요즘 자동차 광고를 보면 금방이라도 운전대에서 손을 떼고 잠을 자도 될 것 같은 기분이 듭니다. 인공지능(AI)이 사람보다 더 똑똑하게 길을 찾고 위급 상황을 막아준다는 소식도 들려오죠. 하지만 정작 이 기술을 만드는 기업들의 표정은 그리 밝지만은 않습니다. 막대한 돈을 쏟아부어 AI 기능을 개발했지만, 실제로 이 기술이 기업의 통장을 두둑하게 채워주기까지는 생각보다 훨씬 긴 시간이 걸리고 있기 때문입니다. 기술은 저만치 앞서가는데, 수익이라는 결과물은 왜 아직도 멀게만 느껴지는 걸까요?

최근 산업계에서는 자동차 AI가 '양산(물건을 많이 만들어냄)'과 '최적화(가장 효율적인 상태로 만듦)'라는 숙제를 풀지 못해 돈을 버는 속도가 늦어지고 있다는 분석이 나옵니다. 단순히 한두 대의 시험용 차량을 똑똑하게 만드는 것과, 전 세계 도로를 달리는 수백만 대의 차에 그 인공지능을 완벽하게 심어 수익을 내는 것은 완전히 다른 차원의 문제이기 때문이죠.

안전이라는 이름의 '무거운 천장'

가장 큰 이유는 '안전'에 있습니다. 스마트폰 AI는 비서가 말을 잘못 알아들어도 웃어넘길 수 있지만, 자동차 AI의 실수는 생명과 직결됩니다. 이 때문에 자동차 회사들은 기술을 하나 넣을 때마다 수천, 수만 번의 검증을 거쳐야 합니다. 한국자동차연구원이나 ETRI(한국전자통신연구원) 같은 전문 기관들이 자율주행 레벨 4(운전자 개입 없이 차가 알아서 가는 단계)를 연구하면서도, 클라우드와 연계된 실시간 제어 기술에 공을 들이는 이유가 여기에 있죠. 사고를 100% 막을 수 있다는 확신이 서기 전까지는 소비자에게 돈을 받고 팔기가 어렵다는 뜻입니다.

여기에 부품을 고쳐주는 서비스, 즉 '애프터서비스(A/S)'의 복잡함도 한몫합니다. 현대모비스 같은 기업들이 자동차 전자장치와 로보틱스 분야의 A/S 시스템을 고민하는 것도 이 때문입니다. 똑똑한 AI 차가 고장 났을 때, 전국의 정비소에서 이를 고칠 수 있는 인프라가 갖춰지지 않는다면 수익은커녕 관리비만 더 들게 됩니다. 기술의 발전 속도보다 이를 뒷받침할 현실의 법과 시스템이 늦게 따라오는 것도 기업들이 돈을 벌기 어려운 배경 중 하나죠.

전 세계가 벌이는 '수익 나누기' 전쟁

최근 김 산업통상자원부 장관은 캐나다와의 협력을 통해 한국 자동차 산업의 경쟁력을 높이겠다고 강조했습니다. 이처럼 나라 밖으로 눈을 돌리는 이유는 결국 AI로 인한 막대한 이익을 누가 더 많이 가져가느냐는 싸움이 시작됐기 때문입니다. 하지만 아직은 기술 개발을 위해 천문학적인 양의 데이터를 수집하고 학습시키는 데 드는 비용이 수익보다 큽니다. '데이터를 모으는 데는 돈이 들고, 그 데이터를 돈으로 바꾸는 데는 시간이 든다'는 공식이 지배하고 있는 셈이죠.

결국 자동차 AI가 진짜 효자 노릇을 하려면, 하드웨어(차체)와 소프트웨어(지능)가 물 흐르듯 하나로 합쳐지는 과정이 더 저렴하고 빨라져야 합니다. 현재 구리 가격이 소폭 등락하며 원자재 시장의 불안정함을 보여주고 있고, 미국과 한국의 금리 상황도 기업들의 대규모 투자를 망설이게 하고 있습니다. 이러한 대외적인 환경 속에서 자동차 AI가 언제쯤 우리 삶 속에 '수익성 있는 기술'로 완벽히 정착할 수 있을지 지켜볼 필요가 있습니다. 인공지능이 달린 차를 사는 것은 쉬워졌지만, 그 차가 기업의 진짜 수익이 되기까지의 길은 아직 조금 더 남은 듯합니다.

요즘 자동차 광고를 보면 금방이라도 운전대에서 손을 떼고 잠을 자도 될 것 같은 기분이 듭니다. 인공지능(AI)이 사람보다 더 똑똑하게 길을 찾고 위급 상황을 막아준다는 소식도 들려오죠. 하지만 정작 이 기술을 만드는 기업들의 표정은 그리 밝지만은 않습니다. 막대한 돈을 쏟아부어 AI 기능을 개발했지만, 실제로 이 기술이 기업의 통장을 두둑하게 채워주기까지는 생각보다 훨씬 긴 시간이 걸리고 있기 때문입니다. 기술은 저만치 앞서가는데, 수익이라는 결과물은 왜 아직도 멀게만 느껴지는 걸까요?

최근 산업계에서는 자동차 AI가 '양산(물건을 많이 만들어냄)'과 '최적화(가장 효율적인 상태로 만듦)'라는 숙제를 풀지 못해 돈을 버는 속도가 늦어지고 있다는 분석이 나옵니다. 단순히 한두 대의 시험용 차량을 똑똑하게 만드는 것과, 전 세계 도로를 달리는 수백만 대의 차에 그 인공지능을 완벽하게 심어 수익을 내는 것은 완전히 다른 차원의 문제이기 때문이죠.

안전이라는 이름의 '무거운 천장'

가장 큰 이유는 '안전'에 있습니다. 스마트폰 AI는 비서가 말을 잘못 알아들어도 웃어넘길 수 있지만, 자동차 AI의 실수는 생명과 직결됩니다. 이 때문에 자동차 회사들은 기술을 하나 넣을 때마다 수천, 수만 번의 검증을 거쳐야 합니다. 한국자동차연구원이나 ETRI(한국전자통신연구원) 같은 전문 기관들이 자율주행 레벨 4(운전자 개입 없이 차가 알아서 가는 단계)를 연구하면서도, 클라우드와 연계된 실시간 제어 기술에 공을 들이는 이유가 여기에 있죠. 사고를 100% 막을 수 있다는 확신이 서기 전까지는 소비자에게 돈을 받고 팔기가 어렵다는 뜻입니다.

여기에 부품을 고쳐주는 서비스, 즉 '애프터서비스(A/S)'의 복잡함도 한몫합니다. 현대모비스 같은 기업들이 자동차 전자장치와 로보틱스 분야의 A/S 시스템을 고민하는 것도 이 때문입니다. 똑똑한 AI 차가 고장 났을 때, 전국의 정비소에서 이를 고칠 수 있는 인프라가 갖춰지지 않는다면 수익은커녕 관리비만 더 들게 됩니다. 기술의 발전 속도보다 이를 뒷받침할 현실의 법과 시스템이 늦게 따라오는 것도 기업들이 돈을 벌기 어려운 배경 중 하나죠.

전 세계가 벌이는 '수익 나누기' 전쟁

최근 김 산업통상자원부 장관은 캐나다와의 협력을 통해 한국 자동차 산업의 경쟁력을 높이겠다고 강조했습니다. 이처럼 나라 밖으로 눈을 돌리는 이유는 결국 AI로 인한 막대한 이익을 누가 더 많이 가져가느냐는 싸움이 시작됐기 때문입니다. 하지만 아직은 기술 개발을 위해 천문학적인 양의 데이터를 수집하고 학습시키는 데 드는 비용이 수익보다 큽니다. '데이터를 모으는 데는 돈이 들고, 그 데이터를 돈으로 바꾸는 데는 시간이 든다'는 공식이 지배하고 있는 셈이죠.

결국 자동차 AI가 진짜 효자 노릇을 하려면, 하드웨어(차체)와 소프트웨어(지능)가 물 흐르듯 하나로 합쳐지는 과정이 더 저렴하고 빨라져야 합니다. 현재 구리 가격이 소폭 등락하며 원자재 시장의 불안정함을 보여주고 있고, 미국과 한국의 금리 상황도 기업들의 대규모 투자를 망설이게 하고 있습니다. 이러한 대외적인 환경 속에서 자동차 AI가 언제쯤 우리 삶 속에 '수익성 있는 기술'로 완벽히 정착할 수 있을지 지켜볼 필요가 있습니다. 인공지능이 달린 차를 사는 것은 쉬워졌지만, 그 차가 기업의 진짜 수익이 되기까지의 길은 아직 조금 더 남은 듯합니다.