테슬라 vs 웨이모, 그리고 현대차의 1조 원짜리 꿈

지난주 미국 피닉스에서 한 승객이 운전석에 아무도 없는 차 뒷좌석에서 영상통화를 하다가, “지금 자율주행 차 안이야"라는 말에 상대방이 화들짝 놀라는 장면이 SNS에 또 올라왔습니다.

이제 이런 반응 자체가 낡은 것처럼 느껴질 만큼, 로보택시는 일상의 배경이 되어가고 있어요.

그런데 이상하죠. 자율주행차가 이렇게 흔해졌는데, 정작 내 차의 운전대는 여전히 내가 잡고 있습니다. 왜일까요?.

답은 하드웨어가 아니라 데이터에 있습니다.

최근 한 글에서 빅테크의 AI 투자 전쟁을 4,050억 달러 규모로 짚은 적이 있는데, 자율주행도 그 큰 싸움의 축소판인 셈입니다. 2025년 말 이 질문을 처음 던졌을 때 저는 웨이모와 테슬라라는 두 고래의 싸움, 그리고 그 뒤를 쫓는 현대차의 사정을 짚었습니다.

그로부터 열 달, 이 판은 생각보다 훨씬 빠르게 움직였어요. 웨이모는 주간 탑승 건수를 두 배로 불렸고, 테슬라 FSD는 세 번의 마이너 버전을 더 찍었고, 무엇보다 현대차 쪽에서는 이 글의 핵심 인물이었던 포티투닷 창업자가 자리에서 내려왔습니다.

2026년 9월 지금 시점에서, 그때 던진 질문에 다시 답해보겠습니다.

웨이모는 왜 아직도 라이다를 포기하지 않을까

웨이모의 답은 한결같습니다.

어떤 센서도 100% 믿지 않는다는 것. 5세대 웨이모 드라이버는 300미터 밖까지 보는 라이다, 카메라, 악천후에도 속도를 읽어내는 이미징 레이더를 겹겹이 얹었어요.

폭우로 카메라가 눈을 감아도 라이다와 레이더가 대신 보는, 눈이 세 개 달린 차인 셈이죠.

이 고집이 통계로 증명됐다는 게 웨이모의 진짜 무기입니다.

인간 운전자 대비 보행자 부상 사고는 92%, 중상 사고는 85% 줄었다는 수치를, 스위스리 같은 글로벌 보험사의 검증까지 받아 논문으로 발표했거든요.

반면 테슬라의 안전 수치는 자체 리포트가 중심이라 성격이 좀 다릅니다.

오토파일럿 사용 시 사고가 669만 마일당 1건꼴이라는 자체 통계는 인상적이지만, 제3자 피어리뷰를 거친 웨이모 쪽과는 검증의 결이 다르죠.

주행 거리가 아니라 이 **‘증명된 안전’**이 까다로운 도시와 규제 당국을 설득하는 열쇠였던 겁니다.

그리고 그 설득은 지금 숫자로 드러나고 있습니다.

이 글을 처음 쓸 때 웨이모는 주당 25만 건의 유료 로보택시를 돌리고 있었는데, 2026년 상반기 기준으로는 이미 주간 50만 건을 넘겼습니다. 서비스 도시도 10곳을 넘어섰고요. 알파벳은 2026년 말까지 주간 100만 건을 목표로 내걸었고, 16조 원 규모의 투자를 유치해 기업가치는 웬만한 완성차 회사를 넘어섰습니다.

다만 여름 들어 고속도로 주행을 잠시 중단하고 소프트웨어 리콜을 진행하면서 성장세가 한 차례 주춤했다는 점은, ‘검증된 안전’이라는 브랜드가 그만큼 조심스럽게 관리되고 있다는 반증이기도 합니다.

테슬라 FSD, ‘카메라만으로’ 어디까지 왔나

테슬라의 답은 정반대입니다.

라이다는 “비싸고 쓸데없는 목발"이라며 떼어냈고, 8대의 카메라와 신경망만으로 인간의 운전을 통째로 베끼려 하죠.

예전엔 “사람이 있다 → 3초 뒤 위치를 예측한다 → 브레이크를 밟는다” 같은 판단을 개발자가 C++ 코드 30만 줄로 짰다면, 지금은 수백만 건의 실제 주행 영상을 신경망에 그대로 보여주고 알아서 배우게 합니다.

이게 **‘엔드-투-엔드’ **방식이고, 이 방식을 돌리는 연료는 전 세계 수백만 대 테슬라가 실시간으로 실어 나르는 주행 데이터예요.

2025년 10월 나온 FSD v14는 “근본적으로 다른 AI 모델 설계"라는 말 그대로, 모델 크기를 10배 키운 새 아키텍처였습니다.

문제는 이 새 모델이 최신 HW4 하드웨어에 맞춰져 있어서, 구형 HW3 차주들은 사실상 성능이 동결됐다는 점이었죠.

2026년 9월 현재 FSD는 v14.3.9까지 올라왔는데, 신경망 비전 인코더와 AI 컴파일러를 새로 짜면서 반응 속도를 20%가량 끌어올렸어요.

HW3 차주들에게는 그제야 성능을 낮춘 ‘FSD v14 Lite’가 순차 배포되는 중이고요. 최상위 성능은 여전히 HW4 전용이라는 구도 자체는 바뀌지 않았습니다.

v14가 진화한 방향도 눈여겨볼 만합니다.

목적지에 도착하면 ‘주차장’, ‘집 앞 진입로’, ‘주차 타워’ 중 내릴 위치를 구체적으로 고를 수 있고, 내비게이션과 경로 설정 기능 자체가 AI 신경망 안에 통합돼 “길이 막혔네” 싶으면 곧바로 우회로를 잡습니다. 구급차나 경찰차가 보이면 알아서 속도를 줄이고 양보하는 행동도 정식 기능으로 들어갔고요. 단순한 차선 유지 장치에서 ‘목적지까지 임무를 완수하는 비서’로 넘어가는 중인 셈이죠.

이 버전이 쌓아온 데이터의 위력은 사용자 후기에서 더 생생하게 드러납니다.

주차타워 5층을 스스로 뱅뱅 돌아 내려와 정확한 출구를 찾아 나오는 영상, 보행자에게 공간을 내주려 차가 슬쩍 후진하는 장면이 잇따라 올라왔어요. 불필요한 제동과 멈칫거림의 상당수가 수정됐다는 평가도 뒤따랐습니다. 이건 코드로 짤 수 있는 행동이 아니라, “인간 운전자들이 이런 상황에서 후진하더라"는 패턴을 수백만 건의 영상에서 학습한 결과입니다.

[핵심 비교] 웨이모 vs. 테슬라 — 2026년 자율주행 철학

항목	웨이모	테슬라
핵심 철학	증명된 안전(기계는 인간보다 완벽해야 한다)	확장 가능한 AI(AI는 인간처럼 학습하며 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+ ADAS(FSD 구독형, 전 세계 수백만 대)
안전성 증명	피어리뷰·보험사 검증 완료	자체 리포트 중심

중국의 자율주행 속도전, 왜 이렇게 빠를까

미국 두 회사가 기술 신뢰성과 AI 설계로 씨름하는 동안, 중국은 정부의 규제 완화라는 지름길로 속도를 냈어요.

바이두의 아폴로 고는 2025년 2분기에만 완전 무인 주행 220만 건을 완료해 전년 동기 대비 148% 늘었는데, 사고가 나도 형사 책임을 완화해주는 정책적 뒷받침이 이 성장의 배경입니다.

이걸 업계에서는 좀 유식하게 **‘규제 차익’**이라 부르더군요.

스마트폰 회사였던 샤오미는 가장 위협적인 신규 진입자로 떠올랐습니다.

컴퓨터 비전 학회에서 ‘ORION’이라는 엔드-투-엔드 프레임워크를 발표하며 테슬라와 비슷한 접근을 무서운 속도로 좇았지만, 그림자도 짙어요. 2025년 3월 자율주행 보조 기능을 켠 채 추돌해 3명이 숨지는 사고가 났고, 8월에는 소프트웨어 결함으로 11만여 대를 리콜했습니다. 속도전의 대가를 지금도 치르고 있는 셈이죠.

차를 안 만들어도 자율주행 데이터를 쥔 회사들

엔비디아는 더 이상 GPU 회사가 아닙니다.

자율주행에 필요한 칩과 소프트웨어, 완성형 AI 모델까지 파는 ‘수직 통합’ 플랫폼이 됐고, CVPR 자율주행 챌린지 3년 연속 우승으로 실력을 증명했습니다.

반도체 업계 전반에서 엔비디아 생태계 종속이 심화되는 흐름은 자율주행에서도 그대로 반복되는 셈이라, 자체 소프트웨어 역량이 부족한 완성차 회사일수록 이 생태계에 종속될 위험이 커집니다.

모빌아이는 반대편에서, 전 세계 2억 대 넘는 차량 카메라에서 차선과 표지판 같은 핵심 정보만 1km당 10kb로 초저용량 전송해 초정밀 지도를 실시간 갱신하는 ‘스마트 데이터’ 전략으로 맞섭니다.

GM은 이 판에서 가장 비싼 교훈을 얻었습니다.

10조 원 넘게 쏟아부은 자회사 크루즈는 2023년 10월 보행자를 치고 6미터를 더 끌고 간 치명적 오작동 사고 이후 2024년 12월 공식 해체됐고, 이는 L4 로보택시 확장 비용을 감당하지 못한 업계 전체의 신호탄이었죠.

GM은 곧바로 개인 소유 차량용 L3 ‘아이즈오프’ 시스템으로 방향을 틀었고, 2026년 3월부터 캘리포니아와 미시간 고속도로에서 실제 도로 테스트에 들어갔습니다. 고객들의 슈퍼크루즈 누적 주행 거리는 10억 마일을 넘어섰고, 2028년형 캐딜락 에스컬레이드 IQ에 라이다·레이더·카메라를 겹친 시스템을 얹는다는 계획은 그대로 진행 중입니다.

다만 소비자들이 지금 슈퍼크루즈가 FSD에 “전혀 못 미친다"고 평가하는 지점이 값비싼 라이다 같은 센서가 아니라 AI의 판단력 문제라는 지적은, 여전히 유효한 질문으로 남아 있습니다.

비싼 하드웨어를 넣고도 ‘고속도로 전용’이라는 제한된 기능을 2028년에야 내놓는 구도 자체가, GM이 처한 비용 대비 성능의 역설을 보여줍니다.

이 판을 조용히 노리는 곳도 있습니다.

아마존의 자회사 죽스는 처음부터 운전대와 페달을 아예 없앤 목적 기반 차량으로 시작했고, 규제가 상대적으로 느슨한 라스베이거스에서 상용 서비스를 냈어요. 아마존의 물류망과 결합되면 이 시장의 다크호스가 될 잠재력이 있다는 평가가 나옵니다.

현대차 포티투닷, 1조 원짜리 꿈은 왜 흔들렸나

이 글을 처음 쓸 때 저는 현대차그룹이 1조 원을 들여 인수한 포티투닷이 ‘HD맵 없는’ 테슬라식 자율주행, 이른바 ‘아트리아 AI’를 향해 가고 있다고 짚었어요. 문제는 연료였습니다.

테슬라가 전 세계에서 몇 분 만에 모으는 데이터양을, 포티투닷은 2024년 6월 기준 셔틀 누적 주행 거리 17만km로 감당해야 했으니까요. 표본은 될 수 있어도 AI를 학습시킬 데이터셋은 못 되는 규모였죠.

당시 가장 아팠던 증거는 실제 사용자의 목소리였습니다.

한 현대차 오너는 “내 출퇴근길 미국 I-95 도로의 특정 구간에서 차가 매번 차선을 잃고 방호벽 쪽으로 돌진하려 한다"고 토로했는데, 이 ‘매번’이라는 단어가 문제의 본질을 정확히 짚었습니다.

실패 데이터가 수집·분석·재학습·배포되는 파이프라인 자체가 없으니, 같은 실수가 계속 반복될 수밖에 없다는 뜻이었으니까요.

연구 역량은 있었습니다. 포티투닷은 2023년 CVPR 챌린지에서 2위를 차지할 만큼 세계 수준의 AI 연구력을 보여줬지만, 그해 1위는 엔비디아였습니다. *우수한 학생이었을 뿐, 경쟁의 규칙을 만드는 쪽은 아니었던 셈이죠. *

여기에 L4 로보택시를 맡은 계열사 모셔널은 2.3조 원의 누적 손실을 기록하며 GM 크루즈의 전철을 밟고 있었고, L4와 L2+라는 두 개의 전쟁을 동시에 치르는 전략적 혼선까지 겹쳐 있었습니다.

이 격차는 곧 조직의 균열로 이어졌습니다.

포티투닷을 세우고 이끌어온 창업자가 실적 부진과 기술 개발을 둘러싼 갈등 끝에 2025년 12월 사임했어요.

한 달 뒤인 2026년 1월, 현대차그룹은 테슬라와 엔비디아에서 자율주행 인지 기술을 다뤘던 박민우 박사를 새 대표로 영입했습니다. 데이터가 없다는 진단을, 데이터를 가장 잘 아는 사람으로 정면 돌파하겠다는 선택으로 읽힙니다.

그 결과가 조금씩 드러나고 있습니다.

불과 며칠 전인 9월 11일, 현대차그룹은 판교 포티투닷 본사에서 ‘자율주행 미디어데이’를 열고 8대의 카메라와 어안렌즈만으로 서울 도심을 운전자 개입 없이 통과하는 아이오닉 6 테스트 영상을 처음 공개했습니다.

박민우 대표는 이 자리에서 ‘데이터 플라이휠’을 경쟁력의 핵심으로 내걸고 “데이터 열세를 5년 안에 역전하겠다"고 말했습니다.

로드맵도 나왔어요. 엔비디아 솔루션 기반 레벨2+는 2028년 상반기, 레벨2++는 그해 하반기, 자체 아트리아 AI 기반 레벨2++는 2029년 하반기에 양산한다는 투트랙 계획입니다.

이 발표를 어떻게 읽어야 할까요.

냉정하게 보면, 2028년까지의 1차 목표는 사실상 엔비디아의 완성형 솔루션을 사서 얹는 방식입니다. ‘소프트웨어 식민지’ 위험이 오히려 공식화된 셈이죠. 다만 자체 기술을 2029년으로 못박고, 그 사이 실도로 데이터를 모으는 절차 자체를 조직의 중심 과제로 못 박았다는 점은 1년 전과는 분명히 다른 지점입니다. 계획을 현실로 만드는 것과, 계획을 발표하는 것 사이의 거리는 여전히 3년치 남아 있습니다.

2026년 이후, 자율주행 전쟁은 어떻게 흘러갈까

L4 로보택시 시장은 GM 크루즈의 퇴장으로 웨이모와 바이두의 2강 구도로 좁혀졌어요. 안전을 증명한 쪽과 규모의 경제를 쥔 쪽의 싸움이죠.

L3 소비자 시장은 정반대로 GM의 참전 이후 가장 뜨거운 전장이 됐고요. 이 모든 경쟁의 밑바닥에는 결국 데이터를 쥔 자가 이긴다는 원칙이 그대로 남아 있습니다.

테슬라는 실시간 주행 데이터를, 웨이모는 L4 안전 데이터를, 모빌아이는 경량 매핑 데이터를 이미 해자로 만들었어요.

현대차그룹에게는 이제 명확한 데드라인이 생겼습니다.

2028년까지는 엔비디아의 솔루션으로 버티고, 그 사이 실도로에서 쌓은 데이터로 2029년 하반기 자체 기술을 세우겠다는 것. 이건 더 이상 ‘언젠가는’이 아니라 숫자가 박힌 약속이에요.

관건은 지금 판교에서 굴리는 아이오닉 6 몇 대 분량의 실험이, 3년 안에 전 세계 수백만 대가 만들어내는 테슬라의 데이터 볼륨을 따라잡을 만큼의 속도로 늘어날 수 있느냐입니다.

노키아와 코닥이 놓쳤던 건 기술이 아니라 타이밍이었다는 걸, 이번엔 현대차가 증명해 보일 차례네요.