엔비디아, GR00T 학습용 데이터 엔진 '플로라' 공개…로봇 영상 라벨링 비용 GPT-6의 약 125분의 1

엔비디아 로봇 연구조직 GEAR는 20일 프로젝트 페이지와 논문을 통해 휴머노이드 파운데이션 모델 GR00T 학습에 쓰는 데이터 엔진 '플로라(Flora)'를 오픈 가중치 모델 3종으로 공개했다고 밝혔다.

플로라 템프세그(9B)는 조작 영상을 시간 구간별 동작으로 나누고, 플로라 캡셔너(27B)는 구간마다 작업 지시문을 붙이며, 플로라 리워더(27B)는 진행도와 성공 여부, 실패 원인을 점수로 매긴다.

연구진은 GB300 GPU 512개로 하루 20만 시간 분량의 영상을 처리하고 있으며, 자체 추산으로 GB300 8개를 GPU 시간당 10달러에 쓸 때 원본 영상 1시간 처리 비용이 약 0.72달러로 최대 추론 설정의 GPT-6 아스트라(88.49달러)보다 약 125배 싸다고 설명했다.

내부 50개 에피소드 품질 평가는 57.1%로 아스트라(53.7%)를 앞섰지만 공개 벤치마크 결과는 엇갈렸다. WGO-Bench 구간 분할 F1(50.3 대 46.0)과 RoboReward 오차(MAE 40.0 대 55.4)는 플로라가 우세했고 정답 구간 캡션 정확도는 아스트라(77.4 대 64.7)가 높았다.

큐웬3.5 기반 가중치는 엔비디아 비상업 라이선스로 배포돼 연구용으로만 쓸 수 있다. MEKAWIRE 집계 기준으로 엔비디아는 하루 전 GTC 베를린에서 코스모스 데이터 팩토리를 내놨고([기사](/ko/news/nvidia-cosmos-data-factory-gtc-berlin-anybotics-sereact-zalando-ceva-siemens-world-model-tools-20261021)), GR00T 출신 연구진이 세운 드림랩스는 19일 9천만 달러 시드 투자를 유치했다.

배경은 [엔비디아 로봇 전략 해설](/ko/news/nvidia-robotics-strategy-explained-2026-jetson-thor-gr00t-cosmos-free-models-sell-data-center-gpus-20-robot-startups-backed-20261017)과 [엔비디아 기업 페이지](/ko/companies/nvidia)에서 볼 수 있다.