엔비디아, 자율주행차 추론용 알파마요(Alpamayo) AI 모델 공개

2026년 CES에서 엔비디아는 물리적 로봇과 차량을 훈련하기 위해 설계된 새로운 오픈소스 AI 모델, 시뮬레이션 도구 및 데이터셋 모음인 ‘알파마요(Alpamayo)’를 선보였습니다. 이 기술은 자율주행 차량이 복잡한 주행 상황을 헤쳐 나가고 이를 추론할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.

엔비디아의 젠슨 황 CEO는 "물리적 AI의 '챗GPT 시대'가 도래했습니다. 기계가 현실 세계를 이해하고, 추론하며, 상호작용하기 시작한 것입니다"라고 말했습니다. "알파마요는 자율주행차에 추론 능력을 부여하여, 드문 상황을 분석하고, 복잡한 환경에서 안전하게 주행하며, 주행 결정을 정당화할 수 있게 해줍니다."

이 새로운 제품군의 핵심은 100억 개의 파라미터를 갖춘, 사고의 연쇄(chain-of-thought) 방식의 추론 기반 비전-언어-행동(VLA) 모델인 '알파마요 1(Alpamayo 1)'입니다. 이 모델은 자율주행차가 더 인간과 유사하게 사고할 수 있게 하여, 신호등 고장으로 혼잡한 교차로를 통과하는 것과 같은 복잡한 예외 상황을 사전 경험 없이도 해결할 수 있게 합니다.

"이 모델은 문제를 단계별로 분해하고, 모든 잠재적 결과를 추론한 뒤 가장 안전한 행동 방침을 선택함으로써 이를 달성합니다,"라고 엔비디아의 자동차 부문 부사장 알리 카니(Ali Kani)는 월요일 열린 기자 간담회에서 설명했습니다.

혹은 황(Huang)이 월요일 기조 연설에서 설명한 대로: "알파마요(Alpamayo)는 단순히 센서 데이터를 처리해 조향, 제동, 가속을 제어하는 데 그치지 않습니다. 이 시스템은 실행하려는 행동에 대해 추론하기도 합니다. 무엇을 할 계획인지 전달하고, 그 결정의 근거를 설명한 뒤, 물론 궤적을 계산해 냅니다."

알파마요 1의 기본 코드는 허깅 페이스(Hugging Face)에서 확인할 수 있다. 개발자들은 이를 차량 개발에 적합한 더 작고 빠른 버전으로 미세 조정하거나, 더 단순한 주행 시스템을 훈련하는 데 활용하거나, 비디오 데이터용 자동 라벨링 시스템이나 차량의 의사결정을 평가하는 평가 도구와 같은 상위 도구를 구축할 수 있다.

"또한 Cosmos를 활용해 합성 데이터를 생성한 뒤, 실제 데이터와 합성 정보를 결합한 데이터셋을 사용해 알파마요 기반 자율주행 차량 애플리케이션을 훈련하고 테스트할 수도 있습니다,"라고 카니는 덧붙였습니다. Cosmos는 엔비디아의 생성형 세계 모델 브랜드로, 물리적 환경을 디지털로 재현하여 예측을 수행하고 행동을 취하는 AI 시스템입니다.

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Alpamayo 출시의 일환으로, Nvidia는 다양한 지역과 조건에서 수집된 1,700시간 이상의 주행 데이터를 포함하는 오픈 데이터셋을 공개합니다. 이 데이터셋은 드물고 복잡한 실제 시나리오를 포괄합니다. 또한, 엔비디아는 자율주행 시스템을 검증하기 위한 오픈소스 시뮬레이션 프레임워크인 '알파심(AlpaSim)'을 선보입니다. GitHub에서 이용할 수 있는 알파심은 센서 입력부터 교통 흐름에 이르기까지 실제 주행 조건을 재현하도록 설계되어, 개발자들이 안전하고 대규모의 테스트를 수행할 수 있게 해줍니다.

엔비디아의 젠슨 황 CEO가 자율주행차를 위한 오픈 AI 모델인 '알파마요(Alpamayo)'를 공개했습니다. 그는 이 모델이 올해 1분기부터 미국 도로에서 모습을 드러낼 것으로 전망했습니다. #CES2026의 전체 기사는 여기에서 확인하세요: https://t.co/0tLUdmrFAV pic.twitter.com/PpUTOD97AD

— TechCrunch (@TechCrunch) 2026년 1월 5일