마르코 파보네 스탠퍼드대학교 교수 겸 엔비디아 AI 부문 시니어 디렉터가 ‘2026 자율주행 산업 컨퍼런스’에서 ‘피지컬 AI를 위한 추론 모델’을 주제로 기조연설하고 있다./사진: 강주현 기자

[대한경제=강주현 기자] 

앞차가 깜빡이 신호도 없이 갑자기 끼어들거나, 사람이 도로로 뛰어든 반려동물을 쫓아 달려나왔다고 가정해보자. 사람이라면 순간적으로 상황을 인식하고 속도를 줄이지만, 자율주행차는 어떤 판단을 내릴지 장담하기 어렵다. 이런 예외 상황(롱테일) 대응은 무인 자율주행의 가장 어려운 숙제로 꼽힌다.

마르코 파보네 스탠퍼드대학교 교수 겸 엔비디아 AI 부문 시니어 디렉터는 25일 서울 코엑스에서 열린 ‘2026 자율주행모빌리티산업전(AME 2026)’ 컨퍼런스 기조연설에서 ‘추론(reasoning) 모델’로 이 문제를 해결할 수 있다고 밝혔다.

여기서 ‘추론’이란 차량이 곧바로 핸들을 꺾거나 브레이크를 밟는 대신, 사람처럼 ‘무슨 상황인가→무엇이 위험한가→어떻게 대응할까’를 단계적으로 따져본 뒤 행동하는 방식을 말한다. 기존 자율주행 AI가 카메라 영상을 보고 곧장 반응해 차를 움직였다면, 추론 모델은 왜 그렇게 움직여야 할지 먼저 판단하는 식이다. 파보네 교수가 개발을 이끈 ‘알파마요(Alpamayo)’는 이 추론 방식을 구현한 대표 모델이다.

알파마요는 여러 대의 카메라 영상과 사용자 명령, 내비게이션 안내를 종합해 주행 판단을 내린다. 우선 상황을 파악해 무엇을 할지 판단하고(추론 트레이스), 감속ㆍ정지ㆍ가속 같은 구체적 행동을 정한 뒤(메타 액션), 실제 주행 경로를 계산한다. 상황을 단계적으로 따져가며 스스로 판단의 근거를 남기는 게 특징이다.

예를 들어 도로에서 사람이 고양이를 쫓는 상황과 마주하면, 알파마요는 “차 두 대가 멈춰 있고 사람이 고양이를 쫓고 있다→사람과 고양이가 갑자기 내 차선으로 들어올 수 있다→감속해 멈췄다가 안전해지면 다시 출발한다”는 식으로 사고한다. 파보네 교수는 “이 모델이 인간 수준의 인지 능력을 갖춘 건 아니지만, 실제 주행에서 매우 유용하다”고 설명했다.

마르코 파보네 스탠퍼드대학교 교수 겸 엔비디아 AI 부문 시니어 디렉터가 ‘2026 자율주행 산업 컨퍼런스’에서 ‘피지컬 AI를 위한 추론 모델’을 주제로 기조연설하고 있다./사진: 자율주행모빌리티산업전 사무국 제공

어려운 주행 환경에서 추론 효과는 더 두드러졌다. 엔비디아에 따르면 6초 뒤 주행 경로를 예측하는 오차는 일반적인 주행에서 개선 폭이 크지 않았다. 반면 정지신호 위반이나 공사구간처럼 돌발 요소가 많은 상황에서는 오차가 10% 넘게 줄었다. 파보네 교수는 “곧게 뻗은 길을 정속으로 달릴 때는 추론이 크게 필요 없지만, 여러 차량의 움직임을 함께 따져야 하는 상황에서 진가를 발휘한다”고 말했다.

엔비디아는 알파마요를 누구나 가져다 쓸 수 있는 개방형 플랫폼으로 공개했다. 자율주행을 개발하려는 기업은 모델부터 시뮬레이션 도구, 대규모 주행 데이터까지 통째로 활용할 수 있다. 상업적 이용도 허용했다. 고객은 엔비디아 칩만 구매한 뒤 자체 기술에 접목하거나, 소프트웨어 전체를 구독하는 등 필요에 맞게 사용할 수 있다. 몇 주 전 공개한 ‘알파마요 2 슈퍼’가 자율주행 분야 벤치마크(성능 비교 시험)에서 최고 성능을 기록하는 등, 이미 여러 완성차업체와 스타트업이 이 플랫폼을 도입해 활용하고 있다.

올해 3회째인 AME 2026은 25일 코엑스에서 개막해 27일까지 열린다. ‘피지컬 AI’와 ‘E2E(엔드투엔드) 자율주행’을 키워드로 자율주행 차량과 AI, 라이다ㆍ센서, 정밀도로지도, 무인ㆍ물류로봇 등 미래 모빌리티 기술을 아우른다. 26일에는 이경민 현대자동차 자율주행개발센터 상무가, 27일에는 김진규 카카오모빌리티 부사장이 기조연설에 나선다. 전시와 함께 수출상담회와 투자 IR, 자율주행 해커톤 등도 병행된다.


강주현 기자 kangju07@

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