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AI 인프라·반도체

엔비디아, 로보택시용 3단 컴퓨팅 스택 전략 공개

NVIDIA Blog·2026-09-10영문 원문

요약

NVIDIA 블로그는 로보택시 시장이 2035년까지 확대될 것으로 전망되며 다수의 무인 차량이 이미 상용 운행 중이라고 전했다. NVIDIA는 모델 학습용 DGX, 시뮬레이션·검증용 Omniverse·Cosmos(RTX PRO 서버 기반), 차량 탑재용 DRIVE Hyperion(DRIVE AGX Thor 기반)으로 구성된 3단 컴퓨팅 스택을 로보택시 개발사들에 제공한다고 밝혔다. Uber는 이 스택을 도입해 2028년까지 28개 도시로 서비스를 확대할 계획이며, May Mobility, Bolt, Lyft, Mercedes-Benz, Nissan 등 다수 업체가 NVIDIA 플랫폼 기반 개발·협력에 나섰다. NVIDIA는 자체 평가에서 추론 데이터를 추가한 VLA 모델이 궤적 예측 오차를 2.08에서 1.18로 줄였다고 발표했다.

큐레이터 노트

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NVIDIA는 개별 칩이 아니라 학습·시뮬레이션·차량 탑재를 아우르는 표준 스택을 제시함으로써 로보택시 업체들의 기술 종속을 유도하는 플랫폼 전략을 취하고 있다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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