엔비디아가 로보택시 및 자율주행 자동차(AV)의 대규모 배포와 기술 고도화를 지원하는 자율주행용 오픈 추론 모델 알파마요 2 슈퍼를 상업적 용도로 공개했다. 주행 중 발생하는 드물고 복잡한 롱테일 상황에 효과적으로 대처할 수 있도록 인과관계 추론 및 정교한 주행 경로 생성 역량을 갖췄다.
자율주행 상용화의 핵심 난제인 예외적 도로 상황을 해결하기 위해 엔비디아 코스모스 3 슈퍼 리즈너를 기반으로 강화학습 포스트 트레이닝을 거쳤다. 단일 파운데이션 모델 구조로 개발되어 실시간 상황 판단과 안전한 경로 설계를 동시에 지원한다.
개방형 라이선스 도입과 클라우드-투-카 워크플로우 구축
알파마요 2 슈퍼는 리눅스 재단의 허용적 라이선스인 OpenMDW-1.1로 공개되어 파인 튜닝과 파생 모델 제작, 상업적 재배포를 허용한다. 자율주행 개발사와 완성차 제조사, 부품 공급사는 가중치가 개방된 모델을 바탕으로 초기 학습 비용을 절감하는 동시에 자사 데이터 기반의 특화 모델을 구축할 수 있다.
클라우드 환경에서 알파마요 2 슈퍼로 고품질 추론과 학습 데이터를 생성한 후, 100억 개 파라미터 규모의 알파마요 1.5나 알파마요 1 모델로 지식 증류를 진행하는 클라우드-투-카 워크플로우를 완성했다. 증류된 특화 모델을 양산 차량에 탑재함으로써 효율적인 차재 실시간 추론을 가능하게 만든다.
벤치마크 1위 성능과 5가지 연계 출력을 통한 안전 검증
알파마요 2 슈퍼는 자율주행 추론 벤치마크인 LingoQA 평가에서 1위를 차지했다. Lingo-Judge 지표 테스트에서 Qwen2.5-VL 72B, Gemini 2.5 Pro, GPT-4o 등 주요 대형 언어 모델들을 크게 앞섰으며, 360도 전방위 카메라 커버리지를 활용해 차선 변경과 합류, 비보호 회전 시 안전한 의사결정을 내린다.
의사결정 과정의 투명성을 높이기 위해 계획 궤적, 인과 사슬(CoC) 트레이스, 메타 액션, 추론 자동 라벨, 2D 시각적 그라운딩 기반 VQA 등 5가지 출력을 연계 생성한다. 인과 사슬 트레이스는 엔비디아 할로스 안전 검증 워크플로우와 통합되어 ISO/PAS 8800 요구사항에 부합하는 안전성을 입증하며, 자동 라벨러 기능을 통해 라벨링 작업 주기를 수개월에서 수일로 단축한다.
글 / 원선웅 (글로벌오토뉴스 기자)
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