[김훈기 칼럼] 'SDV 다음은 AIDV' 완성차 업계, 수익 모델 찾아 총성 없는 전쟁

2026.05.22. 13:37:25

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자동차 산업이 소프트웨어 정의 자동차(SDV)로 이동하던 흐름에서 이제 인공지능 정의 자동차(AIDV)라는 새로운 단계로 진입하고 있다(오토헤럴드 DB)

[오토헤럴드 김훈기 기자] 자동차 산업이 또 한 번의 전환점을 맞고 있다. 엔진과 변속기 중심 기계 산업에서 소프트웨어 정의 자동차(SDV, Software Defined Vehicle)로 이동하던 흐름이 이제 인공지능 정의 자동차(AIDV, AI Defined Vehicle)라는 새로운 단계로 진입하고 있다.

자동차가 단순히 소프트웨어 업데이트를 받는 기계를 넘어 스스로 학습하고 운전자와 상호작용하며 차량 기능을 지속적으로 진화시키는 플랫폼으로 변하고 있는 것이다.

불과 몇 년 전까지만 해도 SDV는 자동차 산업의 가장 강력한 미래 키워드였다. 차량 기능을 하드웨어가 아닌 소프트웨어로 제어하고 OTA(무선 소프트웨어 업데이트)를 통해 출고 이후에도 성능과 기능을 개선하는 구조는 자동차 산업의 패러다임 자체를 바꿔 놓았다.

자동차가 스스로 학습하고 운전자와 상호작용하며 차량 기능을 지속적으로 진화시키는 플랫폼으로 변하고 있다(리비안)

그리고 테슬라는 이런 흐름을 가장 먼저 현실로 만든 대표 사례로 꼽힌다. 차량을 한 번 판매하고 끝나는 제품이 아니라 지속적으로 업데이트되는 디지털 플랫폼으로 바꾸며 기존 자동차 제조사의 전략 수정까지 이끌었다. 메르세데스 벤츠와 BMW, 폭스바겐, 현대자동차 등 주요 완성차 업체들도 뒤이어 SDV 전략을 강화하며 소프트웨어 중심 구조 전환에 속도를 냈다.

하지만 시간이 지나며 자동차 업계는 보다 현실적인 질문과 마주한다. 막대한 투자 비용을 들여 구축한 소프트웨어 플랫폼이 과연 어떤 방식으로 수익을 만들어낼 수 있는가.

자동차 제조사들은 OTA 기반 기능 구독 서비스와 디지털 옵션 판매, 차량 내 앱 생태계 확대 등을 새로운 수익 모델로 기대했지만 시장 반응은 예상보다 더디게 나타났다. 일부 소비자는 구독형 기능 과금에 피로감을 드러냈고 차량 내 디지털 서비스 시장 역시 스마트폰 플랫폼만큼 빠르게 성장하지 못했다. 결국 SDV는 기술적으로 반드시 필요한 방향이지만 독립적인 수익 사업으로는 아직 뚜렷한 성공 공식을 만들지 못한 셈이다.

자동차 제조사들은 OTA 기반 기능 구독 서비스와 디지털 옵션 판매, 차량 내 앱 생태계 확대 등을 새로운 수익 모델로 기대했지만 시장 반응은 예상보다 더디게 나타났다(테슬라)

이 같은 지점에서 AI가 자동차 산업의 새로운 변수로 등장하고 있다. 최근 완성차 업계가 생성형 AI와 AI 에이전트, 차량 내 개인화 서비스에 주목하는 이유도 여기에 있다. 단순히 소프트웨어를 업데이트하는 수준을 넘어 AI가 차량 상태와 운전자 습관, 주행 환경을 실시간으로 학습하고 더 정교한 판단을 내리는 구조로 진화하고 있는 것.

이른바 AIDV 개념은 자동차의 역할 자체를 다시 정의하는 흐름에 가깝다. 차량은 더 이상 미리 정해진 기능만 수행하는 제품이 아니라 운전자와 대화를 나누고 사용 패턴을 학습하며 주행 상황에 맞춰 서비스를 스스로 조정하는 지능형 플랫폼으로 진화하고 있다.

그리고 이런 흐름에 맞춰 주요 글로벌 완성차 업체들은 실제 상품 전략에 이런 것들을 반영하기 시작했다. 메르세데스 벤츠는 AI 기반 음성 비서 기능을 확대하고 있고 BMW 역시 차량 내 지능형 인터페이스 강화에 속도를 내고 있다. 현대차 또한 차세대 인포테인먼트 플랫폼에 생성형 AI 기반 인터페이스를 적극 반영하며 같은 방향으로 움직이고 있다.

이른바 AIDV 개념은 자동차의 역할 자체를 다시 정의하는 흐름에 가깝다(오토헤럴드 DB)

차량 안에서의 AI 활용뿐 아니라 신차 개발 단계에서도 시장 변화는 뚜렷하다. 소프트웨어 코드 작성과 검증 자동화, 테스트 효율화, 기능 최적화 등 개발 전반에 AI 도입이 확대되면서 완성차 업체 입장에서는 비용 절감과 개발 속도 개선이라는 현실적 효과까지 기대할 수 있게 됐다.

이 때문에 AIDV는 단순한 기술 유행어로 보기 어렵다. SDV가 자동차를 업데이트 가능한 제품으로 만들었다면 AIDV는 자동차를 스스로 진화하는 플랫폼으로 바꾸는 흐름에 더 가깝다.

다만 이 같은 변화가 본격화될수록 해결해야 할 과제도 적지 않다. 개인정보 활용 문제와 데이터 보안, AI 판단 신뢰성, 규제 체계 정비 등은 앞으로 자동차 산업이 반드시 넘어야 할 장벽이다. 특히 AI가 차량 제어 영역까지 깊게 개입할수록 안전 문제는 더욱 민감해질 수밖에 없다.

자동차 산업이 찾고 있는 것은 단순한 기술 혁신 그 자체가 아니다. SDV 이후에도 여전히 명확하지 않았던 수익성과 차별화 포인트를 AI에서 찾으려는 움직임에 가깝다. 앞으로 자동차 경쟁력은 얼마나 좋은 엔진을 만들었는가보다 얼마나 똑똑한 AI 플랫폼을 구축했는가로 이동할 가능성이 더욱 커지고 있다.

김훈기 기자/hoon149@gmail.com