"알파마요 주도로 자율주행 기술격차 줄어든다"...완성車 경쟁구도 지각변동

한국자동차연구원 산업분석 보고서
판단 과정 언어로 설명...E2E 한계 보완
표준 데이터셋 등 개발 비용 절감 여지도
"업계 전반의 경쟁 협력 구도가 변화할 듯"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난달 5일(현지시간) 미국 네바다주 라스베이거스 퐁텐블로 호텔에서 열린 엔비디아 CES 2026 라이브에서 자율주행 인공지능(AI) 모델 알파마요를 소개하고 있다. 연합뉴스.

[파이낸셜뉴스] 엔비디아의 자율주행 플랫폼 '알파마요'가 완성차업체 간 자율주행 기술 격차를 해소할 수 있다는 전망이 나왔다. 고비용 구조와 기술 불확실성으로 자율주행 상용화 시기가 기존 전망보다 수년 늦어질 것이라는 예측이 나오는 가운데 개방형 통합 플랫폼인 알파마요가 기존 산업 구조를 재편할 수 있다는 분석이다.

한국자동차연구원은 9일 발표한 '알파마요가 그리는 신(新) 자율주행 생태계' 보고서에 따르면 현재 자율주행 산업은 고비용 구조와 기술 불확실성이라는 이중고에 직면해 도입 시기가 기존 예측 대비 수년 지연될 전망이다. 맥킨지는 로보택시의 글로벌 전개 시기가 당초 2029년에서 2030년으로 늦어지고, 조건부 완전 자율주행을 뜻하는 레벨4(L4) 이상의 개인 승용차 시범 운영 시기도 2030년에서 2030년으로 지연될 것으로 내다봤다.

보고서는 자율주행 기술 개발은 SW 개발, 통합·테스트 및 검증, 데이터 수집 등에 대한 대대적 투자가 필요해 단일 기업이 감당하기 비용 문제가 수반된다고 보고서는 지적했다.

현재 테슬라가 주도하는 인공지능(AI) 기반 엔드투엔드(E2E) 방식이 새로운 자율주행 방식으로 부상했지만, 이 기술은 룰 기반(Rule-based) 대비 판단 과정을 설명할 수 없는 블랙박스 문제가 있어 검증 및 규제 대응에 한계를 보인다는 설명이다.

보고서를 작성한 김한솔 한국자동차연구원 선임연구원은 "단일 기업이 감당하기 어려운 개발 비용이 상용화의 걸림돌"이라며 "자율주행에 있어 룰 기반·E2E 접근 모두 일정한 구조적 한계를 보인다"고 설명했다.

한국자동차연구원 제공.

이에 보고서는 엔비디아가 올해 초 열린 세계 최대 전자·IT 전시회 'CES 2026'에서 발표한 '알파마요'에 집중해야 한다고 평가했다. 학습·추론·시뮬레이션이라는 3가지 요소가 결합한 피지컬 AI 비전과 이에 해당하는 자율주행 특화 모델 알파마요가 현 자율주행 업계의 기술적 난제를 해소하고, 개발 비용을 절감할 것이라는 분석이다.

생각하고 추론하는 자율주행 AI인 알파마요는 언어적 추론 능력을 내재한 시각-언어-행동(VLA) 모델 '알파마요 1'과 시뮬레이션 프레임워크 '알파심', 피지컬 AI 오픈 데이터셋으로 구성됐다. 알파마요 1이 실주행 데이터인 피지컬 AI 데이터셋을 활용해 현실의 물리 법칙을 이식한 가상 환경 알파심에서 주행을 반복하며 모델을 정교화하는 것이 알파마요의 운영 논리다.

보고서는 일반적 상황에서는 알파마요 1이 주행을 주도하지만, 불확실한 상황에서는 전통 시스템이 제어권을 갖게 돼 안전성이 강화된다고 내다봤다. 특히 고도의 시뮬레이션과 표준 데이터셋으로 학습 및 검증에 따르는 개발 비용을 아낄 수 있다는 설명이다.

이에 알파마요는 업계 전반의 경쟁·협력 구도가 변화시킬 가능성이 크다는 평가다. 알파마요가 주도하는 자율주행 개발 환경에서는 완성차와 플랫폼 기업이 높은 수준에서 협력하는 수평적인 분업 체계가 확대될 가능성이 있어서다.

보고서는 이 경우 후발 완성차 기업들은 엔비디아 등 빅테크와 연합을 형성하고 그들이 제공하는 데이터셋과 시뮬레이션 인프라를 활용해 개발 기간을 단축할 수 있을 것으로 전망했다.

김 연구원은 "엔비디아가 알파마요를 통해 제시한 개방·연합형 자율주행 생태계의 잠재력이 확인되고 완성차 기업의 참여가 증가한다면 생태계에 속한 기업 간의 자율주행 기술 격차는 점진적으로 축소될 여지가 있다"고 설명했다.

이어 "이럴 경우 완성차 기업 간 경쟁 초점은 기술 선점 여부가 아니라 양산 차량에서 소비자가 체감하는 기술적 효용으로 이동할 것"이라고 덧붙였다.

[e-mail] 김동찬 기자