GM 크루즈의 자율주행사업 철수. 결국 테슬라의 승리인가?

자율주행시장의 최종 승자는 테슬라

 

최근 GM이 자율주행 자회사인 크루즈(Cruise)의 로보택시 사업에서 철수하면서 자동차 업계는 큰 충격을 받았습니다. 자율주행 기술이 자동차 산업의 미래를 이끌 핵심 기술로 주목받아 왔기에, GM의 결정은 단순히 기업 전략의 변경이 아니라 자율주행 기술 발전 방향에 대해 중요한 질문을 던지는 사건으로 평가받고 있습니다. 그동안 구글 '웨이모'와 더불어 가장 진화한 자율주행기술로 평가되었던 GM '크루즈'는 왜 막대한 투자에도 불구하고 사업을 접어야만 한 것일지 궁금해집니다.

 

무엇이 GM을 멈추게 했으며, 테슬라는 왜 이 경쟁에서 승리하게 되었을까요?

 

GM 크루즈와 테슬라: 두 가지 상반된 접근 방식

자율주행을 바라보는 두 개의 다른 시선

 

GM 크루즈는 정밀 지도와 라이다(LiDAR) 센서에 기반한 자율주행 기술을 개발해 왔습니다. 이른바 "룰 베이스(Rule-based)" 방식으로, 차량은 사전에 설정된 규칙과 조건에 따라 작동하며, 정확성과 안정성을 목표로 했습니다. 라이다와 정밀 지도는 매우 정확한 환경 데이터를 제공하지만, 비용이 매우 높고 시스템이 새로운 환경에 적응하는 데 한계가 있습니다.

반면, 테슬라는 카메라와 딥러닝 기술을 기반으로 한 "AI 중심" 접근 방식을 채택했습니다. 테슬라는 방대한 데이터를 활용해 차량의 자율주행 소프트웨어를 학습시키며, 새로운 상황에 적응할 수 있는 유연성을 확보했습니다. 라이다를 사용하지 않고, 카메라와 소프트웨어만으로 구현된 테슬라의 방식은 비용 효율성과 확장 가능성에서 강점을 보였습니다.

 

26조 원을 투자한 GM 크루즈는 왜 자율주행을 포기했나?

 

GM은 크루즈를 통해 로보택시 서비스를 상용화하려는 목표를 세웠습니다. 초기에는 기술 개발에 막대한 자금을 투자하며 성공 가능성을 높게 평가했지만, 몇 가지 현실적인 한계에 부딪혔습니다.

첫째, 경제적 문제입니다. 라이다와 정밀 지도 제작은 높은 비용을 요구합니다. 이는 초기 투자뿐 아니라 운영 비용 측면에서도 부담을 가중시켰습니다. 특히 로보택시 사업은 수익을 내기까지 시간이 오래 걸리는 구조를 가지고 있어, GM 입장에서는 지속적인 투자가 어려운 상황이었습니다.

둘째, 규제와 안전 문제입니다. 크루즈의 차량은 최근 사고와 관련된 문제로 인해 운행이 중단되었고, 규제 당국의 조사 대상이 되었습니다. 이는 기술의 신뢰성과 안전성에 대한 의문을 제기하며 사업의 확장을 어렵게 만들었습니다.

셋째, 시장 전략의 차이입니다. 크루즈는 로보택시 서비스라는 특정 시장에 집중했지만, 이 모델은 예상보다 더디게 성장하고 있었습니다. 반면, 테슬라는 개인 소비자를 대상으로 자율주행 기술을 차량에 통합하는 방식으로 수익성을 확보했습니다.

크루즈는 룰베이스 방식을 따르며 고가의 라이다, 레이다센서등 비용효율성이 낮다는 문제가 있다.

테슬라의 승리 요인

테슬라가 자율주행 기술 경쟁에서 앞서 나갈 수 있었던 이유는 명확합니다.

첫째, 데이터 중심 접근입니다. 테슬라는 전 세계적으로 주행 데이터를 수집하고 이를 학습에 활용하여 다양한 도로 환경과 예외 상황에 적응할 수 있는 AI를 개발했습니다. 이는 사전 규칙에 의존하는 룰 베이스 방식의 한계를 극복하는 강력한 도구가 되었습니다.

둘째, 비용 효율성입니다. 테슬라는 카메라 기반 시스템을 활용하여 라이다를 대체했고, 이를 통해 차량 생산 단가를 낮췄습니다. 이러한 접근은 대량 생산과 글로벌 시장 확대에 용이한 환경을 조성했습니다.

셋째, 지속적인 개선과 유연성입니다. 테슬라의 자율주행 소프트웨어는 정기적인 업데이트를 통해 새로운 기능과 개선점을 제공하며 소비자의 신뢰를 얻고 있습니다.

 

테슬라 모델3에 설치된 카메라 위치

 

자율주행 기술의 미래와 남은 과제

GM의 크루즈 철수는 테슬라 방식이 자율주행 기술의 주류로 자리 잡고 있음을 보여줍니다. 하지만 이 과정에서 몇 가지 중요한 과제도 드러났습니다.

첫째, 완전 자율주행의 안전성입니다. AI 기반 시스템이 더 많은 데이터를 학습하고, 예외 상황에 대한 적응력을 높여야만 진정한 완전 자율주행으로 나아갈 수 있습니다.

둘째, 윤리적·법적 문제입니다. 자율주행 기술이 보편화되면서 사고 발생 시 책임 소재, 데이터 사용에 대한 윤리적 논의가 더욱 중요해질 것입니다.

셋째, 소비자 신뢰 확보입니다. 자율주행 기술이 대중화되기 위해서는 안정성과 신뢰성을 바탕으로 소비자와 규제 기관의 신뢰를 얻어야 합니다.

 

테슬라 vs 그 외 자동차회사들

 

GM 크루즈의 철수는 단순히 한 회사의 사업 실패가 아닙니다. 이는 자율주행 기술의 접근 방식에 대한 중요한 교훈을 제공합니다. 테슬라의 성공은 기술 개발에 있어 비용 효율성과 데이터 활용, 그리고 유연성이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

자율주행 기술은 여전히 발전 중이며, 완전 자율주행이라는 목표는 아직도 먼 길입니다. 하지만 테슬라의 방식은 이 목표에 더 가까운 길임을 증명하고 있습니다. 적어도 지금까지의 진화되는 기술을 속도만을 놓고 평가한다면 당연히 테슬라의 승리라고 볼 수 있습니다. 미국 내에서 테슬라 충전방식이 표준화 되었듯이 향후 여러 전기차 경쟁업체를 제치고 테슬라의 End to End AI 자율주행방식이 대세가 될 가능성이 높습니다. 따라서 다양한 경쟁사들이 앞 다투어 동일한 방식으로 개발을 전환하고, 완성 전까지는 테슬라의 FSD를 구매해 사용할 것으로 보입니다.

 

앞으로도 자율주행 기술은 더욱 혁신적이고 현실적인 방식으로 발전해 나갈 것입니다. GM의 선택은 나름대로의 이유가 있었지만 투자한 돈과 시간을 고려하면 뼈아픈 실패라고 하겠습니다. 반면 이로 인해 테슬라의 성공은 그 방향성을 제시하는 중요한 사례로 남을 것입니다.