유럽 트럭 구매 결정권자들에게 자율주행 트럭 도입을 가로막는 장벽을 물었더니, 가장 많이 나온 답은 사고가 났을 때 법적 책임이 누구에게 있는지 불분명하다는 것이었고 63%가 이 항목을 꼽았다. 응답 항목 다섯 개 가운데 기술 성능을 문제 삼는 항목은 아예 없었다. 맥킨지앤드컴퍼니(McKinsey & Company)가 2026년 9월 공개한 유럽 트럭 산업 보고서는 자율주행 트럭 상용화 시점을 유럽 2031년으로 잡으면서, 확산 속도를 좌우할 변수로 경제성과 생태계 구축, 고객의 망설임을 들었다. 레벨 4 자율주행이란 정해진 조건 안에서는 사람이 운전 상황을 지켜보지 않아도 차량이 모든 주행을 스스로 처리하는 단계를 말한다.

관심 36%와 법적 책임 우려 63%, 자율주행 트럭의 병목

맥킨지가 2026년 7월 프랑스, 독일, 이탈리아, 폴란드, 영국의 중대형 트럭 구매 결정권자 125명을 조사한 결과, 레벨 4 자율주행 트럭에 관심이 있다고 답한 비율은 36%였다. 2025년 같은 조사의 25%에서 11%포인트 올랐지만, 여전히 세 명 중 한 명 수준이다. 같은 조사에서 도입 장벽을 함께 물었는데, 그 답이 이 기술이 어디에서 멈춰 있는지를 보여준다.

도입 장벽으로 가장 많이 꼽힌 것은 자율주행 중 사고가 났을 때 법적 책임이 불분명하다는 응답으로 63%였다. 자율주행 관련 규제가 더 마련돼야 한다는 응답이 58%로 뒤를 이었고, 도로에 실제로 다니는 자율주행 트럭이 더 많아져야 한다는 응답이 49%였다. 상위 두 항목이 모두 기술이 아니라 제도를 가리킨다.

그림1. 자율주행 트럭 도입을 막는 1·2위 장벽은 모두 기술이 아니라 제도였다 (자료: 맥킨지 보고서 Exhibit 7)

이 구도는 현장에서 이렇게 나타난다. 운송사가 자율주행 트럭의 비용 절감 효과를 계산해 도입을 검토하더라도, 무인 주행 중 사고가 발생했을 때 배상 주체가 차주인지 제조사인지 소프트웨어 공급사인지 정해지지 않으면 보험 계약과 화주 계약을 확정할 수 없다. 계산이 맞아도 서명이 안 되는 상태다.

나머지 두 항목은 성격이 다르다. 자기 회사 운행 형태가 자율주행의 이득을 볼 상황이 드물다고 답한 비율은 40%, 자율주행 기능을 직접 경험해 본 적이 없다는 응답은 29%였다. 노선이 짧고 도심 배송 위주인 회사라면 애초에 자율주행이 필요한 구간 자체가 적어 이쪽에 가까울 가능성이 크고, 장거리 간선을 반복해 도는 회사라면 이득이 분명한 만큼 앞쪽 제도 문제에 먼저 부딪히게 된다.

유럽 2031년과 2034년, 미국보다 3~4년 늦은 시간표

맥킨지는 유럽에서 운전자 없이 고속도로 물류 거점 사이를 오가는 트럭이 2031년에 상용화되고, 고속도로를 벗어나 최종 목적지까지 가는 완전 자율주행은 2034년에 가능해질 것으로 전망했다. 미국보다 3년에서 4년 늦은 일정이다.

미국과 중국이 앞선 이유로는 총소유비용 우위, 두꺼운 자율주행 기술 기업군, 규제 샌드박스로 불리는 유연한 규제 실험 제도, 유리한 지형이 꼽혔다. 총소유비용이란 차량 구입가에 연료비와 인건비, 정비비까지 더해 실제로 트럭 한 대를 운용하는 데 드는 전체 비용을 말한다. 미국 남부의 곧고 예측하기 쉬운 고속도로 구간은 초기 상용 운행에 적합한 저난도 노선을 제공하지만, 유럽은 도로망이 촘촘하고 기존 규제가 까다로워 그런 단순한 초기 사용 사례를 만들기 어렵다.

경제성 차이도 뚜렷하다. 2,000킬로미터를 넘는 장거리 구간에서 자율주행이 만들어 낼 총소유비용 절감폭은 2035년 기준 미국에서 최대 20%로 추산되는 반면 유럽은 약 10% 수준에 머문다. 운전자 인건비가 높고 운행 거리가 긴 미국에서 무인화의 이득이 더 크기 때문이다. 다만 맥킨지는 자율주행 트럭과 기존 트럭의 총소유비용이 같아지는 시점을 2032년 무렵으로 봤다. 그 시점을 지나면 유럽에서도 자율주행이 더 싼 선택이 되기 시작한다는 뜻이어서, 절감폭이 작다는 것과 도입할 이유가 없다는 것은 다른 말이 된다.

제도 쪽에서는 변화가 시작됐다. 유엔 유럽경제위원회가 2026년 6월 완전 자율주행을 허용하는 첫 글로벌 규정을 채택했고, 보고서는 이 기준이 2030년 이후 유럽의 본격 확대를 여는 발판이 될 것으로 봤다. 문제는 그때까지 기다릴 수 있느냐다.

엔드투엔드 AI 22%, 자율주행 소프트웨어 개발 방식의 분화

자율주행 트럭의 비용은 차체가 아니라 소프트웨어에서 갈린다. 보고서는 레벨 4 플랫폼 개발에 드는 투자가 사용 사례에 따라 크게 달라진다고 밝히면서, 출발지에서 도착지까지 전 구간을 무인으로 가는 방식의 소프트웨어 투자가 물류 거점 사이만 오가는 방식의 두 배에 이를 것으로 추정했다. 거점 사이 고속도로는 상황이 단순하지만, 최종 목적지까지 가려면 좁은 골목과 공사 구간, 예측하기 어려운 보행자까지 다뤄야 하기 때문이다.

이 격차를 줄일 후보로 지목된 것이 엔드투엔드(end-to-end) 방식의 AI 소프트웨어 개발이다. 엔드투엔드 AI란 카메라와 레이더, 라이다(LiDAR) 같은 센서가 받아들인 정보를 사람이 짠 규칙으로 단계마다 쪼개지 않고, 하나의 AI 모델이 입력에서 주행 판단까지 직접 잇도록 학습시키는 방식을 말한다. 라이다는 빛을 쏘아 되돌아오는 시간으로 주변 사물까지의 거리를 재는 장치다.

맥킨지가 자율주행 업계 리더들을 대상으로 진행한 조사에서, 엔드투엔드 방식이 소프트웨어 개발을 주도할 것이라고 본 응답자는 22%였다. 규칙 기반 방식과 머신러닝 방식이 함께 거론됐다. 다섯 명 중 한 명 남짓이라는 것은 업계에 아직 합의된 정답이 없다는 뜻이고, 지금 어느 방식에 투자하느냐가 몇 년 뒤 개발비 구조를 갈라놓는다는 뜻이기도 하다. 보고서는 엔드투엔드 방식이 넘어야 할 과제로 규제와 안전 우려, 숙련 인력 부족, 기업의 제한적인 자금 투입 세 가지를 들었다. 기술 자체보다 이를 승인받고 사람을 구하고 예산을 확보하는 일이 관건이라는 뜻으로, 앞서 구매자들이 꼽은 장벽과 성격이 겹친다.

하드웨어에서 소프트웨어로, 2035년 1,000억 유로 가치 이동

맥킨지는 유럽에서 자율주행 트럭 운행과 관련 서비스가 만들어 낼 시장이 2035년까지 1,000억 유로 규모에 이를 것으로 추산했다. 이 추산은 자율주행 장비 비용이 해마다 5%씩 내려가고, 적용 범위가 물류 거점 사이와 지점 간 장거리 고속도로 운행에 머물며, 복잡한 도심 예외 상황은 피한다는 가정 위에 서 있다.

중요한 것은 규모보다 돈이 옮겨가는 방향이다. 보고서는 수익의 무게중심이 차량을 파는 데서 자율주행 소프트웨어와 원격 관제, 예측 정비 쪽으로 이동할 것으로 봤다. 원격 관제란 사람이 사무실에서 여러 대의 무인 트럭을 화면으로 지켜보다가 판단이 필요한 순간에만 개입하는 운영 방식이다. 예측 정비는 부품이 고장 나기 전에 교체 시점을 데이터로 미리 계산해 알려주는 서비스다. 둘 다 트럭을 한 번 팔고 끝나는 수익이 아니라 차량이 굴러가는 내내 발생하는 수익이라는 점이 다르다. 트럭 제조사가 지금까지 해 온 일과 성격이 다른 사업이라는 뜻이기도 하다.

같은 시점 미국 시장은 유럽의 1.5배 규모로 전망된다. 시장이 먼저 열리고 차량 규모가 크기 때문이다. 수요를 밀어 올리는 힘도 분명하다. 독일 한 나라에서만 2030년까지 트럭과 버스 운전자가 10만 명 넘게 부족할 것으로 전망된다. 사람을 구하지 못해 세워 두는 차가 늘어날수록, 무인화는 비용 절감 수단이 아니라 운행을 유지하기 위한 선택에 가까워진다.

자율주행 버스 2045년 58%, 미니버스 65%

자율주행이 더 빠르게 자리 잡을 곳으로 보고서가 지목한 것은 트럭이 아니라 도심 버스다. 맥킨지 전망에 따르면 유럽 도심 버스 판매에서 자율주행 버스가 차지하는 비중은 2030년 2%에서 2035년 22%, 2040년 40%, 2045년 58%로 올라간다. 2035년만 놓고 보면 새로 팔리는 도심 버스 다섯 대 가운데 한 대가 무인 버스라는 계산이다.

이 전망을 밀어 올리는 것은 기술 성숙도가 아니라 인력난이다. 독일에서만 2030년까지 버스 운전기사가 8만 명 부족할 것으로 추산된다. 보고서는 버스 운영사의 약 3분의 1이 앞으로 5년 안에 자율주행 버스 도입에 관심이 있다고 답했고, 이 비율이 이후 10년 동안 거의 두 배로 늘어날 것으로 봤다.

차량의 모양도 바뀐다. 운전기사 인건비가 빠지면 작은 버스를 자주 운행하는 방식의 채산성이 맞기 시작한다. 맥킨지는 가장 작은 미니버스 한 종류만으로 2045년 자율주행 버스 판매의 약 65%를 차지할 것으로 전망했다. 지금은 승객이 적어 개설하지 못하던 노선을 작은 차로 자주 돌리는 운영이 가능해진다는 뜻이다. 수익 구조도 따라 움직여서, 2035년 유럽 자율주행 버스 관련 매출은 약 50억 유로로 전망되며 그 무게는 차량을 파는 쪽보다 차량을 운영하고 배차 플랫폼을 돌리며 쓴 만큼 요금을 받는 쪽에 실린다.

이미 이익을 내는 AI, 부품 가격에서 2~30%

자율주행이 만드는 수익은 2030년대의 이야기다. 그런데 같은 보고서는 지금 당장 이익으로 확인되는 AI 활용을 따로 제시했다. 애프터마켓, 그러니까 차량을 판 뒤에 이어지는 부품과 정비 시장에서의 가격 책정이다.

트럭 부품은 종류가 수천 가지에 이르고 가격에 영향을 주는 요인도 수십 가지가 동시에 얽힌다. 많은 기업이 여전히 본사에서 부품 속성에 따라 가격을 일괄로 정하는 방식을 쓰는데, 품목 수가 많고 성격이 제각각인 현실을 따라가지 못한다. 보고서는 AI가 여기서 두 가지 일을 한다고 설명했다. 하나는 속성이 빠지거나 오타가 있고 단위가 뒤섞인 부품 데이터를 정리해 비슷한 것끼리 묶는 일이다. 거래 기록이 거의 없는 신규 부품에도 가격 기준을 만들어 준다. 다른 하나는 거래가 활발한 부품의 가격을 가격 변화에 얼마나 민감한지에 따라 세밀하게, 실시간으로 조정하는 일이다.

맥킨지는 이 방식으로 확인된 가격 또는 매출 개선 여지를 2%에서 30%로 제시했다. 주목할 점은 이런 개선이 고객 불만 증가와 함께가 아니라 불만이 줄어드는 가운데 나타날 수 있다고 서술한 대목이다. 값을 올려 이익을 낸 것이 아니라 값을 제대로 매겨 이익을 냈다는 뜻에 가깝다.

다만 보고서가 그은 선도 분명하다. 생성형 AI는 애프터마켓의 여러 과제에서 촉진제 역할을 하지만, 그 자체가 성과를 만드는 장치는 아니라고 못 박았다. 데이터가 정리되고 판단 논리가 바뀌는 지점에서 효과가 나온다는 것이다. 이 진단이 자율주행에도 그대로 적용될지는 두고 볼 필요가 있다. 유럽의 자율주행 시간표가 2031년으로 잡힌 이유가 기술이 아니라 책임 소재와 규제였다는 조사 결과를 함께 놓고 보면, AI 도입의 속도를 결정하는 것이 모델 성능이 아니라 그 주변의 제도와 데이터일 가능성이 있다. 국내 물류와 제조 현장에서 자율주행이나 AI 도입을 검토한다면, 기술 검증표보다 책임 소재와 데이터 정리 상태를 먼저 확인하는 편이 이 보고서를 실용적으로 읽는 방법일 수 있다.

FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. 레벨 4 자율주행은 무엇인가요?
레벨 4는 정해진 조건 안에서 사람이 운전 상황을 지켜보지 않아도 차량이 모든 주행을 스스로 처리하는 단계입니다. 맥킨지는 유럽에서 고속도로 물류 거점 사이를 오가는 레벨 4 트럭이 2031년, 최종 목적지까지 가는 완전 자율주행이 2034년에 가능해질 것으로 전망했습니다.

Q2. 자율주행 트럭 도입을 막는 가장 큰 이유는 무엇인가요?
기술이 아니라 제도입니다. 유럽 5개국 트럭 구매 결정권자 125명 조사에서 63%가 자율주행 중 사고 시 법적 책임이 불분명하다는 점을 꼽았고, 58%는 관련 규제가 더 필요하다고 답했습니다. 레벨 4 자율주행 트럭에 관심이 있다는 응답은 36%였습니다.

Q3. 엔드투엔드 AI는 기존 자율주행 소프트웨어와 무엇이 다른가요?
기존 방식이 인식과 판단, 제어를 사람이 짠 규칙으로 단계마다 나눠 처리했다면, 엔드투엔드 AI는 센서 입력에서 주행 판단까지를 하나의 AI 모델이 직접 잇도록 학습시킵니다. 맥킨지가 자율주행 업계 리더들을 조사한 결과 22%가 이 방식이 개발을 주도할 것으로 봤습니다.

기사에 인용된 리포트 원문은 맥킨지앤드컴퍼니에서 확인할 수 있다.
리포트명: Competing in the fast lane: The future of Europe’s truck industry (McKinsey & Company, 2026년 9월)
이미지 출처: AI 생성 콘텐츠
해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.