엔비디아가 로보택시와 자율주행차 개발을 위한 프론티어급 개방형 추론 인공지능 모델인 엔비디아 알파마요 2 슈퍼의 상업적 이용을 발표했다. 개방형 상용 라이선스를 기반으로 공개되는 이번 모델은 벤치마크 최고 수준의 추론 성능과 검증 가능한 의사결정 체계를 결합해 자율주행 기술의 양산 및 대규모 차량 플릿 배포를 크게 가속화할 것으로 전망했다.

알파마요 2 슈퍼는 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스를 통해 리눅스 재단의 허용적 라이선스인 오픈MDW-1.1 규격으로 제공된다. 해당 라이선스는 자율주행차 개발사와 완성차 제조사, 부품 공급업체가 추가 허가 없이 자체 데이터와 주행 정책에 맞게 모델을 파인튜닝하고 파생 모델을 개발해 상업적으로 재배포할 수 있도록 허용한다. 이에 따라 기업들은 핵심 데이터와 인프라에 대한 통제권을 유지하면서 독자적인 기술 노하우를 확보할 수 있게 됐다고 밝혔다.

이번 모델은 340억 개의 매개 변수를 갖춰 기존 알파마요 1 및 1.5 모델 대비 3배 확장됐다고 설명했다. 엔비디아 코스모스 3 슈퍼 리즈너 아키텍처를 기반으로 구축되고 강화학습을 통해 사후 학습된 알파마요 2 슈퍼는 자율주행 주요 벤치마크인 링고QA(LingoQA) 평가에서 큐원2.5-VL, 제미나이 2.5 프로, 지피티-4o 등 주요 대형 언어 모델들을 제치고 1위를 기록하며 최첨단 추론 성능을 입증했다.

자율주행 기술이 해결해야 할 가장 까다로운 난제는 일상적인 주행이 아닌 예측하기 힘든 롱테일 시나리오다. 알파마요 2 슈퍼는 차량 전방과 측면, 후방을 아우르는 360도 전방위 카메라 영상을 통합 분석해 차선 변경, 비보호 회전, 복잡한 교차로 등 위험도가 높은 상황을 정밀하게 파악한다고 밝혔다.

단일 파운데이션 모델로서 계획된 주행 궤적 산출, 의사결정의 이유를 설명하는 인과관계 연쇄 추적, 정지나 양보 등 모델의 의도를 나타내는 메타 액션, 자동 라벨링, 시각 질의응답 등 5가지 연계 결과를 실시간으로 생성한다.

또한 개발자들은 클라우드 환경에서 알파마요 2 슈퍼를 고품질 교사 모델 및 합성 데이터 생성 도구로 활용하고, 양산 차량에는 실시간 추론에 최적화된 경량화 특화 모델을 탑재하는 클라우드-투-카 워크플로우를 구축할 수 있다. 인과관계 연쇄 추적 정보는 국제 표준 규격인 ISO/PAS 8800 요구사항 및 엔비디아 헤일로스 안전 검증 워크플로우와 연동되어 AI 안전성을 체계적으로 보증한다.
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