테슬라 vs 웨이모, 그리고 현대차의 1조 원짜리 꿈

미국 몇몇 도시에서 운전석이 빈 로보택시는 이제 특별한 풍경이 아니다. 그런데 정작 내 차의 운전대는 여전히 내가 잡고 있다. 차이는 하드웨어보다 데이터에서 났다.

2025년 11월 이 글을 처음 쓸 때는 웨이모와 테슬라라는 두 고래의 싸움과 그 뒤를 쫓는 현대차의 사정을 짚었다. 열 달 사이 판이 크게 움직였다. 웨이모는 주간 탑승 건수를 두 배로 늘렸고, 테슬라 FSD는 v14.3까지 올라왔고, 현대차 쪽에서는 포티투닷 창업자가 물러났다. 자율주행도 빅테크 AI 투자 전쟁의 축소판이다. 2026년 9월 기준으로 같은 질문에 다시 답해 본다.

웨이모는 왜 라이다를 포기하지 않을까

웨이모의 원칙은 어떤 센서도 100% 믿지 않는다는 것이다. 5세대 웨이모 드라이버는 300미터 밖까지 보는 라이다와 카메라, 악천후에서도 속도를 읽는 이미징 레이더를 겹겹이 얹었다. 폭우에 카메라가 흐려져도 라이다와 레이더가 대신 본다.

이 고집을 숫자로 증명했다는 점이 웨이모의 무기다. 인간 운전자 대비 보행자 부상 사고는 92%, 중상 사고는 85% 적었다는 결과를 스위스리 같은 보험사의 검증을 거쳐 발표했다. 테슬라도 오토파일럿 사용 시 669만 마일당 사고 1건이라는 통계를 내지만, 자체 리포트라 제3자 검증을 거친 웨이모와는 성격이 다르다. 이 차이는 마이애미 판결 이후 테슬라 안전성 논쟁에서도 드러났다. 까다로운 도시와 규제 당국을 설득한 열쇠는 주행 거리가 아니라 ‘증명된 안전’이었다.

설득의 결과는 탑승 건수에 나온다. 2025년 말 주당 25만 건이던 유료 운행은 2026년 상반기 주간 50만 건을 넘겼고, 서비스 도시도 10곳을 넘었다. 웨이모는 2026년 말 주간 100만 건을 목표로 걸고 16조 원 규모의 투자를 유치했다. 여름에는 고속도로 주행을 잠시 멈추고 소프트웨어 리콜을 하며 한 차례 주춤했는데, 그만큼 ‘검증된 안전’이라는 브랜드를 조심스럽게 관리한다는 뜻이기도 하다.

테슬라 FSD, 카메라만으로 어디까지 왔나

테슬라는 정반대 길을 간다. 라이다를 “비싸고 쓸데없는 목발"이라 부르며 빼고, 카메라 8대와 신경망만으로 사람의 운전을 통째로 배우게 한다.

예전에는 “사람이 있다 → 3초 뒤 위치를 예측한다 → 브레이크를 밟는다” 같은 판단을 개발자가 C++ 코드 30만 줄로 짰다. 지금은 수백만 건의 실제 주행 영상을 신경망에 보여 주고 스스로 배우게 한다. 이것이 엔드-투-엔드 방식이고, 연료는 전 세계 테슬라 차량이 실시간으로 보내는 주행 데이터다.

2025년 10월 나온 FSD v14는 모델 크기를 10배 키운 새 아키텍처였다. 문제는 최신 HW4에 맞춰져 있어 구형 HW3 차주들의 성능이 사실상 멈췄다는 점이다. 2026년 9월 현재 FSD는 v14.3.9까지 나왔고, 비전 인코더와 AI 컴파일러를 새로 짜 반응 속도를 20%가량 끌어올렸다. HW3에는 성능을 낮춘 ‘FSD v14 Lite’가 순차 배포 중이지만, 최상위 성능이 HW4 전용이라는 구도는 그대로다.

기능의 방향도 달라졌다. 목적지에 도착하면 주차장, 집 앞 진입로, 주차 타워 중 내릴 곳을 고를 수 있고, 경로 설정이 신경망 안에 통합돼 길이 막히면 곧바로 우회로를 잡는다. 구급차나 경찰차가 보이면 속도를 줄이고 양보하는 동작도 정식 기능이 됐다. 차선 유지 장치에서 목적지까지 임무를 끝내는 비서로 옮겨 가는 중이다.

사용자 영상에서는 주차타워 5층을 스스로 돌아 내려와 출구를 찾는 장면, 보행자에게 공간을 내주려 슬쩍 후진하는 장면이 잇따라 올라왔다. 이런 동작은 코드로 짤 수 없다. 사람들이 그 상황에서 후진하더라는 패턴을 수백만 건의 영상에서 배운 결과다.

웨이모 vs 테슬라, 2026년 자율주행 철학 비교

항목	웨이모	테슬라
핵심 철학	증명된 안전(기계는 사람보다 완벽해야 한다)	확장 가능한 AI(사람처럼 배우며 진화한다)
센서 구성	라이다+카메라+레이더 중복 구성	카메라 8대, 비전 온리
AI 접근	모듈형 + 센서 퓨전	엔드-투-엔드(FSD v14)
주력 시장	L4 로보택시(주간 50만 건, 10여 개 도시)	L2+ 운전 보조(FSD 구독형, 수백만 대)
안전성 증명	보험사 검증·논문 발표	자체 리포트 중심

중국 자율주행은 왜 이렇게 빠를까

미국 두 회사가 기술 신뢰성과 AI 설계로 씨름하는 동안, 중국은 규제 완화라는 지름길을 탔다. 바이두의 아폴로 고는 2025년 2분기에만 완전 무인 운행 220만 건을 기록해 전년 동기보다 148% 늘었다. 사고 시 책임 부담을 덜어 주는 정책이 이 성장을 받쳤고, 업계는 이를 규제 차익이라 부른다.

스마트폰 회사 샤오미는 가장 위협적인 신규 진입자다. ORION이라는 엔드-투-엔드 프레임워크를 발표하며 테슬라와 비슷한 접근을 빠르게 좇았다. 그림자도 짙다. 2025년 3월 운전 보조 기능을 켠 채 추돌해 3명이 숨졌고, 8월에는 소프트웨어 결함으로 11만여 대를 리콜했다. 속도전의 비용이다.

차를 만들지 않고 데이터를 쥔 회사들

엔비디아는 이제 GPU 회사에 머물지 않는다. 자율주행용 칩과 소프트웨어, 완성형 AI 모델까지 묶어 파는 플랫폼이 됐고, CVPR 자율주행 챌린지를 3년 연속 우승했다. 반도체 업계에서 엔비디아 생태계 종속이 깊어지는 흐름은 자율주행에서도 반복된다. 자체 소프트웨어 역량이 약한 완성차 회사일수록 이 생태계에 묶이기 쉽다.

모빌아이는 반대 전략이다. 전 세계 2억 대가 넘는 차량 카메라에서 차선과 표지판 같은 핵심 정보만 1km당 10kb로 보내 초정밀 지도를 실시간 갱신한다. 영상을 통째로 모으는 대신 필요한 데이터만 가볍게 모으는 방식이다.

GM은 가장 비싼 교훈을 얻었다. 10조 원 넘게 쏟아부은 크루즈는 2023년 10월 보행자를 치고 6미터를 끌고 간 사고 뒤 2024년 12월 해체됐다. L4 로보택시의 확장 비용을 감당하기 어렵다는 신호였다.

GM은 개인 차량용 L3 ‘아이즈오프’로 방향을 틀었고, 2026년 3월부터 캘리포니아와 미시간 고속도로에서 실도로 테스트를 시작했다. 슈퍼크루즈 누적 주행 거리는 10억 마일을 넘었고, 2028년형 캐딜락 에스컬레이드 IQ에 라이다·레이더·카메라를 겹친 시스템을 얹는 계획도 진행 중이다. 다만 소비자들이 슈퍼크루즈를 FSD보다 한참 아래로 보는 이유가 센서가 아니라 AI 판단력이라는 지적은 여전히 유효하다. 비싼 하드웨어를 넣고도 고속도로 전용 기능을 2028년에야 내놓는 구도가 GM의 비용 대비 성능 문제를 보여 준다.

조용히 판을 노리는 곳도 있다. 아마존 자회사 죽스는 처음부터 운전대와 페달이 없는 전용 차량으로 시작했고, 라스베이거스에서 상용 서비스를 열었다. 아마존 물류망과 결합하면 다크호스가 될 수 있다는 평가가 나온다.

현대차 포티투닷, 1조 원짜리 꿈은 왜 흔들렸나

첫 글에서 나는 현대차그룹이 1조 원에 인수한 포티투닷이 HD맵 없는 테슬라식 자율주행, 이른바 ‘아트리아 AI’를 향한다고 짚었다. 문제는 연료였다. 테슬라가 몇 분 만에 모으는 데이터를, 포티투닷은 2024년 6월 기준 셔틀 누적 주행 17만km로 감당해야 했다. 표본은 될 수 있어도 AI를 학습시킬 데이터셋이라 하기는 어려운 규모였다.

가장 아픈 증거는 사용자 후기였다. 한 현대차 오너는 미국 I-95 도로의 특정 구간에서 차가 “매번” 차선을 잃고 방호벽 쪽으로 향한다고 토로했다. ‘매번’이라는 말이 핵심이다. 실패 데이터를 모아 분석하고 재학습해 다시 배포하는 파이프라인이 없으면 같은 실수가 반복된다.

연구 역량은 있었다. 포티투닷은 2023년 CVPR 챌린지 2위에 올랐지만, 그해 1위는 엔비디아였다. 우수한 참가자였을 뿐 규칙을 만드는 쪽은 아니었던 셈이다. 여기에 L4 로보택시를 맡은 계열사 모셔널은 누적 손실 2.3조 원으로 크루즈의 전철을 밟고 있었고, L4와 L2+ 두 전선을 동시에 끌고 가는 혼선까지 겹쳤다.

격차는 조직의 균열로 이어졌다. 포티투닷 창업자는 실적 부진과 기술 방향 갈등 끝에 2025년 12월 사임했다. 한 달 뒤 현대차그룹은 테슬라와 엔비디아에서 자율주행 인지 기술을 다룬 박민우 박사를 새 대표로 영입했다. 데이터가 부족하다는 진단에, 데이터를 가장 잘 아는 사람으로 답한 선택이다.

변화는 조금씩 보인다. 2026년 9월 11일 현대차그룹은 판교 포티투닷 본사에서 자율주행 미디어데이를 열고 카메라 8대와 어안렌즈만으로 서울 도심을 운전자 개입 없이 달린 아이오닉 6 영상을 처음 공개했다. 박민우 대표는 ‘데이터 플라이휠’을 경쟁력의 중심에 두고 “데이터 열세를 5년 안에 역전하겠다"고 말했다.

로드맵도 나왔다. 엔비디아 솔루션 기반 레벨2+는 2028년 상반기, 레벨2++는 그해 하반기, 자체 아트리아 AI 기반 레벨2++는 2029년 하반기 양산이라는 투트랙이다.

냉정하게 보면 2028년까지의 1차 목표는 엔비디아 완성형 솔루션을 사서 얹는 방식이다. 소프트웨어 종속 위험이 오히려 공식화됐다. 그래도 자체 기술 시점을 2029년으로 못 박고, 그 사이 실도로 데이터를 모으는 일을 조직의 중심 과제로 올렸다는 점은 1년 전과 다르다.

2026년 이후 자율주행 전쟁은 어떻게 흘러갈까

L4 로보택시 시장은 크루즈가 빠지면서 웨이모와 바이두 2강으로 좁혀졌다. 안전을 증명한 쪽과 규모를 쥔 쪽의 대결이다. L3 소비자 시장은 GM이 들어오면서 가장 뜨거운 전장이 됐다. 밑바닥의 원칙은 같다. 테슬라는 실시간 주행 데이터, 웨이모는 L4 안전 데이터, 모빌아이는 경량 지도 데이터를 이미 해자로 만들었다. 센서 선택을 둘러싼 논쟁은 웨이모와 테슬라의 센서 전쟁에서 따로 다뤘다.

현대차그룹에게는 이제 숫자가 박힌 마감일이 있다. 2028년까지 엔비디아 솔루션으로 버티고, 그 사이 쌓은 데이터로 2029년 하반기 자체 기술을 세운다. 관건은 판교에서 굴리는 아이오닉 6 몇 대 분량의 실험이 3년 안에 수백만 대 규모 테슬라 데이터를 따라잡을 속도로 불어날 수 있느냐다. 노키아와 코닥이 놓친 건 기술보다 타이밍이었다. 현대차의 시간표가 그 교훈을 피할 수 있을지는 2028년 첫 양산 차에서 확인할 수 있다.