안녕하세요, blog.eomeo.net 독자 여러분. 빠르게 변화하는 미래 모빌리티 시대의 핵심, 자율주행 기술의 최전선에 있는 현대자동차의 전략을 심층 분석하는 시간을 갖겠습니다. 지난번 엔비디아와의 협력을 통해 현대차의 자율주행 청사진을 엿보았다면, 오늘은 현대차 자율주행 전략 심층 분석: 엔비디아 넘어선다 을 알아 보겠습니다. 엔비디아를 넘어 모셔널, 웨이모, 그리고 포티투닷에 이르는 다양한 파트너들과 함께 현대차가 그려나갈 자율주행의 복잡한 그림을 파헤쳐 보겠습니다. 이 모든 내용은 아직 ‘꿈 이야기’일 수 있지만, 우리가 알지 못했던 흥미로운 인사이트를 제공할 것입니다.
테슬라의 독자 노선 vs. 엔비디아 연합: 자율주행 패권 경쟁의 양상
자율주행 시장은 크게 두 가지 거대한 흐름으로 나뉩니다. 첫째는 테슬라의 독자 노선입니다. 테슬라는 애플이 스마트폰 시장에서 그랬듯, 하드웨어(자체 설계 칩), 소프트웨어(자율주행 기술), 그리고 딥러닝 및 추론 칩까지 모든 것을 자체적으로 개발하며 수직 계열화를 이루고 있습니다. 이는 테슬라가 자율주행의 모든 과정을 통제하고 최적화할 수 있는 강력한 장점이 됩니다.
반면, 엔비디아 연합은 엔비디아의 강력한 인공지능 칩을 공통 기반으로 사용하되, 각 제조사나 협력사가 필요한 인프라와 소프트웨어를 유연하게 결합하는 방식입니다. 벤츠의 사례처럼 엔비디아 AI 칩뿐만 아니라 엔비디아 드라이브 AV 같은 자율주행 소프트웨어까지 활용할 수 있고, 혹은 현대차처럼 엔비디아 칩만 사용하고 나머지는 자체 개발하거나 다른 솔루션을 통합할 수도 있습니다. 이러한 유연성은 다양한 자동차 제조사들이 각자의 강점을 살려 자율주행 시스템을 구축할 수 있게 합니다.
현대차의 독자적인 자율주행 전략: 모셔널과 포티투닷의 역할
현대자동차는 엔비디아 AI 칩의 뛰어난 성능을 인정하고 이를 자율주행 시스템의 핵심 하드웨어로 채택했습니다. 이는 NVIDIA의 AI 반도체 전략이 얼마나 강력한 영향력을 가지는지 보여주는 대목입니다. 그러나 엔비디아의 자율주행 소프트웨어인 엔비디아 드라이브 AV를 직접 사용하는 대신, 모셔널(Motional)과 포티투닷(42dot)이 개발하고 있는 자율주행 기술을 활용할 예정이라는 점은 현대차만의 독자적인 전략을 엿볼 수 있는 부분입니다.
이러한 전략은 현대차가 단순한 하드웨어 공급처를 넘어, 자체적인 소프트웨어 역량을 강화하고 맞춤형 자율주행 솔루션을 구축하려는 의지를 보여줍니다. 다가오는 1월 초, 라스베이거스에서 열리는 CES 2024에서 현대자동차가 로봇, AI 등과 함께 자율주행에 대한 구체적인 비전을 제시할 것으로 기대됩니다. 현장에서 어떤 새로운 정보들이 공개될지, 전 세계의 이목이 집중되고 있습니다.
룰 방식에서 딥러닝 방식으로: 모셔널의 대전환
자율주행 기술의 초기에는 정해진 규칙(Rule-based)에 따라 움직이는 ‘룰 방식’이 주를 이루었습니다. 예를 들어, 특정 장애물을 만나면 어떻게 피하고, 차선 변경은 어떻게 할지 등의 규칙을 일일이 프로그래밍하는 방식이죠. 모셔널도 과거에는 이 룰 방식을 채택했었습니다. 하지만 이는 복잡한 상황에 대한 대응이 어렵고 예측 불가능한 변수에 취약하다는 한계가 있었습니다.
테슬라는 처음부터 끝까지 AI가 주행을 학습하고 판단하는 ‘딥러닝 방식(End-to-End, E2E)’을 지향해 왔습니다. AI에게 수많은 주행 데이터를 보여주고 스스로 학습하게 하여 자율주행 능력을 고도화하는 방식입니다. 테슬라의 FSD(Full Self-Driving)가 보여준 압도적인 성능은 E2E 방식의 가능성을 입증했습니다.
이러한 변화의 흐름 속에서 모셔널 역시 2023년 또는 2024년부터 룰 방식에서 벗어나 딥러닝 방식으로 완전히 전환했습니다. 현대차의 자율주행 역시 E2E 딥러닝 방식을 채택하게 된 것이죠. 다만, 테슬라가 비전 센서(카메라)만을 고집하는 것과 달리, 현대차는 카메라 센서 외에 3차원 공간을 인식하는 라이다(LiDAR) 센서를 포함하여 테슬라보다 더 안전하고 효율적인 딥러닝 학습을 목표로 하고 있습니다. 이는 현대차가 안전성을 최우선으로 고려하며 기술적 완성도를 높이려는 의지를 보여줍니다. AI 기술의 진화는 이러한 자율주행 시스템의 복잡성을 해결하는 핵심 동력입니다.
자율주행의 핵심, 엔비디아 AI 칩의 위력
딥러닝 기반 자율주행의 핵심은 방대한 데이터를 학습하고 처리하는 AI 칩에 있습니다. 주행 중 촬영된 수많은 영상과 센서 데이터를 학습하여 AI가 스스로 운전 방법을 터득하게 만드는 것이죠. 이 과정에서 엔비디아의 AI 칩은 독보적인 성능을 자랑합니다.
특히, 엔비디아 블랙 B200과 같은 고가의 AI 학습 칩은 딥러닝 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다. 이 칩 하나당 5천만 원에서 6천만 원을 호가할 정도로 엄청난 가격이지만, 그만큼 뛰어난 연산 능력을 제공합니다. 현대자동차는 지난번에 언급되었던 26만 장의 엔비디아 칩 중 5만 장을 확보할 예정이며, 이 칩들을 통해 자율주행 학습 데이터를 생성하고 차량에 적용할 것입니다.
차량에 내장되어 실시간으로 자율주행을 실행하는 칩은 ‘추론칩’이라고 불립니다. 현대차는 엔비디아 토르(Thor) 칩을 추론칩으로 각 차량에 탑재할 계획입니다. 이는 AI와 반도체 시장 동향을 볼 때, 현대차가 얼마나 첨단 기술 도입에 적극적인지를 보여주는 사례입니다. 이러한 고성능 칩의 도입은 현대차 자율주행 기술의 발전에 결정적인 역할을 할 것입니다.
현대차 자율주행의 현실과 미래 과제
테슬라가 FSD를 몇 년 전부터 준비하여 지금의 수준에 도달한 것을 감안할 때, 현대차의 자율주행 완성까지는 상당한 시간이 필요할 것으로 보입니다. 아직 현대차는 테슬라 수준의 자율주행 기술을 완성하지 못했으며, 현재도 개발이 진행 중인 것으로 알려져 있습니다.
자율주행 딥러닝 학습을 위해서는 방대한 주행 데이터가 필수적입니다. 이 데이터를 수집하고 학습시키는 데만도 수년의 시간이 소요될 수 있습니다. 테슬라는 이미 대규모 데이터 센터를 운영하며 데이터를 축적하고 학습시키고 있지만, 현대차는 이러한 인프라 구축과 데이터 확보에도 시간이 걸릴 것입니다. 전문가들은 현대차가 테슬라 수준의 자율주행 기술에 도달하려면 최소 2년 이상이 걸릴 것으로 예상하고 있습니다. 이 시간은 단순한 개발 기간을 넘어, 시장의 신뢰를 얻고 기술의 안정성을 확보하는 데 필요한 숙성의 시간입니다.
웨이모 로보택시와 모셔널 로보택시: 두 개의 길
흥미롭게도 현대차는 이미 자율주행 차량을 납품하고 있습니다. 구글이 운영하는 로봇 택시 서비스인 웨이모(Waymo)에 아이오닉 5 자율주행 택시를 공급하고 있는 것이 그 예입니다. 과거 웨이모 로보택시는 재규어 아이페이스(Jaguar I-PACE)를 사용했지만, 이제는 아이오닉 5가 그 자리를 대신하고 있습니다. 운전자가 없는 웨이모 로보택시는 이미 샌프란시스코 등에서 안정적으로 운행되며 상당한 수준의 자율주행 기술을 선보였습니다.
하지만 여기서 중요한 점은 이 아이오닉 5 로보택시의 자율주행 기술이 웨이모의 기술이라는 것입니다. 현대차는 구글 웨이모의 자율주행 시스템을 차량에 통합하여 납품하는 역할을 하고 있습니다.
반면, 모셔널 로보택시는 현대자동차가 자체적으로 자율주행 기술을 개발하여 만든 완제품 로보택시입니다. 아이오닉 5 기반으로 웨이모 로보택시와 외형은 비슷하지만, 핵심 기술은 현대차와 모셔널이 개발한 것입니다. 모셔널 로보택시는 우버(Uber) 및 리프트(Lyft) 앱을 통해 실제 운행되기도 했지만, 2024년 5월경 운행을 중단하고 E2E 딥러닝 방식으로 전환하기 위해 차량을 회수했다는 소문이 있습니다. 이 소문이 사실이라면 현대차와 모셔널이 자율주행 기술 발전에 얼마나 진지하게 임하고 있는지 보여주는 대목입니다. 이는 단순한 서비스 중단이 아니라, 테슬라와 같은 AI 중심의 자율주행 패러다임으로 전환하기 위한 전략적 후퇴로 풀이됩니다.
조직 개편과 과감한 전환: 현대차의 끊임없는 도전
현대차는 자동차 제조 분야에서 이미 세계 최고 수준에 도달했고, 전기차 전환 및 고성능 전기차 개발에서도 성공적인 모습을 보여주고 있습니다. 하지만 자율주행(AD)과 SDV(Software Defined Vehicle, 소프트웨어 기반 자동차) 분야에서는 여전히 도전과 혼란을 겪고 있습니다. 자율주행 기술의 방향을 룰 방식에서 E2E 방식으로 과감하게 전환하는 과정에서 일부 고위 임원들이 사임하는 등 진통도 있었습니다.
그러나 이러한 혼란 속에서도 현대차는 빠르게 조직을 재정비하고 딥러닝 기반의 E2E 자율주행 방식으로 전환하는 데 박차를 가하고 있습니다. 3~4년 전만 해도 테슬라의 FSD조차 100% E2E 방식이 아니었으며, 2023년 이후에야 완전한 E2E 방식으로 전환되었습니다. 현대차와 모셔널 관계자들이 테슬라 FSD의 발전 과정을 직접 목격하고, E2E 방식의 필요성을 절감하여 과감한 결정을 내렸을 것으로 추측됩니다. 이러한 빠른 판단과 실행력은 현대차가 미래 모빌리티 시장에서 선두를 차지하기 위한 중요한 자산이 될 것입니다.
최근 들려오는 소식에 따르면, 모셔널은 이 새로운 기술을 적용해 2026년 미국 주요 도시에서 유료 서비스를 재개할 준비를 마쳤다고 합니다. 특히 다가오는 CES 2026(2026년 1월) 현장에서 현대차그룹의 통합 AI 로보틱스 전략과 함께 모셔널의 진화된 자율주행 성능이 공개될 것으로 기대되어 전 세계의 이목이 쏠리고 있습니다.
결론: 현대차 자율주행, 미래를 향한 담대한 여정
이번 시간에 현대차 자율주행 전략 심층 분석: 엔비디아 넘어선다 에 대해서 알아 보았습니다. 현대차의 자율주행 기술은 엔비디아의 강력한 AI 칩을 기반으로 모셔널, 포티투닷과의 협력을 통해 딥러닝 기반의 E2E 방식으로 빠르게 진화하고 있습니다. 테슬라와 같은 선두 주자들과의 격차를 줄이기 위한 도전적인 여정이며, 막대한 투자와 끊임없는 연구 개발이 요구되는 분야입니다.
현대차는 CES 2026와 같은 글로벌 무대에서 그들의 비전과 구체적인 성과를 보여줄 준비를 하고 있습니다. 라이다 센서 도입을 통한 안전성 강화, 자체 소프트웨어 역량 강화 등 현대차만의 차별화된 전략은 앞으로 자율주행 시장의 판도를 어떻게 바꿀지 귀추가 주목됩니다. 현대차의 자율주행이 진정한 미래 모빌리티의 기준이 될 그날을 기대해 봅니다.
