자동차 업계가 인공지능(AI)에 막대한 투자를 이어가고 있지만 정작 이를 통해 안정적인 수익을 만들어내는 구조는 아직 뚜렷하지 않다(오토헤럴드 DB)

[오토헤럴드 김훈기 기자] 자동차 업계가 인공지능(AI)에 막대한 투자를 이어가고 있지만 정작 이를 통해 안정적인 수익을 만들어내는 구조는 아직 뚜렷하지 않다는 지적이 나온다. 차량이 점점 더 똑똑해지고 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전환이 가속화되고 있지만 AI가 자동차 산업의 실질적인 수익원으로 자리 잡기까지는 여전히 넘어야 할 과제가 많다.

최근 글로벌 완성차 업계는 생성형 AI와 차량용 AI 비서, 자율주행 소프트웨어, OTA(무선 소프트웨어 업데이트), 커넥티드 서비스 확대 등에 속도를 내고 있다. 자동차를 단순 이동 수단이 아닌 지속적으로 기능이 진화하는 디지털 플랫폼으로 바꾸고 차량 판매 이후에도 반복 매출을 창출하겠다는 전략이다.

그리고 이런 전략은 표면적으로 보면 방향성이 분명하다. 스마트폰처럼 자동차도 출고 이후 기능을 추가하고 구독형 서비스를 운영하며 AI 기반 개인화 서비스를 통해 새로운 수익 구조를 만들겠다는 구상이다. 하지만 실제 시장에서는 아직 기대만큼의 성과가 나타나지 않고 있다.

최근 글로벌 완성차 업계는 생성형 AI와 차량용 AI 비서, 자율주행 소프트웨어, OTA(무선 소프트웨어 업데이트), 커넥티드 서비스 확대 등에 속도를 내고 있다(테슬라)

대표 사례로 테슬라는 FSD(Full Self-Driving)를 통해 자동차 업계에서 가장 현실적인 소프트웨어 수익 모델을 구축한 업체로 꼽힌다. 하지만 이 역시 완전한 대중화 단계로 보기에는 이르다는 평가가 여전하다. 높은 판매 가격과 지역별 규제, 기능 신뢰성 문제가 변수로 남아 있기 때문이다.

기존 완성차 업체들의 상황은 더 복잡하다. BMW와 메르세데스 벤츠, 현대자동차, 제너럴모터스, 포드 등 주요 업체들은 생성형 AI 기반 음성 비서와 디지털 생태계 구축에 나서고 있지만 소비자가 실제로 추가 비용을 지불할 만한 서비스가 무엇인지에 대해서는 아직 답이 명확하지 않다.

실제 자동차 업계는 이미 고객을 대상으로 한 구독 모델의 한계를 경험한 바 있다. BMW가 일부 시장에서 시트 열선 구독 모델을 운영했다가 소비자 반발에 부딪혔던 사례는 대표적이다. 하드웨어가 이미 장착된 기능을 다시 비용을 내고 써야 한다는 인식이 강하게 작용했기 때문이다.

완성차 업체들은 디지털 생태계 구축에 나서고 있지만 소비자가 실제 추가 비용을 지불할 만한 서비스가 무엇인지에 대해서는 아직 답이 명확하지 않다(오토헤럴드 DB)

생성형 AI 역시 같은 질문을 마주하고 있다. 자연스러운 대화형 비서와 일정 추천, 차량 기능 제어, 개인화 서비스는 분명 편의성을 높이는 기능이지만 그것이 월 구독료를 지불할 만큼의 가치인지에 대해서는 아직 시장 검증이 끝나지 않았다.

리비안은 최근 AI 음성 비서를 차량에 본격 적용했고 현대차 역시 차세대 인포테인먼트 플랫폼을 통해 생성형 AI 기반 경험 확대를 예고했다. 메르세데스 벤츠도 챗GPT 기반 음성 서비스 실험을 이어가고 있다. 다만 현재까지는 브랜드 경쟁력 강화 성격이 더 강하고 직접 수익 모델로 이어졌다고 보기는 어렵다.

자동차 데이터 활용 역시 잠재적 수익원으로 거론되지만 이 역시 민감한 영역이다(오토헤럴드 DB)

자동차 데이터 활용 역시 잠재적 수익원으로 거론되지만 이 역시 민감한 영역이다. 커넥티드 서비스 확대와 함께 차량 데이터 가치가 커지고 있지만 GM 온스타 사례처럼 개인정보 활용과 소비자 신뢰 문제가 동시에 따라붙는다. 데이터를 자산으로 보는 시각과 소비자 프라이버시 보호 요구 사이 균형이 핵심 과제로 떠오르고 있다.

결국 자동차 업계의 AI 경쟁은 기술 경쟁보다 비즈니스 모델 경쟁 성격이 더 강해지고 있다. 누가 더 똑똑한 AI를 먼저 넣느냐보다 소비자가 실제 비용을 지불할 만한 서비스를 설계할 수 있느냐가 더 중요한 질문이 되고 있다. 

김훈기 기자/hoon149@gmail.com

ⓒ 오토헤럴드(http://www.autoherald.co.kr) 무단전재 및 재배포금지