엔비디아가 AI(인공지능) 노트북 'RTX 스파크' 한 대로 로봇에 축구 동작을 학습시키는 방법을 공개했다. 클라우드 서버 없이 AI 에이전트로 가상 훈련 환경을 구축하고 약 8시간 동안 로봇을 학습시킨 것이 특징이다.
김선욱 엔비디아코리아 테크니컬마케팅 상무는 6일 서울 서초구 JW메리어트호텔에서 열린 'RTX 스파크 프레스 이벤트'에서 이족보행 로봇 '마이크로덕'의 축구 훈련 과정을 소개했다. 마이크로덕은 지난달 독일 베를린 GTC 2026에서 젠슨 황 엔비디아 CEO(최고경영자)가 선보인 소형 로봇으로 가격은 399달러다.
김 상무는 소프트웨어 개발 플랫폼 깃허브에 공개된 로봇 관련 코드를 AI 에이전트에 제공해 시뮬레이터를 구축했다. 이후 "고개를 좌우로 10번 회전시키고 시뮬레이터에서 보여달라"고 입력해 로봇의 동작을 구현했다. 그는 "어떤 모터를 얼마나 돌려야 하는지 알아야 하고 프로그램도 짜야 하지만 직접 코딩하지 않았다"고 설명했다.
축구 동작도 같은 방식으로 학습시켰다. AI 에이전트에 공을 차도록 훈련해 달라고 요청한 뒤 약 8시간 동안 노트북에서 학습을 진행했다. 훈련 과정은 영상으로 저장해 로봇의 움직임이 개선되는 모습도 보여줬다. 김 상무는 "이 로컬에서 다 돌린 것"이라며 "더 빨리 학습하려면 클라우드를 활용할 수도 있지만 노트북에서 수행한 작업"이라고 말했다.
RTX 스파크는 엔비디아 블랙웰 GPU(그래픽처리장치)와 그레이스 CPU(중앙처리장치)를 결합한 AI PC 플랫폼이다. 두 칩은 NVLink-C2C로 연결돼 최대 128GB 통합 메모리를 공유한다. 엔비디아에 따르면 배터리로 구동할 때도 전원 연결 상태 대비 약 98%의 성능을 유지한다.
제프 옌 엔비디아 아시아태평양지역 테크니컬마케팅 디렉터는 "올해는 로컬 에이전트의 해라고 할 수 있을 만큼 중요한 변곡점"이라며 "AI 에이전트가 실행되는 PC에는 이전과 다른 요구사항이 생기고 있다. 이러한 수요에 대응하기 위해 RTX 스파크를 개발했다"고 밝혔다.
옌 디렉터는 로컬 AI의 장점으로 개인정보 보호와 오프라인 사용을 꼽았다. 그는 "클라우드로 데이터를 보내지 않고 자신의 기기에 보관할 수 있다"며 "보트나 비행기처럼 인터넷 연결이 어려운 곳에서도 작업을 계속할 수 있다"고 설명했다.
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아울러 "클라우드에서 복잡한 모델을 많이 실행하면 비용이 커지지만 RTX 스파크에서 로컬 모델을 실행하면 사실상 전기요금만 부담하면 된다"고 강조했다. 그는 일반적인 작업은 로컬에서 처리하고 고난도 추론이 필요한 경우 클라우드 모델을 활용하는 '니모 스위치야드' 기술도 소개했다.
