현대차, 2033년 테슬라 추월 발언 논란

현대차의 101페이지 발표 자료에 로봇 제어, 즉 '로봇의 머리'에 대한 구체적인 내용이 전혀 언급되지 않아 의문이 제기되고 있습니다. 발표 자료에는 보스턴 다이나믹스의 하드웨어적 우수성은 강조되었으나, 인공지능을 통한 로봇 제어에 대한 계획은 찾아볼 수 없습니다. 이는 로봇 기술의 핵심이 물리적인 '몸'보다는 이를 지시하고 판단하는 '머리'에 있음을 고려할 때 중대한 누락으로 지적됩니다. 보스턴 다이나믹스 역시 하드웨어는 뛰어나지만 인공지능 제어에는 한계가 있음을 인정하고, 외부 기술 도입을 모색하고 있는 상황입니다.

현대차의 로봇 사업에서 이 핵심적인 파트너십에 대한 언급이 없다는 점은 발표 자료의 신뢰성에 의문을 더합니다.

현대차 발표 자료의 68페이지에 로봇 머리에 대한 내용이 빈칸으로 남은 것은 실수로 빠트린 것이 아니라 전략적인 선택이었다는 분석이 제기됩니다. 만약 현대차가 로봇의 머리 이름을 명시했다면, 그 이름은 '제미나이'여야만 했을 것입니다. 구글 모델 채택 사실이 전면에 드러날 경우 현대차의 독자적인 기술력과 브랜드 전략에 충돌이 발생할 수 있었기 때문에, 이를 의도적으로 언급하지 않은 것으로 보입니다. 이는 현대차가 로봇 사업의 핵심 기술을 외부에 의존하고 있음을 간접적으로 보여주는 대목입니다.

현대차의 신사업 전략 발표에 대해 증권가에서는 냉담한 반응을 보였습니다. NH투자증권은 현대차의 목표 주가를 기존 76만원에서 62만원으로 18.4% 하향 조정하며, 시장이 기대하던 신사업 전략 업데이트가 없어 기대감이 소멸되었다고 분석했습니다. 한국경제 역시 로봇 사업에 새로운 소식이 없다는 점을 지적했습니다. 삼성증권 또한 목표 주가를 65만원에서 60만원으로 7.7% 낮추는 등, 현대차의 발표가 시장의 기대를 충족시키지 못했음을 보여주고 있습니다.

이 그래프는 가로축이 2026년부터 2036년까지로 설정되어 있고, 2033년에 현대차와 경쟁사의 데이터 곡선이 교차하는 지점을 보여줍니다. 그러나 세로축에는 '학습 데이터'라는 네 글자만 적혀 있을 뿐, 단위, 눈금, 수치 등 어떠한 구체적인 정보도 명시되어 있지 않습니다. 또한, 경쟁사의 데이터 축적이 2033년에 멈추는 비현실적인 가정을 하고 있어, 해당 그래프의 신뢰성에 의문이 제기됩니다.

현대차는 데이터가 센서의 구성과 형식이 다르기 때문에 학습에 앞서 변환하고 다듬는 작업이 필요하다고 인정하고 있습니다. 데이터 표준화 작업은 2028년부터 적용될 예정이어서, 기존에 축적된 데이터의 활용 가능성이 낮다는 평가입니다. 이는 포티투닷과 모셔널 간의 데이터 형식 차이 문제에서도 드러나, 데이터 통합 및 활용에 대한 현대차의 과제를 보여줍니다.

테슬라의 FSD 누적 주행 거리 기록에 따르면, 작년 12월 27일 70억 마일을 넘어섰고, 8월 3일에는 130억 마일을 돌파했습니다. 이러한 데이터 축적 속도는 시간이 지남에 따라 느려지는 것이 아니라 오히려 더 빨라지고 있는 상황입니다. 이는 현대차가 경쟁사의 현실적인 데이터 성장세를 반영하지 않은 채 비현실적인 가정을 바탕으로 '추월' 시점을 예측하고 있음을 시사합니다.

현대차는 올해 연말 광주에서 200여 대의 실증 차량을 통해 자율주행 기술을 시험할 계획이라고 밝혔습니다. 그러나 이는 테슬라의 데이터 축적량과 비교할 때 현저히 작은 규모입니다. 테슬라는 지난 5월 기준으로 하루에 약 2,880만 마일의 FSD 주행 데이터를 쌓고 있습니다. 현대차가 200여 대의 차량으로 실증을 시작하여 단기간 내에 테슬라 수준의 자율주행 기술을 구현하겠다고 하는 것은 경쟁사의 데이터 성장세를 멈춘 것으로 가정하는 비현실적인 목표라는 의문이 제기됩니다. 이러한 목표는 발표의 현실성에 대한 의구심을 증폭시킵니다.

현대차 그룹의 자율주행을 이끌고 있는 박민호 사장은 1977년생으로, 올해 1월 현대차 그룹의 최연소 사장으로 임명되었습니다. 그의 이력을 살펴보면, 2015년 3월부터 2017년 6월까지 2년 3개월 동안 테슬라에서 오토파일럿 컴퓨터 비전 팀에 소속되어 시각 인지 부분 시니어 엔지니어링 매니저를 맡았습니다. 또한 엔비디아에서도 8년 7개월간 근무하며 자율주행 인지 부문 부사장을 역임한 바 있습니다. 이러한 경력은 그가 자율주행 분야에서 상당한 전문성을 가지고 있음을 보여주며, 현대차의 자율주행 전략 방향에 그의 경험이 반영되었을 것으로 추정됩니다.

현대차의 자율주행을 담당할 아트리아 AI는 인지와 판단 전 과정을 통합하는 '엔드투엔드' 방식을 지향하고 있습니다. 이는 테슬라가 FSD 버전 12에서 추구하는 기술적 방향과 정확히 일치합니다. 테슬라 FSD v12는 인지부터 제어까지 전 과정을 신경망으로 처리하는 방식을 채택하고 있습니다. 현대차가 테슬라와 동일한 기술적 목표를 가지고 있다는 점에서, 현대차는 테슬라가 7년간 축적한 기술적 전환을 단 3년 만에 구현하겠다는 목표를 세우고 있는 것으로 보입니다. 이는 매우 도전적인 목표로 평가됩니다.

현대차는 2026년 말 200대의 차량으로 실증을 시작하여 2029년 엔드투엔드 자율주행 양산을 목표로 하고 있습니다. 그러나 테슬라가 매일 수천만 마일의 데이터를 축적하며 7년이라는 시간을 들여 현재의 기술 수준에 도달한 점을 고려하면, 현대차의 3년 완성 계획에 대한 현실성에 의문이 제기됩니다. 테슬라는 수백만 대의 차량에서 수집된 방대한 데이터를 기반으로 기술을 발전시켜 왔습니다. 반면 현대차는 소수의 실증 차량으로 단기간 내에 동일한 수준의 기술을 구현하겠다는 계획이어서, 그 실현 가능성에 대한 의심이 커지고 있습니다.

엔비디아의 자율주행 플랫폼을 구매하고 구글의 인공지능을 빌려 사용하는 등, 이미 검증된 외부 기술을 도입하여 개발 속도를 높이려는 계획입니다. 또한, 웨이모에 로봇 택시를 공급하고 모셔널을 운영하는 등 비즈니스 모델을 다각화하여 리스크를 분산하고 있습니다. 이는 테슬라가 수직 계열화를 통해 모든 기술을 자체 개발하여 성공 시 독점적인 지위를 확보하지만, 실패 시 대안이 없는 것과는 대조적인 접근 방식입니다. 현대차는 남이 닦아 놓은 길을 따라가며 빠르게 기술을 확보하려는 전략을 펼치고 있습니다.

현대차의 자율주행 및 로봇 사업 계획에는 실제로 실체가 있는 부분이 분명히 존재합니다. 로봇 초도 물량 25,000대, 4분기 웨이모 로봇 택시 공급 예정, 그리고 미국에 대한 260억 달러 투자 같은 수치들은 모두 실제 진행 중인 사안들입니다. 그러나 2033년에 테슬라를 추월하겠다는 발언의 근거는 여전히 부실하고 불투명하다는 지적이 많습니다. 현대차의 로봇 사업 성공 여부는 결국 자율주행 기술의 성공과 밀접하게 연결되어 있으며, 이 핵심 고리를 어떻게 풀어나갈지가 현대차의 가장 큰 과제로 남아 있습니다. 실제 투자와 구체적인 비즈니스 모델은 존재하지만, 과장된 목표와 불충분한 근거가 발표의 신뢰도를 떨어뜨리고 있습니다.