![[CES 2026] 엔비디아, ‘알파마요’ 오픈 AI 모델 제품군 공개…추론 기반 자율주행 가속화.jpg](/files/attach/images/2026/01/06/573a5bc40e4a20b2288c44101c09bb47.jpg)
엔비디아가 CES 2026에서 추론 기반 자율주행차 개발을 가속하기 위한 오픈 AI 모델 제품군 ‘알파마요(Alpamayo)’를 공개했다. 알파마요는 오픈 모델, 시뮬레이션 도구, 데이터세트를 결합한 개방형 자율주행 개발 스택이다.
자율주행차는 드물지만 위험도가 높은 ‘롱테일(long-tail)’ 상황 대응이 핵심 과제로 꼽힌다. 기존 인식·계획 분리 구조나 엔드투엔드 학습만으로는 훈련 범위를 벗어난 상황에 한계가 있었다. 엔비디아는 단계적 사고와 추론을 수행하는 비전·언어·행동(VLA) 모델을 통해 이 문제를 해결한다는 전략이다.
알파마요는 새로운 상황에서도 원인과 결과를 추론하고, 주행 판단 과정을 설명할 수 있도록 설계됐다. 시스템 전반은 엔비디아 헤일로스(Halos) 안전 프레임워크를 기반으로 강화됐다.
엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황은 “피지컬 AI의 챗GPT 시대가 시작됐다”며 “알파마요는 자율주행차가 드문 상황을 이해하고, 복잡한 환경에서도 안전하게 판단하며, 그 이유를 설명할 수 있는 토대를 제공한다”고 밝혔다.
오픈 모델·시뮬레이션·데이터 결합한 개발 생태계
알파마요는 차량에 바로 탑재하는 모델이 아니라, 개발사가 자체 자율주행 스택에 맞게 파인튜닝·경량화해 활용하도록 설계됐다.
알파마요 1은 단계적 사고 추론이 가능한 VLA 모델로, 허깅 페이스에서 오픈 가중치와 추론 스크립트를 제공한다. 알파심(AlpaSim)은 센서 모델링과 폐쇄형 루프 테스트를 지원하는 오픈소스 시뮬레이션 프레임워크다. 피지컬 AI 오픈 데이터세트는 1,700시간 이상의 실제 주행 데이터를 포함해 드문 복합 상황까지 다룬다.
루시드·JLR·우버 등 업계 관심 집중
루시드, JLR, 우버, 버클리 딥드라이브 등은 레벨 4 자율주행을 위한 추론 기반 스택 개발을 위해 알파마요를 검토하고 있다. 업계는 오픈소스 기반 접근이 안전성과 확장성을 동시에 확보하는 계기가 될 것으로 보고 있다.
알파마요는 엔비디아 코스모스, 옴니버스, 드라이브 AGX 토르 기반 하이페리온 아키텍처와 연계해 상용 배포 전 시뮬레이션 검증까지 지원한다.
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