자율주행 기술은 빠르게 발전하고 있으나 그 미래는 여전히 유동적이다. 맥킨지는 업계 리더들을 대상으로 세 번째 격년 조사를 실시하여 2026년 초반에 산업의 현주소를 진단했다.
늦춰지는 도입 시곗바늘
자율주행 기술의 도입 타임라인이 이전 조사(2023년) 대비 평균 1~2년 정도 늦춰졌다.
로보택시(Robo-taxi): 대규모 상용화 시점이 2029년에서 2030년으로 조정되었다.
개인용 Level 4 차량 (완전 자율주행이나 운전석에 필수적으로 있어야 하는 레벨) : 도심용 Level 4 자율주행차의 등장은 2030년에서 2032년으로 연기될 전망이다.
자율주행 트럭: 완전 자율주행 트럭 역시 2031년이 아닌 2032년은 되어야 상용화가 가능할 것으로 보인다.
대중 시장의 주인공은 Level 2
자율주행에 대한 대중 시장의 기대치가 Level 3 이상에서 현실적인 Level+로 옮겨갔다.
시장의 재편: 전문가의 49%는 2035년 대중차 시장이 Level 2+ 기능을 중심으로 형성될 것이라고 보았다.
L3의 고립: 비용 문제와 기술적 난제로 인해 Level 3 기능은 대중 모델보다는 프리미엄 차량을 위한 니치(Niche) 상품으로 남을 가능성이 커졌다.
* 침고로 Level 2+의 산업계의 정의는 현대기아의 HDA2에서 테슬라의 FSD까지를 포괄한다. 어떤 곳은 테슬라의 FSD를 Level 2++라고도 불리지만 Level 3와의 차이는 사고 시의 책임이 운전자 (Level 2) 혹은 제조사(Level 3)이냐에 따라 분류가 된다. 테슬라의 FDS는 Level3의 조건 (운전자의 개인 없이 차선변경, Eye off 등)을 충족하나 책임소재가 운전자에게 있어 Level2로 사업계에서는 정의를 한다. Level3을 위하여 법규, 보험, 책임소제등 많은 부분에서 정부와 산업계의 검토가 필요하다.
천문학적인 개발 비용과 수익성 압박
자율주행 수준이 높아질수록 필요한 투자 금액은 기하급수적으로 늘어났다.
소프트웨어 투자: Level 4 로보택시나 완전 자율주행 트럭을 시장에 내놓으려면 소프트웨어 개발에만 30억 달러(약 4조 원) 이상의 투자가 필요하다는 분석이 나왔다.
비용의 벽: 전문가들은 기술적 한계나 법적 책임보다 높은 비용을 가장 큰 장애물로 꼽았다. 이는 산업이 개발 단계를 지나 상용화 단계로 넘어가면서 수익성 확보가 가장 시급한 과제가 되었음을 의미한다.
갈라지는 세계: 지역별 기술 스택의 파편화
전 세계가 하나의 기술 표준을 공유하는 것이 아니라, 지역별로 독립된 기술 체계를 갖추는 현상이 나타나고 있다.
중국 독자 노선: 조사 대상의 **74%**는 중국이 독자적인 기술 스택을 보유할 것으로 예측했다.
이유: 중국 소비자들의 높은 관심, 독립적인 공급망, 그리고 지정학적 불확실성이 결합된 결과다.
AI의 진화와 안전성 사이의 줄타기
최근 화두인 '엔드 투 엔드(End-to-End) AI'는 성능 개선에는 유리하지만, 아직 규제와 안전성 면에서 숙제가 많다.
하이브리드가 대세: 전문가의 78%가 AI 모델과 전통적인 알고리즘을 결합한 하이브리드 방식이 미래의 주류가 될 것으로 보았다.
안전 검증: AI가 내린 판단을 전통적인 알고리즘으로 한 번 더 검증하는 방식이 안전성과 규제 준수 면에서 훨씬 유리하기 때문이다.
자동차 산업 구조의 변화
부품을 수급하고 조립하는 방식에서도 변화가 감지되었다.
하드웨어와 소프트웨어의 분리: 2035년에는 자동차 제조사(OEM)들이 칩과 소프트웨어를 묶음 상품으로 구매하기보다, 각각 독립적으로 소싱하는 전략이 지배적일 것으로 나타났다.
시사점
자율주행 산업은 이제 막연한 환상에서 벗어나 철저한 수익성 검토와 안전성 확보라는 현실적인 문제에 직면했다. 기업들은 자신이 가장 잘할 수 있는 영역에 집중하고, 협력과 파트너십을 통해 천문학적인 개발 비용을 통제하는 전략적 유연성을 발휘해야 한다.