엔비디아, 자율주행용 오픈 소스 AI 모델 ‘알파마요’ 공개… “물리적 AI의 챗GPT 순간”

● 100억 개의 파라미터를 갖춘 추론 기반 VLA 모델 ‘알파마요 1’ 발표

● 복잡한 주행 상황에서 인간처럼 사고하고 결정 과정을 설명하는 기능 탑재

● 1,700시간 이상의 오픈 데이터셋 및 시뮬레이션 프레임워크 ‘알파심’ 동시 제공

● 허깅페이스 및 깃허브를 통해 소스 코드 공개로 자율주행 개발 생태계 확장

엔비디아(Nvidia)가 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서 물리적 로봇과 자율주행 차량의 지능을 비약적으로 높일 수 있는 오픈 소스 AI 모델 제품군 알파마요(Alpamayo)를 출시했다. 알파마요는 자율주행 차량이 복잡한 도로 상황에서 논리적으로 추론하고 안전한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 시뮬레이션 도구와 데이터셋을 포함한다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 이번 발표를 기계가 현실 세계를 이해하고 행동하기 시작하는 물리적 AI의 챗GPT 순간이라고 정의했다.

알파마요 제품군의 핵심인 알파마요 1은 100억 개의 파라미터를 보유한 시각 언어 행동(VLA) 모델이다. 이 모델은 단계별 사고(Chain-of-Thought) 방식을 채택하여 신호등이 고장 난 번잡한 교차로와 같은 예측 불가능한 상황에서도 인간과 유사한 방식으로 문제를 해결한다. 기존의 데이터 학습 경험이 없더라도 발생 가능한 모든 가능성을 검토하고 가장 안전한 경로를 선택하는 능력을 갖췄다.

알파마요는 주행 명령을 실행하는 데 그치지 않고 자신의 결정 근거를 설명할 수 있는 기능을 제공한다. 차량이 센서 입력을 받아 조향과 제동을 제어함과 동시에 왜 그러한 행동을 취하려 하는지, 그리고 예상되는 주행 궤적은 무엇인지에 대해 논리적으로 기술한다. 이러한 설명 가능성은 자율주행 시스템의 투명성을 높이고 개발자가 시스템의 판단 적절성을 검토하는 데 기여한다.

엔비디아는 알파마요 1의 기본 코드를 허깅페이스(Hugging Face)에 공개하여 개발자들이 자율주행 시스템을 최적화하거나 미세 조정할 수 있도록 지원한다. 개발자들은 이를 활용해 차량용 경량 모델을 만들거나 비디오 데이터를 자동 태깅하는 자동 라벨링 시스템을 구축할 수 있다. 엔비디아의 생성형 월드 모델인 코스모스(Cosmos)와 결합하면 합성 데이터를 생성해 실제 데이터와 혼합한 가상 환경 테스트도 가능하다.

알파마요 출시와 함께 대규모 오픈 데이터셋과 시뮬레이션 프레임워크인 알파심(AlpaSim)도 함께 배포됐다. 오픈 데이터셋에는 다양한 지역과 조건에서 수집된 1,700시간 이상의 주행 데이터가 포함되어 특이 케이스(Edge Case) 학습을 지원한다. 깃허브(GitHub)에 공개된 알파심은 센서부터 주변 교통 상황까지 실제 주행 환경을 재현하여 개발자들이 안전하게 시스템을 검증할 수 있는 환경을 제공한다.

글 / 원선웅 (글로벌오토뉴스 기자)

#엔비디아 #알파마요 #자율주행 #인공지능 #물리적AI #CES2026 #젠슨황 #알파심 #오픈소스 #VLA모델

• “테슬라 로보택시 보고 있나?” 루시드-우버가 선보인 역대급 ‘자율주행 SUV’
• “전기차 지고 AI 떴다” CES 2026 삼킨 자율주행의 화려한 부활
• “토요타도 못했는데” 세계 최초 전고체 배터리 단 ‘이것’ 시판됐다
• “테슬라 독주 끝났다” 벤츠, 시내 주행 가능한 자율주행 시스템 미국 출격
• 모빌아이 차세대 칩 EyeQ6H, 미국 국민차에 깔린다…1,900만 대의 위엄