직관의 테슬라 vs 논리의 엔비디아.. 자율주행 기술이 분기점을 맞았습니다
*이 글은 외부 필자인 류종은님의 기고입니다. CES 2026은 자율주행 기술이 물리적 세계를 이해하고 통제하는 피지컬 AI(Physical AI)의 시대로 진입했음을 선언하는 분기점이었습니다. 지난 수년간 업계가 누가 더 많은 데이터를 가졌는가를 두고 1차원적인 주행 거리 경쟁을 벌였다면, 이제는 "누가 물리 법칙과 인과관계를 이해하는 추론형 AI를 구현하는가"라는 2차전으로 전장이 옮겨갔습니다. 엔비디아가 던진 '설명 가능한 AI'라는 화두는, 자율주행 산업이 검증 불가능한 직관과 검증 가능한 논리라는 두 가지 거대한 철학적 갈림길에 섰음을 의미합니다. 미국 라스베이거스를 가득 메운 CES 2026는 생성형 AI가 가상 공간을 넘어 자동차, 로봇 등 하드웨어에 탑재되어 실질적인 행동을 수행하는 엠바디드 AI(Embodied AI)의 거대한 실험장이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 기조연설에서 모든 움직이는 것은 자율화될 것이라며 로보틱스와 자율주행이 피지컬 AI의 핵심 응용 분야임을 천명했습니다. 메르세데스-벤츠, BMW, 현대자동차그룹 등 완성차 업체들은 하드웨어 제조사를 넘어 모빌리티 플랫폼 기업으로의 전환을 공식화했고, 엔비디아, 퀄컴, 모빌아이 같은 테크 자이언트들은 자율주행의 두뇌 공급사로서 입지를 굳혔습니다. 이 현장의 열기를 뚫고 나온 핵심 키워드는 단연 추론(Reasoning)과 설명 가능성이었습니다. 엔비디아의 반격 이번 CES에서 자율주행 분야 주인공은 단연 엔비디아였습니다. 엔비디아가 공개한 알파마요-R1(Alpamayo-R1)은 기존 자율주행 기술의 치명적 한계인 '블랙박스(Blackbox)' 문제를 정면으로 돌파했습니다. 기존의 엔드투엔드(E2E) 모델은 입력과 출력 사이의 과정이 불투명해 사고 발생 시 원인 규명이 어렵다는 단점이 있었는데, 이는 안전성을 최우선으로 하는 레거시 완성차 업체들이 도입을 주저하게 만드는 요인이었습니다.