NVIDIA NeurIPS 2025: Alpamayo-R1과 물리적 AI 추진이 자율 시스템을 재편하다

2025년 12월 10일 작성자: Blake Crosley

NVIDIA는 샌디에이고에서 열린 NeurIPS 2025에서 모빌리티를 위한 100억 파라미터 추론 비전 언어 행동 모델인 DRIVE Alpamayo-R1(AR1)을 공개했다.¹ 이번 출시는 자율주행 연구에 대한 NVIDIA의 최대 오픈소스 AI 기여를 대표하며, 25개국에 걸쳐 1,727시간의 주행 데이터셋이 함께 제공된다—이는 Waymo Open Dataset의 약 3배 규모다.² NVIDIA 연구원들은 컨퍼런스에서 70편 이상의 논문과 세션을 발표하며, 하드웨어를 넘어 AI 모델 개발로 확장되는 회사의 역할을 시사했다.³

Alpamayo-R1 출시는 자율주행차 개발의 근본적인 과제인 AI 의사결정의 "블랙박스" 불투명성 문제를 해결한다. AR1은 행동을 실행하기 전에 중간 "사고 과정"을 생성하여, 입력과 출력만이 아닌 추론 체인을 검사할 수 있게 한다.⁴ 이 접근법은 설명가능성이 안전과 규제 수용에 영향을 미치는 실제 물리 시스템에 사고 연쇄(chain-of-thought) AI 추론을 적용한다.

Alpamayo-R1 아키텍처

NVIDIA DRIVE Alpamayo-R1은 사고 연쇄 추론과 경로 계획을 통합한다—이는 복잡한 도로 시나리오에서 자율주행차 안전을 향상시키고 레벨 4 자율주행을 가능하게 하는 핵심 구성요소다.⁵

기술 사양

이 모델은 궤적 전용 베이스라인 대비 도전적인 케이스에서 계획 정확도 12% 향상을 달성하며, 폐쇄 루프 시뮬레이션에서 도로 이탈률 35% 감소와 근접 조우율 25% 감소를 보였다.⁶

기반 및 설계

Alpamayo-R1은 NVIDIA의 Cosmos-Reason 기반 모델을 바탕으로 구축되었으며, 특히 물리적 상식과 체화된 추론을 개발하기 위해 370만 개의 시각적 질의응답 샘플로 사후 훈련된 Cosmos-Reason1-7B를 기반으로 한다.⁷ 모듈식 아키텍처는 비전 인코더, 추론 엔진, 그리고 실시간 계획 생성을 위한 확산 기반 궤적 디코더를 결합한다.

이 설계는 입력을 출력에 직접 매핑하는 엔드투엔드 신경망과 차별화된다. 대신 AR1은 인간 검토자와 안전 시스템이 평가할 수 있는 중간 추론을 생성한다. 이러한 설명가능성은 개발 반복과 자율 시스템의 규제 준수 모두를 지원한다.

데이터셋 규모

함께 제공되는 데이터셋은 25개국에서 수집된 1,727시간의 주행 영상을 포함하여, 자율주행 연구를 위한 전례 없는 지리적 및 시나리오 다양성을 확립한다.⁷ 이 규모는 Waymo Open Dataset을 약 3배 초과하여, 훈련 및 평가를 위한 상당히 광범위한 데이터를 제공한다.

NVIDIA는 Physical AI Open Datasets 컬렉션을 통해 훈련 및 평가 데이터의 일부를 공개했다. 오픈소스 AlpaSim 프레임워크를 통해 연구자들은 표준화된 벤치마크에서 AR1 성능을 평가할 수 있다.[^8] 모델, 데이터, 평가 프레임워크의 조합은 자율주행 연구를 위한 완전한 인프라를 제공한다.

인프라 함의

NVIDIA의 물리적 AI 추진은 인프라 계획에 영향을 미치는 특정 컴퓨팅 요구사항을 생성한다.

훈련 요구사항

Alpamayo-R1과 같은 비전-언어-행동 모델은 비디오, 센서, 텍스트 데이터를 동시에 처리하는 멀티모달 훈련 파이프라인을 필요로 한다. 10억+ 이미지 훈련 코퍼스는 페타바이트급 스토리지 인프라를 요구한다. 비디오 처리 오버헤드는 동등한 텍스트 전용 모델보다 컴퓨팅 요구사항을 3-5배 높인다.

최소 훈련 인프라: - 효율적인 그래디언트 동기화를 위한 NVLink/NVSwitch 인터커넥트가 있는 GPU 클러스터 - 비디오 데이터셋 스트리밍을 위한 고대역폭 스토리지 (총 100+ GB/s) - 다중 카메라 주행 데이터셋을 위한 10+ PB 스토리지 용량 - 예상 훈련 비용: 처음부터 전체 모델 훈련 시 $500K-2M

자율 시스템을 개발하는 조직은 비디오 집약적 훈련 워크로드를 지원하는 인프라를 계획해야 한다. 특정 도메인을 위한 Alpamayo-R1 파인튜닝은 훨씬 적은 컴퓨팅을 필요로 하며—GPU당 24GB+ VRAM을 갖춘 8-GPU 클러스터에서 달성 가능하다.

추론 배포

자율주행차 추론은 엄격한 지연시간 제약 하에서 작동한다—99ms 지연시간 목표는 10Hz에서 단일 프레임 내에 결정이 완료되어야 함을 의미한다. NVIDIA DRIVE Orin은 65-70W에서 254 TOPS를 제공하여 차량 내 실시간 AR1 추론을 가능하게 한다.[^9]

엣지 배포 옵션: | 플랫폼 | 성능 | 전력 | 사용 사례 | |----------|-------------|-------|----------| | DRIVE Orin | 254 TOPS | 65-70W | 양산 차량 | | DRIVE Thor | 1,000+ TOPS | ~100W | 차세대 L4 시스템 | | Jetson AGX Orin | 275 TOPS | 15-60W | 개발/로보틱스 |

전체 파이프라인은 훈련을 위한 데이터센터 GPU 클러스터부터 배포를 위한 차량 내장 컴퓨팅까지 확장된다. 조직은 두 인프라 계층 모두를 계획해야 한다.

추가 NeurIPS 출시

NVIDIA는 다양한 도메인에서 AI 개발을 지원하는 여러 추가 모델과 프레임워크를 소개했다.

디지털 AI 모델

NVIDIA는 다중 화자 환경을 위한 음성 인식 모델인 MultiTalker Parakeet과 화자를 식별하고 분리하는 화자 분리 모델인 Sortformer를 출시했다.[^9] Nemotron Content Safety Reasoning은 명시적 추론을 갖춘 콘텐츠 모더레이션 기능을 제공한다.

이러한 출시는 NVIDIA의 소프트웨어 생태계를 하드웨어를 넘어 프로덕션 AI 구성요소로 확장한다. 조직은 최적화된 통합으로 NVIDIA 하드웨어에 NVIDIA 모델을 배포할 수 있다. 이러한 수직 통합은 순수 하드웨어 벤더가 아닌 AI 플랫폼 제공업체로서의 NVIDIA 위치를 강화한다.

개발 도구

NVIDIA는 합성 데이터 생성을 가능하게 하는 NeMo Data Designer Library를 Apache 2.0 라이선스로 오픈소스화했다.[^10] NeMo Gym은 AI 개발을 위한 강화학습 환경을 제공한다. 이러한 도구들은 AI 개발 장벽을 낮추는 동시에 NVIDIA 플랫폼에 대한 생태계 종속을 생성한다.

합성 데이터 도구는 AI 개발을 제약하는 훈련 데이터 한계를 해결한다. 충분한 실제 데이터를 수집할 수 없는 조직은 합성 대안을 생성할 수 있다. 이 기능은 특히 실제 데이터 수집에 안전 고려사항이 포함되는 자율 시스템에 유리하다.

경쟁 역학

NVIDIA의 모델 출시는 하드웨어와 AI 개발 모두에서 경쟁 포지셔닝에 영향을 미친다.

플랫폼 전략

NVIDIA 하드웨어에서 최적으로 실행되는 유능한 모델을 출시함으로써, 회사는 생태계 위치를 강화한다. NVIDIA 모델을 사용하는 조직은 자연스럽게 NVIDIA GPU에 배포한다. 이러한 통합은 하드웨어 사양을 넘어서는 전환 비용을 생성한다.

이 전략은 하드웨어-소프트웨어 통합이 플랫폼 종속을 생성하는 Apple의 접근 방식과 유사하다. NVIDIA는 칩에서 시스템으로, 모델로 확장하며, 각 계층이 다른 계층을 강화한다. 경쟁사들은 통합 스택을 매칭하는 데 어려움을 겪는다.

오픈소스 포지셔닝

오픈소스 출시는 NVIDIA를 순수 상업 벤더가 아닌 AI 개발의 협력적 참여자로 포지셔닝한다. 이러한 포지셔닝은 AI가 증가하는 조사를 받는 가운데 규제 및 대중 인식을 지원한다. 오픈 모델과 데이터셋은 연구 커뮤니티 접근에 대한 헌신을 보여준다.

그러나 최적의 성능은 NVIDIA 하드웨어를 필요로 한다. 오픈소스 가용성은 접근을 민주화하지만 상업적 배포는 NVIDIA 플랫폼에 집중된다. 이 접근법은 상업적 이점을 희생하지 않으면서 개방성의 이점을 포착한다.

의사결정 프레임워크: Alpamayo-R1 채택 시기

실행 단계: 1. 다운로드 및 평가: Hugging Face에서 Alpamayo-R1-10B 접근 (최소 24GB VRAM 필요) 2. 자체 시나리오에서 벤치마크: 표준화된 평가를 위해 AlpaSim 프레임워크 사용 3. 스토리지 인프라 계획: 본격적인 물리적 AI 개발을 위해 10+ PB 예산 4. 파인튜닝 경로 고려: 도메인 적응을 위해 8-GPU 클러스터로 충분

전문 지원

복잡한 AI 인프라는 경험 있는 구현 파트너의 도움이 필요하다.

Introl의 550명 현장 엔지니어가 자율 시스템과 물리적 AI 애플리케이션을 위한 인프라를 배포하는 조직을 지원한다.[^14] 회사는 2025 Inc. 5000에서 3년간 9,594% 성장으로 14위에 올랐다.[^15]

257개 글로벌 위치에 걸친 전문 배포로 지역에 관계없이 물리적 AI 인프라 요구를 해결한다.[^16] 구현 전문성은 조직이 새로운 AI 기능을 채택할 때 위험을 줄인다.

핵심 시사점

자율주행차 개발자를 위해: - Alpamayo-R1은 99ms 실시간 지연시간을 갖춘 최초의 오픈 산업 규모 추론 VLA 모델 제공 - 사고 연쇄 추론으로 규제 친화적 설명가능성 실현 - 1,727시간 데이터셋 (Waymo의 3배)으로 전례 없는 훈련 다양성 제공

인프라 기획자를 위해: - 훈련은 페타바이트급 스토리지와 고대역폭 GPU 인터커넥트 필요 - 파인튜닝은 24GB+ VRAM의 8-GPU 클러스터에서 달성 가능 - 엣지 배포는 DRIVE Orin (254 TOPS) 또는 Thor (1,000+ TOPS) 대상

전략 기획을 위해: - NVIDIA의 수직 통합 (칩 → 시스템 → 모델)이 전환 비용 생성 - 오픈소스 가용성으로 채택 가능하나 최적 성능은 NVIDIA 하드웨어 필요 - 물리적 AI 인프라는 텍스트 전용 AI 배포와 크게 다름

전망

NVIDIA의 NeurIPS 2025 출시는 하드웨어에서 AI 모델 및 개발 도구로 확장되는 야망을 보여준다. Alpamayo-R1은 자율주행 연구를 발전시키는 동시에 NVIDIA를 오픈 AI 개발 기여자로 확립한다. 이러한 출시는 통합 AI 플랫폼 제공업체로서의 NVIDIA 위치를 강화한다.

자율 시스템이나 물리적 AI 애플리케이션을 구축하는 조직은 개발 가속화를 위해 NeurIPS 출시를 평가해야 한다. 모델, 데이터셋, 도구의 조합은 개발 부담을 줄이고 오픈소스 가용성은 특정 애플리케이션을 위한 커스터마이징을 가능하게 한다. 인프라 계획은 이러한 고급 애플리케이션이 요구하는 컴퓨팅 및 데이터 요구사항을 수용해야 한다.

참고문헌

[번역을 위해 내용이 잘렸습니다]