Alpamayo 2 Super: 엔비디아, 개방형 추론을 자율주행으로 확장하다 — 규모와 하드웨어 요구사항엔 물음표

엔비디아는 8월 4일 자사 기업 블로그를 통해 Alpamayo 2 Super의 공개를 알렸다. 자율주행차와 로보택시를 위한 제품군 가운데 가장 큰 모델로 소개됐다. 이 시스템은 카메라 6대의 영상과 텍스트 프롬프트, 자차 운동(에고모션) 이력을 처리해 추론 과정의 흔적과 6.4초를 포괄하는 64개 웨이포인트의 주행 궤적을 내놓는다. 발표문은 새 모델을 기존 100억 파라미터 모델의 "세 배 규모"라고 설명하지만, 허깅페이스에 공개된 공식 모델 카드는 총 340억이라는 수치를 제시한다. 320억 규모의 비전-언어 백본과 23억 규모의 디퓨전 방식 행동 디코더를 합한 값이다. 결국 회사의 두 공식 출처, 즉 블로그와 기술 문서가 서로 맞지 않는다. 공개는 리눅스 재단의 OpenMDW-1.1 라이선스로 이뤄졌다. 상업적 이용과 파생 모델 제작을 허용하는 개방적인 선택으로, 업계에서 흔한 독점 라이선스와는 구분된다. 다만 소스 코드는 여전히 아파치 2.0을 따른다.

성능과 관련해 엔비디아는 Alpamayo 2 Super가 약 40개 모델을 평가한 LingoQA 벤치마크에서 79.2점으로 1위에 올랐고, Lingo-Judge 지표 기준으로 Gemini 2.5 Pro(+15.1점)와 GPT-4o(+23.2점)를 앞섰다고 밝혔다. 기술 문서는 913개 시나리오를 대상으로 한 폐루프 시뮬레이션 AlpaSu에서 1.50 ± 0.13점, 6.4초 지점에서 minADE 오차 0.911미터라는 수치도 함께 제시한다. 짚어둘 점이 있다. 이 모든 측정치는 평가 도구를 직접 만든 바로 그 회사가 발표한 데이터에서 나왔다. 현재까지 제조사가 통제하는 환경 밖에서 이 결과를 확인한 제3자의 독립 검증은 확인되지 않는다.

실제 도로 운용에서 관건은 인프라다. 기술 검증은 오직 80GB 엔비디아 H100 GPU에서만 이뤄졌고, 최대 메모리 사용량은 70기가바이트를 넘었다. MarkTechPost는 이 요구사항이라면 차량 탑재 통합에 앞서 모델 증류가 필요할 가능성이 높다고 본다. 실도로 시험 데이터는 공개되지 않았다. 현재 성능은 시뮬레이션과 과거 데이터셋 분석에 머물러 있어, 실제 교통 상황에 놓였을 때의 신뢰도는 여전히 미지수다.

이렇게 복잡한 주행 시스템에 개방형 라이선스를 택한 것은 생태계에 흥미로운 신호다. 그러나 본질은 실행 능력에 있다. 데이터센터 하드웨어에서 고도의 추론을 약속하는 일과, 달리는 자동차에서 그것을 보장하는 일은 다르다. 공식 수치조차 서로 맞지 않고, 확보 가능한 검증이 제조사 내부의 것뿐이라면 더욱 그렇다. — Olya