CES 2026
Nvidia는 자율 주행 차량이 복잡한 주행 상황을 추론하도록 돕기 위해 설계된 새로운 오픈 소스 AI 모델, 시뮬레이션 도구, 데이터셋 제품군인 Alpamayo를 공개했습니다. 이 제품군은 자율 주행차가 현실 세계에서 이해하고, 추론하며, 행동할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다.
Nvidia의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 성명에서 "물리적 AI의 ChatGPT 순간이 도래했습니다. 즉, 기계가 현실 세계에서 이해하고, 추론하고, 행동하는 시점입니다"라고 강조했습니다. 이어 "Alpamayo는 자율 주행차에 추론 기능을 부여하여, 희귀한 시나리오를 고려하고, 복잡한 환경에서도 안전하게 주행하며, 주행 결정을 논리적으로 설명할 수 있게 합니다"라고 덧붙였습니다.
Nvidia의 새로운 제품군의 핵심은 100억 개 매개변수 규모의 체인-오브-thought(Chain-of-Thought), 추론 기반 비전 언어 행동(VLA) 모델인 Alpamayo 1입니다. 이 모델은 자율 주행차(AV)가 과거 경험이 없는 복잡한 엣지 케이스(Edge Case) — 예를 들어, 번화한 교차로에서 신호등이 작동하지 않을 때 운전하는 방법 — 에 대해서도 인간처럼 생각하여 해결할 수 있도록 합니다.
Nvidia 자동차 부문 부사장인 알리 카니(Ali Kani)는 월요일 기자 간담회에서 "이는 문제를 단계별로 분해하고, 가능한 모든 시나리오를 추론한 후, 가장 안전한 경로를 선택하는 방식으로 작동합니다"라고 설명했습니다.
황 CEO는 월요일 기조연설에서 "[Alpamayo]는 단순히 센서 입력을 받아 스티어링 휠, 브레이크, 가속을 작동시키는 것에 그치지 않습니다. 자신이 취할 행동에 대해 추론하며, 그 행동을 취하게 된 이유를 명확히 제시합니다. 물론, 그에 따른 예상 궤적까지 설명합니다."라고 구체적으로 언급했습니다.
Alpamayo 1의 기본 코드는 Hugging Face에서 이용 가능합니다. 개발자들은 Alpamayo를 차량 개발에 맞게 작고 빠르게 미세 조정하거나, 더 단순한 주행 시스템을 훈련하는 데 활용할 수 있습니다. 또한, 비디오 데이터를 자동으로 태그하는 자동 라벨링 시스템이나 차량이 스마트하게 결정을 내렸는지 검증하는 평가 시스템과 같은 상위 도구를 구축하는 데 사용할 수도 있습니다.
카니는 "또한 Cosmos를 활용하여 합성 데이터(Synthetic data)를 생성한 다음, 실제 데이터와 합성 데이터의 조합을 기반으로 Alpamayo 기반 AV 애플리케이션을 훈련하고 테스트할 수 있습니다"라고 덧붙였습니다.
Nvidia가 제시하는 생성 세계 모델(generative world models)이란 물리적 환경의 표현을 생성하여 예측을 수행하고 적절한 행동을 취할 수 있게 하는 AI 시스템을 의미합니다.
Alpamayo 출시와 함께, Nvidia는 다양한 지역과 환경에서 수집된 1,700시간 이상의 주행 데이터가 포함된 오픈 데이터셋도 공개합니다. 이 데이터셋은 희귀하고 복잡한 실제 시나리오를 다루고 있습니다. 아울러 회사는 자율 주행 시스템 검증을 위한 오픈 소스 시뮬레이션 프레임워크인 AlpaSim도 출시합니다. GitHub에서 이용 가능한 AlpaSim은 센서부터 교통 상황까지 실제 주행 조건을 완벽히 재현하도록 설계되어, 개발자들이 대규모로 시스템을 안전하게 테스트할 수 있도록 지원합니다.
Nvidia CEO 젠슨 황은 이번에 공개한 자율 주행차용 Alpamayo 오픈 AI 모델이 올해 1분기(Q1)에 미국 도로에서 실제로 운행되기 시작할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.
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— TechCrunch (@TechCrunch)
2026년 1월 5일