NVIDIA Omniverse는 흔히 오해되는 최종 사용자용 3D 애플리케이션이 아니다. 그 본질은 개발자들이 생성형 AI 기반의 도구, 애플리케이션, 서비스를 구축할 수 있도록 지원하는 API, 서비스, 그리고 소프트웨어 개발 키트(SDK)의 집합체다.1 이는 Omniverse가 특정 작업을 수행하는 단일 ‘도구’가 아니라, 새로운 도구를 만드는 ‘공장’에 가깝다는 것을 시사한다. 플랫폼의 핵심 목표는 픽사(Pixar)의 OpenUSD(Universal Scene Description)와 NVIDIA RTX 렌더링 엔진을 기반으로 하여, 3D 애플리케이션과 서비스를 대규모로 구축하고 운영하는 것이다.4 이를 통해 데이터 상호운용성, 연결성, 협업을 극대화하고, 다양한 산업 표준 콘텐츠 제작 도구들 사이에 존재하는 데이터 사일로(data silo)를 허무는 것을 지향한다.4
NVIDIA의 창립자이자 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 “미래에 제조되는 모든 것은 디지털 트윈을 갖게 될 것”이라고 선언하며, Omniverse를 물리적으로 현실적인 디지털 트윈을 구축하고 운영하기 위한 운영체제(Operating System)로 명확히 규정했다.7 이 비전의 중심에는 대규모의 물리 기반 OpenUSD 시뮬레이션을 활용하여 산업 디지털화와 물리 AI(Physical AI) 시뮬레이션을 구현하는 목표가 자리 잡고 있다.2 이는 단순히 현실의 시각적 복제품을 만드는 것을 넘어, 물리 법칙이 적용되는 가상 환경에서 AI 에이전트(로봇, 자율주행차 등)를 훈련하고 검증하는 것을 궁극적인 목표로 삼는다.5
초기 Omniverse가 미디어 및 엔터테인먼트(M&E), 건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 분야의 실시간 협업에 중점을 두었다면 10, 2025년 SIGGRAPH를 기점으로 발표된 ‘Omniverse 5.0’ 세대의 기술들은 명백히 ‘생성형 물리 AI’와 ‘로보틱스’로의 전략적 중심 이동을 보여준다.9 이는 단순한 기능 업데이트를 넘어, Omniverse가 범용 3D 협업 플랫폼에서 산업 자동화와 지능형 시스템 개발을 위한 핵심 시뮬레이션 엔진으로 진화하고 있음을 의미한다.
이러한 변화는 Omniverse의 시장 포지셔닝이 ‘메타버스 구축 도구’에서 ‘산업 AI 훈련장’으로 명확히 전환되었음을 보여준다. 초기 Omniverse는 ‘메타버스’라는 키워드와 함께 홍보되며 크리에이터들의 협업에 초점을 맞췄으나 14, 시장의 메타버스 열풍이 식고 생성형 AI와 산업 자동화가 핵심 기술 트렌드로 부상함에 따라, NVIDIA는 Omniverse의 가치를 보다 구체적이고 실질적인 산업 영역으로 재정의하고 있다. 로보틱스, Isaac Sim, Cosmos WFM(World Foundation Models), NuRec 등 물리 세계의 시뮬레이션과 AI 훈련에 관련된 기술을 전면에 내세운 것은 이러한 전략적 방향성을 명확히 드러낸다.9
더 나아가, Omniverse는 NVIDIA의 하드웨어-소프트웨어-클라우드를 잇는 수직적 통합 생태계에서 핵심 소프트웨어 계층의 역할을 수행한다. Omniverse는 NVIDIA RTX GPU의 실시간 레이트레이싱 및 AI 가속 기능에 깊이 의존하며 4, Omniverse에서 생성된 합성 데이터는 NVIDIA DGX 시스템이나 DGX Cloud에서 물리 AI 모델을 훈련하는 데 사용된다.9 이렇게 훈련된 모델은 NVIDIA Jetson과 같은 엣지 디바이스에 배포되어 실제 로봇을 구동하게 된다.13 Omniverse Cloud와 DGX Cloud는 이 모든 과정을 클라우드 기반으로 확장 가능하게 만든다.2 따라서 Omniverse는 단독 소프트웨어가 아니라, 고객이 NVIDIA의 전체 기술 스택(칩, 시스템, AI 모델, 클라우드 서비스)에 락인(lock-in)되도록 유도하는 강력한 촉매제 역할을 한다.
Omniverse 아키텍처의 근간을 이루는 것은 Pixar Animation Studios에서 개발한 OpenUSD이다. OpenUSD는 단순히 .usd, .usda, .usdc와 같은 3D 파일 포맷이 아니라, 3D 씬을 기술하고, 구성하며, 시뮬레이션하고, 협업하기 위한 개방적이고 확장 가능한 ‘생태계’ 그 자체다.19
.usd 파일을 유기적으로 조합하여 하나의 복잡한 씬, 즉 ‘스테이지(Stage)’를 구성한다. 이 아크들은 LIVRPS(Local, Inherits, Variant sets, References, Payloads, Specializes)라는 명확한 강도 순서에 따라 예측 가능하게 해석되어 최종 결과물을 만들어낸다.19NVIDIA, Pixar, Adobe, Apple, Autodesk가 공동으로 설립한 비영리 단체인 AOUSD는 OpenUSD를 3D 콘텐츠 상호운용성을 위한 국제 표준으로 발전시키는 것을 목표로 한다.20 이는 OpenUSD가 특정 기업의 소유 기술이 아닌, 산업 전반의 공통 언어로 자리매김하려는 강력한 의지를 보여주는 것으로, 생태계 확장의 중요한 기반이 된다.22
Nucleus는 Omniverse의 데이터베이스이자 협업 엔진으로, ‘발행/구독(Publish/Subscribe)’ 모델을 기반으로 작동한다.24 한 사용자가 특정 애플리케이션에서 USD 레이어를 변경(발행)하면, Nucleus는 이 변경 사항을 구독하고 있는 모든 다른 사용자 및 애플리케이션에 실시간으로 전송하여 씬의 일관성을 유지한다.24
보안 및 배포: ACL(Access Control Lists)을 통한 세분화된 폴더 및 파일 접근 권한 관리, SSO(Single Sign-On) 인증, SSL/TLS를 통한 데이터 전송 암호화를 지원하여 기업 환경의 보안 요구사항을 충족한다. 또한, 개인 워크스테이션, 온프레미스 서버, 클라우드(AWS, Azure) 등 다양한 환경에 유연하게 배포할 수 있다.6
Omniverse의 아키텍처는 기존 3D 워크플로우의 근본적인 패러다임 전환을 요구한다. 전통적인 워크플로우가 데이터를 한 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 ‘내보내기/가져오기(Export/Import)’하는 선형적이고 파괴적인 방식이었다면, Omniverse는 USD와 Nucleus를 통해 각 애플리케이션이 독립적으로 존재하되, 공통의 데이터 표현(USD)을 실시간으로 공유하는 ‘연합(Federated)’ 모델을 제시한다.27 이는 데이터의 ‘단일 진실 공급원(Single Source of Truth)’을 개별 파일이 아닌 Nucleus 서버에 두는 개념적 전환을 의미한다. 이러한 전환은 단순히 새로운 도구를 배우는 것을 넘어, 기업의 데이터 관리 전략, 협업 방식, 파이프라인 전체를 재설계해야 함을 의미하며, 이는 Omniverse 도입의 가장 큰 기술적, 조직적 장벽이 될 수 있다.
또한, USD의 비파괴적 특성과 Nucleus의 실시간 동기화 능력은 필연적으로 연결되어 있다. 만약 USD가 비파괴적이지 않고 변경 사항이 원본 파일을 직접 수정하는 방식이었다면, 여러 사용자가 동시에 작업할 때 데이터 손상과 충돌이 필연적으로 발생했을 것이다. USD의 레이어링과 오버라이드 시스템은 각 사용자의 변경 사항을 독립적인 ‘의견(opinion)’으로 취급하며, Nucleus는 이 ‘의견’들을 실시간으로 수집하고 LIVRPS 규칙에 따라 최종 씬을 조합하여 각 클라이언트에 전송하는 역할을 한다. 따라서, Nucleus의 실시간 협업 기능은 USD의 아키텍처적 특성 때문에 기술적으로 실현 가능하며, 둘은 분리할 수 없는 공생 관계에 있다.
Omniverse 5.0 세대의 기술들은 플랫폼을 생성형 물리 AI 개발의 핵심 허브로 변모시키고 있다. 이는 현실 세계를 디지털화하고, 가상 세계를 생성 및 이해하며, 로봇을 시뮬레이션하고, 이를 확장 가능하게 배포하는 네 가지 핵심 영역에서의 기술적 도약을 통해 이루어진다.
| 기능 영역 (Functional Area) | 핵심 기술 (Key Technology) | 설명 (Description) | 전략적 목표 (Strategic Goal) |
|---|---|---|---|
| 현실 세계 재구성 | Omniverse NuRec, 3D Gaussian Splatting | 센서 데이터를 활용하여 현실 세계를 포토리얼리스틱하고 상호작용 가능한 3D 씬으로 신속하게 재구성 9 | Sim-to-Real 격차 해소, 디지털 트윈 구축 시간 단축 |
| 가상 세계 생성 및 이해 | Cosmos World Foundation Models (WFMs) | 텍스트, 이미지 등 프롬프트를 통해 대규모 합성 데이터를 생성하고, VLM(Cosmos Reason)을 통해 씬의 물리적, 의미적 이해 및 추론 9 | 물리 AI 모델 훈련을 위한 데이터 병목 현상 해결, AI 에이전트의 지능 고도화 |
| 로봇 시뮬레이션 | Isaac Sim 5.0, Isaac Lab 2.2 | 물리 기반 로봇 시뮬레이션 및 학습 프레임워크의 오픈소스화, PhysX 및 센서 시뮬레이션 기능 강화 16 | 로보틱스 개발자 생태계 확장, Sim-to-Real-to-Sim 워크플로우 가속화 |
| 확장 가능한 배포 | Omniverse Kit App Streaming | 쿠버네티스 기반 아키텍처를 통해 Omniverse 애플리케이션을 모든 웹 브라우저로 스트리밍 1 | 고사양 하드웨어 없이도 디지털 트윈 및 시뮬레이션에 대한 접근성 확대, 클라우드 기반 서비스(SaaS) 모델 강화 |
신경망 재구성(Neural Reconstruction) 기술인 Omniverse NuRec 라이브러리는 이미지나 LiDAR 같은 센서 데이터를 입력받아 현실 세계를 포토리얼리스틱한 3D 씬으로 재구성한다.5 이는 전통적인 메시(mesh) 기반 렌더링 대신, 3D 가우시안으로 씬을 표현하고 이를 RTX 레이트레이싱으로 렌더링하는 3D 가우시안 스플래팅(3D Gaussian Splatting) 기술을 통해 높은 품질과 실시간 성능을 동시에 달성한다.9 이 기술의 도입으로 기존에 수일에서 수주가 걸리던 씬 재구성 작업이 거의 즉시 완료될 수 있게 되어, 디지털 트윈 구축의 속도와 효율성을 획기적으로 개선했다.5 자율주행 시뮬레이터인 CARLA에 이미 통합되었으며, Foretellix와 같은 AV 개발사들은 이를 합성 데이터 생성에 활용하여 시뮬레이션과 현실 간의 격차(sim-to-real gap)를 줄이고 있다.9
Cosmos WFM은 가상 세계를 생성하고 AI가 이를 이해하도록 돕는 파운데이션 모델군이다. Cosmos Transfer-2는 텍스트, 이미지, 깊이 맵과 같은 공간적 제어 입력을 통해 포토리얼리스틱한 합성 데이터를 대규모로 생성하는 모델로, 70단계에 달하던 복잡한 과정을 단일 단계로 축소하여 생성 속도를 획기적으로 개선했다.9 한편, Cosmos Reason은 물리 AI 및 로보틱스를 위한 70억 파라미터 규모의 개방형 추론 VLM(Vision Language Model)이다.9 이 모델은 단순한 객체 인식을 넘어, 물리적 상식과 사전 지식을 바탕으로 복잡한 명령을 이해하고, 이를 여러 단계의 작업으로 분해하여 실행하는 ‘추론’ 능력을 로봇에 부여한다.9
Isaac Sim 5.0과 Isaac Lab 2.2가 GitHub를 통해 오픈소스로 전환된 것은 Omniverse 생태계 확장을 위한 중요한 전략적 결정이다.12 이는 Gazebo, PyBullet 등 기존의 강력한 오픈소스 로보틱스 시뮬레이터 커뮤니티의 개발자들을 Omniverse 생태계로 유입시키고, 장기적으로 로보틱스 분야에서 OpenUSD를 사실상의 표준(de facto standard)으로 만들려는 의도로 해석된다.
기술적으로 Isaac Sim 5.0은 다음과 같은 주요 업데이트를 포함한다:
Omniverse Kit App Streaming은 쿠버네티스 네이티브 아키텍처를 기반으로, 서버 측 NVIDIA RTX GPU에서 실행되는 Omniverse Kit 기반 애플리케이션을 지연 시간이 짧은 성능으로 웹 브라우저에 직접 스트리밍하는 기술이다.1 이를 통해 사용자는 고사양의 로컬 하드웨어 없이도 복잡한 디지털 트윈 및 시뮬레이션 애플리케이션에 접근할 수 있다. 자체 관리형(On-premise/CSP), Azure Marketplace를 통한 사전 구축형, NVIDIA DGX Cloud를 통한 완전 관리형 등 다양한 배포 옵션을 제공하여 기업의 DevOps 역량과 요구사항에 맞게 유연하게 선택할 수 있다.18
이러한 Omniverse 5.0의 핵심 기술들은 서로 유기적으로 연결되어 강력한 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’을 구축한다. 이 플라이휠은 현실 캡처 (NuRec) 단계에서 현실 세계의 데이터를 캡처하여 고충실도 시뮬레이션 환경을 만들고, 가상 확장 (Cosmos) 단계에서 이 환경을 기반으로 무수한 변형을 포함한 대규모 합성 데이터를 생성한다. 다음으로 AI 훈련 (Isaac Sim) 단계에서 이 합성 데이터를 사용하여 로봇 AI 모델을 대규모로 훈련하고 테스트한다. 마지막으로, 현실 배포 및 피드백 단계에서 훈련된 AI를 실제 로봇에 배포하고, 로봇이 현실 세계에서 수집한 새로운 데이터를 다시 NuRec을 통해 시뮬레이션 환경에 반영하는 ‘Sim-to-Real-to-Sim’ 순환 구조를 완성한다. 이 순환 구조는 시뮬레이션의 정확도와 AI 모델의 성능을 지속적으로 향상시키는 강력한 선순환을 만들어내며, Omniverse 5.0의 각 기술 요소는 이 플라이휠의 필수적인 톱니바퀴 역할을 수행한다.
Omniverse는 복잡성과 물리적 정확성이 핵심 요구사항인 산업 분야에서 가시적인 성과를 창출하고 있다. 이는 Omniverse의 핵심 가치가 단순히 ‘아름다운 시각화’가 아니라, ‘정확한 작동’을 가상으로 검증하는 데 있음을 보여준다.
Omniverse는 AEC 분야의 오랜 과제였던 데이터 상호운용성 문제를 해결하는 데 기여하고 있다. Autodesk Revit, McNeel Rhino, Trimble SketchUp 등 다양한 AEC 애플리케이션을 Omniverse Connector를 통해 연결함으로써, 여러 분야의 전문가들이 단일 플랫폼에서 실시간으로 협업할 수 있는 환경을 제공한다.11 이는 데이터 사일로를 허물고 설계-시공-운영 전반의 워크플로우를 통합하는 데 중요한 역할을 한다.48 RTX 기술을 활용한 실시간 레이트레이싱은 물리적으로 정확하고 사실적인 시각화를 구현하여 35, 설계 검토 시간을 단축하고 이해관계자와의 의사소통을 개선한다.
특히, PLM(제품 수명 주기 관리) 플랫폼인 Siemens Teamcenter와의 통합은 주목할 만하다. 이 통합을 통해 복잡한 엔지니어링 데이터를 실시간으로 포토리얼리스틱하게 시각화할 수 있게 되었으며, 이는 설계 오류를 줄이고 물리적 프로토타입 제작 비용을 절감하는 데 직접적으로 기여한다.51 HD 현대는 이 기술을 활용하여 7백만 개 이상의 부품으로 구성된 복잡한 선박의 디지털 트윈을 시각화하고 검증하는 데 사용하고 있다.54
M&E 분야에서 Omniverse는 OpenUSD를 기반으로 Unreal Engine, Maya, 3ds Max 등 주요 콘텐츠 제작 도구를 연결하여 통합된 콘텐츠 파이프라인을 구축한다.56 이를 통해 자산 공유와 반복 작업을 효율화하고, 특히 가상 프로덕션 환경에서 원격지의 아트 부서가 촬영 현장과 직접 협업하며 실시간으로 감독의 편집 요구사항을 반영할 수 있게 한다.57 세계 최대 마케팅 서비스 기업인 WPP는 Omniverse를 사용하여 전통적인 현장 촬영 방식을 가상 프로덕션으로 대체함으로써 광고 콘텐츠 제작 방식을 혁신하고 있다.7
이러한 사례들은 디지털 트윈의 투자 수익률(ROI)이 진화하고 있음을 보여준다. 초기에는 물리적 프로토타입 제작 비용 절감과 같은 직접적인 비용 절감에 초점이 맞춰졌다면, BMW와 Foxconn 사례에서 강조되듯 ‘계획 시간 30% 단축’, ‘공장 구축 시간 50% 단축’과 같은 ‘프로세스 가속화’가 더 중요한 가치로 부상하고 있다.41 이는 시장 변화에 더 빠르게 대응할 수 있는 민첩성(agility) 확보를 의미한다. 더 나아가 Amazon 사례처럼, 디지털 트윈은 AI 모델을 훈련하고 최적화하는 기반이 되어, 단순히 기존 프로세스를 효율화하는 것을 넘어 AI를 통해 인간이 발견하기 어려운 새로운 최적의 운영 방식을 찾아내는 ‘프로세스 혁신’으로 이어지고 있다.
Omniverse는 기존의 3D 플랫폼, 특히 게임 엔진인 Unreal Engine, Unity와는 다른 철학과 아키텍처를 기반으로 설계되었다. 이들의 차이점을 이해하는 것은 각 플랫폼의 시장 포지셔닝과 미래를 예측하는 데 중요하다.
| 구분 (Dimension) | NVIDIA Omniverse | Epic Games Unreal Engine | Unity |
|---|---|---|---|
| 핵심 아키텍처 | 모듈식, USD-네이티브: 데이터(USD)와 렌더링/시뮬레이션 엔진이 분리된 연합형 구조. Kit 확장 기반. | 모놀리식: 게임 엔진의 모든 기능이 긴밀하게 통합된 구조. | 모놀리식: 게임 엔진의 모든 기능이 긴밀하게 통합된 구조. 컴포넌트 기반. |
| 주요 사용 사례 | 산업 디지털 트윈, 물리 AI 시뮬레이션, 로보틱스, 엔지니어링 협업. | AAA 게임 개발, 가상 프로덕션, 고품질 시각화, 건축 시각화. | 인디 및 모바일 게임, AR/VR, 실시간 3D 애플리케이션, 산업용 시뮬레이션. |
| 실시간 협업 모델 | 동시 편집 (OmniLive): 여러 사용자가 다른 앱에서 동일 씬을 실시간으로 동시 편집. 24 | 순차적 편집 (소스 제어 기반): Perforce 등 소스 제어 시스템을 통한 비실시간 협업이 일반적. 멀티유저 편집 기능은 제한적. | 순차적 편집 (소스 제어 기반): Git, Plastic SCM 등 소스 제어 기반 협업. 실시간 동시 편집 기능은 제한적. |
| 디지털 트윈 역량 | 데이터 중심, 물리 기반: 다양한 소스(CAD, BIM)의 데이터를 USD로 통합하고 물리적으로 정확한 시뮬레이션에 강점. 59 | 시각화 중심: 고품질 실시간 렌더링을 통한 시각적 디지털 트윈에 강점. 데이터 통합은 커스텀 개발 필요. 60 | 상호작용 중심: 다양한 플랫폼(모바일, AR/VR)에 배포 가능한 상호작용형 디지털 트윈에 강점. 61 |
| 렌더링 기술 | Omniverse RTX Renderer (실시간 패스 트레이싱 지원). 35 | Lumen (실시간 글로벌 일루미네이션), Nanite (가상화 지오메트리). 62 | HDRP (고해상도 렌더 파이프라인), URP (유니버설 렌더 파이프라인). 63 |
| 라이선스 모델 | 개인 무료, 기업 유료: Enterprise는 GPU당 연간 구독료($4,500). 2 | 로열티 기반: 연 매출 100만 달러 초과 시 5% 로열티. 65 | 좌석(Seat) 기반 구독료: 등급별 연간/월간 구독료. 65 |
| 생태계 및 커뮤니티 | 성장 중: 주로 기업 및 전문가 중심. 에셋 라이브러리는 확장 중이나 Unreal/Unity 대비 규모 작음. 68 | 성숙: 방대한 마켓플레이스, 광범위한 문서, 거대한 개발자 커뮤니티. 70 | 성숙: 가장 큰 규모의 에셋 스토어, 초보자 친화적인 방대한 커뮤니티 및 튜토리얼. 71 |
Omniverse는 데이터 상호운용성과 시뮬레이션을 위한 ‘플랫폼’이자 ‘운영체제’를 지향한다. USD를 중심으로 외부 애플리케이션들을 ‘연결’하는 방식이다.59 반면, Unreal과 Unity는 게임 및 인터랙티브 콘텐츠 제작을 위한 ‘통합 저작 도구(All-in-One Authoring Tool)’로, 모든 기능이 엔진 내에 긴밀하게 통합되어 있다.62 이러한 차이는 협업 방식에서 명확히 드러난다. Omniverse의 OmniLive는 진정한 의미의 실시간 동시 협업을 제공하며, 이는 여러 부서가 동시에 작업해야 하는 복잡한 산업 디지털 트윈에 최적화되어 있다.27 Unreal/Unity의 협업은 주로 소스 제어 시스템을 통해 순차적으로 이루어지며, 이는 역할이 명확히 분리된 게임 개발 파이프라인에 더 적합하다.62
각 플랫폼이 지향하는 ‘디지털 트윈’은 서로 다른 의미를 내포한다. Omniverse의 디지털 트윈은 물리적 정확성, 데이터 통합, 실제 시스템과의 양방향 동기화에 중점을 둔 ‘엔지니어링 트윈’ 또는 ‘시뮬레이션 트윈’에 가깝다.59 Unreal Engine의 디지털 트윈은 포토리얼리스틱한 비주얼과 몰입감 있는 사용자 경험(VR/AR)에 강점을 보이는 ‘시각적 트윈’ 또는 ‘경험적 트윈’이다.60 Unity의 디지털 트윈은 다양한 디바이스(특히 모바일, AR)에 배포하여 현장 작업자가 상호작용할 수 있는 애플리케이션을 만드는 ‘운영 트윈’ 또는 ‘인터랙티브 트윈’에 가깝다.61 따라서 ‘어떤 플랫폼이 디지털 트윈에 더 좋은가?’라는 질문보다는 ‘어떤 목적의 디지털 트윈을 구축할 것인가?’에 따라 적합한 플랫폼이 달라진다.
Omniverse와 게임 엔진은 단순히 경쟁 관계에 있는 것이 아니라, 상호 보완적인 생태계를 형성할 잠재력을 가지고 있다. NVIDIA는 Unreal과 Unity를 위한 ‘Connector’를 제공하며, 두 엔진의 USD 지원도 점차 강화되고 있다.34 이는 Omniverse를 경쟁자가 아닌 ‘허브’로 포지셔닝하려는 NVIDIA의 전략을 보여준다. 예를 들어, AEC 분야에서 여러 CAD/BIM 툴로 작업한 데이터를 Omniverse에서 USD로 통합하고, 최종적인 고품질 인터랙티브 시각화 및 경험은 Unreal Engine으로 제작하는 워크플로우가 가능하다.34 이 경우, Omniverse는 복잡한 데이터의 ‘통합 및 시뮬레이션 레이어’ 역할을 하고, 게임 엔진은 ‘최종 경험 제작 및 배포 레이어’ 역할을 하는 효율적인 분업 구조가 형성될 수 있다.
Omniverse는 산업 디지털화의 미래를 제시하는 강력한 비전을 가지고 있지만, 대중적 채택을 위해서는 해결해야 할 기술적 과제와 도입 장벽이 존재한다.
Omniverse의 가장 큰 진입 장벽 중 하나는 높은 하드웨어 요구사항이다. 플랫폼은 NVIDIA RTX GPU, 특히 대용량 VRAM을 갖춘 전문가용 GPU 성능에 크게 의존한다.17 최소 사양으로도 RTX 3070이 요구되며, 복잡한 씬을 다루기 위해서는 RTX 6000 Ada와 같은 고가의 전문가용 GPU가 권장된다.17 또한, Omniverse Enterprise 구독료는 GPU당 연간 $4,500로 책정되어 있어, 소규모 팀이나 개인 개발자에게는 상당한 재정적 부담으로 작용한다.2
| 구분 (Category) | 최소 사양 (Minimum) | 권장 사양 (Recommended) | 최고 사양 (Ultimate) |
|---|---|---|---|
| 데스크톱 워크스테이션 | GPU: RTX 3070 (10GB) CPU: Intel i7 Gen 5 / AMD Ryzen RAM: 16GB 17 | GPU: RTX A6000/RTX 6000 Ada (24-48GB) CPU: Intel Xeon W-3335 RAM: 128GB 17 | GPU: 4x RTX 6000 Ada (48GB) CPU: Intel Xeon W-3375 RAM: 512GB 78 |
| 모바일 워크스테이션 | - | GPU: RTX 5000 Ada Laptop CPU: Intel Core i7-13700H/HX RAM: 32GB 78 | - |
| 데이터센터 (가상화) | GPU: NVIDIA A40 CPU: 16 Cores RAM: 96-128GB 80 | GPU: 2x NVIDIA A40 CPU: 32 Cores RAM: 256GB 80 | GPU: 4-8x NVIDIA A40 / L40S CPU: 64 Cores RAM: 1TB 78 |
사용자 리뷰에 따르면, Omniverse는 높은 CPU 및 RAM 점유율, 업데이트 시 시스템 오작동이나 드라이버 동기화 실패, 잦은 충돌 등 안정성 문제를 겪는 경우가 있다.69 또한 모듈식 아키텍처는 유연성을 제공하는 반면, 사용자가 여러 앱을 오가며 작업해야 하는 불편함과 복잡성을 야기하기도 한다.82 튜토리얼과 문서가 개발자 중심으로 작성되어 아티스트나 비전문가가 접근하기 어렵다는 비판과 함께, 가파른 학습 곡선이 지적된다.69 이러한 문제들은 플랫폼이 최종 사용자용 완제품이 아닌, 개발자가 확장과 커스터마이징을 통해 완성하는 ‘플랫폼’이라는 근본적인 철학과, Unreal/Unity에 비해 상대적으로 짧은 개발 역사에서 기인하는 ‘성숙도’ 문제로 볼 수 있다.
OpenUSD는 강력한 기술이지만, 산업 전반에 걸쳐 완전히 채택되기까지는 시간이 필요하다. 특히 AEC 분야의 BIM 메타데이터 통합과 같이 특정 산업의 복잡한 요구사항을 충족시키기 위한 표준화 작업이 여전히 진행 중이다.48 많은 기업과 개발자들이 기존의 독점 포맷과 워크플로우에 익숙해져 있어, 새로운 패러다임으로의 전환에 대한 심리적 저항과 교육 비용이 발생한다는 점도 확산의 장애물이다.84
이러한 과제에도 불구하고 Omniverse의 미래는 명확한 전략적 방향성을 가지고 있다. 첫째, 물리 AI 훈련을 위한 ‘시뮬레이션 엔진’으로서의 역할을 더욱 강화할 것이다. Omniverse의 미래는 단순한 3D 협업을 넘어, 현실 세계에서 작동할 AI 에이전트를 안전하고 효율적으로 훈련시키는 가상 환경을 제공하는 데 있으며, 이는 NVIDIA의 AI 및 로보틱스 전략의 핵심 축을 담당할 것이다.9
둘째, NVIDIA 전체 스택과의 시너지를 극대화할 것이다. Omniverse는 NVIDIA의 하드웨어(GPU, DPU), AI 파운데이션 모델(Cosmos, NeMo), 클라우드 플랫폼(DGX Cloud)을 하나로 묶는 접착제 역할을 하며, Omniverse를 통해 생성된 시뮬레이션 워크로드는 필연적으로 더 많은 NVIDIA 하드웨어와 서비스에 대한 수요를 창출할 것이다.
마지막으로, 장기적으로 Omniverse는 특정 애플리케이션이 아닌, 다양한 산업용 디지털 트윈 애플리케이션이 구동되는 기반 플랫폼, 즉 ‘산업 메타버스를 위한 OS’가 되는 것을 목표로 한다.7 Siemens, Microsoft, Ansys 등 주요 산업 소프트웨어 기업들이 Omniverse Cloud API를 채택하고 있다는 점은 이러한 비전의 실현 가능성을 보여준다.7
결론적으로, Omniverse의 최종 성공 여부는 NVIDIA 자체의 기술력뿐만 아니라, 생태계 파트너들의 손에 달려있다. Omniverse는 텅 빈 ‘운영체제’와 같아서, 그 가치는 어떤 애플리케이션이 그 위에서 구동되는지에 따라 결정된다. Siemens, Bentley, Autodesk와 같은 각 산업 분야의 리더들이 Omniverse를 기반으로 얼마나 강력하고 사용자 친화적인 ‘킬러 앱’을 만들어내는지가 대중적 채택의 관건이 될 것이다.7 NVIDIA 혼자서는 ‘산업 메타버스’를 완성할 수 없으며, 강력한 파트너 생태계 구축이 Omniverse의 미래를 결정짓는 가장 중요한 변수가 될 것이다.
| Omniverse | Digital Twin Journey: Computer Vision AI Model Enhancement with Dell Technologies Solutions & NVIDIA Omniverse, 8월 23, 2025에 액세스, https://infohub.delltechnologies.com/es-es/l/digital-twin-journey-computer-vision-ai-model-enhancement-with-dell-technologies-solutions-nvidia-omniverse/omniverse/ |
| An Introduction to NVIDIA Omniverse Nucleus on AWS | AWS Spatial Computing Blog, 8월 23, 2025에 액세스, https://aws.amazon.com/blogs/spatial/an-introduction-to-nvidia-omniverse-nucleus-on-aws/ |
| Leveraging NVIDIA Omniverse in AEC | Autodesk University, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.autodesk.com/autodesk-university/class/Leveraging-NVIDIA-Omniverse-AEC-2020 |
| Deploying Your Omniverse Kit Apps at Scale | NVIDIA Technical Blog, 8월 23, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/deploying-your-omniverse-kit-apps-at-scale/ |
| Architecture, Engineering, Construction, and Operations (AECO) Resources | NVIDIA Developer, 8월 23, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/industries/aeco |
| Building Photorealistic Digital Twins With Siemens Teamcenter Digital Reality Viewer | NVIDIA Technical Blog, 8월 23, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/building-photorealistic-digital-twins-with-siemens-teamcenter-digital-reality-viewer/ |
| NVIDIA Omniverse or Unreal Engine 5? | Peter Morse 2022-2023, 8월 23, 2025에 액세스, https://morse2022.blog.anat.org.au/2023/06/nvidia-omniverse-or-unreal-engine-5/ |
| Comparing Unreal Engine and Unity Industry licensing options: | by Pat Guillen - Medium, 8월 23, 2025에 액세스, https://medium.com/@pat.x.guillen/comparing-unreal-engine-and-unity-industry-licensing-options-514958140cf0 |
| NVIDIA Omniverse Ecosystem Expands 10x, Amid New Features and Services for Developers, Enterprises and Creators | IndianWeb2.com, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.indianweb2.com/2022/03/nvidia-omniverse-ecosystem-expands-10x.html |
| Unity asset store vs Unreal Marketplace | by Vionix - Medium, 8월 23, 2025에 액세스, https://medium.com/@vionixstudio/unity-asset-store-vs-unreal-marketplace-512518ba66ee |
| Compare NVIDIA Omniverse vs. Unity Software | G2, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.g2.com/compare/nvidia-omniverse-vs-unity |
| NVIDIA Omniverse Pros and Cons | User Likes & Dislikes - G2, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.g2.com/products/nvidia-omniverse/reviews?qs=pros-and-cons |
| NVIDIA Omniverse Enterprise | Dell USA, 8월 23, 2025에 액세스, https://www.dell.com/en-us/lp/nvidia-omniverse |