Alpamayo

1. Alpamayo란 무엇인가요?

엔비디아 Alpamayo는 엔비디아가 자율주행차 개발을 가속하기 위해 공개한 오픈소스 AI 기술 제품군입니다. 이 가운데 핵심은 자율주행 연구용 추론 기반 비전-언어-액션 모델인 “Alpamayo-R1”로, 차량이 시각 입력을 처리하고 상황을 이해하며 인간처럼 복잡한 판단을 내릴 수 있도록 설계되었습니다. Alpamayo는 비단 눈에 보이는 물체를 인식하는 것을 넘어서 사고의 연쇄(chain-of-thought) 추론을 수행해 복잡한 주행 시나리오를 다룰 수 있게 합니다. 

1.1 Alpamayo 포트폴리오를 발표한 배경

CES 2026 행사와 NeurIPS 2025 AI 학회에서 엔비디아는 Alpamayo 제품군의 오픈소스 공개를 통해 안전하고 투명한 자율주행차 개발 생태계를 확장하려는 계획을 발표했습니다. 이는 기존의 폐쇄형 시스템 중심 개발 방식에서 벗어나 커뮤니티 주도의 혁신을 촉진하기 위한 전략이기도 합니다. 

1.2 Alpamayo가 자율주행차에 제공하는 가치

Alpamayo는 차량이 단순한 패턴 인식을 넘어서 맥락 기반 추론을 수행함으로써 장애물, 도로 표지, 사람 등 다양한 요소를 고려해 더 안전하게 주행할 수 있도록 돕습니다. 실시간으로 상황을 이해하고 이에 따른 행동을 계획함으로써 예측과 대응 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다.

2. 자율주행 차량 개발에서 Alpamayo의 역할

Alpamayo는 자율주행 차량이 “생각”하면서 운전할 수 있는 기반을 제공합니다. 전통적인 자율주행 AI는 데이터를 보고 패턴을 따라 움직이지만, Alpamayo는 시각 정보와 언어 정보를 결합해 복잡한 상황에서도 의미 있는 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추도록 설계되었습니다.

3. Alpamayo가 자율주행 개발에 제공하는 주요 이점

3.1 오픈 및 투명한 AI

Alpamayo-R1 모델은 GitHub과 Hugging Face 등으로 오픈소스로 공개되어 개발자, 연구자들이 자유롭게 사용하고 수정할 수 있습니다. 이를 통해 자율주행 기술의 투명성과 안전 기준 마련에 기여할 수 있습니다. 

3.2 추론 기반 자율주행

Alpamayo는 “체인-오브-코즌(chain-of-causation) 추론”을 활용해 다단계 판단을 수행합니다. 예를 들어 보행자가 갑자기 나타나는 상황, 복잡한 도로 상황을 인간처럼 이해하고 최적 경로를 선택하는 능력을 제공합니다. 

3.3 대규모 시뮬레이션 환경

Alpamayo 포트폴리오에는 대규모 폐쇄 루프 시뮬레이션을 지원하는 프레임워크도 포함되어, 실제 주행 전 다양한 조건을 시뮬레이션 환경에서 시험할 수 있습니다. 

3.4 레벨 4 자율주행으로의 가속

Alpamayo는 레벨 4 이상의 자율주행 구현을 가속하기 위해 설계되었습니다. 레벨 4는 제한된 지역에서 운전자의 개입 없이 차량이 완전 자율 주행이 가능한 수준을 의미하며, 복잡한 상황에서도 안전성과 판단력이 중요한 요소입니다. 

4. Alpamayo 포트폴리오의 핵심 구성 요소

4.1 Alpamayo 1: Reasoning VLA 모델

Alpamayo-R1은 Vision-Language-Action (VLA) 구조 기반 모델로, 시각 및 언어 데이터를 함께 처리해 차량이 환경을 해석하고 행동을 계획하도록 돕습니다. 이 모델은 복잡한 실제 교통 상황에서도 상황을 추론하고 실행 전략을 결정할 수 있도록 설계되었습니다. 

4.2 AlpaSim: 오픈 시뮬레이션 프레임워크

Alpamayo 포트폴리오에는 알파심(AlpaSim)이라 불리는 폐쇄 루프 시뮬레이션 프레임워크가 포함되며, 실제 환경에서 시험하기 어려운 다양한 주행 시나리오를 시뮬레이션 환경에서 안전하게 테스트할 수 있도록 돕습니다. 

4.3 Physical AI 오픈 데이터셋

엔비디아는 Alpamayo-R1과 함께 다양한 오픈 데이터셋도 제공하여 연구자들이 학습과 평가에 사용할 수 있도록 공개하고 있습니다. 이러한 오픈 데이터는 알고리즘 개발과 안전성 평가에 중요한 자료가 됩니다. 

5. 다음 단계

Alpamayo는 현재 연구 및 비상업적 목적으로 오픈소스로 제공되고 있으며, 자율주행 기술 생태계 전반을 확장하고 안전 기준을 정립하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 개발자와 연구자는 깃허브, 허깅 페이스 등에서 관련 소스와 도구들을 확인할 수 있습니다.