엔비디아의 자율주행 플랫폼 '알파마요(AlphaMayo)'가 자율주행 업계의 기술적 한계를 극복하고, 완성차 업체 간 기술 격차를 줄일 수 있다는 분석이 나왔습니다.
한국자동차연구원은 2월 9일 발표한 '알파마요가 그리는 신(新) 자율주행 생태계' 보고서에서 이같이 밝혔습니다.
보고서에 따르면 자율주행 산업은 상용화를 앞둔 상황에서 높은 비용과 기술적 불확실성이라는 두 가지 과제를 안고 있습니다.
자율주행 기술 개발에는 소프트웨어(SW) 개발과 통합·테스트 및 검증, 데이터 수집 등에 대한 대규모 투자가 필요해 단일 기업이 감당하기 어려운 비용 부담이 따른다고 보고서는 지적했습니다.
아울러 보고서는 테슬라가 주도하는 인공지능(AI) 기반 엔드투엔드(E2E) 방식이 새로운 자율주행 기술로 떠오르고 있지만, 블랙박스 문제로 검증과 규제 대응에는 한계가 있다고 설명했습니다.
반면 엔비디아는 학습·추론·시뮬레이션을 결합한 피지컬 AI 비전과 이에 해당하는 자율주행 특화 모델 알파마요를 공개했습니다.
생각하고 추론하는 자율주행 AI인 알파마요는 언어적 추론 능력을 내재한 시각·언어·행동(VLA) 모델 '알파마요 1'을 중심으로, 시뮬레이션 프레임워크 '알파심', 피지컬 AI 오픈 데이터셋으로 구성됐습니다.
알파마요 1은 실제 주행 데이터로 이뤄진 피지컬 AI 데이터셋을 활용해, 현실의 물리 법칙을 구현한 가상 환경 '알파심'에서 반복 학습을 수행하며 모델의 완성도를 높입니다. 이러한 구조가 알파마요의 핵심 운영 방식입니다.
그 결과 일반적인 상황에서는 알파마요 1이 주행을 담당하고, 예측이 어려운 불확실한 상황에서는 전통적인 제어 시스템이 개입해 제어권을 넘겨받는 방식으로 안전성이 강화된다고 보고서는 전했습니다.
보고서는 이 같은 구조를 통해 알파마요가 자율주행 업계의 기술적 난제를 해소하고, 개발 비용 절감에도 기여할 수 있을 것으로 내다봤습니다. 고도화된 시뮬레이션 환경과 표준화된 데이터셋을 활용함으로써 학습과 검증 과정에서 발생하는 비용 부담을 줄일 수 있다는 분석입니다.
나아가 알파마요가 자율주행 산업 전반의 경쟁과 협력 구도에도 변화를 가져올 가능성이 크다고 평가했습니다.
알파마요를 중심으로 한 개발 환경에서는 완성차 업체와 플랫폼 기업이 보다 높은 수준에서 협력하는 수평적 분업 체계가 확대될 것으로 전망했습니다.
이 경우 후발 완성차 업체들은 엔비디아 등 빅테크 기업과 연합을 형성해, 이들이 제공하는 데이터셋과 시뮬레이션 인프라를 활용함으로써 자율주행 기술 개발 기간을 단축할 수 있을 것으로 보입니다.
보고서는 알파마요를 통해 제시된 개방·연합형 자율주행 생태계의 잠재력이 확인되고 완성차 기업들의 참여가 확대될 경우, 생태계 내 기업 간 자율주행 기술 격차가 점진적으로 줄어들 수 있다고 전망했습니다.
또한 이 같은 변화가 이어지면 완성차 업체 간 경쟁의 초점은 기술 선점 여부가 아니라, 양산 차량에서 소비자가 실제로 체감하는 기술적 효용으로 옮겨갈 것으로 내다봤습니다.
최성훈 기자 csh87@etnews.com