자율주행 솔루션이 아니고...

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안전하고 추론 기반의 자율주행차 개발 가속화를 위한 오픈소스 AI 모델 및 툴 제품군인 Alpamayo 발표

2026년 1월 5일

뉴스 요약:

NVIDIA는 장기적인 자율주행 과제를 해결하기 위해 설계된 오픈소스 추론 VLA 모델을 최초로 공개했습니다. NVIDIA Alpamayo 제품군에는 자율주행차 개발을 위한 시뮬레이션 툴과 데이터셋도 포함되어 있습니다.

Alpamayo 1, AlpaSim, 그리고 Physical AI 오픈 데이터셋을 통해 인간과 유사한 판단력을 가지고 인지, 추론, 행동하는 차량 개발이 가능해집니다. 이를 통해 개발자는 더욱 안전하고 견고하며 확장 가능한 모델을 미세 조정하고, 핵심 기능을 추출하고, 테스트할 수 있습니다.

Alpamayo를 통해 JLR, Lucid, Uber와 같은 모빌리티 선도 기업과 Berkeley DeepDrive를 비롯한 자율주행차 연구 커뮤니티는 안전하고 추론 기반의 레벨 4 자율주행차 배포 로드맵을 신속하게 추진할 수 있습니다.

Alpamayo 1: 업계 최초의 사고 연쇄 추론 VLA 모델로, 자율주행 연구 커뮤니티를 위해 설계되었으며 현재 Hugging Face에서 이용 가능합니다.

100억 개의 매개변수를 가진 아키텍처를 기반으로, Alpamayo 1은 비디오 입력을 사용하여 추론 과정과 함께 궤적을 생성하고 각 결정의 논리를 보여줍니다.

개발자는 Alpamayo 1을 차량 개발을 위한 더 작은 런타임 모델로 조정하거나, 추론 기반 평가 도구 및 자동 라벨링 시스템과 같은 자율주행 개발 도구의 기반으로 사용할 수 있습니다. Alpamayo 1은 개방형 모델 가중치와 오픈 소스 추론 스크립트를 제공합니다. 향후 출시될 모델들은 더 많은 매개변수, 더욱 상세한 추론 기능, 더 유연한 입력 및 출력 기능, 그리고 상업적 용도 옵션을 제공할 예정입니다.

AlpaSim: 고충실도 자율주행 개발을 위한 완전 오픈 소스 엔드투엔드 시뮬레이션 프레임워크로, GitHub에서 이용 가능합니다. 현실적인 센서 모델링, 구성 가능한 교통 역학, 확장 가능한 폐쇄 루프 테스트 환경을 제공하여 신속한 검증 및 정책 개선을 가능하게 합니다.

피지컬 AI 공개 데이터셋: NVIDIA는 가장 다양하고 대규모의 공개 자율주행(AV) 데이터셋을 제공합니다. 이 데이터셋에는 광범위한 지역과 환경에서 수집된 1,700시간 이상의 주행 데이터가 포함되어 있으며, 추론 아키텍처 발전에 필수적인 희귀하고 복잡한 실제 환경의 극한 사례까지 다룹니다. 이 데이터셋은 Hugging Face에서 이용할 수 있습니다.

이러한 도구들을 통해 추론 기반 자율주행 스택의 개발이 더욱 가속화될 수 있습니다.

알파마요, 업계 전반에서 지지 받아

루시드 모터스, JLR, 우버, 버클리 딥드라이브 등 모빌리티 업계의 선두 기업과 전문가들은 레벨 4 자율주행을 구현할 추론 기반 자율주행 스택 개발을 위해 알파마요에 관심을 보이고 있습니다.

루시드 모터스의 ADAS 및 자율주행 부문 부사장인 카이 스테퍼는 "물리적 AI로의 전환은 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어 실제 행동에 대해 추론할 수 있는 AI 시스템에 대한 필요성이 커지고 있음을 보여줍니다."라며, "고급 시뮬레이션 환경, 풍부한 데이터셋, 그리고 추론 모델은 이러한 진화에 중요한 요소입니다."라고 말했습니다.

JLR의 제품 엔지니어링 총괄 이사인 토마스 뮐러는 “개방적이고 투명한 AI 개발은 자율 주행 기술을 책임감 있게 발전시키는 데 필수적입니다.”라고 말했습니다. “엔디바이스는 알파마요와 같은 모델을 오픈소스로 공개함으로써 자율 주행 생태계 전반의 혁신을 가속화하고, 개발자와 연구원들에게 복잡한 실제 시나리오를 안전하게 해결할 수 있는 새로운 도구를 제공하고 있습니다.”

우버의 자율 주행 및 배송 부문 글로벌 책임자인 사르프라즈 마레디아는 “예측 불가능한 다양한 주행 시나리오를 처리하는 것은 자율 주행의 핵심 과제 중 하나입니다.”라고 말했습니다. “알파마요는 업계가 물리적 AI를 가속화하고, 투명성을 개선하며, 안전한 레벨 4 자율주행 도입을 확대할 수 있는 흥미로운 새로운 기회를 창출합니다.”

S&P 글로벌의 수석 애널리스트인 오웬 첸은 “알파마요 1은 차량이 복잡한 환경을 해석하고, 새로운 상황을 예측하며, 이전에 경험하지 못한 시나리오에서도 안전한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.”라고 말했습니다. “이 모델의 오픈소스 특성은 업계 전반의 혁신을 가속화하고, 파트너들이 각자의 고유한 요구 사항에 맞춰 기술을 적용하고 개선할 수 있도록 합니다.”

“알파마요 포트폴리오 출시는 연구 커뮤니티에 있어 중대한 도약을 의미합니다.”라고 버클리 딥드라이브 공동 책임자인 웨이 잔(Wei Zhan)은 말했습니다. “NVIDIA가 이를 공개적으로 제공하기로 한 결정은 혁신적입니다. 이를 통해 전례 없는 규모의 학습이 가능해지고, 자율 주행을 주류로 끌어올리는 데 필요한 유연성과 자원을 확보할 수 있게 될 것입니다.”

알파마요 외에도 개발자는 NVIDIA 코스모스™ 및 NVIDIA 옴니버스™ 플랫폼을 포함한 NVIDIA의 풍부한 도구 및 모델 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 개발자는 자체 차량 데이터를 기반으로 모델을 세밀하게 조정하고, NVIDIA DRIVE AGX Thor™ 가속 컴퓨팅으로 구축된 NVIDIA DRIVE Hyperion™ 아키텍처에 통합하고, 상용 배포 전에 시뮬레이션에서 성능을 검증할 수 있습니다.