엔비디아가 로보택시와 자율주행차 개발을 위한 개방형 AI 추론 모델 ‘엔비디아 알파마요 2 슈퍼(NVIDIA Alpamayo 2 Super)’의 상업적 이용을 지원한다고 6일 밝혔다.
알파마요 2 슈퍼는 개방형 상용 라이선스인 오픈MDW(OpenMDW)-1.1을 적용해 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 제공된다. 이에 따라 개발자는 별도 허가 없이 모델을 파인튜닝하거나 파생 모델을 개발하고 상업적으로 재배포할 수 있다. 자동차 제조사와 자율주행차 개발사, 부품업체는 자체 데이터와 주행 정책에 맞춰 모델을 활용할 수 있다.
엔비디아는 알파마요 2 슈퍼가 자율주행 추론 벤치마크인 링고QA(LingoQA)에서 약 40개 모델 가운데 1위를 기록했다고 밝혔다. 엔비디아가 진행한 평가에서는 큐원2.5-VL(Qwen2.5-VL) 72B와 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro), GPT-4o보다 높은 성능을 기록했으며, 자율주행 관련 모든 내부 평가 벤치마크에서도 최고 성능을 보였다고 설명했다.
알파마요 2 슈퍼는 엔비디아 코스모스 3 슈퍼 리즈너(Cosmos 3 Super Reasoner)를 기반으로 구축됐으며, 차량 전방·측면·후방을 포함한 360도 카메라 영상을 종합해 추론한다. 이 모델은 차선 변경과 합류, 비보호 좌회전, 복잡한 교차로 등 다양한 주행 상황에서 추론과 의사결정을 수행할 수 있도록 설계됐다.
알파마요 2 슈퍼는 주행 궤적 생성, 의사결정 추론 근거를 설명하는 인과관계 연쇄(Chain of Causation, CoC) 추적 정보 제시, 메타 액션 생성, 추론 자동 라벨링, 2D 시각 그라운딩 기반 시각 질의응답(VQA) 등 다섯 가지 기능을 하나의 파운데이션 모델에서 제공한다. 이를 통해 개발자는 모델의 판단 근거를 확인하고 검증할 수 있으며, 자동 라벨링을 활용해 학습 데이터 구축 기간도 단축할 수 있다고 엔비디아는 설명했다.
엔비디아는 알파마요 2 슈퍼를 자율주행 개발을 위한 개방형 생태계의 핵심 모델로 제시했다. 알파마요 제품군은 폐루프 시뮬레이션 도구 '알파심(AlpaSim)', 강화학습 플랫폼 '알파짐(AlpaGym)', 피지컬 AI 개방형 데이터세트와 개방형 학습 레시피 및 자동 라벨링 파이프라인 등과 함께 제공된다.
한편, 엔비디아는 알파마요 제품군이 허깅페이스에서 누적 다운로드 50만 건을 돌파하며 자율주행 분야의 대표적인 개방형 추론 모델군으로 자리 잡고 있다고 밝혔다.
AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)
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