샌프란시스코 정전,웨이모는 멈췄고, 테슬라는 달렸다

작년말 미국 샌프란시스코에서 발생한 대규모 정전은 로보택시 업계에 뜻밖의 시험대가 됐다. 도시 곳곳의 신호등이 꺼지고 교차로 질서가 무너진 상황에서, 구글 웨이모의 로보택시는 멈춰 섰고 테슬라는 운행을 이어갔기 때문이다. 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 이 장면을 두고 “테슬라 AI의 지능은 경쟁사보다 10배 뛰어나다”고 자신했다. 과연 이번 차이는 AI 기술력의 격차였을까.

좌측 웨이모 로보택시가 도로 위에 멈춰서 정체를 유발했다. 반면 우측 테슬라 로보택시는 정전에도 불구하고 주행이 가능했다. 이미지=일론 머스크 X

정전이라는 변수 앞에서 멈춘 웨이모 로보택시

정전은 샌프란시스코 시민 약 13만 가구에 영향을 미쳤고, 도심 주요 교차로의 신호등이 동시에 꺼졌다. 웨이모는 곧바로 앱을 통해 일부 지역 로보택시 서비스 중단을 공지했다. 실제 현장에서는 신호등이 꺼진 교차로에서 웨이모 차량들이 장시간 정차하며 교통 정체를 유발하는 모습이 포착됐다.

웨이모 측 설명은 명확하다. 신호등이 작동하지 않으면 이를 ‘4방향 정지 교차로’로 인식하도록 설계돼 있지만, 이번처럼 도시 전반에서 같은 상황이 동시에 발생하자 차량이 교차로 상태를 반복 확인하며 평소보다 오래 멈춰 서게 됐다는 것이다. 안전을 최우선으로 두는 완전 무인 자율주행 로보택시의 한계가 그대로 드러난 셈이다.

테슬라는 왜 멈추지 않았나

같은 시간, 일론 머스크는 엑스에 “테슬라 로보택시는 샌프란시스코 정전의 영향을 받지 않았다”는 글과 함께 비교 영상을 올렸다. 웨이모가 완전 무인 방식으로 운영되는 반면, 테슬라는 현지에서 운전석에 안전 요원이 탑승한 감독형 자율주행 방식으로 서비스를 운영하고 있다는 점이 우선적인 차이다.

신호등이 사라진 교차로에서는 단순한 인식 문제가 아니라 사람 간의 눈치와 양보, 순간 판단이 중요해진다. 테슬라의 경우 자율주행 시스템이 판단을 망설이는 순간, 안전 요원이 즉시 개입해 주행을 이어갈 수 있다. 결과적으로 ‘완전히 멈추지 않는 그림’을 만들 수 있었던 배경이다.

규칙 기반과 AI 기반, 정전에서 갈린 대응 방식

이번 정전 사태는 두 회사의 자율주행 철학 차이를 그대로 보여줬다. 웨이모는 고정밀 지도와 라이다, 레이더 등 센서 기반 데이터를 바탕으로 정해진 규칙에 따라 움직이는 구조에 가깝다. 신호 확인이 불가능한 상황을 위험 요소로 판단하면, 시스템은 멈추는 쪽을 선택한다.

반면 테슬라는 카메라 기반 인식과 엔드투엔드 AI 모델을 강조해 왔다. 8개 카메라로 수집한 영상 데이터를 바탕으로 도로 환경 전체를 학습하고, 신호등이 꺼진 상황에서도 주변 차량과 보행자 흐름을 종합해 주행 여부를 판단한다. 고해상도 지도 의존도를 낮춘 구조가 예외 상황에서 유연성을 보였다는 평가가 나오는 이유다.

머스크의 “지능 10배” 발언, 어디까지 봐야 하나

머스크는 이번 논란 이후 “테슬라 AI의 저장 용량 대비 지능 밀도는 시장의 어떤 시스템보다 최소 10배 뛰어나다”고 주장했다. 다만 이번 정전 사례를 단순히 AI 성능 우열로 해석하는 데에는 한계가 있다.

웨이모가 멈춘 이유는 AI가 상황을 이해하지 못해서라기보다, 완전 무인 서비스에서 안전과 책임을 고려한 운영 정책 때문이라는 해석이 더 설득력을 얻는다. 반대로 테슬라가 달릴 수 있었던 것도 AI의 판단력뿐 아니라, 사람 개입을 전제로 한 감독형 운영 구조가 뒷받침됐기 때문이다.

정전이 던진 질문, 로보택시의 다음 과제

샌프란시스코 정전은 로보택시 산업에 중요한 질문을 남겼다. 도시 인프라가 붕괴했을 때 자율주행차는 계속 달려야 하는가, 아니면 멈추는 것이 더 책임 있는 선택인가. 재난 상황에서도 원격 지원과 운영 체계는 버틸 수 있는가.

웨이모의 ‘멈춤’과 테슬라의 ‘운행 지속’은 단순한 승패의 문제가 아니다. 자율주행 기술 경쟁이 이제 알고리즘 성능을 넘어, 위기 상황에서 어떤 철학과 운영 전략을 택할 것인가의 문제로 확장되고 있음을 보여주는 장면이다. 완전 무인 자율주행이 일상이 되기 위해 넘어야 할 진짜 관문은, 바로 이런 예외 상황에 있다.

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