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엔비디아 "자율주행 다음 개척지는 추론…차량용 GPT만으론 부족"

"자율주행의 다음 개척지는 추론하는 힘을 통해 가능해질 것입니다. 극히 드물거나 이전에 마주하지 못한 상황에서도 모델이 판단하고 그에 맞춰 행동할 수 있어야 합니다." 마르코 파보네 엔비디아 자율주행차 연구 부문 수석 디렉터 겸 스탠퍼드대 교수는 25일 서울 코엑스에서 열린 '2026 자율주행 산업 컨퍼런스'에서 '피지컬 AI를 위한 추론 모델'을 주제로 발표하며 이같이 말했다. 파보네 디렉터는 자율주행 AI가 주변 사물을 인식하는 수준을 넘어 도로 상황의 맥락과 교통 참여자 간 관계를 이해해야 한다고 강조했다. 차량이 어떤 주행 행동을 선택했는지 논리적으로 설명하는 능력도 필요하다고 봤다. 그는 "중요한 것은 언어적 이해와 상식적인 추론을 물리적 행동으로 연결하는 것"이라며 "그것이 궁극적으로 우리가 달성하려는 목표"라고 말했다. 엔비디아는 이를 구현하기 위해 자율주행 AI 플랫폼 '알파마요'를 개발하고 있다. 알파마요의 핵심은 시각 정보와 언어 이해, 행동 생성을 결합한 비전·언어·행동(VLA) 모델이다. 차량 센서로 확보한 정보를 바탕으로 주변 환경을 인식하고, 도로 상황과 잠재적 위험을 추론해 주행 궤적을 생성한다. 판단 과정은 언어로도 제시해 차량이 차선을 바꾸거나 속도를 줄인 이유를 사람이 확인할 수 있도록 했다. 파보네 디렉터는 "파운데이션 모델은 차량에 탑재되는 시스템에만 사용하는 것이 아니라 전체 개발 과정에서 활용할 수 있다"며 "자율주행 시스템을 설계하고 개발하며 검증하는 여러 단계에 적용할 수 있다"고 설명했다. 모델 학습은 여러 단계로 진행된다. 먼저 광범위한 데이터로 일반적인 지식을 학습한 뒤 대규모 주행 데이터를 활용해 경로 예측 능력을 갖추게 한다. 이후 주행 상황에 대한 추론 과정을 감독 데이터로 활용해 미세조정하고, 강화학습으로 안전성과 주행 성능, 사람의 선호를 조율한다. 그는 "검증 가능한 안전 점수와 사람의 선호 등 서로 다른 신호를 하나의 보상 체계로 결합한다"며 "후속 학습과 정렬 작업을 거치면 행동 생성과 주행 성능에서 일관된 개선을 확인할 수 있다"고 말했다. 엔비디아는 규모가 큰 AI 모델에서 확보한 판단 능력을 차량용 소형 모델에 학습시키는 '지식 증류' 기술도 활용한다. 대형 모델은 성능이 뛰어나지만 연산량이 많아 차량에서 실시간으로 구동하기 어렵기 때문이다. 파보네 디렉터는 "대형 모델의 추론 능력을 작은 모델로 압축하면 차량에서도 실시간으로 실행할 수 있다"며 "모델과 학습 데이터의 규모를 확대할수록 주행 성능이 개선되는 경향도 확인했다"고 말했다. 엔비디아는 알파마요를 단일 AI 모델이 아닌 자율주행 개발 생태계로 확장하고 있다. 추론형 모델과 오픈소스 시뮬레이션 도구 알파심 그리고 실제 주행 데이터세트를 함께 제공해 개발사가 모델을 학습하고 검증할 수 있도록 했다. 파보네 디렉터는 "알파마요 플랫폼의 가치는 단일 모델에만 있지 않다"며 "개발을 촉진하는 모델과 시뮬레이션 도구, 데이터세트로 구성된 하나의 생태계"라고 강조했다. 이어 "특정 지역에 제품을 배포하려면 해당 지역에 적합한 데이터와 일정 수준의 현지화가 필요하다"며 개방형 모델을 활용해 기업별·지역별 주행 환경에 맞게 미세조정할 수 있다고 설명했다. 엔비디아가 최근 공개한 '알파마요 2 슈퍼'도 소개했다. 알파마요 2 슈퍼는 340억개 매개변수를 갖춘 추론형 VLA 모델로, 주행 궤적 생성과 상황 추론, 상위 행동 예측, 주행 데이터 자동 분류 등을 수행한다. 파보네 디렉터는 생성형 AI를 자율주행차에 적용하는 일을 단순히 거대언어모델(LLM)을 차량에 탑재하는 것으로 이해해선 안 된다고 지적했다. 그는 "발표를 하면 많은 사람이 '결국 자동차에 GPT를 넣으려는 것 아니냐'고 묻는다"며 "첨단 AI 모델, 특히 파운데이션 모델과 추론 모델을 실제 응용 분야에 적용하는 과정에는 많은 과제가 있다"고 말했다. 이어 "파운데이션 모델과 추론 모델 자체가 완전한 해답은 아니라는 점을 인식해야 한다"며 "엔비디아의 안전 접근법에서 중요한 것은 안전 아키텍처를 어떻게 설계하느냐"라고 강조했다. AI 모델이 생성한 판단을 그대로 차량 제어에 사용하는 것이 아니라 별도의 안전 체계를 통해 행동 범위를 제한하고 검증해야 한다는 설명이다. 그는 "이러한 아키텍처를 적용하면 시스템의 안전성을 더욱 쉽게 검증할 수 있다"고 말했다. 자율주행 분야에서 개발한 추론 모델은 로봇을 비롯한 다른 피지컬 AI 영역으로도 확장할 수 있다고 내다봤다. 파보네 디렉터는 "로봇 분야는 작업과 산업, 환경 측면에서 매우 파편화돼 있다"며 "자율주행용 모델을 서로 다른 형태의 로봇에 맞게 조정하면 사람이 언어로 제공한 지시에 따라 로봇이 현실 세계를 탐색하고 주변 환경과 상호작용하도록 할 수 있다"고 말했다. 이어 "자율주행에는 상당한 수준의 장기 기억과 다른 교통 참여자의 움직임을 종합적으로 판단하는 능력이 필요하다"며 "앞으로는 에이전틱 AI를 어떻게 활용하느냐가 매우 중요해질 것"이라고 덧붙였다.

2026.08.25 16:48김재성 기자

전영현 부회장 "삼성 파운드리서 엔비디아 자율주행 칩 생산"

삼성전자 파운드리가 엔비디아의 자율주행 칩을 생산한다. 전영현 삼성전자 부회장은 8일 서울 중구 신라호텔에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회동 후 취재진에 "4나노미터(nm)와 8나노 공정에서 자율주행 칩과 그록칩 생산을 협력하고 있다"고 말했다. 전영현 부회장은 "자율주행 칩을 공급하고 있다"며 "그록의 다음 세대 칩도 같이 협력하고 있다"고 설명했다. 엔비디아는 현재 자율주행 칩셋 '오린(Orin)'과 차세대 칩 '토르(Thor)'를 중심으로 자율주행 플랫폼을 지원하고 있다. 그록칩은 엔비디아의 차세대 추론 특화 프로세서다. 전 부회장은 고대역폭메모리(HBM) 협력 내용도 공유했다. 그는 "오늘 젠슨 황과 단기적으로는 HBM4와 파운드리 협력을 얘기했다"며 "HBM4나 소캠(서버용 저전력 메모리 모듈) 공급해야 하고, 내년에 대해선 HBM4E, HBM5, 파운드리 관련 이야기를 했다"고 밝혔다. 소캠은 엔비디아의 차세대 서버용 저전력 D램 모듈이다. SK하이닉스와 경쟁에 대해선 "우리는 열심히 할 것이고, 결과로서 보여줄 것"이라고 짧게 답했다. 젠슨 황 CEO는 이날 오전 "SK하이닉스는 엔비디아의 최대 메모리 공급사"라며 "인공지능(AI) 생태계 전체를 고려해 생산 능력과 로드맵을 함께 설계하고 있다"고 말했다. 한편, 삼성전자 파운드리는 최근 투트랙 전략을 구사하고 있다. 최첨단 공정인 2나노 고객사를 확보함과 동시에 가동률을 높이기 위해 4·8나노 등 성숙 공정에서도 마케팅을 적극 펼치고 있다. 삼성전자는 국내외 디자인하우스(DSP) 업체에 5·8나노 공정 영업 강화를 지시하며 실리콘 물량 확보에 주력하는 것으로 알려졌다. 엔비디아의 자율주행과 그록 칩 역시 이러한 전략의 일환으로 풀이된다. 그록3는 삼성전자 파운드리 4나노 공정에서 생산한다.

2026.06.08 19:45진운용 기자

LG, 엔비디아와 'AI 동맹' 판 키운다…계열사 역량 총집결

LG그룹과 엔비디아가 인공지능(AI) 생태계 강화를 위한 협력 범위를 확대한다. 엔비디아와 차세대 로보틱스와 스마트팩토리를 구현하는 것은 물론, 액체 냉각 솔루션과 자율주행 분야에서도 개발 속도를 높인다. 이를 위해 LG는 LG전자·CNS·이노텍·에너지솔루션 등 전사 역량을 총 동원할 예정이다. 구광모 LG 대표는 8일 오전 10시경 서울 여의도 LG트윈타워를 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 회의를 진행했다. 구광모 LG 대표는 "젠슨 황 엔비디아 CEO와 미래 산업을 바꿀 전략적 협력에 대해 매우 가슴 뛰는 논의를 나눴다"며 "엔비디아가 그리는 AI 생태계 청사진은 고객의 일상과 글로벌 산업 현장에 가치 있는 변화를 만들고자 하는 LG 미래 모습과 일치한다"고 밝혔다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "LG는 수많은 미래 산업에서 세계 최고 수준 역량을 갖춘 기업으로, 엔비디아가 진행하는 거의 모든 사업에서 하나의 거대한 팀처럼 일하고 있다"며 "기계 시스템과 휴머노이드 등 로보틱스는 물론, 미래 데이터센터 아키텍처도 함께 설계하고 있다"고 밝혔다. LG·엔비디아, 피지컬 AI서 '전방위' 동맹…로봇·부품·스마트팩토리 등 이날 회의에서 양사는 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 다양한 산업에서 협력 방안을 논의했다. 피지컬 AI의 경우, 양사는 제조부터 로봇에 이르는 피지컬 AI 분야에서 서로의 핵심 역량을 기반으로 시너지를 극대화하는 '윈-윈(Win-Win)' 전략을 구사한다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트(Isaac GR00T) 생태계를 기반으로 엔비디아의 레퍼런스 로봇을 공동으로 개발하는 협업을 강화한다. LG전자는 휴머노이드와 물류 로봇 등 차세대 로봇 분야에서 데이터 구축, 시뮬레이션, 학습, 행동으로 이어지는 전 개발 과정에 걸쳐 엔비디아와 전략적 협력을 확대한다. 엔비디아의 아이작(Isaac), 그루트(GR00T), 코스모스(Cosmos) 등 핵심 AI·로보틱스 플랫폼을 기반으로 로봇 개발 효율을 높이고 성능을 고도화한다. LG이노텍은 세계 최고 수준 광학 기술력에 기반한 로봇 눈 역할을 담당한다. 엔비디아 AI 칩 아키텍처에 최적화 고성능 센싱 모듈과 광학 부품을 개발한다. LG CNS는 제조와 물류 현장에서 손쉽게 AI 로봇을 도입할 수 있는 생태계를 조성하고 있다. 산업 현장용 로봇 플랫폼 피지컬웍스(PhysicalWorks)를 엔비디아 로보틱스 기술(Isaac, GR00T, Cosmos)과 접목, 고도함으로써 물류와 제조 현장 AI 전환을 가속화한다. LG는 글로벌 제조 현장에서 축적한 생산기술 데이터와 노하우를, 엔비디아는 AI 컴퓨팅과 디지털트윈 기술을 보유하고 있다. 양사는 이를 결합해 제조 AI 경쟁력을 높이고 원재료 조달부터 생산·물류·고객 전달까지 전 과정을 데이터와 AI가 실시간 연결하는 자율 제조 생태계를 구축하고 이를 글로벌 스마트팩토리의 새로운 표준으로 정립할 계획이다. AI 데이터센터용 차세대 냉각, 전력 솔루션 분야도 협력 차세대 AI 인프라 분야도 협업을 확대한다. LG전자는 엔비디아와 AI 인프라 열관리를 위한 냉각수 분배장치(CDU), 콜드플레이트 등 냉각 솔루션 인증 협력뿐 아니라, 엔비디아의 DSX(Digital Twin Supercomputing Matrix) 레퍼런스 디자인에 맞춘 프리패브(Prefab) 모듈형 설계 기술 협력 등으로 AI 인프라 역량을 고도화한다. LG유플러스와 LG CNS는 엔비디아의 DSX AI 팩토리 레퍼런스 디자인을 적용해 확장성과 에너지 효율을 높인 차세대 AI 팩토리를 구축할 계획이다. LG에너지솔루션은 차세대 그래픽처리장치(GPU) 서버의 전력 수요 증가에 대응하기 위해 엔비디아의 배터리 에너지 저장 시스템(BESS) 검증 가이드 라인에 맞춰 800V 직류(DC) 기반 데이터센터 전력 솔루션 협력을 논의 중이다. 이를 통해 AI 데이터센터 에너지 효율을 높이고 차세대 데이터센터용 에너지 시장 선점에 나선다는 전략이다. 또한 LG는 엔비디아와 함께 보다 안전하고 지능적인 자율주행과 소프트웨어정의차량(SDV) 구현을 앞당긴다. LG전자는 자체 보유한 인포테인먼트(IVI) 역량에 엔비디아 자율주행 플랫폼인 드라이브 하이페리온(DRIVE Hyperion)을 접목, 차세대 자율주행보조시스템(ADAS)을 비롯한 모빌리티 AI 시스템을 고도화한다. LG이노텍은 통신 모듈, 센싱 솔루션, 차량용 조명 시스템 등 전장부품 경쟁력을 바탕으로 엔비디아 드라이브 아키텍처에 최적화된 개발을 확대한다. 엔비디아 솔루션으로 AI 경쟁력 강화…'블랙웰' 등 도입 LG AI연구원은 엑사원(EXAONE) 성능 강화 과정에서 엔비디아의 최신 GPU 블랙웰(Blackwell GPU)과 AI 개발 플랫폼(NeMo FRAMEwork), 추론 성능 강화 소프트웨어(TensorRT-LLM)를 활용해 학습 효율과 추론 성능을 높일 계획이다. 또한 LG AI연구원은 AI 모델 데이터 학습 품질을 높이기 위해 엔비디아의 네모트론(Nemotron) 오픈 데이터셋을 활용한다. 엔비디아는 LG AI연구원의 소버린 AI 모델 구동과 함께 LG그룹의 사업 전 영역에서 AX 가속화를 지원한다. LG 관계자는 "이번 회동은 글로벌 AI 생태계를 선도하는 엔비디아의 첨단 AI 기술력과 AI를 고객 일상과 산업 현장에 빠르고 완성도 높게 구현할 수 있는 LG 제조·인프라 역량이 결합했다는 점에서 의미가 크다"며 "수십 년의 제조 혁신 노하우와 전 세계 고객 접점에서 축적한 방대한 라이프 데이터 자산을 보유한 LG와 AI 컴퓨팅 및 플랫폼 분야를 선도하는 엔비디아 협력은 산업과 일상을 아우르는 글로벌 AI 혁신을 가속할 것"이라고 기대했다.

2026.06.08 12:15장경윤 기자

기아, 자율주행·로봇에 5년 간 49조 쏟아붓는다

기아가 향후 5년간 49조원 규모의 대규모 투자를 단행해 2030년 영업이익 17조원을 달성하겠다는 청사진을 내놨다. 단순한 완성차 제조사를 넘어 2029년 도심 자율주행 시대를 열고, 휴머노이드 로봇을 실제 공장에 투입하는 등 미래 모빌리티 기업으로의 전환에 전력투구하겠다는 구상이다. 기아가 9일 서울 중구 신라호텔에서 '2026 최고경영자(CEO) 인베스터 데이'를 열고 이 같은 내용의 중장기 사업 전략과 재무 목표를 발표했다. 이날 송호성 기아 사장을 비롯한 박민우 현대자동차그룹 첨단플랫폼본부(AVP) 본부장(사장) 및 포티투닷 사장과 보스턴다이나믹스 잭 재코우스키 아틀라스 개발 총괄이 발표에 나섰다. 현대차그룹 사장단 인사가 기아 인베스터데이에 참석한 것은 처음이다. 기아는 2026년부터 2030년까지 5개년 총 투자비를 기존 계획보다 7조원 늘어난 49조원으로 책정했다. 이 가운데 전동화, 자율주행, 로보틱스 등 미래사업 투자를 21조원으로 늘려 미래 경쟁력 확보에 집중한다. 기아는 공격적인 투자를 바탕으로 2030년에는 글로벌 시장에서 413만대를 판매하고, 매출액 170조원, 영업이익 17조원, 영업이익률 10%를 달성하겠다는 재무 목표를 제시했다. 구체적으로 미국 시장에서는 하이브리드 라인업 확대와 픽업 시장 진출을 통해 2030년 102만대를 판매할 계획이다. 유럽에서는 전기차 판매 비중을 66%까지 끌어올리며 74만 6000대를 판매하고 인도 등 신흥시장에서는 B세그먼트 스포츠유틸리티차량(SUV)을 중심으로 148만대를 판매한다는 구상이다. 전동화 전환 과도기(캐즘)에 대응하기 위한 내연기관 및 하이브리드(HEV) '투트랙' 전략도 구체화했다. 기아는 지역별 전동화 속도를 고려해 2030년까지 내연기관 신차 9종을 출시하고, 하이브리드 모델 13종을 운영하는 등 다각화된 파워트레인 포트폴리오를 구축한다. 특히 2025년 '타스만' 출시에 이어 2030년에는 북미 핵심 시장 공략을 위해 바디 온 프레임 기반의 주행거리연장형전기차(EREV) 픽업 라인업도 추가할 예정이다. 이를 통해 2030년 내연기관 198만대, 하이브리드 115만대(PHEV·EREV 포함) 판매 목표를 달성해 안정적인 수익 창출의 기반으로 삼는다는 계획이다. 미래 핵심 사업인 목적기반차량(PBV) 시장 선점을 위한 로드맵도 제시했다. 지난해 첫 PBV 모델인 'PV5'를 선보인 기아는 2027년 'PV7', 2029년 'PV9'을 순차적으로 출시해 PBV 풀라인업을 완성할 계획이다. 40가지 이상의 맞춤형 바디 타입을 제공해 B2B(기업 간 거래) 고객의 다양한 모빌리티 니즈를 충족시킨다는 구상이다. 기아는 화성 에보 플랜트를 PBV 전용 생산 거점으로 활용해 2030년 유럽과 국내를 중심으로 연간 23만2000대의 PBV를 판매하겠다는 목표를 세웠다. 이는 2030년 글로벌 전기 경상용차(eLCV)의 예상 수요 약 100만대의 20%를 넘는 수치다. 자율주행 청사진도 구체화했다. 기아는 2027년 말까지 고속도로에서 레벨2+ 기술을 탑재한 첫 번째 소프트웨어중심차(SDV) 모델 개발을 완료할 계획이다. 이어 2029년 초에는 고속도로는 물론 도심 환경에서도 자율주행이 가능한 레벨 2++ 기술을 본격 개시한다. 이를 위해 엔비디아와 파트너십을 맺고 데이터 선순환 체계를 구축하며, 자체 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 고도화해 기술 신뢰성을 확보한다는 방침이다. 로보틱스 기술의 제조 현장 도입도 초읽기에 들어갔다. 기아는 보스턴다이나믹스의 로봇 '아틀라스'를 2028년 현대차그룹메타플랜트아메리카(HMGMA)에 이어 2029년 하반기 미국 조지아 공장에 본격 투입한다. 기아는 전체 제조 현장의 16개 핵심 공정을 선별해 아틀라스를 투입, 생산성과 품질 향상을 도모할 계획이다. 아울러 목적기반차량(PBV)과 로봇을 연계한 라스트마일 딜리버리 솔루션을 개발해 신시장 개척에도 속도를 낸다. 송호성 기아 사장은 "대내외 불확실성이 확대되는 환경에서도 차별화된 전략으로 시장 변화에 선제적으로 대응하겠다"며 "브랜드, EV, PBV, ESG 등 전 부문에서 이뤄온 혁신의 성과를 바탕으로 EV, HEV, 자율주행, 로보틱스와 함께 가장 빠른 속도로 성장할 것"이라고 강조했다. 한편 기아는 주주가치 제고를 위한 주주환원 정책도 강화한다. 2026년부터 2028년까지 총주주환원율(TSR) 목표를 35% 이상으로 설정하고, 배당과 자사주 매입, 소각으로 구성된 주주환원을 지속 확대한다는 방침이다.

2026.04.09 15:20김재성 기자

테슬라, 연내 자율주행 100억 마일 돌파…현대차는?

"테슬라는 단순한 자동차 회사가 아니라 데이터 회사다." 글로벌 IT 전문 매체 CIO는 테슬라를 이같이 평가했다. 테슬라는 차량 판매를 넘어 데이터와 신경망을 중심으로 한 통합 시스템을 구축하고 있으며, 물리적인 차량 생산은 이 구조의 일부에 불과하다는 분석이다. 특히 테슬라의 핵심 경쟁력은 방대한 데이터에 있다는 점을 강조했다. 22일 업계에 따르면 테슬라는 현재 약 87억8000만 마일(141억2000만㎞)에 달하는 오토파일럿 및 완전자율주행(FSD), 로보택시를 포함한 자율주행 누적 주행 데이터를 확보했다. 글로벌 자율주행 기업 가운데 가장 큰 규모다. 특히 데이터 증가 속도도 가파르다. 테슬라는 2021년 600만 마일(약 965만㎞)에 불과하던 FSD 주행 데이터가 2025년 42억5천만 마일(약 68억4000만㎞)로 급증하며 약 4년 만에 700배 이상 늘었다. 올해 들어서는 50일 만에 추가로 10억 마일(약 16억㎞)이 축적됐다. 현재 테슬라 차량은 하루 약 2천만 마일(약 3218만㎞) 수준의 데이터를 생산하고 있으며, 이 같은 추세를 감안하면 연내 약 100억마일(약 160억㎞)의 누적 데이터를 돌파할 것으로 전망된다. 이는 자율주행 상용화를 위한 핵심 기준으로 거론되는 '임계 데이터 규모'에 근접한 수치다. 특히 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 2023년 3분기 실적발표에서 "자율주행이 인간보다 훨씬 안전해지려면 대략 100억 마일 수준의 데이터가 필요하다"고 언급한 기준에 근접하는 수치다. 테슬라는 이 같은 데이터를 인공지능(AI) 학습에 활용하고, 무선 업데이트(OTA)를 통해 차량에 반영하는 '데이터-학습-배포' 구조를 구축했다. 이를 통해 자율주행 성능은 시간이 지날수록 지속적으로 개선된다. 테슬라에 따르면 FSD(감독형) 사용 시 약 530만 마일당 1건 수준의 사고가 발생하는 것으로 나타났다. 테슬라는 일반 운전(약 85만 마일당 1건) 대비 약 6~7배 높은 안전성을 보인다고 설명했다. 테슬라 추격 나선 현대차…AI 학습으로 자율주행 데이터 확보 현대자동차그룹은 자율주행 데이터 확보와 활용 측면에서 아직 초기 단계다. 현대차, 기아, 포티투닷, 모셔널 등 계열사별로 데이터가 분산돼 있었고, 서로 다른 시스템으로 인해 데이터 호환성과 활용성에 한계가 있었던 것으로 알려졌다. 이에 현대차그룹은 엔비디아와 협력을 확대하며 데이터 기반 자율주행 체계 구축에 나섰다. 현대차는 '엔비디아 드라이브 하이페리온'을 도입해 CPU·GPU·센서·카메라를 통합한 아키텍처를 구축하고, 자율주행 레벨 2부터 레벨 4까지 확장 가능한 시스템을 마련한다는 계획이다. 또한 그룹 전반에서 수집되는 데이터를 단일 학습 파이프라인으로 통합하고, 영상·언어·행동 데이터를 기반으로 AI 학습과 차량 적용, 데이터 품질 개선으로 이어지는 '데이터 선순환 구조'를 구축한다는 전략이다. 이 같은 데이터 통합은 본격적인 자율주행 탑재를 위한 기반 구축으로 해석된다. 현대차그룹은 연간 약 700만대 이상의 차량을 판매하는 만큼 도로 위에는 수천만대에 달하는 차량이 운행 중인 것으로 추산된다. 이를 데이터로 활용하기 위한 기반을 마련하는 것으로 해석된다. 리처드 첼민스키 포티투닷 SDV 플랫폼 총괄(부사장)은 최근 "아트리아 AI가 이미 활용 가능하다고 판단할 만큼 기술이 충분히 진척됐다"며 실제 차량 탑재를 위한 검토에 착수했다고 밝혔다. 출시 이후에도 실제 주행 데이터를 활용해 성능을 지속 개선하는 구조를 도입한다는 점에서 테슬라와 유사한 전략이다. 현대차는 엔비디아의 자율주행 AI 기술도 적극 활용할 계획이다. 엔비디아는 시각·언어·행동(VLA)을 통합한 AI 모델 '알파마요'와 3D 가상 시뮬레이션 플랫폼 '옴니버스'를 통해 자율주행 AI를 학습시키고 있다. 업계에 따르면 알파마요와 시뮬레이션 환경을 활용하면 가상 환경에서 다양한 주행 상황을 반복 학습할 수 있어 학습 속도를 크게 높일 수 있는 것이 특징이다. 이는 실제 도로 데이터를 기반으로 학습하는 테슬라 방식과 대비된다. 테슬라는 전 세계 차량에서 수집된 실제 주행 데이터를 통해 사람처럼 운전 감각을 학습한다. 반면 엔비디아는 합성 데이터와 가상 환경을 활용해 학습 속도를 높이는 전략을 택했다. 웨이모는 여기에 라이다 기반 정밀 지도 방식을 결합해 안정성을 확보하는 접근을 취하고 있다. 업계에서는 자율주행 경쟁이 단순한 기술 경쟁을 넘어 '데이터 규모와 학습 방식 경쟁'으로 확대되고 있다고 보고 있다. 테슬라가 약 130억㎞ 규모의 실도로 데이터를 기반으로 격차를 벌린 가운데, 현대차는 엔비디아 협력을 통해 데이터 통합과 AI 학습 체계를 구축하며 추격에 나선 상황이다. 업계 한 관계자는 "테슬라가 자율주행 기술력을 빠르게 확장하는 것은 통일된 차량 모델 기반으로 데이터를 축적하기 때문"이라며 "데이터 통합은 수집 속도와 활용 효율 측면에서 필수적인 요소"라고 설명했다.

2026.03.22 09:40김재성 기자

"중국은 자율주행 왜 잘할까"…8개 부처 공무원들 출장간 이유

"자율주행을 모델을 개발할수록 '중국은 어떻게 이렇게 빨리 했지'라는 의문이 스스로를 괴롭힌다. 최고 수준의 엔지니어링이 필요한 분야인 만큼 단일 기업이나 기관의 역량만으로 쉽지 않아 산·학·연이 참여하는 오픈(개방형) 협력이 결국 답이다." 최준원 서울대 전기정보공학부 교수는 19일 국회의원회관에서 열린 국회 모빌리티포럼 제1차 세미나에서 '오픈 협력 생태계를 통한 국내 엔드투엔드(E2E) 자율주행 기술 개발 전략'을 주제로 강연에 나서 이같이 말했다. 최 교수는 최근 3년간 자율주행 기술이 빠르게 발전한 배경으로 인공지능(AI)을 꼽으며, 엣지 케이스(예측이 어려운 위험 상황)에 대응하는 능력을 키우는 것이 핵심이라고 강조했다. 그는 "챗GPT의 위력이 데이터 학습을 통해 확인 됐듯이 자율주행도 대규모 데이터를 구축해 AI가 학습한다면 엣지케이스 대응 능력이 좋아질 수 있다"며 "테슬라가 이미 입증했고, 중국 자율주행 기업들도 빠른 속도로 따라가고 있다"고 말했다. 이어 "우리는 테슬라나 웨이모처럼 대용량 데이터가 있지 않고, 대규모 투자도 쉽지 않은 상황인 만큼 산학연 협력이 필요하다"며 "엔비디아 같은 해외 기업과의 협력도 중요하지만 자율주행을 국내 기술력으로 개발했으면 하는 개인적인 바람도 있다"고 덧붙였다. 정부 역시 중국 자율주행 기술 굴기에 대한 경각심을 갖고 대응책 마련에 고심 중이다. 이날 발제 발표 후 이어진 토론회에서 임채현 국토교통부 자율주행정책과 사무관은 "이 자리에 원래 국장님과 과장님이 오시기로 했는데, 지금 다 중국에 출장을 가셨다"며 "산업통상부, 과기정통부, 재정경제부, 기획예산처 등 8개 부처 관계자들로 구성된 범정부 정책 연구단을 중국에 파견했다"고 말했다. 이어 "2박 3일 동안 중국의 기술을 살피고 국내 자율 주행 정책 방향 수립에 참고하려고 한다"며 덧붙였다. 범부처 차원에서 자율주행 산업 경쟁력 강화를 위해 선도국에 연구단을 파견한 것은 처음이다. 임 사무관은 "자율주행 기술 격차를 좁히기 위해 실증 도시에서 200대 차량을 24시간 운영해 데이터를 최대한 확보하고, 엣지케이스와 같은 질 높은 데이터를 얻기 위한 고난도 실증을 위해 보험상품까지 붙였다"며 "GPU 물량을 올해 200장 쓰기로 했고, 국가 프로젝트 물량 중 자율주행 부문에서 추가로 1000~2000장을 확보하는 것을 목표로 한다"고 말했다. 그는 "국토부가 원래 기술개발을 해오던 부처가 아니라 엔드 유저로서 개발된 기술을 가지고 서비스에 접목하던 부처다보니 당장 상용화하기 어려운 기술들이 많았다"며 "현재 과기부와 산업부와 같이 연구개발(R&D)을 진행하는 방향으로 정책을 수립하고 있으며, 규제 적용이 모호한 부분들은 선 적용 후 규제하는 방식으로 적극적으로 기술 개발을 지원해 나갈 계획"이라고 강조했다. 이어 "국회와도 계속 논의해 자율 주행 기술을 3년 안에 세계 3대 강국으로 도약할 수 있도록 힘쓰겠다"고 덧붙였다. 안재훈 산업통상부 자동차과 미래모빌리티팀장은 "AI 시대에 대응하기 위해서는 자동차 산업이 근본적으로 바뀌어야 된다"며 "우리나라가 주도권을 갖고 산업을 발전시켜 나가기 위해서는 압도적인 기술력이 굉장히 중요하다"고 강조했다. 이어 "개방형 협력은 이미 AI 미래차 얼라이언스 출범을 통해 진행하고 있으며, 작년 9월 AI 알고리즘과 차량용 운영체제(OS) 같은 핵심 기술 개발을 위한 R&D도 시작을 했다"며 "2030년까지 미래차 전문 기업 200개를 육성하는 목표를 갖고 금융과 R&D 패키지를 지원하려는 계획도 갖고 있다"고 말했다. GPU와 데이터 수집에 많은 비용이 들어가는 만큼 소규모 AI 데이터센터를 자율주행 기업들이 공동으로 활용하자는 아이디어도 나왔다. 곽수진 자동차연구원 본부장은 "중소·중견 기업의 경우 갖고 있는 GPU들 100% 활용하지 못하고 있기 때문에 소규모 데이터센터를 지역 단위로 둬서 전기료 등 부대 비용은 정부가 지원해주고 각 기업들이 투자한 비용에 비례해 GPU를 활용할 수 있도록 하고, 남는 시간에는 학교 등에서 사용할 수 있도록 혜택을 주는 등 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 방법에 대한 고민도 필요하다"고 제언했다.

2026.03.19 19:01류은주 기자

젠슨 황 뒤 G70 깜짝 등장…현대차, 엔비디아 자율주행 동맹 확대

가죽 재킷을 입고 무대에 오른 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 뒤로 푸른색 제네시스 G70이 등장했다. 젠슨 황 CEO는 엔비디아 연례 개발자 행사 'GTC 2026' 기조연설에서 "이제 자율주행의 '챗GPT 순간'이 도래했다"며 현대차와 협력 의지를 밝혔다. 현대자동차·기아는 17일 엔비디아와 자율주행, 소프트웨어중심차(SDV) 등 미래 모비리티 분야 협력을 확대한다고 밝혔다. 현대차는 SDV 내재화 과정에서 축적한 기술 역량을 기반으로 엔비디아 센서셋 모듈을 활용해 로봇·자율주행·데이터 정보를 통합하는 것이 목표다. 이를 통해 상대적으로 주춤했던 자율주행 개발에 속도를 내고, 업계 선두주자인 테슬라 추격에 나선다는 전략이다. 양사는 현대차·기아가 쌓아온 SDV 역량과 엔비디아의 자율주행 기술력을 결합해 차세대 자율주행 솔루션 공동개발에 착수한다. 현대차·기아는 엔비디아가 보유한 레벨2 이상 자율주행 기술을 일부 차종에 선제적으로 적용한다. 현대차는 중장기적으로 레벨4 로보택시까지 확장 가능한 자율주행 협력 체계를 구축할 계획이다. 미국에 본사를 둔 자율주행 합작법인 '모셔널'을 중심으로 레벨4 로보택시의 기술 고도화를 위한 전방위적 협의를 본격화하고, 기술·서비스 분야에서 경쟁력 강화를 꾀한다. 김흥수 현대차그룹 글로벌전략조직(GSO) 담당 부사장은 "엔비디아와의 파트너십 확대는 '안전하고 신뢰할 수 있는' 자율주행 기술을 구현하기 위한 중요한 모멘텀이 될 것"이라며 "레벨2 이상의 자율주행 기술부터 레벨4 로보택시 서비스까지 차별화된 기술 경쟁력을 확보해 나가겠다"고 밝혔다. 현대차그룹은 엔비디아와 협력 확대가 자율주행 기술 내재화를 가속하기 위한 전략적 결정이라고 설명했다. 이를 위해 현대차그룹은 '엔비디아 드라이브 하이페리온'을 도입해 자율주행 레벨2부터 레벨4까지 확장 가능한 통합 아키텍처(설계구조)를 새롭게 구축한다. 하이페리온은 엔비디아가 2021년 공개한 고성능 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 센서, 카메라 등을 묶은 자율주행용 레퍼런스(표준) 설계 구조다. 현대차그룹은 자체적으로 전기·전자(E&E) 아키텍처를 개발하며 축적한 역량을 하이페리온을 표준으로 활용해 고도화하겠다는 계획이다. 인공지능(AI) 내재화 측면에서도 현대차그룹은 하이페리온 도입을 계기로 ▲영상·언어·행동 등 각종 데이터 수집 ▲AI 학습 및 성능 향상 ▲실제 차량 적용 ▲데이터 품질 향상 등으로 이어지는 데이터 선순환 체계를 구축한다. 업계 관계자는 “컴퓨터에 CPU와 GPU를 장착하듯 자동차 역시 센서칩 등 핵심 부품이 필요하다”며 “이번 협력은 기존에 문제로 지적됐던 센서셋 모듈 체계를 어떻게 가져갈지에 대한 방향을 제시한 것으로 볼 수 있다”고 말했다. 현대차그룹은 엔비디아가 보유한 광범위한 데이터, AI 기술 등을 적극 활용해 그룹 전반에서 수집한 데이터를 단일 학습 파이프라인으로 통합한다. 이는 테슬라가 모든 차량 데이터를 하나의 시스템에서 관리하는 방식과 유사하다. 기존에는 현대차와 기아, 포티투닷, 모셔널뿐만 아니라 오토에버, 글로비스 등 각각 쌓은 데이터를 각자 활용하면서 통합하는 과정에 문제가 있었던 것으로 전해진다. 그룹 내에서 방대한 도로 데이터를 쌓아왔음에도 데이터 사양이 제각각이어서 활용 효율이 떨어졌다는 것이다. 완성차업계 한 관계자는 "하이페리온이라는 센서셋 모듈은 제조사와 관계없이 작동하는 반도체 칩 기반 하드웨어로 아키텍처에 장착하는 방식"이라며 "하이페리온을 현대차그룹 SDV 아키텍처에 탑재해 개발하기 시작하면 그룹 전반 데이터의 균질성이 생기게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "자율주행은 카메라를 통해 들어오는 데이터를 동일한 차량 시스템에서 흡수해 방대한 데이터를 확보하는 것이 핵심인데, 현대차그룹은 국내 차량 데이터셋과 모셔널·우버가 보유한 라이더 기반 데이터가 통합되는 과정에서 호환되지 않아 쓸모없어지는 경우가 있었다"고 부연했다. 업계에서는 현대차그룹이 축적한 데이터 규모에 비해 양질의 데이터가 부족하다는 인식 아래, 이번 엔비디아 하이페리온 도입을 결정한 것으로 보고 있다. 박민우 현대차 첨단차 플랫폼(AVP) 본부장 겸 포티투닷 사장은 취임 직후 임직원 행사에서 "현대차그룹, 포티투닷, 모셔널이 사용하는 자율주행 데이터 수집·학습·추론 기준을 엔비디아 방식으로 통합해 테슬라를 추격하겠다"고 밝힌 바 있다. 다만 현대차그룹은 엔비디아 비전-언어-행동(VLA) 자율주행 알파마요를 그대로 탑재하기보다는 내재화하겠다는 입장이다. 현대차 관계자는 "이번 발표의 모든 과정은 내재화를 위한 전략적 결정"이라며 "내재화 속도에 박차를 가하기 위한 목적"이라고 말했다. 엔비디아 리시 달 자동차부문 부사장은 "현대차그룹이 보유한 차량 엔지니어링 기술력에 엔비디아의 컴퓨팅·AI 기술을 결합해 안전하면서도 지능적인 자율주행 시스템을 구축하고 있다"며 "자율주행 레벨2 이상의 첨단운전자 보조 기능(ADAS)부터 로보택시까지 두 회사의 협업을 이어가겠다"고 말했다.

2026.03.17 11:06김재성 기자

엔비디아, 'AI 데이터 자동 생성 플랫폼' 공개…자율주행·로봇 개발 데이터 부족 지원

엔비디아가 로봇, 비전 인공지능(AI), 자율주행차 개발에 필요한 대규모 학습 데이터를 자동으로 생성하고 관리하는 개방형 아키텍처를 제공한다. 엔비디아는 17일 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 로보틱스와 자율주행, 비전 AI 에이전트 개발을 위한 '피지컬 AI 데이터 팩토리 블루프린트'를 발표했다. 이 기술은 물리 환경에서 동작하는 AI 시스템 학습에 필요한 데이터 생성, 확장, 평가 과정을 하나의 구조로 통합해 개발 속도를 높이는 것이 목적으로 다음 달 깃허브를 통해 공개될 예정이다. 이번 블루프린트는 현실에서 확보하기 어려운 다양한 학습 데이터를 생성할 수 있도록 설계됐다. 엔비디아의 '코스모스' 오픈 월드 기반 모델과 코드 생성 에이전트를 활용해 제한된 실제 데이터를 대규모 데이터셋으로 확장할 수 있다. 마이크로소프트 '애저'와 네비우스 등 클라우드 기업과 협력해 해당 아키텍처를 클라우드 인프라와 결합했다. 이를 통해 기업들은 대규모 컴퓨팅 자원을 데이터 생성 엔진처럼 활용해 물리 AI 학습 데이터를 대량으로 생산할 수 있다. 현재 필드AI, 헥사곤 로보틱스, 링커 비전, 마일스톤 시스템즈, 로보포스, 스킬드 AI, 테라다인 로보틱스, 우버 등 주요 물리 AI 개발 기업들이 이 기술을 활용해 로봇과 자율주행 시스템 개발을 진행하고 있다. 피지컬 AI 데이터 팩토리 블루프린트는 데이터 수집부터 학습 데이터셋 구축까지 이어지는 자동화 구조를 제공한다. 먼저 '코스모스 큐레이터'가 실제 및 합성 데이터를 정제하고 주석을 추가한다. 이어 '코스모스 트랜스퍼'가 데이터를 확장해 다양한 환경과 조건을 반영한 학습 데이터를 생성한다. 마지막으로 '코스모스 이벨류에이터'가 데이터의 물리적 정확성과 학습 적합성을 평가한다. 엔비디아는 이 기술을 활용해 장기 꼬리 상황을 포함한 자율주행 학습을 위한 비전·언어·행동 모델 '알파마요'를 훈련하고 있다. 스킬드 AI는 범용 로봇 파운데이션 모델 개발에 이 기술을 적용하고 있으며, 우버 역시 자율주행 기술 개발 속도를 높이기 위해 활용하고 있다. 또한 대규모 데이터 생성 작업을 자동으로 관리하기 위한 오픈소스 오케스트레이션 프레임워크 '오스모'도 함께 제공한다. 이 시스템은 다양한 컴퓨팅 환경에서 AI 워크플로를 통합 관리해 개발자가 인프라 운영보다 모델 개발에 집중할 수 있도록 돕는다. 오스모는 앤트로픽의 '클로드 코드', 오픈AI의 '코덱스', 커서 등 코드 생성 AI 에이전트와도 연동된다. 이를 통해 AI 에이전트가 자원 관리와 작업 자동화, 병목 해결 등을 수행하는 AI 중심 운영 환경을 구축할 수 있다. 마이크로소프트는 해당 블루프린트를 기반으로 한 오픈 피지컬 AI 도구 체계를 깃허브를 통해 제공할 예정이다. 애저 사물인터넷 운영, 마이크로소프트 패브릭, 실시간 인텔리전스, 마이크로소프트 파운드리 등 서비스와 연계해 기업 환경에서 대규모 AI 학습과 검증을 지원한다. 네비우스 역시 내부 AI 클라우드에 오스모를 통합했다. 이 플랫폼은 엔비디아 'RTX 프로 6000 블랙웰 서버 에디션' GPU와 초고속 스토리지, 데이터 관리 기능, 서버리스 실행 환경 등을 결합해 물리 AI 개발을 위한 인프라를 제공한다. 마일스톤 시스템즈, 복셀51, 로보포스 등 초기 사용자들은 네비우스 인프라에서 이 블루프린트를 활용해 영상 분석 AI 에이전트, 자율주행 시스템, 산업용 휴머노이드 로봇 개발을 진행하고 있다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장은 "피지컬 AI는 AI 혁명의 다음 단계이며 성공의 핵심은 얼마나 많은 데이터를 생성할 수 있는지에 달려 있다"며 "클라우드 기업들과 협력해 컴퓨팅 자원을 고품질 데이터 생산 시스템으로 전환하는 새로운 에이전트 기반 엔진을 제공하고 있다"고 말했다.

2026.03.17 10:46남혁우 기자

엔비디아, '자율주행' 파트너 대거 확보…현대차·BYD·닛산·지리·우버 합류

엔비디아가 현대차그룹, BYD, 닛산, 지리, 우버 등 자율주행 기술 협력사를 대거 확보했다. 16일(현지시간) 엔비디아는 이 기업들이 엔비디아 자율주행 플랫폼 '드라이브 하이페리온'을 도입한다고 발표했다. 지난 1월 엔비디아가 드라이브 하이페리온 기반 협력사를 본격 확장하겠다고 밝힌 뒤 2개월여 만에 거둔 성과다. 드라이브 하이페리온은 자율주행을 위해 차량 내 카메라, 레이더, 라이다 등 각종 센서와 컴퓨팅 아키텍처를 통합한 플랫폼으로, 개별 기업이 센서 통합 작업을 수행할 필요 없이 자율주행 소프트웨어를 바로 검증할 수 있도록 해준다. 이를 통해 기업들이 운전자가 필요없을 정도의 자율주행 수준인 '레벨4'를 달성할 수 있도록 기술을 지원한다. 이날 엔비디아는 현대차그룹과 BYD와 지리, 닛산, 이스즈 등 자동차 제조사들이 드라이브 하이페리온을 활용해 레벨4 자율주행 기술을 개발하고 있다고 밝혔다. 차량 공유 서비스 기업 우버도 엔비디아의 자율주행 인공지능(AI) '알파마요'와 드라이브 하이페리온을 활용해 로보택시를 운영할 계획이라고 발표했다. 양사는 내년 미국 로스앤젤레스와 샌프란시스코부터 시작해 2028년까지 전세계 총 28개 도시에서 로보택시 서비스를 개시할 계획이다. 북미와 유럽, 호주, 도쿄를 포함한 아시아 등을 서비스 지역으로 언급했다. 우선 데이터 수집용 차량을 운행해 도시별 데이터를 학습하고, 운전자가 동석하는 형태로 시범 운행을 거친 뒤 레벨4 자율주행 서비스로 전환한다는 계획이다. 그 외 볼트와 그랩, 리프트 등 차량 공유 서비스 기업들도 드라이브 하이페리온을 활용해 자율주행 기반 모빌리티 서비스 사업을 가속화하고 있다고 밝혔다.

2026.03.17 10:23김윤희 기자

엔비디아 "피지컬AI가 성장 주도…훈련→추론으로"

"AI가 생성 AI와 디지털 에이전트를 넘어 현실 세계에서 작동하는 단계로 진화하고 있다. 로봇과 자율주행으로 대표되는 '피지컬 AI'가 AI 산업의 다음 성장 축이 될 것이다." 16일(현지시간) 미국 캘리포니아 주 새너제이에서 개막한 연례 기술행사 'GTC 2026' 기조연설에서 젠슨 황 엔비디아 CEO가 이렇게 강조했다. 엔비디아는 이날 기조연설에서 AI 컴퓨팅 인프라 전략, 차세대 데이터센터 플랫폼 '베라 루빈', 기업용 에이전틱 AI 솔루션, 로봇과 자율주행까지 이어지는 장기 로드맵을 제시했다. "AI 산업, 모델 훈련에서 추론 중심으로 이동" 이날 젠슨 황 CEO는 AI 산업 핵심이 모델 훈련 중심에서 추론 중심으로 이동하고 있다고 강조했다. 생성 AI와 에이전틱 AI가 실제 서비스에 사용되기 시작하면서 AI가 지속적으로 판단하고 행동해야 하기 때문에 컴퓨팅 수요가 급격히 늘어나고 있다는 것이다. 젠슨 황 CEO는 "이런 추세에 따라 연산 요구량은 과거와 비교할 수 없을 정도로 증가하고 있다"며 "AI는 이제 단순한 모델이 아니라 지속적으로 작동하는 시스템이 되고 있다"고 설명했다. 최대 144개 GPU 연결 '루빈 울트라' 플랫폼 공개 엔비디아는 CES 2026 기조연설에서 올 하반기부터 투입될 데이터센터용 차세대 AI GPU '베라 루빈'을 공개한 바 있다. 베라 루빈은 Arm 기반 CPU '베라'와 차세대 GPU '루빈'을 결합해 대규모 AI 모델 학습과 추론을 동시에 처리할 수 있도록 설계됐다. 젠슨 황 CEO는 이날 최대 144개의 루빈 GPU를 연결한 루빈 울트라도 새로 공개했다. 내년에는 새 CPU인 '로자(Rosa)', 새 GPU 아키텍처 '파인만'을 결합한 차세대 플랫폼이 등장 예정이다. 젠슨 황 CEO는 "AI 산업은 수년 단위로 인프라 투자가 이루어지기 때문에 장기적인 플랫폼 로드맵이 중요하다"며 "매년 새로운 아키텍처를 시장에 투입할 예정"이라고 말했다. 베라 루빈에 그록 LPU 통합... 올 3분기 출시 이날 엔비디아는 베라 루빈 플랫폼에 작년 12월 인수한 추론 특화 칩 스타트업 '그록(Groq)'을 통합할 계획도 발표했다. 그록은 AI 모델의 추론이나 실행을 위해 설계된 '언어처리장치(LPU)'로 거대언어모델(LLM) 처리 가속 기술을 개발하는 회사다. 베라 루빈 플랫폼에 추가되는 그록 LPX는 256개 LPU를 모은 랙 단위 AI 추론 시스템이며 추론시 지연 시간을 낮춘다. 젠슨 황 CEO는 "그록3 칩은 삼성전자가 생산하고 있으며 이를 활용한 LPX 시스템은 올 3분기부터 시장에 출시 예정"이라고 설명했다. 보안 강화한 에이전틱 AI '니모클로' 공개 오픈소스 기반 에이전틱 AI 모델인 '오픈클로'는 강력한 자동화 기능을 갖췄지만 기업 환경에서는 예측 불가능한 행동과 데이터 유출이 문제로 지적됐다. 엔비디아는 이날 기업 환경에서 오픈클로를 활용할 수 있는 '니모클로(NemoClaw)'를 공개했다. 정책 기반 보안과 프라이버시 제어 기능을 추가하는 한편 AI 에이전트가 외부 시스템과 상호작용할 때 데이터 처리 방식과 권한을 통제할 수 있다. 젠슨 황 CEO는 "에이전틱 AI는 단순한 챗봇을 벗어나 기업 업무를 수행할 것이며 이런 에이전트를 배치하려면 보안, 정책 관리, 데이터 접근 제어 등이 필요하다. 니모클로는 이런 역할을 담당할 것"이라고 말했다. 자율주행 파트너사에 현대차그룹 합류 엔비디아는 메르세데스 벤츠와 토요타, GM 등 글로벌 완성차 업체와 함께 자율주행 플랫폼을 구축하고 이를 실제 상용차에 투입하고 있다. 이날 젠슨 황 CEO는 "BYD와 현대차그룹, 닛산과 지리 등이 자율주행 파트너로 새롭게 합류했으며 기존 파트너사를 합하면 연간 생산 규모는 1천800만 대가 될 것"이라고 밝혔다. 현대차그룹은 올 초 신임 AVP본부장 겸 포티투닷(42dot) 대표이사로 박민우 전 엔비디아 부사장을 선임하는 등 독자 자율주행 체계 구축 대신 엔비디아와 협업을 예고한 바 있다. 젠슨 황 CEO는 이어 "전세계에 네트워크를 갖춘 우버와 함께 자율주행 로보택시 네트워크 구축도 추진할 것"이라고 설명했다. 기조연설 말미에 겨울왕국 '올라프' 로봇 등장 기조연설 말미에는 월트디즈니 내 연구조직인 '디즈니 리서치'가 엔비디아와 협업해 개발한 로봇인 '올라프(Olaf)'가 등장했다. 올라프는 겨울왕국 시리즈에 등장하는 캐릭터이며 이를 로봇으로 구현하기 위해 실제 세계를 시뮬레이션하는 옴니버스 기술과 피지컬 AI, 로봇 기술이 적용됐다. 올라프는 엔비디아의 피지컬 AI 기술과 로봇 응용 가능성을 보여주는 역할을 했다. 무대 위에 올라 관객을 향해 인사하고 젠슨 황 CEO와 자연스런 대화를 나누기도 했다. 젠슨 황 CEO는 "AI는 이제 소프트웨어를 넘어 현실 세계로 확장되고 있다"며 “로봇과 자율 시스템이 새로운 AI 산업을 만들어 갈 것”이라고 말했다.

2026.03.17 06:34권봉석 기자

현대차·엔비디아·카카오, 자율주행 실증 시동…"AI로 역전 가능"

"200대 택시만으로 2만대 택시가 움직이는 효과를 얻을 수 있는 시대가 오고 있다. 우리가 미국과 중국에 비해 인공지능(AI) 인프라나 데이터는 부족하지만, 광주시 자율주행 실증을 통해 엣지 케이스(예측되지 않은 위험한 상황) 분석 등 AI 기술을 잘 활용한다면 얼마든지 앞서 나갈 수 있다." 정석원 엔비디아코리아 엔터프라이즈 전무는 11일 국회의원회관에서 'AI 자율주행 실증도시, 기술을 넘어 서비스로'라는 주제로 열린 세미나에서 이같이 말하며 긍정적인 전망을 내놨다. 정부는 오는 10월을 목표로 광주 전역에 200대 자율주행차를 투입할 예정이다. 정 전무는 "아무리 미국이나 중국의 자율주행 기술이 앞서 나간다 하더라도 경험으로 받아들일 수 있는 부분과 AI 기술을 이용해 다음 단계로 앞서 나갈 수 있는 부분은 분명히 다르다"며 "자율주행 택시 운수 사업의 경우 대중교통에 대한 경험이 많이 있어야 하고, 서비스를 운영하는 환경에 대한 경험도 많아야 한다"고 강조했다. 이어 "광주는 도심과 교외, 날씨 등 다양한 환경을 트레이닝할 수 있는 최적의 환경을 갖췄다"며 "엔비디아는 그래픽처리장치(GPU) 공급 외에도 가상데이터 툴 등을 많이 만들고 있고 알파마요를 비롯해 오픈소스를 공개하는 이유는 누구나 함께 이러한 AI 기술을 누리고 작은 인프라로도 더 큰 효과를 얻을 수 있게 하기 위해서다"고 설명했다. 정상준 엔비디아코리아 솔루션아키텍트 상무도 "다른 나라는 5년도 훨씬 전부터 자율주행을 시작했지만 당시 대한민국은 시작조차 못하는 단계였다"며 "이제 우리나라도 광주 실증도시를 발판 삼아 시작할 수 있는 기회가 생긴 만큼 정부가 더 이상 규제기관이 아닌 기술 발전을 위한 헬퍼로서의 역할을 더 많이 해줄 것으로 기대한다"고 말했다. 완성차 업계도 광주 실증도시에 대한 기대감을 나타냈다. 김수영 현대자동차그룹 모빌리티사업실 상무는 "광주라는 좋은 테스트베드를 통해 기술 경쟁력을 빠르게 높일 수 있는 기회가 생겼다"며 "1~2년 실증이 진행되면 서비스에 대한 논의가 더 많이 나올 것이고, 지금은 데이터를 어떻게 수집하고 기술을 어떻게 발전시킬 것인가에 대한 고민이 중요한 시점"이라고 말했다. 이어 "자율주행은 시민들의 수용성도 굉장히 중요하기에 안전을 최우선으로 고민해 참여할 예정"이라며 "광주는 시민들의 목소리가 크고 근대 역사에서도 의미가 있는 도시기 때문에 (자율주행 기술을) 잘 받아들여 더 나은 서비스로 발전할 수 있도록 시민들이 도와주셨으면 한다"고 협력을 요청했다. 플랫폼 업계에서는 데이터 규제 완화 필요성이 제기됐다. 이날 발제를 맡은 김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼경제연구소장은 "현재 데이터 관련 규제 패러다임은 아직 스마트폰 시대에 머물러 있다"며 "자율주행 기반 기술 개발을 위한 목적에서 데이터를 활용할 때는 특례와 예외를 허용하는 고민도 필요하다"고 제언했다. 학계는 '스케일업'의 중요성을 강조했다. 스케일의 법칙은 데이터 규모가 증가할수록 성능이 지속적으로 향상하는 것을 의미한다. 최준원 서울대 전기정보공학부 교수는 “자율주행 기술의 핵심은 엣지 케이스 대응 능력에 있다”며 “엔드투엔드(E2E)냐 하이브리드냐 같은 구조 논쟁보다, 스케일의 법칙을 잘 활용해 안전한 자율주행 엔진을 만드는 것이 중요하다”고 말했다. 최 교수는 “광주 실증도시를 통해 대규모 자율주행 데이터셋을 구축하고 학습·검증할 수 있는 플랫폼을 만드는 과정에서 기업 간 협력도 필요하다”며 “자율주행이 성공하려면 돈이 되는, 즉 손해를 보지 않는 비즈니스 모델이 필요하기 때문에 택시운수조합 등 운수업계와 기술 기업이 윈윈할 수 있는 상생 모델을 시범도시에서 구현해 봐야 한다”고 덧붙였다. 정부에서는 실증도시 지원과 규제 혁파 의지를 피력했다. 임월시 국토교통부 자율주행정책과장은 "실증도시를 추진한 가장 큰 이유는 자본·시간·데이터의 한계를 극복해 미국과 중국을 따라잡기 위한 퀀텀 점프를 하기 위해서"라며 "광주가 가진 독보적인 GPU 인프라와 지역 주민들의 높은 관심도 등을 고려할 때 우려보다 희망이 더 크다"고 말했다. 이어 "3년의 일정을 잡고 있으며, 실제 서비스화될 때 지역에서 다양한 비즈니스 모델을 만드는 것을 목표로 하고 있다"며 "규제에 대한 기업들의 우려를 많이 들었기에 광주 전체를 규제 샌드박스화하겠다"고 강조했다. 또 "사고에 대한 위험이 스타트업에 과도한 부담이 될 수 있기 때문에 자율차 특화 보험상품이 필요하다 생각해 선도적으로 출시를 준비 중"이라며 "엣지 케이스 등 사고는 어느 정도 감내해야 할 영역인 만큼, 실증도시 추진 과정에서 발생하는 교통사고에 대해 조금만 더 관대하게 봐달라”고 말했다.

2026.02.11 14:49류은주 기자

기로에 선 현대차, '알파마요' 도입해 자율주행 새출발 할까

현대자동차그룹이 미래차 경쟁력의 핵심으로 꼽히는 자율주행 전략의 분기점에 섰다. 지난해 말부터 공석이던 첨단플랫폼(AVP) 본부장(사장) 자리에 테슬라와 엔비디아에서 자율주행 개발을 이끌었던 박민우 박사를 영입하면서다. 글로벌 완전자율주행 경쟁이 가속화되는 가운데 현대차가 종전처럼 기술 내재화 기조를 이어갈지, 엔비디아 등 외부 기술과의 협력을 확대할지에 업계의 관심이 쏠린다. 현대차는 지난 13일 AVP 본부장 겸 포티투닷 대표로 테슬라와 엔비디아에서 자율주행 기술의 연구·개발부터 양산, 상용화까지 전 과정을 경험한 박민우 박사를 선임했다. 박 박사는 내달 말부터 현대차로 출근할 예정이다. 약 한 달여간 이어졌던 AVP 본부장 공백이 해소되면서, 자율주행 사업 향방을 지켜보던 협력사와 업계 관계자들의 긴장감도 다시 높아지고 있다. 포티투닷 협력사 한 관계자는 "송창현 전 사장이 갑작스럽게 사퇴하면서 모든 계획이 중단됐었다"며 "기존에 잡아놓은 일정이 유지될지 걱정이 되는 상황"이라고 말했다. 5년간 공들인 기술 내재화…'알파마요'가 변화 이끌까 이 같은 시선은 협력사뿐 아니라 자율주행 업계 전반으로 확산되고 있다. 최근 엔비디아는 'CES 2026'에서 자율주행 시각·언어·행동(VLA) 인공지능(AI) 모델 '알파마요 R1'을 공개하며, 올해 안에 글로벌 자율주행 기술 상용화에 나서겠다고 밝혔다. 이번 현대차의 자율주행을 총괄하는 박민우 신임 사장이 엔비디아에서 근무했던 만큼 알파마요와 협력이 기대되는 부분이다. 특히 업계에서는 정의선 현대차그룹 회장이 알파마요를 본 뒤 임원진에 엔비디아와 협력을 검토하라는 지시를 내린 것으로 알려졌다. 정 회장은 CES에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 면담을 가진 바 있다. 이에 정통한 자율주행업계 한 관계자는 "이번 인사의 핵심은 현대차와 엔비디아의 협력이 될 것이며 앞으로 둘의 협력 관계가 더 깊어진다는 것"이라며 "현대차그룹이 로봇과 피지컬 AI, 자율주행을 확장하는 데 있어서 엔비디아의 GPU 공급 등 다양한 협력을 한 세트로 가져가려는 방향성이 보인다"고 설명했다. 하지만 현대차는 포티투닷을 인수한 2021년부터 약 5년 가까이 자율주행 기술 등 SDV 내재화에 공을 들여왔다. 투자액만해도 약 2조원에 달한다. 자체적인 기술력이 축적된 상황에서 외부 기술로 전환할 경우 기존 개발 자산을 충분히 활용하지 못한 채 사실상 다시 원점에서 출발해야 한다는 부담이 따른다. 완성차 업계 한 관계자는 "신임 사장이 부임하더라도 기존 기술력을 개발해 고도화할 것이라는 현대차 내부 시선이 존재한다"며 "다만 모든 뜻은 새로운 리더가 정하는 것이라 아직은 지켜봐야 할 것"이라고 말했다. 자율주행 기술력, 테슬라 '압도적'…"이제부터 따라가면 돼" 지난해 12월 중국 전기차 업체 샤오펑 최고경영자(CEO) 허샤오펑은 미국 실리콘밸리를 찾아 테슬라의 최신 완전자율주행(FSD) V14.2를 체험한 경험담을 공유했다. 그는 웨이보에 "FSD가 1년 만에 레벨4(운전자 무개입)에 가까운 성능으로 발전했다"며 "샤오펑의 최신 기능은 아직 부족하다"는 뜻을 남겼다. 중국의 테슬라로 불리는 샤오펑은 올해 1분기 중 차세대 스마트 드라이빙 소프트웨어 VLA 2.0을 출시하고 오는 8월까지 FSD V14.2에 달하는 기술을 개발한다는 목표를 밝혔다. 센서 입력부터 주행 판단과 제어까지를 하나의 인공지능 모델로 처리하는 엔드투엔드 자율주행은 테슬라만이 선두라는 뜻이다. 정구민 국민대학교 전자공학부 교수는 "중국에서 자율주행 기술력이 가장 고도화된 샤오펑도 테슬라의 기술력과 격차가 있다는 것을 인정한 상황"이라며 "현대차도 지금부터 열심히 개발에 집중하고 시간을 들인다면 충분히 가능성이 있다는 뜻"이라고 강조했다. 이어 "엔비디아는 메르세데스-벤츠 CLA를 통해 2만 5천개 도시 데이터를 가지고 있다"며 "반면 테슬라는 전세계 도시에서 차량 카메라 8개를 활용해 계속 데이터를 모으고 있다. 엔비디아는 완성차와 협력을 통해 데이터를 확보하고 상용화에 나서는 모양새가 될 것"이라고 덧붙였다. 박민우 신임 사장은 앞으로 현대차 연구개발(R&D)본부와 AVP 사이에서 자율주행 전환을 발빠르게 이끌어야 한다. 소프트웨어 인재가 완성차 업계로 경력을 전환하면 가장 큰 문제는 문화의 차이다. 그러나 박 신임 사장이 테슬라에서 자동차 개발을 해온 만큼 생각보다 갈등은 크지 않을 것이라는 견해도 나온다. 김필수 대림대학교 미래자동차학과 교수는 "이번 인사는 기존 문제점을 보완한 것이 특징이다. 다만 R&D센터는 수평적인 조직으로 통솔력과 융합을 잘해야 하는 조직"이라며 "신임 사장이 수장의 역할, 기존의 문제점을 잘 희석하고 통솔력과 설득력, 융합에 대한 것들을 잘 만들어가는 것이 관건"이라고 말했다.

2026.01.15 09:51김재성 기자

韓 자율주행 뒤처질라…산·학·연 한 자리 모여 대책 논의

CES 2026 이후 우리나라 자율주행 기술이 글로벌 시장에서 뒤처진다는 위기감 커지는 가운데 국내 기업 경쟁력 강화를 위해 산·학·연이 '한 몸'처럼 협력해야 한다는 목소리가 나다. 특히 올해 광주시에서 자율주행차 200대 실증이 시작되는 만큼, 실증이 실제 상용화로 이어지도록 정부의 과감한 지원과 규제 혁신이 필요하다는 제언이 쏟아졌다. 13일 국회의원회관에서 열린 '자율주행 기술 관련 산학연 간담회'에서 황성호 한국자동차공학회 전임 회장(성균관대 교수)은 "기술 실증과 검증, 그리고 법과 제도가 연결돼야 한다"며 '실증→검증→제도화 순환 체제'가 필요하다고 역설했다. 황 교수는 "연구기관과 기업 입장에서 창구가 많고 규제도 제각각이라 혁신 속도가 늦어지는 측면도 있다"며 "국가 단위 컨트롤타워와 융합형 인재를 양성할 수 있는 체계적인 파이프라인이 필요하다"고 덧붙였다. R&D 지속 위해선 사업성 고민 필요…클러스터 확산형 정책 제안도 산업계에서는 자율주행 기술이 비즈니스 모델로 이어져야 연구개발(R&D)를 이어갈 수 있다는 목소리를 냈다. 이석주 현대모비스 상무는 "어떻게 하면 돈을 벌 수 있을지에 대한 의문부호를 풀지 못해 비즈니스 모델로 연계되지 않으면 어떤 기업이나 연구기관도 R&D를 수행하고 책임을 질 수가 없다"며 "국내 자율주행 기업들이 성장하고 유지되기 위해서는 정부 차원에서 세제혜택, 공공 인프라 제공 등을 지원해주고, 무엇보다 전문인력을 육성해 주는 정책들이 구체화됐으면 좋겠다"고 말했다. 박동주 ITS학회장도 "스타트업들이 매출과 연계되지 않다보니 R&D에 매달리기 어렵다는 어려움을 많이 호소한다"며 "상용화 관점에서 R&D를 추진하고, 국토부 등 중앙부처에서 자율주행 상용화 로드맵을 명확하게 제시해주면 중소기업들도 장기적인 기술 개발 요인이 생길 것"이라고 강조했다. 그는 사업화 관련해 '전국 확산형'이 아닌 '클러스터 집중형'으로 정책을 전환할 것을 제안하기도 했다. 박동주 회장은 "광주가 자율주행 실증도시가 됐듯이, 클러스터 집중형으로 개발해 성공한 다음 타 지역에 복제·확산하는 것이 지역 균형발전에도 역할을 할 수 있다"고 말했다. "산·학·연, 한 몸처럼 움직여야" 자율주행 조기 상용화를 위해 산·학·연 협력이 필수라는 주장도 나왔다. 이혁기 한국자동차연구원 부문장은 "인공지능(AI) 전환으로 자율주행 산업 자체가 규모의 경제로 전환을 했다"며 "자본과 인력이 없으면 할 수 없는 영역으로 바뀌고 있으며, 스타트업과 티어1 현대차를 비롯한 모든 기업들과 학계가 하나의 몸처럼 움직이지 않으면 경쟁력을 확보하기 쉽지 않을 것"이라고 말했다. 이어 "AI 기반 자율주행은 많은 케이스를 다루고 해결할 수 있느냐가 핵심이기에 시뮬레이션 환경을 통해 기술 허점을 채우고 완성도를 높여가는 것이 중요하다"며 "한국형 월드 모델을 구축해 이를 개방하고 기업들이 공동으로 활용할 수 있다면 기술을 따라잡는 데 많은 도움이 될 것"이라고 제안했다. 김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼경제성장연구소장은 "알파마요(엔비디아)와 테슬라는 이미 폐쇄적 생태계를 구축해놨고 웨이모, 바이두 등 기업이 굉장히 앞서 나가고 있는데 이런 기업들이 통상 압박이나 소비자들이 원해서 국내에 들어올 수밖에 없는 상황이 됐얼 때 특정 기업과 특정 기술 스펙이 시장을 다 잡아먹는 것이 아니라 그 안에서 국내외 기업들이 적절한 역할을 할 수 있도록 제도적 지원이 필요하다"고 언급했다. 이어 "국내 기업들 간 '팀 코리아' 형태 연합을 만든다든지 아이디어들이 필요하다"며 "엔비디아 같은 글로벌 첨단 기술들을 도입할 필요도 있겠지만, 국내 플랫폼이 실증 서비스 상용화로 가는 길목에서 역할을 할 수 있는 기회를 줬으면 한다"고 덧붙였다. 산업계 "공공사업 마중물 역할 필요…데이터셋 표준화 국가 주도해야" 공공사업에서 마중물 역할이 필요하다는 목소리도 나왔다. 정하욱 라이드플럭스 대표는 "천억원 미만 투자금을 받고 수십대 차량을 운영하는 회사는 전 세계에서 손을 꼽는다"며 "보통 대기업들은 한 달 이면 쓰는 돈을 갖고 기술력을 따라잡는 것은 쉽지 않다"고 지적했다. 이어 "정부 지원사업이 자유 공모 형태로 진행돼 조금더 속도감 있게 진행돼야 한다"며 "또 자율주행 시장이 활성화되기 위해 공공 사업이 마중물이 돼 민간 사업으로 확대되는 것도 필요하다"고 제언했다. 국가주도 데이터셋 확보가 필요하다는 의견도 있었다. 민경욱 한국전자통신연구원(ETRI) 자율주행진흥연구실장은 "중소기업, 스타트업은 대규모 실증을 통해 동일한 데이터 규격 데이터셋을 확보하는 것이 사실상 불가능하다"며 "정부가 주도적으로 가이드라인을 만들어 동일한 데이터셋을 구축해 시행착오를 최소화해야 한다"고 말했다. 이어 "대규모 데이터 학습에 굉장히 많은 GPU와 고가의 장비가 필요하다"며 "정부차원에서 필요한 인프라들을 제공해줘야 한다"고 강조했다. 민형배 더불어민주당 의원은 "자율주행기술은 AI, 센서, 통신, 반도체, 정밀지도 등 다양한 기술이 유기적으로 결합되는 대표적인 융합기술로서, 어느 한 주체의 노력만으로는 완성될 수 없다"며 "현장의 목소리를 바탕으로 향후 연구개발과 제도개선, 산업 생태계 조성 방향을 모색하고, 법률과 제도 보완에 힘쓰겠다"고 말했다.

2026.01.13 21:59류은주 기자

현대차그룹 40대 최연소 사장 탄생…머스크가 인정한 '기술 인재'

현대자동차그룹에서 최연소 사장이 탄생했다. 테슬라와 엔비디아 등 글로벌 기술 기업에서 자율주행 기술의 연구·개발과 상용화를 이끌어온 박민우 박사가 현대차그룹 첨단차플랫폼(AVP)본부장 겸 포티투닷(42dot) 대표로 합류하면서다. 현대차그룹은 박민우 사장 영입을 통해 소프트웨어중심차(SDV)와 자율주행 분야에서의 기술 경쟁력을 강화하고, 급격한 기술 환경 변화 속에서 흔들릴 수 있는 리더십 공백을 안정적으로 메운다는 전략이다. 업계에서는 이번 인사가 단순한 외부 인재 영입을 넘어, '기술을 제품으로 만드는 실행력'을 최우선으로 둔 선택이라는 평가가 나온다. 박 사장은 테슬라 오토파일럿 개발 과정에서 테슬라 최초의 '테슬라 비전' 시스템 개발을 주도한 인물이다. 박 사장은 기존 외부 솔루션에 의존하던 구조에서 벗어나, 카메라 중심의 컴퓨터 비전 기반 인지 구조를 설계하며 자율주행 기술을 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심 아키텍처로 전환하는 데 핵심적인 역할을 했다. 이는 자율주행 기술이 연구 단계를 넘어 실제 차량에 적용되는 전환점으로 평가된다. 이 같은 성과는 테슬라 내부에서도 높은 평가를 받았다. 박 사장은 엔비디아 쿠다(CUDA) 기반 베어메탈 수준의 C++ 라이브러리를 공동 개발하며 자율주행 인지 스택을 구축했고, 그 공로를 인정받아 2016년 '테슬라 톱 탤런트 어워드'를 수상하기도 했다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 직접 '최고 기술 인재'로 인정한 사례로 전해진다. 이후 박 사장은 엔비디아로 자리를 옮겨 자율주행 기술의 산업 전반 확산을 이끌었다. 2017년 엔비디아에 합류한 그는 자율주행 인지 기술 조직의 초기 단계부터 참여해 글로벌 완성차 업체들과의 양산 프로젝트를 주도했다. 메르세데스-벤츠를 비롯한 주요 완성차 업체와 협업하며 각국의 규제와 도로 환경을 충족하는 자율주행 소프트웨어 체계를 구축했고, 연구 중심 기술을 실제 차량에 적용 가능한 양산 기술로 전환하는 데 기여했다. 엔비디아 입사 이후 박 사장은 시니어 매니저에서 디렉터, 시니어 디렉터, 부사장까지 2년 주기로 빠른 승진을 거듭하며 핵심 경영진으로 자리매김했다. 특히 젠슨 황 엔비디아 CEO와 직접 소통하는 소수 임원 그룹에 포함될 정도로 기술적 신뢰를 얻은 것으로 전해진다. 최근에는 인지·융합 머신러닝 파운데이션 팀을 총괄하며, 센서 입력부터 주행 판단과 제어까지를 하나의 인공지능 모델로 처리하는 엔드투엔드 자율주행 구조가 예외 상황에서도 안전하게 작동하도록 판단 범위와 행동을 제어·검증하는 '가드레일링' 체계와 '세이프티 스택'으로 불리는 핵심 안전 시스템을 총괄했다. 만 48세의 박민우 사장은 현대차그룹 내 최연소 사장이라는 점에서도 상징성이 크다. 능력과 성과를 중심으로 한 인재 발탁 기조를 보여주는 동시에, 글로벌 기술 리더십을 내부에 이식해 조직 전반의 역동성을 높이겠다는 메시지로 해석된다. 업계에서는 박민우 사장의 현대차그룹 합류를 테슬라와 엔비디아를 거쳐 완성차 기업으로 이어지는 자연스러운 행보로 해석한다. 플랫폼 기업에서 축적한 경험을 바탕으로, 이제는 기술을 실제 제품과 사업으로 구현하는 단계에서 완성차 기업의 실행력이 필요하다는 판단이 작용했다는 분석이다. 현대차그룹이 중장기적인 기술 내재화와 SDV 전략 실행에 집중하고 있다는 점 역시 그의 선택에 영향을 미친 요인으로 꼽힌다. 박 사장은 "현대차그룹은 SDV와 자율주행을 넘어 로보틱스를 아우르는 물리적 AI 경쟁력을 빠르게 현실화할 수 있는 기반을 갖춘 기업"이라며 "기술과 사람이 함께 다음 세대의 지능형 모빌리티를 이끌고, 세계 혁신의 기준이 되는 데 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.01.13 17:17김재성 기자

순혈주의는 옛말…완성차, 빅테크와 AI 동맹으로 승부수

현대차그룹·메르세데스-벤츠·BMW 등 글로벌 완성차 업체들이 CES 2026을 계기로 구글, 엔비디아, 아마존 등 빅테크와의 인공지능(AI) 동맹을 잇달아 공개하며 'AI 합종연횡' 흐름이 뚜렷해지고 있다. 완성차 업체들은 소프트웨어·데이터 기반 경쟁이 곧 제품 경쟁력으로 직결되는 국면에서 'AI 두뇌'를 외부에서 신속히 확보하려 하고, 빅테크는 대규모 이용자 데이터와 검증된 AI를 양산 차량에 얹어 확산시킬 창구를 얻기 위해 협력 전선을 넓히는 모습이다. 현대차그룹은 최근 계열사 보스턴다이내믹스가 구글 딥마인드와 파트너십을 맺고 휴머노이드 로봇 '아틀라스' 고도화에 나선다고 밝혔다. 양사는 딥마인드의 로보틱스 기반 모델을 접목해 아틀라스의 지능·행동 역량을 강화하는 공동 연구를 추진한다. 현대차그룹이 피지컬 AI 영역에서 기술·생태계를 선점하려는 행보로 해석된다. 엔비디아는 CES 기조연설에서 자율주행 AI 플랫폼 '알파마요'를 공개하고, 메르세데스-벤츠와 협력해 신형 CLA에 적용하겠다고 발표했다. 엔비디아는 차량용 AI 모델·시뮬레이션·개발 도구를 포함한 소프트웨어 스택을 제시하며 'AI로 정의되는 차량'을 전면에 내세웠고, 벤츠는 이를 기반으로 단계적 고도화를 추진한다는 구상이다. CES 2026에서는 이 같은 '빅테크-완성차' 결합이 특정 기업에 국한되지 않고 다변화되는 흐름도 확인된다. 엔비디아는 현대자동차와도 자율주행 관련 협력 방안을 논의했을 것이란 관측이 나온다. 정의선 현대차그룹 회장은 지난 6일 미국 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 약 30분 동안 황 CEO와 만나 이야기를 나눴으며, 대화 내용은 공개되지 않았지만 업계에서는 자율주행 관련 협업을 논의했을 것으로 보고 있다. 박철완 서정대학교 스마트자동차학과 교수는 "현대차그룹은 포티두닷 대신 엔비디아 솔루션을 통해 자율주행 시장에 빠르게 진입하는 방향을 택한 것으로 보인다"며 "1~2년 사이에 자율주행 향방이 크게 바뀔 가능성이 있다"고 관측했다. 자율주행 외 영역에도 기술 협력 발표가 이어졌다. BMW는 아마존의 차세대 음성 비서인 알렉사+ 기술을 BMW 인텔리전트 퍼스널 어시스턴트에 확대 적용하는 계획을 공개했다. 음성 기반 차량 제어와 개인화 기능을 강화해 인간-차량 인터랙션을 한 단계 끌어올리겠다는 취지다. 중국 완성차 립모터 퀄컴과 협업해 콕핏·주행 플랫폼을 결합한 중앙집중형 컴퓨팅 구성을 양산 모델에 적용하겠다는 내용을 발표했다. 차량 내 여러 도메인을 통합해 소프트웨어 업데이트, AI 기능 확장 등을 용이하게 하려는 접근이다. 토요타는 CES 2026에 참가하진 않았지만, 전시 기간에 퀄컴 스냅드래곤 콕핏 플랫폼 기반 차세대 인포테인먼트·콕핏 기능을 공개하며 AI 기반 사용자 경험 강화를 강조했다. 업계에서는 이런 기술 협력 확대 배경으로 양산 데이터의 전략적 가치가 커진 점을 꼽는다. 완성차는 자율주행·콕핏·로봇 등으로 AI 적용 범위가 넓어지는 상황에서 모델 학습과 검증에 필요한 데이터·컴퓨팅·개발 생태계를 단기간에 확보하기 어렵기 때문이다. 반대로 빅테크는 고도화된 AI를 보유하더라도 이를 대규모로 탑재·운영할 물리적 플랫폼이 제한적인 만큼, 글로벌 판매망을 가진 완성차와의 연합이 확산의 지름길이 된다는 분석이다. 결국 AI 두뇌와 양산 플랫폼·데이터 상호 보완 관계가 맞물리며, 완성차-빅테크 간 협업 발표는 이후 더 잦아질 가능성이 크다는 전망이 나온다. 특히 자율주행을 넘어 차량 내 개인화 서비스, 구독형 기능(FOD), 로봇·물류 등으로 AI 활용 영역이 확장될수록 동맹의 형태도 칩–소프트웨어–서비스를 아우르는 '연합 생태계'로 진화할 것이라는 관측이다. 김필수 대림대 미래자동차학과 교수는 “과거에는 완성차의 '순혈주의'가 강했지만, 기술의 총합인 미래 모빌리티는 한 기업이 모든 것을 다 잘하기 어렵다”며 “잘하는 기업들끼리 협력해 경쟁력 있는 제품을 내놓는 것이 시장 선점의 기본 조건”이라고 말했다. 이어 “자율주행 선두권(T1)에 진입하기 위해 각자의 강점을 결합하는 흐름”이라면서도 “다만 알고리즘과 소프트웨어정의차(SDV) 역량이 약하면 주도권을 잃을 수 있어, 협력과 내재화를 병행하는 투트랙 전략으로 갈 가능성이 크다”고 덧붙였다.

2026.01.08 19:15류은주 기자

엔비디아 자율주행, 왜 벤츠가 1호였나

엔비디아가 완성차 기업 중 메르세데스 벤츠와 가장 먼저 자율주행차 출시를 예고해 그 배경에 주목이 쏠린다. 엔비디아가 벤츠 외에도 여러 완성차 업체와 일찍부터 자율주행 기술 협력 관계를 맺어왔기 때문이다. 업계에서는 양사가 발 빠르게 가시적 성과를 내게 된 요인으로 ▲기술 경쟁력 ▲고급차 브랜드로서의 시장 입지 ▲IT 전문기업과의 협업에 적극적인 기업 문화 등을 꼽는다. 반면 다른 완성차 업체들은 차값 인상을 감수하며 자율주행에 공격적으로 투자할 유인이 상대적으로 적고, 기술 보급 초기부터 특정 플랫폼에 종속될 가능성도 부담으로 작용했을 수 있다는 분석도 나온다. 이 때문에 공동 개발 확대보다는 지분 투자나 자체 개발 등 기술 내재화에 방점을 찍어온 사례가 많았다. 다만 최근 자동차·인공지능(AI) 산업 흐름을 고려하면, 벤츠 외 업체들도 향후 엔비디아 자율주행 플랫폼을 적극 채택할 가능성이 클 것으로 관측된다. 8일 자동차 업계에서는 엔비디아가 최근 'CES 2026' 현장에서 자율주행 인공지능(AI) 플랫폼 '알파마요'를 공개하고, 이를 벤츠 신형 CLA에 적용하겠다고 밝히자 이 같은 해석이 제기됐다. 사실상 유일 '레벨3' 자율주행 기업…고급차 특성도 조기 보급 유리 엔비디아는 2017년 벤츠를 비롯해 현대자동차, 토요타 등과 AI 기반 자율주행 기술 개발 파트너십을 발표한 바 있다. 이 가운데 벤츠가 자율주행 기술 확보에 비교적 적극적이었고, 관련 성과도 앞서면서 양사 협력 성과가 조기에 가시화됐다는 평가가 나온다. 벤츠는 레벨3 자율주행을 상용화한 3개 기업 중 한 곳으로, 현재 차량을 상용 판매 중인 유일한 사업자다. 레벨3는 특정 환경에서 자동차가 알아서 도로를 주행하되, 시스템이 요구할 때는 운전자가 핸들을 잡아야 하는 수준의 자율주행을 뜻한다. 벤츠 외 혼다, BMW도 레벨3 자율주행을 달성했지만, 현재 이 기업들은 이 기능을 탑재한 차량을 판매하지 않고 있다. 벤츠가 고급차 브랜드라는 점도 자율주행을 서비스 차별화 요소로 활용하는 데 유리했다는 분석이다. 대규모 투자 비용이 차값에 반영되더라도 주요 소비층의 구매력이 커 타사 대비 영향이 적다는 이유다. 자동차 업계 관계자는 “벤츠는 엔비디아 외에도 중국 모멘타 등 다수 기업과 자율주행 기술 협력을 진행해왔다”며 “본업인 자동차 제조 외 IT 등 영역에선 전문 기업들과 활발하게 협력하는 행보를 보여왔다”고 분석했다. ”자율차, 아직은 시기상조”…안심한 사이 '부르는 게 값' 된 AI칩 이와 달리 고급차 판매가 주력이 아닌 기업들은 일단 자율주행차 투자에 따르는 거액의 비용과 불가피한 차값 인상이 큰 부담이다. 자율주행차가 아직 본격적인 확산 단계에 접어들진 못했지만, 장기적으로는 핵심 기술경쟁력이 될 것이라는 게 업계 공통 의견이다. 이런 점을 고려할 때 사업에 제약이 생길 수 있는 리스크를 감수하고 타 기업에 외주를 맡기기보다, 내재화에 우선 도전하는 것을 택한 기업들이 많았다. 다만 최근 AI 투자 경쟁이 지속 과열되면서 GPU를 비롯한 AI 하드웨어 가격이 고공 상승하면서 자동차 기업의 투자 여건도 악화됐다는 분석이 나왔다. 그동안 자율주행 상용화 걸림돌로 특히 각국 규제로 인한 기술개발 제약이 언급됐는데, 투자 비용 또한 막대해질 것이란 관측이다. 업계 관계자는 "기술 내재화와 전문 기업의 AI 플랫폼을 채택하는 경우 중 아직 정답이 어떤 것이라고 단정하기는 이르다"며 "내재화를 추진하는 기업들도 결과적으로 성과를 내기 어렵다고 판단되면 차후에 시장 호응을 얻어낸 플랫폼을 채택하면 된다"고 진단했다. 엔비디아, 자율차 메기 될까… “플랫폼 매력 상당” 업계는 벤츠 외 다수 완성차 업체 엔비디아 알파마요를 채택하게 될 것으로 전망했다. 엔비디아가 AI 하드웨어 시장에서 이미 우위를 점한 데다, 하드웨어에 최적화된 소프트웨어까지 함께 제시한다는 점에서 플랫폼 매력도가 높다는 이유다. 유민상 오토노머스에이투지 최고전략책임자(CSO)는 “이미 자율주행 기술 개발 기업들이 엔비디아 칩을 많이 쓰고 있는데, 엔비디아가 칩에 맞춰 개발한 소프트웨어까지 나온다는 데 의의가 있다"고 분석했다. 유 CSO는 "업계에서는 장기적으로 자율주행 기술을 룰 기반이 아닌 AI 기반 엔드투엔드 방식으로 개발돼야 한다고 보고 있는데, 이를 처음부터 끝까지 개발하기엔 너무 기술 난도가 높고 투자 비용도 크다"며 "아예 신규 개발하기보다, 이런 오픈소스를 활용하면 선도 기업과 벌려진 기술 격차를 빠르게 따라잡기도 유리하다고 볼 것"이라고 예상했다. 엔비디아도 자율주행 기술을 적극 보급해 AI 하드웨어 사업과의 시너지를 모색할 것으로 업계는 예상한다. IT업계 관계자는 "AI 기업들의 지향점은 자사가 만든 플랫폼 내에서 다수의 기업들이 데이터를 운영하고 이 과정에서 플랫폼의 경쟁력도 강화해나가는 것"이라며 "현재 자율주행차 분야를 선도하는 중국 자동차 기업들과 미국 테슬라 외 다른 자동차 기업들의 기술 구심점으로서 엔비디아 플랫폼을 육성하고자 할 것"이라고 전망했다. 자동차 업계 관계자는 "과거 애플 카플레이 등 인포테인먼트가 본격 확산되기 전에도 자동차 기업들이 이를 배제하고 자체 OS 개발을 더 우선시했지만, 애플 카플레이가 업계 표준으로 자리잡으면서 결국 다수 기업들이 이를 채택했다"며 "벤츠가 포문을 열었을 뿐, 타 제조사들이 엔비디아 플랫폼을 받아들이는 것은 시간 문제일 수도 있다"고 전망했다.

2026.01.08 10:59김윤희 기자

[유미's 픽] '넥스트 쿠다' 신호탄 쏜 엔비디아, CES서 꺼낸 新무기 뭐길래

글로벌 빅테크들이 자체 칩과 플랫폼을 중심으로 독자 생태계 구축에 본격 나선 가운데 엔비디아가 이에 대응해 새로운 카드를 꺼내 들었다. 그래픽처리장치(GPU) 연산 표준을 '쿠다(CUDA)'로 장악해 왔던 기존 폐쇄형 생태계에서 일부 협력 중심 구조로 전략을 조정하며 AI 시장 주도권을 유지하려는 분위기다.젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 5일(현지시간) 미국 네바다주 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·IT 전시회 'CES 2026'에 참석해 '알파마요'를 공개했다. 알파마요는 엔비디아가 공개한 차세대 자율주행 AI 제품군으로, 카메라·센서의 입력을 받아 사람처럼 전체 상황을 이해하고 운전 결정을 내린다. 이른바 AI가 직접 판단해 주행하는 '자율주행 두뇌'인 셈이다.엔비디아가 '알파마요'를 선보인 것은 자율주행 기술 고도화와 동시에 엔비디아 생태계의 외연을 확장하려는 시도로 풀이된다. 단순한 성능 경쟁을 넘어 자율주행 AI의 구조 자체를 재정의함으로써 산업 전반에 영향력을 유지하려는 의도가 깔려있다는 분석도 나온다.이처럼 엔비디아가 전략 변화 모색에 나선 것은 자율주행 기술이 직면한 구조적 한계가 자리하고 있다는 분석이 나온다. 최근 센서 성능 향상이나 데이터 축적만으로는 안전성을 충분히 담보하기 어렵다는 인식이 확산되면서 자율주행 AI의 판단 방식 자체를 바꿔야 한다는 요구도 커지고 있다.특히 '롱테일(long-tail)'은 자율주행 기술의 가장 큰 난제로 꼽힌다. 실제 도로 환경에서 발생 빈도는 낮지만 사고 위험이 큰 복잡한 상황이 반복적으로 나타났는데, 이는 자율주행 시스템이 안전하게 대응하기 가장 어려운 영역으로 꼽혀 왔다.기존 자율주행 아키텍처는 인식(perception)과 계획(planning)을 분리해 처리했다. 최근에는 엔드투엔드 학습 방식을 도입해 왔지만, 훈련 범위를 벗어난 상황에서 원인과 결과를 안정적으로 판단하는 데에는 한계가 있다는 지적이 이어졌다.엔비디아는 이러한 한계를 해결하기 위한 해법으로 '추론 기반(reasoning-based)' 아키텍처를 전면에 내세웠다. 알파마요는 자율주행 AI가 도로 상황을 단순히 인식하는 수준을 넘어 인간처럼 상황을 해석하고 단계적으로 사고한 뒤 행동을 결정하도록 설계됐다. 시각 정보와 언어, 행동을 하나의 흐름으로 통합한 비전·언어·행동(Vision Language Action, VLA) 구조를 적용해 새로운 상황이나 매우 드문 상황에서도 판단 과정을 단계별로 추론하고 그 근거를 설명할 수 있도록 했다.다만 엔비디아는 알파마요를 차량에 직접 탑재되는 완성형 소프트웨어로 제시하지 않았다는 점에서 주목된다. 대신 완전 자율주행 스택을 개발하는 과정에서 활용할 수 있는 기반 모델로 공개하고, 각 기업과 연구기관이 이를 파인튜닝하고 경량화해 자체 시스템에 통합하도록 유도했다. 이는 엔비디아가 자율주행 소프트웨어를 직접 통제하기보다 AI의 사고·판단 구조에 대한 기준을 제시하는 역할에 무게를 두고 있음을 보여준다. 이러한 전략은 실제 양산 차량 사례로도 이어졌다. 황 CEO는 CES 2026 기조연설에서 메르세데스 벤츠 CLA에 엔비디아의 자율주행 스택을 적용한 차량을 공개하며 올해부터 주요 지역에서 순차 출시될 예정이라고 밝혔다. 차량의 하드웨어와 완성차 개발은 메르세데스 벤츠가 맡고, 자율주행 AI와 컴퓨팅 플랫폼은 엔비디아가 담당하는 역할 분담 구조다. 이 차량에는 알파마요 계열의 추론 기술이 포함된 엔비디아 자율주행 스택과 규제·안전 검증을 위한 '클래식 AV 스택'이 함께 적용됐다. 두 스택은 각각 독립적으로 작동하면서 상호 감시하는 이중 안전 구조를 이룬다. 이는 엔비디아가 알파마요를 단독 완성형 제품으로 판매하기보다, 파트너와 결합해 확장 가능한 자율주행 플랫폼으로 발전시키고 있음을 보여주는 사례로 평가된다. 이 같은 접근은 엔비디아를 둘러싼 경쟁 환경 변화와도 맞물려 있다. 구글은 자체 개발한 주문형 반도체(ASIC)인 'TPU'를 통해 엔비디아 GPU 의존도를 낮추려 하고 있다. 아마존웹서비스(AWS) 역시 차세대 AI 가속기 '트레이니움(Trainium)'을 앞세워 독자 생태계 구축에 속도를 내고 있다. 이처럼 주요 고객사들이 자체 칩과 플랫폼으로 독립을 시도하는 상황에서 엔비디아 역시 기존의 강한 하드웨어 중심 락인 전략에서 벗어나 협력과 개방을 병행하는 방향으로 전략을 조정하고 있다는 평가가 나온다. 업계에선 이러한 맥락에서 알파마요를 쿠다를 대체하는 또 하나의 플랫폼으로 보기보다 쿠다 위에서 작동하는 AI 사고·판단 계층을 확장하려는 '포스트 쿠다 전략'의 일환으로 해석하고 있다. 하드웨어 연산 표준에 더해 AI가 현실 세계를 어떻게 이해하고 판단해야 하는지에 대한 기준을 제시함으로써 장기적인 영향력을 유지하려는 접근이라는 분석이다. 나아가 이러한 추론 기반 아키텍처는 자율주행을 넘어 로보틱스와 산업 자동화 등 다른 피지컬 AI 영역으로 확장될 가능성도 거론된다. 국내에서도 비슷한 평가가 나온다. 박태웅 국가AI전략위원회 공공 AX 분과장은 알파마요 공개와 관련해 자율주행의 롱테일 문제를 해결하려는 시도가 단순한 기술 개선을 넘어 AI가 현실 세계를 이해하고 이유를 설명하며 행동하는 '피지컬 AI'로 진입하는 전환점이라는 취지로 평가했다. 이는 알파마요가 자율주행 기술을 넘어 물리적 환경에서 작동하는 AI 전반으로 확장될 수 있다는 업계의 시각과 맞닿아 있다.업계 관계자는 "알파마요는 엔비디아가 모델 성능 경쟁이나 API 판매에 직접 뛰어들기보다 AI가 어떻게 사고하고 판단해야 하는지에 대한 레퍼런스를 제시하는 위치를 선택했음을 보여준 것"이라며 "쿠다가 '어떻게 계산할 것인가'의 표준이었다면 알파마요는 '어떻게 판단할 것인가'의 기준을 겨냥한 시도로, 엔비디아가 AI 주도권 경쟁의 다음 국면을 준비하고 있다는 신호"라고 말했다. 또 다른 관계자는 "알파마요는 엔비디아가 단기적인 모델 경쟁보다 AI 아키텍처와 사고 구조를 둘러싼 장기 전략에 무게를 두고 있음을 보여준다"며 "하드웨어 중심 생태계에 더해 소프트웨어와 판단 구조까지 영향력을 확장하려는 시도로 볼 수 있다"고 분석했다.

2026.01.06 18:04장유미 기자

엔비디아-벤츠 자율주행차 타 봤더니…"테슬라 긴장해"

엔비디아가 세계 최대 가전•정보기술(IT) 전시회 CES 2026에서 새로운 자율주행 인공지능(AI) 모델을 공개해 관심을 모았다고 CNBC, 더버지 등 외신들이 5일(현지시간) 보도했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 기조연설에서 공개한 알파마요(Alpamayo)는 사고 연쇄 추론 기반의 비전·언어·행동(VLA) 모델을 사용하는 자율주행 시스템이다. 카메라와 각종 센서 입력을 종합해 주변 상황을 이해한 뒤 적합한 운전 결정을 내리는 것이 특징이다. AI가 직접 보고 판단해 차량을 제어하는 '자율주행 두뇌' 역할을 수행하는 셈이다. 이 시스템은 일반적인 주행 환경뿐 아니라 예외적인 상황 인식에도 강점을 지닌다. 예를 들어 교차로에 접근했을 때 신호등이 꺼져 있을 경우, 이를 문제 상황으로 인식한 뒤 다음 행동을 스스로 판단하는 방식이다. 젠슨 황 CEO는 “알파마요는 카메라 입력부터 차량 구동 출력까지 문자 그대로 엔드 투 엔드 방식으로 학습됐다”며 “카메라 데이터와 방대한 자율주행·인간 운전 데이터, 코스모스가 생성한 대규모 합성 주행 데이터를 활용해 수십만 개 사례를 정밀하게 학습시켰다”고 설명했다. 첫 적용 모델은 메르세데스-벤츠 CLA 알파마요가 처음 적용되는 차량은 메르세데스-벤츠의 신형 CLA다. 벤츠가 차량 하드웨어 플랫폼을 제공하고, 엔비디아는 자율주행 스택부터 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)까지 시스템 운영 전반을 담당한다. 초기에는 출발지부터 목적지까지 운전자를 정밀하게 보조하는 향상된 레벨 2 운전자 보조 기능을 우선 제공할 예정이다. 젠슨 황 CEO는 CES 기조연설에서 벤츠 자율주행 차량이 실제 도로를 주행하는 영상을 공개하며 “엔비디아의 첫 자율주행 차량이 도로에 나오게 된다”고 밝혔다. 그는 출시 일정과 관련해 “미국은 1분기~4분기, 유럽은 2분기~4분기, 아시아는 3분기~4분기에 출시가 예정돼 있다”고 덧붙였다. 더버지 시승기 “복잡한 도심도 안정적” IT매체 더버지는 이날 2026년 도입 예정인 레벨 2 운전자 보조 시스템이 탑재된 메르세데스-벤츠 CLA 세단을 시승한 후기를 공개했다. 시승은 샌프란시스코 도심에서 약 40분간 진행됐으며, 차량에는 벤츠 소속 안전 운전자가 동승했다. 더버지에 따르면 해당 차량은 신호등과 교차로, 이중 주차된 차량, 간헐적으로 나타나는 좌회전 신호까지 비교적 안정적으로 처리했다. 한 번은 교차로를 막고 있는 트럭을 피해 크게 우회전했으며, 그 과정에서 보행자들이 지나갈 수 있도록 멈춰 서기도 했다. 시승 중 충돌이나 심각한 문제는 발생하지 않았다는 설명이다. 해당 매체는 엔비디아가 테슬라만큼 오랜 기간 자율주행 기술을 연구해 온 것은 아니지만, 이번 시연을 통해 복잡한 상황에서도 테슬라의 완전자율주행(FSD)과 충분히 경쟁할 수 있는 수준을 보여줬다고 평가했다. 아직은 작은 엔비디아의 자동차 사업 엔비디아는 오랜 기간 자동차 제조사에 운전자 보조 시스템용 칩과 소프트웨어를 공급해 왔다. 하지만 회사 전체 AI 사업에서 자동차 부문이 차지하는 비중은 상대적으로 작은 편이다. 그러나 더버지는 엔비디아가 테슬라, 웨이모 등과 함께 레벨 4 이상의 고도 자율주행 기술 경쟁에 본격적으로 뛰어들 경우, 상황은 빠르게 달라질 수 있다고 전망했다. 엔비디아 자동차 사업부 책임자 신저우 우는 엔비디아가 10년 이상 수십억 달러를 투자해 시스템온칩(SoC) 하드웨어부터 운영체제, 소프트웨어, 반도체를 아우르는 풀스택 자율주행 솔루션을 구축해 왔다고 밝혔다. 그는 “엔비디아는 안전을 최우선 가치로 두고 있으며, 반도체와 소프트웨어 양측 모두에서 자동차 안전 요구 사항을 충족하는 몇 안 되는 기업 중 하나”라고 강조했다. 자율주행기술 로드맵 신저우 우는 엔비디아가 2026년 상반기에 자동 차선 변경, 정지 표지판 및 신호등 인식 기능을 포함한 레벨 2 고속도로·도심 주행 기능을 출시할 계획이라고 밝혔다. 여기에는 운전자 감독 하에 목적지까지 주행하는 L2++ 시스템도 포함된다. 올해 하반기에는 도심 주행 기능이 확장돼 자율 주차 기능이 추가되며, 연말까지 L2++ 시스템이 미국 전역에서 사용 가능해질 전망이다. 소규모 레벨 4 시범 운행은 2026년에 진행되고, 2027년에는 파트너사를 통한 로보택시 배치가 이어질 계획이다. 또 2028년에는 특정 조건에서 운전자가 핸들에서 손을 떼고 시선을 도로에서 떼도 되는 레벨 3 고속도로 주행 시스템을 공급하겠다는 목표도 제시했다. 다만 이러한 계획은 메르세데스-벤츠를 비롯해 재규어 랜드로버, 루시드 모터스 등 엔비디아의 주요 자동차 파트너사들과의 협력이 필수적인 만큼, 실제 상용화까지는 변수가 적지 않을 것으로 보인다고 더버지는 평했다.

2026.01.06 13:37이정현 미디어연구소

젠슨 황이 꺼내 든 자율주행 AI '알파마요', 어떻게 구현했나

[라스베이거스(미국)=권봉석 기자] 젠슨 황 엔비디아 CEO가 5일(이하 현지시간) 오후 라스베이거스 퐁텐블로 시어터에서 진행한 기조연설에서 일반 관람객들의 가장 큰 관심을 모은 것은 새 GPU '루빈'이 아니었다. 마치 사람처럼 샌프란시스코 일대를 누비는 자율주행 AI '알파마요'(Alpamayo)다. 기조 연설 중 공개된 시험주행 영상에서 알파마요는 맞은 편 차선 차를 피해 안전하게 비보호 좌회전을 수행하고, 우회전 차선의 횡단보도 보행자를 기다리고, 앞차가 평행주차를 시작하면 이를 피해가며 정해진 도로를 달렸다. 젠슨 황 CEO는 이날 "알파마요는 기존 자율주행 기술의 구조적 한계를 극복하기 위해 등장한 기술"이라고 설명했다. 엔비디아는 그간 자율주행 기술을 구현하기 위해 거의 모든 도로 상황을 가상 공간에 구현하고 이를 학습하는 방식을 써 왔다. 그러나 이런 방식에도 여전히 한계가 있었다는 것이 젠슨 황 CEO의 설명이다. 데이터·규칙 기반 자율주행 기술에 숨은 맹점 젠슨 황 CEO는 "실제 세계의 도로 환경은 나라나 문화, 날씨나 도로 구조 등 여러 요인에 따라 무한히 달라진다. 또 사고를 일으키는 것은 극히 드물지만 실제로 일어나는 상황인데 이런 상황까지 데이터로 미리 학습시키는 것은 불가능한 일"이라고 선을 그었다. 여기에 기존 자율주행 시스템 작동 방식에도 엄연히 한계가 있었다. 미리 설정된 규칙에 따라 작동하기 때문에 규칙을 벗어나는 돌발 상황에서는 신뢰성이 떨어졌다. 엔비디아는 이런 한계를 극복하기 위해 사람이 실제로 운전하는 방식을 흉내내는 방식을 선택했다. 현재 자동차를 둘러 싼 상황을 카메라와 센서로 수집하고 각 상황마다 이에 맞는 판단을 내리는 방식으로 선회했다. 정보 수집부터 자동차 조작까지 모든 과정 일관성 있게 처리 알파마요는 카메라와 라이다(lidar) 등 각종 센서를 통한 상황 판단과 조향과 가속, 제동 등 자동차 조작까지 모든 과정을 일관성 있게 처리하는 구조를 선택했다. 차가 멈춰야 한다면 왜 그래야 하는지에 대한 이유를 추론 결과로 제시한다. 엔비디아는 알파마요 학습을 위해 실제 도로 주행 영상과 교통량 데이터, 인간 운전자의 운전 시범 데이터를 먼저 수집했다. 그 다음 이 데이터를 실제 세계를 흉내내는 AI 모델인 '코스모스'와 결합했다. 알파마요는 현실에서 실제로 일어나기 어려운 드문 상황이나 극단적인 상황을 학습하고 이 상황에도 대처할 수 있는 추론 능력을 갖췄다. 엔비디아는 여기에 더해 자율주행 스택을 이중으로 구성했다. 주위 환경이 충분히 안전하다고 판단하면 알파마요가 작동한다. 그러나 불확실성이 큰 상황을 마주하면 완전 검증·추적이 가능한 기존 규칙 기반 AV 스택이 차를 운전한다. 알파마요 적용 2025년형 벤츠, NCAP 최고등급 획득 엔비디아는 독일 완성차 업체인 메르세데스-벤츠와 협업해 2025년형 벤츠 CLA에 알파마요를 처음 적용했다. 알파마요를 적용한 차량은 유럽 신차 안전도 평가 프로그램(NCAP) 기준에서 최고 수준의 안전 등급을 획득했다. 젠슨 황 CEO는 "칩부터 소프트웨어까지 모든 스택이 안전 인증을 받은 세계 최초 수준의 자율주행 시스템"이라고 강조했다. 엔비디아는 올해부터 지역별로 알파마요의 단계적 상용화를 추진한다. 단 나라마다 다른 자율주행 규제, 향후 장거리 주행을 통한 신뢰성 검증, AI가 내린 판단에 대한 책임을 지는 주체 등등 여전히 과제는 남아 있다. 젠슨 황 CEO는 "알파마요는 운전자 없는 로보택시를 넘어 모든 차량을 위한 오픈소스 자율주행 AI 플랫폼이며 지속적인 업데이트로 보다 진화한 자율주행 생태계를 구축하겠다"고 밝혔다.

2026.01.06 12:24권봉석 기자

엔비디아, 자율주행용 AI 모델 발표…"레벨4 연구 지원"

엔비디아가 자율주행 레벨4 연구 활성화를 위해 인공지능(AI) 모델을 오픈형으로 공개했다. 12일 테크크런치 등 외신에 따르면 엔비디아는 미국 샌디에이고에서 열린 '뉴립스 AI 컨퍼런스'에서 자율주행 특화 오픈 추론 비전언어모델(VLM) '알파마요 R1'를 발표했다. 알파마요 R1은 텍스트와 이미지를 결합해 작동하는 형태다. 올해 1월 공개된 '코스모스 리즌 모델' 기반으로 개발됐다. 응답하기 전 사고 과정을 거치는 추론 능력이 강화된 것으로 전해졌다. 차량이 주변을 인식하고 상황에 맞는 업무를 스스로 수행할 수 있도록 돕는다. 엔비디아는 이 모델을 레벨4 자율주행을 위한 핵심 요소로 제시했다. 해당 모델이 차량에 상식적 판단에 가까운 의사결정 능력을 제공할 수 있다는 이유에서다. 레벨4는 사람 없이 특정 구역에서 완전 자동으로 달릴 수 있는 자율주행 단계다. 현재 알파마요 R1은 깃허브와 허깅페이스에 공개됐다. 이날 엔비디아는 '코스모스 쿡북'도 깃허브에 추가했다고 밝혔다. 코스모스 쿡북은 데이터 큐레이션을 비롯한 합성 데이터 생성, 평가 작업을 단계별로 지원해 모델 최적화 과정을 돕는다. 테크크런치는 엔비디아가 그래픽처리장치(GPU) 중심 AI 시장에서 피지컬 AI를 다음 성장축으로 삼는 전략을 강화할 것으로 평가했다. 자율주행 차량과 로봇 산업의 성장이 엔비디아 AI 인프라 수요 확대에 직접 연결된다는 평가다. 빌 달리 엔비디아 최고과학자는 "우리는 로봇이 세상에서 매우 큰 역할을 하게 될 것"이라며 "이를 위한 기술 개발을 지금부터 시작해야 한다"고 밝혔다.

2025.12.02 10:09김미정 기자

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