340억 매개변수 모델, 오토브레인스·엔비디아 협력 확대

오토브레인스(Autobrains)가 엔비디아(NVIDIA·$NVDA)의 340억 매개변수 자율주행 모델 알파마요 2 슈퍼(Alpamayo 2 Super)의 추론 기능을 주행 상황별 에이전트 개발에 활용한다. 양사는 기존 차량용 플랫폼 협력에 자율주행 AI 개발을 더하기로 했다.

오토브레인스는 10일 발표에서 엔비디아와의 협업 확대를 밝혔다. 회사는 알파마요의 기반 모델 지식을 자체 에이전트형 AI 구조에 옮겨 특정 주행 상황에 대응하는 에이전트를 만들겠다고 설명했다.

알파마요 2 슈퍼는 복잡한 주행 상황을 추론하고 주행 궤적과 인과 추론 기록을 생성하는 모델이다. 엔비디아는 이 모델을 영상·언어 정보를 처리하는 340억 매개변수 추론형 VLA로 소개했다.

엔비디아는 알파마요 2 슈퍼를 자율주행 시스템 개발용 '교사 모델'로 설명한다. 모델의 지식을 소형 모델로 이전해 차량 내 연산 장치에서 실행하는 방식도 제시했다.

오토브레인스가 설명한 구조에서는 상황에 따라 필요한 에이전트와 기능만 활성화한다. 대형 모델 전체를 차량 안에서 실행하지 않고도 주행 판단에 추론 기능을 활용하겠다는 구상이다.

회사는 이런 접근이 차량의 연산량과 응답 지연, 전력, 비용 제약에 맞추기 위한 것이라고 설명했다. 다만 구체적인 연산량 절감 폭은 발표하지 않았다.

알파마요가 생성한 주행 궤적과 인과 추론 기록은 드문 상황을 재현하는 시나리오를 만들고 에이전트의 약점을 찾는 학습 과정에 쓰인다. 회사는 실제 도로에서 얻은 데이터와 검증도 계속 필요하다고 밝혔다.

리시 달(Rishi Dhall) 엔비디아 자동차 부문 부사장은 발표문에서 “오토브레인스의 에이전트형 AI는 첨단 추론 능력을 실시간 실행에 최적화한 주행 에이전트로 전환한다”고 말했다. 달은 모델의 추론을 차량에서 실행하는 기술로 옮기는 협업의 방향을 설명했다.

이갈 라이첼가우즈(Igal Raichelgauz) 오토브레인스 창업자 겸 CEO는 “기초 AI는 드물고 복잡한 상황을 추론하고, 에이전트형 AI는 그 능력을 차량에서 효율적으로 작동하는 전용 주행 에이전트로 옮긴다”고 말했다. 회사는 도로에서 드물게 발생하는 사례를 수집하는 데만 의존하지 않고 모델의 추론을 학습에 활용하겠다는 방향을 밝혔다.

오토브레인스는 에이전트가 양산 차량에서 실시간 작동한다고 발표했다. 구체적인 차종과 배포 일정, 알파마요 2 슈퍼 자체의 탑재 여부나 상용 운행 개시 사실은 제시하지 않았다.

에이전트별 규모와 실제 주행 성능도 수치로 공개하지 않았다. 이번 발표만으로 기술 적용 범위나 성능을 비교하기는 어렵다.

엔비디아는 5월 31일 알파마요 2 슈퍼를 공개하며 소형 모델 학습을 위한 교사 모델로 제시했다. 본지는 알파마요 2 슈퍼의 주변 인식과 주행 판단 기능을 앞서 소개했다.

오토브레인스와 엔비디아는 기존에도 엔비디아 하이페리온(NVIDIA Hyperion)을 활용한 레벨4 자율주행 사업에서 협력해 왔다. 하이페리온은 차량용 연산 장치와 센서를 결합한 플랫폼으로, 엔비디아는 2026년 9월 기존 DRIVE Hyperion의 명칭을 NVIDIA Hyperion으로 바꿨다.

양사는 빈패스트(VinFast·$VFS)와 동남아시아 레벨4 자율주행 사업을, 우버(Uber·$UBER)와 독일 뮌헨 로보택시 프로그램을 진행하고 있다. 이번 발표는 기존 차량용 플랫폼 협력에서 주행 지능 개발로 범위를 넓힌 내용이다.

우버는 6월 1일 뮌헨 로보택시 프로그램을 발표하며 규제 승인을 조건으로 제시했다. 이번 협업 확대 발표에는 신규 칩 공급 계약이나 구매 규모가 포함되지 않았다.