- 포티투닷, 바스트 AI OS 수년간 실전 검증…ADAS·LLM 데이터 통합으로 학습·검증 속도 개선
현대자동차·기아가 자율주행과 로보틱스 등 피지컬 AI 개발을 위해 글로벌 AI 데이터 인프라 기업 바스트 데이터(VAST Data)에 전략적 투자를 단행했다. 현대차·기아의 글로벌 소프트웨어 센터인 포티투닷(42dot)은 수년간 바스트 AI OS(VAST AI OS)를 실제 연구개발 환경에서 운용하며 기술력을 검증했다. 현대차·기아는 이를 바탕으로 ADAS와 LLM 개발에 활용하는 데이터 인프라를 로보틱스 분야까지 확대할 계획이다.
ADAS·LLM 개발 환경 통합…데이터 수집부터 모델 검증까지
자율주행 AI 개발에서는 차량에서 수집한 데이터를 얼마나 빠르게 학습과 검증에 활용하느냐가 중요하다. 포티투닷은 여러 공급업체의 플랫폼에 분산돼 있던 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 대규모 언어 모델(LLM) 개발 환경을 바스트 데이터 기반으로 통합했다. 기존에는 데이터가 서로 다른 시스템에 나뉘어 있어 관리 작업이 중복되고 개발 과정에서도 비효율이 발생했다.
포티투닷은 엔비디아 호퍼 GPU를 탑재한 엔비디아 DGX 슈퍼팟 환경에 바스트 데이터 플랫폼을 적용했다. 데이터 수집부터 모델 학습·배포까지 하나의 환경에서 처리하고, 학습 결과를 다시 모델 개선에 반영하는 데이터 플라이휠(Data Flywheel)을 구축했다. 분산된 데이터를 통합하면서 모델 개발 속도도 높였다.
실제 연구개발 환경에서는 센서와 비디오 데이터를 저장할 때 2:1의 데이터 절감률을 기록했다. 저장 공간과 전력 사용 효율을 높여 기존 데이터센터의 물리적 제약 안에서도 저장 용량을 확장할 수 있도록 했다. S3와 네트워크 파일 시스템(NFS)을 지원해 데이터를 추가로 복제하지 않고도 시뮬레이션과 학습, 검증 작업을 동일한 네임스페이스에서 처리한다.
DASE 아키텍처로 대규모 GPU 학습 데이터 공급
자율주행 소프트웨어는 방대한 센서 데이터를 처리해야 하는 대표적인 데이터 집약형 AI 분야다. 카메라와 라이다(LiDAR), 레이더 등을 탑재한 시험 차량 한 대에서 하루 수 테라바이트(TB)의 데이터가 발생하며, 글로벌 시험 차량 전체로는 수백 페타바이트(PB)에 이른다. 차량 데이터가 늘어날수록 이를 GPU 학습 환경에 공급하는 데이터 인프라의 처리 성능도 중요해진다.
바스트 데이터는 분리형 공유 아키텍처인 DASE(Disaggregated Shared-Everything)를 통해 대규모 GPU 클러스터에 학습 데이터를 공급한다. 기존 고성능 컴퓨팅(HPC) 파일 시스템에서 발생하는 입출력(I/O) 병목과 데이터 분산 문제를 줄이고, 방대한 데이터를 지속적으로 처리하도록 설계한 기술이다.
현대차·기아는 포티투닷에서 검증한 데이터 처리 기술을 바탕으로 ADAS와 LLM 개발뿐 아니라 로보틱스까지 AI 데이터 플랫폼의 적용 범위를 넓힐 계획이다.
실제 운영 성과 확인 후 전략적 투자 결정
현대차·기아 미래전략본부장 정호근 부사장은 “바스트 데이터와의 협력은 고객사로서 시작됐으며, ADAS와 언어 모델 개발 환경을 단일 플랫폼으로 통합한 이후 데이터 수집부터 검증 모델 도출까지의 속도가 크게 개선됐다”며 “자율주행과 로보틱스 개발에서는 방대한 데이터를 빠르고 안정적으로 활용하는 것이 중요하며, 이번 투자는 실제 운영 환경에서 검증한 기술력을 바탕으로 바스트 데이터를 장기적인 파트너로 선택한 결정”이라고 밝혔다.
바스트 데이터 설립자 겸 CEO 레넌 할락(Renen Hallak)은 “차량과 로봇 등 피지컬 AI를 개발하는 기업들은 기존 기업보다 훨씬 큰 규모의 데이터 처리 과제에 직면하고 있다”며 “현대차·기아가 기술적 효과를 직접 확인한 뒤 투자를 결정한 것은 바스트 데이터의 인프라가 미래 모빌리티와 AI 개발을 뒷받침할 수 있음을 보여준다”고 설명했다.
바스트 데이터는 2026년 4월 피델리티(Fidelity), NEA, 엔비디아 등이 참여한 시리즈 F 투자 라운드에서 300억 달러(약 41조 원)의 기업가치를 인정받았다.
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