엔비디아(NVIDIA) 자율주행

2025-12-13, G30DR

1. 서론: 소프트웨어 정의 자동차(SDV)에서 AI 정의 자동차로의 진화

자동차 산업은 지난 100년간 내연기관을 중심으로 한 기계 공학의 정점이었다. 그러나 21세기에 들어서며 자동차는 바퀴 달린 컴퓨터로 진화했고, 이제는 인공지능(AI)이 주도하는 로봇으로 변모하고 있다. 이러한 패러다임 전환의 중심에는 엔비디아(NVIDIA)가 있다. 엔비디아는 그래픽 처리 장치(GPU)를 통해 게임 산업을 혁신한 경험과 데이터 센터에서 AI 모델을 훈련시키며 축적한 노하우를 모빌리티 분야로 확장하고 있다. CES 2025에서 젠슨 황(Jensen Huang) CEO가 선언한 ’물리적 AI(Physical AI)’의 시대는 자율주행 자동차가 단순한 교통수단을 넘어, 물리적 세계를 이해하고 상호작용하는 거대한 지능형 로봇으로 재정의됨을 의미한다.1

본 보고서는 엔비디아의 자율주행 플랫폼인 NVIDIA DRIVE의 하드웨어(Orin, Thor)와 소프트웨어(DriveOS, Hyperion, Cosmos) 기술력을 심층 분석하고, 이를 바탕으로 구축된 글로벌 파트너십 생태계와 경쟁 구도를 면밀히 살펴본다. 특히 생성형 AI(Generative AI)와 대규모 언어 모델(LLM)이 차량 내 컴퓨팅 환경에 미치는 영향과, 이에 대응하기 위한 엔비디아의 전략적 로드맵을 상세히 기술한다.

2. 하드웨어 아키텍처의 혁신: 데이터 센터 성능의 모빌리티 이식

자율주행의 핵심은 인지(Perception), 판단(Planning), 제어(Control)의 과정을 실시간으로 수행하는 컴퓨팅 능력에 있다. 엔비디아는 데이터 센터 수준의 연산 능력을 차량 내 엣지 디바이스로 가져오는 전략을 취하고 있으며, 이는 현재의 주력 제품인 Orin과 차세대 제품인 Thor를 통해 구체화된다.

2.1 현재의 산업 표준: NVIDIA DRIVE Orin (SoC)

2025년 현재, 전 세계 주요 프리미엄 전기차와 자율주행 차량에 탑재되고 있는 NVIDIA DRIVE Orin은 업계의 ’사실상 표준(De facto Standard)’으로 자리 잡았다.

2.1.1 아키텍처 및 성능 특성

Orin은 170억 개의 트랜지스터로 구성된 시스템온칩(SoC)으로, 암(Arm)의 Cortex-A78AE CPU 12코어와 엔비디아 암페어(Ampere) 아키텍처 기반의 GPU를 통합했다.2 단일 칩 기준으로 초당 254조 회의 연산(254 TOPS, INT8 기준)이 가능하며, 이는 이전 세대인 Xavier 대비 약 7배 향상된 성능이다.3 Orin의 가장 큰 특징은 확장성이다. 레벨 2 수준의 주행 보조 시스템(ADAS)부터 레벨 4/5 완전 자율주행까지 단일 아키텍처로 대응이 가능하다. 예를 들어, 일부 고성능 로보택시 솔루션은 2개 혹은 4개의 Orin SoC를 연결하여 500 TOPS에서 1,000 TOPS 이상의 성능을 구현하기도 한다.5

2.1.2 시장 내 위상

Orin은 현재 메르세데스-벤츠, 현대자동차, 볼보, 폴스타, 루시드, 니오(NIO), 샤오펑(Xpeng), 리오토(Li Auto), BYD 등 글로벌 주요 완성차 업체들의 주력 모델에 탑재되어 있다. 이는 단순한 연산 성능뿐만 아니라, ASIL-D 수준의 기능 안전(Functional Safety)을 충족하는 신뢰성 덕분이다.3 볼보의 EX90과 폴스타 3는 모델 연식 변경을 통해 컴퓨팅 코어를 듀얼 Orin 구성으로 업그레이드하며 소프트웨어 정의 자동차로서의 가치를 입증하고 있다.6

2.2 차세대 게임체인저: NVIDIA DRIVE Thor

2025년 하반기 양산 예정인 DRIVE Thor는 자율주행 칩셋 시장의 판도를 뒤흔들 혁신적인 제품이다. Thor는 엔비디아의 최신 데이터 센터 GPU 아키텍처인 ’블랙웰(Blackwell)’을 기반으로 설계되었다.8

2.2.1 블랙웰 아키텍처와 트랜스포머 엔진

Thor의 가장 큰 기술적 도약은 인공지능 모델의 트렌드 변화를 하드웨어 레벨에서 수용했다는 점이다. 기존의 자율주행 AI가 CNN(Convolutional Neural Networks) 중심이었다면, 최근에는 트랜스포머(Transformer) 모델을 활용한 BEV(Bird’s Eye View) 변환과 점유 그리드 네트워크(Occupancy Network)가 주류가 되고 있다. Thor는 이를 위해 트랜스포머 엔진을 탑재하고, 생성형 AI 구동에 최적화된 FP4(4비트 부동소수점) 정밀도를 지원한다.8 이를 통해 단일 칩만으로 2,000 TFLOPS(FP4 기준)라는 경이적인 성능을 발휘하며, 이는 Orin 대비 약 8배의 성능 향상을 의미한다.2

2.2.2 중앙 집중형 아키텍처(Centralized Compute)의 완성

기존 자동차 전자제어 아키텍처는 주행 보조(ADAS), 인포테인먼트(IVI), 자동 주차, 운전자 모니터링 등이 개별 ECU(Electronic Control Unit)로 분산되어 있었다. Thor는 이 모든 기능을 단 하나의 칩으로 통합하여 처리할 수 있는 성능을 제공한다.10 이는 차량 내부의 배선과 제어기 수를 획기적으로 줄여 비용을 절감하고 경량화를 가능하게 한다. 리눅스(Linux), QNX, 안드로이드(Android) 등 서로 다른 운영체제를 동시에 구동할 수 있는 가상화(Virtualization) 기술이 이를 뒷받침한다.12

2.2.3 스펙 상세 분석 및 Orin과의 비교

Thor의 CPU는 Arm의 최신 아키텍처인 Neoverse V3AE 14코어를 탑재하여, Orin의 Cortex-A78AE 대비 단일 스레드 성능을 2.6배 끌어올렸다.2 메모리 대역폭 또한 273GB/s로 Orin의 204.8GB/s 대비 33% 향상되었으며, 최대 128GB의 램을 지원하여 거대언어모델(LLM)을 차량 내에서 원활하게 구동할 수 있는 환경을 제공한다.2

[표 1] NVIDIA DRIVE Orin vs. DRIVE Thor 기술 사양 비교

3. 소프트웨어 생태계: 물리적 AI(Physical AI)의 구현

엔비디아의 진정한 해자(Moat)는 하드웨어가 아닌 소프트웨어와 개발 플랫폼에 있다. 엔비디아는 개발자가 자율주행 AI를 훈련(Training)하고, 가상 환경에서 검증(Simulation)하며, 차량에 배포(Deployment)하는 전 과정을 지원하는 엔드투엔드(End-to-End) 솔루션을 제공한다.

3.1 DRIVE Hyperion 9: 자율주행의 레퍼런스 디자인

DRIVE Hyperion은 자율주행 차량 개발을 위한 모듈형 개발 플랫폼이자 레퍼런스 아키텍처이다. 최신 버전인 Hyperion 9은 DRIVE Thor를 기반으로 하며, 레벨 4 자율주행에 필요한 센서 구성을 표준화했다.4

• 센서 구성의 표준화: Hyperion 9은 14개의 카메라, 9개의 레이더, 3개의 라이다(LiDAR), 20개의 초음파 센서로 구성된다. 이는 차량 주변 360도를 완벽하게 감지하고, 센서 간의 상호 보완을 통해 악천후나 복잡한 도심 환경에서도 안정적인 인식을 보장한다.3
• 개발 기간 단축: 자동차 제조사들은 엔비디아가 미리 검증해 둔 센서 세트와 배치 설계를 활용함으로써 하드웨어 개발에 소요되는 시간을 획기적으로 단축할 수 있다. BYD와 같은 기업들이 2025년형 모델에 신속하게 Thor를 도입할 수 있는 배경에는 이러한 플랫폼 전략이 있다.15

3.2 NVIDIA Cosmos와 월드 파운데이션 모델(WFM)

CES 2025에서 엔비디아는 자율주행과 로보틱스 개발을 위한 새로운 파운데이션 모델 플랫폼인 ’NVIDIA Cosmos’를 공개했다. 이는 물리적 AI(Physical AI) 시대를 여는 핵심 기술로 평가받는다.1

• 물리적 세계의 이해: Cosmos는 단순한 텍스트나 이미지가 아닌, 물리적 세계의 움직임과 상호작용을 학습한 모델이다. 이는 자율주행차가 주행 중 발생할 수 있는 복잡한 상황을 미리 예측하고 추론하는 능력을 제공한다.16
• 합성 데이터(Synthetic Data)의 혁명: 실제 도로 주행만으로는 확보하기 어려운 희귀한 사고 상황(Edge Case)이나 위험한 시나리오를 해결하기 위해, Cosmos는 고품질의 합성 데이터를 생성한다. 개발자들은 Cosmos를 통해 생성된 가상의 주행 데이터를 활용하여 AI 모델을 훈련시킬 수 있으며, 이는 실주행 데이터 수집에 드는 비용과 시간을 절감해 준다.1
• 개방형 생태계: 엔비디아는 오픈소스 비전 언어 행동 모델인 ’DRIVE Alpamayo-R1’을 공개하며 연구자들이 모델을 자유롭게 커스터마이징하고 벤치마킹할 수 있도록 지원한다.17

3.3 DRIVE OS와 DriveWorks: 안전과 미들웨어

DRIVE OS는 자율주행 차량을 위한 안전 인증(ASIL-D) 운영체제이다. 실시간 처리가 중요한 자율주행 시스템의 특성상, DRIVE OS는 하드웨어 가속기(GPU, DLA, PVA)에 대한 효율적인 접근을 제공하고, 서로 다른 프로세스 간의 간섭을 방지하는 하이퍼바이저 기술을 포함한다.3 그 위에 올라가는 DriveWorks 미들웨어는 센서 추상화 레이어(Sensor Abstraction Layer)와 다양한 이미지 처리 알고리즘, 포인트 클라우드 처리 라이브러리를 제공하여 개발자들이 로우 레벨(Low-level) 코딩 없이도 센서 데이터를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는다.18

4. 글로벌 파트너십과 “AI 연합군“의 형성

엔비디아의 자율주행 플랫폼은 전 세계 자동차 산업의 거대한 연합군을 형성하고 있다. 기존의 티어 1(Tier 1) 공급사가 단순히 부품을 납품하던 관계와 달리, 엔비디아는 완성차 업체들과 공동 개발, 수익 공유, 데이터 센터 인프라 협력 등 다차원적인 파트너십을 맺고 있다.

4.1 메르세데스-벤츠 (Mercedes-Benz): 소프트웨어 중심의 동맹

메르세데스-벤츠는 엔비디아와 가장 포괄적인 협력을 맺은 전통적 자동차 제조사(Legacy OEM)이다. 양사는 2020년 전략적 파트너십을 체결하고, 2024년부터 생산되는 차세대 차량에 엔비디아의 DRIVE Orin 기반 시스템을 전면 도입했다.19

• 수익 공유 모델: 벤츠는 차량 판매 이후에도 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 자율주행 기능을 고도화하고, 이를 구독형 서비스로 판매하여 발생한 수익을 엔비디아와 공유하는 혁신적인 비즈니스 모델을 채택했다. 이는 엔비디아가 단순한 하드웨어 공급사를 넘어 서비스 플랫폼 파트너로 격상되었음을 의미한다.
• DRIVE PILOT: 벤츠는 엔비디아의 기술을 바탕으로 미국 캘리포니아와 네바다주에서 레벨 3 자율주행 시스템인 ’DRIVE PILOT’의 상용화 승인을 받았다.20 이는 운전자가 주행 중 전방을 주시하지 않아도 되는 ’조건부 자율주행’을 실현한 사례로, Orin 칩의 강력한 연산 능력과 이중화 설계가 필수적이었다.

4.2 현대자동차그룹 (Hyundai Motor Group): AI 팩토리와 전방위 협력

현대차그룹은 2015년부터 엔비디아와 협력해 왔으며, 최근 그 범위를 차량 내부에서 제조 공장 전체로 확장하고 있다.21

• 전 차종 적용: 현대차, 기아, 제네시스 전 라인업의 인포테인먼트 시스템에 엔비디아 DRIVE 기술을 적용하고 있으며, 차세대 SDV 플랫폼에는 고성능 DRIVE Thor를 탑재할 예정이다.23
• 디지털 트윈과 스마트 팩토리: 현대차는 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 플랫폼을 활용하여 실제 공장과 동일한 가상 공장(Digital Twin)을 구축하고 있다. 이를 통해 공장 가동 전 시뮬레이션을 수행하여 효율을 최적화하고 로봇을 제어하는 등 제조 공정의 AI 전환을 가속화하고 있다.

4.3 중국 전기차 산업의 생존 전략 (BYD, Xpeng, Li Auto, Zeekr)

중국 전기차 업체들에게 엔비디아의 고성능 칩셋은 테슬라의 FSD에 대항하기 위한 생존 필수품이다.

• BYD: 세계 최대 전기차 제조사인 BYD는 엔비디아와의 협력을 차량(DRIVE Thor)에서 클라우드(AI 트레이닝)까지 확장했다. BYD는 스마트 공장 계획과 리테일 컨피규레이터 개발에도 옴니버스를 활용하며 엔비디아 생태계에 깊이 동화되고 있다.15
• 신세력(New Force)의 선택: 샤오펑(Xpeng), 리오토(Li Auto), 지커(Zeekr) 등은 자율주행 기술력을 브랜드의 핵심 가치로 내세우며, 이를 구현하기 위해 엔비디아 Thor를 가장 먼저 도입하겠다고 발표했다.24 특히 샤오펑은 Thor를 기반으로 한 AI 브레인을 통해 레벨 4 수준의 도심 자율주행 기능을 구현할 계획이다.

4.4 재규어 랜드로버(JLR) 및 볼보(Volvo)

• JLR: ‘Reimagine’ 전략의 일환으로 2025년부터 출시되는 모든 신차에 엔비디아 DRIVE 플랫폼을 적용한다.26 이는 브랜드 고유의 럭셔리 경험과 첨단 AI 기술을 결합하기 위한 선택이다.
• Volvo/Polestar: 볼보의 EX90과 폴스타 3는 NVIDIA DRIVE Orin을 기반으로 구동되며, 특히 폴스타는 기존 모델 소유자들에게도 Orin 코어 컴퓨터로의 무료 하드웨어 업그레이드를 제공하는 파격적인 정책을 통해 SDV의 지속 가능성을 보여주었다.7

5. 경쟁사 심층 비교 분석: 엔비디아의 독주는 계속될 것인가?

자율주행 칩셋 시장은 엔비디아, 퀄컴(Qualcomm), 모빌아이(Mobileye), 그리고 자체 칩을 개발하는 테슬라(Tesla)의 경쟁 구도로 압축된다.

5.1 엔비디아 vs. 퀄컴 (Snapdragon Ride)

퀄컴은 모바일 시장에서의 저전력 설계 노하우를 바탕으로 자동차 시장을 빠르게 잠식하고 있다. 최근 발표한 ’Snapdragon Ride Elite’는 엔비디아의 강력한 경쟁자이다.28

• 아키텍처 비교: 퀄컴은 ‘Flex’ SoC 아키텍처를 통해 콕핏과 ADAS를 단일 칩으로 통합하는 전략을 추진 중이며, 이는 엔비디아 Thor의 컨셉과 유사하다. Snapdragon Ride Elite는 NPU 성능을 12배 향상시키며 AI 연산 능력을 대폭 강화했다.29
• 시장 포지셔닝: 퀄컴은 전력 효율성과 가격 경쟁력을 무기로 대중적인 차량 시장을 공략하는 반면, 엔비디아는 2,000 TOPS에 달하는 압도적인 성능과 생성형 AI 지원을 통해 하이엔드 및 완전 자율주행 시장에서 우위를 점하고 있다.

5.2 엔비디아 vs. 모빌아이 (EyeQ)

자율주행의 선구자였던 모빌아이는 최근 고전하고 있다.

• 블랙박스 전략의 한계: 모빌아이는 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 턴키(Turn-key) 솔루션을 제공한다. 이는 개발 역량이 부족한 제조사에게는 유리하지만, 자체적인 소프트웨어 스택을 구축하고자 하는 현대차, 벤츠 등의 대형 OEM들에게는 제약이 된다. 엔비디아는 개방형 플랫폼을 제공하여 제조사가 소프트웨어를 자유롭게 개발할 수 있도록 한다.
• 성능 격차: 모빌아이의 차세대 칩인 EyeQ6 High는 효율성을 강조하지만, 절대적인 연산 성능 면에서 엔비디아 Thor와의 격차가 존재한다.31 또한 2025년 예정이었던 고성능 칩 EyeQ Ultra의 개발 지연 및 취소 루머는 모빌아이의 미래 경쟁력에 의문을 제기하게 한다.32

5.3 엔비디아 vs. 테슬라 (HW4/AI5)

테슬라는 엔비디아 GPU를 대량으로 구매하여 AI를 학습시키지만, 차량 내 추론(Inference)에는 자체 개발한 FSD 칩을 사용한다.

• 제조 공정 및 기술: 엔비디아 Thor는 TSMC 4N(5nm급) 공정을 사용하는 반면, 테슬라의 HW4는 삼성 파운드리 7nm 공정을 사용하는 것으로 알려져 있다.13 이는 전력 효율과 집적도 면에서 엔비디아가 앞서 있음을 시사한다.
• 메모리 병목: 테슬라 HW4는 비용 절감을 위해 메모리 대역폭이 제한적인 반면, Thor는 고대역폭 메모리와 트랜스포머 엔진을 통해 방대한 데이터를 처리하는 거대 모델 구동에 유리하다.13 그러나 테슬라는 수백만 대의 차량에서 수집되는 실주행 데이터를 바탕으로 한 압도적인 데이터 우위를 점하고 있어 소프트웨어 최적화로 하드웨어의 열세를 극복하고 있다.

[표 2] 주요 경쟁사별 자율주행 플랫폼 비교

6. 재무적 성과 및 시장 전망: 데이터 센터와의 선순환 구조

엔비디아의 자동차 부문 매출은 아직 전체 매출에서 차지하는 비중이 작지만, 가장 확실하고 강력한 성장 잠재력을 가진 분야이다.

6.1 최신 실적 분석 (FY2026 Q3)

2026 회계연도 3분기 기준, 엔비디아의 자동차 부문 매출은 **5억 9,200만 달러(약 8,300억 원)**를 기록했다. 이는 전년 동기 대비 32% 성장한 수치이다.33 이러한 성장은 자율주행 플랫폼의 채택 확대와 AI 콕핏 솔루션에 대한 수요 증가가 견인했다. 엔비디아는 자동차 부문 파이프라인이 향후 수년 내 50억 달러 규모를 넘어설 것으로 예상하고 있다.35

6.2 데이터 센터와의 시너지: 숨겨진 매출

자동차 부문 매출 수치에 드러나지 않는 엔비디아의 진짜 힘은 ’데이터 센터’에 있다. 테슬라를 포함한 모든 자율주행 개발 기업들은 AI 모델을 훈련시키기 위해 엔비디아의 H100, H200 등 고성능 GPU와 DGX 슈퍼컴퓨터를 대량으로 구매한다. 이러한 매출은 ‘데이터 센터’ 부문으로 집계되지만, 그 근원은 자율주행 산업의 성장에 있다.33 즉, 자율주행차가 더 똑똑해질수록 엔비디아의 데이터 센터 매출과 차량용 칩 매출이 동반 상승하는 완벽한 선순환 구조(Virtuous Cycle)가 형성되어 있는 것이다.

7. 결론: 자율주행 산업의 지배자

엔비디아는 단순한 반도체 제조사가 아니다. 그들은 자율주행이라는 거대한 로봇 산업의 ’두뇌’를 설계하고, 이를 훈련시키는 ’학교(데이터 센터)’를 운영하며, 가상 세계에서 시험하는 ’운동장(옴니버스)’까지 제공하는 유일한 기업이다.

1. 기술적 초격차의 유지: Blackwell 아키텍처를 차량에 이식한 DRIVE Thor는 경쟁사들이 단기간에 따라잡기 힘든 성능 우위를 점하고 있다. 특히 생성형 AI와 트랜스포머 모델의 부상은 이러한 고성능 컴퓨팅의 필요성을 더욱 정당화한다.
2. 생태계 락인(Lock-in) 효과: 개발부터 배포까지 이어지는 엔비디아의 풀 스택 솔루션은 고객사가 다른 플랫폼으로 이탈하는 비용을 높인다. 현대차, 벤츠 등 주요 OEM들이 엔비디아와의 협력을 더욱 강화하는 이유가 여기에 있다.
3. 지정학적 리스크: 미국 정부의 대중국 반도체 수출 규제는 여전히 가장 큰 변수이다. 중국은 세계 최대의 전기차 시장이자 엔비디아 자율주행 칩의 주요 소비처이다. 현재까지는 차량용 칩이 제재의 예외로 관리되고 있으나, 향후 규제가 강화될 경우 BYD나 샤오펑 등 중국 파트너사들과의 협력에 차질이 빚어질 수 있다.34

결론적으로, 2025년은 NVIDIA DRIVE Thor의 양산과 함께 자율주행 기술이 ’규칙 기반(Rule-based)’에서 ‘물리적 AI(Physical AI)’ 기반으로 완전히 전환되는 원년이 될 것이다. 엔비디아는 이 변곡점에서 가장 강력한 위치를 선점하고 있으며, 향후 모빌리티 산업의 부가가치는 엔비디아의 컴퓨팅 플랫폼 위에서 창출될 것임이 자명하다.

8. 참고 자료

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2. Jetson Thor specifications announced : r/nvidia - Reddit, https://www.reddit.com/r/nvidia/comments/1jg6m1e/jetson_thor_specifications_announced/
3. High-Performance In-Vehicle Computing for Autonomous Vehicles - NVIDIA, https://www.nvidia.com/en-us/solutions/autonomous-vehicles/in-vehicle-computing/
4. Hardware for Self-Driving Cars - NVIDIA, https://www.nvidia.com/en-sg/self-driving-cars/drive-platform/hardware/
5. Top 20 Most Advanced Autonomous Driving Chips 2025 - Nevsemi Electronics, https://www.nevsemi.com/blog/top-20-most-advanced-autonomous-driving-chips-2025
6. Upgrading your EX90 with a new core computer | Marketing and campaigns - Volvo Cars, https://www.volvocars.com/ao/support/topic/47d2c97fd33effd3c0a8cc3718c999b7-ee74549933d85020c0a83205327890cd-8664b2fa77a7e089c0a8296870d1a409/
7. All Polestar 3 vehicles to get new, more powerful NVIDIA core computer, https://www.polestar.com/us/news/polestar-3-nvidia-core-computer/
8. NVIDIA DRIVE AGX Thor Development Platform, https://developer.nvidia.com/downloads/drive/docs/nvidia-drive-agx-thor-platform-for-developers.pdf
9. Nvidia Drive - Wikipedia, https://en.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Drive
10. NVIDIA Unveils DRIVE Thor — Centralized Car Computer Unifying Cluster, Infotainment, Automated Driving, and Parking in a Single, Cost-Saving System, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-unveils-drive-thor-centralized-car-computer-unifying-cluster-infotainment-automated-driving-and-parking-in-a-single-cost-saving-system
11. DRIVE Thor Unites AV and Cockpit on a Single SoC - NVIDIA Blog, https://blogs.nvidia.com/blog/drive-thor/
12. NVIDIA DriveOS SDK, https://developer.nvidia.com/drive/os
13. Tesla AI4 vs. NVIDIA Thor: the brutal reality of self-driving computers | Electrek, https://electrek.co/2025/11/25/tesla-ai4-vs-nvidia-thor-reality-self-driving-computers/
14. NVIDIA Enters Production With DRIVE Orin, Announces BYD and Lucid Group as New EV Customers, Unveils Next-Gen DRIVE Hyperion AV Platform, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-enters-production-with-drive-orin-announces-byd-and-lucid-group-as-new-ev-customers-unveils-next-gen-drive-hyperion-av-platform
15. BYD Automotive Partner - NVIDIA, https://www.nvidia.com/en-au/self-driving-cars/partners/byd/
16. NVIDIA Cosmos - Physical AI with World Foundation Models, https://www.nvidia.com/en-us/ai/cosmos/
17. At NeurIPS, NVIDIA Advances Open Model Development for Digital and Physical AI, https://blogs.nvidia.com/blog/neurips-open-source-digital-physical-ai/
18. NVIDIA DriveWorks SDK - NVIDIA Developer, https://developer.nvidia.com/drive/driveworks
19. Mercedes-Benz and NVIDIA to Build Software-Defined Computing Architecture for Automated Driving Across Future Fleet, https://media.mbusa.com/releases/mercedes-benz-and-nvidia-to-build-software-defined-computing-architecture-for-automated-driving-across-future-fleet
20. Mercedes-Benz DRIVE PILOT further expands U.S. availability through California certification, https://group.mercedes-benz.com/innovation/product-innovation/autonomous-driving/drive-pilot-california.html
21. NVIDIA and Hyundai Motor Group Team on AI Factory to Power AI …, https://nvidianews.nvidia.com/news/hyundai-motor-group-ai-factory
22. Hyundai Motor Group Announces NVIDIA Blackwell AI Factory to Power Fleet of AI-Driven Mobility Solutions | HMGICS, https://www.hyundai.com/sg/newsroom?dtlYn=Y&schBbSeq=1132
23. Hyundai Motor Group Partners with NVIDIA to Accelerate the Shift Toward Fully Autonomous, Software-defined Factories & Vehicles through advanced AI - Korean Car Blog, https://thekoreancarblog.com/hyundai-motor-group-partners-with-nvidia-to-accelerate-the-shift-toward-fully-autonomous-software-defined-factories-vehicles-through-advanced-ai/
24. NVIDIA DRIVE Powers Next Generation of Transportation — From Cars and Trucks to Robotaxis and Autonomous Delivery Vehicles, https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-drive-powers-next-generation-transportation
25. Wave of EV Makers Choose NVIDIA DRIVE for Automated Driving - NVIDIA Investor Relations, https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2024/Wave-of-EV-Makers-Choose-NVIDIA-DRIVE-for-Automated-Driving/default.aspx
26. JAGUAR LAND ROVER ANNOUNCES PARTNERSHIP WITH NVIDIA | JLR Corporate Website, https://www.jlr.com/news/2022/02/jaguar-land-rover-announces-partnership-nvidia
27. Polestar 3 Gains Fresh New Features And A Free Hardware Upgrade - EV.com, https://ev.com/news/polestar-3-gains-fresh-new-features-and-a-free-hardware-upgrade
28. Snapdragon-Cockpit-Elite-Snapdragon-Ride-Elite-Product-Brief.pdf - Qualcomm, https://www.qualcomm.com/content/dam/qcomm-martech/dm-assets/documents/Snapdragon-Cockpit-Elite-Snapdragon-Ride-Elite-Product-Brief.pdf
29. Snapdragon Cockpit Elite and Snapdragon Ride Elite - Qualcomm, https://www.qualcomm.com/automotive/products/elite
30. NVIDIA and Qualcomm: Shaping the Software-defined Vehicle - Counterpoint Research, https://counterpointresearch.com/en/insights/nvidia-qualcomm-shaping-software-defined-vehicle
31. Mobileye EyeQ™6 Lite launches to speed ADAS upgrades globally, https://www.mobileye.com/news/mobileye-eyeq6-lite-launches-to-speed-adas-upgrades-worldwide/
32. Ruter and Holo Choose MOIA with Mobileye Drive for Next Stage of AVs, https://ir.mobileye.com/news-releases/news-release-details/ruter-and-holo-choose-moia-mobileye-drive-next-stage-avs
33. NVIDIA Announces Financial Results for Third … - NVIDIA Corporation, https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/NVIDIA-Announces-Financial-Results-for-Third-Quarter-Fiscal-2026/default.aspx
34. Nvidia Earnings Live: AI Chip Giant’s Results Blow Past Wall Street Expectations, Sending Stock Sharply Higher; CEO Huang Cites “Off the Charts” Sales - Investopedia, https://www.investopedia.com/nvidia-earnings-live-coverage-q3-fy2026-11852941
35. Toyota, Aurora and Continental Join Growing List of NVIDIA Partners Rolling Out Next-Generation Highly Automated and Autonomous Vehicle Fleets, https://investor.nvidia.com/news/press-release-details/2025/Toyota-Aurora-and-Continental-Join-Growing-List-of-NVIDIA-Partners-Rolling-Out-Next-Generation-Highly-Automated-and-Autonomous-Vehicle-Fleets/