피지컬 AI 시스템은 언어 모델처럼 인터넷 규모의 데이터를 활용할 수 없어 데이터 확보에 큰 어려움을 겪고 있다. 실제 환경에서의 데이터 수집은 속도가 느리고 비용이 많이 들며 위험 요소도 존재하기에, 시뮬레이션은 현실적이고 물리적인 경험을 생성하는 필수적인 가교 역할을 수행한다. 개발자들은 GPU 병렬 처리 능력을 활용해 물리적 수집보다 훨씬 저렴한 비용으로 수천 시간 분량의 로봇 상호작용 데이터를 구축할 수 있다. 현재 시뮬레이션은 강화학습 정책 훈련, 인식 데이터셋 생성, 적대적 시나리오 벤치마킹 등을 포함한 모델 개발 루프의 핵심 요소다.

현대적 시뮬레이션 프레임워크는 기초 모델 훈련용 GPU 클러스터, 가속 물리 및 렌더링 환경, 실전 배포를 위한 엣지 디바이스라는 세 가지 핵심 요소로 구성된다. 산업계는 점차 오픈소스 엔진을 선호하는 추세다. 정밀한 동역학에 최적화된 MuJoCo와 대규모 학습 워크로드를 위해 NVIDIA Warp 기반으로 GPU 가속을 구현한 MuJoCo Warp가 대표적이다. 또한, NVIDIA Omniverse를 통한 사실적인 시뮬레이션을 제공하는 Isaac Sim과 로봇 정책을 규모에 맞춰 훈련하고 평가하는 모듈형 프레임워크 Isaac Lab 3.0이 널리 활용되고 있다.

확장 가능하고 미분 가능한 물리 환경에 대한 수요를 충족하고자 NVIDIA, Google DeepMind, Disney Research는 공동 개발한 오픈소스 GPU 가속 엔진 Newton을 선보였다. Newton은 일반 좌표 및 최대 좌표 공식 등 다양한 솔버를 지원하는 현대적 물리 계층으로서, 강체 동역학부터 의류 시뮬레이션까지 폭넓은 연구 과제를 다룬다. 이러한 계층형 스택 구조는 서로 다른 시뮬레이션 도구 간의 상호 운용성을 높여 일반 소비자용 하드웨어 사용자의 진입 장벽을 낮춘다. 단순한 처리량 중심에서 공유 인프라 중심으로의 변화를 통해, 피지컬 AI 생태계는 2026년 시뮬레이션 기반 훈련 파이프라인을 위한 기초 표준을 확립하고 있다.

피지컬 AI 시스템은 언어 모델처럼 인터넷 규모의 데이터를 활용할 수 없어 데이터 확보에 큰 어려움을 겪고 있다. 실제 환경에서의 데이터 수집은 속도가 느리고 비용이 많이 들며 위험 요소도 존재하기에, 시뮬레이션은 현실적이고 물리적인 경험을 생성하는 필수적인 가교 역할을 수행한다. 개발자들은 GPU 병렬 처리 능력을 활용해 물리적 수집보다 훨씬 저렴한 비용으로 수천 시간 분량의 로봇 상호작용 데이터를 구축할 수 있다. 현재 시뮬레이션은 강화학습 정책 훈련, 인식 데이터셋 생성, 적대적 시나리오 벤치마킹 등을 포함한 모델 개발 루프의 핵심 요소다.

현대적 시뮬레이션 프레임워크는 기초 모델 훈련용 GPU 클러스터, 가속 물리 및 렌더링 환경, 실전 배포를 위한 엣지 디바이스라는 세 가지 핵심 요소로 구성된다. 산업계는 점차 오픈소스 엔진을 선호하는 추세다. 정밀한 동역학에 최적화된 MuJoCo와 대규모 학습 워크로드를 위해 NVIDIA Warp 기반으로 GPU 가속을 구현한 MuJoCo Warp가 대표적이다. 또한, NVIDIA Omniverse를 통한 사실적인 시뮬레이션을 제공하는 Isaac Sim과 로봇 정책을 규모에 맞춰 훈련하고 평가하는 모듈형 프레임워크 Isaac Lab 3.0이 널리 활용되고 있다.

확장 가능하고 미분 가능한 물리 환경에 대한 수요를 충족하고자 NVIDIA, Google DeepMind, Disney Research는 공동 개발한 오픈소스 GPU 가속 엔진 Newton을 선보였다. Newton은 일반 좌표 및 최대 좌표 공식 등 다양한 솔버를 지원하는 현대적 물리 계층으로서, 강체 동역학부터 의류 시뮬레이션까지 폭넓은 연구 과제를 다룬다. 이러한 계층형 스택 구조는 서로 다른 시뮬레이션 도구 간의 상호 운용성을 높여 일반 소비자용 하드웨어 사용자의 진입 장벽을 낮춘다. 단순한 처리량 중심에서 공유 인프라 중심으로의 변화를 통해, 피지컬 AI 생태계는 2026년 시뮬레이션 기반 훈련 파이프라인을 위한 기초 표준을 확립하고 있다.