자율주행차 스케일링, 왜 아직 먼 미래일까? – Tesla와 Waymo의 전략 차이가 가져올 현실

완전한 자율주행, 왜 10년째 '데모' 수준에 머물러 있을까

자율주행 기술에 관심 있는 분이라면, Tesla에서 AI 개발을 직접 이끌었던 Andrej Karpathy의 이야기를 주목하게 될 것 같습니다. 실제로 Tesla는 지난 10여 년간 수만 대 차량에 자율주행 소프트웨어를 적용해왔지만, 소비자가 원하는 '완성형 자율주행'은 아직 본격적으로 시장에 풀리지 않았습니다. Karpathy는 실무 경험을 바탕으로, 자율주행이 왜 이렇게 오랜 시간에 걸쳐서도 최종 제품으로 자리잡지 못하는지 설명합니다.

가장 첫 번째 장애물로 그는 '생명과 안전'이라는 극단적으로 높은 실패 비용을 꼽습니다. "실패 한 번 = 치명적 사고"의 공식이 성립하다 보니, 아무리 시스템이 인간보다 수치상 안전하더라도 한 번의 오류가 대중의 신뢰를 무너뜨릴 수 있다는 것이죠. 그리고 이런 리스크가 있는 분야에서는 기술의 진화보다, 기업의 '극강의 조심성'이 오히려 성장 속도를 늦춘다는 점도 명확하게 지적됩니다.

데모 → 제품화로 넘어가는 '마지막 1%'의 난관: 반복되는 안전 테스트의 실체

간단한 테스트 환경에서 자유롭게 움직이는 차량을 볼 때마다, 정말로 상용화가 임박한 것 아니냐는 생각이 들지만, 실제 제품 수준으로 넘어가기 위해선 신뢰도 99.9%→99.99%로 높이는 매 단계마다 같은 수준의 고난이 반복됩니다. 그리고 이 추가적인 nines(9를 더하는 수준)의 개선 작업이 쉬워 보이지만, 각 단계는 매번 엄청난 시간과 리소스를 소모하는 것이 사실입니다.

Karpathy의 경험에 따르면, 자율주행에서 가장 큰 도전은 예외 상황이 무한하게 존재한다는 점입니다. 즉, 현실에서 마주치는 모든 변수에 대응하는 능력을 직접 데이터와 모델 개선을 통해 확보해야 하므로, 데모 이후부터 본격적인 현장 투입까지의 거리가 매우 멀다는 설명입니다.

Tesla와 Waymo, 비즈니스 모델과 기술 전략의 본질적 차이

현재 시장에서 자율주행을 대표하는 두 회사인 Tesla와 Waymo의 전략을 비교하면, 그 방향성의 차이가 뚜렷합니다. Waymo는 복잡한 센서와 한정된 지역(지극히 제한적인 지도 기반)에 집중하여 비교적 일찍 데모를 성공시킨 반면, Tesla는 전 세계 어디서나 통용될 '일반화 가능한' 자율주행 소프트웨어에 집중해왔습니다.

이 차이는 제품의 실제 확장성으로 이어집니다. Waymo의 방식은 초기 '완벽한' 데모는 있었지만, 차량 유지와 운영비(센서/인프라/원격 관제 등)가 너무 높아져 사업으로는 지속성이 떨어질 수밖에 없다는 한계가 있습니다. Tesla는 이미 대량 생산 차량에 저렴한 하드웨어를 적용해 실 사용 데이터를 꾸준히 축적하고 있습니다. 이런 규모의 차이가 결국 장기적으로는 '누가 더 빨리, 더 넓게 진짜 자율주행을 구현할 것인가'의 핵심 기준이 된다는 의견입니다.

실제 운행 환경, 아직 '무인'이라고 보기 어려운 이유

흥미로운 부분은 Waymo 등 일부 서비스가 '무인 자율주행'을 내세우지만, 실제로는 사람이 원격으로 개입하는 일이 빈번하다는 점입니다. 운영 센터에서는 차량이 문제 상황에 직면할 때마다 원격으로 판단 지원을 주거나, 때로는 직접 운행을 제어하는 경우까지 있다고 합니다. 결국 아직까지는 온전히 완전자율 운영이라고 보기는 어렵다는 것이, 현장 경험자들의 솔직한 시각입니다.

자율주행의 현주소, 실질적인 대량 확산까지 남은 과제들

현재로서는 Tesla도 Waymo도 진정한 완전 자율주행을 일상 속에서 모든 사람이 이용하는 수준에 이르기까지는 여전히 넘어야 할 벽이 많습니다. 규제 당국의 승인 자체는, 오히려 기업들이 쌓아 올린 데이터와 안전성에 근거해 단계적으로 허용해줄 가능성이 높지만, 실제로 진입장벽을 자처하는 쪽은 제조사와 운영사 자신들이 될 수 있습니다. 제품의 실패나 사고 후 돌아갈 수 없는 치명적인 결과 앞에서 '신중함'이 지배하는 상황입니다.

게다가 Waymo 같은 '무인 구역' 내 서비스는 실제 도시의 일부 구간에서는 통신 신호 약화, 지도 미비 등으로 인해 운영 자체가 어려워, 물리적/운영적 한계도 분명히 남아 있습니다.

적용 전에 고려해야 할 포인트

현재 자율주행 관련 기업들은, 기술 한계 못지않게 조직 내 과도한 위험 회피와 비용 부담이 성장 속도를 저해한다는 점을 인지할 필요가 있습니다. 예시로, 자율주행이 갖추어야 할 99.99% 수준의 신뢰성을 달성하는 과정 자체가 해당 분야에선 필수지만, 현실적으로 모든 예외 상황을 다 데이터로 해결할 방법은 없습니다. 이 때문에 데모 단계까진 쉽게 진입하더라도, 실제 고객이 제품으로 사용할 수 있는 수준의 완성도에 도달하는 데는 훨씬 더 많은 시간과 자원이 소모됩니다.

또한 완전한 자율주행이 곧 상용화될 것처럼 보도되는 경우가 많지만, 실제로는 업계 내부에서도 "아직 시작도 안 되었다"는 인식이 팽배합니다. 규제보다는, 제조사 자체의 심사 기준과 사업적 지속성 확보, 데이터 기반의 안정성 입증 과정이 관건이 될 전망입니다. 특히 Waymo와의 비교에서 Tesla가 갖는 비용, 확장성, 데이터 규모의 우위는 장기적으로 시장의 판도를 바꿀 수 있지만, 그 역시도 현실적인 문제들을 모두 넘어서야만 가능한 결과입니다.

따라서, 자율주행 서비스의 실질적인 대중화가 이루어지기까지는, 데모 영상이나 초기에 보이는 성공 사례와 달리, 예외적 환경 대응과 신뢰할 수 있는 안전성, 사업적 수익성까지 모두 충족하는 작업이 반복되어야 합니다. 이 과정은 IT나 AI의 다른 분야와 마찬가지로, 일생에 걸쳐 작은 개선점만 쌓는 장기 프로젝트에 가깝습니다.

특히 자율주행을 실제로 일상에 적용하려면, 기술적 성공과 별개로 사회적 수용성, 운영비용, 규제와 기업의 위험 관리, 그리고 초연결망(네트워크)의 현장 운영성까지도 모두 챙겨야만 제대로 된 확장이 가능하다는 점을 잊지 말아야 하겠습니다.

출처 및 참고 :