"젠슨 황 직접 탔다"…엔비디아 자율주행 영상 공개, 테슬라에 도전장

엔비디아가 알파마요를 앞세워 자율주행 시장에서 기술적 차별화를 강조하며 존재감을 키우고 있다. [사진: 엔비디아]

[디지털투데이 AI리포터] 엔비디아(Nvidia)가 자율주행 시장에서 웨이모, 테슬라와의 기술적 차별화를 강조하며 존재감을 키우고 있다.

11일(현지시간) IT매체 더버지에 따르면, 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 최근 캘리포니아 우드사이드에서 샌프란시스코까지 엔비디아의 무인주행 시스템이 탑재된 메르세데스 CLA 세단을 직접 시승하며 기술 수준을 점검했다.

약 22분 분량의 영상에서 차량은 공사 구간과 이중 주차 차량, 좁은 차선 등 복잡한 도로 상황을 안정적으로 통과했다. 영상은 편집된 것이지만 엔비디아 측은 시승 동안 시스템이 한 번도 해제되지 않았다고 설명했다.

엔비디아는 현재 테슬라에 차량용 칩을 공급하는 동시에 메르세데스, 재규어 랜드로버, 루시드 등과 협력해 자체 인공지능(AI) 기반 주행 기술도 개발하고 있다. 이와 함께 젠슨 황 CEO는 AI 모델과 시뮬레이션, 데이터셋을 통합한 플랫폼 '알파마요'(Alpamayo)를 공개하며 이를 "물리적 AI 시대의 챗GPT 순간"이라고 표현했다.

엔비디아는 자율주행 기술에서 AI와 기존 소프트웨어 규칙을 결합한 '클래식 스택'(Classic Stack) 접근법을 내세우고 있다. 순수 AI 모델은 안전성 검증이 어렵다는 지적이 있는 만큼 기존 프로토콜을 병행해 신뢰성을 확보하겠다는 전략이다.

센서 구성에서도 차이를 강조한다. 테슬라가 카메라 중심의 인식 방식을 고수하는 반면, 엔비디아는 카메라와 레이더, 라이다를 결합하는 방식으로 안전성을 높이겠다는 입장이다. 이를 통해 고급 차량뿐 아니라 가격이 4만~5만달러(약 6000만원~7400만원) 수준인 대중형 모델에도 적용 가능한 비용 구조를 마련하는 것이 목표다.

데이터 확보 전략 역시 경쟁사와 다르다. 테슬라와 웨이모가 실제 주행 데이터를 대규모로 축적하는 방식이라면, 엔비디아는 시뮬레이션을 활용해 이를 보완하는 전략을 택했다.

특히 '뉴럴 리컨스트럭션'(Neural Reconstruction) 기술을 활용해 실제 주행 데이터를 가상 환경에서 재구성하고 다양한 상황을 반복적으로 시험해 극한 상황에서도 대응 능력을 높이겠다는 구상이다.

엔비디아의 궁극적인 목표는 AI가 최소한의 데이터만으로도 인간처럼 운전할 수 있는 수준에 도달하는 것이다. 회사 측은 이를 '운전 교육'에 비유하며, AI가 규칙 기반 지식과 제한된 학습만으로도 도로 환경을 이해하고 주행할 수 있도록 하는 기술을 개발하고 있다고 설명했다.