안전하고 추론 기반의 차세대 자율주행 자동차(AV) 개발을 가속화하기 위한 NVIDIA Alpamayo 제품군을 공개합니다. 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT·가전 전시회 CES 2026에서 발표된 Alpamayo는 오픈 AI 모델, 시뮬레이션 도구, 데이터세트로 구성돼 있습니다.
자율주행 자동차는 광범위한 주행 조건 속에서 안전하게 작동해야 하는데요. 흔히 ‘롱테일(long-tail)’이라 불리는, 아주 드물게 일어나는 복잡한 상황들은 자율주행 시스템이 안전하게 처리하기 가장 어려운 과제로 남아 있습니다. 기존 자율주행 자동차 아키텍처는 인식 기능과 계획 기능을 따로따로 처리했는데, 이런 방식은 새롭거나 특이한 상황이 발생했을 때는 확장해 적용하는 데 한계가 있죠. 물론 최근 엔드-투-엔드 학습 기술이 발전하면서 상당한 진전이 있었지만, 이러한 롱테일의 극단적 사례를 완전히 극복하려면, 특히 훈련된 범위를 벗어난 상황에서도 원인과 결과를 안전하게 추론할 수 있는 모델이 필요합니다.
Alpamayo 제품군은 인간과 같은 사고 과정을 자율주행 의사결정에 접목해 단계별 사고와 추론을 기반으로 하는 비전 언어 행동(vision language action, VLA) 모델을 선보입니다. 이러한 시스템은 새로운 상황이나 아주 드문 상황에 대해 단계별로 사고할 수 있어 운전 능력과 설명 가능성을 크게 향상시키죠. 특히 설명가능성은 지능형 차량의 신뢰와 안전을 확장하는 데 핵심적인 요소입니다. 또한, Alpamayo 시스템은 NVIDIA Halos 안전 시스템을 기반으로 강화됐습니다.
NVIDIA 젠슨 황 CEO는 “피지컬 AI의 챗GPT(ChatGPT) 시대가 도래했습니다. 이제 기계가 현실 세계를 직접 이해하고 스스로 추론하고 행동하기 시작했죠. 로봇택시가 가장 먼저 수혜를 받을 것입니다. Alpamayo를 통해 자율주행 자동차는 추론 능력을 갖추게 되며, 아주 드물게 일어나는 상황을 제대로 이해하고 복잡한 환경에서도 안전하게 주행하며, 스스로 내린 주행 결정에 대해 설명할 수 있게 됩니다. 이것이야말로 안전하면서도 확장 가능한 자율 주행 기술의 토대가 될 것”이라고 밝혔습니다.
추론 기반 자율주행 시스템을 위한 완전한 개방형 생태계
Alpamayo는 오픈 모델, 시뮬레이션 프레임워크, 데이터세트라는 세 가지 핵심 요소를 통합한 개방형 생태계를 구축합니다. 이를 바탕으로 자동차 개발사와 연구진이 기술을 확장하도록 지원하죠.
Alpamayo 모델은 차량에 직접 탑재돼 구동되기보다는, 개발자들이 자신의 완전한 자율주행 스택의 핵심 기반으로 이 모델을 활용해 파인튜닝하고 경량화하도록 이끕니다.
CES 2026에서는 다음과 같은 기술도 선보였습니다.
- Alpamayo 1: 자율주행 연구 커뮤니티를 위해 설계된 업계 최초의 단계적 사고 추론 VLA 모델로, 현재 허깅 페이스(Hugging Face)에서 이용할 수 있습니다. 100억 개의 매개변수 구조를 갖춘 Alpamayo 1은 비디오 영상을 보고 차량의 주행 경로를 생성하는 동시에, 이런 판단을 내린 각각의 논리 과정을 확인시켜주는 ‘추론의 흔적’까지 함께 생성합니다. 개발자는 Alpamayo 1을 차량 개발용 소규모 런타임 모델로 조정해 사용하거나, 추론 기반 평가 시스템이나 자동 라벨링 시스템과 같은 자율주행 개발 도구의 기반으로 사용할 수 있죠. Alpamayo 1은 오픈 모델 가중치와 오픈 소스 추론 스크립트를 제공합니다. 향후 출시될 Alpamayo 모델들은 더 많은 매개변수, 향상된 추론 기능, 입력과 출력 유연성 확대, 상업적 활용 기능 추가 등의 특징을 가지고 있습니다.
- AlpaSim: 고충실도 자율주행 개발을 지원하는 완전 오픈 소스 엔드-투-엔드 시뮬레이션 프레임워크로, 깃허브(GitHub)에서 이용 가능합니다. 이는 현실감 있는 센서 모델링, 설정 가능한 교통 흐름 시뮬레이션, 확장 가능한 폐쇄형 루프 테스트 환경을 제공하죠. 이를 통해 시스템을 신속하게 검증하고 자율주행의 판단 전략을 개선할 수 있습니다.
- 피지컬 AI 오픈 데이터세트: NVIDIA는 가장 다양한 방대한 오픈 자율주행 데이터세트를 제공합니다. 이 데이터세트는 다양한 지리적 환경과 조건에서 수집된 1,700시간 이상의 주행 데이터를 포함하죠. 또한, 추론 구조 발전에 필수적으로 여겨지는 드물고 복잡한 실제 도로 상황까지 다루고 있습니다. 허깅 페이스에서 이용할 수 있습니다.
이 도구들을 모두 활용하면 추론 기반 자율주행 스택 개발을 위한 자기 강화형 개발 사이클 환경을 구축할 수 있습니다.
자율주행 업계의 지지를 받는 Alpamayo
루시드(Lucid), JLR, 우버(Uber), 버클리 딥드라이브(Berkeley DeepDrive)를 비롯한 모빌리티 업계 리더들과 전문가들은 레벨 4 자율주행을 가능하게 하는 추론 기반 자율주행 스택을 개발하기 위해 Alpamayo에 관심을 보이고 있습니다.
루시드 모터스(Lucid Motors)의 ADAS·자율 주행 담당 부사장 Kai Stepper는 “피지컬 AI 시대로 넘어가면서, AI 시스템은 단순한 데이터 처리를 넘어 현실 세계의 행동에 대해 스스로 추론할 수 있는 능력이 점점 필요해지고 있습니다. 첨단 시뮬레이션 환경, 풍부한 데이터세트와 추론 모델이야 말로 진화에 중요한 요소입니다”고 말했습니다.
JLR의 제품 엔지니어링 담당 전무이사 Thomas Müller는 “자율 주행 기술을 책임감 있게 발전시키려면 개방적이고 투명한 AI 개발이 필수적입니다. NVIDIA는 Alpamayo와 같은 모델들을 오픈소스로 공개함으로써 자율 주행 생태계 전반에 혁신을 가속화하고 개발자와 연구자가 복잡한 실제 환경의 시나리오들도 안전하게 해결할 수 있는 새로운 도구들을 제공하고 있습니다”고 언급했습니다.
우버의 자율 모빌리티·배송 글로벌 책임자인 Sarfraz Maredia는 “아주 드문 롱테일 상황이나 예측 불가능한 주행 상황을 처리하는 것은 자율주행 기술의 가장 핵심적인 난제 중 하나입니다. Alpamayo는 업계가 피지컬 AI의 발전을 가속화하고 투명성을 개선하며 안전한 레벨 4 자율주행 시스템을 더 많이 배포할 수 있도록 흥미롭고 새로운 기회들을 제공합니다”고 말했습니다.
S&P 글로벌(S&P Global)의 수석 애널리스트인 Owen Chen은 “Alpamayo 1를 통해 자율주행 자동차는 복잡한 환경을 잘 이해하고 전에 한 번도 접하지 못한 새로운 상황들도 미리 예상해 안전한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 모델의 오픈 소스 특성은 업계 전반의 혁신을 가속화하고, 파트너사들이 각자의 특별한 요구 사항에 맞게 기술을 적응하고 개선할 수 있도록 돕습니다”고 소감을 밝혔습니다.
버클리 딥드라이브의 공동 이사 Wei Zhan은 “Alpamayo 포트폴리오 출시는 연구 커뮤니티에 엄청난 도약을 가져올 것입니다. NVIDIA가 Alpamayo를 오픈소스로 공개하기로 한 결정은 혁신적이죠. 이 모델의 접근성과 기능으로 저희는 전례 없는 규모로 AI를 훈련할 수 있어 자율주행 기술을 대중화하는 데 필요한 유연성과 리소스를 제공할 것입니다”고 말했죠.
Alpamayo 외에도 개발자들은 NVIDIA Cosmos™와 NVIDIA Omniverse™ 플랫폼을 비롯한 NVIDIA의 다양한 툴과 모델 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 개발자들은 독점 차량 데이터 상에서 모델 출시 버전을 파인튜닝하고, NVIDIA Drive AGX Thor™의 가속 컴퓨팅으로 구축된 NVIDIA DRIVE Hyperion™ 아키텍처에 통합할 수도 있습니. 또한 상업적으로 배포하기 전에 시뮬레이션 환경에서 성능을 미리 검증할 수 있습니다.
자세한 내용은 NVIDIA Live at CES 다시보기를 통해 확인할 수 있습니다.