고태봉 하이투자증권 상무(출처=위즈경제)

[위즈경제] 이정원 기자 ="기술은 더 첨단으로 가지 절대 역(逆)으로 가지 않는다"

'위즈경제'는 모빌리티 산업에 대한 심도 있는 분석과 날카로운 해설로 정평이 난 고태봉 하이투자증권 상무를 만나 SDV 전환기를 맞이한 한국 모빌리티 산업의 현주소와 향후 나아가야 할 방향성 등에 대한 이야기를 나눴습니다.

고태봉 상무는 지난 27일 진행한 인터뷰에서 "(SDV 전환기를 맞아) 앞으로 시간이 갈수록 중국은 높은 가격 경쟁력으로 미국의 테슬라를 제외하고는 대항하기 어려워지게 되는 수준에 달할 것"이라며 "한국도 SDV 전환을 위해 노력하고 있지만 손해가 나지 않는 수준에서 그치고 있어 이를 패러다임 전환이라고 말하기엔 무게감이 부족한 상황이다"라고 설명했습니다.

고 상무는 이어 "다만, 한국은 일본이나 독일이 하지 못한 디지털 구조로 산업을 전환시키는 이른바, '디지털 트랜스포메이션'을 성공적으로 해온 덕분에 디지털에 대한 높은 이해도를 가지고 있고, 우수한 역량을 지닌 인력들도 충분하다"라며 "이를 바탕으로 반드시 도래하게 될 자율주행 시대를 준비할 필요가 있다"라고 했습니다.

다음은 고태봉 상무와 일문일답.

 
자료 설명 중인 고태봉 하이투자증권 상무(출처=위즈경제) 

Q1. 2024년 국내외 미래차 산업의 현주소 및 전망은?

한국 모빌리티 산업은 급격한 전동화 물결에도 불구하고 EV 시장에서 선전하고 있으며, 우버 등과 같은 글로벌 승차공유업체들과의 경쟁에서도 선방하면서 전반적으로 긍정적인 성적표를 거둬들이고 있습니다. 

특히 한국 모빌리티 산업은 독일, 일본 등 모빌리티 강국에 비해 늦은 출발을 했음에도 전기차용 파워트레인까지 빠르게 전환할 수 있다는 점에서 봤을 때, 하드웨어적으로 눈부신 성과를 이뤄냈다고 할 수 있죠. 다만, 이와 같은 괄목할 만한 성과에도 불구하고 아직 갈 길이 멉니다. 

앞서 말한 것처럼 한국은 뛰어난 하드웨어 기술을 갖고 있지만, 미래차 핵심 기술인 자율주행과 AI 등 소프트웨어 분야에서 다소 밀리는 모습을 보이고 있기 때문입니다. 현대차의 경우, 2025년까지 모든 차종을 SDV로 전환한다고 하지만, 자율주행 모드는 빠져 있죠. 

문제는 이미 전기차 가격 경쟁에선 중국에게 많이 뒤쳐져 있는 상황이고, 미래차 핵심 기술인 자율주행 분야에서도 테슬라가 압도적으로 앞서고 있어 SDV 전환에 필요한 기술 격차가 점점 커지고 있다는 것입니다. 따라서 한국은 이 같은 상황을 인지하고 대응할 준비가 필요가 있으며, 자율주행 분야의 경우에는 AI와의 접목을 통해 부족했던 소프트웨어 역량을 채워나가야 할 때라고 할 수 있습니다.

Q2. SDV 핵심 기술로 대표되는 자율주행기술 약진이 지지부진한 이유는 무엇으로 보고 있는지?

자율주행 기술 구현을 위한 세계 수많은 업체들의 패권 경쟁이 치열해지고 있습니다. 이 분야의 대표 주자인 테슬라는 카메라 센서만을 사용한 자율주행 기술 구현에 힘쓰고 있는 반면, 웨이모, 모빌아이 등의 업체들은 카메라, 레이더, 라이다 센서를 포함한 센서퓨전 기술과 '차량용 고정밀 지도(HD MAP)을 활용한 개발에 박차를 가하고 있습니다. 

이 두 가지 방식 중 가장 먼저 자율주행 기술을 구현하는 업체가 앞으로 미래차 시대의 흐름을 이끌고 갈 것으로 보이지만, 지금의 상황에서는 테슬라가 성공할 가능성이 커 보입니다. 

우선 센서퓨전과 HD 맵을 이용한 자율주행 기술은 라이더, 레이더, 카메라, 울트라 소닉 등 다양한 센서가 결합돼 HD 맵의 3차원 지도와 정확히 일치됐을 때 차량이 운행되는 방식입니다. 

하지만 우리가 살아가는 물리적인 세계는 지속적으로 변화하며, 그 안에는 수많은 변수들로 가득합니다. 

따라서 센서퓨전과 HD 맵을 활용해 자율주행 기술을 구현하기에는 한계가 있기 마련이며, 이 같은 방식에는 천문학적인 비용이 들게 됩니다. 

반면 테슬라는 카메라 센서와 함께 AI를 활용해 밀리 세컨드의 짧은 시간 내의 판단이 가능하도록 해 물리세계의 예기치 못한 변화에 대응할 수 있도록 했습니다. 

일각에서 이 같은 방식에 대해 우려를 표하기도 합니다. 하지만 최근 챗GPT의 발전을 놓고 봤을 때는 기우에 불과하다는 것을 알 수 있습니다. 챗GPT를 사용해 본 사람이라면 알겠지만, 처음 3.5버전으로 출시됐을 당시 반응은 '이건 못 쓴다'였습니다. 특히 영어는 좀 쓸만한데 한국어는 못 쓴다는 반응이 많았죠. 

그런데 1년이 좀 넘은 지금 수많은 사람들이 사용하면서 방대한 양의 데이터가 수집됐고 잘못된 것들에 대해서는 '강화 학습(Reinforecement learning)'과 미세조정(Fine Tuning)을 통해 수정하며, 이번 챗GPT 4.0이 나왔을 때는 이전과 비할 수 없을 정도로 똑똑해졌고, 심지어 대화까지 가능해진 모습을 보여줬습니다. 

좀 더 구체적으로 말하자면 챗GPT의 근간인 파운데이션 모델 내에서 발생하는 오류, 즉 할루시네이션(환각)을 줄이기 위한 미세조정 작업을 진행하면서, 불과 1년 만에 사용자와 자연스러운 상호작용이 가능하게 된 것입니다. 이는 테슬라도 마찬가지로 적용됩니다. 

테슬라는 올해 8월경 약 30억 마일(48억km) 규모의 데이터를 축적할 예정이라고 밝혔으며, 챗GPT와 같이 오류가 있는 부분에 대해 지속적인 개선이 이뤄질 것으로 보입니다. 이에 대한 성과도 나오고 있는데, 테슬라의 사고 발생 건수는 계속해서 줄고 있는 상황이며, 인공지능이 계속해서 발달하게 되면 완전한 자율주행 기술이 구현되는 것은 시간문제일 것입니다. 

Q3. 국내 미래차 산업이 향후 글로벌 시장에서 주도권을 잡기 위한 과제와 이를 극복하기 위한 방안이 있다면?

테슬라는 어마어마한 자본을 투자해 엔비디아의 H100을 연말까지 약 8만 대를 구매하겠다고 밝혔습니다. 

단순 계산으로는 약 3조 원 가까운 자금을 사용한다는 것으로 보이는데, 이는 약 30만 대의 자동차를 생산할 수 있는 공장 3곳을 짓겠다는 것과 맞먹는 거라고 할 수 있죠. 

이처럼 테슬라가 천문학적인 금액을 들여가면서 H100을 구매하는 이유는 자율주행 차량의 인공지능(AI) 성능을 획기적으로 높이기 위함이며, 이미 테슬라는 엄청난 양의 차량 데이터를 수집해놓은 상태입니다. 

하지만 한국의 자동차는 데이터를 수집할 수 있는 기능이 없고, 데이터센터를 구축하겠다는 계획도 지지부진합니다. 

미래차 산업에서 자율주행 기술은 절대 빠져서는 안 될 중요한 요소입니다. 특히 앞서 여러 자율주행 업체들이 센서퓨전과 HD맵을 사용한 기술 구현에 어려움을 겪고 있다는 점을 놓고 봤을 때 테슬라처럼 자율주행에 AI를 접목하는 방식이 향후 자율주행 기술 구현의 키(Key)가 될 것으로 보입니다. 

이에 한국은 나아갈 방향이 정해져 있다면 진정성을 갖고 정부의 지원 등 다양한 방법을 통한 투자로 AI칩을 확보하고, 데이터센터 건설과 우리 데이터 모으기에 힘을 써야 할 것입니다. 

아울러 앞서 이야기했듯이 글로벌 모빌리티 시장에서 중국의 영향력은 어마어마합니다. 

애플이 2008년부터 준비해왔던 애플카 프로젝트가 최근 좌초됐던 것과 달리 중국 사오미는 불과 3년 만에 자동차를 만들었습니다. 

이는 중국이 산업 공유지를 가지고 있었기 때문으로, 이 같은 산업 클러스트가 형성되면 무서울 정도로 엄청난 파급력이 발생하게 됩니다. 이 때문에 테슬라는 중국 전기차의 가격 경쟁력에서 이길 수 없다는 것을 파악하고 '자율주행'으로 국면 전환을 시도하고 있죠. 

이러한 격동기에 한국이 글로벌 모빌리티 시장에서 살아남으려면 국내 기업들 간의 적극적인 협업이 필요합니다. 다행히 한국은 일본이나 독일과 달리 세계적으로 인정받는 반도체, IT, 배터리 등의 업체들이 있어 협업이 유리하다는 점에서 강점을 지니고 있다고 할 수 있죠. 

저는 이를 두고 '한국형 어벤져스'가 필요하다라고 말하는데, 영화에서 타노스라는 외세를 막기 위해 지구의 히어로들이 모이는 것처럼 한국 유수의 기업들이 한데 모여 글로벌 모빌리티 시장에서의 경쟁력을 함께 도모해나가야 할 때입니다.

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