인공지능(AI) 기술이 전 산업을 뒤흔들고 있지만, 도로 위 자동차에 적용되는 AI는 완전히 다른 규칙의 지배를 받는다. 화면 속 화려한 알고리즘 데모는 쉽지만, 수만 개의 부품이 맞물려 목숨을 담보로 달리는 자동차에 탑재돼 '양산 검증'을 통과하는 것은 전혀 다른 차원의 방정식이기 때문이다.
글로벌 자동차 시장이 완전 자율주행이라는 신기루에서 벗어나 실용적인 대중형 첨단운전자보조시스템(ADAS)으로 선회하는 현시점에서, 왜 자동차 AI가 일반 IT·AI 산업과 차별화되는지 본질을 짚어본다.
글로벌 AI 및 자율주행 시장에 수많은 기술 기업이 도전장을 내밀고 있으나, 시장의 문턱을 넘는 곳은 극소수다. 실제 자동차 산업에서는 실험실 안의 알고리즘 성능보다 가혹한 도로 환경을 견뎌내는 '양산 검증' 역량이 생존을 가르는 탓이다.
업계에서는 자동차 AI 산업이 일반 IT 및 소비재 AI 산업과 완전히 차별화된 공급 구조를 가졌다고 본다. 스마트폰 앱처럼 화면 기반의 데모 시연이나 벤치마크 테스트에서 우수한 성적을 거두는 것과 실제 차량 공급망에 진입하는 것은 차원이 다른 문제다. 완성차(OEM) 및 글로벌 부품 협력사(Tier-1)의 철저한 공급망 안으로 들어가려면 최소 수년에 걸친 복잡한 검증을 통과해야 한다.
특히, 자동차는 인간의 생명과 직결돼 기능 안전성 확보가 필수다. 영하·영상의 극한 기온을 견디는 장기 안정성, 차량 내부의 발열 및 전력 제약 극복, 급변하는 반도체 환경 대응, 글로벌 공급망의 안정적 유지 등 복합적인 하드웨어·소프트웨어 조건을 동시에 충족해야 한다. 일반 소비자용 IT 제품에 비해 훨씬 보수적이고 엄격한 검증 체계를 적용하는 이유다.
이 때문에 전문가들은 자동차 AI 시장을 단순 소프트웨어가 아닌, 고도의 제조업 성격이 융합된 복합 산업으로 규정한다. 완성차 업체가 공급사를 선정할 때도 일시적인 기술 우위보다 장기간 안정적인 공급 가능성, 품질 균일성, 과거 OEM과의 검증 경험을 최우선으로 삼는다.
아울러 자동차 산업은 한번 양산 궤도에 오르면 공급 구조가 장기간 유지되는 경향이 짙다. 이에 따라 실제 차량이 생산 라인에서 출고되는 시점을 뜻하는 'SOP(Start of Production)' 경험 자체가 신규 기업이 넘기 힘든 거대한 진입장벽이 된다.
최근 자율주행 시장의 무게중심 역시 완전 자율주행 중심의 기술 경쟁에서 실제 도로에 당장 적용할 수 있는 대중형 첨단운전자보조시스템(ADAS)의 보급 확대 방향으로 빠르게 이동하고 있다. 대중형 차량까지 ADAS 적용이 확산되면서 하드웨어 비용 효율성과 소프트웨어 최적화의 중요성은 그 어느 때보다 강조되는 시점이다.
이 같은 흐름 속에서 다양한 차량용 칩셋 환경에 유연하게 대응할 수 있는 소프트웨어 최적화 역량과 풍부한 양산 트랙 레코드를 보유한 기업이 주목받는다.
국내에서는 스트라드비젼이 이에 부합하는 사례다. 스트라드비젼은 2019년부터 AI 기반 차량용 인지 소프트웨어 양산을 시작해, 2025년 기준 누적 500만 대 이상의 차량에 탑재하는 성과를 거뒀다. 동시에 글로벌 Tier-1 기업인 앱티브(Aptiv) 에코시스템 내 핵심 프로젝트들을 수행하며 글로벌 공급망 내에서의 입지를 다지고 있다.
결국 향후 자동차 AI 시장의 주도권은 화려한 알고리즘 경쟁이 아닌, 가혹한 양산 검증을 견뎌내고 실제 공급망을 장악한 기업에게 돌아갈 것이라는 게 지배적인 시각이다.
함봉균 기자 hbkone@etnews.com
