"운전대 잡을 필요 없어요"…자율주행차 시장 뒤집히나? 엔비디아 움직임에 '깜짝'

크루즈 서비스 종료 후 자율주행 기술 개발 새 전략

엔비디아의 ‘피지컬 AI’ 기술로 혁신 추구

엔드투엔드 AI 솔루션으로 완전한 자율주행 구현 목표

크루즈 볼트 AV (출처-제너럴모터스)

제너럴모터스(GM)가 인공지능(AI) 반도체 기업 엔비디아와 손을 잡고 차세대 자율주행차 개발에 나선다.

현지시간으로 지난 18일 외신에 따르면 GM은 엔비디아와 협력해 AI 기반의 차세대 자동차와 공장, 로봇 등을 개발할 예정이다.

이번 협력은 지난해 자율주행 택시 서비스 ‘크루즈’ 운영을 종료한 GM이 자율주행 기술 개발을 지속하기 위한 전략적 선택으로, 엔비디아의 최신 AI 기술과 GM의 자동차 제조 노하우를 결합한 새로운 모빌리티 솔루션 개발이 기대된다.

GM, 크루즈 종료 이후 자율주행 기술 개발 새 국면

크루즈 볼트 AV (출처-제너럴모터스)

GM은 엔비디아의 AI 칩을 활용해 자율주행 기술 개발을 이어갈 계획이라고 발표했다. 자율주행차는 카메라, 레이더, 센서 등의 데이터를 실시간으로 처리해야 하므로 강력한 칩이 필수적이다.

이를 위해 GM은 엔비디아의 ‘드라이브(Drive) AGX’ 시스템 온 칩(SoC)과 차량 내 인터페이스를 위한 드라이브 OS를 도입할 예정이다.

GM이 자율주행 기술을 승차 공유 서비스 또는 일반 소비자 차량 등 어느 분야에 적용할지 여부는 아직 명확하지 않다.

슈퍼 크루즈 (출처-제너럴모터스)

다만 올해 1월 실적 발표에서 고급 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)인 슈퍼 크루즈 가입자가 증가하고 있다고 밝힌 바 있다.

회사에 따르면 현재 약 36만 대의 GM 차량이 슈퍼 크루즈 기능을 탑재하고 있다. 미국에서 대규모로 운영되는 로보택시 서비스는 현재 알파벳의 ‘웨이모(Waymo)’가 유일하며, 테슬라는 오는 6월부터 오스틴에서 로보택시 서비스를 시작한다는 계획이다.

엔비디아의 ‘피지컬 AI’ 기술로 자율주행 혁신 추구

GTC 2025 (출처-연합뉴스)

엔비디아는 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 ‘GTC 2025’에서 ‘피지컬 인공지능(AI)’ 관련 주요 기술을 공개했다.

이는 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합해 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비한 기술로, 휴머노이드 로봇, 의료 로봇, 자율주행차를 위한 핵심 기술이다.

엔비디아는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 ‘DGX’, ‘옴니버스·코스모스’, ‘AGX’를 기반으로 산업 혁신을 추진할 계획이다.

GTC 2025 (출처-연합뉴스)

특히 AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 ‘옴니버스’는 로봇과 자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다.

AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많아, 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다.

GM-엔비디아 협력, 자율주행 기술 경쟁 가속화

GM, 엔비디아 차세대 차량 경험 및 제조를 위한 AI 협력 (출처-엔비디아)

GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다.

엔비디아는 이미 BYD와 리(Li) 오토, 지리자동차, 볼보, 토요타, 메르세데스-벤츠 등 10여 개 이상의 제조사와 협력하고 있으며, 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이다.

또한 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 ‘할로스(Halos)’라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다.

크루즈 볼트 AV (출처-제너럴모터스)

이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다.

AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다.

이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 ‘합성 데이터 블루프린트’를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다.

GM, 엔비디아 차세대 차량 경험 및 제조를 위한 AI 협력 (출처-엔비디아)

실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했으며, 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다.

전문가들은 “GM과의 이번 파트너십이 미국 시장에서 얼마나 빠르게 성과를 낼지 주목된다”며 기대감을 높였다.

크루즈 볼트 AV (출처-제너럴모터스)

한편 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 ‘물리 AI’로 확장될 것임을 강조했으며, GM과의 협력은 이러한 비전을 자동차 산업에 구현하는 중요한 발걸음이 될 전망이다.

김성민 기자 sm.kim@withnews.kr