프롤로그_5분이란 높은 허들

1부 도로 위에서 시작된 피지컬 AI
1장 자율주행차는 왜 피지컬 AI의 본체인가
2장 규칙 기반에서 VLA까지, 자율주행 AI의 진화
3장 자율주행 AI는 왜 설명할 수 있어야 하는가

2부 2030년, 자율주행의 임계점이 온다
1장 운전자가 사라지면 누가 책임지는가
　1. 상용화를 여는 규제의 시간표
　2. 사고의 책임은 어떻게 나뉘는가
2장 로보택시는 얼마나 싸져야 하는가
　1. 센서: 라이다 가격이 무너진다
　2. 제조: 개조차에서 양산차로
　3. 운영: 한 사람이 몇 대를 맡을 수 있는가

3부 누가 자율주행 시장을 지배할 것인가
1장 로보택시 경쟁의 최전선
　1. 웨이모, 규모의 경제로 간다
　2. 포니AI와 바이두, 위라이드 3강의 승부
　3. 샤오펑, 자동차 회사에서 피지컬 AI 기업으로
2장 자율주행의 또 다른 시장, 개인용 차량
　1. 테슬라가 노리는 개인용 자율주행 시장
　2. 텐서, 개인이 소유하는 레벨4
3장 자율주행의 보이지 않는 주도권
　1. 웨이브, 차가 아니라 AI를 판다
　2. 엔비디아, 반도체를 넘어 표준으로
　3. 모빌아이, 기술 공급자에서 서비스 사업자로

4부 자율주행은 어떻게 비즈니스가 되는가
1장 자율주행 기업의 두 가지 길
2장 우버는 협력자인가 경쟁자인가
3장 차량을 굴리는 일이 산업이 된다
4장 로보택시 너머로 넓어지는 시장

5부 승자를 만드는 자율주행 비즈니스 플라이휠
1장 데이터만으로는 왜 부족한가
2장 비즈니스 플라이휠은 어떻게 도는가
3장 결국 승부는 단위경제에서 갈린다
　1. 웨이모의 수익성을 좌우하는 조건들
　2. 포니AI는 어떻게 손익분기점을 넘는가

6부 자율주행 패권은 정책에서 갈린다
1장 미국과 중국, 두 개의 패권 공식
　1. 미국: 기업이 달리고 정부가 길을 연다
　2. 중국: 국가가 생태계를 설계한다
2장 일본과 두바이, 서로 다른 실용주의
　1. 일본: 실패한 목표를 1만 대로 다시 세우다
　2. 두바이: 기술보다 운영을 선택하다
3장 독일과 영국, 법이 시장을 여는 방식
　1. 독일: 기술보다 법을 먼저 세우다
　2. 영국: 책임부터 다시 설계하다
4장 여섯 개의 길, 하나의 목표

7부 한국은 정말 기술이 없어 뒤처졌는가
1장 자율주행 경쟁의 기준이 바뀌었다
2장 스타트업과 현대차, 서로 다른 생존 전략
　1. 스타트업, 종합형인가 전문형인가
　2. 현대차는 왜 피지컬 AI 기업을 선언했나
3장 한국의 격차는 어디에서 벌어졌나
　1. 기술: 우리는 지금 어디에 서 있나
　2. 투자: 돈보다 상용화 자본이 부족하다
　3. 규제: 강도보다 속도와 일관성이 문제다
　4. 수용성: 기술만으로 시장은 열리지 않는다

8부 한국형 플라이휠을 어떻게 돌릴 것인가
1장 정책은 바뀌었다, 이제 실행의 문제다
2장 광주와 화성은 상용화의 출발점이 될 수 있을까
3장 한국형 비즈니스 플라이휠을 설계하라
4장 2030년, 아직 시간이 남아 있는가

에필로그_5분 뒤의 풍경
참고문헌

저자 : 차두원
자동차 연구개발과 양산부터 자율주행 사업화, 국가 정책에서 규제까지 모빌리티 산업의 전 과정을 두루 경험한 현장형 전문가다. 현재 퓨처링크 대표이사로 자율주행 상용화를 이끌고 있다.
아주대학교 산업공학과에서 자율주행 인간공학으로 박사학위를 받았다. 일본자동차연구소 방문연구원, 현대모비스연구소 HMI팀장, 한국생산기술연구원 로봇그룹 겸직연구원을 거치며 자동차와 자율주행 기술의 연구개발부터 양산까지 폭넓게 경험했다. 이후 현대자동차포티투닷 상무, 소네트 대표이사로 재직하며 자율주행 전략 수립과 시험운행을 이끌었다.
차두원모빌리티연구소 대표로 다수의 대기업과 공공기관 컨설팅을 수행했으며, 한국과학기술기획평가원(KISTEP)에서는 정책실장과 전략실장 등을 역임하며 국가 연구개발 혁신과 미래 전략을 연구했다. 국토교통부 모빌리티혁신위원회 위원, 국무총리실 신산업규제혁신위원회 신서비스분과위원장 등을 맡아 산업 현장과 정책을 잇는 활동을 펼쳤다.
인간공학기술사이자 한국공학한림원 일반회원으로 미래모빌리티위원회에서 활동하고 있다. 현재 과학기술정보통신부 2045 과학기술프론티어 전략위원회 모빌리티 분과위원장을 맡아 우리나라 모빌리티 산업의 미래 전략 수립을 주도하고 있다. 신산업 규제 혁파에 기여한 공로로 국민포장을 받았다.
대표작으로 《포스트 모빌리티》, 《이동의 미래》, 《잡 킬러》, 《초연결시대, 공유경제와 사물인터넷의 미래》 등이 있다. ‘글쓰며 공부하기(Writing to Learn)’를 철학으로 삼아 모빌리티 생태계와 미래 기술혁신을 주제로 꾸준히 책을 쓰고 있다.

테슬라와 웨이모, 같은 미래를 향해 다른 길로 달린다
자율주행으로 돈을 버는 기업이 미래 자동차 시장을 지배한다

자율주행이 바꾸는 것은 운전 방식만이 아니다. 자동차를 만들고 판매하는 방식부터 차량을 이용하고 관리하는 방식, 이동 서비스에서 수익을 내는 방식까지 달라진다. 소프트웨어 구독과 로보택시 운영이 새로운 수익 모델로 떠오르고, 호출 플랫폼과 보험, 충전과 정비, 차량 관리 서비스에도 사업 기회가 열린다.
이러한 변화의 중심에는 피지컬 AI가 있다. 자동차 산업은 이미 갖춰진 양산 체계와 도로 인프라, 방대한 데이터를 바탕으로 피지컬 AI의 상용화가 본격화되는 대표적인 분야로 떠올랐다. 그리고 이 새로운 시장을 차지하기 위해 글로벌 기업들이 서로 다른 전략으로 경쟁하고 있다.
테슬라는 자동차 대량생산 능력과 소비자 차량 데이터, 자체 개발한 AI 기술을 활용해 자율주행 소프트웨어와 전용 차량으로 사업을 확대하려 한다. 반면 웨이모는 실제 무인 운행에서 쌓은 기술과 경험을 바탕으로 로보택시 서비스의 규모를 키워 왔다. 중국의 포니AI와 바이두는 차량 원가를 낮추고 운영 효율을 높이며 로보택시를 수익 사업으로 만드는 데 집중한다.
자율주행차를 직접 만들지 않는 우버도 중요한 변수다. 여러 자율주행 기업을 하나의 호출 플랫폼에 연결해 승객과 차량을 잇는 시장의 주도권을 노린다. 여기에 엔비디아와 모빌아이, 웨이브처럼 핵심 반도체와 AI 기술을 공급하는 기업들도 가세한다. 그렇다면 승자는 누구일까? 이 책은 각 기업의 서로 다른 사업 구조를 비교하며 경쟁력이 만들어지는 조건과 성장의 걸림돌을 분석한다. 결국 중요한 것은 기술력의 순위보다 각자의 강점을 실제 시장과 수익으로 연결하는 능력이다.

운전자가 없는 택시, 정말 돈이 될까?
기술 경쟁을 넘어 원가와 수익성이 승패를 가르는 비즈니스 플라이휠

운전자가 사라지면 인건비를 줄일 수 있다. 그러나 차량 가격이 비싸고 충전과 정비, 청소와 원격 지원에 많은 비용이 든다면 수익을 내기 어렵다. 차량을 늘릴수록 적자가 커질 수도 있다. 자율주행 기술을 개발하는 것과 그 기술로 지속적인 수익을 만드는 것은 다른 문제다.
이 때문에 자율주행 기업들은 처음부터 자율주행용으로 설계한 차량을 대량생산하고, 센서와 반도체 비용을 줄이는 데 힘을 쏟고 있다. 동시에 차량 한 대가 더 많은 승객을 태우고, 원격 지원 인력 한 명이 더 많은 차량을 관리할 수 있도록 운영 효율을 높인다. 차량 제조원가부터 가동률과 유지비까지 모든 요소가 수익성을 좌우한다.
그동안 자율주행 기업들이 강조해 온 것은 ‘데이터 플라이휠’이었다. 차량이 많아질수록 데이터가 쌓이고, 이를 학습한 AI의 성능이 높아져 다시 더 많은 데이터를 확보하는 선순환이다. 하지만 기술이 발전한다고 사업이 저절로 성공하는 것은 아니다. 이 책이 주목하는 ‘비즈니스 플라이휠’은 여기서 한 단계 더 나아간다. 제조원가를 낮추고 지속적인 수익 구조를 만들며, 더 많은 운영 데이터로 AI의 성능을 높이는 것이다. 개선된 기술과 수익은 다시 비용 절감과 서비스 확대로 이어진다.
웨이모와 테슬라, 포니AI는 출발점이 다르지만 기술과 제조, 데이터와 수익을 하나로 연결하려 한다는 점에서 목표가 같다. 이제 기업의 경쟁력을 판단하려면 AI 성능과 주행거리뿐 아니라 차량 운영 규모와 비용, 수익성까지 살펴야 한다. 자율주행 경쟁의 다음 승부는 기술 발표 무대가 아니라 실제 도로와 사업의 손익계산서에서 갈릴 가능성이 크다.

세계가 달리기 시작한 지금, 한국은 어디에 있는가?
2030년 자율주행 패권 경쟁에서 한국이 잡아야 할 기회

자율주행 경쟁이 본격화되면서 기존 자동차 강국의 경쟁력도 시험대에 올랐다. 자동차를 잘 만드는 것과 자율주행 서비스를 잘 운영하는 것은 다른 능력이다. 세계적인 완성차 제조사가 있다고 해서 로보택시 시장에서도 주도권을 확보할 수 있는 것은 아니다.
한국은 자동차 제조와 부품, 반도체와 배터리, 통신 인프라에서 강점을 갖고 있다. 그러나 미국과 중국 기업들이 대규모 무인 운행 경험을 쌓는 동안 한국은 상대적으로 작은 규모의 실증에 머물러 왔다. 저자는 그 원인을 기술과 투자, 규제와 사회적 수용성이라는 네 가지 관점에서 분석한다. 기술 개발 성과를 실제 서비스로 연결한 경험과 상용화 자본이 부족하고, 여러 법과 기관에 분산된 규제 체계 역시 걸림돌로 작용하고 있다는 것이다.
그렇다면 한국은 어떻게 이 격차를 좁힐 수 있을까? 저자는 미국과 중국의 전략을 그대로 따라가기보다 한국이 가진 제조 역량과 통신 인프라, 복잡한 도심 환경을 경쟁력으로 활용해야 한다고 강조한다. 기술 개발과 실증에서 대규모 차량 운영으로 넘어가고, 차량과 소프트웨어, 서비스 운영을 결합해 지속적인 수익을 만들어 내는 한국형 비즈니스 플라이휠이 필요하다는 것이다.
2030년까지 남은 시간은 많지 않다. 그러나 경쟁의 승자가 모두 정해진 것은 아니다. 중요한 것은 이미 가진 강점을 실제 사업으로 연결하고, 그 성과가 다시 산업의 성장으로 이어지는 구조를 얼마나 빠르게 만드느냐다.
자율주행은 이제 자동차만의 문제가 아니다. AI와 반도체, 제조업과 플랫폼 산업의 미래가 걸린 거대한 경쟁이다. 《2030 자율주행 이코노미》는 글로벌 기업들이 어떤 전략으로 새로운 시장을 개척하는지 분석하고, 그 과정에서 자동차 산업의 돈과 주도권이 어디로 이동하는지 살펴본다. 나아가 2030년의 승부가 어디에서 갈릴지, 한국이 기회를 잡기 위해 무엇을 바꿔야 할지 짚는다.

책 속에서

이 책에서 말하는 ‘자율주행 이코노미’는 자율주행 기술 자체만을 뜻하지 않는다. 차량을 만들고 운행하는 비용과 수익, 이를 뒷받침하는 데이터와 인공지능, 제조와 부품 공급망, 호출 플랫폼과 보험, 규제와 도시 인프라까지 자율주행을 중심으로 새롭게 형성되는 산업 생태계 전체를 말한다. 이제 경쟁의 기준도 누가 더 뛰어난 자율주행 기술을 갖고 있느냐를 넘어, 이 생태계를 얼마나 빠르게 규모의 경제로 연결하느냐로 옮겨 가고 있다.
자동차에는 이러한 산업 생태계를 실제 제품과 서비스로 확장할 기반이 이미 마련돼 있었다. 여기에 자율주행 기술의 진화와 원가 하락, 대량생산, 운영 효율 향상이 맞물리면서 기술 발전이 다시 더 많은 차량과 서비스로 이어지는 선순환이 만들어지기 시작했다. 이것이 바로 자율주행 비즈니스 플라이휠(Business Flywheel)이다. (7쪽)

웨이모와 주옥스의 이 같은 공격적인 확장은 막대한 자본뿐 아니라 생산 인프라가 뒷받침하고 있다. 다만 두 기업의 방식에는 차이가 있다. 웨이모가 여러 완성차 제조사와 협력하며 차량 플랫폼과 공급망을 다변화한다면, 주옥스는 처음부터 로보택시 전용 차량과 생산시설을 직접 구축하는 전략을 택했다. 방식은 다르지만 목표는 같다. 차량 한 대당 원가를 낮추고 플릿을 빠르게 늘려 규모의 경제를 만드는 것이다. (71쪽)

가장 먼저 등장한 것은 자율주행 기업이 서비스를 직접 운영하는 방식이다. 웨이모와 포니AI처럼 기술 개발 기업이 차량을 보유하고 운행 전 과정을 관리하며 승차 요금을 직접 받는 구조다. 웨이모는 이 모델로 주당 50만 건의 유료 운행을 달성했고, 포니AI도 광저우와 선전에서 단위경제 손익분기점을 넘어섰다. 승차 요금이 핵심 수입원이며 원격 지원 인력, 차량 감가상각, 유지보수 등이 주요 비용을 이룬다.
직접 운영은 차량이 늘어날수록 고정비를 분산할 수 있다는 장점이 있지만, 규모를 키울수록 부담도 커진다. 신규 도시에 진출할 때마다 지도 구축과 현지 인허가, 원격 관제, 충전 정비 인프라 등에 선행투자가 필요하고 차량을 직접 보유하는 만큼 감가상각과 보험, 유지보수 비용도 늘어난다. 자체 호출 앱으로 새로운 이용자를 확보하는 데도 상당한 비용과 시간이 든다. 이런 한계를 줄이기 위한 대안으로 직접 운영과 외부 플랫폼 협력을 병행하는 하이브리드 모델이 부상하고 있다.
하이브리드 모델의 가장 큰 장점은 이미 이용자를 확보한 플랫폼을 활용할 수 있다는 점이다. 자체 앱만으로 이용자를 모으려면 많은 마케팅 비용이 들지만, 우버나 중국의 가오더지도처럼 대규모 사용자를 보유한 플랫폼에 연결하면 신규 시장에서도 빠르게 수요를 확보할 수 있다. (106쪽)

앞서 살펴본 사례들과 주요 기업들의 전략을 종합하면 자율주행 비즈니스 플라이휠은 크게 네 단계로 나눌 수 있다. 1단계 원가 최적화, 2단계 수익 구조 설계, 3단계 데이터 인프라 축적, 4단계 AI 고도화 상업적 임계점 돌파다. 다만 모든 기업이 이 순서대로 움직이는 것은 아니다. 데이터 플라이휠에서도 웨이모는 시뮬레이션 폐루프, 모빌아이는 크라우드소싱 지도에서 순환을 시작했듯 비즈니스 플라이휠도 기업이 가진 기술과 자본, 연구개발과 생산 역량, 파트너십, 규제 환경 등에 따라 출발점이 달라진다.
첫 번째 단계는 원가 최적화다. 자율주행차 한 대를 만드는 비용을 실제 사업이 가능한 수준까지 낮춰야 한다. 가장 큰 변화는 기존 차량을 사후 개조하는 방식에서 벗어나 자율주행을 처음부터 고려한 대량생산 차량을 만드는 것이다. 포니AI는 7세대 자율주행 시스템을 양산차 플랫폼에 직접 통합하면서 이전 세대보다 부품 원가를 크게 낮췄고, 바이두도 6세대 로보택시 RT6의 가격을 20만 4600위안까지 낮췄다. 웨이모 역시 재규어 아이페이스 중심의 기존 플릿에서 지커와 공동 개발한 CM1e 기반 6세대 차량 오하이로 옮겨 가며 차량 원가를 낮추고 있다. 테슬라가 사이버캡을 처음부터 대량생산을 전제로 설계한 것도 같은 흐름이다. (135~136쪽)

웨이모의 폐루프 학습과 모빌아이의 REM, 현대차그룹의 데이터 유니언은 모두 비즈니스 플라이휠의 3단계인 데이터 인프라 축적을 각기 다른 방식으로 구현한 사례다. 차이는 그 데이터를 어디까지 연결하느냐에 있다. 데이터가 AI 성능 개선에 그치면 학습 플라이휠이지만, 그것이 다시 원가 절감과 수익 확대, 서비스 확장으로 이어지면 비즈니스 플라이휠이 된다. (140~141쪽)

맥킨지의 최신 모빌리티 산업 조사 역시 2030년을 자율주행 산업의 중요한 변곡점으로 바라보게 한다. 2026년 1월 발표한 조사에서는 대부분의 자율주행 분야에서 상용화 예상 시점이 2023년 조사보다 다시 1~2년 늦춰졌다. 레벨4 로보택시는 이미 미국과 중국 일부 도시에서 상용 서비스를 시작했지만, 세계적으로 대규모 확산하는 시점은 2030년으로 예상됐다. 개인 승용차의 레벨4 도심 자율주행은 2032년, 레벨4 트럭 역시 2032년께 상업적으로 현실적인 수준에 이를 것으로 전망됐다. 이제 기술 개발 속도만으로는 상용화 시점을 결정할 수 없다. 비용과 규제, 안전성 검증과 시장 수용성까지 함께 해결해야 한다.
특히 눈여겨볼 것은 자율주행 산업의 가장 큰 장애물이 기술 자체에서 비용으로 이동하고 있다는 점이다. 맥킨지 조사에서 높은 비용은 자율주행 개발 과정의 가장 큰 걸림돌로 꼽혔다. 레벨4 로보택시와 레벨4 트럭은 시장 진입에 필요한 소프트웨어 개발에만 각각 30억 달러 이상의 투자가 필요할 것으로 예상됐다. 개발을 끝낸다고 곧바로 사업을 시작할 수 있는 것도 아니다. 실제 상용화를 위해서는 수많은 예외 상황에 대응하고 안전성을 검증해야 하며, 차량을 대량생산할 수 있는 수준까지 끌어올려야 한다. 기술 경쟁이 곧 자본 경쟁이자 운영 경쟁으로 바뀌고 있는 것이다. (214~215쪽)

한국의 과제는 어느 한 나라의 모델을 그대로 복제하는 것이 아니라, 필요한 요소만 골라 한국형 플라이휠 안에서 다시 조립하는 일이다.
한국형 자율주행 비즈니스 플라이휠은 ‘기술 개발 실증 → 대단위 운영 → 패키징 → 지속가능 모델 → 시장 확대 → 산업 주권 확보’ 여섯 단계로 구성된다. 중요한 것은 이 여섯 단계를 각각 따로 추진하는 것이 아니라 앞 단계의 성과가 다음 단계의 기반이 되고, 마지막 단계의 성과를 다시 기술과 사업에 투자하는 순환 구조로 만드는 일이다. (283쪽)

한국이 제시한 최대 3000대 규모의 플릿 확대가 의미를 가지려면 차량 수보다 구조가 먼저 바뀌어야 한다. 현재 광주 실증 차량의 높은 원가를 낮추고, 광주에서 검증한 K-자율주행 협력 모델과 국가대표팀 구조를 다른 도시에서도 구현할 수 있어야 한다. 단순히 차량 대수만 늘리는 것이 아니라 차량 생산과 운영, 보험, 규제, 서비스가 함께 확대될 수 있는 설계를 만들어야 3000대가 지속가능한 산업 기반으로 이어질 수 있다.
여기서 한 가지는 분명히 짚어야 한다. 한국은 자동차 생산 강국이다. 그러나 자동차 생산 강국이라는 사실이 곧 자율주행 강국이라는 뜻은 아니다. 완성차를 잘 만드는 역량과 그 차가 스스로 판단하고 주행하게 만드는 역량은 서로 다른 경쟁력이다. 한국은 전자에서는 세계 상위권에 있지만 후자에서는 아직 추격권에 머물러 있다. 이 둘을 혼동하는 순간 우리가 가진 강점은 과대평가하고 부족한 부분은 놓치게 된다. (294쪽)