엔비디아, 자율주행용 320억 파라미터 오픈 추론 모델 'Alpamayo 2 Super' 출시

엔비디아의 새로운 Alpamayo 2 Super 오픈 추론 모델은 자율주행차 개발자에게 전체 주행 스택 전반에 걸쳐 추론, 계획 및 실행이 가능한 320억 파라미터 시스템을 제공하며, 데이터 주석 작업 주기를 수개월에서 수일로 단축시킨다.

엔비디아의 창립자이자 CEO인 젠슨 황은 성명을 통해 "Alpamayo는 자동차가 단순히 주행하는 것이 아니라 안전하게 추론하기 시작하는 순간"이라며, "오직 엔비디아만이 오픈 모델, 시뮬레이션, 실세계 데이터 및 에이전트 스킬을 제공하여 전 세계 로보택시 생태계가 레벨4 역량을 개발할 수 있도록 한다"고 말했다.

이 모델은 엔비디아 제품군을 100억 파라미터에서 320억 파라미터로 확장했으며, 고수준 주행 의사결정을 위한 Meta-Action 출력과 함께 완전한 360도 서라운드 인식을 추가했다. 엔비디아는 추론 기반 자동 레이블링이 주석 작업 일정을 수개월에서 수일로 단축할 수 있으며, 이 모델을 차량 내 하드웨어 배치를 위해 소형 형태로 증류(distill)할 수 있다고 밝혔다. 이번 출시와 함께 공개된 AlpaGym은 오픈소스 폐루프 강화학습 프레임워크로, 정적 녹화 데이터가 아닌 시뮬레이션 내 연속적인 의사결정 주기에 대해 모델을 훈련시켜, 개방 루프 훈련이 놓치는 복합 오류와 에지 케이스 실패를 드러낸다.

또한 엔비디아는 표준 데이터셋이 커버할 수 없는 희귀 및 롱테일(long-tail) 주행 시나리오를 위한 사실적인 시뮬레이션 도구인 OmniDreams도 출시했다. Omniverse NuRec 기반의 Neural Reconstruction은 실제 차량 데이터를 3D 장면으로 변환하여 다양한 센서 구성에 적용 가능하게 함으로써 반복적인 물리적 데이터 수집의 필요성을 줄인다. 이 결합된 파이프라인은 실세계 데이터 수집부터 차량 내 배치까지 이어진다.

이번 자율주행 추진은 핵심 데이터센터 사업을 넘어 엔비디아에 새로운 수익원을 창출한다. 엔비디아의 데이터센터 사업은 가장 최근 회계연도에 475억 달러의 매출을 기록했다. 이 회사의 Drive Hyperion 플랫폼은 이미 4개의 새로운 로보택시 파트너를 확보했으며, Alpamayo 2 Super의 오픈소스 전략은 CUDA 소프트웨어를 AI 훈련의 표준으로 만든 접근 방식을 반영한 것으로, 퀄컴의 Snapdragon Ride 및 모빌아이의 EyeQ와 같은 경쟁사가 영향력을 확보하기 전에 개발자를 엔비디아 생태계에 고정시키기 위한 전략이다. 엔비디아 주식은 선행 주가수익비율(Fwd P/E) 약 35배에 거래되고 있으며, 골드만삭스는 자율주행차 시장의 전체 주소 가능 시장(TAM)이 2035년까지 1조 3천억 달러에 달할 수 있다고 추정한다.

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