[엠투데이 이정근기자] 엔비디아가 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서 안전하고 추론 기반의 차세대 자율주행차 개발을 가속화하기 위한 ‘엔비디아 알파마요(NVIDIA Alpamayo)’ 제품군을 공개했다. 알파마요는 오픈 AI 모델과 시뮬레이션 도구, 대규모 데이터세트로 구성된 개방형 플랫폼으로, 자율주행차가 직면한 롱테일 문제 해결에 초점을 맞췄다.
자율주행 시스템은 예측 가능한 일반 상황뿐 아니라 매우 드물고 복잡한 환경에서도 안전하게 작동해야 한다. 기존 인식·계획 분리형 아키텍처는 새로운 상황에 대한 확장성에 한계가 있었으며, 엔드투엔드 학습 역시 극단적 롱테일 사례를 완전히 해결하기에는 부족했다.
엔비디아는 이러한 한계를 극복하기 위해 인간과 유사한 단계적 사고와 원인·결과 추론을 자율주행 의사결정에 접목한 비전 언어 행동(VLA) 모델을 알파마요를 통해 제시했다.
알파마요의 핵심은 새로운 상황에서도 단계별 사고를 수행하고, 그 판단 과정을 설명할 수 있는 추론 능력이다. 이는 지능형 차량의 신뢰성과 안전성을 높이는 요소로, 엔비디아 헤일로스(Halos) 안전 시스템을 기반으로 강화됐다. 이를 통해 자율주행차는 복잡한 환경에서도 보다 안정적인 주행과 설명 가능한 의사결정을 수행할 수 있게 된다.
CES 2026에서 공개된 ‘알파마요 1’은 업계 최초의 단계적 사고 추론 VLA 모델로, 허깅 페이스를 통해 제공된다. 100억 개 매개변수를 갖춘 이 모델은 영상 입력을 바탕으로 주행 경로를 생성하는 동시에, 판단의 논리 과정을 ‘추론의 흔적’ 형태로 함께 제시한다. 개발자는 이를 소형 런타임 모델로 조정하거나, 추론 기반 평가·자동 라벨링 시스템의 핵심 엔진으로 활용할 수 있다.
함께 공개된 ‘알파심(AlpaSim)’은 고충실도 자율주행 개발을 지원하는 완전 오픈소스 시뮬레이션 프레임워크다. 현실적인 센서 모델링과 교통 흐름, 폐쇄형 루프 테스트 환경을 제공해 자율주행 판단 전략을 신속하게 검증하고 개선할 수 있다. 여기에 1,700시간 이상의 실제 주행 데이터를 담은 피지컬 AI 오픈 데이터세트가 더해져, 드물고 복잡한 실제 도로 상황까지 학습할 수 있는 기반을 제공한다.
엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 “피지컬 AI의 챗GPT 시대가 도래했다”며 “알파마요를 통해 자율주행차는 추론 능력을 갖추고, 아주 드문 상황에서도 안전하게 주행하며 스스로의 판단을 설명할 수 있게 된다”고 강조했다. 그는 로봇택시가 이러한 변화의 가장 빠른 수혜자가 될 것으로 내다봤다.
알파마요는 이미 업계 전반에서 주목을 받고 있다. 루시드, JLR, 우버, 버클리 딥드라이브 등은 레벨4 자율주행을 위한 추론 기반 스택 개발에 알파마요 활용 가능성을 검토 중이다. 이들은 공통적으로 개방성과 투명성이 자율주행 기술의 책임 있는 진화를 위한 핵심 요소라고 평가했다.
알파마요와 함께 개발자들은 엔비디아 코스모스와 옴니버스 플랫폼, 드라이브 AGX 토르 기반의 드라이브 하이페리온 아키텍처를 활용해 독점 데이터를 파인튜닝하고, 실제 배포 전 시뮬레이션 환경에서 성능을 검증할 수 있다. 엔비디아는 이를 통해 안전하면서도 확장 가능한 자율주행 기술의 토대를 구축한다는 전략이다.
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