‘비행기' vs. '점프' (2)
2021년의 의문, 2026년의 대답, 웨이모 vs 테슬라
5년 전 FT는 "구글이 틀렸을 수도 있다"라고 우려했지만, 현재 자율주행 시장은 단순히 누가 맞고 틀리고를 넘어 '기술적 완성도'와 '확장성'의 치열한 밸런스 게임으로 진화했습니다.
Waymo "느리지만 확실한 비행"
구글의 래리 페이지가 강조했던 '비행기(완전 자율주행)' 전략은 결국 서비스의 신뢰성으로 증명되고 있습니다.
Geofencing의 확장
웨이모는 피닉스를 시작으로 샌프란시스코, LA, 오스틴 등 주요 도시에서 24시간 무인 로보택시 서비스를 성공적으로 운영 중입니다. 비록 특정 지역에 한정(지오펜싱)되어 있지만, 그 안에서의 안정성은 인간 운전자를 능가한다는 평가를 받습니다.
하드웨어의 범용화
과거에는 차량 자체를 개조하는 데 집중했다면, 이제는 'Waymo Driver'라는 자율주행 시스템 자체를 다양한 제조사(현대차, 지리 등)의 플랫폼에 이식하는 파트너십 전략으로 전환했습니다.
"점프해서 날 수 없다"던 그들의 말대로, 처음부터 완벽함을 기한 덕분에 사고율을 획기적으로 낮추며 유료 서비스 시장을 선점했습니다.
Tesla "데이터로 빚은 AI의 진화"
테슬라는 'bottom-up' 전략의 끝판왕답게, 하드웨어가 아닌 소프트웨어의 근본적인 혁신으로 맞서고 있습니다.
End-to-End AI (FSD v12~)
과거에는 수만 줄의 코드를 사람이 직접 짰지만, 최신 FSD는 수백만 개의 실제 운전 영상을 AI가 학습해 스스로 판단하는 '엔드 투 엔드' 방식을 도입했습니다. 이는 인간이 운전을 배우는 방식과 매우 흡사합니다.
로보택시(Cybercab)의 등장
테슬라는 대량 생산된 보급형 차량을 넘어, 아예 핸들과 페달이 없는 '사이버캡'을 공개하며 구글의 영역(레벨 4/5)에 정면 도전장을 내밀었습니다.
전 세계 수백만 대의 테슬라 차량에서 수집되는 '실전 데이터'가 AI 학습의 핵심 동력이 되어, 고가의 라이다(Lidar) 없이 카메라만으로도 놀라운 주행 성능을 보여주고 있습니다.
"기술의 수렴"
2021년에는 두 전략이 평행선을 달리는 듯 보였으나, 2026년 현재는 서로의 장점을 흡수하며 닮아가고 있습니다.
구글은 완벽한 기술을 더 빠르게 '확장'하는 데 집중하고 있고, 테슬라는 수집된 데이터를 바탕으로 '완전 무인화'의 문턱을 넘으려 하고 있습니다.
"결국 자율주행의 역사는 '안전이라는 고집(구글)'과 '데이터라는 실리(테슬라)'가 부딪히며 써 내려가고 있습니다. 래리 페이지가 우려했던 'Dog-Fooding'의 함정을 테슬라는 AI로 극복할 수 있을까요? 아니면 구글의 비행기가 전 세계 하늘을 먼저 덮게 될까요?
자율주행 시대의 진짜 승자는 기술의 우열이 아닌, 사용자의 신뢰를 먼저 얻는 쪽이 될 것입니다."
