이 기사는 02월 25일 10:37 마켓인사이트에 게재된 기사입니다.
작년 CES 2025에서 화두로 떠오른 피지컬 AI(Physical AI)는 올해 열린 CES 2026에서도 사람들의 이목을 끌었다. 피지컬 AI의 두 축으로 로보틱스와 자율주행차가 더욱 부각된 가운데 자율주행차 시대 서막의 열고 있는 로보택시 시장이 더욱 뜨거워질 전망이다. CES 2026에서 엔비디아가 자율주행 AI 플랫폼인 알파마요(Alphamayo)를 공개하면서 이르면 2027년 로보택시 시장의 진입 가능성을 열어둔 가운데, 현대차그룹과 모셔널(Motional)은 아이오닉5 기반 로보택시를, 우버(Uber)·루시드(Lucid)·누로(Nuro)도 양산형 로보택시를 공개하며 본격적인 활동을 예고했다. 로보택시 시장에서 기업이 당면한 과제 구글의 웨이모, 바이두의 아폴로 고를 필두로 중국의 위라이드(WeRide)나 포니.ai(Pony.ai) 등이 유료 서비스로 일부 지역에서 로보택시 서비스를 제공 중인 가운데, 아마존의 죽스(Zoox)도 미국 내 일부 도시에서 시범 서비스를 진행하고 있다. 하지만 로보택시는 아직 미국·중국 내 일부 도시에서 접할 수 있는 혁신적 기술에 가깝다. 그럼에도 불구하고 많은 기업들이 자사 로보택시 서비스를 상용화하고 서비스 지역을 확대하는 이유는, 로보택시가 향후 일상 속 교통수단으로 자리 잡을 잠재력이 크기 때문이다. 따라서 로보택시 시장에서 기업이 당면한 과제는 아직 혁신 기술에 머물고 있는 로보택시를 사람들의 일상에 침투시킬 수 있는 방안을 마련하는 것이다. 과제를 해결하기 위한 기업의 주요 고민 로보택시가 혁신적 기술에만 머무는 것이 아니라 사람들의 일상에 침투하게 하려면, 로보택시 서비스를 제공할 때 기업이 갖춰야 하는 역량이 충분히 성숙되어야 한다. 즉 서비스를 제공할 때 자율주행 기술, 로보택시 차량 플랫폼, 라이드 헤일링(Ride-hailing)이 필요하다는 관점에서, 로보택시를 일상 속 교통수단으로 만들 실마리를 찾기 위해 기업은 고민하고 있다.
우선 자율주행 기술 관점에서 기업은 ‘어떤 상황에서도 완벽에 가까운 자율주행 솔루션’을 제공하고자 고민 중이다. 차량은 사람의 생명과 직결될 수 있는 수단이기 때문에 설사 100% 완벽할 수는 없더라도 완벽에 가까운 안전성을 보장해야 한다. 이를 자율주행 솔루션으로 어떻게 구현할 수 있는가가 핵심 이슈다. 또한 기업은 로보택시 생산 관점에서 ‘규모의 경제를 달성하여 원가를 절감하는 방안’에 대해서도 고민한다. 로보택시 상용화 초기에는 특정 지역을 선점하기 위해 일정 수 이상의 로보택시 차량 배포가 필수다. 서비스를 원활히 제공하기 위해 충분한 차량을 생산, 운영하면서도 기업이 사업을 지속해 나갈 수 있는 수익을 창출해 나가기 위해서 차량 원가를 어떻게 절감할 것인가도 화두다. 마지막으로 기업은 라이드 헤일링 서비스 관점에서 ‘교통수단으로서 신뢰받는 서비스를 만드는 방안’도 고민하고 있다. 교통수단으로 신뢰를 받는다는 것은 정부나 관련 기관으로부터 서비스 허가를 받는 정책적 이슈가 해결된다는 의미와 함께 승객으로부터 신뢰를 획득해 서비스가 지속가능 하도록 만든다는 의미를 모두 포함한다. 일상 속 로보택시를 견인하는 핵심 동인과 전략적 고려사항기업은 로보택시를 혁신에서 일상으로 만들기 위해, 데이터, 자산, 규제, 평판 측면에서 적합한 전략을 수립해야 하며, 전략 수립 시 다음과 같은 사항을 고려해야 한다.
데이터 측면에서 기업은 롱테일 데이터(주행, 운전 시 발생확률이 매우 낮은 예외 상황)를 확보하기 위한 데이터 확보 방안을 도출해야 한다. 롱테일 데이터가 발생확률이 매우 낮기 때문에 데이터 수집만으로 어려운 점을 감안한다면 데이터 생성에 초점을 맞춰야 하며, 이 때 기업은 검증된 플랫폼을 외부에서 조달하여 사용할 것인지, 자체 생성 AI 모델을 구축할 것인지, 이를 하이브리드 형태로 결합할 것인지에 대해 고려해야 한다.
자산 측면에서 자산 경량화 전략 추진 방안을 마련해야 한다. 기업은 초기 로보택시 시장에서 합리적인 가격으로 서비스를 제공해야 하는데, 이 때 확보할 수 있는 차량에 들어가는 비용을 효율화 하는 것이 관건이다. 특히 로보택시 기업이 차량을 직접 양산하지 않는 경우, 양산 관련 자산 효율화를 추진해야 한다. 이때 기업은 대량 생산 체제를 구축해 원가를 감축하거나, 완성차 기업의 차량 플랫폼을 활용해 양산까지 진행하며 원가를 감축하거나, 차량을 위탁생산 (자율주행 파운드리)함으로써 원가를 감축하는 방안을 고려할 수 있다.
규제 측면에서 차별화된 경쟁 전략을 마련해야 한다. 자율주행차에 대한 정책 마련과 규제 완화는 로보택시 시장의 성숙을 견인한다. 성숙된 시장은 초기 시장과는 차별화된 전략이 필요한데, 이는 성숙 시장에서 부각되는 것은 운영비 효율화이기 때문이다. 이를 위해 기업은 운영모델 표준화 수립, 차량 배치 최적화를 통한 운영 밀도 고도화, 서비스를 제공하지 않는 비운용시간의 생산성을 높이는 방안을 생각할 수 있다.
마지막으로 평판 측면에서 기술적 완성도와 별개로 사회적 수용성을 높이는 방안을 도출해야 한다. 롱테일 데이터로 인해 100% 완벽한 자율주행 기술이 나오기는 어려울 수 있지만, 승객이 안심하고 탈 수 있는 서비스를 만들 수는 있다. 이를 위해 기업은 자율주행차의 판단을 승객이 이해하도록 설명을 제공하고, 혹시 있을 수 있는 사고와 관련해 비상 시 행동강령이나 처리 방안을 명확하게 투명하게 안내하며, 로보택시가 운행하기 안전한 환경(물리적, 법적)을 마련하기 위해 정부 및 관련 기관과 적극적으로 협업해야 한다.
2026년 글로벌 로보택시 시장은 자율주행 기술 시연의 단계를 넘어, 미래 성장 동력이자 수익성 있는 비즈니스 모델로서 존재를 증명해야 하는 중대한 변곡점을 맞이하고 있다. 시장이 형성되고 있는 초기 단계에 있는 만큼 국내 기업도 글로벌 로보택시 시장에서 선두권에 진입할 가능성이 있다. 따라서 기업은 데이터·자산·규제·평판 측면에서 경쟁 우위를 마련할 수 있는 전략을 조속히 실행해야 하며, 정부 역시 보폭을 맞춰 가능한 환경을 마련해야 한다. 국내 기업이 글로벌 로보택시 시장을 넘어 자율주행 시장까지 선도할 수 있길 기대한다.