소프트웨어 회사와 기존 자동차 제조업체 간의 경계가 계속 흐려지고 있습니다. 덴버에서 열린 CVPR 2026 컨퍼런스에서 중국 회사 XPeng은 표준 EV 제조업체라기보다는 인공 지능 회사에 더 가깝다고 밝혔습니다. XPeng의 General Intelligence Center 책임자인 Xianming Liu 박사는 이 브랜드가 AI 모델 교육에만 매달 약 3억 위안(약 3,500만 유로에 해당)을 지출한다고 밝혔습니다.
이러한 막대한 지출은 연간 약 4억 2,700만 유로에 달하며, 이는 작년에 약 200,000대의 전기 자동차만 납품했던 회사로서는 놀라운 예산입니다. 그러나 XP는 새로운 VLA 2.0 소프트웨어를 대량 생산하기 위해 막대한 재정적 노력을 기울이고 있습니다.
컨퍼런스에서 Liu 박사는 언어가 자율 주행 시스템의 병목 현상으로 작용할 수 있다고 언급하면서 XPeng의 소프트웨어 아키텍처에서 독특한 선택을 설명했습니다. 1세대 시스템은 운전 동작을 선택하기 전에 언어 토큰을 통해 시각적 도로 데이터를 전달했습니다. VLA 2.0은 이 중간 단계를 완전히 제거합니다.
XPeng 엔지니어들은 EV가 카메라에서 매초 약 20억 개의 시각적 토큰을 캡처하지만 스티어링 휠과 페달을 제어하는 데 10~20개의 토큰만 필요하다는 것을 깨달았습니다. 시스템이 도로를 글로 설명하도록 강요하면 불필요한 컴퓨터 계산이 발생하고 위험한 지연이 추가됩니다. 대신 VLA 2.0은 언어를 입력으로만 유지하여 운전자가 전기 자동차가 쉽게 해석할 수 있는 구두 명령을 내릴 수 있도록 합니다.
이 새로운 접근 방식은 이미 실제 소비자 차량 내부에서 작동하고 있습니다. XPeng은 VLA 2.0을 연구 단계에서 완전 대량 생산으로 성공적으로 전환했습니다. 무선 업데이트를 출시한 지 첫 달 만에 소프트웨어는 사용자의 총 운전 보조 주행 거리의 50% 이상을 처리하는 획기적인 성과를 거두었습니다.
이 아키텍처는 레벨 2 운전자 지원과 레벨 4 완전 자율 작동을 모두 지원합니다. 실제로 XPeng은 새로운 GX플랫폼을 사용하여 이미 생산 라인에서 출시되고 있는 첫 번째 Robotaxi를 구축했습니다. 이 전용 차량은 사람의 개입 없이 복잡한 주행 환경을 처리할 수 있는 3,000 TOPS의 인상적인 온보드 컴퓨팅 성능을 갖추고 있습니다.
XPeng은 전기 자동차를 조종하기 위해 VLA 2.0에만 의존하지 않습니다. 이 소프트웨어는 회사가 "세계 모델"이라고 부르는 것과 직접적으로 작동합니다. VLA 2.0은 수백만 시간의 인간 행동을 복사하여 운전 방법을 배우지만, 월드 모델은 실제 물리 법칙을 학습하는 데 중점을 둡니다. 가까운 미래에 주변 환경이 어떻게 변할지, 다른 운전자들은 어떻게 움직일지 예측해 줍니다.
이 시스템을 지원하기 위해 회사는 X-World, X-Foresight 및 X-Cache라는 세 가지 전문 하위 프로그램을 개발했습니다. X-Cache는 이미지 품질의 손실 없이 중복된 컴퓨터 처리를 약 70% 줄여 시스템을 2.7배 더 빠르게 실행할 수 있는 캐시입니다.
많은 EV 회사는 최고의 센서 레이아웃에 동의하지 않지만 XPeng은 중간 지점을 선택합니다. P7 및 G7과 같은 모델은 Tesla와 같은 회사에서 사용하는 전략을 반영하여 주요 구동 두뇌에 비전 전용 시스템을 사용합니다. 그럼에도 불구하고 XPeng은 기존 안전 센서를 완전히 제거하는 것을 거부합니다.
모든 전기 자동차에는 여전히 3개의 mmWave 레이더와 12개의 초음파 센서가 탑재되어 있습니다. Liu 박사는 이러한 추가 센서가 주요 AI 구동 두뇌와 전혀 통신하지 않는다고 설명했습니다. 대신 자동 긴급제동과 조향을 위한 안전시스템을 완전히 분리해 운영한다. 이 설정을 통해 비전 AI가 실수를 하면 보조 물리 계층이 승객을 보호할 수 있습니다.
이러한 시스템이 작동하도록 하기 위해 XPeng은 더 많은 데이터와 컴퓨팅 성능을 제공할수록 모델이 더 똑똑해진다는 AI "확장 법칙"의 한계를 뛰어넘습니다. 현재 VLA 2.0 시스템은 수십억 개의 매개변수를 보유하고 있으며 수억 개의 비디오 클립에 대해 학습하여 각 업데이트 반복 중에 4조 개가 넘는 토큰을 소비합니다.
대규모 규모에도 불구하고 XPeng은 효율성을 높여 높은 비용을 관리했습니다. 지난 12개월 동안 회사는 단일 작업 훈련 효율성을 4,360% 개선하고 GPU 하드웨어 활용도를 40%에서 90%로 높였습니다. 이를 통해 이들은 476억 6천만 위안(55억 5천만 유로)에 달하는 현금 보유액의 가치를 극대화할 수 있습니다.
소프트웨어의 급속한 발전으로 인해 회사 내에서 우호적인 베팅이 촉발되었습니다. 작년에 XPeng CEO He Xiaopeng은 VLA 2.0의 성능에 대해 Liu 박사와 공개 내기를 걸었습니다. 시스템이 2026년 8월 30일까지 Tesla의 완전 자율 주행 소프트웨어와 일치하지 않으면 Liu 박사는 벌거벗고 캘리포니아 금문교를 건너야 합니다.
다행스럽게도 엔지니어는 자신의 옷이 그대로 유지될 것이라는 완전한 자신감을 표명했습니다. Liu 박사는 베이징과 같은 혼란스러운 도시에서의 내부 테스트를 통해 VLA 2.0이 이미 구형 Tesla 시스템과 동등한 수준에 도달했으며 중국 도로에서 발견되는 복잡한 주행 데이터로 인해 최신 버전과 일치하거나 이를 초과한다는 것을 입증했다고 밝혔습니다.
XPeng은 전기 자동차를 엔지니어링 능력을 보여주고 고급 VLA 소프트웨어에 대한 데이터를 수집하기 위해 구축된 물리적 하드웨어로 보고 있습니다. 이러한 관점은 회사가 올해 초 VLA 2.0 아키텍처를 Volkswagen에 라이센스한 이유를 설명합니다. VW는 2027년에 출시되는 차량에 이를 사용할 예정입니다.
회사는 이 인공 지능을 자동차 산업을 넘어 확장할 계획이며 2026년 말까지 대량 생산을 위해 휴머노이드 로봇 'IRON'을 준비하고 있습니다. 2027년 1분기부터 이 로봇을 소매점 내 쇼핑 보조자로 배치하여 비즈니스를 전통적인 자동차 제조업체에서 물리적 AI 기업으로 전환하려는 의도입니다.
