AWS가 자동차 산업에 실제로 가져다주는 것

개요

CES 2024 현장에서 생중계합니다. AWS와 함께하는 ‘ The Garage ’에 오신 것을 환영합니다. 시작해 볼까요!

The Garage 에 오신 것을 환영합니다. 이번 에피소드는 라스베이거스에서 열린 2024년 소비자 가전 전시회(CES)에서 녹화된 또 다른 생방송 에피소드입니다. 오늘은 AWS에서 오신 저희의 좋은 친구 마이크 도젠바흐 씨를 모시게 되어 정말 기쁩니다. 마이크 씨, ‘ The Garage ’에 오신 것을 환영합니다.

초대해 주셔서 감사합니다.

마이크 도젠바흐를 소개합니다

마이크, 본인에 대해 간단히 소개해 주시고, AWS에서 어떤 일을 하고 계신지 말씀해 주시겠어요?

네, 저는 소프트웨어 개발 분야에서 경력을 쌓아왔습니다. 여러 가지 다양한 일을 해왔는데, 약 7년 전 한 OEM 기업에 입사해서 그곳에서 소프트웨어 개발 부서를 이끌었습니다. 그곳에서 약 5년 정도 근무했고, 여러 스타트업을 경험하기도 했으며, 그 OEM 기업에 입사하기 전에는 아마존에서 근무한 적도 있습니다.

그리고 제가 그 업계에 발을 들인 후, 아버지는 드디어 제가 의미 있는 일을 하고 있다고 생각하셨는데, 그 이유는 제가 이제 자동차 업계의 4세대가 되었기 때문입니다.

부모님들의 시각이 참 흥미롭다는 게 참 웃기네요. 우리 부모님은 제가 뭘 하는지 아무리 물어봐도 도저히 모르실 거예요.

네, 제 생각엔 그게 그가 마음에 들었던 점인 것 같아요. 이번에는 드디어 그렇게 할 수 있었으니까요.

그는 드디어 이해했습니다. 그리고 저는 항상 게스트분들께 자신에 대한 재미있는 일화를 하나 들려달라고 부탁하곤 합니다. 사람들이 잘 모르는, 그런 이야기 말이죠.

네. 사실 저에 대해 거의 아무도 모르는 건 딱히 없어요. 전 꽤 솔직한 편이거든요. 하지만 일 외에 제가 즐겨 하는 것 중 하나는 하키를 치는 거예요. 전 골키퍼를 맡고 있어요.

그래도 이빨은 다 남아 있잖아요.

그래, 뭐, 그건 내가 골키퍼라서 그런 거지. 맞아, 우린 큰 헬멧을 쓰거든.

하지만 제 아이들 중 두 명은 그 길을 따라갔고, 지금은 둘 다 하키 골키퍼로 활동하고 있습니다. 사실, 제 딸은 더 나은 훈련을 받기 위해 보스턴의 기숙학교에 다니고 있습니다.

네, 정말 좋네요. 음, 전 항상 제 자신에 관한 재미있는 사실을 하나 소개하며 마무리하는 걸 좋아해요. 매번 다른 이야기를 꺼내야 하거든요.

재미있는 사실 하나 말씀드리자면, 제 딸은 사실 아이스 스케이팅을 정말 좋아해요. 그래서 피겨 스케이팅을 더 좋아하지만, 하키를 하는 여자아이들도 꽤 많아요. 정말 멋지죠.

네.

하지만 그녀는 피겨 스케이팅에 푹 빠져 있고, 사실 정말 좋아해요. 그게 그녀의 새로운… 뭐랄까, 그녀만의 스포츠라고 할 수 있죠. 네, 정말 좋네요.

아주 좋아요.

고객과 함께 솔루션을 개발합니다

그럼 이 주제를 좀 더 깊이 파고들어 ‘소프트웨어 정의 차량(software-defined vehicles)’에 대해 이야기해 봅시다. 사실 차량 소프트웨어는 ‘ The Garage ’의 전반적인 핵심 주제이기도 하죠. 그럼 현재 어떤 부분에 중점을 두고 계신지 말씀해 주시겠어요? 현재 업계에서 눈에 띄는 주요 트렌드는 무엇인가요? 지난 5년 정도 동안 제가 목격한 큰 변화 중 하나는 OEM(자동차 제조사)들이 기술 기업들과 더욱 긴밀한 파트너십을 맺기 시작했다는 점입니다. 기술 기업들을 단순한 공급업체나 심지어 경쟁자로 취급하기보다는 함께 협력할 수 있게 된 것이죠. 아시다시피 AWS의 업무 방식은 고객을 출발점으로 삼아 거기서부터 역방향으로 접근하는 것입니다. 따라서 우리의 업무 방식은 이러한 파트너십 측면에 매우 잘 부합합니다. 제가 소속된 부서인 AWS Industry Products도 바로 그런 일을 하고 있습니다. 즉, 특정 산업을 위한 범용적이고 널리 이용 가능한 서비스를 구축하는 것이죠. 저는 그곳에서 자동차 부서에 소속되어 있습니다.

네.

그래서 저희가 하는 일은 자동차 기업들과 파트너십을 맺고 함께 무언가를 개발하는 것입니다. 저희는 AWS가 모든 고객을 위해 시장에 출시할 제품을 개발합니다. 그런 다음 저희 고객이자 파트너인 기업은 자사가 가장 잘하는 부분을 개발하여 여기에 더합니다. 결과적으로, 함께 개발했기 때문에 서로 완벽하게 연동되는 훌륭한 엔드투엔드 솔루션을 갖추게 되는 것입니다.

정말 좋네요.

그렇죠? 그래서 저희는 이 비즈니스 모델에서 상당한 성과를 거두고 있습니다. 이는 기술 기업과 OEM 양측이 힘을 합쳐 고객을 진정으로 돕고 있음을 보여주는 것이죠.

정말 좋네요. 아시다시피, 저는 수년 동안 아마존과 함께 일해 왔는데, 작년에 방영된 ‘ The Garage ’ 시즌 1에서는 훌륭한 리더인 스테파노 마르자니 씨가 출연했었습니다. 그리고 사실 이번 주 초에 ‘ Sonatus ’와 스테파노 씨가 모두 ‘MotorTrend Software-Defined Vehicle Innovator Awards’를 수상했다는 소식을 듣고 기쁘게 생각하고 있습니다.

축하합니다.

그분이 우승한 바로 그날, 우리 회사도 우승하게 되어 더욱 기쁩니다.

네.

그거 정말 대단하네요. 그리고 이 고객 중심 모델이 정말 실효성이 있다는 점도 잘 이해합니다. 제 말은, 여러분은 진정으로 ‘고객 우선’의 접근 방식을 취하고 계시다는 뜻이에요. 사실 Sonatus 에서도 매우 유사한 철학을 가지고 있습니다. 저희를 여러분과 비교하려는 건 아니지만, ‘고객 우선’이라는 측면에서는 말이죠. 저희는 정말로… 고객을 대체하려는 게 아닙니다. 디자인 팀이나 고객을 대체하려는 것도 아니에요. 우리는 그들을 한 단계 더 높여주려고 노력하고 있습니다. 귀사가 고객이 기반으로 삼아 구축할 수 있는 표준 제품을 제공하면서도, 고객이 자신만의 차별화된 요소를 더할 수 있도록 하는 것과 같은 방식이라고 생각합니다. Sonatus 에서도 매우 유사한 접근 방식을 취하고 있습니다. 저희가 인프라를 제공하면 고객이 그 위에 자신만의 차별화된 요소를 더할 수 있도록 하는 것이죠. 이 방식은 좋은 반응을 얻고 있는 것 같습니다.

네, 저도 그렇게 생각해요.

클라우드 환경에서의 ECU 가상화

그렇다면, 귀하가 현재 종사하고 있는 자동차 산업에서 가장 중요한 발전으로 어떤 것들이 있다고 보십니까?

음, 사실 여러 가지가 있긴 한데, 그중 세 가지는 가능하면 간단히 이야기해 보고 싶네요. 첫 번째는 ECU의 가상화입니다. 제가 OEM에서 근무할 당시, 운영 체제 등이 탑재된 시제품 ECU들이 있었습니다. 저수준 소프트웨어가 설치된 상태로 해외에서 저희에게 배송되어 왔죠.

네.

저희는 연구실에서 그 장비를 가동하고, 그 위에 저희 소프트웨어를 탑재했죠. 맞아요. 그 방식도 나쁘진 않았지만, 확장성이 없다는 게 문제였죠? 확장성이 전혀 없었어요. 이 모든 시제품과 하드웨어는 가격이 매우 비쌌습니다. 시제품이라서 내구성도 약했죠. 어떤 이유로든 장비가 고장 나면 해외로 반송해서 교체품을 받아야 했어요. 그래서 개발 과정이 상당히 지연되곤 했습니다.

그런 식으로 상호 운용성을 테스트하기도 어렵습니다.

전적으로 동의합니다. 네, 정말 그렇죠. ECU들이 서로 연결된 형태로 구성되어서는 안 됩니다. 각 ECU가 제가 일상적으로 수행하는 작업에 있어 반드시 필수적인 것은 아닐 수 있기 때문이죠. 하지만 그렇게 되면, 안타깝게도 그 모델에서는 훨씬 나중에 이루어지는 통합 단계가 되어서야 많은 버그를 발견하게 됩니다.

네.

그래서 제가 최근 몇 년 동안 자주 목격한 것은 ECU의 가상화 현상입니다.

알겠습니다.

그러니까 그 소프트웨어 패키지를 클라우드에 올려서, 가능한 한 원래 하드웨어와 똑같은 사양의 호환 가능한 하드웨어에서 실행하는 거죠. 맞아요.

그리고 아시다시피, ARM 칩 같은 것들이 있으면 이 작업이 훨씬 수월해지죠.

맞아요, AWS Graviton이 이 기술의 잠재력을 제대로 끌어냈죠.

네, 뭐, 아시다시피 우리에게는 그라비톤이 판도를 바꿀 핵심 요소입니다. 그래서 우리는 이미 QNX를 도입했고, 클라우드에서 QNX를 실행하는 AMI도 갖추고 있어서, 원한다면 1,000개의 인스턴스를 확장할 수도 있습니다.

그리고 프롬프트만 나타나면 마치 실제 하드웨어를 사용하는 것과 다름없습니다.

네, 맞아요. 그러니, 아시다시피 모든 걸 다 잡아낼 수는 없는 거죠.

네.

알다시피, 현실 세계에서는 열 관련 오류가 발생하기도 하고, 그 외에도 현실 세계에서만 일어나는 일들이 꽤 많거든요.

하지만 아시다시피, 이 경우 ‘완벽함’은 ‘좋음’의 적입니다. 그리고 제 생각에는, 그런 확장성을 진정으로 활용할 수 있다면 — 물론 물리적인 측면에서는 얻을 수 없는 것들도 있겠지만 — 다른 방식으로는 얻을 수 없었던 것들도 얻을 수 있을 거라고 봅니다. 맞아요. 네트워크 효과가 발생하는 곳에서는 경합이나 리소스 부족 같은 문제들이 생길 수 있는데, 이런 것들은 정말… 사실 우리는 의도적으로 그런 영역에 부하를 주어, “경합을 실제로 유발해 보자”고 할 수도 있죠. 실제 차량에서는 유발하기 어려울 수도 있는 상황을 만들어서, 우리가 한계점에 얼마나 가까이 와 있는지 확인해 볼 수 있으니까요.

네, 전적으로 동의합니다. 게다가 인력도 많이 절약되죠. 예전 방식에서는 수천 킬로미터나 마일, 뭐든 간에 차를 몰고 돌아다니는 게 주된 업무였던 사람들이 있었잖아요. 그들은 그저 운전하고 테스트하는 데만 몇 시간씩이나 시간을 쏟아부었죠. 이를 가상화하면 그 가치의 90%를 확보할 수 있고, 전문가들은 더 어려운 문제 해결에 집중할 수 있게 됩니다.

맞아요. 정말 훌륭하네요. 그리고 정말 중요한 부분이에요. 저희는 이를 중요한 트렌드로 보고 있습니다. 현재 이 분야에서는 아직 제한적으로만 진행하고 있지만, 앞으로도 계속 확대해 나갈 계획입니다. 예전에는 물리적 하드웨어 인프라를 사용해 수행하던 테스트 중, 예를 들어 전원 재시작 같은 작업도 이제는 원격으로 처리할 수 있게 되었죠. 이제 저희는 클라우드에서 이를 수행하고 있습니다. 저희 개발 작업의 상당 부분은 무엇보다도 AWS에서 이루어졌으며, 이러한 방식을 통해 훨씬 더 확장성이 뛰어나고 비용 효율적인 방식으로 프로토타입을 제작할 수 있게 되었습니다.

네, 맞아요. 그리고 아시다시피, 바로 이 전시회에서 저희가 스텔란티스(Stellantis)와 맺은 파트너십을 발표했는데, 저희가 그들의 시스템 구축을 지원한 결과 개발 기간이 100배 단축된 것으로 나타났습니다. 즉, 개발 기간이 그만큼 줄어들었다는 뜻이죠.

그러니까 일종의 ‘시프트 레프트’—다른 분들이 언급했던 그 ‘시프트 레프트’ 개념 말입니다.

네, 딱 그렇네요.

소프트웨어가 실행되는 환경을 가상화하기

네, 그건 정말 중요하네요. 그게 첫 번째 트렌드군요. 지금 당장 가장 중요하다고 생각하시는 두 번째 트렌드는 무엇인가요?

이는 차량 내 소프트웨어 생태계의 가상화와 어느 정도 관련이 있습니다. 즉, ECU 내에 추상화 계층을 추가하는 것이죠. 기능이 점점 더 많아지고 ECU 수는 줄어들면서, 이는 더욱 실용적인 해결책이 되고 있습니다. 따라서 이러한 추상화 계층을 활용하면 소프트웨어를 한 번만 개발해도 어떤 수의 차량에서든 실행할 수 있습니다.

네.

그렇죠? OTA는 새로운 기술은 아니지만, 이 기술 덕분에 훨씬 쉬워졌습니다. 차량 함대 내의 다양한 제조사, 모델, 연식 등에 맞춰 업데이트를 제공하기 위해 150가지나 되는 서로 다른 버전의 패키지를 따로 준비할 필요가 없게 된 거죠. 또한 이러한 추상화 계층은 상당한 부가가치를 창출할 수도 있습니다. 그리고 저희가 파트너사와 함께 개발 중인 제품 중 하나는, 차량 내 에지(edge) 환경에서 머신러닝 모델과 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있게 해줍니다. 이는 제가 다음에 말씀드릴 내용과도 연결되는데, 이를 통해 차량 내에서 데이터를 처리하고 추론을 도출함으로써 고객의 행동 패턴 등을 바탕으로 차량의 작동량이나 기능을 제어할 수 있을 뿐만 아니라, 처리를 위해 외부로 전송해야 하는 데이터의 양도 줄일 수 있습니다.

네. 아까 통합에 대해 이야기했었죠. 저희는 통합을 매우 중요한 트렌드로 보고 있습니다. 그리고 제 생각에는, 이것이 일종의 ‘사촌’ 같은 개념이라고 봅니다. 왜냐하면 요소를 추상화하고 워크로드를 가상화해 나감에 따라, 예전에는 서로 다른 두 개의 ECU, 말 그대로 두 개의 서로 다른 ‘블랙박스’가 있었을지 모르지만, 이제는 서로 존재를 인식하지 못한 채 나란히 가상화된 공유 소프트웨어로 변모하게 되기 때문입니다. 마치 클라우드 환경에서 서로 나란히 존재하면서도 서로의 존재를 인식하지 못하는 것과 비슷하죠.

네.

하지만 이를 통해 비용을 절감하고 차량 중량을 줄일 수 있습니다. 업계에서는 차량 중량 절감에 큰 중점을 두고 있는데, 부품 통합도 그 일환입니다. 하지만 현명한 방식으로 진행하지 않는다면 효과적이지 않을 것입니다. 네.

그리고 이 기술이 가능하게 해주는 또 다른 점은, 제가 한동안 생각해 왔지만 아직 실현할 수 없었던 — 기술이 아직 그 수준에 이르지 못했기 때문이죠 — 바로 소프트웨어가 실행되는 위치를 실제로 가상화하는 것입니다. 실제 상황과 차량 내에서 일어나는 일, 그리고 연결 상태에 따라 차량이 워크로드를 차량 내, 5G 엣지, 아니면 클라우드 중 어디에서 실행할지 결정할 수 있습니다.

네.

그러니 그런 추상화 계층이 있다면, 그때서야 어디에서 실행할지 결정하면 됩니다.

맞아요. 아시다시피, 저는 ARM에서 오랫동안 근무했는데, 그곳에서 SOAFEE 이니셔티브를 창설하는 데 기여했습니다. 그 이니셔티브를 만들어낸 팀의 일원이 된 것을 자랑스럽게 생각합니다. 그 아이디어 중 하나였는데, 아마존은 이 이니셔티브의 초기 파트너로서 워크로드 이동성을 가능하게 하는 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 지원했습니다. 이를 통해 사용자는… 연결성이 뛰어난 환경에 있을 수도 있고, 놀라운 수준의 무선 연결이 확보되어 있다면 클라우드로 데이터를 더 적극적으로 전송할 수도 있고, 연결성이 낮은 환경에서는 로컬에서 작업을 처리해야 할 수도 있으며, 그 중간 어디쯤에 위치할 수도 있습니다. 저는 이것이 업계에서 점점 더 확산되고 있는 일반적인 추세라고 생각하며, AWS가 그 최전선에 서 있다고 봅니다.

그렇게 되기를 바랍니다.

Sonatus 와 AWS의 공동 시연

좋습니다. 그리고 방금 인공지능에 대해 말씀하실 때 그 점도 간접적으로 언급하셨던 것 같습니다. ‘ AI ’의 중요성이 점점 커지고 있습니다. 저희는 이번 전시회에서 직접 개발한 시연 영상을 선보이고 있는데, 이를 개발하게 되어 정말 기쁩니다. 이 시연에서는 ‘ Sonatus ’ 수집기 제품과 차량 내의 세분화된 데이터를 함께 활용하고 있습니다. 예를 들어, ADAS에 문제가 발생했을 때 이를 신속하게 진단하고자 하는 상황을 상상해 보시면 됩니다.

네.

하지만… 그건 정말 훌륭한 일입니다. 저희도 그 솔루션을 정말 자랑스럽게 생각합니다. 또한 매우 독창적인 솔루션이기도 하죠. 하지만 그 외에도 추가적인 정보가 필요합니다. 그래서 저희는 AWS와 협력하여, 이른바 ‘데이터 보강’ 작업을 통해 제조 데이터나 ADAS 모델의 A/B 테스트 결과, 클라우드 기반 인식 기술과 같은 정보를 추가하고 있습니다. 이를 통해 ADAS 엔지니어가 문제를 해결하는 데 필요한 데이터를 매우 신속하게 맞춤 제공할 수 있게 됩니다.

네.

게다가 기계 학습이 그 과정에서 점점 더 핵심적인 역할을 하고 있는 모습도 볼 수 있습니다. 즉, 어떤 데이터를 수집해야 할지 능동적으로 파악하고, 인간이 놓칠 수도 있는 패턴을 능동적으로 발견하는 것이죠. 하지만 ‘ AI ’는 “그건 뻔한 거잖아. 바로 눈앞에 있는데.”라고 말합니다.

맞아요, 정확히 그렇죠. 게다가, 아시다시피 규칙 기반 모델도 훌륭하고 대부분의 경우 잘 작동하지만, 머신러닝(ML)이나 딥러닝(AI )은 현재 일어나고 있는 상황에 대한 추가적인 통찰력을 제공해 주고, 여러분 스스로도 아직 생각하지 못했던 패턴을 포착해 줍니다.

네.

그렇죠? 그리고 네, 아니, 당신이 기획한 그 컬렉터용 제품을 정말 마음에 들어요. 제 팀이 그 프로젝트의 작은 부분이라도 당신과 함께 작업할 수 있었다는 점이 정말 자랑스럽습니다.

정말 멋진 협업이었습니다.

이에 대한 반응은 정말 환상적이었습니다. 모두가 이 협력의 가치와 이 파트너십이 얼마나 훌륭한지 진심으로 인정하고 있습니다. 또한 제조 파트너, OEM, 타이어 회사, 1차 협력사 등 다양한 분야의 유능한 파트너들이 대거 참여하고 있어, 이를 통해 전체 생태계의 잠재력을 제대로 끌어낼 수 있습니다. 그리고 클라우드에서 이 모든 데이터를 통합하는 것은 정말 강력한 시너지를 만들어냅니다. 저는 ‘1 더하기 1은 3이 된다’라고 말하곤 하는데, 모든 작업이 완료되면 어쩌면 ‘1 더하기 1은 17이 될지도 모릅니다’. 정말 대단한 일이니까요.

네, 작년에 여기 와서 부스들을 둘러봤을 때도 그런 종류의 것들을 많이 봤어요. 하지만 그때는 여전히 꽤 원시적인 수준이었죠. 이번에는 돌아다녀 보니 모든 것이 훨씬 더 세련되어졌네요. 소비자 중심적으로 바뀌었죠. 지난 1년 동안 엄청난 발전을 이뤘어요.

다양한 종류의 데이터의 중요성

좋아요, 좋아요. 방금 언급하신 세 번째 기술 분야는 무엇이었나요?

사실 핵심은 데이터에 있습니다. 우리는 이미 이 주제에 대해 이야기를 나누기 시작했는데, 자동차 업계가 정보를 수집하는 방식에 관한 것이며, 실제로는 그다지 많은 정보를 수집하지 못하고 있습니다.

네.

그리고 이를 어떻게 활용하는지 말이죠. 아시다시피, 조직 내 여러 곳이나 외부에서 데이터 세트를 가져오는 것에 대해 언급하셨죠. 이 모든 데이터를 통합하고 머신러닝을 활용해 인사이트를 도출함으로써, 고객에게 실시간으로 도움을 줄 뿐만 아니라, 향후 개발할 제품에 대해 더 나은 결정을 내리거나, 고객의 요구를 더 잘 충족시키기 위해 기존 제품을 어떻게 개선할지에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있게 되는 것입니다.

네.

데이터는 정말 막강한 힘을 지녔습니다. 최근에 블로그 글을 하나 썼는데, 제목이 약간 도발적인 느낌으로 “데이터는 새로운 석유가 아니라, 데이터야말로 새로운 모든 것이다”라고 지었습니다. 그게 제 블로그 제목이었죠. 하지만 저는 실제로 그 말을 진심으로 믿습니다. 왜냐하면 최전선에 있는 기업들은 훨씬 더 심도 있는 방식으로 인사이트를 도출해내고 있기 때문입니다.

네.

과거에는 – 우리 제품 매니저들도 이 이야기를 몇 번이나 했었죠 – 차량이 출고되면 마치 블랙박스처럼 되어버린다고 말하곤 했습니다. 그들은 사람들이 차를 어떻게 사용하는지 전혀 알 수 없었죠, 그렇죠? 제품 기획자든, 진단 엔지니어든, 혹은 솔직히 말해 매출 증대는 물론 고객 관리와 정비 등을 위해 고객과 선제적으로 소통하고자 하는 딜러든, OEM 생태계의 모든 구성원에게 어떻게 역량을 부여할 수 있을까요? 각자에게 필요한 서로 다른 데이터를 어떻게 제공할 수 있을까요? 각자에게 필요한 데이터가 다르기 때문입니다. 과거에는 30초마다 동일한 170개의 신호를 수집하는 것으로 끝났을 것입니다. 하지만 사실 그런 방식으로는 이러한 심층적이거나 다양한 문제들을 모두 해결할 수 없습니다.

네, 전적으로 동의합니다. 그리고 우리는 고급 차량뿐만 아니라 모든 차량이 올바른 방식으로 제대로 작동하는 단계에 도달해야 합니다. 이를 위한 한 가지 방법은 커넥티비티 비용을 줄이는 것입니다. 즉, 차량 내에서 의사결정을 내리고 실제로 중요한 데이터만 처리하는 것이죠. 맞습니다. 그리고 그 데이터를 차량 밖으로 꺼내면 됩니다. 그러면 그 데이터를 활용할 수 있죠. 실시간으로 변경할 수 있고요, 그렇죠? 실험 중인 내용을 변경할 수 있습니다. 그리고 앞서 소프트웨어 가상화에서 언급했듯이, 이미 도로 위를 달리고 있는 차량의 소유주들에게도 상당한 가치를 더할 수 있게 됩니다. 그렇죠? 차량의 가치는 대리점을 떠난 후에도 계속 증가합니다.

맞아요. 맞아요. 네, 지난해, 아니 지난 6월 AutoTech 행사에서 그 얘기를 했었죠. 예전에는 차를 팔 때 그 차가 최상의 상태라는 게 일반적인 생각이었다고요.

네.

그리고 새로운 사고방식은, 판매할 때가 그 제품이 가장 최악의 상태라는 것입니다. 왜냐하면 그 이후로는 계속해서 더 좋아지기만 하니까요. 이런 이야기는 이미 여러 번 들어봤지만, 저는 정말 공감합니다. 그리고 저는 그런 사고방식이야말로 우리가 SDV에 대해 색다른 시각으로 접근해야 하는 방식이라고 생각합니다.

네.

SDV는 단순한 OTA가 아닙니다

하지만 당신은 차에 인공지능을 탑재하는 것에 대해 이야기했잖아요. 제 생각엔 다들 ‘아, 그건 그냥 OTA일 뿐이겠지’라고 생각하니까요.

네.

그냥 OTA 업데이트만 하면 문제가 해결될 거예요.

글쎄요, 네, 그렇죠. 저희는 OTA를 사용하고 있으며, 바로 지난주에 차량용 OTA 솔루션 중 세계 최고 수준이라고 자부하는 제품을 출시했습니다. 따라서 OTA는 분명 그 나름의 역할이 있지만, 전체 이야기의 일부일 뿐입니다.

네.

차량 내부에도 스마트한 기능이 필요합니다. 그리고 앞서 말씀하셨듯이 — 제 표현이지, 선생님의 표현은 아닙니다만 — 어떤 데이터를 수집하고 어떤 데이터를 클라우드에 업로드할지 선별적으로 필터링하는 과정이 있습니다. 현재 저희는 데이터를 로컬에 캐시할 수 있는 솔루션을 보유하고 있으며, 차량 내에서 규모의 경제 효과를 거두기 위해 저장 공간을 공유할 수도 있습니다.

네.

하지만 이 기능을 통해 할 수 있는 또 다른 점은 데이터를 로컬에 저장해 두었다가, 긴급한 상황일 때 즉시 클라우드로 스트리밍할지 여부를 동적으로 결정할 수 있다는 것입니다.

네.

아니면 이 데이터를 로컬에 캐시해 두었다가 Wi-Fi를 통해 업로드할까요? 아니면 그 중간 어디쯤에서, 예를 들어 “아, 일정한 패턴이 보이네. 그럼 추가 데이터를 조금씩 보내봐야겠다”라고 분석적으로 판단하는 단계에서 업로드할까요? 그게 바로 귀하의 요지였던 것 같습니다.

네, 그게 제가 드린 말씀의 맥락과 잘 맞아떨어지네요. 네, 정말 그렇습니다. 차량에 그런 지능을 탑재하면 고객의 불편을 얼마나 덜어줄 수 있는지 정말 놀랍습니다. 왜냐하면 고객이 굳이… 바로 예측 정비 측면 때문이죠. 반면, 차량이 고장이 나기 시작하는 시점을 스스로 파악한다면, 운전자가 알아채기 전에 문제를 미리 잡아낼 수 있으니까요…

나중에 고치는 것보다 미리 고치는 편이 훨씬 저렴합니다.

네, 맞아요.

생성형 기술의 폭발적인 확산 AI

따라서 작년과 올해를 비교해 보면, 틀림없이 달라진 점 중 하나는 생성형 AI 의 폭발적인 확산입니다.

동의합니다.

그리고 이 기술이 정말 다양한 분야에서 활용되고 있는 걸 볼 수 있죠. 오늘 전시회 전반에 걸쳐 이를 지켜보시면서 어떤 생각이 드시나요?

네, 뭐, 그건… 새로운 기술치고는, 게다가 아직 미성숙한 단계이고, 우리가 계속 개선해 나가면서 더 많은 기능을 추가할 여지가 분명히 있는 기술치고는 정말 놀라웠어요. 제가 여기서 돌아다니며 본 기능 중 일부는 GenAI를 기반으로 하고 있는데, 그 덕분에 아이디어 단계에서 실제 제품 출시까지 단 6개월 만에 이뤄졌거든요.

그 발전 속도는 정말 믿기지 않을 정도입니다. 그리고 말씀하신 대로, 상황이 너무 빠르게 진화하고 있다는 점에서 아직 초기 단계라고 할 수 있죠. 2년 후에는 어떤 모습이 될지 상상해 보세요.

맞아요. 제 말은, 지난 두 달 동안만 해도 정말 많은 변화가 있었거든요.

맞습니다. 제 생각에는 이 분야는 아직 겉핥기 수준에 불과하다고 봅니다. 여러 OEM 업체들이 이를 활용하기 시작한 몇 가지 사례를 볼 수 있지만, 아직 초기 단계입니다. 앞으로도 계속 성장할 것이며, 저희도 주목하고 있는 분야입니다. 저희에게 있어 머신러닝과 인공지능은 우리가 하는 일에 있어 매우 중요한 요소입니다. 앞으로 몇 년 동안 저희는 모든 제품에 머신러닝을 도입할 계획입니다. 이미 적용된 부분도 있고, 이를 확대해 나갈 예정인데, 앞으로 정말 흥미진진한 시기가 될 것이라고 생각합니다.

동의합니다. 그리고 이는 자동차 산업이 변화하고 있는 또 다른 측면을 보여줍니다. 아시다시피, 20년 전만 해도 새로운 기술은 그 효과가 확실히 입증될 때까지 자동차에 적용하는 것을 최대한 피하려 했습니다. 하지만 이제는 안전과 직접적인 관련이 없는 새로운 기술에 대해서는 기꺼이 위험을 감수하려 하고 있습니다. OEM 업체들이 이를 매우 빠르게 적극적으로 받아들이기 시작하는 것을 볼 수 있습니다.

네, 제 말은, 생각해 보세요. 인간은 화면에 터치 키보드 인터페이스가 있는 환경에서 살도록 만들어지지 않았잖아요.

물론이지

그리고 어제 로저 랑크토와 이야기를 나누었는데, 그가 말하길, 아시다시피 요즘 사람들이 자동차와 상호작용하는 방식은, 굳이 별도의 용어를 배울 필요가 없다는 것이었습니다. 그냥 자연스럽게 대화하면 된다고 하더군요. 그리고 자동차나 다른 기기들과 상호작용하는 방식이 점점 더 자연스러워짐에 따라, 이러한 추세는 앞으로도 계속될 것이라고 생각합니다.

저도 동의합니다.

결론

아마존, 정확히 말하면 AWS가 자동차 분야에 정말 놀라운 집중력을 보이고 있습니다.

감사합니다.

저기 바로 아래에 있는 부스—그쪽으로 딱 50피트 정도 떨어진 곳—에는 정말 놀라운 자동차 기술들이 가득합니다. 항상 함께 일하게 되어 기쁩니다. 그리고 물리적으로 여러분과 이렇게 가까이 있게 된 건, 저희로서는 꽤 기쁜 일이며 약간의 행운과 우연이 겹친 결과이기도 합니다. 하지만 하루 종일 방문객들이 저희 부스와 여러분 부스를 오가며, 많은 분들이 함께 참여해 프레젠테이션을 공유해 주시는 모습을 보니 정말 좋았습니다. 이번 행사에 여러분을 모시게 되어 정말 기쁩니다.

정말 감사합니다.

방문해 주셔서 감사합니다. 앞으로도 계속 연락 나누도록 합시다. 곧 다시 뵙겠습니다.

물론이죠.

물론이죠.

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시청해 주셔서 감사합니다. 조만간 다시 뵙기를 기대하겠습니다.