[헬로티]
전통 자동차 제조사들도 자율주행 기술의 발전을 위해 ICT기업과 손잡아
미국 주식시장에서 지난 7월 1일 중요한 이벤트가 발생했다. 바로 전기차 제조업체 테슬라의 시가총액이 일본 도요타를 앞질러 전 세계 자동차 업계 1위 자리를 차지했다는 사실이다. 테슬라는 지난 7월 1일(현지시각) 미국 뉴욕증권거래소에서 1119.63달러에 장을 마감하며 이날 종가 기준 테슬라 시가총액은 2076억달러로 도요타의 2027억 달러보다 49억 달러 가량을 앞질렀다.
이는 코로나19 사태 이후 전통적인 기업들의 주가가 하락세를 면치 못한 반면 테슬라는 연일 최고가를 갈아치운 결과 나타나게 된 현상이다. 그 후 7월 17일 기준 2782억 달러와 2100억 달러로 그 격차는 사실 더욱 크게 벌어진 상태다.
사실 자동차 판매량만 놓고 본다면 두 기업은 비교를 할 수 없을 정도로 차이가 크게 난다. 테슬라의 판매량은 도요타의 1/30 수준에 불과하며 심지어 현대/기아차의 1/20 수준에 불과하다. 하지만 테슬라의 기업 가치는 현대/기아차를 합친 가치의 7배 가까이 된다.
그림1. 완성차 기업의 판매량과 기업가치 비교
결국 이러한 자동차 산업에서도 오랜 역사를 지닌 전통적인 제조사보다 상장한지 10년 밖에 되지 않은 정보기술(IT) 기반의 신흥 강자가 더 높은 가치를 인정받게 된 상징적 사건이라고 언급되고 있다. 마치 스마트폰이 나오면서 기존의 피처폰의 강자 노키아가 급속도로 무너지며 모바일폰 시장이 변화했듯이 자동차 시장도 전통 기계적인 의미에서 IT장치의 개념으로 변경되고 있다고 볼 수 있을 것 같다.
테슬라가 갖는 강점은 크게 두 가지로 언급되는데 첫번째는 배터리 비용을 내연기관을 대체할 수 있을 수준으로 내릴 수 있을 계획과 기술을 보유했다는 것이다. 두번째는 바로 인공지능 기술 기반의 자율주행을 통한 단순 자동차 이상의 가치와 새로운 비즈니스 모델 창출에 관한 부분이다.
여기서 인공지능 자율주행 기술에 대해서 좀더 언급해 보도록 하겠다.
테슬라는 이미 차량에 완전 자율주행이 가능한 하드웨어 시스템은 반영해 두었다고 이야기하며 소프트웨어 업데이트만으로 계속적으로 자율주행 기능을 개선해 나갈 계획을 발표했다.
이렇게 하면 차량을 한번 판매하고 마는 것이 아니라 기능 개선하고 비용을 받는 비즈니스 모델이 가능해질 수 있기 때문에 테슬라는 전통적인 자동차 판매사들과는 다른 매출을 기대할 수 있게 된다. 또한 자율주행을 위한 하드웨어를 이미 장착함으로써 시중에 운행 중인 차량에서 수집되는 정보는 곧 인공지능 알고리즘을 강화할 입력 데이터로 활용이 될 수 있게 된다.
그림2. 테슬라 오토파일럿 주행 화면
테슬라는 차량 판매량은 작지만 현재 운행중인 모든 차량에서 실제 환경의 자율주행 관련 정보를 수집할 수 있으며 이는 약 100만대의 차량에서 데이터가 수집됨을 의미한다. 인공지능의 성능을 강화하기 위한 가장 중요한 요소인 데이터 수집을 위한 기반을 이미 수립해 둔 상태로 현재 약 30억 마일의 주행 데이터를 수집했다고 한다. 다만 2018년도에는 10억 마일이었는데 2년새 20억 마일 데이터를 추가했다고 하니 수집하는 속도가 더욱 놀라울 뿐이다. 이 속도는 앞으로 차량 판매량이 증가하면서 더욱 가속화될 것으로 예상되어 경쟁자들보다 훨씬 유리한 위치를 점할 것으로 예상한다.
이에 위기감을 느껴서인지 전통 자동차 제조사들도 자율주행 기술의 발전을 위해 엔비디아와 벤츠, 구글(웨이모)과 볼보가 협업을 발표했다. GPU와 AI 플랫폼 분야의 선두주자인 엔비디아와 세계 최대 프리미엄 승용차 제조업체 중 하나인 메르세데스-벤츠(Mercedes-Benz)가 기존의 차량 개발 방식이 아니라 자율주행 자동차를 목표로 설계시점부터 차내 컴퓨팅 시스템과 인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 구축을 고려하는 방식으로 협력할 계획이다. 양사는 오는 2024년부터 해당 시스템을 메르세데스-벤츠의 차세대 차량에 적용해 업그레이드가 가능한 자율주행 기능을 구현할 것이라고 하며, 테슬라와 유사하게 비즈니스 모델을 만들어 나갈 것이라고 한다.
그림3. 엔비디아의 가상 주행 환경과 다양한 극한 상황을 시뮬레이션 하는 화면
엔비디아는 기존에 구축한 AI 플랫폼을 활용하여 실제 데이터로 구성하기 위해서는 많은 시간이 소요되고 제한적인 다양한 극한 상황을 가상으로 구성하여 실제 데이터를 수집하기 위한 노력과 시간을 획기적으로 단축하는 방법을 취하고 있다. 이는 기존에 가지고 있는 대용량 연산을 할 수 있는 GPU, NPU 기술과 AI 플랫폼, 데이터 센터 서버 기술을 총 망라할 수 있는 기술의 집합이다.
벤츠는 이러한 플랫폼을 활용하여 인공지능 기술 기반의 자율주행에 최적화된 차량을 개발하고 운행할 계획을 가져가려는 듯하다.
구글의 웨이모 또한 볼보와 레벨4 자율주행 자동차를 개발하기로 협업 관계를 수립했음을 발표했다. 구글은 이미 완전 자율주행으로 1000만 마일 이상의 실제 주행을 하고 있으며, 또한 엔비디아와 마찬가지로 데이터 센터 기술을 이용하여 100억 마일 이상의 가상 주행 시뮬레이션 테스트를 진행하고 있다고 한다.
실로 엄청난 양의 기술 시험이라고 볼 수 있다. 웨이모와 볼보는 이번 협력을 통해 전기 자동차를 활용한 승차 공유 플랫폼에 자율주행 기술인 웨이모 드라이버를 적용할 계획이며, 이에 따라 볼보가 만드는 전기 로보택시에도 웨이모의 기술을 사용할 수 있을 것으로 전망된다.
그림4. 웨이모의 가상 환경 자율주행
또한 놀라운 것은 구글은 오픈소스를 지향하는 기업답게 자율주행의 연구 목적으로 사용할 수 있는 새로운 개방형 자율주행 데이터셋(Waymo Open dataset)을 공개했다. 인공지능의 기술 완성도는 단순한 데이터의 양이 아니라 양질의 데이터 양이 가장 중요한 핵심 요소인데 이러한 데이터를 웨이모는 오픈해 버린 것이다. 아마 이러한 구글의 결정으로 많은 자율주행 기술 스타트업과 자동차 업체들은 인공지능 기술 자체가 그러했듯이 오픈된 정보를 기반으로 한 단계 발전할 수 있는 기회를 가질 것으로 예상된다.
향후 자율주행 관련 인공지능 기술의 발전이 기대되며 코로나 시대에 의하여 시작된 테슬라의 독주, 이에 대항하기 위한 자동차, 테크 기업의 연합 움직임이 향 후 어떠한 결과를 가져올지 기대가 된다.
라온피플도 급변하는 코로나 시대에 맞추어 인공지능 기술을 더욱 발전시키며 유용한 기술을 제공할 수 있도록 노력할 것이다.
라온피플
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