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    IT동아

    [화성 골드러시] ② 로켓이 되어 우주를 날고 싶던 스포츠카, 마침내 꿈을 이루다

    2026.11.13. 16:00:16
    읽음106

    ※한 데이터 사이언티스트가 10년 가까운 시간 동안 일론 머스크의 회사들의 데이터를 분석했다. 그러자 서로 무관해 보이던 사업들이 ‘화성’이라는 하나의 설계도 위에서 움직이는 것을 발견했다. 그는 이 현상을 책 ‘화성 골드러시’에서 소개하고 5회에 걸친 기고를 통해 우리나라 산업의 현재와 미래를 점검하고, 함께 활로를 찾으려 한다.

    로켓 기술이 자동차로 건너가는 기술 크로스오버, 한국의 로켓과 자동차는 왜 만나지 못하나

    10월 15일 텍사스 맥그레거의 스페이스X 로켓 시험장에서 테슬라 ‘로드스터 2세대’가 공개됐다. 흰색 2인승 스포츠카는 곡면 램프에 꾸로 붙어 달리다가 공중으로 솟아올랐고, 차체를 비튼 뒤 내려앉았다. 두 번째 시연에서는 세미 트럭을 포함한 차량 여러 대를 뛰어넘어 착지했다. 테슬라는 시속 0에서 60마일(약 97km)까지 0.81초가 걸렸다고 밝혔다.

    하늘을 나는 테슬라 플라잉 카 / 출처=테슬라 라이브
    하늘을 나는 테슬라 플라잉 카 / 출처=테슬라 라이브

    2018년 1세대 로드스터는 팰컨 헤비 로켓에 실려 우주로 갔다. 2세대는 로켓 장치를 달고 스스로 떠올랐다. 차체를 노면에 붙인 것은 차체 바닥의 공기를 빨아들이는 흡입 팬이었고, 공중으로 밀어 올린 것은 스페이스X가 로켓 자세 제어에 써 온 냉가스 추진기였다. 차체와 배터리는 테슬라가, 추진과 제어는 스페이스X가 맡았다.

    지난 회에 이어: 실증된 기술이 지구의 상품이 되다

    지난 회에서는 화성 플라이휠의 1·2번째 단계를 다뤘다. 화성이 재사용이라는 기술 목표를 정했고, 스페이스X는 실패를 거듭하며 그 목표를 실증했다. 이번에는 3번째 단계인 ‘실증된 기술이 지구의 서비스와 제품이 되는 과정’을 이야기하려 한다.

    그 중심에 기술 크로스오버가 있다. 한 회사에서 검증된 기술이 다른 회사의 제품이나 서비스로 구현되는 것을 말한다. 머스크의 회사들 사이에서는 부품과 소재, 생산 공정 세 영역에서 이런 이동이 일어나고, 그 밑에서는 데이터와 경험이 함께 움직인다.

    테슬라와 스페이스X 사이의 기술 크로스오버 구조 / 출처=전성기 데이터 사이언티스트 (생성형AI 제작)
    테슬라와 스페이스X 사이의 기술 크로스오버 구조 / 출처=전성기 데이터 사이언티스트 (생성형AI 제작)

    로켓 장치가 스포츠카에 들어가다

    냉가스 추진기는 연료를 태우지 않고, 높은 압력으로 담아 둔 기체를 노즐로 순간 분사한다. 팰컨 9이 우주에서 자세를 바로잡을 때 쓰는 방식이다. 구조가 단순하고 공기가 없는 곳에서도 작동하니, 대기가 희박한 화성에 맞는 기술이다.

    테슬라가 이 장치를 처음부터 개발했다면 시간과 돈이 꽤 들었을 것이다. 스페이스X는 수백 번의 발사로 이미 이 기술을 검증해 두었고, 테슬라는 그 장치를 가져와 차에 맞게 고치기만 하면 됐다. 다른 회사가 실패하며 쌓은 데이터를 자기 제품의 출발점으로 쓴 셈이다.

    테슬라는 로드스터를 세 가지로 내놨다. 도로용 퍼포먼스, 가속 추진기를 단 한정판 스러스트, 초청 고객에게만 파는 1인승 로켓이다. 공중으로 뜨는 것은 로켓 버전뿐이고, 이 버전도 공공도로에서는 날 수 없다. 예약금은 퍼포먼스가 5만 달러(약 6704만 원), 스러스트가 25만 달러(약 3억 3520만 원)다.

    로켓 합금이 자동차 차체가 되다

    부품보다 먼저 건너간 것은 소재였다. 스페이스X는 2019년 스타십의 동체 소재를 탄소섬유에서 스테인리스강으로 바꿨다. 머스크는 사이버트럭 차체에 스타십과 같은 계열의 초고강도 스테인리스강을 쓴다고 밝혔다.

    자동차 업계에서는 얇은 강판을 프레스로 찍어 내고 페인트를 칠하는 것이 상식이었다. 사이버트럭은 두꺼운 스테인리스강을 칠하지 않고 그대로 썼다. 녹이 슬지 않으니 도장 공정이 필요 없었고, 소재 하나가 바뀌면서 가장 까다로운 자동차의 공정 하나가 사라졌다.

    공장을 만드는 방식이 로켓으로 건너가다

    세 번째는 공장을 만드는 방식이다. 머스크는 테슬라 시절부터 공장 자체를 제품으로 봐 왔고, 이를 ‘기계를 만드는 기계’라고 불렀다. 자동차를 잘 만드는 것보다 자동차를 빠르고 싸게 찍어 내는 공장을 설계하는 쪽이 더 어렵고 더 중요하다는 뜻이다.

    이 관점은 스페이스X로 넘어갔다. 기존 우주 산업에서 로켓은 장인이 한 대씩 손으로 만드는 물건이었다. 스페이스X는 로켓을 생산 라인에서 반복해 만드는 물건으로 바꿨다. 스타십은 스테인리스강 원통을 고리처럼 이어 붙여 만드는데, 물탱크를 만드는 방식에 가깝다. 비싼 정밀 금형이나 오븐이 필요 없으니 설계를 바꾸면 다음 기체에 바로 반영할 수 있다. 머스크는 랩터 엔진을 하루 한 대씩 만드는 것을 목표로 제시한 바 있다. 로켓 엔진을 자동차 부품처럼 양산하겠다는 것이다.

    위성도 같다. 우주 산업에서 위성은 한 기를 만드는 데 수년씩 걸리는 물건이었다. 스페이스X는 스타링크 위성 수천 기와 가정용 안테나 수백만 대를 자동차식 대량 생산 라인에서 만들어 위성을 공산품으로 바꿨다.

    로켓은 자동차에 극한 조건에서 검증된 부품과 소재 기술을 건네고, 자동차는 로켓에 대량 생산 공정을 건넨다. 스페이스X 상장 신고서에 따르면 스페이스X는 2025년 테슬라 사이버트럭을 1억 3100만 달러(약 1756억 원)어치 샀고, 테슬라의 대용량 배터리 메가팩도 사들였다. 형제 회사가 서로의 첫 고객이 되는 셈이다.

    스페이스X의 데이터가 테슬라의 문제를 풀다

    부품과 소재, 공정이 건너가기 전에 먼저 움직이는 것이 있다. 데이터와 경험이다. 2017년 8월 테슬라의 2분기 실적 발표에서 그 사례가 공개됐다. 당시 테슬라는 차체 안쪽 알루미늄 주조 부품의 품질을 확인해야 했는데, 내부 결함은 겉에서 보이지 않았다. 테슬라의 판매·서비스 담당 사장 존 맥닐은 이 일이 “스페이스X가 할 줄 아는 일”이었다고 설명했다. 스페이스X가 초음파 센서와 검사 노하우를 건넸고, 테슬라는 이를 활용해 문제를 빠르게 바로잡았다. 머스크는 이 조치로 차 한 대당 약 8시간의 작업을 줄였다고 밝혔다.

    로켓 제조에서는 결함 하나가 큰 금전적 손실로 이어진다. 그래서 내부 결함을 찾아내는 검사 기술과 판정 기준이 일찍부터 쌓였다. 테슬라는 그 축적된 경험을 가져다 써서 처음부터 다시 만들 필요를 없앴다. 머스크는 두 회사 사이의 이런 교류가 “극도로 신뢰성이 높아야 하는 제품을 대량 생산하는 일”에서 특히 가치가 크다고 말했다.

    소재 연구도 같은 방식으로 움직인다. 머스크는 2016년 2월 애플의 합금 전문가 찰스 쿠만(Charles Kuehmann)을 영입해 테슬라와 스페이스X 두 회사의 소재 엔지니어링을 함께 맡겼다. 한 조직이 두 회사의 소재 데이터를 함께 보니, 로켓을 위해 시험한 결과가 자동차 부품 설계에 쓰이고 자동차 양산의 요구가 로켓 소재 선택에 반영된다. 테슬라가 2020년 특허로 공개한 다이캐스팅용 알루미늄 합금은 강도와 전기 전도도를 함께 높인 소재로, 쿠만 팀의 작업으로 알려져 있다.

    최근에는 AI 덕분에 데이터 공유 범위가 넓어졌다. 2026년 2월 인공지능 기업 xAI가 스페이스X에 합병됐고, 머스크는 7월 스페이스X의 엔지니어링 데이터를 AI 모델 그록의 학습에 넣겠다고 밝혔다. 미국 무기 수출 규제(ITAR) 대상 정보는 제외했다. 그록은 2025년 7월부터 테슬라 차량에 탑재되고 있다. 한 회사가 쌓은 설계·제조 데이터가 AI 모델이 되고, 그 모델이 다시 형제 회사의 엔지니어와 제품으로 돌아가는 구조가 만들어지고 있다. 부품과 소재가 회사 경계를 넘을 수 있었던 바탕에는 이렇게 데이터와 경험을 먼저 나누는 방식이 있었다.

    스페이스X와 테슬라가 데이터와 경험을 나눈 사례 / 출처=전성기 데이터 사이언티스트 (생성형AI 제작)
    스페이스X와 테슬라가 데이터와 경험을 나눈 사례 / 출처=전성기 데이터 사이언티스트 (생성형AI 제작)

    매출 2%짜리 차와 손익계산서 밖의 가치

    로드스터 2세대에 대한 시장의 평가는 냉정했다. 미국 리서치 업체 배틀로드리서치는 양산 첫해 7000대를 평균 28만 달러(약 3억 7542만 원)에 팔아도 매출이 약 20억 달러(약 2조 6816억 원)라고 추산했다. 테슬라의 2027년 예상 매출의 2% 수준이다. 테슬라 투자사 딥워터의 진 먼스터는 “기존 완성차 업체를 민망하게 만드는 것 말고는 상업적 가치가 없는 엔지니어링 과시”라고 했다. 공개 다음 날 테슬라 주가는 장 시작 전 4.6% 올랐다가 2.13% 하락으로 마감했다.

    테슬라는 2017년 로드스터 시제품을 공개하며 2020년 생산을 약속했지만, 이번에 내놓은 양산 시점은 2028년이다. 두 회사의 결합이 깊어지면서 이해상충 논란도 커졌다. 일부 분석가는 이번 행사를 테슬라와 스페이스X의 합병 여론을 띄우려는 장면으로 봤다.

    모두 타당한 지적이다. 하지만 매출만으로는 크로스오버의 가치를 다 평가할 수 없다. 테슬라는 로켓 추진 기술을 자체 개발비 없이 얻었고, 스페이스X는 자기 기술을 시험할 새 시장을 얻었다. 두 회사가 따로 개발했다면 각자 치렀을 비용이 한 번으로 줄었다. 웨드부시의 댄 아이브스도 로드스터가 판매량에 많은 기대를 하기 어렵다고 보면서, 이번 행사가 두 회사가 하나의 엔지니어링 플랫폼으로 움직인다는 것을 증명한 사건이라고 평가했다.

    이해상충 논란은 크로스오버가 무엇을 조건으로 하는지 보여 준다. 회사 사이에서 기술과 돈이 오가면, 그 거래가 공정한지를 외부에서 확인할 수 있어야 한다. 투명성 없이 이뤄지는 크로스오버는 내부 거래 의혹으로 끝나기 쉽다. 이 조건은 한국 기업에도 그대로 적용된다.

    한국에는 로켓도 자동차도 있다

    한국은 로켓과 자동차를 모두 만드는 몇 안 되는 나라다. 누리호를 쏘아 올렸고, 세계 3위권 완성차 그룹이 있다. 그러나 두 기술이 만난 사례는 찾기 어렵다.

    현대차그룹의 도심항공교통 자회사 슈퍼널은 하늘을 나는 차를 목표로 출발했다. 2025년 9월 기체 개발과 비행시험을 멈췄고, 올해 2월 직원 296명을 줄였다. 2025년 8월 613명이던 인력 가운데 70~80명이 남았다. 이후 5월 한국항공우주산업(KAI)과 새 기체를 함께 개발하기로 협약을 맺고 상용화 목표를 2034년으로 다시 잡았다. 테슬라는 형제 회사가 검증한 기술 위에서 플라잉카를 만들었다. 슈퍼널은 자동차 그룹 안에서 혼자 출발했다가 외부 항공 기업과 손잡고 다시 시작했다.

    같은 그룹에는 다른 사례도 있다. 철도·방산 기업 현대로템은 재사용 발사체용 메탄 엔진을 개발하고 있다. 자동차 그룹의 계열사가 로켓 엔진을 만드는 셈이다. 하지만 이 기술이 그룹의 자동차·모빌리티 사업으로 이어질지는 아직 미지수다.

    생산 공정에서도 차이가 난다. 한국 자동차 산업의 대량 생산 능력은 세계 최고 수준이다. 반면 누리호는 약 300개 기업이 부품을 나눠 만들어 한 대씩 조립한다. 자동차 공장의 양산 노하우가 발사체와 위성 생산으로 옮겨 갈 통로가 없다. 스페이스X가 위성을 공산품으로 만든 방식과 반대다.

    협업보다 경쟁, 기술 공유를 막는 한국 조직문화

    기술이 계열사 경계를 넘지 못하는 이유를 제도에서만 찾기는 어렵다. 더 깊은 원인은 조직문화에 있다. 한국 대기업 그룹에서 계열사는 한 지붕 아래 있지만 실제로는 서로 경쟁하는 관계에 가깝다. 계열사마다 독립된 손익으로 평가받고, 연구개발 성과도 사업부와 계열사 단위로 매겨진다. 한 번 만든 기술이나 공정을 다른 계열사가 다시 써서 얻은 성과는 어떤 지표에도 잡히지 않는다. 그러다 보니 같은 그룹 안에서도 비슷한 기술을 계열사마다 따로 개발하는 중복 투자가 흔하다.

    정보와 데이터를 대하는 태도도 비슷하다. 기술 문서와 공정 데이터, 실패 기록은 조직의 공동 자산이라기보다 부서의 경쟁력으로 여겨진다. 기술을 넘기면 내 부서의 존재 이유가 줄어든다고 생각하는 사람도 있다. 계열사 간 거래는 공정거래 규제의 감시 대상이어서 기술을 넘기는 가격과 방식을 정하는 데도 시간이 걸린다. 기술을 만든 쪽은 넘길 명분도 없고, 받는 쪽은 기술을 받을 방법도 어렵다.

    이런 문화는 AX(AI 전환)에서 더 분명하게 드러난다. AI는 데이터가 모일수록 강해지는데, 지금 많은 그룹에서 AX는 계열사와 부서마다 따로 추진된다. 각자 AI 플랫폼을 들이고 각자 데이터 체계를 만들다 보니, 같은 그룹 안에서도 데이터 형식과 기준이 달라 서로 연결되지 않는다. 한 계열사의 공장에서 검증된 AI 모델이 옆 계열사의 공장에 들어가려면 처음부터 다시 만들어야 하는 경우도 많다.

    앞에서 본 초음파 검사 사례를 한국 그룹에 대입해 보면 차이가 분명하다. 방산 계열사가 쌓은 비파괴 검사 데이터와 판정 기준이 자동차 계열사의 생산 라인으로 건너갈 통로는 거의 없다. 실패에 대한 책임을 무겁게 묻는 분위기도 실험을 줄인다. 실패한 시도는 공유되지 않고 조용히 묻힌다.

    머스크의 회사들이 다른 점은 화성이라는 하나의 목표를 공유한다는 데 있다. 그 목표 아래에서는 기술을 공유하는 것이 서로에게 이익이 된다. 스페이스X의 기술로 테슬라가 개발비를 아끼고, 테슬라의 양산 공정으로 스페이스X가 위성을 싸게 만든다. 실패도 감추지 않는다. 스페이스X는 폭발한 시험비행의 데이터를 다음 설계에 넣어 다시 쏜다. 한국 기업에 필요한 것은 제도 몇 개를 바꾸는 일보다, 계열사들이 같은 목표를 향해 기술과 데이터를 주고받는 쪽이 이익이 되는 문화를 만드는 일이다.

    한국 기업이 가야 할 길: 기술과 데이터를 나누는 플랫폼

    테슬라와 스페이스X가 보여 준 방식에 비춰 보면 방향은 다섯 가지다.

    한국 기업의 기술 크로스오버 실행 방향 / 출처=전성기 데이터 사이언티스트 (생성형AI 제작)
    한국 기업의 기술 크로스오버 실행 방향 / 출처=전성기 데이터 사이언티스트 (생성형AI 제작)

    먼저 기술과 공정을 넘겨준 실적을 평가해야 한다. 연구개발 성과에 그 기술이 다른 사업에서 다시 쓰인 횟수와 그로 인해 줄어든 비용을 함께 반영하고, 계열사 경영진의 평가에도 그룹 공동 목표에 대한 기여를 넣어야 한다. 기술을 넘긴 쪽이 보상을 받아야 기술이 움직인다.

    둘째로 AX를 그룹 공통의 플랫폼에서 추진해야 한다. 계열사마다 AI 플랫폼을 따로 만들기보다 데이터 표준과 공통 플랫폼을 먼저 갖추고, 한 곳에서 검증된 모델과 데이터를 다른 계열사가 바로 가져다 쓸 수 있게 해야 한다. 이때 공유할 수 없는 데이터의 범위부터 정하는 것이 순서다. 스페이스X가 수출 규제 대상만 빼고 나머지 엔지니어링 데이터를 AI 학습에 넣은 것처럼, 보안·규제 대상과 영업 비밀을 명확히 구분하면 나머지 데이터는 공유가 가능하다.

    공통 플랫폼을 어떻게 짜야 하는지는 유럽 자동차 업계가 먼저 보여 줬다. 독일 완성차와 부품사들은 BMW, 보쉬, SAP, 지멘스 등이 주도해 카테나-X(Catena-X)를 출범시켜 경쟁사끼리 생산 이력과 탄소 배출량 데이터를 주고받기 시작했고, 메르세데스-벤츠와 BMW, 보쉬, BASF를 포함해 지금은 1000곳이 넘는 완성차·부품사가 이 네트워크로 데이터를 주고받는다. 이 체계는 데이터를 한곳에 모으지 않는다. 각 회사가 자기 데이터를 자기 서버에 두고, 표준 커넥터와 신원 인증을 거쳐 어느 데이터를 어디까지 쓸지 합의한 범위 안에서만 연결한다. 유럽이 2019년부터 추진해 온 분산형 데이터 인프라 가이아-X(Gaia-X)의 신뢰 규약이 그 바탕이다. 소유권을 넘기지 않고도 쓰게 만드는 규칙을 먼저 세웠더니 경쟁사끼리도 데이터를 공유했다.

    셋째로 극한 분야를 민수 기술의 시험장으로 써야 한다. 우주와 방산에서 검증된 기술은 자동차와 에너지, 조선으로 내려갈 때 신뢰를 얻는다. 현대로템의 메탄 엔진도 발사체에서 멈추지 말고 수소·메탄 기반 모빌리티와 발전 설비로 이어질 길을 처음부터 설계해야 한다. 지난 회에서 다룬 재사용 발사체의 회수 플랫폼은 조선과 우주가 만나는 자리다.

    넷째로 자동차의 양산 공정을 우주 산업으로 옮겨야 한다. 위성과 발사체 부품을 한 대씩 만드는 방식에서 반복 생산 방식으로 바꾸는 데는 자동차 공장의 경험만큼 쓸모 있는 것이 없다. 생산 기술 인력과 공정 데이터가 계열사 사이를 자유롭게 오갈 수 있어야 한다.

    다섯째로 형제 회사가 첫 고객이 되되 거래는 투명해야 한다. 계열사가 새 기술의 첫 수요처가 되면 초기 물량과 실사용 데이터를 함께 얻는다. 동시에 거래 조건을 공개하고 시장 가격을 따라야 한다. 테슬라와 스페이스X를 둘러싼 이해상충 논란이 보여 주듯, 투명성이 있어야 크로스오버가 신뢰를 얻는다.

    앞으로 기업의 기술력은 보유한 기술의 수보다 그 기술과 공정을 몇 번이나 다시 쓰느냐로 평가받게 될 것이다.

    다음 회: 공장을 걷기 시작한 옵티머스

    이번 회에서는 화성 플라이휠의 3번째 단계인, 로켓에서 검증된 기술이 지구의 제품이 되는 과정을 로드스터 2세대로 다뤘다. 부품과 소재, 생산 공정이 회사 경계를 넘었고, 그 밑에서는 데이터와 경험이 먼저 움직였다. 다음 회에서는 플라이휠의 4번째 단계로 넘어간다. 지구로 내려온 기술이 데이터와 AI를 만나 원가와 성능 우위가 되는 과정을, 공장을 걷기 시작한 휴머노이드 로봇 옵티머스로 살펴본다. 데이터를 모으고, 보내고, 연산하고, 모델로 만들고, 수익으로 바꾸는 머스크의 데이터 생태계가 어떻게 맞물려 돌아가는지 정리하고, 한국 기업의 AX는 왜 데이터가 쌓이는 구조를 만들지 못하는지도 함께 묻는다.

    글 / 전성기 데이터 사이언티스트

    전성기 데이터 사이언티스트는 AX 기획자로도 일하며 여러 국가 AI·데이터 프로젝트를 기획부터 확산까지 총괄했다. AX·DX 전환, 데이터 기반 문제 해결, 데이터 거래, 일론 머스크의 비즈니스 생태계를 주제로 100회 이상 강연했다. 저서로 『화성 골드러시』(에이콘출판, 2026)가 있다.

    정리 / IT동아 차주경 기자 (racingcar@itdonga.com)

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