2025, https://www.nvidia.com/en-eu/omniverse/enterprise/

84. NVIDIA Omniverse: Pricing, Free Demo & Features

    Software Finder, accessed July 17, 2025, https://softwarefinder.com/design-software/nvidia-omniverse

85. NVIDIA Omniverse Enterprise - Packaging, Pricing, and Licensing Guide, accessed July 17, 2025, https://cdn.prod.website-files.com/5dd515159fa9b1b8906d8521/653bb47a7fc49bd75a9207b4_NVIDIA%20Omniverse%20Enterprise%20Pricing%20and%20Licensing%20Guide-compressed.pdf

86. Business challenges

    Digital Twin Journey: Computer Vision AI Model Enhancement with Dell Technologies Solutions & NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://infohub.delltechnologies.com/l/digital-twin-journey-computer-vision-ai-model-enhancement-with-dell-technologies-solutions-nvidia-omniverse/business-challenges-45/

87. NVIDIA’s Future Vision: GTC 2025 Highlights

    DigitrendZ, accessed July 17, 2025, https://digitrendz.blog/tech-news/8641/nvidias-vision-for-the-future-gtc-2025-keynote-highlights/

88. GTC 2025 – Announcements and Live Updates - NVIDIA Blog, accessed July 17, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-keynote-at-gtc-2025-ai-news-live-updates/

89. NVIDIA GTC 2025 Keynote Highlights

    SabrePC Blog, accessed July 17, 2025, https://www.sabrepc.com/blog/news/nvidia-gtc-2025-keynote-highlights

90. Release Notes - Omniverse Developer Guide - NVIDIA Omniverse, accessed July 17, 2025, https://docs.omniverse.nvidia.com/dev-guide/latest/release-notes.html
91. NVIDIA Unveils ‘Mega’ Omniverse Blueprint for Building Industrial Robot Fleet Digital Twins, accessed July 17, 2025, https://blogs.nvidia.com/blog/mega-omniverse-blueprint/
92. NVIDIA Omniverse Physical AI Operating System Expands to More Industries and Partners, accessed July 17, 2025, https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/NVIDIA-Omniverse-Physical-AI-Operating-System-Expands-to-More-Industries-and-Partners/default.aspx
93. GTC Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang - Rev, accessed July 17, 2025, https://www.rev.com/transcripts/gtc-keynote-with-nvidia-ceo-jensen-huang