1)
https://blogs.nvidia.com/blog/drive-av-software-mercedes-benz-cla/
CLA에 드라이브AV 탑재했다는 보도자료 어디에도 이 차에 알파마요가 탑재되었다는 표현은 없습니다. 언론사들이 헷갈려서 오보를 쏟아내고 있네요.
2) 엔비디아는 알파마요를 자율주행 모델 개발을 위한 교사 모델로 쓰라고 했지, 풀사이즈를 차에서 돌릴수 있다 한 적 없습니다.
3) 알파마요가 99ms를 달성한 것은 블랙웰 하드웨어에서입니다.
CLA에 탑재된 E2E 모델이 알파마요를 교사모델로 학습시킨 증류모델일 가능성은 있습니다만, 언어모델 결합된 리즈닝이 포함되었는지 알파마요의 지도 하에 통계적 추론 능력만 증류되었는지는 알 수 없습니다.
정보들이 풀리는 시점이라 혼란스럽지만 배워가는 재미가 있네요.
자율주행 시작도 못하던 회사들한테 뭔가 해볼 수 있는 기초를 준건 맞는데.. (생짜 혼자 코딩하다가 이제 라이브러리가 생김) 그걸로 최종 제품을 만들어서 적용하고, 사용하는건 좀 다른 얘기죠 ㅎㅎ
암튼 기존 회사들은 자율 주행을 시작할 수 있어서 좋고, 엔비디아는 책임없는 쾌락이고 ㅎㅎ 테슬라는 자율주행을 많은 사람들이 맛보고 나면 시장 확대를 바랄수도 있어서 좋고 ㅎㅎ
일반 사용자들은 적용차량도 늘어나고, 가격/성능도 좋아져서 좋고~ 모두 좋네요 ㅎㅎ (다만, 기존차 업체들은 CUDA 처럼 알파마요에 적응되버리면 못 빠져나올 몸이 되버리긴하는데.. 지금 그거 따질 입장은 아니라고 판단들 할거 같습니다)
알파마요-1의 풀스택을 차량에 그대로 탑재해야만 알파마요라고 할수 있다는 말씀이신 것 같은데,
연합뉴스에 따르면,
황 CEO는 알파마요가 탑재된 첫 차량인 메르세데스 벤츠 'CLA'를 "세계에서 가장 안전한 자동차"라고 표현하기까지 했다.
라고 하는데요.
그럼 젠슨황도 잘못 이해하고 있다는 말씀이신지 궁금합니다.
안드로이드를 갤럭시에 최적화해서 넣었다고 안드로이드가 아닌건 아니잖아요.
https://www.forbes.com/sites/jonmarkman/2026/01/07/meet-alpamayo-nvidias-new-ai-model-for-autonomous-vehicles/
‘Nvidia's CES 2026 keynote delivered exactly what the autonomous driving industry needed: Alpamayo, a family of open-source AI models that Jensen Huang called "the ChatGPT moment for physical AI." The Mercedes-Benz CLA will be the first production vehicle to ship with Nvidia's entire autonomous driving stack, launching in the U.S. this quarter.’
포브스에서도 알파마요가 처음 적용된 프로덕트가 CLA라고 정확하게 CES뉴스에서 전하고 있네요.
공식 유도하는 수학자 교수한테 공식만 배워서 문제풀이 하게 된 학생에게 교수라고 칭하진 않죠.
증류 모델이 알파마요와 같은 텍스트 기반 리즈닝을 해야 알파마요의 자식이죠.
교사 모델을 활용한 지식 증류는 양자화처럼 구조를 유지하고 정밀도만 떨어뜨리는게 아닙니다. 네트워크 크기가 달라지므로 특징을 그대로 가져가는 경량화가 아닙니다.
소스코드가 공개되지 않은 앱을 리버스엔지니어링 해서 자주 쓰는 기능만 비슷하게 다시 구현한 새로운 앱 같은 개념이죠.
젠슨황한테 가서 따지세요...
알파마요로 검색해서 그전글 모두 읽어봤습니다.
리누님 설명은 알파마요는
현재 (또는 가까운 미래에) 차량 탑재용으로 개발된 추론용 컴퓨터로는 99ms 안나온다,
그리고 애초에 차량에서 추론용으로 쓰라고 개발한 게 아니다 라고 말씀하시는 거 같습니다.
사실 두가지 이유는 같은 이유이기도 하죠.
차량에 탑재해서 추론용으로 쓰라고 개발한 게 아니니까 상대적으로 저성능인 차량용 컴퓨터에서는 같은 성능이 안나오는 거죠.
그냥 사실을 얘기하는 거지 테슬라 옹호하고 자시고가 아닌데..
그쪽으로 몰아가시는 분이 계시는 거 같네요.
https://binaryverseai.com/alpamayo-r1-review-use-av-hardware-requirements
99ms 는 NVIDIA RTX 6000 Pro Blackwell 에서 달성된 수치
TDP나 전체적인 스펙 자체가 차량에 넣고 추론용으로 사용할 수준이 아니죠. 연구, 개발용입니다.
알파마요(NVIDIA Alpamayo)는 자율주행 차량이 인간처럼 추론하고 판단할 수 있도록 설계된 오픈소스 AI 모델 및 소프트웨어 플랫폼입니다. 이는 자율주행 기술 분야에서 '피지컬 AI(Physical AI)' 시대를 여는 핵심 기술로 평가받고 있습니다.
주요 특징
추론 기반 자율주행: 기존 자율주행 시스템은 미리 정의된 규칙이나 대량의 데이터 학습을 통해 작동했지만, 알파마요는 운전자가 접하기 드문 복잡하고 특이한 상황(롱테일 문제)에서도 인간 운전자처럼 단계적으로 사고하고 추론하여 안전한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
오픈소스 생태계: 엔비디아는 알파마요 모델, 시뮬레이션 도구인 '알파심(AlpaSim)', 그리고 대규모 주행 데이터 세트를 오픈소스로 공개했습니다. 이는 전 세계 자동차 제조사, 연구소 등에서 자율주행 시스템을 더 빠르고 안전하게 개발하고 검증할 수 있도록 지원합니다.
설명 가능한 AI: 알파마요는 단순히 주행 경로를 결정하는 것을 넘어, 그 결정 과정에 대한 논리적 근거(추론 과정)를 제시할 수 있습니다. 이는 안전성 검증과 규제 당국과의 협력을 위해 매우 중요한 기능입니다.
적용 사례
알파마요가 탑재된 최초의 양산형 차량은 메르세데스-벤츠 CLA 신형 모델로, 2026년 1분기 미국 출시를 시작으로 순차적으로 시장에 선보일 예정입니다.
바빠서 이만 마치겠습니다.
또 LLM인가요?
추신. 이런 논쟁이 왜 생기나 하고 보니..
처음에는 제공되는 알파마요를 그대로 탑재하긴 힘들다에서.. 갑자기 벤츠에 알파마요가 탑재되지 않는다..로 점프하셨군요..;;
왜냐 하면 벤츠처럼 준비해 온 업체 아니면 알파마요 받는다고 바로 올려 출시할 수 있는게 아니거든요.
알파마요는 개발툴이고 차에서 돌아갈 모델은 각자 개발입니다. 엔비디아가 해주지 않아요.
알파마요를 양자화 해서 돌리는 것도 아니고, 증류해서 학습시키면 그 모델은 알파마요와는 행동양식은 비슷해도 사고 과정은 다른 모델이 됩니다.
그 얘기와.. 탑재하지 않는다는 전혀 다른 말입니다만.. -_-;;
비주얼스튜디오로 개발한 앱, 파이참으로 개발한 앱을 실행하는 쪽에서 "이 PC는 비주얼스튜디오가 탑재 되었습니다. 파이참이 탑재되었습니다"하고 안 하잖아요.
알파마요를 압축해서 넣는게 아니라 개발도구로 쓰는건데, 무슨 모델 양자화처럼 생각하는 분들이 많으시네요.
컴파일 된 프로그램을 두고 개발도구 이야기 하시면...
FSD는 차에 올라간 모델의 기능 최종 형태를 FSD라고 하는 것이지 FSD 개발에 쓰는 마스터 모델 이름이 뭔지는 알려져 있지 않죠.
CLA는 드라이브AV 로 구동하는겁니다.
뭐 비주얼스튜디오 같은것으로 보신다면 더 할말은 없습니다. ㅋ
저는 모체(소스)로 생각하거던요.. 오픈소스 모델이니까요.;;
추신.
여튼 탑재하지 않는다는 말때문에(마치 AI모델을 탑재하지 않는다는 것처럼 느껴져서..).. 얘기가 길어진 것 같은데..
알파마요를 툴로 여기던지.. 파생품으로 여기던지.. 모델은 탑재되는거죠.. ㅋ;
코딩에 쓰는 남이 만든 텍스트 코드는 그대로 가져다 쓰니까 그런 개념이 일부 맞다고 볼 수 있지만, 알파마요 증류는 직접적으로 복제해 쓰는게 아니라 "보고 배운"이라서 개념이 많이 다르잖아요.
EBS 보고 공부한 학생한테 EBS 탑재 라고 하는거 같아서 무척 이상하게 들립니다.
오픈소스라 하더라도 원본 그대로를 사용하지 않고 변형하는 경우 원래의 브랜드를 쓰지 못하게 하는데 증류는 변형 수준이 아니라 재창조인걸요.
굳이 님의 말씀대로 비유를 하자면.. 제로베이스에서 모델을 생성한다기보다.(그니까 전혀 상관없는 학생을 가르친다기보다..)....
알파마요가 낳은 자식(? 혹은 클론)을 용도? 환경?(여기서 운행에 필요한 차량의 정보가 들어가겠죠..)에 맞게 가르치기 시작한다..라는 개념이 더 맞지 않을까요? ㅎㅎ
저는 증류 개념을 아무리 생각해도 '낳은 자식'으로 받아들여지지가 않고 있어요. ^^;
알파마요 원본 모델의 파라메터를 다이어트 시킬때 분명 원본 모델의 레이어 구조는 뜯어서 참고 할테니, 골격은 다운사이징 하더라도 언어모델로 리즈닝 하는 특성은 물려 받는다고 봐야 하려나요.
그렇다 하더라도 Slow think쪽이 그렇게 특징을 계승해 만들어지는 것일거고, Fast think쪽은 언어모델 구조를 택하지 않아서 원본과는 많이 다른 형태가 될 것 같습니다.
경량화를 하는 학습이 아니라..학습을 한 후 경량화를 시작하지 않을까요?(제가 이건 엔비디아 문서를 못봐서 잘 모르겠습니다).
통상적으로 AI모델은 경량화된 상태에서는 학습하기가 어렵거던요..
올해 양산할 cla에 바로 알파마요가 탑재된다는건 아니겠죠
미래에도 알파마요로 개발한 무언가가 돌아가는 것이지 알파마요를 탑재하는 것은 아닙니다.
알파마요가 플랫폼이니 알파마요가 탑재된다고 보는것도 틀린말이 아니죠
안드로이드가 각 제조사에서 커스트마이징해서 기기에 탑재된다고 안드로이드가 아닌게 아닌거 처럼요
알파마요는 플랫폼이 아니라 모델(가중치 덩어리) 이름입니다.
플랫폼명은 엔비디아 Drive죠
알파마요는 개발자에게 제공되는 라이브러리에 가까워 보입니다. 엄청난 기능을 가진 함수 집합에서 필요한 부분만 추출해서 새로운 프로그램을 만들어야 하는 형태로요.
글쎄요. 알파마요를 단순히 ai모델이라고 하면 너무 협소한 정의이고 플랫폼에 가깝다 봅니다
플랫폼이니 당연히 개발자들에게 필요한 sdk나 시뮬레이터 같은것들도 제공해 줄테고요
제가 정의를 좀 협소하게 잘못 생각한 부분이 있네요.
알파마요 패밀리
= 알파마요 모델(가중치 덩어리), 알파심(시뮬레이션 프레임워크), 데이터세트
이렇게 제공된다고 합니다.
알파심은 개발도구
알파마요모델이나 알파심은 asset 개념
"알파마요로 만든"은 확실히 맞는 표현이지만, "알파마요가 탑재된"은 관례를 볼 때 오해의 소지가 크다고 생각합니다.
발언을 볼 때 꼼꼼하게 봐야겠네요.
CLA는 이렇겠네요.
"알파마요를 활용해 개발한" (O)
"알파마요가 탑재된" (X)
"알파마요R1이 탑재된" (X)
알파마요-1 (R1 이름 변경) 깃헙, 허깅페이스에 있는 라이센스는 상업적 이용불가가 명시되어 있고, 깃헙에 있는 disclaimer는 "Alpamayo 1은 연구, 실험 및 평가 목적으로만 제공됩니다.
Alpamayo 1은 완전한 형태의 주행 제어 시스템이 아닙니다. 여러 가지 한계점 중에서도, 필수적인 실제 센서 입력에 접근할 수 없고, 필요한 다양하고 중복된 안전 메커니즘을 통합하지 않았으며, 자동차용으로 배포하기 위한 검증을 거치지 않았습니다." 라고 명시되어 있네요.
참치마요인지 알파마요네즈인지는 모르겠지만 그냥 통합툴 이름인것같긴하네요..
작성자님 : 젠슨황이 말하는 알파마요는 알파마요가 아닙니다!!!! 관례가 아닙니다!!
인가요???