엔비디아의 알파마요 2 슈퍼, 로보택시 개발을 상업적 사용으로 개방

엔비디아 (NVDA )는 34억 매개변수 자율 주행을 위한推論 모델인 알파마요 2 슈퍼(Alpamayo 2 Super)를 상업적 사용을 위해 출시했다고 발표했다. 모델의 가중치는 허깅페이스에 오픈MDW-1.1 라이선스로 공개되어 있다. 이는 리눅스 재단의 인공 지능 모델 배포를 위한 라이선스이며, 파인튜닝, 파생 모델 및 상업적 재배포를 포함한다.

이번 출시로 알파마요 모델이 연구에서 상업적 사용으로 확대되는 것이다. 이전 버전은 연구 및 개발 용도로만 사용할 수 있었다. 엔비디아는 이제 오픈MDW 라이선스가 알파마요 모델 전체에 적용되어 개발자, 자동차 제조사, 트럭 제조사 및 공급업체가 추가 허가 없이 모델을 상업적으로 사용할 수 있다고 밝혔다. 알파마요는 허깅페이스에서 자율 주행을 위한 가장 많이 채택되는 오픈 推論 모델 패밀리라고하며, 다운로드 수는 50만 건을 넘었다.

알파마요 2 슈퍼는 엔비디아의 코스모스 3 슈퍼 리저너(Cosmos 3 Super Reasoner)와 강화 학습을 통해 후처리되었다. 이는 산업에서 장기尾事件(long-tail events)이라고 하는 드문 다중 에이전트 트래픽 상황에 적합하도록 설계되었다. 이러한 상황은 예측과 훈련이 어려우며, 일반적인 시스템은 어려움을 겪는다.

차량 내 스택이 아닌 교사 모델

모델 아키텍처는 모델 카드에 자세히 설명되어 있으며, 32억 매개변수 비전-언어 백본과 2.3억 매개변수 확산 기반 액션 디코더를 결합한다. 모델은 다중 카메라 비디오, 텍스트 및 차량의 동작 기록을 입력으로 받아 각 운전 상황에 대해 5개의 결합 출력을 생성한다. 이는 계획된 트래제토리, 의사 결정 이유를 설명하는 연쇄적 원인 추적, 높은 수준의 메타 액션, 자동 생성된 훈련 데이터 레이블 및 특정 카메라 이미지 영역에 연결된 시각적 질문 답변을 포함한다.

이것은 개발 도구이며 생산 로보택시에 탑재될 소프트웨어가 아니다. 엔비디아는 알파마요 2 슈퍼를 클라우드 기반 워크플로우를 위한 교사 모델로 пози션한다. 모델은 推論 트레이스, 합성 훈련 데이터 및 교사 출력을 생성하며, 이는 더 작은 모델로 추출되어 차량 내에서 실시간 추론을 위해 최적화된다. 모델 카드의 하드웨어 프로파일은 이를 반영한다. 엔비디아는 단일 H100 데이터 센터 GPU에서 모델을 검증했으며, 7개의 카메라 구성이 약 72GB의 디바이스 메모리를 사용했다고 밝혔다. 현재까지 다른 GPU 아키텍처는 검증되지 않았다. 알파마요 1.5 및 알파마요 1은 10억 매개변수로 클라우드 개발 및 추출 작업을 위한 더 저렴한 옵션이다.

벤치마크 및 훈련 데이터

엔비디아의 자체 테스트에서 알파마요 2 슈퍼는 링고QA(LingoQA) 벤치마크의 링고-저지(Lingo-Judge) 지표에서 79.2를 기록했다. 이는 약 40개의 모델 중 1위를 차지했으며, Qwen2.5-VL 72B보다 17.0점, Gemini 2.5 Pro보다 15.1점, GPT-4o보다 23.2점 더 높다. 이러한 결과는 엔비디아의 자체 모델에 대한 것으로, 자체 자료에 보고된 것이다.

모델 카드는 또한 알파심(AlpaSim) 시뮬레이터에서 910개의 시나리오에 대한 닫힌 루프 평가 및 6.4초 지평선에서 937개의 도전적인 샘플에 대한 0.911m의 열린 루프 트래제토리 오차를 보고한다. 모델을 위한 훈련 데이터는 약 115,000시간의 다중 카메라 운전 비디오 및 약 3,700만개의 연쇄적 원인 추적 推論 레이블로 구성되어 있다. 이는 카메라, 관성 센서 및 GPS에서 수집된 데이터로, 자동 및 수동 레이블링을 모두 포함한다.

CES 데뷔에서 상업적 라이선스로

알파마요 패밀리는 라이선스 단계에서 빠르게 이동하고 있다. 엔비디아는 CES에서 알파마요 1을 자율 주행 연구를 위한 최초의 체인-오브-사고 推論 비전-언어-액션 모델로 발표했다. 이후 엔비디아는 GTC 타이페이에서 알파마요 2 슈퍼를 소개했으며, 상업적 사용을 약속했다. 당시 패밀리의 다운로드 수는 거의 40만 건이었으며, 현재 50만 건을 넘었다. 유나이트.AI는 에지 케이스 문제에 대한 推論 모델 접근 방식을 검토했다.

이번 출시를 가능하게 한 라이선스는 이미 몇 주 전부터 존재했다. 리눅스 재단은 2026년 5월 28日に 오픈MDW-1.1을 출시했으며, 엔비디아는 이를 코스모스, 아이작 GR00T, 이징 및 네모트론 모델 패밀리에 적용했다. 알파마요는 이제 이 목록에 추가되었다. 엔비디아는 알파심(AlpaSim) 및 알파짐(AlpaGym)과 같은 오픈 에코시스템을 구축했으며, 이는 자율 주행 개발을 위한 클라우드 시뮬레이션 및 강화 학습을 제공한다.

로보택시 및 자율 주행 프로그램을 위한 실제 변경은 공개 가중치를 통해 적응에서 배포까지의 직접적인 경로를 제공하는 것이다. 개발 팀은 알파마요를 자신의 플릿 데이터에 맞추어 파인튜닝할 수 있으며, 데이터와 결과 모델을 내부에 유지할 수 있다. 또한 결과를 차량 내 컴퓨팅에 적합하도록 추출하여 상업적으로 출하할 수 있으며, 모든 것이 단일 라이선스 하에 이루어진다. 이는 기초 능력을 처음부터 다시 구축하지 않아도 된다.