엔비디아가 CES 2026 기조연설에서 자율주행차에 ‘생각하는 능력’을 더해주는 새로운 AI 플랫폼 ‘알파마요(Alpamayo)’를 공개했습니다.

알파마요는 단일 모델이나 칩이 아니라, 오픈 AI 모델, 시뮬레이션 프레임워크(AlpaSim), 대규모 주행 데이터셋을 묶은 개방형 생태계로, 자동차 제조사와 개발자가 자율주행 소프트웨어를 직접 학습·검증·튜닝할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다.

핵심인 ‘Alpamayo 1’은 약 100억 파라미터 규모의 비전-언어-액션(VLA) 모델로, 카메라 영상과 센서 데이터를 입력받아 상황을 언어처럼 이해·설명하면서 동시에 차량의 주행 경로와 조향·가감속 행동까지 한 번에 결정하는 구조를 갖추고 있습니다.

알파마요는 기존 자율주행이 취약했던 ‘롱테일(long-tail)’ 상황, 즉 고장 난 신호등, 애매한 차선, 예측하기 어려운 보행자·이륜차 등 드문 시나리오에 대응하기 위해 체인 오브 쏘트(Chain-of-Thought) 방식의 단계별 추론을 내장한 것이 가장 큰 특징입니다.

예를 들어 신호등이 꺼진 교차로처럼 처음 보는 상황에서도, 모델이 “왜 멈추고, 언제 출발해야 하는지”를 단계별로 사고해 최종 행동을 결정하고, 그 이유를 텍스트로 설명할 수 있도록 설계돼 안전성과 설명가능성을 동시에 노립니다.

엔비디아는 이를 통해 자율주행 시스템이 단순 패턴 인식 수준을 넘어 ‘왜 이렇게 운전했는지’를 운전자나 규제기관에 설명할 수 있게 해주는 것이 알파마요의 차별점이라고 강조했습니다.

개발자는 실제 도로에서 수집한 주행 데이터와 코스모스(Cosmos) 같은 생성형 월드 모델로 만든 합성 데이터를 섞어 Alpamayo 1을 학습시키고, AlpaSim에서 폐쇄 루프 시뮬레이션을 통해 “모델이 직접 차량을 움직인다고 가정한 전체 주행”을 반복 검증할 수 있습니다.

이 과정에서 차선 변경 실수나 돌발 상황이 발생하면, 이후 장면이 시뮬레이션 상에서 완전히 달라지기 때문에 모델이 잘못된 행동의 결과까지 학습하는 것이 가능해지고, 장기간·대규모 테스트가 필요한 안전성 검증 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

엔비디아는 알파마요를 통해 자율주행 스택 전반을 ‘추론 가능한 구조’로 재설계하고, 기존 규칙 기반 시스템과 이중화해 불확실성이 큰 상황에서는 검증된 보수적 스택으로 자동 전환되도록 하는 하이브리드 구조도 제시했습니다. 

알파마요는 우선 엔비디아 DRIVE 플랫폼을 사용하는 글로벌 완성차 업체를 중심으로 적용되며, 메르세데스-벤츠 등 파트너사 차량에 순차 탑재될 예정입니다.

모델 가중치와 엔진 일부는 허깅페이스와 깃허브를 통해 공개돼, 자율주행 스타트업·연구기관·대학 연구실도 자체 데이터를 얹어 파생 모델을 만들 수 있는 구조입니다.

젠슨 황 CEO는 “알파마요는 자율주행차에 인간과 비슷한 추론 능력을 부여해 복잡한 실제 도로 환경에서 더 안전하게 주행하고, 그 결정을 설명할 수 있게 만들어주는 플랫폼”이라며, 2026년 중 실제 도로에서 알파마요 기반 시스템을 탑재한 차량이 등장할 것이라고 밝혔습니다.