엔비디아는 CES 2026에서 자율주행차와 물리적 로봇을 위한 오픈소스 AI 모델 패밀리 ‘알파마요(Alpamayo)’ 를 공식 발표했다.
알파마요는 단순히 주행 명령을 실행하는 수준을 넘어, 복잡한 실제 도로 상황을 이해하고 추론하며 자신의 판단 이유까지 설명할 수 있는 AI를 목표로 한다.

엔비디아는 이를 두고
“물리적 AI의 ChatGPT 순간” 이라고 표현하며, 자율주행 기술의 중대한 전환점이 될 것이라고 강조했다.

알파마요의 핵심: 인간처럼 ‘생각하는’ 자율주행 AI

알파마요의 중심에는 Alpamayo 1이 있다.
이 모델은 100억(10B) 파라미터 규모의 체인 오브 쏘트(Chain-of-Thought) 기반 비전·언어·행동(VLA) 모델이다.

즉, 자율주행차가
👉 단순 반응이 아니라
👉 사람처럼 단계적으로 사고하며 판단하도록 설계됐다.

Alpamayo 1 주요 특징

• 센서 입력을 즉시 행동으로 변환하지 않고 문제 해결 과정을 추론
• 교통 신호 장애, 예측 불가능한 보행자 등 희귀·엣지 케이스 대응
• 어떤 결정을 내렸는지 이유와 판단 경로를 설명 가능
• 이전에 경험하지 않은 상황에서도 안전한 행동 선택

예를 들어, 신호등이 고장 난 복잡한 교차로에서도
과거 데이터 의존 없이
상황 분해 → 선택지 분석 → 최적·안전 경로 선택
이라는 사고 과정을 수행한다.

오픈소스 전략으로 개발자 생태계 확대

알파마요는 완전한 오픈 생태계를 지향한다.
개발자와 기업은 다음과 같은 방식으로 활용할 수 있다.

• 대형 모델을 소형·고속 모델로 파인튜닝
• 기존 자율주행 시스템을 학습시키는 교사(Teacher) 모델
• 주행 영상 자동 라벨링 시스템 구축
• 차량 판단의 합리성을 검증하는 평가·감사 도구 개발

이는 자율주행 개발에서 가장 비용이 큰
👉 데이터 라벨링
👉 검증
👉 안전성 테스트
의 부담을 크게 줄여줄 것으로 평가된다.

코스모스(Cosmos)와 합성 데이터 기반 시뮬레이션

알파마요는 엔비디아의 생성형 월드 모델 브랜드 Cosmos와 결합된다.
Cosmos는 현실 세계를 가상 환경으로 재현해 미래 상황을 예측하고 행동을 테스트하는 AI 시스템이다.

이를 통해 개발자는 다음이 가능해진다.

• 실제 주행 데이터 + 합성 데이터 결합 학습
• 위험한 상황을 현실 없이 가상에서 반복 검증
• 대규모 테스트를 안전하게 수행

1,700시간 이상의 오픈 자율주행 데이터셋 공개

엔비디아는 알파마요와 함께
1,700시간 이상의 실제 주행 데이터로 구성된 오픈 데이터셋도 공개했다.

이 데이터셋은

• 다양한 지역
• 여러 기후 조건
• 복잡한 도로 환경
• 현실에서 드물게 발생하는 상황

까지 폭넓게 포함한다.

또한 AlpaSim이라는 오픈소스 자율주행 시뮬레이션 프레임워크도 함께 공개됐다.
AlpaSim은 센서, 교통 흐름, 도로 환경을 현실적으로 재현해 대규모 자율주행 시스템 검증을 가능하게 한다.

알파마요가 의미하는 자율주행의 미래

알파마요는 단순히 “더 똑똑한 자율주행 모델”이 아니다.
이는 자율주행차가 “왜 그렇게 운전했는지 설명할 수 있는 존재” 로 진화하고 있음을 의미한다.

핵심 의미 정리

• 규칙 기반 → 추론 기반 자율주행으로 전환
• 안전성 + 설명 가능성(Explainability) 강화
• 오픈소스를 통한 글로벌 개발자 참여 확대
• 자율주행을 넘어 로봇·물리적 AI 전반으로 확장 가능

마무리

알파마요는 자율주행차를
단순한 기계가 아닌 상황을 이해하고 판단하는 지능형 에이전트로 끌어올리는 중요한 이정표다.

앞으로 자율주행 기술 경쟁의 기준은
센서 수나 주행 속도가 아니라,

👉 얼마나 인간처럼 사고하고
👉 그 판단을 설명할 수 있는가

로 이동할 가능성이 크다.