Sonatus 는 2년 연속으로 Omdia의 소프트웨어 정의 차량(SDV) 설문조사를 후원했으며, 이번 조사는 업계가 ‘소프트웨어 정의’와 ‘AI정의’가 실제로 무엇을 의미하는지 재평가하고 있는 시점에 발표되었다.
수년간의 야심 찬 로드맵과 공격적인 데이터 수익화 계획 이후, 2026년 데이터는 보다 현실적인 방향으로의 결정적인 전환을 보여주고 있습니다. 즉, 차량 데이터를 활용하여 품질, 신뢰성, 성능을 개선하고 궁극적으로 고객 경험을 향상시키는 것입니다. 이는 업계가 광범위한 야심에서 체계적인 실행로 이동하고 있다는 보고서의 관점과 직접적으로 일치합니다.
이 설문조사는 지역, 기업 유형, 직무 분야를 막론하고 뚜렷한 경향을 보여주고 있습니다. 스마트 진단 및 예측 정비 분야가 이제 데이터 수익화를 제치고 차량 데이터의 가장 가치 있는 활용 사례로 부상했습니다. 전 세계적으로 예측 유지보수가 선두를 달리고 있으며, 스마트 진단은 비자율주행 AI 분야에서 여전히 최우선 순위를 차지하고 있습니다. 한편, 데이터 수익화는 약 14% 하락하며 하락세를 이어가고 있습니다.
이러한 변화는 업계 전반에 걸친 우선순위 재조정을 시사하며, 즉 인텔리전스 기반의 SDV 가치 창출이 어떤 모습이어야 하는지에 대한 관점을 재정의하는 것을 의미합니다.
수년 동안 수익 창출은 피할 수 없는 차세대 과제로 자리매김해 왔습니다. 제3자에게 텔레메트리 데이터를 판매하고, 차량 데이터에 대한 라이선스를 부여하며, 핵심 하드웨어 제품 외에 추가적인 수익원을 창출하는 것이 그 예입니다. 이번 설문조사 결과, 경제적·규제적 현실이 이러한 과대 광고에 미치지 못했음이 분명해졌습니다. 개인정보 보호에 대한 우려, 지역별 데이터 주권 규정, 제한된 수익 잠재력 등이 모두 합쳐져 오늘날의 전망을 더욱 냉정하게 만들고 있습니다. 보고서에 명시된 바와 같이, “차량 데이터 판매는 당초 상상했던 것만큼 수익성이 높지도, 간단하지도 않다.”
반면, 운영 데이터의 내부 활용 가치는 점점 더 높아지고 있다. OEM 업체들은 차량 성능을 직접적으로 개선하는 애플리케이션, 즉 조기 결함 탐지, 리콜 방지, 보증 비용 절감, 지속적인 제품 개선 등을 우선순위로 두고 있다. 이러한 기능들은 본업에서 주의를 분산시키기보다는 핵심 사업을 강화하는 데 기여한다. 이러한 관점은 외부 수익화보다 내부 가치 창출을 강조하는 본 보고서의 입장과 완전히 일치한다.
지역별 차이는 그 실태를 더욱 뚜렷하게 보여준다.
- 중국 중국은 가장 극적인 변화를 보였는데, 수익화 비중이 25%포인트 감소한 반면, 응답자의 51%가 예측 유지보수를 최우선 과제로 꼽았다.
- 북미 북미 역시 비슷한 양상을 보이며, 수익화 비율은 32%로 하락한 반면 진단 및 사용 분석은 증가세를 보이고 있다.
- 유럽 은 여전히 예외적인 사례로, 차량 데이터 수익화를 최우선 과제로 삼고 있지만, 그곳에서도 ADAS 개선과 사이버 보안이 그 격차를 좁혀가고 있다.
이러한 맥락에서, 예측 유지보수와 스마트 진단으로의 전환은 전략적이면서도 실용적인 조치입니다. 이러한 활용 사례는 현재 측정 가능한 투자 수익률(ROI)을 창출하는 동시에, 향후 사물인터넷( AI)을 기반으로 한 더욱 진보된 SDV 기능을 위한 기반을 마련해 줍니다.
Sonatus 의 관점에서 볼 때, 이러한 변화는 우리 생태계 전반에서 관찰되는 추세와 일치합니다. OEM들은 제품 품질을 강화하고, 제품 개선 주기를 단축하며, 장기적인 고객 신뢰를 구축하는 데이터 전략을 최우선 과제로 삼고 있습니다. 지능형 소프트웨어 정의 차량의 시대는 차량이 얼마나 많은 데이터를 생성하느냐에 의해 정의되는 것이 아니라, 그 데이터를 차량 자체를 개선하는 데 얼마나 효과적으로 활용하느냐에 의해 정의될 것입니다.
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