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

온카뱅크관리자

2026-01-06 18:07:35

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 자율주행 AI 제품군 '알파마요' 공개…오픈 생태계 전략으로 AI 주도권 굳히기 나서 
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 (지디넷코리아=장유미 기자)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.
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 젠슨 황 엔비디아 CEO는 ”알파마요를 통해 보다 진화한 자율주행 생태계를 구축할 것”이라고 설명했다. (사진=지디넷코리아)
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 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.
 장유미 기자(sweet@zdnet.co.kr)
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