AI 차량 시장은 실제로 얼마나 클까?

0:00 게스트 소개

오늘 ‘ The Garage ’의 게스트는 프로스트 앤 설리번(Frost & Sullivan)의 어소시에이트 파트너이자 모빌리티 부문 리더인 아지트 찬더(Ajit Chander) 씨입니다. 오늘 대화에서는 Sonatus 의 부분 후원을 받아 프로스트 앤 설리번이 발표한 최근 분석 보고서를 다룹니다. 이 보고서에서는 클라우드 및 엣지 컴퓨팅( AI )과, 이러한 놀라운 혁신이 자동차 모빌리티 분야에 미치는 영향 및 이점에 대해 살펴보았습니다. 이 보고서는 실질적인 이점을 제공하는 다양한 애플리케이션과 사용 사례를 심도 있게 다룬 매우 상세한 보고서입니다. 오늘 팟캐스트에서는 해당 보고서를 자세히 살펴보고, 자동차 및 모빌리티 분야에서 뛰어난 경력을 가진 아지트 씨의 이야기를 들어보겠습니다. 시작해 볼까요?

0:50 아지트의 배경과 경력

오늘 ‘ The Garage ’의 게스트는 프로스트 앤 설리번(Frost and Sullivan)의 아지트 찬더(Ajit Chander) 씨입니다. 아지트 씨, ‘ The Garage ’에 오신 것을 환영합니다.

초대해 주셔서 감사합니다.

오늘 함께해 주셔서 정말 기쁩니다. 먼저, 본인에 대해 간단히 소개해 주시겠어요?

알겠습니다. 음, 저는 엔지니어입니다. 인도에서 태어나고 자랐습니다.

사실 저는 북미로 이주하기 전에 인도에 있는 프로스트 앤 설리번(Frost & Sullivan)에 입사했습니다. 주로 토론토에서 근무했죠. 그 회사에서 17년 조금 넘게 근무했습니다.

17년이라니, 참 긴 시간이네요.

그건 제가 인정하고 싶지 않을 만큼 꽤 긴 시간이네요, 네.

그리고 IT 서비스 분야에서 여러 산업에 걸쳐 근무했습니다. 그 전에는 제조업 분야에서 일했습니다.

그래서 저는 다양한 업계에서의 경험을 바탕으로 하고 있습니다.

주로 프로스트 앤 설리번(Frost & Sullivan)에서 근무한 지난 수년 동안, 저는 자동차 및 운송 산업 분야에서 OEM부터 공급업체, 금융 기관, 석유·가스 기업, 에너지 기업에 이르기까지 생태계 내 다양한 주체들과 협력해 왔습니다.

그러니까 꽤 광범위한 …

매우 다양한 배경을 가지고 있습니다.

정말 좋네요. 그럼 먼저 여러분에 대한 재미있는 사실 하나부터 시작해 주세요.

음, 제 딸들 말인데요, 저에게는 딸이 둘 있어요. 막내딸이 배구를 시작했는데, 그건 제가 한 번도 해본 적 없는 종목이에요. 전 다른 스포츠는 해봤거든요. 몇몇 종목에서는 꽤 잘하기도 했지만, 배구는 해본 적이 없어요.

하지만, 아시다시피, 아이들이 게임을 시작하고 그 세계에 빠져들기 시작하면, 아빠로서 저도 자연스럽게 그 일에 관심을 갖게 되더라고요. 그래서 딸을 지도해 주기로 결심했어요. 그래서 저도 그 스포츠를 배우기 시작했고, 개인 트레이너를 고용해 매주 딸을 훈련시키기 시작했죠.

그리고 경기에서 조금씩 성과가 나타나기 시작했고, 그녀의 친구들도 마찬가지였어요. 그래서 그 친구들도 하고 싶어 했죠. 부모님들이 무슨 일이 있는지, 즉 무슨 변화가 생긴 건지 저에게 물어보기 시작했을 때, 저희는 우리가 무엇을 하고 있는지 설명해 드려야 했고, 그 후로 그분들도 자녀들을 데리고 오기 시작했어요. 순식간에 저는 십대 소녀들로 구성된 팀을 관리하게 되었는데, 간식 준비부터 사소한 다툼, 그룹 채팅까지 모든 것을 챙겼죠. 아이들이 눈살을 찌푸리는 일도 많았지만, 그래도 모든 훈련을 빠짐없이 진행하게 했습니다.

음, 가족과 따님과 그렇게 적극적으로 시간을 보내신다니 정말 훌륭하네요. 제가 한 가지 재미있는 이야기를 해드릴게요. 저는 항상 게스트분들께 재미있는 일화를 하나씩 들려드리는 걸 좋아하거든요. 제 딸이 몇 년 전, 초등학교 4학년 때 과학 경시대회에 참가한 적이 있었어요. 저는 산호세에 있는 한 과학 센터의 이사회 위원으로 활동하고 있는데, 그 센터에서 4학년부터 12학년까지의 학생들을 대상으로 하는 과학 경시대회를 주최했거든요.

그래서 저는 과학 경진대회에 참가하는 4학년 여학생 팀의 코치를 맡았어요. 아이들이 그런 분야에 대해 잘 알지 못했기 때문에, 도구를 안전하게 사용하는 법이나 무언가를 만드는 법을 가르쳐 주는 일이 정말 흥미로웠어요. 정말 즐거운 경험이었죠. 자, 이게 제가 전해 드릴 재미있는 이야기입니다.

좋네요. 알겠어요. 알겠어요. 좋네요.

3:36 프로스트 앤 설리번 개요

그럼 프로스트 앤 설리번에 대해 말씀해 주시겠어요? 프로스트 앤 설리번은 유명한 컨설팅 및 분석 기관입니다. 귀하의 역할과 프로스트 앤 설리번이 담당하는 업무 범위에 대해 설명해 주시겠어요?

저는 프로스트 앤 설리번의 어소시에이트 파트너로, 모빌리티 사업부를 이끌고 있습니다. 앞서 말씀드렸듯이 이 회사에 입사한 지 17년이 되었습니다. 저는 중장기적인 사업 전략을 수립합니다.

프로스트 앤 설리번에서는 파괴적 변화 요인과 그것이 산업을 어떻게 재편하는지 분석합니다.

저희는 고객사에 영향을 미치는 기술을 주목하고 있습니다. 사실 저희는 기술 통합 분야의 최전선에 서 있습니다. OEM 업체와 공급업체, 기술 통합 파트너들을 한데 모으고 있습니다. 이러한 활동의 일환으로, 저희는 수많은 연구 보고서를 발간하고 있으며, 전략적 프로젝트에도 참여하고 있습니다.

또한 우리는 새롭게 떠오르는 기회를 다룬 업계 전반에 걸친 연구 논문도 다수 발간하고 있습니다.

이것이 바로 프로스트 앤 설리번이 하는 일입니다.

4:36 차량 내 및 클라우드에 관한 연구 보고서 AI

음, 그러고 보니 최근 저희가 참여한 클라우드 및 엣지 관련 보고서( AI)에서 귀하가 주저자로 참여하셨던 점이 꽤 자연스러운 연결고리가 되네요. AI 가 차량을 진정으로 혁신하고 가치를 더할 잠재력을 어떻게 지니고 있는지 살펴보고 있습니다.

함께 일하게 되어 정말 기뻤습니다. 이번 프로젝트에 협력해 주셔서 진심으로 감사드립니다. 또한 결과물도 정말 훌륭했습니다. 먼저, 이 작업을 진행하면서 도출하신 주요 결론과 핵심 요점이 무엇인지 간략히 소개해 주시면 좋겠습니다.

네. 그럼 먼저, SDV 목표를 달성하는 데 있어 업계가 직면한 당면 과제가 무엇인지부터 이야기해 볼까요? 우선, ML Ops 프레임워크가 분산되어 있다는 점이 있습니다. 모델 훈련에 필요한 데이터는 서로 다른 모델에서 실행되는 다양한 ECU에서 수집되며, 모델마다 PyTorch, TensorFlow와 같은 서로 다른 프레임워크를 사용합니다. 또한 이러한 다양한 워크플로우의 검증, 테스트, 배포 및 관리는 툴 체인과 팀 측면에서 각기 다른 방식으로 처리됩니다. 이로 인해 심각한 사일로 현상이 발생하며, 하드웨어와 소프트웨어도 서로 상이합니다.

이 결론은 정말 중요합니다. 왜냐하면, 아시다시피 우리가 ‘ AI ’를 차량에 탑재하기 위해 노력하는 과정에서, OEM 업체들이 보유한 다양한 하드웨어를 활용할 수 있도록 지원하는 것이 우리가 추구하는 목표 중 하나이기 때문입니다. 중앙 컴퓨팅 시스템이 갖춰지기 전까지는 ‘ AI ’를 구현할 수 없다거나, 거대하고 최적화된 ‘ AI ’ 가속기가 없으면 ‘ AI ’를 구현할 수 없다고 생각해서는 안 됩니다.

사실은, 그리고 제 생각에 이는 귀하의 보고서에서도 입증된 결론이지만, 차량 전반에 걸쳐 성능 요구 사항이 훨씬 덜 까다로워 현재 하드웨어로도 구현할 수 있는 사용 사례가 매우 많습니다.

그리고 그것이 바로 ‘ Sonatus ’가 추구하는 목표 중 하나인데, 귀하의 보고서가 이를 뒷받침하고 있음을 확인하니 정말 기뻤습니다.

네. 맞아요. 그러니까, 계속 말씀드리자면, 데이터는 여러 ECU에서 전송되고 있는데, 각 ECU는 자체 RTOS와 운영 체제, 그리고 미들웨어 스택을 기반으로 작동하고 있습니다.

그리고 여기에는 데이터 접근 및 수명 주기 전반에 걸친 OTA 관리와 관련된 과제가 수반됩니다.

네.

자, 이제 SDV를 가능하게 하는 핵심 요소가 무엇인지 살펴보죠. 바로 미들웨어 스택과 운영 체제를 통해 애플리케이션 소프트웨어를 하드웨어로부터 분리하고, 인터페이스를 표준화하며, 모듈식 설계를 구현하고, 통합을 통해 지속적인 업데이트 및 업그레이드가 가능하게 하는 것입니다.

네.

그리고 SDV 지원 하드웨어를 개발하는 것입니다.

네, 맞아요. 확실히 그렇죠. 그리고 귀사의 보고서에 따르면 이 시장은 꽤 규모가 큰 것으로 나타났는데요. 제 말은, 차량용 ‘ AI ’와 자동차용 ‘ AI ’의 잠재력에 대한 전망은 어떨까요?

7:17 자동차용 AI 시장 전망

알겠습니다. 저희는 2030년까지의 SDV 시장 규모가 5,000억 달러를 넘어설 것으로 추정하고 있습니다. 그리고 다양한 활용 사례를 분석하고 있습니다.

2025년에는 약 480억 달러의 경제적 파급 효과가 발생하며, 이는 2030년까지 2,380억 달러로 증가할 전망입니다. 여기에는 예측 유지보수, 사용량 기반 보험 등 몇 가지 흥미로운 신흥 활용 사례가 포함됩니다.

자, 이제 ‘ AI ’ 부분입니다.

그러면 SDV 지출 중 ‘ AI ’ 비중이 2025년 수준에서 2030년에는 200 몇으로 늘어나는 건가요?

480억 달러에서 2,380억 달러로.

그러니까 이건 진짜 돈이 걸린 문제군요. 이건 틈새 시장이 아닌 분야고, 아까 말씀하시던 대로… 여러분이 발견한 사용 사례 중에서 가장 설득력이 있거나 가치를 창출하는 사례 몇 가지를 알아보고 싶습니다.

8:05 OEM의 전략 및 투자 AI

꽤 많네요. 그 전에 한 가지 더 언급하고 싶은 점이 있습니다. 즉, SDV 목표 달성을 위한 과정에서 어떤 어려움이 있는지 살펴보았고, SDV 실현을 가능하게 하는 요소들이 무엇인지 살펴보았습니다.

그래서 이제 우리는 자동차 제조사들이 무엇을 하고 있는지 살펴보겠습니다. 맞습니다. 제 말은, 제너럴 모터스(GM)가 발표한 중앙 컴퓨팅 아키텍처를 보셨겠지만, 이를 통해 클라우드-온-어-휠( AI ) 컴퓨팅 성능은 35배, OTA(무선 업데이트) 기능은 10배 향상되었습니다. 현재 자동차 제조사들은 이러한 자산을 수익 창출 기회로 전환하려고 노력하고 있습니다.

프로스트 앤 설리번(Frost & Sullivan)의 연구에 따르면, 다른 10개 또는 10개 이상의 OEM 업체들이 데브옵스(DevOps) 전환을 위해 이더넷 백본과 OTA를 갖춘 미들웨어 스택을 기반으로 한 중앙 집중식 컴퓨팅 아키텍처로 전환하고 있는 것으로 나타났습니다.

5년 이상의 기간 동안 지속적인 업그레이드를 보장하기 위해서입니다. 테슬라가 2025년 한 해 동안만 무엇을 했는지 살펴보면, 무려 8차례의 OTA 업데이트를 배포했고, 2025년 한 해 동안만 약 42건의 기능 업데이트를 진행한 것으로 알고 있습니다.

중요하네요. 네.

AI 모델을 현재 세대의 실리콘에 탑재된 기존 하드웨어에 적용할 기회가 있다고 생각합니다. 따라서 첨단 NPU나 고성능 SoC는 필요하지 않습니다.

그리고 이는 백서 작성 과정에서 분석한 사용 사례 측면에서 즉각적인 영향을 미칩니다.

정말 훌륭하네요. 보고서가 정말 인상적이었습니다. 잘 해내셨고, 시청자분들이 직접 찾아보시고 내용을 확인하실 수 있도록 쇼 노트에 보고서 링크를 올려두겠습니다. 여러분은 이러한 사용 사례들의 영향력과 잠재적 이점을 뒷받침하는 많은 수치를 제시해 주셨는데요. 지금 우리가 앉아 있는 이곳 바로 밖, CES 행사장에서는 AI 의 디렉터인 Sonatus AI 디렉터가 다양한 사용 사례를 선보이고 있는 모습을 볼 수 있습니다. 특히 영향력이 크고 가치가 높다고 생각되신 사용 사례가 있다면 어떤 것들이 있었는지 궁금합니다.

10:00 자동차 분야의 새로운 활용 사례 AI

이 백서의 일환으로 분석한 바에 따르면, 몇 가지 새로운 활용 사례가 등장하고 있는 것 같습니다. 제 말은, ADAS 및 조종석 관련 활용 사례 중 상당수는 이미 잘 기록되어 있다는 뜻입니다.

네, 꽤 유명하죠.

네, 그렇긴 한데, 저희는 즉각적인 영향을 미치는 다른 몇 가지 새로운 활용 사례들도 살펴보았습니다. 예측 유지보수, 사용량 기반 보험, 센서 가상화, 엣지 사이버 보안, 실내 센싱 등을 검토했습니다.

그리고 저희는 이 중 상당수가 OEM 업체들에게 상당한 매출 기회와 수익화 기회를 제공할 것이라고 생각했습니다. 특히 영향력이 더 클 것으로 판단된 분야는 센서 가상화였습니다. 저희가 검토한 몇 가지 활용 사례를 소개해 드리겠습니다.

그리고 실제로, COMPREDICT와 함께 해당 분야에서 실제 협력 관계를 맺고 있습니다.

저희는 COMPREDICT와 협력해 왔는데, 이 회사는 정말 훌륭한 파트너입니다. 이 회사는 일반적으로 IMU, 즉 차량의 각도를 감지하는 모션 센서나 가속도계 등을 사용해야 했던 작업을 어떻게 해결할 수 있는지 보여줍니다. 이 기술을 활용하면 IMU를 제거할 수 있어 차량 BOM 비용을 20달러 절감할 수 있습니다. 20달러는 그리 큰 금액으로 보이지 않을 수 있지만, OEM 업체들이 차량 비용을 최대한 절감하려 애쓰고 있는 상황에서 이는 엄청나게 중요한 비용 절감 효과입니다. 그리고 이는 단지 하나의 사용 사례일 뿐입니다. 맞습니다. 방금 언급하신 예시만 보더라도 가상 센서의 활용 사례는 훨씬 더 많습니다.

네.

그리고 EU는 2027년부터 이를 의무화할 예정입니다. 맞습니다.

모든 차량에 헤드라이트 레벨링 센서가 장착되면, OEM 업체들의 BOM 비용이 증가하게 될 것입니다. 그리고 물론, ABS(잠김 방지 브레이크 시스템), 관성 측정 장치(IMU), 속도 센서, 시각적 정보를 통해 타이어 공기압을 추론할 수 있는 간접식 TPMS도 있습니다.

또한 누출과 공기압 저하를 감지할 수 있을 뿐만 아니라, 전반적으로 효율적인 타이어 관리 솔루션을 제공합니다.

11:59 AI 가 운전자에게 항상 표시되는 것은 아닙니다

사실입니다. 이번 주 이곳에서 열린 전시회 기간 동안 정말 많은 고객분들을 만나며 다양한 기술에 대해 설명하고 이야기를 나누었는데, 그 과정에서 제게 깊은 인상을 남긴 점이 있습니다. 보고서와 수많은 미팅을 통해 깨달은 것은, 우리가 단순히 IVI에 새로운 기능을 추가하는 것만이 아니라는 점입니다. 또한 단순히 운전자가 볼 수 있는 요소를 추가하는 것만이 아니라는 점입니다.

일부 기능은 운전자가 직접 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 운전자가 피드백을 통해 더 안전한 운전을 할 수 있도록 돕고, 결과적으로 보험료를 낮출 수 있는 ‘주행 기반 보험’을 제공할 수 있습니다. 이는 운전자가 직접 확인할 수 있는 기능일 수 있습니다. 또는 타이어 마모와 같이 운전자가 직접 확인하기 다소 어려운 요소도 있을 수 있습니다. 이 경우 타이어 마모 상태를 모니터링하고, ADAS 시스템에 “타이어 트레드가 조금 얇아지고 있으니 제동 거리를 늘리고, 가속을 조금 더 신중하게 조절해야 합니다”라고 알리는 식입니다.

그리고 나중에 가끔은 운전자에게 “저기, 참고로 타이어 공기압이 낮아지고 있으니 교체하셔야 할 것 같아요. 여기 OEM 브랜드 타이어를 구입할 수 있는 좋은 방법이 있어요.”라고 알려주기도 하죠. 저희는 고객님의 차량을 위해 일할 것임을 잘 알고 있습니다. 따라서 이는 트럭 운전자에게 어느 정도는 눈에 띄기도 하고, 때로는 눈에 띄기도 하며, 어쩌면 전혀 눈에 띄지 않을 수도 있는 방식입니다. 그리고 방금 언급하신 가상 센서 같은 경우, 운전자에게는 완전히 보이지 않을 수도 있습니다. 운전자는 전혀 알지 못하지만, 저희는 차량의 BOM(자재비)을 절감할 수 있으며, 이를 통해 OEM은 더 나은 마진을 확보하거나 차량의 가격 경쟁력을 높일 수 있거나, 혹은 이 두 가지가 결합된 효과를 얻을 수도 있습니다. 따라서 매우 눈에 띄는 것부터 전혀 눈에 띄지 않는 것까지 다양한 스펙트럼이 존재한다고 봅니다. 제게는 이것이 핵심적인 통찰이며, 업계에서도 이러한 다양성을 제대로 인식하고 있는 사람은 많지 않다고 생각합니다.

물론이죠. 사실, 이 분석 결과를 봤을 때 저희는 세 가지 범주로 나누어 살펴본 것 같아요.

하나는 OEM의 자재 명세서(BOM)에 직접적인 영향을 미칩니다. 또 다른 하나는 운영 효율성을 높여주며, 이를 통해 차량의 수명 주기 전반에 걸쳐 지속적으로 수익을 창출할 수 있게 하고, 최종 사용자에게 맞춤형 경험을 제공합니다.

따라서 저는 이것이 중요한 기회라고 생각하며, 이는 OEM들이 SDV 목표를 향해 더 빠르게 나아갈 수 있도록 촉진할 것입니다.

제가 그 부분을 제가 생각했던 것과는 약간 다른 분류 체계로 나누어 설명하신 점이 정말 마음에 듭니다. 하지만 흥미로운 점은, 예를 들어 BOM(자재명세서) 비용 같은 경우입니다. BOM에서 비용을 절감할 수 있다면, 이는 즉각적인 매출이나 비용 절감 효과로 이어지며, 매출 총이익이나 순이익 마진에서도 즉각적인 이점을 가져다줍니다.

그리고 만약 지속적인 혜택이 있다면, 그 또한 유용할 뿐만 아니라 OEM 업체들이 항상 추구하는 지속적인 서비스 수익이나 부품 판매 수익을 창출할 수도 있습니다.

하지만 운전자들에게 매력적으로 다가갈 수 있는 방식이어야 합니다. 왜냐하면 우리는 항상 이 얘기를 하거든요. 팟캐스트에서도 여러 번 다뤘듯이, 사람들은 “음, 운전자들로부터 돈을 받거나 구독료를 받는 건 어렵다”라고 말하곤 합니다. 하지만 현실은, 그들에게 가치를 창출해 주는 무언가를 제공한다면 어렵지 않습니다. 그들이 원하는 기능을 제공한다면, 기꺼이 구독할 것입니다. 문제는 그들이 원하지 않는 것을 억지로 강요당한다고 느끼거나, 무료로 받아야 마땅하다고 생각할 때입니다.

아시다시피, 저희는 최종 사용자와의 인터뷰를 통해 그들이 차량에 얼마까지 지불할 의향이 있는지 파악하기 위해 여러 차례 연구를 진행했습니다. 수요가 있는 기능, 안전 및 보안, 차량 성능 등을 살펴봤죠. 즉, 차량 내 경험을 향상시키고 더욱 개인화된 경험을 만들어줄 수 있는 모든 요소를 조사한 것입니다. 샤오미가 왜 이렇게 성공하고 있는지 살펴보세요. 현재 샤오미는 연결된 생태계를 갖추고 있잖아요? 집 안의 가전제품들이 서로 연결되어 있죠.

네.

그러면 차에 타면, 이 모든 것들이 서로 연결된 존재들로 인식되죠.

이는 여러분의 디지털 생활이 끊임없이 이어지는 과정입니다.

맞아요. 그러니까, 집 안의 가전제품들은 로봇이고, 차는 집 밖에 있는 로봇이라고 볼 수 있죠. 그리고 여기에 휴머노이드라는 개념을 더하면, 그게 바로 연결된 생태계가 되는 거죠, 그렇죠? 다시 말해, OEM 업체들이 최종 사용자를 위해 삶을 매끄럽게 연결해 줄 수 있는 능력, 바로 그것이 최종 사용자가 원하는 것입니다.

말씀해 주신 사례들은 정말 흥미롭네요. 그리고 마지막에 언급하신, 우리 업계가 앞으로 어떤 알고리즘이 등장할지, 어떤 종류의 컴퓨팅 요구 사항이 나타날지 알 수 없다는 점도 저에게 많은 생각을 하게 했습니다. 따라서 저는 이것이 우리에게 주어진 과업이라고 생각하며, Sonatus 이 추구하는 바이자, 업계 전체가 함께 노력하고 있는 방향이기도 합니다. 바로 앞으로 다가올 변화들을 대비해 필요한 인프라를 마련해야 한다는 점입니다.

16:13 자동차 산업에서 ‘ AI ’의 미래와 지속적인 개선

즉, OEM이 차량을 출고하는 순간, 다음 혁신적인 기술을 도입하는 것을 막는 일종의 제약에 묶이는 것이 아니라, 어느 정도의 유연성과 여유를 갖되, 단순히 여유만 있는 것이 아니라 특히 새로운 기능을 적용할 수 있는 유연성을 확보해야 합니다. 또는 이미 존재하는 모델의 경우에도, 모델이 개선되고 정교해질 수 있다는 점을 고려해야 합니다. OTA는 물론 다른 수단을 통해서도 모델이 업그레이드될 수 있도록 어떻게 보장할 수 있을까요? 예를 들어, 당사의 ‘ Sonatus ’AI Director 제품, 즉 ‘ AI Director’는 완전한 OTA에서 느낄 수 있는 부담감 없이도 매우 가볍고 간편하게 모델을 배포할 수 있도록 설계되었습니다.

AI 모델의 경우, 데이터 튜닝이 가능하기 때문에 더 빠르게, 더 빈번하게 발전할 수 있을 것으로 예상되며, 저도 그렇게 믿습니다. 자율주행 분야에서 이미 그런 현상을 목격하고 계실 겁니다. 자율주행차를 생각해 보세요. 테슬라나 리비에라 같은 차량을 떠올려 보시면 됩니다. 네.

기능 업데이트도 있습니다. 아까 그 얘기를 하셨죠. 하지만 주행 알고리즘에 대해서도 지속적인 업데이트를 진행하고 있습니다. 끊임없이 말이죠. 사용자가 업데이트를 요청할 때뿐만 아니라, 매개변수를 지속적으로 미세 조정하고 있습니다.

저는 이러한 AI 모델 중 상당수가 그런 식으로 발전할 것이라고 생각합니다. 즉, AI 에서 지속적인 개선을 통해 모델을 더 지능적으로 만들고 정확도를 높여 나갈 것입니다.

매달, 두 달에 한 번, 혹은 6개월에 한 번 정도만 이루어지는 대규모 OTA에만 의존하는 대신.

동의합니다. 사실, 귀하의 첫 번째 지적에 대해 두 가지 점을 더 말씀드리겠습니다. ADAS와 콕핏에 탑재되는 고성능 SoC의 성장세는 매우 두드러집니다. 퀄컴부터 엔비디아, 호라이즌 로보틱스, AMD에 이르기까지, 현재 중국에서 생산되는 차량의 10%에는 퀄컴과 엔비디아의 고성능 칩이 탑재되어 있습니다.

맞습니다. NPU 엔진을 활용한 컴퓨팅 집약적인 AI 워크로드가 증가하고 있습니다. 이는 가상 개인 비서와 같은 차량 내 에이전트형 AI 모델의 활용 사례를 실현하는 데 핵심적인 요소입니다. 이제 차량 내 AI 의 종단간 수명 주기를 관리하는 단일 오케스트레이션 AI 모델이 필요하며, 이는 대화 초반에 논의했던 것처럼 SDV 목표 달성을 가속화하는 데 핵심적인 요소입니다.

18:13 Sonatus 차량 AI 제품

Sonatus 의 솔루션은 SDV 목표 달성에 있어 매우 중요합니다.

The Collector AI, AI 의 Director, Automator AI 및 AI 의 Technician. 이는 엔드투엔드 라이프사이클 AI 관리 툴 체인이자 런타임 환경으로, 이러한 배포 사례 중 상당수에 안전한 컨테이너화된 런타임 환경을 제공합니다.

네. 그렇게 말씀해 주셔서 감사합니다. 그리고 저희가 방금 언급하신 모든 제품들이 서로 어떻게 연동되는지 정말 다양한 방식으로 보여드리고 있습니다. 아시다시피, 어떤 경우에는 OEM 업체들이 자사 모델을 관리하는 데 필요한 데이터를 이미 보유하고 있을 수 있는데, 그럴 때는 저희 ‘ AI Director’ 제품을 활용해 해당 모델을 배포할 수 있습니다. 또 다른 경우에는, 일부 모델 공급업체들이 “사실, 귀사의 데이터를 활용해 차량에 맞춰 모델을 튜닝할 수 있으면 정말 좋겠다”고 말하기도 합니다. 어떤 경우에는, 특정 모델의 경우 해당 차량의 중량이나 타이어 사양 등에 맞춰 모델을 최적화해야 할 필요가 있습니다. 그래서 실제로 일부 파트너사들은 Collector( AI )를 활용해 해당 차량의 주행 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 매개변수를 조정하여 모델의 정확도를 극대화하고자 합니다. 이러한 연속적인 발전 과정은 저희에게 매우 흥미로운 일이며, 이번 전시회에서도 큰 호응을 얻었습니다.

여러 가지 해결책을 좀 더 자세히 분석해 보니, 그중 일부에서 흥미로운 점은 바로 ‘엔드 투 엔드’ 방식이라는 점이죠, 그렇죠?

즉, 전체 라이프사이클을 관리한다는 뜻인데, 이것이 핵심입니다. 이를 통해 OEM 업체들은 데이터를 수집, 분석, 배포, 학습은 물론 모니터링, 최적화, 자동화까지 수행할 수 있게 됩니다.

맞습니다. 이 ‘폐쇄 루프’라는 개념은 ‘한 번 설정하고 잊어버리는’ 식이 아닙니다. 차량을 출하하고 그걸로 끝나는 것도 아니죠. 현실적으로 보면, 이를 이해하고, 미세 조정하며, 지속적으로 최적화해 나가는 것이 앞으로 필수적인 요건이 될 것이라고 생각합니다.

그래서 저희도 그 일에 참여하게 되어 정말 기쁩니다. 그리고 앞으로의 가능성은 무궁무진해 보입니다. 사람들이 계속해서 제안하는 다양한 활용 사례의 수가 상당히 많은 것 같거든요. 네.

20:43 결론 및 행동 촉구

자, 이번 보고서를 함께 작성하게 되어 정말 기쁩니다. 여러분도 꼭 한 번 읽어보시길 강력히 추천합니다. 40페이지, 50페이지 정도 되는 건가요? 꽤 분량이 많은 보고서이긴 하지만, 가치 제안과 잠재적인 매출 영향에 대해 아주 잘 정리되어 있습니다.

달러가 엄청 많네요… 맞아요. 여기서 다 다룰 수 없을 만큼 상세한 수치 분석이 많이 나와 있어요. 그러니 시청자분들께 꼭 확인해 보시라고 권해 주세요. 오늘 방송에 출연해 주셔서 정말 기쁩니다.

프로스트 앤 설리번에서 17년 동안 쌓아오신 경력은 정말 놀라울 정도로 풍부하군요. 정말로, 오늘 함께해 주셔서 감사합니다.

네. 초대해 주셔서 감사합니다. 정말 즐거운 시간이었습니다.

귀사 팀과 함께 이 백서를 작성하는 과정이 정말 즐거웠고, 말씀하신 대로입니다. 제 말은, 이번 대화에서 다 다루지 못한 매출에 미치는 영향이 정말 많다는 뜻이에요. 이 보고서는 매우 정량적인 보고서죠. 실제 사용 사례를 살펴보았으니까요. 이제 파일럿 단계를 넘어 OEM 업체들이 기업 차원에서 이 가치를 확인할 수 있도록 실제 실시간 도입 단계로 나아갈 때입니다. 바로 이것이 이 백서에서 전달하고자 하는 핵심이며, 모든 분들이 읽어주셨으면 합니다.

정말 인상 깊네요. 강력히 추천합니다. 쇼 노트를 확인해 보세요. 한번 살펴보시고, 오늘 방송에 출연해 주셔서 감사합니다.

아, 초대해 주셔서 감사합니다.

오늘 방송된 ‘ The Garage ’ 에피소드가 마음에 드셨다면, ‘좋아요’를 누르고 채널을 구독해 주시면 이와 같은 에피소드를 더 많이 만나보실 수 있습니다. 그리고 조만간 ‘ The Garage ’의 다음 에피소드에서 다시 뵙기를 기대하겠습니다.