엔비디아, 320억 파라미터 로보택시 모델 '알파마요 2 슈퍼(Alpamayo 2 Super)' 출시

엔비디아의 알파마요 2 슈퍼(Alpamayo 2 Super)는 전작 대비 파라미터 수를 3배 늘려 320억 개로 확장, 레벨 4 자율주행에 추론 기반 의사결정을 도입한다.

엔비디아의 새로운 오픈소스 알파마요 2 슈퍼 모델은 320억 개의 파라미터로 자율주행 차량에 추론 기반 의사결정 능력을 제공하며, 전작 대비 3배 규모로 성장해 테슬라(Tesla)와 웨이모(Waymo)의 자체 개발 방식을 위협하고 있다.

젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 창립자 겸 최고경영자(CEO)는 GTC 타이베이에서 "알파마요는 자동차가 단순히 운전하는 것이 아니라 안전하게 추론하기 시작하는 순간"이라고 말했다.

이 모델은 전방 카메라에서 360도 서라운드 인식으로 범위를 확장했으며, 궤적 출력과 함께 메타 액션(Meta-Actions)—양보, 차선 변경, 정지 등의 고수준 운전 결정—을 도입했다. 또한 엔비디아에 따르면 2D 그라운딩을 통한 추론 자동 레이블링 기능을 추가해 주석(annotation) 작업 주기를 수개월에서 수일로 단축시켰다.

엔비디아 주식은 5월 30일 211.26달러에 마감하며 1.45% 하락했으며, 거래량은 2억 6500만 주로 20일 평균인 1억 6600만 주를 59% 상회했다. 해당 주가는 연초 대비 약 12.6% 상승했으며, 200일 이동평균선인 187.65달러 위에서 거래되고 있다.

알파마요 2 슈퍼 사양, 추론 격차 해소

알파마요 2 슈퍼는 엔비디아의 코스모스(Cosmos) 세계 기반 모델(World Foundation Model) 위에 구축되었으며, 차량 내 엔비디아 DRIVE AGX Thor 플랫폼에서 구동되는 소형 버전으로 증류(distillation)할 수 있는 티처 모델(teacher model)로 설계되었다. 엔비디아에 따르면, 이 320억 파라미터 모델은 전통적인 모방 학습(mitation-learning) 시스템이 실패하는 롱테일(long-tail) 시나리오에서 인과관계 추적(chain-of-causation traces)과 궤적 품질을 개선한다.

알파마요 제품군은 이제 100억 개에서 320억 개 파라미터로 확장되었으며, 새 모델은 추론, 자동 레이블링, 장면 이해, 모델 비평 및 지식 증류를 포함한 멀티태스크 기능을 지원한다. 알파마요는 COMPUTEX 베스트 초이스 어워드 차량 기술 및 스마트 콕핏 부문에서 수상했다.

엔비디아는 이 모델과 함께 오픈소스 폐루프 강화학습(closed-loop reinforcement learning) 프레임워크인 알파짐(AlpaGym)도 공개했다. 알파짐은 알파심(AlpaSim) 시뮬레이터에서 지속적인 의사결정 사이클을 통해 모델을 실행한다. 기록된 데이터를 기준으로 모델을 평가하는 개루프(open-loop) 훈련과 달리, 알파짐은 모든 제동, 조향 및 내비게이션 선택이 환경에 영향을 미치도록 하여 누적 오류(compounding errors)를 노출시킨다. 또한 엔비디아는 사실적인 시나리오 생성을 위한 생성형 세계 모델인 옴니드림스(OmniDreams)와, 운전 클립에서 사람의 주석 없이 인과 레이블을 생성하는 CoC 자동 레이블링 파이프라인도 함께 공개했다.

로보택시 경쟁에 미치는 영향

이번 출시는 엔비디아를 자율주행 산업의 주요 AI 인프라 공급자로 자리매김하게 하며, 테슬라 및 웨이모의 수직 통합 솔루션과 직접적으로 경쟁하게 된다. 엔비디아는 이번 여름 모델을 GitHub와 Hugging Face에 오픈소스로 공개함으로써, 더 광범위한 개발자 생태계가 자체 시스템을 구축하는 대신 엔비디아의 스택을 채택하도록 하는 전략을 취하고 있다.

투자자 입장에서는 개발자 다운로드가 하드웨어 수익으로 이어질지가 관건이다. 엔비디아의 자동차 부문은 역사적으로 데이터센터 사업에 비해 기여도가 낮았지만, 알파마요 플랫폼은 출시 이후 약 40만 건의 다운로드를 기록하며 성장 동력을 보여주고 있다. 각 배포에는 엔비디아의 DRIVE AGX Thor 컴퓨팅 플랫폼이 필요하므로, 반복적인 하드웨어 수요 창출이 발생하며, 이는 코어 데이터센터 및 게임 사업을 넘어 엔비디아의 전체 주소 가능 시장(TAM)을 확장할 수 있다.

알파마요 2 슈퍼는 이번 여름 추론 코드는 GitHub, 모델 가중치는 Hugging Face를 통해 제공될 예정이다.

본 문서는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.