테크42황정호 기자2026년 9월 3일 오후 10:51recent

[현장] 엔비디아 ‘알파마요’ 이끄는 마르코 파보네가 말하는 ‘판단 이유까지 말하는 자율주행 AI’는?

자율주행인공지능엔비디아VLA 모델피지컬 AI

엔비디아 알파마요 총괄 마르코 파보네가 자율주행 모빌리티 엑스포(AME) 2026 연단에서 발표하고 있다. — 스탠퍼드대학교 항공우주공학과 부교수이자 엔비디아에서 자율주행차 연구를 이끄는 파보네 박사는 이날 ‘피지컬 AI를 위한 추론 모델’을 주제로 파운데이션 모델(Foundation Model)과 추론 모델(Reasoning Model)이 자율주행 개발 방식을 어떻게 바꾸고 있는지를 설명했다. (사진=테크42)

엔비디아 마르코 파보네 박사가 2026 자율주행 산업 컨퍼런스에서 추론형 VLA 모델 '알파마요'와 AI 에이전트를 활용한 개발 방식 혁신을 소개했다. 그는 모델의 판단 근거와 실제 주행 행동의 정렬, 그리고 모듈형 안전 구조의 중요성을 강조했다.

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엔티티

B엔비디아주체

P마르코 파보네인용

T알파마요주체

T알파마요 2 슈퍼언급

T헤일로스언급

O스탠퍼드대학교언급

ODARPA언급

Claims (4)

마르코 파보네 박사가 지난달 25일 서울 코엑스에서 열린 '2026 자율주행 산업 컨퍼런스(AME Conference 2026)' 키노트에서 발표를 진행했다

지난달 25일 (추론)언론 보도 인용사실

알파마요 2 슈퍼는 340억 파라미터 규모로 확장된 모델이다

2026년 9월 (추론)공식 발표사실34,000,000,000 parameters

오늘날 자율시스템을 만드는 방식은 불과 6개월 전과도 완전히 다르다

6개월 전 (추론)공식 발표의견vs previous_period

AI 에이전트를 이용해 문제를 자동으로 찾아내고 모델 성능을 개선할 수 있게 됐다

2026년 9월 (추론)공식 발표사실

출처 경로

primary_reporting

Machine

## [현장] 엔비디아 ‘알파마요’ 이끄는 마르코 파보네가 말하는 ‘판단 이유까지 말하는 자율주행 AI’는?

- 원문: https://www.tech42.co.kr/%ed%98%84%ec%9e%a5-%ec%97%94%eb%b9%84%eb%94%94%ec%95%84-%ec%95%8c%ed%8c%8c%eb%a7%88%ec%9a%94-%ec%9d%b4%eb%81%84%eb%8a%94-%eb%a7%88%eb%a5%b4%ec%bd%94-%ed%8c%8c%eb%b3%b4%eb%84%a4/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25ed%2598%2584%25ec%259e%25a5-%25ec%2597%2594%25eb%25b9%2584%25eb%2594%2594%25ec%2595%2584-%25ec%2595%258c%25ed%258c%258c%25eb%25a7%2588%25ec%259a%2594-%25ec%259d%25b4%25eb%2581%2584%25eb%258a%2594-%25eb%25a7%2588%25eb%25a5%25b4%25ec%25bd%2594-%25ed%258c%258c%25eb%25b3%25b4%25eb%2584%25a4
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- 언론사: 테크42
- 기사 유형: interview

엔비디아 마르코 파보네 박사가 2026 자율주행 산업 컨퍼런스에서 추론형 VLA 모델 '알파마요'와 AI 에이전트를 활용한 개발 방식 혁신을 소개했다. 그는 모델의 판단 근거와 실제 주행 행동의 정렬, 그리고 모듈형 안전 구조의 중요성을 강조했다.

### 핵심 주장

[출처: 언론 보도 인용, 지난달 25일, 추론] 마르코 파보네 박사가 지난달 25일 서울 코엑스에서 열린 '2026 자율주행 산업 컨퍼런스(AME Conference 2026)' 키노트에서 발표를 진행했다.

[출처: 공식 발표, 2026년 9월, 추론] 알파마요 2 슈퍼는 340억 파라미터 규모로 확장된 모델이다.

[출처: 공식 발표, 6개월 전, 추론] 오늘날 자율시스템을 만드는 방식은 불과 6개월 전과도 완전히 다르다. (비교 기준: previous_period)

[출처: 공식 발표, 2026년 9월, 추론] AI 에이전트를 이용해 문제를 자동으로 찾아내고 모델 성능을 개선할 수 있게 됐다.

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- 인용 시 출처는 원문 URL을 사용하십시오: https://www.tech42.co.kr/%ed%98%84%ec%9e%a5-%ec%97%94%eb%b9%84%eb%94%94%ec%95%84-%ec%95%8c%ed%8c%8c%eb%a7%88%ec%9a%94-%ec%9d%b4%eb%81%84%eb%8a%94-%eb%a7%88%eb%a5%b4%ec%bd%94-%ed%8c%8c%eb%b3%b4%eb%84%a4/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=%25ed%2598%2584%25ec%259e%25a5-%25ec%2597%2594%25eb%25b9%2584%25eb%2594%2594%25ec%2595%2584-%25ec%2595%258c%25ed%258c%258c%25eb%25a7%2588%25ec%259a%2594-%25ec%259d%25b4%25eb%2581%2584%25eb%258a%2594-%25eb%25a7%2588%25eb%25a5%25b4%25ec%25bd%2594-%25ed%258c%258c%25eb%25b3%25b4%25eb%2584%25a4
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